REVUE D’ANALYSE DES · ISSN : 1840 - 8222 Volume 2 – Numéro 1 – Novembre 2016 Vincent J.M....

REVUE D’ANALYSE DES POLITIQUES éCONOMIQUES ET

FINANCIèRES

Volume 2 - Numéro 1 - Novembre 2016

EquipE EDiTORiALE DE LA REvuE D’AnALysE DEs pOLiTiquEs EcOnOmiquEs ET FinAncièREs

Supervision Générale

Romuald WADAGNIN

Ministre de l’Economie et des Finances

Coordination

• Aristide MÉDENON, Directeur Général des Affaires Economiques

• Léopold VIDJENAGNI, Chef de la Cellule de Veille Economique

et Financière, PI

Equipe de gestion de la revue

• Responsable : Darius T. VEGBA, chargé d'études, Expert Sociologue

à la Cellule de Veille Economique et Financière ;

• Membre : Jacques ZINSOU, chargé d'études, Expert Microéconomiste

à la Cellule de Veille Economique et Financière.

Comité scientifique

• Jude EGGOH, Enseignant-Chercheur dans les Universités d’Angers,

France et d’Abomey-Calavi, Bénin ;

• Koomla Ulrich HOUNYO, Économiste, Enseignant-Chercheur à

l’Université d’Aarhus, Danemark ;

• Tchatoka Firmin DOKO, Enseignant-Chercheur à School of Economics,

University of Adelaide, Australie.

Personnel d’appui :

• Hortence GANLONON, Secrétaire de la Cellule de Veille Economique

et Financière.

Comité de relecture

• Davy SEBE, Ingénieur Statisticien Economiste, Stagiaire

• Thales KIKI, Ingénieur Statisticien Economiste, Stagiaire

• Bertin DOUDOU, Ingénieur d'application de la Statistique, Stagiaire

MILLENIUM PRESTIGE SarlRue 216 Missité - 03 BP 1320 Cotonou (Rép. du Bénin)

Tél.: (229) 21 32 73 68 - Mob.: (229) 98 21 21 21E-mail: [email protected]

Site Web: www.milleniumprestige.com

1

AVANT-PROPOS

Le Ministère de l’Economie et des Finances a le plaisir de mettre à votre disposition le volume 2 de la Revue d’Analyse des Politiques Economiques et Financières (RAPEF).

La RAPEF est une publication qui aborde chaque année des thématiques se rapportant à des domaines spécifiques de l’économie à travers des articles proposés par des chercheurs aussi bien nationaux qu’internationaux et des professionnels de l’administration publique et du secteur privé.

Les domaines couverts par la présente édition concernent (i) la croissance économique, (ii) l’intégration économique régionale, (iii) les finances publiques et la dette.

A travers la RAPEF, le Ministère de l’Economie et des Finances encourage fortement les associations entre chercheurs et fonctionnaires, notamment ceux de l’administration publique. Cette association permettra d’une part, de créer un pont entre le monde de la recherche et celui des professionnels de la gestion de l’économie et, d’autre part, sera un creuset d’échanges d’expériences et de compétences afin d’apporter des solutions aux problèmes de l’économie béninoise.

Pour garantir la qualité des articles, il est mis en place un comité d’évaluation composé de chercheurs avertis.

Les résultats des travaux sont capitalisés par le Ministère de l’Economie et des Finances pour une meilleure conduite de la politique économique et sont disponibles sur le site internet du ministère.

Le présent volume est donc l’aboutissement d’un long processus partant de la soumission des articles jusqu’à leur finalisation, en passant par les phases de pré-sélection et de sélection.

En espérant que ces travaux vous seront utiles dans l’amélioration de votre connaissance de l’économie béninoise, nous vous souhaitons une bonne lecture.

2

SOMMAIRE

PAGES

Article N° 1 : Modélisation du comportement du consommateur d’essence au Bénin............................................................................................3

Article N° 2 : Compétitivité et développement économique: Quels sont les goulots d'étranglement au Bénin?.............................................26

Article N° 3 : Estimation de la soutenabilité de la dette publique du bénin : une projection à l’horizon 2020 ..................................................80

Article N° 4 : Cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires dans les pays de l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine ............................102

3

Modélisation du comportement du consommateur d'essence au Bénin

Revue d’Analyse des Politiques Economiques et Financières, ISSN : 1840 - 8222 Volume 2 – Numéro 1 – Novembre 2016

Vincent J.M. KIKI,Aristide MEDENON,

Rodrigue Sèdjro C. DOSSOU-CADJA,,Ecole Nationale d’Economie Appliquée et de Management (ENEAM),

Université d’Abomey-Calavi (UAC), E-mail:[email protected]

Résumé : Le marché pétrolier béninois fait l’objet depuis les années 1980 d’un parallélisme de distribution des produits pétroliers qui se traduit par la coexistence et le fonctionnement simultané d’un marché officiel incarné par les stations d’essence et d’un marché parallèle caractérisé par les étalages d’essence aux abords des rues. En fonction de certains calculs de coût d’opportunité, le consommateur s’adresse à l’un ou l’autre des deux marchés pour s’y approvisionner. Cette étude analyse, à partir de l’estimation d’un modèle à régime, le seuil du différentiel de prix (prix formel-pr ix informel) qui détermine les deux comportements opposés du consommateur d’essence. Les résultats montrent que le consommateur d’essence n’est fidèle à la consommation de l’essence de contrebande que lorsque le prix informel est supérieur au prix formel de moins de quinze francs CFA (“15 francs CFA”) au sens strict.

Mots clés : parallélisme de distribution des produits pétroliers – modèle à seuil – prix formel – seuil du différentiel de prix Classification JEL :D12 ; K42 ; L11 ; C41 ; C15

Modelling of petrol consumer behavior in BeninAbstract : The Benin petroleum market is subject to parallel petroleum products distribution since the years 1980 area expressed by the coexistence and simultaneous functioning of an official market embodied by the oil stations and a parallel market embodied by oil stalls-place of sale round the corner. The petrol consumer according to some quick accounts of opportunity cost, apply to one or other of the two markets to stock up on. This paper analyzes from the estimation of a threshold model, the point of the differential price (formal price – informal price) which defines the two opposite’s behaviors of petrol consumer. The results show that the petrol consumer is faithful to the consumption of the smuggling petrol only when the informal price is higher than the formal price of less than fifteen CFA francs(“15 CFA francs”)in the strict sense.

Keywords : parallel petroleum products distribution – threshold model – formal price – point of the differential price Classification JEL :D12 ; K42 ; L11 ; C41 ; C15

4

Introduction

L’analyse du paysage socio-économique du Bénin révèle à l’instar de beaucoup d’autres pays en Afrique, une prédominance de l’économie informelle en termes d’emploi et de création de revenus (Ale, 2011).

Au Bénin, la volonté d’organiser le secteur informel afin qu’il contribue au Budget Général de l’Etat est manifeste et se traduit par des études et la mise en œuvre de programmes et politiques remarquables. Mais, force est de constater que le secteur informel, qui absorbe environ 95% des entreprises du pays, reste prédominant et occasionne d’importants manques à gagner pour l’Etat (CES, 2011). De 2006 à 2010, le secteur informel a contribué à hauteur de 67,7% en moyenne par an à la formation du PIB, mais il ne contribue que de 1% en moyenne par an aux recettes fiscales (CES, 2011).

En examinant la situation des relations commerciales du Bénin avec le reste du monde, les résultats d’une étude du LARES (1998) sur l’estimation des importations de produits nigérians au Bénin faisaient du Nigeria le premier partenaire commercial du pays au regard de l’importance des flux commerciaux officiels et informels en provenance de ce pays et du reste du monde.

L’un des principaux aboutissants des relations commerciales informelles entre le Nigeria et le Bénin est le trafic illicite des produits pétroliers. Selon le LARES (2005), ce sont les relations socio-culturelles très anciennes entre les deux pays qui ont favorisé la naissance de ce trafic.

Dès lors, le commerce de l’essence de contrebande est l’une des activités du secteur informel béninois les plus difficiles à appréhender, et ayant de lourds impacts sur l’économie nationale.

Cette activité retient de plus en plus l’attention au plus haut niveau des gouvernants qui jusque ici, sans succès, ont tenté de l’évacuer de la sphère économique. De nombreuses études dont les travaux du LARES en 2005 et en 2011, se sont intéressées à l’analyse de l’ampleur de cette activité.

Le présent article s’inscrit dans la problématique du secteur informel béninois du commerce de l’essence de contrebande dans le but d’apporter une valeur ajoutée aux efforts de recherches dans le domaine, surtout en ce qui concerne l’attitude du consommateur au regard des prix de l’essence d’un secteur à l’autre. A partir de quel différentiel de prix (prix à la station

5

– prix de l’essence de contrebande), le consommateur d’essence décide- t-il d’abandonner l’essence de rue pour s’approvisionner à la station? Une bonne réponse à cette question aux moyens d’outils scientifiques est susceptible d’impulser une avancée dans la recherche des pistes de sortie de crise du marché pétrolier béninois. C’est là un aspect marquant l’intérêt et l’originalité de la présente recherche.

C’est à partir du modèle à seuil endogène de Hansen (2000), que sera identifié le seuil de basculement de l’informel vers le formel des consommateurs de carburant de contrebande.

La suite de l’article est organisée de la façon suivante. La deuxième section présente une synthèse des différents travaux sur le commerce parallèle de l’essence. Cette section fournit également, les fondements théoriques de l’approche par seuil du différentiel de prix entre les marchés officiel et parallèle du comportement du consommateur d’essence. Dans la troisième section, il est présenté les données et les variables de l’étude. La quatrième section présente la spécification du modèle d’analyse et la méthodologie d’estimation. Les résultats de l’estimation sont présentés et analysés dans la cinquième section et la sixième section discute les principales conclusions qui se dégagent de l’étude.

Revue d’Analyse des Politiques Economiques et Financières, ISSN : 1840-8222 - Volume 2 – Numéro 1 – novembre 2016

6

1. Le marché parallèle de l’essence au Bénin dans la littérature

Il ressort des différentes études que le secteur informel du commerce de l’essence au Bénin est composé de plusieurs types d’acteurs. On peut citer les exportateurs nigérians, les importateurs béninois qui sont de hauts responsables de l’appareil politico administratif tant au Nigeria qu’au Bénin et positionnés tout au début de la chaîne de commercialisation. Il y a aussi les grossistes (intermédiaires et détaillants), les semi-grossistes ; les détaillants ; et les intermédiaires ou agents d’approvisionnement (les automobilistes, les motards, les piroguiers) (LARES, 2005).

On note également que le secteur de l’essence informel au Bénin est pourvoyeur d’emploi pour les sans-emplois notamment les femmes et les enfants (LARES, 2005 ; ONG-Action Sociale, 2006 ; Ale, 2011). Aussi, certaines études révèlent-elles que le secteur informel a un impact négatif sur :

• la fiscalité : selon le LARES (2005), le manque à gagner pour l’Etat en matière fiscale est d’environ 20 milliards de FCFA chaque année en moyenne. • l’émergence du secteur informel avec la forte concurrence qu’il fait aux compagnies pétrolières et ses prix1 très bas qui attirent l’essentiel des clients et provoquent la mévente dans les rangs des essenceries officielles. (LARES, 2005 ; Adjin et Gbenou, 2009) ;

Le FMI (2012) montre que les prix proposés par le secteur informel de l’essence au Bénin sont en lien direct avec ceux en vigueur sur le marché officiel nigérian de l’essence, qui sont relativement bas à cause des subventions de l’Etat nigérian pour le pétrole. La subvention nigériane favorise fortement les prix concurrentiels de l’essence de contrebande au Bénin. Cette situation donne aux importateurs frauduleux béninois, un avantage concurrentiel de prix sur le marché de l’essence au Bénin car, les entreprises formelles béninoises sont obligées de suivre la structure de « prix de vérité ».

Suite à la crise du marché de l’essence au Nigéria (baisse des subventions gouvernementales au prix de l’essence) en Janvier 2012,l’étude du Fonds Monétaire International (FMI, 2012) a analysé l’impact de ce choc extérieur sur l’économie béninoise. Il en ressort principalement que le choc de janvier 2012 a entrainé au Bénin une hausse de l’ordre de 3 points de pourcentage

1 En effet, les prix de l’essence de contrebande sont généralement bas par rapport aux prix proposés par les stations-services.

6J.M. Kiki, A. Medenon et R.S. Dossou-cadja: Modélisation du comportement du consommateur d’essence au Bénin

7

du niveau général des prix et une perte de croissance économique estimé à 0,6 point la croissance de l’économie béninoise.

En définitive, toutes ces études se sont intéressées à divers aspects du secteur informel de l’essence au Bénin. Néanmoins, Il convient de souligner que la question de détermination du seuil de différentiel à partir duquel le consommateur d’essence préfère s’approvisionner dans le secteur formel reste non encore abordée jusque-là et constitue à n’en point douter une originalité pertinente de la présente recherche.

Ainsi, tenant compte du commerce de l’essence au Bénin, la question de détermination du différentiel de prix entre le formel et l’informel à partir duquel le consommateur préfère s’approvisionner dans le secteur formel, revient à la détermination de l’élasticité de la demande informelle d’essence par rapport à la différence de prix entre les secteurs formel et informel. Pour le LARES (2005, p76), "le différentiel de prix entre le marché officiel et le marché parallèle de l’essence résulte des disparités de politiques économiques entre le Bénin et le Nigeria, et détermine les échanges informels d’hydrocarbures dans les deux pays". Entre août 2000 et septembre 2004, (exception faite de juillet 2003), le différentiel de prix au Bénin est compris entre 37 FCFA/L et 149 FCFA/L et a favorisé la croissance de la consommation de l’essence de contrebande sur la période, (LARES, 2005).

Cependant, la demande informelle d’essence représentée par la consommation informelle globale d’essence2 n’est pas seulement fonction du différentiel de prix. En effet la couverture du pays en stations-services est aussi très déterminante (ONG-Action Sociale, 2006 ; LARES, 2005, 2011 ; Adjin et Gbenou, 2009 ; Ahlou et Durand, 2012). Cette couverture est très faible et est répartit inégalement sur le territoire national. En 2011, alors que les départements de l’Atlantique, du Borgou et du Littoral viennent en tête avec respectivement 51, 46 et 44 stations et mini stations-service fonctionnelles, les départements de l’Ouémé et du plateau ferment la marche avec respectivement 9 stations et 1 station, (LARES et SONACOP, 2011). Ces chiffres rapportés aux résultats du RGPH 4 donnent environ 4 stations pour 100000 habitants dans l’Atacora et dans le Borgou, 6 stations pour 100000 habitants à Cotonou et 1 seule station pour tous les 624000 habitants du Plateau. Toutes choses égales par ailleurs, ces chiffres traduisent le temps que doit être obligé de perdre globalement le consommateur d’essence s’il décide de s’approvisionner dans une station-service au cas où il y aurait une pression sur la demande d’essence dans les stations. Cette situation réduit la demande formelle puisqu’il y a toujours un étalage de produits pétroliers informels à « côté».

2 Cette consommation est estimée par le Lares (2005) de 1998 à 2004


8

Ces relations pertinentes entre demande informelle de carburant et différentiel de prix d’une part et, demande informelle de carburant et taux de couverture des stations-service d’autre part, permettent de soupçonner l’existence d’une relation non linéaire entre ces différentes variables. En effet, on comprend que même si le différentiel de prix tourne en défaveur de l’essence de contrebande, le consommateur informel peut y être indifférent parce qu’il n’est pas prêt à perdre du temps dans une station-service. Ce faisant, il pourrait continuer à s’approvisionner dans le secteur informel où les achats se font rapidement.

Pour traiter la question de l’élasticité de la demande informelle par rapport au différentiel de prix, l’option faite est de recourir à une modélisation non linéaire. Cela justifie notre choix pour les modèles à effet de seuil, qui sont une catégorie de modèle non linéaire adapté à ces questions.

2. Données et Variables de l’étude

2.1. Les données

Plusieurs sources de documents ont été consultées. Il s’agit des travaux du Laboratoire d’Analyse Régionale et d’Expertise Sociale (LARES), de l’Institut National de la Statistique et de l’Analyse Economique (INSAE), de la Direction Générale des Affaires Economiques (DGAE), de la Direction du Commerce Intérieur (DGCI), de la Direction Générale du Transport Terrestre (DGTT), de la Mairie de Cotonou, de la Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO).

La recherche documentaire a été complétée par une étude des documents administratifs des compagnies pétrolières telles que : la SONACOP (Société Nationale de Commercialisation de Produits pétroliers au Bénin), ORYX et TOTAL.

La collecte de données a été complétée avec des entretiens avec des personnes ressources du LARES, de l’INSAE, de la DGTT, de la DGAE, du PNUD, de la DGCI, de la SONACOP, des compagnies pétrolières ORYX et TOTAL. D’autres entretiens ont eu lieu avec certains détaillants informels d’essence à Cotonou et à Porto-Novo, des gérants de station d’essence à Cotonou, et aussi quelques consommateurs d’essence.

De façon spécifique, les données de l’étude sont fortement inspirées des résultats des études du LARES de 2005 et de 20113 autour de la question du marché informel de l’essence au Bénin. Les résultats des éditions de 1992,

3 Pour 2011, le LARES était en coopération avec la SONACOP.


9

de 2002 et de 2013 du Recensement Général de la Population et de l’Habitat (RGPH2, 3 et 4) ont été aussi exploités.

Les données consacrées à l’analyse économétrique faite dans ce papier, initialement annuelles, couvrent la période de 1998 à 2012, ce qui fait 15 observations. Pour plus de pertinence du modèle économétrique, il a fallu procéder à une semestrialisation afin de disposer d’une trentaine d’observation. Cette semestrialisation a été réalisée à l’aide de l’algorithme de Goldstein et Kahn (1976)4. Quant aux données de stock, elles ont été semestrialisées par la méthode de glissement moyen semestriel entre deux années5. Ces différents traitements d’épuration des données sont bien entendu susceptibles d’introduire un biais dans les résultats. Cependant, toutes choses égales par ailleurs, les estimations ont une marge d’erreur acceptable pour la qualité de l’analyse faite dans cet article.

2.2. Les variables de l’étude

Les variables utilisées dans les estimations économétriques sont inspirées de la littérature. Elles concernent successivement :

• La marge brute par type d’acteurs MB : C’est la valeur ajoutée brute en FCFA (ou revenu brut) agrégée des détaillants et semi-grossistes du commerce de l’essence de contrebande. Elle est déterminée par le LARES (2005). Cette variable donne une idée du pouvo i r d ’achat par type d’acteur s du commerce de l’essence de contrebande.

La consommation de l’essence informelle (CONSEI) : C’est la quantité totale d’essence en litres desservie par le secteur informel au cours d’une année t. Cette variable a été obtenue par un traitement des estimations du LARES (2005) par rapport à la consommation globale d’essence, la consommation d’essence informelle, et la consommation officielle d’essence. Pour arriver à ses fins, le LARES (2005) a adopté une méthodologie qui s’appuie sur une démarche de type socioéconomique. Il s’agit notamment de l’exploitation de la documentation existante d’une part et sur un grand travail d’enquêtes de terrain d’autre part. Les enquêtes de terrain du LARES comportent deux volets : les discussions avec les différents acteurs de la filière et les observations de visu6, notamment dans les zones frontalières entre le Bénin et le Nigeria et certains principaux points de redistribution des produits pétroliers (grossistes, demi-grossistes et détaillants).4 Voir annexé 15 Annexe 2.6 Ou encore observations directs ont été possible grâce à un dispositif que le LARES a mis en place depuis plusieurs années pour appréhender les flux de marchandises entre le Bénin et le Nigeria, et a réalisé deux études en 1992 et en 1994, sur le commerce parallèle des hydrocarbures entre le bénin et le Nigeria (Lares, 2005)


10

Une actualisation de ces données a été faite par le LARES avec l’étude de 2011 réalisée en coopération avec la SONACOP. En effet, l’étude de 2011 s’inscrit dans la même logique méthodologique que celle de 2005 un peu comme pour actualiser les informations sorties en 2005. Ce faisant le vide de 2005 à 2010 n’a pas été totalement comblé par cette étude. Ce faisant, les données utilisées sont issues de la juxtaposition des études de 2005 et de 2011. Le vide de données de 2005 à 2010 ainsi que 2012 a été comblé par les différents entretiens et la recherche documentaire. Surtout à propos de l’estimation des consommations d’essence, les données du LARES (2005) pour la période de 2005 à 2012 ont été complétées.

La consommation de l’essence officielle (CONSEO) : C’est la quantité totale d’essence desservie par le secteur formel au cours d’une année t. Cette variable a été obtenue de la même façon que la variable CONSEI. Il est attendu que cette variable ait un effet négatif sur la consommation de l’essence de contrebande.

Le taux de couverture des stations-service (TCS) : Il renseigne sur la disponibilité de stations-service sur l’étendue du territoire national. Il est obtenu par le rapport entre le nombre de stations-service disponible à une année donnée sur l’effectif de la population7 la même année. Il est calculé pour 100.000 habitants et devrait agir négativement sur la consommation de l’essence de contrebande.

Le différentiel de prix (DIF) : Il s’agit du différentiel de prix entre le marché officiel et le marché informel de l’essence au Bénin (DIF), utilisé comme variable de transition. Pour réduire la variabilité de ce différentiel, il a été divisé par 100. La formule de calcul est la suivante :

DIF =(prix de vérité (formel)-prix informel)/100 (1)

• Les effectifs des voitures en circulation (VC) et des véhicules deux-roues à moteur en circulation (MC). Ces variables sont explicatives de la consommation d’essence dans le modèle. • L’effectif total des Acteurs (Eft) : C’est l’effectif agrégé des détaillants, des semi-grossistes et des grossistes dans le circuit de commercialisation de l’essence de contrebande au Bénin. Elle est estimée par le LARES (2005).

7 L’effectif de la population sur notre période d’étude (1998 à 2012) a été obtenu à l’INSAE à partir des RGPH2, 3 et 4. Une linéarisation des données de population de 1992, 2002 et 2013 a été faite avec DEMPROJ sous le logiciel Spectrum V.3.


11

3. Le Modèle

3.1. Aperçu théorique sur les modèles à seuil

Le modèle servant de base théorique à l’analyse faite dans ce papier est le modèle à seuil de de Hansen (2000).Le modèle à seuil de Hansen (2000) est un prolongement du modèle précurseur des modèles à seuil de Goldfeld et Quandt (1972, cité par Uctum, 2007). Le modèle précurseur des modèles à seuil de Goldfeld et Quandt (1972, 1973, cité par Uctum, 2007) et le modèle à seuil de Hansen (200) s’écrivent comme suit :

Yt= βit xit+ εit si αi-1<st<αt, i=1,……,k (2)

où yt la variable endogène, xit les variables exogènes, βit les coefficients à estimer, st est une variable de seuil et les αi sont des seuils inconnus tels que α0<α1 <⋯<αk (on pose par convention α0=-∞ et αk=+∞). Les εit sont des bruits blancs normaux. Dans le cas le plus simple st est une variable identifiable exogène inclue dans les xit, mais elle peut aussi prendre la forme d’une somme pondérée des variables exogènes xit où les pondérations sont des paramètres inconnus à estimer. Pour estimer ce modèle, les auteurs proposent de conditionner chaque régime i à un positionnement spécifique de st par rapport à l’ensemble des seuils ordonnés αj (j=1,…, k-1). A chacun des seuils est alors associée une fonction binaire dj (st) prenant la valeur zéro si st ≤αj et 1 sinon. Dans le cas primaire d’un unique seuil α, et où la variable de seuil st est l’une des variables exogènes, le modèle à estimer de Hansen (2000) s’écrit :

yt=βit xit+δn dj (st)+ εit avec dj (st)= (3)

δn étant le coefficient à estimer de la variable de seuil st.

Par ailleurs, d’autres types de modèles à seuil sont à distinguer :

• les modèles autorégressifs à transition brutale ou modèles TAR (threshold autoregressive) introduits par Tong et Lim (1980, cité par Guironnet, 2005) ; • les modèles SETAR 8 (« self-exciting threshold autoregressive ») qui sont le prolongement des modèles TAR ;

1 si st>α

0 si st≤α

8 On note aussi une transition brutale pour le passage d’un régime à un autre.


12

• les modèles à transition douce ou modèles STAR («smooth transition autoregressive ») proposés par Chang et Tong (1986, cité par Uctum, 2007).

L’ensemble de ces modèles remet en cause la non stationnarité d’un processus établi dans un cadre linéaire. Par exemple, un processus peut suivre une marche aléatoire dans une zone centrale mais à contrario un comportement stable dans les zones extrêmes (Guironnet, 2005). Ainsi il est considéré dans le cadre des modèles à seuil, qu’une relation peut être non linéaire sur la période globale mais linéaire par sous périodes (considérées comme les régimes qui sont déterminés par une variable de transition).

Les modèles TAR et SETAR supposent un passage brutal d’un régime à un autre c’est-à-dire que les individus n’ont pas eu le temps de se préparer à l’entrée dans le nouveau régime, tandis que les modèles STAR supposent un passage souple d’un régime à un autre (entrée progressive et douce dans chaque nouveau régime), (Guironnet, 2005). Dans ces modèles (TAR, SETAR et STAR), la variable de seuil (ou de transition entre les régimes) dépend des valeurs passées de la variable endogène (variable à expliquer) et les seuils sont déterminés de manière heuristique (Uctum, 2007). Ils sont une catégorie des modèles à seuil déterministe. Ces modèles ne sont donc pas adaptés à la présente étude car ici, la variable à seuil est connue et est exogène, il s’agit bien évidemment du différentiel de prix entre le formel et l’informel de l’essence au Bénin. C’est ce qui justifie ici, le choix du modèle de Hansen (2000).

3.2. SpécificationempiriquedumodèleLe modèle estimé se spécifie de la façon suivante :

La lettre L devant une variable traduit le logarithme népérien. CONSEI est la consommation de l’essence de contrebande, CONSEO est la consommation de l’essence sur le marché officiel, TCS est le taux de couverture des stations-service, VC et MC sont respectivement les effectifs de véhicules à deux roues (motos) et voitures en circulation. TCN est le taux de change de la monnaie nigériane par rapport au FCFA. La variable MBDS, représente la marge brute par litre d’un détail lant ou semi grossiste informel de l’essence (en francs CFA). Eʄt est l ’effect i f total des acteurs (détai l lants et semi-gross istes). Le paramètre γ est le seuil éventuel du différentiel de prix (DIF), autour duquel le consommateur d’essence bascule du régime de consommation informelle vers celui des stations-service. Le terme d’erreur εt est un bruit


13

blanc normal. La constante du modèle est C. La variable D0 est une variable indicatrice (variable Dummy) associé au seuil γ pour indiquer les changements de régime de consommation (à l’image du modèle précurseur de Goldfeld et Quand t). Les paramètres des coefficients à estimer sont les αi, i = 1,…,8. Ainsi, ces coefficients mesurent l’effet sur la consommation informelle d’essence, respectivement des variables explicatives selon que le différentiel de prix entre le formel et l’informel de l’essence au Bénin soit au-dessus ou en dessous du seuil déterminé.

L’équation (4) est une régression temporelle où les variables sont indexées par le temps. Elle indique deux régimes de la consommation informelle : un premier où les consommateurs d’essence s’approvisionnent beaucoup plus dans le secteur informel quel que soit le niveau du différentiel de prix (entre le marché off iciel et le marché informel de l ’essence au Bénin), et un deuxième où les consommateurs sont plutôt orientés beaucoup plus vers les stations d’essence à partir d’un différentiel de prix γ.

3.3. Méthodologie d’estimation •Déterminationduseuiletestimationdumodèleàseuil

La méthode d’estimation repose sur la méthodologie développée par Hansen (2000). Il s’agit d’une méthode de balayage suivant laquelle, l’équation de référence (4) est estimée pour différentes valeurs du seuil. En premier lieu, on estime le modèle par la méthode des moindres carrés ordinaires, pour plusieurs valeurs du seuil, ensuite, il faut choisir la valeur qui minimise la somme des carrés des résidus. •Testdelanonlinéaritéglobaledumodèleenlavaleurseuiloptimale

Après la détermination du seuil optimal et l’estimation du modèle à seuil (estimations des différents régimes), on teste sa "non linéarité" pour s’assurer qu’en la valeur seuil, la relation globale entre la variable endogène et les variables exogènes est effectivement non linéaire . On distingue deux grandes approches de test de spécification de la "non linéarité" dans le cas des modèles à seuil, (Zokoian, 1994). La première approche vise à tester la linéarité sans spécificacition précise de l’alternative. La deuxième approche concerne les tests de non linéarité développé par Tsay (1989) dans le cas des modèles autorégressifs à un seuil, et le test de linéarité de Saikkonen et Luukkonnen (1988) fondé sur une statistique du multiplicateur de Lagrange. L’hypothèse nulle H0 de ces deux tests est "la linéarité".


