TELECOMMUNICATIONS ET CROISSANCE … · l’information et des communications présente les...

REPUBLIQUE DU BENIN --------------

MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE

SCIENTIFIQUE ---------------

UNIVERSITE D’ABOMEY-CALAVI (U A C)

-------------

FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION (FASEG) --------------

MEMOIRE DE MAITRISE ES SCIENCES ECONOMIQUES

----------------

OPTION : Economie

THEME :

Réalisé et soutenu par :

Emmanuel Dimon YAI

Sous la direction de :

Augustin Foster CHABOSSOU, PhD

Année académique 2008-2009

Décembre 2009

TELECOMMUNICATIONS ET CROISSANCE ECONOMIQUE AU BENIN

Télécommunications et croissance économique au Bénin

CE MEMOIRE A ETE REALISE GRACE AU SOUTIEN

DU CENTRE D’ETUDES, DE FORMATION ET DE RECHERCHES EN

DEVELOPPEMENT (CEFRED) À TRAVERS SON PROGRAMME DE

RECHERCHE « E-STRATEGIE » DU BENIN

Réalisé et soutenu par Emmanuel Dimon YAI

ii


LA FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION (FASEG)

N’ENTEND DONNER AUCUNE APPROBATION NI IMPROBATION

AUX OPINIONS EMISES DANS CE MEMOIRE.

CES OPINIONS DOIVENT ÊTRE CONSIDEREES COMME PROPRES

A SON AUTEUR.


iii


DEDICACE

Je dédie le présent travail à :

Mon père Toussaint C. YAI et ma maman chérie Juliette CHABI. Vous qui aviez connu

beaucoup de privations ; vous vous êtes sacrifiés pour que je sois un homme heureux.

Trouvez à travers ce mémoire, le couronnement de vos efforts et, recevez l’expression de ma

profonde gratitude ;

Mon cousin Boni Gratien ; tes sacrifices et soutiens ne sont pas vains ;

Mon frère Pierre A. YAI et mon oncle DIMON Dénis, vos soutiens m’ont toujours comblé ;

Ma nièce Bienvenue et mon frère Gabin. Ce travail est le vôtre, recevez-le donc comme une

motivation afin de mieux faire à votre tour ;

Toute la famille OMO-AKOMI OLODO et en particulier à ma très chère Véronique.


iv


REMERCIEMENTS

Nous tenons à exprimer nos sincères remerciements :

Au directeur du CEFRED, le Professeur Fulbert AMOUSSOUGA GERO qui nous a permis

de bénéficier d’un stage au CEFRED pour la réussite de ce travail.

A notre maître de mémoire, Docteur Augustin F. CHABOSSOU qui, malgré ses multiples

occupations a accepté de diriger ce mémoire.

Aux Docteurs Venant QUENUM, Yves SOGLO et Gilles SOSSOU eux sans qui le travail

n’aurait pas abouti. Vos conseils, critiques et recommandations m’ont été d’un appui

considérable dans l’élaboration de ce document.

A Monsieur Serge LOUPKE, Ingénieur Statisticien au CEFRED, pour son accueil, son aide et

sa franche collaboration

A Madame Léa D. YANTO épouse BONI Assistante Administrative, de même qu’aux

Messieurs Samson ADJE, Cyrille ETEKA, Paulin KEIGNIDE, André OKOUNLOLA pour

leurs contributions et conseils.

A Vincent A. OLOUKOU, Laurent DAOUDOU, William ADANLE, M. Giorgis

AMOUSSOU-GUENOU, Victoire ARISSI, Blandine L. QUENUM et tous les autres amis

d’amphi de la promotion 2008-2009 pour la bonne ambiance qui a régné tout au long de la

formation.

Aux enseignants de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion (FASEG) pour leur

contribution à notre formation.

A tous ceux qui ont contribué à cette œuvre.


v


SOMMAIRE

DEDICACE............................................................................................................................... iv

REMERCIEMENTS .................................................................................................................. v

SOMMAIRE ............................................................................................................................. vi

LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES................................................................................vii

LISTE DES TABLEAUX.......................................................................................................viii

LISTE DES GRAPHIQUES ...................................................................................................viii

Introduction générale.................................................................................................................. 1

Chapitre 1 : Cadre théorique et méthodologique de l’étude des impacts des

télécommunications sur la croissance économique.................................................................... 3

Section 1: Problématique, objectifs et hypothèses de recherche................................................ 3

Paragraphe 1 : Problématique de l’étude................................................................................ 3

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de recherche. ............................................................ 5

Section 2: Revue de littérature et méthodologie ........................................................................ 5

Paragraphe 1 : Télécommunications et croissance économique. ........................................... 5

Paragraphe 2 : Les développements empiriques. ................................................................. 18

Paragraphe 3 : Approche méthodologique ........................................................................... 21

Chapitre 2 : Analyse descriptive du secteur des télécommunications au Bénin. ..................... 29

Section 1: Etat des lieux du secteur des télécommunications .................................................. 29

Paragraphe 1 : Environnement politique. ............................................................................. 30

Paragraphe 2 : Les marchés de télécommunications du Bénin ............................................ 31

Section 2: Contribution du secteur de la téléphonie à la croissance économique au Bénin. ... 38

Paragraphe 1 : Test de stationnarité et test de causalité de Granger .................................... 39

Paragraphe 2 : Etude de causalité de Granger et estimations du modèle. ............................ 40

Paragraphe 3 : Interprétation des résultas et validation des hypothèses .............................. 49

Conclusion générale ................................................................................................................. 55

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ................................................................................. 56

TABLE DES MATIERES ....................................................................................................... 64

ANNEXES ..................................................................................................................................I


vi


LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES

ADSL : Asymetric Digital Suscriber Line (Ligne d’abonné numérique asymétrique)

ANRT : Agence Nationale des Télécommunications

ATRTP : Autorité Transitoire de Régulation des Postes et Télécommunications

BB COM : Bell Bénin Communications

BAD : Banque Africaine de Développement

BCT : Built, Operate and Transfer

BCEAO : Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest

CCITT : Comité Consultatif International Télégraphique et Téléphonique

CEFRED : Centre d’Etudes, de Formation et de Recherches en Développement

CTR : Contrôle Transitoire de Régulation

EDGE : Enhanced Data Rates for Global Evolution

EIT : Espace Informatique et Télécommunications

GITR : Global Information Technology Report

GSM : Global System for Mobil communications

IDRC : International Development Research Center

INSAE : Institut National de la Statistique et de l’Analyse Economique

IP : Internet Protocol

NRI : Networked Readiness Index

OCDE : Organisation de coopération et de Développement Economique

OMD : Objectifs du Millénaire pour le développement

OPT : Office des Postes et Télécommunications

PIB : Produit Intérieur Brut

PNB : Produit National Brut

PVD : Pays en Voie de Développement

R&D : Recherche et Développement

RTC : Réseau Téléphonique Commuté

SMS : Short Message service

Télécoms : Télécommunications

TIC : Technologie de l’Information et de la Communication

UEMOA : Union Economique et Monétaire Ouest Africaine

UIT : Union Internationale des Télécommunications


vii



viii

LISTE DES TABLEAUX

Le tableau 1: Présentation des résultats du test en niveau sur les variables............................. 39

Tableau 2: Présentation des résultats des tests ADF en différence première........................... 40

Tableau 3 : présentation des résultats du test de causalité de Granger .................................... 41

Tableau 4 : Présentation des résultats d’estimation du modèle de long terme......................... 42

Tableau 5 : Présentation des résultats d’estimation du modèle de court terme........................ 46

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 1: Evolution du parc d’abonnés sur le réseau fixe au Bénin .................................. 33

Graphique 2: Evolution de la télé densité fixe au Bénin.......................................................... 33

Graphique 3: Evolution de la densité téléphonique mobile au Bénin ...................................... 36

Graphique 4: Part de marché des opérateurs GSM au 31 Décembre 2008. ............................. 37


Introduction générale.

L’existence d’un réseau de télécommunication performant constitue pour l’économie

nationale un facteur de développement. Malheureusement, l’environnement africain de

l’information et des communications présente les caractéristiques suivantes : faible taux de

pénétration du téléphone, faible croissance de réseaux, tarification élevée des installations

privées, liaisons téléphoniques interurbaines médiocres et infrastructures de réseaux nationaux

très variables (ECA1 ,1999). Ce retard très sensible qui caractérise les télécommunications en

Afrique affecte le niveau de la population, l’impact se faisant remarquer sur la santé,

l’éducation et la compétitivité des industries. En effet, les réseaux de télécommunication sont

considérés comme un facteur qui contribue à l’efficacité et au développement de l’ensemble

des activités productrices au même titre que le système d’éducation ou les réseaux de

transport (Gensollen, 1995). S’agissant de la téléphonie (fixe et mobile), il est un puissant

outil pour joindre les pauvres là où ils sont, tout en créant pour eux des opportunités

d’affaires. Il est donc un moyen de briser l’isolement économique en intégrant les pauvres qui

en étaient exclus, dans les circuits du marché (Shiner, 2008).

Alors, le développement des infrastructures publiques de télécommunication tendrait à

agir sur la croissance en offrant l’occasion d’une triple accumulation de capital sous la forme

matérielle par l’extension du réseau téléphonique installé, technologique par l’introduction de

nouvelles inventions, et humaine grâce au processus d’apprentissage et d’adaptation. Les

modèles de « croissance endogène » cherchent ainsi à tenir compte des externalités positives

engendrées par la croissance, par exemple au travers de l’accumulation des compétences, du

capital humain, de la recherche ou de l’amélioration des infrastructures publiques. Des

travaux ont montré que, dans le cas des pays de l’Organisation Coopérative de

Développement Economique (OCDE), l’impact des télécommunications sur la croissance

était d’autant plus fort que les pays se rapprochaient du service universel (Roemer et

Waverman, 2001). Les résultats d’études réalisées par le Comité Consultatif International

Télégraphique et Téléphonique (CCITT) de l’Union International des Télécommunications

(UIT) furent même recommandés aux Pays en Développement pour la planification de leurs

réseaux de télécommunications (Desbois, 1998).

Ainsi, au Bénin, les besoins d’échanges des informations et de communications dans

tous les secteurs de développement ont-ils suscité dès l’année 1975 l’intégration du téléphone

1 (ECA ,1999) cité dans Chabossou (2007)


1


conventionnel et plus tard en 2000 l’arrivée de la téléphonie GSM au Bénin. Actuellement, au

Bénin, le taux de pénétration téléphonique fixe et mobile a connu une forte amélioration.

Selon les statistiques de l’Autorité Transitoire de Régulation des Postes et

Télécommunications (ATRPT, 2009), le taux de pénétration téléphonique est 46,46% en 2008

contre 26,82% en 2006 soit un accroissement de 20% environ. Mais un problème est suscité :

celui de la couverture géographique du territoire national voire celui du service universel. En

effet, malgré cette amélioration, on note une faible pénétration du téléphone dans les zones

rurales.

Des études empiriques ont montré deux types d’approches pour appréhender l’impact

sur l’économie globale de l’activité des services de télécommunications. D’une part, le

secteur des télécommunications adresse des demandes de biens et services nécessaires à

l’exploitation courante et à l’extension de son réseau au reste de l’économie et d’autre part,

l’ensemble de l’économie consomme des télécommunications.

Le présent travail porte sur la seconde approche, autrement dit sur les

« télécommunications et la croissance économique au Bénin » et s’inscrit dans le cadre de

notre mémoire de fin de formation en sciences économiques à la Faculté des Sciences

Economiques et de Gestion (FASEG). Le choix de ce sujet nous a été inspiré par les tâches

accomplies au cours de notre stage de fin de formation. En effet, nous avons effectué un stage

de trois (03) mois au Centre d’Etudes, de Formation et de Recherches en Développement

(CEFRED). Ce travail est organisé en deux chapitres. Le premier s’intéresse au cadre

théorique et méthodologique de l’étude et à l’analyse de la performance du secteur des

télécommunications au Bénin. Le deuxième chapitre met en évidence l’effet « croissance

endogène » par l’introduction d’une fonction de production décrivant la contribution du

réseau des télécommunications à la croissance économique.


2



télécommunications sur la croissance économique.

Introduction.

Au cours de ces dernières années, l’importance de l’usage du téléphone fixe et mobile

n’est plus à démontrer. C’est ainsi, qu’au Bénin, l’ouverture des télécommunications (le

téléphone mobile) à la concurrence, à partir des années 2000 a permis aux populations d’avoir

plus accès à l’information. Cette ouverture a permis de briser les frontières qui séparent les

zones urbaines à celles rurales. Quant au téléphone fixe (monopole public) qui est confié au

Bénin Télécom SA (ex OPT), il n’a pas été bénéfique au développement de ce secteur

caractérisé par un faible taux de pénétration du téléphone et liaisons interurbaines médiocres

(Chabossou et al, 2009).

Ce chapitre s’attache exclusivement, à montrer l’intérêt scientifique du sujet, à poser le

problème, à dégager les objectifs et hypothèses de recherche, à élaborer la méthodologie et

enfin, à indiquer les modes de modélisation et de source de données.

Section 1: Problématique, objectifs et hypothèses de recherche

Paragraphe 1 : Problématique de l’étude.

Le Bénin s’est engagé donc dans une politique qui vise la recherche d’une croissance

économique pour l’amélioration du bien-être de la population, l’accélération de la lutte contre

la pauvreté et l’atteinte des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) à travers

le document de Stratégie de Croissance et de Réduction de la Pauvreté (SCRP, 2007-2009).

Cependant, il ne peut y avoir croissance rapide dans un pays sans une variété d’infrastructures

de qualité et de niveau satisfaisant. Les infrastructures téléphoniques jouent un rôle crucial

dans le développement économique et social d’un pays (Meleu, 1999). Elles constituent des

facteurs de production pour de nombreuses industries et permettent de changer les formes

d’accumulation des richesses : réduction du coût d’accès à l’information et amélioration de la

coordination des acteurs en dégageant des gains de productivité (économie d’échelle,

externalités) pour tout le système productif en ce sens qu’elles jouent le rôle

d’accompagnement de la production des autres secteurs. De plus en plus, les infrastructures

de télécommunication participent au bien-être des consommateurs et incitent aujourd’hui le

niveau de consommation des infrastructures des télécommunications (Sridhar K. S. et Sridhar


3


V., 2004). Devant cette nécessité pour tout pays de disposer des télécommunications,

notamment des services téléphoniques de base fiables et en quantité suffisante, le Bénin s’est

lancé dès 1998, au développement des télécommunications. Cette volonté de maintenir le

secteur à la pointe de la technologie est effective et se concrétise entre autre par l’introduction

de la téléphonie mobile et un développement de l’accès à l’Internet. Lancé en 1995 avec un

opérateur (BENIN TELECOM.SA qui est un monopole), le secteur de la téléphonie mobile

compte aujourd’hui cinq opérateurs. Ainsi au 31 décembre 2008, le parc des abonnés à la

téléphonie mobile s’élève à 3 625 366 contre 2 051 777 au 31 décembre 2007 ; soit un taux

d’accroissement de près de 77% du parc en l’espace d’une année (ATRPT, 2009). Il s’ensuit

alors, une amélioration du taux de pénétration mobile au Bénin. En effet, la télé densité2

mobile est passée de 25,48% en 2007 à 45,01% en 2008, soit un taux de près de 20 points.

Dans la même période, La télé densité fixe est passée de 1,34% à 1,45%. Au total, le

taux de pénétration téléphonique au Bénin en 2008 est de l’ordre de 46,46%. Malgré cette

rapide amélioration de la télé densité du réseau GSM au Bénin, le nombre de ligne pour 100

habitants demeure faible.

De même, suivant les statistiques de l’ATRPT (2009), le volume des investissements a

atteint 208 716 millions de FCFA en 2008 contre 84 640 millions de FCFA en 2007 soit un

accroissement de 147%. Cet afflux de capitaux dans le secteur s’explique par la réalisation

des investissements de démarrage du cinquième opérateur GSM en l’occurrence GLO

MOBILE BENIN. En effet cet opérateur à lui seul a investi environ 59% du volume global

des investissements de démarrage dans les réseaux mobiles en 2008. Dans le même temps, le

chiffre d’affaires global des opérateurs GSM au Bénin a atteint 118 081 millions de FCFA

contre 72 540 millions de FCFA en 2007 soit un accroissement de 63%.

A l’échelle mondiale une augmentation de $1000 USA du PNB par habitant est associée

à une augmentation de 2,4 de la télé densité. Ce phénomène est souvent comme signifiant

qu’il y a un rapport de causalité et s’applique dans deux directions : l’amélioration des

communications génère une croissance économique qui à son tour déclenche le besoin d’une

meilleure infrastructure des communications (IDRC, 2005). Enfin, la littérature économique

sur la thématique des télécommunications et la croissance économique n’est pas fournie en ce

qui concerne le contexte béninois. Cette recherche se propose d’étudier la question centrale

suivante : L’existence d’un réseau téléphonique fixe et mobile performant et accessible

2 La télé densité est le nombre de lignes téléphoniques principales pour 100 habitants


4


constitue-t-elle, pour l’économie nationale, un facteur de croissance économique ? Cette

question centrale fait naître les questions spécifiques ci-après :

i) Quels sont les déterminants de la croissance économique au Bénin ?

ii) Le téléphone (fixe et mobile) contribue-t-il à la croissance économique ?

Ces différentes interrogations permettront de montrer l’importance de la téléphonie

mobile pour les perspectives de la croissance économique.

