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Croissance économique et chômage en R.D.Congo. Vérification de la loi d'OKUN de 2000 à  2014.

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par TSONGO MULWAHALI Patient
Université de Kalemie - Licence 2016
  

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TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

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REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO
ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET UNIVERSITAIRE

UNIVERSITE DE KALEMIE

`'UNIKAL»

FACULTE DE SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION

DEPARTEMENT DE GESTION FINANCIERE

B.P. 1825

KALEMIE

CREATION DES ENTREPRISES ET CHÔMAGE EN RD
CONGO : VERIFICATION EMPIRIQUE DE LA LOI D'OKUN
DE 2000 A 2014

Présenté par : Patient TSONGO MULWAHALI

MEMOIRE,

Présenté en vue de la validation du Grade de licence en Sciences Economiques et de Gestion

Option : GESTION FINANCIERE

ANNEE ACADEMIQUE

2015-2016

Directeur : Fulbert MUKALAY MUTOMBO. Encadreur : Maitre ES Economie Godefroid NKALA

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DEDICACES

A mes parents TSONGO CYRILLES et KAHINDO KYAVU Jeannette.

Patient MULWAHALI

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EPIGRAPHE

La croissance économique et le bien-être matériel collectif sont généralement associés. À court terme, il est assez peu discutable que la croissance économique détermine le niveau du bien-être social ; si la croissance est faible, le chômage augmente, les revenus ont tendance à stagner, les contraintes sur la consommation deviennent plus fortes

GERARD

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Patient MULWAHALI

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REMERCIEMENTS

Nous voici au terme de nos études universitaires passées à l'université de Kalemie (UNIKAL en sigle). Un rêve tant attendu qui devient aujourd'hui une réalité. Nous voudrions ainsi s'acquitter d'un devoir vénérable celui de remercier tous ceux qui, de près ou de loin ont concouru sous tout aspect pour la réalisation de cette oeuvre scientifique. Nos remerciements avant tout s'adressent à DIEU tout puissant générateur de l'intelligence, de la force et de toutes vies. Avec la tête inclinée, bras droit à la poitrine, nous exprimons notre profond remerciement au professeur Fulbert MUKALAY MUTOMBO qui en dépit de ses énormes responsabilités et occupation accepté la direction de ce travail.

Nous remercions vivement l'assistant Godefroid NKALA DUBE qui s'est épuisé pour notre formation tout au long de notre parcourt dont le résultat escompté est la réalisation de cet oeuvre. Nous profitons également de cette circonstance pour authentifier notre reconnaissance à l'égard de toutes les autorités académiques de l'Université de Kalemie, Chefs de travaux et Assistants qui ont grandement contribué à notre formation et ont permis à ce que nous soyons aujourd'hui produit finis à lancer sur le marché. Non seulement la fraternité engendre des externalités positives, il m'a fallu l'encadrement et soutien morale, financier et spirituel à endroit de papa TSONGO CYRILLES, maman KAHINDO JEANETTE et toute la famille MULWAHALI afin que nous soyons aujourd'hui licencier.

Nous serrons malhonnête si nous bouclons cette page sans pour autant exprimer notre gratitude à nos amis et nos collègues de lutte avec qui nous nous sommes bon moment passé sur le banc de l'école qu'ils sachent que nous sommes de coeur avec eux et témoignage notre sincère amour

Patient MULWAHALI

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SIGLE ET ABREVIATION

BM: Banque Mondiale

CEA : Conférence économique africaine

CEDEAO : Communauté Economique Des Etats de l'Afrique de l'Ouest

CEEAC : Communauté Economique des Etats de l'Afrique Centrale

CEMAC : Communauté Economique et Monétaire de l'Afrique Centrale

CNUCED : Conférence des Nations Unies pour la Coopération et le

Développement

CEPII : Centre d'études prospectives et d'informations internationales

CEPGL : Communauté économique des pays des Grands Lacs

COMESA : Marché commun de l'Afrique de l'Est et de l'Afrique australe

FMI : Fonds Monétaire International

IDH : Indice de développement humain

MCO : Moindres carrées ordinaires

OCDE : Organisation de coopération et de développement Economique

OMC : Organisation Mondiale du commerce

PIB : Produit intérieur brut PNUD : Programme des nations unis pour le

développement

RISDP : Le Plan Stratégique Indicatif de Développement Régional RDC : République Démocratique du Congo

PNUD : Programmes des Nations Unies pour le Développement

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SADC : Communauté de développement de l'Afrique Austral TEC : Tarif extérieur commun UE : Union Européenne UEMOA : Union Economique et Monétaire Ouest Africaine UMA: Union du Maghreb Arabe

WDI: World Data base index

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Patient MULWAHALI

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0. INTRODUCTION GENERALE

0.1. PRESENTATION DU SUJET

La République Démocratique du Congo est un pays potentiellement riche, situé au coeur de l'Afrique, qui s'étant sur une superficie de 2.345.410 km2 avec une population estimée à 80 400 000 d'habitats (2013) dont le taux d'accroissement est environ 3,4% par an. La RD. Congo recèle de nombreuses richesses minières non encore exploitées, une faune et une flore variée ainsi que des rivières et des lacs poissonneux, pour ne citer que cela. Mais malheureusement, le développement de ces potentialités n'a jamais pu être mis à profit, la population est très pauvre, les infrastructures sont presque inexistantes et le PIB par tête ne s'élève pas à plus de 700 dollars en parité de pouvoir d'achat (KALALA 2005)

Depuis un temps, nous avons constaté que la RD Congo a connu une croissance économique du PIB croissante alors que le chômage persiste toujours malgré cette forte croissance du PIB. Ce qui nous pousse à savoir si la forte croissance du PIB a réduit le chômage en RD Congo pendant notre période d'étude.

Lorsqu'un pays naturellement riche et que la population vit d'une pauvreté quotidienne, la cause est à chercher dans la politique des institutions, cette politique doit venir d'un plan. Dans cet ordre d'idée, il est permis de reconnaitre que les planifications Zaïrois de l'époque avaient abattu un travail très appréciable dans l'élaboration du premier plan quinquennal 1986-1990. Ils n'ont cependant pas bénéficié suffisamment d'attention de la part des décideurs, ensuite ils ont semblé être dépasses par l'événement parfois perceptible mais qu'ils ne pouvaient prévoir faute de dispositif technique adéquat, c'est la triste réalité de la planification en RD Congo qui est dépourvu des statiques fiables et diversifiées permettant aux pays qui en disposent de constituer des vrais observatoires économiques et de viabilité ainsi les prévisions devant aider les décideurs. (M. LOKA 1992)

Le retour à l'équilibre macro économique serait le cadre susceptible à faire face aux défis de la réduction de la pauvreté, la R.D.Congo entent effectivement engager un combat de développement, qui suppose non

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seulement une panoplie de stratégies mais encore un choix judicieux de celles à adopter.

Depuis Adam Smith et sa richesse des nations, la croissance occupe l'esprit de nombreux économistes. Elle est ainsi associée à plusieurs qualificatifs : illimitée, limitée, instable... La croissance économique peut se définir comme « un accroissement durable de sa dimension, accompagné de changements de structure et conduisant à l'amélioration du niveau de vie » (DIEMER 2006). Pour rendre compte du changement de dimension d'une économie, on a très souvent recours à des agrégats permettant de mesurer l'évolution de l'ensemble des productions tels que le PIB (Produit Intérieur Brut) ou le PNB (Produit National Brut). Le taux de croissance se définit alors comme la variation relative du PIB en volume d'une année sur l'autre. Pour rendre compte d'une modification des structures d'une économie, on retiendra que la croissance économique s'accompagne très souvent d'une nouvelle répartition des activités par secteur et par région. Dans le cas d'une nouvelle répartition sectorielle des activités, on constate que les parts relatives de la production agricole, industrielle, de services marchands ou non marchands dans le PIB évoluent régulièrement. Le calcul de la production agricole, industrielle, de services... permet de rendre compte de cette évolution. (DIEMER 2006).

Le produit intérieur brut (PIB) sert principalement à suivre l'état de santé de l'économie et à mesurer l'évolution de l'activité économique. C'est l'indicateur essentiel, produit dans le cadre des comptes nationaux, pour adapter la politique économique de la nation en fonction de la situation de l'activité du pays.

La croissance économique et le bien-être matériel collectif sont généralement associés. À court terme, il est assez peu discutable que la croissance économique détermine le niveau du bien-être social ; si la croissance est faible, le chômage augmente, les revenus ont tendance à stagner, les contraintes sur la consommation deviennent plus fortes et, au total, le niveau de bien-être est en moyenne plus faible que dans les périodes de croissance forte de l'économie et des revenus. Pourtant, on peut discuter

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la pertinence de l'utilisation du PIB par tête pour mesurer l'évolution du bien-être sur longue période. La critique habituelle de l'utilisation de cet indicateur repose sur le caractère limité des informations qu'il synthétise. De fait, le calcul du PIB exclut une partie des activités hors marché ou qui relèvent du monde informel du travail domestique ou du bénévolat. (Gérard 2006)

Tout en abordant des stratégies de développement qui n'ont pas permis à la RD Congo de décoller économiquement, ce travail cherche à étudier les implications de la forte croissance économique du PIB observé aujourd'hui en RD Congo sur la réduction de chômage partant bien évidement sur la loi d'OKUN. Suggère quelques approches à privilégier, et sur lesquelles peuvent réellement porter des réflexions tant pour des chercheurs que les politiques

Le développent de la croissance est un domaine du risque, ce sens de risque anime la classe des entrepreneurs qui risquent d'investir leurs ressources, arrivent à diminuer le chômage, à produire et à accroitre la valeur ajoutée de la nation. En RD Congo cette classe d'agents n'existe presque pas, les gens croient parfois y appartenir exercent leurs activités dans le commerce et le court terme alors que le risque socialement plus rentable est celui pris dans l'industrie ; c'est-à-dire dans la création des biens qui renflouant l'offre locale par rapport à la demande, permet de stabiliser le prix.

Pour mesurer la capacité de la croissance à résorber le chômage, il faut tout d'abord évaluer le poids du chômage keynésien, c'est-à-dire la composante conjoncture du sous-emploi.

Ainsi, les créations d'emploi et la baisse du chômage que l'on peut attendre d'une croissance durable et soutenue sont fonction du contenu en emploi de la croissance. L'augmentation de la population active (résultat du dynamisme démographique et de l'activité croissante des femmes) peut annuler les effets positifs des créations d'emplois sur le chômage : si la population active et l'emploi augmentent au même rythme, l'effet sur le chômage est nul. Tous ces éléments sont de nature à relativiser les effets de

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la croissance sur le chômage et expliquent l'évolution du contenu en emploi de la croissance depuis ces vingt dernières années. (André BALIBWANABO et Oasis TEDIKA 2011).

0.2. PROBLEMATIQUE

Ainsi, vu l'importance et le rôle de la croissance économique du PIB dans une économie et le chômage, un fléau qui envahit l'économie Congolaise il ya une décennie, cela fait l'objet de notre recherche scientifique et pour y parvenir, nous avons articulé notre problématique autour de question ci - après :

- Est-ce que la forte croissance économique du PIB enregistrée en RDC a-t-il réduit le chômage ?

Pour étudier la relation liant, d'une part, l'évolution de la croissance économique du PIB et, d'autre part, celle du chômage, les économistes ont pour habitude de se référer à la « loi d'OKUN » (voir encadré ci-dessous). En 1962, Arthur M. OKUN, économiste américain, fut en effet le premier à mettre en évidence une relation empirique négative entre les deux variables à partir de données américaines portant sur la période 1947-1960.

Dans son article, OKUN estima à - 0,3 l'élasticité du taux de chômage à la croissance de l'économie américaine : lorsque la croissance augmente (baisse) de 1 %, le taux de chômage recule (augmente) de 0,3 point.

Loi d'OKUN : ÄUt= â x (PIBt-PIBt*), où MUt est la variation du taux de chômage, PIBt le taux de croissance du PIB, PIBt* le taux de croissance potentiel et â le « coefficient d'OKUN » (< 0, élasticité du chômage au PIB).

0.3. OBJECTIFS

La loi d'OKUN met en relation la croissance et le chômage aux

Etats-Unis : une augmentation du taux de croissance du PIB permet de réduire le taux de chômage. Nous nous sommes intéressés à cette loi, vu que celle-ci semble tirée notre curiosité en s'intéressant à sa vérification dans les pays en développement plus particulièrement la R.D Congo. Le

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présent travail a comme objectif général d'analyser empiriquement le lien de relation entre la croissance économique du PIB et le chômage en RD Congo. Spécifiquement, il sera question :

? De déterminer l'implication du PIB réel sur le taux de chômage en République Démocratique du Congo ;

? De vérifier le sens de la causalité entre ce deux variable ;

? D'étudier les implications de la forte croissance économique du PIB observé en RD Congo sur la réduction de chômage partant bien évidement sur la loi d'OKUN.

A l'issu de cette étude, de recommandations et propositions des pistes de solutions seront formulées pour une croissance réductrice du chômage chronique et pour contribuer efficacement à la définition de la politique économique de la RDC.

0.4. HYPOTHESES

Ainsi, nul chasseur ne peut aller à la chasse, sans en avoir en amont une proposition de résultat de son opération. Au regard de ce travail, nous nous sommes posés un certain nombre de question dont quelques idées à priori ne nous manquent pas.

Face à ce questionnement, et partant de la théorie de la loi d'OKUN qui renseigne que « chaque fois que le PIB chute d'un certain pourcentage, par rapport au produit potentiel, le taux de chômage augmente d'environ un point de pourcentage. De ce fait, nous soutenons l'hypothèse selon la quelle la forte croissance économique enregistrée en RDC réduit significativement le chômage.

Nous présumons donc un lien de causalité négative entre ces deux variables (chômage et croissance économique).

0.5. CHOIX ET INTERET DU SUJET

1. Choix du sujet

Loin d'être le fait du hasard, le choix de notre sujet a été motivé par le souci de savoir quelle relation existe-elle entre la croissance

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économique du PIB et le chômage en RDC, un détour par la science économique : la « loi d'OKUN ». A d'autre terme, nous voulons vérifier la loi d'OKUN dans l'environnement économique de la RD Congo.

2. Intérêt du sujet

a.

Intérêt scientifique

Cette étude se veut une base d'information aux éventuels chercheurs qui se pencheront sur l'étude macro économique, et qui voudront savoir quelle que chose sur la relation entre la croissance économique et le chômage en République Démocratique du Congo.

c.

Intérêt social

En procédant à des recherches dans le cadre de l'analyse macro économique, une étude si complexe notre souci est de faire voir à la nation la relation de la loi d'OKUN, cette dernière qui met en évidence deux variables dont la croissance économique et le chômage.

Ce travail pourra également servir aux autorités Congolaises qui, par présomption faute de volonté ils n'arrivent pas à éradiquer et à mettre en oeuvre de meilleures stratégies de la politique économique pouvant stabiliser l'économie Congolaise afin de lutter contre la hausse chronique du taux de chômage.

De ce fait, nous supposons que ce présent travail leur servira pour la prise des décisions importantes.

0.6. METHODES ET TECHNIQUES DE RECHERCHE

a. Méthodes de recherche

Tout travail scientifique doit suivre une certaine démarche, une

certaine voie désignée sous le terme de méthode afin d'arriver à l'acquisition de nouvelles connaissances.

Dans le cadre de notre étude, nous avons fait recours à la méthode analytique, laquelle nous permettra d'analyser la croissance économique du PIB et du chômage en RDC, suite à cette méthode, nous avons pu analyser

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et interpréter les résultats obtenus et proposer de solutions, dans le but d'en relever les points forts et d'éventuels points faibles.

b. Techniques de recherche

La technique est l'outil mis à la disposition de la recherche et

organisée par la méthode dans un but prédéfini. Les techniques sont au service de la méthode en tant qu'outil des travaux nécessaires à l'exploitation et à la récolte des données sur le terrain. Ainsi, nous voyons utile d'utiliser les techniques économiques permettant de sélectionner le modèle adéquat de notre étude, l'analyse des données et la présentation de résultats.

En effet, notre étude a nécessité aussi la technique documentaire via les différents ouvrages et les données issues de différents organismes internationaux comme nationaux.

0.7. DELIMITATION DU TRAVAIL

Ce travail ne cherche pas à tracer un modèle expliquant toute la

macro économie Congolaise, mais il se limite à une vérification empirique de la croissance économique du PIB et du chômage pour expliquer certains aspects de l'économie de la RDC.

Pour parfaire nos investigation, notre choix a porté sur la RDC car ce pays a entamé des reformes financières conformément aux mesures contenues dans le programme d'ajustement structurel. . Quant à la délimitation dans le temps, nous avons considéré la période allant de 2000 à 2014.

0.8. SUBDIVISION DU TRAVAIL

Bien que notre étude concerne la macro économie dans son

ensemble, où il ya plusieurs indicateurs mesurant la performance macro économique, vue l'impossibilité d'étendre nos recherches à tous ces indicateurs et vue la taille de notre travail, nous avons orienté nos investigations vers l'étude de deux de ces indicateurs, à savoir la croissance économique du PIB et le chômage précisément en République Démocratique du Congo, comme cadre spatial

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La suite de l'étude est organisée de la façon suivante excepté la partie introductive et la partie concluante. Dans le premier chapitre, nous passons en revue la littérature en rapport avec notre recherche, dans le deuxième chapitre, nous donnons une brève présentation de l'économie Congolaise suivit de l'approche méthodologique et en fin le dernier chapitre portera sur la vérification empirique de la relation croissance économique du PIB et chômage en RD Congo.

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CHAPITRE PREMIER

REVUE DE LITTERATURE

I.1. REVUE THEORIQUE

Dans cette partie, qui porte sur les cadres théoriques de notre travail, nous allons nous atteler aux ces points ci-après : la notion sur la croissance économique du PIB, le chômage, la loi d'OKUN et enfin pour chuter par une conclusion partielle du chapitre.

SECTION 1 : NOTIONS SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE

1.1. APPROCHE DEFINITIONNEL

a. Définition

En économie, la croissance économique désigne l'évolution annuelle, exprimée en pourcentage du produit intérieur brut ou du produit national brut. Pour éviter le problème dû à l'augmentation de prix, la croissance est calculée en monnaie constante (hors inflation), le PIB étant corrigé de l'augmentation de l'indice de prix. Ceci permet de calculer une croissance en volume. 1*

Elle est qualifiée d'un processus continu et soutenu d'élévation du produit réel (ou PIB réel) d'une économie dans le temps (François Perroux, 2000). Ceci revient à dire que la croissance économique n'est pas un fait du hasard mais plutôt une oeuvre soutenue et qu'elle se traduit par un accroissement continu du produit réel de toute l'économie.

Croissance ; est l'augmentation pendant une période longue du produit d'un pays. La croissance est donc considérée comme un phénomène de long terme. On parlera parfois de « trend ». L'ordre de grandeur est au moins celui d'une décennie.

La croissance s'oppose donc aux fluctuations qui vont affecter la production à plus court terme, à l'échelle d'une année voire d'un trimestre.

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Certains ajoutent qu'il s'agit d'une augmentation du produit potentiel, c'est-à-dire des capacités de production d'un pays. Ils soulignent ainsi que la croissance concerne l'évolution de ce que l'économie peut produire au maximum de ses capacités, c'est-à-dire au plein emploi. A l'inverse, les fluctuations sont alors interprétées comme des phénomènes liés au sous-emploi des ressources disponibles. C'est aussi grâce à l'analyse de la croissance sur longue période qu'on peut espérer comprendre pourquoi certains pays sont plus riches que d'autres, ou pourquoi certains pays croissent plus rapidement que d'autres.

