Agriculture et croissance économique dans les pays de l'UEMOA ( Union économique et monétaire ouest-africaine )

UNIVERSITE DE LOME (UL)

Faculté des Sciences Economiques et de Gestion

(FASEG)

Département d'Economie

Mémoire pour l'obtention du diplôme de
Master de Recherche en Economie

SPECIALITE : Economie du Développement THEME :

AGRICULTURE ET CROISSANCE
ECONOMIQUE DANS LES PAYS DE L'UEMOA

Présenté et soutenu par : Monsieur Kossi Abaka ANATA

Sous la direction de :

Monsieur Ega Akoété AGBODJI, Agrégé des Sciences Economiques, Enseignant chercheur à l'UL

28 juin 2012

Résumé

Plusieurs écrits ont montré théoriquement le rôle que joue l'agriculture dans le développement économique des pays en développement. Ce mémoire s'intéresse également à ce domaine et a essentiellement pour objectif d'étudier la contribution de l'agriculture à la croissance économique. Il analyse aussi l'interaction entre le secteur agricole et les autres secteurs de l'économie des pays de l'UEMOA.

Les données utilisées dans ce mémoire sont issues de la base des données du CNUCED (UNCTADstat) et portent sur 7 pays de l'UEMOA sur la période 1970-2007 à savoir Burkina-Faso, Bénin, Côte d'Ivoire, Mali, Niger, Sénégal et Togo. A l'aide d'un modèle à correction d'erreur (MCE), il ressort des estimations effectuées, que l'agriculture a un impact positif significatif à court et à long terme sur la croissance économique et vice versa. Par ailleurs, le secteur industriel et celui des services ont quasiment une influence négative sur le développement du secteur agricole.

2

Mots clés : agriculture, croissance économique, MCE, secteur agricole, secteur industriel, secteur des services, UEMOA.

Dédicace

3

A mon petit Brice ;

Soit honoré que ce travail te soit dédié. Il est le fruit de l'endurance et de la perspicacité de ton père qui te convie à en faire plus. Soit donc courageux et persévérant.

4

Remerciements

Au terme de ce travail, je tiens à exprimer mes sincères remerciements à tous ceux qui n'ont ménagé aucun effort pour que ce mémoire aboutisse. Mes sentiments de profonde gratitude particulièrement :

V' au Pr. Nadédjo BIGOU-LARE, Doyen de la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion pour son dynamisme et sa détermination ;

V' au Pr. Ega Akoété AGBODJI, pour avoir accepté de diriger ce mémoire avec rigueur et sagesse ;

V' au reste du corps professoral du master économie, pour la qualité et l'adéquation des enseignements.

Je n'oublie pas ma famille et mes ami(e)s pour leurs soutiens de tout ordre.

5

Table des matières

Résumé 2

Dédicace 3

Remerciements 4

Liste des graphiques 7

Liste des Tableaux 7

Liste des Annexes 8

Sigles et abréviations 9

INTRODUCTION GENERALE 11

· Contexte et problématique 11

· Objectifs 13

·
· Objectif principal 13

·
· Objectifs spécifiques 14

· Hypothèses 14

· Organisation du travail 14

CHAPITRE 1 : DEFINITION DES CONCEPTES ET REVUE DE LA LITTERATURE 15

1.1. Définitions des concepts 15

1.1.1. Agriculture 15

1.1.2. Croissance économique 16

1.2. Revue de la littérature 17

1.2.1. Place de l'agriculture dans l'économie 17

1.2.2. Interaction entre agriculture, PIB, industrie et services 19

1.2.3. Obstacles au développement agricole 20

1.2.4. Agriculture et formation du capital 21

CHAPITRE 2 : CARACTERISTIQUES ECONOMIQUES DES PAYS DE L'UEMOA 23

2.1. Structure des économies de l'UEMOA 23

2.2. Monographie du secteur agricole 24

2.2.1. Evolution du PIB agricole 24

2.2.2. Structure des productions agricoles nationales 25

2.2.3. L'élevage et la pêche 28

6

2.3. Politiques agricoles 29

2.3.1. Politique Agricole commune de l'Union (PAU) 29

2.3.2. Politiques agricoles nationales 32

2.4. Financements agricoles 35

2.4.1. Budgets agricoles 35

2.4.2. Distribution des crédits 36

2.5. Structure des exportations 36

CHAPITRE 3 : METHODOLOGIE, PRESENTATION ET ANALYSE DES RESULTATS,

IMPLICATIONS 39

3.1. Modèle 39

3.1.1. Spécification empirique 39

3.1.2. Définition des variables 40

3.1.3. Source des données 42

3.1.4. Méthode d'estimation 42

3.2. Présentation et analyse des résultats 43

3.2.1. Tests de stationnarité 43

3.2.2. Tests de cointégration de Johannsen 44

3.2.3. Estimation du MCE 44

3.2.4. Tests de spécification du MCE 48

3.3. Interprétation des résultats et implications de politique économique 48

3.3.1. Interprétation des résultats 48

3.3.2. Implications de politiques économique 50

CONCLUSION GENERALE 51

BIBLIOGRAPHIE 53

ANNEXES 57

7

Liste des graphiques

Graphique 1 : Taux de croissance du PIB réel par tête -taux de croissance du PIB agricole .. 12

Graphique 2 : Evolution de la production des principales cultures vivrières par pays (2000-

2005) 25

Graphique 3 : Evolution de la production céréalière (en milliers de tonnes) 27

Graphique 4 : Evolution comparée des principales cultures vivrières et des cultures

d'exportation par pays 28

Graphique 5 : Valeur des exportations agricoles par pays (en millions de dollars) 37

Graphique 6 : Evolution comparée des exportations et importations agricoles dans l'UEMOA

38

Liste des Tableaux

Tableau 1 : Répartition des types d'industries et de ressources minières par pays 23

Tableau 2: Evolution des PIB agricoles par tête (en pourcentage des PIB réels par tête) 24

Tableau 3: Principales cultures dans les pays de l'UEMOA 25

Tableau 4 : Production des principales cultures vivrières (en milliers de tonnes) 26

Tableau 5 : Répartition des principales cultures d'exportation (en milliers de tonnes) par pays

27

Tableau 6 : Pourcentage du budget affecté à l'agriculture (2002-2007) 35

Tableau 7: Utilisations de crédits déclarées à la centrale des risques (zone UMOA) 36

Tableau 8 : Evolution de la part des exportations agricoles dans les exportations totales (en %)

37

Tableau 9 : Effet d'une croissance de 10% de la valeur ajoutée agricole sur le PIBRH 45

Tableau 10 : Effets d'une croissance de 10% du PIB réel par habitant, de la valeur ajoutée du

secteur industriel et de celle du secteur des services sur l'agriculture 46

8

Liste des Annexes

Annexe 1 : Répartition du PIB (en millions de dollars us) par secteur dans les pays de

l'UEMOA de 2000 à 2008 57

Annexe 2 : Tableau de répartition des principales cultures d'exportation (en milliers de

tonnes) par produit dans l'UEMOA 58

Annexe 3 : Figure présentant l'évolution comparée des principales cultures vivrières et des

cultures d'exportation par année pour chaque pays 59

Annexe 4 : Structure des exportations agricoles dans quelques pays de l'UEMOA 60

Annexe 5 : Tests de stationnarité 61

Annexe 6 : Résultats des tests de cointégration par pays 63

Annexe 7 : Résultats de l'estimation du MCE pour le modèle 1 67

Annexe 8 : Résultats de l'estimation du MCE pour le modèle 2 68

Annexe 9 : Tests de spécifications sur le MCE 69

9

Sigles et abréviations

ADI : Africa Development Indicators

BM : Banque Mondiale

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

CNUCED : Conférence des Nations Unis pour le Commerce et le Développement

CSAO/OCDE : Commission des pays du Sahel et de l'Afrique de l'Ouest /

Organisation de Coopération et de développement économiques

DPDA : Déclaration de Politique de Développement Agricole

DSRP : Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté

FAO : Food and Agriculture Organization (Organisation des Nations Unies

pour l'alimentation et l'agriculture)

FRDA : Fonds Régional de Développement Agricole

GOANA : Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l'Abondance

INS : Institut National de la Statistique

LOA : Loi d'Orientation Agricole

LOASP : Loi d'Orientation Agro-Sylvo-Pastorale

LPDI : Lettre de Politique de Développement Institutionnel

MCE : Modèle à Correction d'Erreurs

MCO : Moindres Carrés Ordinaires

MEP : Maison des Eleveurs de Porcs

MRA : Ministère des Ressources Animales

NEPAD : Nouveau partenariat pour le développement de l'Afrique

NLPDA : Nouvelle Lettre de Politique de Développement Agricole

NPA : Note de politique agricole

OMC : Organisation Mondiale pour le Commerce

OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement

PAU : Politique Agricole de l'UEMOA

PIB : Produit Intérieur Brut

PMA : Pays les Moins Avancés

PSRSA : Plan Stratégique pour la Relance du Secteur Agricole

PVD : Pays en voie du Développement

ReSAKSS : Regional Strategic Analysis and Knowledge Support System

REVA : Retour vers l'agriculture

SAO : Sahel et Afrique de l'Ouest

SDDR : Schéma Directeur du Secteur Développement Rural

SDN : Stratégie Nationale de Développement

SDR¹ : Stratégie de Développement Rural

SDR² : Stratégie de Développement du Secteur agricole

SIAR : Système d'Information Agricole Régional

SRPA : Stratégie de Relance de la Production Agricole

UA : Union Africaine

UEMOA : Union Economique et Monétaire Ouest Africain

VECM : Vectorial Error Correction Model

10

¹ Mise en oeuvre au Burkina-Faso et au Niger.

² Mise en oeuvre au Togo.

11

INTRODUCTION GENERALE

Succédant à l'Union monétaire ouest-africaine (UMOA) créée en 1963, l'Union Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA) a été créée à Dakar (Sénégal) le 10 janvier1994 et a son siège à Ouagadougou (Burkina Faso). C'est un espace sous-régional composé de 8 pays en voie de développement à savoir le Bénin, le Burkina-Faso, la Côte d'Ivoire, la Guinée-Bissau³, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo. Elle a pour mission la réalisation de l'intégration économique des États membres à travers le renforcement de la compétitivité des activités économiques dans le cadre d'un marché ouvert et concurrentiel et d'un environnement juridique rationalisé et harmonisé.

Les 8 pays de l'UEMOA sont tous des pays en voie de développement de l'Afrique subsaharienne. L'agriculture joue un rôle important dans la croissance économique de ces pays. On estime que dans la majeure partie de l'Afrique subsaharienne, l'agriculture « peut alimenter la croissance de l'économie nationale, offrir des opportunités d'investissement au secteur privé et être le principal moteur des industries apparentées et de l'économie rurale non agricole » (B.M., 2008 : p.3). Elle est le pilier de l'économie des Pays les Moins Avancés (PMA).

Les principaux centres d'intérêts de ce travail de recherche sont d'étudier, d'une part, la contribution du secteur agricole à la croissance économique et d'autre part, l'apport de la croissance du PIB et des autres secteurs au développement de l'agriculture dans les pays de l'UEMOA.

La présente introduction est structurée comme suit : contexte et problématique, objectifs, hypothèses et organisation du travail.

· Contexte et problématique

L'un des thèmes d'actualité largement débattus dans le monde entier est celui du rôle de l'agriculture dans le développement des Pays les Moins Avancés (PMA). L'analyse de l'importance de l'agriculture dans la réduction de la pauvreté dans ces pays a fait l'objet de plusieurs études. Ces études ont montré que dans les pays en développement, l'agriculture est

³ Elle a fait son entrée en mai 1997.

12

considérée comme le pilier de l'économie et le secteur productif le plus important à travers la part importante qu'elle occupe dans le PIB.

L'agriculture constitue la principale activité économique et occupe une grande partie des populations actives : 40% à 90% dans la plupart des cas (FAO, 2001) et près de 70% de la population active pour les pays membres de l'UEMOA (UEMOA, 2003). Elle joue un rôle important dans l'amorçage du développement économique de ces pays et, comme l'affirme BELLA (2009), elle est un secteur en amont des autres secteurs d'activités car elle fournit des ressources nécessaires à leur développement.

En définitive, l''agriculture occupe, ipso facto, une place capitale et constitue le moteur de l'économie des pays en voie de développement et spécialement dans l'UEMOA.

La figure suivante illustre le lien entre l'agriculture et la croissance économique sur la période 1970-2003. On note sans surprise l'existence d'une corrélation positive entre le taux de croissance du PIB réel par tête et le taux de croissance du PIB agricole au sein de la zone UEMOA. Le Bénin, le Burkina Faso et le Mali ayant, dans l'ordre, les plus forts taux moyens de croissance du PIB agricole, ont des taux moyens de croissance économique élevés⁴. Le Niger reste le pays ayant le plus faible taux moyen de croissance du PIB agricole et le plus faible taux moyen de croissance économique.

Graphique 1: Taux de croissance du PIB réel par tête -taux de croissance du PIB agricole

Taux de croissance du PIB réel par tête (en %)

-2 -1 0 1 2

1.5 2 2.5 3 3.5 4

Taux de croissance du PIB agricole (en %)

Niger

Taux de croissance du PIB réel par tête (en %) Fitted values

Sénégal

Togo

Guinée Bissau

Côte d'Ivoire

Mali

Burkina Faso

Bénin

Source : auteur

⁴ La corrélation entre l'agriculture et la croissance économique semble moins forte au Bénin qu'au Burkina Faso et au Mali. Car il a le taux moyen du PIB agricole le plus élevé, mais sont taux moyen de croissance économique est moins élevé par rapport à celui de ces deux pays.

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Étant donné que cette représentation graphique ne tient pas compte de la valeur ajoutée des secteurs industriels et des services qui pourraient avoir une incidence sur la croissance économique et éventuellement influencer l'effet de l'agriculture, il convient de mener une étude empirique de manière à cerner plus spécifiquement cette relation dans la zone UEMOA.

Bien que plusieurs chercheurs aient accordé un intérêt particulier à la relation agriculture-croissance économique, peu d'études empiriques sont faites, notamment, en ce qui concerne les pays de l'UEMOA.

Ce mémoire cherche à analyser empiriquement non seulement la contribution de l'agriculture à la croissance économique, mais aussi la contribution des autres secteurs de l'économie à la croissance du secteur agricole dans le but de suggérer des politiques pour une croissance durable. C'est ce qui justifie le choix du thème : « agriculture et croissance économique dans les pays de l'UEMOA ».

Depuis quelques décennies, cette agriculture considérée comme la cheville ouvrière de l'économie de l'Afrique subsaharienne connaît quelques difficultés liées aux facteurs institutionnels, politiques et structurels. Conscients de ces difficultés, les gouvernants de plusieurs pays ont procédé à des réformes en vue de restaurer à l'agriculture son rôle historique. C'est ainsi que les Chefs d'Etats de l'espace UEMOA par exemple, dans le souci de développer l'agriculture qui constitue le moteur de l'économie, ont adopté en décembre 2001 une politique agricole : la Politique Agricole de l'UEMOA (PAU) dont un des objectifs est de contribuer durablement au développement économique et social des Etats membres.

La problématique du développement du secteur agricole de l'Union en vue d'un développement économique et social durable est plus que jamais d'actualité et une réflexion approfondie sur la question s'impose. Quelle est la contribution de l'agriculture à la croissance économique ? Le P11B et les autres secteurs stimulent-t-ils le développement du secteur agricole ? La présente étude essaye d'apporter des réponses à ces interrogations.

· Objectifs

·
· Objectif principal

Cette étude a pour objectif principal de quantifier les relations entre le secteur agricole, le P11B et les autres secteurs dans les pays de l'UEMOA sur la période 1970-2007.

14

·
· Objectifs spécifiques

Pour aboutir à l'objectif principal, les objectifs spécifiques fixés par cette étude se résument comme suit :

y' analyser la contribution de l'agriculture à la croissance du P113 ;

y' analyser l'influence de la croissance du P113 ainsi que celle des secteurs industriels et des services sur le secteur agricole.

· Hypothèses

Les deux hypothèses suivantes sont posées :

1- La croissance du secteur agricole entraîne celle du P113 dans les pays de l'UEMOA ;

2- L'accroissement du P113 et celui des secteurs industriel et des services ont un effet négatif sur le secteur agricole dans les pays de l'UEMOA.