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de recherche. A/ Objectifs de l’étude.

L’objectif général de cette étude est d’analyser l’impact du téléphone fixe et mobile sur

la croissance économique au Bénin. De façon spécifique, il s’agit de :

i) estimer les paramètres des déterminants de la croissance ;

ii) établir une relation entre le Produit Intérieur Brut (PIB) réel et le parc téléphonique

(fixe et mobile);

B/ Hypothèses de recherche.

Les hypothèses à tester sont les suivantes :

i) l’investissement domestique, le crédit domestique, l’aide publique au

développement et les transferts technologiques influencent positivement le Produit

Intérieur Brut (PIB) réel ;

ii) le parc téléphonique (fixe et mobile) a un effet positif sur le Produit Intérieur Brut

(PIB) ;

Section 2: Revue de littérature et méthodologie.

La littérature économique contient des études réalisées sur les télécommunications en

relation avec la croissance économique. Une revue de ces travaux permet de mieux recentrer

la question et d’en faire une analyse approfondie.

Cette section procède à une clarification des concepts de base de l’étude et présente

quelques fondements théoriques et travaux empiriques réalisés.

Paragraphe 1 : Télécommunications et croissance économique.

L’usage des télécommunications dans un pays permet de sortir ce dernier de la

marginalisation et de la pauvreté (Gado A, 2008). Les défenseurs de ce point de vue mettent


5


en avant presque toujours un certain nombre de « transformations sociales et économiques »

qu’aurait entraîné l’usage des télécommunications. Dans cette dynamique, l’usage du

téléphone au Bénin améliore donc la performance économique voire « transforme le Bénin ».

A/ Clarification des concepts.

1. Définition des télécommunications.

Le mot « télécommunications » vient du préfixe grec « télé », signifiant loin, et du latin

« communicare », signifiant partager. Le mot télécommunication a été utilisé pour la première

fois en 1904 par le français Edouard Estaunié3, ingénieur aux postes et télégraphes, directeur

de 1901 à 1910 de l’école professionnelle des postes et télégraphes, dans « son traité pratique

de télécommunication électrique ».

Les télécommunications sont considérées comme des technologies et techniques

appliquées et non comme une science. On entend donc par télécommunications, toute

transmission, émission et réception à distance, de signes, de signaux, d’écrits, d’images, de

sons ou de renseignements de toutes natures, par fil électrique, radioélectricité, liaison

optique, ou autres systèmes électromagnétiques (Dictionnaire des médias, 19984). Les

télécommunications (communications à distance) ne se limitent uniquement pas au seul

domaine de la téléphonie.

Quant à l’acronyme TIC ou NTIC (Technologie « nouvelles » de l’information et de la

communication), qui, de plus en plus, remplace ou accompagne parfois le mot

télécommunications, il désigne la convergence entre les domaines de l’industrie

manufacturière de produits électroniques, de l’informatique, des télécommunications (au sens

du secteur de la téléphonie) et de l’audiovisuel. Cet ensemble forme un grand système qui met

à la disposition des individus et des entreprises des informations et des données publiques et

privées. On distingue généralement les anciennes TIC (les récepteurs de radio et de télévision,

téléphones fixes) des nouvelles TIC (téléphones mobiles, ordinateurs, Internet, informatique,

systèmes d’information géographique, etc.). Les TIC se réfèrent également à un ensemble

d’outils nécessaires pour le traitement de l’information, et particulièrement des ordinateurs et

des logiciels, mais aussi des dispositifs techniques utiles à la conversion, à la gestion et au

3 (http://dijoon.fr/estaunie.htm) Edouard Estaunié, Ingénieur aux Postes et Télégraphes est né à Dijon le 4 février 1862 (8, rue du Thillot). Il meurt à Paris le 1er avril 1942. 4 C’est la définition officielle donnée en 1907 par l’Union Télégraphe Internationale. Elle a été consacrée en 1932 à Madrid par le texte de la convention qui donna naissance à l’Union Internationale des Télécommunications (UIT) en remplacement de l’Union Télégraphique Internationale.


6

http://dijoon.fr/estaunie.htm


stockage de l’information dans des formats technologiques qui permettent de diffuser,

d’échanger, de chercher et de retrouver l’information.

2. Explication de la Croissance économique.

La croissance économique désigne l’augmentation de la production de biens et services

dans une économie sur une période donnée, qui est généralement une période longue5.

En pratique, l’indicateur utilisé pour la mesurer est le produit intérieur brut (PIB). Il est

mesuré « en volume » ou à « prix constants » pour corriger les effets de l’inflation. Par suite,

on entend par taux de croissance, le taux de variation du PIB. On utilise à cet effet, la

croissance du PIB par habitant comme un indicateur de l’amélioration du niveau de vie.

La croissance, au sens strict, décrit un processus d’accroissement de la seule production

économique. Elle ne renvoie donc pas directement à l’ensemble des mutations économiques

et sociales propres à une économie en développement. Ces transformations au sens large sont

conventionnellement, désignées par le terme de développement économique. Ce dernier se

définit selon François Perroux, comme « la combinaison des changements mentaux et sociaux

d’une population qui la rend apte à faire croître, cumulativement et durablement son produit

réel global. ». Le terme de « croissance » s’applique alors plus particulièrement aux

économies déjà développées. Elle est mesurée par une augmentation quantitative des

indicateurs macroéconomiques comme le Produit Intérieur Brut (PIB) réel ou le Produit

National Brut (PNB) réel. Le PIB prend en compte les productions intérieures tandis que le

PNB considère aussi les productions réalisées à l’extérieur du pays par des nationaux.

L’indicateur de la santé générale de l’économie est la croissance du PIB réel. Quand ce

taux du PIB réel s’approche de son taux de croissance potentiel à long terme, l’économie se

porte en général bien.

Bien qu’étant jusque-là, l’indicateur le plus utilisé pour la mesure du niveau de richesse

d’un pays, néanmoins, cet indicateur (PIB) a ses limites puisqu’il ne tient pas compte de

certaines activités se déroulant « en dehors du marché ». C’est le cas de l’activité de

production domestique (ménage, potagers, etc.) ou de celle accomplie par des travailleurs

bénévoles ou encore les effets néfastes de la pollution de l’eau, de l’air sur la santé humaine,

de la dégradation des forêts et de l’épuisement des sols. Il ne mesure ainsi pas ou mesure mal,

l’économie informelle même s’il prend en compte des services publics gratuits.

5 http://www.canadieneconomy.gc.ca/Français/rconomy/economic_growth.html


7

http://www.canadieneconomy.gc.ca/Fran%C3%A7ais/rconomy/economic_growth.html


Enfin, La croissance est une notion quantitative et économique alors que le

développement est de nature qualitative, sociale et culturelle. Le développement se distingue

de la croissance : il peut y avoir croissance sans développement. Par contre, le développement

rend la croissance irréversible.

3. Lien entre télécommunications et croissance économique.

L’usage des télécommunications se déploie en tant que techniques polyvalentes dans

plusieurs secteurs de l’économie. C’est le cas des secteurs industriel, sanitaire, éducatif,

commercial et administratif (Alzouma, 2008).

Dans le développement économique, les études de Waverman et al, (2005) ; UIT, (2004,

2008); Chabossou, (2007) et de nombreux articles de presse ont maintenant popularisé l’idée

des TIC (le téléphone en particulier) qui a sensiblement amélioré les performances

économiques des pays. Donner (2006) montre l’effet du téléphone sur les petites entreprises

au Rwanda et a abouti à la conclusion que l’usage de cet objet technique a permis de

développer le réseau des entrepreneurs locaux. D’après Acker (2008), l’usage du téléphone

mobile est en train de transformer les marchés ruraux et de multiplier les opportunités

d’affaires pour les paysans du Niger. Pour Tall (2004), le téléphone favorise la reconnexion

de la famille élargie particulièrement dans les régions rurales du Sénégal. Les échanges

(notamment financiers) entre membres éloignés et ceux restés au pays sont plus nombreux et

plus réguliers.

Dans cette perspective, les secteurs auxquels des programmes et projets de

développements centrés autour du téléphone sont aujourd’hui nombreux. En matière du

secteur éducatif, il y a par exemple ce qu’on appelle le « mobile e-learning » (l’apprentissage

par le téléphone mobile) qui permettrait, selon les promoteurs, de joindre les communautés

isolées, et de pallier à l’insuffisance de connectivités, d’électricité ou d’infrastructures

routières Chabossou et al, (2009) ; (par exemple l’e-learning Africa Newsportal, 2007). Dans

le domaine de la santé, l’application des TIC est souvent abordée sous le terme général d’e-

health (e-santé) et correspond aux activités liées à la télé médecine et à l’usage des

Technologies de l’Information et de la Communication pour lutter contre le Sida, ou même

les maladies des animaux. Ici, l’utilisation du téléphone est supposée permettre aux

travailleurs de la santé d’échanger des données et des informations sur les patients Vieira,

(2007). On trouve également l’e-gouvernement (l’utilisation des TIC pour améliorer les


8


performances administratives africaines, les processus électoraux ou accroître la participation

politique, etc.). Ici aussi, le téléphone est censé jouer un rôle croissant pour la transmission

des résultats des élections et la transparence des processus électoraux (Alzouma 2008).

Ensuite, dans le domaine commercial, on peut noter l’e-business pour les femmes

africaines, auxquels on peut ajouter l’e-advocacy (ou e-plaidoyer en français) et l’e-banking,

etc. Dans tous ces domaines, le téléphone est utilisé comme un moyen de lutte contre la

pauvreté (Kaplan, 2006).

Enfin, le point commun à toutes ces entreprises est la conviction que, cet outil de

communication va permettre aux africains de faire un bond géant sur la voie du

développement.

B/ Synthèse historique des théories de la croissance.

Les théories explicatives de la croissance sont relativement récentes dans l’histoire de la

pensée économique. Ces théories ont conduit à mettre en avant le rôle primordial du progrès

technique dans la croissance. Sur le long terme, seul le progrès technique est capable de

rendre plus productive une croissance (et donc lui permettre de produire plus, c’est-à-dire

d’avoir une croissance). Toutefois, ces théories expliquent encore mal d’où provient ce

progrès, et en particulier en quoi il est lié au fonctionnement de l’économie.

1. L’école classique.

L’analyse de la croissance occupe une place importante déjà dans les questions que se

posent les économistes classiques : Adam Smith (1723-1790), Thomas Malthus (1766-1823),

Jean-Baptiste SAY (1767-1832), David Ricardo (1772-1823) et Karl Marx (1818-1883).

En effet, ces auteurs assistent à la Révolution Industrielle et ils s’intéressent de très près

à ses conséquences. Ils cherchent à donner une explication scientifique à des forces qui

gouvernent le fonctionnement et le développement de l’activité économique.

Toutefois, Adam Smith a mis l’accent dans son analyse sur le rôle des économies

d’échelle, de la spécialisation et du commerce international. Il est aussi l’inventeur de

l’approche historique dans l’analyse comparative en mettant l’accent sur l’économie d’échelle

et sur la division du travail. Pour Smith, à travers son étude des effets de productivité induits


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par le développement de la division du travail (en tenant compte de la qualification), laissait

entrevoir une croissance ininterrompue.

Quant à Malthus (1798), la croissance est basée sur deux facteurs : les ressources

naturelles et le travail. Il est à noter que le mode potentiel de progrès technique est totalement

négligé ici. Pour lui, le mécanisme principal qui conditionne la croissance correspondrait à la

pression imposée par la croissance démographique (qui évolue selon un rythme géométrique)

et par les besoins de subsistance de cette population (qui ne croissent qu’en progression

arithmétique). L’équilibre est alors uniquement atteint grâce aux obstacles qui sont de deux

ordres : l’obstacle « privatif » qui prévient l’augmentation de la population par une limitation

des naissances, et des obstacles « destructifs » (guerres, famines, épidémies) qui causent une

baisse de la population. Mais la préférence de Malthus va très nettement vers l’obstacle

« privatif », dont la limitation des naissances par la seule « contrainte morale », à l’exclusion

de tout procédé de contraception qui relève du « vice ». C’est pourquoi, il préconise alors

d’adopter les politiques actives en vue de limiter ces catastrophes en favorisant l’abstinence

sexuelle, les mariages tardifs.

Par contre, David Ricardo reconnaît clairement la puissance productive supplémentaire

qui peut provenir des machines et des perspectives de croissance forte que ces dernières

peuvent fournir aux secteurs non agricols. Etant en partie influencé par les théories

malthusiennes, il considère que les gains de productivité ne peuvent apparaître que dans

l’industrie. Mais l’utilisation progressive des terres de moins en moins fertiles ne peut tirer

vers le haut les prix agricoles et donc des salaires de subsistance. Ce qu’il qualifie à

l’épuisement des profits et donc à l’arrêt de l’expansion économique. Enfin, Ricardo a une

analyse relativement moderne, basée sur la recherche du capitalisme.

Pour la plupart des économistes classiques, en particulier Ricardo et Malthus, aucune

croissance ne peut être durable, car toute production devait selon eux, inexorablement

converger vers un « état stationnaire ». C’est le cas de Ricardo pour qui l’état stationnaire

était le produit des rendements décroissants des terres cultivables, ou encore pour Malthus

qui le liait à son « principe de population » selon lequel « le pouvoir multiplicateur de la

population est infiniment plus important que la capacité qu’à la terre de produire les quantités

d’aliments nécessaires à la subsistance de l’homme ».

Karl Marx est sans conteste l’économiste classique qui a l’analyse la plus riche du

capitalisme. Il a, notamment rejeté le pessimisme de Malthus et Ricardo en reconnaissant la

puissance productive qui réside dans la production en usine et le rôle de l’accumulation


10


accélérée du capital fixe dans le progrès technique. Il a anticipé une expansion continue du

commerce et la concentration de la production dans les unités de plus en plus grandes :

sources d’économie d’échelle. Il a néanmoins souligné la possibilité d’un ralentissement de la

croissance par la difficulté de soutenir un progrès technique continu. Il a cependant considéré

que cette baisse tendancielle du taux de profit pourrait être contrebalancée par d’autres

facteurs. Le progrès technique et l’accumulation du capital sont donc les deux sources de la

croissance chez K. Marx.

2. Innovation et croissance économique.

Contrairement à Marx, Schumpeter met l’accent sur le progrès technique plutôt que sur

l’accumulation du capital. Il rejette totalement l’analyse de Malthus et Ricardo concernant la

contrainte imposée par la pression démographique.

L’auteur distingue deux modes d’opération d’une économie capitaliste : le flux

circulaire qui correspond à une situation où la technologie est statique, et le développement

économique où la technologie et l’organisation de la production changent avec une

dynamique soutenue par des innovations. Il considère que l’innovation portée par les

entrepreneurs constitue la force motrice de la croissance. On a alors, une suite d’équilibres

potentiels qui ne sont jamais atteints car les innovations successives déplacent

continuellement l’économie. Le rôle de l’entrepreneur qu’il a étudié dans « théorie de

révolution économique » en 1913, apparaît alors pleinement dans la recherche et la mise en

œuvre des innovations comme sources de profit. Ces innovations correspondent à l’invention

et à la réalisation de nouvelles combinaisons (d’où le concept destruction créatrice) qui

peuvent correspondre à :

L’introduction de nouveaux biens, l’introduction de nouvelle méthode de production,

l’ouverture de nouveaux marchés, la découverte et la conquête de nouvelles sources de

matières premières, et une nouvelle organisation pour l’industrie.

De façon générale, il retient enfin trois types de cycles économiques pour expliquer les

variations de la croissance :

• les cycles longs ou cycles Hondratieff, d’une durée de cinquante ans environ ;

• les cycles intermédiaires ou cycles Juglar, d’une durée de dix ans environ ;

• les cycles courts ou cycles Kitchin, d’une durée de quarante mois environ.


11


3. Croissance « sur le fil du rasoir » : Harrod (1939) et Domar (1946).

Après la seconde Guerre Mondiale, les économistes Harrod et Domar, influencés par

Keynes, vont chercher à comprendre les conditions dans lesquelles une phase d’expansion

peut être durable. Ainsi, s’ils ne proposent pas à proprement parler une théorie de la

croissance (expliquant son origine sur une longue période), le modèle de Harrod-Domar

permet, néanmoins de faire ressortir le caractère fortement instable de processus d’expansion.

En particulier, il montre que pour qu’une croissance soit équilibrée (c’est-à-dire que l’offre de

production augmente ni moins (sous-production) ni plus (surproduction), il faut qu’elle

respecte un taux précis, fonction de l’épargne et du coefficient de capital (quantité de capital

utilisé pour produire une unité) de l’économie. Or, il n’y a aucune raison que la croissance,

qui dépend des décisions individuelles (en particulier des projets d’investissements des

entrepreneurs), respecte ce taux. De plus, si la croissance est inférieure à ce taux, elle va avoir

tendance non pas à le joindre, mais à s’en éloigner davantage, diminuant progressivement (en

raison du multiplicateur d’investissement). La croissance est donc, selon une expression

d’Harrod, toujours « sur le fil du rasoir ». Ce modèle, construit pendant la période d’après

guerre et marqué par le pessimisme engendré par la crise de 1929, a toutefois été fortement

critiqué. Il suppose, en effet que ni le taux d’épargne ni le coefficient de capital ne sont pas

variables à court terme, ce qui n’est pas le cas.

En effet, Harrod considère un modèle à un seul secteur de production et à un seul pays.

