Memoire Online - Etude des déterminants de l'offre de l'eau potable au Cameroun

Pour commencer les analyses, il faut tout d'abord analyser les corrélations et ensuite la stationnarité entre les variables afin de retenir celles qui ont une forte corrélation avec la variable dépendante.

Le graphique suivant présume une forte corrélation entre la production totale en eau et les investissements. Ce qui est tout à faire normale, car plus on investir, plus la production en eau augmente.

On remarque selon le graphique ci-dessous que les entreprises industrielles utilisent moins d'eau au fil des temps dans leur processus de production. La consommation en eau des ménages et des administrations publiques varie légèrement et contrairement à la production d'eau qui varie de façon exponentielle. On observe également des rebonds et des légers replis durant les années 87-94, traduisant ainsi la crise qu'a subie le pays durant cette période.

Figure 6 : Quantité d'eau produite et quantité d'eau consommée par les ménages, les industries et les Administrations selon l'année

La variable dépendante n'est pas stationnaire mais elle est plutôt intégrée d'ordre 1ce qui nous amène à vérifier si les variables sont cointégrées. Le tableau ci-dessous nous présente le test de stationnarité pour la variable dépendante (production totale d'eau). La probabilité étant nulle pour la variable prise en première différence, cette variable est intégrée d'ordre 1. Le test de stationnarité pour les variables investissements, consommation particulier, consommation industrie, consommation administration, population urbaine est consigné en annexe.

Null Hypothesis: D(PROD) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-7.320274	0.0000
Test critical values:	1% level		-3.581152
	5% level		-2.926622
	10% level		-2.601424


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(PROD,2)
Method: Least Squares
Date: 05/08/12 Time: 23:49
Sample (adjusted): 1964 2009
Included observations: 46 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


D(PROD(-1))	-1.728355	0.236105	-7.320274	0.0000
D(PROD(-1),2)	0.670819	0.183199	3.661699	0.0007
D(PROD(-2),2)	0.522063	0.132123	3.951348	0.0003
C	2400.665	398.2171	6.028533	0.0000


R-squared	0.636212	Mean dependent var		29.10870
Adjusted R-squared	0.610227	S.D. dependent var		2545.707
S.E. of regression	1589.331	Akaike info criterion		17.66296
Sum squared resid	1.06E+08	Schwarz criterion		17.82197
Log likelihood	-402.2480	F-statistic		24.48390
Durbin-Watson stat	1.907276	Prob(F-statistic)		0.000000

Le test de stationnarité n'a pas été favorable à une estimation directe du modèle. Nous allons donc vérifier si nos variables sont cointégrées afin d'établir la possibilité d'une relation d'équilibre de long terme entre les variables. Cette vérification a été faite par la méthode d'Engel et Granger. Cette méthode consiste à estimer le modèle, à partir du modèle estimé on génère le résidu. Si le résidu est stationnaire, on peut conclure qu'il y a cointégration selon Engel et Granger. Ceci nous a permis d'aboutir aux résultats suivants :

Dependent Variable: PROD
Method: Least Squares
Date: 05/09/12 Time: 02:25
Sample: 1960 2009
Included observations: 50


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	1475209.	3699604.	0.398748	0.6920
CONSO_ADM	-0.014471	0.047837	-0.302509	0.7637
CONSO_IND	-0.026740	0.017099	-1.563835	0.1250
CONSO_PART	0.107972	0.151792	0.711315	0.4806
INVEST	0.000195	2.40E-05	8.132220	0.0000
POP_URB	2.704220	0.304880	8.869793	0.0000


R-squared	0.997803	Mean dependent var		64489640
Adjusted R-squared	0.997553	S.D. dependent var		20377556
S.E. of regression	1007992.	Akaike info criterion		30.59699
Sum squared resid	4.47E+13	Schwarz criterion		30.82643
Log likelihood	-758.9246	F-statistic		3996.324
Durbin-Watson stat	1.626166	Prob(F-statistic)		0.000000

- Nous avons obtenu deux variables avec des coefficients significatifs à savoir l'investissement qui est notre principale variable indépendante et la population urbaine, toutes significatives à 1%.

- Les variables consommation industrielles, des particuliers, administrative n'ont pas de coefficient significatif.

A propos des signes attendus, nous constatons que le coefficient de l'investissement tout comme celui de la population urbaine ont un signe positif comme attendu. Donc, ces deux variables influencent positivement l'évolution de la production d'eau.