La croissance économique est l'un des phénomènes les plus passionnants de la science économique, car elle permet d'expliquer non seulement le processus d'enrichissement des nations mais aussi d'expliquer les disparités de niveau de vie entre pays riches et pauvres. Etant donné que tous les hommes aspirent au mieux-être et que les performances économiques débouchent sur des revenus accrus et des plus grandes possibilités de consommation, la réalisation de la croissance économique constitue un objectif majeur de la politique économique et des politiques de développement des pays. Le phénomène croissance économique est l'un des phénomènes les plus passionnants de la macroéconomie ; ceci parce que tous les pays aspirent au bien-être et que ce dernier n'est pas envisageable sans la croissance économique. Les pays présentant les meilleurs indicateurs de bien-être et de développement sont ceux qui présentent les meilleures performances en termes de croissance. Pour ainsi dire, la croissance économique suppose une amélioration du niveau de vie (Gérard ; 2006).

Etant donné que l'Etat a pour fonction objective la maximisation du bien-être collectif et qu'on lui reconnaît une certaine responsabilité macroéconomique, les décideurs de la politique économique se doivent de prendre des mesures favorables à la croissance économique. La réalisation de la croissance économique est ainsi un objectif essentiel de la politique économique qui se définit comme l'ensemble des mesures prises par l'Etat dans le propos d'infléchir le comportement de l'économie dans un sens jugé

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préférable du point de vue de la collectivité. Puisque tout individu recherche le bien-être, il faudrait que les mesures prises dans le cadre de la politique économique aillent dans le sens d'une promotion de la croissance.

Les rapports officiels congolais affichent des performances macroéconomiques importantes (Matata Ponyo Mapon, 2013 : 3-4). Le taux de croissance moyen sur la période 2000 - 2010 dépasse 5%, il a atteint 7,2% en 2012. Les investissements sont en augmentation. Les prix sont stables l'inflation est maîtrisée ; alors que son taux était de 46% en 2009, il est inférieur à 2% ces dernières années.

Une croissance durable nécessite une épargne intérieure et des investissements importants. Mais à ce jour, l'épargne est faible dans plusieurs pays africains, bien que certains comme l'Ouganda, la Tanzanie, le Mozambique et le Ghana font des progrès comme l'ont constaté Bernardin Akitoby et Matthias Cinyabuguma (2004 : 72).

b. Les phases ou le cycle de la croissance économique

L'activité économique se développe d'abord fermement et culmine en un point très élevé (le « sommet ») ; elle ralentit ensuite progressivement pour atteindre son point le plus bas (le « creux »). Formellement, l'analyse d'un cycle conjoncturel peut s'articuler autour de quatre phases caractéristiques : l'expansion, la tension, la récession et la dépression.

Figure 1 : Cycle conjoncturel

Cycle

Activité économique (Y) 4 1= expansion

2 Sommet 2= tension

1 Trend 3= récession

3 Creux 4= dépression

Temps

L'expansion correspond à un mouvement généralisé de hausse de l'activité économique qui apparait tantôt en accroissement de quantités, tantôt en élévation des prix. Poussée à son terme, elle se transforme en une phase de tension qui entraine l'indisponibilité croissante des facteurs de

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production jusqu'au moment du retournement. La récession est marquée par la baisse des prix et la réduction des quantités produites. Enfin, lorsque sont épuisées les pressions cumulatives qui s'exercent sur la demande en récession, le système économique se retrouve dans une situation d'apparente disponibilité des facteurs qui caractérise la dépression. (Pierre Dupriez, 1986)

En règle générale, la croissance économique se distingue de l'expansion par la durée ; l'expansion est davantage utiliser dans l'analyse des cycles et fluctuations économique ; elle désigne aussi bien la croissance de la production à court terme. Au vu que la croissance est mesurée à partir des taux de croissance annuels d'un agrégat en volume (PIB), le développement économique intervient lorsqu'il y a nécessité d'un effet de passoire de cette croissance par tête.

1.2. INDICATEUR DE MESURE DE LA CROISSANCE ECONOMIQUE

La croissance économique d'un pays s'apprécie à travers la variation en pourcentage de son PIB d'une année par rapport à la précédente.

A. Le PIB nominal

a) Définition du PIB nominal

Produit intérieur brut ou PIB : valeur monétaire de l'ensemble des biens et services finaux produits sur le territoire d'un pays pendant une période donnée multiplié par le prix courant (Mankiw, 2004).

Or la valeur d'un bien est mesurée grâce à leur prix. C'est pourquoi on parle de PIB nominal. En général si on parle de PIB, on a en tête le PIB nominal. Le PIB mesure la production totale d'un pays. Il dépend donc de sa taille, ce qui ne facilite par les interprétations. C'est pourquoi on utilise souvent le PIB par habitant, appelé aussi PIB par tête, ou PIB per capita. Il s'agit simplement du PIB divisé par le nombre d'habitants (Mankiw, 2004).

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Le PIB repose sur un ensemble de conventions. Il opère des choix sur ce qui compte et sur la manière de le compter. Il mesure ce qui est produit, pendant une période donnée par du travail rémunéré. Cette convention traduit un double consentement : en comptabilisant la production marchande à son prix de marché, le PIB exprime le consentement des individus à payer pour obtenir les biens et les services ; en intégrant des dépenses publiques, sur la base de leur coût de production, il reflète également les choix collectifs d'une société donnée. Par son mode de calcul, le PIB rend de grands services, il permet de sommer les valeurs ajoutées de tous les secteurs institutionnels sur un territoire donné. Il est ainsi possible de savoir comment la richesse est créée, utilisé et répartie. Le PIB, en tant qu'outil de la comptabilité nationale est donc un bon moyen de comprendre le fonctionnement d'une économie et de conduire une politique économique.

En rappel, cet indicateur de la comptabilité nationale est calculé

suivant trois optiques à savoir :

b) La synthèse des flux économiques en économie ouverte

La notion de circuit économique met en évidence la relation circulaire qui existe entre les concepts de produit, de revenu et de dépense. En amont, le processus de production donne lieu à la création de produits (PIB) et à la distribution de revenus (Y). Ces revenus peuvent ensuite être dépensés pour acquérir les produits, traduisant ainsi en aval la demande (D) (François, 2005)

PRODUCTION REVENU DEPENSE

B. Différentes approches de calcul du PIB

Le PIB mesure, en terme monétaire, le niveau de production réalisé

dans un pays par toutes les unités résidentes quelle que soit leur nationalité (J. Paul Tsasa, 2011)

Note : PIB = Q = Y=D

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Le PIB est un agrégat économique qui peut être défini selon des approches ou optiques différentes. Il existe trois approches comptables de calcul du PIB à savoir :

1. l'optique de la production

2. l'optique de la demande

3. l'optique des revenus

1. Optique de la production

L'approche production : l'addition de la valeur de tous les services produits dans une économie et la déduction de la valeur des biens et services qui ont été acheté dans le processus de production (afin qu'ils ne soient pas comptés deux fois) correspond à la PRODUCTION BRUTE.

La valeur des biens et services qui sont achetés lors du processus de fabrication correspond à la CONSOMMATION INTERMEDIAIRE.

Définition : La valeur ajoutée d'une entreprise est la valeur de sa production moins la valeur des biens des consommations intermédiaires qu'elle achète.

Le produit intérieur brut (PIB) aux prix du marché est égal à la somme des valeurs ajoutées brutes de tous les producteurs résidents aux prix du marché, plus les impôts sur les importations, diminués des subventions (PHILLIPE, 2003)

Pour l'ensemble de l'économie c'est la somme de toutes les valeurs ajoutée qui va être égale à la valeur finale de tous les biens produits.

PIB = Valeur ajoutée brute des différents agents de l'économie + TVA gravant les produits + droits de douanes sur les produits importés - subventions sur les produits (GARNIER, 2008)

Le PIB est la somme des valeurs ajoutées créées par les agents économiques résidents, sur une période donnée. (1) résidents : agents économiques qui résident sur le territoire donné

PIB = somme des valeurs ajoutées + impôts sur les produits - subventions à l'importation

Le PIB se compose du PIB marchand et du PIB non marchand. Le PIB marchand ne pose pas de problème pour calculer la VA.

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PIB marchand = somme des valeurs ajoutées des branches d'activité - consommation intermédiaire des branches d'activité.

Le PIB non marchand se calcule aux coûts des facteurs de production, c'est-à- dire au coût du facteur travail (rémunération des salariés) et du facteur capital (l'amortissement du capital). La production non marchande est la production de services gratuits ou quasi- gratuits (GARNIER, 2008)

Le PIB total comptabilise la production marchande et non marchande

Il convient également de noter que selon l'optique de la production le PIB se calcule de la manière suivante :

PIB= Production Marchande + Production Non Marchande

Production Marchande = production des biens et services + droits et taxes à l'importation - production imputée

Produit national

: Q = ?VAi

En outre, le déflateur du PIB qui est un indice qui sert à ajuster le PIB en dépit de l'inflation et de la fluctuation du taux de change se calcule comme suit :

Un PIB élevé et une grande pauvreté par une partie de la population. Une autre limite du taux de croissance tient à des problèmes de mesure. On sait déjà que le PIB ne mesure qu'une partie de l'économie non officielle (économie informelle) (J-Y. CAPUL et O. GARNIER, 2008)

Quand à nous, la mesure du PIB selon l'optique production c'est l'application directe de la définition du PIB que nous venons de commenter. On cherche à mesurer la richesse produite dans l'économie. Dans ce cas, le PIB est simplement la somme des valeurs ajoutées :

PIB = Ó VA

2. Optique de dépenses

Dans l'optique de la dépense, le PIB est mesuré par la sommation des dépenses effectuées par les consommateurs finaux des biens (optique de la demande ou de la dépense). Dans une économie, la dépense totale sur biens et services se ventile sur quatre catégories : la consommation,

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l'investissement, la dépense publique et les exportations nettes (exportations moins importations) (PHILLIPE ; 2003)

PIB aux prix du marché = Dépenses de consommation finale + FBCF + exportations - importations

Dépense nationale /ou Optique des utilisations :

D = C + G + FBCF #177; ?S + X - M

Avec FBCF #177; ?S = I

Où C : consommation des ménages, G : consommations publiques, FBCF : Formation Brute du Capital Fixe, ?S : Variation de stock, I : Investissement, X : Exportations, M : Importations

En effet, la demande provient soit des unités résidentes pour la consommation ou pour l'investissement, soit des unités non résidentes (cette demande correspond donc à l'exportation qu'il faut ajouter à la demande intérieure). Cependant, une partie de la demande intérieure peut être satisfaite par des unités non résidentes (il s'agit donc des importations qu'il faut enlever de la richesse créée par les unités résidentes).

3. Optiques de revenus

Le PIB aux prix du marché = Rémunération des salariés + EBE + revenus mixtes + Impôts (sur la production et les importations) - subventions.

Revenu national : Y = W + EBE + Ip - SBV

PIB= W+EBE+Impôts- subventions

Où : Y ou Q : Produit Intérieur Brut

W : Masse salariale

EBE : Excédent brut d'exploitation

En effet, toute la richesse créée est redistribuée sous forme de revenus primaires (salaires pour les salariés, EBE pour les sociétés, revenus mixtes pour les indépendants).

Les inégalités de revenus dépendent du secteur d'activité, du poids de ce dernier dans l'économie de chaque pays et de la localisation des activités. Ce sont les industries extractives et manufacturières, le commerce et les services qui offrent les salaires moyens les plus élevés en RDC. Les

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entreprises du secteur informel offrent de bas salaires en raison de leur faible productivité mais permettent toutefois à une bonne partie de la population de se nourrir et de se vêtir (Alexandre ; 2015)

C. Les sources de la croissance économique

Par sources de la croissance économique, il faut entendre tous les facteurs qui contribuent à l'accroissement de la production de l'économie dans le temps. L'importance de ces facteurs diffère en fonction de leurs effets sur la production, lesquels effets peuvent être des effets de court et de long terme. Plusieurs facteurs sont traditionnellement invoqués pour expliquer le processus de croissance économique. Leur recours et la justification liée à leur utilisation ont suivi le développement de la pensée économique. Les premiers économistes s'intéressaient principalement à l'accumulation de capital physique pour expliquer les variations de production. Ainsi, l'investissement est considéré comme la première source de la croissance. Il entraîne un déplacement vers l'extérieur de la frontière des possibilités de production de l'économie en ce qu'il accroît la capacité productive du pays. Il convient de noter que l'accumulation du capital doit se faire à un rythme supérieur au taux de croissance de la population pour que l'intensité capitalistique croisse et que le produit par tête augmente (Alexandre Mokime, 2012).

L'échec très vite de certaines politiques de développement, alors même que des économies ayant opté pour des choix économiques différents prenaient leur essor, a remis en cause la relation absolue entre croissance et investissement. C'est ainsi qu'une deuxième source de croissance a été identifiée, à savoir le progrès technique. Ce dernier mesure l'amélioration de la technologie de production notée par A. En effet, s'il y a progrès technique ou amélioration des procédés de production des biens, avec un même ratio capital-travail, le travailleur produit plus qu'il ne le faisait auparavant. Pour ainsi dire, le progrès technique entraîne une amélioration de la productivité de l'économie ou des travailleurs qu'emploie l'économie. (Alexandre Mokime 2012).

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1.3. PIB PAR HABITANT ET BIEN-ETRE

Le PIB par habitant est avant tout un indicateur de production. Son objet n'est pas la mesure du bien-être de la société, mais la mesure des productions économiques, marchandes et non marchandes (mais résultant d'une activité économique formelle et mesurable) réalisées au cours d'une période donnée (Gérard, 2003). Il est usuel d'y faire référence, au moins de manière implicite, lorsqu'il s'agit de comparer les situations de deux pays ou les situations, au sein d'un pays, au cours de deux périodes distinctes. Souvent utilisé par les pays membre de l'OCDE pour évaluer le niveau de bien-être de la population. De même que le PNUD qui en utilise en qualité d'une parmi les indicateur de mesure du bien-être.

Et suivant la standardisation de son calcul, entre périodes et à l'échelle internationale, et la simplicité de la mesure agrégée qu'il fournit explique son succès pour l'appréciation des performances économiques. Le passage de la mesure des performances en matière de production de biens et de services économiques à celle du bien-être s'explique très simplement: d'une part que la relation entre le PIB par habitant et la consommation par habitant est très étroite et d'autre part la consommation par habitant constitue, dans la théorie standard du bien-être, une mesure adéquate de l'utilité de l'activité économique pour les citoyens-consommateurs. La répartition de la consommation entre les habitants importe évidemment (Fleurbaey, 2003).

Dans la littérature, pour apprécier le niveau de vie d'un pays, on rapporte le PIB à la population totale, on obtient ainsi le produit par tête (ou encore revenu moyen par habitant). Pourtant, l'augmentation de ce dernier n'est cependant pas synonyme de progrès. Elle peut en effet s'accompagner d'une dégradation des conditions de vie (pollution, nuisance,...), des équipements collectifs ou encore d'une aggravation des inégalités et de l'exclusion. En outre, une mesure du bien-être par le seul indicateur du PIB par tête peut induire en erreur (DIEMER, 2006).

L'incidence de la pauvreté correspond à la fraction des pauvres dans l'effectif de la population et l'une des finalités de la croissance économique serait de la réduire. En effet, une croissance de qualité devrait

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premièrement se traduire par une réduction du nombre de personnes vivant en deçà du seuil de pauvreté, car elle suppose un accroissement du revenu moyen ou du revenu par tête d'habitant. Mais il faudrait également que la croissance soit accompagnée d'une bonne redistribution ou répartition de ses fruits entre les différents participants à l'activité économique (Alexandre Mokime, 2012).

1.4. CROISSANCE ECONOMIQUE ET PRAUVRETE

La croissance économique n'a pas d'impact automatique sur la réduction de la pauvreté dans les pays riches (Marion Englert, 2007). C'est ce qui ressort d'une analyse théorique et de résultats empiriques. Les années 80 ont marqué la fin d'une relation positive entre croissance économique et diminution de la pauvreté de revenu car on assiste, entre autres, à une diminution du rôle de l'Etat, à une exigence accrue de flexibilité, à un recul des taux de syndicalisation et à une plus grande concurrence internationale. Le modèle théorique montre l'avantage d'une croissance basée sur le taux d'emploi par rapport à une croissance basée sur la productivité dans la lutte contre la pauvreté relative (Marion Englert ; 2007).

Partant de l'observation, il est à remarquer aujourd'hui que la majorité des pays qui ont enregistrée des forts taux des croissances économies du PIB comme le cas de la RDC (durant de 3 dernières années) n'ont pas pu réduire le niveau de la pauvreté interne. Bien que la croissance de la production nationale permet au pays d'accroitre la taille de son marché mais en revanche si cette performance n'est pas accompagnée des masures favorisant la création d'emploi locale, cette croissance reste pro-pauvre.

Suivant l'étude initiée par Alassane Drabo (2010), l'auteur montre que la recherche de la croissance forte dans un pays n'échappe pas à la dégradation de l'environnement via ses effets. Or ces pollution, biaise les conditionnements des populations vivants sur ces lieu. Raison pour laquelle, la croissance économique peut remédier à la pauvreté dans l'hypothèse ou les mesures d'accompagnement y sont associés, telles que l'implantation des

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usines pouvant transformer les produits de l'exploitation surplace, l'ouverture des frontières nationale et l'exportation des produits finis, ...

Il est donc raisonnable de considérer la mondialisation, c'est-à-dire ici l'intégration commerciale et financière de l'économie mondiale, comme une importante force motrice de la croissance, permettant aux progrès de la technologie moderne et aux économies d'échelle de se traduire dans des augmentations de productivité sans précédent. Mondialisation et croissance sont allées en s'accélérant pendant la décennie des années 90 et les analyses courantes aujourd'hui projettent une poursuite de cette accélération pour la première décennie du nouveau siècle (Kemal DERVIS ; 2000)

Parler de croissance accélérée et des liens entre croissance et mondialisation n'engendre pas le vrai débat. Il est généralement admis que la mondialisation accélère la croissance. Le fond du débat se focalise aujourd'hui sur la distribution des bénéfices et des coûts de la mondialisation. Toute cette richesse créée par l'économie moderne réduit-elle la pauvreté dans le monde? Ou, au contraire, la mondialisation est-elle créatrice de nouvelles inégalités de sorte qu'elle a très peu d'impact sur la pauvreté?

Plusieurs études ont analysé la relation empirique entre croissance et pauvreté. Deux indicateurs sont le plus souvent utilisés comme mesures de pauvreté: le revenu moyen des 20% de la population au bas de l'échelle des revenus, c'est-à-dire les 20% les plus pauvres, et, deuxième indicateur, le pourcentage de la population avec un revenu au-dessous d'un seuil de pauvreté, ce seuil étant souvent un revenu de 1 dollar par jour, mesuré en pouvoir d'achat de ce dollar et non pas seulement par conversion monétaire (Kemal DERVIS ; 2000).