Il étend alors, le modèle keynésien de base en ajoutant la dynamique du capital

(investissement) et l’emploi (population active).

Harrod s’interroge, par ailleurs, sur la capacité des économies capitalistes à réaliser une

croissance qui respecte l’équilibre du marché du bien et celui du travail simultanément. Il y a

donc deux types de problèmes : un problème de court terme d’existence de l’équilibre et un

problème de long terme de stabilité de l’équilibre.

3.1. Equilibre du marché de bien.

La condition Keynésienne de l’équilibre du marché de bien est donnée dans le temps

par : (1) Stt =Ι


12


En tant que flux, l’investissement joue un rôle dynamique important : tt ΔΚ=Ι (temps direct)

ou tdtd

t Κ=Κ

=Ι & (temps continu) (2)

La condition d’équilibre d’équation (1) devient tout simplement :

ttS Κ= & (3)

L’investissement est déterminé par les anticipations des entrepreneurs sur la croissance

de la demande (dtdΥ ) (cela fait penser à l’effet accélérateur). De plus, le coefficient du

capital à l’équilibre est constant et notéγ .

Soit tt Υ=Κ .γ ou tt Κ=Υ .1γ

(4)

Où γ est le coefficient marginal du capital et γ1 est la productivité marginale du capital.

En considérant la dynamique d’équilibre on doit avoir :

tt ΔΥ=ΔΚ .γ Ou (5) tt Υ=Κ && .γ

La variation de correspond ici aux anticipations des producteurs. La condition

d’équilibre (4) devient alors :

Υ

ttsttS Ι=Υ=Υ= &.γ (6)

Où s =1-c est la propension marginale à épargner (Keynes).

En divisant les deux membres de l’équation précédente par tΥ , on obtient alors :

wgs

t

tst

t ==Υ

Υ⇔=

Υ

Υ

γγ

&&. (7)

Soit γs

wg = (8)

L’équation (8) représente l’équation d’équilibre sur le marché de bien.

wg (W : garanti = warrented) est le taux de croissance du revenu qui assure l’équilibre du

marché de bien : les anticipations des producteurs et le comportement des consommateurs

sont compatibles dans le temps si l’économie croît au taux C’est le taux qui réalise

l’harmonie entre l’intension des producteurs à investir et l’intension des consommateurs à

épargner.

.wg


13


Par ailleurs, si les producteurs n’anticipent pas correctement l’évolution de la demande,

le taux de croissance effectif de l’économie peut être différent du taux de garanti et impliquer

aussi un déséquilibre sur le marché de bien. D’où le premier problème de Harrod.

L’évolution du revenu doit alors suivre la trajectoire de tΥ .

Soit où )exp(0 tgkt wΥ=Υ

γ0

0Κ

=Υ k (9)

(voir équation 4).

3.2/ Equilibre sur le marché de travail.

L’équilibre sur le marché de travail correspond à la condition offre d’emploi = demande

d’emploi. Soit (la population active). (10) ttL Ν=

A l’équilibre, la constante de la technologie et des prix doivent conduire à un coefficient

marginal de facteur travail constant (λ ).

Si λ est le coefficient marginal du travail, on a alors : ttL Υ= .λ (11)

Par suite, tt Ν=Υ.λ (12)

L’équation (12) nous donne le niveau de production et permet d’employer la population

active. Cette condition peut aussi être exprimée en terme de taux de croissance (dérivée

logarithmique) :

Soit )ln()ln()ln()ln()ln( tttt Ν=Υ+⇔Ν=Υ λλ

)ln()ln()ln( λ−Ν=Υ⇔ tt

⎟⎠⎞

⎜⎝⎛+Ν=Υ⇔λ1ln)ln()ln( tt

Soit ( )

( )λ

λ1

1&&&

+Ν

Ν=

Υ

Υ

t

t

t

t (13)

Soit lng += δ est l’équilibre sur le marché du travail. (14)

Où =δ taux de croissance de la population ; =l taux de croissance de la productivité du

travail ; taux de croissance naturel qui rend compatible l’évolution de la production et =ng


14


celle de la population active de manière à ne pas créer du chômage. Par conséquent, nous

devons avoir l’évolution suivante :

Soit )exp(0 tt δΝ=Ν (15)

Par suite, on a avec =)exp(0 tngL

t Υ=Υ L0Υ 0

1Ν

λ (16)

Enfin, nous avons donc un problème de long terme de stabilité de l’équilibre. Ce second

problème de Harrod, concerne l’équilibre simultané sur les deux marchés. Pour lui, la

croissance respecte l’équilibre du marché des biens s’il se fait au taux =gwγs (voir équation

8).

Où représente le taux de croissance du revenu qui assure l’équilibre du marché de bien

et service, s est la propension moyenne à épargner (Keynes) et

wg

γ le coefficient marginal du

capital ; et respecte l’équilibre sur le marché de travail s’il se fait aux taux += δgn l. (voir

équation 14)

Avec gn (le taux de croissance naturel qui rend compatible l’évolution de la production

et celle de la population active de manière à ne pas créer du chômage), δ représente le taux de

croissance de la population et l le taux de croissance de la productivité du travail.

L’équilibre simultané sera respecté dans le temps si et seulement si le taux effectif respecte

llsgngwg +==== δ (17)

Or s (taux d’épargne) provient du comportement de consommation du ménage, γ et l

(représentent respectivement le coefficient du capital et le taux de croissance de la

productivité du travail), sont déterminés par la technologie, δ (taux de croissance de la

population) est déterminé par les lois démographiques.

Par conséquent, ces 4 variables sont exogènes et la réalisation de la condition

d’équilibre simultané ne peut être fortuite : il n’y a aucune raison pour que la croissance soit

équilibrée. De plus, l’équilibre même quand il existe est très instable. Car, si l’on part d’une

situation de déséquilibre ( par exemple) on s’éloigne de plus en plus de l’équilibre. gngw <

Eu égard de tout ce qui précède, nous pouvons conclure que le modèle de Harrod6 était

bien sûr conforme au sentiment qu’avaient les économistes à la suite de la crise de 1929. Mais

6 Harrod a donc utilisé la technologie à facteurs complémentaire car le capital et le travail sont utilisés en proportion fixe. La diminution de l’un doit entraîner la diminution de l’autre. Ce qui explique la crise de 1929.


15


ables. Cette manière de procéder va radicalement

. Solow-Swan (1956) : progrès technique comme résidu.

n d’une certaine quantité de capital (moyens de production) et de travail (main

low

capital plus important, la main d’œuvre

ction proportionnellement plus forte dans les pays pauvres

les « trente glorieuses » correspondaient à un sentiment de confiance dans la croissance

équilibrée. Le modèle de Solow que nous allons présenter à la suite cherche effectivement à

rétablir la validité de la croissance équilibrée en relâchant une hypothèse importante de

Harrod : la fixité des prix qui implique des coefficients de production. Solow va introduire

une technique avec des facteurs substitu

modifier les résultats négatifs de Harrod.

4

Solow (1956) a été le premier à proposer un modèle formel de la croissance.

D’inspiration néoclassique, ce modèle se fonde sur une fonction de production à deux

facteurs : le travail et le capital. La production résulte donc exclusivement de la mise en

combinaiso

d’œuvre).

Par suite, le modèle de Solow se fonde sur l’hypothèse que les facteurs de production

connaissent des rendements décroissants, c’est-à-dire qu’une augmentation de ceux-ci dans

une certaine proportion engendre une augmentation plus faible de la production. Il se pose

également comme hypothèse que les facteurs de production sont utilisés de manière efficace

par tous les pays. En posant que la population connaît un taux de croissance que So

qualifie de « naturel » (non influencé par l’économie) le modèle déduit trois prédictions :

a) Augmenter la quantité de capital (c’est-à-dire investir) signifie augmenter la

croissance. Ce qui veut dire qu’avec un

augmente la productivité (dite apparente) ;

b) Les pays pauvres auront un taux de croissance plus élevé que les pays riches. Car, ils

ont moins accumulé de capital, et connaissent donc des rendements décroissants plus

faibles, c’est-à-dire que toute augmentation de capital engendre à son tour une

augmentation de la produ

que dans les pays riches ;

c) En raison des rendements décroissants des facteurs de production, les économies vont

atteindre un point où toute augmentation des facteurs de production n’engendrera plus

l’augmentation de la production. Ce point correspond à l’état stationnaire. Solow note,

toutefois que cette troisième prédiction est irréaliste : en fait, les économies

n’atteignent jamais ce stade, en raison du progrès technique qui accroît la productivité

des facteurs. Autrement dit, pour Solow, sur le long terme, la croissance provient du


16


ue pas mais qu’il le considère comme donné (telle une « manne

. Les nouvelles théories de la croissance.

omer (1986), Robert Lucas (1988) Robert

marchés (Adam Smith et plus tard

l faut

nction de son salaire (actuel /futur). L’élévation de la qualification a un effet

et chaque connaissance

nouvelle entraîne l’apparition de connaissances supplémentaires ….

progrès technique. Toutefois, ce progrès technologique est exogène au modèle, c’est-

à-dire qu’il ne l’expliq

qui tombe du ciel »).

5

Les modèles de croissance endogène attachent une importance au rôle du progrès

technique. Dans une approche cognitive, ils ont mis au point différentes sources d’explication

du progrès technique tendant enrichir notre connaissance des facteurs de croissance. Ils

poursuivent un objectif simple: trouver une explication permettant de rejeter l’hypothèse

d’une productivité marginale des facteurs de production décroissante au niveau

macroéconomique sans remettre en cause cette hypothèse au niveau de chaque entreprise. Les

principaux tenants de cette théorie sont : Paul R

Barro (1990) et Philipe Aghion &Howitt (1992).

Toutefois, Paul Romer montre que si plusieurs firmes augmentent en même temps leurs

investissements, elles vont connaître une croissance plus forte que celle qui résulterait pour

chacune de leur propre investissement : chacune profite du développement des autres (la

productivité du capital d’une entreprise dépend non seulement de ses investissements mais

aussi du stock total de capital dans l’économie). En accumulant du capital chaque firme

acquiert des connaissances qui bénéficient aussi aux autres firmes : l’apprentissage par la

pratique et la diffusion du savoir élimine la décroissance des rendements parce que ceux-ci

ont un effet externe positif. La diffusion des croissances (évoquée dès le début des années 60

par Kenneth Arrow), l’augmentation de la dimension des

Allyn Young, 1928), sont à l’origine des ces externalités.

Ensuite, dans la perspective ouverte par Gary Beker, Lucas (1986), considère qu’i

traiter le travail comme du capital humain accumulatif au même titre que le capital fixe.

Le capital humain est produit par l’éducation à un taux endogène puisque le salarié

« investit » en fo

externe positif.

Par ailleurs, le capital humain n’a pas de rendements décroissants parce que le niveau de

connaissance d’un individu est d’autant plus efficace que celui des autres (avec lesquels il

communique) est plus élevé. La productivité individuelle est fonction de l’efficacité de

l’équipe dans laquelle il travaille. La connaissance est partagée


17


Le rythme de croissance d’une économie dépend donc forcément de la part des

ressources qu’elle consacre au système de formation et aux dépenses d’éducation.

Pour Robert Barro (1990), l’Etat achète des produits et offre des services publics

gratuits (financés par des impôts ou des emprunts) qui améliorent la productivité du capital et

du travail dans chaque entreprise. Les dépenses d’infrastructures ont un effet externe positif.

La production de chaque entreprise dépend des dépenses publiques, au même titre

qu’elle dépend du capital installé et du travail utilisé. Le capital public est un facteur de

production. Cela n’a de sens que si le financement des investissements publics n’entraîne pas

un effet contraire sur l’investissement privé (effet d’éviction).

Paul Romer et Philipe Aghion (1992) montrent que la croissance économique

s’accompagne de l’apparition d’innovations. Ils ont tenté de penser avec Joseph Schumpeter

que la croissance dépend des innovations.

Pour Romer ces innovations prennent la forme de nouveaux procédés, de nouveaux

outils, qui s’ajoutent à ceux déjà en place. Ces nouveaux biens d’équipements permettent

d’augmenter la division du travail qui est la véritable source de la croissance (externalités).

C’est le partage de l’utilisation du capital humain entre production de biens et services, puis

production de nouveaux biens d’équipements qui explique le rythme de la croissance. Tout ce

qui permet d’augmenter la quantité de biens d’équipement nouveaux est favorable à la

croissance. L’activité de recherche est donc pour Romer, un facteur décisif de croissance

économique.

Pour Aghion et Howitt, l’approche est encore plus nettement schumpetérienne puisque

c’est la concurrence qui provoque l’innovation. Cette dernière rend obsolètes les innovations

précédentes, annulant du même coup les revenus du monopole qui leur étaient associés. Là

aussi, le rythme de croissance dépend de l’activité du secteur dédié à la recherche, or celle-ci

dépend du partage des ressources entre les différentes utilisations possibles.

Les rendements des facteurs ne sont pas décroissants au niveau global parce qu’il y a

des externalités quand on cumule en même temps plusieurs facteurs. Il convient d’examiner

les études empiriques.

Paragraphe 2 : Les développements empiriques.

Depuis les années 60, des études ont montré que le développement des

télécommunications est nécessaire pour le décollage économique (une marche vers la

croissance économique).


18


Dans son approche de l’étape de la croissance, Rostow (1960) suggère que l’importance

des télécommunications va de pair avec l’intensification et la complexification des échanges

provoquées par l’expansion de la production industrielle. Le développement des marchandises

entraîne un accroissement des flux d’informations pour lesquels les télécommunications

constituent des supports et des canaux de transmission indispensables.

Cette approche se situe ainsi dans la tradition du modèle classique du développement

économique, selon lequel la croissance est fondée sur la dynamique de l’accumulation du

capital induite par le progrès technique.

La corrélation entre le développement du réseau des télécommunications et la

croissance, a fait l’objet de plusieurs tentatives de mesure, comme celles qui ont cherché, par

des méthodes économétriques, à relier la densité téléphonique à un indicateur du

développement comme le PNB par habitant.

Gensollen (1995) montre une relation entre TIC et croissance économique. Cette étude

économétrique simple permet de mettre en évidence les impacts de certains facteurs

explicatifs de l’activité du secteur des télécommunications et d’estimer les élasticités

associées. Une variable d’offre, le taux d’équipement téléphonique des ménages en

raccordement téléphonique, permet de mesurer l’impact de la politique de rattrapage en

matière d’équipement des ménages en raccordement téléphonique. Le faible taux de

pénétration téléphonique ne s’expliquait pas par des raisons d’ordre économique mais, par

une insuffisance de l’offre. D’où Gensollen préconise la désaturation de l’offre de

raccordement qui a permis aux ménages d’avoir accès aux services de télécommunication.

Gensollen établissait l’existence d’une corrélation entre le chiffre d’affaire qualifié comme

variable endogène et le Produit intérieur Brut, le taux d’équipement des ménages, le prix

relatif des services de télécommunication et l’introduction d’un trend de croissance autonome

qui est censé représenter la diffusion des télécommunications au sein de l’économie.

Hardy (1980) montre, en analysant la corrélation de séries de données à retards

échelonnés qu’une modification de la densité téléphonique entraîne une variation du PNB par

habitant, et réciproquement qu’une modification du PNB par habitant induit une variation de

la densité téléphonique. Ce constat conduit cet auteur à défendre la thèse de l’existence

d’une double causalité entre le nombre de lignes téléphonique et le niveau de développement

économique mesuré par le PIB par habitant.

Hardy constate également que cet effet d’entraînement est inversement proportionnel au

niveau d’équipement en télécommunications des pays considérés. Il est rejoint dans ses


19


conclusions en 1988 par une étude quantitative de l’UIT montrant que la contribution

marginale d’une ligne téléphonique au PIB est d’autant plus forte que le pays est plus pauvre.

L’importance de cette contribution marginale dans les pays en voie de développement est

probablement due au fait que les réseaux téléphoniques y desservent en majorité des abonnés

professionnels à fort trafic.

A travers cet article, Hardy Montre que l’impact du téléphone au niveau agrégé diffère

de celui des autres masses médias. Il prouve que le téléphone permet à deux personnes sans

contrainte de se communiquer et s’informer sur une infinité de sujet. Alors que les autres

masses médias n’ont pas ce double sens. C’est seulement une personne qui informe toute une

population.

Ce double lien de causalité est parfois négligé. Des relations économétriques pour

l’année, mettent bien en évidence un lien statistique entre le niveau de développement des

Etats américains et leurs dépenses respectives en infrastructures de télécommunication, en

éducation et en infrastructures routières. Pour les télécommunications, l’effet instantané

(niveau de développement atteint en 1990 et dépenses opérées la même année) l’emporte sur

l’impact des dépenses d’éducation. Par contre, en prenant un décalage de cinq ans (niveau de

développement atteint en 1990 et dépenses de 1985) l’investissement en éducation paraît

plus efficace en terme de développement économique. Dans les deux cas de figure, l’impact

des investissements routiers serait de moindre importance. Dans cette étude, Dhalokia et alii

considèrent que la corrélation traduit uniquement l’impact de l’offre de biens publics sur

l’économie, un effet de la demande globale sur ces investissements n’étant pas modélisé.

Dans une autre étude Cronin et alii (1991) ont mis en évidence un lien de causalité (au

sens des tests statistiques de causalité de Granger et Sims) des investissements privés en

télécommunications sur des indicateurs de productivité de l’économie américaine. Ils estiment

qu’en moyenne, sur la période 1975-1991, le quart de gains de productivité aux Etats-Unis

pourrait être attribué aux télécommunications.