Le coefficient de détermination est très élevé (R²_ajust= 99.76%) ce qui met en évidence le fait que les variables indépendantes utilisées expliquent bien la production d'eau au Cameroun. de plus, Fcal>Flu ce qui implique que le modèle est globalement significatif on peut de ce fait conclure que le modèle est bon. Le fait que le modèle soit bon nous conduit à générer notre résidu et à vérifier sa stationnarité.

La statistique calculée en valeur absolue (5.68) est supérieure aux statistiques critiques à 1%, 5% et 10%. Elles ont respectivement en valeur absolue les valeurs suivantes 3.57 ; 2.92 ; 2.60. Ce qui prouve bien que le résidu est stationnaire. La stationnarité du résidu nous permet de conclure que nos variables sont cointégrées. Et la cointégration de nos variables nous permet d'estimer le mécanisme à correction d'erreur. Le modèle de long terme peut donc s'écrire de la manière suivante :

Null Hypothesis: RESID1 has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)


			t-Statistic	Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic			-5.676990	0.0000
Test critical values:	1% level		-3.571310
	5% level		-2.922449
	10% level		-2.599224


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RESID1)
Method: Least Squares
Date: 05/09/12 Time: 02:27
Sample (adjusted): 1961 2009
Included observations: 49 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


RESID1(-1)	-0.813393	0.143279	-5.676990	0.0000
C	2697.287	136844.9	0.019711	0.9844


R-squared	0.406777	Mean dependent var		1206.505
Adjusted R-squared	0.394155	S.D. dependent var		1230680.
S.E. of regression	957912.3	Akaike info criterion		30.42286
Sum squared resid	4.31E+13	Schwarz criterion		30.50008
Log likelihood	-743.3601	F-statistic		32.22822
Durbin-Watson stat	1.937450	Prob(F-statistic)		0.000001

Du mécanisme à correction d'erreur, il ressort que le terme de correction d'erreur a un coefficient négatif. Le coefficient du terme d'erreur en valeur absolue est 0.805 donc le mécanisme à correction d'erreur permet de corriger 80.5% des écarts entre les variables. Il existe effectivement un équilibre de long terme entre les variables. A partir du tableau ci-dessus, on constate qu'à court terme, seule la variable investissement est significative. Le signe de son coefficient est resté toujours positif ce qui est conforme à nos attentes. Le coefficient de détermination ajusté est également élevé (R²_ajust= 68%) ce qui nous permet de conclure qu'à court terme, la variable investissement explique à 68% la variation totale de l'offre ou de la production d'eau potable au Cameroun. L'expression du modèle de long terme est le suivant :

Dependent Variable: D(PROD)
Method: Least Squares
Date: 05/09/12 Time: 02:30
Sample (adjusted): 1961 2009
Included observations: 49 after adjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	504306.9	813427.3	0.619978	0.5386
D(CONSO_ADM)	-0.008826	0.031641	-0.278960	0.7816
D(CONSO_IND)	0.068845	0.175306	0.392712	0.6965
D(CONSO_PART)	0.064433	0.193966	0.332186	0.7414
D(INVEST)	0.000179	2.03E-05	8.791850	0.0000
D(POP_URB)	1.354119	2.627001	0.515462	0.6089
RESID1(-1)	-0.804984	0.157484	-5.111530	0.0000


R-squared	0.720633	Mean dependent var		1385204.
Adjusted R-squared	0.680723	S.D. dependent var		1770152.
S.E. of regression	1000216.	Akaike info criterion		30.60089
Sum squared resid	4.20E+13	Schwarz criterion		30.87115
Log likelihood	-742.7219	F-statistic		18.05665
Durbin-Watson stat	1.884336	Prob(F-statistic)		0.000000

Le modèle de court terme quant à lui fait ressortir la faiblesse du coefficient de la variable investissement malgré le fait qu'il soit positif. En effet, une augmentation du montant des investissements d'un fcfa entraine l'augmentation de celui de la production de 0.000179 m³. Ainsi, pour résoudre le problème d'eau à court terme, le Cameroun a intérêt à accroître de façon significative le montant des investissements dans ce secteur. Il nous semble que la politique actuellement appliqué au Cameroun en vue de résoudre les problèmes hydriques rencontrés dans la plupart dans les grandes métropoles du pays est celui-ci.