· Organisation du travail

La suite du travail est structurée en trois chapitres. Le premier chapitre propose, d'une part, une définition des concepts et, d'autre part, une revue de la littérature présentée par thème. Le deuxième chapitre caractérise les économies de l'UEMOA en cinq sections à savoir la structure économique des pays étudiés, la monographie de leur secteur agricole, la politique agricole commune de l'Union (PAU) et les politiques agricoles nationales, le financement de l'agriculture et enfin la structure des exportations de la zone. Le troisième chapitre est scindé en trois sections et a premièrement pour objet de spécifier le modèle. Ensuite, il présente et analyse les résultats des estimations. Enfin, il donne les implications de politique économique.

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CHAPITRE 1 : DEFINITION DES CONCEPTES ET REVUE DE LA
LITTERATURE

Ce chapitre se propose de passer en revue les écrits relatifs au sujet et de décrire l'agriculture dans l'UEMOA.

1.1. Définitions des concepts

1.1.1. Agriculture

L'agriculture dans son acception large désigne l'ensemble des travaux transformant le milieu naturel pour la production des végétaux et des animaux utiles à l'homme. En plus donc de la culture des végétaux, sont également prises en compte les activités d'élevage, de pêche et de chasse.

Du point de vue économique, l'agriculture représente un secteur d'activité, une activité génératrice de revenu à partir de l'exploitation des terres, de la culture des animaux, etc. A ce titre, elle contribue à la formation du revenu national et emploie de la main d'oeuvre. Les principes d'économie politique peuvent donc s'appliquer à l'agriculture afin de comprendre les différents mécanismes qui concourent à son fonctionnement en tant qu'activité économique. Il s'agit des mécanismes de production, de maximisation du profit, de formation des prix, d'écoulement du produit, etc. C'est un secteur d'activité doté d'un caractère spécifique pour l'économie d'un pays ; il répond au besoin le plus important de l'être humain : l'alimentation.

L'agriculture, en tant que secteur d'activité de l'économie peut contribuer à la croissance de celle-ci. Dans la théorie économique, la contribution de l'agriculture à la croissance économique se fait selon plusieurs points de vue. Le caractère `primaire' des activités agricoles en fait souvent un secteur en amont des autres. Il est donc un secteur d'activité au service des autres secteurs dans le processus du développement. Mais au-delà de ce rôle de secteur en amont du développement, d'autres auteurs estiment que le développement du secteur agricole pour lui-même offre aussi des gages d'un véritable développement.

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1.1.2. Croissance économique

Le meilleur indicateur qui sert à évaluer la production de biens et services d'un pays pendant une année donnée est Produit intérieur brut (PIB). La croissance économique est captée par le PIB par habitant. Il illustre l'importance de l'activité économique d'un pays ou encore la grandeur de sa richesse générée pour chaque individu.

La croissance annuelle du Produit intérieur brut (PIB) représente la variation relative d'une période à une autre du volume du PIB en dollars constants d'une année de référence. Elle reflète l'augmentation (ou la baisse dans le cas d'une croissance négative) du niveau d'activité économique dans un pays. Il s'agit d'un indicateur souvent retenu lorsque l'on veut faire des prévisions à court et à moyen terme sur la situation économique d'un pays. Normalement, une croissance économique équivaut à un enrichissement. Cependant, cet indicateur pourrait s'avérer trompeur dans la mesure où la croissance du PIB serait redevable d'une croissance démographique et non d'une amélioration de l'économie. Il importe alors de considérer la croissance du PIB par habitant.

Lorsqu'on parle de croissance dans le sens courant, on entend par là un accroissement ou une augmentation. La croissance traduit le fait d'apporter à ce qui existe une valeur supplémentaire.

En économie, la croissance désigne l'augmentation du stock de richesse nationale sur une longue période. Le lexique d'économie en fournit une définition plus quantitative. Il la définit comme une augmentation sur une longue période du Produit National Brut (PNB) par tête. L'idée de longue période permet de faire ressortir la caractéristique évolutive de la croissance, ce qui la distingue de l'expansion dans ce sens. La croissance est ainsi une notion quantitative qui se distingue du développement à résonance plus qualitative.

La question de la croissance économique est une préoccupation pour tous les gouvernements du monde moderne. Elle est nécessaire pour faire face à la croissance de la population ainsi qu'à la croissance des besoins de cette population. Elle est un préalable à tout développement économique et les politiques économiques en font un de leurs objectifs précis.

Guerrien (2002) note que le problème de la croissance est clairement apparu dans la pensée économique chez les classiques, à commencer par Smith. Jusqu'alors, l'économie se souciait plus de la survie de la population face aux fléaux tels que : la sécheresse, la famine,

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l'épidémie, etc.. Il s'agissait d'une "reproduction simple" du système. Cette vision restrictive ne reflète pas exactement la réalité mais elle permet tout de même de comprendre que la croissance bien qu'étant en quelque sorte présente, n'était pas explicitement une préoccupation pour les économistes d'alors. Avec les classiques, l'idée de surplus se fait plus formelle. Il apparaît plus clairement qu'à chaque période, un excédent peut être dégagé et réinvesti pour accroître davantage la production grâce à la division du travail et le progrès technique.

Par la suite, de nombreuses théories économiques seront développées sur la croissance économique. L'économiste britannique Harrod et l'économiste américain Domar ont développé le célèbre modèle Harrod-Domar. Les deux principales notions sont le capital et l'épargne. Le capital est le déterminant principal de la croissance, l'épargne a pour rôle d'induire l'investissement. Dans les modèles de croissance endogène, en plus du capital physique, les auteurs de cette théorie reconnaîtront l'importance d'un capital immatériel dans la génération de la croissance économique.

La notion de croissance économique est ainsi devenue une préoccupation pour les économies car au-delà de la satisfaction des besoins de la population, l'objectif de l'économie est aussi de connaître la phase de croissance et de développement économique. Au Cameroun, un taux de croissance à deux chiffres reste une condition nécessaire à un développement économique.

1.2. Revue de la littérature

La revue de la littérature est présentée par thème. Les thèmes abordés sont : la place de l'agriculture dans l'économie, l'interaction entre l'agriculture, le PIB, l'industrie et les services, les obstacles au développement agricole et enfin l'agriculture et la formation du capital.

1.2.1. Place de l'agriculture dans l'économie

Avant les années 1950, certains auteurs ont estimé que la croissance agricole a précédé celle de l'industrie. C'est ainsi que les historiens de la révolution industrielle ont affirmé que la révolution agricole a précédé la révolution industrielle par un décalage de cinquante à soixante années. En 1767, à l'aube de la révolution industrielle, Mill affirmait que la productivité de l'agriculteur limite la taille du secteur industriel⁵. A partir de 1950, les

⁵ Confère Bella (2009).

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économistes considéraient de plus en plus le secteur agricole comme un secteur retardé dans l'économie, générateur d'un surplus de main d'oeuvre tel que l'a formalisé Lewis (1955). L'intérêt était porté sur la croissance résultant du secteur non agricole. Le secteur agricole devait fournir à ce dernier les éléments nécessaires à son expansion. À cet effet, les physiocrates reconnaissaient que l'importance d'un surplus agricole était essentielle pour la bonne santé des finances publiques et le niveau de l'activité économique.

Pour Lewis (1955), l'agriculture est source de formation du capital. Elle libère la main d'oeuvre faiblement productive pour alimenter les autres secteurs notamment l'industrie en constituant ainsi un marché pour les produits industriels fournisseurs des devises permettant de financer les importations.

Selon Bella (2009), le secteur agricole l'agriculture, de part son potentiel de profits, attire des investissements directs étrangers, créant de ce fait des emplois et ouvrant de nouveaux créneaux d'investissements au profit des entrepreneurs locaux pour une augmentation de la production locale. Dans ce même ordre d'idée, la Banque Mondiale (2008) estime que l'agriculture contribue au développement de beaucoup de manières. D'abord, en tant qu'activité économique, « l'agriculture peut alimenter la croissance de l'économie nationale, offrir des opportunités d'investissement au secteur privé et être le principal moteur des industries apparentées et de l'économie rurale non agricole ». Ensuite, les industries et les services associés à l'agriculture dans les chaînes de valeur contribuent souvent pour plus de 30 % au PIB dans les pays en mutation et les pays urbanisés. En fin, elle pense que l'agriculture constitue un instrument de développement unique car elle contribue au développement en tant qu'activité économique, moyen de subsistance et fournisseur de services environnementaux.

Pour la B.M. (op.cit), la manière dont l'agriculture favorise le développement diffère d'un pays à un autre selon la façon dont chaque pays l'utilise pour alimenter la croissance et réduire la pauvreté. Dans les pays à vocation agricole à l'instar des pays d'Afrique sub-saharienne, l'agriculture est le principal moteur de la croissance. Dans les pays en mutation tels que la Chine, l'Inde, l'Indonésie, le Maroc et la Roumanie, elle n'est plus un facteur primordial de la croissance économique ; elle contribue en moyenne pour seulement 7 % à l'augmentation du PIB. Dans les pays urbanisés, la contribution directe de l'agriculture à la croissance économique est encore plus réduite (5 % de l'augmentation du PIB, en moyenne).

19

Kuznets (1964) pour sa part, distingue quatre voies par lesquelles l'agriculture concourt au développement économique. D'abord, à travers ses produits, l'agriculture est source de nourriture. Elle permet d'alimenter la main d'oeuvre des autres secteurs. Elle procure à l'industrie les matières premières. Un secteur agricole productif fournira des produits bon marché, d'où une amélioration du niveau de rémunération réelle et donc une possibilité d'accumulation pour les autres secteurs. De plus, l'augmentation de la production agricole a un effet sur la croissance du Produit Intérieur Brut (PIB). Ensuite, le secteur agricole peut constituer une demande de biens industriels et de services. Une amélioration de la productivité dans ce secteur devrait permettre l'amélioration des revenus du monde paysan et par conséquent l'accroissement de leur consommation. Le secteur agricole peut ainsi faciliter l'émergence de nouveaux débouchés pour les industries. En outre, l'agriculture est source de devises pour l'ensemble de l'économie à travers l'exportation de ses produits. Ces devises peuvent permettre d'importer des machines et matières premières dont a besoin l'industrie pour se développer. Enfin, l'agriculture dégage le plus souvent un surplus de main d'oeuvre qui est considérée comme un important facteur de production aux autres secteurs, notamment l'industrie.

Bako (2011) s'est intéressé aux problèmes de financement de l'agriculture burkinabè en mettant en exergue les potentialités et les défis de cette agriculture afin d'appréhender les besoins de financement du secteur et d'analyser les problèmes de son financement. Une analyse économétrique réalisée à partir d'un modèle à correction d'erreur a révélé qu'il existe une relation de long terme entre la production agricole et les financements publics et que ces financements ont un impact positif à court et à long terme sur la croissance agricole. Les simulations réalisées montrent qu'à partir d'un taux de croissance des financements publics agricoles de 9% sur la période 2009-2015, le pays pourrait atteindre les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) en matière de réduction de la faim.

1.2.2. Interaction entre agriculture, PIB, industrie et services

Peu d'études empiriques ont porté sur la corrélation entre les trois secteurs de l'économie à savoir le secteur agricole, le secteur industriel et le secteur des services, de même qu'avec le PIB. Ces études qui ont été réalisée établissent une corrélation positive entre l'agriculture (en amont), les autres secteurs et le PIB (en aval).

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C'est ainsi que Yao (2000) a démontré par la méthode de co-intégration qu'en Chine, l'agriculture a entraîné la croissance des autres secteurs, et la croissance du secteur non agricole n'a pas d'effet sur le secteur agricole.

Katircioglu (2006) a mené les mêmes études dans la partie nord de Chypre afin d'établir le sens de causalité selon Granger entre les taux de croissance du P11B réel et du P11B réel agricole. Dans une deuxième étude, il a recherché la co-intégration et les relations causales entre les différents secteurs d'activité de Chypre du nord. En utilisant les valeurs en logarithme du P11B réel, du P11B réel agricole, du P11B réel industriel et du P11B réel des services, il trouve que l'agriculture reste encore l'épine dorsale de l'économie de ce pays et qu'elle a une relation d'équilibre de long terme avec la croissance économique et donne la direction du développement de l'industrie.

Bella (op.cit) a abouti aux résultats contraires à ceux de Katircioglu (op.cit) pour le Cameroun. Par l'estimation d'un modèle vectoriel à correction d'erreur (VECM), il trouve qu'il existe une relation de long terme entre les taux de croissance du P11B réel par tête, des P11B réel agricole, industriel et des services. Cette relation de long terme montre qu'une hausse du P11B réel agricole a eu en moyenne une baisse du P11B réel par tête. Les estimations révèlent également que le développement du secteur agricole n'a pas causé celui des autres secteurs.

1.2.3. Obstacles au développement agricole

D'après une étude réalisée par l'UEMOA (2002), l'agriculture est confrontée à certaines difficultés ces dernières années. L'exemple le plus frappant concerne le secteur céréalier qui a connu une dégradation ces trois dernières décennies alors qu'il était assez équilibré dans les années 60. Cette situation est liée à « l'accroissement démographique, aux aléas climatiques, à la dégradation des termes des échanges, à l'exode rural, mais aussi aux politiques agricoles, qui n'ont pas pu toujours trouver l'équilibre souhaitable entre cultures de rentes et cultures vivrières, ni protéger suffisamment la petite exploitation qui assure les 90 % des productions céréalières ».

Dans cet ordre d'idée Hassine & al. (2006), ont fait remarquer que la libéralisation agricole présente des risques. Mais au-delà de ces risques, elle offre de nombreuses opportunités pour les pays impliqués dans l'accord d'association.

21

Pour Harsch (2004) les politiques agricoles des gouvernements africains se sont révélées insuffisantes, n'offrant que de faibles incitations économiques aux producteurs agricoles. Les mesures de privatisation et autres politiques d'ajustement structurel ont amené les Etats à se retirer "trop précipitamment" de la production directe. Faute d'un secteur privé viable, ce désengagement a provoqué une `profonde désorganisation de la production, du commerce des produits agricoles et des services d'appui à l'agriculture'.

Le secteur agricole souffre également du manque de capitaux. De nombreux gouvernements consacrent moins de 1 % de leurs budgets à l'agriculture. Non seulement les donateurs diminuent le volume global de l'aide consentie, mais aussi ils privilégient d'autres secteurs. C'est ainsi qu'à l'échelle mondiale, le montant de l'aide allouée aux activités agricoles est passé de 11 milliards de dollars en 1990 à 7,4 milliards en 1998. La diminution a été particulièrement sensible dans le cas de la Banque mondiale qui consacrait 39 % de l'ensemble de ses prêts au secteur agricole en 1987, contre 7 % seulement en 2000.

D'autres obstacles à l'agriculture concernent l'absence ou le mauvais état des infrastructures routières et de moyens d'entreposage. Les efforts des agriculteurs pour accroître la production se heurtent à la pénurie d'infrastructures dans la plupart des pays d'Afrique. L'état de nombreuses routes asphaltées du continent s'est sensiblement détérioré en raison d'une utilisation excessive et d'un entretien insuffisant. L'absence de moyens d'entreposage et d'infrastructures dont les agriculteurs ont besoin pour commercialiser leurs récoltes ne les incitera pas à produire davantage. La part exportée souffre non seulement de l'instabilité des cours agricoles mondiaux, mais aussi, pâtissent d'un accès limité aux marchés du Nord et des subventions importantes versées aux agriculteurs riches des pays industrialisés.

1.2.4. Agriculture et formation du capital

Certains auteurs ont laissé entendre que l'agriculture était la principale, voire la seule source de capitaux dans les premières phases de développement d'une nation (Gillis & al, 1998).

Selon Rostow (1997)⁶, dans les premières phases du développement économique, les besoins en capital sont immenses pour le pays. Il y a nécessité de capitaux pour la création directe d'emplois non agricoles par la construction d'usines et par l'acquisition de machines.

⁶ Cité par Bella, op.cit

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Le capital nécessaire au développement économique provient généralement de trois sources : l'aide étrangère, les investissements étrangers et l'épargne nationale. Les deux premières sources ont l'avantage d'apporter des capitaux importants sans peser sur la consommation intérieure. Mais dans le cas particulier de l'aide, elle peut être assortie de restrictions politiques et économiques désavantageuses mettant en mal l'indépendance du pays. L'investissement étranger quant à lui nécessite, pour une grande efficacité, le développement au préalable des infrastructures (routes, communication, énergie)^.

