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Les cahiers de l’intégration ———————————————————————————————————— N° 001 /// 1er TRIMESTRE 2018

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Tite Ehuitché BEKE

Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une

analyse par le modèle de gravité

Romuald S. KINDA & al.

L'accaparement des terres améliore-t-il la sécurité alimentaire en Afrique

subsaharienne ?

Aboubacar Toukal ASSOUMANA & al.

Caractérisation morphologique et moléculaire de Fusarium solani responsable du

flétrissement des plants et de la pourriture des fruits du poivron au Niger

Fatou GUEYE & Ahmadou Aly MBAYE

Interactions entre le formel et l’informel et leurs implications sur le marché du

travail en Afrique de l’ouest : cas du Bénin et du Sénégal

Ousmane Z. TRAORE

Perceptions populaires de l’intégration régionale en Afrique

Les cahiers de l’intégration Ligne éditoriale

Les Cahiers de l’intégration sont une série de documents de travail éditée par la Commission de l’UEMOA sur la base des meilleurs articles triés lors des séminaires de recherche du «Réseau Think Tank UEMOA (RTT-UEMOA) ». Les articles présentés dans la série sont des recherches en cours. Les opinions exprimées ne représentent pas les points de vue de la Commission de l’UEMOA. Elles n’engagent que leur auteur. Les cahiers de l’intégration cherchent à donner plus de visibilité aux travaux des chercheurs du RTT-UEMOA sur les thématiques d’intérêt communautaire comme la sécurité alimentaire, l’emploi des jeunes, les infrastructures économiques, le développement local, l’intégration et la croissance, etc.

Directeur de publication

Aly D. COULIBALY - [email protected]

Directeur de la Stratégie et

de l’Evaluation (DSE)

Commission de l’UEMOA

Editing

Fatimata DIALLO (DSE) - [email protected]

Souleymane DIARRA (DSE) – [email protected]

Adresse

Les Cahiers de l’intégration

Direction de la Stratégie et de l’Evaluation (DSE)

Commission de l’Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA)

380 avenue du Professeur Joseph KI-ZERBO

Boîte postale 01 BP543 OUAGA - Ouagadougou - Burkina FASO

E-mail : [email protected]

© UEMOA, 2018

Tous droits réservés pour tout pays.

Il est interdit, sauf accord préalable et écrit de l’éditeur, de reproduire, par n’importe quel procédé,

partiellement ou totalement, le présent ouvrage.

Dépôt légal 1er trimestre 2018

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

CAHIER DE L’INTÉGRATION /// N° 001 /// JANVIER 2018

3

Les cahiers de l’intégration

N° 001•1 e r TRIMESTRE 2018

Sommaire

Tite Ehuitché BEKE DOCUMENT DE TRAVAIL N° 1

Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une analyse par le modèle de gravité. P. 1

Romuald S. KINDA, N. Eric KERE, Thierry Urbain YOGO & M. Anthony SIMPASA DOCUMENT DE TRAVAIL N° 2

Does Lands Rush Really Improve Food Security in Sub-Saharan Africa? P 20.

Boubacar T. ASSOUMANA, Boubacar T. ASSOUMANA, Mbaye NDIAYE, Grace van der PUIJE, Abdelnaser ELASHRY, Alexander SCHOUTEN & Florian M. W. GRUNDLER

DOCUMENT DE TRAVAIL N° 3

Characterization of the pathogen Fusarium solani leading to plants wilt and fruit rot in sweet pepper in Niger. P. 36

Fatou GUEYE & Ahmadou Aly MBAYE DOCUMENT DE TRAVAIL N° 4

Interactions entre le formel et l’informel et leurs implications sur le marché du travail en Afrique de l’ouest : cas du Bénin et du Sénégal. P. 50

Massa COULIBALY & Ousmane Z. TRAORÉ DOCUMENT DE TRAVAIL N° 5

Perceptions populaires de l’intégration régionale en Afrique. P. 72

CAHIERS DE L’INTÉGRATION /// N° 001 /// JANVIER 2018

1


Echanges agricoles intra zone et

sécurité alimentaire dans l’espace

UEMOA : une analyse par le

modèle de gravité

Regional agricultural trade and food security in WAEMU countries: an analysis using the gravity model

Tite Ehuitché BEKE*

PLAN DE L’ARTICLE

CONTEXTE ET PROBLEMATIQUE OBJECTIFS DE L’ETUDE

LE MODELE DE GRAVITE : UNE REVUE THEORIQUE

LA POLITIQUE AGRICOLE COMMUNE DE L’UEMOA (PAU) : UN BREF ETAT DES LIEUX STRUCTURE DE LA PRODUCTION, ECHANGE INTRA ZONE ET SECURITE ALIMENTAIRE DANS

L’ESPACE UEMOA METHODOLOGIE

LE CADRE THEORIQUE

MODELE ECONOMETRIQUE ET METHODES D’ESTIMATION LE MODELE ECONOMETRIQUE

METHODES D’ESTIMATION

RESULTATS DES ESTIMATIONS ET DISCUSSION

CONCLUSION REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

ANNEXE

Résumé Cette étude a pour objectif d’analyser les déterminants des échanges agricoles

transfrontaliers dans l’espace UEMOA. Ces flux commerciaux agricoles sont essentiels

à l’amélioration de la sécurité alimentaire dans l’Union. Nous estimons un modèle

de gravité sur des données de panel (un échantillon de 8 pays observé sur la période

1988 – 2015) pour évaluer les facteurs d’intensification ou de résistance au commerce

agricole intra régional. Les résultats économétriques obtenus indiquent que les poids

économiques des pays partenaires (PIB), le partage d’une langue et d’une frontière

communes ont des effets positifs significatifs sur les importations agricoles. En

revanche, les coûts de transport captés par la distance entre les pays coéchangistes

et les coûts de transaction liés aux obstacles non réglementaires au commerce

entravent les échanges agricoles transfrontaliers. Il importe donc d’éliminer

effectivement tous les obstacles non tarifaires et tarifaires aux importations par une

application stricte des textes de l’intégration et de renforcer les programmes

économiques régionaux en faveur des services infrastructurels de transport afin

* University of Cocody-Abidjan/CIRES (Centre Ivoirien de Recherches Economiques et Sociales) Côte d’Ivoire - Cel. : (+225) 09 66 11 29 / 01 73 14 18 - Email : [email protected]

CAHIERS DE L’INTÉGRATION /// N° 001 /// JANVIER 2018

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d’induire une baisse sensible des coûts de commerce et intensifier les échanges

transfrontaliers.

Mots clés : Modèle de gravité, Intégration Régionale, Sécurité alimentaire, UEMOA.

Abstract The main objective of this study is to analyze the determinants of regional

agricultural trade in WAEMU. These trade flows are essential for improving food

security in the Union. We estimate a gravity model based on panel data (a sample of

8 countries observed over the period 1988 - 2015) to assess factors of intensification

or resistance to intra-regional agricultural trade. The econometric results indicate

that the GDP of the partner countries, the sharing of a common language and the

sharing of common border have significant positive effects on the dynamic of

agricultural imports. On the contrary, transport costs captured by the distance

between countries and the transaction costs due to non-regulatory trade barriers

have negative impacts on intra-regional agricultural trade. It is therefore important

to effectively eliminate all non-tariff and tariff barriers through strict application of

the integration texts. The results also suggest strengthening regional economic

programs in favor of transport infrastructure in order to intensify regional

agricultural trade by inducing a significant reduction in trade costs.

Key Words : Gravity Model, Regional Integration, Food Security, WAEMU.

CAHIER DE L’INTÉGRATION /// N° 001 /// 1er TRIMESTRE 2018

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• Contexte et problématique

Les dynamiques du commerce agricole transfrontalier jouent un rôle de premier plan dans la sécurité

alimentaire et nutritionnelle dans l’espace ouest-africain qui possède d’importants atouts d’un point

de vue agricole. En effet, la région dispose d’abondantes ressources naturelles (terres cultivables,

ressources en eau) et bénéficie d’une grande diversité des écosystèmes, favorables à la production

d’une large variété de produits. Cette diversité agro-climatique est source d’échanges de sorte que

le secteur agricole constitue un levier important de l’intégration régionale (Bonjean et al., 2013).

L’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) englobant le Bénin, le Burkina Faso, la

Côte d’Ivoire, la Guinée-Bissau, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo est parcourue par des flux

commerciaux de longue distance qui sous-tendent les systèmes de vie et la sécurité alimentaire et

nutritionnelle des ménages. Ces flux transfrontaliers s’organisent de façon à répondre à la demande

des zones déficitaires par une offre du surplus agricole des zones de production. Quand ils

fonctionnent sans entrave, les flux commerciaux transfrontalier de céréales (riz, maïs, mil, sorgho),

de féculents et de bétail sont d’autant d’opportunités permettant aux ménages de l’Union d’assurer

leur sécurité alimentaire et nutritionnelle et de faire face aux crises.

Les céréales, les tubercules, le plantain et les produits d’élevage constituent l’alimentation de base

de la majorité des ménages de l’UEMOA. Ces produits agricoles font l’objet d’échanges

transfrontaliers intenses qui jouent un rôle essentiel dans la régulation de l’offre et des prix des

produits alimentaires au niveau de chaque pays et participent à la sécurité alimentaire et

nutritionnelle des populations.

Des études relatives aux dynamiques transfrontalières ont mis en évidence l’existence de stratégies

commerciales sous-régionales (Abdoul et al., 2007). Au niveau de l’UEMOA, l’une des priorités

affichées de la politique agricole est la sécurité alimentaire par le développement de la production

et des échanges.

Les trois axes majeurs de la Politique Agricole de l’Union (PAU) visent à renforcer les systèmes de

production, à développer les échanges intracommunautaires et à intégrer les marchés domestiques

aux marchés régional et international.

Le premier axe de la PAU met l’accent sur l’amélioration de la sécurité alimentaire, l’accroissement

des revenus des producteurs et la réduction de la pauvreté. Le deuxième et le troisième axe visent à

faciliter l’accès aux marchés régional et international et à écouler les productions résultant de

l’accroissement de l’offre.

L’harmonisation de la politique commerciale de l’UEMOA permet une libre circulation des produits

agricoles au sein des pays membre sous une protection extérieure commune. En effet, depuis sa

création, les produits agricoles d’origine communautaire, mais aussi les produits de l’élevage et les

produits industriels originaires agréés, circulent librement au sein de l’UEMOA (Bonjean et al., 2013).

Cependant, un ensemble d’obstacles tarifaires, non tarifaires et techniques aux échanges agricoles

entre les pays de l’Union subsiste en dépit des réformes institutionnelles visant à intensifier le

commerce agricole intra zone. En effet, comme l’indique le Centre Ouest-Africain pour le Commerce

(West Africa Trade Hub – WATH), les échanges de marchandises, y compris de produits agricoles,

restent entravés par des barrières d’ordre tarifaire, non-tarifaire et technique.

La non application des textes de l’intégration est visible à travers de nombreuses restrictions

quantitatives et tarifaires sur les importations dans l’Union comme l’indique les enquêtes effectuées

par le WATH (Bonjean et al., 2013). Ces obstacles aux échanges prennent la forme des contrôles, des

prélèvements et autres tracasseries routières depuis la sortie de la zone de production jusqu’au lieu

de consommation. Ces contrôles demeurent coûteux étant donné les retards et les pertes qu’ils

occasionnent notamment pour les denrées alimentaires périssables.

Une illustration des obstacles illicites aux échanges est décrite par l’Observatoire des Pratiques


4

Anormales (OPA) sur les corridors routiers en Afrique de l’Ouest. En effet, l’OPA indique 26 arrêts en

moyenne par voyage. Le Mali est le pays de l’UEMOA, qui compte la plus forte densité de points de

contrôle avec 30% des paiements illicites effectués aux postes frontières. En outre, l’un des principaux

obstacles au commerce, comme le montrent les rapports de l’OPA, du WATH et de l’UEMOA sont les

coûts engendrés par la lourdeur des procédures administratives (WATH, 2012).

Les obstacles aux échanges agricoles dans l’espace UEMOA revêt également la forme d’interdictions

temporaires des exportations mises en place par les pouvoirs publics de façon discrétionnaire en cas

de mauvaise récolte ou de baisse des prix. Les enquêtes menées par le WATH auprès des secteurs

public et privé des pays de l’UEMOA, confirment l’existence de nombreuses restrictions volontaires

au commerce. Ainsi, au Sénégal, les résultats des enquêtes rapportent l’existence de restrictions

contingentaires et quantitatives sur les arachides et les importations de sucre et d’huile de palme.

Le maïs figure explicitement sur la liste des exportations prohibées au Nigeria selon le WATH tandis

que des produits comme le manioc, les volailles, les bovins et les porcins figurent sur la liste des

importations interdites (WATH, 2012).

Quelles que soient leurs formes, les entraves aux échanges des produits agricoles dans l’espace UEMOA

contribuent à l’augmentation des coûts de transaction. Ces coûts additionnels de commercialisation

pénalisent les producteurs et les consommateurs et introduisent des inefficiences dans la distribution

et la commercialisation des produits agricoles. En effet, ces entraves sont un facteur de baisse des

prix payés aux producteurs et de hausse des prix à la consommation. Ces obstacles aux échanges de

produits agricoles compromettent les objectifs de sécurité alimentaire dans l’UEMOA.

Dans ce contexte, il est crucial d’évaluer l’ensemble des facteurs pertinents et notamment les

facteurs de résistance qui influencent la dynamique du commerce des produits agricoles au sein de

l’UEMOA. Une telle analyse contribuera à orienter les acteurs régionaux dans la mise en œuvre de

politiques cohérentes et efficaces en vue d’une meilleure intégration des économies agricoles de la

région et d’une amélioration de la sécurité alimentaire.

• Objectifs de l’étude

L’objectif principal de l’étude est d’analyser les déterminants des échanges agricoles intra zone dans

les pays de l’UEMOA.

De manière spécifique, il s’agit :

- d’examiner le lien entre la structure agricole de l’espace UEMOA, la dynamiques des flux

commerciaux agricoles et la sécurité alimentaire ;

- d’identifier les facteurs de résistance au commerce agricole intra régional ;

- d’évaluer les déterminants des flux des importations agricoles dans l’Union.

• Le modèle de gravité : une revue théorique

Le modèle de gravité appliqué au commerce international s’inspire de la loi de la gravitation

universelle selon laquelle deux corps ponctuels de masses respectives 𝑀𝑖 et 𝑀𝑗 s’attirent avec des

forces de mêmes valeurs proportionnelles au produit des deux masses et inversement proportionnelles

au carré de la distance qui les sépare. La force gravitationnelle entre deux corps 𝑖 et 𝑗 étant données

leurs masses 𝑀𝑖 et 𝑀𝑗 et la distance 𝐷𝑖𝑗 qui les sépare s’écrit :

𝐹𝑖𝑗 =𝑀𝑖.𝑀𝑗

𝐷𝑖𝑗2

Une transposition simple de la loi gravitationnelle de Newton fut appliquée au commerce

international à partir d’une expression économique de type Cobb-Douglas. Etant donnés les poids


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économiques des pays partenaires à l’échange (PIB), la distance géographique entre les pays, les

forces de stimulation ou de résistance au commerce et d’un terme de perturbation, le modèle

multiplicatif pour les échanges commerciaux entre deux pays 𝑖 et 𝑗 peut s’écrire :

𝐹𝑖𝑗 =𝑌𝑖𝛽1𝑌𝑗

𝛽2𝑍𝑖𝑗𝛽4𝑒𝜀𝑖𝑗

𝐷𝑖𝑗𝛽3

La transformation logarithmique donne la forme linéaire du modèle de gravité des échanges

commerciaux bilatéraux comme suit :

𝑙𝑛(𝐹𝑖𝑗)⏟ = 𝛽0 + 𝛽1 𝑙𝑛(𝑌𝑖) + 𝛽2 𝑙𝑛(𝑌𝑗)⏟ + 𝛽3 𝑙𝑛(𝐷𝑖𝑗)⏟ + 𝛽4 𝑙𝑛(𝑍𝑖𝑗)⏟ + 𝜀𝑖𝑗

Echanges Poids Economiques Distance Autres forces

Bilatéraux (PIB)

Conformément à la loi de la gravitation, les signes attendus sont : 𝛽1 > 0; 𝛽2 > 0 et 𝛽3 < 0.

Tinbergen (1963) a été le premier a utilisé le modèle de gravité pour expliquer les flux des échanges

internationaux. Ce modèle est devenu au cours des deux dernières décennies un outil standard de

modélisation du commerce international (Fontagné et al., 1999). Le modèle permet d’analyser les

conséquences de la libéralisation des échanges, les effets de création et diversion de commerce

associés aux zones de libre-échange, et l’incidence de la distance sur le volume de commerce.

Les modèles gravitationnels sont aussi employés dans l’étude des déterminants d’autres phénomènes

tels que l’immigration (Beine et al., 2011 ; Grogger et Henson, 2011), les investissements directs

étrangers (Kleinert et Toubal, 2010 ; Keller et Yeaple, 2009), ou encore les investissements

internationaux de portefeuille (Portes et Rey, 2005 ; Martin et Rey, 2004).

Cette étude s’intéresse en particulier aux modèles de gravité appliqués pour expliquer les flux du

commerce international. En dépit de sa popularité dans les applications empiriques, le modèle de

gravité appliqué au commerce international a fait l’objet d’importantes critiques dans les années

1980. Ces critiques résumées par Anderson et van Wincoop (2003) reprochait principalement aux

modèles gravitationnelles d’être dépourvus de fondements théoriques.

A partir du milieu des années 1990, les travaux de Deardorff (1998), Hummels et Levinsohn (1995),

Anderson et van Wincoop (2004), Evenett et Keller (2002) montrèrent empiriquement que le modèle

gravitationnel peut émerger de plusieurs modèles théoriques du commerce international. Toutefois,

il reste difficile d’identifier dans la littérature théorique l’approche fondamentale la plus plausible,

à même d’expliquer le mieux les données observées.

Théoriquement les modèles gravitationnels fondés sur une concurrence monopolistique sous-tendent

une spécialisation complète. Cependant, les tests empiriques ne confirment pas toujours la

spécialisation complète. En effet, Evenett et Keller (2002) démontrent que les modèles à

spécialisation imparfaite avec des dotations factorielles expliquent le mieux les données du

commerce international.

Haveman et Hummels (2004) soulignent cependant que les conclusions de Evenett et Keller (2002) ne

peuvent pas être appliquées aux échanges entre plusieurs pays. Ainsi, Haveman et Hummels (2004)

spécifient une équation de gravité à partir d’un modèle de spécialisation incomplète avec des coûts

de transaction et qui peut être aisément utilisée dans un cadre d’échanges entre plusieurs pays. Par

ailleurs, Eaton et Kortum (2002) spécifient une équation de gravité globale mettant en relation les

secteurs hétérogènes ricardiens pour expliquer les échanges entre plusieurs pays spécialisés.

Le cadre théorique de la majeure partie des modèles gravitationnelle est celui des marchés de

concurrence monopolistique fondés sur la libre entrée et sortie d’un grand nombre de firmes

produisant une variété unique de bien différencié. Dans son approche au commerce international en


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concurrence monopolistique, le modèle de gravité postule que chaque pays exporte une variété

unique de bien différentié vers son partenaire commercial, même si les firmes dans les différents

pays échangistes peuvent produire les mêmes variétés de bien en autarcie (Sorgho, 2013).

A l’ouverture des marchés, les pays se spécialisent dans l’exportation de variétés uniques des biens

différentiés pour lesquels ils disposent d’un avantage comparatif. Dans le cadre de ces échanges,

deux principales hypothèses peuvent être formulées : la première est le cas d’un libre échange

effectif impliquant des prix identiques dans tous les pays échangistes. Le second est celui où les prix

diffèrent d’un pays à l’autre.

L’hypothèse de libre échange effectif permet d’arriver à la forme simple de l’équation de gravité qui

sera complexifiée avec l’hypothèse des prix différents d’un pays à l’autre.

• La Politique Agricole commune de l’UEMOA (PAU) : un bref état

des lieux

Les Etats et les organisations régionales d’intégration ont développé des réponses communes pour

apporter une réponse durable au problème de l’insécurité alimentaire dans la région ouest-africaine.

Adoptée en 2001, la Politique Agricole commune de l’UEMOA a pour objectif général de contribuer

de manière durable à la satisfaction des besoins alimentaires de la population, au développement

économique et social et à la lutte contre la pauvreté dans les Etats membres. Ses objectifs spécifiques

sont : i) réaliser la sécurité alimentaire ; ii) accroître la productivité et la production de l’agriculture ;

et iii) améliorer les conditions de vie des producteurs.

Au plan architectural, la PAU est un triptyque qui s’articule autour de trois grands axes

d’intervention :

- l’adaptation des systèmes de production et l’amélioration de l’environnement de la

production ;

- l’approfondissement du marché commun dans le secteur agricole et la gestion des ressources

partagées ;

- l’insertion de l’agriculture de l’Union dans les marchés sous régional et mondial.

De même, elle dispose de trois instruments de mise en œuvre, en l’occurrence, la programmation

pluriannuelle des activités, le Fonds Régional de Développement Agricole (FRDA) et le Système

d’Information Agricole Régional (SIAR).

Dans la pratique, la mise en œuvre de la PAU dépend largement des actions des autres acteurs et

institutions en charge du développement agricole dans la sous-région. De ce fait, elle repose sur sept

principes directeurs : la subsidiarité, la proportionnalité, la régionalité, la complémentarité, la

solidarité, la progressivité et le partenariat.

L’harmonisation des politiques commerciales de l’UEMOA permet une libre circulation des produits

agricoles au sein des pays membres. Cette réglementation confirme le renoncement des pays

membres à intervenir sur les marchés agricoles. De fait, la mise en place d’un marché commun laisse

peu de place à des politiques agricoles autonomes qui seraient fondées sur le soutien ou la subvention

des prix agricoles ou la régulation de la production (Bonjean et al., 2013).

L’UEMOA a également procédé à l’harmonisation des règles de concurrence et des normes à travers

notamment la définition d’un cadre réglementaire relatif à la sécurité sanitaire des végétaux, des

animaux et des aliments (Bonjean et al., 2013).

Les perspectives d’évolution de la PAU pour les prochaines décennies se centrent principalement sur

les activités à fort impact sur la sécurité alimentaire. Il s’agira en particulier : - d’appuyer les Etats

membres à la production de semences améliorées, base de toute production agricole ; - d’améliorer


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l’agriculture familiale en étroite collaboration avec les programmes nationaux d’investissement

agricole (PNIA) ; - d’appuyer la maitrise de l’eau et l’intensification de l’agriculture ; - de préparer

la sous-région à faire face aux aléas climatiques et aux déficits céréaliers par la production et la

gestion rationnelle des stocks de sécurité alimentaire, pour ce faire, plus de synergie sera recherchée

avec le CILSS et la CEDEAO dans le cadre de la mise en œuvre de l’ECOWA ;- de mettre en place un

programme de formation agricole rurale adaptée en relation avec le Département du Développement

Social et les institutions et centres de formation (UEMOA, 2011).

• Structure de la production, échange intra zone et sécurité

alimentaire dans l’espace UEMOA

Les statistiques de la FAO estiment que les terres arables des pays de l’UEMOA couvrent 33 802 000

hectares, soit un peu moins de 10% de la surface territoriale totale. De ces terres, 4 445 000 hectares

sont cultivés de façon permanente, soit 13% du total des terres arables (UEMOA, 2011). De grands

systèmes fluviaux, directement liés aux niveaux des précipitations traversent la région. En effet, les

fleuves, Niger, Sénégal, Gambie, Sassandra, Bandama, Comoé, Volta et le Lac Tchad, déterminent la

maintenance de la couverture des sols et les ressources en eau.

Le système de production agricole dans l’espace UEMOA combine l’agriculture d’exportation avec

l’agriculture de subsistance. Cette dernière assure en partie la couverture alimentaire des Etats. Les

aliments de base dans la zone UEMOA sont les céréales (riz, maïs, blé, etc.) les féculents (manioc,

igname, etc.) et les protéines animales.

La mesure des disponibilités alimentaires par habitant et par jour calculé par la FAO est l’indicateur

de sécurité alimentaire le plus usuel. Les disponibilités alimentaires peuvent être mesurées en

quantités ou en calories*. Le tableau ci-après décrit l’évolution des disponibilités alimentaires en

zone UEMOA.

Tableau 1. Evolution des disponibilités alimentaires en zone UEMOA (Kcal/personne/jour)

1961 1970 1980 1990 2000 2010 2013

UEMOA

Benin 1747 1849 1930 2236 2395 2592 2786

Burkina Faso 1459 1687 1646 2270 2371 2647 2841

Côte d’Ivoire 2223 2585 2840 2489 2550 2670 3382

Guinée-Bissau 1740 1738 1979 2249 2372 2476 2295

Mali 1594 1863 1560 2205 2217 2624 2613

Niger 1575 1885 2069 2146 2171 2489 2518

Sénégal 2389 2259 2244 2316 2243 2479 2499

Togo 2045 2109 2091 2161 2208 2363 2933

Source : FAO

La dynamique des disponibilités alimentaires des Etats membres de l’Union indique une augmentation

continue sur la longue période 1961-2013. Dans l’hypothèse qu’un individu dans un pays en

développement a une activité physique modérée et permanente, ses besoins énergétiques quotidiens

approximatifs selon la FAO se situent entre 2000 et 2335 kilocalories par personne et par jour (FAO,

2000).

Suivant ces normes, la période d’observation présente un contraste entre les disponibilités avant 1990

et la convergence rapide des disponibilités vers des niveaux relativement élevés à la fin des années

*Les disponibilités alimentaires sont données par : (production+importations-exportations+variation des stocks-alimentations

pour animaux-semences-pertes et autres usages) rapporté au nombre d’habitants du pays.