On constate à travers le modèle de long terme que la variable population urbaine fait varier plus la production d'eau que la variable investissement. En effet, le coefficient de l'investissement est inférieur à celui de la population urbaine.

La présence d'un individu supplémentaire en zone urbaine entraine une augmentation de l'offre d'eau de 2,704220 m³ par an. Ce résultat est conforme au contrat de concession signé entre la société de distribution d'eau potable au Cameroun et l'Etat camerounais qui était celui d'augmenter l'offre d'eau ou d'étendre son réseau à chaque fois que la population urbaine croîtrait. Mais son impact sur la production totale d'eau reste faible. En effet, la présence d'un individu supplémentaire en zone urbaine fait croître la production d'eau de 2,704220 m³ par an. Ce résultat implique que la société en charge de l'approvisionnement en eau potable au Cameroun n'est capable que de fournir au maximum une quantité annuelle d'eau s'élevant à 2,704220 m³ pour la consommation d'individu supplémentaire en zone urbaine. Ce qui est très faible suivant le PNUD qui considère que la consommation annuelle moyenne d'un individu par an doit être > à 1700 m³. Par conséquent, bien que l'évolution de la population contribue de manière significative et positive à l'évolution de la production d'eau au Cameroun, cela contribue tout de même à augmenter le stress hydrique du pays à cause de son coefficient faible. Le Cameroun a donc intérêt à ne pas encourager l'évolution urbaine si elle veut résoudre ses problèmes hydriques.

On remarque également que le coefficient des investissements est faible malgré la forte corrélation qui existe entre cette variable et la variable dépendante ce qui peut traduire la faiblesse du montant des investissements dans ce domaine. Cette faiblesse des investissements est la conséquence du niveau bas du montant des subventionnés accordés par l'Etat d'une part et du niveau également bas du prix de l'eau d'autre part ce qui ne permet pas d'amortir une bonne partie des charges de gestion et de fonctionnement. Notons tout de même que l'investissement d'un franc dans le secteur de l'eau entraine une augmentation de l'offre d'eau de 0.000195 m³ par an. Notons également que le montant des investissements est constitué de la subvention accordé par l'Etat et de la contribution des consommateurs de cette ressource qui est représentée par le prix du m³ d'eau. Ainsi pour accroître l'offre d'eau au Cameroun, le montant des investissements doit être revu à la hausse. Ceci passe soit par une augmentation du montant de la subvention, soit par une revalorisation du prix du m³ d'eau, soit par les deux. C'est ce dernier cas que nous proposons car elle permet de limiter le gaspillage de la part des consommateurs de cette ressource (revalorisation des prix) tout en préservant son caractère important et sensible pour un pays (subvention).

En définitive, le modèle de long terme tout comme celui de court terme nous montre que la demande d'eau (consommation des particuliers, des industries et de l'administration) n'a pas un impact significatif sur l'offre d'eau. En d'autres termes, la société en charge de la distribution d'eau potable au Cameroun ne prend pas en compte les besoins en eau (la demande) pour produire. Ceci peut justifier pourquoi l'offre d'eau a du mal à atteindre le niveau de la demande au Cameroun. Cette inadéquation peut être expliquée par la subvention qui amène les dirigeants de l'entreprise à ne pas fournir des efforts pour la (l'entreprise) rendre performante et rentable. Le prix également bas du m3 d'eau peut également justifier cette inadéquation car le manque d'impact significatif de la demande en eau sur l'offre nous enseigne que le prix n'a pas d'influence significative sur l'offre. Ainsi, la politique de tarification telle que appliquée actuellement au Cameroun ne saurait être efficience car elle n'a aucun effet sur la production annuelle d'eau.

Nous avons rencontré des difficultés de divers ordres dans la réalisation de ce travail à savoir :

- La disponibilité des données : nous avons en effet fait le tour de la plupart des structures en charge de la gestion de l'eau potable au Cameroun et nous n'avons pas pu entrer en possession des données dans ce domaine à cause de leur indisponibilité.

- L'insuffisance des moyens financiers qui ne nous a pas toujours permis de faire tout ce qu'on aurait voulu réaliser.