L'étude devenue célèbre de Dollar et Kraay (2000) ainsi que d'autres études utilisant des données pour un large nombre de pays et à travers trois décennies, nous permettent de souligner deux messages importants:

· En moyenne, quand on définit cette dernière par rapport aux Etats-nations sans la pondérer par la taille de ses Etats, le revenu des

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pauvres augmente presque, mais pas tout à fait, au même rythme que le PIB par tête d'habitant. La croissance moderne, à l'échelle mondiale, si elle ne bénéficie pas de façon disproportionnée aux pauvres, n'est pas non plus biaisée contre les pauvres. En moyenne, une croissance annuelle de 3% par habitant augmente donc le revenu moyen des pauvres aussi de près de 3% par an (Kemal DERVIS ; 2000).

· Mais ceci n'est qu'une moyenne. En fait, seulement la moitié de la variation dans la croissance du revenu des pauvres est associée à la variance de la croissance du PIB. L'autre moitié est associée à d'autres facteurs. L'impact de la croissance comme phénomène national sur le revenu moyen des pauvres - comme d'ailleurs sur le pourcentage de la population au-dessous du seuil de la pauvreté - peut donc varier de façon très sensible. Au Ghana, par exemple, le revenu moyen des pauvres a pu croître de 3,3% par an entre 1988 et 1997, pendant que le PIB par habitant n'augmentait que de 1,2%. Pourtant, en Thaïlande, pendant la période allant de 1969 à 1992, le revenu moyen des pauvres augmentait à un rythme de 3,7% par an, une belle réussite en soi, mais au-dessous du taux de croissance du PIB par habitant qui était de 5,1%. Au Ghana, la croissance durant cette période a été égalisatrice mais en Thaïlande elle a augmenté l'inégalité.

Voir dans la croissance une force qui nuirait aux pauvres n'est pas une position qu'on peut défendre avec les données que nous avons. Il est clair que la croissance est l'alliée la plus importante de la lutte contre la pauvreté. Mais il y a beaucoup de variation autour de la relation positive entre croissance et réduction de la pauvreté. La croissance dans l'agrégat du PIB n'est pas une condition suffisante pour qu'il y ait réduction sensible de la pauvreté. Il y a des expériences de croissance qui ont beaucoup profité aux pauvres, et il y en a d'autres où les bénéfices de la croissance ne semblent pas parvenir aux pauvres, ou ne leur parvenir que très lentement (Kemal DERVIS ; 2000).

La croissance traduit une augmentation de la production et elle se mesure grâce au PIB (Produit Intérieur Brut). Le développement, en revanche, est un phénomène qualitatif, irréversible et qui ne peut s'observer

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que sur une très longue période. On peut définir un processus de développement par des combinaisons des changements touchant l'ensemble des structures économique, sociales, culturelles et démographiques (Garnier ; 2008)

Nous comprenons dès lors qu'une nation pour se développer doit pouvoir réaliser une croissance économique condition nécessaire au processus de développement, par contre le développement est également essentiel pour soutenir la croissance. Comme nous avons pu constater, le développement encourage et soutient la croissance économique en créant des conditions favorables à l'activité économique, notamment à travers les nombreux effets externes positifs qui apparaissent dans la société (création d'emploi, préservation de l'environnement, etc.). En outre une nation pour se développer a besoin d'une croissance économique qui soit saine et propre.

1.5. LES LIMITES DU PIB

On peut rapporter la valeur du PIB au nombre d'habitants, pour obtenir le PIB par habitant encore dénommé PIB par tête. C'est l'indicateur qui est couramment privilégié pour déterminer le niveau de richesse d'un pays. (Alain Henriot ; 2011).

Cependant plusieurs critiques ont été faites concernant l'utilisation d'une telle notion. Tout d'abord, le PIB reste une mesure strictement quantitative et globale qui ne permet pas de prendre en compte la manière dont se répartit la création de richesse dans la population. Deux pays ayant un même niveau de PIB peuvent avoir des profils très contrastés en matière d'inégalités dans la répartition des revenus. Ainsi, le PIB n'intègre pas les aspects qualitatifs de la vie sociale (conditions de travail, santé, espérance de vie, etc.).

Le PIB n'intègre pas non plus une très large partie des activités non marchandes (bénévolat associatif, travaux ménagers,...), autant d'activités qui façonnent pourtant les conditions de vie de la population, et donc son niveau de développement. Surtout, dans un contexte caractérisé par une pression environnemental, le PIB ne tient pas compte de la «

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consommation » de certaines ressources nécessaire à la production des richesses (Alain Henriot ; 2011).

En France, le rapport de la Commission Stiglitz-Sen-Fitoussi a mis en avant certaines insuffisances de la mesure du progrès économique et social à travers le PIB. Il recommande notamment de plus se concentrer sur la consommation des ménages, plutôt que sur la production, dans une optique de bien-être. Il recommande aussi de mieux tenir compte de la qualité de la vie (santé, éducation, relations sociales, inégalités) et, enfin, d'être plus attentif aux questions de développement durable (Fitoussi ; 2009)

SECTION 2 : NOTIONS SUR LE CHOMAGE

L'un des objectifs des politiques économiques le plus poursuivit est la réduction du chômage. Un objectif qui souvent en contradiction avec le niveau générale de prix tel que présenter dans le carrée magique de Kaldor. En RDC, la grande partie de la population est composée des jeunes à la recherche d'opportunités d'emploi. Le secteur privé formel, en excluant les entreprises publiques récemment converties, n'engendre que 300 000 emplois, soit 1,2 % de la main d'oeuvre. Le reste de la population est contraint de s'engager dans l'agriculture de subsistance ou dans le secteur informel. La situation ne s'est pas améliorée depuis 2006 (Johannes HERDERSCHEE, 2012).

Le marché Congolais du travail est fortement déséquilibré qui fait de sorte que la demande s'accroît rapidement en raison de la pression démographique alors que l'offre connait depuis 1990 une importante régression par suite des pillages, des guerres et des autres chocs ayant secoué l'économie. Cette situation a favorisé l'émergence du secteur informel. Environ 80 % de la population active se trouve en-dehors du marché du travail et le taux de chômage en RDC est plus élevé (Johannes HERDERSCHEE, 2012).

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2.1 CHOMAGE-EMPLOI ET PAUVRETE

2.1.1 CHOMAGE

A. Définition

Chômeur au sens du B.I.T. : toute personne en âge de travailler, sans emploi, immédiatement disponible, et à la recherche d'un emploi ou en ayant trouvé un qui commence ultérieurement. Plus précisément, le B.I.T. définit une personne en âge de travailler comme ayant 15ans ou plus, le fait d'être sans emploi comme celui de ne pas avoir travaillé, ne serait-ce qu'une heure, durant une semaine de référence, et le fait d'être immédiatement disponible comme celui de pouvoir prendre un emploi dans les 15 jours (Blanchard O. et D. Cohen, 2004).

Il est donc nécessaire de donner une définition opérationnelle du chômage. Une définition qui consiste à considérer comme chômeurs tous les individus qui sont inscrits à l'ONEM (Office National pour l'Emploi), mais cette définition pose quelques problèmes :

V' tous les chômeurs ne sont pas inscrits ;

V' certains travailleurs au noir sont inscrits ;

V' les systèmes de prise en charge des chômeurs diffèrent d'un pays à l'autre, ce qui rend délicates les comparaisons internationales.

La définition que nous retiendrons est celle qu'a adoptée le Bureau International du Travail (B.I.T.) en 1982. Cette définition est précise et permet clairement de discriminer les individus actifs, inactifs et au chômage. Elle permet surtout les comparaisons internationales. Elle a cependant un inconvénient majeur puisqu'elle nécessite l'organisation d'enquêtes régulières (Blanchard O. et D. Cohen, 2004).

a. Le taux de chômage

François Kalala (2005) définit le taux de chômage comme le ratio du nombre de chômeurs sur la population active

u=U/L avec u : taux de chômage, U : nombres de chômeurs ; L : population active.

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La population active est la somme du nombre de travailleurs employés et du nombre de chômeurs :

L = N + U

Population active = travailleurs + chômeurs.

La population active regroupe les personnes qui occupent un emploi et les chômeurs. C'est par rapport à la population active qu'on mesure le taux de chômage.

Taux de chômage = * 100

En Novembre 2002, la ministre congolaise du Travail et Prévoyance Sociale, Madame Marie-Ange LUKIANA, s'est inquiétée du taux élevé de chômage en RD Congo, estimant qu'il constitue « un véritable fléau dont il faut s'occuper au plus vite et dans une synergie efficace ». Prenant la parole à l'occasion d'un atelier tripartite de validation du programme de cadre d'urgence de création d'emplois et de revenus en RD Congo, Madame Lukiana a indiqué que le produit intérieur brut (PIB) par habitant en RD Congo est de101 dollar US, c'est-à-dire 8,4 USD par mois, soit 0.28 USD, l'équivalant en monnaie nationale de 100FC franc congolais) par jour (PANA, 2002).

En considérant les prix du transport, du pain et d'autres services vitaux, le congolais n'a pas la capacité de s'investir dans la construction et se doter une mentalité favorable à la paix durable (PANA ; 2002)

Selon madame Ange Lukiana, seuls 2 à 4% de la population totale active peut trouver un emploi dans le secteur structuré, alors que le reste se débrouille dans des activités précaires et sans accompagnement adéquat. Elle a ajouté ensuite que sur 12millions de jeunes en âge de travailler, 1 million seulement peuvent être absorbés dans des activités génératrices de revenus.

Suivant la déclaration de la direction du Bureau de Zone de l'organisation de travail (OIT), l'emploi constitue un de piliers majeurs de la consolidation de la paix et de la reconstruction d'un pays. Elle a précisé que le chômage massif des jeunes constitue sans nul doute une menace

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permanente pour la paix sociale en particulier et la paix en général (PANA ; 2002)

Cet atelier est organisé à la suite d'une concertation interministérielle sur les axes stratégiques de création d'emplois et de revenus en RD Congo dont l'objectif était d'échanger et de mettre en commun les contributions sectorielles de plusieurs ministères en termes de politiques, stratégies, programmes d'actions et sources de financement afin de constituer les options principales d'un programme d'urgence de création d'emplois et de revenus en RD Congo (PANA ; 2002)

B. Salaires réels et chômage d'équilibre

Le paradigme de la concurrence parfaite ne rend pas compte d'un paradoxe majeur du marché du travail, à savoir : l'existence simultanée des postes vacants et de certaines personnes sans emploi. Une série d'imperfections, d'origine tant économique qu'institutionnelle, font que les marchés du travail se trouvent en équilibre alors même que le chômage global excède le niveau volontaire. Il arrive, d'une part, que les travailleurs excédentaires dans un secteur, quoique disposés faute d'un savoir-faire spécifique. D'autre part, certains travailleurs qualifiés sont simplement au chômage parce qu'ils ne sont pas au courant de l'existence des postes vacants mieux payés dans leurs secteurs (Kabuya, 2005).

1) Les salaires réels

Les salaires peuvent être déterminés de plusieurs façons. Parfois ils sont fixés par des négociations collectives, c'est-à-dire entre les entreprises et les syndicats. Pour le reste, les salaires sont fixes par l'employeur, soit par une négociation entre employeur et l'employé. En général, plus l'emploi concerné nécessite des qualifications, plus le pouvoir de négociation de l'employeur est fort. La détermination des salaires se fait également différemment selon les pays (Kalala ; 2005)

Le salaire réel est celui qui s'exprime en moyens de substances de l'ouvrier ; il indique la quantité et la qualité des objets de consommation et des services que l'ouvrier peut se procurer pour son salaire en argent. Pour

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déterminer le salaire réel de l'ouvrier, il faut partir du taux du salaire, du niveau des prix des objets de consommation, du loyer, des charges fiscales acquittées par l'ouvrier, des journées non payées avec la semaine de travail réduite, du nombre des chômeurs totaux et partiels qui sont entretenus aux frais de la classe ouvrière (ZENOU, Yves1996)

Le salaire nominal est celui est exprimé en argent ; c'est la somme d'argent que l'ouvrier reçoit pour la force de travail qu'il a vendue au capitaliste. Celui-ci ne donne pas en lui seul une idée du niveau réel de la rémunération de l'ouvrier (TSASA ; 2011). Il est mesuré en prix courant, c'est le salaire tel qu'il est indiqué sur le contrat de travail, la fiche de paye, etc. Tandis que le salaire réel indique le pouvoir d'achat du salaire nominal, à prix constants. Donc si la hausse des prix est identique à l'augmentation du salaire nominal, le pouvoir d'achat stagne, il n'augmente que si la hausse du salaire nominal est supérieur à celle des prix (CAHUC P ; 1993).

On peut calculer le salaire réel soit en monnaie constante, soit en indices en volume (quand on a plusieurs années) :

Salaire = (salaire nominal/indice des prix) x 100 ou bien : indice du pouvoir d'achat (base 100 année t) = indice du salaire nominal/indice des prix (base 100 année t) x 100

Nous comprenons que, le salaire réel est la part de la richesse (valeur ajoutée) qui revient effectivement aux salariés.

2) Le chômage d'équilibre

La quasi-totalité des études de macroéconomie appliquée s'accordent pour considérer que, dans chaque pays, en raison des caractéristiques des négociations salariales et du fonctionnement du marché du travail, il existe un niveau de chômage d'équilibre (H. STERDYNIAK, 1995), en deçà duquel apparaissent des hausses de salaires excessives, donc une hausse de l'inflation. La production est limitée par le chômage d'équilibre, qui fixe une borne aux objectifs que peut se donner la politique économique quant au plein- emploi.

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Si cette notion ne pose pas problème aux Etats-Unis, où la stabilité du taux de chômage d'équilibre est grosso modo compatible avec les faits, elle est plus problématique en Europe où la dérive du taux de chômage depuis 1973 remet en cause la notion de chômage d'équilibre : celui-ci a-t-il fortement augmenté en Europe ? Quels sont les facteurs explicatifs de cette hausse ? Va-t-elle se poursuivre ? Les mécanismes de retour à l'équilibre sont-ils particulièrement lents à opérer ? Ou totalement inexistants ? (H. STERDYNIAK, 1995),

Sur le plan théorique, il existe deux approches rivales pour définir et évaluer le taux de chômage d'équilibre :

la courbe de Phillips est fondée sur une relation macroéconomique et empirique selon laquelle le niveau du chômage fait baisser le taux de croissance du salaire.

les nouvelles théories du chômage dérivent de bases théoriques et microéconomiques une relation décroissante entre le niveau du chômage et le niveau du salaire réel (H. STERDYNIAK, 1995),

Ces deux approches conduisent à des conclusions contrastées. Selon la courbe de Phillips, le taux de chômage d'équilibre de long terme n'est influencé que par l'évolution tendancielle de la productivité du travail ; il est relativement stable ; la politique économique ne peut guère le faire diminuer ; le taux de chômage européen est fortement au- dessus du taux d'équilibre. Selon les nouvelles théories du chômage, le taux de chômage d'équilibre dépend de toutes les variables qui jouent sur la formation des prix et des salaires (taux de cotisations sociales, termes de l'échange, taux d'intérêt, salaire minimum, taux des prestations chômage, etc...) ; il est donc influencé par la politique économique et varie au cours du temps. Le taux de chômage effectif reste toujours proche du taux de chômage d'équilibre. Il est donc important de bien discriminer entre ces deux théories tant sur le plan théorique que sur le plan empirique (COTIS J.-Ph, 1996).

Et souvent on parle de NAIRU pour expliciter un taux de chômage n'accélérant pas l'inflation. Pour l'évaluer à partir des relations de prix et de salaire, on résout le système prix-salaire en éliminant l'inertie nominale (i.e.

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les délais d'indexation). Autrement dit, on considère un sentier de moyen terme sur lequel toutes les variables nominales croissent à un taux constant. Lorsque la spécification de l'équation de salaires est une courbe de Phillips, comme cela est le cas dans les estimations précédentes, le taux de chômage d'équilibre est déterminé par :

> le taux de croissance tendancielle de la productivité du travail ; > le taux d'inflation tendancielle, s'il n'y a pas indexation unitaire des salaires sur les prix ;

> la variation tendancielle des termes de l'échange ;

> la variation des cotisations sociales employeurs.

Calculer un taux de chômage d'équilibre implique d'effectuer des hypothèses sur l'évolution de ces variables « à l'équilibre » (SETTERFIELD; 1992)

C. La difficulté de mesurer le chômage

Pour mesurer le chômage, il est nécessaire de tracer une limite nette entre activité, inactivité et chômage, afin de pouvoir classer les individus dans l'une de ces catégories. Certaines situations sont cependant très floues :

> une personne qui travaille à temps partiel involontaire occupe un emploi mais est touchée partiellement par le chômage ;

> un chômeur en formation peut être considéré comme un actif, puisqu'il est chômeur, ou comme inactif, puisqu'il suit une formation. De manière générale, les fluctuations du produit, de l'emploi et des prix ont souvent pour origine une modification de la demande globale (Mankiw, 2004). Ces fluctuations du produit et de l'emploi entraînent un déséquilibre sur le marché du travail. C'est le cas observé dans l'environnement économique de la RD Congo. En effet, dans cette économie, ce non ajustement entre la demande et l`offre de l'emploi s'est traduit naturellement par une hausse de taux de chômage.

Cependant, la situation n'a pas toujours été ainsi. Ce n'est qu'après son indépendance, précisément dans la décennie 70, que

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l'économie Congolaise est devenue fortement instable et caractérisée par une inflation galopante, allant quelques fois à l'hyperinflation doublée du sous-emploi permanent et aigu. Une situation de stagflation dont les caractéristiques principales sont une inflation accompagnée par le chômage, tous deux présentant de taux très élevés. L'exemple de l'année 1991, affichant un taux de chômage de 92.1% et un taux d'inflation de 9141.32%, prouve à suffisance ladite situation.

MUTEBA et al (2005) ont stigmatisé cette stagflation et insisté sur son caractère relativement permanent en RD Congo. De son côté, Kongolo (2002) a mis en évidence la tendance haussière du chômage en RD Congo. Suivant les années 1990, le taux de chômage était de 89, 8% soit sur l'ensemble de la population congolaise, seuls 10, 2% de la population active étaient employé. Et en 1992, ce taux passe de 91,9% à 92,1% soit une légère augmentation de 0,2 point de la population en chômage et cela va crescendo. En comparant par exemple à la situation de 1990 et celle de 2000, il se dégage un accroissement des chômeurs de 6,9 points. Cette situation traduit non seulement l'exiguïté du marché de l'emploi Congolais mais aussi la recrudescence du taux de chômage au fil des années.

Toutefois, la RD Congo n'est pas le premier ni le seul à connaître une situation de chômage. Il s'agit d'un phénomène que peut connaître toutes les économies, à un moment ou un autre. C'est dans ce cadre que ce phénomène économique a intéressé un certain nombre des penseurs en sciences économiques.

Arthur OKUN est l'un parmi les économistes qui s'y est intéressé et dont les travaux ont connu un retentissement énorme. Dans ses études des années 1962 et 1970, il associa les fluctuations du PIB réel « Y » autour de son sentier de croissance tendanciel «Yp » aux fluctuations en sens opposé du taux de chômage « U » autour de son taux d'équilibre « Un »,

soit (U -Un) = -g(Y - Yp) ;

Cette équation est équivalente à l'équation suivante :

(Yp-Y)/Yp = â(U-Un) (MANKIW, 2003).