8

1980 (Tableau 1). Ainsi, le Bénin, le Burkina Faso, la Guinée-Bissau, le Mali et le Niger ont présenté

une situation critique avant 1990 avec des disponibilités inférieures au seuil de 2000 kilocalories. En

revanche, la Côte d’Ivoire, le Sénégal et le Togo sont au-dessus de ce seuil critique sur toute la

période d’observation.

D’une manière générale, les disponibilités alimentaires tendent à s’améliorer pour tous les pays de

l’Union depuis la fin des années 1980. Les niveaux de disponibilité alimentaire ont été au-delà de la

barre de 2335 kilocalories pour tous les Etats membres de l’UEMOA en 2013 (Tableau 1).

La satisfaction des besoins alimentaires de la plupart des pays de l’Union a fortement reposé sur les

importations de denrées alimentaires (origines végétale et animale) (Bonjean et al., 2013). En effet,

l’amélioration des disponibilités alimentaires s’est accompagnée d’une tendance à la dégradation des

balances commerciales des pays de l’espace UEMOA à partir des années 1980, à l’exception de la Côte

d’Ivoire dont le solde commercial est demeuré positif et en constante hausse (Tableau 2).

Tableau 2. Evolution de la balance commerciale alimentaire et animale (1000 US$)

1961 1970 1980 1990 2000 2010

UEMOA

Benin -3479 -2486 -28476 -90042 -79539 -98586

Burkina Faso 3542 -443 -29823 -68166 -102401 -176021

Côte d’Ivoire 100005 242391 1366729 929756 1317162 3575467

Guinée-Bissau -1372 -5023 -9228 -5145 16521 -7942

Mali 2563 9363 33055 -17559 18341 -227152

Niger 8536 22251 10339 -50321 -4439 -114205

Sénégal -42436 -37002 -185088 -328371 -282683 -859882

Togo 7650 26092 13091 -15564 -5793 83491

Source : FAO

Les observations de long terme des données alimentaires indiquent nettement que les pays de

l’UEMOA sont structurellement dépendants du commerce pour leur sécurité alimentaire à l’exception

de la Côte d’Ivoire et du Togo qui en moyenne ne présentent pas de déficits commerciaux alimentaires

(Tableau 2).

La forte dépendance des pays de l’UEMOA aux importations pour faire face à l’insécurité alimentaire

est plus visible dans le secteur céréalier (Tableau 3). La majorité de leurs importations proviennent

du marché international. Cependant, les marchés régionaux notamment les marchés des céréales

locales, des féculents et des produits animaux, jouent un rôle essentiel en participant à une allocation

efficace des ressources au sein de la sous-région (Bonjean et al., 2013).

Tableau 3. Evolution du ratio de dépendance aux importations céréalières en zone UEMOA (en %) 00-02 02-04 04-06 06-08 08-10 09-11

Benin 13,4 19,3 31,3 40,8 26,9 22,2

Burkina Faso 8,9 6,8 7,5 7,2 7,7 9,8

Côte d'Ivoire 47,4 50,1 51,1 52,5 51,6 52,4

Guinée Bissau 40,1 45 34,2 22 27 31,4

Mali 9,3 8,9 9,7 8,1 5 4,7

Niger 10 9,4 9,9 7,2 7 7,3

Sénégal 53,8 54,1 52,5 56,1 45 46,9

Togo 14,1 18,2 17,8 14,6 12,4 14

Source : FAO


9

L’analyse des parts des pays membres dans les productions agricoles alimentaires indique des ratios

de concentration relativement élevés par produit (Figures 1, 2 et 3).

Les productions céréalières sont réalisées aussi bien dans les zones forestières (riz) que dans les zones

de savane (riz, mil, maïs, sorgho, fonio). La production de fonio est tirée par deux principaux acteurs :

le Mali avec 51% de la production régionale et la Côte d’Ivoire (25%). La production de maïs reste

dominée par le Mali qui représente 28% de la production régionale, suivi du Burkina Faso (23%) et du

Benin (22%). Deux acteurs majeurs dominent la production de mil : le Niger avec 51% de la production

régionale et le Mali (26%). Quant à la production de sorgho, elle reste concentrée entre trois pays :

le Burkina Faso dont le poids représente 34% de la production régionale, le Niger (29%) et le Mali

(26%). En ce qui concerne, la production rizicole, elle est portée par le Mali qui représente 38% de la

production régionale et la Côte d’Ivoire (36%) (Figure 1).

Figure 1. Concentration des productions céréalières dans la zone UEMOA

Source : Auteur à partir des données de la FAO

2%

22%

4% 2%

12%

23%

15% 6%

34%

25%

11%

1%

36%

1%1%

2%

51%28%

26%

38%

26%

6%

1%

51%

2%

29%

3%

3%

6%10% 2%13%3% 6%

Fonio Maïs Mil Riz Sorgho

Poids des pays dans les productions céréalières de l'UEMOA en 2014

Benin Burkina Faso Côte d'Ivoire Guinea-Bissau Mali Niger Sénégal Togo


10

La figure 2 ci-dessous présente les parts des Etats membres dans la production régionale des

féculents. La Côte d’Ivoire (43%) et le Benin (41%) concentrent à eux seuls plus de 80% de la production

régionale de manioc. La banane plantain est essentiellement portée par la Côte d’Ivoire qui

représente plus de 90% de la production de l’Union. Deux acteurs majeurs dominent les productions

des pommes de terre et des patates douces : le Mali et le Niger qui représentent respectivement 59

et 30% de la production régionale de pommes de terre et 57 et 12% de la production régionale de

patate douce (Figure 2).

Figure 2. Concentration des productions de féculents dans l’espace UEMOA

41%

10%1%

6%

43%

97%

7%33%

3%

66%

1%

59%

57%

1%

30%

12%3%

11% 6%12%2% 1%

Manioc Plantain Pommes de terre Patate douce Autres Racines ettubercules

Parts des Etats dans la production de féculents dans l'espace UEMOA



11

La figure 3 décrit les parts relatives des Etats membres dans les productions animale et halieutique

de l’espace UEMOA.

Figure 3. Concentration des productions animale et halieutique dans l’UEMOA

Les principaux pays producteurs de protéines bovines sont le Niger avec près de 29% de la production

régionale, suivi du Mali (26%) et du Burkina Faso (23%), ils concentrent à eux trois plus de 75% de la

production de l’Union. La filière avicole est constituée d’une aviculture traditionnelle pratiquée dans

tous les villages et d’une aviculture moderne pratiquée dans les centres urbains et périurbains.

L’aviculture moderne d’émergence récente s’est rapidement développée dans les pays côtiers,

disposant d’un marché urbain important : la Côte d’Ivoire et le Sénégal. Ces deux pays ont les poids

relatifs les plus importants avec respectivement 25% et 22% de la production avicole régionale. Quant

à la filière porcine, elle est dominée par le Burkina Faso qui représentent plus de la moitié de la

production de viande porcine de l’espace UEMOA.

6% 7% 9%4% 3% 1%

10%

23%13%

51%

8%

4% 25%

8%

6% 6%

83%

4%

2%

1%

10%

3%

6%

26%15%

2%

42%

29%

7%

1%

19%

9%

22%9%

84% 87%

8%14%

1%10% 10%

3% 4% 1% 2%

Bovin Volaille Porc Démerseaux Pélagiques Autres espècesmarines

Espèces d'eaudouce

Parts relatives des Etats dans les productions animale et halieutique dans la zone UEMOA



12

La zone maritime du front atlantique présentant le plus de potentialités halieutiques au sein de

l’UEMOA concerne le Sénégal et la Guinée Bissau. Les productions halieutiques maritimes (démersaux

et pélagiques) sont fortement dominées par le Sénégal qui représente plus de 80% des productions

régionales. Quant à la production d’espèces halieutiques d’eau douce, elle est tirée par le Mali avec

42% de la production régionale.

Figure 4. Flux d’importations agricoles et déficit alimentaire de 2001 à 2013 dans l’UEMOA

Figure 4 : Dynamiques du déficit alimentaire (en Kcal/tête/jour) et du flux des importations agricoles (en Tonnes) de 2001 à 2013 dans l’UEMOA

Dans l’ensemble, l’on note une tendance à la spécialisation des pays dans différentes productions

agricoles liée aux avantages naturels spécifiques à chaque pays. L’ouverture au commerce intra-

régional favorisée par les politiques d’intégration serait donc bénéfique pour l’économie et la sécurité

alimentaire des états membres. En effet, les flux des importations agricoles intra-zone

contribueraient à réduire le déficit alimentaire de l’Union (Figure 4).

• Méthodologie

Le cadre théorique

Notre démarche s’inspire des travaux d’Anderson et Van Wincoop (2004) dont une application a été

proposée par Anderson et Yotov (2010).

On considère deux pays 𝑖 et 𝑗 avec respectivement 𝑌𝑖 et 𝑌𝑗 leurs niveaux de PIB. En outre, l’on définit

par 𝑥𝑖𝑗 , la valeur des exportations du pays 𝑖 à destination du pays 𝑗. Définissons la fonction de

demande du pays 𝑗 pour les biens en provenance du pays 𝑖 par 𝑥𝑖𝑗, en supposant que les préférences

sont de type CES :

𝑈𝑟 = (∑ 𝛽𝑖,𝑟𝑥𝑖,𝑟−𝜌𝑟𝑛

𝑖=1 )−1

𝜌𝑟 ; avec 𝑥 , le vecteur de biens ; 𝛽𝑖,𝑟 ≥ 0 et 𝜌𝑟 > −1 , respectivement les

paramètres de distribution et de substitution de la fonction d’utilité.

𝑥𝑖𝑗 = (𝛽𝑖𝑃𝑖𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑗)

1−𝜎

𝑌𝑗 (1)


13

Où 𝑃𝑗 représente l’indice de prix dans le pays importateur 𝑗. Cet indice de prix est défini par :

𝑃𝑗 = [∑(𝛽𝑖𝑃𝑖𝑡𝑖𝑗)1−𝜎

𝑖

]

11−𝜎

(2)

Où 𝜎 est l’élasticité de substitution ; 𝛽𝑖 un coefficient positif ; 𝑃𝑖 le prix du bien en provenance du

pays 𝑖 et 𝑡𝑖𝑗, les barrières commerciales appliquées à l’entrée du pays j de biens en provenance de 𝑖.

La condition d’équilibre du marché s’écrit :

𝑌𝑖 = ∑ 𝑥𝑖𝑗𝑛𝑗 ⇒ 𝑌𝑖 = ∑ 𝑌𝑗 (

𝛽𝑖𝑃𝑖𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑗)1−𝜎

𝑛𝑗 ⇒ 𝑌𝑖 = (𝛽𝑖𝑃𝑖)

1−𝜎 ∑ (𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑗)1−𝜎

𝑌𝑗𝑛𝑗 ∀𝑖. (3)

Notons 𝑌𝑤 = ∑ 𝑌𝑗𝑛𝑗 , le revenu mondial et 𝜃𝑗 =

𝑌𝑗

𝑌𝑤 la part du revenu du pays j dans le revenu mondial.

La fonction de demande d’importation devient alors :

𝑥𝑖𝑗 =𝑌𝑖𝑌𝑗

𝑌𝑤(𝑡𝑖𝑗

𝛱𝑖𝑃𝑗)

1−𝜎

(4)

Où Π𝑖 = (∑ (𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑗)1−𝜎

𝑗 𝜃𝑗)

1

(1−𝜎) représente un indice de résistance multilatérale. En substituant l’expression de Π𝑖

dans (2), on a : 𝑃𝑗 = (∑ (𝑡𝑖𝑗

Π𝑖)1−𝜎

𝑖 𝜃𝑗)

1

(1−𝜎)

Sous l’hypothèse des coûts de commerce symétriques (𝑡𝑖𝑗 = 𝑡𝑗𝑖), on peut définir une fonction implicite

de prix comme une fonction de toutes les barrières bilatérales au commerce et des parts de revenu.

Ainsi :

𝑃𝑗1−𝜎 = ∑ 𝑃𝑖

(𝜎−1)𝜃𝑖𝑡𝑖𝑗

1−𝜎𝑖 , ∀𝑗 (5)

L’équation de gravité s’écrit alors :

𝑥𝑖𝑗 =𝑌𝑖𝑌𝑗

𝑌𝑤(𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑖𝑃𝑗)1−𝜎

(6)

La forme logarithmique se définit comme suit :

𝑙𝑛(𝑥𝑖𝑗) = 𝑙𝑛(𝛼0) + 𝛼𝑖 𝑙𝑛(𝑌𝑖) + 𝛼𝑗 𝑙𝑛(𝑌𝑗) − 𝛼𝑤 𝑙𝑛(𝑌𝑤) + (1 − 𝜎) 𝑙𝑛 (

𝑡𝑖𝑗

𝑃𝑖𝑃𝑗) + 𝜀 (7)

Les barrières au commerce définies par 𝑡𝑖𝑗 = (𝐷𝑖𝑠𝑡𝑖𝑗𝛼1 . 𝑇𝑎𝑟𝑖𝑗

𝛼2 . 𝑒𝛼3𝑏𝑖𝑛𝑖𝑗) intègrent la distance, les tarifs

et un ensemble d’effets capturés par des variables muettes. En incluant les prix 𝑃𝑖, 𝑃𝑗 et le revenu

mondial 𝑌𝑤 dans les effets fixes (𝑆), la forme estimable de notre équation de gravité s’écrit comme

suit :

𝑙𝑛(𝑥𝑖𝑗) = 𝑙𝑛(𝛼0) + 𝛼𝑖 𝑙𝑛(𝑌𝑖) + 𝛼𝑗 𝑙𝑛(𝑌𝑗) + (1 − 𝜎)𝛼1 𝑙𝑛(𝐷𝑖𝑠𝑡𝑖𝑗) + (1 − 𝜎)𝛼2 𝑙𝑛(𝑇𝑎𝑟𝑖𝑗) + (1 − 𝜎)𝛼3 𝑏𝑖𝑛𝑖𝑗 +

𝑆𝑖 + 𝑆𝑗 + 𝜀𝑖𝑗 (8)

• Modèle économétrique et méthodes d’estimation

Le modèle économétrique

Sous sa forme logarithmique, le modèle de gravité à estimer est le suivant :

𝑙𝑛(𝑖𝑚𝑝𝑜𝑟𝑡𝑖𝑗𝑡) = 𝛼0′ + 𝛼1 𝑙𝑛(𝑔𝑑𝑝_𝑂) + 𝛼2 𝑙𝑛(𝑔𝑑𝑝_𝑑) + 𝛼3 𝑙𝑛(𝑑𝑖𝑠𝑡𝑤𝑖𝑗) + 𝛼4𝑐𝑜𝑛𝑡𝑖𝑔𝑖𝑗

+ 𝛼5𝑐𝑜𝑚𝑙𝑎𝑛𝑔𝑖𝑗+𝛼6𝑙𝑛 (𝑐𝑜𝑠𝑡_𝑂) + 𝛼7𝑙𝑛 (𝑐𝑜𝑠𝑡_𝑑) + 𝑣𝑖𝑡 + 𝑣𝑗𝑡 + 𝑣𝑖𝑗𝑡 + 𝜀𝑖𝑗𝑡 (9)


14

La description des différentes variables est présentée dans le tableau 4 ci-après.

Tableau 4. Description des variables

Variables Description Source

𝒊𝒎𝒑𝒐𝒓𝒕𝒊𝒋 Flux des importations agricoles du pays j en provenance du

pays i (en dollars constant)

FAOSTAT

𝒈𝒅𝒑_𝑶 PIB du pays exportateur à prix constant (en dollars constant

2000)

WDI

𝒈𝒅𝒑_𝒅 PIB du pays importateur à prix constant (en dollars constant

2000)

WDI

𝒅𝒊𝒔𝒕𝒘𝒊𝒋 Distance pondérée entre les capitales des pays i et j. CEPII† (gravity dataset)

𝒄𝒐𝒏𝒕𝒊𝒈𝒊𝒋 Variable binaire qui capture le partage d’une frontière

commune (pays adjacents)

CEPII (gravity dataset)

𝒄𝒐𝒎𝒍𝒂𝒏𝒈𝒊𝒋 Variable binaire qui capture le partage d’une langue ou de

liens historiques

CEPII (gravity dataset)

𝒄𝒐𝒔𝒕_𝑶 Coûts de transaction spécifiques au pays exportateur CEPII (gravity dataset)

𝒄𝒐𝒔𝒕_𝒅 Coûts de transaction spécifiques au pays importateur CEPII (gravity dataset)

𝒗𝒊𝒕 Effets fixes pays exportateurs

𝒗𝒋𝒕 Effets fixes pays importateurs

𝒗𝒊𝒋𝒕 Effets spécifiques individuels (paires de pays)

Source : Auteur

Une limite de la base de données de commerce utilisée est qu’elle ignore les flux de commerce

informel transfrontalier. En effet, les statistiques commerciales utilisées dans l’étude ne couvrent

que les flux de commerce officiellement déclarés aux douanes.

• Méthodes d’estimation

L’estimation des modèles de gravité soulèvent d’importants problèmes économétriques, en

l’occurrence les problèmes d’hétéroscédasticité, de flux de commerce nuls et d’endogénéité de

certaines variables.

Une méthode d’estimation usuelle est de log-linéariser l’équation de gravité et d’estimer les variables

d’intérêt par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO). Silva et Tenreyo (2006) montrent

qu’en présence d’hétéroscédasticité, la log-linéarisation du modèle de gravité conduit à des

estimateurs MCO non efficaces. En effet, si les erreurs sont hétéroscédastiques, leur transformation

par la log-linéarisation génère des termes stochastiques corrélés avec les variables explicatives

(Herrera et Baleix, 2011).

Par ailleurs, la présence des flux de commerce nuls est problématique sous la formulation

logarithmique du modèle de gravité. En effet, cette formulation usuelle des modèles gravitationnelles

ne permet pas d’inclure les flux de commerce nul car le logarithme de zéro est indéfini, d’où la

nécessité de traiter les flux de commerce nuls. En effet, la non prise en compte des flux de commerce

nuls lors des estimations peut influencer les résultats empiriques (Gbagbeu, 2013).

Récemment, le problème des flux de commerce nuls a été revisité (Helpman et al., 2008 ; Martin et

† Centre d’études prospectives et d’Informations Internationales


15

Pham, 2008 ; Silva and Tenreyro, 2008 ; Burger et al., 2009). La littérature fournit plusieurs méthodes

alternatives d’estimation pour solutionner les problèmes de flux de commerce nuls et

d’hétéroscédasticité : l’estimation par le Tobit ; l’estimation par le Pseudo Maximum de

Vraisemblance de Poisson (PPML), l’estimation par les Moindres carrés non Linéaires (NLS) et

l’estimation par les Moindre Carrés Généralisés (FGLS) (Helpman et al., 2008).

• Résultats des estimations et discussion

Le Tableau 5 ci-après présente les résultats de l’équation de gravité estimée par un modèle à effets

aléatoires (colonnes 1 et 2) et par un modèle de Poisson par Pseudo-Maximum de Vraisemblance

(PPML) (colonnes 3 et 4). Ce dernier estimateur a l’avantage de corriger la troncation des données à

zéros et le biais potentiel engendré par la log-linéarisation (Silva et Tenereyro, 2006). Les résultats

du test d’Hausman a justifié le choix du modèle à effets aléatoires contre le modèle à effets fixes

(Annexe). L’équation de gravité a été estimée avec deux modifications : - les effets fixes des pays

exportateurs et des pays importateurs ne sont pas pris en compte (colonnes 1 et 3) ; - nous

introduisons des variables muettes qui captent les effets fixes des pays exportateurs et des pays

importateurs (colonnes 2 et 4).

Tableau 5. Résultats des estimations du modèle de gravité (1) (2) (3) (4)

Variables Ln(importij) Ln(importij) Ln(importij) Ln(importij)

Ln(gdp_o) 1.293047*** (.4285789)

1.016079 (1.151675)

.2376006*** (.0306405)

.2106434 (.2430272)

Ln(gdp_d) .7807769* (.4239478)

2.985046*** (1.13997)

.1064417*** (.0275462)

.452615** (.2206428)

Ln(distwij) -1.292465 (.9110841)

-1.436347* (.7671014)

-.1213499*** (.0369814)

-.1638249*** (.0541881)

Contigij -.2919952 (.9668867)

.4014972 (.6296913)

.0203553 (.0508869)

.1289757*** (.0493693)

comlangij .6945274 (.8564006)

1.498732* (.7861985)

.158013*** (.0573843)

.1655989** (.0758239)

Ln(cost_o) -.0030664** (.0013742)

.0016396 (.0014812)

-.0007592** (.000333)

-.0000356* (.0003713)

Ln(cost_d) -.0029221 (.0011521)

-.0036007*** (.0012383)

-.0006377*** (.0001788)

-.0005238*** (.0001863)

Exportateurs

Côte d’Ivoire 4.616534*** (1.635581)

.6819162** (.3203573)

Mali -3.496369*** (1.05405)

-.5874559*** (.1356616)

Niger -2.238404*** (.7707898)

-.3411179*** (.0742236)

Sénégal 3.190372*** (1.138715)

.4516484*** (.1618005)

Togo .0414641 (1.052713)

. -.0308869 (.1668925)

Burkina Faso -1.123936 (.7531347)

-.1889829** (.07614)

Importateurs

Côte d’Ivoire -1.974055 (1.637887)

-.2989251 (.2855394)

Niger 2.775409*** (.7791163)

.3908678*** (.0614182)

Sénégal -.4165056 (1.146301)

-.0610547 (.1649337)

Togo 1.863711* (1.051921)

.2692922 (.1652478)

Burkina Faso 1.102744 (.77783)

.1191056 (.0793717)

cons -32.38701*** (10.18631)

-28.28754*** (9.957191)

-5.355443*** (1.214839)

-2.535986 (1.776959)


16

Tableau 5 (Suite)

(1) (2) (3) (4)

sigma_u 2.3503839 1.0562324

Sigma_e 1.127474 1.127474

rho .81293545 .46741051

Effets spécifiques paires de

pays

Oui - Aléatoire Oui - Aléatoire Oui - Aléatoire Oui - Aléatoire

Effets spécifiques pays

exportateurs

Non Oui - Fixe Non Oui – Fixe

Effets spécifiques pays

importateurs

Non Oui - Fixe Non Oui - Fixe

Estimateur GLS (Modèle à

effets aléatoire)

GLS (Modèle à effets aléatoire)

PPML PPML

Observations 352 352 352 352

Période 1988-2015 1988-2015 1988-2015 1988-2015

Nombre de paires de pays 42 42 42 42

Note : écarts-types robustes entre parenthèses, *** indique un coefficient significatif à 1% ;** à 5%, * à 10%.

Source : calculs de l’auteur.

L’estimation de l’équation de gravité par le modèle de Poisson par pseudo-maximum de

vraisemblance donne les meilleurs résultats. Les signes des coefficients sont conformes à la littérature

et aux résultats des travaux empiriques.

Le PIB des pays partenaires à l’échange contribue à accroître le volume des échanges. L’estimation

GLS (colonne 2) du tableau indique qu’une hausse de 1% du PIB du pays importateur entraîne une

augmentation des importations de 2,98%. De même l’estimation PPML (colonne 4) indique qu’une

hausse de 1% du PIB du pays importateur engendre une augmentation de 0,45% du volume des

importations.

L’existence d’une frontière commune (pays adjacents) de même qu’une langue commune partagées

par les pays partenaires sont des facteurs qui contribuent de manière significative à accroître les flux

des échanges commerciaux de l’Union.

Les forces de résistance aux échanges internationaux sont constituées par les coûts de transport

captés par la distance géographique séparant les pays coéchangistes et par des coûts au commerce

spécifiques à chaque pays et liés à la présence d’obstacles aux échanges au passage des frontières.

Les contraintes au commerce liées à la distance ont un signe négatif et significatif au seuil de 1%

(colonnes 4). Le coefficient de -0,16 dans l’estimation 4 signifie qu’une augmentation des coûts de

transport ou des contraintes au commerce lié à la distance de 1% réduirait les flux de commerce de

0,16%.

Une des principales variables d’intérêt concerne les coûts liés à la présence d’obstacles non

réglementaires spécifiques à chaque pays. Il s’agit précisément des prélèvements et autres

tracasseries routières qui entravent les échanges au passage des frontières. Les résultats (colonne 4)

indiquent que ces coûts de transaction spécifiques à l’environnement des affaires de chaque pays

réduisent significativement les flux des échanges.

La prise en compte des termes d’attraction ou de résistance multilatérale liés au niveau de

développement des infrastructures dans chaque pays de l’Union (densité du réseau routier,

infrastructures énergétique et de télécommunication, etc.) a motivé l’introduction des effets fixes

exportateurs et importateurs dans l’estimation du modèle de gravité (colonnes 2 et 4). Les effets

fixes exportateurs montrent des termes de résistance au Mali et au Niger et des facteurs d’attractivité

au commerce en Côte d’Ivoire et au Sénégal. Ce résultat s’expliquerait en partie par les niveaux

relatifs des services infrastructurels dans les différents pays.


17

• Conclusion

Cette étude a cherché à analyser les déterminants des échanges agricoles intra-zone dans l’espace

UEMOA. En effet, ces échanges de biens agricoles jouent un rôle crucial dans la sécurité alimentaire

des pays membres de l’Union.

L’étude a d’abord examiné la structure de la production et des échanges agricoles dans la zone. De

cette analyse, il est ressorti une tendance à la spécialisation des pays de l’Union due aux avantages

naturels spécifiques à chaque pays. Par ailleurs, nous mettons en évidence une liaison statistique

négative entre la dynamique du déficit alimentaire et celle des importations agricoles dans l’Union.