14

où b est le nombre d’observations utilisée pour initialiser les estimations récursives, N le nombre total d’observations. Les êi

2 sont les résidus standardisés du modèle du régime des m premières observations (les observations étant ordonnées), et ε̂i

2 les résidus standardisés du modèle donné par la régression des pertubations du modèle du régime des m premières observations sur la variable dépendante. Sous l’hypothèse nulle de la linéarité, la statistique (m) suit un Fisher à (m+1) et (N-b-2p-1) degrés de liberté. Suivant Tsay, on peut retenir b=(N/10)+p (Guironnet, 2005). On rejette H0 si la valeur calculée de (m) est inférieure à la valeur lue dans la table de Fisher.

Quant au test de linéarité de Saikkonen et Luukkonnen (1988), (Zokoian, 1994) propose à partir de la statistique des auteurs (autour du multiplicateur de Lagrange), trois statistiques de test fondé sur la vraissemblance, asymptotiquement équivalentes sous H0. Ces statistiques sont les suivantes :

õ

õ •Testdesignificativitéduseuildéterminé

De façon pratique, la significativité du seuil de la variable de transition définissant les régimes est directement liée avec la significativité du coefficient estimé de cette variable dans l’un au moins des régimes linéaires du modèle global non linéaire. Ainsi, la valeur seuil est d’autant plus significative que le niveau de confiance de l’acceptation de l’hypothèse de significativité du coefficient estimé de la variable de seuil est élevé. L’hypothèse nulle de « non significativité» de la valeur seuil est acceptée lorsque la p-value du coefficient estimé de la variable de transition est supérieure au risque d’erreur retenu.

Dans le cas du test de non linéarité de Tsay (1989), la statistique du test est :


15

4. Résultats des estimations et interprétationsLa figure 1 ci-dessous montre une forte corrélation négative entre les consommations officielle et informelle d’essence. Le coefficient de corrélation estimé est de -0,9. Ceci semble montrer une forte substituabilité entre l’essence vendu sur le marché officiel et celui vendu sur le marché informel.

Graphique 1: Evolution des consommations informelle et formelle d’essence au Bénin de 1998 à 2012 laissant et présomption de régimes de consommations d’essence

Les tests de stationnarité ont révélé que, à part les variables LMBDS et LTCN qui sont stationnaires à niveau et la variable LVC qui est intégrée d’ordre 2, toutes les autres variables du modèle sont intégrées d’ordre. Etant donné le nombre important de variables intégrées d’ordre 1, il a été réalisé le test de cointégration de Johansen (1991,1995) sur les variables intégrées de même ordre. Ce test a révélé qu’il n’y a aucune relation de cointégration entre les différentes variables. De même, le test de Farraret Glauber a montré qu’il n’y a pas de multicolinéarité entre les variables.

Le modèle linéaire estimé est invalidé par les tests. Le seuil optimal déterminé pour le différentiel de prix est de "-15FCFA ". Ce seuil est significatif et la dynamique du modèle global à seuil est bien non linéaire.


16

Régime 1DIF ≤ 15FCFA

Régime 2DIF > 15FCFA

Constante 18,636***(0,541)

18,789***(0,422)

DIF -0,011ns

(0,251)0,077***(1,329)

LCONSEO -0,430***(0,173)

-0,481***(0,155)

LEFT 0,371***(0,137)

0,102ns

(0,109)LMC -0,284ns

(0,421)0,306ns

(0,386)LVC -0,175*

(0,095)0,132*(0,071)

LMBDS 0,351***(0,102)

0,286***(0,074)

TCN -0,318***(0,102)

-0,294***(0,068)

TCS -0,069ns

(0,049)-0,069ns

(0,046)LCONSEIt-1 0,568***

(0,149)R2 0,925 0,969R2 ajusté 0,886 0,957

*, ** et *** désignent respectivement la significativité du coefficient estimé aux seuils de 10%, 5% et 1%. ns taduit que le coefficient estimé est non significatif. Les chiffres entre parenthèses représentent les écarts-types estimés. Source:Estimationsdesauteurs

Les modèles des deux régimes sont globalement significatifs au seuil d’erreur de 1% (Prob (F-statistic de Fisher) < 0,01 dans les deux cas). Le 1er régime (régime1) est celui où le différentiel de prix (prix formel-prix informel) est inférieur ou égal à "-15 FCFA" (régime en dessous du seuil). Dans ce régime, le prix du litre d’essence dans les stations d’essence (secteur formel) est inférieur au prix du litre d’essence dans le secteur informel d’au moins 15 francs CFA.

Dans le 2ème régime, Les R2 et R2 ajusté du modèle sont très proches de 1 (respectivement 0,97 et 0,96).

Ceci témoigne que le pouvoir explicatif des variables explicatives dans le régime 2 est très élevé. Les variables explicatives expliquent en général très bien la consommation informelle dans le régime 2 (au-dessus du seuil).


17

L’effectif total des acteurs, l’effectif des motos en circulation et le taux de couverture des stations d’essence sont les seules variables non significatives dans ce régime. Les signes des coefficients estimés sont conformes aux signes attendus dans le régime2.

Le coefficient de la valeur de la consommation informelle d’essence au semestre précédent est significatif au seuil de 1% (p-value = 0,0014) et positif. Aussi, remarque-t-on que toutes les autres variables explicatives sont significatives dans le modèle, sauf le différentiel de prix, les véhicules deux-roues à moteur (motos) en circulation et à la disponibilité des stations d’essence (TCS). Par ailleurs, les signes des coefficients estimés sont conformes aux signes attendus dans le régime1.

Les deux évolutions distinctes de la consommation d’essence informelle détectée par le modèle à seuil sont délimitées autour d’une valeur de "-15 francs CFA" pour le différentiel de prix entre les stations-services et le secteur informel de l’essence. Les deux processus distincts sont nommés respectivement « consommateurs abonnés aux stations-services »(régime1) et « consommateurs abonnés à l’essence de contrebande » (régime 2).

La première phase de l’évolution de la série originelle détectée est synonyme d’un abonnement des consommateurs aux stations-services à cause du différentiel de prix significativement en faveur du secteur formel (le prix de l’essence officielle est moindre que celui de contrebande d’au moins 15francs CFA). Tout le long de cette phase, la consommation de l’essence de contrebande est en nette infériorité par rapport à celle de l’essence officielle.

La deuxième phase quant à elle reflète une consommation de masse de l’essence de contrebande au détriment de celle du secteur formel. Cette phase est caractérisée par un différentiel de prix (prix formel-prix informel) qui excède la valeur de "-15 francs CFA".

La non significativité de la disponibilité des stations-services (TCS) dans les deux régimes révèle que cette variable semble ne pas déterminer significativement le comportement du consommateur d’essence. Même s’il y a peu de stations-services, et que le consommateur sent une marge significative sur le litre pour un achat dans le formel, il est toujours prêt, à parcourir la distance nécessaire à la recherche d’une station-service. Ceci signifie que le consommateur est toujours attiré vers les stations dès qu’il y a une marge suffisante qu’il y gagne en matière de prix. Il faut tout de même reconnaitre qu’il faudrait quand-même qu’il puisse trouver la station où s’approvisionner, même si ce facteur ne déterminait pas son choix à priori. Dans l’autre cas où c’est le secteur informel qui lui procure la marge bénéfique de prix, sa décision de consommer uniquement l’essence de contrebande est prise indépendamment du nombre de stations existant. Ceci pourrait justifier dans une certaine mesure la non significativité de la


18

disponibilité des stations-services étant entendu que les étalages d’essence prolifèrent çà et là dans presque tous les coins de rue du pays.

Quant à la non significativité de l’effectif des motos en circulation dans les deux régimes, elle parait peut-être paradoxale. En effet, logiquement, la consommation d’essence devrait dépendre de l’effectif des motos en circulation. Une étude particulière à ce sujet pourrait permettre de mieux comprendre ce résultat. Toutefois, cela pourrait se justifier par le fait que la consommation d’essence informelle des motos est minime par rapport à celle des voitures. En effet, l’effectif des voitures l’emporte largement sur celle des motos.

Régime1:«versuneconsommationdemassedel’essenceproposéeparlesstations-services»

Ce régime est caractérisé essentiellement par un prix de litre d’essence dans les stations d’essence inférieur à celui du secteur informel d’au moins 15 francs CFA. Le différentiel de prix significativement en faveur du secteur formel est rendu possible par : soit une diminution des subventions au prix de l’essence au Nigeria (cas de Janvier 2012), soit une hausse du taux de change du naira par rapport au francs CFA, ou soit par les deux effets combinés.

Au fur et à mesure que le niveau d’infériorité du prix de l’essence du secteur formel par rapport au secteur informel augmente, de nouveaux consommateurs informels s’abonnent aux stations-services.

Dans cette situation, les nouveaux véhicules qui entrent en circulation s’orientent vers les stations-services. Ils stimulent donc une augmentation de la consommation de l’essence officielle au détriment de l’essence informelle.

Toutes choses égales par ailleurs, une augmentation de 10% de la consommation officielle d’essence entraine une diminution de 4,3% de la consommation d’essence de contrebande10. Par ailleurs, une hausse de la consommation d’essence sur le marché informel de 10% se traduit par une hausse de la consommation de ce produit de 5,6% la période suivante. En fait, les commerçants informels dans ce régime effectuent des ajustements dans leurs stratégies de vente au regard des tendances du marché.

Grâce aux effets combinés du taux de change du naira (en dépréciation) par rapport au francs CFA et des subventions de l’Etat nigérian aux prix de l’essence, les commerçants informels d’essence au Bénin arrivent à conquérir une bonne partie de leurs clients. C’est pourquoi, toutes choses égales par ailleurs, toute diminution de 10% du taux de change du naira entraine une hausse de 3,18% des ventes informelles d’essence au Bénin. En effet, la baisse

10 Ces chiffres sont issus de la conversion logarithmique de l’équation (1), la consommation officielle d’essence étant significative dans le modèle au seuil de 1%.


19

du taux de change du naira par rapport au CFA s’interprète comme une diminution des prix à l’exportation des produits nigérians vers les pays ayant pour monnaie le franc "CFA" (comme le Bénin). Cette situation augmente donc le pouvoir d’importation (d’achat) des acteurs informels de l’essence de contrebande du Bénin (le Nigeria étant leur source d’approvisionnement). De plus, le prix de l’essence au Nigeria est subventionné. Cette subvention de l’essence au Nigéria est l’élément clé qui permet aux acteurs du secteur informel de maintenir une marge par rapport au secteur formel. Ainsi, une hausse de la marge des acteurs du secteur informel de 10% se traduit par une hausse de la consommation d’essence sur le marché de 3,51%. Cette situation se comprend bien puisque la hausse de la marge de ces acteurs est le reflet de conditions de marché à leur faveur par rapport au secteur formel.

Régime2:«versuneconsommationdemassedel’essencedecontrebande»

Dans ce régime, la grande majorité des consommateurs d’essence s’approvisionnent dans le secteur informel (positivité des coefficients des motos et voitures en circulation). Dans la pratique, au fur et à mesure que le différentiel de prix augmente en faveur du secteur informel, de nouveaux consommateurs s’abonnent à l’essence de contrebande (significativité positive du différentiel de prix). Selon les estimations du modèle, lorsque le différentiel de prix de l’essence entre les stations-services et le secteur informel dépasse le seuil de "-15francs CFA", une augmentation de 1 point de ce différentiel de prix stimule une hausse de 0,08% de la consommation de l’essence de contrebande.

Une augmentation de 10% respectivement du nombre de véhicules deux-roues à moteur et des voitures en circulation entraine respectivement une hausse de 3,06% et 1,32% du niveau de la consommation d’essence de contrebande.

Toutefois, dans ce second régime, une variation du taux de change du Naïra a un effet moindre sur la variation correspondante de la consommation informelle d’essence comparativement au régime1. Cela s’explique par le fait que dans le second régime, les consommateurs d’essence à fortiori sont dans l’informel. On note aussi que, dans le second régime, toute diminution de la consommation de l’essence officielle accélère plus rapidement la consommation de l’essence de contrebande (comparativement au régime1). En effet, la baisse de 10% de la consommation officielle d’essence entraine une hausse de 4,81% de l’essence de contrebande dans le second régime contre 4,3% dans le régime1.

Enfin, on note aussi que pour le second régime, les détaillants de l’essence de contrebande améliorent leurs marges brutes de 10%, pour une augmentation de 2,86% du niveau de leurs ventes par litre.


20

Les données utilisées dans cet article sont semestrielles et portent sur la période de 1998 à 2012. L’objectif de cette recherche est de mettre en évidence le seuil critique du différentiel de prix (prix d’essence officielle – prix d’essence de contrebande) autour duquel gravitent les deux régimes du comportement du consommateur d’essence. Estimé à -15 FCFA, ce seuil révèle clairement qu’à prix égal dans les deux secteurs, le consommateur est tourné vers l’informel et ne s’en détourne que lorsque le prix est plus élevé dans l’informel d’au moins 15 FCFA.

Ce résultat est particulièrement édifiant en ce sens qu’il prouve qu’il est possible d’agir sur certaines variables déterministes des prix officiels de l’essence pour provoquer des comportements libres du consommateur et qui soient favorables à l’abandon progressif de ce commerce illicite par de nombreux acteurs de ce secteur (comme les subventions de l’Etat). Il faudrait donc pour l’instant penser une politique à la fois d’assainissement de ce commerce informel plutôt qu’une politique de lutte pour son éradication. Il ne serait non impertinent d’envisager une redynamisation des activités des stations-services à commencer par leur multiplication et une bonne répartition sur toute l’étendue du territoire national.

Conclusion


21

Adjin, P., et Gbénou, F.,(2009). Concurrence entre les compagnies pétrolières et la rue : analyses et perspectives. Mémoire de fin de formation, FASEG/ UAC. 55p.

Ale, A., (2011). Economie Informelle et Emploi au Bénin : Cadre et Pratiques de l’Economie Informelle dans 03 secteurs d’activités à Cotonou. Coopération Union Européenne/ BIT. Programme Commerce et Emploi du BIT. 59p.

Bourbonnais, R. (2006). Logiciel Eviews. Université de Paris-Dauphine (janvier 2006). 25p.

CAE, (2010). Transport urbain moto au Bénin : analyse et politique. Rapport d’Enquête. Présidence de la République du Bénin. 62p.

CES, (2011). Le secteur informel au Bénin : problématique et perspectives de contribution à l’économie nationale. Rapport d’auto-saisine adopté par la Plénière en séance du 25 juillet 2011. 25p.

Doutetien, H. (2012). Commerce informel de l’essence frelatée : et si nous osions formaliser le « kpayo » ? Hebdomadaire catholique, la Croix-Rouge du Bénin (17 Août 2012)

Durand, E., et Ahlou, W. (2012). Analyse du marché informel du carburant à Cotonou : Structure Comportement Performance. Mémoire de fin de formation FASEG 2012. 78p.

FMI, (2012). Bénin : Impact des deux chocs extérieurs. 15p.

Guironnet, J.-P. (2005). Analyse cliométrique des cycles de croissance de l’éducation en France (1815-2003) : Vers un modèle à seuil autorégressif. Document de travail LAMETA (mai 2005). Version révisée (juillet 2005). 14p.

Hansen, B. E. (2000).Sample splitting and threshold estimation. Econometrica, Vol. 68, No. 3 (May, 2000), pp. 575-603.

LARES (1998). Estimation des importations de produits nigérians au Bénin, LARES-MCAC,1998, 95p.

LARES (2005). Le trafic illicite des produits pétroliers entre le Bénin et le Nigeria : vice ou vertu pour l’économie béninoise. Série des échanges régionaux.

Références bibliographiques


22

Septembre 2005. 137p.LARES, et SONACOP. (2011). Etude du marché des produits pétroliers au Bénin, juillet 2011. 93p.

Lecaillon, J., et Pondaven, C. (1988). Analyse micro-économique, Nouv. éd. Rev. Et augm, Ed. Cujas, Paris, 1998. pp. 22-53

ONG-AS (2006). Commerce de l’essence frelatée : conséquences socio-économiques et stratégies de récupération des enfants et des jeunes dans la commune de Porto-Novo, rapport d’enquête (Mars 2006), 49 p.

Saikkonen, P., et Luukkonnen, R. (1988).Lagrange Multiplier Tests for Testing Non Linearities in Time-Series Models. Scandinavian Journal of Statistics, 15. pp. 55-68.

Tsay, R.S. (1989). Testing and modelling threshold autoregressive processes. Journal of the American Statistical Association, 84 (405). pp 231-240.

Uctum, R. (2007). Econométrie des modèles à changement de régimes : un essai de synthèse. Article de la revue l’Actualité économique, vol. 83, n°4, 2007. pp. 447-482.

Zokoian, J.-M. (1994). Modèles autorégressifs à seuils multiples. Annales d’Economie et de Statistique – N°36 - 1994. pp. 24-44.


23

Annexe 1: Méthode de trimestrialisation de données de Goldstein et Kahn (1976) et méthode du glissement moyen semestriel• Méthode de trimestrialisation de données de Goldstein et Kahn (1976)

Considérons xt-1, xt, xt+1 trois observations annuelles successives de la variable X. si la fonction quadratique qui passe par ces trois points (cf. THEOREME D’EUCLIDE) est telle que :

ANNExES


24

Annexe 2 : Méthode du glissement moyen semestriel

Considérons xt-1, xt, deux observations annuelles successives de la variable X. Si la variable X exprime un stock, et que ses observations des deux semestres sont inconnues, on les détermine de la façon suivante. La valeur Xt de X en t représente la valeur de X au deuxième semestre de l’année t. La valeur de Xt au 1er semestre de l’année t, se calcule de la manière suivante : ((Xt-Xt-1)/2) + Xt-1 où (Xt-Xt-1)/2 représente l’évolution de X en glissement moyen semestriel entre t-1 et t. Cette statistique est très utilisée pour les estimations en statistique de transport.


25

Annexe 3 : Matrice de corrélations entre les variables

Annexe 4 : Test de multicolinéarité •TestdeFarrarandGlauber

Le test de Farrar and Glauber est le test le plus souvent utilisé pour détecter la multicolinéarité entre les variables d’une régression linéaire. L’hypothèse nulle est "la non multicolinéarité entre les variables". Pour l’effectuer sous le logiciel Eviews 5.0 est, on crée la matrice carrée de corrélation entre les variables explicatives (nommée "corr".). Ensuite, on exécute le programme suivant11 :

Encadré A1 : Programme du test de multicolinéarité de Farrar and Glauber sous Eviews 5.0

RDIF LCONSEI LCONSEO LEFT LMC LVC MBDS TCN TCSRDIF 1,00

LCONSEI 0,64 1,00

LCONSEO -0,52 -0,85 1,00

LEFT 0,64 0,99 -0,84 1,00

LMC 0,57 0,76 -0,44 0,77 1,00

LVC 0,63 0,88 -0,60 0,89 0,97 1,00

MBDS 0,68 0,65 -0,33 0,64 0,71 0,73 1,00

TCN -0,58 -0,91 0,70 -0,93 -0,77 -0,88 -0,60 1,00

TCS -0,48 -0,83 0,93 -0,84 -0,40 -0,57 -0,32 0,77 1,00

scalar dt = @det(corr)scalar chie = -(@regobs-1-(2*@ncoef+5)/6)*log(dt) scalar ndf = 0.5*@ncoef*(@ncoef-1)if @chisq(chie,ndf) < 0.05 then scalar test2 = 0else scalar test2 = 1endif

Source:NostraitementsdansEviews5.0àpartirdesdonnéesduLARES,delaDGCI,delaDGTT,del’INSAE,delaBCEAOetdelaDGAE.

Source:Bourbonnais(2006).On rejette l’hypothèse nulle de "non multicolinéarité entre les variables" lorsque le résultat du test est : "scalar test = 1", et on l’accepte si "scalar test = 0".

11 L’estimation linéaire étant préalablement faite.


26

Compétitivité et développement économique: Quels sont les goulots d'étranglement au Bénin?

Auteur : Blaise Gnimassoun BETA, Université de Lorraine et EconomiX,

Université Paris Ouest – Nanterre La Défense. E-mail: [email protected]

Résumé Dans un contexte mondial marqué par de profondes mutations technolo-gique et économique, la problématique de la compétitivité occupe une place prépondérante dans les choix de politique économique pour relever les défis d’une croissance économique soutenue et inclusive. Cette étude s’attèle à cette question et vise à identifier les obstacles à la compétitivité et au développement économique au Bénin. A cette fin, elle s’appuie d’abord sur une analyse économétrique pour examiner le lien empirique entre la compétitivité et le développement économique. Les résultats montrent que les différences de niveau de développement entre les pays s’expliquent significativement par leurs différences de compétitivité. Partant de cette démonstration, l’article analyse ensuite les goulots d’étranglement dans les différents piliers fondateurs de la compétitivité globale de l’économie béni-noise. Alors que plusieurs piliers sont identifiés en raison de leur fragilité, celui des infrastructures est l’un des plus préoccupants pour la compétitivité au Bénin.

Mots clés: Analyses macroéconomiques du développement économique, Productivité agrégée, Modèle en coupe transversale.

Classification JEL : O11, O47, C21.

Competitiveness and Economic Development: What are the bottlenecks in Benin?

ABSTRACT In a global context marked by profound economic and technological mutations, the issue of competitiveness takes a prominent place in economic policy choices to meet the challenges of sustained and inclusive economic growth. This study is devoted to this issue and aims to identify barriers to competitiveness and economic development in Benin. To this end, it relies primarily on econometric analysis to examine the empirical link between competitiveness and economic development. The results show


27

that differences in levels of development among countries are significantly explained by the differences in competitiveness. Proceeding from this demonstration, the paper then analyzes the bottlenecks in the various founding pillars of the global competitiveness of the Beninese economy. While several pillars are identified because of their fragility, that of infrastructures is one of the most concern for competitiveness in Benin.

Keywords: Macroeconomic Analyses of Economic Development; Aggregate Productivity; Cross-Sectional Models.

Classification JEL: O11, O47, C21.

28

Introduction

Le Bénin est un pays à fort potentiel de développement économique en raison notamment de sa taille, de ses ressources humaines, de son positionnement géographique et de sa situation politique. En effet, le pays figure parmi les plus petits pays du monde avec une population totale de 10,3 millions d’habitants en 2013 pour une superficie de 112622 km². Comme toute petite économie, cette taille lui confère, toutes choses égales par ailleurs, une marge de croissance économique plus rapide et soutenue. Sa population active qui représente 54% de la population totale est un principal atout pour l’activité économique même s’il constitue également un défi pour l’emploi. La proximité avec le géant Nigeria et le vaste Niger ainsi que la situation de non-enclavement offrent incontestablement au Bénin une place enviable en termes d’avantage comparatif. Par ailleurs, à l’instar du discours du Président français François Hollande le 2 juillet 2015 à Cotonou, le Bénin est un pays souvent cité en exemple en Afrique en général et en Afrique de l’Ouest en particulier, pour sa stabilité politique et sa démocratie.

Malgré ces facteurs positifs parfois immuables, le Bénin peine à s’inscrire sur un sentier d’activité et de développement économique soutenus. Le niveau de revenu réel par tête en 2013 était de 583 dollars contre 393 dollars en 1960, soit une progression de 48,3% en plus d’un demi-siècle. Cette performance est relativement comparable à cel le de la moyenne de l’Afr ique Sub-saharienne hors Afrique du Sud qui est de 47,6% entre 1970 et 2013 mais plus faible que celle de l’Afrique de l’Ouest qui s’élève à 70,9% entre 19701 et 2013. D’autres pays en développement relativement comparables au Bénin comme le Botswana, le Lesotho et le Sri Lanka ont connu une progression beaucoup plus rapide. En effet, le niveau de revenu réel par tête au Botswana est passé de 380 dollars en 1960 à 7027 dollars en 2013, celui du Lesotho de 197 dollars en 1960 à 974 dollars en 2013 et celui du Sri Lanka de 337 dollars en 1960 à 2004 dollars en 2013. Dans son rapport annuel 2013-2014 sur la compétitivité globale dans le monde, le World Economic Forum (WEF ou Forum Economique Mondial (FEM)en français) classe le Bénin à la 130ème place sur 148 pays étudiés. Si ces statistiques dépeignent inéluctablement une situation économique et sociale peu reluisante pour le Bénin, elles concèdent par ailleurs l’existence de marges de manœuvres considérables pour placer l’économie sur un sentier d’activité forte et

1 Les données par région remontent seulement à 1970.

29

soutenue. Pour ce faire, la problématique de la compétitivité de l’économie doit être au centre des préoccupations de politique économique du pays dans un monde en profonde mutation technologique et économique.

La compétitivité2 et le développement économique sont deux problématiques économiques intimement liées l’une à l’autre par définition (Hall et Jones, 1996). Même si le sens de la relation de causalité entre ces deux indicateurs macroéconomiques fait parfois l’objet de vives discussions parmi les économistes, le développement économique est subordonné à l’amélioration de la compétitivité, qui est indispensable pour une croissance économique durable et inclusive. Ce positionnement est le plus courant dans la littérature empirique et semble plus intuitive dans la mesure où les pouvoirs publics, de par leur choix de politique, peuvent influer sur la compétitivité globale de l’économie et par conséquent sur la croissance et le développement économique. Cependant, cette relation de cause à effet ne peut réellement s’opérer que si elle s’inscrit dans la durée au travers d’un ensemble de réformes structurelles s’appuyant sur les facteurs de blocage de la compétitivité globale de l’économie.

Cette étude dont la réalisation s’appuie sur les différents rapports du WEF sur la compétitivité globale dans le monde, a pour ambition de « mettre à nu » les facteurs de blocage de la compétitivité globale de l’économie béninoise en vue de permettre aux autorités gouvernementales du Bénin de mettre en place les réformes nécessaires, à exécution plus ou moins étalée dans la durée, visant à lever ces goulots d’étranglement. En effet, l’un des principaux avantages des rapports du WEF, est qu’ils sont fondés sur des enquêtes d’opinion favorisant par là-même la disponibilité de données précises et la formulation de mesures concrètes. Au travers d’une comparaison internationale, ils permettent d’examiner les différences de compétitivité entre les pays et d’identifier les réels blocages par pilier dans les différents pays.

Pour asseoir la légitimité de notre étude en termes de recommandations de politique économique, il semble important dans un premier temps de procéder à la démonstration que les différences de développement et de croissance économique entre les nations s’expliquent significativement par leurs différences de compétitivité. Dès lors, la question sera désormais celle de l’identification des facteurs de blocage en vue d’améliorer de façon d u r a b l e l a c o m p é t i t i v i t é g l o b a l e d e l ’ é c o n o m i e b é n i n o i s e . Cette démonstration s’appuie sur des techniques quantitatives simples et très connues des économistes et parfois même des non-spécialistes

2 La compétitivité est définie ici comme étant l'ensemble des institutions, politiques et facteurs qui déterminent le niveau de productivité d'un pays (voir Rapport sur la compétitivité de l’Afrique, 2015).


30

passionnés de l’économie. Elle a ainsi l’avantage de procurer à l’étude des fondements solides tout en étant accessible aux profanes dans le domaine des techniques quantitatives.

La suite de l’étude est organisée en quatre sections. La deuxième section examine le lien empirique entre la compétitivité et le développement économique au t ravers d’un exerc ice économétr ique s imple. Plus précisément, elle cherche à savoir si les différences de niveau ou de croissance de revenu réel par tête entre les pays sont causées par leurs différences de compétitivité. Elle s’appuie non seulement sur l’indice de compétitivité globale, mais aussi sur la douzaine d’indices spécifiques de compétitivité qui forment les piliers de la compétitivité globale de l’économie selon le WEF. Une fois le lien entre compétitivité et développement économique établi, la section 3 propose une analyse comparative sur l’évolution temporelle et spatiale des niveaux de développement économique. Elle se pose également la question des pays de référence (pays exemplaires) pour le Bénin en matière de développement économique. La section 4 de l’étude s’appuie sur les écarts constatés entre le Bénin, les pays de référence et la sous-région ouest africaine sur le « chemin » de la compétitivité et identifie les facteurs de blocage de la compétitivité globale de l’économie béninoise. Enfin, la section 5 conclut le document.

