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

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par Idrissa Yaya DIANDY
Université Cheikh Anta Diop de Dakar - D.E.A Economie, Spécialité Macroéconomie Appliquée, option Economie Internationale 2007
  

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ANNEXES

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

où á est un coefficient moyen d'élasticité sur l'ensemble de la période.

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...).

En adoptant la formulation

[1- A] X = Y

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 aij 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 bij de la matrice [B] obtenue par transposition:

X = [1 - A]-1 Y = [B] Y

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 eij, 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

Annexe 2 : Etat des régulations du secteur de l'électricité dans l'UEMOA

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.

Annexe 4 : TESTS ECONOMETRIQUES

Test de racine unitaire pour la Côte d'Ivoire

Test de stationnarité sur la variable LCKWh en niveau

Test de stationnarité sur la variable LCKWh (1st difference)

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

Test de stationnarité sur la variable LPIB en niveau

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

Test de stationnarité sur la variable en différence premier

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

Test de racine unitaire pour le Bénin

Test de stationnarité sur la variable LCKWh en niveau

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

Test de stationnarité sur la variable en différence premier

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

Test de stationnarité sur la variable LPIB en niveau

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

Test de stationnarité sur la variable LPIB en différence premier

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

Test de cointégration Côte d'Ivoire

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

Annexe 5:

Source : ENERDATA, 2008, www.enerdata.fr

Annexe 6 : Map Energy Indicators - World - Electricity Consumption 2006.

Source : ENERDATA, 2008, www.enerdata.fr

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



Appel aux couturier(e)s volontaires

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Moins de 5 interactions sociales par jour



BOSKELYWOOD from Ona Luambo on Vimeo.