Par ailleurs, la littérature de Grossman G. M. et Helpman E. (1992) sur les déterminants

de la croissance distingue trois types de papiers sur le sujet : le premier considère

l’accumulation du capital et les différents types de capital à savoir le capital physique et en

particulier le capital humain. Le second, considère les externalités de l’économie et le dernier,

montre l’innovation industrielle comme les véritables forces motrices de croissances.

Enfin, Röller L-H. et Waverman L. (sep, 2001), étudient comment l’infrastructure des

télécommunications affecte la croissance économique. Ils étudient une relation entre la


20


performance économique et l’investissement en infrastructures des télécommunications sur 20

pays de l’OCDE en utilisant les données en panel et faisant une comparaison sur les pays non

membres de l’OCDE. A travers cette étude comparative, il ressort que l’infrastructure des

télécommunications affecte plus la croissance des pays de l’OCDE alors qu’il se sent

faiblement sur les non OCDE.

Par conséquent, en ce qui concerne l’influence des télécommunications sur le

développement économique, cette problématique doit, pour être féconde, se décliner en

questions concrètes. Le niveau des investissements est-il suffisant ? L’environnement

institutionnel est-il adéquat ?

Les financements consentis par les bailleurs de fonds multilatéraux comme la Banque

Mondiale (BM) et la Banque Africaine de Développement (BAD) demeurent insuffisants par

rapport aux besoins du continent africain. Au début de la décennie de 1990, l’investissement

annuel consacré aux télécommunications était de 83 millions de dollars US pour la Banque

Mondiale et de 108 millions de dollars US pour la BAD. La totalité des investissements

réalisés dans les infrastructures de base du téléphone en Afrique n’a pas dépassé les 2

milliards de dollars US par an, alors que le double aurait été nécessaire pour atteindre

l’objectif fixé d’une densité supérieure à 3 lignes pour 100 habitants en l’an 2000.

Paragraphe 3 : Approche méthodologique Cette méthodologie suggère une formulation empirique générale d’une fonction de

croissance qui rassemble plusieurs des spécifications empiriques utilisées dans les études

effectuées depuis celle de Barro (1990).

Par ailleurs, en particulier, le modèle de base retenu dans cette étude pour les

estimations économétriques sera inspiré des travaux de Levine (1997), mettant en évidence

l’effet « croissance endogène » par l’introduction d’une fonction de production décrivant la

contribution du réseau des télécommunications à la production de biens et services.

A/ Cadre opératoire de l’étude.

Plusieurs facteurs agissent sur la croissance économique. Les facteurs externes

généralement mentionnés sont entre autres : le déclin des cours mondiaux des produits

d’exportation, la dégradation des termes de l’échange, la hausse des taux d’intérêt et la baisse

de la demande d’exportation. Ces causes externes vont de pair avec d’autres causes qui sont

d’origine interne. Ainsi, on distingue entres autres, le manque de politique macroéconomique


21


effective, l’instabilité politique mais aussi et surtout les effets externes positifs induits par des

dépenses publiques d’infrastructure.

Par ailleurs, afin de mieux expliquer la relation entre la croissance (évolution annuelle

du PIB réel) et le parc du téléphone fixe et mobile, nous nous intéressons alors, dans ce cadre

non aux effets de tous les déterminants mais à ceux spécifiques à savoir le crédit domestique,

l’investissement domestique, le transfert technologique, l’aide publique au développement…..

B/ Brève présentation du modèle de Levine (1997).

Concernant l’analyse d’une contribution aux études empiriques, le modèle de Levine

(1997) constitue un cadre de référence pour les pays en voie de développement. Levine a

utilisé un modèle comportant deux vecteurs des variables à savoir : le vecteur des variables de

contrôle dans une étude des déterminants de la croissance, et le vecteur des variables

financières. Le modèle linéaire de Levine se présente comme suit :

tttt bXa ε+Ζ+=Υ )log()log()log( (18)

Où représente le PIB réel, représente le vecteur des variables de contrôle dans

une étude des déterminants de la croissance et

tΥ tX

tΖ le vecteur des variables financières.

C/ Spécification économétrique.

Empiriquement pour mesurer l’impact des télécommunications sur la croissance

économique le modèle de Levine sera adopté. Sous sa forme générale le modèle à estimer se

présente comme suit :

(Ψ=ΡΙΒ C, P, E (19) )Où PIB, C, P, E, représentent respectivement la croissance du PIB réel, C le vecteur des

variables dites conventionnelles (l’investissement domestique, l’aide publique au

développement et le transfert technologique), P le vecteur des variables financières (crédit

domestique accordé au secteur privé en pourcentage du PIB pour approximer le secteur

financier) et E le vecteur des variables du secteur des télécommunications (le parc de

téléphone fixe et mobile).

La forme fonctionnelle du modèle est le suivant :

tparcttapdcredidAoPIB εααααα ++++++= )log()log()log()log()log()log( 44321 (20)

Où log (PIB), log (id), log (cred), log (apd), log (tt) et log (parc) représentent

respectivement le logarithme népérien du PIB réel, de l’investissement domestique en


22


pourcentage du PIB, du crédit domestique accordé au secteur privé, de l’aide publique au

développement, du transfert technologique et du parc de téléphone fixe et mobile, tε

représente l’erreur.

Par ailleurs, du fait que le téléphone mobile et le téléphone fixe ne sont pas admis sur le

marché béninois à la même période, nous allons introduire dans le modèle précédent une

variable dummy (variable binaire) noté U, pour mieux expliquer l’effet de ce décalage

d’usage des moyens de communications (fixe et mobile) par le consommateur sur la

croissance économique. Par la suite, nous posons deux hypothèses qui s’expliquent par le

système suivant :

⎩⎨⎧

−=−=

199919800;20062000)('1

depériodelasurnonsiUdepériodelasurmobiletéléphoneleBéninauGSMdeexistencelU

Par suite en introduisant la variable dummy dans le modèle (20) on a :

tUparcttapdcredidAoPIB

εθααααα

+++++++= )log()log()log()log()log()log( 44321 (21)

La modélisation du développement des réseaux intègre le progrès technologique (Roux,

2004). Selon Teste (1998), le facteur technologique est un concept flou dont la mesure est

rendue très difficile.

En intégrant la tendance temporelle dans le modèle (21), on obtient le modèle de production

suivant :

ttU

tparcttttapdtcredtidAotPIB

εθ

ααααα

++

+++++= )log()log()log()log()log()log( 44321 (22)

Où log(PIB), log(id), log(cred), log(apd), log(tt), log(parc), représentent respectivement le

logarithme népérien du PIB réel, de l’investissement domestique, du crédit domestique

accordé au secteur privé en pourcentage du PIB, de l’aide publique au développement, du

transfert technologique, et du parc du téléphone fixe et mobile ; U la variable muette

indiquant l’existence de GSM mobile au Bénin, Ao la constante du modèle, tε l’erreur de

spécification et d’omission de variables qui ne sont pas prises en compte dans le modèle ; α =

1…..6, représentent les paramètres des variables explicatives du modèle et des élasticités

partielles du fait que le double logarithme est utilisé et θ le paramètre de la variable muette.

Log est le logarithme népérien.


23


D/ Définition des variables.

La variable PIB : représente le Produit Intérieur brut réel, qui est la somme des

valeurs ajoutées observées. Le PIB d’un pays mesure la valeur ajoutée de l’ensemble des

producteurs et est donc fonction des quantités de capital et travail qui sont utilisées en

économie.

La variable « Id » représente l’investissement domestique en pourcentage du PIB. C’est

l’équipement dans lequel investit une entreprise. Romer P. (1986) a montré que

l’investissement dans de nouvelles technologies est le point de départ pour de nouveaux

apprentissages par la pratique. Parmi les formes d’apprentissage, on peut citer l’amélioration

des équipements en place, les travaux d’ingénierie (agencement des techniques existantes),

l’augmentation de la compétence des travailleurs…. Or ce savoir ne peut être approché par la

firme qui le produit. De tout ce qui précède, nous pouvons supposer que l’investissement

domestique a une influence positive sur le PIB réel.

La variable « cred » mesuré par le crédit accordé au secteur privé permet d’apprécier la

contribution du secteur financier à la croissance économique. Selon Boujelbène et Chiouti

(2006), un secteur financier performant est capable de financer l’économie en lui octroyant de

crédit nécessaire pour le financement de l’économie. Donc le crédit domestique est supposé

influencer positivement la croissance du PIB réel.

La variable « apd » qui est l’aide publique au développement est mesurée ici par les

dons et les prêts préférentiels prévus au budget transférés des pays développés vers le Bénin

pour le financement de l’économie (santé, éducation…). Selon Guégan (2005) l’aide publique

au développement affecte la croissance des pays disposant d’un environnement démocratique

approprié. Dans cette perspective, nous pouvons dire que l’aide publique au développement

détermine la croissance. D’où nous pouvons supposer que l’aide publique au développement a

un effet positif sur la croissance.

La variable « tt » représente le transfert technologique est mesuré par l’importation des

équipements (machines productives et installation des industries). Nous supposons que ces

équipements déterminent la croissance.

La variable « parc » mesurée par le parc du téléphone fixe et mobile représente le

secteur des télécommunications. Van et al (2008), Chabossou (2007) ont montré que

l’existence d’un réseau téléphonique performant affecte l’amélioration de la productivité

totale des entreprises. Dans cette perspective, nous supposons que le parc de téléphone fixe et

mobile influe positivement la croissance du PIB réel.


24


U : est la variable dummy. Elle permet de suivre l’impact de l’utilisation du téléphone

mobile ou non sur la croissance économique. C’est une variable de comportement qui a été

créée par nous-mêmes. Elle nous permettra à mieux expliquer la contribution du téléphone sur

la croissance économique. L’introduction de cette variable sur le modèle se justifie par le fait

que le téléphone (fixe et mobile) est arrivé sur le marché béninois à des périodes différentes.

E/ Données et méthodes d’estimation.

1. Données utilisées.

Les données que nous avons utilisées dans le cadre de cette étude proviennent de

statistiques de la BCEAO de 2007. Il s’agit des données macroéconomiques issues de la base

de la BCEAO qui a effectué des statistiques sur l’espace UEMOA en 2007. Compte tenu du

manque de certaines données sur cette base, nous avons utilisé les données de la base de

Statistiques de la Banque Mondiale de 2007 sur les pays en voie de développement.

2. Méthodes d’estimation.

Pour l’estimation de notre modèle et les tests des hypothèses, nous avons utilisé la

technique d’estimation des données des séries chronologiques, méthode à correction d’erreur

par le logiciel Eviews 5.0. Les tests des hypothèses seront réalisés par le même logiciel

Eviews. L’étude de stationnarité et de coïntégration sera effectuée sur les variables du modèle.

2.1: Tests sur les séries chronologiques et tests classiques.

Cette section nous permet de faire des tests spécifiques sur les séries chronologiques,

d’une part. D’autre part, elle nous permet également d’effectuer quelques tests classiques sur

le modèle étudié.

2.1.1 : Tests sur les séries chronologiques.

Il s’agit ici d’étudier la stationnarité des séries et d’effectuer quelques tests spécifiques à

savoir le test de coïntégration, le test de causalité au sens de Granger. De même d’estimer le

modèle à correction d’erreur.


25


2.1.1.1 Etude de stationnarité des séries : test de Dukey-Fuller.

Cette partie va permettre de tester si les séries conservent une distribution constante

dans le temps. Si les données ne sont pas stationnaires, on se retrouve avec biais de prévision ;

prévision inefficace ou mauvaise inférence.

Il existe trois sources principales de non stationnarité :

Changement structurel : la fonction de régression change dans le temps, soit de façon discrète,

soit de façon graduelle.

Tendance déterministe : les données suivent une tendance qui est une fonction définie de t, t²,

etc.

Tendance stochastique (racine unitaire) : les données suivent une marche aléatoire avec ou

sans dérive avec un coefficient de 1 de la forme : ttyty μ+−= 1 . (23)

La non stationnarité se manifeste à travers deux composantes : la présence de tendance

déterministe et/ou de tendance stochastique. A cet égard, le test proposé par Dickey-Fuller

prend en compte le trend (tendance déterministe) et la racine unitaire (tendance stochastique).

En conséquence, la lecture des résultats du test se fait en deux étapes :

i) la significativité ou non du trend : elle est appréciée à partir de la statistique calculée ou la

probabilité attachée à cette statistique (elle est comparée à 5%).

ii) la présence ou non de racine unitaire : à cet effet, on teste l’hypothèse nulle Ho contre

l’hypothèse alternative H1. Les hypothèses sont les suivantes :

Ho : présence de racine unitaire

H1 : absence de racine unitaire

Si Augmented Dukey-Fuller (ADF) Test Statistic < Critical Value alors on accepte Ho: la

série X a une racine unitaire. D’où nous sommes en présence d’une série non stationnaire.

Si ADF Test Critical Value Q > Critical Value alors on accepte H1: la série n’a pas de racine.

Par conséquent elle est stationnaire.

Par suite, le test de ADF est composé de deux tests spécifiques importants pour étudier

la stationnarité d’une série. Il s’agit des tests sur les variables en niveau et les tests ADF sur

les variables en différence première ou l’ordre p7 en cas de non stationnarité des variables en

différenciation première.

7 P est l’ordre de différenciation sur lequel la variable ou la série est stationnaire.


26


2.1.1.11 : Tests sur les variables en niveau.

Ces tests sont la première étape du test ADF. Ils permettent de mettre en évidence le

caractère stationnaire ou non d’une chronique par la détermination d’une tendance

déterministe ou stochastique.

Les modèles servants de base à la construction de ces tests sont au nombre de trois. Le

principe de test est simple. Si l’hypothèse Ho : 1ϕ = 1 (présence de racine unitaire) est retenue

dans l’un de ces trois modèles, le processus est alors non stationnaire. Soient les modèles

suivants :

(I) ttxtx εϕ +−= 11 (24)

(II) ttxtx εβφ ++−= 11 (25)

(III) tcbttx εφ +++−11 (26)

Par ailleurs, les hypothèses à tester sont les suivantes :

Ho : 11=ϕ présence de racine unitaire ; ce qui entraîne une série non stationnaire, contre les

hypothèses alternatives suivantes.

H1a : 0,0,11 ==< bcϕ , ce qui signifie qui n’a pas de constante ni de tendance

H1b : ,0,0,11 =≠< βϕ c ce qui signifie la présence d’une constante, mais pas de tendance

H1c : ,0,0,11 ≠≠< βϕ c ceci veut dire la présence d’une constante et d’une tendance.

Le processus des tests en niveau sur les variables est de commencer ces tests sur le

modèle trois (III). On observe si la tendance est significative ou non. A ce niveau, on passe au

modèle suivant et on enlève la tendance du modèle. Ainsi de suite, on enlève la constante du

modèle II et on passe au modèle I. Enfin, on régresse le modèle un (I) sans constante et on fait

une lecture comparative sur une table affichée par Eviews les statistiques calculées et

théoriques. Cette étude comparative va nous permettre de prendre une décision sur la variable

étudiée.

Enfin, si malgré toutes ces étapes la série n’est pas stationnaire, on passe aux tests de

Dukey-Fuller augmenté (ADF) sur les variables en différence première voire en différence

d’ordre p (p >1).

La présentation des résultas de chaque test est fastidieuse. Afin de faciliter cette peine, nous

allons résumer ces résultas sur des différents tableaux synthétiques regroupant les tests sur les

variables en niveau et les tests ADF en différence d’ordre p.


27


2.1.1.1.2 Tests d’ADF en différence d’ordre p.

La particularité de ces tests est de dériver la série qui n’est pas stationnaire par le test en

niveau sur la variable en lui appliquant un retard. En effet, sur le test de stationnarité le

processus est, par hypothèse un bruit blanc. Or il n’y a aucune raison pour que à priori,

l’erreur soit non corrélée. On appelle Tests ADF, la prise en compte de cette hypothèse.

Conclusion.

Le but de cet exercice à la fois délicat et intellectuellement passionnant de réflexion

théorique globale sur l’articulation entre télécommunications et croissance économique est de

fournir une indication suffisamment élaborée et claire sur le sujet, ses objectifs et enjeux ainsi

que sur la façon dont il serait conduit.

Nous espérons qu’au terme de ce chapitre, le lecteur perçoive davantage ce lien

dialectique, les objectifs et enjeux de l’étude et qu’il attende de voir des démonstrations

empiriques auxquelles est confrontée la réflexion théorique qui est faite. Bien entendu, la

réflexion théorique ne saurait suffire. Par ailleurs, toute hypothèse tire sa validité de l’accord

entre réflexion et le cadre de recherche, c’est la raison pour laquelle le chapitre deux (2) fera

l’objet d’analyse du secteur des télécommunications au Bénin.


28


Chapitre 2 : Analyse descriptive du secteur des télécommunications au Bénin.

Introduction

Le secteur des télécommunications connaît partout un profond bouleversement depuis

les dernières décennies. Ce bouleversement est à la fois technique (avènement des

technologies de l’Information et de la communication), économique (internationalisation des

échanges), réglementaire (ouverture à la concurrence due à la libéralisation) et sociale

(évolution des mentalités qui a conduit à ne plus considérer les télécommunications comme

des outils réservés aux élites).