1. Les différences de compétitivité entre les pays expliquent-elles réellement leurs différences de développement économique ?A cette question, les différents rapports du World Economic Forum répondent par l’affirmatif. Dans ces rapports, l’indice de compétitivité globale est utilisé pour évaluer le niveau de productivité de l'économie et par conséquent son potentiel de croissance à long terme. La compétitivité ainsi définie, est intimement liée à la théorie de la croissance endogène. Selon cette théorie, plusieurs facteurs jouent un rôle crucial dans la croissance de la productivité à long terme tels que le capital humain (Lucas, 1998), l’innovation (Romer, 1990; Aghion et Howitt, 1992), les infrastructures (Barro, 1990), les institutions (Romer, 1986), la concurrence et l'ouverture (Grosmman et Helpman, 1991). Le WEF s’appuie sur plusieurs de ces déterminants pour construire les piliers de la compétitivité globale de l’économie. Ainsi, on s’attend à ce qu’une amélioration de la compétitivité entraîne une accélération de la croissance et du développement économique. Dans une analyse empirique, Schwab et Sala-i-Martin (2015) montrent bien que l’indice de compétitivité globale est une bonne estimation du niveau de la productivité de l’économie. Hall et Jones (1996) montrent quant à eux que près de 89% de la variation

Blaise Gnimassoun : Compétitivité et développement économique : Quels sont les goulots d'étranglement au Bénin?

31

du PIB par habitant est due à la variation du niveau de la productivité. Cette section tente de vérifier l’existence d’une telle relation pour un ensemble de pays développés et en développement.

1.1. Stratégie empirique

Pour examiner le lien entre le développement économique et la compétitivité, nous nous appuyons sur un modèle linéaire simple dans le cadre d’une analyse en coupe transversale. Autrement dit, nous considérons un échantillon de pays pour lequel nous étudions ce lien pour une période donnée du temps. Deux raisons fondamentales justifient ce choix : i) d’abord cette méthodologie répond précisément à la question posée et ii) ensuite parce qu’il n’existe pas suffisamment de données historiques sur la compétitivité sur le plan macroéconomique pour mener une étude sérieuse à l’échelle d’un pays dans le cadre d’une analyse en séries temporelles. Nous proposons ensuite deux modèles économétriques pour affiner la réponse à la question objet de cette section. Le premier modèle est un modèle bi-varié qui examine directement le lien entre le niveau de développement et la compétitivité. Ce modèle permet de savoir si les pays ayant une plus forte compétitivité ont un niveau de développement plus élevé. Le deuxième modèle a pour but d’approfondir l’analyse et cherche à examiner la validité de cette relation dans le cadre d’un modèle de croissance. En d’autres termes, ce deuxième modèle cherche à vérifier si les pays qui ont une compétitivité plus élevée ont aussi une croissance plus forte de leur développement économique. Ce dernier modèle introduit un minimum de dynamique dans la relation étudiée. Les modèles (1) et (2) sont présentés ci-dessous :

ln(Devi) = α + β.Compi + εi (1)

Croisdevi = δ + φ.ln(Dev0i) + π.Compi + υi (2)

où ln(Devi) désigne le logarithme du niveau de développement économique du pays i et Compi l’indice de compétitivité du pays i. α et β sont les paramètres à estimer, respectivement la constante et la mesure du lien entre la compétitivité et le niveau de développement économique. Dans le modèle (2), représente le taux de croissance du niveau de développement économique du pays i, ln(Dev0i) est le logarithme du niveau de développement initial qui permet de capter les phénomènes de convergence économique. Comme dans le modèle 1, δ et π sont les paramètres à estimer, respectivement la constante et la mesure de la relation entre la croissance du niveau de développement et l’indice de compétitivité. Le paramètre φ mesure l’élasticité associée au rattrapage économique tandis que εi et υi sont les termes d’erreur respectivement pour


32

les modèles (1) et (2).Comme le montre les différentes équations, nous privilégions une relation bivariée en raison notamment du caractère très global de la compétitivité. L’introduction d’autres variables explicatives du niveau de développement économique pourrait générer des biais d’estimation dans la mesure où le risque d’une forte corrélation avec l’indice de compétitivité globale est palpable. Par ailleurs, comme nous le soulignons dans l’introduction, les spécifications concurrentes n’échappent pas totalement à un biais d’endogenéité bien connu des économistes. En effet, on pourrait imaginer que les pays qui ont un niveau de développement économique plus important ont aussi les moyens d’améliorer significativement leur niveau de compétitivité. Ce problème est connu sous le nom de biais de causalité inverse ou de simultanéité ou encore d’endogénéité. Il est traité plus en détail dans l’analyse de robustesse des résultats.

Une fois le lien entre développement économique et compétitivité étudié, nous poussons un peu plus loin l’analyse en étudiant désormais la relation entre le développent économique et les différents fondamentaux ou piliers de la compétitivité globale. Les piliers identifiés par le WEF sont au nombre de douze (12) à savoir la qualité des institutions, l’environnement macroéconomique, les infrastructures, la santé et l’éducation primaire, l’enseignement supérieur et la formation, l’efficacité du marché des biens, l’efficacité du marché du travail, le développement des marchés financiers, l’absorption technologique, la taille de marché, la sophistication des affaires et l’innovation. Ce développement a pour intérêt de désagréger l’effet de l’indice global et d’appréhender le rôle spécifique de chaque pilier impliqué dans la construction de l’indice de compétitivité globale.

1.2. Données et statistiques descriptives

L’échantillon constitué dans le cadre de cette étude est composé de 107 pays3, développés et en développement confondus. Les données mobilisées sont issues des bases de données de la Banque mondiale et du WEF.

En ce qui concerne la compétitivité globale de l’économie et ses piliers, nous utilisons les indices construits par le WEF dont l’historique remonte seulement à l’édition 2005-2006 (2006-2007 pour le Bénin). L’indice de compétitivité globale varie de 1 (mauvais) à 7 (bon). Le niveau de développement économique comme dans la plupart des études empiriques est approximé ici par le PIB réel par tête base 2005, fourni par la Banque mondiale. Les données initialement collectées vont de 2006-2007 à 2012-2013 pour

3 Les pays ont été choisis en fonction de la disponibilité des données.


33

l’indice de compétitivité globale et ses différents piliers. Pour éviter des effets périodiques très importants comme l’impact de la crise financière de 2007, nous ne pr iv i légions pas une année ou une édit ion part icul ière. Nous considérons plutôt la moyenne des indices sur toute cette période. Le PIB réel par tête ainsi que sa croissance sont aussi considérés en moyenne sur la période 2007-2013. Les statistiques descriptives sont présentées dans l’annexe 1 du document. Le graphique 1 ci-dessous montre le lien entre l’indice de compétitivité globale et le niveau de revenu par tête.

Comme on peut l’observer sans ambigüité, il existe une relation positive très nette entre ces deux variables ; ce qui présage des résultats économétriques à venir. On aperçoit clairement que les pays qui font moins d’effort en termes de compétitivité comme le Burundi (BDI) et le Mozambique (MOZ) sont ceux qui ont un faible niveau de revenu réel par habitant.

Graphique 1 : Relation entre développement économique et compétitivité

Pour tenir compte des différences de niveau de développement entre les pays, deux sous-échantillons ont été constitués : celui des pays à haut revenu, composé majoritairement de pays industrialisés et celui des pays en développement dans lequel figure le Bénin et qui regroupe les pays à faible revenu et les pays à revenu intermédiaire. Ce découpage a pour intérêt de vérifier la validé de la relation étudiée pour des groupes de pays relativement homogènes, donc comparables.

1.3. Résultats empiriques

La mise en œuvre de la procédure des moindres carrés ordinaire (MCO) pour l’équation 1 permet d’obtenir les résultats présentés dans le tableau


34

ln(Devi)VARIABLES Echant. total Développement Haut revenu

Compi 2,136*** 1,774*** 0,943***(0,0870) (0,199) (0,134)

Constante -0,641* 0,523 5,567***(0,382) (0,754) (0,692)

Observations 107 67 40R-carré 0,792 0,548 0,541

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses.***Coefficient significatif à 1 % ; ** Coefficient significatif à 5 % ; * Coefficient significatif à 10 %.

1. Ces résultats confirment l’intuition globale du graphique 1 et montrent qu’il existe une relation positive nette entre le niveau de développement économique et la compétitivité globale de l’économie. En distinguant les pays à haut revenu et les pays en développement, on s’aperçoit que cette relation est plus importante pour les pays en développement. En effet, une amélioration de l’indice de compétitivité globale de l’économie de 1 point est associée à une augmentation du niveau de revenu réel par tête de 1,8 point pour les pays en développement contre 0,9 point pour les pays à haut revenu, soit deux fois moins que pour les premiers. Ces résultats sont très intéressants dans la mesure où ils montrent que les marges de manœuvres sont beaucoup plus importantes pour améliorer le niveau de vie dans les pays en développement, même si elles ne sont pas négligeables dans les pays à haut revenu.

Tableau 1 : Résultats d’estimation par MCO (modèle de développement économique)


Concernant notre équation de croissance du niveau de développement dont les résultats sont présentés dans le tableau 2, les attentes sont là-aussi comblées. En effet, il ne fait l’ombre d’aucun doute que l’amélioration duniveau de la compétitivité globale de l’économie est significativement bénéfique pour la croissance du niveau de développement économique. Cette relation est valable indépendamment du niveau initial de développement économique. Là encore, on s’aperçoit que les marges de manœuvres sont beaucoup plus importantes pour les pays en développement. En effet, une augmentation de l’indice de compétitivité globale de l’économie de 1 point est associée à une amélioration de la croissance du niveau de revenu réel par habitant de 2,2 points pour les pays en développement contre 1,6 point pour les pays développés. L’équation de la croissance semble bien être au diapason avec les prédictions théoriques. En effet, les résultats confirment les phénomènes de convergence, théoriquement établis, des niveaux de vie à travers les coefficients négatifs

35

Croisdevi

VARIABLES Echant. total Développement Haut revenuln(Dev0i) -1,308*** -0,893*** -2,014***

(0,185) (0,249) (0,325)Compi 1,530*** 2,239*** 1,591***

(0,395) (0,585) (0,500)Constante 6,083*** 0,689 12,69***

(0,925) (1,924) (3,541)Observations 102 64 38R-carré 0,426 0,249 0,462

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses.***Coefficient significatif à 1 % ; ** Coefficient significatif à 5 % ; * Coefficient significatif à 10 %.

et statistiquement significatifs associés au niveau de développement économique initial. Comme pour les autres économies en développement, ces résultats sont une bonne nouvelle pour l’économie béninoise.

Tableau 2 : Résultats d’estimation par MCO (modèle de croissance)

Comme le montrent les tableaux C.1 à C.6 dans l’annexe, les différents piliers de la compétitivité jouent un rôle crucial dans le développement économique. Sur la base de l’équation (1), on s’aperçoit en considérant l’échantillon total, que tous les 12 piliers affectent significativement et positivement le niveau de développement; ce qui confirme bien l’importance de chaque pilier dans la construction de la compétitivité globale de l’économie. En regardant le cas des pays en développement, 11 des 12 piliers sont reliés significativement et positivement au niveau de développement économique. Seule l’efficacité du marché du travail ne paraît pas statistiquement significative pour expliquer le niveau de développement économique. Par ailleurs, si la qualité des institutions joue un rôle décisif dans l’amélioration du revenu par habitant dans les pays en développement comme le Bénin, son impact reste relativement faible tant par l’ampleur que par la significativité, comparée aux autres piliers. Certains piliers comme l’absorption technologique, l’enseignement supérieur et la formation, la sophistication des affaires et l’efficacité du marché des biens s’illustrent plus clairement par leur potentiel à promouvoir le développement économique.

Concernant les pays développés, seuls la taille du marché et l’environnement macroéconomique ne semblent pas statistiquement importants pour expliquer l’accroissement du niveau de revenu par tête. L’efficacité du marché des biens, la santé et l’éducation primaire sont les leviers les plus


36


importants de leur développement économique. Pour ce qui concerne la croissance du niveau de revenu réel par habitant, nous notons un rôle crucial et varié des différents fondamentaux de la compétitivité de l’économie.

Pour les pays en développement, chacun des piliers exhausteurs d’efficacité joue un rôle clé dans la croissance du niveau de développement économique. Une fois encore, l’absorption technologique, l’enseignement supérieur et la formation, la sophistication des affaires et l’efficacité du marché des biens sont les leviers les plus importants pour accélérer la croissance du niveau de revenu réel par tête dans ces pays. Si l’impact des autres piliers notamment ceux concernant les exigences de base (à l’exception de la santé et l’éducation primaire) semble relativement faible, cela ne préjuge aucunement de leur importance. Au contraire, leur faible impact pourrait être rattaché à leur qualité actuelle qui est insuffisante pour impulser la croissance du niveau de développement. Partant du principe que chaque pilier joue un rôle crucial dans la compétitivité globale et le développement économique, il semble important d’agir sur les piliers faibles pour renforcer leur influence. Concernant les pays à haut revenu, si l’accroissement de leur niveau de développement économique est relativement faible en raison du niveau déjà atteint, certains piliers de la compétitivité globale comme l’innovation, l’efficacité du marché du travail et la qualité des institutions leur confèrent encore une marge de progression non négligeable.

1.4. Problème d’endogénéité : Analyse de robustesse

Afin de vérifier la solidité des résultats précédents, nous traitons le problème de l’endogénéité qui pourrait éventuellement se poser dans l’équation (1). La question de l’endogénéité vient du fait d’une possible relation de causalité bidirectionnelle. En effet, si l’amélioration de la compétitivité entraîne une amélioration du niveau de développement économique, l’augmentation du niveau de développement économique peut entraîner à son tour une amélioration de la compétitivité permise par une plus grande disponibilité de moyens techniques, financiers et humains. Dès lors, l’application de la méthode des MCO s’avère impertinente pour la simple raison que la variable explicative est corrélée avec le terme d’erreur de l’équation ; ce qui est en opposition avec les principes de base sous-tendant l’application de cette méthode.

Pour corriger ce problème qui se pose notamment dans l’équation (1), il est préférable d’utiliser d’autres méthodes dont la plus courante est la méthode des variables instrumentales. La difficulté dans cette approche

37

4 Le graphique 3 dans l’annexe rend compte de ce fait.5 Les résultats présentés dans le tableau B.3 dans l’annexe montrent bien que ces variables sont de très bons instruments de la compétitivité.

réside le plus souvent dans l’identification des instruments, c'est-à-dire des facteurs communs directement corrélés avec la variable explicative mais pas directement avec la variable expliquée. Dans notre cas, cela revient à trouver des variables qui pourraient expliquer le niveau de la compétitivité globale sans être directement liées au niveau de développement économique.

La littérature en économie nous renseigne sur le fait que le niveau de développement économique et la compétitivité peuvent être influencés par certains facteurs exogènes communs notamment des facteurs géographiques. En effet, il est maintenant bien connu que les pays tropicaux ont tendance à avoir de mauvaises récoltes, plus de maladies et une utilisation sous-optimale des technologies de production développées dans les zones plus tempérées; ce qui affecte négativement leur niveau de développement4. Par ailleurs, les pays enclavés du fait de leur positionnement géographique sont clairement limités dans leur potentiel de développement économique en raison de leur faible facilité d’accès aux marchés économiques mondiaux (Sachs et Warner, 1997). Cependant, si la localisation tropicale et l’enclavement sont considérés comme des facteurs agissant négativement sur le niveau de développement (Sachs et Warner, 1997, Bloom et. Sachs, 1998), ils affectent d’abord directement la compétitivité des économies. En effet, un pays tropical apparaît naturellement moins compétitif qu’un pays tempéré en raison de son climat peu favorable à la production et davantage générateur de maladies. De même, un pays enclavé est de facto moins compétitif qu’un pays non-enclavé en raison de son accès très limité à un vaste marché économique. Ces facteurs géographiques sont également considérés par les institutionnalistes (voir Hall et Jones, 1999 et Easterly et Levine, 2001) comme des éléments explicatifs de la qualité et de la durabilité des institutions des pays et par conséquent leur niveau de compétitivité.

Partant de ces éléments, nous considérons la distance latitudinale par rapport à l’équateur et l’enclavement comme les instruments du niveau de compétitivité des économies. En effet, si ces variables affectent le niveau de développement économique, cela ne peut passer que par le canal de la compétitivité5.Pour bien nous assurer du caractère endogène de la compétitivité, nous effectuons le test d’exogénéité d’Hausman dont les résultats sont présentés dans le tableau B.4 dans l’annexe. Les résultats de ce test confirment bien la nature endogène de cette variable et justifient l’utilisation de la méthode des variables instrumentales. Les résultats de


38

Tableau 3 : Résultats d’estimation par VI (modèle de développement économique)

ln(Devi)VARIABLES Echant. total Développement Haut revenu

Compi 2,511*** 2,130*** 1,759**(0,161) (0,331) (0,850)

Constante -2,223*** -0,831 1,565(0,684) (1,251) (4,187)



l’estimation de l’équation (1) par la méthode des variables instrumentales (VI) sont présentés dans le tableau 3. Ces résultats confortent les précédents et montrent clairement que l’amélioration de la compétitivité globale de l’économie a une incidence positive sur le développement économique. L’ampleur de son impact pour les pays en développement apparaît encore plus importante avec cette méthode. En effet, une augmentation de l’indice de compétitivité globale de l’économie de 1 point entraînerait une amélioration du niveau de développement de 2,1 points dans les pays en développement contre 1,8 point dans les pays à haut revenu.

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses

*** p<0,01 ; ** p<0,05 ; * p<0,1

39

Les résultats empiriques ainsi obtenus sont la démonstration de l’intérêt pour l’ensemble des pays et en particulier pour les pays en développement d’améliorer la compétitivité de leur économie. Ces résultats sont parconséquentunebonnenouvellepourl’économiebéninoisecarmêmes’ilsapparaissentgénéraux,ilspeuventêtreramenésaucasparticulierduBéninsansentraînerunemodificationdesrésultatscommenouslemontronsdansl’annexeB.Eneffet,lespaysayantunniveaudecompétitivitéplusélevéqueceluiduBéninontenmoyenneunniveaudedéveloppementéconomiqueplusimportantetunecroissancedurevenuréelpartêteplusrapideetviceversa.

2. Analyse comparative des niveaux de développement économique La section précédente ayant fait la démonstration du rôle déterminant de la compétitivité globale et de ses fondamentaux dans l’amélioration du niveau de développement économique, cette section propose une analyse comparative inter-pays permettant d’apprécier les évolutions spatiales et temporelles du développement économique. Cette analyse comparative s’appuie sur l’évolution, sur une longue durée, du niveau de revenu réel par habitant. Son intérêt est de suivre les pays ayant eu le même niveau de développement économique que le Bénin en début de période afin d’identifier ceux qui ont ensuite évolué plus rapidement ou moins rapidement en matière de développement économique. Evidemment, les pays ayant fait l’objet d’une progression plus forte pourraient servir de référence pour le Bénin en vue de la dynamisation de son niveau de compétitivité globale.

Pour faciliter la comparaison, nous considérons uniquement les pays en développement composés de pays à faible revenu (RF) dont le Bénin, les pays à revenu moyen inférieur (RMI) comme la Côte d’Ivoire et le Sénégal et les pays à revenu moyen supérieur (RMS) comme le Botswana, la Thaïlande et la Chine. Par ailleurs, nous choisissons comme périodes initiales de référence pour le niveau de revenu réel par tête, les décennies 1960, 1970 et 1980 et comme période finale de référence la décennie 2000. Ensuite nous calculons le taux de croissance moyen du PIB réel par habitant entre la décennie 2000 et les décennies de base afin d’éviter un effet lié à la spécificité d’une décennie de base particulière. L’évolution du PIB réel par habitant pour l’ensemble des pays en développement étudiés est présentée dans le tableau C.6 en annexe.


40

Au cours de la décennie 1960, le PIB réel par habitant du Bénin s’élevait à 413,8 dollars en moyenne et nous avons considéré comme pays comparables, les pays dont les PIB réels par habitant étaient compris entre 300 et 550 dollars au cours de la même décennie. Ces critères ont permis d’identifier plusieurs pays comparables au Bénin en 1960 en matière de développement économique. Le tableau 4 montre l’évolution comparée du PIB réel par tête pour les pays ayant eu un niveau de PIB réel par habitant relativement proche de celui du Bénin au cours de la décennie 1960 (sauf le Burkina Faso, la Côte d’Ivoire, le Sénégal, le Lesotho et le Nigeria qui ont été rajoutés à des fins de comparaison régionale ou spécifique).

Les calculs montrent que le niveau de développement économique au Bénin a progressé de 23,3% entre les décennies de base et la décennie 2000;ce qui est une progression relativement modeste. En couleur verte figurent les pays initialement comparables au Bénin et qui ont ensuite réussi des performances remarquables en matière de développement économique. Il s’agit du Botswana, de la Thaïlande, du Sri Lanka et de l’Egypte dont les niveaux de revenu réel par habitant ont progressé respectivement de 512,7%, 284,4%, 172,8% et 150,8% en moyenne entre les périodes de base et la décennie 2000.

La Chine a enregistré des performances encore plus impressionnantes (968,8% de croissance) alors que son PIB réel par habitant n’était que 108,8 dollars en 1960, soit trois fois moins que celui du Bénin à la même période. Concomitamment, ces pays ont connu une progression plus rapide de leur niveau de compétitivité globale dont l’indice varie entre 3,9 et 4,6 contre 3,6 pour le Bénin. D’autres pays comme l’Inde, l’Indonésie et le Pakistan (voir annexe C.6) sont désormais largement en avance sur le Bénin en matière de développement économique alors que c’était l’inverse dans les décennies 60-70.

Le Lesotho est en revanche un pays dont le niveau de développement économique a connu une forte accélération depuis les années 1960 mais dont le niveau de compétitivité globale est plus faible que celui du Bénin.

Il faut également signaler que d’autres pays ont connu des performances plus faibles tant en matière de développement économique que de compétitivité comparés au Bénin comme le Zimbabwe, Madagascar (en rouge) ou encore le Burundi. Les pays ayant connu des progressions similaires à celle du Bénin comme le Kenya, le Ghana, le Malawi, le Nigeria et la Gambie ont aussi un niveau de compétitivité globale comparable sauf le Tchad dont le niveau de compétitivité est plus faible.

Au niveau sous-régional, certains pays comme le Burkina Faso et le Mali


41

semblent avoir progressé plus vite que le Bénin mais ils avaient un niveau de développement in i t ia l re lat ivement infér ieur à celu i du Bénin ; ce qui leur confère une marge de progression plus grande. La Côte d’Ivoire et le Sénégal ont enregistré des évolutions négatives de leur niveau de PIB réel par habitant et ont ainsi moins bien progressé que le Bénin. Cependant, ces pays avaient déjà un niveau de PIB réel par habitant plus élevé que celui du Bénin au cours de la décennie 1960.

Si cette comparaison régionale permet d’appréhender le phénomène de rattrapage ou de convergence des niveaux de vie au sein de la région ouest africaine, elle montre aussi que ces pays, de façon générale, ont du mal à s’inscrire sur une dynamique solide et durable de développement économique comme l’ont amorcés les pays en vert.

Cette faible performance est certainement liée aux facteurs de blocage qui conditionnent le niveau de la compétitivité globale de l’économie.


42

Gro

upe

pays

Nom

pay

sPI

Brpc

_d60

PIBr

pc_d

70PI

Brpc

_d80

PIBr

pc_d

00C

roiss

_Moy

ICG

RMS

Bots

wan

a45

4,75

1209

,57

2541

,26

5375

,65

512,

694,

08RM

STh

aila

nd49

2,85

692,

8410

76,9

226

20,5

228

4,42

4,59

RMI

Sri L

anka

361,

3645

4,55

622,

7312

44,9

517

2,77

4,09

RMI

Egyp

t40

0,10

482,

0975

9,96

1277

,63

150,

823,

94RM

ILe

soth

o24

4,15

344,

1144

2,62

717,

6512

1,54

3,36

RFBu

rkin

a Fa

so20

5,46

231,

2626

7,18

398,

7871

,93

3,30

RMI

Bang

lad

esh

308,

2127

7,56

299,

9048

6,72

65,1

93,

62RF

Mal

i27

9,27

328,

0232

7,57

443,

1043

,00

3,34

RFBe

nin

413,

7642

9,99

463,

3253

6,19

23,3

43,

59RF

Cha

d52

1,19

451,

9738

3,37

546,

9922

,89

2,85

RMI

Keny

a33

6,91

472,

2952

6,25

524,

2922

,08

3,72

RMI

Gha

na47

4,44

459,

9235

9,35

502,

6118

,36

3,61

RFM

alaw

i15

8,27

210,

4720

9,33

218,

5615

,45

3,45

RMI

Nig

eria

561,

0280

9,20

623,

3074

8,76

15,3

83,

61RF

Gam

bia

355,

2240

7,44

439,

1143

7,64

10,0

93,

79RM

ISe

nega

l83

4,90

765,

2571

6,32

751,

53-2

,29

3,69

RFZim

babw

e50

3,72

662,

4564

5,77

498,

29-1

6,23

3,07

RMI

Cot

e d

'Ivoi

re11

44,9

316

11,8

713

20,4

210

01,3

7-2

4,86

3,40

RFM

adag

asca

r46

6,25

447,

5334

3,38

279,

70-3

2,02

3,39

Tabl

eau

4 : T

aux

de c

roiss

ance

com

paré

du

PIB

réel

par

hab

itant

Not

e : P

IBrp

c fa

it ré

fére

nce

au P

IB ré

el p

ar tê

te, C

roiss

_Moy

est

taux

de

croi

ssan

ce m

oyen

ent

re le

s déc

enni

es d

e ré

fére

nce

(196

0, 1

970

et 1

980)

et l

a d

écen

nie

2000

, d e

st sy

mbo

le d

e «

déc

enni

e »

et IC

G e

st l’

ind

ice

de

com

pétit

ivité

glo

bale

de

l’éco

nom

ie c

onst

ruit

par l

e W

EF. R

MI d

ésig

ne p

ays à

« re

venu

moy

en

infé

rieur

», R

MS

pays

à «

reve

nu m

oyen

supé

rieur

» e

t RF

pays

à «

reve

nu fa

ible

».

43

3. Analyse des facteurs de blocage de la compétitivité et du développement économique au BéninCette analyse est structurée en deux parties. Dans un premier temps, nous examinons les différents piliers de la compétitivité globale présentés dans l’analyse descriptive. Cet examen nous permet d’identifier les piliers faibles pour le Bénin sur la base d’abord des indices relatifs au pays lui-même et ensuite sur la base d’une comparaison spatiale ou internationale. Ensuite, nous approfondissons l’analyse en examinant les différents éléments constitutifs de chaque pilier afin d’identifier les causes de la faiblesse des différents piliers. A cette fin et en vue des recommandations de mesures de politique économique, la comparaison est faite à la fois avec les pays dits de « référence » et avec les pays de la sous-région ouest africaine qui possèdent globalement les mêmes caractéristiques que le Bénin.

3.1. Les piliers de la compétitivité globale de l’économie

Comme pour l’ensemble des pays en développement, le niveau de la compétitivité globale de l’économie béninoise est faible. Alors que l’indice maximal de compétitivité est de 7, l’indice de la compétitivité globale de l’économie béninoise est de 3,6 en moyenne sur la période 2007-2013, soit à peine la moitié du niveau maximal. Cet indice global montre que la compétitivité globale de l’économie béninoise est globalement comparable à celle des pays de la sous-région ouest africaine composée du Burkina-Faso, de la Côte d’Ivoire, du Ghana, du Mali et du Sénégal6. En revanche, le Bénin a une compétitivité plus faible que celle de la moyenne des pays en développement dont l’indice est de 3,8. Quand on s’intéresse aux différents piliers de la compétitivité globale, on s’aperçoit que les performances enregistrées sont hétérogènes entre les pays et au sein même des pays, bien que le niveau général des indices reste faible. Sur le plan numérique, trois piliers semblent faibles ou fragiles pour le Bénin et compromettent ainsi sa compétitivité globale. Il s’agit des piliers infrastructure, absorption technologique et taille du marché. Pour l’ensemble de ces piliers, le Bénin est largement en retard par rapport à la moyenne des pays en développement et même par rapport à la moyenne de la sous-région ouest africaine.