Ce résultat suggère que des gains importants en termes de sécurité alimentaire peuvent être réalisés

par l’accroissement des flux de commerce agricole dans l’espace UEMOA.

L’existence de facteurs de résistance au commerce, en l’occurrence les coûts de transaction reliés à

la distance séparant les pays et les coûts liés aux obstacles non réglementaires de même que la

tendance à la spécialisation des Etats membres, offrent les conditions théoriques pour que les flux

de commerce soient décrits par une équation de type gravitaire. Ainsi, nous appliquons le modèle de

gravité à l’analyse des déterminants des flux commerciaux agricoles dans l’UEMOA.

Les résultats économétriques révèlent que les PIB (poids économiques) des pays partenaires ont des

effets positifs significatifs sur les importations agricoles intra régionaux. Le partage d’une frontière

commune, d’une langue ou de liens historiques communs favorise le commerce agricole intra-zone.

En revanche, les coûts de transport captés par la distance entre les pays coéchangistes et les coûts

de transaction liés aux obstacles non réglementaires au commerce engendrent une baisse significative

des flux commerciaux. En outre, une amélioration des services infrastructurels spécifiques aux pays

pourrait avoir un impact substantiel en termes de commerce. Compte tenu des avancées

réglementaires en matière d’élimination des droits de douane et de l’existence d’une monnaie

unique, les résultats en termes de flux commerciaux agricoles intra-zone restent encore faibles et

entravés par les coûts de transport et des obstacles non réglementaires.

Des efforts supplémentaires vers une intégration plus profonde doivent être accomplis. Il s’agit

d’éliminer de manière effective tous les obstacles visibles à travers de nombreuses restrictions

quantitatives et tarifaires sur les importations par une application stricte des textes de l’intégration.

Par ailleurs et comme l’indique le rapport 2011 sur le commerce international (OMC, 2011), le faible

développement des infrastructures de transport augmente considérablement les coûts logistiques du

commerce des biens agricoles (McCord et al., 2005). Aussi importe-t-il de renforcer et mettre en

œuvre les programmes économiques régionaux en faveur des infrastructures afin d’induire une baisse

sensible des coûts de transport et de transaction au niveau intra régional ce qui permettrait

d’intensifier la dynamique des flux commerciaux agricoles dans l’Union.

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Timbergen J., (1963), Shaping the World Economy: suggestions for an international Economic Policy,

New York: The Twentieth Century Fund.

West Africa Trade Hub (WATH), (2012), Coûts du transport et de la logistique sur les Corridor en zone

UEMOA, Rapport technique.

• Annexe

Tableau A1. Résultat du test de Hausman

Coefficients

(b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) eq1 eq2 Difference S.E.

glgdp_o -.839515 1.293047 -2.132562 1.064883 glgdp_d 2.846613 .7807769 2.065836 1.053824

entry_cost_o .0019808 .0030664 -.0010856 .0005505 entry_cost_d .0035537 .0029221 .0006317 .0004334

b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg

B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg

Test: Ho: difference in coefficients not systematic

chi2(3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)

= 4.15

Prob>chi2 = 0.2461

Citation pour cet article :

Version papier

BEKE, Tite Ehuitché. Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une

analyse par le modèle de gravité. Document de travail n° 2. In : Les Cahiers de l’intégration.

Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) -UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.) 2018/1, p. 1-

20

Version électronique

BEKE, Tite Ehuitché. Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une

analyse par le modèle de gravité. Document de travail n° 2 In : Les Cahiers de l’intégration. [en

ligne]. Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.), 2018/1,

p. 1-20. Format PDF. Disponible sur :< http://www.uemoa.int> (Consulté le JJ/MM/AAAA)


20


Does Lands Rush Really Improve

Food Security in Sub-Saharan

Africa?

Titre en français : L'accaparement des terres améliore-t-il la sécurité alimentaire en Afrique subsaharienne?

Romuald S. KINDA*,

N. Eric KERE†,

Thierry Urbain YOGO‡,

M. Anthony SIMPASA§

PLAN DE L’ARTICLE

INTRODUCTION

LITERATURE REVIEW

LAND RUSH MAY BE A WIN-WIN DEAL

LAND RUSH MAY REDUCE FOOD SECURITY

DATA

EMPIRICAL STRATEGY

EMPIRICAL MODEL

RESULTS

PRELIMINARY RESULTS

DOES LAND USE DESTINATION MATTER?

CONCLUSION

REFERENCES

APPENDICES

APPENDIX A : DESCRIPTIVE STATISTICS

APPENDIX B : COUNTRIES LIST

Résumé For a decade, developing countries are affected by land rush phenomenon. This

paper investigates the impact of land rush on food security over the period 2000-

2012. Using panel data for 26 Sub-Saharan African countries, results show that land

rush has not only an adverse effect on cereals production but also increases

malnutrition. Moreover, our results suggest mixed effects according to lands

* CEDRES/ Université Ouaga 2, UFR-SEG 03 BP: 7210 Ouagadougou 03, Burkina Faso. Email: skinda@univ-

ouaga2.bf † African Development Bank, 01 Abidjan BP 1387, Abidjan, Cote d'Ivoire. Email: [email protected] ‡ Université Yaounde 2, UFR-SEG, BP 18 SOA, Yaoundé Cameroun. Email :[email protected] § African Development Bank, 01 Abidjan BP 1387, Abidjan, Cote d'Ivoire. Email: [email protected]


21

destination. Contrary to lands for food crops, which improve food security, those for

biofuel and mix crops have no effect. Lands for multiple uses contribute to food

insecurity in Sub-Saharan African countries.

Keywords : Land Grabs, Food Security, Africa, Panel Data

JEL Code: C23, N54, Q15, Q11

• Introduction

Over the recent years, the rush of foreign investments in large-scale farmland has exacerbated the

already existing concerns about food security in developing countries. At one extreme, investments

in large scale lands in food insecure countries are seen as an opportunity to boost agricultural

productivity through technology transfers and investments in rural and agricultural infrastructure. At

the other, these investments are portrayed as an attempt by rich net food importer countries to

secure their food supply by ‘rushing’ lands at the expense of vulnerable people in already food-

insecure countries (Pearce, 2012). Though the issue remains subject to debate, little empirical

evidence exists to support one or the other hypothesis.

According to Human Development Report ((UNDP 2015), African countries have made impressive

progress toward achieving Millennium Development Goals (MDGs).. Despite the positive outcomes

observed in terms of economic growth rates, reduction of gender gap and the prevalence of the

HIV/AIDS, African’s growth has not been inclusive enough to achieve the second sustainable goal (SDG)

which include achieving food security and improved nutrition (UNECA 2017).

Food security still poses a major problem in developing countries especially in Africa. According to

several reports, the number of food emergencies has tripled in the last 30 years. The number of

people suffering from chronic hunger has been estimated to be 868 million throughout the world in

2010-2012 and 26.8 per cent of undernourished people live in Sub-Saharan Africa. In other words, 30

per cent of Africa’s total population is undernourished. Except for Ghana and Malawi, the food

situation in most African countries has remained the same – if it has not gotten worse – despite the

relative abundance of water and arable land resources (ECA, 2012).

The steady increase in commodity prices over the 2000’s decade and the recent triple (financial, food

and economic) crisis have triggered an unprecedented rush for farmland, especially in developing

countries. This phenomenon known as –Land Grab- refers to the purchase or lease of vast portions of

land, mostly in developing countries, by richer nations and private investors, in order to produce

crops for export (Shepard and Mittal 2009). Over the period 2000-2016, more than 1330 land deals

have been registered, corresponding to more than 48 million hectares of land that have been sold or

leased to foreign investors (Land Matrix, 2016)**. The Sub-Saharan Africa is among the most concerned

as more than 50 % of these deals took place in the continent (Narula 2013). According to the same

study, in 2009 alone, around 148 million acres of land were purchased in this region††.

While little well documented and empirical studies exist, the issue is very controversial and raises

concerns about potential impact of land rush on food security.

This paper contributes to the literature by assessing the effect of land grab on food security in the

sample of Sub-Saharan African countries. The paper contributes to the literature in three ways: First,

while the existing literature has been mainly narrative, providing theoretical rationale for one or the

other hypothesis, we provide a systematic empirical quantification of the effect of land grab on food

** These data are available on http://www.landmatrix.org †† Note that these 148 million acres may correspond to the size of Germany and United Kingdom combined while

purchasing 38 million hectare may be like acquiring all the farmland in the States of Oklahoma (USA).


22

security in Sub-Saharan Africa. Second, we make a clear distinction between the impact on food

availability and food accessibility, which are two dimensions of food security. Specifically, we shed

the light on the impact in terms of food production and malnutrition. Thirdly, we allow more

granularity by investigating the impact of land grab on food security depending on the use of the land

acquired by foreign investors. In this case, we distinguish between land for food production, land used

for the production of biofuel, land for mixed use (biofuel and food) and land for other non-defined

used. Finally, we attempt a causal interpretation of our findings while resorting to the instrumental

variables technique. Following Praskova (2012); Collier and Venables (2012); Arezki et al. (2013), we

use as instrument the population density in the investor’s country of origin. This instrument is very

likely to be exogenous as it is not affected by the state of food insecurity in the hosting country.

Likewise, our instrument is not weak shown by the significance of its coefficient in the first step

equation.

The empirical analysis carried out on a sample of 26 Sub-Saharan African countries over the period

2000-2012 shows that land rush has not only an adverse effect on cereals production but also increases

malnutrition in Sub-Saharan African countries. More interestingly, the impact on food security varies

according to the type of lands destination. Land for food crops favours food security through an

increase (reduction) in cereal production (malnutrition) respectively. Contrary to land for biofuel and

mix crops which do not affect food production (malnutrition), land for multiple uses contribute to

food insecurity in Sub-Saharan African countries.

The rest of the paper is organized as follows. Section 2 surveys the literature on the relationship

between land rush and food security. Section 3 discusses the econometric method used to analyse the

effect of land rush on the food security and presents empirical results. The last section is devoted to

concluding remarks and policy implications.

• Literature review

Over the last decade, land rush or land rush has emerged as an important topic on the development

agenda in developing countries such Asia, Latin America and African countries. According to several

authors such as Shepard and Mittal (2009) and Cotula (2009), land rush can be defined as the purchase

or lease of vast portions of land mostly in developing countries, by international actors such as richer

countries and private investors. Even if it is not a recent phenomenon, the alarm from several

organizations regarding land rush is explained by the fact that, during the triple crisis (food, financial

and economic) in 2008/2009, several developed and emerging countries (China, Saudi Arabia, South

Korea, the United State, Brazil) were incited to buy, to lease and therefore to extend their control

over large lands in poor countries mainly for food or biofuels production.

According to United Nations Development Programme (UNDP 1994), food security is “a situation that

exists when all people at all times have physical, social and economic access to sufficient, safe and

nutritious food that meets their dietary needs and food preferences for an active and healthy life”.

From this definition, three dimensions can be identified: food availability, food accessibility and food

utilization. Food availability refers to the amount of food that is available in a country supplied

through domestic production and food imports. The second dimension, food accessibility, refers to

the ability of people to have adequate resources to acquire food for consumption. It takes into

account several factors such as households’ incomes, food prices, the preferences of households

(Barrett 2010). Final, food utilization refers the physical use of food derived from human distribution.

Although it is not a new phenomenon, the recent spate of large land acquisition has generated

controversy concerning food security in hosting countries. According to Deininger and Byerlee (2011)

land deals concern more than 40 millions hectares (around 2% of Africa’s land area), most taking the

form of long lease of 20 to 100 years. While some argue that such land investments are detrimental

for food security as they favor export-oriented agriculture and displacement of small farmers, others

emphasize that land deals will increase agriculture productivity through more investment in


23

infrastructure and technology.

Land rush may be a win-win deal

The existing literature suggests that land rush could be a win-win phenomenon if it improves food

availability and accessibility.

Deininger and Byerlee (2011) argue that, by increasing investments in agricultural infrastructure and

technology, land grab can foster agricultural productivity and food availability in hosting countries.

Indeed, as capacity financing is limited in these countries, the needed investments which may

enhance an efficient use of land resources are lacking. For instance, Da Silva and Mhlanga (2009)

show that less than 10 percent of commercial banks lending are for agricultural sector in Sub-Saharan.

However, more than 200 million hectares in Sub-Saharan Africa which are suitable for cropping, not

protected area or forest are underutilized. (Collier and Venables, 2012). Nonetheless, the impact of

land rush on food availability may depend on several factors. To increase agricultural productivity,

foreign land deals should incorporate technology transfers to the host countries. The lack of checks

and balances in contract negotiation creates room for corruption and limits the ability of governments

to impose the transfer of technology and to enforce this provision once it is included in the deal

(Cotula 2011; Hallam 2009)

Likewise, land rush can affect food security through food accessibility. According to World Bank

Data‡‡ (2015), 70 percent of poor in the world live in rural areas and depend on agriculture, which

represents the main source of incomes and employments. By increasing food productivity and

production, land rush can raise households’ incomes and ability to buy food in the local and

international markets. Moreover, an increase of food availability can contribute to reduce food prices

volatility and make food more accessible to consumers in developing countries (Hallam 2009). In

addition, large-scale land acquisition can boost economic growth and poverty reduction by the

creation of farm and off-farm jobs, the construction of schools and health center in rural area

(Zoomers, 2010; Cotula et al, 2009).

Land rush may reduce food security

The main limitation of the arguments in favor of land grab rests essentially on the motivations of

investing countries. Land acquisition in low income countries is often driven by the necessity to

guarantee food security in investors’ countries and the increasing demand for biofuel (Cotula et al,

2009; Praskova, 2012). Rich countries who face food supply problems or constraints such as lack of

productive land and water supply shortage have strong incentive to secure lands abroad§§. The main

consequence is that most allocated land is dedicated to the production of mono-cultures which will

be exported although the host countries (to which land belong) are net food importing countries or

often food aid recipients. In this line, land grab is less likely to increase food availability and may

even worsen the current situation. Another concern is that land deals will displace small farmers,

forcing them off their land to make room for large scale farm producing foods for other countries

(Shepard, 2011). This situation will further increase the vulnerability of the hosting countries to food

price shocks as they will heavily rely on food imports. Spieldoch and Murphy (2009) conclude that the

displacement of small farmers off their land will worsen the living conditions of the 1.8 billion people

that are already marginalized in the developing world. In the long run, the intensive use of soils will

lead to land degradation which in turn will affect agricultural productivity after the period of the

lease. Land grab will also increase the risk for small farmers of losing access to land as they have no

formal tenure on the land they are using (Shepard, 2011; Praskova, 2012). By losing lands access,

which is the main production factor, rural households can loose their economic and physical access

‡‡ http://databank.worldbank.org/data/home.aspx §§ One of the region where water supply shortage is a threat for food security is Middle East. Some of the key investors

in land acquisition are Saudi Arabia, Quatar and United Emirates.


24

to food

Overall, the literature suggests that if land deals are not properly designed and enforced, especially

when the production is export-oriented, they could negatively affect food security in the host

countries.

• Data

In this section, we describe the measure and the sources of the main variables used in this study. This

paper uses data from several sources over the period 2000-2012 for 26 Sub-Sahara countries.

According to United Nations Development Programme (UNDP 1994), food security is “a situation that

exists when all people at all times have physical, social and economic access to sufficient, safe and

nutritious food that meets their dietary needs and food preferences for an active and healthy life”.

From this definition, three dimensions can be identified: food availability, food accessibility and food

utilization. Food availability refers to the amount of food that is available in a country supplied

through domestic production and food imports. The second dimension, food accessibility, refers to

the ability of people to have adequate resources to acquire food for consumption. It takes into

account several factors such as households’ incomes, food prices, the preferences of households

(Barrett 2010). Final, food utilization refers the physical use of food derived from human distribution.

To take into account the multidimensionality of the food security concept and based on available

data, we use two indicators, which are the proportion of undernourished people and food production

per capita. The proportion of undernourished people is the percentage of people who do not have

access to sufficient, safe and nutritious food that meets their dietary needs and food preferences for

an active and healthy life. The data on food security come from the Food and Agriculture Organization

of the United Nations (2015). We consider main cereal production, which are maize, rice, sorghum,

millet and wheat and soybeans.

Data on land rush are from the “land Matrix” database. The land matrix is a global and independent

land monitoring initiative between the Centre for Development and Environment (CDE) at the

University of Bern, Centre de coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le

Développement (CIRAD), German Institute of Global and Area Studies (GIGA), Gesellschaft für

internationale Zusammenarbeit (GIZ) and the International Land Coalition (ILC). Since 2000, Land

Matrix records transactions that entail a transfer of rights to use, control or own land through sale,

lease or concession of 200 ha or more. To collect the data, they use a variety of sources including

crowdsourcing, media, international and non-governmental organizations, as well as academic

research. Land rush is defined as the purchase and or lease of large area of lands for the production

of food or energy goods for export. This variable was constructed from the “land Matrix” database,

in which are listed the international land deals that have undergone ground verification by NGOs

affiliated with the International Land Coalition. Descriptive statistics of all variables are available in

Appendices. Within the sample under scrutiny, 0.29% of the total land in squared kilometers has been

leased over the period 2000-2012. Though, the extend of the land grab seems marginal, the

corresponding area represents almost 9 million hectares (more than Equatorial Guinea, Cape Verde,

Bissau-Guinea and Seychelles combined). Likewise, the average prevalence of malnourished people

stands at 23% of the population.

According to Land Matrix (2016), around 1330 land deals have been registered, corresponding to more

48 million hectares of land that have been sold or leased to foreign investors. In addition, a high

concentration of land acquisitions is observed in West and Eastern Africa from Sudan to Mozambique.

Among the top 20 target countries in terms of size and deals number in the World, eleven countries

are from Africa. These are Ethiopia, Ghana, South Sudan, Morocco, Republic of Congo, Sierra Leone,

Liberia, Madagascar, Sudan, Mozambique and Zambia (Land Matrix, 2016).

Figure 1 describes land deals and destination of use by continent. It illustrates that land transactions

occurs mainly in Africa (53 percent), Europe (15 percent) and America (14%) respectively. In African


25

countries, land transactions are mainly intended for non-food crops (61%).

Figure 1: Land deals by continent and destination of use.

Figure 4. Land deals by continent and destination of use

Source: Author’s calculations based on Land Matrix data.

• Empirical strategy

Empirical model

In order to assess the effect of land rush on food security on the sample of Sub-Saharan Africa

countries, we estimate the following baseline specification:

𝐹𝑆𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝐺𝑅𝐴𝐵𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑋𝑖𝑡 + 𝛼𝑖 + µ𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (1)

Where 𝐹𝑆𝑖𝑡 is the food security variable. It is proxied by food production per capita and the proportion

of undernourished people. 𝐺𝑅𝐴𝐵𝑖𝑡 is the land grab variable which refer to the percentage of the total

land purchased or leased by country and time period, and 𝑋𝑖𝑡 are control variables, 𝛼𝑖 is the country

fixed effects, µ𝑡 the time fixed effects and 𝜀𝑖𝑡 an unobserved error term. Control variables are

standard determinants of food production and malnutrition as recorded in the literature (Sen, 1981;

Foster, 1992; Feleke et al, 2005). They include economic development variables (proxied by GDP per

capita, financial development, trade openness), demographic factors (population growth),

agricultural factors and climatic factors (use of fertilizers, cereals yields, rainfall), and institutions

quality (internal conflict, investment profile, corruption, rule of law). Data on population density,

percentage of rural population, cereal yields, and financial development are from the World

Development Indicators. Data on Political institutions come from Polity IV project.

In the equation (1), we are interested in the coefficient 𝛽1 . If the portion of the land

leased/purchased to (by) foreign investors is used only for the purpose of food consumption, we may

expect a positive effect (𝛽1 > 0) on food production. However, the effect on malnutrition will depend

on whether the crops produced on the land that are leased or purchased are for local consumption or

exported to the investor’s country.


26

Equation (1) could be estimated using the Ordinary Least Square estimator. However results can be

biased because land rush variable may suffer from endogeneity problem. According to the economic

literature, endogeneity can be explained by three factors. First, endogeneity can be explained by

the measurement error. Indeed, land grab data are compiled using information from several sources.

Since these sources use different sampling procedures, the importance of land grab can be

underestimated or overestimated. In addition, depending on the interest of NGOs who want to brought

the attention of the international community on this issue, some region or sectors can be

oversampled. Second, endogeneity problem can be caused by the reverse causality between food

security and land rush. As reported by Praskova (2012), paradoxically, most of the land deals take

place in countries who are net food importers or food aid recipients***. Third, omitted variable bias

is another cause of endogeneity. It happens when factors (institutional framework, economic or

cultural environment) simultaneously affecting interest variable (land rush) and the dependent

variable (food production, malnutrition) are not included in the estimation equation.

To resolve endogeneity problem, it is important to identify adequate instruments, which should be

correlated with the land rush variable and uncorrelated with the error term. We use population

density of lands investors’ origin as an instrument. We consider that population density of lands

investors’ origin can explain land rush but have no direct effect on food production and malnutrition

in destination countries. In fact, one of the motivation behind foreign investment in farmland is to

garantee food security which is often threatened by population growth in investors’ country of origin

(Praskova, 2012; Collier and Venables, 2012; Arezki et al., 2013). Increasing number of people may

drive up the demand for foods, resulting in more pressure on limited land resources. Therefore,

countries facing a decrease of available croplands due to population growth may want to acquire

lands abroad in order to guarantee their food security.

The first-step equation of the instrumental variable estimate is written as follows

𝐺𝑅𝐴𝐵𝑖𝑡 = 𝑎0 + 𝑎1 𝑃𝑜𝑝_𝑜𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑋𝑖𝑡 + 𝜏𝑖 + 𝛾𝑡 + 𝜐𝑖𝑡 (2)

Since the instrumental variable estimator can be more biased than the OLS estimates if the instrument

is weak, we test for their strength using reduced rank test of Kleibergen and Paap (2006), which is

robust to heteroskedasticity and autocorrelation. Moreover, we use the Fuller’s modified Limited

Information Maximum Likelihood (LIML) which is more robust to weak instrument (Stock and Yogo,

2004; Davidson and Mackinnon, 2006).

Results

This section first presents the main results. Second, we report results while taking into account the

destination of the production made on the land leased.

Preliminary results

Table (1) reports the estimates of the effects of land grab on food production and the prevalence of

undernourished people. Columns (1) and (2) report the standard OLS fixed effect estimates which

assume that the orthogonality condition holds, but control for country specific heterogeneity. The

results of the instrumental variables estimate are presented in columns (3) and (4). All four

regressions provide a strong support for the hypothesis that land grab reduces food security in Sub-

Saharan African countries. The coefficient of the population density in the first step equation is

statistically significant at 1%, suggesting that our instrument is not weak. Therefore, the instrumental

variables estimates are less likely to be biased. Although the difference is very small in magnitude,

the fact that the instrumental variable estimates are lower than the OLS estimate suggests that the

latter may suffer from omitted variable bias. However, the fact that the two estimates do not strongly

*** An illustration, for the fiscal year 2016, Ethiopia received $514 Million of food assistance (USAID, 2017), but at the

same time secured a $ 100 million land deal with Saoudi Arabia (Praskova, 2012).


27

differ suggest that the endogeneity was not a serious issue in the first place.

The results of both models point to two main findings: (i) land grab contributes to reduce cereals

production in Sub-Saharan African countries, (ii) land rush increases malnutrition in Sub-Saharan African

countries. The first result may be contre-intuitive because one expect that foreign investment in

landfarm will boost agricultural productivity through the transfer of new technologies and the

development of rural infrastructure, especially in the context of limited financing capacity (Da Silva and

Mhlanga 2009). However, this finding might be explained by three factors. First, foreign companies

that invest in Africa may not be incited to transfer technologies and human capital in agricultural

sector (Cotula 2011; Hallam 2009). Second, if the portion of land leased were utilized by small farmers

prior to the deal, it is possible that the lost of production generated by the displacement of small

farmers is not fully compensated by the production of the large scale farm. This is particularly true

if the surrendered lands are not all used for agricultural purpose. Finally, the land leased can be used

for the production of biofuel which can crowd-out standard crops like rice, soybean, millet or

sorghum.

The finding according to which land rush increases malnutrition in Sub-Saharan African countries is

consistent with the theory and justify the concerns of some researchers and NGOs. In fact, if the

whole or part of the production from the lands under the control of foreign investors is exported, we

may observe not only the reduction of food availability in local markets but also households’ ability

to buy foods. In many African countries, almost 70 per cent of poor depends on agriculture. In

addition, by increasing the landless rural people and worsening living conditions, land rush contributes

to increasing malnutrition and therefore food insecurity (Shepard and Mittal 2009; Spieldoch and

Murphy 2009).


