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Contribution à  l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin.

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par Gbêdôssou Fidèle AYIKPA
Université dà¢â‚¬â„¢Abomey-Calavi / Ecole Nationale dà¢â‚¬â„¢Economie Appliquée et de Management (ENEAM /UAC) - Licence Professionnelle 2010
  

Disponible en mode multipage

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REPUBLIQUE DU BENIN

*********

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE

********

UNIVERSITE D'ABOMEY CALAVI (UAC)

*******

ECOLE NATIONALE D'ECONOMIE APPLIQUEE ET DE MANAGEMENT

(ENEAM)

*****

28ème Promotion

Option : Économie Appliquée Filière : Planification

CONTRIBUTION A L'AMELIORATION DU NIVEAU DES

DEPENSES D'INFRASTRUCTURES ROUTIERES POUR SOUTENIR

LA CROISSANCE ECONOMIQUE AU BENIN

Présenté et soutenu par :

Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO Sous la direction de :

Maîtres de stage : Directeur de mémoire

M. Adrien ZOUNON M. Akim ALIMI

Ingénieur des Travaux Publics Ingénieur Statisticien Economiste

& Chargé de cours de Cadrage

M. Gnao Y. CHABI Macroéconomique à l'ENEAM
Economiste des Transports

ANNEE ACADEMIQUE 2009-2010

L'ECOLE NATIONALE D'ECONOMIE APPLIQUEE ET DE MANAGEMENT N'ENTEND DONNER AUCUNE APPROBATION NI IMPROBATION AUX OPINIONS EMISES DANS CE MEMOIRE. CES OPINIONS DOIVENT ETRE CONSIDEREES COMME PROPRES A LEURS AUTEURS.

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

DEDICACES

A

Mme Célestine Cica SAHOSSI, ma mère, toi qui malgré tes moyens limités n'as jamais cessé de te sacrifier pour assurer un avenir certain à tes enfants. Femme battante et courageuse, vois en ce travail un début de récompense pour tous tes efforts consentis. Que Dieu t'accorde une bonne santé et une longue vie.

Mr Antoine AYIKPA, mon père, toi qui m'as toujours soutenu dans mes études. Sois en récompensé.

Réhanatou AKOBI & Omer AMOUSSOU, vous qui m'avez toujours soutenu dans mes études aussi bien financier que moral. Soyez en récompensés.

Tous mes oncles et tantes, ceci est votre fierté.

Tous mes frères et soeurs en particulier Mélaine, Judith, Martial, Estone, Hermione et Leutiasse ; voyez en ce travail ma modeste contribution au rayonnement de notre famille.

Bérénice AGBODAÏNOU en reconnaissance de la franchise de ton amitié. Je m'en voudrais de ne pas citer ton nom. Merci pour le soutien moral que tu m'apportes jour après jour.

Fidèle G. AYIKPA

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

DEDICACES

A

Hilarion DOMINGO, Mon feu père, pour qui la réussite de ses enfants demeure une préoccupation majeure.

Damienne HOUESSOU, ma mère, tes conseils, ton soutien moral et financier ainsi que tes sacrifices m'ont été d'un très grand secours. Trouve en ce mémoire un début de récompense.

Mes frères et soeurs en particulier Félicien, Jocelyne, Constantin et Eric pour tous vos bienfaits et assistance, recevez ici l'expression de ma profonde gratitude.

Tous mes amis de toujours.

Patrice DOMINGO

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

REMERCIEMENTS

A la fin de ce travail, nous voudrions manifester notre reconnaissance et notre gratitude à tout le corps professoral et administratif de l'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management (ENEAM) qui ont contribué de près ou de loin à notre formation.

Nous ne saurions non plus rester sans témoigner nos profondes gratitudes à l'égard de :

Monsieur Akim ALIMI, notre tuteur de mémoire, qui nous a témoigné d'une grande considération et d'une disponibilité inattendue malgré ses multiples occupations, qui tout au long des recherches s'est employé à nous inculquer la rigueur dans l'analyse, la clarté et la concision dans la présentation. Qu'il accepte ici l'expression de notre sincère gratitude ;

Messieurs Donné AMOUZOU et Anatole KOUZONDE : Directeur Général des Travaux Publics et Directeur de la Planification et du Suivi-Evaluation, qui nous ont accordé ce stage pratique. Que Dieu Tout-Puissant vous comble de toutes ces grâces pour tous vos dévouements à notre égard durant ces moments merveilleux de notre stage dans votre direction ;

Messieurs Adrien ZOUNON et Gnao Y. CHABI, nos maîtres de stage, pour avoir accepté de suivre et de coordonner ce travail nonobstant les multiples occupations. Leurs appuis très cordiaux, leurs sages conseils, leurs observations pertinentes et critiques objectives nous ont été bénéfiques dans la conception, la réalisation et la présentation définitive du travail. Nous leur en sommes reconnaissants ;

Messieurs Eugène-Brice BANKOLE (Chef Division Programmation et Coordination) et Aziz OLOULOTAN, son collaborateur, pour leur accueil chaleureux, leur sympathie et les échanges enrichissants qu'ils nous ont accordés, nous leur disons aussi merci.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS

ADF: Augmented Dickey-Fuller

DGTP : Direction Générale des Travaux Publics

DPSE : Direction de la Planification et du Suivi-Evaluation

DROA : Direction des Routes et Ouvrages d'Arts

ENEAM : Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management

FR : Fonds Routier

IDH : Indice de Développement Humain

INSAE : Institut National de la Statistique et de l'Analyse Economique

MCE : Modèle à Correction d'Erreur

MCO : Moindres Carrés Ordinaires

MDCTTTATP-PR : Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé

des Transports Terrestres, des Transports Aériens et des Travaux Publics

OCDE : Organisation pour la Coopération et le Développement Economique

OMD : Objectifs du Millénaire pour le Développement

PIB : Produit Intérieur Brut

PPP : Partenariat Public-Privé

RB : Routes Bitumées

RN : Routes Nationales

RNIE : Routes Nationales Inter-Etats

RT : Routes en Terre

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1: Evolution de l'état du réseau routier par type de routes (km)...............11 Tableau 2 : Synthèse des résultats du test de ADF sur les séries............................45 Tableau 3 : Test de ADF sur le résidu de la relation de long terme de cointégration.46

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 1 : Présentation du réseau routier par classe administrative en 2009...12 Graphique 2 : Evolution du taux de croissance réel du PIB..................................14 Graphique 3 : Evolution des dépenses d'infrastructures routières........................15 Graphique 4 : Evolution du Ratio dépenses d'infrastructures routières / PIB et du taux de croissance économique..............................................................................16

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

RESUME

Dans le cadre des travaux de recherche sanctionnant la fin de notre formation au premier cycle de l'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management (ENEAM), nous avions effectué un stage pratique à la Direction Générale des Travaux Publics (DGTP) du Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé des Transports Terrestres, des Transports Aériens et des Travaux Publics (MDCTTTATP-PR).

Au cours dudit stage nous nous sommes intéressés à l'état du réseau routier national et aux investissements du secteur. Les différentes statistiques mises à notre disposition nous ont permis d'identifier les problèmes qui entravent le bon fonctionnement du réseau routier au Bénin. Le problème principal identifié est l'insuffisance des investissements qui explique en grande partie l'état embryonnaire du réseau routier national et les dégradations observées sur ce dernier.

Pour résoudre cette problématique, nous avons fixé des objectifs et formulé des hypothèses qui se présentent comme suit :

Objectif Général : Contribuer à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières au Bénin.

Objectifs spécifiques :

> Contribuer à la maîtrise de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique au Bénin ;

> Proposer au responsable du secteur routier un outil d'analyse quantitative de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique.

Hypothèses de l'étude :

v Les dépenses d'infrastructures routières ont un impact positif sur la croissance économique au Bénin ;

v L'estimation d'un Modèle à Correction d'Erreur (MCE) donne une connaissance assez précise du rôle des dépenses d'infrastructures routières dans le processus de croissance économique au Bénin.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Pour vérifier ces hypothèses, nous avons élaboré un modèle économétrique à partir des données observées sur la période 1985-2010 et ceci en nous appuyant sur les résultats théoriques des modèles de croissance endogène (Barro, 1990), puis sur certaines études empiriques antérieures (Khanam, 1996 ; Kwandjeu Kuitcha, 2005). L'estimation de ce modèle a permis de mettre en évidence l'impact positif des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique à court, moyen et long terme au Bénin. L'étude a également mis en évidence l'importance de l'investissement privé et du facteur travail dans le processus de croissance économique au Bénin.

De ces différents résultats, certaines recommandations de politique économique ont été formulées notamment :

· La nécessité de doter le secteur d'un outil de prévision de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur l'activité économique ;

· La nécessité de promouvoir l'investissement public et l'amélioration de la qualité des services d'infrastructures routières ;

· La nécessité de promouvoir l'investissement privé ;

· La nécessité de promouvoir le Partenariat Public-Privé (PPP).

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

ABSTRACT

As part of research attesting to the end of our undergraduate training from the National School of Applied Economics and Management (ENEAM), we conducted an internship at the General Directorate of Public Works (DGTP) of the Ministry Delegate to the President of the Republic in Charge of Land Transport, Air Transport and Public Works (MDCTTTATP-PR).

During that course we were interested in the state of the national road network and investment sector. The various statistics available to us allowed us to identify problems that hamper the smooth functioning of the road network in Benin. The main problem identified is lack of investment explains much of the nascent state of the national road network and damage observed on the latter.

To resolve this problem, we set goals and made assumptions which are as follows:

General Objective: Contribute to improving the level of expenditures on road infrastructure in Benin.

Specific objectives:

> Contribute to controlling the impact of road infrastructure spending on economic growth in Benin ;

> Provide the responsible road sector a tool for quantitative analysis of the impact of road infrastructure spending on economic growth.

Study Assumptions:

v Spending road infrastructure have a positive impact on economic growth in Benin ;

v The Error Correction Model (ECM) estimation gives a quite wide role of spending roads infrastructure in Benin's economic increasement;

To test these hypotheses, we developed an econometric model using data observed over the period 1985-2010 and this building on the results of theoretical models of endogenous growth (Barro, 1990) and some previous empirical studies (Khanam, 1996; Kwandjeu Kuitcha, 2005). This estimated model was used to highlight the positive impact of road infrastructure spending on economic growth in

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

the short, medium and long term in Benin. The study also highlighted the importance of private investment and labor input in the process of economic growth in Benin. From these results, some policy recommendations were made including:

· The need to give the sector a tool for predicting the impact of road infrastructure spending on economic activity ;

· The need to promote public investment and improving the quality of road infrastructure ;

· The need to promote private investment ;

· The need to promote Public-Private Partnership (PPP).