De nombreux mécanismes existent pour faire passer les ressources créées dans le secteur agricole vers le secteur industriel. Mellor (1970) distingue quatre formes par lesquelles l'agriculture peut contribuer à la formation du capital : la taxation des bénéfices agricoles, la modification des termes de l'échange, la compression des investissements dans l'agriculture, le marché rural des biens industriels.

23

CHAPITRE 2 : CARACTERISTIQUES ECONOMIQUES DES PAYS DE L'UEMOA

Ce chapitre de décrit la structure économique des pays de l'UEMOA, leur agriculture, leurs politiques agricoles, leurs financements agricoles et la structure de leurs exportations.

2.1. Structure des économies de l'UEMOA

Dans la zone UEMOA, l'économie est globalement marquée par la prédominance des secteurs tertiaire (38,8% à 40,9% du PIB) et primaire (33,3% à 35% du PIB) sur la période 2000-2008. La contribution du secteur industriel au PIB sur la même période varie entre 17,2% et 18,3%. Par ailleurs, on note quelques particularités (confère annexe 1).

En effet, en Côte d'Ivoire, à partir de 2005, la contribution du secteur agricole à la croissance économique à baissé par rapport aux autres secteurs. La part de l'agriculture dans le PIB entre 2005 et 2008 a été environ 23% ; celles des autres secteurs ont été respectivement 25% pour l'industrie et 41% pour les services. En Guinée-Bissau, l'agriculture est le secteur qui a plus contribué à la croissance économique (55,1% à 59,3% du PIB) ; elle est suivie du secteur des services (entre 27,6% et 30,7% du PIB). Au Niger, depuis l'année 2002, l'agriculture est quasiment restée le moteur de la croissance économique avec une contribution de qui tourne autour de 40% et 44% du PIB devant les secteurs des services et industriel dont leurs parts du PIB varient respectivement de 37,7% à 41,1% et 11% à 13,8% du PIB. Pour le secteur industriel, il est peu développé, embryonnaire et peu diversifié (CNUCED/Francophonie, op.cit). Il est essentiellement composé des BTP, des agro-industries et des industries extractives (mines, pétrole et gaz) comme l'indique tableau ci-après.

Tableau 1 : Répartition des types d'industries et de ressources minières par pays

	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Guinée- Bissau	Mali	Niger	Sénégal	Togo
Types d'industries	Agroali- mentaire et textile	Agroali- mentaire Ciment et textile	Agroali-mentaire Chaussures, Raffineries et textile	Agroali-mentaire soufre	Agroali- mentaire et textile	Agroali- mentaire et textile	Agroalimen taire, Ciment et Raffinerie	Agroali-mentaire, Ciment et Textile
Ressources minières	Marbre, Fer, Or, Pétrole, Phosphate	Manganèse, Or, Phosphate, Zinc	Diamant, Fer, Gaz, Nickel, Or, Pétrole	Bauxite, Phosphate	Diamant, Manganèse, Or, Phosphate, Sel	Charbon, Fer, Or, Phosphate, Uranium	Fer, Or, Phosphate, Sel	Fer, Marbre, Phosphate

Source : Commission de l'UEMOA

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L'agro-industrie transforme surtout des produits intermédiaires importés. Elle transforme peu les matières premières locales. Le plus fort taux de transformation concerne la Côte d'Ivoire qui transformerait 20 % de son cacao. Pour les autres on peut noter le cas du coton dont 2% sont transformé au Mali, 2% au Burkina et 3% au Bénin (SAMB op.cit, p. 9). La production industrielle est très limitée en Guinée-Bissau et contribue pour moins de 10% du PIB.

2.2. Monographie du secteur agricole

2.2.1. Evolution du PIB agricole

Les pays de l'UEMOA à l'instar de la plupart des pays de l'Afrique sub-saharienne ont une économie tributaire de l'agriculture. La contribution de l'agriculture à la croissance économique est généralement plus importante que celle des autres secteurs de l'économie. Dans le tableau suivant, l'on peut constater que dans la zone UEMOA, la part de l'agriculture dans le PIB a varié entre 34,17% et 37,22% sur la période 1985 et 2005.

Tableau 2: Evolution des PIB agricoles par tête (en pourcentage des PIB réels par tête)

Pays	1980	1985	1990	1995	2000	2005	Moyenne (1980-2005)
Bénin	35,43	31,55	36,08	34,03	36,53	32,20	34,3
Burkina-Faso	29,41	34,85	28,78	35,43	28,99	34,13	31,93
Côte d'Ivoire	25,88	26,54	32,50	24,73	24,22	22,82	26,12
Guinée- Bissau	44,29	46,49	60,80	55,06	56,44	54,90	53,00
Mali	48,31	40,29	45,52	49,54	41,57	36,58	43,64
Niger	43,06	36,74	35,25	40,19	37,84	_	38,62
Sénégal	20,08	23,23	19,93	21,01	19,14	16,68	20,01
Togo	27,49	33,66	33,75	37,76	34,22	43,65	35,09
UEMOA	34,24	34,17	36,58	37,22	34,87	34,42	35,25

Source : calcul de l'auteur sur la base des données de la Banque Mondiale (CD-ROM 2011).

En moyenne, la Guinée-Bissau, le Mali et le Niger sont les pays dont l'agriculture occupe une grande place dans la zone avec respectivement 53,0%, 43,64% et 38,62%. La part du PIB agricole est relativement faible en Côte d'Ivoire et au Sénégal (26,12% et 20,01%).

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2.2.2. Structure des productions agricoles nationales

La structure des productions agricoles dans les pays de l'UEMOA est résumée dans le tableau ci-après. Il s'agit des principales cultures vivrières et de rentes par pays.

Tableau 3: Principales cultures dans les pays de l'UEMOA

	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Guinée- Bissau	Mali	Niger	Sénégal	Togo
Cultures vivrières	Igname, Haricot, Manioc, Mais, Mil, Riz, Sorgho	Fonio, Haricot, Mais, Mil, Riz, Sorgho	Banane, Igname, Manioc, Mil, Riz, Sorgho	Arachide, Riz	Blé, Fonio, Haricot, Mais, Mil, Orge, Riz	Blé, Mais, Manioc, Mil, Orge, Riz, Sorgho	Haricot, Mais, Manioc, Mil, Riz, Sorgho	Ignames, Mais, Manioc, Mil, Riz, Sorgho
Cultures de rente	Arachides, Ananas, Cajou, Coton, Palmier à huile	Arachide, Coton, Haricot vert	Anacarde, Ananas, Arachide, Bananes, Cacao, Café, Coton, Hévéa, Palmier à huile	Cajou, Coton	Arachide, Coton, Sésame	Ail, Arachide, Coton, Niébé, Oignons	Arachide, Coton,	Arachide, Cacao, Café, Coton

Source : Commission de l'UEMOA (confère SAMB)

Au cours de la période 2000-2005, la production vivrière a sensiblement progressé pour la Côte d'Ivoire et le Bénin (confère graphique 2). Elle est passée d'environ 7,79 milliards de tonnes à 9,19 milliards de tonnes pour la Côte d'Ivoire et de 4,81 milliards de tonnes à 8,34 milliards de tonnes pour le Bénin.

Graphique 2 : Evolution de la production des principales cultures vivrières par pays (20002005)

vivrières en milliers de tonnes

Principales cultures

10000

4000

2000

9000

8000

7000

6000

5000

3000

1000

0

2000 2001 2002 2003 2004 2005

Niger Sénégal Togo

Bénin

Burkina-Faso

Guinée-Bissau Mali

Côte d'Ivoire

Source : Auteur (construit à partir des données de la BCEAO)

26

La récolte vivrière a suivi la même évolution au Mali et au Niger. Après une chute en 2001 suivie d'une reprise à la hausse à partir de l'année suivante, le volume des cultures vivrières a connu une nouvelle baisse en 2005. Tandis qu'elle est très faible et quasiment stationnaire sur la période considérée (0,17 milliards et 0,22 milliards de tonnes) en Guinée-Bissau, la production vivrière s'est globalement inscrite en diminution modérée entre 2000 et 2003 et en augmentation à partir de 2004. Quant au Togo, après une chute en 2002, la production vivrière peine à croître.

Globalement, la Côte d'Ivoire est le premier producteur avec une production moyenne de 30,5% de la production de l'ensemble des pays de l'Union sur la période 2000-2005, comme l'indique le tableau 4 ci-après. Elle est suivie du Bénin qui réalise environ 24% de cette production. La Guinée-Bissau et le Sénégal sont les pays à faible production vivrière dans la zone UEMOA avec successivement des taux de 0,7% et 5,3%.

Tableau 4 : Production des principales cultures vivrières (en milliers de tonnes)

Pays	2000	2001	2002	2003	2004	2005	Moyenne (2000-2005)	Pourcentage
Bénin	4807,2	5504,5	5541	6901,5	8104,1	8337,4	6532,6	23,40%
Burkina Faso	2699,9	2287,4	3101	3119,1	3564	3062,5	2972,3	10,70%
Côte d'Ivoire	7787,9	8057,9	8413,8	8666,2	8926,1	9193,9	8507,6	30,50%
Guinée-Bissau	178,5	211,1	211,5	201,5	215	225,5	207,2	0,70%
Mali	2854,8	2309,9	2582,8	2518,2	3380	2644	2715	9,70%
Niger	2999,4	2215,8	3144,8	3160,9	3575,3	3140	3039,4	10,90%
Sénégal	1427,6	1206	1131,3	1125,2	2065,9	1868,4	1470,7	5,30%
Togo	3098,1	2975,2	1952,5	2147,3	2247,9	2234,3	2442,6	8,80%
UEMOA	25853,4	24767,8	26078,7	27839,9	32078,3	30706	27887,3	100,00%

Source : Compilation de l'auteur (données de la BCEAO)

Concernant la culture céréalière, les trois pays sahéliens (Burkina-Faso, Mali et Niger) sont les grands producteurs comme l'indique le graphique suivant. La Guinée-Bissau reste le pays le moins producteur des céréales avec une quantité annuelle qui tourne autour de 200 millions de tonnes.

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Graphique 3 : Evolution de la production céréalière (en milliers de tonnes)

4 000 000

2 000 000

5 000 000

3 000 000

1 000 000

-

2005/2006 2006/2007 2007/2008 2008/2009

Source : auteur sur la base des données de la Banque de France (confère annexe 1)

La production des cultures destinées à l'exportation dans la zone UEMOA est assurée en grande partie par la Côte d'Ivoire. En effet, Elle réalise à elle seule plus de 53% des cultures d'exportations de l'Union (confère tableau 5). Les plus importantes cultures d'exportation de ce pays sont le café et surtout le cacao où elle réalise respectivement 95,1% et 99,5% de la production de l'Union (confère annexe 2). Sa puissance économique est fondée surtout sur le cacao dont elle est devenue le premier producteur mondial. C'est le cacao qui a ainsi permis à la Côte d'Ivoire de développer son agriculture et d'être le fondement du "miracle ivoirien", c'est-à-dire, longue période de croissance économique (1960- 1978) opérée dans le cadre d'un libéralisme planifié et d'une stratégie de développement fondée sur les cultures d'exportation.

Tableau 5 : Répartition des principales cultures d'exportation (en milliers de tonnes) par pays

							Moyenne
Pays/cultures	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2000-2005	Pourcentage
Bénin (arachides, coton)	463,1	457,8	541,8	483,5	494,7	489,8	488,5	7,5%
Burkina-Faso (arachides, coton)	552,8	444,9	679,6	732,7	830,0	942,9	697,2	11,3%
Côte d'Ivoire (café, cacao, coton)	2190,2	1800,5	1839,7	1869,1	1860,3	1917,4	1887,2	53,6%
Mali (arachides, coton)	617,5	242,8	745,5	560,6	898,7	832,7	649,6	9,9%
Niger (arachides, coton)	107,0	115,6	84,7	162,0	205,3	154,2	138,1	2,6%
Sénégal (arachides, coton)	1028,8	20,4	979,5	305,5	495,7	622,6	575,4	10,9%
Togo (arachides, café, cacao, coton)	165,2	228,4	247,6	213,7	221,4	221,7	215,5	4,3%
UEMOA^7	5124,6	3310,4	5118,4	4327,1	5006,1	5181,3	4651,5	100,0%

Source : calcul de l'auteur (données de la BCEAO)

⁷ Non compris la Guinée-Bissau

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La comparaison entre la production des cultures vivrières et celle des cultures d'exportation (graphique 4) fait ressortir que globalement le volume des dernières est très faible par rapport aux premières dans tous les pays concernés par l'étude. L'annexe 3 fourni les détails de cette comparaison par année pour chaque pays.

Graphique 4 : Evolution comparée des principales cultures vivrières et des cultures d'exportation par pays

Cultures vivrières et
cultures d'exportation
en pourcentage
(moyenne 2000-2005)

120,0%

100,0%

40,0%

20,0%

80,0%

60,0%

0,0%

93,0%

Bénin

7,0%

Cultures d'exportation

Burkina-Faso Côte d'Ivoire

81,0%

Cultures vivrières

Cultures vivrières

19,0%

Cultures d'exportation

81,8%

Cultures vivrières

18,2%

Cultures d'exportation

80,7%

Cultures vivrières

Mali

19,3%

Cultures d'exportation

95,7%

Cultures vivrières

Niger

4,3%

Cultures d'exportation

71,9%

Cultures vivrières

Sénégal

28,1%

Cultures d'exportation

91,9%

Cultures vivrières

Togo

8,1%

Cultures d'exportation

Source : auteur

2.2.3. L'élevage et la pêche

Le secteur de l'élevage est en général peu développé dans la majorité des pays africains. Cependant, il joue un rôle central dans l'économie des pays ouest-africains avec une contribution au PIB agricole allant parfois jusqu'à 44 %, selon une étude réalisée par la Commission de la CEDEAO et le Secrétariat du CSAO/OCDE en 2008. Il constitue également une des principales activités économiques dont sont tributaires les populations les plus pauvres en tant que source d'aliments et de revenus monétaires et aussi, la principale assurance contre les risques pour des millions de populations pauvres dont les moyens d'existence reposent sur l'agriculture pluviale. L'étude précise par ailleurs que dans les pays sahéliens (Burkina Faso, Mali et Niger), exportateurs nets dans le corridor central de l'espace du Sahel et de l'Afrique de l'Ouest (SAO), la contribution de l'élevage au PIB varie de 10 à 15 %. Au Mali par exemple, il contribue pour environ 11 % à la formation du PIB. Par contre, cette contribution est relativement plus faible dans les pays ouverts sur le littoral parmi lesquels le Sénégal et le Togo (8 %). Rapportée au PIB agricole, la contribution de l'élevage varie de 5 % en Côte d'Ivoire à 44 % au Mali.

29

Concernant la pêche, elle est importante en Guinée-Bissau. Selon les estimations moyennes⁸ les eaux pourraient fournir 70 000 à 100 000 tonnes de poissons et 2 000 tonnes de crevettes par an. Sa contribution atteint 7% du PIB en Guinée Bissau et 4,2% au Mali. Des navires étrangers exploitent les eaux ouest africaines, notamment dans le domaine de la pêche thonière au profit des usines de conserves installées dans différents pays de la région (Côte-d'Ivoire et Sénégal spécialement). Les ressources halieutiques jouent un rôle déterminant dans le commerce extérieur de certains pays comme le Sénégal dont les exportations des ressources halieutiques atteignent 30 à 45% de ses exportations agricoles.

2.3. Politiques agricoles

2.3.1. Politique Agricole commune de l'Union (PAU)

La Politique Agricole commune de l'UEMOA (PAU) a été adoptée en décembre 2001 par les Chefs d'Etat de l'UEMOA. Sa mise en oeuvre a été engagée en 2002 avec pour objectif principal de contribuer durablement à la satisfaction des besoins alimentaires de la population ouest africaine, au développement économique et social des États membres, et à la réduction de la pauvreté en milieu rural. Spécifiquement, elle vise à :

- réaliser la sécurité alimentaire, en réduisant la dépendance alimentaire et en améliorant le fonctionnement des marchés des produits agricoles ;

- accroître la productivité et la production de l'agriculture sur une base durable ;

- améliorer les conditions de vie des producteurs, en développant l'économie rurale et en revalorisant leur revenu et leur statut social.