28

Table 1. Impact of Land Grab on Food Security

(1) (2) (4) (5)

Fixed Effects Model Instrumental variables estimates

Domestic Cereal

Production

Undernourished

people

Domestic Cereal

Production

Undernourished

people

Grab_perkm -0.0723*** 0.703** -0.0600** 0.671***

(0.0162) (0.287) (0.0205) (0.0526)

Gdp 0.000183** 0.0000861 0.000181** 0.0000901

(0.0000604) (0.00105) (0.0000688) (0.000687)

Pop_growth -0.303 9.547*** -0.291 9.515***

(0.178) (1.186) (0.180) (1.304)

Fertilizer -0.00936* 0.00776 -0.00941 0.00790*

(0.00505) (0.0133) (0.00553) (0.00410)

Internal Conflict -0.0922** 0.534** -0.0922** 0.535***

(0.0363) (0.178) (0.0405) (0.0732)

Investment Profile 0.183*** 0.325 0.183*** 0.325

(0.0478) (0.507) (0.0526) (0.461)

Corruption 0.454*** 1.731 0.455*** 1.729

(0.0945) (1.908) (0.105) (1.519)

Rule_law 0.504 -0.0677 0.503 -0.0663

(0.296) (2.419) (0.328) (2.112)

Openness -0.00549* 0.0671** -0.00553 0.0671***

(0.00273) (0.0285) (0.00312) (0.0165)

Financial -0.0128 -0.424*** -0.0134 -0.422***

(0.00859) (0.0707) (0.00872) (0.0247)

Rainfall -0.000243 0.00103 -0.000243 0.00103

(0.000157) (0.00160) (0.000172) (0.00125)

Constant 6.509*** -17.17** 4.917*** -19.78***

(1.132) (5.905) (1.174) (2.968)

Country fixed effect Yes Yes Yes Yes

Year fixed effects Yes Yes Yes Yes

First stage

Pop_invest 0.0719*** 0.0719***

(0.0174) (0.0174)

First step Fisher test

Value 16.92 16.93

Prob 0.0025 0.0026

Does Land Use Destination matter?

In analysing the effect of land rush on food security in African countries, it may be interesting to

identify the impact of different lands destination on food security. Indeed, the Land Matrix Analytical

Report on International Land Deals for Agriculture (Nolte, Chamberlain, and Giger 2016) concludes that, in

developing countries, land acquisitions are motivated by a demand for a non food crops and biofuel (69%). We

distinguish four destinations of land acquisitions, which are land for food crops, land for biofuel, land

for mix crops (biofuel and food) and land for multiple uses (biofuel mixed with food).


29

Column (1) of tables (2) and (3) shows that land acquisitions for food favours food security through

an increase in food production (Da Silva and Mhlanga 2009) and malnutrition reduction.

In addition, columns (2) and (3) of tables (2) and (3) indicate that land acquisitions for biofuel and

mixed use have no effect on both food production and malnutrition. Indeed, several authors show

that biofuel production may reduce food security in developing countries. Because feedstock for

biofuel ††† are from agricultural outputs, its development may increase competition for both

agricultural resources (such as fertilizers, pesticides, machinery, labor, capita, land) and food

(Koizumi 2015).

The no effect of lands acquisition (biofuel and mixed) may be partially explained by the fact that

competition between products may create price reaction. Indeed, Koizumi (2015) and Koizumi (2014)

have shown that, by rising agricultural goods prices, competition can have opposite effects on national

food prices. Some national agricultural food prices will increase whereas others will reduce or not

change. Finally, column (4) of tables (2) and (3) indicates that land acquisitions for other products

reduce food security in African countries through an increase in malnutrition and a decrease in food

production.

††† Biofuel can be defined as the conversion and use of biomass††† at higher efficiency into more versatile energy carriers

such as electricity, liquid or gaseous fuels and process heat. Four types of biomass are used for bioful production: (a)

lignocellulosic biomass such as wood chips and pellets, (b) sugars and starches such as sugars and maize, (c) vegetables oils and animal fat and, (d) wet biomass (sewage waste). Lignocellulosic biomass, sugars and vegetables oils are used to

produce Heat and Electricity, Ethanol and Biodiesel respectively.


30

Table 2. Impact of Land use destination on Food Production Per capita

(1) (2) (3) (4)

Instrumental variables estimates

Domestic Cereal

Production

Domestic Cereal

Production

Domestic Cereal

Production

Domestic Cereal

Production

Land_biofuel 0.0768**

(0.0303)

Land_food 5.965

(5.390)

Land_biofuel_food 51.13

(47.90)

Land_other -0.164***

(0.0297)

Gdp 0.000173** 0.000334* 0.0000755 0.000200**

(0.0000687) (0.000152) (0.000183) (0.0000678)

Pop_growth -0.235 0.136 -0.598 -0.296

(0.170) (0.576) (0.561) (0.194)

Fertilizer -0.00976 -0.0146** -0.00918 -0.00990

(0.00572) (0.00592) (0.00704) (0.00551)

Internal Conflict -0.0934* -0.0179 0.0747 -0.0934**

(0.0424) (0.112) (0.151) (0.0408)

Investment Profile 0.184*** 0.0188 0.246** 0.196***

(0.0513) (0.163) (0.0993) (0.0508)

Corruption 0.460*** -0.345 0.172 0.465***

(0.107) (1.072) (0.267) (0.107)

Rule_law 0.500 2.384 0.375 0.478

(0.330) (2.111) (0.400) (0.328)

Openness -0.00573 -0.0182 0.00325 -0.00487

(0.00340) (0.0178) (0.00735) (0.00293)

Financial -0.0156 0.0186 -0.0644 -0.00671

(0.0105) (0.0431) (0.0386) (0.00800)

Rainfall -0.000248 -0.000420 -0.000547 -0.000265

(0.000175) (0.000291) (0.000300) (0.000181)

Constant 4.730*** 6.297** 2.812 4.700***

(1.182) (2.600) (3.086) (1.211)

Country fixed effect Yes Yes

Year fixed effects Yes Yes

First stage

Pop_invest 0.0083*** 0.6242* 0.00046*** 0.0804***

(0.0020) (0.3494) (0.00013) (0.0238)


Value 15.89 3,19 11.59 11.33

Prob 0.0032 0.1077 0.0078 0.0083

Observations 241 241

Robust standard errors in

parentheses. Standard

errors in parentheses. ***


31

Table 3. Impact of Land use destination on Malnutrition

(1) (2) (3) (4)

Instrumental variables estimates

Undernourished

people

Undernourished

people

Undernourished

people

Undernourished

people

Land_biofuel -1.763***

(0.0508)

Land_food -23.17

(20.19)

Land_biofuel_food -53.77

(113.7)

Land_other 0.959***

(0.0788)

Gdp 0.000180 -0.000450 0.000277 0.0000221

(0.000708) (0.000521) (0.000815) (0.000718)

Pop_growth 8.904*** 7.431*** 9.246*** 9.231***

(1.064) (1.961) (1.523) (1.247)

Fertilizer 0.0131** 0.0300 0.0101* 0.0121**

(0.00486) (0.0321) (0.00473) (0.00384)

Internal Conflict 0.559*** 0.247 0.361 0.543***

(0.0688) (0.422) (0.409) (0.0666)

Investment Profile 0.311 0.960 0.256 0.246

(0.455) (0.587) (0.419) (0.484)

Corruption 1.664 4.803 1.981 1.648

(1.464) (5.027) (1.593) (1.501)

Rule_law -0.0253 -7.353 0.0965 0.0960

(2.159) (9.898) (2.184) (2.125)

Openness 0.0697*** 0.118 0.0596** 0.0642***

(0.0138) (0.0807) (0.0229) (0.0159)

Financial -0.407*** -0.525** -0.338** -0.445***

(0.0250) (0.199) (0.114) (0.0250)

Rainfall 0.00119 0.00169 0.00131 0.00114

(0.00115) (0.00224) (0.00172) (0.00119)

Constant -17.98*** -23.60* -15.43** -17.39***

(3.051) (12.44) (5.416) (2.967)

Country fixed effect Yes Yes

Year fixed effects Yes Yes

First stage

Pop_invest 0.0083*** 0.6242* 0.00046*** 0.0804***

(0.0020) (0.3494) (0.00013) (0.0238)


Value 15.89 3,19 11.59 11.33

Prob 0.0032 0.1077 0.0078 0.0083

Observations 241 241 241 241

Robust standard errors in parentheses. Standard errors in parentheses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 .


32

• Conclusion

Since around the 2008 food crisis, there has been a tremendous increase in the demand for large

portions of lands to be leased by African governments. This wave of land acquisitions qualified as

“land grab” triggered a broad concern as regard with its long term implication on food security.

This paper contributes to this burgeoning debate by providing an empirical investigation of the effect

of land grab on food security in 26 Sub-Saharan African countries over the period 2000-2012.

Combining OLS fixed effect estimator and an instrumental variable approach, results indicate that

land rush has not only an adverse effect on cereals production but also increases malnutrition in Sub-

Saharan African countries. More interestingly, the impact on food security is different according to

the type of lands destination. Land for food crops favour food security through an increase (reduction)

in cereal production (malnutrition) respectively. Contrary to land for biofuel and mix crops which do

not affect food production (malnutrition), land for multiple uses contribute to food insecurity in Sub-

Saharan African countries.

Although the data do not provide substantial information on the nature of the land deals, the

monetary value of such investments and the governance aspects surrounding the deals, our evidences

clearly support the wide shared concern about the potential detrimental effects of land rush on food

security in Sub-Saharan African countries.

Our results are important in terms of recommendation for economic policies. In order to increase

food security, African governments should reform land acquisitions agreements in order to promote

investments in lands for food production. Coercive measures may be implemented for agricultural

technology transfers between international land investors and national farmers for boosting

agricultural productivity. In addition, tax reforms must be carried out in biofuel and other sectors

agricultural sectors in order to increase the tax revenues. These tax revenues could be transfered to

vulnerable and poor household.

• References

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34

• Appendices

Appendix A : Descriptive statistics

Appendix B : Countries list

Angola Botswana Burkina Faso Cameroon Congo. Rep.

Cote d'Ivoire Ethiopia Gabon Gambia. The Ghana

Guinea Kenya Madagascar Malawi Mali

Mozambique Namibia Niger Nigeria Senegal

South Africa Tanzania Togo Uganda Zambia Zimbabwe

Variable Definition Mean Std. Source

under_nourPrevalence of undernourishment of population

(%)23.6444 12.5678

World

development

Indicators (WDI)

Domestic_productionDomestic production of cereals (Million tonne) 4.393938 5.966801 FAO (2016)

grab_perkm Land acquisition (percentage of total land) .2932947 .7006301 Land Matrix (2016)

land_biofuelLand acquisition for bioenergy production (1/1000

of total land)3.344037 16.42782 Land Matrix (2016)

land_foodLand acquisition for food production (1/1000 of

total land)10.95735 67.21934 Land Matrix (2016)

land_biofuel_foodLand acquisition for bioenergy and food

production (1/1000 of total land)2.0649 12.03442 Land Matrix (2016)

land_otherLand acquisition for other uses (1/1000 of total

land)35.768 189.4776 Land Matrix (2016)

gdp GDP per capita constant 2005 ( US$) 1283.712 1763.805 WDI (2016)

pop_investor Average population density in investor's countries .0913613 .2415589 WDI (2016)

popgrowth Population growth 2.583185 .7085142 WDI (2016)

fertilizerFerilizer consumption (kilograms per hectare of

arable land)13.82735 15.35898 WDI (2016)

conflict Confict 8.645574 1.380047 ICRG (2016)

invest_prof Investor profil 7.651971 1.70337 ICRG (2016)

corruption Corruption -.6260719 .48121 WDI (2016)

rule_law Rule of Law -.6424721 .5241564 ICRG (2016)

OpennessTrade openness: imports plus exports in

percentage of GDP70.7092 24.42057 WDI (2016)

FinancialDomestic credit to private sector by banks

(percentage of gross domestic product, GDP).0451207 .7004623 WDI (2016)

rainfall Rainfall (milliliter) 1019.131 449.4432Climatic Research

Unit (2015)

Obs 241


35


Version papier

Romuald S. KINDA, N. Eric KERE, Thierry Urbain YOGO et al. Does Lands Rush Really Improve Food

Security in Sub-Saharan Africa? Document de travail n° 2. In : Les Cahiers de l’intégration.


35


Romuald S. KINDA, N. Eric KERE, Thierry Urbain YOGO et al. Does Lands Rush Really Improve Food

Security in Sub-Saharan Africa? Document de travail n° 2 In : Les Cahiers de l’intégration. [en ligne].

Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.), 2018/1, p. 20-

35. Format PDF. Disponible sur :< http://www.uemoa.int> (Consulté le JJ/MM/AAAA)


36


Characterization of the pathogen

Fusarium solani leading to plants

wilt and fruit rot in sweet pepper in

Niger Boubacar T. ASSOUMANA*1,3,

Mbaye NDIAYE†3,

Grace van der PUIJE*1,

Abdelnaser ELASHRY‡2,

Alexander SCHOUTEN2,

Florian M. W. GRUNDLER2

Titre en français :

Caractérisation morphologique et moléculaire de Fusarium solani responsable du flétrissement des plants et de la pourriture des fruits du poivron au Niger

PLAN DE L’ARTICLE

INTRODUCTION MATERIALS AND METHODS

FIELD SURVEY AND COLLECTION OF FUSARIUM ISOLATES FUSARIUM ISOLATION

OBSERVATION OF CULTURAL AND MORPHOLOGICAL CHARACTERISTICS

MOLECULAR IDENTIFICATION OF FUSARIUM SPP. DNA EXTRACTION AND PCR AMPLIFICATION ELECTROPHORESIS AND SEQUENCES ANALYSIS

PATHOGENICITY TEST OF FUSARIUM ISOLATES

RESULTS FIELD OBSERVATIONS AND DISEASE SYMPTOMS

CULTURAL AND MORPHOLOGICAL CHARACTERIZATION MOLECULAR IDENTIFICATION OF FUSARIUM SPP

PATHOGENICITY TEST ON SWEET PEPPER FRUIT

DISCUSSIONS CONCLUSION AND RECOMMENDATION

ACKNOWLEDGMENTS REFERENCES

Abstract Sweet pepper (Capsicum annuum L.) is one of the high value crops in Niger ensuring

self-sustainability and the generation of an income for farmers. During 2013, severe

wilting of sweet pepper plants together with fruit rot occurred in two major growing

sites, Diffa and Aguie. A few weeks later, the wilted plants died.To identify the

pathogen(s) responsible of the wilt and fruit rot, fungi were isolated from diseased

* /1University of Cape Coast, Department of Crop Science School of Agriculture Cape Coast P. O. Box 5007, Ghana. † /2University of Bonn, Institute of Crop Science and Resource Conservation (INRES), Molecular Phytomedicine

Karlrobert Kreiten strasse 13, 53115 Bonn, Germany. ‡ / 3Centre Régional AGRHYMET, Département Formation Recherche BP 11011 Niamey, Niger.


37

stem and fruit material. A total of 18 isolates, all initially morphologically

characterized as being Fusarium spp. with aerial white mycelium on Potato Dextrose

Agar were obtained. Koch Postulates were fulfilled to confirm that those isolates

were the causal agents of the observed disease. The internal transcribed spacer (ITS)

region and α-elongation factor sequence analysis revealed a 99% homology with

Fusarium solani when compared with the NBCI databases. Pathogenicity tests

indicated that all isolates produced symptoms similar to those observed on diseased

plants in the field. The re-isolation of the fungus from the contaminated fruit and

amplification of the rDNA using ITS primers as described previously revealed that it

was F. solani conforming Koch’s postulates. To our knowledge, this is the first report

of Fusarium solani being the causal agent of Fusarium wilt on sweet pepper in Niger.

Such knowledge leads to better management approaches to contain this disease.

Keywords: Fusarium solani, sweet pepper, characterization.

• Introduction

Sweet pepper (Capsicum annuum L.) is one of the high cash crops cultivated in open fields in Niger.

Diffa and Aguie are the main areas of production, where the crop is ensuring food security and

income. Sweet pepper is currently the third exported crop after cowpea (Vigna ungiculata (L.) Walp)

and onion (Alium cepa L). The monetary value of the production was estimated at 18 million Euro

with an average yield of 17 ton/ha in 2003 (Djibey, 2012). This yield obtained on farmers’ fields is

considered low compared with the potential yield of 30 ton/ha (Grubben and El Tahir 2004). The

most important causes of this low yield are inappropriate agronomic practices and the occurrence of

pests and diseases (Haougui, 1999; Haougui and Bizo, 2009). From previous disease survey reports on

sweet pepper in Niger, it was found that root knot nematodes, Meloidogyne spp., and wilt diseases,

caused by Fusarium spp. are the major problems and significantly impeding crop yield (Haougui,

1999; sikora et al., 1988; Haougui et al., 2013). Haougui et al. (2013) examined the presence of fungi

on sweet pepper plants causing brown discoloration on roots and stem collar and severe wilting

symptoms. They identified Fusarium oxysporum and Meloidogyne javanica associated with this

symptom and suggested that the disease severity of sweet pepper could be attributed to the

synergistic interaction between nematode and fungal infection. During a phytosanitary survey in

2013, severe fruit rot and plant wilting were observed in two major sweet pepper growing areas,

Diffa and Aguie, leading to significant yield losses. The preliminary analysis indicated the presence

of Fusarium spp. and nematodes (Haougui et al., 2013), but recently the rate of disease development

was faster and associated with the sudden death syndrome and fruit rot. Therefore, the present study

was conducted to characterize and identify Fusarium species recovered from sweet pepper plants

showing wilt and fruit rot symptoms in Niger by using morphological characteristics and molecular

techniques. The identification of Fusarium species was mainly based on morphological, physiological

and cultural characteristics (Leslie and Summerell, 2006). The diagnosis only based on these criteria

is a long process (Geiser., 2004; Nirenberg and O'Donnell 1998), which is mostly inaccurate and

unreliable. Currently, Polymerase Chain Reaction (PCR) techniques which can make use of the

internally transcribed spacer region (ITS) of the ribosomal DNA (rDNA) are used for limited in

application (Atallah and Stevenson, 2006). Another tool for a reliable identification of Fusarium spp.

is based on the sequence information of the translation elongation factor 1α (TEF-1α) gene (Nitschke,

2009). The translation elongation factor 1-α (TEF) gene, has the highest phylogenetic utility for

identification of Fusarium spp. (Geiser, 2004).


38

• Materials and methods

Field survey and collection of Fusarium isolates

A disease survey on sweet pepper was conducted during 2013-2014. Two sweet pepper-growing areas

Diffa and Aguie were selected based on previous disease reports. A total of 18 samples of plants

showing symptoms of wilting or fruit rots were collected randomly from both locations (10 samples

in Diffa and 8 samples in Aguie). Samples including roots, stems and fruits were then put in labelled

black polyethylene bags to prevent dehydration and brought to the phytopathology laboratory at

AGRHYMET Regional Centre Niamey, Niger for analysis.

Fusarium isolation

The fungi were isolated from roots, stems and fruits of diseased sweet pepper plants. These plant

parts were washed to remove the adhering soil, then were cut into small pieces up to 0.5-1 cm in

length and surface sterilized with 1% NaClO for 3 min., rinsed in sterile distilled water three times

and then blotted dry with a sterile filter paper. The surface sterilized tissues were plated on

Malachite Green Agar (MGA) medium (Castella, 1997) and incubated at 25°C. The plates were

assessed daily for fungal growth from tissue segments. After 6 days the fungal isolates appearing on

the plant pieces were transferred onto fresh 2% Malt Extract Agar (MEA) medium for purification.

Single spore of the pure culture was plated on Potato Dextrose Agar (PDA) medium, incubated at

27°C for two weeks, and stored at 10oC until further identification.

Observation of cultural and morphological characteristics

A total of 18 (10 from Diffa and 8 from Aguie) isolates of Fusarium spp. (Table 1) were selected for

analysis, based on the morphological identification method described by Leslie and Summerell (2006).

The isolates were cultured on Carnation Leaf Agar (CLA) medium at 25°C under near-ultraviolet light

for 2 weeks (Fisher., 1982). Then, the macroconidia, microconidia, phialides, and other features

were examined under a DMI2000 compound microscope (Leica Microsystems, Wetzlar, Germany). Per

isolate, twenty randomly picked macroconidia were examined and the width and length were

measured.

Table 4 List of Fusarium isolates used in species identification; R, S, F= root, stem, Fruit origin of the

isolates

plant District sampling site code number lab code

Sweet pepper Aguie Gourgia 1 Gou 2R

Sweet pepper Aguie Gourgia 2 Gou 10F

Sweet pepper Aguie Gourgia 3 Gou15F

Sweet pepper Aguie Gourgia 4 Gou16S

Sweet pepper Aguie Assaya 5 Assa26R

Sweet pepper Aguie Assaya 6 Assa26R

Sweet pepper Aguie Glom 7 Glo58S

Sweet pepper Aguie Glom 8 Glo57R

Sweet pepper Diffa Fiego 9 Fie 52R

Sweet pepper Diffa Fiego 10 Fie 58R

Sweet pepper Diffa Boulangouri 11 Bou76F

Sweet pepper Diffa Boulangouri 12 Bou77F

Sweet pepper Diffa Boulangouri 13 Bou78R

Sweet pepper Diffa Boulangouri 14 Bou80S


39

Sweet pepper Diffa Ngarwa 15 Ngar29R

Sweet pepper Diffa Ngarwa 16 Ngar31R

Sweet pepper Diffa Ngarwa Gana 17 Gan29S

Sweet pepper Diffa Ngarwa Gana 18 Gan35S

Molecular identification of Fusarium spp.

DNA extraction and PCR amplification

Fusarium isolates were grown on 2% MEA (Castella et al., 1997) for 10 days at 27°C. Mycelia was

harvested and used immediately for DNA extraction. The total genomic DNA was extracted from the

fungal isolates using Quick-DNA Universal Kit ZYMO RESEARCH Company, Germany following the

manufacturer’s instructions. For accurate identification of the isolates, primer combination ITS1-F

(5’-TCCGTAGG T G A A C C T G C G G - 3 ’ ) a n d I T S 4 - R ( 5 ’ - T C C T C C G C TTATTGATATGC-3′)

primers (White et al. 1990), and the translation elongation factor (EF-1α) primers combination EF-1

(5’- ATGGGTAAGGARG-ACAAGAC-3’), EF-2(5′-GGARGTACCAGTSATCATG-3′) primers (O’Donnel et al.,

1998) were used. PCR amplification was conducted in a 50 µl reaction mixture containing 4 μl of

fungal DNA, 1 µl of each primer (10 mM), 1 µl dNTPs mix (10 mM ) (Promega), ( 1.5 Unit ) of Taq DNA

Polymerase (Promega), 10 µl reaction buffer (5x Green Go Taq® reaction buffer (Promega) and 32.5

µl of nuclease-free water (Sigma Aldrich® Company). For ITS amplification, the PCR was performed

by using the following amplification cycles: initial denaturation at 95 °C for 4 min, followed by 34

cycles of denaturation at 95 °C for 1 min, annealing at 50°C for 2 min, and elongation at 72°C for 3

min, and followed by a final extension of 72°C for 10 min. For TEF-1α amplification, the PCR

conditions were according to Nitschke et al., (2009).

Electrophoresis and sequences analysis

DNA amplification products were separated on a 1% (w/v) agarose gel in 1×TAE (Tris-acetate-EDTA)

buffer and PeqGreen as much as 4-5 µl / 100 ml agarose. Electrophoresis was performed at 80 volts

for 60 minutes and visualized using UV light. The amplified DNA products were purified using

NucleoSpin ® Gel and PCR Clean-up Kit (MACHEREY-NAGEL, Düren, Germany) according to the

manufacturer’s protocol and checked for quality and concentration using the Nanodrop C2000

Spectrophotometer (Thermo Scientific, Passau, Germany). The purified PCR fragments from all 18

isolates were sequenced in both directions at GATC Biotech (Constanz, Germany). The sequence

results were checked for quality and processed with CLC genomic workbench before blasting it in

against the NBCI nr database (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST).

Pathogenicity test of Fusarium isolates

Pathogenicity tests of the Fusarium isolates were done on plants and mature fruits of sweet pepper.

Because of the identical morphological and molecular characteristic of the isolates, eight of them

were selected randomly for the inoculation of the host susceptible local sweet pepper (`crotte

d’âne`) in two fruits or plants per isolate.

On fruit. The test was carried out on mature green colored fruits of sweet pepper. The conidia

suspension for inoculation was prepared from fungal cultures grown on PDA, by harvesting the

mycelium, scraping the sporulating colonies, suspending in sterile distilled water, and shaken

vigorously. The conidial suspensions were transferred to sterile tubes then filtered to remove hyphae

by using a 45 µm sieve. The conidial concentration was adjusted to 106 spores/ml using a

hemacytometer (Neubauer) and microscope (Petrikkou et al., 2000). The fruits were wounded and

inoculated with the conidial suspension using a sterile brush. Control treatment was inoculated with

distilled water. The inoculated fruits were incubated at 25-28°C for two weeks in a humid chamber

at 80% RH. Changes in color and softness in the fruit tissues were rated daily after the first week of

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/BLAST)


40

incubation.

On plants. The method to inoculate plants was modified from Moine (2013). The Fungal inoculum

was obtained by growing the isolate on PDA for 1 week at 28°C for propagule production. One square

centimeter of the agar medium containing the fungal colony was cut and inserted on incisions made

on 3-week old plant stems, just under the petiole of the middle leaf, with a sterile scalpel. Control

plants were inoculated with sterile PDA. The inoculated areas were protected with parafilm strips to

avoid quick drying of the inoculum and then plants were placed in a growth chamber at 28°C with

80% RH and 12-h diurnal light for two weeks.

• Results

Field observations and disease symptoms

During the survey, the external symptoms of infected sweet pepper plants in the fields were plant

yellowing and wilting, death of green plants in some case (Fig. 1) and fruit rots during the harvest

period (Fig. 2). Roots of infected plants showed also necrotic lesions with the presence of numerous

nematode knots.