Le développement des TIC au Bénin a été adopté par le gouvernement béninois le 13

février 2003 par le document de politique de stratégie de développement des TIC. La vision

exprimée dans ce document était de « faire du Bénin, à l’horizon 2025, une société de

l’information, solidaire et moderne » avec pour principe de base l’utilisation des technologies

de l’information et de la communication, non pas comme une fin en soi mais plutôt comme un

outil privilégié devant aider à résoudre les problèmes de développement auxquels se trouve

confronté le Bénin. Malheureusement, ce document malgré la pertinence de son contenu n’a

pas fait part d’une mise en œuvre effective.

Le présent chapitre comprend deux sections. La première présente un bref état des lieux

du secteur des télécommunications et la deuxième analyse la contribution du secteur des

télécommunications au processus de la croissance économique au Bénin.

Section 1: Etat des lieux du secteur des télécommunications

Cette section présente le cadre politique du secteur des télécommunications et retrace la

structure du marché des télécommunications au Bénin. L’analyse qui suit, aborde la situation

particulière du Bénin dans cette mutation générale


29


Paragraphe 1 : Environnement politique.

Le secteur des télécommunications au Bénin est sous tutelle du Ministère8en charge de

la communication. Le rôle principal de ce Ministère est la définition de la politique sectorielle

nationale et de la réglementation du secteur des télécommunications au Bénin. Le document

de la Déclaration de Politique du Secteur (DPS) des Postes, des Télécommunications et des

Technologies de l’Information et de la Communication, adopté par le gouvernement en 2008

fait ressortir la vision du Bénin et les espoirs placés dans le développement des TIC au Bénin,

d’ici 2025 : « il permettra à l’ensemble de la population béninoise de devenir des

‘cybercitoyens’, participant efficacement à la gestion de la démocratie, ayant les

connaissances et le savoir-faire pour être présents au rendez-vous de la mondialisation et

apporter au marché international les innovations issues de leur génie endogène. Il facilitera au

Bénin le renforcement et l’optimisation de tous les secteurs se rapportant à la vie humaine,

générant en l’occurrence une économie prospère et compétitive ainsi que le bien-être pour les

individus et la Nation. Il contribuera également à raffermir la solidarité nationale et celle avec

les voisins ».

Par ailleurs, pour que cette vision (faire du Bénin un quartier numérique de l’Afrique

d’ici 2025) se concrétise ; deux piliers essentiels ont été identifiés : l’e-gouvernement et l’e-

business.

A/ e-gouvernement.

Ce pilier permettra au Bénin d’avoir un secteur public moderne, performant, connecté et

interconnecté (e-administration). Il s’agit : i) d’augmenter l’efficacité de l’administration en

réduisant les coûts de communication et en mettant les agents bien formés dans des

conditions modernes de travail ; ii) de permettre également une meilleure application des

principes de bonne gouvernance qui reste une des priorités du gouvernement ; iii) de

promouvoir l’introduction des TIC par l’automatisation du port Autonome de Cotonou qui

facilitera les procédures de pré dédouanement afin qu’il soit compétitif par rapport à ses

8 Ce ministère a été créé en 2001 sous la dénomination du Ministère Chargé de la Communication et de la

promotion des Nouvelles Technologies de l’Information et de la communication. Il a changé de dénomination à

la formation, le 08 avril 2006, du premier gouvernement du nouveau Président de la République en devenant le

Ministère Délégué Chargé de la Communication et des Nouvelles Technologies auprès du Président de la

République (MDCCNT/PR).


30


concurrents de la sous région ; iv) d’améliorer les finances publiques par l’usage des TIC, qui

permettra la mise en place d’une base de données à jour sur les contribuables et facilitera

également le paiement des impôts en ligne et l’unification du fichier de la fonction publique.

En effet, la liste est loin d’être exhaustive car l’e-gouvernement concerne toutes les

institutions de l’Etat. Pour réussir le pari de ce pilier, une législation adaptée aux transactions

électroniques administratives et sécurisées (conditions nécessaires à l’automatisation des

procédures) sera adoptée.

B/ e-business.

L’e-business a pour objectif général de rendre le secteur privé plus compétitif. Il s’agit

en réalité de faire de ce secteur le véritable moteur de la croissance et de tourner l’économie

béninoise vers l’exportation de services à valeur ajoutée basés sur les TIC. La réussite de

l’objectif de l’e-business se concrétisera par la mise en place des infrastructures de qualité et

la disponibilité des ressources humaines en quantité suffisante et de qualité. De même il faut

favoriser l’installation d’un tissu intégré d’activité TIC dont la qualité de services répondant

aux standards internationaux engendrera les répercussions bénéfiques au niveau national.

Ensuite, il faut asseoir la notion de grappe TIC qui mettra l’accent sur les interrelations entre

toutes les entreprises de la filière TIC (opérateurs, fournisseurs d’accès Internet, prestataires

de services à valeur ajoutée, exportateurs de services basés sur les TIC, structures de

formation en TIC, etc.), ce qui permettra donc d’élever le niveau de compétitivité global du

secteur.

Enfin, pour concrétiser cette vision à travers ces deux piliers, le Bénin déclinera sa

politique selon quatre axes stratégiques : la mise en place d’un cadre juridique et

institutionnelle habilitant, favorisant un développement harmonieux des secteurs et comblant

le vide juridique sur les TIC ; le déploiement d’infrastructures de qualité de classe mondiale et

compétitives ; le développement de ressources humaines de classe mondiale et le

développement de contenus adaptés aux besoins du pays.

Paragraphe 2 : Les marchés de télécommunications du Bénin.

L’économie béninoise repose sur trois (03) secteurs : le secteur primaire qui contribue

environ 34% au Produit Intérieur Brut (PIB), le secteur secondaire pour 13% et le secteur

tertiaire pour 35%. En 2006, le produit Intérieur Brut (PIB) à prix courant est estimé à 2468,8


31


milliards de FCFA avec un taux de croissance de 4%. Les télécommunications et les

transports ont contribué pour 0,2% (INSAE, 2007).

Par ailleurs, la sous branche Telecoms s’est considérablement métamorphosée depuis

1997 et comprend aujourd’hui les acteurs suivants : Bénin Telecoms S.A. qui est l’opérateur

public historique ; des opérateurs du téléphone mobile GSM ; des opérateurs de messagerie ;

plusieurs opérateurs d’accès à l’Internet ; des opérateurs de transmission de données et

plusieurs cybercafés.

A/ Marché de la téléphonie.

Le marché de la téléphonie fixe et mobile est partagé au Bénin par deux catégories

d’opérateurs : l’opérateur public Bénin Télécoms SA et les opérateurs de GSM mobile. Le

premier assure l’offre des services et le bon fonctionnement du réseau fixe tandis que les

opérateurs de GSM mobile veillent à ceux du réseau mobile du Bénin.

1. Le téléphone fixe.

Au Bénin, il existe un seul opérateur du téléphone fixe, Bénin Telecoms S.A. En effet,

établissement public à caractère industriel et commercial, créé conformément aux dispositions

du traité et des actes Uniformes de l’OHADA (statuts approuvés par le décret n°2004-260 du

05 mai 2004), l’objet du Bénin Telecoms S.A est de reprendre les activités exercées dans le

domaine des télécommunications par l’Office des Postes et Télécommunications (OPT). Son

capital social est fixé à cinq cent millions (500.000.000) de FCFA. Elle a pour missions

d’assurer au mieux l’échange des messages écrits et oraux, la petite messagerie, la

transmission des données. Elle assure les échanges de correspondances télégraphiques au

moyen de lignes et d’appareils, la mise en communication de correspondants et la

transmission de données. Le graphique 1 ci-dessous présente l’évolution du parc d’abonnés

sur le réseau fixe au Bénin.


32


Graphique 1: Evolution du parc d’abonnés sur le réseau fixe au Bénin.

6651172789 76267

77242

110765 115289

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

N o mb re d 'abo nnés

annuel

2003 2004 2005 2006 2007 2008

A nnée

Nombre d'abonnés annuel

Source : Bénin Telecoms SA (2009)

L’analyse du graphique 1 montre qu’au 31 octobre 2008, le parc de téléphones fixes au

Bénin est de 115 289 abonnés. La densité téléphonique qui était de 1,37 ligne pour 100

habitants en 2007 est passée en 2008 à 1,45 pour cent habitants (environ 14 téléphones pour

mille habitants). Dans la pratique, un plus grand nombre de béninois a accès au téléphone fixe

par le biais des multiples télé centres privés et les publiphones9 (ATRPT, 2009).

De même, le graphique 2 ci-dessous, présente l’évolution de la télé densité fixe (nombre

de ligne fixe pour 100 habitants), de 2003 au 31 octobre 2008 au Bénin. .

Graphique 2: Evolution de la télé densité fixe au Bénin.

0,95 1 1,020,86

1,451,37

00,2

0,40,6

0,81

1,21,4

1,6

2003 2004 2005 2006 2007 2008

Année

Nom

bre

de li

gnes

pou

r 100

ha

bita

nts

Nombre de lignes f ixe pour 100 haitants

Source: Bénin Telecoms S.A, (2009).

9 Equipements téléphoniques installés dans les lieux publics, exploitables par le biais de télécartes ou pièce de monnaie.


33


Ce graphique montre que de 2003 à 2008 la moyenne du nombre de lignes fixes au

Bénin pour 100 habitants est égale à 6,65. Durant cette période, l’analyse du graphique nous

montre que de 2003 à 2005, la densité fixe tourne autour de une (1) ligne pour 100 habitants.

La plus petite valeur observée en 2006 valant 0,86 peut être due à une baisse du volume

d’investissement dans le secteur du téléphone fixe. La plus grande valeur de 1,45 observée en

2008, peut être due à la crise du secteur de la téléphonie mobile GSM qui a permis de

redéfinir les conditions d’admission au marché Béninois et la mise en place d’une régulation

appropriée.

2. Le téléphone mobile GSM.

Le téléphone mobile est un objet qui a permis à la base de téléphoner, mais qui a vite su

acquérir de nouvelles fonctionnalités comme l’envoi de SMS, la photographie, la

vidéographie, 3ieme génération (3G), appel visiophonie, la transmission de données. La

norme de réseau adoptée au Bénin est Enhanced Data rate for GSM Evolution (EDGE).

L’adoption d’une norme commune est avantageuse pour les clients, car ils pourront changer

d’opérateur sans changer d’appareil. En plus, l’adoption du GSM comme norme unique évite

l’affrontement des normes (guerre de standards). Bien que la téléphonie fixe soit encore

largement sous monopole de l’Etat, le secteur de la téléphonie cellulaire a été libéralisé depuis

1997 (décret N°97-431 du 04 septembre 1997 portant règlement des installations et

exploitation d’équipement de Radiophonie cellulaire mobile terrestres). La téléphonie mobile

GSM lancée en mai 2000, s’est rapidement développée. Le marché du téléphone mobile

cellulaire GSM tel qu’il existe aujourd’hui au Bénin n’a pas une longue histoire. Les services

sur le marché du téléphone mobile GSM sont assurés aujourd’hui par cinq opérateurs que

sont : Libercom, Télécel devenu Moov, Areeba devenu MTN, Bell Bénin Communications et

Glo mobile Bénin.

2.1. Libercom.

Premier opérateur GSM au Bénin, Libercom est une filiale de Bénin Télécoms S.A. En

1999, l’opérateur du réseau filaire a mis en place un réseau mobile de type Advanced Mobile

Phone System (AMPS) qui a connu un très gros succès. Ce succès a débouché sur une

saturation qui a généré une baisse de la qualité. Un partenariat bénino-américain de type

« Built, Operate and Transfer » (BCT) a permis de mettre en place le réseau Libercom, le 1er


34


réseau mobile de type GSM au Bénin. La société Libercom a fait son premier appel le 17 avril

2000 et a lancé ses activités commerciales le 02 mai 2000.

Au 31 décembre 2008, le nombre d’abonnés de Libercom est de 190 843 (ATRPT,

2009). Un nouveau réseau est mis en service avec le concours de l’équipementier chinois ZTE

en mars 2007 et offre une capacité disponible d’environ 150 000 abonnés.

2.2. Moov Bénin.

Créé par le Groupe Atlantique Telecom, le réseau Moov Bénin s’est substitué à l’ancien

réseau Telecel créé le 17 décembre 1997. Moov est un groupe africain de téléphone mobile

formé par les réseaux Moov du Bénin, du Burkina Faso, de la Côte d’Ivoire, de la République

Centre Africaine, du Gabon, du Niger et du Togo. Moov, est une société anonyme au capital

de 1 437 000 000 de francs CFA. Les activités commerciales de Moov Bénin ont démarré le

10 juillet 2000. Sur le réseau Moov, on dénombre 978 470 abonnés en décembre 2008

(ATRPT, 2009).

2.3. MTN

L’apparition de MTN (ex Areeba) Bénin sur le marché béninois date seulement de juin

2000. MTN Bénin propose les services prépayé et post-payé ainsi que de nombreux services

tels que le SMS international, la messagerie vocale, le roaming, le fax/data. Son parc est

évalué à 1 182 014 abonnés en décembre 2008 selon les statistiques de l’ATRPT d’avril 2009.

2.4. Bell Bénin Communications.

Bell Bénin Communications (BBCom), est le quatrième opérateur à faire son apparition

sur le marché de la téléphonie mobile GSM au Bénin en 2003. C’est une société Anonyme de

droit béninois. Son principal domaine d’activité est la téléphonie mobile. Bell Bénin

Communications est constitué à ce jour d’un capital de un milliard de FCFA (1000 000 000

FCFA). Ce capital est divisé en 100 000 actions. Ouvert officiellement le 06 décembre 2003,

Bell Bénin Communications a lancé ses activités le 11 décembre 2003 avec la vente de carte

SIM. Le 10 avril 2004, Bell Bénin Communications atteint 8 000 abonnés. Le 31 décembre

2008, le nombre d’abonnés compte 709 987 (ATRPT, 2009).


35


2.5. Glo mobile Bénin

Glo mobile Bénin, est le cinquième opérateur nouvellement admis sur le marché de la

téléphonie mobile GSM au Bénin. Lancé en 2008, son parc d’abonnés compte en juillet 2008

217 247. Le 31 décembre 2008, le nombre d’abonnés est passé à 546 052 (ATRPT, 2009). Ce

nombre représente environ 15% de la part total des marchés du réseau GSM Bénin. Ceci se

justifie par le fait que l’opérateur Glo mobile Bénin a investi en 2008 près de 59% (ATRPT,

2009) du volume global d’investissement dans le secteur GSM mobile au Bénin. Ce qui lui a

permis d’élargir son marché rapidement et de permettre à la population d’avoir plus accès à

l’information.

Le graphique 3 retrace donc l’évolution de la densité téléphonique mobile au Bénin sur

la période de 2003 à 2008.

Graphique 3: Evolution de la densité téléphonique mobile au Bénin.

45,01%

25,48%

12,71%7,03%5,43%6,47%

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

2003 2004 2005 2006 2007 2008

Année

nom

bre

de li

gnes

mob

ile

pour

100

hab

itant

s

Nombre de lignes mobile par 100 habitants

Source : Bénin Telecoms SA, (2009)

Le graphique ci-dessus présente l’évolution de la densité téléphonique mobile au Bénin.

L’analyse du graphique montre que de 2003 à 2006 la densité téléphonique mobile est

relativement faible et tourne autour de 5 pour 100 habitants jusqu’en 2005 et atteint 12,5 en

2006. Le boom observé à ce secteur se traduit par la crise de 2007 et atteint 45,01 pour 100

habitants en 2008. Nous pouvons conclure qu’en faisant un rétrocontrôle à la densité

téléphonique fixe, le mobile a pris le pas. Ceci peut être justifié par l’accès facile sans


36


contrainte de coût de raccordements élevés et par l’aspect quasi-concurrentiel observé au

niveau de ce secteur ces dernières années.

B/ Structure du marché et volume d’investissement.

L’analyse des parcs d’abonnés des cinq opérateurs en activité au Bénin permet de se

rendre compte de la part du marché détenue par chacun d’eux. Le graphique 4 ci-dessous

présente la part de marché des opérateurs GSM au Bénin.

Graphique 4: Part de marché des opérateurs GSM au 31 Décembre 2008.

Glo; 15%

Libercom; 5%

Bbcom; 20%

Moov; 27%

MTN; 33%

Glo Libercom Bbcom Moov MTN

Source : Bénin Telecoms SA (2009).

L’analyse du graphique 4 traduisant la part de marché des opérateurs GMS, montre

qu’au 31 décembre 2008, les opérateurs MTN et MOOV demeurent les leaders du marché

détenant à eux deux, 60% de part de marché avec respectivement MTN 33% et MOOV 27%.

Les trois opérateurs restant partagent les 40% de part de marché soit 15% pour GLO

MOBILE, 20% pour BBCOM et 5% pour LIBERCOM. (Cf. graphe 4 ci-dessus).

Ensuite, le volume des investissements dans les réseaux mobiles au 31 décembre 2008,

selon les statistiques de l’ATRPT en avril 2009, a atteint 208 716 millions de FCFA contre

84 640 millions en 2007 soit un accroissement de 147%. Cet afflux de capitaux dans le

secteur s’explique par la réalisation des investissements de démarrage du cinquième opérateur

GSM en l’occurrence Glo Mobile Bénin. En effet, cet opérateur à lui seul a investi environ

59% du volume global des investissements dans le réseau mobile en 2008. Selon les


37


statistiques de l’ATRPT en 2009, les données sont seulement sur 3 années. En 2006, le

volume d’investissement dans les réseaux GSM au Bénin est de 21 483 millions de FCFA. En

2007, cet investissement est 84 640 millions soit un taux d’augmentation de 75% environ par

rapport au montant investi en 2006. Par suite, on observe en 2008 un volume d’investissement

de 208 716 millions de FCFA. Soit un taux de 147% par rapport au volume d’investissement

de 2007. L’investissement dans ce secteur est en forte croissance.