Son champ d'application inclut l'agriculture, l'élevage, la foresterie et la pêche. Elle a comme principaux axes d'interventions :

- l'adaptation des systèmes de production et l'amélioration de l'environnement du système productif. Il s'agit de mettre en place, au niveau régional, un processus de concertation avec les différents acteurs institutionnels et privés pour adapter les filières agricoles aux règles du marché régional et international, en favorisant l'intensification de la production et en améliorant sa compétitivité ;

⁸ Confère le document de la stratégie de coopération et programme indicatif 2001-2007

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- l'approfondissement du marché commun dans le secteur agricole et la gestion des ressources partagées, à travers des interventions portant, notamment, sur l'harmonisation des normes de production et de mise en marché, des normes sanitaires, de la fiscalité appliquée au secteur agricole, sur les dispositifs de contrôle, sur la gestion de la transhumance transfrontalière, sur la gestion des ressources halieutiques et des ressources en eau partagées ;

- l'insertion de l'agriculture de l'espace UEMOA dans le marché régional et dans le marché mondial. Il s'agit de mieux sécuriser les débouchés à l'exportation des productions agricoles et de limiter la dépendance alimentaire des Etats membres de l'Union, en assurant l'insertion progressive de l'agriculture dans les marchés régional et mondial, par des interventions portant, notamment, sur la mise en place d'un cadre de concertation au sein de l'Union pour la préparation des Négociations commerciales Internationales dans le domaine Agricole (NIA) et d'un système d'information et d'aide à la décision dans les négociations.

Pour atteindre les objectifs de la PAU, les instruments suivants ont été mis en oeuvre :

- mise en place des cadres de concertation sur les filières et sur l'environnement de la production qui devront définir progressivement des stratégies ou des politiques de filières agricoles, destinées à améliorer leur compétitivité et à favoriser leur développement ;

- mise en place des cadres de concertation pour l'harmonisation de la réglementation qui travaillent autour des domaines suivants : la normalisation des processus de production et des produits agricoles, l'harmonisation des réglementations concernant les intrants (engrais, semences, produits phytosanitaires, médicaments vétérinaires) et la santé animale en général ;

- mise en oeuvre du Programme Spécial Régional pour la Sécurité Alimentaire (PRSA) dont l'objectif du PRSA est de contribuer à l'amélioration de la sécurité alimentaire et à l'augmentation des revenus des communautés rurales dans les Etats membres ;

- règlementation sur les semences qui va conduire à l'adoption de textes communautaires sur l'harmonisation des règles régissant le contrôle de qualité, la certification et la commercialisation des semences végétales, ainsi que l'homologation et le contrôle des pesticides dans leur espace ;

31

- harmonisation des législations pharmaceutiques vétérinaires dont les textes communautaires ont été examinés et adoptés par les Ministres de l'élevage et par le Conseil des Ministres Statutaire, en mars 2006 ;

- cadres de concertation pour les négociations internationales agricoles (création d'un comité régional et des structures nationales de préparation et de suivi des négociations internationales agricoles) ;

- actions d'amélioration de la compétitivité comparée des grandes filières. Une étude de base sur la compétitivité comparée des grandes filières, en tenant compte des avantages comparatifs des différentes zones de production, a été réalisée en mai 2004. Un atelier régional a été organisé en février 2006 pour valider les résultats de l'étude. Il en est résulté la définition des cinq filières de concentration suivantes : le riz, le maïs, la filière bétail-viande, la filière avicole et le coton. Un plan directeur pour l'amélioration de la compétitivité de ces filières a été élaboré et approuvé la réunion des Ministres chargés de l'agriculture en 2006, et par la suite, en début 2007, adopté par le Conseil des Ministres statutaire de l'UEMOA ;

- mise en place d'un Système d'Information Agricole Régional (SIAR) ;

- mise en place des instruments de financement. Selon une décision prise en janvier 2003, il a été ouvert un guichet agricole au sein du sein du Fonds d'Aide à l'Intégration Régionale (FAIR), pour financer les programmes et les activités menés dans le cadre de la mise en oeuvre de la PAU. Ce Guichet a été un prélude à la mise en place du Fonds Régional pour le Développement Agricole (FRDA), en mars 2006 ;

- mise en oeuvre du programme triennal pour le développement du secteur de la pêche qui comprend 5 composantes : la mise en place d'un « Comité consultatif sur l'harmonisation des politiques et des législations des Etats membres de l'UEMOA en matière de pêche et d'aquaculture » ; l'élaboration et la mise en oeuvre d'un « Plan d'aménagement concerté des pêches et de l'aquaculture au sein de l'UEMOA » ;

- l'élaboration et la mise en oeuvre d'une « Stratégie régionale de négociation des accords de pêche et réglementation des conditions d'octroi des licences aux pays tiers » ;

- la définition et la mise en oeuvre d'un « Programme d'appui aux services de suivi, de contrôle et de surveillance» ; et l'élaboration d'un « Code régional de la pêche ».

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2.3.2. Politiques agricoles nationales

Les politiques et stratégies nationales agricoles en vigueur de nos jours dans les pays de l'UEMOA sont similaires.

Au Bénin c'est le Plan Stratégique pour la Relance du Secteur Agricole (PSRSA) qui constitue depuis 2006 le document de référence en matière de développement du secteur agricole. Dans ce plan, les objectifs visés sont d'abord d'accroître les productions végétales, animales, halieutiques, et promouvoir filières porteuses, ensuite d'améliorer la productivité et la compétitivité agricoles et enfin, d'améliore l'environnement institutionnel, financier, juridique et politique du secteur agricole.

Au Burkina-Faso et au Niger, c'est Stratégie de Développement Rural (SDR) à l'horizon 2015 qui donne une orientation à l'agriculture. Elle a pour objectif global d'assurer une croissance soutenue du secteur rural en vue de contribuer à la lutte contre la pauvreté, au renforcement de la sécurité alimentaire et à la promotion d'un développement durable. Spécifiquement elle vise à i) accroître les productions agricoles, pastorales, forestières, fauniques et halieutiques grâce à l'amélioration de la productivité ; ii) augmenter les revenus grâce à une diversification des activités économiques en milieu rural ; iii) renforcer la liaison production/marché ; iv) assurer une gestion durable des ressources naturelles ; v) améliorer la situation économique et le statut social des femmes et des jeunes en milieu rural; et vi) responsabiliser les populations rurales en tant qu'acteurs de développement.

En Côte d'Ivoire, les grandes orientations du développement en général et celles du secteur agricole en particulier, étaient jusqu'en 1985 fixées dans le cadre de plans quinquennaux, lesquels étaient entérinés par une loi, dite « loi plan ».

Avec l'abandon des plans quinquennaux, la nécessité de définir les orientations et les choix politiques au sein même des Départements Ministériels s'est imposée. Ainsi, démarrait en 1990 les travaux de réflexions ayant abouti à l'approbation en Conseil des Ministres le 2 juillet 1993 du "Plan Directeur du Développement Agricole (PDDA) 1992-2015" dans lequel ont été définies les grandes lignes de la politique agricole ivoirienne. Les objectifs majeurs qui y figurent, visent : (i) l'amélioration de la compétitivité, notamment par l'accroissement de la productivité, (ii) la recherche de l'autosuffisance et de la sécurité alimentaires, (iii) la diversification poussée des productions agricoles ; (iv) le développement des pêches

33

maritimes, lagunaires et continentales ; (v) la réhabilitation du patrimoine forestier. Le Plan Directeur du Développement Agricole constitue depuis lors le document de référence voire l'instrument de politique en matière d'agriculture, d'élevage, de pêche et de forêts.

Mais le Plan Directeur du Développement Agricole, source de ces lois spécifiques, n'a pas fait l'objet d'adoption par le Parlement et il se pose dès lors un problème de cohérence. La logique commande, en effet, qu'il existât au préalable une loi à caractère général. La Loi d'Orientation Agricole (LOA) en Côte d'Ivoire se présente donc comme un cadre de référence et d'application de toutes les politiques et stratégies de développement agricole. C'est un outil politique et juridique qui impulse oriente et réglemente les actions, les textes et les décisions.

La LOA a pour objectif de devenir un outil important qui permettra d'intégrer les mutations actuelles, telles que la décentralisation, ainsi que les perspectives d'intégration régionales et internationales. Pour l'élaboration de cette loi, il est donc important de tenir compte des engagements régionaux et internationaux (UEMOA, CEDEAO, NEPAD), de s'assurer de la compatibilité de la stratégie de développement agricole avec la politique agricole régionale mais également avec les accords de partenariats économiques (OMC, Cotonou).

En Guinée Bissau, c'est la Nouvelle Lettre de Politique de Développement Agricole (NLPDA) 2006-2015. Elle vise à (i) améliorer l'efficacité et l'efficience des exploitations familiales et des marchés, (ii) promouvoir l'entreprenariat agricole grâce à la stimulation de l'initiative privée et (iii) améliorer l'efficacité des exportations. Elle va s'appuyer sur les dynamiques d'investissement privé, de production et de recherche de productivité dans l'agriculture. Son impact devra se mesurer par : a) l'amélioration de la sécurité alimentaire à travers la diversification des productions vivrières et la réduction des importations de riz ; b) l'amélioration progressive de la balance des paiements.

Au Mali, c'est le schéma directeur du secteur développement rural (SDDR). Ce schéma a pour objectifs : le développement des infrastructures rurales et des équipements agricoles, la valorisation des filières agricoles et amélioration de leur compétitivité, la relance des exportations des produits agricoles, forestiers, d'élevage et de pêche, l'intensification et la diversification des productions agricoles, le renforcement de la sécurité alimentaire, la promotion du crédit et de financement du secteur rural, la gestion rationnelle des ressources naturelles en vue d'un développement rural durable. Il est suivi de la lettre de politique de développement institutionnel (LPDI) et d'une loi d'orientation agricole, ainsi que d'un programme spécial sur l'intensification de la culture du riz dénommé initiative riz.

34

Au Sénégal, c'est la Loi d'Orientation Agro-Sylvo-Pastorale (LOASP) de 2004 qui donne une orientation stratégique globale pour l'agriculture sénégalaise sur un horizon de 20 ans, orientation fondée sur le renforcement des exploitations familiales. La LOASP remplace l'ensemble des politiques agricoles sectorielles au Sénégal. Elle est suivie du Document de Stratégie de Réduction de la Pauvreté (D.S.R.P. II), du plan REVA (Retour vers l'Agriculture) en 2006, dont l'objectif étant de créer les conditions d'un retour massif et durable à la terre : plus de producteurs mieux implantés, c'est une production plus importante, et une sécurité alimentaire mieux maîtrisée, ce qui est un préalable à tout développement économique futur, et de la GOANA (Grande Offensive Agricole pour la Nourriture et l'Abondance) en 2008 qui se donne des objectifs de production ambitieux pour atteindre la sécurité alimentaire et qui est orientée autour de cultures stratégiques, céréalières et vivrières : maïs, riz paddy, manioc.

Au Togo, les politiques agricoles sont inscrites dans plusieurs documents à l'instar du document de Stratégie nationale de développement à long terme (SND) 2006-2015, de celui de la Stratégie de Développement du Secteur agricole (SDR) validé en 2004, de la Note de politique agricole (NPA) pour la période 2007-2011 qui vise à actualiser la déclaration de politique de développement agricole (DPDA) et de la Stratégie de relance de la production agricole (SRPA) - Plan d'urgence période 2008-2010. La SND et la SDR se complètent et ont pour objectifs, d'une part :

- d'améliorer la productivité agricole et les disponibilités alimentaires ;

- d'améliorer le niveau d'accès des groupes vulnérables aux aliments de qualité et promouvoir des activités génératrices de revenus en milieu rural ;

- d'améliorer le niveau nutritionnel de la population vulnérable ;

- et de sensibiliser la population sur l'impact d'une bonne alimentation sur son état de santé.

Et d'autre part :

- d'améliorer la productivité des productions vivrières ;

- de développer et consolider les cultures traditionnelles d'exportation et promouvoir de nouvelles filières d'exportation ;

- de structurer le monde rural, afin de permettre la responsabilisation et la prise en charge progressive du développement par les communautés de base ;

- d'améliorer l'efficacité des services d'appui à la production ;

35

- de prévenir, voire inverser les phénomènes de dégradation des ressources naturelles ; - de promouvoir le secteur privé agricole et rural ;

- et d'améliorer l'équipement rural.

2.4. Financements agricoles

2.4.1. Budgets agricoles

Les dirigeants africains reconnaissent de plus en plus qu'il est important d'accroître les investissements publics dans l'agriculture. C'est ce qui a amené les chefs d'Etat de l'Union Africaine en 2003 à la Déclaration de Maputo, à s'engager à consacrer au moins 10% de leurs budgets nationaux à l'agriculture avant 2008. Cet engagement vise à garantir la disponibilité des ressources pour financer le secteur agricole afin de contribuer à la réduction de l'insécurité alimentaire et de la pauvreté en Afrique. A la lumière du tableau 6 qui présente les statistiques de 20 pays africains relatives au budget affecté à l'agriculture, on constate que seulement 6 ont atteint ce niveau de financement.

Tableau 6 : Pourcentage du budget affecté à l'agriculture (2002-2007)

	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
Bénin	3,5	4,4	3,9	6,4	7,5	6,1	5,6
Burkina-Faso	7,6	9,2	15,9	18,5	20,4	-	-
Cameroun	3,3	3,4	3,6	3,6	-	-	-
Côte d'Ivoire	4,5	4,5	4,4	4,3	2,4	2,0	-
Ethiopie	6,6	9,5	14,3	13,7	-	-	-
Gabon	0,6	0,9	0,8	-	-	-	-
Ghana	3,9	5,0	6,7	5,8	1,0	9,0	10,3
Kenya	5,0	4,6	5,1	6,6	5,9	4,4	4,8
Mozambique	17,1	1,2	9,1	9,1	-	-	-
Mali	11,4	12,7	14,5	10,8	10,6	11,0	-
Malawi	8,7	6,6	7,0	11,0	17,2	12,2	-
Niger	-	-	0,9	14,5	15,1	-	-
Nigéria	3,2	3,2	3,6	4,4	5,8	7,0	-
Sénégal	3,8	3,6	4,4	14,1	13,4	13,9	-
Soudan	1,7	3,1	5,4	-	-	-	-
Swaziland	4,0	3,3	3,3	5,0	-	-	-
Tanzanie	4,5	6,8	5,5	5,5	-	-	-
Togo	2,3	2,4	2,3	1,9	3,4	8,0	-
Tunisie	9,5	8,9	7,7	6,6	-	-	-
Zimbabwe	8,3	9,0	6,6	7,7	-	-	-

Source: ReSAKSS Working Paper N° 28 (confère Shenggen & al (2009)

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Par ailleurs, ces statistiques font remarquer que quatre pays de l'UEMOA, notamment les pays sahéliens à savoir : Burkina Faso, Mali, Niger, et Sénégal, ont pu respecter cette norme.

2.4. 2. Distribution des crédits

La consommation du crédit agricole déclarée à la centrale des risques est très faible (confère tableau 7). Ce secteur a absorbé respectivement 4 %, 3%, 3% et 8% des crédits déclarés. Les plus gros utilisateurs des crédits déclarés sont les secteurs du commerce et des industries manufacturières. En 2008 ils ont absorbé successivement 33% et 18% des crédits. Quant à celle des services, elle était de 17%, soit une augmentation de 4% par rapport à celle de 2007.