Figure 5 Sweet pepper plants wilted on farmer fields


41

Figure 6 Rotting fruits of sweet pepper on the fields

Cultural and morphological characterization

After one week incubation at 28°C on MGA, cotton-like colonies, uniform in morphology appeared on

fragments of the diseased tissues (Fig 3A). The 18 single spore isolates of Fusarium spp. from Diffa

and Aguie produced white aerial mycelia, cream to yellowish colonies on PDA. On Carnation Leaf

Agar (CLA), the isolates produced abundant microconidia and macroconidia (Fig.3 C-D). The

conidiophores were unbranched and monophialides and the microconidia were usually aseptate or

single septate, oval-ellipsoidal shaped and were of 11-15 × 2.5-4 µm sizes. Macroconidia were sparse,

straight to slightly curved and measured 36-48 × 4.5-6 µm sizes with a slightly curved and slender

shape with 3-6 septates. Sporodochia were rare on CLA. The observed morphological characteristics

of the identified species are summarized and compared with those of F. solani previously reported

(Table 2). To further support the identification, DNA of all isolates were extracted and amplified by

PCR using ITS rDNA and TEF elongation factor.


42

Figure 7 Morphological characters of Fusarium solani isolated from sweet pepper. The fungal isolate

was grown on carnation leaf agar CLA for microscopic observation. Colony shape: A= front and B =

back side of PDA plate. C = microconidia, D= macroconidia, E = microconidiophores and F=

chlamydospores formed on CLA.


43

Table 5 : Comparison of morphological characters of the present isolate with Fusarium solani

previously described.

Morphological Characterization

Fusarium isolates under study

Fusarium solani *

Macroscopic characteristic

Colony color White-creamy White-creamy to white-greyish

Pigmentation yellowing creamy Colorless, white-creamy with dark brown zonation

Growth rate (cm) on PDA 5.4±0.8 3.5± 0.2

Microscopic characteristic

Mean length of macroconidia (µm) 41.4± 2.4 42.0 ±3.0

Mean width of macroconidia (µm) 4.5±0.8 4.7±0.5

Production of chlamydospores Abundant on CLA Abundantly on CLA

Macroconidia septation 3-6 3-7

(*Hafizi et al., 2013)

Molecular identification of Fusarium spp

PCR amplification of the ITS region with primers ITS1 and ITS4 yielded in an ~570-bp band (Fig. 4).

The fragment was obtained from all 18 Fusarium isolates whereas no product was amplified from

negative control. The ITS-region products were sequenced from all isolates and compared against

NBCI Fusarium ID databases. An NCBI BLAST search identified a closest match of 99% identity with

Fusarium solani ITS sequences (Table 3). PCR with primers ef1 and ef2 yielded in a band of 700-bp

(Fig. 5) and all sequences also shared 99% identity with F. solani TEF-1α sequences (Table 3).

Figure 8 Agarose gel electrophoresis of the internal transcribed spacer region base pair (bp) products

of the Fusarium species. M= lanes were loaded with 1kb DNA-Ladder (Promega), lanes 1-8= isolates

from Aguie, lanes 9-18 isolates from Diffa, lane 19= negative control with water


44

Figure 9 Agarose gel electrophoresis of TEF-α elongation factor base pair (bp) product of the Fusarium

species. M= lanes were loaded with 1kb DNA-Ladder (Promega), lanes 1-8= isolates from Aguie, lanes

9-18 isolates from Diffa, lane 19= negative control with water

Table 6 Similarities in ITS and tef- α of studied isolates and their accession references

strains

District sampling site code number

lab code

ITS TEF-α

Similarity (%)

Accession number

Similarity (%)

Accession number

Aguie Gourgia 1 Gou 2 99 KP784419.1 99 HE647946.1

Aguie Gourgia 2 Gou 10 99 KP784419.1 99 KR816154.1

Aguie Gourgia 3 Gou15 99 KP784419.1 99 KM886217.1

Aguie Gourgia 4 Gou16 99 KP784419.1 96 HE647946.1

Aguie Assaya 5 Assa26 99 KU528858.1 99 HE647946.1

Aguie Assaya 6 Assa26 99 KU528855.1 99 HE647915.1

Aguie Glom 7 Glo58 99 KP784419.1 99 HE647942.1

Aguie Glom 8 Glo57 99 KP784419.1 99 HE647937.1

Diffa Fiego 9 Fie 52 99 KF999012.1 99 HE647942.1

Diffa Fiego 10 Fie 58 99 KP784419.1 99 HE647924.1

Diffa Boulangouri 11 Bou76 99 KU296243.1 99 HE647953.1

Diffa Boulangouri 12 Bou77 99 KP784419.1 99 HE647927.1

Diffa Boulangouri 13 Bou78 99 KP784419.1 98 KM065871.1

Diffa Boulangouri 14 Bou80 99 JX868649.1 99 HE647927.1

Diffa Ngarwa 15 Ngar29 99 KP784419.1 99 KR816154.1

Diffa Ngarwa 16 Ngar31 99 KP784419.1 96 HE647946.1

Diffa N.Gana 17 Gan29 99 HQ384397.1 97 DQ220248.1

Diffa N.Gana 18 Gan35 99 KP784419.1 98 DQ247234.1

Pathogenicity test on sweet pepper fruit

On sweet pepper fruit. All the inoculated fruit were infected by the fungus after one week incubation

at 25-28ºC and 80 % RH. All the isolates successfully colonized the fruits. Initially, the infected parts


45

of the fruits became yellow, soft and, at the end, the whole fruit rotted. No disease symptoms were

observed in the control fruits, which remained firm and green (Fig. 6a). From diseased fruits, F. solani

was re-isolated on selective medium fulfilling Koch’s postulation.

Figure 10a Pathogenicity test of Fusarium solani on green fruits of sweet pepper. Control, inoculated

with sterile water: no fungal colonization is observed (A); Fungal colony development on fruits leading

to fruit rot one week after inoculation (B)

On sweet pepper plants. All selected isolates induced symptoms similar to those observed in diseased

plants in the fields (Fig. 6b) within a week. First appeared a typical brown discoloration of the stem

around the inoculation point, then after yellowing of the tip leaves and finally dieback. In some cases

at the base of the dead plants new buds regrow. No differences were found in disease severity

amongst the isolates.


46

Figure 11b Pathogenicity test of Fusarium solani on of sweet pepper plant. Control: no fungal

colonization is observed (A). Typical brown lesions and wilting on inoculated plants one week after

inoculation (B)

• Discussions

A phytosanitary survey on Fusarium sp. occurring on sweet pepper was conducted in Diffa and Aguie.

Symptoms including wilting without yellowing were observed on diseased plants in comparison with

healthy plants. These symptoms observed in the filed were similar to the typical symptoms of the

genus Fusarium described by several authors (Xiao et al., 2017, Han et al., 2017, Ramdial and

Rampersand, 2010, Lamb et al., 2001). In fact on the fields, near 30% of plants examined were wilted.

Fusarium wilt is considered as the major devastative and destructive disease affecting crop production

of pepper (Black ., 1991). In Almeria, Spain, were observed wilting symptoms without yellowing of

leaves and stunting of sweet pepper plants grown in nursery with F. oxysporum f. sp. capsici identified

as the causal agent (Lomas-Cano ., 2014). In Niger, on the basis of cultural and microscopic

observations, Haougui et al. (2013) identified Fusarium oxysporum and considered it to be the causal

agent sweet pepper wilt in Aguié. In this present survey, besides wilting symptoms, in some fields,

fruit rot was also observed in the field. These symptoms were similar to the typical symptoms of F.

solani infection described by Lamb et al. (2001) in sweet pepper grown in greenhouses in south Florida

(United States). Fusarium solani is known as a pathogen that cause wilting and rot on several crops,

including cucurbits (Hawthorne et al., 1992) and also Phaseolus vulgaris (Li et al., 1995). Sweet

pepper is one of the main hosts of F. solani (O'Donnell 2000). Ramdial and Rampersand (2010) have

reported severe fruit rot symptom of sweet pepper infected by F. solani in Trinidad resulting in a

disease incidence of 80% with a yield loss of 40 to 60%.


47

Morphological characterization was performed mainly based on distinctive characters of the shapes

and sizes of macro- and microconidia, presence and absence of chlamydospores as well as colony

appearances, pigmentations and growth rates on agar media as described by Leslie and Summerell,

(2006). The macroscopic features of all isolates produced a single morphotype, namely the cottony

mycelia and yellowish color on PDA (Xiao et al., 2017, Han et al., 2017). The physiological

characteristics and propagule size of the isolates in this study are similar to those of F. solani

described by Hafizi et al. (2013).

Analyses of rDNA sequences constitute an important complement of the morphological criteria needed

for precise fungal identification (Guarro et al., 1999). The results of the 18S rDNA analysis and TEF-

1α gene sequences indicated that all 18 Fusarium sp. isolates shared 99% identity with F. solani

sequences when compared to the NBCI databases. The sequences of the representative isolates of

Fusarium solani described in this study have been deposited in GenBank with accession numbers

(MF688988-MF688989). Several authors have also identified F. solani by amplifying the rDNA of the

ITS region (Zarrin et al., 2016) and the rDNA of the TEF-1α gene (Nitschke et al., 2009).

Therefore, based on morphological and molecular methods, all Fusarium isolates isolated from

diseased pepper plants in this study were identified with certainty as F. solani, whereas previous

studies have revealed the presence of Fusarium oxysporum (Haougui et al., 2013). Accurate

identification of Fusarium spp is of significant importance in terms of developing an effective cropping

systems. The use of resistant cultivars is the most effective wilt disease management including

Fusarium wilts. However, efforts must be done to control the disease with respect to the occurrence

of the two species due to the lack of resistant cultivars in Diffa and Aguie regions. Furthermore, since

F. solani is known to be seedborne pathogen (Vikas and Varma, 2015; Mehl and Epstein (2007), the

use of non-certified seed to plant new crops (a common practice of farmers) should be banned in

order to reduce the disease dissemination.

• Conclusion and recommendation

Based morphological and molecular basis, Fusarium solani was identified as the causal agent stem

and fruit rot in sweet pepper in Diffa and Aguie. This is the first report of its occurrence in vegetables

crops in Niger. Taking in account information on the severity of the disease and farmer practices, it

is recommended to investigate the extent of the distribution of this pathogen over the country in

Niger and UEMOA area for a better management of the disease.

• Acknowledgments

This paper is prepared as part of the PhD research work of Mr. Boubacar Toukal Assoumana. The study

was fully funded by WASCAL (West African Science Center for Climate Change and Adapted Land Use).

The authors would like to thank Phytopathology laboratory of AGRHYMET regional center, Niger for

preliminary analyses of Fusarium and Molecular Phytomedicine department, INRES, University of Bonn

(Germany) for accepting to conduct the morphological and molecular work in their Laboratory. The

authors would like to thank Catherine Wanja Bogner, INRES, Bonn for helping in PCR application and

Prof. ATTA Sanoussi, the Head of Training and Research Department at Regional Center AGRHYMET

for reading this document.

• References

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Version papier

Boubacar T. ASSOUMANA, Mbaye NDIAYE, Grace van der PUIJE et al. Does Lands Rush Really Improve

Food Security in Sub-Saharan Africa? Document de travail n° 3. In : Les Cahiers de l’intégration.


49


Boubacar T. ASSOUMANA, Mbaye NDIAYE, Grace van der PUIJE et al. Document de travail n° 3 In : Les

Cahiers de l’intégration. [en ligne]. Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) UEMOA (éd.) ;

Commission de l’UEMOA (éd.), 2018/1, p. 36-49. Format PDF. Disponible sur :

<http://www.uemoa.int> (Consulté le JJ/MM/AAAA)


50


Interactions entre le formel et

l’informel et leurs implications sur

le marché du travail en Afrique de

l’ouest : cas du Bénin et du Sénégal Fatou GUEYE*,

Ahmadou Aly MBAYE†

PLAN DE L’ARTICLE

INTRODUCTION

L’AFRIQUE FRANCOPHONE : UN ENSEMBLE HOMOGENE ?

LE MARCHE DU TRAVAIL DANS LES PAYS DE LA ZONE FRANC : UNE FORTE DUALITE

FORMEL/INFORMEL

LE POIDS DE L’INFORMEL DES ECONOMIES FRANCOPHONES : UNE PERSPECTIVE

SECTORIELLE VENTES DE PRODUITS PHARMACEUTIQUES : IMPORTATIONS DE MEDICAMENTS ENTRE LE CIRCUIT OFFICIEL ET INFORMEL LA VENTE INFORMELLE DES PRODUITS PETROLIERS VENTES DE VEHICULES OCCASION

LES INTERACTIONS ENTRE LE FORMEL ET L’INFORMEL A PARTIR DE NOS DONNEES

D’ENQUETE

METHODOLOGIE ET BASE DE DONNEES

STATISTIQUE DESCRIPTIVE

LES FACTEURS EXPLICATIFS DES RELATIONS DE CONCURRENCE OU DE

COMMERCE/SOUS-TRAITANCE ENTRE LE FORMEL ET L’INFORMEL : UNE ANALYSE

ECONOMETRIQUE

CONCLUSION

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

Résume Le secteur informel occupe une place prépondérante dans les économies ouest-

africaines. Elle représente environ la moitié du PIB et plus de 90% de l'emploi, avec

des pics atteignant 70% du PIB et plus de 95% de l'emploi total au Bénin (Golub et

Hayat, 2015). Alors que l'économie formelle s’atrophie dans la plupart des secteurs

d’activité, l'informel connaît une croissance fulgurante et tend à constituer le

segment le plus dynamique de l'économie nationale. Dans cet article, nous utilisons

un ensemble d'informations quantitatives et qualitatives pour étudier les raisons du

déclin du secteur privé formel, contrastant avec la montée du secteur informel en

Afrique francophone, et les implications de cet état de fait sur le volume et la qualité

des emplois générés dans les deux secteurs. Nos résultats ont tendance à valider

l'idée qu'un climat des affaires défavorable, davantage que le secteur informel est

le principal obstacle au développement du secteur privé moderne. Un tel

* Laboratoire d’Analyse des Politiques de Développement, Faculté des Sciences économiques et de gestion Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD) - Sénégal † Idem


51

environnement affecte tant le secteur formel que le secteur informel. De ce fait, il

est observé une importante restructuration du marché du travail, avec une baisse

drastique de l’emploi formel et le développement de chaines de valeurs informelles,

impliquant différents arrangements institutionnels et profils d’emplois. Dans cet

article, nous faisons recours aussi bien à une approche quantitative qu’à une

approche qualitative, pour examiner les types et intensités des relations entre les

différents segments de l’informel, avec le formel. L’analyse quantitative est basée

sur différentes données que nous avons pu collectées à travers plusieurs enquêtes,

et qui sont présentées ci-dessus. Concernant l’analyse qualitative, elle a été menée

à partir des interviews et focus groupes, et d’une analyse documentaire. Elle a donné

lieu à des études de cas sur un certain nombre de secteurs (chaînes de valeur) où les

interactions formel/informel sont les plus observées en Afrique francophone

Mots clés : informel, marché du travail, concurrence, sous-traitance, environnement

des affaires

Classement J.E.L : O17 ; M21 ; O55 ; J46 ; P42


52

• Introduction

S’il est indéniable que la concurrence de l’informel affecte le dynamisme et la croissance du formel,

les évidences scientifiques disponibles sur la portée de ce résultat sont loin d’être convergentes.

Mbaye et al. (2017) ne trouvent aucune corrélation significative entre les deux catégories de variables

en Afrique de l’ouest. Ali et Najman, (2015), qui ont utilisé les données d’enquêtes sur les entreprises

de la Banque mondiale sur 33 pays d'Afrique subsaharienne, aboutissent à des résultats montrant la

tendance inverse, c'est-à-dire qu'une concurrence informelle accrue est corrélée positivement avec

la productivité du travail des entreprises formelles. En outre, il semble de plus en plus évident qu’un

environnement des affaires morose affecte tant les entreprises formelles et qu’informelles et s'avère

être le principal déterminant de l'informalité (voir par exemple Gelb et al., 2009, Kanbur 2009). En

d’autres termes, l'informalité semble être plus un symptôme qu'une cause du déclin du formel.

L'informalité est en effet le résultat d’un choix rationnel que les acteurs font entre les statuts formel

et informel. Et la qualité du climat des affaires pèse fortement sur ce choix. La formalisation signifie

le respect des règles et régulations applicables aux entreprises privées, et lorsque ces régulations

empêchent le développement du secteur privé, les entreprises sont incitées à se cacher et à éviter

d'être visibles, et donc à opérer dans l’informel.

Ainsi, la suite de ce document sera articulée comme suit : nous présentations d’abord le cadre

réglementaire des pays francophone, ensuite les caractéristiques du marché du travail dans les pays

de la zone franc, puis nous présentons les études de cas d’interaction formel et informel au Sénégal

et Bénin et enfin nous étudierons les facteurs déterminants des interactions entre le formel et

l’informel.

• L’Afrique francophone : un ensemble homogène ?

Les pays africains francophones partagent un certain nombre de caractéristiques socio-économiques

et institutionnelles largement déterminées par l’usage d’une langue commune et le partage d’une

monnaie commune : le franc CFA. La Zone franc en Afrique représente environ 7 millions de Km² en

Afrique soit 20% de la superficie de ce continent et compte plus de 140 millions d’habitants soit 3%

de la population africaine.

Le Franc CFA a été créé en 1945 et avait pour signification « Francs des Colonies Françaises

d’Afrique » devenir plus tard en 1958, le « Franc de la Communauté Française d’Afrique ». Après les

indépendances des colonies françaises d’Afrique, il devient le « Franc de la Communauté Financière

d’Afrique » et le « Franc de la Coopération Financière en Afrique Centrale » sur le territoire d’Afrique

du Centre. Il est émis par deux instituts d’émission : la Banque Centrale des Etats de l’Afrique de

l’Ouest (BCEAO) et celle de la Banque Centrale des Etats de l’Afrique centrale (BEAC). La dévaluation

du Franc CFA marque un épisode important dans l’histoire de la Zone Franc. Ainsi, on note une

transition de la zone franche vers des unions économiques, complémentaires et des unions

monétaires. La constitution de ces unions monétaires avait pour finalité la mise en place d’union

douanière entre les pays membres et d’un marché commun et de certaines politiques communes au

niveau général. Avec le rattachement du franc à l’Euro, en 1998 des accords entre les pays de la zone

franc et l’Union européenne ont été signés pour maintenir la parité fixe entre le Franc Cfa et l’euro

tout en respectant les accords liant la France et ses pays de la zone Franc.

A part la coopération monétaire et financière, les pays membres des ont mis en place des structures

et politiques communes de développement. C’est ainsi que la Banque Ouest Africaine de

Développement et la Banque de Développement des Etats de l’Afrique Centrale ont respectivement

été créées en 1973 et 1975. Elles ont pour rôle principal de mobiliser les ressources financières

nécessaires pour le développement économique et social des Etats membres et des projets

intégrateurs au niveau régional. De la même manière, un tarif extérieur commun a été érigé au

lendemain de la dévaluation, dans les deux zones. Les États membres de la CEMAC comme ceux de

l’UEMOA ont instauré un système de surveillance multilatérale visant à accentuer le processus


53

d’intégration régionale. Il s’est accompagné d’un suivi collégial des politiques macroéconomiques,

assuré par le Conseil des ministres des Etats membres pour chaque zone. Quatre critères de 1er rang

ont été définis par le Pacte de convergence : trois critères de finances publiques (le solde budgétaire

de base, l’encours de la dette publique et l’accumulation des arriérés) et le critère de l’inflation. Ils

sont complétés des indicateurs de second rang : le taux de couverture extérieure de la monnaie, la

masse salariale, les investissements financés sur ressources intérieures, le taux de pression fiscale,

le solde extérieur commun. Il faut noter qu’en zone CEMAC, il n’existe pas de hiérarchie parmi les

critères, comme dans l’UEMOA.

Dans les espaces UEMOA et CEMAC, le droit des affaires est régi par les dispositions du traité de

l’OHADA‡ signé à Port-Louis le 17 Octobre 1993 et modifié par le traité de Québec du 17 Octobre

2008. L’objectif principal de l’OHADA est de promouvoir les échanges et les investissements et de

garantir sécurité juridique et judiciaire des entreprises. Récemment, l’Acte uniforme§portant sur le

droit commercial général adopté en décembre 2010 prévoit une législation spéciale applicable à

l’entreprenant qui est défini comme un entrepreneur individuel, personne physique qui, sur simple

déclaration prévue dans l’acte uniforme, exerce une activité professionnelle civile, commerciale,

artisanale ou agricole.

• Le marché du travail dans les pays de la zone Franc : une forte

dualité formel/informel

Sur les questions d’emplois, la démographie joue un rôle de premier plan, étant le plus important

déterminant de l’offre de travail des ménages. Le tableau 1 nous donne l’évolution de la population

active entre deux périodes de référence en Afrique. Elle a significativement augmenté autant pour

les hommes que pour les femmes.

Tableau 6 : Taux d’activité selon le genre et par pays au cours des deux dernières décennies

Femmes Hommes

Pays (années) Période 1 Période 2 Période 1 Période 2

Niger (2001/2005) 39,5 87,9 39,2 90,6

Togo (2006) 80,3 80,6

Burkina Faso (1991) 77,1 90,9

Sénégal (2006/2011) 50,1 72,8 44,5 68,5

Bénin (2002/2011) 65,5 69,8 78,7 74,0

Ghana (2000/2006) 71,6 66,6 75,8 71,0

Sierra Leone (2004) 66,5 67,6

Liberia (2010) 57,8 64,0

Côte d’Ivoire (1998) 48,4 82,1

Nigeria (2004) 47,5 61,7

‡ OHADA : L’Organisation pour l’Harmonisation en Afrique du Droit des Affaires. § OHADA, (2010), Acte uniforme portant sur le droit commercial général, adopté le 15 Décembre 2010 à Lomé, Journal

officiel de l’Organisation pour l’harmonisation en Afrique du droit des affaires.


54

Mali (2004/2010) 36,3 46,8 67,7 74,1

Cap Vert (1990) 41,8 85,2

Sao Tome et Principe (1991) 37,2 77,3

Mauritanie (2012) 28,8 63,9

Source : Charmes (2001)

La population active est directement influencée par le niveau de fécondité, et en Afrique où ce niveau

est parmi les plus élevé au monde, le croît démographique y atteint des niveaux record, et la

population active y augmente de façon exponentielle. Le tableau 2 montre un pic de 4% de croît

démographique au Niger entre 2010 et 2015 ; alors que dans la plupart des autres pays de l’UEMOA,

il est largement supérieur à 2 %. Pendant ce temps, la population urbaine augmente de 6 % au Burkina,

de 5% au Niger, et de 4% au Bénin, en moyenne annuelle. Ce qui veut dire que la population urbaine

doublera, à ce rythme dans un intervalle variant entre 12 et 21 ans selon les pays. Il est évident que

ces tendances démographiques ne peuvent manquer d’avoir des répercussions sur le marché du

travail.

Tableau 7: Taux de croissance de la population (moyenne annuelle en %) de 2010-2015

Total Urban Rural

Bénin 2,7 4,1 1,5

Burkina Faso 2,8 6 1,8

Cote d'Ivoire 2,3 3,6 0,7

Niger 3,9 4,9 3,2

Sénégal 2,9 3,3 2,1

Source : Mbaye et al (2015)

En Afrique, les concepts les plus usuels de participation au marché du travail, d’emploi et de

chômage, tels qu’ils sont définis dans les pays développés posent beaucoup problème. De plus, les

statistiques officielles sur le chômage montrent des niveaux très faibles de taux de chômage,

contrastant avec les niveaux très importants de sous-emploi (voir graphique 1). Beaucoup de jeunes

découragés ne recherchent pas un emploi ou n’ont pas accès aux centres de suivi de suivi de la main-

d’œuvre où les statistiques sur l’emploi sont compilées. Lorsqu’on considère les chiffres officiels sur

le chômage, on est frappé par leur faible niveau en Afrique. Par conséquent, pour avoir une meilleure

idée du niveau d’activité des jeunes dans l’UEMOA, il peut s’avérer nécessaire de sommer les taux de

chômage et de sous-emplois.

Graphique 1 : Distribution de l’emploi de l’emploi dans les pays africains


55


Une des conséquences de la forte croissance démographique, et en particulier celle de la population

jeune, est la pression exercée sur la plupart des services sociaux de base mais aussi sur l’emploi

formel. C’est ce qui explique que l’emploi est en majorité informel et précaire en Afrique, et

l’Afrique francophone n’est pas une exception. Fox and Sohnesen (2012), dans une étude sur le

Burkina Faso, le Cameroun, la RDC, le Ghana, le Mozambique, le Rwanda, la Tanzanie et l’Ouganda,

ont trouvé que l’emploi salarié dans le secteur privé non-agricole africain est très rare, qui représente

seulement 9% de la population active occupée.

L’existence des différentiels de revenus entre le formel et l’informel est assez bien documentée, à

travers les pays et les différentes régions géographiques du monde (Gasparini and Tornarolli 2007),

et confirmée en Afrique (Benjamin and Mbaye 2012). Lorsqu’on considère les revenus des acteurs du

formel et de l’informel en Afrique, on ne peut qu’être frappés par la forte dualité du marché qu’ils

traduisent. Les salaires dans le secteur public formel semblent plus élevés que dans le secteur privé

formel qui pourtant à des niveaux de salaire au moins deux fois plus élevés que dans l’informel. Et le

gap de revenus entre le formel et l’informel est beaucoup plus prononcé lorsqu’on compare les

hommes et les femmes, sans que les différences observées ne puissent être justifiées par des

caractéristiques objectivement observables, comme la formation, par exemple (graphique 2).