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

SOMMAIRE

INTRODUCTION .1

1ère Partie : Cadre institutionnel et théorique de l'étude

CHAPITRE 1 : CADRE INSTITUTIONNEL DE L'ETUDE

.5

 

1.1 MDCTTTATP-PR et DGTP : Généralités

.5

 

1.2 Attributions et fonctionnement de la DGTP et de la DPSE

6

 

1.3Etats des lieux

10

 

CHAPITRE 2 : CADRE THEORIQUE

.18

 

2.1 Problématique, Objectifs et Hypothèses de l'étude

..18

 

2.2 Revue de littérature

..22

 

2éme Partie : Cadre méthodologique et analyse des résultats

 

CHAPITRE 3 : CADRE METHODOLOGIQUE

36

 

3.1 Méthodes d'analyses

36

3.2 Présentation du modèle théorique et les données

.42

CHAPITRE 4 : ANALYSE ET RECOMMANDATIONS

45

4.1 Estimations et analyses des résultats

45

4.2 Recommandations de politique économique

51

CONCLUSION

.54

x

Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

INTRODUCTION

A la fin des années 1980, le Bénin a traversé une crise économique provoquée par une mauvaise allocation des ressources, un développement démesuré du secteur public, une atrophie du secteur privé, un déséquilibre du budget de fonctionnement et une banqueroute générale du système bancaire. Face à cet état de choses, le pays s'est engagé à partir de 1989 dans une série de réformes notamment les Programmes d'Ajustement Structurel (PAS) soutenues par les institutions de Bretton Woods. La mise en oeuvre de ces réformes a permis au Bénin d'obtenir des progrès considérables. Le taux de croissance s'est établi en moyenne à 5,1% au cours de la période 19962000 contre 4,1% entre 1990 et 1995. Mais, les résultats considérables ainsi obtenus n'ont pas suffi pour améliorer les conditions de vie de la population.

Face à cette situation d'extrême pauvreté et de vulnérabilité de la population, le Bénin s'est engagé dans la mise en oeuvre d'une stratégie nationale de réduction de la pauvreté pour un développement économique et durable. Après l'ébauche d'une Stratégie Intérimaire de Réduction de la Pauvreté (SRP, 2000), une stratégie triennale (2003-2005) a été définie et a servi depuis lors comme cadre stratégique de référence, de programmation et de budgétisation des actions du Gouvernement ainsi que pour le dialogue avec les Partenaires Techniques et Financiers.

Dans cette première stratégie, le Gouvernement du Bénin a particulièrement mis l'accent sur l'accélération de la croissance et le développement des infrastructures économiques notamment routières afin de renforcer respectivement le capital public et l'efficacité des actions pour asseoir les bases d'un développement économique durable. Cela s'explique par le fait que l'état béninois a très tôt compris le rôle moteur des infrastructures routières dans le processus de croissance et de développement d'une nation. Ceci est d'autant plus vrai dans les pays développés qui sont caractérisés par un immense réseau d'infrastructures performant alors que les pays en voie de développement possèdent un réseau d'infrastructures embryonnaire.

Malgré la lenteur de la croissance économique observée au Bénin depuis un certain temps, le niveau des infrastructures routières reste encore à désirer. Par ailleurs, la Banque Mondiale dans son rapport de 1994 consacré à la problématique des

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

infrastructures dans le monde relevait l'insuffisance d'infrastructures comme l'un des handicaps majeurs au développement économique et social des pays en voie de développement. Le développement des infrastructures routières accroît non seulement les opportunités de croissance mais aide aussi à s'assurer que cette croissance soit plus diffusée et équitable.

Eu égard à tout ce qui précède, il importe de trouver les moyens nécessaires pour améliorer la contribution des infrastructures routières à la croissance économique. L'investissement routier apparaît à ce niveau indispensable en termes d'objectif opérationnel. Les pays occidentaux l'ont notamment compris très tôt lorsqu'ils ont ouvert une époque caractérisée par un relèvement spectaculaire des investissements dans le secteur routier. En effet, quel que soit le plan micro ou macroéconomique sur lequel il est réalisé, l'investissement routier est un puissant créateur de revenus et partant, l'un des principaux moteurs de la croissance.

Dans la littérature économique, l'importance des investissements routiers pour la croissance de la productivité du secteur public et du secteur privé est beaucoup soulignée. En effet, les résultats de certaines études empiriques antérieures comme par exemple ceux d'Aschauer (1989), Escobal (2001), Khanam (1996), Kwandjeu Kuitcha (2005) etc. abordent largement le lien entre les investissements réalisés dans l'infrastructure publique, notamment dans l'infrastructure des transports (surtout routière) et la croissance économique. Cet avis est aussi partagé par la plupart des économistes qui trouvent que la croissance du Japon après 1945, celle de la France dans les années 60, et des nouveaux pays industrialisés depuis 25 ans ont été imputables à un accroissement tout aussi spectaculaire des investissements publics. Ainsi, en maîtrisant les investissements dans le secteur routier, on peut donc insuffler un dynamisme qui à court terme va engendrer une croissance acceptable à long terme et qui en retour pourra résorber le problème de sous emploi et de pauvreté.

La présente étude intitulée : Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin s'est donc fixée comme objectif d'apporter sa modeste contribution en étudiant un modèle économétrique. Ce modèle qui expliquera la croissance du PIB par l'accroissement des dépenses d'infrastructures routières pourra parmi tant d'autres

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

servir d'instrument de politique budgétaire pour le MDCTTTATP-PR et plus précisément pour la DGTP.

