Memoire Online - Consommation d'électricité et croissance dans l'uemoa : une analyse en termes de causalité

Annexe 1 : Calcul, sur la période d'après Guerre, de l'élasticité de la consommation primaire d'énergie par rapport au produit national brut pour les pays développés

Le calcul, sur la période d'après Guerre, de l'élasticité de la consommation primaire d'énergie par rapport au produit national brut, donne un coefficient qui, dans la plupart des cas, est proche de l'unité.

La relative stabilité sur longue période de l'élasticité annuelle de la consommation d'énergie primaire

par rapport au PNB, c'est-à-dire de l'élasticité empirique obtenue en faisant le rapport

permet de recourir à un ajustement exponentiel du type

Un des grands débats énergétiques est de savoir précisément si les facteurs qui militent en faveur d'une réduction de la consommation d'énergie tendent ou non a l'emporter sur les facteurs d'accroissement.

Au niveau sectoriel, les relations énergie-croissance peuvent être appréhendées grâce a des tableaux d'échanges interindustriels et à la mise en évidence de coefficients d'intensité énergétique des produits, lesquels permettent d'apprécier l'évolution temporelle de la « productivité » de l'énergie dans un pays donné, et de faire apparaitre en conséquence les secteurs où les mesures d'économies seraient les plus appréciables (surtout si dans le même temps une comparaison avec la structure productive de pays de même niveau de développement est établie). De tels systèmes matriciels sont, de plus, opératoires dans une perspective prévisionnelle, puisqu'ils indiquent la quantité d'énergie à utiliser pour produire, une année terminale donnée, les divers éléments de la demande globale, pour autant bien sûr que l'on ait fait une hypothèse sur l'évolution attendue des coefficients techniques de consommation directe et indirecte d'énergie (ce qui revient en quelque sorte a tracer la trajectoire des choix techno-logiques du futur...).

où [A] est la matrice des coefficients techniques de production (à la fois la production nationale et les importations), X est le vecteur des productions disponibles des branches, Y est le vecteur de la demande finale totale, les éléments a_ij de la matrice [A] sont définis comme les produits intermédiaires provenant de la branche i nécessaires pour produire une unité de production dans la branche j. On calcule ainsi des coefficients techniques de consommation directe d'énergie qui traduisent la quantité d'énergie vendue au cours de la période considérée (l'année en général) par la branche « énergie » a une branche quelconque pour les besoins de sa production. À côte de ces coefficients directs, il est nécessaire de calculer des coefficients totaux qui reflètent l'utilisation à la fois directe et indirecte de ressources énergétiques par chaque branche et qui constituent les éléments b_ij de la matrice [B] obtenue par transposition:

On peut ainsi mettre en évidence les besoins nouveaux en produits énergétiques issus d'un accroissement anticipe de la demande d'une catégorie particulière de biens et services et faire apparaître d'éventuels goulots d'étranglement au niveau des ressources disponibles. Ces goulots sont différents, pour un pays donné, selon la structure de son approvisionnement et il importe de passer de coefficients établis à partir de valeurs monétaires à des coefficients calculés sur des quantités physiques (tec ou tep). La conversion des flux intersectoriels représentant des unités monétaires en des quantités physiques d'énergie peut se faire, via un système de prix relatifs, en construisant une matrice [F] de flux énergétiques. La matrice [B] est alors remplacée par une expression de la forme [E] = [F] [1-A]-1 exprimée en tec ou en tep par unité monétaire de demande finale, ou [F] est la matrice des coefficients de consommation énergétique directe exprimés non plus en unités monétaires mais en tec ou en tep par unité monétaire de production totale. Les éléments de la matrice énergétique totale [E], les e_ij, donnent la production totale en tec ou en tep de la branche « énergie » i nécessaire pour que l'économie puisse faire face a un supplément unitaire de demande finale.

Jacques PERCEBOIS, Energie, croissance et calcul économique, Revue économique, Vol. 29, No. 3 (Mai 1978), pp. 464-493

Pays	Etat du processus de privatisation/ libéralisation	Existence d'une régulation	Forme de la régulation	Indépendance	Période d'interven-tion	Evaluation qualitative
Burkina Faso	Privatisation en cours	Non	Non Définie	-	-	Pas encore mis en service
Bénin	Privatisation en cours	Non, mais prévue	Autorité sectorielle	Prévue	-	-
Côte d'Ivoire	Succès de la privatisation	Oui	Autorité sectorielle	Non	Après privatisation	Absence d'adéquation entre les attributs et les ressources
Guinée Bissau	Succès de la privatisation	Oui	Une DG rattachée à l'administration centrale	Non	Avant privatisation	Attributions, moyens et compétences inadéquats
Mali	Echec de la privatisation	Oui	Autorité administrative indépendante CREE	Oui	Après privatisation	- Pouvoir d'enquête, d'investigation, d'injonction et de sanction - Rôle défini de façon floue
Niger	Processus de la privatisation au point mort	Oui	Autorité administrative indépendante : autorité de régulation multisectorielle	Oui	Avant et pendant processus	- Bonne adéquation moyens, attributions, compétences - Pouvoirs à la fois décisionnels et consultatifs - Difficulté de relancer la privatisation de la NIGELEC
Sénégal	Echec de la privatisation	Oui	Autorité sectorielle CRE	Oui	Pendant processus	- Bonne adéquation moyens, attributions et compétences - A adopté une démarche participative intéressante - Dispose d'un pouvoir décisionnel - Doit s'imposer
Togo	Echec de la privatisation	Oui	Autorité sectorielle : ARSE	Oui	Après privatisation	- Insuffisance des ressources humaines - Pouvoirs à la fois décisionnels et consultatifs