Tableau 7: Utilisations de crédits déclarées à la centrale des risques (zone UMOA)

Secteur d'activité	Décembre 2005	Décembre 2006	Décembre 2007	Décembre 2008
Agriculture, sylviculture et pêche	4%	3%	3%	8%
Industries extractives	1%	1%	1%	1%
Industries manufacturières	22%	21%	20%	18%
Electricité, gaz, eau	4%	3%	4%	3%
Bâtiments, travaux publics	4%	5%	5%	4%
Commerce, restaurants, hôtels	38%	39%	37%	33%
Transports, entrepôts et communications	10%	10%	12%	12%
Assurances, immobilier, services aux entreprises	6%	6%	5%	5%
Services divers	11%	12%	13%	17%
TOTAL	100%	100%	100%	100%

Source : BCEAO

2.5. Structure des exportations

Les parts des exportations agricoles dans les exportations totales sont données dans le tableau 8. L'analyse de ces données montre que les pays de la zone à l'exception du Niger, du Sénégal et éventuellement du Togo, sont largement tributaires de leurs exportations agricoles (FAO, 1995)⁹. Par ailleurs, ces exportations agricoles sont instables ; elles pèchent encore sur les normes et exigences de conformité qui sont requises aussi bien sur le marché régional qu'international. Cette instabilité des exportations agricoles comme l'a souligné E.S.R.R. (1998), a un effet négatif sur la production agricole et sur la croissance économique.

9 La part des exportations agricoles dans le total des exportations est supérieure à 20%.

37

Tableau 8 : Evolution de la part des exportations agricoles dans les exportations totales (en %)

Pays	1980	1985	1990	1995	2000	2005	Moyenne (1980-2005)
Bénin	24,54	29,53	32,0	50,43	51,7	45,22	38,90
Burkina-Faso	46,1	32,34	34,21	11,04	47,71	50,61	37,00
Côte d'Ivoire	55,62	65,52	47,15	47,43	45,38	36,16	49,54
Guinée-Bissau	40,68	57,67	54,92	72,46	75,12	91,84	65,45
Mali	72,59	70,03	60,36	51,86	39,14	23,76	52,96
Niger	13,87	16,32	16,59	19,39	28,42	13,52	18,02
Sénégal	13,49	12,45	15,05	7,65	12,39	6,39	11,24
Togo	13,27	21,33	21,93	29,92	18,97	11,2	19,44
Total UEMOA	35,02	38,15	35,28	36,27	39,85	37,88 37,08

Source: Calcul de l'auteur sur la base des données de "Africa Development Indicators (ADI)" 2010

Globalement, la Côte d'Ivoire est de loin le premier exportateur des produits agricoles dans l'UEMOA (graphique 5). Elle successivement suivie du Mali, du Bénin et du Sénégal. La Guinée-Bissau et le Niger sont les plus faibles exportateurs.

Graphique 5 : Valeur des exportations agricoles par pays (en millions de dollars)

Exportations agricoles en millions de dollars us

4000

2500

2000

3500

3000

1500

1000

500

0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Benin Burkina Faso Cote d'Ivoire Guinée-Bissau Mali

Niger Senegal Togo

Source : auteur

Les structures des exportations (annexe 4) confirment la place importante occupée par les exportations agricoles. A l'exception du Mali où les métaux précieux font l'essentiel des exportations du pays avec un pourcentage compris entre 61,7% et 76,3% sur la période 20052009, les produits agricoles notamment le coton, le cacao et les produits d'élevage, dominent les exportations dans les autres pays de la zone. Au Togo, les phosphates et le ciment constituent les principales exportations après les produits agricoles.

38

Malgré d'énormes potentialités d'exportations des produits agro-industriels qui s'offrent aux pays africains sur le plan international, les pays de l'UEMOA n'arrivent toujours pas à saisir ces opportunités d'affaires. Plus de 60 % de la production agricole est encore perdue, faute, d'une part, de l'inexistence d'industries de transformation appropriées et compétitives et d'autre part, d'un déficit chronique de la qualité des produits alimentaires qui ne satisfait pas au respect des normes des standards internationaux requis pour l'accès aux marchés. En effet, face aux exigences de plus en plus exacerbées des consommateurs qui veillent au quotidien sur la traçabilité des denrées alimentaires et sur le respect de normes qui régissent leurs productions et leur mise sur le marché, ces produits peinent à se trouver une place.

Il est aussi important de relever que la valeur des exportations agricoles dans la zone UEMOA a été supérieure à celle des importations ; ce qui valorise les efforts déployés par les gouvernants dans le sens de la promotion des exportations des produits agricoles. Cependant, l'instabilité de ces exportations agricoles (confère graphique 6), montre que des efforts méritent d'être encore faits dans chaque pays, en vue d'assurer la compétitivité de ces produits sur le marché international.

Graphique 6 : Evolution comparée des exportations et importations agricoles dans l'UEMOA

Exportations et importations agricoles en dollars us

40000000

20000000

70000000

60000000

50000000

30000000

10000000

0

1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Exportations agricoles

Importations agricoles

Source: auteur

39

CHAPITRE 3 : METHODOLOGIE, PRESENTATION ET ANALYSE DES
RESULTATS, IMPLICATIONS

Dans ce chapitre, il est question de décrire la méthodologie adoptée pour vérifier les hypothèses, de présenter et d'analyser les résultats obtenus, et enfin de faire les ressortir les implications économiques.

3.1. Modèle

3.1.1. Spécification empirique

La première préoccupation de cette étude est de déterminer l'influence de l'agriculture sur la croissance économique et ensuite, d'analyser la contribution du PIB et les autres secteurs de l'économie à la croissance agricole. L'approche méthodologique traditionnelle utilisée pour mesurer l'impact de l'agriculture sur la croissance économique considérait le secteur agricole comme exogène et les autres secteurs de l'économie comme endogènes. Mais il existe des possibilités d'interactions bidirectionnelles entre les secteurs de l'économie, et en plus, l'exogénéité de l'agriculture doit d'abord être établie comme le suggère KANWAR (2000). Récemment, des modèles Vectoriel Auto Régressif (VAR) et les propriétés de co-intégration ont été largement utilisés dans les évaluations de l'impact de l'agriculture sur la croissance économique de plusieurs pays.

C'est ainsi que YAO (2000) a utilisé la méthode de co-intégration pour la Chine ; KATIRCIOGLU (2006) s'est servi des tests de co-intégration dans la partie nord de Chypre afin d'établir le sens de causalité selon Granger entre les taux de croissance du PIB réel et du PIB réel agricole. Dans une deuxième étude, il a recherché la co-intégration et les relations causales entre les différents secteurs d'activité de Chypre du nord à l'aide des tests de la trace de Johansen. BELLA (2009) a utilisé la co-intégration et l'estimation d'un modèle vectoriel à correction d'erreur (VECM) pour évaluer l'impact de l'agriculture sur la croissance au Cameroun en se basant uniquement sur forme structurelle du PIB structure du PIB par secteur¹⁰.

Le modèle utilisé dans ce document repose sur une fonction de production classique dont la forme générale est :

Yt = F(Kt ,Lt) (1)

¹⁰ Le PIB est structuré en trois secteurs à savoir l'agriculture, l'industrie et les services.

40

Où Yt désigne l'output global, kt le capital, Lt le travail et t, le temps. En divisant l'output par L, on obtient :

Yt/Lt = F(K_t/L_t,1)

Ou encore :

yt = f(kt) (2)

Où yt désigne le PIB réel par habitant (PIBRH) et kt, le capital par tête à la période t.

L'objectif de l'étude menée à conduit à introduire d'autres variables dans ce modèle, notamment les PIB sectoriels. Finalement la fonction devient :

PIBRHt = f(kt, PIBAGRt, PIBINDt, PIBSERt) (3)

Les variablesPIBAGR_t, PIBIND_t, PIBSER_t désignent respectivement les produits intérieurs bruts des secteurs agricole, industriel et des services.

En permutant le PIBRH et le PIBAGR, on obtient :

PIBAGRt = f(kt, PIBRHt, PIBINDt, PIBSERt) (4)

L'estimation de l'équation (3) sert à mesurer l'effet de l'agriculture sur la croissance économique (premier objectif spécifique de l'étude) et l'équation (4) permettra de déterminer les contributions du PIB et des PIB des deux autres secteurs sur l'agriculture (deuxième objectif spécifique).

3.1.2. Définition des variables

Comme le suggère le modèle théorique, nous utilisons les variables suivantes: Produit Intérieur Brut par tête, le capital physique par tête, le Produit Intérieur Brut du secteur agricole le Produit Intérieur Brut du secteur industriel et le Produit Intérieur Brut du secteur des services.

- Produit Intérieur Brut par tête (PIBRH)

Le Produit intérieur brut ou P.I.B. est défini comme étant la somme des valeurs ajoutées réalisées à l'intérieur d'un pays par l'ensemble des branches d'activité (auxquelles on ajoute la

41

TVA et les droits de douane), pour une période donnée, indépendamment de la nationalité des entreprises qui s'y trouvent.

L'utilisation de la valeur ajoutée permet d'éviter que la même production ne soit prise en compte plus d'une fois, puisque dans son calcul on retire la valeur des biens consommés pour la production.

Le ratio PIB par habitant mesure, quant à lui, le niveau de vie. En effet, comme le total des valeurs ajoutées est égal à la somme de l'ensemble des revenus, le PIB par habitant est aussi égal au revenu par habitant.

- Capital par tête (k)

Le stock de capital physique par tête est calculé par la méthode de l'inventaire permanent. Ainsi, à l'année't', le stock de capital physique `K' est égal à son stock en `t . 1' ajusté d'un taux de dépréciation du capital physique plus l'investissement `I' en t. On a :

K = I / (1 . 0. 23

où I4 représente la formation brute de capital fixe et ä représente le taux de dépréciation annuel du capital physique. Ce taux est supposé être constant et égal à 6% (Alcouffe, 2000).

Le stock de capital physique initial K8 = 18/(9 / 0). I8 est égal à l'investissement initial et ñ le taux de croissance annuel de l'investissement I . Le stock de capital physique par tête est obtenu en divisant le capital total par la main d'oeuvre (facteur travail).

- Produit Intérieur Brut agricole (PIBAGR)

D'après la Banque Mondiale, l'agriculture englobe la foresterie, la chasse, la pêche ainsi que les cultures et la production animale. La valeur ajoutée est la production nette d'un secteur après avoir additionné tous les sortants et soustrait tous les entrants.

- Produit Intérieur Brut du secteur industriel (PIBIND)

Les activités industrielles correspondent aux divisions 10 à 45 de la CITI et comprennent la fabrication (divisions 15 à 37 de la CITI). Les activités industrielles comprennent la valeur ajoutée dans les mines, la fabrication, etc.

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- Produit Intérieur Brut du secteur industriel (PIBSER)

Les services correspondent aux divisions 50 à 99 de la CITI et comprennent la valeur ajoutée dans le commerce de gros et au détail (y compris les hôtels et restaurants), les transports, les services gouvernementaux, les services financiers, professionnels, etc.

3.1.3. Source des données

Toutes les données utilisées dans ce modèle sont annuelles. Elles sont extraites de la base de données de la Conférence des Nations Unis pour le Commerce et le Développement (CNUCED) et couvrent la période 1970-2007, soit 38 ans.

3.1.4. Méthode d'estimation

Les équations estimées pour le MCE sont dérivées des équations (3) et (4) et sont spécifiées comme suit :

dLog(PIBRHt) = f31dLog(K4) + fJ2dLog(PIBAGRt) + f33dLog(PIBINDt) + (J4 dLog(PIBSERt) + C + (3G Log(PIBRHt)(-1) + f36Log(K4)(-1) + fJ7Log(PIBAGRt)(-1)

+ f38Log(PIBIND_t) + fJ9LPIBSER_t(-1) + E_t (3')

dLog(PIBAGR_t) = aidLog(K_t) + a2dLog(PIBRH_t) + a3dLog(PIBIND_t) + a₄ dLog(PIBSER_t) + C + a5 Log(PIBAGRt)(-1) + a6Log(Kt)(-1) + a7Log(PIBRHt)(-1) +

a8Log(PIBINDt) + agLog(PIBSERt)(-1) + ìt (4')

Les estimations ont été effectuées à l'aide du logiciel Eviews 7 et par pays à l'aide d'un modèle à correction d'erreur (MCE) pour 7 pays de l'UEMOA à savoir le Bénin, le Burkina-Faso, la Cote d'Ivoire, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo¹¹.

Dans ces deux équations, l'opérateur "Log" représente le logarithme, (-1) signifie que la variable est retardée d'une période, ìt et Et sont les termes d'erreurs et d représente l'opérateur de différence première défini par :

d(Xt) = Xt - Xt_1

Théoriquement, les coefficients ont les signes suivants :

¹¹ La Guinée-Bissau n'a pas été retenue pour l'étude à cause du manque de données pour certaines périodes.

43

Pour l'équation (3') :

â1 > 0 , â2 > 0 , â3?0 , â4?0	, â5 <	0,	â6?0	, â7 > 0	, â8?0	, â9?0
Pour l'équation (4') :
a1 > 0 ,a2?, a3 < 0 , a4 < 0	, a5 <	0 ,	a6?0	, a7?0 ,	a8?0 ,	a9?0

Les coefficients f.?1 , f.?2 , f.?3 et f.?4 (ou a1 , a2 , a3 et a4 ) caractérisent la dynamique de court terme, tandis que les coefficients f.?5 , f.?6 , f.?7 , f.?8 et f.?9 (ou a5 , a6 , a7 , a8 et a9 ) permettent de dériver les comportements d'équilibre de long terme du PIB réel par tête respectivement pour le premier modèle (équation (3')) et du PIB agricole pour le deuxième modèle (équation(4')). Le coefficient f.?5 (ou a5 ) est le coefficient de correction d'erreur (ou encore la force de rappel).

Les différents tests qui sont menés sont les tests de stationnarité de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) et de Phillips-Perron (PP), le test de cointégration de Johansen et l'estimation des paramètres du MCE. En vue de valider le modèle MCE, d'autres tests sont aussi effectués pour chaque pays. Il s'agit : du test de corrélation des erreurs de BreuschG-odfrey, du test d'homocédasticité des erreurs (test ARCH), du test CUSUM de stabilité structurelle du modèle et du test de normalité de Jarque-Bera.

3.2. Présentation et analyse des résultats

3.2.1. Tests de stationnarité

Pour étudier la stationnarité des variables, les tests de racine unitaire de Dickey-Fuller augmenté (ADF) et de Phillips-Perron (PP) ont été appliqués. Ces tests ont fait l'objet de nombreuses présentations dans la littérature empirique. Ils ne seront donc pas formellement présentés ici. Il est important de rappeler que contrairement au test ADF qui prend en compte uniquement la présence d'autocorrélation dans les séries, le test PP considère en plus l'hypothèse de présence d'une dimension hétéroscédastique dans les séries. Pour ces deux tests, l'hypothèse nulle est celle de l'existence d'une racine unitaire. Pour que la série soit considérée comme stationnaire, il faut que la statistique reportée soit inférieure à la valeur critique.

44

Il ressort des tests ADF et PP, que Log(k) (Niger), Log(PIBAGR) (Niger, Sénégal et Togo), Log(PIBIND) (Sénégal et Togo), Log(PIBRH) (Togo) et Log(PIBSER) (Mali) sont stationnaires à niveau au seuil de 5 pour cent. En effet, les statistiques des tests ADF et PP reportent des valeurs inférieures aux valeurs critiques à 5% ; ce qui autorise à rejeter l'hypothèse nulle de racine unitaire. Ces variables sont stationnaires en niveau dans les pays concernés.

En considérant les séries en différence première, les statistiques des tests ADF et PP donnent des valeurs inférieures aux valeurs critiques pour le reste des variables, sauf pour la variable Log(k) qui est stationnaire en seconde différence dans la plupart des pays (Bénin, Côte d'Ivoire, Sénégal et Togo).

Les résultats de ces tests sont synthétisés dans un tableau en annexe 5.

3.2.2. Tests de cointégration de Johannsen

Les tests de cointégration de Johansen effectués sur les séries ont monté que les variables : Log(PIBRH), Log(k), Log(PIBAGR), Log(PIBIND), et Log(PIBSER) sont cointégrées au seuil de 5 pour cent.

En effet, d'après les résultats du tableau de l'annexe 6, le test de la Trace indique les relations de cointégration suivantes : 01 pour le Sénégal et le Togo, 2 pour la Côte d'Ivoire, 3 pour le Burkina-Faso et le Niger et 4 pour le Bénin et le Mali. En conséquence, les Log du PIB réel par tête, du capital physique par tête, des PIB agricole, industriel et des services suivent des évolutions parallèles sur la période 1972 à 2007 dans les 7 pays de l'UEMOA.

Les résultats obtenus autorisent à estimer le MCE pour les 7 pays. 3.2.3. Estimation du MCE

> Modèle 1 (variable dépendante : PIB réel par tête)

La synthèse des résultats de l'estimation de modèle MCE à la Hendry sont consignés dans le tableau ci-après.