Pour ce faire, le plan de l'étude est bipartite. La première partie, consacrée au cadre institutionnel et théorique, présente dans un premier chapitre l'institution d'accueil tandis que le second chapitre théorique enfonce le décor du travail. Enfin, la deuxième partie présente dans un premier chapitre la méthodologie et dans un second chapitre l'analyse des résultats et recommandations.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

1ère

Partie

Cadre Institutionnel et théorique de

l'étude

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

CHAPITRE 1 : CADRE INSTITUTIONNEL DE L'ETUDE

Le stage que nous avions effectué s'est déroulé à la Direction Générale des Travaux Publics (DGTP) du Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé des Transports Terrestres, des Transports Aériens et des Travaux Publics (MDCTTTATP-PR). Au cours dudit stage, nous sommes restés à la Direction de la Planification et du Suivi-Evaluation (DPSE) qui est une sous direction de la DGTP. Ainsi, le chapitre 1 présente la DGTP et fait l'état des lieux.

1.1 MDCTTTATP-PR et DGTP : Généralités

1.1.1 Généralités sur le MDCTTTATP

Suite aux réformes intervenues dans l'administration publique le 06 Avril 2006, le Ministère des Travaux Publics et des Transports (MTPT) a subi un changement quant à sa dénomination et est devenu dans un premier temps Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé des Transports, des Travaux Publics et de l'Urbanisme (MDCTTPU-PR) puis dans un second temps Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé des Transports et des Travaux Publics (MDCTTP-PR) et enfin Ministère Délégué auprès du Président de la République Chargé des Transports Terrestres, des Transports Aériens et des Travaux Publics (MDCTTTATP-PR).

Celui-ci a pour mission d'élaborer et d'assurer la mise en oeuvre de la politique de l'état en matière de transports terrestres, de transports aériens et de travaux publics. Les attributions, le fonctionnement et l'organisation du MDCTTTATP-PR ont été déterminés par le décret n°2007-444 du 02 octobre 2007 du gouvernement.

Au terme dudit décret, le MDCTTTATP-PR comprend : les services directement rattachés au Ministre, le Cabinet du Ministre, le Secrétariat Général du Ministère, les Directions Centrales, les Directions Départementales des Transports et des Travaux Publics, les Sociétés ou Organismes sous tutelle et enfin les Directions Techniques parmi lesquelles nous comptons la DGTP.

1.1.2 Historique et organisation de la DGTP

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Au départ, le sous secteur des travaux publics était conduit par la Direction des Routes et Ouvrages d'Arts (DROA). Mais, en 2001, elle fut scindée en deux nouvelles directions : l'une en charge des travaux neufs (Direction des Grands Projets Routiers) et l'autre de l'entretien routier et des pistes rurales (Direction Nationale de l'Entretien Routier et des Pistes Rurales).

Le secteur a ainsi perdu son unité et aucune des directions nouvellement créées n'a assumé les fonctions de gestionnaire de l'ensemble du secteur routier (l'un des principaux résultats de la réforme de 1997). Conscient de cette situation, le Gouvernement béninois a décidé en 2004 de fusionner les deux directions et de créer la DGTP. Elle a été donc créée pour répondre à la mauvaise expérience que fut la scission de l'ancienne DROA.

Elle a pour mission l'élaboration et la mise en oeuvre de la politique du MDCTTTATP-PR dans les domaines routiers et d'ouvrages spécifiques de génie civil conformément à la stratégie du secteur.

1.2 Attributions et fonctionnement de la DGTP et de la DPSE

Dans cette rubrique, nous présentons dans un premier temps les attributions et le fonctionnement de la DGTP puis dans un second temps les attributions et le fonctionnement de la DPSE.

1.2.1 Attributions et fonctionnement de la DGTP

1.2.1.1 Attributions

Les attributions de celle-ci ont été déterminées par l'arrêté N°037 MDCTTTATP-PR/DC/SGM/DGTP/SA du 11 Avril 2008. Au terme dudit arrêté, la DGTP est chargée :

? d'élaborer les stratégies d'entretien et de développement à long terme du réseau routier selon les orientations politiques et macroéconomiques du gouvernement en collaboration avec les autres structures concernées ;

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

v d'exercer le rôle de maître d'oeuvre pour les travaux de constructions de routes, de réseaux de drainage, de barrages, d'ouvrages d'arts, de retenues d'eau et de tous ouvrages de génie civil non confiés à d'autres structures spécifiques ;

v d'assurer l'entretien du réseau routier à charge du ministère ;

v d'assurer le contrôle technique des installations des unités de péage et /ou de pesage ;

v d'apporter aux Directions Départementales des Transports et des Travaux Publics l'appui nécessaire à la mise en oeuvre par celles-ci des compétences qui leur sont dévolues.

1.2.1.2 Fonctionnement

La DGTP fonctionne par le biais de sous-directions divisées en plusieurs

services. Chacune d'elles est conduite par un directeur placé sous l'autorité directe du

Directeur Général des travaux publics. Ainsi, nous avons entre autres :

> La Direction de l'Administration et des Finances

> La Direction de l'Entretien Routier

> La Direction des Travaux Neufs

> La Direction des Pistes Rurales

> La Direction de Préparation des Dossiers d'Appel d'Offres

> Le Centre de Recyclage et de Perfectionnement

> La Direction de la Planification et du Suivi-Evaluation dont nous définirons les

attributions et le fonctionnement dans la rubrique suivante.

1.2.2 Attributions et fonctionnement de la DPSE

1.2.2.1 Attributions

Elle est une importante sous-direction de la DGTP. En effet, elle est chargée : de l'élaboration des stratégies en matière de surveillance et du maintien en bon état de service du réseau routier à charge, de l'élaboration en collaboration avec les autres structures les budgets nécessaires à l'accomplissement des missions de la DGTP et de

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

la préparation des dossiers et documents techniques nécessaires à la tenue des sessions du Comité de Gestion et du Conseil de Revue du Fonds Routier.