6 Ces pays ont été choisis pour des raisons de disponibilité de données.


44

Si la taille du marché est un indicateur sur lequel les pouvoirs publics ont peu de marge de manœuvre, ce n’est pas le cas pour les deux autres piliers en souffrance qui dépendent largement des choix de politique économique. En effet, la taille du marché est constituée du marché local et du marché extérieur. Le premier est lié à la taille du pays qui est peu ou pas extensible dans le temps même si sa population croît.

En revanche les autorités peuvent booster le poids du marché local en stimulant la consommation domestique. Là encore les marges de manœuvre dans les pays en développement sont limitées en général. Le marché extérieur dépend également de la capacité de production du pays qui est forcément liée à sa population et à sa superficie. Cependant le Bénin peut améliorer sa taille de marché notamment à travers l’amélioration de sa capacité d’exportation et la diversification de son économie.

Les infrastructures et l’absorption technologique sont liées et dépendent de la volonté politique à relever les défis d’un monde en profonde mutation technologique. Outre ces trois piliers faibles, l’enseignement supérieur et la formation, la sophistication des entreprises et l’innovation sont les piliers les moins solides au Bénin. En effet, l’indice caractéristique de la performance de l’enseignement supérieur et la formation au Bénin est de 3 sur une échelle de 1 à 7, soit un niveau comparable à celui de la sous région mais faible par rapport à la moyenne des pays en développement qui est de 3,45. C’est également le cas pour la sophistication des entreprises dont le niveau est faible au Bénin et dans la sous-région par rapport à la moyenne des PED. La faiblesse du pilier innovation est une caractéristique commune au Bénin, à la sous-région et à la moyenne des PED.

Il est tout de même important de souligner que le Bénin est plus performant au niveau de son pilier relatif à l’environnement macroéconomique. Il est également plus performant que la moyenne de la sous-région au niveau du pilier santé et éducation primaire mais reste moins performant que la moyenne des PED. La qualité des institutions au Bénin est faible aussi bien par rapport à la sous-région que la moyenne des PED. Ainsi, même si le Bénin est souvent cité en exemple pour sa stabilité politique et sa démocratie, il pèche au niveau d’autres facteurs institutionnels comme la corruption et les détournements de fonds publics (voir paragraphe 4.2) qui dégradent la qualité globale de ses institutions.


45

Tableau 5 : Indices moyens de compétitivité sur la période 2007-2013

Indicateurs PED Région Bénin Dif. PED Dif. RégionICG 3,81 3,49 3,59 0,22 -0,10institutions 3,60 3,56 3,56 0,04 -0,01Infrastructure 3,08 2,72 2,51 0,58 0,21Env. macroéconomique 4,43 4,26 4,66 -0,23 -0,39Santé et éduc. primaire 4,89 3,84 4,55 0,34 -0,71Enseign. Sup. et Formation 3,45 2,96 3,00 0,44 -0,04Effac. Marches des Biens 3,96 3,87 3,77 0,19 0,10Effac. Marches Travail 4,12 4,08 4,10 0,02 -0,02Dév. Marché financier 3,90 3,63 3,69 0,21 -0,06Absorp. Technologique 3,02 2,79 2,58 0,44 0,22Taille du marché 3,52 2,77 2,37 1,15 0,40Sophistication des entre-prises 3,70 3,44 3,39 0,31 0,05

Innovation 2,96 2,95 2,99 -0,04 -0,04

Le graphique 2 s’appuie sur une comparaison inter-pays et intra-piliers et fait état de la faiblesse des différents piliers. Au regard de cet état général, la taille du marché, les infrastructures, l’absorption technologique, la formation supérieur et la formation, l’innovation, la sophistication des entreprises et le développement du marché financier apparaissent comme les piliers sur lesquels des actions politiques sont nécessaires au Bénin. Il en est de même, mais dans moindre mesure, pour l’efficacité du marché des biens et la qualité des institutions. Cette lecture n’est cependant pas suffisante car même si certains piliers semblent solides dans l’apparence, il est fort probable qu’ils cachent des failles. C’est pour cette raison qu’il est important d’examiner des facteurs de blocage par pilier par pilier.

Graphique 2 : Etat de faiblesse des différents piliers


46

3.2. Les facteurs de blocages de la compétitivité par pilier

Afin d’approfondir l’analyse précédente et d’identifier les sources de la faiblesse des piliers de la compétitivité globale, nous examinons une centaine d’indicateurs qui fondent les douze piliers. Nous considérons les statistiques récentes 2013-2014 du WEF. Pour disposer d’une ligne d’appréciation, nous considérons comme références, les pays dont le niveau de progression en matière de développement économique a été plus rapide et soutenue (en vert dans le tableau 4) bien qu’ayant eu un niveau initial comparable à celui du Bénin7. L’écart entre la moyenne de ces pays et le Bénin permet de déterminer les indicateurs « en détresse »ainsi que les indicateurs « performants »pour le Bénin.

Sachant que la plupart des indicateurs sont des indices variant de 1 à 7 où 1 est symbole de faible ou mauvais et 7 synonyme de solide ou bon, nous considérons qu’un indicateur est « très fortement en détresse » (en rouge) pour le Bénin si ce dernier concède un écart d’un (01) point ou plus par rapport à la moyenne des pays de référence8. Si l’écart est compris entre 0,80 et 0,99, l’indicateur est considéré comme « fortement en détresse »(en orange). Entre 0,50 et 0,79 de différence en faveur des pays de référence, nous considérons que l’indicateur est « faible » (en bleu).Lorsque la différence est en faveur du Bénin et qu’elle est supérieure ou égale à 0,10, nous considérons que l’indicateur est « performant » (en vert) ce qui signifie que le Bénin a réalisé des progrès par rapport à la moyenne des pays de référence.

Selon la typologie du WEF, les quatre premiers piliers de la compétitivité globale que sont les institutions, les infrastructures, l’environnement macroéconomique, la santé et l’éducation primaire forment les exigences de base de la compétitivité globale d’une économie. Lorsque nous considérons le premier pilier (les institutions) pour le Bénin, on s’aperçoit qu’il concède 0,6 point d’écart par rapport à la référence ; ce qui signifie que la qualité des institutions au Bénin est faible comparée à celle des pays de référence. En revanche, elle reste comparable à celle de la sous-région (voir annexe C.7). En s’intéressant aux vingt-et-un (21) indicateurs fondateurs

7 Une critique potentielle de cette approche consiste à dire que les pays n’ont pas les mêmes structures ni déterminants du niveau de développement économique. Cependant cela n’enlève rien à la pertinence de l’analyse d’abord en raison de la démonstration du lien entre développement économique et compétitivité et ensuite parce que l’hétérogénéité des structures économiques et des déterminants n’empêchent pas aux pays d’améliorer leur compétitivité globale voire sectorielle. 8 Nous partons du principe que l’amélioration de chaque indice est bénéfique pour la compétitivité et le développement économique et nous considérons la moyenne des pays de référence pour éviter les critiques relatives à un pays « parfait » qui n’existe pas en réalité.


47

de ce pilier, on constate qu’il y a une forte hétérogénéité dans leur perception. En effet, certains indicateurs sont très fortement en détresse tels que les paiements irréguliers et les pots-de-vin (1.05) caractéristiques d’un niveau élevé de corruption au Bénin. C’est aussi le cas pour l’indépendance de la justice (1.06), la protection des intérêts des actionnaires minoritaires (1.20) et la force de protection des investisseurs (1.21). Ces indicateurs ont besoin d’être significativement améliorés. D’autres indicateurs concernant les institutions sont fortement en détresse comme les droits de propriété (1.01), les détournements de fonds publics (1.03), l’efficacité du cadre juridique dans le règlement des litiges (1.10)et la force des normes d’audit et de reporting (1.18). La confiance du public à l’égard des politiciens (1.04), le fardeau de la réglementation gouvernementale (1.09), l’efficacité du cadre juridique dans les règlements difficiles (1.11) et la transparence de l’élaboration des politiques du gouvernement (1.12) figurent parmi les indicateurs faibles qui nécessitent une amélioration dans ce pilier. Par rapport aux pays de référence, le Bénin a réalisé des progrès dans la fiabilité des services de police (1.16). Les autres indicateurs ne font par ressortir des différences significatives entre le Bénin et les pays de référence.

Tableau 5.1 : Les facteurs institutionnels

Indicateurs Benin Référence Différence 1st pillar: Institutions 3,36 3,97 0,611.01 Propertyrights, 1-7 (best) 3,44 4,28 0,841.02 Intellectualproperty protection, 1-7 (best) 3,15 3,55 0,40

1.03 Diversion of public funds, 1-7 (best) 2,41 3,23 0,82

1.04 Public trust in politicians, 1-7 (best) 2,29 2,78 0,50

1.05 Irregular payments and bribes, 1-7 (best) 2,47 3,94 1,47

1.06 Judicialindependence, 1-7 (best) 2,74 4,12 1,39

1.07 Favoritism in decisions of government officials, 1-7 (best) 2,76 3,14 0,38

1.08 Wastefulness of government spending, 1-7 (best) 3,22 3,20 -0,01

1.09 Burden of government regula-tion, 1-7 (best) 2,84 3,45 0,61

1.10 Efficiency of legal framework in settling disputes, 1-7 (best) 3,28 4,10 0,82

1.11 Efficiency of legal framework in challenging regs., 1-7 (best) 3,23 3,78 0,55


48

1.12 Transparency of government policymaking, 1-7 (best) 3,58 4,10 0,52

1.13 Business costs of terrorism, 1-7 (best) 4,97 4,89 -0,08

1.14 Business costs of crime and violence, 1-7 (best) 4,18 4,21 0,04

1.15 Organized crime, 1-7 (best) 4,63 4,91 0,281.16 Reliability of police services, 1-7 (best) 4,41 3,71 -0,70

1.17 Ethical behavior of firms, 1-7 (best) 3,68 4,16 0,48

1.18 Strength of auditing and repor-ting standards, 1-7 (best) 3,79 4,73 0,94

1.19 Efficacy of corporate boards, 1-7 (best) 4,49 4,55 0,06

1.20 Protection of minority sharehol-ders’ interests, 1-7 (best) 3,42 4,49 1,07

1.21 Strength of investor protection, 0–10 (best)* 3,30 6,25 2,95

Le deuxième pilier qui est l’un des plus fortement en détresse si ce n’est le premier9 est celui des infrastructures qui concèdent plus de 1,4 point par rapport aux pays de référence et 0.4 point par rapport à la sous-région ouest africaine. En effet, sept (07) des neuf (09) indicateurs constituants ce pilier sont très fortement en détresse. Il s’agit de la qualité globale des infrastructures (2.01), la qualité des routes (2.02), la qualité des infrastructures ferroviaires (2.03), la qualité des infrastructures de transport aérien (2.05),la qualité de l’approvisionnement en électricité (2.07) et le nombre de lignes de téléphones fixes pour 100 habitants. Seuls la qualité des infrastructures portuaires et le nombre d’abonnements téléphoniques mobiles concèdent un écart relativement faible. Même par rapport à la sous-région ouest africaine, le Bénin est largement devancé dans la quasi-totalité des éléments constitutifs de ce pi l ier (voir tableau C.7 dans l’annexe). Enclair,le manque d’infrastructures et/ou leur mauvaise qualité sont l’une descausesfondamentalesdelafaiblecompétitivitédel’économiebéninoise.

9 Selon les calculs, le premier pilier le plus fortement en détresse est la taille du marché. Cependant, comme celle-ci est liée à la taille du pays sur laquelle on n’a pas ou peu d’influence, on pourrait considérer que les infrastructures représentent le premier pilier en difficulté réelle.


49

Tableau 5.2 : Les infrastructures

Indicateurs Benin Référence Différence2nd pillar: Infrastructure 2,40 3,83 1,432.01 Quality of overall infrastructure, 1-7 (best) 2,80 4,20 1,40

2.02 Quality of roads, 1-7 (best) 2,76 4,15 1,382.03 Quality of railroad infrastructure, 1-7 (best) 1,37 2,94 1,56

2.04 Quality of port infrastructure, 1-7 (best) 3,70 4,07 0,37

2.05 Quality of air transport infrastruc-ture, 1-7 (best) 3,00 4,78 1,78

2.06 Available airline seat km/week, millions* 20,21 863,32 843,11

2.07 Quality of electricity supply, 1-7 (best) 2,19 4,16 1,97

2.08 Mobile telephonesubscrip-tions/100 pop.* 89,91 120,36 30,45

2.09 Fixedtelephonelines/100 pop.* 1,68 10,85 9,18

Le Bénin accuse très peu de retard (0,29) sur le cadre macroéconomique par rapport aux pays de référence et est même en avance dans la sous-région. En effet, l’environnement macroéconomique est l’un des piliers les plus solides au Bénin. Deux des cinq indicateurs sont au vert signifiant ainsi un progrès pour le Bénin par rapport aux pays de référence. Il s’agit de l’équilibre budgétaire (3.01) et de la dette publique totale (3.04). En effet, déficit budgétaire en pourcentage du PIB est relativement faible pour le Bénin comparé aux pays de référence. Il en est de même pour la dette publique qui est de 32,5% du PIB pour le Bénin contre 54,6% pour les pays de référence. Malgré ces progrès non-négligeables, certains indicateurs du cadre macroéconomique sont très fortement en détresse comme le taux d’épargne national (3.02) qui est faible et la côte de crédit du pays (3.05) qui mesure sa crédibilité aux yeux des agences de notation comme Standard &Poor’s, Fitch Rating et Moody’s. Ce dernier indicateur pâti certainement de la faiblesse d’autres indicateurs notamment ceux relatifs à la qualité des institutions.


50

Tableau 5.3 : L’environnement macroéconomique

Le dernier pilier concernant les exigences de base de la compétitivité globale de l’économie est la santé et l’éducation primaire. Ce pilier est fortement en détresse par rapport aux pays de référence en raison notamment des indicateurs de la santé même s’il est en nette progression par rapport à la sous-région (voir annexe C.7). En effet, pour 100.000 habitants, il y a près de 300 fois plus de cas de paludisme (4.01) au Bénin que dans les pays de référence (en moyenne). Il s’en suit que l’impact du paludisme sur les entreprises (4.02) est largement plus important au Bénin. Il en est de même pour les cas de tuberculoses (4.03) qui sont plus de deux fois supérieur au Bénin et dont l’ impact sur les entreprises (4.04) est plus important. D’autres indicateurs de santé sont aussi alarmants au Bénin comme l’impact du VIH/SIDA sur les entreprises (4.06) même si la prévalence chez les adultes (4.05) est plus faible. C’est également le cas pour la mortalité infantile (4.07) qui est près de cinq (05) fois plus élevé au Bénin comparée aux pays de référence. Il en résulte que l’espérance de vie (4.08) est de 13 ans plus faible au Bénin que dans la moyenne de ces pays. La qualité de l’éducation primaire au Bénin est comparable à celle des pays de référence même si elle concède un léger écart de 0,26. En revanche le taux net de scolarisation primaire est légèrement en faveur du Bénin. Comparativement à la sous-région, le Bénin a réalisé des performances au niveau de la qualité et la quantité de l’éducation primaire. Mais ses indicateurs concernant la santé sont relativement comparables voire plus faibles notamment pour ce qui est de l’impact de la tuberculose et du VIH/Sida sur les entreprises.

Indicateurs Benin Référence Différence3rd pillar: Macroeconomicenviron-ment 4,31 4,60 0,29

3.01 Government budget balance, % GDP* -0,81 -4,67 -3,87

3.02 Gross national savings, % GDP* 8,23 25,56 17,333.03 Inflation, annual % change* 6,75 6,67 -0,073.04 General governmentdebt, % GDP* 32,53 54,61 22,08

3.05 Country credit rating, 0–100 (best)* 24,20 47,45 23,25


51

Tableau 5.4 : Santé et éducation primaire

Les six (06) piliers suivants forment les exhausteurs (ou activateurs) d’efficacité selon la typologie du WEF. L’enseignement supérieur et la formation constitue le cinquième pilier de la compétitivité globale et le premier de ce bloc. Ce pilier est fortement en détresse car il est de 0,85 point inférieur à celui des pays de référence. Certains de ses indicateurs sont très fortement en détresse comparés aux pays de référence comme le taux brut de scolarisation secondaire (5.01) et l’accès à internet dans les écoles ou centres de formation (5.06). Par rapport à la sous-région, l’accès à internet est plus faible au Bénin mais le taux brut de scolarisation secondaire est plus élevé. Le taux de scolarisation tertiaire (5.02) est quant à lui fortement en détresse car il concède un écart considérable par rapport aux pays de référence même s’il n’y pas une gril le particulière d’appréciation. En revanche, la qualité du système éducatif (5.03) ainsi que la disponibilité des services de recherche et de formation (5.7) au Bénin sont comparables à celles des pays de référence. Certains des indicateurs de ce pilier sont plus performants au Bénin que dans les pays de référence et la sous-région à savoir la qualité des mathématiques et l’enseignement des sciences (5.04) et la qualité des écoles de management (5.05). Cependant, la formation du personnel enseignant (5.08) est un indicateur qui nécessite une amélioration.

Indicateurs Benin Référence Différence4th pillar: Health and primary education 4,53 5,33 0,80

4.01 Malaria cases/100,000 pop.* 28228,75 101,46 -28127,294.02 Business impact of malaria, 1-7 (best) 3,36 5,72 2,36

4.03 Tuberculosis cases/100,000 pop.* 70,00 165,50 95,50

4.04 Business impact of tuberculo-sis, 1-7 (best) 3,88 5,12 1,24

4.05 HIV prevalence, % adult pop.* 1,20 6,20 5,00

4.06 Business impact of HIV/AIDS, 1-7 (best) 3,85 4,96 1,11

4.07 Infant mortality, deaths/1,000 live births* 67,90 14,85 -53,05

4.08 Life expectancy, years* 56,01 68,80 12,794.09 Quality of primary education, 1-7 (best) 3,31 3,56 0,26

4.10 Primaryeducationenrollment, net %* 92,09 91,31 -0,78


52

Tableau 5.5 : Enseignement supérieur et formation

Le pilier « Efficacité du marché des biens » est fortement en détresse au Bénin. Cette contre-performance est notamment due à l’effet de la fiscalité sur les incitations à investir (6.04), le taux de taxation total en pourcentage du profit (6.05), la prévalence des capitaux étrangers (6.11), l’impact sur les entreprises des règles relatives aux investissements directs étrangers (IDE) (6.12) et la sophistication des acheteurs (6.16) qui sont très fortement en détresse.

Par ailleurs, les coûts de la politique agricole (6.08) et les coûts des procédures douanières (6.13) sont plus élevés au Bénin que dans la moyenne des pays de référence, classant ainsi ces indicateurs parmi ceux qui sont fortement en détresse. En outre, l’efficacité de la politique anti-monopole (6.03), la prévalence des barrières commerciales (6.09) et le degré d’orientation de la clientèle (6.15) sont en souffrance et nécessitent des améliorations. Les importations en pourcentage du PIB (6.14) sont relativement plus faibles au Bénin.

Des similarités existent néanmoins entre le Bénin et les pays de référence sur des indicateurs tels que l’intensité de la concurrence locale (6.01), l’étendue de la domination du marché (6.02), le nombre de procédures pour créer une entreprise (6.06), le nombre de jours pour créer une entreprise (6.07) et les tarifs commerciaux (6.10). Même par rapport à la sous-région ouest africaine, ce pilier reste très faible pour les mêmes raisons (efficacité de la

Indicateurs Benin Référence Différence5th pillar: Higher education and training 2,95 3,81 0,85

5.01 Secondaryeducationenroll-ment, gross %* 51,40 83,80 32,40

5.02 Tertiaryeducationenrollment, gross %* 10,62 23,99 13,37

5.03 Quality of the education sys-tem, 1-7 (best) 3,25 3,53 0,28

5.04 Quality of math and science education, 1-7 (best) 4,19 3,60 -0,59

5.05 Quality of management schools, 1-7 (best) 4,26 3,84 -0,41

5.06 Internet access in schools, 1-7 (best) 2,03 3,47 1,44

5.07 Availability of research and training services, 1-7 (best) 3,83 4,01 0,18

5.08 Extent of staff training, 1-7 (best) 3,12 3,83 0,71


53

politique anti-monopole, effet de la fiscalité sur les incitations à investir, coûts de la politique agricole, prévalence des barrières commerciales, prévalence des capitaux étrangers, impact sur les entreprises des règles relatives aux IDE, fardeau des procédures douanières).

Tableau 5.6 : Efficacité du marché des biensIndicateurs Benin Référence Différence6th pillar: Goods market efficiency 3,47 4,32 0,856.01 Intensity of local competition, 1-7 (best) 4,74 4,93 0,19

6.02 Extent of market dominance, 1-7 (best) 3,36 3,65 0,29

6.03 Effectiveness of anti-monopoly policy, 1-7 (best) 3,19 3,87 0,68

6.04 Effect of taxation on incentives to invest, 1-7 (best) 2,50 4,04 1,54

6.05 Total tax rate, % profits* 65,90 38,90 -27,006.06 No. procedures to start a business* 5,00 6,25 1,25

6.07 No. days to start a business* 26,00 26,00 0,006.08 Agricultural policycosts, 1-7 (best) 2,83 3,77 0,94

6.09 Prevalence of trade barriers, 1-7 (best) 3,40 4,19 0,79

6.10 Trade tariffs, % duty* 10,52 10,38 -0,146.11 Prevalence of foreign ownership, 1-7 (best) 3,16 4,65 1,49

6.12 Business impact of rules on FDI, 1-7 (best) 3,21 4,60 1,39

6.13 Burden of customs procedures, 1-7 (best) 3,01 3,98 0,96

6.14 Imports as a percentage of GDP* 38,07 50,96 12,89

6.15 Degree of customer orienta-tion, 1-7 (best) 4,18 4,83 0,65

6.16 Buyer sophistication, 1-7 (best) 2,22 3,50 1,28

Le pilier « Efficacité du marché du travail » est performant pour le Bénin malgré les difficultés d’une insertion adéquate pour une bonne partie de la population active. Cette performance relative est essentiellement due à la flexibilité dans la détermination des salaires (7.02), aux pratiques d’embauche et de licenciement (7.03), au faible coût de licenciement (7.04) et à une proportion plus importante des femmes dans la population active (7.10) comparée aux pays de référence. Cependant ce marché


54

Indicateurs Benin Référence Différence7th pillar: Labor market efficiency 4,11 3,85 -0,277.01 Cooperation in labor-em-ployer relations, 1-7 (best) 3,69 4,28 0,59

7.02 Flexibility of wage determina-tion, 1-7 (best) 5,30 5,06 -0,25

7.03 Hiring and firing practices, 1-7 (best) 3,74 3,51 -0,24

7.04 Redundancy costs, weeks of salary* 11,63 38,26 26,63

7.05 Effect of taxation on incen-tives to work, 1-7 (best) 3,25 3,82 0,57

7.06 Pay and productivity, 1-7 (best) 3,02 3,94 0,92

7.07 Reliance on professional management, 1-7 (best) 3,10 4,39 1,29

7.08 Country capacity to retain talent, 1-7 (best) 2,51 3,29 0,78

7.09 Country capacity to attract talent, 1-7 (best) 2,57 3,04 0,47

7.10 Women in labor force, ratio to men* 0,87 0,63 -0,24

souffre fortement d’un faible recours à une gestion professionnelle (7.07). Par ailleurs, la rémunération et la productivité (7.06) sont fortement en détresse au Bénin. Pour améliorer davantage l’efficacité de son marché de travail, le Bénin doit également améliorer sa capacité à retenir les talents (7.08) et sa fiscalité sur les incitations à travailler (7.05). Même si ce pilier affiche une performance globale comparable à celle de la sous-région, il est fragilisé par plusieurs indicateurs faibles comme la coopération dans les relations syndicat-patronat, la rémunération et la productivité, le recours à une gestion professionnelle, la capacité du pays à retenir les talents, la capacité du pays à attirer les talents(7.09) qui sont meilleurs dans la sous-région (voir tableau C.7).

Tableau 5.7 : Efficacité du marché du travail

La financiarisation de l’économie est un facteur important de développement économique. Le pilier caractéristique du développement financier au Bénin est fortement en souffrance pour plusieurs raisons. D’abord l’économie béninoise est caractérisée par une faible disponibilité de services financiers (8.01), ce qui fait que cet indicateur est très fortement en détresse par rapport aux pays de référence. L’accès aux services financiers (8.02) est très limité de même que le financement par le marché local des actions


55

Indicateurs Benin Référence Différence8th pillar: Financial market deve-lopment 3,33 4,21 0,89

8.01 Availability of financial ser-vices, 1-7 (best) 3,34 4,73 1,38

8.02 Affordability of financial ser-vices, 1-7 (best) 3,25 4,44 1,20

8.03 Financing through local equity market, 1-7 (best) 2,59 4,40 1,81

8.04 Ease of access to loans, 1-7 (best) 2,23 2,97 0,74

8.05 Venture capital availability, 1-7 (best) 2,18 2,80 0,62

8.06 Soundness of banks, 1-7 (best) 4,51 5,27 0,768.07 Regulation of securities exchanges, 1-7 (best) 2,70 4,41 1,71

8.08 Legalrights index, 0–10 (best)* 6,00 5,00 -1,00

L’absorption technologique est le neuvième pilier de la compétitivité globale de l’économie selon le World Economic Forum. Ce pilier tient toute son importance dans le développement et le rattrapage économique notamment dans les pays en développement où les potentialités d’innovation et d’exploitation technologique sont immenses. Le transfert des nouvelles technologies des pays développés vers les pays en développement représente une opportunité évidente et un accélérateur de développement économique pour ces pays. Cependant, l’effectivité de ce transfert et son utilité réelle sont liées à la capacité d’absorption technologique des pays elle-même sujette à la disponibilité des infrastructures adéquates. Plusieurs difficultés sont enregistrées concernant le Bénin ; ce qui fait que ce pilier est faible par rapport aux pays de référence voire fortement en détresse par rapport à la sous-région. Le pourcentage d’individus utilisant internet (9.04) est très faible comparé aux pays de référence. Il en est de même pour

(8.03) et la réglementation des échanges sur les valeurs mobilières (8.07). D’autres indicateurs caractéristiques du développement financier sont faibles tels que la facilité d’accès aux prêts (8.04), le capital-risque disponible (8.05), la solidité des banques (8.06). Même par rapport à la sous-région ouest africaine, le développement financier du Bénin est faible en raison notamment du faible financement par le marché local des actions, de la faible réglementation des échanges sur les valeurs mobilières et de la faible disponibilité de services financiers.

Tableau 5.8 : Développement du marché financier


56

Indicateurs Benin Référence Différence9th pillar: Technologicalreadiness 2,55 3,30 0,759.01 Availability of latest technolo-gies, 1-7 (best) 3,78 4,62 0,84

9.02 Firm-level technology absorp-tion, 1-7 (best) 3,98 4,66 0,68

9.03 FDI and technology transfer, 1-7 (best) 3,56 4,52 0,95

9.04 Individualsusing Internet, %* 3,80 25,09 21,299.05 Fixed broadband Internet subscriptions/100 pop.* 0,05 2,93 2,88

9.06 Int’l Internet bandwidth, kb/s per user* 3,49 10,34 6,85

9.07 Mobile broadbandsubscrip-tions/100 pop.* 0,35 12,01 11,66

le nombre d’individus ayant souscrit à une ligne de téléphone fixe (9.05) ou à une ligne internet (9.06). Plusieurs autres indicateurs sont fortement en détresse comme l’accessibilité aux toutes dernières technologies (9.01), les IDE et les transferts technologiques (9.03) et le nombre d’individus ayant pris un abonnement pour leur téléphone portable (9.07). Par rapport à la sous-région ouest africaine, le retard est enregistré notamment dans la disponibilité des toutes dernières technologies, l'absorption de la technologie au niveau des entreprises (9.02) ainsi que les IDE et le transfert de technologie.

Tableau 5.9 : Absorption technologique

La compétitivité d’une économie s’apprécie également par rapport à la taille de son marché domestique et extérieur ou étranger. La taille du marché est très en détresse pour le Bénin comparée aux pays de référence par rapport auxquels elle concède 1,7 point. Cependant, comme mentionné plus haut, les autorités politiques ont généralement peu de contrôle sur ce pilier notamment la taille du marché domestique (10.01) qui est liée à la superficie et à la population locale. Les seules possibilités restent l’amélioration de la capacité de consommation domestique elle-même liée à l’amélioration du revenu réel des populations. Cependant les possibilités sont plus importantes quant à la taille du marché étranger (10.02) qui dépend de la capacité d’exportation du pays et de son aptitude à produire des biens et services demandés sur le marché international. En effet, les exportations totales en pourcentage du PIB (10.04) sont plus faibles au Bénin comparées aux pays de référence. Compte tenu de la superficie, de sa population et de son volume de production relativement plus faibles, la taille du marché béninois reste moins importante que celle de la moyenne sous-régionale.