Par ailleurs, si ce volume est maintenu constant elle peut favoriser l’accès de toute la

population béninoise et par conséquent favoriser la croissance par ces divers services

générateurs de revenu et de création de l’emploi.

Enfin, au 31 décembre 2006, le chiffre d’affaires global des opérateurs GSM au Bénin

est de 62 262 millions de FCFA. Au 31décembre de 2007, ce chiffre est passé à 72 540

millions de FCFA. Soit un taux d’augmentation de 14,17% du montant du chiffre d’affaires

global des opérateurs GSM en 2007. En décembre 2008 ce chiffre d’affaire est 118 081

millions de FCFA. Soit un accroissement d’environ 39% du montant global des chiffres

d’affaires des opérateurs GSM. Cet accroissement est dû aux réformes dans le secteur de la

téléphonie mobile suite à la crise de juillet 2007 observée sur le secteur.

Au plan de couverture géographique du territoire, la téléphonie mobile a connu une

percée significative entre 2000 et 2008. On note une faible couverture du territoire seulement

dans les zones rurales ou les régions à faible densité démographique. Le problème de

satisfaction de l’obligation de service universel demeure encore posé en ce qui concerne

l’accès aux réseaux de téléphone mobile.

Section 2: Contribution du secteur de la téléphonie à la croissance économique au Bénin.

Afin de mieux expliquer la contribution de la téléphonie fixe et mobile à la croissance

économique, des séries chronologiques ont été utilisées pour l’estimation du modèle adopté.

Plusieurs problèmes sont propres aux séries chronologiques, notamment en raison de la

corrélation entre les observations (autocorrélation) et de la possibilité de changement du

processus générateur de données d’une époque à l’autre (stationnarité) (Leblond, Belley-

Ferris, 2004).


38


Paragraphe 1 : Test de stationnarité et test de causalité de Granger.

Cette partie vise à déterminer l’ordre d’intégration de chaque variable de notre modèle.

Elle nous permet également de choisir la technique d’estimation appropriée à notre modèle.

A/ Test de stationnarité sur les variables.

Le test en niveau sur les séries est l’étape primordiale d’étude de la stationnarité. Il est

qualifié du test de Dukey-Fuller simple. Ce test permet de savoir si les séries sont

stationnaires ou intégrées. Le tableau 1 ci-dessous présente les résultats du test de

stationnarité sur les variables.

Le tableau 1: Présentation des résultats du test en niveau sur les variables

variables lags tendance constante Stat-cal Stat-théo conclusion

lpib 3 non non 2,85506 -1,9544 non stati

lparc 1 non oui 1,4856 -1,9550 non stati

lid 1 oui non 0,1546 -1,9550 non stati

lapd 1 non oui 0,2600 -1,9544 non stati

ltt 1 non non 0,5564 -1,9544 non stati

lcred 1 non non 0,1738 -1,9544 non stati

Source : Résultats de nos estimations.

De l’analyse du tableau 1 sur les résultats du test de stationnarité, il ressort qu’aucune de

nos variables n’est stationnaire en niveau. La recherche de l’ordre de l’intégration devient

nécessaire.

B/ Tests d’ADF en différence première.

La non stationnarité des séries nous conduit à voir si nos variables sont intégrées d’ordre

un (1). Le tableau 2 ci-dessous présente les résultats des tests de stationnarité en différence

première sur les variables.


39


Tableau 2: Présentation des résultats des tests ADF en différence première.

Variables lags tendance constante Stat-cal Stat-théo Conclusion

lpib 1 non non -5,09433 -1,9568 I (1)

lparc 1 non non -5,8217 -1,9550 I (1)

lid 1 non non -5,0017 -1,9556 I (1)

lapd 1 non non -5,0723 -1,9550 I (1)

ltt 1 non non -4,8299 -1,9550 I (1)

lcred 1 non non -4,2932 1,9550 I (1)

Source : Résultats d’étude de stationnarité des tests ADF sur les variables.

Le tableau 2 ci-dessus montre que toutes les variables de l’étude à savoir lpib, lparc, lid,

lapd, ltt et lcred sont stationnaires en différence première. D’où elles sont intégrées d’ordre un

(1). Le fait que toutes les séries sont intégrées d’ordre un (1) nous fait penser à la présence de

relations de coïntégration. Comme toutes les séries sont intégrées de même ordre, la

réalisation des tests de coïntégration n’est plus nécessaire. Il nous revient alors de passer au

test de causalité.

Paragraphe 2 : Etude de causalité de Granger et estimations du modèle.

A/ Test de causalité de Granger.

Ce test permet d’analyser l’effet de causalité des variables explicatives sur la (les)

variable (s) dépendante (s). Il consiste à déterminer si la première variable cause la deuxième

et inversement au sens de Granger. Du fait que le modèle d’étude soit un modèle linéaire et

non un modèle à équation simultanée, il demeure donc à déterminer si chaque variable

explicative cause la variable dépendante et inversement au sens de Granger. Les différents

résultats des tests sont présentés dans le tableau suivant.


40


Tableau 3 : présentation des résultats du test de causalité de Grange.

Hypothèse nulle observation probabilité

lparc does not Granger cause lpib 25 0,21290

lpib does not Granger cause lparc 25 0,08276*

lid does not Granger cause lpib 25 0,44785

lpib does not Granger cause lid 25 0,04190*

lcred does not Granger cause lpib 25 0,91882

lpib does not Granger cause lcred 25 0,44920

lapd does not Granger cause lpib 25 0,38272

lpib does not Granger cause lapd 25 0.53914

vmu does not Granger cause lpib 25 0,411060

lpib does not Granger cause vmu 25 0,13339

ltt does not Granger cause lpib 25 0,123816

lpib does not Granger cause ltt 25 0.13816

*significativité à 10%

Source : Résultats de nos estimations

De l’analyse du tableau précédent, nous constatons que l’effet de causalité au sens de

Granger n’est pas vérifié. Seulement le produit intérieur brut cause respectivement le parc

téléphonique et l’investissement domestique. Mais l’effet de double causalité n’est pas

observé. Par suite, toutes ces variables seront prises en compte dans l’estimation de notre

modèle.

B/ Estimations du modèle.

1. Estimation du modèle de long terme et tests statistiques

1.1. Estimation du modèle de long terme.

Il s’agit d’estimer le modèle suivant :

tvmulparclapdlttlcredlidollpib 1654.3.21 εαααααα +++++++Α= (27).


41


Les résultats d’estimation du modèle de long terme sont consignés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 4 : Présentation des résultats d’estimation du modèle de long terme.

variable Coef. Std. Err. Prob.

c 2.06985 0.610720 0.0029*

lid 0.015332 0.027542 0.5839

lapd 0.304288 0.053488 0.0000*

lparc 0.137904 0.031652 0.0003*

lcred 0.230183 0.082331 0.0112**

vmu -0.108506 0.111573 0.3424

ltt 0.105354 0.045153 0.0302**

R² = 0.9189

Prob (F-statistic) = 0.000000

*seuil de significativité à 1%

**seuil de significativité à 5%


1.1.1. Qualité de la régression.

De l’analyse du tableau 4, il ressort que le coefficient de détermination R² = 0.9189

indique que la qualité de la régression du modèle de long terme est bonne. C’est-à-dire que les

fluctuations du PIB réel sont expliquées à 91,89 % par les variables explicatives du modèle.

1.1.2. Significativité des variables du modèle de long terme.

Il s’agit de tester si chacune des variables figurant dans le modèle de long terme

contribue significativement à l’explication de la variable endogène. C’est-à-dire si chacun de

ces coefficients est significativement différent de zéro (0) au sens de Student au seuil de 5%.

De l’analyse du tableau 4 présenté ci-dessus, il ressort que les coefficients de

l’investissement domestique et de la variable indicatrice traduisant l’existence de GSM

mobile au Bénin ne sont pas statistiquement différents de zéro (0) avec pour probabilité

respective prob = 0.5839 et prob = 0.3424.


42


Par contre, l’analyse du même tableau montre également que les coefficients de l’Aide

Publique au Développement (APD), du parc de téléphone fixe et mobile, du crédit domestique

et du transfert technologique sont statistiquement différents de zéro (0) avec pour probabilité

respective prob = 0.0000, prob = 0.0003, prob = 0.0112 et prob = 0.0302. Toutes ces variables

sont significatives au seuil de 1% et 5%. Il y a donc de corrélation entre ces variables

explicatives et la variable expliquée. Pour apprécier la qualité de notre modèle quelques tests

sont donc effectués.

1.2. Quelques tests statistiques sur le modèle de long terme.

1.2.1. Test de normalité de Jarque-Bera.

Le test de normalité permet de savoir si les erreurs du modèle suivent une loi normale

ou pas. Le test de Jarque-Bera, encore appelé test de Skewness-Kurtosis permet de tester la

normalité des erreurs. Le test d’hypothèses est donc le suivant :

Ho : les erreurs suivent une loi normale ;

H1 : les erreurs ne suivent pas une loi normale.

La statistique de Jarque-Bera est définie de la façon suivante :

⎥⎦⎤

⎢⎣⎡ −

+=24

)²3(6² KsnJB . (28)

Où s est le coefficient de dissymétrie et K le coefficient d’aplatissement.

On accepte Ho si la valeur de prob > chi2 est supérieure à 5% et on accepte H1 dans le

cas contraire.

La valeur de la probabilité prob = 0.324948 (annexe 3 graphique 5) attachée à la

statistique à cette étude est supérieure à 5 %. Alors, les erreurs du modèle suivent une loi

normale.

1.2.2. Test d’autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey.

L’autocorrélation est une situation dans la quelle les termes d’erreurs ne sont pas

indépendants au cours du temps. Ce qui signifie que l’espérance mathématique 0)'( ≠Ε ttεε

avec . 'tt ≠

Les erreurs peuvent être positives, négatives ou nulles. Cependant, ce test nous permet

de savoir si ces erreurs sont corrélées entre elles. Ce qui revient à vérifier si les erreurs d’une


43


observation sont corrélées à celles de l’autres. D’où le test de Durbin-Watson et/ou le test de

Breusch-Godfrey. Dans le cadre de cette étude nous allons effectuer le test de Breusch-

Godfrey.

Ce test nous permet de détecter si les erreurs sont corrélées ou pas entre elles. C'est-à-

dire à vérifier si l’espérance mathématique du terme d’erreur est nulle (erreurs non corrélées)

ou différent de zéro (erreurs corrélées). Il s’agit de tester :

Ho : Erreurs non corrélées ( )0=ρ ;

H1 : Erreurs corrélées ( 0≠ρ ). Soit l’erreur suit la forme suivante :

ttt μρεε +−= 1 (29)

On accepte Ho si la valeur de Prob > F est supérieur à 5%.

On accepte H1 dans le cas contraire.

La valeur de probabilité 0.566 (voir annexe3) obtenue est supérieure à 5%. On accepte

Ho. Par suite nous pouvons conclure que les erreurs suivent une loi normale.

1.2.3. Test d’hétéroscédasticité de White.

Ce test permet en réalité de savoir si la variance conditionnelle du terme d’erreur

sachant Xi est une constante ou non. Pour détecter la présence de l’hétéroscédasticité ou non,

plusieurs tests ont été développés à ce sujet :

Il s’agit du test de Golfeld-Quandt, du test de White, du test de coefficient de rang ou d’ordre

de Spearman et du test Breusch-Pagan.

Par ailleurs, dans le cadre de cette étude le test de White est effectué. Il s’agit de tester :

si

Ho: la variance du terme d’erreur est une constance (homocédasticité).

H1 : la variance du terme d’erreur est différente d’une constante (hétéroscédasticité).

On accepte Ho si la valeur de la probabilité est supérieure à 5% et on la rejette si non.

La valeur de la probabilité obtenue 0.0597 (annexe 3) est supérieure à 5%. Nous

pouvons conclure que les erreurs sont homoscédastiques.

1.2.4. Test de stabilité des variables.

Il s’agit de test CUSUM et CUSUM carré de stabilité. Les résultats obtenus après

instruction sous Eviews montrent que les courbes respectives sur le test CUSUM et CUSUM


44


carré de stabilité ne coupent pas le corridor (annexe 3 graphique 7 et 8). Nous pouvons

conclure que le modèle est structurellement stable et ponctuellement stable sur chacun de ces

tests.

1.2.5. Test de la matrice de corrélation des variables.

Ce test nous permet de détecter la multicolinéarité entre les variables explicatives du

modèle. Il s’agit de comparer la valeur du coefficient de la matrice des variances et

covariances, à la valeur du coefficient de détermination du modèle de long terme. La valeur

0.7786 la plus élevée de la matrice des variances et des covariances (voir annexe 3) est

inférieure à celle du cœfficient de détermination 0.9189. D’où on note une absence de

multicolinéarité entre les variables explicatives du modèle de long terme.

1.2.6. Test de prévision.

L’observation du graphique 8 traduisant la distribution des observations sur la période

de 1980 à 2006 (annexe3) nous montre que le coefficient de Thell qui est égal à 0.0077 est

proche de zéro. Notre modèle a un bon pouvoir de prédiction.

2. Estimation du modèle de court terme et tests classiques sur le modèle

2.1. Estimation du modèle de court terme.

L’estimation du modèle de court terme permet d’avoir l’effet immédiat d’une politique

macroéconomique sur un phénomène étudié. Il s’agit ici d’observer comment les variables

explicatives de notre modèle affectent la croissance du PIB. Le modèle de court terme à

estimer est le suivant :

tresidu

vmulparcDlapdDlttDlcredDlidDlAolpibD

2)1(01.

.5.4.3.2.1..

ε

δβββββ

+−+

++++++= (30).

Où D.lpib, D.lid, D.lcred, D.ltt, D.lapd, D.lparc, désignent respectivement la dérivée en

différence première du logarithme népérien du Produit Intérieur Brut réel, de l’investissement

domestique, du crédit domestique, de transferts technologiques, de l’aide publique au

développement et du parc de téléphone fixe et mobile. β = 1,….6 représente les paramètres du

modèle à étudier et δ est le paramètre de la variable muette ou binaire du modèle et


45


t2ε représente les erreurs de spécification et des variables qui ne sont pas prises en compte

dans le modèle. Enfin, lAo n’est que le logarithme de la constante du modèle.

Les résultats d’estimation du modèle de court terme sont consignés dans le tableau ci-

dessous.

Tableau 5 : Présentation des résultats d’estimation du modèle de court terme.

variable Coef. Std. Err. probabilité

c 0.044957 0.013860 0.0045*

D (lparc) 0.057450 0.020807 0.0129**

D (lid) 0.003508 0.008097 0.6700

D (lapd) 0.037843 0.048071 0.4413

D (ltt) 0.078080 0.038675 0.0587***

D (lcred) 0.088041 0.043729 0.0593***

vmu -0.037715 0.024777 0.1453

Resid01 (-1) -0.567972 0.124096 0.0002*

R² = 0.5762 ; Prob (F-statistic) = 0.015

*seuil de significativité à 1% ; ** seuil de significativité à 5% ;

***seuil de significativité à 10%.


De l’analyse du tableau 5, il ressort que l’écriture du modèle de court terme est justifiée.

Car le coefficient de la force de rappel resid01 (-1) est négatif et significatif au seuil de 5%.

2.1.1. Qualité de régression.

Le coefficient de régression R² = 0.5762 indique que la qualité de la régression est

relativement bonne. C’est-à-dire que la croissance du PIB est à 57,62% expliquée par les

variables explicatives du modèle. De même la prob (F-stat) = 0.015 est inférieure à 5%. Alors

le modèle de court terme est globalement significatif.


46


2.1.2. Significativité des variables du modèle de court terme.

Il s’agit de tester si chacune des variables figurant dans le modèle lpib contribue

significativement à l’explication de la variable endogène. C’est-à-dire si chacun de ces

coefficients est significativement différent de zéro au sens de Student au seuil de 5%.

Alors, les coefficients de l’investissement domestique, de l’aide publique au

développement et de l’existence de GSM mobile au Bénin sont statistiquement nuls avec

respectivement, les prob = 0.6700, prob = 0.4413 et prob = 0.1453. Aucune de ces variables

n’est donc significative au seuil de 5% ni de 10%. Il n’y a pas de corrélation entre ces

variables explicatives et la variable expliquée.

Par contre, les coefficients du parc de téléphone fixe et mobile, le transfert

technologique, du crédit domestique et de la dynamique du modèle de court terme ne sont pas

statistiquement nuls avec respectivement pour prob = 0.0129, prob = 0.0587, prob = 0.0593 et

prob = 0.0002. Par suite, nous pouvons conclure qu’il existe une corrélation entre ces

variables explicatives et la variable expliquée.

2.2. Tests classiques sur le modèle de court terme.

Une étude économétrique consiste non seulement à estimer des paramètres d’un modèle,

mais aussi, à tester des hypothèses afin de valider le modèle économique théorique. Les

paramètres estimés sont des variables aléatoires, ce ne sont pas des valeurs certaines, ils ne

sont pas exactement identiques à la vraie valeur des paramètres. Il s’agit ici des tests

statistiques habituels effectués sur des études économétriques. Ces tests vont nous permettre

en réalité de ressortir la robustesse du modèle de l’étude et les conséquences liées à la

violation ou non des hypothèses de bases relatives à ces tests ; ceci afin de compléter les

résultats des estimations.