Par ailleurs, elle s'occupe de la programmation technique et financière des interventions à court et moyen termes nécessaires à la gestion du patrimoine routier en accord avec les autres directions concernées, de l'inspection et le sauvegarde du patrimoine routier de l'Etat et de la création et la gestion technique des postes de péage-pesage sur l'ensemble du réseau revêtu à charge.

Enfin elle est chargée du suivi-évaluation de la mise en oeuvre des projets de la DGTP ainsi que du suivi environnemental et social de tous les projets de la DGTP.

1.2.2.2 Fonctionnement

La DPSE fonctionne par le biais de ses quatre (04) services. Ainsi nous avons

entre autres :

> Le Service de la Banque de Données Routières

> Le Service de l'Inspection, de la Réglementation et de la Gestion du Patrimoine

Routier

> Le Service de la Programmation et du Suivi-Evaluation

> Le Service des Evaluations Environnementales et Sociales

1.2.3 Organisation de stage

Lors de notre stage à la DPSE qui est une sous direction de la DGTP nous sommes restés au Service de la Programmation et du Suivi-Evaluation et n'empêche nous avons eu aussi des entretiens avec les travailleurs des autres services. Au cours des discussions, nous avons demandé à consulté les différents rapports élaborés dans la direction. Ceci nous a permis de faire un certain nombre de constat. Nous avons particulièrement constaté que malgré les différents efforts effectués par le gouvernement ces dernières années, le réseau routier national est embryonnaire et le problème fondamental est le manque d'investissement dans ledit secteur. Comment faire pour résoudre cette problématique ? Voilà la question que nous nous sommes posés.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Pour mener efficacement ce travail de recherche, nous avons procéder de la façon ci-après :

· Discussion avec les professeurs de l'ENEAM de l'option Planification et Statistique notamment Mr Balaro et notre directeur de mémoire Mr Akim Alimi afin de préciser le contenu et l'étendue du thème d'une part, et la définition de la problématique d'autre part. Cette étape a permis également de rencontrer les personnes ressources du secteur routier pour appréhender leurs difficultés et leurs attentes pour une meilleure précision du contenu de notre recherche dans le but de parvenir à des résultats exploitables par l'administration routière. Enfin, cette étape nous a permis de préciser la portée de notre recherche et de nous rendre compte de ses limites.

· L'analyse documentaire consiste à rassembler tous les documents nécessaires à l'approfondissement de notre thème de travail. En effet, l'analyse documentaire concerne l'assemblage des livres, des manuels, des mémoires, des rapports d'activités de l'administration routière, des articles etc. relatifs au présent thème de recherche. L'analyse documentaire nous a permis de clarifier convenablement l'essentiel du thème de mémoire ;

· La collecte, le traitement et l'analyse des données : cette étape a été vraiment difficile parce que le service de la Banque de Donnée du dit ministère vient d'être constituer et ne nous permet pas de couvrir toute la période de notre étude. Compte tenu de ces difficultés nous sommes obligé de parcourir certaines institutions telles que l'INSAE, le Fonds Routier, la DGAE et la Banque Mondiale afin d'obtenir toutes les données dont nous avons besoin pour parfaire notre recherche. Nous avons également procédé à l'analyse de ses données à travers la présentation des données sous forme de tableaux et de graphiques afin de faciliter leur compréhension et de permettre une analyse ou une interprétation rapide et efficace ;

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

1.3 Etat des lieux

1.3.1 Etat des lieux sur le réseau routier du Bénin

1.3.1.1 Présentation de l'ensemble du réseau

Le réseau routier du Bénin est caractérisé sur le plan administratif et sur le plan technique. La classification administrative caractérise les routes en Routes Nationales Inter-Etats (RNIE) et Routes Nationales (RN) tandis que celle issue des standards techniques les regroupe en Routes Bitumées (RB) et Routes en Terre (RT).

La politique sectorielle mise en oeuvre à partir de 1997 a véritablement permis une amélioration du réseau routier national dans son ensemble. Le réseau routier du Bénin est passé de 3425km en 2001 à 6076km en 2002 soit un accroissement de 2651km avec une augmentation du linéaire de routes revêtues et une amélioration de l'état des routes. Depuis 2002, il est demeuré le même jusqu'à ce jour (6076Km). Mais, certains travaux de bornage sur le terrain ont fait que le linéaire du réseau routier est passé de 6076Km à 5944Km pour les années 2007, 2008 et 2009. Par ailleurs, à ce réseau routier s'ajoutent certaines voies urbaines d'une longueur de 55km (dans les villes de Cotonou et de Porto-Novo) et certaines pistes de dessertes rurales couramment entretenues.

De 2007 à 2009, l'état des routes a régressé. En effet, la proportion de routes praticables en toute saison est passée de 78,5% en 2007 à 75,2% en 2009 soit en moyenne 96km de routes qui passent à l'état non praticable chaque année. Quant aux routes en mauvais état, leur linéaire est passé de 802,76 km en 2007 à 1191,743 km en 2009 soit en moyenne 194,5 km de routes qui passent à l'état non praticable chaque année.

Parallèlement, le linéaire de routes bitumées est passé de 1822,96 km en 2007 à 2078,068 km en 2009 tandis que celui des routes en terre est passé de 4121,62 km à 3866,503 km. Le tableau 1 donne l'évolution des routes par type de routes entre 2007 et 2009.