57

Indicateurs Benin Référence Différence10th pillar: Market size 2,51 4,21 1,7010.01 Domestic market size index, 1–7 (best)* 2,33 4,04 1,72

10.02 Foreign market size index, 1–7 (best)* 3,08 4,72 1,64

10.03 GDP (PPP$ billions)* 15,59 337,41 321,8210.04 Exports as a percentage of GDP* 23,82 38,51 14,69

Tableau 5.10 : Taille du marché

L’avant dernier pilier sur lequel repose la compétitivité globale de l’économie selon le WEF est la sophistication des entreprises. Comparé aux pays de référence, ce pilier est fortement en détresse pour Bénin. Cette situation est attribuable à plusieurs facteurs de blocage tels que la quantité des offreurs locaux (11.01), l’état de développement en groupe (11.03), et le contrôle des distributions internationales (11.06). Par ailleurs, la qualité des offreurs locaux (11.02), la mesure du marketing (11.08) et la volonté à déléguer l’autorité (11.09) sont des indicateurs de la sophistication des entreprises qui sont fortement en détresse pour le Bénin. La nature de l’avantage comparatif (11.04) mérite également une amélioration significative par rapport aux pays de référence. Comparé à la moyenne sous-régionale, ce pilier reste également faible pour les mêmes raisons.

Tableau 5.11 : La sophistication des entreprises

Indicateurs Benin Référence Différence11th pillar: Business sophistication 3,23 4,09 0,8711.01 Local supplierquantity, 1-7 (best) 3,40 4,74 1,3411.02 Local supplierquality, 1-7 (best) 3,54 4,39 0,8511.03 State of cluster develop-ment, 1-7 (best) 2,88 3,99 1,11

11.04 Nature of competitive advantage, 1-7 (best) 3,09 3,73 0,65

11.05 Value chainbreadth, 1-7 (best) 3,64 3,87 0,23

11.06 Control of international distri-bution, 1-7 (best) 2,99 4,12 1,12

11.07 Production process sophisti-cation, 1-7 (best) 3,29 3,71 0,42

11.08 Extent of marketing, 1-7 (best) 3,21 4,15 0,9511.09 Willingness to delegate authority, 1-7 (best) 3,06 3,97 0,91


58

Pour ce qui est du dernier pilier fondateur de la compétitive globale de l’économie, son niveau est faible tant pour le Bénin que pour les pays de référence. L’innovation est cependant un vecteur de développement sur lequel les pays en développement doivent d’appuyer pour accélérer et soutenir leur processus de développement à long terme. Ainsi, le faible écart entre le Bénin et les pays référence n’est pas synonyme de performance pour le Bénin mais montre le retard accusé par l’ensemble des pays en développement dans l’innovation. Comparé aux pays de référence, le Bénin gagnerait à améliorer la qualité de ses institutions de recherche scientifique ainsi que la collaboration entre les universités et les industries dans la R&D. Le même constat est fait par rapport à la sous-région ouest africaine. Le pays dispose néanmoins d’un avantage notamment une disponibilité plus importante de scientifiques et d’ingénieurs comparée à la moyenne des pays de référence et à la moyenne sous-régionale.

Indicateurs Benin Référence Différence12th pillar: Innovation 2,84 3,13 0,2912.01 Capacity for innovation, 1-7 (best) 3,04 3,37 0,33

12.02 Quality of scientific research institutions, 1-7 (best) 2,91 3,46 0,55

12.03 Company spending on R&D, 1-7 (best) 2,66 2,99 0,33

12.04 University-industry collabora-tion in R&D, 1-7 (best) 2,68 3,20 0,53

12.05 Gov’t procurement of ad-vanced tech products, 1-7 (best) 3,17 3,47 0,30

12.06 Availability of scientists and engineers, 1-7 (best) 4,30 4,18 -0,11

12.07 PCT patents, applications/million pop.* 0,03 0,56 0,53


59

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

Partant du principe que l’amélioration de la compétitivité est l’une des préoccupations fondamentales de politique économique dans un contexte de mutation économique et technologique profonde au niveau mondial, cette étude se propose d’identifier les facteurs de blocage de la compétitivité globale de l’économie béninoise. Elle procède d’abord par l’étude du lien empirique entre la compétitivité et le développement économique, permettant ainsi de conforter l’ambition de l’étude. Pour ce faire, notre document s’appuie sur une analyse économétrique simple basée sur la méthode des moindres carrés ordinaires. Prenant la mesure d’une possible relation de causalité bidirectionnelle, la question de l’endogénéité qui est caractéristique de ce type de relation a été analysée.

Nos résultats, basés sur une analyse spatiale ou transversale, montrent bien que l’amélioration de la compétitivité entraîne une augmentation significative du niveau de développement économique. Plus clairement nous trouvons que les écarts de niveau de développement entre les pays s’expliquent par leurs écarts de compétitivité globale voire spécifique. Ces résultats sont une très bonne nouvelle pour les pays en développement où la relation est encore plus forte en raison du potentiel de développement inexploité.

Dès lors, nous nous sommes ensuite appuyés sur les différents piliers fondateurs de la compétitivité globale de l’économie pour identifier les facteurs de b l o c a g e . E n s o m m e , o u t r e l a t a i l l e d u m a r c h é s u r l a q u e l l e la capacité d’actions des autorités est limitée, la faible qualité et quantité des infrastructures est la principale cause de la faiblesse de la compétitivité globale de l’économie béninoise. Comparé aux pays en développement ayant connu une progression plus rapide de leur niveau de développement économique et même à la sous-région ouest africaine, le Bénin a accusé un retard significatif dans les infrastructures. Ce retard est enregistré notamment dans la qualité de l’approvisionnement en électricité, la qualité des infrastructures du transport aérien, la qualité des infrastructures ferroviaires et la qualité des routes. L’écartconcédé au niveau de la qualité des infrastructures portuaires est relativement plus faible mais des améliorations sont également nécessaires à ce niveau.

Nos analyses montrent également que l’économie béninoise n’est pas encore bien préparée pour faire face aux chocs technologiques à venir pour en tirer un réel profit. L’attractivité des IDE et les transferts de technologie


60

sont faibles comparés à la moyenne sous régionale. Il en est de même pour l’absorption des nouvelles technologies par les entreprises, la disponibilité des dernières technologies de pointe et l’accès à internet. Afin de renforcer l’absorption ou préparation technologique au Bénin, une cellule de veille technologique devrait être mise en place avec pour mission d’identifier les technologies de pointe à fort potentiel de développement économique pour le Bénin.

Concernant, l’enseignement supérieur et la formation, malgré l’avantage dont dispose le Bénin dans la qualité des mathématiques, l’enseignement des sciences et la qualité des écoles de management, plusieurs points de blocage existent et concernent essentiellement l’accès à internet dans les écoles, universités et centres de formation ainsi que la formation du personnel. Les taux de scolarisation secondaire et tertiaire sont aussi relativement faibles.

Sur le chemin de l’innovation, plusieurs faiblesses sont constatées. La qualité des institutions de recherche scientifique est faible, la collaboration entre universités et industries dans la recherche & développement est à améliorer, la part des marchés publics allouée aux produits de technologie de pointe est faible et il existe peu ou pas d’incitation aux entreprises pour l’investissement dans la R & D. Par ailleurs, afin d’assurer la sophistication des entreprises béninoises, plusieurs points de blocage sont à lever. Le nombre et la qualité de fournisseurs locaux sont faibles, le contrôle de la distribution internationale mérite d’être amélioré, le développement des grappes est faible ainsi que la dimension du marketing.

Alors que le secteur financier est un pilier important de la compétitivité, plusieurs obstacles bloquent son approfondissement au Bénin. En effet, le financement de l’économie par le marché local des actions est faible, la réglementation des échanges sur les valeurs mobilières est peu efficace, les services financiers sont coûteux et peu disponibles, les banques commerciales sont peu solides et l’accès aux prêts est difficile.

L’efficacité du marché des biens est limitée en raison notamment de la faible prévalence des capitaux étrangers, de l’impact non-négligeable des règles relatives aux IDE sur les entreprises. La fiscalité au Bénin n’est pas suffisamment efficace pour inciter les entreprises à investir, la sophistication des acheteurs est faible, le coût de la politique agricole est élevé et les charges des procédures douanières restent lourdes. Enfin, l’efficacité du marché des biens est compromise par la prévalence des barrières douanières et l’inefficacité de la politique anti-monopole.

Bien que le Bénin soit souvent cité en exemple pour sa stabilité politique et


61

sa démocratie, la qualité globale de ses institutions est affaiblie par la faible protection qu’elles offrent aux investisseurs, la corruption, le détournement des fonds publics, l’absence d’indépendance de la justice, la faible protection des actionnaires minoritaires, la faiblesse des normes d’audit et de reporting.

Les indicateurs de santé sont les plus alarmants du pilier éducation primaire et santé. En effet, les cas de paludisme, de tuberculose et de VIH/SIDA sont encore très importants au Bénin malgré les progrès effectués par rapport à la sous région. En conséquence, l’impact de ces maladies sur les entreprises est très élevé. Le taux de mortalité infantile est à un niveau encore très élevé; ce qui se traduit par une espérance de vie relativement faible.

Si l’environnement macroéconomique est l’un des piliers les plus solides pour le Bénin, le taux d’épargne national reste très faible comparé aux pays de référence et à la sous région. Par ailleurs la côte de crédit du pays est faible et devrait être améliorée pour redorer l’image et la crédulité du pays aux yeux des partenaires au développement.

Enfin, malgré la relative performance du marché de travail, son efficacité est fragilisée par la faible coopération dans les relations syndicat-patronat, le faible niveau de rémunération et de productivité, le faible recours à une gestion professionnelle, la faible capacité du pays à attirer et à retenir les talents.

L’ensemble des facteurs de blocage ne peut efficacement être levé sans l’implication des différentes structures concernées dans les différents piliers de la compétitivité globale. Cette collaboration permettra de proposer les mesures et actions nécessaires pour lever les obstacles identifiés et améliorer la compétitivité globale de l’économie béninoise.


62

Aghion, P., & Howitt, P. (1992). A Model of Growth through Creative Destruction. Econometrica, 60(2).

Barro, R. (1990). Government Spending in a Simple Model of Economic Growth. Journal of Political Economy, 98(5).

Bloom D. E.,& Sachs,J. D. (1998). Geography, Demography, and Economic Growth in Africa. Brookings Papers on Economic Activity 1998(2) 207-95.

Easterly, W., & Levine, R. (2001). It’s not factor accumulation: Stylized facts and growth. World Bank Economic Review 15, 177–219.

Grossman, G., &Helpman, E. (1991). Quality Ladders and Product Cycles. Quarterly Journal of Economics, 106(2).

Hall, R. E., & Jones, C. I. (1999). Why do some countries produce so much more output per worker than others?Quarterly Journal of Economics, 114(1), 83-116.

Lucas, R. (1988). On the Mechanics of Economic Development. Journal of Monetary Economics, 22(1).

Romer, P. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(S5).

Romer, M. P. (1986). Increasing Returns and Long-Run Growth. The Journal of Political Economy, 94(5).

Sachs, J. D., & Warner, A. M. (1997). Fundamental sources of long-run growth. American Economic Review, 184-188.

Sala-i-Martin, X., & Schwab, K. (2015). The Global Competitiveness Report 2014-2015, World Economic Forum.

The Africa Competitiveness Report 2015, http://www3.weforum.org/docs/WEF_ACR_2015/Africa_Competitiveness_Report_2015.pdf

RÉFÉRENCES


63

Ec

hant

illon

tota

lPa

ys e

n dé

velo

ppem

ent

Pays

à h

aut r

even

uVa

riabl

eO

bsM

ean

Std

. Dev

.M

inM

axO

bsM

ean

Std

. Dev

.M

inM

axO

bsM

ean

Std

. Dev

.M

inM

axIC

G10

74,

216

0,70

12,

824

5,63

667

3,80

50,

433

2,82

45,

027

404,

904

0,49

13,

939

5,63

6in

stitu

tions

107

4,10

90,

916

2,40

76,

086

673,

601

0,54

82,

407

5,00

140

4,96

10,

764

3,13

86,

086

Infra

stru

ctur

e10

73,

868

1,27

81,

769

6,51

667

3,08

40,

745

1,76

95,

171

405,

180

0,82

43,

356

6,51

6En

v. m

acro

107

4,72

20,

761

2,37

06,

658

674,

429

0,67

32,

370

6,13

040

5,21

40,

643

3,76

86,

658

Sant

é et

édu

c 1

107

5,36

80,

928

2,99

56,

657

674,

885

0,83

82,

995

6,15

240

6,17

60,

284

5,59

56,

657

Ense

ign.

Sup

et F

107

4,06

00,

994

2,17

96,

073

673,

446

0,62

92,

179

4,76

040

5,08

70,

535

4,01

96,

073

Effa

c. M

arch

es B

107

4,28

60,

603

2,90

35,

710

673,

957

0,39

92,

903

5,03

740

4,83

80,

469

3,74

75,

710

Effa

c. M

arch

es T

107

4,34

80,

536

3,16

45,

788

674,

122

0,37

83,

164

4,84

040

4,72

70,

552

3,66

45,

788

Dév

Mar

chés

fin.

107

4,27

30,

755

2,52

46,

022

673,

902

0,57

72,

524

5,45

040

4,89

30,

596

3,35

96,

022

Abs

orp.

Tech

no.

107

3,74

01,

105

2,17

86,

086

673,

019

0,46

22,

178

4,31

140

4,94

60,

756

3,43

56,

086

Taill

e du

mar

ché

107

3,86

41,

198

1,47

16,

901

673,

519

1,11

91,

471

6,73

140

4,44

01,

113

2,43

16,

901

Soph

ist. A

ffaire

s10

74,

130

0,77

82,

888

5,84

267

3,70

20,

482

2,88

84,

977

404,

849

0,63

83,

537

5,84

2In

nova

tion

107

3,44

60,

890

2,19

95,

703

672,

956

0,41

02,

199

4,29

340

4,26

70,

874

2,96

55,

703

Log(

PIB_

pt in

ital)

102

7,90

51,

648

5,11

310

,666

646,

852

1,03

05,

113

8,80

638

9,67

80,

681

8,12

010

,666

Log(

PIB_

pt)

107

8,36

31,

682

5,01

611

,315

677,

272

1,03

95,

016

9,01

540

10,1

900,

629

8,77

611

,315

Cro

issan

ce P

IB_p

t10

72,

253

2,14

4-2

,938

9,53

367

3,10

71,

906

-0,3

079,

533

400,

822

1,72

8-2

,938

5,34

8

64

ln(DevBén)-ln(Devi )MCO VI

VARIABLES Echant. total

Dévelop-pement

Haut revenu

Echant. total

Dévelop-pement

Haut revenu

CompBén-Compi 2,136*** 1,774*** 0,943*** 2,511*** 2,130*** 1,759**(0,0870) (0,199) (0,134) (0,161) (0,331) (0,850)

Constante -0,707*** -0,572*** -2,633*** -0,471*** -0,495*** -1,559(0,0967) (0,0933) (0,218) (0,128) (0,105) (1,138)

Observations 107 67 40 107 67 40R-carré 0,792 0,548 0,541 0,7674 0,5255 0,1353

Pour contrer l’analyse sur cas particulier du Bénin, nous réaménageons les modèles (1) et (2) au travers d’une comparaison entre le Bénin et le reste des pays. Cela revient à répondre aux mêmes questions en mettant le Bénin au centre de l’analyse. Plus précisément, il est question de savoir si les pays ayant une plus forte compétitivité comparés au Bénin, ont un niveau de développement plus élevé et vice versa. Les équations caractéristiques sont les suivantes :

ln(DevBén) - ln(Devi) = ρ+β(CompBén - Compi + εi (3)

CroisdevBén-Croisdevi = σ+φ(lnDev0Bén- lnDev0i) + π (CompBén-Compi)+υi (4) où DevBén fait référence au niveau de développement économique du Bénin, CompBén la compétitivité globale de l’économie béninoise et CroisdevBén la croissance du niveau de développement économique du Bénin.

Il est important de préciser que techniquement, ce réaménagement n’apporte pas de modification à l’esprit initial des équations et (1) et (2). Son intérêt réside uniquement dans la comparaison avec le Bénin comme pays de référence. C’est la raison pour laquelle nous nous ne changeons pas les paramètres associés à notre variable d’intérêt. Les seuls changements résident au niveau des ordonnées à l’origine c'est-à-dire au niveau des constantes. La confirmation de ces éléments est apportée par les résultats d’estimation des équations (3) et (4) présentés dans les tableaux B.1 et B.2. Comme, on peut clairement le remarquer, seules les constantes estimées ont changées. Les paramètres d’intérêt restent inchangés ce qui confirme bien que les commentaires des tableaux 1 et 2 en particulier sur les pays en développement peuvent se ramener au cas particulier du Bénin.

Tableau B.1 : Résultats du modèle de développement économique

ANNExEBlaise Gnimassoun : Compétitivité et développement économique : Quels sont les goulots d'étranglement au Bénin?

65

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses.

*** p<0,01 ; ** p<0,05 ; * p<0,1

Tableau B.2 : Résultats du modèle de croissance du développement économique

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses.

*** p<0,01 ; ** p<0,05 ; * p<0,1

Graphique 3 : Distance par rapport à l’équateur et revenu réel par habitant

CroisdevBén-Croisdevi

VARIABLES Echant. total Développement Haut revenuln(DevBén ) - ln(Devi ) -1,308*** -0,893*** -2,014***

(0,185) (0,249) (0,325)CompBén- Compi 1,530*** 2,239*** 1,591***

(0,395) (0,585) (0,500)Constante -2,539*** -2,212*** -4,735***

(0,274) (0,280) (1,220)



66

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses. lat_abst est la distance latitudinale par rapport

à l’équateur etenclav désigne l’enclavement ou non du pays mesuré par une variable dummy (1 ou 0).

*** p<0,01 ; ** p<0,05 ; * p<0,1

Tableau B.4 : Résultats du test d’exogénéité d’Hausman

Les écarts-types standards robustes à l’autocorrélation des résidus sont entre parenthèses. résidus est le résidu de l’estimation dont les résultats sont présentés dans le tableau B.3. Etant donné que le coefficient associé à ce résidu est statistiquement différent 0 à 1%, on conclut donc que la variable compétitivité est bien une variable endogène ; ce qui justifie l’utilisation de la méthode des variables instrumentales.

*** p<0,01 ; ** p<0,05 ;* p<0.1

Tableau B.3 : Pertinence des instruments utilisés

INSTRUMENTS Compenclav -0,591***

(0,131)lat_abst 2,023***

(0,267)Constante 3,714***

(0,0999)

Observations 107R-carré 0,426

INSTRUMENTS CompCompi 2,511***

(0,131)résidusi -0,654***

(0,176)Constante -2,223***

(0,567)

Observations 107R-carré 0,810F(1, 104) 13,83Prob > F 0,0003


67

Anne

xe C

/ Ta

blea

u C

.1 : R

ésul

tats

mod

èle

(1) a

vec

les d

iffére

nts p

iliers

de la

com

pétiti

vité

glob

ale

(Ech

antill

on to

tal)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

68

Tabl

eau

C.2

: Rés

ulta

ts m

odèl

e (1

) ave

c le

s diffé

rent

s pilie

rs de

la c

ompé

titivit

é gl

obal

e (P

ays e

n dé

velo

ppem

ent)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

69

Tabl

eau

C.3

: Rés

ulta

ts m

odèl

e (1

) ave

c le

s diffé

rent

s pilie

rs de

la c

ompé

titivit

é gl

obal

e (P

ays à

hau

t rev

enu)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

70

Tabl

eau

C.4

: Rés

ulta

ts m

odèl

e (2

) ave

c le

s diffé

rent

s pilie

rs de

la c

ompé

titivit

é gl

obal

e (E

chan

tillon

tota

l)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

71

Tabl

eau

C.5

: Rés

ulta

ts m

odèl

e (2

) ave

c le

s diffé

rent

s pilie

rs de

la c

ompé

titivit

é gl

obal

e (P

ays e

n dé

velo

ppem

ent)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

72

Tabl

eau

C.5

: Rés

ulta

ts m

odèl

e (2

) ave

c le

s diffé

rent

s pilie

rs de

la c

ompé

titivit

é gl

obal

e (P

ays à

hau

t rev

enu)

Les é

carts

-type

s sta

ndar

ds ro

buste

s à l’a

utoc

orré

latio

n de

s rés

idus

sont

ent

re p

aren

thès

es.

*** p

<0,0

1 ; *

* p<0

,05

; * p

<0,1

73

Tabl

eau

C.6

: Evo

lutio

n co

mpa

rée

du P

IB ré

el p

ar h

abita

nt

Gro

upe

pays

Nom

pay

sC

ode

pays

PIBr

_pc_

d60

PIBr

_pc_

d70

PIBr

_pc_

d80

PIBr

_pc_

d00

Cro

iss_M

oyIC

G

RMS

Chi

naC

HN10

8,33

168,

6932

7,97

1760

,95

968,

794,

73RM

SBo

tsw

ana

BWA

454,

7512

09,5

725

41,2

653

75,6

551

2,69

4,08

RMS

Thai

land

THA

492,

8569

2,84

1076

,92

2620

,52

284,

424,

59RM

SM

alay

siaM

YS11

58,6

717

62,9

526

10,5

854

57,5

022

9,88

5,03

RMI

Ind

ones

iaID

N28

9,27

421,

0265

4,07

1267

,73

211,

064,

31RM

ISr

i Lan

kaLK

A36

1,36

454,

5562

2,73

1244

,95

172,

774,

09RM

IIn

dia

IND

244,

9527

7,41

334,

1973

5,12

161,

694,

34RM

IEg

ypt,

Ara

bRep

.EG

Y40

0,10

482,

0975

9,96

1277

,63

150,

823,

94RM

IV

ietn

amV

NM

273,

5868

5,18

150,

454,

13RM

SM

aurit

ius

MUS

2023

,13

2270

,37

5169

,49

141,

614,

26RM

SD

omin

ican

Repu

blic

DO

M11

21,9

717

70,4

321

84,4

836

66,6

513

3,92

3,72

RMS

Tuni

siaTU

N10

24,0

514

79,7

218

99,8

232

15,3

613

3,51

4,56

RMI

Leso

tho

LSO

244,

1534

4,11

442,

6271

7,65

121,

543,

36RM

IM

oroc

coM

AR

754,

0397

1,59

1230

,38

1946

,94

105,

614,

09RM

STu

rkey

TUR

2680

,76

3627

,93

4207

,67

6802

,86

100,

994,

24RM

IPa

kist

anPA

K26

4,82

346,

5845

7,36

672,

4198

,32

3,63

RMS

Cos

ta R

ica

CRI

1996

,87

2895

,05

2986

,02

4651

,23

83,1

24,

22RF

Moz

ambi

que

MO

Z17

2,73

302,

6775

,23

3,19

RMS

Braz

ilBR

A18

92,9

132

49,1

139

87,3

348

19,5

974

,61

4,20

RMS

Para

guay

PRY

631,

2790

4,73

1330

,86

1504

,09

72,5

13,

45

74

RFBu

rkin

a Fa

soBF

A20

5,46

231,

2626

7,18

398,

7871

,93

3,30

RMS

Col

ombi

aC

OL

1578

,04

2116

,77

2528

,90

3411

,24

70,7

44,

11RF

Nep

alN

PL18

2,97

186,

5920

5,98

322,

1268

,36

3,41

RFUg

and

aUG

A19

0,60

318,

6767

,19

3,46

RMI

Bang

lad

esh

BGD

308,

2127

7,56

299,

9048

6,72

65,1

93,

62RM

SPa

nam

aPA

N23

11,3

631

84,8

533

88,5

547

26,5

164

,13

4,27

RMS

Mex

ico

MEX

3881

,29

5308

,24

6549

,78

7808

,83

55,8

44,

25RM

SA

lban

iaA

LB18

82,8

927

54,4

446

,29

3,75

RFM

ali

MLI

279,

2732

8,02

327,

5744

3,10

43,0

03,

34RM

SBu

lgar

iaBG

R26

20,8

637

18,5

741

,88

4,08

RMS

Ecua

dor

ECU

1651

,03

2234

,06

2620

,70

2931

,96

40,2

33,

68RM

SA

lger

iaD

ZA15

84,6

422

19,0

826

76,7

028

83,5

039

,88

3,87

RMI

Gua

tem

ala

GTM

1313

,79

1774

,69

1807

,69

2175

,90

36,2

03,

93RM

IHo

ndur

asHN

D87

6,19

1067

,24

1145

,88

1382

,65

36,0

13,

88RM

IG

uyan

aG

UY76

7,05

890,

4777

3,41

1086

,18

34,6

83,

52RM

IEl

Sal

vad

orSL

V20

99,6

423

82,2

918

11,3

727

89,6

234

,66

3,99

RMI

Philip

pine

sPH

L75

7,39

949,

8910

17,8

511

90,1

033

,11

4,03

RMS

Jord

anJO

R15

57,1

221

66,1

823

15,1

627

,78

4,29

RFBe

nin

BEN

413,

7642

9,99

463,

3253

6,19

23,3

43,

59RF

Cha

dTC

D52

1,19

451,

9738

3,37

546,

9922

,89

2,85

RMS

Mon

golia

MN

G80

4,04

986,

8022

,73

3,70

RMI

Keny

aKE

N33

6,91

472,

2952

6,25

524,

2922

,08

3,72

RMI

Gha

naG

HA47

4,44

459,

9235

9,35

502,

6118

,36

3,61

RMS

Peru

PER

2152

,35

2502

,07

2465

,80

2745

,87

16,2

34,

05

75

RFM

alaw

iM

WI

158,

2721

0,47

209,

3321

8,56

15,4

53,

45RM

IN

iger

iaN

GA

561,

0280

9,20

623,

3074

8,76

15,3

83,

61RM

SRo

man

iaRO

M40

96,1

446

07,3

812

,48

4,07

RMS

Sout

h A

frica

ZAF

4166

,64

5215

,71

5345

,58

5387

,63

11,1

34,

39RM

SN

amib

iaN

AM

3165

,67

3516

,15

11,0

73,

97RF

Ethi

opia

ETH

150,

3116

6,21

10,5

83,

46RF

Gam

bia,

The

GM

B35

5,22

407,

4443

9,11

437,

6410

,09

3,79

RMI

Boliv

iaBO

L95

0,80

1027

,69

885,

7510

29,4

68,

223,

59RM

IC

amer

oon

CM

R69

8,88

796,

7011

88,3

790

8,38

6,81

3,52

RMI

Mau

ritan

iaM

RT65

8,37

772,

1269

5,71

704,

27-0

,19

3,22

RMI

Sene

gal

SEN

834,

9076

5,25

716,

3275

1,53

-2,2

93,

69RF

Buru

ndi

BDI

144,

8018

5,22

208,

5414

8,36

-15,

432,

82RM

IZa

mbi

aZM

B95

7,50

933,

6673

6,78

726,

86-1

5,86

3,49

RFZim

babw

eZW

E50

3,72

662,

4564

5,77

498,

29-1

6,23

3,07

RMI

Nic

arag

uaN

IC15

96,3

818

53,4

712

37,2

411

46,9

2-2

4,53

3,54

RMI

Cot

e d

'Ivoi

reC

IV11

44,9

316

11,8

713

20,4

210

01,3

7-2

4,86

3,40

RMI

Geo

rgia

GEO

1402

,84

2102

,56

3035

,43

1432

,39

-27,

533,

88RF

Mad

agas

car

MD

G46

6,25

447,

5334

3,38

279,

70-3

2,02

3,39

RMI

Tajik

istan

TJK

770,

2932

5,82

-57,

703,

55

76

Indicateurs Benin Moy. région Différence1st pillar: Institutions 3,36 3,47 0,111.01 Propertyrights, 1-7 (best) 3,440 3,720 0,281