45

Tableau 9 : Effet d'une croissance de 10% de la valeur ajoutée agricole sur le PIBRH

Log(PIBAGR)	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
	Effets de court terme sur le PIB
	3,79%	3,33%	0,62%	3,42%	3,20%	1,90%	2,84%
	Effets de long terme sur le PIB
	4,03%	5,53%	0,61%	4,44%*	-1,19%*	1,78%	5,40%
* : non significatif

Source : l'auteur

Les analyses suivantes peuvent être faites :

a) Dans les 7 pays de l'UEMOA, les valeurs de R² montrent que le log du PIB réel par tête est bien expliqué le modèle. Par ailleurs, la statistique de Fisher (avec une probabilité nulle) montre que le MCE est globalement significative. La statistique de Durbin-Waston est proche de 2, confirmant une absence d'autocorrélation des erreurs sauf pour le Bénin.

b) Il convient de constater que les valeurs du coefficient associé à la force de rappel (â5) sont négatives comme prévu dans les 7 pays. Il existe donc bien un mécanisme à correction d'erreur : à long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires dans ces pays. Par exemple, f.?G = -0.319382 pour le Togo signifie qu'on arrive à ajuster à 31,9% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du PIBRH. Il faut ajouter que la force de rappel est significativement différente de zéro au seuil de 5% dans ces pays à l'exception du Mali et du Niger. Cependant, la non significativité de la force de rappel dans ces deux pays n'invalide pas le MCE.

c) A court terme, le secteur agricole a un effet positif et significatif sur la croissance dans la majorité des économies de l'Union. Pour la Côte d'Ivoire, bien que l'effet est positif, il est non significatif (valeur absolue du t-student calculé < 1.96).

En effet, les élasticités de court terme du Log(PIBRH) par rapport au Log(PIBAGR), c'est-à-dire f.?2 sont respectivement 0.379 ; 0.334 ; 0.062; 0,342 ; 0,320 ; 0,190 ; 0,284 pour Bénin, Burkina-Faso, Côte d'Ivoire, Mali, Niger, Sénégal et Togo. Ce qui signifie qu'à court terme, si le Log(PIBAGR) augmente de 10% dans ces pays, alors le Log(PIBRH) augmente respectivement de 3,79% ; 3,34% ; 0,62%; 3,42% ; 3,20% ; 1,90% et 2,84%.

46

d) Les élasticités de long terme du Log(PIBRH) par rapport à l'agriculture (f.?7/f.?5) indiquent qu'à long terme le Log(PIBRH) augmente de 4,03% ; 5,53% ; 0,61% ; 4,44% ; -1,19% ; 1,78% ; 5,40% respectivement pour le Bénin, le Burkina-Faso, la Côte d'Ivoire, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo suite à une augmentation de 10% du Log(PIBAGR).

> Modèle 2 : variable dépendante Log(PIBAGR)

Les résultats des estimations sont synthétisés dans un tableau à l'annexe 9. Ces résultats montrent que le MCE est globalement significative et que toutes les variables à l'exception du Log(PIBIND) sont explicatives.

Les valeurs du coefficient associé à la force de rappel (á5) sont négatives comme prévu. Il existe aussi bien un mécanisme à correction d'erreur pour ce modèle. A long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires dans ces pays. La force de rappel est significativement différente de zéro au seuil de 5% dans presque tous les pays étudiés¹².

Dans le tableau 10 sont consignés les effets sur l'agriculture d'une croissance de 10% du PIB et des secteurs industriels et des services.

Tableau 10 : Effets d'une croissance de 10% du PIB réel par habitant, de la valeur ajoutée du secteur industriel et de celle du secteur des services sur l'agriculture

	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
	Elasticités de court terme sur l'agriculture
Log(PIBRH)	2,17%	15,79%	6,28%*	17,43%	1,89%	47,35%	17,98%
Log(PIBIND)	-0,19%7	0,985%*	-2,94%*	-2,84%	-0,49%	-10,15%	-5,97%
Log(PIBSER)	-1,12%	-7,75%	7,58%*	-2,51%*	-0,57%	-26,16%	-2,72%
	Elasticités de long terme sur l'agriculture
Log(PIBRH)	2,82%	14,26%	-6,95%*	-1,22%*	1,41%	46,41%	17,02%
Log(PIBIND)	0,62%	6,85%*	0,64%*	-3,3%*	-0,22%	-8,78%	-5,53%*
Log(PIBSER)	-2,40%	-16,06%	15,06%*	10,47%*	0,05%	-27,69%	0,33%*
* : non significatif

Source : l'auteur

¹² Au Bénin et au Niger, la force de rappel n'est pas significative.

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On constat que le coefficient associé à la force de rappel (a5) est négatif (-0.601) et significativement différent de zéro au seuil de 5% (test de student supérieur en valeur absolue à 1,96). Il existe donc bien un mécanisme à correction d'erreur : à long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires. a5 = -0.601 signifie qu'on arrive à ajuster à 60,1% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du PIB agricole.

Par ailleurs, les analyses suivantes peuvent être faites :

a) A court terme :

y' le secteur agricole est positivement influencé de manière significative par le PIB dans presque tous les pays. Elle n'est pas significative en C'ôte d'Ivoire mais le coefficient est de signe attendu ;

y' le secteur industriel a une influence négative sur le secteur agricole dans l'espace UEMOA hormis le Burkina-Faso où l'influence est positive mais non significative ;

y' le secteur des services a aussi une influence négative sur le secteur agricole dans les pays, sauf la C'ôte d'Ivoire.

Les élasticités de court terme de PIBAGR par rapport au PIBRH, au PIBIND et au PIBSER sont respectivement a2 = 1.579, a3 = 0.098 et a4 = -0.775. Ce qui signifie qu'à court terme, si le PIBRH, le PIBIND et le PIBSER augmentent de 10%, alors le PIBAGR va respectivement augmenter d'environ 15,8%, de 0,98%¹³ et diminuer de 7,75%. En somme, à court terme, la croissance économique a un effet positif significatif et le secteur des services a un effet négatif significatif sur le secteur agricole. Cependant l'effet positif du secteur industriel est non significatif.

b) A long terme, le secteur agricole est corrélé positivement d'une façon significative dans la majorité des pays avec le PIB. Bien que cette relation se soit révélée négative en Côte d' Ivoire, elle n'est pas significative. La croissance des secteurs Industriel et des services n'entraîne pas, dans la plupart des cas, celle de l'agriculture à long terme. Malgré que la corrélation soit positive au Burkina-Faso et en Côte d'Ivoire (pour l'industrie) et en Côte d'Ivoire et Togo (pour les services), elle n'est pas significative. Au Sénégal par exemple, les

¹³ Cette augmentation n'est pas significatif car le t de student (0.434149) est < à 1,96 et la probabilité (0.6676) est > à 5%.

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élasticités de long terme de l'agriculture par rapport au secteur industriel (- (Z\

[] ) et celui des

services (- [^ ) sont respectivement -0,878 et -2,769. Ces valeurs signifient la croissance de []

10% de la valeur ajoutée de l'un ou l'autre secteur entraîne à long terme une diminution significative de 8,78% ou de 27,69% de la valeur ajoutée agricole.

3.2.4. Tests de spécification du MCE

Les résultats des tests de spécification sont consignés dans le tableau de l'annexe 11.

L'hypothèse de corrélation des erreurs est rejetée avec le test de Breuch-Godfrey car les probabilités sont supérieures à 5%.

Les résultats des tests ARCH prouvent que les erreurs sont homocédastiques car les probabilités sont supérieures à 5%, à l'exception du Bénin.

Les résultats des tests de stabilité CUSUM montrent que les courbes ne coupent pas les corridors (elles restent dans les intervalles de confiance) : le MCE est donc structurellement stable dans tous les pays.

Les résultats des tests de normalité de Jarque-Bera représentés par les histogrammes des séries traduisent que dans la plupart des cas, les coefficients de kurtosis sont supérieurs à 3 (valeur du coefficient de kurtosis de la loi normale) à l'exception du Bénin où il est très proche de 3. Ces excès de kurtosis témoignent d'une probabilité d'occurrence de valeurs extrêmes. Par ailleurs, les coefficients de skewness sont légèrement différents de zéro (valeur théorique du coefficient de skewness pour une loi normale) et positifs dans la majorité des cas : les distributions sont étalées vers la droite. Dans ces cas, les variables dépendantes réagissent plus à un choc positif qu'à un choc négatif. En conséquence, les séries ne suivent pas une loi normale.

3.3. Interprétation des résultats et implications de politique économique

3.3.1. Interprétation des résultats

Globalement, le modèle à correction d'erreur utilisé pour évaluer la contribution du secteur agricole sur la croissance économique dans les pays de l'UEMOA sur la période 1970-2007 laisses voir que l'agriculture a un impact positif significatif sur la croissance économique à

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court terme. A long terme, cet impact est plus élevé dans la majorité des cas. Cependant, bien qu'étant plus élevé à long terme au Mali, cet impact est non significatif et au Niger il est négatif à long terme.

Ces premiers résultats confirment le consensus le plus large selon lequel la croissance agricole est la clé de l'expansion de l'ensemble de l'économie des pays en développement. Le secteur agricole joue ainsi un rôle de secteur en amont dans l'économie de ces pays. L'effet d'entraînement du secteur agricole tel que le prédisait LEWIS a donc été observé. Ces résultats s'expliquent par le fait que la plus part des économies de l'UEMOA sont tributaires de leurs exportations agricoles comme l'a souligné la FAO. La structure des exportations des pays de l'UEMOA a montré que les exportations agricoles occupent une part importante dans leurs exportations totales. Cependant, beaucoup d'efforts restent encore à faire car dans beaucoup de pays, le PIB agricole évolue à la baisse alors que de façon caractéristique, on atteint des taux de croissance élevés quand l'agriculture se développe rapidement. Selon Mellor (2000), la raison en est que les ressources utilisées pour la croissance agricole n'entrent que marginalement en concurrence avec celles des autres secteurs. Cette acception de l'auteur est confirmée par le tableau 7 du présent document relatif à l'utilisation des crédits déclarée à la centrale des risques). Ainsi, Ajoute-t-il, une croissance agricole rapide tend à s'ajouter à la croissance des autres secteurs, ainsi qu'à stimuler la croissance du secteur non-échangeable à excédent de main d'oeuvre. L'impact positif non significatif de l'agriculture sur la croissance économique au Mali peut trouver son explication dans la structure de ces exportations (confère tableau 4 à l'annexe) qui laisse voir que ses exportations agricoles ne valent seulement que 8% contre 76% pour les métaux précieux. Pour le cas du Niger, il est influencé par le climat comme tous les pays sahéliens. Il faut souligner que la sécheresse est plus sévère dans ce pays que dans les autres ; ce qui annihile les efforts de financements réalisés en faveur de ce secteur¹⁴. Son agriculture souffre donc du manque d'eau et est essentiellement tournée vers la production des cultures vivrières (environ 93% des cultures) destinées plus à la consommation familiale.

L'influence négative des autres secteurs sur le secteur agricole obtenue dans l'estimation du deuxième modèle prouve que ces secteurs profitent beaucoup du secteur agricole mais qu'en retour, l'agriculture ne bénéficie pratiquement pas du développement de ces secteurs. Le vide laissé par le départ de la main d'oeuvre vers le secteur industriel et surtout vers le secteur

¹⁴ Le Niger est l'un des rares pays de l'UEMOA qui respecte la déclaration de Maputo (2003) qui exige que chaque pays consente au mois 10% de son budget d'investissement à l'agriculture.

50

informel à travers le phénomène de l'exode rural qui s'accentue ces dernières années, n'est souvent pas compensé et ce secteur agricole ne profite pas de l'utilisation des matières premières qu'elle fourni aux autres secteurs. Il se pose alors un problème de complémentarité entre les secteurs économiques ou de l'échange intersectoriel. L'agriculture est faiblement mécanisée et les produits primaires sont généralement exportés à l'état brut sans être transformés.

3.3.2. Implications de politiques économique

Comment concevoir un développement agricole efficient et efficace ? Les priorités doivent varier en fonction des situations spécifiques des pays. Il n'y a pas de solution de type prêt-à-porter identique pour tous, mais on peut formuler ici quelques suggestions en fonction des résultats obtenus et qui vont permettre fortifier la place du secteur agricole dans la croissance économique.

En effet, la forte relation positive qui est établie entre l'agriculture et la croissance économique nécessite que des actions soit menées en faveur du développement du secteur agricole. Pour ce faire, il faudra aider les exploitants à améliorer leur productivité. Ceci exige donc le renforcement de leurs capacités par des formations techniques dans le domaine agricoles. Cela va permettre à la main d'oeuvre agricole qui reste dans le secteur après qu'une grande partie soit drainée par les autres secteurs, notamment le secteur industriel, à maintenir une production élevée.

L'inexistence d'industries de transformation appropriées et compétitives pour développer ce secteur dans la plupart des pays constitue un frein pour son développement. Les gouvernants devraient donc se pencher sur cette question, car la compétitivité des produits sur le marché mondial nécessite parfois leur transformation. Par ailleurs, pour inciter les agriculteurs à produire davantage, il faudra prévoir la construction de suffisamment de routes praticables pour acheminer leurs récoltes au marché étant donné que la valeur ajoutée de ce secteur dépend de ses exportations.

Par ailleurs, il est important de mettre en place là où on le peut des systèmes d'irrigation et rendre fonctionnel les systèmes déjà existants surtout dans les pays frappés par de grandes sécheresses à l'instar du Niger.

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CONCLUSION GENERALE

La place prépondérante de l'agriculture dans l'économie des pays de l'UEMOA exige des études approfondies sur ses relations avec les autres secteurs économiques, nécessaires pour une croissance économique durable.

La présente étude s'est inscrite dans cette dynamique et a eu pour but de quantifier les relations entre le secteur agricole, le P113 et les autres secteurs dans les pays de l'UEMOA sur la période 1970-2007. Spécifiquement, elle s'est proposé d'analyser, d'une part, la contribution de l'agriculture à la croissance du P113 et, d'autre part, l'influence de la croissance du P113 ainsi que celle des secteurs industriels et des services sur le secteur agricole.

Deux hypothèses ont guidé la recherche. La première stipulait que la croissance du secteur agricole entraîne celle du P113 et la seconde stipulait que l'accroissement du P113 et celui des secteurs industriel et des services ont un effet négatif sur le secteur agricole dans les pays de l'UEMOA.

Une analyse de la situation de l'agriculture dans l'Afrique subsaharienne et spécialement, dans les pays de l'UEMOA a montré que l'agriculture est confrontée à certaines difficultés telles que les conditions climatiques, l'instabilité des cours mondiaux qui entraîne celle des exportations, l'inexistence ou le mauvais état des infrastructures routières, etc. qu'il faille surmonter.

Pour vérifier les hypothèses de l'étude, l'estimation par modèle à correction d'erreur (MCE) à été utilisée. Les estimations effectuées ont montré que l'agriculture a un impact positif significatif à court et à long terme sur la croissance économique. Ce résultat valide ainsi la première hypothèse. Par ailleurs, des résultats mitigés ont été trouvés dans la vérification de la seconde hypothèse : alors que la croissance du P113 agit positivement sur l'agriculture, celle des secteurs industriel et des services ont quasiment une influence négative sur le développement de ce secteur agricole.

A côté des potentialités que l'agriculture regorge, il ya des contraintes d'ordre national, technique, financier, économique, organisationnel, etc. qui entravent le développement du secteur. Les pluies sont rares, irrégulières et mal reparties et les sols sont pauvres et impropres à la culture. Les producteurs sont en grande majorité analphabètes avec un faible niveau

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d'efficacité et dépourvus de moyens adéquats pour une modernisation des systèmes de production. Généralement l'agriculture est faiblement mécanisée et les fertilisants sont sous utilisés dans le processus de production. La déficience des infrastructures routières empêche la valorisation des produits agricoles et entrave leur commercialisation. Ces réalités appellent à plus d'effort de la part des décideurs en vue de promouvoir le développement du secteur agricole et ipso facto, la croissance économique durable.