Le travail que nous avons mené dans le cadre de ce Master et qui portait sur les déterminants de l'offre d'eau potable principalement dans le secteur industriel et ménager au Cameroun nous a permis d'identifier plusieurs variables ayant une influence sur l'offre d'eau dans ce pays. Avant de rappeler les résultats auxquels nous sommes arrivés, il importe de nous resituer sur les raisons qui nous ont amenées à nous intéresser à un tel sujet. En effet, trois raisons principales ont motivé notre choix sur ce thème de recherche à savoir :

1. Faire comprendre aux dirigeants que la politique actuelle de tarification de l'eau constitue un frein à l'exploitation, à la distribution et à l'assainissement de cette ressource par la société distributrice d'eau ;

2. Analyser les déterminants socio-économiques de l'offre de l'eau, notamment dans le secteur ménager et industriel ;

3. Faire des propositions en vue de l'amélioration du système de distribution actuel de l'eau au Cameroun.

Notre travail de recherche visait également à comprendre les raisons de l'inadéquation entre l'offre et la demande dans le secteur de l'eau au Cameroun. La résolution de ce problème était basée sur les hypothèses ci-dessous :

En outre, six chapitres ont été nécessaires pour saisir les contours de notre travail dont le premier portait sur l'introduction générale. Le second nous a permis de cerner de façon théorique notre sujet et il avait pour titre le cadre théorique général de la valorisation des ressources naturelles. Le chapitre trois quant à lui nous a permis d'analyser de façon critique la politique de gestion d'eau potable au Cameroun ce qui a amené au chapitre quatre à essayer de comprendre la politique de tarification de l'eau au Cameroun. Au chapitre cinq à travers la collecte de données dans divers documents et grâce au logiciel Eviews nous avons établi un modèle de long et de court terme d'offre d'eau au Cameroun.

Il ressort de ce modèle que deux variables (le montant annuel des investissements et la population urbaine) seulement sur les cinq (les investissements, la consommation annuelle d'eau par les ménages, la consommation annuelle d'eau par les industries, la consommation annuelle d'eau par les administrations et la population urbaine) que nous avons retenues ont une influence significative sur notre variable dépendante à savoir l'offre d'eau potable. Malgré la forte corrélation qui existe entre l'offre d'eau potable et les investissements, ce dernier contribue très faiblement à l'évolution de la variable dépendante ceci peut être le résultat du niveau d'investissement bas qui existe dans ce secteur.

Il ressort également de ce modèle que les investissements encouragent ou stimulent l'offre d'eau au Cameroun. Ceci est vérifié dans la pratique et son niveau bas est sans nulle doute le résultat d'une politique de tarification inefficient qui ne permet pas d'une part à la société distributrice d'entre dans ses frais et qui encourage d'autre part un comportement de gaspillage de la part des consommateurs. De même la taille de la population urbaine fait croître l'offre d'eau.

Il est tout de même à noter que ces résultats sont à relativiser dans la mesure où les données utilisées pour l'estimation de ce modèle proviennent essentiellement des prévisions que nous avons faites sur la plupart de nos variables. En effet, face à la difficulté que nous avons rencontrée à rentrer en possession des données sur une trentaine d'années au moins sur la plupart de nos variables, nous nous sommes proposé de travailler avec les données sur dix ans qui étaient disponibles et nous avons essayé ainsi de les reconstituer pour les autres années en calculant le taux de croissance moyen annuel pour chacune de ces variables.

Ainsi, au terme de notre travail nous pouvons proposé les solutions suivantes pour résoudre le déficit en eau potable du Cameroun :

1) Augmenter l'enveloppe d'investissement dans ce secteur, ce qui permettra à la société distributrice d'entrer dans ses frais tout en évitant aux consommateurs de payer le coût réel de cette ressource à cause de son importance socio-économique ;

2) Revaloriser le prix du m³ d'eau ou augmenter la contribution des usagers pour éviter le gaspillage de la part des utilisateurs de ladite ressource ;

3) Contrôler la gestion et le fonctionnement de la structure en charge de la distribution car la subvention (les investissements) peut entraîner une gestion peut rigoureuse ;

4) Encourager l'intervention des acteurs privés dans ce secteur. Il nous paraît également que le Cameroun fait des efforts dans ce sens à travers la privatisation de la SNEC en 2008. Mais il faudra encore contrôler les actions de cette entreprise privée afin de se rassurer qu'elle remplit sa part de contrat.

Tout ceci sera possible notamment grâce à la suppression de tout ce qui s'oppose à une gestion rationnelle et durable des ressources naturelles en générale notamment :

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Etude des déterminants de l'offre de l'eau potable au Cameroun

CHAPITRE 5: PRESENTATION DES RESULTATS ET IMPLICATIONS DE LA RECHERCHE