1.02 Intellectualproperty protection, 1-7 (best) 3,149 3,185 0,0371.03 Diversion of public funds, 1-7 (best) 2,414 2,585 0,1711.04 Public trust in politicians, 1-7 (best) 2,286 2,553 0,2671.05 Irregular payments and bribes, 1-7 (best) 2,469 3,080 0,6111.06 Judicialindependence, 1-7 (best) 2,738 2,927 0,1891.07 Favoritism in decisions of govern-ment officials, 1-7 (best) 2,761 2,806 0,044

1.08 Wastefulness of government spen-ding, 1-7 (best) 3,220 3,095 -0,125

1.09 Burden of government regulation, 1-7 (best) 2,838 3,603 0,765

1.10 Efficiency of legal framework in settling disputes, 1-7 (best) 3,281 3,579 0,298

1.11 Efficiency of legal framework in challenging regs., 1-7 (best) 3,227 3,323 0,097

1.12 Transparency of government policy-making, 1-7 (best) 3,584 3,868 0,284

1.13 Business costs of terrorism, 1-7 (best) 4,968 4,403 -0,5641.14 Business costs of crime and vio-lence, 1-7 (best) 4,176 3,890 -0,286

1.15 Organized crime, 1-7 (best) 4,634 4,291 -0,3431.16 Reliability of police services, 1-7 (best) 4,408 3,981 -0,4281.17 Ethical behavior of firms, 1-7 (best) 3,676 3,646 -0,0301.18 Strength of auditing and reporting standards, 1-7 (best) 3,792 4,099 0,306

1.19 Efficacy of corporate boards, 1-7 (best) 4,488 4,445 -0,0431.20 Protection of minority shareholders’ interests, 1-7 (best) 3,415 3,914 0,498

1.21 Strength of investor protection, 0–10 (best)* 3,300 3,940 0,640 2nd pillar: Infrastructure 2,40 2,82 0,422.01 Quality of overall infrastructure, 1-7 (best) 2,803 3,444 0,6412.02 Quality of roads, 1-7 (best) 2,762 3,331 0,5702.03 Quality of railroad infrastructure, 1-7 (best) 1,372 2,071 0,6992.04 Quality of port infrastructure, 1-7 (best) 3,699 4,193 0,4942.05 Quality of air transport infrastructure, 1-7 (best) 3,002 4,010 1,008

2.06 Available airline seat km/week, millions* 20,206 58,038 37,8322.07 Quality of electricity supply, 1-7 (best) 2,194 2,812 0,6182.08 Mobile telephonesubscriptions/100 pop.* 89,906 86,135 -3,7712.09 Fixedtelephonelines/100 pop.* 1,676 1,298 -0,377


77

3rd pillar: Macroeconomicenvironment 4,31 4,12 -0,203.01 Government budget balance, % GDP* -0,805 -4,987 -4,1823.02 Gross national savings, % GDP* 8,231 12,729 4,4983.03 Inflation, annual % change* 6,746 4,096 -2,6503.04 General governmentdebt, % GDP* 32,525 42,059 9,5343.05 Country credit rating, 0–100 (best)* 24,200 27,380 3,1804th pillar: Health and primary education 4,53 3,64 -0,904.01 Malaria cases/100,000 pop.* 28228,747 27875,671 -353,0774.02 Business impact of malaria, 1-7 (best) 3,362 3,427 0,0654.03 Tuberculosis cases/100,000 pop.* 70,000 105,000 35,0004.04 Business impact of tuberculosis, 1-7 (best) 3,883 4,461 0,5794.05 HIV prevalence, % adult pop.* 1,200 1,480 0,2804.06 Business impact of HIV/AIDS, 1-7 (best) 3,850 4,399 0,5494.07 Infant mortality, deaths/1,000 live births* 67,900 71,900 4,0004.08 Life expectancy, years* 56,014 57,130 1,1154.09 Quality of primary education, 1-7 (best) 3,305 3,141 -0,1644.10 Primaryeducationenrollment, net %* 92,086 69,245 -22,8415th pillar: Higher education and training 2,95 2,91 -0,055.01 Secondaryeducationenrollment, gross %* 51,395 38,516 -12,879

5.02 Tertiaryeducationenrollment, gross %* 10,616 7,690 -2,9265.03 Quality of the education system, 1-7 (best) 3,247 3,360 0,113

5.04 Quality of math and science educa-tion, 1-7 (best) 4,194 3,829 -0,365

5.05 Quality of management schools, 1-7 (best) 4,256 4,113 -0,143

5.06 Internet access in schools, 1-7 (best) 2,035 2,781 0,7465.07 Availability of research and training services, 1-7 (best) 3,831 4,019 0,188

5.08 Extent of staff training, 1-7 (best) 3,121 3,511 0,3906th pillar: Goods market efficiency 3,47 4,03 0,576.01 Intensity of local competition, 1-7 (best) 4,743 4,801 0,0596.02 Extent of market dominance, 1-7 (best) 3,359 3,553 0,1956.03 Effectiveness of anti-monopoly policy, 1-7 (best) 3,185 4,054 0,869

6.04 Effect of taxation on incentives to invest, 1-7 (best) 2,501 3,324 0,824

6.05 Total tax rate, % profits* 65,900 42,860 -23,0406.06 No. procedures to start a business* 5,000 5,400 0,4006.07 No. days to start a business* 26,000 14,000 -12,0006.08 Agricultural policycosts, 1-7 (best) 2,828 3,879 1,0506.09 Prevalence of trade barriers, 1-7 (best) 3,402 4,028 0,626


78

6.10 Trade tariffs, % duty* 10,522 10,494 -0,0276.11 Prevalence of foreign ownership, 1-7 (best) 3,164 4,711 1,547

6.12 Business impact of rules on FDI, 1-7 (best) 3,212 4,580 1,3676.13 Burden of customs procedures, 1-7 (best) 3,013 3,810 0,7986.14 Imports as a percentage of GDP* 38,073 46,057 7,9846.15 Degree of customer orientation, 1-7 (best) 4,180 4,351 0,1706.16 Buyer sophistication, 1-7 (best) 2,216 2,586 0,3707th pillar: Labor market efficiency 4,11 4,19 0,087.01 Cooperation in labor-employer rela-tions, 1-7 (best) 3,693 4,400 0,707

7.02 Flexibility of wage determination, 1-7 (best) 5,305 4,837 -0,467

7.03 Hiring and firing practices, 1-7 (best) 3,744 4,205 0,4617.04 Redundancy costs, weeks of salary* 11,628 20,133 8,5067.05 Effect of taxation on incentives to work, 1-7 (best) 3,246 3,546 0,301

7.06 Pay and productivity, 1-7 (best) 3,016 3,520 0,5047.07 Reliance on professional manage-ment, 1-7 (best) 3,099 3,787 0,688

7.08 Country capacity to retain talent, 1-7 (best) 2,508 3,292 0,784

7.09 Country capacity to attract talent, 1-7 (best) 2,575 3,336 0,761

7.10 Women in labor force, ratio to men* 0,872 0,748 -0,1238th pillar: Financial market development 3,33 3,68 0,358.01 Availability of financial services, 1-7 (best) 3,343 3,731 0,389

8.02 Affordability of financial services, 1-7 (best) 3,247 3,541 0,294

8.03 Financing through local equity mar-ket, 1-7 (best) 2,587 3,210 0,622

8.04 Ease of access to loans, 1-7 (best) 2,226 2,316 0,0908.05 Venture capital availability, 1-7 (best) 2,180 2,206 0,026

8.06 Soundness of banks, 1-7 (best) 4,510 4,726 0,2168.07 Regulation of securities exchanges, 1-7 (best) 2,701 3,495 0,794

8.08 Legalrights index, 0–10 (best)* 6,000 6,400 0,400

9th pillar: Technologicalreadiness 2,55 2,97 0,429.01 Availability of latest technolo-gies, 1-7 (best) 3,784 4,457 0,674

9.02 Firm-level technology absorp-tion, 1-7 (best) 3,977 4,521 0,544

9.03 FDI and technology transfer, 1-7 (best) 3,565 4,323 0,758


79

9.04 Individualsusing Internet, %* 3,798 8,917 5,1199.05 Fixed broadband Internet subs-criptions/100 pop.* 0,054 0,263 0,210

9.06 Int’l Internet bandwidth, kb/s per user* 3,491 5,689 2,197

9.07 Mobile broadbandsubscrip-tions/100 pop.* 0,350 7,542 7,192

10th pillar: Market size 2,51 3,04 0,5210.01 Domestic market size index, 1–7 (best)* 2,325 2,823 0,497

10.02 Foreign market size index, 1–7 (best)* 3,081 3,686 0,604

10.03 GDP (PPP$ billions)* 15,586 38,316 22,73010.04 Exports as a percentage of GDP* 23,816 33,780 9,96411th pillar: Business sophistication 3,23 3,51 0,2911.01 Local supplierquantity, 1-7 (best) 3,397 4,584 1,18611.02 Local supplierquality, 1-7 (best) 3,540 4,253 0,71311.03 State of cluster development, 1-7 (best) 2,877 3,302 0,425

11.04 Nature of competitive advan-tage, 1-7 (best) 3,086 2,973 -0,113

11.05 Value chainbreadth, 1-7 (best) 3,639 3,324 -0,31511.06 Control of international distri-bution, 1-7 (best) 2,995 3,447 0,452

11.07 Production process sophistica-tion, 1-7 (best) 3,290 3,045 -0,246

11.08 Extent of marketing, 1-7 (best) 3,207 3,509 0,30211.09 Willingness to delegate autho-rity, 1-7 (best) 3,060 3,048 -0,011

12th pillar: Innovation 2,84 3,06 0,2212.01 Capacity for innovation, 1-7 (best) 3,045 3,197 0,15312.02 Quality of scientific research institutions, 1-7 (best) 2,907 3,507 0,600

12.03 Company spending on R&D, 1-7 (best) 2,661 2,841 0,180

12.04 University-industry collabora-tion in R&D, 1-7 (best) 2,677 3,121 0,445

12.05 Gov’t procurement of ad-vanced tech products, 1-7 (best) 3,174 3,584 0,410

12.06 Availability of scientists and engineers, 1-7 (best) 4,295 4,116 -0,179

12.07 PCT patents, applications/mil-lion pop.* 0,028 0,020 -0,008


80

Estimation de la soutenabilité de la dette publique du Bénin : une projection à l’horizon 2020

Estimation of the sustainability of Benin's public debt : projected for 2020

Par :

Sêna Sourou François ANAGOIngénieur Statisticien Economiste

CAA : BP 59 CotonouTéléphone : [email protected]

Résumé : L’étude procède à l’analyse de la soutenabilité de la dette publique du Bénin en utilisant la méthode algébrique (MA) et la méthode économétrique (ME). La MA a révélé que le taux d’endettement n’est pas stable. L’Etat ne pourra revenir à un ratio d’endettement de 40% en 12 ans qu’en réalisant des excédents budgétaire primaires. Les chocs des taux d’intérêts et de croissance montrent qu’une hausse du taux de croissance de 10% réduit plus l’effort budgétaire primaire à fournir qu’une réduction du taux d’intérêts de 10%.La ME fait ressortir que la soutenabilité de la dette du Bénin est faible.

Mots clefs : Soutenabilité de la dette publique, méthode algébrique, méthode économétrique, excédent budgétaire primaire

Abstract: This study is analyzing the sustainability of Benin's public debt using the algebraic method (AM) and the econometric method (EM). The AM found that the debt ratio is not stable. The state will return to a debt ratio of 40% in 12 years in achieving primary budget surpluses. The impact of interest rates and growth rates show that an increase in the growth rate of 10% reduced more primary budgetary effort to provide than a reduction in the interest rate of 10%. EM stressed that the sustainability of Benin's debt is low.

Keywords: Sustainability of public debt, algebraic method, econometric method, primary budget surplus

Classification: JEL H63-C63-C13-H62


81

Introduction

Chaque année, il se dégage pour les pays, dans l’exécution de leur budget, une capacité ou un besoin de financement selon le cas. En cas de besoin de financement, l’Etat se voit obliger de recourir à l’emprunt pour financer ce besoin. Le recours à l’emprunt suppose que l’Etat espère réaliser dans l’avenir des excédents qui vont lui permettre de faire face au service engendré par sa dette. Au cas où il n’arrive pas à réaliser des excédents pendant une période, il pourra recourir à de nouveaux emprunts pour faire face aux charges de la dette existante : il s’agit d’un jeu « à la Ponzi ». Cependant, l’Etat ne pourra pas jouer indéfiniment ce jeu de refinancement par l’emprunt si tant est qu’il ne réussit pas à dégager des excédents budgétaires à un moment donné. Il ressort donc que l’Etat ne peut s’endetter indéfiniment si tant est qu’il ne mobilise pas des recettes pouvant permettre de faire face à sa dette à long terme. C’est pour cela qu’à part quelques notables exceptions, la plupart des économistes estiment que la hausse des déficits est souhaitable à court terme tout en craignant les effets à long terme.

Il convient donc de se poser la question de savoir s’il y a une limite maximale à l’endettement public au-delà de laquelle l’État ferait faillite ou si la dette publique est soutenable. Il existe un certain nombre d’arguments théoriques qui conduisent à la conclusion qu’une hausse du ratio de dette publique pourrait conduire à une réduction de la croissance du fait d’un effet d’éviction des investissements productifs (ou du fait de l’équivalence ricardienne) et de la relative inefficacité de l’État dans l’utilisation des ressources. D’autres arguments peuvent être évoqués liés aux effets plus immédiats de l’augmentation de la dette. Ils reposent sur un calcul de soutenabilité budgétaire – à partir des relations entre taux de croissance et charge d’intérêt de la dette – qui pourrait conduire le gouvernement à se mettre en défaut de paiement ou à imposer une « taxe inflationniste » ruineuse qui conduirait à un ralentissement de la croissance. La question de la soutenabilité de la dette est d’autant plus importante que de nombreux pays se sont fixés des limites de taux d’endettement. Cette limite est par exemple de 70% pour les pays membres de l’UEMOA depuis le pacte de convergence de 1993.

Au Bénin, le taux d’endettement est resté toujours en deçà de ce seuil. Un peu au-dessus de 50% en 1999, il décroît progressivement jusqu’à atteindre 9% environ en 2006 avant de remonter progressivement pour atteindre 30% environ en 2014 puis enregistré un bond qui le fera passé à 41, 5% en 2015.Depuis le dernier trimestre de 2015, l’Etat a engagé certains projets

82

de construction d’infrastructures routières qui seront préfinancés grâce au partenariat public privé à hauteur de plus de 1200 milliards de FCFA. Cette nouvelle dette pourrait faire passer le taux d’endettement du pays à environ 65% en 2016 et ce taux pourrait rester au-dessus de 60% jusqu’en 2020. Face à cette remontée très importante du taux d’endettement, il convient de se poser la question de savoir si l’Etat pourrait faire face aux charges qu’elle engendrerait.

Pour cela, cet article se propose d’étudier la soutenabilité de la dette du Bénin en s’appuyant non seulement sur l’historique depuis 1999 mais aussi sur les projections jusqu’en 2020 à partir de la méthode algébrique et de celle économétrique.


83

1. Soutenabilite actuarielle et soutenabilite effective : une revue de litteratureD’un point de vue actuariel, on dit qu'un Etat est solvable lorsque sa dette publique suit un processus stationnaire. Cette définition implique clairement que le gouvernement ne joue pas un jeu « à la ponzi » en finançant intégralement les intérêts et le principal dus aujourd'hui par de nouveaux emprunts. Par contre, elle n'est pas la mieux placée pour évaluer la politique économique (MANSOUR, 2012).

Mais cette conception qui implique un financement sur fonds propre du service de la dette a été sévèrement critiquée en disant que cette propriété assure la crédibilité des politiciens théoriquement (dans la mesure où mathématiquement c'est réalisable), mais n'assure pas la crédibilité des politiques réellement engagées qui vont appliquer des valeurs excessives de taux d'imposition. Par exemple certains auteurs sont signalé cette inadéquation à l'instar de Arthur Laffer (1981) qui croyait à cette idée ancienne qui disait que « trop d'impôt tue l'impôt » et qui a élaboré sa fameuse courbe appelée « courbe de Laffer » en nommant le phénomène « l'allergie fiscale ». C'est la raison pour laquelle une autre définition émerge à savoir la soutenabilité effective qui stipule que le gouvernement a toute légitimité de prélever des impôts mais à condition que cela ne dépasse pas un certain taux d'imposition noté (t*) sur la courbe de Laffer. Il faut donc empêcher un éventuel risque d'évasion fiscale susceptible de diminuer les recettes de l'Etat et de limiter sa marge de manœuvre dans l'atteinte de sa soutenabilité budgétaire. Nous notons également que Kremers (1989) et Artus (1998) ont souligné l'importance qu'une stabilité du ratio dette sur PIB soit atteinte avec un taux d'imposition raisonnable et praticable.

Buiter et Patel (1992) ont approuvé cette thèse en faisant la part des choses. En effet lorsque le taux de croissance excède le taux d'intérêt, la soutenabilité actuarielle serait plus efficace dans la mesure où la croissance permet aux contribuables de répondre aux besoins de l'Etat en payant la part d'impôt demandée. Par contre lorsque le taux d'intérêt dépasse le taux de croissance alors il n'est pas judicieux de taxer davantage les contribuables car cela risque encore d'étouffer la croissance et de creuser l'écart avec le taux d'intérêt. La soutenabilité effective serait alors dans ce cas plus pratique et plus efficace que la soutenabilité actuarielle.

Sêna Sourou François ANAGO : :Estimation de la soutenabilité de la dette publique du Bénin : une projection à l’horizon 2020

84

2. METHODOLOGIE Nous évaluerons théoriquement et empiriquement la soutenabilité selon deux méthodes différentes : la méthode algébrique (étude de l’évolution du ratio d’endettement) et celle économétrique.

2.1. La méthode algébrique

Elle s’appuie sur la contrainte budgétaire inter-temporelle de l’Etat et sur la soutenabilité budgétaire dans la réalisation de la soutenabilité de la dette publique. Selon cette approche, la politique budgétaire est soutenable lorsque le ratio d'endettement est stable en moyenne. La maîtrise du taux d'endettement est donc capitale à la réalisation de la soutenabilité.

2.1.1. La Contrainte budgétaire inter-temporelle (CBI) et la condition de soutenabilité

La Contrainte budgétaire inter-temporelle (CBI) est définie par :

Gt + iDt-1 – Tt = Dt – Dt-1 (1a)

avec

Dt : L'encours de dette publique ;Gt : Les dépenses publiques hors intérêt de l'année t ;Tt : Le montant des recettes fiscales ;i : Le taux d'intérêt nominal supposé constant.

Chaque année l 'Etat collecte des ressources sous forme d'impôts, de cotisations et de taxes (Tt) et les emploie sous forme de dépenses publiques courantes et transferts (Gt) ainsi que pour payer les charges d'intérêt de la dette (iDt-1).

L'accroissement de la dette représenté par (Dt – Dt-1> 0) est bel et bien le déficit budgétaire (DPut).

L'équation (1a) pourra s'écrire alors :

Gt – Tt + iDt-1 = DPut (2a)

Ce déficit public (ou budgétaire) est composé de deux éléments : le déficit primaire (Gt-Tt) et les intérêts payés sur la dette (iDt-1). Selon Peretti et Watel (1997) : « Le déficit budgétaire constitue une sorte de « ressource » qui


85

s'ajoute aux ressources fiscales et non fiscales de l'Etat ». L'Etat fera donc recours à l'emprunt pour financer son déficit budgétaire.

La condition de soutenabilité, quant à elle, part du même principe mais en se penchant plus vers l'importance de l'écart entre les taux d'intérêt et le taux de croissance.

Si i > g : alors le ratio Dette/PIB augmente en permanence même si le déficit pr imai re es t nu l . C 'es t un « ef fet bou le de ne ige » qu i su rg i t . C'est à ce niveau qu'apparaisse l'utilité de la condition de soutenabilité qui impose le dégagement d'un excédent primaire. On passe d'une condition de transversalité à une condition de soutenabilité. Cette dernière est plus exigeante en matière de solde public primaire et budgétaire à la fois. Lorsqu'on est en présence d'un « effet boule neige », il est indispensable de miser sur l'excédent budgétaire pour rétablir la stabilité du ratio Dette/PIB.Si la supériorité du taux d'intérêt par rapport au taux de croissance persiste, alors la CBI ne sera pas satisfaite. Le gouvernement ne sera plus en mesure d'honorer ses engagements à un moment ou un autre dans le futur. A force que son endettement s'accroisse, il ne pourra plus renouveler ses emprunts et les prêteurs s'abstiendront de souscrire à nouveau les dettes qui arrivent à échéance.Un Etat voulant impérativement stabiliser son ratio doit avoir une variation nulle c’est-à-dire :

Sachant que le taux d’intérêt (i) et le taux de croissance peuvent s’écrire de la manière suivante :

i = (1+r*)(1+ π)-1

g = (1+g*)(1+ π)-1

avec r* le taux d'intérêt réel et π le taux d'inflation, nous remplaçons alors les deux expressions dans l'équation précédente et on obtient :


86

A partir de cette égalité nous pouvons dégager certaines conclusions :Si le taux d'intérêt est supérieur au taux de croissance, un excédent budgétaire primaire est indispensable à la stabilisation du ratio. Dans ce cas, plus le stock de dette initial (TE0) est élevé, plus l'excédent primaire indispensable à la stabilisation du ratio est important. Par conséquent, plus le stock de dette initiale est élevé, plus il est difficile de stabiliser le ratio de dette publique. Et plus le ratio augmente, plus les efforts budgétaires sont exigés.

Par contre si le taux de croissance est supérieur au taux d'intérêt, un déficit primaire reste possible.

2.1.2. La soutenabilité par la réduction du ratio d'endettement :L'estimation mathématique de l'effort budgétaire nécessaire pour répondre à une limite du taux d’endettement

Dans le pacte de convergence adopté par les pays membres de l’UEMOA, il est prévu un seuil à ne pas franchir de 70% pour le taux d’endettement et le déficit primaire ne doit pas franchir 3% du PIB. Il s’agira ici de déterminer l’effort budgétaire que doit fournir le Bénin pour satisfaire à ces critères.

Une dette publique est jugée soutenable si l'encours de dette d'aujourd'hui peut être remboursé à un moment donné dans le futur ( Dt+n = 0). En d'autres termes, cela signifie que les excédents budgétaires futurs actualisés doivent couvrir le stock de dette à l'instant (t). Nous pouvons écrire alors:


87

En se fondant sur cette relation nous sommes capables d'estimer la constante du solde public primaire exigée chaque année afin de réduire le ratio de dette publique par rapport au PIB à un niveau jugé soutenable.

Dans l’application, nous prendrons comme taux d’intérêt (i) la moyenne géométrique des taux d’intérêt implicites sur la période 1999-2020, β sera le taux d’endettement de 1998 soit 51,45%, Ф vaudra 70% et le taux de croissance g sera la moyenne géométrique des taux de croissance sur la période 1999-2020.

2.2. La méthode économétrique

Cette méthode est basée sur les tests économétriques de stationnarité ou de cointégrationde la dette. En effet, pour Hamilton et Flavin(1986), la dette est considérée comme soutenable lorsqu’elle est stationnaire. Il leur est cependant reproché la non prise en compte des retards dans l’estimation et l’autocorrélation des résidus et de la cointégration. C’est ainsi que Hakkio et Rush (1991) affirmaient que l'existence d'une relation de cointégration entre les recettes et les dépenses totales est une condition nécessaire et suffisante à la soutenabilité.Quintos (1995) allant dans le même sens que Hakkio (1991)distingue cependant deux types de soutenabilité : la soutenabilité forte et la soutenabilité faible. Elle qualifie la relation de cointégration entre recettes


88

et dépenses de soutenabilité forte lorsque le coefficient entre les deux variables est unitaire. Autrement dit, une soutenabilité forte signifie que les recettes et les dépenses s'ajustent complètement. Dans ce cas, il y a une forte présomption de la stationnarité de la série des déficits. En revanche, Quintos qualifie cette relation de soutenabilité faible lorsque le coefficient de cointégration est compris entre 0 et 1. En d'autres termes, les recettes évoluent dans le même sens que les dépenses mais de moindre amplitude.Hénin (1997) s'oppose à l'idée que les tests de cointégration soient une généralisation plus flexible du test de stationnarité du solde global. Il dit que le principal intérêt des tests de cointégration est de donner une estimation du coefficient de couverture des dépenses par les recettes. Bohn (1995) partageait également cette critique et a par contre proposé un test de cointégration consistant à tester la soutenabilité en étudiant la relation de cointégration entre le solde primaire et le stock de la dette.

Lorsque le taux d'intérêt est supposé constant, la stationnarité du déficit public global est une condition nécessaire et suffisante à la soutenabilité mais pas celle du déficit primaire et dans le cas où le taux d'intérêt est variable, la stationnarité du déficit global est équivalente à l'existence d'une relation de cointégration entre les recettes et les dépenses totales (charges d'intérêts incluses). Lorsque le taux d'intérêt est supposé constant, la soutenabilité peut être justifiée par la présence d'une relation de cointégration entre le déficit primaire et la dette publique (MANSOUR(2012)).

Dans le contexte béninois, la totalité des instruments de la dette sont à taux fixe. Nous pouvons donc supposer sans perdre de généralité que les taux d’ intérêt sont constants . A ins i , au regard de ce qu i précède, nous procèderons à l’étude de la stationnarité du déficit public global et l’examen de l’existence d’une relation de cointégration entre les recettes totales et les dépenses totales (y compris les charges de la dette) pour tenir compte du fait que Bénin la totalité des instruments de la dette sont à taux fixe.

3. RésultatsNotons dans cette partie que les résultats seront présentés, pour la méthode algébrique, en se basant sur la tendance que suivait l’encours de la dette avant l’adoption du préfinancement par le partenariat public-privé (PPP) de certains projets de construction d’infrastructure routière fin 2015 pour un montant global de 1216 milliards de FCFA qui a donc modifié considérablement les projections du service de la dette sur la période 2016-2020. Nous nommons la première situation « scénario initial » et la deuxième « scénario actuel ».


89

Source : Auteur

NB : TDP est le déficit primaire en % du PIB, est la charge réelle de la dette c’est-à-dire le déficit stabilisateur de la dette et ΔTEt la variation du ratio d’endettement.

L’analyse du graphique montre que la variation du ratio d’endettement (ΔTEt) n’est pas nulle sur la période 1999-2015 et ne le sera non plus de 2016 à 2020 selon les projections du scénario initial. En moyenne cette variation serait de 1,88 points de 1999-2020 à raison de 1,82 points en moyenne de 1999-2015 et 2,08 points en moyenne de 2016 à 2020. Cette situation s’explique par le fait que le solde primaire (TDP) est, chaque année, faible par rapport aux charges réelles de la dette sur la quasi-totalité de la période.

En effet, le taux d'intérêt est inférieur au taux de croissance sur l’ensemble de la période sauf en 2007 ce qui fait dès lors qu’un excédent budgétaire primaire n’était donc pas indispensable à la stabilisation du ratio (donc à la soutenabilité de la dette).De 2015 à 2018 le taux de déficit primaire va

3.1. Les résultats de la méthode algébriqueElle s’appuie sur la contrainte budgétaire inter-temporelle de l’Etat et sur la soutenabilité budgétaire dans la réalisation de la soutenabilité de la dette publique. Selon cette approche, la politique budgétaire est soutenable lorsque le ratio d'endettement est stable en moyenne. La maîtrise du taux d'endettement est donc capitale à la réalisation de la soutenabilité.

3.1.1. Que retenir de la stabilité du ratio d’endettement ?

Graphique 1 : Evolution des variations du taux d’endettement dans le scénario initial


90

Graphique 2 : Evolution des variations du taux d’endettement dans le scénario actuel

Source : Auteur

NB : TDP est le déficit primaire en % du PIB, est la charges réelles

de la dette c’est-à-dire le déficit stabilisateur de la dette et ΔTEt la variation

du ratio d’endettement.

Les tendances suivies par l’ensemble des courbes sont similaires à celles du

scénario de référence mais les amplitudes de variation sont plus grandes.

Le taux d’endettement n’est pas stable ici non plus mais est beaucoup plus

instable qu’au niveau du scénario initial avec des variations allant jusqu’à

plus 6 points parfois. Les variations moyennes sont de 1,82 point, 2,40 points et

1,95 point respectivement sur les périodes 1999-2015, 2016-2020 et 1999-2020.