Bien que l'objectif visé soit atteint, ce travail constitue une recherche préliminaire qui sert de point de repère pour les recherches futures plus approfondies. Dans le prolongement de ce travail, d'autres questions importantes qui pourraient servir de recherche seraient par exemple l'efficacité des intrants agricoles ou l'impact des investissements agricoles sur le niveau de vie des populations.

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ANNEXES

Annexe 1 : Répartition du PIB (en millions de dollars us) par secteur dans les pays de l'UEMOA de 2000 à 2008

PAYS	COMPOSANT	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008
Bénin	PIB	2359,124	2499,268	2807,652	3557,225	4050,864	4358,007	4705,08	5511,878	6642,999
	Agriculture	34,9%	34,5%	33,8%	32,1%	32,3%	32,3%	32,4%	31,4%	32,5%
	Industrie	12,9%	13,3%	13,6%	13,7%	13,3%	13,3%	13,0%	13,0%	12,6%
	Services	44,6%	44,5%	44,6%	46,1%	45,9%	46,0%	46,3%	47,2%	46,7%
Burkina Faso	PIB	2617,082	2791,542	3238,527	4324,903	5028,985	5426,181	5770,831	6756,541	7949,051
	Agriculture	30,9%	36,3%	32,9%	32,9%	31,0%	33,0%	32,0%	29,1%	28,9%
	Industrie	20,0%	15,7%	19,7%	20,4%	19,6%	18,5%	18,9%	21,7%	21,9%
	Services	43,9%	42,1%	40,5%	39,9%	41,4%	40,8%	41,3%	41,0%	41,3%
Côte d'Ivoire	PIB	10681,54	10735,45	11493,88	13737,6	15701,38	16353,97	17369,04	19788,98	23406,21
	Agriculture	23,8%	24,3%	25,7%	25,5%	22,9%	22,8%	22,9%	23,9%	23,2%
	Industrie	26,3%	23,7%	22,9%	21,7%	22,7%	25,9%	25,9%	25,3%	25,7%
	Services	45,9%	41,5%	41,0%	42,0%	41,7%	41,4%	41,7%	41,2%	41,5%
Guinée-Bissau	PIB	215,474	198,9887	203,6142	238,9249	269,8847	301,112	307,5377	357,2123	404,4169
	Agriculture	57,4%	55,1%	56,4%	56,1%	58,9%	59,3%	57,5%	58,6%	58,4%
	Industrie	12,0%	12,5%	12,9%	12,6%	11,7%	11,5%	12,4%	11,9%	11,9%
	Services	28,2%	30,7%	29,1%	29,4%	27,8%	27,6%	28,8%	28,1%	28,2%
Mali	PIB	2655,439	3017,629	3189,056	4221,53	4982,27	5486,319	6122,647	7145,363	8599,358
	Agriculture	33,5%	35,0%	29,9%	35,3%	34,2%	34,6%	33,2%	32,6%	33,8%
	Industrie	19,3%	21,5%	25,4%	20,1%	21,6%	22,2%	22,0%	20,4%	18,3%
	Services	39,6%	35,8%	35,7%	35,7%	34,8%	35,6%	35,7%	37,3%	37,6%
Niger	PIB	1666,176	1813,61	2065,358	2639,892	2897,006	3369,007	3646,726	4246,875	5210,073
	Agriculture	36,7%	40,9%	41,9%	44,1%	40,2%	42,5%	42,9%	40,8%	43,3%
	Industrie	12,5%	12,0%	11,5%	11,5%	11,9%	11,0%	11,3%	13,8%	13,3%
	Services	45,6%	41,3%	39,8%	38,7%	41,1%	39,8%	39,4%	39,1%	37,7%
Sénégal	PIB	4679,605	4877,602	5333,862	6859,594	8031,344	8707,815	9358,335	11283,38	13287,5
	Agriculture	16,9%	16,3%	13,6%	15,1%	13,7%	14,6%	13,0%	11,8%	13,1%
	Industrie	20,5%	21,7%	22,3%	21,4%	21,7%	20,5%	20,1%	20,3%	20,3%
	Services	50,8%	50,3%	51,8%	51,3%	52,1%	51,8%	53,4%	54,2%	53,1%
Togo	PIB	1294,136	1332,204	1472,404	1673,507	1935,432	2081,565	2197,207	2540,842	2877,338
	Agriculture	34,9%	37,5%	38,0%	35,8%	36,3%	39,8%	37,6%	38,5%	38,6%
	Industrie	18,2%	17,1%	18,1%	18,4%	17,2%	17,5%	16,3%	17,4%	17,1%
	Services	39,5%	37,7%	36,4%	37,5%	37,8%	35,0%	38,1%	37,1%	36,7%
UEMOA	PIB	26168,57	27266,3	29804,35	37253,18	42897,17	46083,98	49477,41	57631,07	68376,95
	Agriculture	33,6%	35,0%	34,0%	34,6%	33,7%	34,9%	33,9%	33,3%	34,0%
	Industrie	17,7%	17,2%	18,3%	17,5%	17,5%	17,5%	17,5%	18,0%	17,6%
	Services	40,9%	39,6%	38,9%	39,1%	39,1%	38,8%	39,5%	39,5%	39,3%

Source : CNUCED

58

Annexe 2 : Tableau de répartition des principales cultures d'exportation (en milliers de tonnes) par produit dans l'UEMOA

Arachides
	2000	2001	2002	2003	2004	2005	Moyenne 2000-2005	Pourcentage
Bénin	100,9	121,2	125,4	146,2	164,7	141,0	133,2	10,2%
Burkina-Faso	282,8	169,1	301,1	323,6	368,9	379,9	304,2	23,4%
Mali	158,4	-	174,6	120,8	290,0	212,0	159,3	12,2%
Niger	103,7	113,2	82,0	153,7	196,9	144,2	132,3	10,2%
Sénégal	1014,2	-	943,8	265,4	440,7	572,6	539,5	41,4%
Togo	26,0	33,0	35,7	38,2	36,2	36,5	34,3	2,6%
UEMOA	1686,0	436,5	1662,6	1047,9	1497,4	1486,2	1302,8	100,0%
Café
	2000	2001	2002	2003	2004	2005	Moyenne 2000-2005	Pourcentage
Côte d'Ivoire	379,10	301,10	182,00	136,60	154,10	154,10	192,15	95,1%
Togo	15,20	16,90	17,80	3,80	5,30	4,80	9,83	4,9%
UEMOA	394,30	318,00	199,80	140,40	159,40	158,90	201,98	100,0%
Cacao
	2000	2001	2002	2003	2004	2005	Moyenne 2000-2005	Pourcentage
Côte d'Ivoire	1412,40	1212,40	1264,70	1336,40	1406,20	1419,30	1341,90	99,5%
Togo	6,60	10,20	7,50	7,60	4,90	5,40	7,03	0,5%
UEMOA	1419,00	1222,60	1272,20	1344,00	1411,10	1424,70	1348,93	100,0%
Coton
	2000	2001	2002	2003	2004	2005	Moyenne 2000-2005	Pourcentage
Bénin	362,20	336,60	416,40	337,30	330,00	348,80	355,22	19,8%
Burkina-Faso	270,00	275,80	378,50	409,10	461,10	563,00	392,92	21,9%
Côte d'Ivoire	398,70	287,00	393,00	396,10	300,00	344,00	353,13	19,6%
Mali	459,10	242,80	570,90	439,80	608,70	620,70	490,33	27,3%
Niger	3,30	2,40	2,70	8,30	8,40	10,00	5,85	0,3%
Sénégal	14,60	20,40	35,70	40,10	55,00	50,00	35,97	2,0%
Togo	117,40	168,30	186,60	164,10	175,00	175,00	164,40	9,1%
UEMOA	1625,30	1333,30	1983,80	1794,80	1938,20	2111,50	1797,82	100,0%

Source : compilation de l'auteur (donnée de la BCEAO, 2005)

59

Annexe 3 : Evolution comparée des principales cultures vivrières et des cultures d'exportation par année pour chaque pays

Bénin Burkina-Faso Côte d'Ivoire

Sénégal

Mali Niger

Togo

3500,0

3000,0

2500,0

2000,0

1500,0

1000,0

500,0

0,0

Cultures vivrières Cultures d'exportation

2500,0

2000,0

1500,0

1000,0

500,0

0,0

Cultures vivrières Cultures d'exportation

4000,0

3000,0

2000,0

1000,0

0,0

Cultures vivrières Cultures d'exportation

4000,0

3000,0

2000,0

1000,0

0,0

2000 2001 2002 2003 2004 2005

Cultures vivrières Cultures d'exportation

9000,0	4000,0		10000,0
8000,0
7000,0	3000,0 2000,0 1000,0 0,0 Cultures vivrières	Cultures d'exportation	8000,0 6000,0 4000,0 2000,0 0,0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Cultures vivrières Cultures d'exportation
6000,0 5000,0 4000,0 3000,0 2000,0 1000,0
0,0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Cultures vivrières Cultures d'exportation

Source : auteur

Annexe 4 : Structure des exportations agricoles dans quelques pays de l'UEMOA

Burkina-Faso (valeur en milliards de F CFA)

	2002		2003		2004		2005
	Valeurs	%	Valeurs	%	Valeurs	%	Valeurs	%
Coton	97,2	50,86	119,9	58,63	163,2	60,04	146,9	54,07
Animaux vivants	34,9	18,26	23,2	11,34	27	9,93	36,3	13,36
Cuirs et peaux	18	9,42	18,6	9,10	22,6	8,31	22,9	8,43
Oléagineux	13,1	6,86	14,7	7,19	19,5	7,17	22,1	8,13
Or non monétaire	4,7	2,46	5,2	2,54	7	2,58	9,5	3,50
Fruits, légumes et céréales	2,5	1,31	1,3	0,64	1,5	0,55	1,7	0,63
Autres	20,7	10,83	21,6	10,56	31	11,41	32,3	11,89
Total	191,1	100,00	204,5	100,00	271,8	100,00	271,7	100,00

Source : Gouvernement du Burkina Faso, septembre 2007

Côte d'Ivoire (valeurs en millions de F CFA)

	2002		2003		2004
Exportations	Montant	%	Montant	%	Montant	%
Produits agricoles	1 408 449,40	81,36	1 176 158,80	67,15	908 252,80	53,13
Matières premières	74 049,90	4,28	88 504,10	5,05	59 091,30	3,46
Produits manufacturés	410,20	0,02	1 122,90	0,06	783,70	0,05
Autres produits industriels	248 306,00	14,34	485 678,00	27,73	741 322,20	43,37
Total	1 731 215,50	100,00	1 751 463,80	100,00	1 709 450,00	100,00

Source : Compilation de l'auteur

Mali (données en pourcentage)

	2005	2006	2007	2008	2009
Coton	24,2	17,4	14,9	9,8	8,1
Or non monétaire	61,7	72,7	69,4	69	76,3
Animaux vivants	4,8	3,7	5,1	5,6	5
Autres	9,3	6,2	10,6	15,6	10,6
Total	100,0	100,0	100,0	100,0	100,0

Source : BCEAO, 2007

Niger (données en pourcentage)

	2005	2006	2007	2008	2009
Uranium	2,10	2,00	2,40	1,70	2,30
Or	0,00	0,00	0,00	0,00	0,00
Produits d'élevage	23,40	30,80	27,10	33,30	46,20
Produits de l'agriculture	59,40	56,10	57,50	56,20	48,00
Autres produits	15,10	11,10	13,00	8,80	3,50
Total	100,00	100,00	100,00	100,00	100,00

Source : INS, 2010

Togo (données en pourcentage)

	2000	2001	2002	2003	2004
Produits agricoles	43	29	39	33	36
Cacao	3	3	4	3	7
Autres produits alimentaires	17	16	20	13	17
Coton	23	10	15	17	12
Phosphate de calcium	24	20	17	9	11
Fer et acier	4	9	8	7	10
Ciments	13	28	25	28	28
Machines et matériel de transport	5	2	2	13	1
Autres	11	12	9	10	14
Total	100	100	100	100	100

Source : Estimations de l'auteur (à partir du graphique I.1 du document WT/TPR/S/166, p.7)

61

Annexe 5 : Tests de stationnarité

PAYS

VARIA- BLES

Tests en niveau

Tests en différence

Décision

première

Seconde

ADF

PP

ADF

PP

ADF

PP

Burkin a Faso

LK

-1.284054 (-3.540328)

-2.990463 (-3.536601)

-2.837915 (-3.544284)

-6.419107* (-3.540328)

LK est I(1)

LPIBAGR

-2.159988 (-3.540328)

-2.355972 (-3.536601)

-5.498985* (-2.948404)

-8.811114* (-3.540328)

LPIBAGR est I(1)

LPIBIND

-0.380741 (-3.540328)

-0.846625 (-3.536601)

-4.730885* (-3.544284)

-9.179390* (-3.540328)

LPIBIND est I(1)

LPIBRH

-0.849609 (-3.540328)

-1.212091 (-3.536601)

-6.425600* (-3.544284)

-7.733439* (-3.540328)

LPIBIRH est I(1)

LPIBSER

-1.759846 (-3.540328)

-1.916384 (-3.536601)

-3.520455 (-3.544284)

-6.409837* (-3.540328)

LPIBSER est I(1)

Bénin

LK

-2.832776 (-3.540328)

-2.364303 (-3.536601)

-1.892815 (-3.544284)

-2.642827 (-3.540328)

-5.318988* (-3.548490)

-8.905842* (-3.544284)

LK est I(2)

LPIBAGR

-3.109168 (-3.540328)

-2.970046 (-3.536601)

-4.573956* (-3.544284)

-6.261691* (-3.540328)

LPIBAGR est I(1)

LPIBIND

-3.048784 (-3.540328)

-3.227246 (-3.536601)

-4.395197* (-3.544284)

-6.548269* (-3.540328)

LPIBIND est I(1)

LPIBRH

-2.391268 (-3.540328)

-2.889574 (-3.536601)

-4.275241* (-3.544284)

-7.048780* (-3.540328)

LPIBIRH est I(1)

LPIBSER

-3.688178 (-3.540328)

-3.344535 (-3.536601)

-4.497050* (-3.544284)

-6.448710* (-3.540328)

LPIBSER est I(1)

Côte d'Ivoire

LK

-3.068268 (-3.540328)

-1.692413 (-3.536601)

-1.656286 (-3.544284)

-1.761754 (-3.540328)

-3.908947* (-3.548490)

-5.505319* (-3.544284)

LK est I(2)

LPIBAGR

-1.700301 (-3.540328)

-1.989242 (-3.536601)

-4.048819* (-3.544284)

-7.312614* (-3.540328)

LPIBAGR est I(1)

LPIBIND

-2.906821 (-3.540328)

-3.012139 (-3.536601)

-4.463401* (-3.544284)

-5.835232* (-3.540328)

LPIBIND est I(1)

LPIBRH

-2.218645 (-3.540328)

-2.257771 (-3.536601)

-4.479372* (-3.544284)

-4.711955* (-3.540328)

LPIBIRH est I(1)

LPIBSER

-2.285411 (-3.540328)

-2.220103 (-3.536601)

-6.053770* (-3.544284)

-6.134443* (-3.540328)

LPIBSER est I(1)

Mali

LK

-1.754410 (-3.540328)

-1.099988 (-3.536601)

-3.400143 (-3.544284)

-5.132386* (-3.540328)

LK est I(1)

LPIBAGR

-2.695411 (-3.540328)

-2.865222 (-3.536601)

-5.035903* (-3.544284)

-6.618637* (-3.540328)

LPIBAGR est I(1)

LPIBIND

-2.397197 (-3.540328)

-3.367316 (-3.536601)

-4.706440* (-3.544284)

-6.727455* (-3.540328)

LPIBIND est I(1)

LPIBRH

-2.909446 (-3.540328)

-3.089329 (-3.536601)

-6.351792* (-3.544284)

-7.488876* (-3.540328)

LPIBIRH est I(1)

LPIBSER

-4.209657* (-3.540328)

-4.510885 (-3.536601)

-6.431963* (-3.544284)

-7.713445* (-3.540328)

LPIBSER est I(0)

LK

-3.561205* (-3.540328)

-1.812645 (-3.536601)

-2.044825 (-3.544284)

-1.671938 (-3.540328)

LK est I(0)

LPIBAGR

-3.916918* (-3.540328)

-3.119212 (-3.536601)

-6.156922* (-3.544284)

-8.307219* (-3.540328)