2.2.1. Tests d’autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey.

Il s’agit de tester : si

Ho : Erreurs non corrélées ( )0=ρ

H1 : Erreurs corrélées ( 0≠ρ ). Soit l’erreur qui suit la forme suivante :

ttt μρεε +−= 1 (31)


47


On accepte Ho si la valeur de Prob > F est supérieur à 5% sur tous les retards.

On accepte H1 dans le cas contraire. Ici les retards (lags in english) vont de 1,…10.

La probabilité prob > F attachée à la statistique est 0.3540 supérieure à 5%. Par

conséquent, nous pouvons affirmer que les résidus du modèle de court terme ne sont pas

autocorrélés.

2.2.2. Test d’hétéroscédasticité de White.

Ce test permet d’observer si la variance conditionnelle du terme d’erreur sachant Xi est

une constante ou non. Il permet donc de détecter la présence de l’hétéroscédasticité ou non.

Il s’agit de tester: si

Ho: la variance du terme d’erreur est une constance (homocédasticité).

H1 : la variance du terme d’erreur est différente d’une constante (hétéroscédasticité).

On accepte Ho si la valeur de la probabilité est supérieure à 5% et on la rejette si non.

La valeur Prob > chi2 = 0.890 est supérieure à 5%. D’où on accepte l’hypothèse nulle

Ho. Par suite, on peut conclure que la valeur de la variance du terme d’erreur est une

constante. Par conséquent, nous assistons à la présence d’homocédasticité.

2.2.3. Test d’omission des variables de Ramsay.

Ce test permet d’observer si le modèle souffre d’omission de variables importantes. La

valeur de la probabilité attachée à la statistique à cette étude est 0.1828 (voir annexe 5)

supérieure à 5 %. D’où le modèle de court terme ne souffre pas d’omission de variables

importantes.

2.2.4. Test de stabilité des coefficients.

L’un des critères les plus importants pour l’estimation d’un modèle est qu’elle doit

rester valable pour des données autres que celles qui ont été utilisées lors de l’estimation. Ce

critère est celui de constance des paramètres.

La stabilité des paramètres joue un rôle important lorsqu’on cherche à comprendre les

mécanismes économiques et à réaliser des projections. Leur instabilité peut refléter des


48


phénomènes ponctuels dans le temps (choc pétrolier, dévaluation, crise boursière, calamités

naturelles, mesures de politiques économiques, nouvelles réglementations,…).

Par suite, le test de Chow permet donc de tester la stabilité des coefficients de la

régression sur deux sous périodes. Ce test est aussi appelé test de changement structurel. Dans

le cadre de notre étude les tests de CUSUM et de CUSUM Carré ont été effectués (annexe 5

graphiques 9 et 10).

Chaque test montre que la courbe correspondante ne coupe pas le corridor. Le modèle

est donc structurellement stable et ponctuellement stable.

Paragraphe 3 : Interprétation des résultas et validation des hypothèses.

Cette partie va nous permettre de vérifier si les résultats théoriques confirment les études

empiriques d’une part. D’autre part, elle va nous permettre à valider nos hypothèses de

l’étude. Après avoir vérifié les deux étapes suscitées, nous allons faire des recommandations

au pouvoir public, voire au législateur pour asseoir une politique efficace, afin que cette

politique soit capable de faire du secteur des télécommunications le poumon de l’économie, et

même de la croissance.

A/ Interprétation des résultats.

En nous inspirant des résultats d’estimation du modèle de long terme et de celui du court

terme présentés dans les tableaux 4 et 5 précédents, il revient d’analyser ces résultats en nous

référant dans la mesure du possible à la revue de littérature. Cela, afin de vérifier si notre

étude théorique confirme ou infirme les études empiriques. Ce recours à la revue économique

va permettre de savoir aussi, si la théorie économique est vérifiée ou non.

1. Interprétation des résultats d’estimation du modèle de long terme.

Les résultats du modèle de long terme consignés dans le tableau 4, nous exposent les

variables déterminantes de la croissance économique au Bénin. Il ressort des estimations que,

quatre (4) variables expliquent une grande partie de la croissance. Il s’agit du marché

financier mesuré par le crédit domestique accordé au secteur privé en pourcentage du PIB, du

transfert technologique approximé par l’importation des équipements, de l’aide publique au

développement (APD) et le parc de téléphone fixe et mobile.


49


Le marché financier a une influence significative sur la croissance du PIB réel. En effet,

une augmentation de 1 point de pourcentage du crédit domestique correspond à une hausse de

1,12 % du Produit Intérieur Brut réel. Le lien entre développement financier et croissance

économique a été reconnu dans la littérature économique depuis plus de trois décennies :

Bagerhot (1873), Schumpeter (1912), Goldsmith (1969) sont parmi les précurseurs de cette

lignée. Rapidement, la structure financière devint ainsi un des fondamentaux du

développement économique sous l'impulsion d'auteurs comme Gurley et Shaw (1967),

McKinnon (1973), et récemment King et Levine (1993). Dans toutes ces études, ces auteurs

confirment qu'un système financier efficient active la croissance économique tout en

l'orientant. De même, Boujelbène Y. et Chtioui S. (2006) ont réalisé une étude sur la

libéralisation et l'impact du développement financier sur la croissance économique en Tunisie.

Enfin, King puis Levine (1993), et Levine (1997), ont confirmé l'étroite liaison positive entre

les variables financières et réelles. Leurs résultats vérifient la relation positive et

statistiquement significative entre les indicateurs de développement financier utilisés. Ils

déduisent à cet effet que le système financier peut donc contribuer à la performance de

l'économie en Tunisie à partir des équations à correction d'erreurs analysées. Les résultats des

études empiriques évoqués ci-dessus confirment nos résultats théoriques. Par suite, il ressort

de nos résultats que le secteur financier béninois stimule donc la croissance, par le biais de

l’investissement qui une fois réalisé, contribue à l’augmentation de la production nationale et

à l’amélioration du PIB réel.

Quant aux transferts Technologiques, mesurés ici par le rapport de l’importation sur le

PIB réel, celui-ci affecte positivement la croissance. Une augmentation de un (1) point

d’importations de biens d’équipements provoquerait une hausse de 10,53% du PIB réel. Donc

les transferts technologiques jouent un rôle répressif sur la croissance du PIB réel.

L’explication est que les

biens d’équipements importés au Bénin représentent une source d’accumulation du capital et

de réalisation des avantages comparatifs pour le Bénin. Une telle performance est atteinte par

le biais de la politique de réexportations vers les pays voisins.

Le parc téléphonique qui est la variable d’intérêt de cette étude, a un effet positif sur la

croissance. Une avancée technologique de un (1) point de pourcentage stimule une hausse de

13,75% de l’amélioration de la croissance économique. Le même résultat a été trouvé par Van

et al. (2008) sur une mesure microéconomique de l’impact des télécommunications basée sur

la croissance économique. De même, Cette et Lopez (2008) ont conclu que la diffusion des


50


télécommunications est la source de la performance de la productivité économique. Selon

Donner (2006), l’usage du téléphone mobile permet de développer les réseaux des

entrepreneurs locaux. Ces études empiriques confirment les résultats de cette étude. D’où le

téléphone (fixe et mobile) contribue à la croissance économique du Bénin. On retient donc

que, dans le cas des pays d’Afrique, le développement des infrastructures téléphoniques

semble avoir un effet positif sur les niveaux de production des pays, sans que l’on ne puisse

en connaître précisément l’importance. Car l’élasticité du téléphone fixe et mobile est

supérieure à celle du transfert technologique.

Par ailleurs, l’aide publique au développement a une influence significative sur la

croissance du PIB réel. Une augmentation de un (1) point de l’aide publique au

développement correspond à une hausse de 54 % du Produit Intérieur Brut. Levy (1998) est

parvenu au même résultat en concluant que l’aide a un impact positif sur les pays

subsahariens sur une étude portant sur la période de 1968 à 1992. De même, Burnside et

Dollar (2000), Guégan F. (2005) et Collier et Behn (2001) ont conclu que l’aide est qualifiée

« d’investissement d’avenir » stimulant la croissance dans des pays disposant de politiques

macroéconomiques, en réduisant la pauvreté et en promouvant le développement durable. A

partir des résultats obtenus suite à cette étude, nous pouvons dire que l’aide publique au

développement peut favoriser l’éradication de la pauvreté extrême et favoriser l’accès à

l’éducation de base. Elle peut donc permettre au Bénin d’atteindre les Objectifs du Millénaire

pour le Développement (OMD) définis par l’Organisation des Nations Unies (ONU).

2. Interprétation des résultats du modèle de court terme.

Les résultats du modèle de court terme consignés dans le tableau 5, montrent que la

quasi-totalité des signes attendus des variables explicatives du modèle sont vérifiés. Ce

tableau nous expose qu’à court terme, les effets du secteur financier, du transfert

technologique, et des télécommunications sont examinés. Les résultats indiquent clairement

que le PIB réel continuera à croître au fur et à mesure que le crédit domestique, le parc de

téléphone fixe et mobile et le transfert technologique augmentent. En effet, une augmentation

de 1 point de pourcentage du crédit domestique correspond à une hausse de 8,8 % du PIB

réel. Lorsqu’on enregistre la même augmentation au niveau du transfert technologique et des

infrastructures téléphoniques, le Produit Intérieur Brut réel se verra accru de 7,8 % et 5,74 %.

Le modèle de court terme nous montre que l’élasticité des variables qui expliquent les

fluctuations du PIB réel n’est pas totalement différente.


51


De même, l’influence respective de chaque variable est plus forte dans le modèle de

long terme que dans celui du court terme. Nous pouvons conclure que la croissance est liée à

une question du temps et au volume d’investissement constant sur une longue période.

Enfin, nous remarquons qu’à travers les résultats d’estimation du modèle de court terme

et celui de long terme, la variable indicatrice traduisant l’existence de GSM mobile au Bénin

n’a pas d’effets sur la croissance. Ceci s’expliquerait par le fait que l’histoire du téléphone

mobile GSM ne date pas d’une longue période au Bénin. Donc, la question du temps

conditionne vraiment la croissance réelle quelque soit la politique menée.

B/ Validation des hypothèse de l’étude et les mesures de politique économique.

Il s’agit ici, de vérifier à l’aide des résultats d’estimations des modèles de court terme et

de long terme, si les hypothèses de départ à cette étude sont validées. De même, ces résultats

vont nous permettre d’en faire des recommandations au pouvoir public voire au législateur.

1. Validation des hypothèses de travail.

La première hypothèse est « le crédit domestique, le transfert technologique, l’Aide

Publique au Développement et l’investissement domestique influencent positivement le

Produit Intérieur Brut réel ».

Des résultats de nos estimations, d’une part, de la dynamique de long terme révèle que «le

crédit domestique, le transfert technologique et l’Aide Publique au Développement » sont

positivement significatifs. Par contre, seulement l’investissement domestique ne détermine

pas la croissance. Quant à la dynamique du court terme, le «crédit domestique, le transfert

technologique affectent positivement la croissance du PIB réel. Les autres variables « l’Aide

Publique au Développement et l’investissement domestique n’ont pas d’effet sur la

croissance ». Dans les deux cas de figure, la première hypothèse de cette étude n’est pas

totalement vérifiée.

Nous avons supposé que le « parc de téléphone fixe et mobile influence positivement la

croissance économique au Bénin comme une deuxième hypothèse. D’après les résultats des

tests de Granger, les télécommunications ne causent pas la croissance et ont une forte

influence sur le PIB réel sur la dynamique du long terme que celle du court terme. Car les

télécommunications sont respectivement significatives au seuil de 1% et 5% sur la dynamique

du long terme et celle du court terme. La conclusion est que l’hypothèse deux (2) de notre

étude est fortement vérifiée.


52


2. Mesures de politique économique.

A la lumière des résultats obtenus, le téléphone fixe et mobile peut effectivement

contribuer à une amélioration de la croissance économique au Bénin. Il est donc nécessaire

que, l’Etat crée un environnement concurrentiel pouvant attirer les investisseurs étrangers et

locaux afin que ceux-ci puissent investir davantage dans le secteur. Il revient à l’Etat, de

réaliser des investissement productifs (capital physique, Recherche et Développement, capital

humain) pour induire plus d’effets sur la croissance.

De plus, en ce qui concerne, l’amélioration de l’environnement du climat des affaires, et

pour accroître les investissements du secteur de la téléphonie mobile, on peut signaler que

beaucoup d’efforts ont été déployés par le gouvernement du changement. Certes, beaucoup

reste à faire. Il faut éliminer les facteurs de contre performance. Il revient à l’Etat de renforcer

la capacité du marché financier, d’améliorer le degré de technologies, de réduire la pression

fiscale etc.

Ensuite, il faut définir clairement des objectifs à atteindre dans le cadre de service

universel et sur la qualité des services offerts. Des cibles claires doivent être définies, aussi

bien que d’autres paramètres comme les zones à atteindre, les services à étendre et les

mécanisme de mise en œuvre. Il est important afin de réaliser l’universalité, de mettre en

place des politiques visant à encourager l’accès aux terminaux d’utilisateurs par la promotion

des terminaux à prix réduit ; ceci peut aider à accroître l’infrastructure en tirant profit des

économies d’échelle.

Enfin, il est important d’adopter une stratégie pour faciliter l’accès au service de base, à

un plus grand nombre de citoyens. Des mesures incitatives pourraient être envisagées pour

soutenir les initiatives d’accès communautaires (publiphones, cybercentres). Un appui

spécifique pourra être envisagé pour promouvoir la création des entreprises de service TIC

autant au niveau national que communal.

Conclusion.

L’articulation entre télécommunication et croissance économique est d’une grande

importance pour toute économie, en particulier pour l’économie béninoise qui aspire au

développement économique. Cette relation reste cruciale car les performances économiques

de l’ensemble du secteur de l’économie du Bénin durant les années 80 sont insatisfaisantes.


53


La pauvreté qui mine la majorité de la population béninoise pourrait cependant être absorbée

par une croissance soutenue suivie d’une meilleure répartition des fruits de la croissance.

Les résultats obtenus à cette étude font ressortir que les télécommunications (le

téléphone fixe et mobile) jouent un rôle non négligeable dans la croissance économique

confirmant ainsi l’hypothèse ii) de l’étude. Certes, le parc téléphonique qu’est la variable

d’intérêt ne nous permet pas de retracer en terme de valeur ajoutée l’apport du secteur des

télécommunications sur la croissance. Cette insuffisance présentée par la variable d’intérêt

peut constituer la piste pour d’autres recherches dans le secteur.


54


Conclusion générale.

Les analyses empiriques du secteur des télécommunications au travers du modèle de la

croissance endogène et du lien entre télécommunications, et croissance économique,

soulignent de grandes tendances : i) l’investissement dans les télécommunications entraîne

une augmentation de la croissance du PIB réel ; ii) l’existence d’un réseau de communication

accessible et performant améliore la productivité. Si la diffusion du secteur des

télécommunications et de la téléphonie (fixe et mobile) a un impact positif sur la croissance,

il est également vrai que la recomposition du secteur des télécommunications au Bénin aura

des conséquences sur la façon dont les économies pourront répondre aux défis sociaux posés

par le développement actuel.

La présente recherche s’est fixée comme objectif d’analyser l’impact des téléphones fixe

et mobile sur la croissance économique au Bénin durant la période de 1980 à 2006. Les

résultas obtenus nous ont montrés que les téléphones fixe et mobile affectent positivement la

croissance économique. Ces résultats confirment la validation de la deuxième hypothèse selon

laquelle le parc téléphonique influe positivement sur la croissance. Concernant la première

hypothèse de notre étude, elle n’est pas totalement vérifiée. De même, cette étude nous expose

clairement que la croissance ne peut être observée que dans le long terme. Cette étude

confirme la théorie selon laquelle la croissance économique est l’augmentation soutenue d’un

indicateur économique sur une période généralement longue. Alors, pour asseoir une

croissance économique réelle il faut la mise en place d’une politique prospective. Car les

résultats des estimations de la dynamique du long terme expliquent mieux le lien entre

télécommunications et croissance économique au Bénin. L’influence de chaque variable sur le

PIB réel est plus forte et plus de variables explicatives du modèle de long terme expliquent les

fluctuations de la croissance économique. Mieux, les tests statistiques effectués sur le modèle

de long terme sont statistiquement satisfaisants. Aussi, le test de prévision et celui de stabilité

de CUSUM et CUSUM Carré sur les variables prouvent-ils que la dynamique de long terme

peut être utilisée pour des fins de prévision.

Enfin, à la lumière des résultats obtenus, les télécommunications peuvent contribuer

effectivement à une amélioration de la croissance économique au Bénin. Pour une meilleure

gestion et un encadrement plus efficace du secteur des TIC au Bénin, il est important de

mettre en place un dispositif de suivi et de veille. Un tel mécanisme permettra de mesurer la

performance du secteur, et l’incidence des TIC sur la croissance économique du pays et par la

même occasion d’évaluer l’efficacité du secteur.