Graphique 2: Auto emploi (% de firmes)



56

Une importante littérature qui se développe concerne les interrelations entre les différents segments

du formel et de l’informel dans le processus de création d’emplois et les performances du formel en

général. Très peu de données étayant de telles interactions existent et celles qui sont utilisées

proviennent essentiellement des bases de données standards comme la base 123 (Afristat-Dial) ou

celle du climat des investissements (Banque mondiale). Se fondant sur cette dernière, Gonzalez et

Lamanna (2007) trouvent que la concurrence que l’informel fait au formel a des effets négatifs, de

magnitude variable, sur la productivité de ce dernier. Certaines firmes semblent plus affectées que

d’autres, selon leurs caractéristiques propres et l’environnement dans lequel elles évoluent. Dans la

même veine, en partant d’une base de données sur 6 pays ouest-africains, compilées selon la méthode

de l’enquête 123, Bohme et Thiele (2014) trouvent que les entreprises formelles, dans les pays étudiés

ont des relations d’amont et d’aval avec celles informelles. En examinant l’intensité de ces relations,

ils trouvent qu’elle est fortement expliquée par le niveau d’informalité des entreprises informelles,

de même que leur niveau de stock de capital.

• Le poids de l’informel des économies francophones : une

perspective sectorielle

Les statistiques descriptives présentées ci-dessus sont très utiles pour donner une idée de la taille du

secteur informel dans l'économie générale. Cependant, ils montrent très peu sur le dynamisme relatif

du secteur informel, par rapport au secteur formel, dans l'élaboration des modèles de croissance dans

les principales industries. Ci-dessous, nous présentons certains secteurs où des interactions très fortes

entre entreprises formelles et informelles sont observées. Notre conclusion principale à partir de nos

interviews est que les plus grands acteurs de nos économies sont des acteurs informels

Ventes de produits pharmaceutiques : importations de médicaments entre le

circuit officiel et informel

En Afrique francophone, le circuit de distribution du médicament change très peu d’un pays à un

autre. Très peu de médicaments sont fabriqués sur place ; la plupart est importée et l’Etat et les

organisations professionnelles, comme les ordres de pharmaciens y jouent un rôle important.

Très souvent, il existe un monopole d’importations ayant un statut public ou mixte (incluant le public

et le privé) qui importe en gros et redistribue aux officines pharmaceutiques, qui, à leur tour,

revendent au détail. Au Bénin, il s’agit de la Centrale d’Achat des Médicaments Essentiels (CAME),

alors qu’au Sénégal, il s’agit de la Pharmacie Nationale d’Approvisionnement (PNA). Les principales

missions assignées à ces organismes consistent à centraliser les commandes de toutes les organisations

publiques en produits pharmaceutiques, diététiques, et matériels de laboratoire. En général, la

procédure d’achat est menée par une commission spéciale des marchés sur la base d’un cahier de

charges comportant des clauses techniques, commerciales et financières. Ces organismes se chargent

de :

1- Procéder éventuellement au reconditionnement

2- Garantir la disponibilité des produits dans les meilleures conditions de prix

3- Contrôler la qualité des médicaments importés ou fabriqués localement

4- Assurer le contrôle des pharmacies

Parallèlement à ce secteur public, le secteur privé commercial présente son propre circuit de

distribution et joue un rôle important dans l’offre de médicaments. Le secteur privé commercial est

constitué des grossistes, des producteurs locaux et des officines privées. Les médicaments distribués

par les grossistes sont importés dans leur presque totalité, même s’il y a une activité résiduelle de

production industrielle domestique dans la plupart des pays.

Plusieurs intermédiaires interviennent dans le circuit public de distribution et


57

d’approvisionnement pour que les médicaments parviennent au consommateur final qui constitue le

dernier maillon de la chaine. Trois catégories d’acteurs sont à distinguer : les centrales d’achat qui

sont des structures d’approvisionnement en médicaments essentiels génériques. Elles acquièrent les

produits par appels d’offre internationaux et les distribuent aux formations sanitaires à but non

lucratif organisées en bureaux ou en centrales d’achat, aux hôpitaux centraux et généraux, ainsi qu’à

d’autres clients avec autorisation spéciale. Les médicaments suivent une voie légale et une voie

anomale. La voie normale part des centrales vers les centres sanitaires publics pour parvenir aux

ménages. La voie anormale découle de la corruption consistant à recycler certains médicaments

périmés destinés à la destruction dans le marché noir. Ou alors ils détournent carrément vers le

marché parallèle des médicaments initialement destinés à ces structures publiques.

Concernant le circuit privé, il fait intervenir plusieurs acteurs :

- les producteurs locaux ;

- les grossistes ;

- les pharmacies, cliniques et centres de santé privés ;

- les détaillants

- les consommateurs

L’approvisionnement de médicaments contrefaits passe provient souvent des importations. Ces

produits passent en général par le port avec la complicité des agents de douane et de police et

viennent gonfler les étals des marchés. L’autre source provient du détournement des produits

initialement destinés aux structures publiques de santé. Les médicaments destinés à ces structures

étant largement subventionnés, font l’objet d’un détournement par certains agents de santé qui les

recyclent dans l’informel. Il y a également les vols opérés dans les officines pharmaceutiques privés

qui permettent de soustraire des produits par la suite revendus dans l’informel.

Du fait du caractère prohibitif du prix du médicament importé, face à la modicité du revenu de la

plupart des ménages urbains et ruraux africains, les médicaments vendus dans l’informel, dont la

majorité est soit périmée soit contrefaits, constituent un recours de seconde main important. Il est

difficile de quantifier le nombre d’acteurs opérant dans ce secteur, mais il est clair qu’il génère un

volume important d’emplois. Très souvent, les vendeurs de médicaments contrefaits se retrouvent

au niveau des marchés à ciel ouvert et sont donc difficiles à distinguer des autres commerçants du

gros ou du détail. D’autant plus qu’il arrive très souvent, qu’ils mélangent ce commerce avec celui

d’autres produits comme les cosmétiques.

La vente informelle des produits pétroliers

La vente informelle de produits pétroliers en Afrique constitue un autre cas de compétition entre le

formel et l’informel. A part le Bénin, un autre pays qui est affecté est le Cameroun. Dans les deux

cas, les produits pétroliers proviennent essentiellement d’importations frauduleuses du Nigéria. Ce

produit est désigné par Kpayo au Bénin.

Au Bénin, les prix des produits pétroliers sont administrés et sont uniques sur toute l’étendue du

territoire national. La fixation des prix est régie par un mécanisme très complexe, alliant une

péréquation entre les produits d’une part, et de l’autre, les différentes régions du pays. Depuis 2001,

Les prix sont systématiquement indexés sur les cours internationaux et révisés tous les trois mois. La

plupart des activités formelles d’importation et de distribution de produits pétroliers sont régies par

ce dispositif.

Parallèlement à ce circuit formel, il existe un autre circuit, informel, celui-ci, faisant intervenir

d’autres mécanismes de fixation des prix. Les acteurs de l’informel importent frauduleusement les

produits pétroliers du Nigéria, et les écoulent sur le territoire béninois à un prix inférieur à celui

affiché à la pompe. La différence entre le prix à la pompe et celui affiché par les acteurs de l’informel


58

est assez variable et peut atteindre jusqu’à 200F le litre, selon nos interlocuteurs lors des interviews,

et 300F selon Igué (2011).

Plusieurs acteurs interviennent dans le secteur. Au sommet de la hiérarchie, se trouve la SONACOP,

la compagnie à qui l’Etat a concédé la gestion du monopole public direct de commercialisation. En

dessous, nous trouvons plusieurs autres acteurs relevant de sociétés béninoises ou des filiales des

multinationales qui opèrent dans le secteur. La SONACOP intervient comme importateur mais aussi

comme opérateur de distribution. La distribution constitue le talon d’Achille du marché officiel des

produits pétroliers au Bénin. En 2009, le pays comptait quelques 267 stations-service, soit une station-

service pour 429 km2, ou 31855 habitants. Cependant ces stations-services sont renforcées par des

points de vente comme les pompes-trottoir et quelques dépôts de rue dont le nombre avoisine 87

unités réparties sur l’ensemble du territoire national. Par contraste, on dénombre plus de 40 000

points de vente informels sur le territoire national, soit environ 3 points de vente par Km2.

Le décalage entre l’offre et la demande de produits pétroliers est le principal déterminant du

commerce informel de ces produits au Bénin

Les pertes financières enregistrées par l’Etat et les autres acteurs intervenant officiellement dans le

secteur sont considérables, même s’il est réellement difficile de se faire une idée exacte de leur

niveau en raison de la faible connaissance des volumes objet des transactions. Elles sont estimées à

125 milliards FCFA par an, soit presque 50% de la masse salariale des agents permanents du public

(Igué 2011).

Ventes de véhicules occasion

Les vendeurs de véhicules d’occasion jouent un rôle extrêmement important dans l’économie

béninoise. Il faut dire que le Bénin correspond à une situation particulière étant donné sa position

vis-à-vis du Nigeria. Les importations de véhicules d’occasions qu’on estime à plus de 10% du PIB sont

destinées à couvrir les besoins du marché domestique béninois, comme ceux du marché des voisins,

dont surtout celui du Nigeria, et dans une moindre mesure le Tchad, le Niger, le Mali et le Burkina.

Dans la capitale béninoise, des parcs ont été construits pour les besoins du commerce des véhicules

d’occasion. Ces parcs, totalement contrôlés par les acteurs de l’informel ont une structure

administrative très légère : à la tête, on retrouve un directeur qui est l’administrateur général du

parc, assisté d’un superviseur, qui est lui-même vendeur de véhicules d’occasion et dont le rôle

consiste essentiellement à contrôler les bons de sortie. A part ces deux individus, il y a d’autres

agents recrutés sur une base temporaire et qui sont chargés de menues activités. Ils déclarent tous

avoir dans leur clientèle des individus, comme des sociétés, venant du formel et de l’informel. Un

parc donné réunit le nombre d’importateurs qu’il peut. Chaque hectare coûte au vendeur de véhicule

concerné un loyer variant entre 250 mille et 300 mille FCFA par mois. Le parc s’étend sur 11 hectares.

Au fil des années, les importations de véhicules d’occasion se sont significativement accrues, de sorte

que l’importation de véhicules neufs est réduite à sa plus simple expression. Ainsi, en 2014, sur les

presque 150000 unités de véhicules importées, seules environ 1500 l’ont été par les concessionnaires

formels importants des véhicules neufs.

• Les interactions entre le formel et l’informel à partir de nos

données d’enquête

Méthodologie et base de données

Dans le but de capter les différents segments de l’informel dans notre échantillon, nous avons opté

pour une stratégie d’échantillonnage stratifié, obtenu en combinant les différents niveaux

d’informalité (petit informel, gros informel, formel) et les différents secteurs d’activité (commerce,


59

autres services, industrie). La base de sondage est la population totale d’entreprises correspondant

à différents régimes fiscaux. Selon le régime fiscal d’appartenance de la firme, nous distinguons** :

a. le sous-ensemble des entreprises assujetties au régime du réel,

b. le sous-ensemble des entreprises assujetties au régime du forfait,

c. le sous-ensemble regroupant toutes les autres entreprises qui sont soit inconnues des registres fiscaux, soit ne sont assujetties à aucun des régimes décrits plus haut.

L’analyse qualitative a essentiellement consisté à mener des interviews semi-structurées et des focus

groupes pour recueillir l’avis des différents acteurs sur différentes caractéristiques de l’informel : sa

dynamique, ses effets, son impact sur les acteurs ainsi que sur la société, les facteurs explicatifs de

son développement, le type d’intervention le plus approprié pour les différents segments de ce

secteur. Ces interviews sont plus ciblées que les enquêtes, et concernent les agents de

l’administration en charge de l’informel (services fiscaux, ministères chargés du commerce, des

petites et moyennes entreprises, de l’industrie et de l’artisanat, les agences nationales chargées du

développement des petites et moyennes entreprises, les services nationaux de la statistique, etc.).

On a interrogé aussi les chambres de commerce et d’industrie, les associations patronales du formel

et de l’informel, les principaux clients et fournisseurs de l’informel et bailleurs de fonds intervenant

sur le secteur. L’objectif de ces interviews est surtout de recueillir les opinions des acteurs qui

connaissent bien le secteur et qui sont donc capables de livrer un avis pertinent là-dessus. Elles ont

servi aussi de base à partir de laquelle certaines informations provenant des enquêtes peuvent être

confrontées.

Une autre dimension de l’analyse qualitative est qu’elle a permis de passer en revue toute la

documentation pertinente permettant de saisir le phénomène de l’informel : les textes de loi, les

écrits des sociologues et anthropologues sur les réseaux de l’informalité en Afrique, ainsi que leurs

ramifications internationales etc.

Le présent article est le fruit d’une combinaison de données quantitatives et qualitatives collectées

en Afrique de l’ouest entre 2007 et 2009(900 entreprises dont 300 dans chaque ville de Dakar. Cotonou

et Ouagadougou) et Afrique centrale entre 2012 et 2014 (900 entreprises dont 300 entreprises dans

chaque ville de Libreville, Douala et Yaoundé), avec celles collectées spécifiquement au Sénégal et

au Bénin entre janvier et juillet 2015 (120 entreprises dans chaque ville de Dakar et Cotonou). Les

données antérieurement collectées visaient à avoir une compréhension plus large de l’informel en

Afrique francophone, la dernière catégorie de données est plus orientée vers les interrelations entre

le formel et les différents segments de l’informel et leurs implications sur la productivité et l’emploi.

Statistique descriptive

Dans cette section, nous nous intéressons aux interrelations entre le formel et l’informel, à partir de

nos données d’enquête. Ces interactions sont appréciées en termes de relation de concurrence et en

termes de relations de commerce et de sous-traitance.

La sous-traitance est une réalité palpable des relations entre grandes et petites entreprises. Le

tableau 3 montre que 52.5% des entreprises de Dakar et le tiers des entreprises de Cotonou travaillent

avec des intermédiaires. Et dans le lot, plus de 64% des intéressés à Dakar et 90% à Cotonou, jugent

que leur recours aux intermédiaires suit une tendance croissante dans le temps. Le tableau 4 est

encore plus explicite à cet égard. Il montre que 77.5% des entreprises à Dakar et 65% à Cotonou

commercent avec les ménages ou les entreprises familiales informelles pour la plupart. Par ailleurs

la sous-traitance se fait essentiellement au profit des petites entreprises, même si à Cotonou, une

proportion appréciable des grandes entreprises (12.5%) réalisent des services au profit des petites.

Dans le tableau 5, nous voyons les secteurs les plus concernés par la sous-traitance. Sans surprise, le

** Pour plus de détail, voir Mbaye et al. 2015.


60

commerce vient en tête avec presque 32% des cas de sous-traitance déclarés. Comme il a été montré

dans les sections précédentes, les acteurs du commerce (grossistes comme détaillants) sont pour la

plupart du temps les distributeurs des produits manufacturés. Même au niveau des services, d’intenses

activités d’échanges lient le formel à l’informel. Il ne s’agit pas souvent de sous-traitance à

proprement parlé, mais plutôt de distribution pouvant se faire selon plusieurs modalités. Des fois, les

intermédiaires achètent directement auprès des producteurs et revendent aux détaillants. D’autres

fois, ils prennent les marchandises, les écoulent, gardent leur marge et rétrocèdent leurs parts aux

producteurs. Le bâtiment est autre important secteur où la sous-traitance est observée (16.7%) des

cas observés. Ici, les entreprises major qui seules on la surface financière et l’expertise nécessaire

pour gagner les gros marchés, les sous-traitent à des tâcherons, pour la plupart informels.

Tableau 8: Proportion des firmes travaillant avec des intermédiaires

Ville Dakar Cotonou

Firmes écoulant une partie de leur production auprès d’une entreprise de taille différente

52,50% 33,33%

Proportion des firmes écoulant une partie de leur production auprès de

Grande entreprise 1,67% 12,50%

Petite entreprise 36,67% 21,67%

Evolution de la sous-traitance dans le temps

Croissante 64,52% 90,00%

Décroissante 6,45% 2,50%

Stable 16,13% 7,50%


Tableau 9 : Proportion des firmes ayant des relations commerciales avec l’Etat, les ménages ou les

entreprises familiales

Vente de produits à L'Etat Achat ou vente de produits aux ménages ou entreprises familiales

Dakar 10,17% 77,50%

Cotonou 31,67% 65,00%

Tableau 10 : Secteurs d'activité affectés par la sous-traitance

Secteur d'activité Dakar Cotonou

Assurance 3,33% 2,50%

BTP 16,67% 27,50%

Commerce 31,67% 42,50%

Matériel Informatique 1,67%

Transit 1,67%

Ustensile de cuisine 3,33%

Menuiserie

12,50%

Autres 41,67% 15,00%

Total 100,00% 100,00%


Nous nous sommes aussi intéressés au profil des entreprises informelles bénéficiant de la sous-

traitance, selon différents critères d’informalité (tableau 6). Les acteurs du petit informel sans local

professionnel sont souvent utilisés comme intermédiaires par les grandes entreprises formelles

comme informelles : 53.68% à Dakar et 77.5% à Cotonou. De façon générale, quel que soit le critère


61

d’informalité retenu, les entreprises y répondant ont tendance à jouer ce rôle d’intermédiation.

Ainsi, cette activité concerne 55.56% et 35.71% des entreprises ne tenant pas une comptabilité

sincère, respectivement à Dakar et Cotonou. Elles représentent respectivement dans les deux villes :

80.95% et 53.85% pour les acteurs manquant de couverture sociale, 73.81% et 54.55% pour les

entreprises ayant moins de cinq employés, 65% 35.5% pour les entreprises exclues du crédit bancaire ;

59.46% et 43.75% pour les entreprises non enregistrées ; et enfin 56.52% et 33.01% pour les entreprises

ne payant pas d’impôt ou taxées au forfait.

Tableau 11 : Ecoulement d’une partie d’une partie de la production auprès de petites entreprises

selon plusieurs critères d’informalité

Critères Dakar Cotonou

Local Professionnel 53,68% 77,50%

Taxation 56,52% 33,01%

Enregistrement 59,46% 43,75%

Accès aux crédits 65,00% 37,50%

Tenue de compte sincère 55,56% 35,71%

Plus de 5 employés 73,81% 54,55%

Couverture sociale 80,95% 53,85%


La perception de la qualité des relations commerciales et de sous-traitance a également retenu notre

attention (tableau 7). Il résulte de ces données que le niveau de satisfaction des entreprises sous-

traitantes est assez satisfaisant, aussi bien à Dakar qu’à Cotonou. Ce résultat reste robuste aux

différents critères utilisés pour catégoriser les entreprises du petit informel. Une proportion variante

entre 80% et 100%, selon le critère retenu se dit très satisfaites de la ponctualité et du degré de

professionnalisme des sous-traitées (tableau 7). Par contre, lorsqu’on considère l’appréciation du

niveau de recouvrement, le niveau de réponses positives est voisin de 100% au Bénin, mais reste plus

mitigé à Dakar (tableau 8).

Tableau 12 : Appréciation de la ponctualité et du professionnalisme des intermédiaires selon les

critères d’informalité

Avec local

pro

fess

ionnel

Taxati

on

Enre

gis

trem

e

nt

Accès

aux

cré

dit

s

Tenue d

e

com

pte

sincère

Plu

s de 5

em

plo

yés

Couvert

ure

socia

le

Dakar Très Satisfaisant 93,88% 95,65% 93,02% 91,67% 94,87% 93,55% 94,12%

Pas trop satisfaisant 4,08% 0,00% 6,98% 0,00% 2,56% 6,45% 5,88%

Pas de réponse 2,04% 4,35% 0,00% 8,33% 2,56% 0,00% 0,00%

Cotonou Très Satisfaisant 80,65% 82,35% 85,71% 100,00% 84,00% 88,89% 85,71%

Pas trop satisfaisant 9,68% 14,71% 9,52% 0,00% 14,29% 11,11% 7,14%

Pas de réponse 9,68% 2,94% 4,76% 0,00% 4,00%

7,14%



62

Tableau 13: Le niveau de recouvrement des firmes intermédiaires selon les critères d’informalité

Avec local professionnel

Taxation Enregistrement Accès aux crédits

Tenue de compte sincère

Plus de 5 employés

Couverture sociale

DAKAR Excellent 15,38% 16,00% 17,65% 0,00% 16,67% 36,36% 42,86%

Bien 42,31% 44,00% 35,29% 20,00% 44,44% 27,27% 42,86%

Passable 26,92% 24,00% 35,29% 80,00% 22,22% 36,36% 14,29%

Pas de réponse

15,38% 16,00% 11,76% 0,00% 16,67% 0,00% 0,00%

Cotonou Excellent 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00% 100,00%

Bien 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Passable 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%

Pas de réponse

0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00%


Dans le tableau 9, les relations avec les entreprises sous-traitées sont mises en évidence et il apparaît

que presque 35% des cas de sous-traitance à Dakar et 67.5% à Cotonou sont faits au profit des amis.

Cette personnalisation des relations professionnelles, assez surprenantes à première vue, est assez

compréhensible pour quiconque comprend le niveau de risque associé à l’informel. C’est ce qui

explique que les rapports économiques impliquant l’informel passent souvent par des réseaux

religieux, parentaux, sociaux ou autres (Golub et Hayat 2015). Au bénin, les cas de sous-traitance

passant par ces réseaux représentent 87.5% du total. Le caractère informel des transactions entre

entreprises est également évident dans le tableau 13. 97.5%. De telles transactions impliquent un

prêt au profit de l’entreprise sous-traitée, souvent informelle et manquant de fonds de roulement.

Le mode de réception de ces prêts mérite également d’être relevé : dans 89% des cas à Dakar et dans

100% des cas au Bénin, il s’agit de transactions en espèces. Enfin les graphiques 1 à 5 comparent

différents indicateurs de performances entre les firmes commerçant avec l’informel et ceux des

firmes ne commerçant pas avec l’informel. Lorsqu’on considère les niveaux de productivité

(graphique 3) aucun modèle clair n’émerge. Alors qu’en Afrique de l’ouest les firmes commerçant

avec l’informel ont un niveau de productivité supérieur, en Afrique centrale, par contre, ce sont les

firmes qui ne commercent pas avec l’informel qui ont un niveau de productivité plus élevé. Lorsqu’on

considère la taille des firmes, celles qui commercent avec l’informel ont tendance dans tous les pays

à avoir une taille plus réduite que les autres (graphique 4). Par contre, si quand on compare les

entreprises commerçant avec celles ne commerçant pas avec l’informel (graphique 5), parmi les

firmes ayant exprimé avoir confiance en l’avenir de leur activité, on ne note pas de différence

particulière. La même observation peut être faite pour les firmes ayant exprimé le désir de changer

d’activité dans une période récente graphique 6). En revanche, chez les entreprises exportatrices,

très peu entretiennent des relations commerciales avec l’informel (graphique 7). Ce qui peut

s’expliquer d’une part par la faible ampleur des relations d’amont avec les entreprises informelles,

et de l’autre, par le faible niveau d’activités d’aval parmi les exportatrices.

Tableau 14 : Lien de sous-traitance avec les firmes

Liens Dakar Cotonou

Ami 34,69% 67,50%

Parent 2,04% 12,50%

même réseau ethnique 4,08% 2,50%

même réseau religieux 2,04% 5,00%

Professionnel 57,14% 12,50%

Total 100% 100%


Graphique 3: Comparaison des niveaux de productivité supérieure à la médiane selon que l’entreprise

commerce ou non avec le petit informel


63


Graphique 4 : Proportion des firmes avec une taille supérieure à la moyenne commerçant avec le

petit informel (%)


Graphique 5 : Proportion des firmes du formel et du gros informel commerçant avec le petit informel

selon la confiance en l’avenir (%)


Graphique 6: Proportion des firmes du formel et du gros informel commerçant avec le petit informel, selon le désir de changer d’activité (%)


64



65

Graphique 7: Proportion des firmes exportatrices commerçant avec le petit informel (%)

Source : Mbaye et al. (2015)

Nous nous sommes également intéressés à la compétition que se font le formel et l’informel dans

différents secteurs et leurs implications sur différents indicateurs de performance du formel. La

concurrence provenant du petit informel semble ne semble pas affecter la productivité des grandes

entreprises (formelles et informelles). Le graphique 8 nous montre en effet, que parmi les entreprises

qui ont un niveau de productivité supérieure à la médiane (ce qui est le cas de la plupart des grandes

entreprises), aucun écart significatif de productivité n’est observé selon qu’on soit ou concurrencé

par le petit informel. Par contre le critère de la taille semble discriminant entre les entreprises

concurrencées ou non (graphique 9). Les entreprises de plus grandes de taille semblent moins

exposées à la concurrence du petit informel que les autres. Nous constatons ainsi que parmi les firmes

qui ont une taille supérieure à la moyenne, il y en a davantage qui ne sont pas concurrencées que de

firmes qui sont concurrencées par le petit informel. De même, il apparait dans le tableau 11 que les

entreprises exportatrices sont moins assujetties à la concurrence du petit informel que les autres.

Une proportion variante entre 88.5% à Libreville et 96.6% à Dakar d’entreprises non exportatrices sont

soumises à la concurrence du petit informel.