Ici, on constate que le taux d’intérêt réel de 2016 est supérieur au taux de

croissance réel. Un excédent budgétaire primaire serait donc indispensable

à la stabilisation du ratio d’endettement en 2016.

s’accroître et les charges de la dette s’accroissent aussi pendant que le taux d’intérêt augmente et le taux de croissance est en baisse. Cette période sera caractérisée par des difficultés à faire face au service de la dette mais les efforts de réduction du déficit primaire de 2019 à 2020 permettront de redresser le tir.


91

3.1.2. Effort budgétaire que l’Etat aurait fait s’il souhaitait atteindre la limite des 70% de taux d’endettement en partant du stock de dette initial de 1998

Le tableau ci-dessous donne cet effort budgétaire pour les deux scénarii abordés précédemment.

Tableau 1: Effort budgétaire selon le nombre n d’années au bout desquelles on veut atteindre le seuil des 70%

Scénario initial Scénario actuelDette/PIB en 1998 51,45 51,45Taux d'intérêt en % 2,75 3,11Taux de croissance en % 7,56 7,56

n sp sp1 14,13 14,362 6,24 5,653 3,56 2,704 2,19 1,205 1,34 0,276 0,74 - 0,387 0,29 - 0,868 - 0,07 - 1,249 - 0,37 - 1,5610 - 0,64 - 1,8311 - 0,87 - 2,0712 - 1,08 - 2,2913 - 1,28 - 2,4914 - 1,47 - 2,6815 - 1,66 - 2,8616 - 1,84 - 3,0417 - 2,01 - 3,2118 - 2,18 - 3,3719 - 2,36 - 3,5420 - 2,53 - 3,7021 - 2,71 - 3,8722 - 2,89 - 4,04

Source : AuteurNous constatons au regard du tableau, qu’il n’y a pas d’enjeux majeur par rapport à l’objectif de 70% pour le Bénin étant donné que l’atteinte de cette cible n’aurait nécessité des excédents budgétaires que si l’on voulait


92

Scénario initial Scénario actuelDette/PIB en 1998 41,68 41,68 Taux d'intérêt en % 3,66 5,27 Taux de croissance en % 8,36 8,36

n sp sp1 25,14 25,89 2 12,38 11,92 3 8,10 7,25 4 5,95 4,91 5 4,64 3,49 6 3,76 2,54 7 3,11 1,86 8 2,62 1,34 9 2,23 0,93

10 1,90 0,60 11 1,63 0,32 12 1,39 0,09 13 1,17 - 0,12 14 0,98 - 0,30 15 0,81 - 0,46 16 0,65 - 0,60 17 0,50 - 0,74 18 0,35 - 0,86 19 0,22 - 0,97 20 0,08 - 1,08 21 - 0,05 - 1,18 22 - 0,17 - 1,28

l’atteindre en moins de 8 ans pour le scénario initial et en moins de 6 ans pour le scénario actuel. Au-delà de ces années, on observerait des déficits.

Regardons à présent ce qui se passerait si l’Etat souhait atteindre des taux d’endettement respectifs de 60%, 50% et 40% en partant du stock initial de dette de 2015.

3.1.3. Effort budgétaire que l’Etat aurait fait s’il souhaitait atteindre un taux d’endettement de 40% en partant du stock de dette initial de 2015

Tableau 2 : Effort budgétaire selon le nombre n d’années au bout desquelles on veut atteindre le taux de 40%

Source : Auteur


93


n sp sp1 20,62 21,37 2 9,97 9,53 3 6,40 5,57 4 4,59 3,58 5 3,48 2,37 6 2,73 1,56 7 2,18 0,97 8 1,75 0,52 9 1,40 0,16 10 1,11 - 0,13 11 0,86 - 0,38 12 0,65 - 0,59 13 0,45 - 0,77 14 0,27 - 0,94 15 0,10 - 1,09 16 - 0,06 - 1,23 17 - 0,21 - 1,35 18 - 0,36 - 1,47 19 - 0,50 - 1,58 20 - 0,64 - 1,69 21 - 0,78 - 1,79 22 - 0,91 - 1,89

Nous constatons ici qu’au regard de la situation de la dette avec les deux scénarii sur la période 2016-2020 sur laquelle les taux d’intérêt implicite et de croissance ont été calculés, l’atteinte de la cible en moins de 21 ans pour le scénario initial et en moins de 13 ans pour le scénario actuel ne sera possible qu’en réalisant des excédents budgétaires primaires dont le pourcentage dans le PIB est d’autant plus important que cette durée est courte. Au-delà, il est possible de réaliser des déficits budgétaires primaires.



Source : Auteur


94


n sp sp1 16,10 16,86 2 7,57 7,15 3 4,69 3,90 4 3,23 2,25 5 2,33 1,25 6 1,70 0,57 7 1,24 0,08 8 0,88 - 0,30 9 0,58 - 0,61

10 0,33 - 0,86 11 0,10 - 1,08 12 - 0,10 - 1,26 13 - 0,28 - 1,43 14 - 0,45 - 1,58 15 - 0,61 - 1,72 16 - 0,77 - 1,85 17 - 0,92 - 1,97 18 - 1,07 - 2,08 19 - 1,22 - 2,19 20 - 1,36 - 2,30 21 - 1,51 - 2,40 22 - 1,66 - 2,51

Nous constatons que l’atteinte de la cible en moins de 16 ans pour le scénario initial et en moins de 10 ans pour le scénario actuel ne sera possible qu’en réalisant des excédents budgétaires primaires dont le pourcentage dans le PIB est d’autant plus important que cette durée est courte mais moins important par rapport au cas précédent où la cible est 40%. Au-delà, il est possible de réaliser des déficits budgétaires primaires aussi plus importants en % du PIB que dans le cas où la cible est 40%.



Source : Auteur


95

A ce niveau, il n’est possible d’atteindre la cible en moins de 12 ans pour le scénario initial et en moins de 7 ans pour le scénario actuel qu’en réalisant des excédents budgétaires primaires dont le pourcentage dans le PIB est d’autant plus important que cette durée est courte mais moins important par rapport aux cas précédents où les cibles sont 40% et 50%. Au-delà, il est possible de réaliser des déficits budgétaires primaires aussi plus importants en % du PIB que dans les cas où les cibles sont 40% et 50%.

De façon globale, plus la période autorisée à l'Etat est longue, plus l'excédent primaire exigé chaque année est faible. A l'opposé moins la période permise est courte, plus l'Etat est obligé de dégager un excédent primaire assez élevé chaque année.

Aussi, nous avons désormais une idée sur la capacité de l'Etat à revenir ou pas à des niveaux d'endettement soutenables. Les chiffres des excédents budgétaires primaires que le pays doit dégager pendant une période donnée afin de résorber le surplus d'endettement sont également précisés. On s'aperçoit que l’Etat est en mesure de revenir à un ratio raisonnable de 40% en moins de 12 ans pour le scénario actuel et en moins de 20 ans pour celui initial à condition de réaliser des excédents budgétaires primaires. Mais au-delà de ces années il peut réaliser des déficits primaires qui soient les plus réduits possible (ne dépassant pas 1,28% du PIB pour le scénario actuel et 0,17% pour l’initial).

Notons cependant qu’à court et moyen termes, les efforts budgétaires s'avèrent colossaux. Premièrement, l'Etat doit trouver la bonne combinaison entre les dépenses publiques et les recettes pour dégager des excédents et éviter les déficits. Deuxièmement l'Etat doit aussi agir à la hausse sur le taux de croissance avant même de penser à baisser le taux d' intérêt. Et finalement, l'Etat peut encore faire recours à l'impôt et faire basculer les sources de financements de l'emprunt à l'impôt.

En effet, les chocs réalisés sur les taux d’intérêts et de croissance montrent qu’une hausse du taux de croissance de 10% a réduit plus l’effort budgétaire primaire à fournir qu’une réduction du taux d’intérêts de 10%.


96

Graphique 3 : Effets de quelques chocs de taux d’intérêts ou de taux de croissance sur l’effort budgétaire primaire du scénario initial

Source : AuteurLe graphique indique bien que le taux du solde primaire est plus bas au niveau du choc augmentant la croissance de 10% qu’au niveau de celui réduisant le taux d’intérêts de 10%. Ces deux chocs conduisent à des niveaux de solde primaire inférieur à celui de la situation de référence contrairement aux deux autres chocs réalisés dans le sens opposé qui donnent des soldes supérieurs à ceux de la situation de référence avec en tête le solde primaire issu du choc de baisse de 10% du taux de croissance.

Graphique 4 : Effets de de quelques chocs de taux d’intérêts ou de taux de croissance sur l’effort budgétaire primaire du scénario actuel

Source : Auteur


97

L’analyse au niveau du scénario actuel est similaire à celle du scénario initial mais avec globalement des efforts budgétaires primaires moins important.

3.2. Les résultats économétriques

Nous présentons ici les résultats des tests de stationnarité et du déficit public global et de cointégration entre les recettes totales et les dépenses totales (y compris les charges de la dette actuelle).

3.2.1. Test de stationnarité du déficit public global

Hypothèse nulle: Le déficit public global est non stationnaireExogènes: Constante et tendance linéaireRetard maximal 1 basé sur le critère SIC

t-Statistique Probabilitéstatistique du test d’ADF (Aug-mented Dickey-Fuller) -2,69 0,25

Valeurs critiques du test

Au seuil de 1% -4.47Au seuil de 5% -3.64Au seuil de 10% -3.26

La probabilité associée à la statistique du test vaut 0,2503 et est supérieure à 5% donc nous acceptons l’hypothèse nulle de non stationnarité du déficit public global. Ce qui voudrait dire que la dette publique du Bénin ne possède pas une forte soutenabilité à long terme.

En effet, le travail de Carmela Quintos consiste plus précisément à étudier s'il existe ou non une combinaison des recettes totales (Tt) et des dépenses totales y compris les charges de la dette (Gt) qui soit stationnaire à long terme c'est-à-dire stable en moyenne. Cette relation de long terme se fonde sur cette expression :

Tt = α + β.Gt + εt où εt est le terme aléatoire et α une constante. Ainsi, si la soutenabilité est forte, on a β = 1 et donc de l’équation ci-dessus on déduit que le déficit budgétaire Gt-Tt = - α - εt serait donc stationnaire autour de la moyenne α ; ce qui n’est pas le cas. D’où la soutenabilité de la dette du Bénin n’est pas forte.

Source : Auteur


98

VariablesProbabilité du test

conclusionEn niveau En différence première

Tt 0,8696 0,0304 Intégrée d’ordre 1Gt 0,6863 0,0241 Intégrée d’ordre 1

3.2.2. La soutenabilité de la dette béninoise est-elle faible ou inexistante ?La soutenabilité sera faible si β est compris entre 0 et 1 et inexistante si β>1. La validité de cette relation nécessite que les deux variables (Tt et Gt) soient cointégrées.Les deux variables sont intégrées d’ordre 1 selon le test d’ADF

TestdecointégrationdeTt et Gtendeuxétapesd’EngleetGranger

On estime d’abord la relation de long terme dont le résultat est le suivant : Tt = 56,75+ 0,73*Gt + εt (les deux coefficients sont significatifs : à 5% pour la constante et 1% pour β=0,73). On capte ensuite le résidu de cette estimation et on vérifie sa stationnarité qui se présente comme suit :

Hypothèse nulle: Le résidu est non stationnaireExogènes: aucuneRetard maximal 0 basé sur le critère SIC

t-Statistique Probabilitéstatistique du test d’ADF (Augmented Dickey-Fuller) -3,20 0,00

Valeurs critiques du test

Au seuil de 1% -2,68Au seuil de 5% -1,96Au seuil de 10% -1,61

Etant donné que le résidu est stationnaire, les deux variables sont donc cointégrées et par conséquent la relation de long terme estimée est valide encore que les autres tests sur les résidus (normalité et autocorrélation) sont vérifiés et l’hétéroscédasticité est corrigée en estimant l’équation par la méthode des moindres carrés généralisés.

Endéfinitiveonconstatequeβ=0,73estcomprisentre0et1etparconséquent,lasoutenabilitédeladetteduBéninexistemaisestfaible.Ainsilesrecettesetlesdépensesdupayss’ajustentpartiellementetpourunehaussede100FCFAdesdépensespubliquesglobales, les recettesde l’Etataugmententde73FCFA.

Test statistique probabilité conclusionNormalité 1,08 0,58 Résidus normaux

Autocorrélation 2,73 0,26 Résidus non autocorrélés

homoscédasticité 13,77 0,00 Résidus hétéroscédastiques

Source : Auteur


99

Il ressort de cette étude que le taux d’endettement du Bénin n’est pas stable et au regard de la situation actuelle de la dette et pour compter de 2016, l’Etat ne pourra revenir à un ratio d’endettement de 40% (proche du niveau réalisé en 2015 : 41,5%) en moins de 12 ans qu’en réalisant des excédents budgétaires primaires chaque année. Mais au-delà, il peut réaliser des déficits primaires ne dépassant pas 1,28% du PIB. Aussi les chocs réalisés sur les taux d’intérêts et de croissance montrent qu’une hausse du taux de croissance de 10% réduit plus l’effort budgétaire primaire à fournir pour soutenir la dette qu’une réduction du taux d’intérêts de 10%. Notons cependant qu’à court et moyen termes, les efforts budgétaires s'avèrent colossaux.

Premièrement, l'Etat doit trouver la bonne combinaison entre les dépenses publiques et les recettes pour dégager des excédents et éviter les déficits.

Deuxièmement l'Etat doit aussi agir à la hausse sur le taux de croissance avant même de penser à baisser le taux d'intérêt car, en effet, les chocs réalisés sur les taux d’intérêts et de croissance montrent qu’une hausse du taux de croissance de 10% réduit plus l’effort budgétaire primaire à fournir qu’une réduction du taux d’intérêts de 10%.

Et finalement, l'Etat peut encore faire recours à l'impôt et faire basculer les sources de financements de l'emprunt à l'impôt encore que le taux de pression fiscale du pays est en deçà du seuil minimal de 19,62%, que nous avons trouvé dans nos travaux précédents, à partir duquel la fiscalité affecterait positivement la croissance économique.

Quant à l’analyse économétrique, elle fait ressortir que la soutenabilité de la dette du Bénin est faible avec un ajustement partiel des recettes et des dépenses du pays. Pour cela, l’Etat se doit d’être prudent quant à sa politique d’endettement. Cela est d’autant important que nous terminons en citant Paul Samuelson (1995):

Je pense qu’il y a une part de vérité dans le point de vue selon lequel le budget doit être en permanence équilibré. Le discrédit de ce point de vue fait tomber un des remparts que toute société se doit d’élever contre la perte de contrôle de ses dépenses. Il faut de la discipline dans l’allocation des ressources pour éviter l’inefficacité et le chaos anarchique. Une des fonctions des anciennes religions était d’effrayer le peuple, en faisant parfois appel à des mythes, pour qu’il se comporte de la manière requise pour le maintien à long terme d’une vie civilisée. Nous avons rejeté la croyance dans la nécessité d’équilibrer le budget si ce n’est chaque année, au moins à l’intérieur de courtes périodes de temps. Si le Premier ministre Gladstone ressusc i ta i t , i l pour ra i t s ’exc lamer « Oh ! Qu’avez-vous fa i t ! » et James Buchanan aborde la question de la même façon. Je dois dire que je reconnais un certain mérite à ce point de vue.

CONCLUSION ET RECOMMANDATION


100

A. Laffer (1981). « Government exactions and Revenue Deficiencies », Cato journal 1, n°1 (printemps): p. 1-21.

Artus P. (1998), « Le financement de la croissance par endettement extérieur », Revue Economique, Vol.49,1, pp. 165-179.

Bohn H. (1995): « The sustainability of budget deficits in a stochastic economy », Source: Journal of Money, Credit and Banking, pp 257-271.

BuiterWillem H. et Patel Urjit R. (1992), « Debt, deficits and inflation: An application to the public finances of India. », Journal of Public Economics. vol. 47. pp. 171-205.

François A. (2015). « Croissance économique au Bénin : une analyse à partir d’un modèle à seuil stochastique », Revue d’Analyse des Politiques Economiques et Financières Volume 1-Numéro 1 Août 2015 pp 106-159.

Hakkio C. et M. Rush (1991), « Is the budget deficit 'too large' ? », Economic Inquiry, 29(3), p.104-118.

Hamilton J. et M. Flavin (1986), « On the limitations of government borrowing: A framework for empirical testing », American Economic Review, 75(4), p. 808-819.

Hénin P-Y. (1997) : « Soutenabilité des déficits et ajustements budgétaires », Revue économique.

Kremers J. J. M. (1989), « U.S. Federal Indebtedness and the conduct of Fiscal Policy », Journal of Monatary Economics, 23, 2, 219-238.

Mohamed MANSOUR (2012), « Evaluation Théorique et Empirique de la Soutenabilité de la Dette Publique : Cas de la France », Université Panthéon-Assa.

Peretti J. F. et Watel (1997),« Déficit et dette publics », Cahiers français, n°279.

Quintos C. (1995), « Sustainability of the deficit process with structural shifts », Journal of Business and Economic Statistics, 13(4), p. 409-417.

BIBLIOGRAPHIE


101

Sc

énar

io in

itial

Scén

ario

act

uel

Dette

/PIB

en

1998

4

1,68

41

,68

Ta

ux d

'inté

rêt e

n %

3,2

9

4,7

4

Taux

de

croi

s-sa

nce

en %

8,3

6

8,3

6

Cho

csRé

fére

nce

baiss

e ta

ux

d'in

térê

t 10

%

haus

se ta

ux

croi

ssan

ce

10%

haus

se

taux

d

'inté

rêt

10%

baiss

e ta

ux

croi

ssan

ce

10%

Réfé

renc

eba

isse

du

taux

d'in

té-

rêt d

e 10

%

haus

se ta

ux

croi

ssan

ce

10%

haus

se

taux

d'in

té-

rêt 1

0%

baiss

e ta

ux c

rois-

sanc

e 10

%

nsp

sp2

12

,38

12,2

4

1

2,23

12,5

1

1

2,52

11,

92

11

,83

11,

77

12,

01

1

2,07

3

8

,10

7,9

7

7,94

8,2

3

8,2

6

7,25

7,2

0

7,0

9

7

,30

7

,40

4

5

,95

5,8

2

5,78

6,0

8

6,1

1

4,91

4,8

8

4,7

4

4

,94

5

,07

5

4

,64

4,5

1

4,46

4,7

7

4,8

2

3,49

3,4

7

3,3

2

3

,51

3

,66

10

1

,90

1,7

6

1,65

2,0

5

2,1

4

0,60

0,5

8

0,3

7

0

,62

0

,82

15

0

,81

0,6

4

0,46

0,9

8

1,1

2

-

0,46

-

0,5

0

-

0,77

-

0,4

1

-

0,1

8

20

0,0

8

- 0

,12

-

0,

40

0

,29

0

,50

-

1,

08

- 1

,17

-

1,

49

- 1

,00

-

0

,73

AN

NEx

E

102

Cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires dans les pays de l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine

Auteur : Noukpo HOMEGNONChercheur en Economie à la Direction Générale des Affaires Economiques

du Ministère de l’Economie et des Finances au Bénin. [email protected]

Résumé Sous l’éclairage de la littérature économique et en se basant sur des faits stylisés, cet article a mobilisé les équations gravitationnelles en données de panel pour étudier la cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires dans l’UEMOA. Les résultats démontrent que (i) l’instauration de l’Union douanière au sein des pays de l’UEMOA n’a pas renforcé le développement des échanges intracommunautaires, (ii) mais a favorisé l’accroissement des importations et (iii) les effets de création du commerce, traditionnellement attendus à l’aune de la création d’une union douanière, ne s’affichent pas clairement. Ces résultats offrent un large spectre d’interprétations contradictoires. Dans cette perspective, trois (3) domaines nous paraissent mériter de faire à l’avenir l’objet d’une attention particulière de la part des instances de décisions : (i) l’adoption des mesures plus protectionnistes, (ii) l’installation et l’opérationnalisation des structures de contrôle des normes de qualité et (iii) la promotion des Cellules de cohérence de politiques commerciales dans les pays de l’UEMOA.

Mots clés: Libéralisation commerciale, commerce intra-branche, politiques protectionnistes.

JEL Classification : J51, F13, O24, C33

Coherence of trade integration policies on edible oil market in countries of Economic and Monetary

Union of West Africa

ABSTRACT Under the light of economic literature and based on stylized facts, this article mobilize the gravity equations withpanel data to study the coherence of trade integration policies on edible oil market in WAEMU. The results demonstrate that (i) the establishment of the Customs Union within WAEMU countries has not strengthened the development of intra-Community trade,


103

(ii) this favored the increased of imports and, (iii) traditional effects of trade creation expected through the creation of customs union are not displayed clearly. These results offer a wide range of conflicting interpretations. Hence, three (3) suggestions are proposed to decision-making bodies: (i) adoption of more protectionist measures, (ii) installation and operationalization of quality standards control structures and (iii) promotion of trade policy coherence cells in each UEMOA country.

Keywords : Trade liberalization, intra-industry trade, protectionist policies.JEL Classification : J51, F13, O24, C33

104

Introduction

La Commission de l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine a initié plusieurs politiques économiques dont l’union douanière en janvier 2000. Les principaux objectifs de cette politique sont: (i) l'ouverture de l'Union sur l'économie mondiale, (ii) la protection de la production communautaire et (iii) la lutte contre les détournements de trafic (Confer Rolland et Alpha (2010), Kimseyinga (2009)).

Toutefois, dans le domaine des huiles alimentaires, six (6) ans après l’adoption de cette mesure douanière commune, la BCEAO, la BOAD, l’AIFO-UEMOA1 et la Commission de l’UEMOA se sont rendues à l’évidence que la production locale des huiles alimentaires de l’Union ne constitue plus une ligne de défense crédible face aux importations qui provoquent l’insolvabilité des industriels qu’elles ont mandat de soutenir ou à qui, elles ont prêté d’énormes ressources financières. Elles ont fédéré leurs énergies compte tenu de l’importance de la filière oléagineuse dans la création de la richesse et de l’emploi, ses opportunités non suffisamment exploitées, les dangers qui menacent la compétitivité des industries de la filière oléagineuse de l’UEMOA à l’échelle sous régionale, régionale et internationale. Cependant, cette prise de conscience a occulté certains aspects des réformes de libéralisation commerciale qui affectent négativement la filière.

L’objectif général de ce papier est d’analyser la cohérence des objectifs de l’application du tarif extérieur commun de l’UEMOA. D’une manière spécifique, le papier vise à: (i) déterminer l’impact de l’union douanière sur le renforcement des échanges intracommunautaires, (ii) mesurer l’impact du Tarif Extérieur Commun (TEC) de l’UEMOA sur l’accroissement des importations des huiles alimentaires et (i i i) déterminer l’ impact du TEC-UEMOA sur les exportations des huiles alimentaires dans la perspective de rechercher des effets de création ou de détournement de commerce.

Pour la suite, l’article présente les faits stylisés (2), la revue de littérature (3), la spécification et les données des modèles gravitationnels (4), la méthode d’estimation et la présentation des résultats (5), la discussion des résultats des modèles gravitationnels (6) et les principales conclusions et les implications de politiques économiques (7)

1 AIFO-UEMOA: Association des Industriels de la Filière Oléagineuse de l’UEMOA

105

1. Les faits stylisés sur le marché des huiles alimentaires à l’aune de la libéralisation commercialeLe marché des huiles alimentaires des pays de l’UEMOA demeure le terrain privilégié où s’observent les conséquences de la libéralisation commerciale. Bien évidemment, le processus d’élaboration de la politique commerciale commune de l’UEMOA n’a pas été réalisé dans des conditions favorables pour les pays de l’UEMOA. En effet, la phase la plus importante de ce processus, l’union douanière, a débuté en 1996 en pleine période de plan d’ajustement structurel qui visait un désengagement des États des secteurs productifs et une libéralisation des échanges impulsés par les Institutions de Bretton Woods2. Le processus a connu son épilogue en 2000 avec l’adoption du Tarif Extérieur Commun (TEC).

Ainsi, à l'exception du Sénégal3 , les autres pays de l'UEMOA ont effectivement libéralisé le régime des prix, ils ont donné aux opérateurs économiques une liberté de manœuvre jusque-là inconnue, privatisé et favorisé l'implantation de nouveaux triturateurs (Bénin). Au Bénin, cette libéralisation accrue a provoqué le démantèlement de la filière coton et la disparition d'une gestion intégrée de toutes les composantes de cette filière. En effet, l'entrée en jeu d'égreneurs privés a pu conduire à la situation aberrante suivant laquelle, d'une part, le Bénin exporte des graines de coton dont le contenu en huile équivaut à la somme des importations des huiles végétales alimentaires (Hirsch, 2002) et d'autre part, les investissements importants réalisés par deux huiliers, soit pour moderniser leur outil de production (SHB), soit pour créer des capacités nouvelles (Fludor), sont dramatiquement sous-utilisés, faute d'un accord entre égreneurs et triturateurs sur un prix de la graine satisfaisant pour les deux parties (Hirsch, 2002). Au niveau de l’huile de palme, des crises sont enregistrées comme en témoigne celle entre les Coopératives d’Aménagement Rural (CAR) et les Unions Régionales de Coopératives d’Aménagement Rural (URCAR) de Grand Agonvy. Cette crise a conduit à des tueries et a obligé les coopérateurs à implorer directement le secours du Chef d’Etat béninois le jeudi 29 avril 2010.D’autres faits stylisés plus inquiétants caractérisent la filière des huiles

2 Selon Rolland et Alpha (2010, pp 139-140), « Les situations d’incohérence de la politique commerciale de l’UEMOA, et plus spécifiquement de son TEC, avec les politiques sectorielles sont liées à la genèse de cette politique et au processus de son élaboration... Cet environnement économique international et la pression notamment des institutions de Bretton Woods ont fortement influé sur le choix d’un tarif extérieur commun simplifié (structure simplifiée à 4 taux) et particulièrement bas comparé à d’autres pays en développement et encore plus aux pays développés».3 Le Sénégal est fidèle à une stratégie d'importation d'huiles végétales visant à maintenir un flux d'exportation d'huile d'arachide, stratégie que, seule, une société d'État peut espérer poursuivre aussi longtemps.


106

alimentaires. Il s’agit de la fermeture des industries de production. C’est le cas par exemple au Bénin de la SHB-BOHICON où plus de 500 agents sont mis en chômage. C’est aussi le cas de l'Industrie Béninoise des Corps Gras (IBCG-SA), la plus grande entité de production et de commercialisation des corps gras au Bénin qui a dû fermer ses portes malgré les mesures de sauvetage et d’austérité de réduction de 90% de son personnel entre 2003 et 2009 suivant le tableau1.

Tableau 1: Evolution du personnel de l’Industrie Béninoise des Corps Gras

Source : Rapport d’activité de IBCG-SA

2. Revue de littératureLa littérature théorique et empirique sur la problématique abordée dans le cadre de cet article reste relativement limitée. En effet, les investigations sur l’impact ex-post des politiques économiques communautaires sur le secteur agricole sont rares. A titre illustratif, Kimseyinga (2009) affirme déjà que les objectifs de la Politique Agricole de l’UEMOA (PAU) visent notamment à améliorer la sécurité alimentaire de la population et à réaliser, à terme, la souveraineté alimentaire du pays, à améliorer les revenus et le niveau de vie des populations rurales, à améliorer l’environnement de produits de qualité, à s’insérer dans le marché mondial et régional. Mais ajoute-il, "ces objectifs restent à l’étape de formulation ou de déclaration d’intention à cause de l’absence d’études ou d’analyses pouvant permettre d’évaluer l’application de ces mesures".

Ainsi, les analyses de l’impact des politiques commerciales communautaires sur le secteur agricole paraissent difficilement identifiables dans la littérature économique. Pour ce qui concerne les huiles alimentaires, les investigations étaient jadis, menées par les agronomes dont le plus grand spécialiste pour l’Afrique était Hirsch4. Nous n’avons donc pas pu bénéficier d’une revue de travaux scientifiques antérieurs sur le sujet.

Toutefois, compte tenu des tueries, des fermetures des unités de production (pertes d’emplois, de revenus et de richesses), il devient nécessaire pour les économistes d’élargir leur domaine d’investigation sur l’impact des politiques commerciales intra-communautaires sur la filière des huiles

Année 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009Personnel IBCG 538 282 251 104 101 99 54

4 Hirsch est un Ingénieur Agronome admis à la retraite depuis.

Noukpo HOMEGNON : Cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires dans les pays de l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine

107

alimentaires. Cette intervention des économistes est nécessaire pour apporter des réponses aux préoccupations des institutions communautaires5 qui ont reconnu que ni la production actuelle de l'huile de palme des pays de l’UEMOA, ni l’huile d'arachide, ni l'huile de coton, encore moins l’huile de palmiste ou de soja ne peuvent servir de ligne de défense crédible face à l’invasion ou à la concurrence étrangère sur le marché de l’UEMOA.