55


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63


TABLE DES MATIERES

DEDICACE............................................................................................................................... iv

REMERCIEMENTS .................................................................................................................. v

SOMMAIRE ............................................................................................................................. vi

LISTE DES SIGLES ET ACRONYMES................................................................................vii

LISTE DES TABLEAUX.......................................................................................................viii

LISTE DES GRAPHIQUES ...................................................................................................viii

Introduction générale.................................................................................................................. 1


télécommunications sur la croissance économique.................................................................... 3

Section 1: Problématique, objectifs et hypothèses de recherche................................................ 3

Paragraphe 1 : Problématique de l’étude................................................................................ 3

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de recherche. ............................................................ 5

A/ Objectifs de l’étude. ........................................................................................................... 5

B/ Hypothèses de recherche. ................................................................................................... 5

Section 2: Revue de littérature et méthodologie ........................................................................ 5

Paragraphe 1 : Télécommunications et croissance économique. ........................................... 5

A/ Clarification des concepts. ................................................................................................. 6

1. Définition des télécommunications............................................................................ 6

2. Explication de la Croissance économique.................................................................. 7

3. Lien entre télécommunications et croissance économique. ....................................... 8

B/ Synthèse historique des théories de la croissance. ............................................................. 9

1. L’école classique. ....................................................................................................... 9

2. Innovation et croissance économique. ..................................................................... 11

3. Croissance « sur le fil du rasoir » : Harrod (1939) et Domar (1946). ...................... 12

3.1/ Equilibre du marché de bien. ............................................................................ 12

3.2/ Equilibre sur le marché de travail. .................................................................... 14

4. Solow-Swan (1956) : progrès technique comme résidu........................................... 16

5. Les nouvelles théories de la croissance.................................................................... 17

Paragraphe 2 : Les développements empiriques. ................................................................. 18

Paragraphe 3 : Approche méthodologique ........................................................................... 21

A/ Cadre opératoire de l’étude .............................................................................................. 21

B/ Brève présentation du modèle de Levine (1973).............................................................. 22


64


C/ Spécification économétrique. ........................................................................................... 22

D/ Définition des variables.................................................................................................... 24

E/ Données et méthodes d’estimation. .................................................................................. 25

1. Données utilisées...................................................................................................... 25

2. Méthodes d’estimation ............................................................................................. 25

2.1: Tests sur les séries chronologiques et tests classiques. ..................................... 25

2.1.1 : Tests sur les séries chronologiques. .............................................................. 25

2.1.1.1 Etude de stationnarité des séries : test de Dukey-Fuller............................... 26

2.1.1.11 : Tests sur les variables en niveau .............................................................. 27

2.1.1.1.2 Tests ADF sur les variables en différence d’ordre p. ................................ 28

Chapitre 2 : Analyse descriptive du secteur des télécommunications au Bénin. ..................... 29

Section 1: Etat des lieux du secteur des télécommunications .................................................. 29

Paragraphe 1 : Environnement politique. ............................................................................. 30

A/ e-gouvernement. ............................................................................................................... 30

B/ e-business. ........................................................................................................................ 31

Paragraphe 2 : Les marchés de télécommunications du Bénin ............................................ 31

A/ Marché de la téléphonie. .................................................................................................. 32

1. Le téléphone fixe...................................................................................................... 32

2. Le téléphone mobile GSM. ...................................................................................... 34

2.1. Libercom ........................................................................................................... 34

2.2. Moov Bénin....................................................................................................... 35

2.3. MTN.................................................................................................................. 35

2.4. Bell Bénin Communications ............................................................................. 35

2.5. Glo mobile Bénin .............................................................................................. 36

B/ Structure du marché et volume d’investissement. ............................................................ 37

Section 2: Contribution du secteur de la téléphonie à la croissance économique au Bénin. ... 38

Paragraphe 1 : Test de stationnarité et test de causalité de Granger .................................... 39

A/ Test en niveau sur les variables........................................................................................ 39

B/ Tests ADF en différence première ................................................................................... 39

Paragraphe 2 : Etude de causalité de Granger et estimations du modèle. ............................ 40

A/ Test de causalité de Granger. .......................................................................................... 40

B/ Estimations du modèle. .................................................................................................... 41

1. Estimation du modèle de long terme et tests statistiques ......................................... 41


65



66

1.1. Estimation du modèle de long terme................................................................. 41

1.1.1. Qualité de la régression .................................................................................. 42

1.1.2. Significativité des variables du modèle de long terme................................... 42

12. Quelques tests statistiques sur le modèle de long terme. .................................. 43

1.2.1. Test de normalité de Jarque-Bera................................................................... 43

1.2.2. Test d’autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey ................................ 43

1.2.3. Test d’hétéroscédasticité de White................................................................. 44

1.2.4. Test de stabilité des variables......................................................................... 44

1.2.5. Test de la matrice de corrélation des variables. ............................................. 45

1.2.6. Test de prévision. ........................................................................................... 45

2. Estimation du modèle de court terme et tests classiques sur le modèle................... 45

2.1. Estimation du modèle de court terme................................................................ 45

2.1.1. Qualité de régression...................................................................................... 46

2.1.2. Significativité des variables du modèle de court terme.................................. 47

2.2. Tests classiques sur le modèle de court terme................................................... 47

2.2.1. Tests d’autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey. .............................. 47

2.2.2. Test d’hétéroscédasticité de White................................................................. 48

2.2.3. Test d’omission des variables de Ramsay...................................................... 48

2.2.4. Test de stabilité des coefficients..................................................................... 48

Paragraphe 3 : Interprétation des résultas et validation des hypothèses .............................. 49

A/ Interprétation des résultats. .............................................................................................. 49

1. Interprétation des résultats d’estimation du modèle de long terme.......................... 49

2. Interprétation des résultats du modèle de court terme.............................................. 51

B/ Validation des hypothèse de l’étude et les mesures de politique économique................. 52

1. Validation des hypothèses de travail. ....................................................................... 52

2. Les mesures de politique économiques.................................................................... 53

Conclusion générale ................................................................................................................. 55

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ................................................................................. 56

TABLE DES MATIERES ....................................................................................................... 64

ANNEXES ..................................................................................................................................I


ANNEXES ANNEXE 1 : ETUDE DE STATIONNARITE Test en niveau. Null Hypothesis: LPARC has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.485670 0.9620 Test critical values: 1% level -2.660720

5% level -1.955020 10% level -1.609070

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LPARC) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 18:41 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LPARC(-1) 0.023734 0.015975 1.485670 0.1509D(LPARC(-1)) -0.517679 0.247579 -2.090961 0.0478

R-squared 0.155306 Mean dependent var 0.194632Adjusted R-squared 0.118580 S.D. dependent var 0.852764S.E. of regression 0.800608 Akaike info criterion 2.469729Sum squared resid 14.74240 Schwarz criterion 2.567239Log likelihood -28.87161 Durbin-Watson stat 1.765286


I


Test en différence première. Null Hypothesis: D(LPARC) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.821724 0.0000 Test critical values: 1% level -2.660720

5% level -1.955020 10% level -1.609070


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LPARC,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 18:46 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments


D(LPARC(-1)) -1.456712 0.250220 -5.821724 0.0000



II


Test en niveau. Null Hypothesis: LPIB has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.954414 10% level -1.609329


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LPIB) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:39 Sample (adjusted): 1981 2006 Included observations: 26 after adjustments


LPIB(-1) 0.008286 0.002152 3.850683 0.0007

R-squared -0.047423 Mean dependent var 0.054831Adjusted R-squared -0.047423 S.D. dependent var 0.068382S.E. of regression 0.069985 Akaike info criterion -2.443372Sum squared resid 0.122447 Schwarz criterion -2.394983Log likelihood 32.76383 Durbin-Watson stat 0.906449


III


Test en différence première. Null Hypothesis: D(LPIB) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955681 10% level -1.608793


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LPIB,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:45 Sample (adjusted): 1983 2006 Included observations: 24 after adjustments


D(LPIB(-1)) -0.589364 0.099163 -5.943397 0.0000D(LPIB(-1),2) -0.217959 0.116871 -1.864944 0.0756

R-squared 0.675866 Mean dependent var -0.011516Adjusted R-squared 0.661132 S.D. dependent var 0.064064S.E. of regression 0.037293 Akaike info criterion -3.660350Sum squared resid 0.030597 Schwarz criterion -3.562179Log likelihood 45.92420 Durbin-Watson stat 1.473369


IV


Test en niveau. Null Hypothesis: LID has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955020 10% level -1.609070


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LID) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:50 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments


LID(-1) 0.007301 0.047224 0.154612 0.8785D(LID(-1)) -0.486385 0.186097 -2.613615 0.0155



V


Test en différence première. Null Hypothesis: D(LID) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955681 10% level -1.608793


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LID,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:52 Sample (adjusted): 1983 2006 Included observations: 24 after adjustments


D(LID(-1)) -2.426319 0.485091 -5.001784 0.0001D(LID(-1),2) 0.640691 0.308237 2.078563 0.0495

R-squared 0.784693 Mean dependent var -0.017648Adjusted R-squared 0.774907 S.D. dependent var 2.360552S.E. of regression 1.119940 Akaike info criterion 3.144083Sum squared resid 27.59384 Schwarz criterion 3.242254Log likelihood -35.72899 Durbin-Watson stat 1.952143


VI


Test en niveau. Null Hypothesis: LAPD has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.954414 10% level -1.609329


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LAPD) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:54 Sample (adjusted): 1981 2006 Included observations: 26 after adjustments


LAPD(-1) 0.002903 0.011163 0.260080 0.7969

R-squared -0.006225 Mean dependent var 0.024097Adjusted R-squared -0.006225 S.D. dependent var 0.259792S.E. of regression 0.260600 Akaike info criterion 0.186041Sum squared resid 1.697807 Schwarz criterion 0.234429Log likelihood -1.418535 Durbin-Watson stat 2.040202

Test en différence première.

Null Hypothesis: D(LAPD) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955020 10% level -1.609070



VII


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LAPD,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:56 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments


D(LAPD(-1)) -1.131939 0.223158 -5.072359 0.0000


Test en niveau. Null Hypothesis: LTT has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.954414 10% level -1.609329


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LTT) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 20:58 Sample (adjusted): 1981 2006 Included observations: 26 after adjustments


LTT(-1) 0.011577 0.020805 0.556425 0.5829



VIII


Test en différence première. Null Hypothesis: D(LTT) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955020 10% level -1.609070


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LTT,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 21:00 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments


D(LTT(-1)) -0.995028 0.206011 -4.829986 0.0001


Test en niveau.

Null Hypothesis: LCRED has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.954414 10% level -1.609329


Augmented Dickey-Fuller Test Equation


IX


Dependent Variable: D(LCRED) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 21:02 Sample (adjusted): 1981 2006 Included observations: 26 after adjustments


LCRED(-1) 0.002165 0.012448 0.173889 0.8634


Test en différence première. Null Hypothesis: D(LCRED) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=1)

t-Statistic Prob.*


5% level -1.955020 10% level -1.609070


Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LCRED,2) Method: Least Squares Date: 12/12/09 Time: 21:04 Sample (adjusted): 1982 2006 Included observations: 25 after adjustments


D(LCRED(-1)) -1.101759 0.256626 -4.293256 0.0003



X


ANNEXE 2 : ESTIMATION DU MODELE DE LONG TERME

Dependent Variable: LPIB

Method: Least Squares

Date: 12/12/09 Time: 20:01

Sample: 1980 2006

Included observations: 27

Variable

Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.069875 0.610720 3.389239 0.0029

LID 0.015332 0.027542 0.556667 0.5839

LAPD 0.304288 0.053488 5.688870 0.0000

LPARC 0.137904 0.031652 4.356873 0.0003

LCRED 0.230183 0.082331 2.795814 0.0112

VMU -0.108506 0.111573 -0.972505 0.3424

LTT 0.105354 0.045153 2.333236 0.0302

R-squared 0.918964 Mean dependent var 6.390187

Adjusted R-squared 0.894654 S.D. dependent var 0.355278

S.E. of regression 0.115313

Akaike info

criterion -1.263920

Sum squared resid 0.265941 Schwarz criterion -0.927963

Log likelihood 24.06292 F-statistic 37.80088

Durbin-Watson stat 1.591368 Prob(F-statistic) 0.000000

ANNEXE 3 : TESTS CLASSIQUES SUR LE MODELE DE LONG TERME

Test de normalité de Jarque-Bera (Graphique 5)


XI


Test d’autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.586360 Probability 0.566629

Obs*R-squared 1.651483 Probability 0.437910

Test d’héréroscédasticité de White White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 2.383033 Probability 0.059778

Obs*R-squared 17.17309 Probability 0.102859

Test de causalité de Granger

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 12/12/09 Time: 20:32

Sample: 1980 2006

Lags: 2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic

Probabilit

y

LPARC does not Granger Cause LPIB 25 1.67298 0.21290

LPIB does not Granger Cause LPARC 2.82976 0.08276

LID does not Granger Cause LPIB 25 0.83644 0.44785

LPIB does not Granger Cause LID 3.73338 0.04190

LCRED does not Granger Cause LPIB 25 0.08502 0.91882

LPIB does not Granger Cause LCRED 0.83318 0.44920

LAPD does not Granger Cause LPIB 25 1.00808 0.38272

LPIB does not Granger Cause LAPD 0.63726 0.53914

VMU does not Granger Cause LPIB 25 0.93095 0.41060

LPIB does not Granger Cause VMU 2.23172 0.13339

LTT does not Granger Cause LPIB 25 2.34659 0.12149

LPIB does not Granger Cause LTT 2.18883 0.13816

LID does not Granger Cause LPARC 25 23.4683 5.7E-06


XII


LPARC does not Granger Cause LID 2.95876 0.07488

LCRED does not Granger Cause LPARC 25 1.19466 0.32351

LPARC does not Granger Cause LCRED 0.83805 0.44719

LAPD does not Granger Cause LPARC 25 0.03707 0.96367

LPARC does not Granger Cause LAPD 1.02958 0.37533

VMU does not Granger Cause LPARC 25 1.54168 0.23840

LPARC does not Granger Cause VMU 1.59425 0.22781

LTT does not Granger Cause LPARC 25 2.40294 0.11608

LPARC does not Granger Cause LTT 10.2250 0.00087

LCRED does not Granger Cause LID 25 0.71296 0.50223

LID does not Granger Cause LCRED 4.33671 0.02726

LAPD does not Granger Cause LID 25 0.87362 0.43277

LID does not Granger Cause LAPD 2.52661 0.10511

VMU does not Granger Cause LID 25 2.46053 0.11082

LID does not Granger Cause VMU 0.91194 0.41781

LTT does not Granger Cause LID 25 4.09199 0.03238

LID does not Granger Cause LTT 0.29076 0.75080

LAPD does not Granger Cause LCRED 25 0.16169 0.85181

LCRED does not Granger Cause LAPD 0.79023 0.46740

VMU does not Granger Cause LCRED 25 0.91864 0.41525

LCRED does not Granger Cause VMU 2.05534 0.15424

LTT does not Granger Cause LCRED 25 1.88040 0.17852

LCRED does not Granger Cause LTT 1.17369 0.32963

VMU does not Granger Cause LAPD 25 6.24626 0.00781

LAPD does not Granger Cause VMU 0.25024 0.78102

LTT does not Granger Cause LAPD 25 0.19407 0.82513

LAPD does not Granger Cause LTT 2.70867 0.09099

LTT does not Granger Cause VMU 25 2.63968 0.09608

VMU does not Granger Cause LTT 0.27208 0.76457


XIII


Matrice des variances et covariances

Test de CUSUM DE STABILITE ( Brown, Durbin, Ewans) (Graphique 6)

Test de CUSUM Carré de stabilité (Brown, Durbin, Ewans) (GRAPHIQUE7)


XIV


Test de prevision (forecast test) (GRAPHIQUE 8)

ANNEXE 4 : ESTIMATION DU MODELE DE COURT TERME

Dependent Variable: D(LPIB)

Method: Least Squares

Date: 12/12/09 Time: 21:09

Sample (adjusted): 1981 2006

Included observations: 26 after adjustments

Variable

Coefficie

nt Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.044957 0.013860 3.243622 0.0045

D(LPARC) 0.057450 0.020807 2.761116 0.0129

D(LID) 0.003508 0.008097 0.433222 0.6700

D(LAPD) 0.037849 0.048071 0.787348 0.4413

D(LTT) 0.078080 0.038675 2.018859 0.0587

D(LCRED) 0.088041 0.043729 2.013314 0.0593

VMU -0.037715 0.024777 -1.522205 0.1453

RESID01(-1) -0.567972 0.124096 -4.576865 0.0002

R-squared 0.576218 Mean dependent var 0.054831

Adjusted R-squared 0.411413 S.D. dependent var 0.068382

S.E. of regression 0.052462

Akaike info

criterion -2.809778

Sum squared resid 0.049542 Schwarz criterion -2.422671

Log likelihood 44.52712 F-statistic 3.496376

Durbin-Watson stat 1.385779 Prob(F-statistic) 0.015165


XV


ANNEXE 5 : TESTS CLASSIQUES SUR LE MOD7LE DE COURT TERME test de Ramsey d’omission de variable

Ramsey RESET Test:

F-statistic 1.892783 Probability 0.182882Log likelihood ratio 5.521463 Probability 0.063245

Test d’étéroscédasticité de WHITE White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 0.492564 Probability 0.890096Obs*R-squared 9.046551 Probability 0.769419

Test d’autocorrélation des erreurs de Brehsch-Godfrey Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.108655 Probability 0.354067Obs*R-squared 3.164575 Probability 0.205504

Test de stabilité de CUSUM (graphique 9)


XVI



XVII

Test de stabilité de CUSUM Carré (graphique 10)

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