Graphique 8 : Niveaux de productivité supérieure à la médiane selon que l’entreprise est concurrencée ou non par l’informel



66

Graphique 9 : Proportion des firmes du formel et du gros informel concurrencées par le petit informel

ayant une taille supérieure à la moyenne (%)


Tableau 15 : Sous-traitance et crédits aux petites firmes

Intitulé

Dakar Cotonou

Réception ou accord de crédit 41,94% 97,50%

Mode de réception des crédits en espèces 88,89% 100%

en nature 11,11%

Types de remboursement des crédits

Hebdomadaire 3,28%

Journalier 14,75%

Mensuel 80,33%

Autre 1,64% 100%

Niveau de recouvrement des crédits

Bien 40,74% 100%

Excellent 14,81%

Passable 29,63%

Autres 14,81%


Tableau 16: Proportion des firmes exportatrices concurrencées par le petit informel exportations (%)

Exportation Formel et gros informels concurrencés par le petit informel

Formel et gros informels non concurrencés par le petit informel

Dakar Oui 3,4 15,5

Non 96,6 84,5

Cotonou Oui 7,7 19

Non 92,3 81

Ouaga Oui 4 8,6

Non 96 1,4

Douala Oui 14 13,5

Non 86 86,5

Yaoundé Oui 4,5 16,3

Non 95,5 83,7

Libreville Oui 11,5 10

Non 88,5 90



67

Les facteurs explicatifs des relations de concurrence ou de commerce/sous-

traitance entre le formel et l’informel : une analyse économétrique

Par-delà les statistiques descriptives présentées dans la section précédente, nous avons effectué des

régressions économétriques visant à comprendre les déterminants des relations entre le petit informel

d’une part, et les grandes entreprises formelles et informelles de l’autre. Le simple modèle que nous

avons estimé est le suivant :

𝑦 = 𝑐 + 𝛼𝑋 + 𝛽𝑌 + 𝜀

y est une variable binaire prenant la valeur 1 lorsque la firme répond oui à la question de savoir si elle est partenaire à l’informel (commerçant ou sous-traitant avec) et 0 autrement. Ce cas

correspond au modèle 1. Alternativement (modèle 2), y prend la valeur 1 lorsque la firme est concurrencée par l’informel, et 0 autrement. Ce dernier modèle a fait l’objet d’une autre

estimation (modèle 3) en recourant à la procédure du backward stepwise, ayant permis d’en éliminer certaines variables non significatives. C’est une constante

X est un vecteur de variables de contrôle (taille, accès au crédit bancaire, l’âge de la firme, part des exportations dans le chiffre d’affaires, autres)

Y la productivité.

Tous les résultats sont présentés dans les tableaux 12 et 13. Le modèle 1 montre que la productivité

est négativement corrélée avec la variable dépendante : les grandes entreprises entretenant des

relations de partenariat avec les petites (sous forme de commerce ou de sous-traitance, ont un niveau

de productivité significativement plus faible. Cette variable est significative à 1%. La taille est une

autre variable significative à 1%, indiquant que les entreprises de grande taille ont moins tendance à

entrer en relation de partenariat avec le petit informel que les autres. Par contre l’âge n’est

significatif qu’à 5% avec un signe négatif indiquant que les entreprises plus âgées ont moins tendance

à être partenaires du petit informel que les autres. Les coefficients des effets fixes sectoriels ont été

obtenus en prenant le secteur « commerce » comme référence. Ils indiquent que c’est au niveau de

l’industrie et des services qu’on a le plus de chance de trouver des cas de partenariat

formel/informel. Ce qui est surprenant, c’est que le coefficient du secteur BTP n’est pas significatif

alors que ce secteur est réputé comme abritant de multiples cas de sous-traitance entre le petit

informel et les grandes entreprises. Ce résultat peut toutefois être expliqué par le faible nombre de

degrés de libertés liés à la sous-représentation de telles entreprises dans notre échantillon.

Lorsqu’on regarde maintenant les modèles 2 et 3, ils montrent les variables les plus corrélées à la

variable dépendante qui mesure ici le fait d’être exposé ou non à la concurrence des entreprises du

petit informel. Le coefficient de la productivité n’est pas significatif ici. Ce qui confirme largement

le tableau 10 qui ne permet pas de distinguer un quelconque écart de productivité entre les

entreprises concurrencées et non concurrencées. La taille de la firme a un coefficient significatif à

1% dans le modèle 2 et à 5% dans le modèle 3, indiquant que les grandes entreprises sont moins

exposées à la concurrence de l’informel que les petites. Bien sûr dans les deux modèles, les firmes

qui ont comme clientes les grandes entreprises semblent moins exposées à la concurrence que les

autres.


68

Tableau 12 : Analyse économétrique des déterminants des relations de partenariat (commerce et

sous-traitance) et de concurrence entre le formel et l’informel

Modèle 1 Modèle 2

Variables statut3 statut4

logProdvte -0.243*** -0.0531

(0.0910) (0.0601)

logTaille -0.338*** -0.297***

(0.128) (0.0804)

logSalaire -0.108* -0.0401

(0.0632) (0.0508)

logAge -0.389** -0.0753

(0.182) (0.126)

client : grandes entreprises

-0.490**

(0.227)

fournisseur : grandes entreprises

0.0166

(0.216)

Entreprise exportatrice -0.715 -0.454

(0.760) (0.380)

Accès au prêt bancaire -0.277 -0.330

(0.378) (0.234)

Secteur d'act. (Ref. Commerce)

BTP 0.0169 -0.637

(0.797) (0.448)

Autres Industries 1.082*** 0.279

(0.416) (0.264)

Services 1.175*** 0.228

(0.406) (0.273)

Constante 3.889** 1.969*

(1.630) (1.085)

Observations 472 440

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Tableau 13 : Analyse économétrique des déterminants des relations de partenariat (commerce et

sous-traitance) et de concurrence entre le formel et l’informel

Modèle 3

Variables statut4

logProdvte -0.0739

(0.0610)

logTaille -0.164**

(0.0834)

logSalaire -0.0334

(0.0508)

client: grandes entreprises -0.386*

(0.226)

fournisseur: grandes entreprises -0.107

(0.218)

Entreprise exportatrice -0.358

(0.379)

Accès au prêt bancaire -0.323


69

(0.236)

Firme utilisant e_mail -0.697***

(0.224)

Souscription à la sécurité sociale -0.700***

(0.255)

Constante 2.737***

(1.054)

Observations 439

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Statut 3 : entreprises du formel et du gros informel commerçant ou sous-traitant avec le petit

informel

Statut 4 : Entreprises du formel ou du gros informel concurrencé par le petit informel

• Conclusion

En Afrique francophone, comme dans la plupart des pays en développement, le secteur informel joue

un rôle de premier plan dans le fonctionnement de l’économie. Les relations entretenues entre le

formel et l’informel sont tantôt des relations de compétition, tantôt des relations de

complémentarité. Dans un certain nombre de secteurs comme celui des médicaments, de la

distribution des produits pétroliers, le commerce des véhicules, on a une très forte compétition qui

tourne souvent à l’avantage de l’informel du fait de la faiblesse relative de ses prix, même si c’est

en contrepartie d’une qualité médiocre. Dans d’autres secteurs, comme celui du commerce, du

transport, du bâtiment et travaux publics, etc., on a des échanges très soutenus entre le formel et

l’informel. Des relations de sous-traitance existent mais elles sont confinées dans un champ assez

réduit, comme celui des travaux publics et des services portuaires de dédouanement. Dans le domaine

des TIC, il y a quelques rares cas de sous-traitance, souvent impliquant les petites entreprises du nord

et très peu les PME africaine. Du fait de faibles capacités techniques et managériales, les PME

africaines, notamment informelles inspirent très peu confiance aux grandes multinationales évoluant

en Afrique, notamment dans le domaine des télécommunications et des TIC. En effet, l’informel étant

concentré dans les secteurs peu complexes comme le commerce et le transport, il leur manque

souvent les compétences techniques idoines pour exécuter des tâches sortant de ce cadre de produits

simples à réaliser. De plus, leur manque de fiabilité ajoute à la méfiance générale des grands groupes

pour leur confier certaines tâches qui requièrent dextérité et fiabilité.

Un simple modèle économétrique a été resté sur nos données, pour compléter l’analyse statistique

descriptive qui a été faite. Les résultats économétriques montrent que les entreprises commerçant

avec l’informel ont un niveau de productivité significativement plus faible que les autres. A côté de

la productivité, la taille et l’âge semblent aussi expliquer la probabilité de commercer ou de sous-

traiter avec l’informel. Par contre, la compétition de l’informel ne semble pas exposer les entreprises

du formel qui la subissent à une quelconque faiblesse de la productivité. Les résultats économétriques

confirment aussi les statistiques descriptives sur le fait que les grandes entreprises et celles qui

exportent semblent moins exposées à la concurrence de l’informel, que les autres.

Une remarque générale que nous pouvons faire à la lumière de nos résultats est qu’un des obstacles

à la sous-traitance en Afrique est d’abord le cadre réglementaire. Dans les pays que nous avons dans

notre échantillon, il a été mis sur pied des bourses de sous-traitance, mais elles ont du mal à

fonctionner du fait de manque de ressources financières et de faiblesses organisationnelles. Il s’y

ajoute que le code du travail n’encourage pas la sous-traitance. Les grandes entreprises qui utilisent

des intermédiaires plus petites, dans le but de faire des économies sur le coût de la main-œuvre, sont

fortement pénalisées sui la firme sous-traitée commet des manquements vis-à-vis de son personnel.

Ensuite, les interactions positives entre le formel et l’informel, en termes de commerce et de sous-


70

traitance, sont observées seulement dans certains cas caractérisés par un faible niveau de technologie

et d’organisation (le commerce, certains, services, le BTP). Dans le domaine des NTIC et dans les cas

où on a besoin de plus de capital humain, d’innovation ou d’organisation, la sous-traitance est quasi

inexistante. En conclusion les principales raisons qui font que l’informel a du mal à significativement

grandir et à s’engager dans des opérations complexes, sont les mêmes qui expliquent qu’il ait du mal

à intégrer les chaines de valeur complexes et organisées. Pour favoriser la sous-traitance, les Etats

gagneraient à changer le code du travail pour permettre aux grandes entreprises qui s’y adonnent

d’en tirer profit en termes de réduction de coûts salariaux ou autres. Dans le même temps, un système

de formation plus efficace au profit de cette même catégorie d’entreprises pourrait y jouer un rôle.

• Références bibliographiques

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Paper presented at the annual Meeting of the French Economic Association, Rennes-Frances,

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Kanbur, Ravi. 2009. “Conceptualizing Informality: Regulation and Enforcement”, Cornell University,

Dept of Applied Economics and Management, Working Paper 09-11


71

Mbaye, Ahmadou Aly., Benjamin, Nancy and Fatou Gueye. 2017. “The Interplay between formal and

informal firms and its implications on jobs in francophone Africa: case studies of Senegal

and Benin” forthcoming in the Informal ECONOMY IN Global Perspective, Palgrave

Mbaye, Ahmadou Aly., Jean-Jacques Ekomié., Jean Claude Saha, George Kobou., Jacques Charmes,

Nancy Benjamin., Stephen Golub, Dominique Haughton., Rama Cissé., Ibrahima Thione

Diop., Fatou Gueye., Allé Nar Diop., Fodiyé Bakary Doucouré and Ndeye Amy Diallo. 2015.

Secteur informel, environnement des affaires et croissance économique : une analyse

comparative de l’Afrique de l’Ouest et du Centre, CRDI, 2015

World Bank Survey Enterprise .2015


Version papier

Fatou GUEYE, Ahmadou Aly MBAYE. Interactions entre le formel et l’informel et leurs implications sur

le marché du travail en Afrique de l’ouest : cas du Bénin et du Sénégal. Document de travail n° 4.

In : Les Cahiers de l’intégration. Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) -UEMOA (éd.) ; Commission

de l’UEMOA (éd.) 2018/1, p. 50-71


Fatou GUEYE, Ahmadou Aly MBAYE. Document de travail n° 4 In : Les Cahiers de l’intégration. [en

ligne]. Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT) UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.), 2018/1,

p. 50-71. Format PDF. Disponible sur : <http://www.uemoa.int> (Consulté le JJ/MM/AAAA)


72


Perceptions populaires de

l’intégration régionale en Afrique Pr Massa COULIBALY22

Ousmane Z. TRAORÉ23

PLAN DE L’ARTICLE

INTRODUCTION

LIBRE CIRCULATION DES PERSONNES ET ACCEPTATION DES ETRANGERS

PERCEPTIONS SUR LE DROIT D’INGERENCE

AIDE REGIONALE VERSUS CONTINENTALE

CONCLUSIONS

ANNEXE. DISTRIBUTION DES PAYS DE L'ECHANTILLON

BIBLIOGRAPHIE

22 Professeur à l’Université de Bamako et Directeur exécutif du Groupe de Recherche en Économie Appliquée et

Théorique (GREAT) 23 Chercheur au Groupe de Recherche en Économie Appliquée et Théorique (GREAT), Enseignant-Chercheur à

l’Université de Ségou et Doctorant à l’Université Laval (Canada)


73

Résumé

Le présent papier traite des questions relatives à l’intégration régionale versus

continentale en Afrique. Il présente les résultats de l’analyse des perceptions

des populations de trente-six pays africains sur les questions liées à la libre

circulation des personnes ; à l’acceptation des immigrés ou des travailleurs

étrangers ; à l'ingérence des gouvernements des États africains et à l’aide

régionale et celle de l'Union africaine. L’analyse a été conduite en utilisant les

statistiques descriptives (fréquence) sur les données Afrobaromètre 2014-2015

pour comparer le poids des opinions partagées entre différentes options de

réponse pour chaque question.

Les résultats indiquent que près de trois africains sur cinq sont favorables à la

libre circulation des personnes pour travailler ou faire du commerce. Quant aux

difficultés du libre franchissement des frontières internationales, près d'un

citoyen sur trois dans les trente-six pays, pense qu’il est difficile (voire très

difficile) de circuler librement dans le monde pour faire du commerce ou

travailler. S’agissant de l’acceptation des immigrés ou des travailleurs étrangers,

il ressort qu'environ sept africains sur dix souhaiteraient avoir pour voisins ces

derniers. Parmi les personnes interrogées sur la question concernant l’ingérence,

il est ressorti qu'en moyenne plus du tiers sont d’accord que les gouvernements

d’autres États africains interviennent dans les affaires intérieures de leurs pays

respectifs. Pour les aides régionales, les résultats montrent que près de deux

africains sur cinq apprécient ces aides accordées à leurs pays respectifs. Ce

pourcentage est légèrement supérieur à celui observé quand les individus ont

été interrogés sur les aides de l’Union africaine accordées à leur pays.

Par contre, il importe de noter que des tests de proportions (Khi-deux) appliqués

aux résultats de l’échantillon indiquent que ces proportions ne sont pas

identiques pour tous les pays et diffèrent significativement selon certaines

caractéristiques sociodémographiques.

Mots clés : Intégration régionale, Union Africaine, Libre circulation,

Afrobaromètre


74

• Introduction

Les processus d’intégration régionale et de coopération en Afrique ont commencé dans la première

moitié des années 1990 (Lavergne 1996). L’intégration régionale se présente comme une solution

pour les pays africains de renforcer leurs liens socioéconomiques et politiques en vue de relever les

défis du commerce et du développement. Elle se fait à travers les accords entre deux ou plusieurs

pays. Ces accords régionaux sont règlementés par l’article XXIV du GATT à l’intérieur de l’OMC*.

Théoriquement, l’intégration régionale se fait selon un processus en quatre phases (Balassa 1961) et

peut impliquer les effets de création et de diversion de commerce (Viner 1950). Elle commence par

la zone de libre-échange (ZLE) dans laquelle au moins deux pays s’entendent pour éliminer

progressivement les tarifs sur presque tous les produits qu’ils échangent. La seconde phase est l’union

douanière (UD) qui est une ZLE avec une liste de tarifs commune pour les membres de l’union vis-à-

vis les pays tiers. La troisième phase est un marché commun (MC) qui se définit comme une UD avec

le libre mouvement des personnes et des capitaux. La dernière est l’union économique (UE) qui est

un MC avec une harmonisation des politiques fiscales et monétaires pouvant aller jusqu’à l’utilisation

d’une monnaie commune.

Tous les pays membres de l’OMC y compris ceux de l’Afrique sont impliqués dans l’une ou l’autre des

quatre formes d’intégration économique (Njinkeu and Fosso 2006). Dans le cas spécifique de l’Afrique,

les pays de l’Afrique de l’Ouest, du Centre, de l’Est, du Sud et du Maghreb sont membres

respectivement de la CEDEAO, de la CEEAC, du COMESA, de la SADC et de l’UMA. Ceci devait garantir

la libre circulation des personnes et de leurs biens dans les espaces intégrés ou booster les échanges

intra-régionaux et mondiaux. Par exemple, selon Kemp and Wan (1976), les pays membres d’une

union douanière peuvent accroitre leurs échanges (ou éviter la diversion de commerce) en établissant

un tarif extérieur commun identique à celui qui prévalait avant l’union. Musila (2005) montre que les

marges intensives sont plus élevées dans la zone CEDEAO suivie par la COMESA. Ce qui implique qu’il

y aura moins d’entraves au libre mouvement des biens ou des personnes dans ces espaces. Mais ce

constat ne semble pas être le cas dans toutes les zones d’intégration en Afrique en raison des facteurs

tels que l’insuffisance d’infrastructures, la mauvaise gestion des politiques économiques et les crises

politiques internes (Longo and Sekkat 2004).

En plus, l’intégration et la coopération régionale en Afrique font face à de nombreux défis tant au

niveau national, régional qu’international. Au niveau national, les déchirures ethniques ou

sociopolitiques sont particulièrement évidentes dans des pays tels que le Libéria, la Sierra Léone, le

Nigeria, le Soudan et plus récemment la Côte d’Ivoire, la Centrafrique ou le Mali. De façon générale,

tous les pays africains souffrent d’entraves à l’intégration socio-économique concernant plus

particulièrement la libre-circulation des personnes et des biens. Au niveau régional, les pays africains

peinent à lever entre eux les barrières institutionnelles, techniques ou tarifaires. Sur le plan

international, les pays africains accèdent difficilement aux marchés internationaux des biens, des

capitaux et du travail. Les milliers de morts africains sur la méditerranée en est une bonne illustration

des entraves à la libre circulation des personnes au niveau international.

Au regard de ce qui précède, il est évident que de nombreux efforts doivent être consentis dans les

processus d’intégration à tous les trois niveaux. De tels efforts passent par la prise en compte des

perceptions des populations sur certaines questions fondamentales liées à la libre circulation des

personnes et de leurs biens. Ce qui constitue l’objectif de ce papier qui vise à analyser les perceptions

des populations sur l’intégration régionale en Afrique. Plus précisément, il s’agit de savoir (i) si les

populations africaines sont favorables à la libre circulation des personnes pour travailler ou faire du

commerce; (ii) s'il est facile ou difficile pour les personnes de franchir librement les frontières

* Voir https://www.wto.org/french/docs_f/legal_f/gatt47_01_f.htm pour une description des articles

du GATT de 1947

https://www.wto.org/french/docs_f/legal_f/gatt47_01_f.htm


75

internationales pour une raison ou une autre; (iii) si les personnes interrogées acceptent avoir pour

voisins des immigrés ou des travailleurs étrangers; (iv) si les populations tolérèrent l'ingérence des

gouvernements d’autres États africains; enfin (v) si les populations trouvent importante ou non l'aide

régionale et celle de l'Union africaine pour leurs pays respectifs. La suite du travail est composée de

trois sections. La première porte sur la libre circulation et l’acceptation des immigrés ou des

travailleurs étrangers. La deuxième concerne l’ingérence des gouvernements des États africains dans

les affaires intérieures d’autres États africains. Enfin, la troisième section traite de l’importance des

organisations régionales et de l'Union africaine.

• Libre circulation des personnes et acceptation des étrangers

La libre circulation des personnes et des capitaux correspond au troisième stade du processus

d’intégration régionale (marché commun). Elle consiste entre autres à garantir la liberté de

mouvement des personnes et des biens entre les pays membres de la zone. Cette facilité pourrait

donc être la volonté des politiques émanant des populations qui désirent le libre franchissement des

frontières pour travailler ou faire du commerce. C'est dans ce contexte qu'il a été demandé aux

citoyens de trente-six pays africains de dire s'ils sont favorables au libre franchissement des frontières

internationales et s'ils trouvent qu'il est facile ou difficile de franchir ces frontières.

Perceptions sur la libre circulation des personnes

Les résultats montrent que la proposition "les personnes vivant en Afrique devraient pouvoir franchir

librement les frontières internationales pour faire du commerce ou pour travailler dans d’autres pays"

a été très largement approuvée par les africains. En moyenne près de 3 africains sur 5 (57%) sont

favorables à la libre circulation des personnes à travers le continent et au-delà.

Graphique 1. Personnes favorables à la libre circulation des personnes (%)

Source: Enquête Afrobaromètre, Round 6

Ce pourcentage est induit par les 18-45 ans ou les deux générations des moins âgés à savoir les 18-35

ans et les 36-60 ans. Il est observé au Cameroun et au Ghana. Il y a bien sûr des pays où les

pourcentages sont encore plus élevés, seize des trente-six pays pour lesquels ils oscillent entre 61%

(Côte d'Ivoire) et 81% (Burkina). A l'opposé, quinze pays enregistrent moins d'un citoyen sur deux

favorable à la liberté des mouvements des populations allant de 49% en Afrique du Sud à 31% en

Egypte. Ce sont des pays à revenu moyen supérieur ou à IDH non faible (moyen ou élevé), comme le

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

EgypteSão Tomé et Príncipe

NamibieBotswana

GabonMaroc

TunisieAlgérieSoudan

Cap VertZambie

MadagascarTanzanieLesotho

Afrique du SudMaurice

MozambiqueMalawi

MoyenneCameroun

GhanaCôte d'Ivoire

NigeriaTogo

BurundiSénégal

MaliSwaziland

LiberiaOuganda

GuinéeSierra Leone

NigerZimbabwe

KenyaBénin

Burkina

31

57

67

81


76

Botswana, le Maroc, l'Egypte ou la Tunisie. Ils sont également situés pour la plupart dans les

groupements régionaux comme l'UMA ou la CEEAC, soit des pays arabophones ou lusophone avec

quelques exceptions anglophones.

L’analyse par niveau d’éducation montre un résultat qui semble paradoxal. En effet, les résultats

indiquent que plus les individus sont instruits moins ils sont favorables au libre franchissement des

frontières internationales. Les analphabètes sont plus favorables (61%) à la libre circulation des

personnes que les intellectuels qu'ils soient de niveaux primaire et postsecondaire (55% chacun) ou

secondaire (56%).

Tableau 1. D'accord ou pas avec la libre circulation des personnes (en %)

Désaccord Accord NSP

Education

aucun 28 61 12

primaire 35 55 10

secondaire 38 56 6

post-

secondaire

40 55 4

Langue

anglais 35 58 7

français 32 64 4

portugais 36 45 18

arabe 50 38 12

Zone

d'intégration

CEDEAO 30 65 5

CEEAC 43 44 13

SADC 40 53 7

COMESA 31 58 12

UMA 52 40 8

Revenu

faible 29 64 7

moyen

inférieur

36 54 9

moyen

supérieur

51 43 6

IDH

faible 30 63 7

moyen 47 44 10

élevé 47 44 9

Total 36 56 8


En considérant les pays par regroupement linguistique, les résultats montrent que ce sont les

populations des pays francophones qui sont plus favorables (64%) au libre franchissement des

frontières que ceux des autres groupes de pays notamment les anglophones (58%), lusophones (45%)

et arabophones (38%).

Les mêmes résultats indiquent que la proportion des citoyens favorables à la libre circulation des

personnes dans le monde devient de plus en plus faible lors que le niveau de revenu des pays

augmente. Ainsi, les populations des pays à faible revenu sont majoritairement plus favorables (64%)

à la libre circulation des personnes que celles des pays à revenu moyen inférieur (54%) et supérieur

(43%). De même, il apparaît que les pays à faible niveau d’IDH sont beaucoup plus favorables (63%)


77

au libre franchissement des frontières internationales que les pays de niveau d’IDH moyen et élevé

(tous identiques à 44%).

Opinions sur les difficultés de libre circulation des personnes

Dans la sous-section précédente, il est ressorti que trois africains sur cinq (57%) sont favorables à la

liberté de mouvement des personnes dans le continent et au-delà, à présent il s'agit d'analyser les

perceptions de ces populations sur les difficultés liées à cette liberté de mouvement. Ainsi, les

résultats indiquent qu’environ un tiers des africains (30%) trouvent qu’il est difficile (voire très

difficile) de franchir les frontières internationales pour faire du commerce ou travailler. Cependant,

des tests statistiques (Khi-deux) montrent que cette proportion n'est pas identique pour tous les pays

et diffère selon certaines caractéristiques sociodémographiques notamment le niveau d’éducation, la

langue, les zones d’intégration, le niveau de revenu et d’IDH des pays. Par contre, ce pourcentage

ne souffre d'aucun effet générationnel ni même d'âge. Les algériens, les mozambicains et les

tanzaniens sont juste à un point de pourcentage près (en plus ou moins) au taux moyen africain (30%).

Graphique 2. Personnes ayant déclaré qu’il est difficile de franchir les frontières (%)


Pour les citoyens de certains pays (à peine une dizaine), il est bien encore plus difficile de franchir

librement les frontières (pour au moins deux citoyens sur cinq) et plus d'un citoyen sur deux comme

en Namibie (52%). La plupart de ces pays sont anglophones, à revenu moyen supérieur et à IDH moyen.

Dans une autre dizaine de pays, la proportion de citoyens estimant qu'il est difficile de franchir les

frontières est beaucoup plus faible, au plus un citoyen sur cinq avec beaucoup moins au Sénégal (15%)

et au Maroc (17%). Ces pays peuvent être davantage francophones ou arabophones, appartenir à la

CEEAC voire à la CEDEAO, à revenu ou IDH plutôt faible.

L’analyse par niveau d’éducation montre que plus les individus sont instruits plus ils sont nombreux à

dire qu’il est difficile (voire très difficile) de franchir les frontières internationales pour travailler ou

faire du commerce. En effet, environ deux intellectuels sur cinq (36%) avec le niveau post-secondaire

pensent qu’il est difficile de circuler librement dans le monde contre un analphabète sur quatre (26%).