LPIBAGR est I(0)

62

Niger

	LPIBIND	-1.925615 (-3.540328)	-2.232991 (-3.536601)	-3.110896 (-3.544284)	-5.940419* (-3.540328)			LPIBIND est I(1)
	LPIBRH	-1.666129 (-3.540328)	-1.473159 (-3.536601)	-4.518884* (-3.544284)	-6.129250* (-3.540328)			LPIBIRH est I(1)
	LPIBSER	-2.752048 (-3.540328)	-2.768026 (-3.536601)	-4.827803* (-3.544284)	-6.066536* (-3.540328)			LPIBSER est I(1)
		-0.719611	-0.310634	-1.823024	-1.407041	-5.280931*	-7.788633*
	LK	(-3.540328)	(-3.536601)	(-3.544284)	(-4.234972)	(-3.548490)	(-3.544284)	LK est I(2)
		-3.702585*	-5.311755*	-5.944702*	-11.37968*
	LPIBAGR	(-3.540328)	(-3.536601)	(-3.544284)	(-3.540328)			LPIBAGR est I(0)
		-2.909031	-3.730700*	-5.108489*	-8.248725*
	LPIBIND	(-3.540328)	(-3.536601)	(-3.544284)	(-3.540328)			LPIBIND est I(0)
Sénégal	LPIBRH	-1.576950 (-3.540328)	-1.847043 (-3.536601)	-6.723055* (-3.544284)	-7.847096* (-3.540328)			LPIBIRH est I(1)
		-0.566639	-0.042352	-5.937780*	-7.155972*
	LPIBSER	(-3.540328)	(-3.536601)	(-3.544284)	(-3.540328)			LPIBSER est I(1)
		-3.458039	-2.067812	-2.072018	-2.050301	-3.540190	-4.359007*
	LK	(-3.540328)	(-3.536601)	(-2.948404)	(-3.540328)	(-3.548490)	(-3.544284)	LK est I(2)
		-4.017421*	-3.495937	-4.884797*	-6.141382*
	LPIBAGR	(-3.540328)	(-3.536601)	(-2.948404)	(-3.540328)			LPIBAGR est I(0)
		-4.257027*	-4.079894*	-5.744414*	-8.181287*
	LPIBIND	(-3.540328)	(-3.536601)	(-2.948404)	(-3.540328)			LPIBIND est I(0)
		-3.771934*	-3.161175	-4.344511*	-5.400451*
Togo	LPIBRH	(-3.540328)	(-3.536601)	(-2.948404)	(-3.540328)			LPIBIRH est I(0)
		-2.357694	-2.758901	-4.884728*	-7.420765*
	LPIBSER	(-3.540328)	(-3.536601)	(-2.948404)	(-3.540328)			LPIBSER est I(1)
Note : (*) indique le rejet de l'hypothèse nulle à 5%. Les nombres entre parenthèses correspondent aux valeurs critiques à 5%.

63

Annexe 6 : Résultats des tests de cointégration par pays

Burkina-Faso

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.835768 114.2468	60.06141	0.0000
Atmost 1 * 0.479036 49.21362	40.17493	0.0048
Atmost 2 * 0.341056 25.73897	24.27596	0.0325
Atmost 3 0.194977 10.72280	12.32090	0.0913
Atmost 4 0.077779 2.914942	4.129906	0.1038
Trace test indicates 3 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Bénin

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.718531 124.2036	60.06141	0.0000
Atmost 1 * 0.664345 78.56521	40.17493	0.0000
Atmost 2 * 0.468052 39.26508	24.27596	0.0003
Atmost 3 * 0.346013 16.54151	12.32090	0.0093
Atmost 4 0.034220 1.253488	4.129906	0.3069
Trace test indicates 4 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

64

Côte d'Ivoire

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.613605 75.64729	60.06141	0.0014
Atmost 1 * 0.455861 41.41504	40.17493	0.0373
Atmost 2 0.266511 19.50724	24.27596	0.1777
Atmost 3 0.193322 8.349302	12.32090	0.2108
Atmost 4 0.016949 0.615398	4.129906	0.4938
Trace test indicates 2 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Mali

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.653380 90.10681	60.06141	0.0000
Atmost 1 * 0.509112 51.96386	40.17493	0.0022
Atmost 2 * 0.291504 26.34843	24.27596	0.0270
Atmost 3 * 0.253276 13.94245	12.32090	0.0265
Atmost 4 0.090837 3.428302	4.129906	0.0760
Trace test indicates 4 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Niger

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.649552 95.86880	60.06141	0.0000
Atmost 1 * 0.582094 58.12122	40.17493	0.0003
Atmost 2 * 0.361656 26.71130	24.27596	0.0242
Atmost 3 0.231638 10.55167	12.32090	0.0972
Atmost 4 0.029173 1.065862	4.129906	0.3509
Trace test indicates 3 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Sénégal

65

Sample (adjusted): 1972 2007

Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.534845 67.19611	60.06141	0.0111
Atmost 1 0.438774 39.64227	40.17493	0.0565
Atmost 2 0.257606 18.84751	24.27596	0.2076
Atmost 3 0.179840 8.123989	12.32090	0.2272
Atmost 4 0.027038 0.986765	4.129906	0.3718
Trace test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Togo

66

Sample (adjusted): 1972 2007
Included observations: 36 afteradjustments
Trend assumption: No deterministic trend
Series: LPIBRH LK LPIBAGR LPIBIND LPIBSER
Lags interval (in first differences): 1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace	0.05
No. of CE(s) Eigenvalue Statistic	Critical Value	Prob.**
None * 0.532048 66.36833	60.06141	0.0133
Atmost 1 0.445204 39.03034	40.17493	0.0649
Atmost 2 0.312560 17.82078	24.27596	0.2616
Atmost 3 0.096404 4.328690	12.32090	0.6634
Atmost 4 0.018692 0.679267	4.129906	0.4694
Trace test indicates 1 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

67

Annexe 7 : Résultats de l'estimation du MCE pour le modèle 1

	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
Coefficients de court terme
D(LK)	0.351379 (1.782867)	-0.793465 (-3.929095)	0.194230 (1.211765)	0.596421 (1.457446)	0.156396 (0.571849)	0.385904 (2.458100)	0.219287 (1.183487)
D(LPIBAGR)	0.378875 (11.22557)	0.333509 (5.483945)	0.061807 (1.044430)	0.341759 (6.309388)	0.320267 (6.457426)	0.190325 (15.69700)	0.283786 (5.304805)
D(LPIBIND)	0.085605	-0.020823	0.188561	0.107467	0.147156	0.241008	0.268459
	(2.648244)	(-0.199271)	(3.449053)	(2.349319)	(2.448801)	(9.328978)	(6.702161)
D(LPIBSER)	0.464814 (8.665079)	0.513386 (5.532204)	0.380643 (3.508460)	0.192521 (2.530132)	0.374958 (6.394521)	0.542995 (16.94858)	0.175846 (4.140815)
Coefficients de long terme
LPIBRH(-1)	-0.338346 (-2.243412)	-0.338346 (-2.243412)	-0.473134 (-3.241470)	-0.132239 (-1.318283)	-0.089185 (-0.843924)	-0.562883 (-3.655985)	-0.319382 (-2.493225)
LK(-1)	-0.016234 (-0.346308)	-0.016234 (-0.346308)	-0.056046 (-1.603143)	-0.006490 (-0.092044)	-0.059199 (-1.336981)	0.066858 (1.736729)	0.013860 (0.461996)
LPIBAGR(-1)	0.136485	0.136485	0.029037	0.058698	-0.010596	0.100070	0.172525
	(1.972585)	(1.972585)	(0.508812)	(1.201520)	(-0.148394)	(2.904766)	(2.452923)
LPIBIND(-1)	-0.013418	-0.013418	0.079135	0.067998	0.001297	0.129111	0.119736
	(-0.285899)	(-0.285899)	(1.249402)	(1.456682)	(0.043655)	(3.327816)	(1.706857)
LPIBSER(-1)	0.201658 (2.743660)	0.201658 (2.743660)	0.314985 (2.149960)	-0.004696 (-0.045308)	0.065645 (1.093325)	0.315054 (3.214811)	-0.021436 (-0.457448)
	0.30555	0.30555	0.886281	0.195209	0.522898	0.212540	0.563883
C	(2.552726)	(2.552726)	(2.246499)	(0.511261)	(0.810032)	(1.498386)	(1.145514)
R^2 Ajusté	0.925461	0.925461	0.761956	0.705188	0.848583	0.985918	0.791710
F	50.66350	50.66350	13.80359	10.56798	23.41709	281.0537	16.20404
Prob(F)	0.000000	0.000000	0.000000	0.000001	0.000000	0.000000	0.000000
DW	1.444656	1.444656	1.930555	2.461656	2.295209	1.854654	2.052703
Les nombres entre parenthèses correspondent aux t de student

68

Annexe 8 : Résultats de l'estimation du MCE pour le modèle 2

	Burkina- Faso	Bénin	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
Coefficients de court terme
	1.372465	-0.492424	-0.845980	-0.773000	-0.887522	-1.204144	-0.568314
D(LK)	(2.837829)	(-1.004941)	(-1.695829)	(-0.815080)	(-1.371418)	(-1.442596)	(-1.220319)
D(LPIBRH)	1.579949 (5.483945)	2.173657 (11.22557)	0.628283 (1.044430)	1.743509 (6.309388)	1.895223 (6.457426)	4.735268 (15.69700)	1.798350 (5.304805)
D(LPIBIND)	0.098473 (0.434149)	-0.194357 (-2.477773)	-0.294429 (-1.461989)	-0.284310 (-2.862711)	-0.486718 (-3.695980)	-1.015298 (-5.680096)	-0.597145 (-5.069349)
D(LPIBSER)	-0.775173 (-3.045489)	-1.119439 (-8.848868)	0.758168 (1.938855)	-0.250559 (-1.354559)	-0.570066 (-2.882036)	-2.616502 (-12.52083)	-0.271732 (-2.151529)
Coefficients de long terme
LPIBAGR(-1)	-0.601078 (-3.834508)	-0.180443 (-1.038017)	-0.470619 (-2.963477)	-0.249420 (-2.431486)	-0.289329 (-1.757708)	-0.548882 (-3.304032)	-0.517851 (-3.072746)
	0.486188	0.130011	-0.074121	0.140928	-0.046443	-0.284953	-0.072819
LK(-1)	(3.599512)	(1.185003)	(-0.640234)	(0.897851)	(-0.418939)	(-1.462106)	(-0.977240)
LPIBRH(-1)	0.857387 (2.270752)	0.508597 (1.334532)	-0.326974 (-0.600087)	-0.030346 (-0.129864)	0.408927 (1.647098)	2.547346 (3.180738)	0.881234 (2.798390)
LPIBIND(-1)	0.411840 (1.575990)	0.111355 (1.007521)	0.029946 (0.144238)	-0.082299 (-0.759582)	-0.062440 (-0.875892)	-0.481721 (-2.290888)	-0.286275 (-1.612613)
LPIBSER(-1)	-0.965367 (-3.624988)	-0.433764 (-2.399983)	0.708997 (1.456590)	0.261254 (1.142657)	0.015621 (0.104681)	-1.520199 (-3.072381)	0.017018 (0.143770)
	1.007239	-0.612151	0.845608	0.475364	-0.712109	-0.198807	-1.071911
C	(1.670749)	(-2.061730)	(0.621469)	(0.551641)	(-0.449742)	(-0.270355)	(-0.856130)
R^2 Ajusté	0.482993	0.835763	0.337472	0.693870	0.757226	0.962764	0.552260
F	4.736845	21.35501	3.037478	10.06634	13.47621	104.4240	5.933755
Prob(F)	0.000776	0.000000	0.012148	0.000001	0.000000	0.000000	0.000143
DW	1.973759	1.519071	2.401058	2.227830	2.201991	1.887867	1.638255
Les nombres entre parenthèses correspondent aux t de student

Annexe 9 : Tests de spécification sur le MCE

Modèle 1

Bénin

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 3.361666 Prob. F(2,25) 0.0509

Obs*R-squared 7.841650 Prob. Chi-Square(2) 0.0198

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 4.522738 Prob. F(3,30) 0.0099

Obs*R-squared 10.58844 Prob. Chi-Square(3) 0.0142

Test de CUSUM Test de Jarque-Bera

Burkina-Faso

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.859075 Prob. F(2,25) 0.4357

Obs*R-squared 2.379339 Prob. Chi-Square(2) 0.3043

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.196611 Prob. F(3,30) 0.8979

Obs*R-squared 0.655588 Prob. Chi-Square(3) 0.8836

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

69

Côte d'Ivoire

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.300186 Prob. F(2,25) 0.7433

Obs*R-squared 0.867713 Prob. Chi-Square(2) 0.6480

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.101778 Prob. F(3,30) 0.9584

Obs*R-squared 0.342559 Prob. Chi-Square(3) 0.9518

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

Mali

Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic Obs*R-squared	0.628485 2.010493	Prob. F(3,30) Prob. Chi-Square(3)	0.6023 0.5702
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Obs*R-squared	1.190254 3.216842	Prob. F(2,25) Prob. Chi-Square(2)	0.3208 0.2002

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

70

Niger

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.469177 Prob. F(2,25) 0.6309

Obs*R-squared 1.338523 Prob. Chi-Square(2) 0.5121

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.309678 Prob. F(3,30) 0.8182

Obs*R-squared 1.021279 Prob. Chi-Square(3) 0.7961

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

Sénégal

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.706134 Prob. F(2,25) 0.2020

Obs*R-squared 4.443641 Prob. Chi-Square(2) 0.1084

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.613939 Prob. F(3,30) 0.6113

Obs*R-squared 1.966653 Prob. Chi-Square(3) 0.5794

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

71

Togo

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.124528 Prob. F(2,25) 0.8835

Obs*R-squared 0.364967 Prob. Chi-Square(2) 0.8332

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.255271 Prob. F(3,30) 0.8570

Obs*R-squared 0.846319 Prob. Chi-Square(3) 0.8384

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

Bénin		Modèle 2
Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic Obs*R-squared	4.612835 10.73278	Prob. F(3,30) Prob. Chi-Square(3)	0.0091 0.0133
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic Obs*R-squared	1.716371 4.467085	Prob. F(2,25) Prob. Chi-Square(2)	0.2002 0.1071

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

72

Burkina-Faso

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.832781 Prob. F(3,30) 0.4864

Obs*R-squared 2.613784 Prob. Chi-Square(3) 0.4551

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.669567 Prob. F(2,25) 0.5209

Obs*R-squared 1.881152 Prob. Chi-Square(2) 0.3904

Test de CUSUM Test de Jarque-Bera

Côte d'Ivoire

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.921315 Prob. F(2,25) 0.1674

Obs*R-squared 4.929416 Prob. Chi-Square(2) 0.0850

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.42376 Prob. F(3,30)

Obs*R-squared 1.382234 Prob. Chi-Square(3)

Test de CUSUM Test de Jarque-Bera

73

Mali

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.454570 Prob. F(2,25) 0.6399

Obs*R-squared 1.298312 Prob. Chi-Square(2) 0.5225

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.056307 Prob. F(3,30) 0.9821

Obs*R-squared 0.190372 Prob. Chi-Square(3) 0.9791

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

Niger

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.369606 Prob. F(2,25) 0.6947

Obs*R-squared 1.062614 Prob. Chi-Square(2) 0.5878

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.605901 Prob. F(3,30) 0.6163

Obs*R-squared 1.942376 Prob. Chi-Square(3) 0.5845

Tests de CUSUM Test de Jarque-Bera

74

Sénégal

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic Obs*R-squared	2.457419 6.078889	Prob. F(2,25) Prob. Chi-Square(2)	0.1061 0.0479	Test de Jarque-Bera
Heteroskedasticity Test: ARCH
F-statistic Obs*R-squared	1.031013 3.177807	Prob. F(3,30) Prob. Chi-Square(3)	0.3929 0.3650
	Tests de CUSUM

Togo

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.493098 Prob. F(2,25) 0.2440

Obs*R-squared 3.947991 Prob. Chi-Square(2) 0.1389

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.589715 Prob. F(3,30) 0.6265

Obs*R-squared 1.893376 Prob. Chi-Square(3) 0.5948

Tests de CUSUM Test de Jarque Bera

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