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2.1.2 EMPLOI

L'évolution de l'emploi a été dominée, en 2013, par une faible augmentation des effectifs des travailleurs dans le secteur privé et par la recomposition du fi chier des agents de l'Administration publique. Cette évolution a permis la prise en compte dans le fichier définitif d'un certain nombre d'agents non répertoriés autrefois, notamment les militaires et policiers actifs et les agents de services de migration. Ainsi, les données de l'Institut National de Sécurité Sociale (INSS), des Ministères du Budget et de la Fonction Publique indiquent une création nette d'emplois de l'ordre de 158,1 milliers de postes, laquelle s'est traduite par une légère baisse du chômage. Il sied de relever qu'en dépit de ce résultat, le marché du travail en RDC demeure caractérisé par des pressions permanentes sur l'offre d'emplois et la précarité des emplois créés, par manque de protection de ceux-ci par l'Etat ainsi que par des méthodes de recrutement inadaptées (BCC, 2013).

2.1.3 PAUVRETE

La littérature économique contemporaine est généralement peu prodigue en ce qui concerne la conceptualisation du phénomène de la pauvreté. Elle s'est en effet attachée principalement aux dimensions monétaires, et/ou d'accessibilité aux ressources productives et aux besoins essentiels.

Il n'existe pas de définition unanime reconnue du concept « pauvreté ». Les grands courants de la pensée économique relatent de l'évolution de la pauvreté. Des approches sociales, politiques ou anthropologiques, ou encore des points de vue d'institutions internationales, telles le PNUD ou la Banque mondiale, l'appréhension de la pauvreté, et par la même approche des stratégies de réduction de la pauvreté, varient aussi bien dans leurs définitions que dans leur mise en oeuvre.

La pauvreté n'est généralement jamais définie par elle-même, mais elle est toujours abordée en fonction d'autres concepts, comme ceux de la croissance, du bien-être, de l'exclusion ou encore de l'équité. Il n'est donc pas aisé d'identifier clairement les éléments clés du concept de pauvreté

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d'autant plus qu'il ne se définit généralement que par rapport à son contexte spécifique, qu'il soit mondial, régional, national ou encore local.

Au-delà de ses caractéristiques sociales, économiques ou géographiques, l'approche de la pauvreté dépend aussi essentiellement du point de vue adopté pour appréhender le phénomène. Que l'on se place dans une optique utilitariste ou non, que l'on définisse la pauvreté en fonction du revenu, de la consommation des ménages, des besoins essentiels ou du point de vue des capacités, on obtient des définitions fort différentes.

En outre, pour tenter de définir la pauvreté sous différentes dimensions il serait nécessaire de comprendre les concepts ayant trait de loin ou de près à la pauvreté et utilisés dans la littérature. Ces concepts sont entre autres: la pauvreté absolue et relative, l'indicateur de pauvreté humaine (IPH), les seuils de pauvreté destinés aux comparaisons internationales, les seuils de pauvreté nationaux, l'indicateur de développement humain (IDH), la dimension sociale d'ajustement (DSA), l'acuité ou profondeur de la pauvreté, etc.

D'après le PNUD (2012), près de 87,7 % de la population Congolaise vit sous le seuil de pauvreté multidimensionnelle de 1,25 dollar américain par jour. Les effets de la croissance économique sur le niveau de vie de la population demeurent donc très limités. Le revenu par habitant s'élève à 104.1 USD en 2011 alors qu'il était de 324.5 USD en 1960. Aucune politique de protection sociale n'est en vigueur.

Au-delà des options utilitaristes ou non utilitaristes, la pauvreté est généralement définie comme " un état de privation de bien être jugé inadéquat pour vivre décemment". Dans ce cas comme la pauvreté se définit à nouveau par rapport au bien être, il est normal que les débats sur la définition et la mesure de la pauvreté soient apparentés à ceux sur le bien être. Par rapport à ce concept de référence, on distingue alors la pauvreté absolue de la pauvreté relative.

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Pauvreté absolue

On parle de pauvreté absolue lorsqu'un individu, un foyer ou une famille ne dispose pas d'attributs considérés comme ceux du bien-être minimal (PNUD 1995). La pauvreté absolue renvoie donc à un seuil de pauvreté exprimé en valeur absolue et correspondant à la possibilité de satisfaire à des besoins minimaux. Les seuils de pauvreté élaborés à partir des données relatives à la consommation des individus et des ménages où l'on construit une ligne de pauvreté en dessous de laquelle les individus et les foyers sont considérés comme pauvres, ressortent d'une approche absolue (RAVALLION, 1996).

De la même manière, en ce qui concerne l'approche absolue par le revenu, une personne se trouve dans la pauvreté absolue si son revenu est en deçà d'un seuil de pauvreté défini à partir des revenus de la population. Ainsi par exemple la norme établie par la Banque mondiale pour identifier la pauvreté, à savoir disposé de moins d'un dollar par personne et par jour, est une définition absolue de la pauvreté basée sur les revenus.

Sur le total de la population mondiale de 6 milliards d'habitants 2,8 soit 47 % peuvent être considérés comme pauvres si l'on prend en compte le seuil minimal de la Banque Mondiale de 2 dollars par jour et par personne tandis que 1,2 milliards de personnes vivent avec un revenu inférieur à 1 dollar par jour. L'avantage d'une telle approche est de déterminer une ligne de pauvreté prédéfinie, fixe, de sorte qu'il est possible de décomposer le nombre d'individus ou de foyers qui sont sous cette ligne et d'identifier ainsi clairement un groupe de personnes considérées comme pauvres.

En général, les individus sous la ligne de pauvreté sont encore subdivisés en deux groupes: les pauvres et les extrêmement pauvres, pour lesquels les revenus ou la consommation ne suffisent même pas à satisfaire le minimum alimentaire. En Afrique subsaharienne, l'approche absolue avec élaboration d'un seuil absolu de pauvreté a été retenue par près de 25 pays (BLATIN, M, 2002).

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La pauvreté n'est pas répartie de manière uniforme dans le monde, et la situation relative des continents change.

Suivant Henner (2002), la pauvreté absolue est peu présente dans les pays à économie de marché, mais plus augmenté dans les pays en transition, ainsi qu'en Asie du sud et centrale, en Amérique Latine et surtout en Afrique subsaharienne, où le nombre de pauvres est passé de 220 millions en 1987 à 290 millions en 1998. Ces évolutions absolues tiennent évidemment compte de l'explosion démographique en Afrique, surtout parmi les classes les plus défavorisées, ce qui conduit à des effets cumulatifs de la pauvreté.

Pauvreté relative

L'approche de la pauvreté relative est plutôt voisine du concept d'inégalités dans la mesure où elle s'intéresse aux différences relatives entre personnes d'une même communauté. La pauvreté relative varie et change d'état ou de nature à l'intérieur même de la communauté ou du groupe social que l'on étudie. Elle peut donc se retrouver dans n'importe laquelle des classes sociales, tant au sein des populations dite «pauvres» que parmi celles disposant d'un niveau de vie plus élevé.

En termes de revenu, une personne est relativement pauvre si elle appartient à un groupe considéré comme à faible revenu: par exemple, les 10 % des personnes les plus pauvres. Les seuils de pauvreté relative sont plus rarement utilisés pour mesurer cette dernière. En effet, les groupes pauvres identifiés par cette méthode ne sont en somme que les décalques d'une courbe de distribution des revenus. En général, quand une telle méthode est retenue, la mesure utilisée pour établir la ligne de pauvreté correspond à un pourcentage déterminé de la population (de 25 à 50%) dont le revenu est inférieur à la moyenne nationale.

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SECTION 3 : NOTION SUR LA LOI D'OKUN

3.1 Loi d'OKUN

Arthur M. OKUN (1928-1980) économiste américain, connu pour la loi qui porte son nom : la loi d'OKUN, désignée par ailleurs, sous le nom de coefficient d'OKUN ou relation PIB/chômage. Cette loi fut à l'origine du programme de réduction d'impôts qui a été initié par le président J. Kennedy. Il fut membre du Council of Economic Advers qui est un groupe de 3 économistes réputés, chargés de conseiller le président des Etats-Unis.

La loi d'OKUN relie la production au chômage dans le contexte de fluctuations conjoncturelles. Pour Samuelson et Nordhaus (2000), elle fournit le lien de toute première importance entre le marché des produits et le marché de travail. Pour lui-même, c'est-à-dire Arthur OKUN, il s'agit d'une relation empirique entre l'output gap et la variation du chômage. Plus concrètement, cette loi mesure l'élasticité du taux de chômage aux variations de la croissance (OKUN, 1970).

C'est en 1962 qu'Arthur OKUN formule, dans un article pionnier, cette relation. Pour les États-Unis, sa loi prend la forme : Pour chaque point de croissance au-dessus de 3%, le taux de chômage diminue de 0,5 point (« coefficient d'OKUN »). Il s'agit là d'« une relation linéaire simple entre l'écart du taux de chômage à son niveau naturel et l'écart de la production par rapport à son niveau potentiel. Il existe donc une corrélation négative entre les changements du taux de chômage et les changements de croissance de la production.

La relation entre le taux de chômage et écart de production est plus précisément considérée par OKUN comme relatant les déviations de la production à son niveau potentiel et du taux de chômage à son niveau naturel.» (DESTAIS et al, 2005).

La loi d'OKUN indique une relation linéaire entre la croissance économique, mesurée par le taux de croissance du PIB réel, et la variation du taux de chômage. Elle montre qu'au dessous d'un certain seuil de croissance du PIB, le taux de chômage augmente et qu'il diminue au dessus de ce seuil. Ainsi, pour chaque point de croissance au dessus de ce seuil,

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l'on peut déterminer un coefficient d'OKUN lequel varie selon les pays et les époques. Les politiques économiques ont alors comme objectif un enrichissement de la croissance en emploi qui diminue ce seuil (Blanchard et Cohen, 2006).

La loi d'OKUN décrit une relation linéaire entre le taux de croissance du PIB (?Y/Y) et la variation du taux de chômage (?U). Explicitement, la loi d'OKUN prend la forme suivante :

?U = -â*[(?Y/Y) - gy0]

Où â est le coefficient d'OKUN, g y0 : le taux de croissance potentielle de l'économie (exprimé en pourcentage). Cette équation suppose que chaque point de croissance au-dessus de gy0 entrainerait une diminution du chômage de â point. Autrement : ?U < 0 si et seulement si (?Y/Y) > gy0

Donc, le coefficient d'OKUN mesure l'impact sur le taux de chômage d'une déviation de la croissance du PIB par rapport à la normale. Pour s'en rendre, il suffit de dériver ?U par rapport à (?Y/Y)

Noter en passant que le coefficient d'OKUN peut prendre différentes valeurs selon les pays puisque dépendant de la façon dont les firmes ajustent l'emploi aux variations temporaires de la production.

Par ailleurs, l'ajustement de l'emploi dépend de contraintes légales et sociales à l'embauche et au licenciement. Ainsi, par exemple, plus les contraintes légales et sociales à l'embauche et au licenciement sont fortes, plus le coefficient d'OKUN est faible. Par exemple, Olivier Blanchard et Daniel Cohen ont estimé, pour la France, ce coefficient à 0.57 (François et J.P TSASA V. KIMBAMBU, 2011).

I.2. REVUE EMPIRIQUE

Dans cette revue empirique de notre travail, nous avons trois

sections que nous allons expliciter notamment :

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· La relation de causalité entre croissance de la production et chômage

· Implication de la croissance économique du PIB sur l'emploi

· Causalité entre chômage et inflation

SECTION1. RELATION DE CAUSALITE ENTRE CROISSANCE DE LA
PRODUCTION ET CHOMAGE

Partant de la littérature, la croissance économique de la production contribue à accroître le revenu, à réduire le chômage et la pauvreté. La redistribution des fruits de la croissance se réalise notamment à travers des programmes publics de santé, d'éducation, de logement, d'emploi, des infrastructures et de solidarité. Par ces leviers, la croissance permet de réduire la pauvreté et les inégalités.

Sur le plan empirique, Arthur OKUN (1962), utilise des séries temporelles pour analyser la relation entre la croissance économique et le chômage aux USA. Après ses estimations l'auteur trouve que pour tout accroissement du taux de croissance se traduit par une réduction du taux de chômage. La causalité entre les deux variables est unidirectionnelle allant donc du taux de croissance vers le taux de chômage.

SECTION2. IMPLICATION DE LA CROISSANCE ECONOMIQUE DU PIB SUR L'EMPLOI

En République démocratique du Congo, pays post conflit, réputé scandale géologique mais paradoxalement pauvre, la situation de l'emploi et particulièrement l'emploi des jeunes n'a fait que se dégrader depuis des années. Elle est considérée aujourd'hui comme une question vitale dans la modernisation du pays et dans la croissance économique (Désiré 2013)

Dans cette section, nous allons étudier l'implication de la croissance économique de deux volets dont :

- L'implication de la croissance économique du PIB sur l'emploi ;

- L'implication de la croissance économique du PIB sur la pauvreté

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1. Implication de la croissance économique du PIB sur l'emploi

La RD Congo connaît une croissance démographique de 3,4% consécutive à une mortalité infantile décroissante au cours de ces vingt dernières années et une fertilité constante sur la période avec 6 enfants en moyenne par femme. Avec cette tendance démographique, 50% de la population de la tranche d'âge supposée active de 15 à 64 ans, serait des jeunes et aggraverait la situation du marché du travail (DSCRP ; 2011-2015)

C'est à juste titre que le rapport d'Africa Progress Panel (2013 : 21) fait ce constat : « Les performances de croissance de l'Afrique ont fait la une des actualités financières internationales. Les commentateurs ont été fascinés par les chiffres des exportations, de l'investissement étranger et de la croissance du PIB. Ils se sont moins intéressés à la relation entre la croissance et les facteurs qui comptent dans la vie des pauvres d'Afrique, comme l'emploi, la santé et l'éducation. ».

La situation des jeunes vis-à-vis de l'emploi en République Démocratique du Congo se caractérise par une propension globale au chômage consécutive non seulement à l'absence d'une véritable politique globale en matière d'emploi, mais surtout le manque d'un cadre de mise en oeuvre de la politique nationale de l'emploi adopté par le Gouvernement de la République Démocratique du Congo (Désiré ; 2013).

En dépit de l'existence d'une politique nationale pour l'emploi des jeunes, l'absence des données statistiques fiables et la faiblesse des structures administratives en charge de cette problématique ne permettent pas de rendre compte de manière précise de cette situation. En effet, les Ministères en charge de la question de la formation professionnelle et de l'accès des jeunes à l'emploi accusent des carences dans la production des informations statistiques fiables et mises à jour pour saisir de manière instantanée l'état de cette question (Désiré ; 2013)

Comme cela ressort des données exploitées dans l'enquête 1-2-3 de 2005, il existe un lien direct de causalité entre pauvreté et emploi. Cette enquête indique que montre qu'environ 70% des pauvres sont au chômage ou en situation de sous- emploi. L'inégalité en termes de salaires est aussi

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très élevée (65,3). Le nombre élevé d'enfants travailleurs (de 4 à 14% selon les enquêtes), la plupart hors du système scolaire, est tout aussi préoccupant (Enquête 1-2-3 2004-2005).

Le niveau d'équilibre du revenu (ci-dessus) correspond à un certain niveau de production. Celui-ci dépend à son tour d'un certain niveau d'emploi. À chaque niveau du revenu correspond un certain niveau d'emploi. La logique est de dire que le niveau du revenu détermine le niveau d'emploi. Le niveau d'emploi est une variable qui résulte de cet équilibre macroéconomique. Mais le niveau d'équilibre macroéconomique n'a aucune raison de correspondre au niveau de plein emploi. Il peut tout à fait correspondre à un certain niveau de chômage. L'équilibre que l'on a esquissé est un équilibre de revenu national et il n'exclut pas le chômage (Aghion P ; 2010)

Les conditions socio-économiques des populations Congolaises restent donc médiocres. Malgré l'importance des taux de croissance de ces dernières années, l'impact social et humain tarde à se concrétiser. Les indicateurs sociaux ne sont pas satisfaisants (BAD, 2012 : 3-4). La pauvreté touche environ 71% des congolais dans un pays qui ne dispose pas encore d'une politique de protection sociale. 75% de la population souffre d'insécurité alimentaire et vit dans une pauvreté multidimensionnelle. Le taux de mortalité infantile (pour 1000) est de 114,9 comparé à 80 pour la moyenne africaine et l'accès aux services sanitaires (en % de la population) est de 17,6 comparé à la moyenne de 38,5 pour l'Afrique. Environ 80% de la population active est en-dehors du marché du travail.

Toutefois, selon les rapports de la Banque centrale du Congo, le chômage connait une tendance à la baisse ; mais les taux officiels restent supérieurs à 60% de la population active selon les données du tableau qui suit.

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Tableau. Evolution du marché du travail

Années

Travailleurs

Emplois créés

Population active

Chômeurs

Taux de chômage en %

2002

3604.9

51.7

33068.6

29463.7

89.1

2003

3907.6

302.7

33897.5

29989.9

88.5

2004

9661.1

5753.4

34736.8

25075.8

72.2

2005

11480.9

1819.9

35611.3

24130.3

67.8

2006

12216.2

735.3

36503.8

24287.5

66.5

2007

12884.9

668.6

38009.7

25124.9

66.1

2008

13781.0

896.1

38998.0

25217.0

64.7

Source : BCC, Rapport 2010

Le taux de chômage bien que décroissant, mais reste au dessus de la moyenne. La diminution du chômage est sans doute liée à l'accroissement de la production. Mais il aurait été pertinent de disposer des données de création d'emplois réels par secteur pour évaluer l'impact de la croissance économique.

Au vues de ce tableau, nous comprenons que le taux de chômage en RD Congo, sur les vrais calculs de la formule du taux de chômage, son taux est supérieur à 60%.

2. Implication de la croissance économique du PIB sur la pauvreté

Le développement constitue un terme plurivoque. Quoiqu'il en soit, il inclue l'amélioration des conditions de vie matérielles et sociales : l'accès à l'alimentation en quantité et en qualité, au revenu suffisant, aux soins de santé, à l'éducation, au logement décent etc.

L'amélioration de ces indicateurs socio-économiques est conditionnée en grande partie par la croissance économique créatrice de richesse et la redistribution. Nous ne relançons pas le débat autour des objectifs de la croissance et ceux du développement. Mais, il est évident de souligner qu'une économie en croissance peut réduire la pauvreté. Des parcours de développement de plusieurs pays l'ont montré.

C'est le cas ces dernières années des pays émergents tels que la Chine. Alors que le taux de pauvreté y était de près de 64% au début des années 1980, en 2001 il est de 17%, ce qui montre une réduction importante. La croissance économique a été la principale cause immédiate de ce rapide déclin de la pauvreté (RAVALLION, novembre 2004 : 1). Dans le

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même ordre d'idées, on ne peut espérer réduire la pauvreté sans la croissance (Commission on Growth and Development, 2008: 14).

Parmi les facteurs ayant contribué à la croissance en Asie (Corée, Singapour, Taiwan, Hong Kong), on cite une épargne intérieure élevée, le rôle de l'Etat dans des investissements publics, la réalisation des infrastructures ainsi que l'investissement dans l'éducation pour l'acquisition des compétences.

On peut donc remarquer à contrario que le déficit d'investissements, d'épargne intérieure, d'infrastructures et de gouvernance n'est pas favorable à la croissance et donc à la réduction de la pauvreté. Pour plusieurs pays, on évoque également l'ouverture au marché mondial par la promotion des exportations des biens à valeur ajoutée élevée. Les termes de l'échange sont améliorés ; les revenus et les réserves en devises augmentent, ce qui accroît la valeur de la monnaie nationale et permet des importations notamment des biens intermédiaires, des machines, des pièces de rechange etc., pour les besoins de la production (Sullivan, février 2012).