En considérant les regroupements linguistiques des pays, les résultats montrent qu’entre 28 et 32%

des populations situées dans les différents groupes de pays (anglophone, arabophone, francophone et

0 10 20 30 40 50 60

SénégalMaroc

CamerounEgypte

Sierra LeoneGabon

LesothoSão Tomé et Príncipe

TogoGhana

GuinéeOugandaBurkinaMauriceNigeria

BéninCôte d'Ivoire

MalawiMali

AlgérieMozambique

MoyenneTanzanieBurundiLiberiaSoudan

SwazilandZimbabwe

KenyaZambie

Cap VertTunisie

MadagascarBotswana

Afrique du SudNiger

Namibie

15

28

30

52


78

lusophone) trouvent qu’il est difficile (voire très difficile) de franchir les frontières internationales.

Il apparaît que ce sont les populations situées dans les pays anglophones (32%) qui sont un peu plus

nombreuses à dire qu’il est difficile de circuler librement à travers le monde. Ils sont suivis des pays

lusophones (30%) et ensuite les francophones et arabophones (tous identiques à 28%).

Tableau 2. Difficile ou facile de franchir les frontières (en %) Facile Difficile NSP

Education

Aucun 57 26 16

primaire 58 28 14

secondaire 60 31 9

post-

secondaire

57 36 7

Langue

anglais 55 32 14

français 68 28 4

portugais 52 30 18

arabe 57 28 15

Zone

d'intégration

CEDEAO 66 26 7

CEEAC 71 19 10

SADC 52 36 12

COMESA 50 31 19

UMA 61 31 8

Revenu

faible 60 30 10

moyen

inférieur

60 27 13

moyen

supérieur

51 38 11

IDH

faible 61 29 10

moyen 53 32 14

élevé 55 32 13

Total 58 30 12


Les difficultés liées à la liberté de mouvement des personnes semblent être plus perçues dans les

pays à revenu moyen supérieur que dans les autres groupes de pays. Dans le premier groupe, environ

deux citoyens sur cinq (38%) pensent qu'il est difficile de franchir les frontières internationales contre

à peine un citoyen sur trois dans les autres groupes pays. Cette situation peut être expliquée par le

champ de pays qu’un ressortissant d'un pays à revenu moyen supérieur peut visiter qui serait plus

large et plus exigeant que celui des autres pays. Par exemple, les populations des pays à faible revenu

et à revenu moyen inférieur circulent beaucoup plus à l’intérieur qu’à l’extérieur et rencontreraient

donc moins de problèmes.

Ce résultat corrobore ce que l’on observe en considérant le niveau d’IDH. En effet, il apparaît que

plus le niveau d’IDH du pays est élevé, nombreuses sont les populations qui trouvent difficile la

circulation des personnes à travers le monde. Les proportions des individus situés dans les pays de

niveau d’IDH moyen et élevé trouvant difficile la circulation des personnes sont toutes égales à 32%

contre 29% pour ceux des pays à IDH faible.


79

Acceptation/tolérance des étrangers comme voisins

Les résultats sur les opinions des africains en termes d'acceptation ou de tolérance des étrangers

indiquent qu'en moyenne plus de deux tiers (69%) des africains accepteraient avoir pour voisins des

immigrés ou travailleurs étrangers. Ils sont quinze des trente-trois pays† à enregistrer des scores bien

au-delà de la moyenne continentale (entre 73 et 91%). Les huit pays les moins tolérants (à peine un

citoyen sur deux) sont de l'Île Maurice (17%) du Niger (50%) en passant par le Maroc (22%), la Tunisie

(38%), le Lesotho (41%), Madagascar (45%). Ces très faibles taux semblent induits par les pays arabes

(30% en moyenne) ou l'appartenance à l'UMA (30%) ou encore par les pays à IDH élevé (27%).

Graphique 3. Personnes favorables à l’acceptation des étrangers (%)


Il n'y a quasiment pas d'effet générationnel ou même d'âge, même éducationnel ou encore résidentiel

(urbain ou rural). Par contre, lorsque que l’on considère le genre, on s’aperçoit que la proportion des

hommes qui souhaiterait avoir pour voisins les étrangers est plus élevée que celle des femmes, soit

71% contre 66%. En considérant les pays regroupés selon la langue officielle, les résultats montrent

qu’entre 30 et 78% des populations situées dans les différents groupes de pays (anglophone,

arabophone, francophone et lusophone) supporteraient les immigrés ou les travailleurs étrangers. Les

citoyens les plus tolérants envers les étrangers sont relativement plus francophones (quatre citoyens

sur cinq, soit 78%) qu'arabophones (à peine un tiers, soit 30%) donc plus CEDEAO aussi qu'UMA, plus

des pays à faible revenu ou IDH qu'autre chose. En matière de tolérance, les francophones sont suivis

par les anglophones (67%), les lusophones (57%) et ensuite les arabophones (30%).

Tableau 3. Accepter ou non des étrangers pour voisins (en %)

Non Oui NSP

Sexe Homme 28 71 1

Femme 32 66 2

Langue anglais 31 68 1

français 22 78 0

portugais 38 57 6

† En effet, sur les 36 pays du Round 6, la question concernée n'a pas été posée en Algérie, en Egypte et au Soudan

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

AlgérieEgypteSoudan

MauriceMaroc

TunisieLesotho

MadagascarAfrique du Sud

ZambieNiger

MozambiqueGabon

SwazilandOuganda

NigeriaSão Tomé et Príncipe

Cap VertCameroun

KenyaTanzanieMoyenneBotswana

Côte d'IvoireZimbabwe

NamibieMalawi

MaliSénégalLiberiaGhana

Sierra LeoneGuinéeBénin

BurkinaBurundi

Togo

0

69

83

91


80

arabe 69 30 1

Zone

d'intégration

CEDEAO 19 80 1

CEEAC 35 63 2

SADC 38 60 2

COMESA 29 69 2

UMA 69 30 1

Revenu faible 24 75 1

moyen

inférieur

34 65 2

moyen

supérieur

46 53 1

IDH faible 26 72 2

moyen 36 63 1

élevé 72 27 1

Total 30 69 1


Les résultats indiquent que les pays à faible revenu sont beaucoup plus ouverts aux étrangers que les

autres types de pays. Dans le premier groupe de pays, trois citoyens sur quatre (75%) souhaiteraient

avoir pour voisins des immigrés ou des travailleurs étrangers. Tandis que dans les autres groupes, ils

sont à peine deux tiers, soient 65% pour les pays à revenu moyen inférieur et 53% pour ceux à revenu

moyen supérieur. Ce résultat corrobore ce que l’on observe en considérant le niveau d’IDH où la

proportion des individus situés dans les pays à IDH faible est de 72% contre 63% pour les pays à IDH

moyen et 27% pour ceux à IDH élevé.

Perceptions sur le droit d’ingérence

A la question de savoir si "les gouvernements de chaque pays d’Afrique ont le devoir d’essayer de

garantir des élections libres et de prévenir les violations de droits de l’homme dans d’autres pays

d’Afrique, par exemple en utilisant la pression politique, les sanctions économiques ou la force

militaire", un peu plus d'un tiers des africains (35%) accepteraient l'ingérence des gouvernements

d'autres États africains dans les affaires intérieures de leurs pays. Ce taux est d'environ deux tiers

(66%) dans le seul Burkina Faso sans doute parce que l'année d'enquête a coïncidé dans ce pays avec

la période de transition suite à l'insurrection populaire ayant chassé le président Blaise Compaoré du

pouvoir, après 26 ans de règne sans partage. Il est suivi de huit pays avec des scores compris entre 40

et 48% allant du Ghana au Togo en passant par le Burundi (41%), le Malawi, le Swaziland ou le Nigeria

(43% chacun), le Niger (44%), le Zimbabwe (45%). Le taux moyen africain de 35% est également

observé au Kenya et plus ou moins (34% à 36%) au Botswana, Lesotho et Tanzanie (34% chacun) et au

Libéria (36%).


81

Graphique 4. Personnes en accord avec le droit d'ingérence des gouvernements d'autres États africains (%)


Les citoyens les moins favorables à l'ingérence d'autres États dans les affaires intérieures de leurs

pays sont São Tomé et Príncipe (14%), la Tunisie (18%), Madagascar (19%). Ce groupe est à dominance

arabophone ou lusophone, plus UMA ou CEEAC qu'autre, à IDH ou revenu relativement élevé.

En considérant les pays selon le regroupement linguistique, les résultats montrent qu’entre 22 et 38%

des personnes interrogées dans les différents groupes de pays (anglophone, arabophone, francophone

et lusophone) approuvent l’ingérence des gouvernements d’autres pays dans les affaires intérieures

de leurs pays respectifs. Il apparaît que ce sont les francophones et anglophones qui tolèrent

l’ingérence (environ deux citoyens sur cinq acceptent l'ingérence). Par contre, les arabophones et

lusophones sont moins tolérants avec l’ingérence, elle n'est acceptée que par plus ou moins un citoyen

sur quatre (22% pour les arabophones et 28% pour les lusophones).

Tableau 4. D'accord ou pas avec le droit d'ingérence d'autres Etats (en %)

Désaccord Accord NSP

Langue anglais 56 36 8

français 58 38 4

portugais 53 28 19

arabe 64 22 13

Zone

d'intégration

CEDEAO 54 40 5

CEEAC 63 23 14

SADC 57 34 8

COMESA 55 34 12

UMA 69 22 9

Revenu faible 53 39 8

moyen

inférieur

57 33 10

0 10 20 30 40 50 60 70

São Tomé et PríncipeTunisie

MadagascarMaroc

NamibieEgypte

Côte d'IvoireCameroun

AlgérieGabon

MauriceAfrique du Sud

ZambieCap Vert

MozambiqueSoudan

OugandaBotswana

GuinéeLesotho

TanzanieKenya

MoyenneLiberia

SénégalMali

Sierra LeoneBéninGhana

BurundiMalawiNigeria

SwazilandNiger

ZimbabweTogo

Burkina

14

35

38

66


82

moyen

supérieur

66 28 6

IDH Faible 54 38 8

moyen 61 29 10

Elevé 65 25 10

Total 57 35 9


Ces résultats indiquent que les citoyens des pays à revenu moyen supérieur tolèrent moins l’ingérence

des gouvernements d’autres États dans les affaires intérieures de leurs pays respectifs. Ainsi, ils sont

justes un peu plus d'un quatre (28%) contre environ deux citoyens sur cinq (39%) dans les pays à faible

revenu et un tiers (33%) dans les pays à revenu moyen inférieur. Ce résultat corrobore ainsi ce que

l’on observe en considérant le niveau d’IDH où il n'y a qu'un citoyen sur quatre dans les pays à IDH

élevé qui accepte l’ingérence contre environ deux citoyens sur cinq (38%) dans ceux à IDH faible.

Aide régionale versus continentale

Les unions régionales comme continentale sont toutes initiées avec un esprit de solidarité afin de

renforcer les pouvoirs de négociation de leurs pays membres et de mieux profiter des relations

politico-économiques avec le reste du monde. Les pays membres de ces organisations régionales

bénéficient ainsi des projets de développement économique et certaines facilités (par exemple, la

libre circulation des personnes et des capitaux) au profit de leurs populations. Ces appuis sont faits

sous forme d’aides dont l’importance peut varier selon le type et l’échelle de l’organisation. Ainsi,

dans cette section, il est question d'analyser les perceptions des citoyens interrogés dans trente-

quatre‡ pays sur l’importance des aides régionale et continentale.

‡ En effet, sur les trente-six pays du Round 6, cette question n'a pas été posée en Egypte et au Gabon


83

3.1. Aide régionale

L'aide régionale représente toutes les formes de soutiens technique, financier et militaire que les

populations. Il a été alors demandé aux citoyens d'apprécier ces aides régionales accordées à leurs

pays respectifs selon qu'ils estiment que ces aides font du tort ou du bien au développement de leurs

pays. Les résultats indiquent qu'environ deux africains sur cinq (39%) estiment importante l'aide des

organisations régionales accordée à leurs pays respectifs.

Graphique 5. Personnes ayant bien apprécié les aides des organisations régionales (%)


Les taux les plus élevés sont enregistrés au Libéria (83%), en Namibie (69%), au Botswana et au Mali

(55% chacun) puis au Niger (50%). Beaucoup de ces pays sont des pays post-conflit dans lesquels les

organisations régionales ont joué ou ont porté le chapeau des intermédiations internationales de

résolution des conflits. Ce premier groupe est rejoint par le Cap Vert, l'Île Maurice et le Swaziland

(48% chacun). A contrario pour trois pays, ils sont au plus un citoyen sur cinq à juger importante l'aide

régionale apportée à leur pays. Ce sont la Tunisie (20%), l'Algérie (16%) et le Maroc (7%), tous du

Maghreb et arabophones (15%).

Le taux est relativement plus élevé pour les pays de la CEDEAO et du COMESA (42% chacun) ainsi que

de la SADC (40%). Il est par contre plus faible pour ceux de la CEEAC (33%) et encore plus de l'UMA

(15%). L'importance (42%) reconnue par les ressortissants de la CEDEAO doit être proportionnellement

plus du fait des anglophones de ce bloc (sept des quinze États ont 41%) que des francophones (39%).

Tableau 5. Appréciation positive ou négative de l'aide des organisations régionales (en %) Négative Positive NSP

Sexe Homme 35 43 22

Femme 30 35 35

Génération

18-35 ans 33 40 27

36-60 ans 33 38 29

plus de 60 ans 28 34 39

Education

Aucun 23 32 44

Primaire 30 35 35

Secondaire 36 42 22

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

EgypteGabonMaroc

AlgérieTunisieSénégal

ZimbabweCôte d'Ivoire

GhanaAfrique du Sud

MalawiCameroun

São Tomé et PríncipeLesotho

BéninGuinéeZambieSoudan

MadagascarMoyenne

Sierra LeoneTogo

NigeriaOugandaBurundi

KenyaTanzanieBurkina

MozambiqueCap VertMaurice

SwazilandNiger

BotswanaMali

NamibieLiberia

0

39

55

83


84

post-secondaire 41 46 12

Langue

Anglais 29 41 30

Français 34 39 26

portugais 30 44 26

Arabe 55 15 30

Zone

d'intégration

CEDEAO 31 42 27

CEEAC 44 33 24

SADC 30 40 30

COMESA 28 42 30

UMA 55 15 30

Revenu

Faible 29 43 28

moyen inférieur 35 35 30

moyen

supérieur

36 38 26

IDH

Faible 31 41 28

Moyen 31 36 32

Elevé 47 28 24

Total 32 39 29


En considérant le genre, les résultats montrent que ce sont les hommes qui ont été plus nombreux à

reconnaître que les aides régionales sont importantes pour leurs pays respectifs. En effet, ils sont

plus de deux hommes sur cinq (43%) contre juste un peu plus d'une femme sur trois (35%). L'analyse

par classe d'âge indique que plus les individus prennent de l’âge moins ils sont nombreux à apprécier

les aides régionales accordées à leur pays. En effet, ils sont à peine un adulte sur trois (32%) de plus

de 65 ans à apprécier l'aide régionale contre plus de deux jeunes sur cinq (40%) de 18-25 ans. Les

résultats montrent que plus les individus sont instruits plus ils sont nombreux à apprécier les aides

régionales accordées à leurs pays. En effet, ils sont environs un intellectuel sur deux (46%) avec le

niveau post-secondaire à juger importante ces aides contre à peine un analphabète sur trois (32%).

En considérant les regroupements linguistiques des pays, les résultats montrent qu’entre 15 et 44%

des personnes interrogées dans les différents groupes de pays anglophone, francophone, lusophone

et arabophone ont apprécié les aides régionales accordées à leurs pays respectifs. Il apparaît que ce

sont les lusophones (44%) qui ont été plus nombreux à reconnaître l'importance des aides régionales.

Ils sont suivis des anglophones (41%) et ensuite des francophones (39%). A l'opposé, les arabophones

sont moins nombreux à apprécier les aides régionales accordées à leurs pays, soit seulement 15%

parmi les personnes interrogées dans ces pays.

Les mêmes résultats indiquent que plus le niveau de revenu de pays est élevé moins les populations

qui y résident sont nombreuses à être d’accord que les aides régionales sont importantes pour leurs

pays. En effet, parmi les personnes interrogées dans les pays à faible revenu, 43% ont apprécié ces

aides contre 35 et 38% pour respectivement les pays à revenu moyen inférieur et supérieur. Ce résultat

corrobore celui que l’on observe en considérant le niveau d’IDH. Plus le niveau d’IDH de pays est

élevé, moins les populations qui y résident apprécient les aides régionales accordées à leurs pays.

Elles sont 41% pour les pays à IDH faible contre 36 et 38% pour respectivement les pays à IDH moyen

et élevé.


85

Aide de l’Union africaine

Il s'agit ici d'analyser les opinions sur des africains sur l'importance de l'aide de l'Union africaine

accordée à leurs pays respectifs. Les résultats montrent que le poids des opinions ne diffère pas

significativement selon qu'il s'agisse de juger l'importance de l'aide régionale ou celle de l'Union

africaine. En effet, comme l'aide régionale, ils sont environ deux africains sur cinq (37%) à apprécier

l'aide de l'Union africaine accordée à leurs pays respectifs. Le taux est supérieur à 50% dans cinq des

trente-quatre pays§ que sont le Liberia (80%), la Namibie (68%), le Burundi (54%), le Mali (53%) et le

Botswana (52%). Dans leur voisinage immédiat (44-45%) se trouvent le Cap Vert et le Soudan (45%

chacun), le Mozambique, le Niger et le Swaziland (44% chacun). Les pays les moins enthousiastes sont

l'Egypte (16%), la Tunisie et le Maroc (15% chacun), ce dernier ayant quitté l'Organisation de l'unité

africaine (OUA) le 12 novembre 1984 protestant contre l'admission de la République arabe sahraouie

démocratique proclamée par le Front Polisario. Quoi que dans de moindre proportion, ils sont suivis

par le Sénégal (16%), pays assez proche du Maroc en matière de coopération bilatérale, l'Algérie et le

Zimbabwe (21% chacun) ensuite viennent le Lesotho (26%) et le Ghana (28%).

Graphique 6. Pourcentage d'appréciation positive de l'aide de l'Union africaine


Par zone d'intégration, seule l'UMA marque le pas dans l'appréciation de l'aide de l'UA à ses pays

membres (17%), les autres regroupements ne se différencient pas significativement (entre 36 et 40%,

selon la zone). Ainsi, seuls les arabophones se diffèrent significativement des autres regroupements

linguistiques.

En considérant le genre, les résultats montrent que ce sont les hommes qui ont été très nombreux à

trouver importantes les aides de l’Union africaine accordées à leurs pays respectifs. En effet, ils sont

deux hommes sur cinq (41%) contre une femme sur trois (34%). Les adultes de plus de 65 ans

apprécient moins ces aides (moins d'un tiers) contrairement aux jeunes des tranches d'âge 18-25 ans

et 36-45 ans, tous près de deux jeunes sur cinq. Ce résultat corrobore celui que l’on observe en

considérant la génération où 39% des jeunes de 18-35 ans en ont bien apprécié contre 32% parmi les

65 ans et plus. Les citoyens des pays de niveau d’IDH élevé apprécient moins les aides de l'Union

africaine, soit environ un citoyen sur quatre (26%). Par contre ceux des pays de niveau d'IDH faible et

moyen sont deux citoyens sur cinq (39% et 36%) à estimer importantes ces aides.

Tableau 6. Appréciation positive ou négative de l'aide de l'Union africaine (en %)

§ Toujours sur les 36 pays du Round 6, cette question n'a pas été posée en Egypte et au Gabon.

0 10 20 30 40 50 60 70 80

MarocTunisieEgypteAlgérie

ZimbabweSénégalLesotho

GhanaCôte d'Ivoire

CamerounAfrique du Sud

MalawiBénin

ZambieSierra Leone

TogoSão Tomé et Príncipe

MoyenneGuinée

OugandaKenya

NigeriaBurkina

GabonMaurice

TanzanieMadagascar

MozambiqueNiger

SwazilandCap Vert

SoudanBotswana

MaliBurundiNamibie

Liberia

15

37

53

80


86

Négative Positive NSP

Sexe Homme 35% 41% 24%

Femme 29% 34% 37%

Génération 18-35 ans 33% 39% 28%

36-60 ans 32% 37% 32%

plus de 60 ans 27% 32% 41%

Education Aucun 23% 30% 47%

primaire 28% 34% 38%

secondaire 36% 41% 23%

post-

secondaire

42% 44% 13%

Langue anglais 29% 39% 32%

français 35% 40% 26%

portugais 30% 43% 28%

arabe 47% 17% 36%

Zone

d'intégration

CEDEAO 32% 40% 29%

CEEAC 44% 36% 19%

SADC 29% 38% 33%

COMESA 27% 40% 33%

UMA 51% 17% 32%

IDH faible 31% 39% 30%

moyen 32% 36% 32%

élevé 46% 26% 28%

Total 32% 37% 31%


Conclusions

Au regard des résultats, il est curieux que ce soit les citoyens des pays à revenu moyen supérieur ou

à IDH non faible (moyen ou élevé) qui soient les moins favorables à la libre circulation des personnes.

De même, ce sont ceux des pays à faible revenu ou à IDH faible qui seraient proportionnellement plus

ouverts aux étrangers que les autres types de pays. L'émergence de certains pays africains serait-elle

source d'isolement et de fermeture de frontières aux autres africains ou la solidarité serait-elle plus

l'affaire des pauvres que l'accumulation de richesse viendrait rompre. Il y a là un défi à relever si

l'Afrique veut consolider son unité et faire du continent un espace ouvert à tous.

Il ressort également des analyses des résultats que plus les citoyens sont instruits, moins ils seraient

favorables au libre franchissement des frontières internationales. Dans le même temps, les plus

instruits trouvent qu'il est difficile de circuler librement dans le monde. La liberté de circulation et

d'établissement ne doit s'interrompre au fur et à mesure que l'Afrique tend vers l'éducation pour tous.

Un autre défi non moins important concerne le droit d'ingérence des gouvernements des États dans

les affaires intérieures des pays africains qui semble être destiné aux seuls États à revenu ou à IDH

faible, les autres ne le tolérant quasiment pas. Il serait injuste d'appliquer un tel droit aux seuls États

pauvres voire aux seuls francophones qui aussi semblent l'admettre davantage que les autres espaces

linguistiques, surtout les arabophones. Les États africains pourront toujours s'entraider sans ingérence

d'autant plus que les aides des organisations régionales et de l'Union africaine sont jugées importantes

par les citoyens, surtout les hommes ou les ressortissants des pays les moins développés.


87

Annexe. Distribution des pays de l'échantillon

IDH Indice de développement humain CEEAC Communauté économique des Etats de l'Afrique Centrale CEDEAO Communauté économique des Etats de l'Afrique de l'Ouest COMESA Common Market for Eastern and Southern Africa SADC Southern African Development Community UMA Union du Maghreb arabe

Pays Langue Intégration Revenu IDH

1 Algérie arabe UMA moyen supérieur élevé

2 Bénin français CEDEAO faible faible

3 Botswana anglais SADC moyen supérieur moyen

4 Burkina Faso français CEDEAO faible faible

5 Burundi français COMESA faible faible

6 Cameroun anglais CEEAC moyen inférieur faible

7 Cap Vert portugais CEDEAO moyen inférieur moyen

9 Côte d'Ivoire français CEDEAO moyen inférieur faible

10 Egypte arabe COMESA moyen inférieur moyen

12 Gabon français CEEAC moyen supérieur moyen

13 Ghana anglais CEDEAO moyen inférieur moyen

14 Guinée français CEDEAO faible faible

15 Kenya anglais COMESA moyen inférieur faible

16 Lesotho anglais SADC moyen inférieur faible

17 Liberia anglais CEDEAO faible faible

18 Madagascar français SADC faible faible

19 Malawi anglais SADC faible faible

20 Mali français CEDEAO faible faible

21 Ile Maurice anglais SADC moyen supérieur élevé

22 Maroc arabe UMA moyen inférieur moyen

23 Mozambique portugais SADC faible faible

24 Namibie anglais SADC moyen supérieur moyen

25 Niger français CEDEAO faible faible

26 Nigeria anglais CEDEAO moyen inférieur faible

27 Sao Tomé et Principe portugais CEEAC moyen inférieur moyen

28 Sénégal français CEDEAO moyen inférieur faible

30 Sierra Léone anglais CEDEAO faible faible

31 Afrique du Sud anglais SADC moyen supérieur moyen

33 Soudan anglais COMESA moyen inférieur faible

34 Swaziland anglais SADC moyen inférieur faible

35 Tanzanie anglais COMESA faible faible

36 Togo français CEDEAO faible faible

37 Tunisie arabe UMA moyen supérieur élevé

38 Ouganda anglais COMESA faible faible

39 Zambie anglais SADC moyen inférieur moyen

40 Zimbabwe anglais SADC faible faible


88

• Bibliographie

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first Century. Tunis November 22-24, 2006.

Viner, J. (1950). "The Customs Union Issue. "New York: Carnegie Endowment for International Peace.


Version papier

COULIBALY, M. et TRAORÉ, O. Z. Perceptions populaires de l’intégration régionale en Afrique.

Document de travail n° 5. In : Les Cahiers de l’intégration. Ouagadougou : Réseau Think Tank (RTT)

-UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.) 2018/1, p. 72-88


COULIBALY, M. et TRAORÉ, O. Z. Perceptions populaires de l’intégration régionale en Afrique.

Document de travail n° 5 In : Les Cahiers de l’intégration. [en ligne]. Ouagadougou : Réseau Think

Tank (RTT) UEMOA (éd.) ; Commission de l’UEMOA (éd.), 2018/1, p. 72-88. Format PDF. Disponible

sur : <http://www.uemoa.int> (Consulté le JJ/MM/AAAA)

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