Tableau 1 : Evolution de l'état du réseau classé par type de routes (km)

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Etat

2007

2009

 

RT

Total

RB

RT

Total

Bon

1085,3

370,2

1455,5

1109,743

156,685

1266,428

Passable

662,7

2546,12

3208,82

755,335

2450,08

3205,418

Mauvais

74,96

727,8

802,76

212,99

978,753

1191,743

En chantier

0

477,5

490,5

0

280,982

280,982

Total

1822,96

4121,62

5944,58

2078,068

3866,503

5944,571

 

Source : DGTP/ DPSE

 
 

Bon : Praticable en toute saison avec un niveau de confort élevé Passable : Praticable en toute saison avec un niveau de confort moindre Mauvais : Non praticable en saison pluvieuse et souvent en saison sèche

RB : Route Bitumée
RT : Route en Terre

 
 
 
 

La situation du réseau routier par classe administrative en 2009 se présente comme suit :

> 3766,7 km de RN dont 10,4% à l'état bon, 62,9% à l'état passable, 22%

en mauvais état et 4,7% en chantier.

> 2177,9 km de RNIE dont 40,2% à l'état bon, 38,3% à l'état passable, 16,8% en mauvais état et 4,7% en chantier ;

Le graphique suivant illustre la situation du réseau routier par classe administrative en 2009 :

Graphique 1 : Présentation du réseau routier par classe administrative en

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

2009

Source : DGTP/DPSE

1.3.1.2 Présentation du réseau routier par région

La répartition des routes par région montre une certaine disparité des investissements tant en terme de volume qu'en terme de type et de qualité de routes. En effet, on remarque que la région de l'Alibori-Borgou est celle qui possède la plus grande partie du réseau routier (28%), suivi de la région de l'Atacora-Donga (26%) et du Zou-Collines (22%). La région qui enregistre le plus faible linéaire est l'Ouémé-Plateau avec seulement 7% du réseau (voir annexe 2).

Mais, ces statistiques à elles seules ne suffisent pas pour bien mesurer d'une part la couverture du réseau sur le territoire national ainsi que dans les différentes régions et d'autre part l'accessibilité des personnes aux routes dans les différentes régions et sur le territoire national. En présence d'une telle situation, certains auteurs utilisent deux indicateurs à savoir : la densité routière et de la distribution routière.

La densité routière mesure la couverture routière c'est-à-dire le linéaire de routes qu'on trouve sur une superficie de 100km2. Elle est exprimée en Km/100km2. La distribution routière par contre mesure l'accessibilité des personnes aux routes c'est-à-dire le nombre de km de routes pour 10000hbts. Elle est exprimée en km/10000hbts. Ces indicateurs sont utilisés par les pouvoirs publics et les institutions internationales ; ceci dans la mesure où ils rendent compte de la situation du pays en matière d'infrastructures routières.

Il ressort donc de l'annexe 2 que c'est la région de l'Atlantique-Littoral qui est la plus couverte de routes suivie du Mono-Couffo et de l'Ouémé-Plateau ; ce qui n'est pas le cas au niveau de la distribution routière. En effet, 10000 hbts n'ont accès qu'à

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

13,73 km de routes dans la région de l'Atacora-Donga, 10,59 km dans la région de l'Alibori-Borgou et 9,20 km dans celle du Zou-Collines ; l'accessibilité dans les autres régions étant faible.

Ces différentes données témoignent de l'insuffisance du réseau dans les régions. Ceci est d'autant plus vrai lorsqu'on considère le Bénin en général. En effet, sur une superficie de 100km2 au Bénin, on y retrouve que 5,18 km de routes ; de même 10000hbts n'ont accès qu'à 7km de routes au Bénin. En dehors la distribution routière qui est au dessus de celle de l'Afrique de l'Ouest (2 km pour 10000hbts), la densité routière quant à elle reste encore faible par rapport à celle de l'Afrique de l'Ouest (8 km pour 100 km2).

Au total, cette présentation du réseau routier nous a permis non seulement de faire le point sur la situation du réseau dans les différentes régions et sur le territoire mais aussi de comprendre les disparités qui existent entre les différentes régions. Il ressort de cette rubrique que le Bénin accuse un grand retard en ce qui concerne ses infrastructures routières.

1.3.2 Evolution de la croissance économique et des dépenses d'infrastructures routières

1.3.2.1 Evolution de la croissance économique du Bénin

La croissance économique du Bénin, à l'image de celle des économies de la plupart des pays du tiers monde, est caractérisée de 2000 à 2009 par une évolution en dents de scie. En effet, il est observé qu'à une année de fort taux de croissance succède une année de taux de croissance plus faible.

De 4,9% en 2000, le taux de croissance du PIB est passé à 6,2% en 2001. Mais depuis 2002 l'économie béninoise connaît une contre performance et le taux de croissance du PIB a baissé progressivement jusqu'à atteindre 2,9% en 2005 (voir graphique 2).

Graphique 2 : Evolution du taux de croissance réel du PIB

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Source : DGAE/DPC

Ce repli de l'activité économique est dû à des causes endogènes (baisse du niveau des activités dans le secteur primaire, dégradation rapide des infrastructures économiques et sociales, l'aggravation des déséquilibres internes, etc.) et exogènes (les difficultés de la filière coton résultant de l'instabilité et de la baisse des cours mondiaux, le renchérissement des prix des produits pétroliers, les efforts plus déterminés engagés par le Nigeria pour réduire le volume des importations non officielles en provenance du Bénin etc.).