Néanmoins, quelques analyses existent, mais sans grand intérêt scientifique pour l’économiste. Ainsi, dans le domaine de l’impact de la libéralisation économique sur les huiles alimentaires, la littérature consultée révèle que le Bénin offre une illustration inédite avec le démantèlement verticale de la sous-filière huile de graine de coton6 et la disparition d'une gestion intégrée de toutes les composantes de cette sous-filière (Hirsch (2002)).

Au Togo, la Société NIOTO émergeait depuis 1987 suite à la privatisation de deux sociétés d’État: l’Industrie des Oléagineux du Togo (IOTO) et les Huileries Togolaises. Cette Société produisait également de l’huile de graine de coton, mais elle est en proie à des difficultés liées au manque de matières premières de graines de coton. En effet, suite à la privatisation de la filière, la Sicot, société privée de capitaux étrangers d’égrenage de coton, s’est implantée au Togo dès 1995-96. Elle exportait (comme au Bénin) la graine de coton pourtant transformable au Togo faute d’un accord entre égreneur (Sicot) et triturateur (Nioto), confer Kataka K. M. (2009).

Au Burkina Faso, la libéralisation de la filière coton en 2004 a permis l’implication de deux autres groupes privés à capitaux étrangers. La Socoma, détenue en majorité par Dagris, a repris les actifs de la SOFITEX dans la zone Est du Burkina Faso tandis que dans le Centre du pays, s’implantent Reinhart et Ivoirien Ivoire Coton. Mais les campagnes des trois sociétés cotonnières (Sofitex, Socoma et FasoCoton) se soldent souvent par des pertes ou des difficultés de trésorerie importantes pour l’ensemble des acteurs de la filière (Bellocq F.-X. et Silve A. (2007)).

Au total, les pays de l’UEMOA sont pour la plupart des producteurs de coton. Cette production leur rapporte l’essentiel des devises à l’exportation (Bénin, Burkina Faso, Côte d’ivoire, Mali, Niger, Sénégal et Togo). Ces pays construisaient déjà des pôles magnétiques ou d’attraction économique, de création de richesse et d’emplois dont l’épine dorsale était souvent la filière coton. Mais le choc de la libéralisation a conduit à une déstructuration architecturale. Cette déstructuration architecturale s’observe également au

5 Il s’agit de (i) la Commission de l’UEMOA, (ii) la Banque Ouest Africaine de Développement, (iii) la Banque Centrale des États de l’Afrique de l’Ouest et (iv) l’Association des Industriels de la filière oléagineuse de l’UEMOA.6 L’huile alimentaire est aussi fabriquée avec les graines de coton (Confer Société Fludor-Bénin)


108

niveau de la sous-filière de l’huile de palme où le Bénin est mis en avant avec la crise de gestion entre les Coopératives d’Aménagement Rural (CAR) et les Unions Régionales de Coopératives d’Aménagement Rural (URCAR) de Grand Agonvy. Les tueries enregistrées en 2010 illustrent la désorganisation de cette sous-filière au Bénin.

Hirsch (2002), analysant les perspectives des filières oléagineuses d’Afrique de l’Ouest face à l’intégration et à la mondialisation, affirme que : "Parmi les quatre pays de l'UEMOA concernés de près ou de loin par le palmier, on peut dès à présent prédire que trois d'entre eux ne seront pas appelés à jouer un rôle majeur, principalement en raison des handicaps climatiques: le Sénégal et sa palmeraie naturelle en Casamance, le Togo, dont les plantations améliorées ont pratiquement disparu, et le Bénin où, en dépit d'un modeste redémarrage des plantations villageoises dans la vallée de l'Ouémé, la palmeraie naturelle reste largement dominante". Il en déduit qu’il n’est pas possible de voir se reproduire en Afrique de l’Ouest le miracle asiatique.

Cependant, cette analyse paraît discutable pour plusieurs raisons. Certes, les formes de plantation et de transformation ne se retrouvent pas forcément dans tous les pays de l’UEMOA, mais les plantations naturelles de la Casamance au Sénégal et de la vallée de l’Ouémé au Béninpeuvent être justifiées par une absence de politique de développement et d’organisation de la filière au niveau de ces États. Il en est de même pour la disparition des plantations améliorées au Togo. D’ailleurs, l’auteur estime qu’une solution séduisante pourrait provenir des structures interprofessionnelles, elles-mêmes assises sur des organisations professionnelles solides pouvant assurer efficacement la défense des intérêts des producteurs et de tous les acteurs spécifiques à chaque sous-filière.

Au terme de cette revue, nous reconnaissons avec Kimseyinga (2009) qu’il n’existe pas d’études ou d’analyses pouvant permettre d’évaluer l’application des politiques communautaires d’ouverture commerciale sur le secteur agricole. Le présent papier cherche à combler une partie de cette lacune et analyse l’impact du Tarif Extérieur Commun (TEC) sur les importations et les exportations des huiles alimentaires au sein des pays de l’UEMOA à l’aide des modèles gravitationnels en données de panel.


109

3.Spécificationetdonnéesdesmodèles gravitationnelsLa littérature économique reconnait que l’intégration des accords commerciaux dans les modèles peut provoquer trois sources potentielles de biais: variables omises, la simultanéité et l'erreur de mesure (Confer Wooldridge J. M. (2002, pp 50-51)). Toutefois, Magee (2003) et Bergstrand (2007) ont montré que l'on peut tirer des conclusions solides et fiables sur l’impact des accords de libre-échange en utilisant l'équation de gravité appliquée à des données de panel.

Dans le cadre du présent article, deux équations gravitationnelles sont utilisées. La première cherche à mesurer l’impact du Tarif Extérieur Commun (TEC) de l’UEMOA sur les importations des huiles alimentaires. La deuxième cherche plutôt à déterminer l’impact du TEC-UEMOA sur les exportations des huiles alimentaires dans la perspective de rechercher des effets de création ou de détournement de commerce. Les deux équations gravitationnelles sont en données de panel et utilisent les variables traditionnellement reconnues. Elles intègrent les variables d’intérêt TEC.

Import (respectivement Export) représente le logarithme népérien de la moyenne des importations (respectivement des exportations) entre la dyade i et j à l’instant t, Pibr est le PIB réel, Export représente les exportations de la dyade, primodia sont les prix mondiaux à l’instant t, dist représente la distance entre la dyade i et j, comlang_off représente la langue officielle, comlang_eth est la langue ethnique parlée simultanément dans les deux pays par au moins 9% des populations, CU (respectivement Sam-TEC) est une variable binaire qui prend la valeur 1 si les deux pays ont une monnaie commune (respectivement une même union douanière, TEC-UEMOA) et 0 sinon. One-TEC est aussi une variable binaire qui prend la valeur 1 si un pays de la dyade est membre du TEC-UEMOA et 0 sinon. Il est nécessaire de préciser qu’en dehors des pays de l’UEMOA, le Ghana et le Nigeria, voisins


110

et qui commercialisent plus avec les pays de l’UEMOA, ont été intégrés dans l’analyse.

4. Méthodes d’estimation et présentation des résultats Les tests préliminaires effectués ont détecté la présence de corrélation des erreurs avec les variables, la présence d’hétéroscédasticité et la dépendance des résidus avec les entités (cross-sectional dependence /contemporaneous correlation). Dans ces conditions, deux (2) possibilités de régression sont envisageables: les moindres carrés généralisés en données de panel avec l’option «panels (correlate)» et la méthode de panel-corrigé des écarts types7 (panel-corrected standard errors)8.

Cependant, la technique des moindres carrés généralisés en données de panel requiert deux contraintes majeures pour valider les résultats des estimations: (i) l’inexistence de données manquantes et (ii) le nombre d’entités (N) devant être inférieur à celui de la période (T) (Confer Beck et Katz (1995))9. La première condition est réunie mais ce n’est pas le cas dela deuxième où N est égal 45 à individus (dyades) contre 18 périodes pour T. La présence des cas de valeurs nulles pourrait nous faire suivre les recommandations de Shepherd (2013) et de Silva et Tenreyro (2006) pourl’utilisation de la méthode de Poisson par pseudo-maximum de vraisemblance (PPML). Pour ces auteurs en effet, en cas des valeurs nulles, cet estimateur présente deux avantages : il corrige de la troncature des données à zéro et du biais potentiel engendré par la log-linéarisation du modèle de gravité. S’il y a un problème d’hétéroscédasticité dans le modèle multiplicatif, la transformation logarithmique entraîne un biais de variables omises qui peut s’avérer extrêmement important.

Eu égard à ces hypothèses et pour la suite de l’analyse, seuls les résultats découlant de la méthode du « panel-corrected» sont présentés et analysés tant pour l’estimation des importations de la dyade (avec ou sans les exportations) que pour l’estimation des exportations de la dyade (avec ou sans les importations). Le tableau 2 présente les résultats des différentes estimations.

7 Cf. StataCorp (2009, p. 374).8 Perturbations hétéroscédastiques et simultanément corrélées entre les panels.9 Autrement, la matrice ne peut pas être inversée.


111

Tableau 2 : Les résultats des estimations

Import Exportlnmoypib 0,75*** 0,84*** 0,64*** 1,03*** (6,55) (7,38) (2,75) (4,87)lnmoypop -0,31*** -0,39*** -0,71*** -0,96*** (-2,67) (-3,11) (-3,66) (-4,94)lnmoyexport 0,08*** (4,82)lnmoyimport 0,50*** (4,9)lnprimodia -0,09 -0,07 0,20 0,13 (-0,42) (-0,37) (0,38) (0,26)lndist 0,11*** 0,11** -0,01 0,01 (2,62) (2,54) (-0,22) (0,21)border 0,14*** 0,13*** -0,11 -0,08 (3,15) (3,06) (-1,32) (-1,05)comlang_of~l 0,93*** 1,09*** 1,27*** 1,85*** (6,63) (7,65) (4,72) (6,79)comlang_et~9 0,15*** 0,19*** 0,39*** 0,48*** (3,05) (3,89) (8,1) (10,49)cu -0,49*** -0,63*** -1,33*** -1,75*** (-3,74) (-4,53) (-4,32) (-5,15)sam_tec -0,56*** -0,51*** 0,77** 0,51 (-4,93) (-4,03) (2,52) 1,53one_tec 0,97*** 0,97*** -0,41 0,10 (6,3) (6,05) -1,35 0,33_cons -3,36** -3,52** (-2,37) (-2,27)N 810 810 810 810R2 0,635 0,619 0,973 0,972Wald chi2 1009,86 547,88 58164,55 60062,64Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000t statistiques entre parenthèses, *** p<0,01 ; ** p<0,05

Source: À partir des résultats des estimations


112

5. Discussion des résultats des modèles gravitationnelsLa plupart des résultats présentés dans le Tableau 2 confortent la théorie économique gravitationnelle. Ainsi, l’accroissement du PIB a un impact positif, tant sur les importations que sur les exportations. L’accroissement de la population a un impact négatif sur les importations et sur les exportations. En p résence ( respect ivement en absence) des expor tat ions , tout accroissement de la population de 1% entraîne, toutes choses étant égales par ailleurs, une réduction des importations de 0,31% (respectivement 0,39). De même, en présence (respectivement en absence) des importations, tout accroissement de la population de 1% entraîne, toutes choses étant égales par ailleurs, une réduction des exportations de 0,71% (respectivement 0,96)

Par ailleurs, l’accroissement des exportations de 1% provoque une augmentation des importations de 0,08% tandis qu’un accroissement des importations de 1% entraîne une hausse de 0,50% des exportations. Ce résultat ne surprend guère car les pays à façade maritime comme le Bénin et le Togo, importent pour réexporter.

Du reste, la distance et la frontière ont un impact favorable sur les importations. De même, les langues officielles et les langues parlées par plus de 9% des populations de la dyade ont des impacts positifs, tant sur les importations que sur les exportations. En revanche, le partage d’une monnaie commune n’est pas nécessaire pour favoriser ni les importations, ni les exportations de la dyade. Ce résultat est contraire à la théorie gravitationnelle et remet en cause les travaux de Rose (2001), Anderson et Wincoop (2003), Baldwin (2005) et Balta (2006).Toutefois, ce résultat demeure conforme aux faits stylisés résultant des rentes que tirent certains pays de l’UEMOA du fait des mesures protectionnistes adoptées par des pays limitrophes comme le Nigéria et le Ghana qui ne partagent pas la même monnaie que les pays de l’UEMOA et qui sont les deux pays hors-UEMOA pris en considération dans le cadre de cet article.

Enfin, deux variables binaires nous intéressent dans le cadre de la présente recherche : "sam_tec" et "one_tec" dans le cadre des importations et des exportations des huiles alimentaires. Par rapport aux importations, la régression (avec ou sans les exportations) confirme l’analyse antérieure sur le partage de la monnaie commune. En effet, lorsqu’un seul pays de

Page 9

Tableau 2 : Les résultats des estimations Import Export one_tec 0,97*** 0,97*** -0,41 0,10 (6,3) (6,05) -1,35 0,33 _cons -3,36** -3,52** (-2,37) (-2,27) N 810 810 810 810 R2 0,635 0,619 0,973 0,972 Wald chi2 1009,86 547,88 58164,55 60062,64Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 t statistiques entre parenthèses, *** p<0,01 ; ** p<0,05 Source: À partir des résultats des estimations

6. Discussion des résultats des modèles gravitationnels

La plupart des résultats présentés dans le Tableau 2 confortent la théorie économique

gravitationnelle. Ainsi, l’accroissement du PIB a un impact positif, tant sur les importations que

sur les exportations. L’accroissement de la population a un impact négatif sur les importations et

sur les exportations. En présence (respectivement en absence) des exportations, tout accroissement

de la population de 1% entraine, toutes choses étant égales par ailleurs, une réduction des

importations 0,31% (respectivement 0,39). De même, en présence (respectivement en absence) des

importations, tout accroissement de la population de 1% entraine, toutes choses étant égales par

ailleurs, une réduction des exportations 0,71% (respectivement 0,96) ( )( )β100 1,01 -1⎡ ⎤⎣ ⎦

10.

Par ailleurs, l’accroissement des exportations de 1% provoque une augmentation des importations

de 0,08% tandis qu’un accroissement des importations de 1% entraîne une hausse de 0,50% des

exportations. Ce résultat ne surprend guère car les pays à façade maritime comme le Bénin et le

Togo, importent pour réexporter.

Du reste, la distance et la frontière ont un impact favorable sur les importations. De même, les

langues officielles et les langues parlées par plus de 9% des populations de la dyade ont des

impacts positifs, tant sur les importations que sur les exportations. En revanche, le partage d’une

monnaie commune n’est pas nécessaire pour favoriser ni les importations, ni les exportations de la

dyade. Ce résultat est contraire à la théorie gravitationnelle et remet en cause les travaux de Rose

(2001), Anderson et Wincoop (2003), Baldwin (2005) et Balta (2006).Toutefois, ce résultat

demeure conforme aux faits stylisés résultant des rentes que tirent certains pays de l’UEMOA du

fait des mesures protectionnistes adoptées par des pays limitrophes comme le Nigéria et le Ghana

10Confer Shepherd B. (2013) et Yang J. (2012).

10 Confer Shepherd B. (2013) et Yang J. (2012).


113

la dyade est membre de l’UEMOA (One_tec), les importations des huiles alimentaires deviennent plus importantes contrairement au cas où tous les deux pays en sont membres (sam_tec).

Par rapport aux exportations, l’analyse est menée en termes de création ou de détournement de commerce. Selon Cissokho et al. (2011, page 19), quatre (4) cas peuvent se présenter en tenant compte des signes des coefficients des variables binaires "sam_tec" et "one_tec".

Source : Cissokho L. et al. (2011, page 19)

Dans le cadre de nos résultats, on pourrait conclure au détournement de commerce car "sam_tec" ( Intra_regional) est posit i f et "one_tec"(Extra_regional) est négatif malgré que "one_tec" ne soit pas significative à 5% pour la régression avec les importations. Mais lorsqu’on fait abstraction des importations, aucune des variables "sam_tec" et "one_tec" n’est significative pour les exportations même si elles sont toutes positives laissant présager d’une création de commerce. Ce résultat conforte les travaux de Bergstrand J.H. (1985) et Frankel J.A., Stein E. & Wei S.-J. (1995), Frankel J.A. (1997) qui ont aussi débouché sur des résultats statistiquement non significatifs.

Au total, les effets de création du commerce, traditionnellement attendus à l’aune de la création d’une union douanière, ne s’affichent pas clairement à l’aide de l’économétrie gravitationnelle comme le renseigne le corpus théorique économique depuis les travaux de Viner (1950). Les résultats dégagés sont plutôt mitigés offrant un large spectre d’interprétations contradictoires.

Tableau 3 : Effets de création ou de détournement de commerce

Intra_regional (=1 si les 2 pays sont membres de l’Union) + –

Extra_regional +(=1 si 1 seul pays est membre de l’Union –

Création de commerce Création de commerce

Détournement de commerce Détournement de commerce


114

Aux termes de nos investigations portant sur la cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires au sein des pays de l’UEMOA, les résultats démontrent que (i) l’instauration de l’Union douanière au sein des pays de l’UEMOA n’a pas permis de renforcer le développement des échanges intracommunautaires des huiles alimentaires, (ii) elle a favorisé l’accroissement des importations pour la réexportation vers le Nigeria et le Ghana et, (iii) les effets de création du commerce, traditionnellement attendus à l’aune de la création d’une union douanière, ne s’affichent pas clairement. Les résultats dégagés sont plutôt mitigés offrant un large spectre d’interprétations contradictoires.

Ces résultats confirment, d’une part, l’analyse de Hirsch (2002) pour qui, "les pays de l’UEMOA présentaient les caractéristiques d’une intégration relativement avancée bénéficiant de réelles complémentarités entre certains des États membres dans le domaine des huiles alimentaires avant la création de l’union douanière". D’autre part, nos résultats sont en conformité avec les analyses de Rolland et Alpha (2010) qui ont montré que les cas d’incohérence entre politique commerciale et politique agricole ou industrielle des pays de l’UEMOA concernent en général le tarif extérieur commun de l’UEMOA du fait du caractère insuffisamment protecteur des niveaux de droits de douane pour atteindre les objectifs de la Politique Agricole de l’Union (PAU) dans les domaines de la souveraineté alimentaire; le développement des échanges régionaux; l’amélioration des conditions de vie des producteurs et la sécurisation des investissements agricoles.

Dans cette perspective, trois (3) domaines nous paraissent mériter de faire à l’avenir l’objet d’une attention particulière de la part des instances nationales et régionales de décision. Il s’agit de : (i) l’adoption des mesures plus restrictives des importations des huiles alimentaires dans les pays de l’UEMOA afin d’insuffler un dynamisme nouveau à la production locale, (ii) de l’installation et l’opérationnalisation des structures de contrôle des normes de qualité "Codex alimentarius" et (iii) de la promotion des Cellules de cohérence de politiques commerciales au sein des pays de l’UEMOA.

Conclusions et implications de politiques économiques


115

Anderson J. et Wincoop E. (2003): “Gravity With Gravitas: A Solution to the Border Puzzle”. NBER Working Paper, n° 8079, AER, vol. 93(1), pp. 170-192.

Baldwin R. (2005): “The Euro’s Trade Effects”, Communication à ECB Workshop 3 ’What Effects is EMU Having on the Euro Area and its Member Countries?’ Francfort 16 juin.

Balta I. N. (2006): Les effets de l’euro sur les échanges commerciaux. Réalisé en PAO au Conseil d’Analyse Économique par Christine Carl. La Documentation française. Paris, 2006 - ISBN: 2-11-006149-9

Beck N. L. et Katz J. N. (1995) : "What to do (and not to do) with time-series cross-section data". American Political Science Review, 89 (3) : 634–647.

Bergstrand J.H. (1985): “The gravity equation in international trade: some microeconomic foundations and empirical evidence”. Review of Economics and Statistics 67 (3), 474-481 (August).

Frankel J.A., Stein E. et Wei S.-J. (1995): “Trading blocs and the Americas: the natural, the unnatural, and the super-natural”. Journal of Development Economics 47 (1), 61-95 (June).

Hirsch R. (2002a): Les filières oléagineuses d’Afrique de l’Ouest: Quelles perspectives face à l’intégration et à la mondialisation? Agence Française de Développement (AFD). Département des Politiques et des Etudes. Division de la Macroéconomie et des Etudes.

Kataka K. M. (2009): "A la découverte de Nioto, l’huile du Togo". Togo-Presse - N°8052. www.nioto-togo.com/spip.php?article122

Kimseyinga S. (2009): La Politique agricole de l’UEMOA : Etat de mise en œuvre et défis. Université de Ouagadougou. Support présenté au Colloque Régional UEMOA/CRDI sur "Intégration régionale et stratégie de réduction de la pauvreté". Ouagadougou, 8-10 décembre 2009.

Magee C. S.P. (2003): “Endogenous preferential trade agreements: an empirical analysis”. Contributions to Economic Analysis and Policy, vol. 2, no. 1. Berkeley Electronic Press.

RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES


116

Rolland J.-P. et Alpha A. (2010) : "Etude sur la cohérence des politiques commerciales en Afrique de l’Ouest", Rapport final. Agence Française de Développement (AFD) et Groupe de Recherche et d’Echanges Technologiques (GRET). www.gret.org

Rose A.K. (2001): “Currency Unions and Trade: The Effect is Large”. Economic Policy, n° 33, pp. 449-461.

Shepherd B. (2013): “The Gravity Model of International Trade: A User Guide”. Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP). United Nations

Silva J.M.C.S.et Tenreyro S. (2006): “The Log of Gravity”. Review of Economics and Statistics, 88: 641-658

Viner J. (1950): “The customs union issue”, New York, Carnegie Endowment for international peace, 1950, pp. 44-46.

Wooldridge J. M. (2002): Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data. MIT Press, Cambridge, MA.


117

Prés

enta

tion

des

varia

bles

²va

riabl

esDé

signa

tions

abré

viat

ions

sour

ces

pério

des

expl

iqué

eLo

g m

oyen

ne d

es im

porta

tions

Impo

rt un

ctad

stat

.org

1995

-201

2

Log

moy

enne

des

exp

orta

tions

Expo

rtun

ctad

stat

.org

1995

-201

2

expl

icat

ives

Log

moy

enne

des

PIB

PIB

Wor

ldba

nk.o

rg19

95-2

012

log

moy

enne

des

pop

ulat

ions

Pop

Wor

ldba

nk.o

rg19

95-2

012

Log

moy

enne

des

prix

d’im

port

Prim

odia

unct

adst

at.o

rg19

95-2

012

log

dist

ance

de

la d

yad

ed

istd

ist_c

epii.d

ta19

95-2

012

Fron

tière

bord

erd

ist_c

epii.d

ta19

95-2

012

Lang

ue o

ffici

elle

com

mun

eC

omla

ng-o

ffd

ist_c

epii.d

ta19

95-2

012

Lang

ue e

thni

que

com

mun

e (9

%)

com

lang

_eth

dist

_cep

ii.dta

1995

-201

2

La d

yad

e a

une

mon

naie

com

mun

ecu

dist

_cep

ii.dta

1995

-201

2

Les 2

pay

s son

t de

l’UEM

OA

sam

_tec

UEM

OA

1995

-201

2

un se

ul p

ays e

st d

e l’U

EMO

AO

ne_t

ecUE

MO

A19

95-2

012

Source

: Syn

thès

e d

e l’a

uteu

r où

ln d

ésig

ne le

loga

rithm

e né

périe

n. A

insi,

« Im

port»

dés

igne

le lo

garit

hme

népé

rien

de

la m

oyen

ne d

es im

porta

tions

des

deu

x pa

ys p

arte

naire

s (la

dya

de)

. Les

pay

s hor

s-UE

MO

A so

nt le

Nig

eria

et l

e G

hana

.

AN

NEx

E

118

TABLE DES MATIERES

PAGESAvant-Propos .........................................................................................................1

Article N° 1 : Modélisation du comportement du consommateur d’essence au Bénin

Résumé....................................................................................................................3

Introduction.............................................................................................................4

1. Le marché parallèle de l’essence au bénin dans la littérature....................6

2. Données et variables de l’étude......................................................................8 2.1. Les Données ................................................................................................8 2.2. Les variables de l’étude..............................................................................9

3. Le Modèle..........................................................................................................11 3.1. Aperçu théorique sur les modèles à seuil...............................................11 3.2. Spécification empirique du modèle.......................................................12 3.3. Méthodologie d’estimation......................................................................13

4. Résultats des estimations et interprétations...................................................15

Conclusion............................................................................................................20

Références Bibliographiques..............................................................................21

Annexes................................................................................................................23

Article N° 2 : Compétitivité et développement économique: Quels sont les goulots d'étranglement au Bénin?

Résumé .................................................................................................................26

Introduction...........................................................................................................28

1. Les différences de compétitivité entre les pays expliquent-elles réellement leurs différences de développement économique ?..............30 1.1. Stratégie empirique...................................................................................31 1.2. Données et statistiques descriptives........................................................32 1.3. Résultats empiriques..................................................................................33 1.4.Problème d’endogénéité : analyse de robustesse ..............................36

2. Analyse comparative des niveaux de développement économique.....39

119

3. Analyse des facteurs de blocage de la compétitivité et du développement économique au bénin........................................................43

3.1. Les piliers de la compétitivité globale de l’économie..........................43

3.2. Les facteurs de blocages de la compétitivité par pilier......................46

Conclusion et Recommandations.......................................................................59

Références............................................................................................................62

Annexe .................................................................................................................64

Article N° 3 : Estimation de la soutenabilité de la dette publique du bénin : une projection à l’horizon 2020

Résumé...................................................................................................................80

Introduction............................................................................................................81

1. Soutenabilite actuarielle et soutenabilite effective : une revue de litterature......................................................................................................83

2. Methodologie...................................................................................................84 2.1. La Méthode algébrique...........................................................................84 2.2. La Méthode économétrique...................................................................873.Resultats.............................................................................................................88 3.1. Les résultats de la méthode algébrique.................................................89 3.1.1. Que retenir sur la stabilité du ratio d’endettement ? .......................89 3.1.2. Effort budgétaire que l’état aurait fait s’il souhaitait atteindre la limite des 70% de taux d’endettement en partant du stock de dette initial de 1998....................................................................................................91 3.1.3. Effort budgétaire que l’état aurait fait s’il souhaitait atteindre un taux d’endettement de 40% en partant du stock de dette initial de 2015..............................................................................................................92 3.1.4. Effort budgétaire que l’état aurait fait s’il souhaitait atteindre un taux d’endettement de 50% en partant du stock de dette initial de 2015 .............................................................................................................93 3.1.5. Effort budgétaire que l’état aurait fait s’il souhaitait atteindre un taux d’endettement de 60% en partant du stock de dette initial de 2015..............................................................................................................94 3.2. Les résultats économétriques...................................................................97 3.2.1. Test de stationnarité du déficit public global......................................97 3.2.2. La soutenabilité de la dette béninoise est-elle faible ou n’existe elle pas ? ..........................................................................................................98

120

Conclusion et recommandation.........................................................................99

Bibliographie.......................................................................................................100

Annexe................................................................................................................101

Article N° 4 : Cohérence des politiques d’intégration commerciale sur le marché des huiles alimentaires dans les pays de l’union economique et monétaire ouest-africaine

Résumé ...............................................................................................................102

Introduction.........................................................................................................104

1. Les faits stylisés sur le marché des huiles alimentaires à l’aune de la libéralisation commerciale............................................................................105

2. Revue de littérature........................................................................................106

3. Spécification et données des modèles gravitationnels.............................109

4. Méthodes d’estimation et présentation des résultats ...............................110

5. Discussion des résultats des modèles gravitationnels................................112

Conclusions et implications de politiques économiques..............................114

Références Bibliographiques ...........................................................................115

Annexe................................................................................................................117

121

Dépôt légal N° 9064 du 30/11/2016Bibliothèque nationale du Bénin, 4ème trimestre

REVUE D’ANALYSE DES · ISSN : 1840 - 8222 Volume 2 – Numéro 1 – Novembre 2016 Vincent J.M....

Documents

Transcript of REVUE D’ANALYSE DES · ISSN : 1840 - 8222 Volume 2 – Numéro 1 – Novembre 2016 Vincent J.M....