C'est donc là une application au commerce international de la théorie du « trickle-down » : l'ouverture favorise la croissance, génératrice des richesses qui profitent à toute la société par la réduction de la pauvreté. Par ailleurs, l'amélioration de l'activité économique se fait aussi par la conjonction de mesures de stabilité des indicateurs macroéconomiques. C'est ce que note la Banque mondiale (2008: 53)

Ainsi parmi les facteurs qui contribuent à la croissance, des expériences de plusieurs pays ont permis de retenir : des conditions d'un environnement économique stable qui attire les investissements, la stabilité des prix, des lois et pratiques administratives favorables aux entreprises, des finances publiques assainies et une monnaie stable.

Les entreprises cherchent certes une rentabilité élevée mais d'un autre côté elles préfèrent un environnement économique et juridique stable, qui présente peu de risques. Toutefois, la question n'est pas de rechercher la croissance pour elle-même, mais plutôt la réduction de la pauvreté.

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C'est dans ce cadre que depuis le début des années 2000, beaucoup de pays Africains dont la RDC, ont formulé à travers les DSCRP des plans de croissance en vue de réduire la pauvreté, avec l'accompagnement de la Banque mondiale.

En effet, de bons indicateurs macroéconomiques devraient contribuer à améliorer les conditions économiques et sociales des populations. C'est dans ce cadre que s'inscrivent les notions de « croissance pro pauvres » et de « croissance de développement ». Se référant à Dudley Seers, Ignacy Sachs note que la croissance économique ne conduit au développement que si elle crée des emplois, du revenu et contribue à la réduction de la pauvreté et des inégalités.

Une croissance économique à impact social mais aussi environnemental positif seule mérite le nom de développement pour cet auteur. Dans le cas contraire, on est en présence de développement exclusif ou pervers comme dans le contexte d'Amérique latine des années 1980 - 1990, où des pays étaient en croissance, mais une bonne partie de la population vivait dans la précarité et des activités informelles de survie alors qu'une minorité concentrait entre ses mains l'essentiel des revenus et des richesses (Sachs, 2004 : 183 - 185). Un développement inclusif suppose que la population dans son ensemble dispose des possibilités équitables d'accès aux revenus suffisants et aux services sociaux de base.

SECTION3. CAUSALITE ENTRE CHOMAGE ET INFLATION

Pour les économistes libéraux la courbe de Phillips conçue comme liaison inflation-chômage n'existe pas. C'est d'ailleurs parfaitement cohérent avec leur conception de l'analyse économique.

En effet, pour les libéraux, le chômage traduit un mauvais fonctionnement du marché du travail. Pour chaque pays il y a un niveau de chômage normal, habituel, «naturel», reflétant la qualité du marché du travail : certains pays sont caractérisés par une plus grande flexibilité du marché du travail, leur «taux de chômage naturel» est donc plus faible ; de même la modification dans le temps des rigidités observées peut expliquer le

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déplacement du niveau structurel du chômage. La courbe de Phillips représenterait une variation autour de ce «taux de chômage naturel».

Aux États-Unis, Milton Friedman est le plus célèbre représentant de ce courant de critique de la courbe de Phillips et il l'exprime avant même que les déformations de la liaison statistique apparaissent. En 1968, il propose d'appeler «taux de chômage naturel», le taux de chômage « qui s'établirait dans une économie à partir d'un système d'équations d'équilibre de marché dans lequel on pourrait intégrer les caractéristiques réelles des marchés, c'est à dire : le coût de la collecte d'information, le degré d'incertitude et le taux d'accroissement naturel de la population ».

C'est un taux pivot incompressible. Le chômage constaté s'écarte de ce taux «naturel» parce que : Les salariés anticipent mal le salaire réel en période d'expansion à un moment où les salaires nominaux proposés par les firmes augmentent rapidement. Ils ne sont victimes cependant que temporairement de l'illusion monétaire.

Figure 2 : La critique de Friedman et celle de Lucas

Taux d'inflation

B

D

E

C

A

Taux de chômage

Si les pouvoirs publics considèrent que le niveau de chômage observé, A, est trop élevé et décident de soutenir l'activité économique par une politique de relance, ils vont donner naissance à une croissance inflationniste. La «relance» a toujours des effets inflationnistes pour

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Friedman, parce que pour l'analyse monétariste, le financement du déficit budgétaire ne peut pas se faire sans création monétaire.

Au point B, les salariés constatent avec retard que les prix ont augmenté en même temps que les salaires nominaux. Ils modifient leur comportement de détention de monnaie (qui correspond à une proportion déterminée des achats qu'ils s'apprêtent à faire), ils vont donc chercher à reconstituer leur épargne et ils réduisent leur consommation.

Au point C le constat initial d'un chômage excessif conduit à reprendre l'initiative de soutien de la croissance. Les conditions sont réunies pour passer à D puis E. S'il existe une liaison entre inflation et chômage, elle doit pour Friedman être analysée dans le long terme.

À long terme la courbe de Philips est une droite verticale A, C, E, telle que le taux de chômage soit indépendant du taux d'inflation. L'action visant à réduire le chômage est inutile et nuisible parce qu'elle se traduit par une élévation de l'inflation sans qu'on s'éloigne réellement du taux naturel de chômage. Pour résumer les conclusions de Milton Friedman il faut dire que l'arbitrage entre inflation et chômage n'existerait qu'à court terme, à long terme le taux de chômage est indépendant du taux d'inflation.

Pour Lucas anticipations parfaites, plus d'illusion monétaire, passage direct de A à C puis à E.

a. Arbitrage entre inflation et chômage à court terme

Comment utiliser la courbe de Phillips pour des recommandations de politique économique ? La décroissance de la courbe de Phillips (la relation négative entre inflation et chômage) laisse penser qu'il existe une possibilité d'arbitrage entre inflation et chômage. D'où provient cette possibilité d'arbitrage ?

Pour répondre, il faut en fait avoir recours à un modèle beaucoup plus complet que la seule courbe de Phillips, mais on peut tout de même présenter les grandes lignes de l'argumentation : la possibilité d'arbitrage entre inflation et chômage vient du fait que les salaires sont négociés sur la base des anticipations d'inflation :

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ru 51 ru

+ Pour un niveau anticipé d'inflation, entreprises et salariés s'accordent sur des augmentations de salaires nominaux.

+ Si la politique économique est telle qu'une fois les salaires fixés, les prix augmentent davantage que ce qui avait été anticipé, le recours au travail est meilleur marché (en termes réels) que ce qui avait été anticipé.

+ Les entreprises souhaitent alors embaucher davantage et le chômage se trouve réduit

Dans un tel schéma, une politique monétaire expansionniste qui accroît le niveau général des prix au-delà de ce qui avait été anticipé par les agents permet de réduire le chômage, d'où l'arbitrage entre inflation et chômage.

Quels sont les effets de la croissance de la masse monétaire sur l'inflation et sur l'activité ? Les interactions entre la production, le chômage et l'inflation sont résumées dans 3 relations :

> la loi d'OKUN (qui lie variation du taux de chômage et déviation du taux de croissance du PIB par rapport à sa tendance)

> la courbe de Phillips (qui lie variation d'inflation et déviation du taux de chômage par rapport à son niveau structurel)

> la relation de demande globale (qui lie la croissance du PIB à celle de la masse monétaire nette de l'inflation)

b. Arbitrage entre inflation et chômage à plus long terme

Le mécanisme d'arbitrage qui a été décrit dans le cas où on étudie le court terme suppose des erreurs d'anticipations concernant l'inflation. Il est difficile de penser que ces erreurs puissent se perpétuer indéfiniment (Jean Magnan ; 2008)

Supposons que le taux d'inflation courant soit de 5% conforme aux anticipations des agents, et que le taux de chômage soit égal à un. Comme supposé plus haut, les agents se contentent d'anticiper le taux d'inflation courant pour la période à venir. Que se passe-t-il ?

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ru 52 ru

V' Pour bénéficier de l'arbitrage entre inflation et chômage, les autorités peuvent mener une politique monétaire expansionniste, son effet sera de réduire le chômage et d'augmenter le niveau d'inflation, à 10% par exemple.

V' Toutefois, pour la période suivante, les agents anticipent un niveau d'inflation identique à celui qu'ils observent couramment. Tout se passe alors comme si l'économie «changeait » de courbe de Phillips (passant d'une courbe de Phillips à anticipations d'inflation de 5% à une courbe de Phillips avec anticipations d'inflation de 10%).

V' Si les autorités monétaires mènent une politique monétaire engendrant une inflation cohérente avec ces anticipations, le chômage retrouve le niveau un.

V' Les autorités peuvent aussi choisir de maintenir le niveau de chômage à un niveau inférieur au taux de chômage structurel, mais cela requiert de mener une politique monétaire qui amène l'inflation au delà du niveau anticipé (Jean Magnan ; 2008)

A long terme donc, l'arbitrage entre inflation et chômage disparaît donc puisque le maintien d'un taux de chômage inférieur au taux de chômage structurel nécessite des niveaux d'inflation toujours plus élevés (c'est la thèse accélérationniste de Friedman). Graphiquement, cela est représenté par une courbe de Phillips verticale, qui exprime le fait qu'il est impossible d'échapper durablement au niveau de chômage structurel mais que n'importe quel niveau d'inflation est compatible avec ce taux de chômage structurel : la courbe de Phillips de long terme se réduit à ut = un, qui stipule que le taux de chômage est à long terme égal au taux de chômage structurel.

c. La courbe de PHILIPS

De la relation entre croissance des salaires nominaux et chômage à la relation entre croissance des prix et chômage.

En 1958 l'économiste néo-zélandais Alban William Phillips, publie un article dans la revue Economica pour rendre compte de son travail mené à la London School of economics. La recherche porte sur une liaison

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~ 53 ~

éventuelle entre le taux de croissance du taux de salaire nominal et le taux de chômage, elle repose sur l'observation de l'économie anglaise de 1861 à 1913 puis de 1867 à 1957. La relation statistique observée est forte et négative. ... (Jean Magnan ; 2008)

Dans son article de 1958, Phillips explique la liaison négative entre croissance du salaire nominal et taux de chômage comme un simple effet d'un ajustement entre offre et demande : « Lorsque la demande d'un bien ou d'un service est relativement élevée par rapport à son offre, nous devons nous attendre à une hausse de son prix.... Il est raisonnable de penser que l'un des déterminants du taux de variation des salaires nominaux, soit le prix des services du travail ». (Valérie Mignon 2011)

Dans les dernières décennies, les analyses économiques se sont largement préoccupées du problème de la recherche du plein-emploi et de la stabilité des prix (absence d'inflation). Les politiques économiques inspirées du cadre IS-LM ont supposé au départ que les prix pouvaient être considérés comme fixes, hypothèse qui a été par la suite largement remise en cause. Le point de départ contemporain de cette réflexion est sans doute la relation de Phillips. En 1958, l'économiste néo-zélandais A.W. Phillips a proposé une estimation de la relation expliquant les variations du taux de salaire nominal à partir du taux de chômage observé en Grande-Bretagne sur la période 1861-1957.

Il ressort de ce travail empirique que le taux de chômage peut-être considéré comme le déterminant principal des variations du salaire nominal. Ce que l'on a appelé depuis lors la courbe de Phillips est une découverte importante dans la mesure où elle constitue l'équation manquante de la théorie keynésienne. Elle permet de passer d'une macroéconomie statique à une macroéconomie dynamique.

En effet, l'équilibre macroéconomique relatif à une période décrit dans le modèle offre globale-demande globale se modifie dans le temps en fonction de la dynamique des salaires nominaux.

A ce phénomène de la dérive des courbes de Phillips, deux explications :

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~ 54 ~

? Les chocs pétroliers de 1973 et 1979. Ces chocs ont entraîné une hausse des coûts des entreprises, ce qui a induit une augmentation des marges et des prix des entreprises quelque soit le taux de chômage.

? Il y a eu un changement dans la formation des anticipations des partenaires sociaux, lors des séances de négociation des salaires. A partir des années 1970, on a observé une persistance de l'inflation à des taux élevés (une inflation forte en t était susceptible d'être suivie par une inflation élevée en t+1).

La relation mise en évidence par Phillips est rapidement réinterprétée, dès 1960, par Robert Lipsey comme une relation entre inflation et chômage. La même année deux des principaux représentants de la «synthèse néoclassique» (interprétation de Keynes par le schéma IS-LM) Paul Samuelson et Robert Solow développent une analyse semblable. Le taux d'inflation peut facilement être substitué au taux de variation du taux de salaire nominal, parce que la liaison entre les deux grandeurs est forte.

D'une part, la hausse des salaires nominaux entretient des tensions sur la demande des produits donc sur les prix (inflation par la demande)

d'autre part, elle se traduit par une pression sur les marges qui ne peut être levée que par la hausse des prix (inflation par les coûts) si les entreprises fixent leurs prix en conservant des marges constantes (comportement de «mark up»).

Plus indexation des salaires sur l'inflation pour la préservation du pouvoir d'achat.

Sachant que la théorie de la courbe de Phillips stipule ce qui

suit : « il ya inflation lorsque le taux de chômage diminue, la production augmente ; l'indice des prix à la consommation augmente aussi ».

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CHAPITRE DEUXIEME

CROISSANCE ET CHOMAGE EN RDC ET L'APPROCHE
METHODOLOGIQUE DE L'ETUDE

SECTION1 CROISSANCE ET CHOMAGE EN RD CONGO

A. Les indicateurs de performance macroéconomique

Pour évaluer le succès de la performance globale d'une économie, les économistes s'attachent à quatre critères : la production, le chômage, l'inflation et le solde de la balance des paiements (KABUYA ; 2005). Dans le cadre de notre travail nous avons remplacé le solde de balance des paiements par le taux de change comme variable explicative ou exogène pour bien vérifier empiriquement la loi d'OKUN en RD Congo.

a. Evolution de la croissance économique en RD Congo de 2000 à

2014

Le produit intérieur brut (PIB) est la mesure la plus courante de la production globale (P. Howitt, 2010).

Tableau N°1 : Taux de croissance économique du PIB de la RD Congo de

2000 à 2014

Année

Taux de Croissance du PIB en %

2000

-6,900102

2001

-2,199878

2002

3,568385

2003

5,891420

2004

6,639888

2005

7,863380

2006

5,684216

2007

6,356618

2008

6,297347

2009

2,896057

2010

7,200000

2011

6,900000

2012

7,200000

2013

8,500000

2014

9,500000

Source : Rapport de la Banque Mondiale

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~ 56 ~

Au regard de ces données, il se déduit une moyenne arithmétique de 6.19% pour l'ensemble de la période étudiée.

La lecture de ce tableau nous renseigne que la croissance économique du PIB en RD Congo connait une réelle performance économique en terme de croissance de 2002 à 2008 où il ya eu une croissance expansionniste, l'activité économique augmente d'année en année.

Depuis 2003, le taux de croissance dépasse 5%, excepté l'année 2009 où l'activité a connu une récession et cela était dû la crise financière mondiale. En 2011 il a atteint 6,9%, en léger retrait sur 2010 (7,2) en raison de l'attentisme des entreprises en période électorale à cause des incertitudes politiques, mais la performance économique est liée à la conjoncture de plusieurs facteurs, elle est principalement tirée par le secteur minier qui en soit constitue encore le coeur ou moteur de l'économie Congolaise.

Et cela est prouvé même dans le rapport de la Banque Centrale du Congo, la production minière représente plus du quart du PIB comme par exemple en 2009 avec 13%, 2010 avec 21%, 2011 avec 24%, même chose pour 2012 à 2014 avec une moyenne relativement supérieur à 20%.

Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB en RD Congo de 2000 à 2014

Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB

en RD Congo de 2000 à 2014

12

-4

-8

4

8

0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

PIB

Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB

en RD Congo de 2000 à 2014

12 8 4 0 -4 -8

 

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

PIB

Source : Par nous même à partir de données de la Banque Mondiale

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~ 57 ~

Au vue de ces deux graphiques représentant différemment la même variable qui est la croissance économique du PIB de la RD Congo en période allant de 2000 à 2014, nous constatons que les deux premières années ont été les périodes difficiles pour l'économie congolaise où le taux de croissance économiques de 2000 et 2001 ont été respectivement de -6.9% et -2.1% et nous osons croire que cela a été dû à la période poste conflit où le pays était totalement divisé et incontrôlé.

En jetant un coup d'oeil sur ces graphiques, nous voyons que la période allant de 2003 à 2008 a été marqué par une expansion croissante où le taux de croissance a été positif et croissant cela est les fruits la politique économique mise en place après la réunification du pays.

Par ailleurs, la période de 2009 a été marquée par une crise financière mondiale qui avait secoué le monde entier et cela la RD Congo n'a pas été épargné où nous avons vu son taux de croissance économique chuté jusqu'à atteindre 2.8%, alors qu'il était de 6.2% à 2008 d'où une baisse de 3.4% et une autre période marquante de l'économie congolaise est celle de 2011 avec comme taux de croissance de 6.9% où la croissance avait chuté par rapport à celui de 2010 qui était de 7.2% cela était causé par les faits de la période électorale.

En effet, il est pertinent de mentionner qu'après une période de relatif dynamisme économique, la RDC a subi une sévère dépression entre le milieu des années 1980 et le milieu des années 2000 liée aux guerres civiles qui ont ravagé le pays. Avec une croissance économique de 6,2 % en 2008 et de 2,8 % en 2009, la RDC a ensuite été l'un des pays d'Afrique les plus touchés par la crise de 2008-2009.

La persistance de la crise de l'économie Congolaise s'est accompagné d'importantes distorsions structurelles dans la formation du PIB. La baisse de performance des industries manufacturières est due principalement aux difficultés croissantes de trésorerie des entreprises tant en monnaie nationale qu'en devises, qui ont entraîné pour elles des problèmes d'approvisionnement en matières premières et en pièces de rechange, ainsi qu'à l'apparition d'une forte concurrence dans certaines

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branches des produits similaires importés. En outre, l'effritement sans cesse du pouvoir d'achat de la population va gêner l'expansion du marché intérieur vers lequel les industries manufacturières sont tournées.

b. Etude du chômage en RD Congo

La deuxième variable fondamentale de l'analyse macroéconomique est le taux de chômage.

Toutefois, la RD Congo n'est pas le premier ni le seul à connaître une situation de chômage. Il s'agit d'un phénomène que peut connaître toutes les économies, à un moment ou un autre.

Dans ce paragraphe, nous allons présenter cette étude de deux manières dont les voici :

1) Evolution de taux de chômage en RD Congo de 2000 à 2014

2) Evolution de taux de croissance de chômage en RD Congo de 2000 à 2014

1) Evolution de taux chômage en RD Congo de 2000 à 2014

Il sied à noter que cette évolution de taux de chômage en RD Congo n'est prise d'une manière brute telle que publié par la BCC, condensé d'informations statistiques.

Tableau N°2 : Evolution de taux de chômage en RD Congo de 2000 à

2014

Année

Taux de chômage en %

2000

66.9

2001

49.0

2002

48.1

2003

48.5

2004

45.4

2005

49.6

2006

48.2

2007

47.2

2008

53.2

2009

58.0

2010

60.7

2011

51.4

2012

49.1

2013

46.1

2014

43.0

Source : BCC, condensé d'informations statistiques

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~ 59 ~

De ce tableau découle, une moyenne de 50.96% des chômeurs en RDC pour l'ensemble de la période étudiée.