Après ces quatre années de ralentissement de l'activité économique, l'économie béninoise a connu une reprise en 2006 qui s'est poursuivie en 2007 et en 2008. En effet, le taux de croissance du PIB qui, en 2005, était de 2,9% est passé à 3,8% en 2006 puis ensuite à 4,6% en 2007 avant de s'afficher à 5% en 2008. Cette reprise de la croissance est due à l'amélioration de la production cotonnière, au rétablissement des relations commerciales avec le Nigéria et à la relance des activités portuaires. Toutefois, cette croissance a été moins forte que prévue en raison de la crise énergétique qui a fortement affecté les activités productives au début de l'année 2007, et de retards dans la mise en oeuvre des réformes structurelles notamment dans la filière coton.

Cependant, les effets néfastes de la crise financière internationale, alimentaire et énergétique ont contrarié les performances économiques et sociales enregistrées par le bénin depuis 2006 ; ramenant ainsi la croissance du PIB à 2,7% en 2009.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Au total, malgré plus de dix ans d'effort d'ajustement, la croissance économique reste insuffisante pour asseoir les bases d'une économie durable et faire reculer réellement la pauvreté au Bénin.

1.3.2.2Evolution des dépenses d'infrastructures routières

1.3.2.2.1 Evolution globale

Les réformes structurelles entreprises depuis la fin des années 80 et poursuivies au cours des années 90 ont permis au sous-secteur des infrastructures routières de bénéficier d'une attention particulière en ce qui concerne les Programmes d'Investissements Publics (PIP).

En effet, après une baisse de 12,5 milliards en 2001, les dépenses d'infrastructures routières ont connu une évolution et se sont situées en moyenne à 43,2 milliards sur la période 2002-2004. Mais, elles ont connu une baisse sur la période 2005-2006, passant ainsi de 50 milliards en 2004 à 30 milliards en 2005 puis à 25 milliards en 2006 (voir graphique 3).

Graphique 3 : Evolution des dépenses d'infrastructures routières

Source : DGTP/FR

Cette situation est imputable pour l'essentiel à la réduction des financements extérieurs (qui représentent une très grande proportion de l'enveloppe budgétaire du MDCTTTATP en général et de la DGTP en particulier) et des recettes publiques de l'Etat. Cependant, il est observé à partir de 2007 une augmentation des dépenses

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

d'infrastructures routières. Elles sont passées dans un premier temps de 25,8 milliards en 2006 à 63,7 milliards en 2007, soit un accroissement de 37,9 milliards ; puis dans un second temps de 63,7 milliards en 2007 à 70 milliards en 2008, soit également un accroissement de 6,3 milliards.

Cependant, les effets néfastes de la crise financière internationale ont agit considérablement sur les finances publiques de l'état, ramenant ainsi les dépenses d'infrastructures routières à 54 milliards en 2009.

1.3.2.2.2 Evolution du ratio dépenses d'infrastructures routières/PIB et du taux de croissance économique

Le ratio dépenses d'infrastructures routières / PIB a évolué pratiquement dans le même sens que le taux de croissance du PIB sur la période 2000-2009 sauf en 2001 et 2002 puis en 2004 et 2006 où on observe un mouvement inverse entre le taux de croissance économique et le ratio dépenses d'infrastructures routières / PIB.

Graphique 4 : Evolution du Ratio dépenses d'infrastructures routières / PIB et

du taux de croissance économique

Source : DGAE/DPC & DGTP/FR

En effet, la baisse constatée au niveau du ratio dépenses d'infrastructures

routières / PIB sur toute la période est due entre autres à la réduction des financements extérieurs (qui occupent une grande partie des Programmes d'Investissements Publics du MDCTTTATP-PR) et aux difficultés de trésorerie de l'Etat. Néanmoins, ceci n'a pas empêché le taux de croissance du PIB de s'améliorer en 2001 et en 2006 (voir graphique 4).

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Cette situation est imputable pour l'essentiel au renforcement de la production cotonnière, au rétablissement des relations commerciales avec le Nigéria et à la relance des activités portuaires. Par ailleurs, la situation observée en 2002 et 2004 (voir graphique 4) s'explique d'une part par les difficultés de la filière coton résultant de l'instabilité et de la baisse des cours mondiaux, le renchérissement des prix des produits pétroliers, les efforts plus déterminés engagés par le Nigeria pour réduire le volume des importations non officielles en provenance du Bénin etc. et d'autre part par l'inefficacité des dépenses d'infrastructures routières.

On voit donc globalement que sur la période étudiée, le taux de croissance économique a évolué de pair avec le ratio dépenses d'infrastructures routières/PIB.

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CHAPITRE 2 : CADRE THEORIQUE

Le chapitre 1 de notre travail nous a permis de présenter notre institution d'accueil et de faire un bref aperçu sur le réseau routier du Bénin. Nous abordons à présent les différents aspects théoriques de notre sujet.

2.1 Problématique, Objectifs et Hypothèses de l'étude

2.1.1 Problématique et Intérêt de l'étude

2.1.1.1 Problématique

Le développement économique durable auquel aspirent les pays en voie de développement nécessite un niveau de croissance économique satisfaisant et une répartition équitable de la richesse qui garantit la justice sociale.

De plus, les analyses faites par la Banque Mondiale en 1994 et celles en 2009 s'accordent à dire qu'il ne sera véritablement possible de réduire la pauvreté en Afrique qu'avec un taux de croissance potentiel à deux chiffres et à effort de développement constant. Ceci a permis à divers pays africains notamment le Bénin d'élaborer des programmes nationaux de lutte contre la pauvreté dans la perspective de réduire l'ampleur du phénomène. Mais, malgré les différentes réformes économiques nationales et communautaires appliquées au cours des dix dernières années, la croissance économique enregistrée ne suffit pas pour asseoir les bases d'un développement économique durable capable de soutenir la concurrence régionale induite par les réformes communautaires et de réduire sensiblement la pauvreté.