Source : Kenfack, Y., Nyama, A. M. (2007) : La reforme du secteur de l'électricité en Afrique francophone : Le cas des pays de la CEMAC et de l'UEMOA, Groupe Intergouvernemental d'Experts du Droit et de la Politique de la Concurrence.

Annexe 3 : Nombre de critères respectés par chaque Etat membre sur la période 2000-2007

Années	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007
Bénin	5	4	6(+)	5	4	2	3	6(+)
Burkina Faso	4	3	4	4	8	3	4	4
Côte d'Ivoire	2	2	1	1	4	1	2	3
Guinée Bissau	0	0	0	0	5	0	1	0
Mali	4	4	4	5	4	4	6(+)	5
Niger	1	0	2	3	4	3	6(+)	6(+)
Sénégal	5	5	6(+)	7	1	6(+)	6	6
Togo	1	1	1	3	1	1	2	2

Source : UEMOA, Impacts de la Crise Financière Internationale sur les Economies de l'UEMOA, Janvier 2009.

ADF Test Statistic	-3.835362	1% Critical Value*	-4.2712
		5% Critical Value	-3.5562
		10% Critical Value	-3.2109
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LCKWH,2)
Method: Least Squares
Date: 06/23/09 Time: 19:21
Sample(adjusted): 1974 2005
Included observations: 32 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-0.800794	1% Critical Value*	-3.6422
		5% Critical Value	-2.9527
		10% Critical Value	-2.6148
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LPIB)
Method: Least Squares
Date: 07/03/09 Time: 09:43
Sample(adjusted): 1973 2005
Included observations: 33 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-3.129223	1% Critical Value*	-3.6496
		5% Critical Value	-2.9558
		10% Critical Value	-2.6164
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.


Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LPIB,2)
Method: Least Squares
Date: 07/03/09 Time: 09:34
Sample(adjusted): 1974 2005
Included observations: 32 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-2.199739	1% Critical Value*	-3.6422
		5% Critical Value	-2.9527
		10% Critical Value	-2.6148
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LCKWH)
Method: Least Squares
Date: 06/23/09 Time: 19:39
Sample(adjusted): 1973 2005
Included observations: 33 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-6.493264	1% Critical Value*	-3.6496
		5% Critical Value	-2.9558
		10% Critical Value	-2.6164
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LCKWH,2)
Method: Least Squares
Date: 06/23/09 Time: 19:41
Sample(adjusted): 1974 2005
Included observations: 32 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-2.204077	1% Critical Value*	-4.2605
		5% Critical Value	-3.5514
		10% Critical Value	-3.2081
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LPIB)
Method: Least Squares
Date: 06/23/09 Time: 19:49
Sample(adjusted): 1973 2005
Included observations: 33 after adjusting endpoints

ADF Test Statistic	-4.643616	1% Critical Value*	-4.2712
		5% Critical Value	-3.5562
		10% Critical Value	-3.2109
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LPIB,2)
Method: Least Squares
Date: 06/23/09 Time: 19:53
Sample(adjusted): 1974 2005
Included observations: 32 after adjusting endpoints

Sample: 1971 2005
Included observations: 33
Series: LPIB LCKWH
Lags interval: 1 to 1
Rank or	No Intercept	Intercept	Intercept	Intercept	Intercept
No. of CEs	No Trend	No Trend	No Trend	Trend	Trend
		Log Likelihood by Model and Rank
0	93.80028	93.80028	97.40513	97.40513	98.31064
1	99.07572	99.21387	102.4152	104.2413	104.4632
2	99.95477	103.8801	103.8801	107.2979	107.2979
	Akaike Information Criteria by Model and Rank
0	-5.442441	-5.442441	-5.539705	-5.539705	-5.473372
1	-5.519741	-5.467507	-5.600921	-5.650990	-5.603830
2	-5.530592	-5.477276	-5.647276	-5.625204	-5.633204
L.R. Test:	Rank = 0	Rank = 2	Rank = 0	Rank = 0	Rank = 0

Consommation d'électricité et croissance dans l'uemoa : une analyse en termes de causalité

ANNEXES