Au regard de ce tableau représentatif de taux de chômage en RD Congo de la période allant de 2000 à 2014, nous comprenons que le chômage est un fléau très grave dans les pays en développement en particulier la RD Congo qui constitue notre champs d'action de ce travail.

Nous voyons un taux de chômage supérieur pendant les années 2000 et 2010 où ils ont été de 66.9% et 60.7, la présomption nous pousser à dire que cela a été dû la crise de conflit de guerre civile que connaissait la pays pour l'an 2000 et les mauvaises politiques économiques pour relancer l'emploi au cours de ces années, les autres années les taux de chômage ont été supérieur à 40%, à l'exception de 2008 et 2009 où à ces années leurs taux ont été de 53.2 et 58.0, nous croyons que cela est expliqué par la crise financière a été déclenché à partir 2008.

Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 à 2014

Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 à 201

70 65 60 55 50 45 40

 
 

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

CHOM

Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 A 2014

65

60

45

40

70

55

50

200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014

CHOM

Source : Par nous même à partir de données de la BCC condensé d'informations statistiques.

Ce graphique reflète une très hausse de taux de chômage aux années 2000, 2010, 2009 et 2008 (évalué respectivement à 66.9%, 60.7%, 58.0% et 53.2% et cela suite aux diverses raisons).

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Mais, nous observons une diminution de taux de chômage en RD Congo entre les années 2011, 2012, 2013 et 2014 où les taux ont été respectivement de 51.4%, 49.1%, 46.1% et 43.0.

2) Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à

2014

Pour trouver le taux de croissance de chômage nous sommes partis de la formule du taux de croissance du PIB qui est la suivante :

Taux de croissance = 100 X

Nous précisons que le taux de chômage de l'année 1999, a été de 64.3% qui va nous servir pour trouver le taux de croissance de chômage de l'année 2000.

Tableau N°3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014

Année

Taux de croissance du chômage en %

2000

4.0

2001

-26.8

2002

-1.8

2003

0.8

2004

-6.4

2005

9.3

2006

-2.8

2007

-2.0

2008

12.7

2009

9.0

2010

4.7

2011

-15.3

2012

-4.5

2013

-6.1

2014

-6.7

Source : par l'auteur à partir de données de taux de chômage

Sur l'ensemble de données de taux de croissance du chômage pendant notre période d'étude, la moyenne arithmétique est -2.13 %.

Au vue de ce tableau, nous dirons que les périodes de 2001 et 2011 ont connu une diminution sensible de chômage dont leurs taux de croissance ont été respectivement de -26.8% et -15.3%.

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Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo
de 2000 à 2014

-10

-20

-30

20

10

Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014

0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

TXCRCHOM

-10

-20

-30

20

10

Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

0

TXCRCHOM

Source : par l'auteur à partir de donnée sur le chômage publiée par la BCC, condensé d'informations statistiques

Nous remarquons que l'année 2001 a été une année de la baisse sensible ce taux de croissance du chômage qui, à 2000 a été de 4point mais nous avons vu baissé jusqu'à -26.8 point chose que nous pensons être due à la réunification du pays après un long moment de la crise de conflit de la guerre civile qu'a connu notre pays avant les années 2000.

Les années 2008 et 2009 ont été celles de la précarité pour l'économie Congolaise où nous voyons toujours de hausse sensible de ces taux qui ont été respectivement de 12.7 points et 9.0 points contrairement au constat fait durant les années 2006 et 2007.

c. Etude de l'évolution de l'inflation en RD Congo

L'inflation est synonyme de hausse entretenue du niveau général des prix. Par contre, le taux d'inflation est le pourcentage de variation du niveau général des prix et se mesure comme suit :

{(Pt-Pt-1)/Pt-1} x100.

La stabilité des prix constitue l'objet prioritaire de la plus part des Banques Centrales modernes. Cet objectif est, le plus souvent, un principe de la législation nationale ou sous régionale qui oblige bon nombre des Banques Centrales à garantir la stabilité des prix c'est-à-dire, assuré que le

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taux de variation des prix soit faible et régulier. La sous région CEMAC, comme la plus part des regroupements économiques et monétaires a adopté une directive entrée en vigueur en 2002 stipulant que le taux d'inflation en moyenne annuelle ne devra pas excéder 3%. Ainsi, la maitrise de l'évolution des prix devrait être l'un des objectifs auxquels les pays de la CEMAC doivent accorder une importance particulière.

Nous proposons d'étudier cette évolution de deux façons dont : - Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014

- Evolution de taux de croissance de l'inflation en RD Congo de 2000 à 2014

1. Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à

2014

Dans ce point, il est à noter que nous présentons les données brutes du taux de chômage publié par la BCC et INS

Tableau N°4 : Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2015

Année

Taux d'inflation en %

2000

511.0

2001

135.3

2002

25.3

2003

12.8

2004

9.0

2005

21,3

2006

18,2

2007

9,9

2008

27,6

2009

53,4

2010

9,8

2011

15,4

2012

2,7

2013

1,07

2014

1,03

Source : réalisé à partir de données de la BCC et INS

Sur tout l'ensemble de données de taux d'inflation de la RD Congo de 2000 à 2014, la moyenne arithmétique est 56.92% et trouve en faisant la sommation de taux d'inflation puis divisé par le nombre d'années d'étude (15ans).

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Vue ce tableau représentant les données de la variable taux d'inflation de la RD Congo, ici nous voyons que les années 2000 et 2001 ont été pour l'économie Congolaise trop précaire jusqu'au niveau d'atteindre un taux à trois chiffres soit respectivement de 511% et 1235%. Et les années suivantes ont été maintenant pour la stabilité de l'économie Congolaise où nous avons assisté alors à un taux à deux chiffres.

Il sied à noter que l'année 2009, a été pour l'économie Congolaise en particulier et mondiale en générale, une année de la crise financière mondiale et voilà cela a eu de répercussions dans l'économie sur toutes les variables de la mesure de la performance macroéconomique où pour l'inflation cela a atteint 53.4%.

Par ailleurs, les 3 dernières années de notre étude ont été pour la RD Congo les années de la performance macroéconomique. On assiste a une diminution de taux d'inflation pour 2012, 2013 et 2014 respectivement de 2.7%, 1.07% et 1.03%.

Par présomption, nous pensons que cette baisse est due aux stratégies mise en oeuvre par le gouvernement Congolais.

Au niveau de ce secteur, il s'observe, sous l'effet de la baisse du Crédit net sur l'État, un ralentissement de l'expansion monétaire corrélée positivement à l'inflation. Entre 2004 et 2008, la hausse de l'offre de monnaie de 52,5 % a correspondu avec l'inflation d'un impôt moyen de 16,9 %. Entre 2010 et 2014, l'offre de monnaie a augmenté en moyenne de 19,7 % dans un contexte marqué par une inflation de 5,8 %.

En effet, pour ces chercheurs, l'instabilité socio-politique connue dans notre pays depuis les années d'indépendance jusqu'à la troisième République, ont entrainé une désintégration graduelle de l'économie nationale marquée en générale par des hyperinflations et hyper dépréciations de la monnaie nationale, dont les chiffres scandaleux font montre par exemple en 1994 d'un taux annuel d'inflation ayant atteint 10.000% ou encore 511% en 2000.

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Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à

2014

600

500

400

300

200

100

0

Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014

600

500

400

300

200

100

0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

INFL

Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

INFL

Source : réalisé à partir de données de la BCC et INS

Ce graphique de taux d'inflation prouve comment l'économie de la RD Congo a eu de sérieux problèmes du point de vue inflation entre les années 2000 et 2001 où il ya eu les taux d'inflation suivants 511% et 135%. Mais, cette tendance inflationniste observée dans l'économie congolaise durant cette période avait mérité une attention toute particulière par les dirigeants du pays pour s'en sortir cette précarité de l'économie d'où nous avons vu les années suivantes une amélioration de l'économie où nous avons eu une diminution de taux d'inflation.

2. Evolution de taux de croissance de l'inflation en RD Congo de 2000 à 2014

Dans ce paragraphe, nous étudions l'évolution de la croissance de l'inflation durant notre période d'étude est cela dans le but d'avoir l'homogénéité de données. Il faut noter que pour avoir le taux de croissance de cette variable pour l'année 2000, il nous savoir le taux de l'inflation de l'année 1999 et cela a été de 484.0%.

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 65 ~

Tableau n°5 : Evolution de taux de croissance de l'inflation de 2000 à

2014

Année

Taux de croissance de l'inflation en %

2000

5.6

2001

-73.5

2002

-81.3

2003

-49.4

2004

-29.7

2005

136.7

2006

-14.6

2007

-45.6

2008

178.8

2009

93.5

2010

-81.6

2011

57.1

2012

-82.5

2013

-60.4

2014

-3.7

Source : par l'auteur à partir de données de la BCC et INS

Sur l'ensemble de la période susvisée, il se découle une moyenne arithmétique de -3.42% de taux de croissance. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans),

Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance d'inflation en RD
Congo de 2000 à 2014

-100

200

150

100

-50

50

Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance d'inflation en

RD Congo de 2000 à 2014

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

0

TXINFL

Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance d'inflation en

RD Congo de 2000 à 2014

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

200 150 100 50

0

-50

-100

TXINFL

Source : par l'auteur réalisé à partir de données de la BCC et INS

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~ 66 ~

De ce graphique, il est remarquable que l'année 2008 a été de trop forte croissance du taux de l'inflation avec 178.8% suivi de l'année 2005 avec 136.7% et autre chose à noter est les années à suite l'année 2009 qui s'est élever à 93.5%.

Les années 2012, 2010, 2002, 2001 et 2013 ont été marquées par une forte décroissance du taux d'inflation qui ont été respectivement de - 82.5%, -81.6% ; -81.3% ; -73.5%, -60.4%

Notons que pendant notre période d'étude, le taux de croissance de l'inflation a été réduit de -3.42 points.

d. Evolution de taux de change en RD Congo

Le taux de change nominal (E) définit le prix d'une monnaie donnée en termes d'unités d'une autre monnaie. Deux système sont généralement utilisés : celui de la cotation à l'incertain et celui de la cotation au certain. Le cours coté « à l'incertain » indique la quantité variable de monnaie nationale qu'il faut donner pour obtenir une unité de monnaie étrangère (par exemple 1USD=400CDF). Le cours qui donne « le certain » indique la quantité variable d'unités monétaires étrangères qui est échangée contre une unité de monnaie nationale (par exemple 1CDF=0,0025) (François KALALA ; 2005)

Si l'on cote sur une place à l'incertain, la hausse du cours de change est le signe de faiblesse de la monnaie nationale : il faut par exemple plus de francs pour un dollar aujourd'hui qu'avant la dépréciation monétaire. Si l'on cote au certain, à l'inverse, la hausse des cours est l'expression d'une fermeté accrue de la monnaie nationale (KALALA ; 2005)

Le taux de change peut subir des modifications à la hausse comme à la baisse. Considérons la cotation à l'incertain. Dans ce cas, en régime des taux de change fixes, l'on parlera d'une dévaluation lorsque le taux de change augmente, ou d'une réévaluation lorsque le taux de change baisse. En régime de taux de change flottants, l'augmentation du taux de change s'interprétera comme une dépréciation, et sa diminution comme une appréciation (François ; 2005).

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~ 67 ~

Cette évolution va comporter deux points qui sont :

- Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014

- Evolution de taux de croissance de change en RD Congo de 2000 à 2014

A. Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014

Nous nous sommes focalisés à présenter les données de taux de change brutes qui nous a servi de faire une étude brute afin de voir la tendance de cette variable au cours de la période de notre étude.

Tableau N°6 : Evolution de taux change en RD Congo de 2000 à 2014

Année

Taux de change de PC
pour 1USD

2000

50.0

2001

311.6

2002

382.1

2003

372.5

2004

444.1

2005

431.3

2006

503.4

2007

503.0

2008

639.3

2009

902.7

2010

915.1

2011

919.4

2012

919.0

2013

920.5

2014

925.2

Source : Direction des statistiques BCC

Sur l'ensemble de la période d'étude, il se découle une moyenne arithmétique de 609.3 franc congolais pour 1 dollar américain. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans).

Ce tableau montre une évolution de taux de change pendant notre période d'étude d'une manière croissante de 50.0 en 2000 jusqu'à atteindre 925.2 en 2014.

A son lancement officiel en juin 1998, le franc congolais valait 0,72 dollar américain. Déjà au 31 décembre 1998, il fallait 2,4 francs pour obtenir 1 dollar américain ! Au 31 décembre 2005, il fallait 431,3 francs pour obtenir

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~ 68 ~

1 dollar américain. Actuellement pour obtenir 1 dollar américain il faut entre 915 et 920 francs. Ce dernier taux semble se stabiliser depuis décembre 2010.

La dollarisation de l'économie congolaise est un phénomène dont les causes à effet sont à rechercher inéluctablement dans l'incertitude politique et les déséquilibres macroéconomiques profonds enregistrés par notre économie, depuis la Deuxième République ; les racines immédiates quant à elle sont l'inflation et la dépréciation de la monnaie domestique ou locale, dont l'Autorité monétaire n'a pas été en mesure de garantir la qualité, c'est-à-dire son aptitude à sauvegarder durablement la stabilité des prix et à susciter la confiance des agents économiques pour qu'ils l'utilisent dans leurs transactions commerciales et financières.

Le Franc Congolais s'est affaibli et s'est avéré inconvertible hors du territoire national, alors que le dollar américain s'est fortifié, stabilisé et s'est avéré convertible. Pour se rendre à l'évidence de l'ampleur du déséquilibre monétaire existant, Il aura suffi de comparer sur le marché congolais le franc congolais au dollar américain, dont l'unité de celui-ci vaut actuellement au moins le 900ème de celui-là. Cette conjoncture relègue ipso facto le franc congolais au rang du sous-multiple du dollar américain, rendant ainsi la politique monétaire inefficace.

Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014

Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 â 2014

1000

 
 

800 600 400 200

0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

TXCHANGE

Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 â 2014

1000 800 600 400 200

0

 
 

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

TXCHANGE

Source : l'auteur à partir de données de la Direction des statistiques BCC

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Un coup d'oeil, sur ces graphique montrent le degré de l'évolution du taux de change pendant notre période d'étude et cela a été d'ordre croissant de 2000 à 2014.

Cela nous laisse à dire que dans notre pays le taux de change n'a pas été stable pendant notre période d'étude ; ce qui nous pousser à croire et à conclure partiellement du point de vue différent régime de change (fixe et flottant) que notre monnaie est dévalué ou déprécié par rapport à la monnaie étrangère.

B. Evolution de taux de croissance de change en RD Congo de 2000 à 2014 Dans ce point, nous traitons les données brutes de la direction des statistiques pour avoir la croissance de change durant notre période d'étude (15ans). Et nous signalons que pour l'année 1999 le taux de change a été de 4.5 et cela va nous aider a calculer la croissance du taux de change de l'année 2000

Tableau N°7 : Evolution de taux de croissance de change en RD Congo
de 2000 à 2014

Année

Taux de croissance de change en %

2000

1011.1

2001

523.2

2002

22.62516

2003

-2.51243

2004

19.22148

2005

-2.657

2006

16.7169

2007

-0.079

2008

27.09742

2009

41.20131

2010

1.3736568

2011

0.469894

2012

-0.0435

2013

0.163

2014

0.51

Source : par l'auteur à partir de données de la direction des statistiques BCC

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Il se découle de ces données, une moyenne arithmétique de 110.53 %. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans).

Il ressort de ce graphique une forte hausse sensible de taux de change pour l'année 2000 où à cette dernière le taux de change a élevé jusqu'à 4 chiffres soit 1011.1% chose qui prouve le calvaire de l'économie Congolaise pendant cette année.

Nous comprenons que la RD Congo traversait une économie difficile et sa monnaie n'a pas été stabilisée par rapport à celle étrangère, où nous voyons à l'oeil nu que celles les années 2003, 2005, 2007 et 2012 ont connu une baisse en termes de taux de croissance de change qui ont été respectivement de -2.5%, -2.7% ; -0.079 et -0.04 mais malgré cette baisse non considérable la RD Congo connait un problème de la monnaie et comme nous voyons sa moyenne arithmétique a été de 110.53%

Dans la quête d'une piste de dédollarisation de notre économie, beaucoup ont caressé l'illusion qu'il fallait simplement réussir la désinflation pour regarder tranquillement la dollarisation se volatiliser. Des analyses récemment réalisées notamment par Reinhart et Rogoff, deux Experts Economistes de notoriété internationale, le démentent sérieusement. Et c'est ce à quoi on assiste en RD Congo : la désinflation n'a pas entraîné la dédollarisation.

Les mêmes travaux ont établi, entre autres, comme pistes pour réduire la dollarisation, qu'il fallait soit baisser la dette publique en devises étrangères émise localement, soit baisser la part des dépôts en devises de la masse monétaire au sens large. Ces Economistes observent par ailleurs que ces mesures doivent être encadrées, c'est-à-dire appliquées dans le cadre d'une stabilité macroéconomique pérenne.

Par ailleurs, Il est pertinent de mentionner que la discussion sur la dédollarisation ne refait surface que dès lors qu'on aborde la problématique du lancement des nouvelles coupures de la monnaie nationale. A notre avis , c'est au regard de la stabilité macroéconomique en général et monétaire en particulier enregistrées en fin 2011 et en cours 2012, éprouvée par la

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ru 71 ru

réussite relative du lancement en juillet et décembre 2012 des billets à valeur faciale adaptée (1000FC, 5000FC, 10000FC, 20000Fc), que le Gouvernement congolais a résolument marqué son intention de dédollariser l'économie nationale, visant à réattribuer au Franc Congolais les fonctions traditionnelles pré-rappelées dévolues à toute monnaie nationale. Il s'agit aussi par le fait même d'un signal fort de la part du Gouvernement de réaffirmer notre souveraineté nationale qui devra aussi se consolider au travers de la puissance économique en général et monétaire en particulier ; la monnaie étant un attribut de la souveraineté nationale de tout Etat.

Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de change en RD
Congo de 2000 à 2014

1200

1000

-200

400

200

800

600

Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de change en

RD Congo de 2000 à 2014

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

0

TXCCHANGE

Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de change en

RD Congo de 2000 à 2014

1200 1000 800 600 400 200

0

-200

 

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014

TXCCHANGE

Source : par l'auteur à partir de données de la direction des statistiques BCC

Ces graphiques restent à montrer l'évolution de la précarité de taux de croissance de change pendant notre période d'étude, et comme nous l'avons vu et constaté si nous analysons cette évolution de taux de change dans le régime de change fixe et celui de change flottant nous allons dire que la monnaie de notre pays est dépréciée ou dévaluée ce qui nous amène à comprendre pourquoi les agents économique Congolais préfèrent plus la dollarisation de l'économie.

Comme on peut le constater, la monnaie nationale n'a pas résisté aux dommages causés par une inflation forte et variable. Elle a vite été

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~ 72 ~

abandonnée au profit des monnaies étrangères stables et plus particulièrement au profit du dollar américain. Le public résident a en effet perdu confiance en la monnaie nationale dont la valeur réelle n'a cessé de s'éroder au fil du temps, et s'est plutôt confié en la devise étrangère qui lui semble prestigieuse. C'est ce que l'Economiste congolaise Marie-Brigitte Nkoo, Professeur à la faculté des Sciences économiques et de gestion de l'Université de Kinshasa, met en évidence lorsqu'elle parle de « l'effet prestige ». Beaucoup de Congolais se sentent en effet «valorisés» en détenant des devises étrangères.

Ainsi, par motif de précaution, les gens ont eu recours aux monnaies étrangères utilisées conséquemment comme valeurs refuges ou comme moyen de protection de leur patrimoine financier. Par conséquent, la devise étrangère a servi d'unité de compte ou de référence dans la conclusion des contrats et dans la fixation des prix des biens et services. Le professeur Evariste MABI MULUMBA a fait remarquer à ce sujet que lorsque la population n'a aucune confiance en une monnaie, celle-ci meurt de sa belle mort malgré une imposition légale.

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~ 73 ~

SECTION 2 APPROCHE METHODOLOGIQUE

2.1. PRESENTATION DES DONNEES A UTILISER ET CHOIX DE

CES VARIABLES

a. Présentation des données

L'essentiel de nos données est tiré des statistiques de la Banque

Mondiale (BM) et de la Banque Centrale du Congo (BCC)

 

Txchom

Txpib

Txinfl

Txchange

2000

4.0

-6.9

5.6

1011.1

2001

-26.8

-2.19

-73.5

523.2

2002

-1.8

3.5

-81.3

22.6

2003

0.8

5.8

-49.4

-2.5

2004

-6.4

6.6

-29.7

19.2

2005

9.3

7.8

136.7

-2.657

2006

-2.8

5.6

-14.6

16.72

2007

-2.0

6.3

-45.6

-0.079

2008

12.7

6.2

178.8

27.097

2009

9.0

2.8

93.5

41.2

2010

4.7

7.2

-81.6

1.37

2011

-15.3

6.9

57.1

0.4699

2012

-4.5

7.2

-82.5

-0.0435

2013

-6.1

8.5

-60.4

0.163

2014

-6.7

9.5

-3.7

0.51

Source : Par l'auteur de données de ces différentes variables

b. Justification des variables du modèle

Le chômage

Cette variable est prise comme endogène partant bien même de la représentation de loi d'OKUN encadrée ci-haut dans la partie introductive de notre travail. Cette variable a fait l'objet de notre travail, vu que nous avons compris que celle-ci a une influence sur la croissance économique du PIB en RD Congo. D'où elle est pour nous une variable endogène, expliquée ; variable dépendante ; variable à expliquer ou le redressé.

La croissance du PIB

Elle est une variable exogène, explicative ; variable indépendante, car nous avons compris celle-ci explique le chômage dans le cas de notre

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champs d'application qui est la RD Congo et en plus de cela vu son utilité dans la loi d'OKUN.

Le taux de change

Cette variable joue deux facettes :

- Dans le cas où nous sommes dans le régime de change flottant, il ya appréciation de monnaie lorsque le taux de change baisse. Et ici les exportations sont massives car tout le monde a tendance a venir acheter dans cette économie, par contre cela va accroitre la croissance du PIB de cette économie.

- Prenons le cas où nous sommes dans le même régime, on parlera de

dépréciation de monnaie si le taux de change hausse. Et ici nous comprenons que l'économie est fermée, il ya pas des exportations on favorise la fabrication locale d'où les entreprises auront besoin de la main d'oeuvre, chose qui crée l'emploi pour enfin diminuer le chômage dans une nation

Il sied de noter cette variable est celle de contrôle.

Le taux d'inflation

Cette variable a fait l'objet de notre travail, elle est prise comme variable de contrôle partant de la courbe de Phillips, qui stipule que lorsque le taux d'inflation augmente, le taux de chômage diminue.

2.2. ANALYSE DES DONNEES

a. Outil d'analyse

L'analyse des données sera traitée à l'aide du logiciel informatique,

cette analyse s'effectuera avec la méthode qui semble appropriée pour chaque cas.

En effet, pour l'analyse de la croissance économique du PIB et chômage en RD Congo, le modèle MCO (Moindre Carré Ordinaire) nous servira d'outil d'analyse.

Nous prendrons une erreur de précision de 5% et toute l'analyse se fera à l'aide du logiciel Eviews 3.1.

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~ 75 ~

b. Analyse de la stationnarité

Généralement, avant le traitement d'une série chronologique, il convient d'étudier les caractéristiques stochastiques qui en découlent. Si ses caractéristiques c'est-à-dire son espérance mathématique et sa variance se trouvent modifié dans le temps, la série chronologique est considérée comme non stationnaire, mais dans le cas contraire, la série temporelle est alors stationnaire (Bourbonnais, 2003).

Les analyses économétriques interdit souvent l'utilisation des séries non stationnaire dans un modèle car les résultats du test statistique qui en découleraient seront biaisés.

C'est pour quoi, l'utilisation du test d'ADF reste le mieux applicable pour savoir le modèle à utiliser.

Test d'ADF sur le taux de chômage

Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de chômage, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 3.87 soit supérieur 3.14 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à la différence première (Cfr. Tableau N°01 en annexe).

Test d'ADF sur le taux de change

Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de change, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 24.02 soit supérieur 3.12 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à niveau (Cfr. Tableau N°02 en annexe).

Test d'ADF sur l'inflation

Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux d'inflation, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 5.32 soit supérieur 3.14 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à la différence première (Cfr. Tableau N°03 en annexe).

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~ 76 ~

Test d'ADF sur le taux de croissance du PIB

Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de croissance du PIB, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 3.84 soit supérieur 3.12 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à niveau (Cfr. Tableau N°04 en annexe).

2.3. MODELE ECONOMETRIQUE

Après le test d'ADF porté sur les variables de notre modèle, il

découle de la décision que les variables sont intégrées dans les ordres différents. De ce fait, nous sommes persuadé que la méthode de moindre carrée reste applicable pour l'estimation de notre modèle.

Pourtant cette méthode consiste à rendre minimal la somme des carrés des résidus.

Il est probable qu'avant d'estimer le modèle, de précaution méthodologiques garantes de la validation des résultats des MCO doivent être prises pour nous permettre de voir si le modèle sous satisfait les hypothèses de base des MCO, à savoir :

E (ut) = O, l'espérance mathématique des erreurs est nulle ;

E (ut,ut*)=O, pour ? t t, les erreurs sont non corrélées. C'est l'hypothèse d'absence d'auto corrélation ;

E (UU') : Si2 pour t?t, la variance des erreurs est constante, C'est

l'hypothèse d'homoscedasticité ;

Le vecteurs ut suit une loi normale de moyenne nulle et de variance constante ;

Le modèle et linéaire en ces paramètres ;

Le nombre d'observations est supérieur au nombre des paramètres ; L'absence de multi colinéarité.

Partant de ce fait, le modèle se présente comme suit :

Txc hom = /3 + /3 Txpib + /3 Txchang

t o t t + /3 3 Tx inf l +

2 e

1 t

t

Avec Txchom : taux de chômage en RDC Txpib : taux de croissance du PIB en RDC

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~ 77 ~

Txchange : taux de change en RDC

Txinfl : taux d'inflation enregistré en RDC

2.3.1 TESTS STATISTIQUES ASSOCIES AU MODELE a. tests sur les paramètres

Test de student

Le test de student est celui qui consiste à vérifier de manière individuelle la significativité des paramètres du modèle estimé.

Il est présenté comme suit :

Tc=

Tth=

Règle des décisions

Si la statistique calculée de student est supérieurs à celle de la table, le paramètre estimé est statistiquement significatif au seuil prédéfini. Dans le cas contraire, le paramètre n'est pas statistiquement significatif.

Test de Ficher

Le test de Ficher est celui qui va nous permettre de vérifier la significativité globale des paramètres du modèle.

Il est mathématiquement présenté de la manière suivante :

Fc= x Avec n= nombre K= nombre de paramètre estimé

Fth = (n-k, k-1)?

= (15-4, 4-1)

Règle des décisions

Si la statistique calculée de Ficher est supérieurs à celle de la table, les paramètres estimés sont statistiquement significatif au seuil prédéfini.

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ru 78 ru

Dans le cas contraire, ces paramètres ne sont pas statistiquement significatifs.

Coefficient de détermination

Pour vérifier le degré d'explication du modèle, nous allons utiliser le coefficient de détermination (R2).

Mathématiquement :

R2=

b. tests sur les variables

Test de multi colinéarité

Le test de multicolinéarité nous permet de voir si les variables indépendante du modèle sont liées les unes des autres.

Suivant Klein, il y'a multi colinéarité si rij=R2 dans le cas contraire, on parle d'absence de multicolinéarité. Ce test consiste à comparer le R2 de la régression aux coefficients de corrélation partielle.

Test de linéarité de Ramsay

Ce test mise en application par Ramsey consiste à vérifier si d'une part la forme fonctionnelle est correcte et d'autre part si les variables du modèle sont mesurées avec erreur.

Un test qui consiste à vérifier la linéarité des paramètres du modèle estimé. Règle des décisions : nous partons des hypothèses suivantes

H0 : P>0,05 ; le modèle est linéaires en ces paramètres

H1 : P<0,05 ; le modèle n'est pas linéaire en ces paramètres.

Test de stabilité de Cusum carrée

Le test de Cusum carrée consiste à vérifier si les données utilisées sont stables au cours du temps.

Il suffit de vérifier sur la courbe de Cusum carré, si la courbe coupe les corridors du graphique du Cusum.

Si, elle coupe les corridors, nous supposerons qu'il y a eu des chocs à l'économie au cours de cette période. Dans ce cas, il sera utile de

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corriger cette erreur en introduisant la variable Dummy pour tenir compte de ces chocs.

Test d'auto corrélation des erreurs

Il y a autocréation des erreurs lorsque ceux-ci sont liés suivant les unes des autres.

L'estimation d'un modèle qui admet ce biais sans pour autant le corrigé conduit à des résultats fallacieux.

Pour ce qui concerne la règle des décisions, nous partons des hypothèses suivantes :

H0 : P>0,05 ; il y a absence d'autocorelation des erreurs H1 : P<0,05 ; il y a présence d'autocorelation des erreurs.

Test d'héteroscédasticité de white

On parle de l'héteroscédasticité découle de l'hypothèse classique selon le quelle il existe la non fixité de la variance dans le temps. Le test de white consiste à vérifie si le carré des résidus peut être expliqué par les variables de modèle.

H0 : P>0,05 ; il y a absence héteroscédasticité, H1 : P<0,05 ; il y a présence héteroscédasticité.

Test de normalité de Jarque Bera

C'est le plus utilisé des tests de normalités.il repose sur les résidus de régression et s'accompagne des indicateurs de skiées et de Kurtosis destinée à mesurer respectivement le degré d'asymétrie et d'aplatissement. Hypothèses :

H0 : si P>0,05 et que la stat de JB< 5,99 ; il ya normalité des résidus,

H1 : P<0,05 et la stat de JB> 5,99 ; les résidus ne sont pas normalement distribué.

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CHAPITRE TROISIEME

MODELISATION DE LA RELATION ENTRE LA CROISSANCE

ECONOMIQUE DU PIB ET LE CHOMAGE EN RDC

Après avoir présenté le cadre théorique dans la partie précédente,

dans le but de répondre vivement aux questions soulevées dans la littérature, vérifier nos hypothèses émises et atteindre nos objectifs, nous allons utiliser la méthode de moindre carrée ordinaire.

3.1. RESULTATS

3.1.1. Résultats des estimations

Le résultat de nos estimations sont consignés dans le ta bleau ci-

dessous

VARIABLES EXPLICATIVES COEFFICIENTS

TXINFL taux d'inflation 0.069403

t-stat statistique de student 2.218343

Prob. Probabilité 0.0508

TXPIB taux de croissance économique du PIB 0.608108

t-stat statistique de student 0.887830

Prob. Probabilité 0.3955

statistique de student

-0.915393

Probabilité

0.3815

 
 

la constante

-5.126922

statistique de student

-1.160404

Probabilité

0.2728

Coefficient de détermination (R2)

0.36

statistique de Durbin Watson

2.439136

statistique de Ficher

1.851220

probabilité

0.201736

observation (taille de l'échantillon)

15

TXCHOM (1) taux de chômage retardé -0.270104

t-stat Prob.

C

t-stat

Prob. R-squared D-W F-statistique Prob (F-stat) N

Sources : de nos estimations sous Eviews (Cfr. Tableau N°05 en annexe) D'où l'équation estimé :

TXCHOM = -5.12692 + 0.06940258*TXINFL + 0.6081082*TXPIB - 0.27010448*TXCHOM(1)

T-stat (-1.160404) (2.218343) (0.887830) (-0.915393)

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3.2. VALIDATION DU MODELE

3.2.1. Résultat des tests de validation sur les variables

Pour ce qui concerne le résultat de test de validation sur les variables, il est à constaté que :

Pour la multi colinéarité

Le test de Klein renseigne que seul la variable taux de change est cause la multicolinéarité du fait bien évidement que le coefficient associé à cette variable est de 0.93 soit largement supérieur au coefficient de détermination.

 

TXPIB

TXINFL

TXCHANGE

TXPIB

1.00000000000

0.0721635726603

-0.930484283542

TXINFL

0.0721635726603

1.000000000000

-0.0652151275789

TXCHANGE

-0.930484283542

-0.065215127578

1.000000000000

Source : par l'auteur

Pour éviter que le résultat de nos estimations ne soit biaisé, et étant donnée que le taux de chômage est considérer ici comme étant une variable de contrôle, nous avions pris soin de corriger ce biais en enlevant tout simplement cette variable du modèle.

Pour le test de la stabilité de cusum carrée

Suivant le graphique de cusum carrée tel que présenter ci-dessous, il est clair que nos données sont stables pour notre échéance d'étude.

1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5

 

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

CUSUM of Squares 5% Significance

La courbe de cusum ne coupe p as les corridors de ce graphique. De ce fait, les données peuvent être estimées sans risque.

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Pour ce qui concerne le test de linéarité de Ramsay

Suivant le résultat du test de Ramsay, le tableau de l'out put ci-dessous renseigne que le notre modèle est linéaire en ces paramètre car la probabilité associée est de 0,274594 soit largement supérieur à 0,05.

Ramsey RESET Test:

F-statistic

0.801009

Probability

0.394098

Log likelihood ratio

1.193651

Probability

0.274594

Source : Par l'auteur à l'aide du logiciel Eviews 3.1

3.2.2. Résultat des tests de validation sur le résidu

Pour ce qui est du test d'héteroscedasticité de white,

Le résultat de nos estimations montre l'absence d'héteroscedasticité car la probabilité associée au ratio Likelihood est de 0,6681 soit supérieur à 0,05.

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

0.468975

Probability

0.757652

Obs*R-squared

2.369379

Probability

0.668168

Source : Par nous même à l'aide du logiciel Eviews 3.1

Pour le test d'autocorrelation de Breuch-Godfrey

Le résultat nous conduit à valider l'hypothèse nulle d'absence d'autocorrelation des erreurs vu que la probabilité y associée après correction est de 0,321605 soit supérieur à 0.05.

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

0.679208

Probability

0.431158

Obs*R-squared

0.982407

Probability

0.321605

Source : Par nous même

Pour ce qui est du test de normalité de Jarque Bera

Le résultat des estimations nous pousse à valider l'hypothèse nulle de la normalité des erreurs.

En nous référant à la figure ci-dessous, la statistique de Jarque Bera a une probabilité de 0.173210 qui est supérieur au seuil de 5% ; ce qui veut dire qu'on accepte l'hypothèse nulle de normalité des termes d'résidus.

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- 83 -

Series: Residuals Sample 2000 2014 Observations 15

Mean

-3.55E-16

Median

2.144516

Maximum

11.28783

Minimum

-18.70255

Std. Dev.

8.462662

Skewness

-1.151296

Kurtosis

3.555395

Jarque-Bera

3.506499

Probability

0.173210

5 4 3 2 1 0

 

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15

3.3. INTERPRETATION DES RESULTATS

Les résultats qui proviennent de nos estimations peuvent être interpréter de la manière ci-après :

> L'effet de la variable taux d'inflation est positif et est statistiquement significatif vu que la probabilité associée à cette variable est de 0,050 soit égale à 0,05. Le signe associé à son paramètre renseigne qu'une hausse de taux d'inflation a une répercutions positive sur le chômage. Se faisant pour toute politique susceptible à réduire l'inflation consistera à créer l'emploi. De ce fait, pout tout accroissement de 6% de taux d'inflation se traduit par une croissance de chômage à hauteur de 100%.

> L'impact de la variable taux de croissance du PIB est positif et statistiquement non significatif vue que le t-stat (0.887) inferieur à celle de la table de (2.2) au seuil de 5%. Le signe associé à son paramètre renseigne que la hausse du taux de croissance économique du PIB influence le taux de chômage.

> L'impact de la variable taux de chômage pour la période antérieure est négatif vu son coefficient de -0.27. Elle et statiquement non significatif au vue de la statistique de student calculé (-0.915) inferieur à celle de la table (2.2).

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3.4. DISCUSSION DES RESULTATS

? Impact de la croissance économique sur le chômage

Contrairement à l'analyse effectuée par Arthur d'OKUN, qui montrait que la hausse du taux de croissance de PIB se traduit par une diminution de chômage aux USA, mais les résultats de nos estimations renseignent que la hausse de la croissance économique du PIB en RDC influence positivement le chômage. Bien que cette implication non significative, il ressort de ce fait que la croissance économique n'a pas pu réduire le chômage en RDC pour l'échéance sous étude.

? Impact de la croissance d'inflation sur le chômage

Suivant les analyses de A.W. PHILLIPS, l'auteur montre que la hausse généralisé de prix sur le marché (l'inflation) ajuste le niveau de la demande intérieur et par conséquent la création d'emploi. L'idée qui n'est pas vérifier en RDC car le résultat de nos estimations montre que le niveau de l'inflation enregistrée en RDC n'a pas jouer négativement sur le chômage. C'est dire que pour tout accroissement de 0,7% du taux d'inflation en RDC se traduit par une croissance du chômage de 10%.

Nous ne présumons que le fait de la vie chère en RD Congo et la contrainte du pouvoir d'achat des agents économiques cela pousse certains agents de démissionner de leur poste alors ce qui justifie la hausse du taux de chômage. Nous prenons en compte par exemple le rapport publié en juin 2016 des Nations Unies qui classifie la capitale de la RD Congo la deuxième ville panafricaine où la vie est chère après celle de Luanda en Angola.

3.5. IMPLICATION DES POLITIQUES ECONOMIQUES

Il est inévitable que cette étude aboutisse à sa fin sans pour autant suggérer des orientations des politiques économiques pouvant aider à maitriser une croissance soutenue et ceux pouvant réduire sensiblement le taux de chômage en RD Congo.

Il faut signaler qu'une croissance soutenue et la réduction du taux de chômage n'est possible que lors de la mise en oeuvre :

? Des politiques axée sur capables la transformation à l'interne

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Cette dernière pouvant être utile à la population locale car les entreprises naissante auront besoin de la main d'oeuvre ce faisant, la création d'emploi.

V' Des politiques visant la promotion des exportations

En fait, parlant des exportations nous sous attendons tout d'abord la production locale et enfin cela créé l'emploi dans le sens où les entreprises locales de transformations de biens à exportés auront besoin de la main d'oeuvre.

Ces politiques sont les meilleures en vue d'être compétitif sur le marché international et si le pays arrive à exporter plus et à importer moins, le pays aura une balance commerciale bénéficiaire.

V' Des politiques économiques capables de rendre la croissance

économique du PIB inclusive dans le but bien évidement de créer l'emploi en RDC.

Cette politique pouvant servir de rendre compte du bien-être de toute la population à l'intérieur du pays quelle que soit celle qui travaille et ce qui ne travaille pas.

Cette suggestion tient au fait que le paramètre représente la variable du taux chômage dans notre estimation a affiché un impact négatif pour les années précédentes.

Quand bien même la réduction du taux de chômage est favorable à la croissance économique de la RD Congo, mais la réalisé au détriment de l'inflation répercute négativement sur la croissance économique.

Dans toute économie qu'elle soit en autarcie ou parfaite relation avec le reste du monde, une situation de l'instabilité économique conduit au climat d'incertitude aux agents économiques.

V' Politique économique de la stabilisation de l'environnement macroéconomique

Cette politique de stabilisation est celle de la politique conjoncturelle visant à lutter contrer la tension inflationniste observée durant la période de notre étude qui a atteint par exemple 136.7% en croissance (2005) et une autre à 178.8%(2008) un taux en trois chiffres et

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soutenant la croissance économique du PIB que il ya des années 2000 et 2001 nous avons connus de taux de croissance économique négatif de (-6.9) et (-2.19).

? La politique de stabilisation de prix

Cette dernière consiste à lutter contre les tensions inflationnistes, la rendre à un seuil tolérable comme nous l'avons vu pendant études aux dernières années qui a été en (-3,7%) cela en 2004 et 1,07% ; 1,03% en 2013 ; 1014 en non croissance.

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ru 87 ru

CONCLUSION

Pour clore, cette étude a eu pour objet d'analyse la croissance économique et le chômage en en RD Congo : une vérification empirique de la loi d'OKUN pour une échéance allant de 2000 à 2014.

Nous sommes partis de l'hypothèse selon laquelle la croissance économique du PIB réduit significativement le chômage en RDC.

Pour atteindre notre objectif assigné, vérifier l'hypothèse de notre travail et répondre à la question soulevée dans notre problématique, nous avions opté pour la technique documentaire et une panoplie de tests économétriques.

L'analyse de données par le test de la racine unitaire (ADF) nous a permis d'utiliser la méthode de moindre carrée ordinaire (MCO).

Les résultats de cette étude peuvent être résumés comme suit :

? Des politiques économiques qui consistent à rendre la croissance économique du PIB inclusive pour que la majeure partie de la population s'y retrouvent et que les effets d'entrainement puissent créer l'emploi,

? Des politiques axées sur la réduction de chômage en incitant par exemple les investisseurs par l'assainissement d'un bon climat des affaires,

A l'issu de nos estimations économétriques, le résultat obtenu infirme notre hypothèse émise. L'idée est que la forte croissance économique du PIB n'a pas créé l'emploi dans l'environnement économique de la RDC.

Au regard de ces résultats, nous proposons aux autorités de la RD

Congo:

? De créer un climat favorable à l'attraction des investisseurs, une bonne définition des politiques d'entreprise pouvant,

? Promouvoir les entreprises du secteur privé moteur de la croissance et de la création d'emplois,

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? Favoriser la production et la transformation sur place des produits miniers, qui plus de 50% de PIB en découlent.

Nous n'avons nullement l'intention d'épuiser toutes la matière relative à ce thème, c'est ainsi que nous venons d'ouvrir un chemin pour tout chercheur voulant orienter son étude dans ce cadre et nous souhaiterons à tous ceux qui emboiteront le pas dans cette logique des choses, d'aborder les points relatif à:

V' L'impact de la croissance économique du PIB sur le bien-être de la population Congolaise ;

V' La forte croissance du PIB contribue-t-elle au développement en RD

Congo ?

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MATATA PONYO, M. (mai 2013) «Une année au service de la RD Congo», Primature. Dossier de presse, http://rdc.primature.cd/wp-content/uploads/2013/05/. NKOO MABANTULA (Marie-Brigitte), Comment doit-on définir la monnaie ?, Disponible en ligne : www.dissertationgratuites.com (Consulté le 05 mai 2016) Kongolo, W.D. (2002), Essai de l'appréhension d'une approche intégrées des l'économie de la R.D Congo dans l'optique d'une analyse de l'efficacité des instruments de politique monétaire, Mémoire de Licence, U.E.A., Inédit.

Panapress, le taux de chomage trop élevé préoccupe les autorités de la RDC, 13ème Forum Economique international sur l'Afrique, Kinshasa RD Congo, 2002

Muteba, F.T., Yamba-Yamba, Eley, J.M., Kibangula, J., Langana Leteta, J.-P et Tshiyombo, J. (2005), «Stopper les déficits budgétaires chroniques pratiqués durant 46 années de mauvaise gouvernance financière de l'Etat (Gat/Ocap) », Inédit, Kinshasa

François KABUYA KALALA, macroéconomie, revue congolaise

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 94 ~

Marion Englert « L'impact de la croissance économique sur la pauvreté et l'inégalité : l'importance des choix politiques »DULBEA la Revue « l'Observatoire » n° 58, octobre 2008

Rapport national sur le Développement Humain Durable au Bénin 1997, PNUD, 1997.

Stiglitz-Sen-Fitoussi Rapport de la Commission sur la mesure des performances économiques et du progrès social (2009), http://www.stiglitz-sen-fitoussi.fr.

Pierre Dupriez et Christian Ost, L'économie en mouvement. Outils d'analyse de la conjoncture, de Boeck-Wesmael s.a. Bruxelles, 1986, pp. 47-48.

III. MOTEUR DE RECHERCHES

1* www.touple.org-dictionnaire-croissance économique 1 www.africaneconomicoutlook.org

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 95 ~

ANNEXES

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 96 ~

Tableau N°01 : Test d ADF sur le taux de chômage

ADF Test Statistic

-3.872209

1% Critical Value*

-4.1366

 
 

5% Critical Value

-3.1483

 
 

10% Critical Value

-2.7180

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(TXCHOM,2)

Method: Least Squares

Date: 06/10/16 Time: 13:10

Sample(adjusted): 2003 2014

Included observations: 12 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(TXCHOM(-1))

-1.737111

0.448610

-3.872209

0.0038

D(TXCHOM(-1),2)

0.300323

0.228292

1.315519

0.2209

C

0.132398

2.973533

0.044526

0.9655

R-squared

0.759465

Mean dependent var

-2.133333

Adjusted R-squared

0.706012

S.D. dependent var

18.80248

S.E. of regression

10.19482

Akaike info criterion

7.693955

Sum squared resid

935.4098

Schwarz criterion

7.815182

Log likelihood

-43.16373

F-statistic

14.20827

Durbin-Watson stat

2.049946

Prob(F-statistic)

0.001642

Tableau N°02 : Test d'ADF sur le taux de change

ADF Test Statistic

-24.01950

1% Critical Value*

-4.0681

 
 

5% Critical Value

-3.1222

 
 

10% Critical Value

-2.7042

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(TXCHANGE)

Method: Least Squares

Date: 06/10/16 Time: 14:02

Sample(adjusted): 2002 2014

Included observations: 13 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

TXCHANGE(-1)

-0.952208

0.039643

-24.01950

0.0000

D(TXCHANGE(-1))

0.023779

0.030478

0.780185

0.4534

C

9.011656

4.415835

2.040759

0.0686

R-squared

0.990974

Mean dependent var

-40.20692

Adjusted R-squared

0.989169

S.D. dependent var

139.7456

S.E. of regression

14.54386

Akaike info criterion

8.391390

Sum squared resid

2115.240

Schwarz criterion

8.521763

Log likelihood

-51.54403

F-statistic

548.9463

Durbin-Watson stat

1.945209

Prob(F-statistic)

0.000000

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 97 ~

Tableau N° 03: Test d'ADF sur le taux d'inflation

ADF Test Statistic

-

5.320633

1% Critical Value*

-4.1366

 
 

5% Critical Value

-3.1483

 
 

10% Critical Value

-2.7180

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(TXINFL,2)

Method: Least Squares

Date: 06/10/16 Time: 14:40

Sample(adjusted): 2003 2014

Included observations: 12 after adjusting endpoints

Variable

Coefficie

nt

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(TXINFL(-1))

-

2.296774

0.431673

-5.320633

0.0005

D(TXINFL(-1),2)

0.630668

0.255767

2.465785

0.0358

C

2.563681

29.14994

0.087948

0.9318

R-squared

0.821005

Mean dependent var

5.375000

Adjusted R-squared

0.781228

S.D. dependent var

215.4862

S.E. of regression

100.7894

Akaike info criterion

12.27626

Sum squared resid

91426.60

Schwarz criterion

12.39749

Log likelihood

-

70.65757

F-statistic

20.64036

Durbin-Watson stat

1.896873

Prob(F-statistic)

0.000434

Tableau N°04 : Test d'ADF sur la croissance du PIB

ADF Test Statistic

-3.841272

1% Critical

Value*

-4.0681

 
 

5% Critical Value

-3.1222

 
 

10% Critical Value

-2.7042

*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(TXPIB)

Method: Least Squares

Date: 06/10/16 Time: 14:43

Sample(adjusted): 2002 2014

Included observations: 13 after adjusting endpoints

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

TXPIB(-1)

-0.675839

0.175941

-3.841272

0.0033

D(TXPIB(-1))

-0.064107

0.188995

-0.339200

0.7415

C

4.765837

1.162813

4.098542

0.0021

R-squared

0.604403

Mean dependent var

0.900000

Adjusted R-squared

0.525284

S.D. dependent var

2.395134

S.E. of regression

1.650239

Akaike info criterion

4.038892

Sum squared resid

27.23290

Schwarz criterion

4.169265

Log likelihood

-23.25280

F-statistic

7.639124

Durbin-Watson stat

1.887265

Prob(F-statistic)

0.009689

~ 98 ~

Tableau N° 05: test d'estimation des variables

Dependent Variable: TXCHOM

Method: Least Squares

Date: 06/19/16 Time: 10:01

Sample(adjusted): 2000 2013

Included observations: 14 after adjusting endpoints

 
 
 
 
 
 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

 
 
 
 
 
 
 

C

-5.126922

4.418222

-1.160404

0.2728

 

TXINFL

0.069403

0.031286

2.218343

0.0508

 

TXPIB

0.608108

0.684938

0.887830

0.3955

 

TXCHOM(1)

-0.270104

0.295069

-0.915393

0.3815

 
 
 
 
 
 
 

R-squared

0.357065

Mean dependent var

-1.800000

 

Adjusted R-squared

0.164184

S.D. dependent var

10.33285

 

S.E. of regression

9.446595

Akaike info criterion

7.564142

 

Sum squared resid

892.3816

Schwarz criterion

7.746730

 

Log likelihood

-48.94900

F-statistic

1.851220

 

Durbin-Watson stat

2.439136

Prob(F-statistic)

0.201736

 
 
 
 
 
 

Test de Multi colinéarité de Klein

1

0.0721635726603

0.0721635726603

1

Series: Residuals Sample 2000 2014 Observations 15

Mean

-3.55E-16

Median

2.144516

Maximum

11.28783

Minimum

-18.70255

Std. Dev.

8.462662

Skewness

-1.151296

Kurtosis

3.555395

Jarque-Bera

3.506499

Probability

0.173210

5 4 3 2 1 0

 

-20 -15 -10 -5 0 5 10 15

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

~ 99 ~

Tableau N°06 : Test de White

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic

0.468975

Probability

0.757652

Obs*R-squared

2.369379

Probability

0.668168

 
 
 
 
 

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 06/19/16 Time: 09:51

Sample: 2000 2014

Included observations: 15

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

145.2212

82.65529

1.756950

0.1094

TXINFL

-0.019645

0.567609

-0.034609

0.9731

TXINFL^2

-0.001361

0.005720

-0.238018

0.8167

TXPIB

-6.008733

9.129881

-0.658139

0.5253

TXPIB^2

-0.920225

1.719365

-0.535212

0.6042

R-squared

0.157959

Mean dependent var

66.84220

Adjusted R-squared

-0.178858

S.D. dependent var

110.6016

S.E. of regression

120.0859

Akaike info criterion

12.67549

Sum squared resid

144206.3

Schwarz criterion

12.91151

Log likelihood

-90.06620

F-statistic

0.468975

Durbin-Watson stat

2.132590

Prob(F-statistic)

0.757652

Test de stabilité de CUSUM CARRE

1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5

 

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

CUSUM of Squares 5% Significance

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ru 100 ru

Tableau N° 07: test de RAMSEY

Ramsey RESET Test:

F-statistic

0.801009

Probability

0.394098

Log likelihood ratio

1.193651

Probability

0.274594

 
 
 
 
 

Test Equation:

Dependent Variable: TXCHOM

Method: Least Squares

Date: 06/19/16 Time: 09:53

Sample: 2000 2013

Included observations: 14

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

-0.970307

6.441011

-0.150645

0.8836

TXINFL

0.071305

0.031673

2.251284

0.0509

TXPIB

0.373965

0.739667

0.505586

0.6253

TXCHOM(1)

-0.117501

0.343376

-0.342194

0.7401

FITTED^2

-0.068714

0.076776

-0.894991

0.3941

R-squared

0.409610

Mean dependent var

-1.800000

Adjusted R-squared

0.147214

S.D. dependent var

10.33285

S.E. of regression

9.542011

Akaike info criterion

7.621739

Sum squared resid

819.4498

Schwarz criterion

7.849973

Log likelihood

-48.35217

F-statistic

1.561039

Durbin-Watson stat

2.611329

Prob(F-statistic)

0.265424

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

0.679208

Probability

0.431158

Obs*R-squared

0.982407

Probability

0.321605

 
 
 
 
 

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 06/19/16 Time: 09:54

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C

0.229145

4.499439

0.050927

0.9605

TXINFL

0.009726

0.033919

0.286744

0.7808

TXPIB

-0.030751

0.697194

-0.044107

0.9658

TXCHOM(1)

-0.009795

0.300155

-0.032635

0.9747

RESID(-1)

-0.285643

0.346595

-0.824141

0.4312

R-squared

0.070172

Mean dependent var

5.71E-16

Adjusted R-squared

-0.343085

S.D. dependent var

8.285212

S.E. of regression

9.601860

Akaike info criterion

7.634244

Sum squared resid

829.7615

Schwarz criterion

7.862479

Log likelihood

-48.43971

F-statistic

0.169802

Durbin-Watson stat

2.068817

Prob(F-statistic)

0.948404

ru 101 ru

TABLE DES MATIERES

0. INTRODUCTION GENERALE 7

0.1. PRESENTATION DU SUJET 7

0.2. PROBLEMATIQUE 10

0.3. OBJECTIFS 10

0.4. HYPOTHESES 11

0.5. CHOIX ET INTERET DU SUJET 11

1. Choix du sujet 11

2. Intérêt du sujet 12

a. Intérêt scientifique 12

b. Intérêt social 12

0.6. METHODES ET TECHNIQUES DE RECHERCHE 12

a. Méthodes de recherche 12

b. Techniques de recherche 13

0.7. DELIMITATION DU TRAVAIL 13

0.8. SUBDIVISION DU TRAVAIL 13

CHAPITRE PREMIER 15

REVUE DE LITTERATURE 15

I.1. REVUE THEORIQUE 15

SECTION 1 : NOTIONS SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE 15

1.1. APPROCHE DEFINITIONNEL 15

a. Définition 15

b. Les phases ou le cycle de la croissance économique 17

1.2. INDICATEUR DE MESURE DE LA CROISSANCE ECONOMIQUE 18

A. Le PIB nominal 18

a) Définition du PIB nominal 18

b) La synthèse des flux économiques en économie ouverte 19

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014

ru 102 ru

B. Différentes approches de calcul du PIB 19

1. Optique de la production 20

2. Optique de dépenses 21

3. Optiques de revenus 22

C. Les sources de la croissance économique 23

1.3. PIB PAR HABITANT ET BIEN-ETRE 24

1.4. CROISSANCE ECONOMIQUE ET PRAUVRETE 25

1.5. LES LIMITES DU PIB 28

SECTION 2 : NOTIONS SUR LE CHOMAGE 29

2.1 CHOMAGE-EMPLOI ET PAUVRETE 30

2.1.1 CHOMAGE 30

A. Définition 30

a. Le taux de chômage 30

B. Salaires réels et chômage d'équilibre 32

C. La difficulté de mesurer le chômage 35

2.1.2 EMPLOI 37

2.1.3 PAUVRETE 37

· Pauvreté absolue 39

· Pauvreté relative 40

SECTION 3 : NOTION SUR LA LOI D'OKUN 41

3.1 Loi d'OKUN 41

I.2. REVUE EMPIRIQUE 42

SECTION1. RELATION DE CAUSALITE ENTRE CROISSANCE DE LA

PRODUCTION ET CHOMAGE 43

SECTION2. IMPLICATION DE LA CROISSANCE ECONOMIQUE DU PIB SUR

L'EMPLOI 43

1. Implication de la croissance économique du PIB sur l'emploi 44

Tableau. Evolution du marché du travail 46

2. Implication de la croissance économique du PIB sur la pauvreté 46

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ru 103 ru

SECTION3. CAUSALITE ENTRE CHOMAGE ET INFLATION 48

a. Arbitrage entre inflation et chômage à court terme 50

b. Arbitrage entre inflation et chômage à plus long terme 51

c. La courbe de PHILIPS 52

CHAPITRE DEUXIEME 55

CROISSANCE ET CHOMAGE EN RDC ET L'APPROCHE METHODOLOGIQUE

DE L'ETUDE 55

SECTION1 CROISSANCE ET CHOMAGE EN RD CONGO 55

A. Les indicateurs de performance macroéconomique 55

a. Evolution de la croissance économique en RD Congo de 2000 à 2014 55

b. Etude du chômage en RD Congo 58

c. Etude de l'évolution de l'inflation en RD Congo 61

d. Evolution de taux de change en RD Congo 66

SECTION 2 APPROCHE METHODOLOGIQUE 73

2.1. PRESENTATION DES DONNEES A UTILISER ET CHOIX DE CES

VARIABLES 73

a. Présentation des données 73

b. Justification des variables du modèle 73

· Le chômage 73

· La croissance du PIB 73

· Le taux de change 74

· Le taux d'inflation 74

2.2. ANALYSE DES DONNEES 74

a. Outil d'analyse 74

b. Analyse de la stationnarité 75

· Test d'ADF sur le taux de chômage 75

· Test d'ADF sur le taux de change 75

· Test d'ADF sur l'inflation 75

· Test d'ADF sur le taux de croissance du PIB 76

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ru 104 ru

2.3. MODELE ECONOMETRIQUE 76

2.3.1 TESTS STATISTIQUES ASSOCIES AU MODELE 77

a. tests sur les paramètres 77

b. tests sur les variables 78

CHAPITRE TROISIEME 80

MODELISATION DE LA RELATION ENTRE LA CROISSANCE ECONOMIQUE

DU PIB ET LE CHOMAGE EN RDC 80

3.1. RESULTATS 80

3.1.1. Résultats des estimations 80

3.2. VALIDATION DU MODELE 81

3.2.1. Résultat des tests de validation sur les variables 81

3.2.2. Résultat des tests de validation sur le résidu 82

3.3. INTERPRETATION DES RESULTATS 83

3.4. DISCUSSION DES RESULTATS 84

? Impact de la croissance économique sur le chômage 84

? Impact de la croissance d'inflation sur le chômage 84

3.5. IMPLICATION DES POLITIQUES ECONOMIQUES 84

CONCLUSION 87

REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE 89

I. OUVRAGES 89

II. PAPIERS, REVUES ET MEMOIRE DE FIN D'ETUDE 92

III. MOTEUR DE RECHERCHES 94

ANNEXES 95

TABLE DES MATIERES Erreur ! Signet non défini.

TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014






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