L'économie béninoise demeure encore fragile et sa croissance semble avoir atteint un pallier qu'elle ne parvient plus à franchir tandis que la richesse créée ces dernières années semble être mal répartie engendrant des inégalités de plus en plus grandes entre les différents acteurs économiques. Ainsi, près de 33,3% de la population continue de vivre en dessous du seuil de pauvreté globale (144.261 F CFA) et l'indicateur de développement humain pour le Bénin est de 0,435 en 2010, le classant à la 134ème place sur 169 pays évalués (Banque Mondiale, IDH 2010).

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Dans un tel contexte, il importe de connaître les leviers du développement, autrement dit les sources de la croissance économique afin de savoir comment agir sur elles pour optimiser cette dernière. Le développement des infrastructures publiques apparaît à cet effet indispensable en termes d'objectif opérationnel. Ceci est d'autant plus vrai dans les nouvelles théories de la croissance qui mettent l'accent sur les externalités positives engendrées par certains aménagements publics d'infrastructures sur la productivité du secteur public et du secteur privé. Les infrastructures publiques en générale et celles liées au transport routier en particulier représentent donc un levier important pour promouvoir la croissance économique et le développement.

Mais, force est de constater que jusqu'à présent les infrastructures routières ne jouent pas pleinement leur rôle pour le pays ; ce qui représente donc un obstacle pour le développement du secteur des transports qui occupe une grande proportion du PIB. Ainsi, malgré les différents efforts fournis par le gouvernement béninois tant dans la construction que dans l'entretien des routes, la densité routière brute (estimée à 7 km pour 10000 hbts et à 5,18 km pour 100 km2 en 2009) demeure encore faible. Ce taux est plus faible lorsqu'on le calcule par type de revêtement et montre que le pays est sous-équipé en infrastructures routières comparativement à d'autres pays de la sous-région.

En effet, le Bénin ne dispose que de 2,44 km de routes bitumées pour 10000 habitants (soit 1,81km pour 100km2) contre 6,2 km pour 10000 habitants au Ghana. Le Bénin est donc confronté à un sous-développement de ses infrastructures routières qui expliquent en grande partie la faible productivité du travail ainsi que la faiblesse du marché intérieur ; le niveau très élevé des coûts : de transport des biens, des personnes, des coûts de transactions et des facteurs de production.

Par ailleurs, il faut noter que le faible niveau d'investissement dans le secteur routier ainsi que la mauvaise orientation des dépenses publiques d'investissement et d'entretien de nos routes représente les principales raisons de l'inefficacité du réseau routier national et de la faible contribution de ce dernier à la croissance économique.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Ainsi, les dépenses du Ministère des Travaux Publics et des Transports qui, en 1997, représentaient 1,7% du PIB et 10% des dépenses totales sont tombées à 1,5% du PIB et à 9% en 2003 des dépenses totales puis à 0,8% du PIB en 2006. Les crédits alloués à ce secteur attestent certes l'engagement du gouvernement en faveur de l'amélioration des infrastructures de transports mais les chiffres réels sont encore en dessous des niveaux souhaitables. Face à une telle situation, il urge donc de trouver les moyens et actions à mettre en oeuvre en vue d'améliorer la contribution des infrastructures routières à la croissance économique.

C'est pourquoi il revient à la DGTP d'élaborer une stratégie de suivi du niveau des dépenses d'infrastructures routières en fonction des objectifs de croissance et de réduction de la pauvreté. Toutefois, pour affiner cette méthodologie, il faudrait se pencher sur la formulation d'une fonction qui fournisse l'effet des variations des dépenses d'infrastructures routières sur le niveau de la production nationale et partant sur l'évolution du taux de croissance économique.

Pour la formulation de sa politique budgétaire, la DGTP a besoin de se doter d'instruments automatisés afin de mettre en évidence les relations et les interdépendances entre les variables et faciliter le choix de ces dernières dans la mise en oeuvre de politiques économiques. C'est en cherchant donc à maîtriser l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur l'activité économique que la DGTP pourra vraiment améliorer le niveau de celles-ci qui, à court terme, pourront insuffler un dynamisme qui engendrera une croissance économique acceptable à long terme et qui en retour pourra résorber le problème de sous-emploi et de pauvreté.

La présente étude s'inscrit donc parfaitement dans cette logique. La réalisation de celle-ci permettra de mettre à la disposition de la DGTP un outil d'analyse quantitative de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique au Bénin.

2.1.1.2 Intérêt de l'étude

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Depuis les dernières réformes de politique budgétaire menées par le gouvernement béninois, on assiste à une réduction considérable des dépenses dans le secteur routier. Or, le constat qui est fait aujourd'hui est que les dépenses d'investissement en infrastructures routières sont sources de croissance économique. Cet avis est partagé par beaucoup d'auteurs notamment les théoriciens de la croissance endogène qui mettent l'accent sur les externalités positives engendrées par certains aménagements d'infrastructures publiques.

Ainsi, l'intérêt que revêt la présente étude est potentiellement considérable pour la politique budgétaire ; ceci dans la mesure où elle permettra non seulement à la DGTP de faire une bonne allocation de ces ressources budgétaires mais aussi de comprendre l'importance et le rôle moteur des infrastructures routières dans le processus de croissance économique et de réduction de la pauvreté et enfin de faire des requêtes pour la mobilisation du financement du secteur.

Cependant, l'évaluation des effets d'une telle politique ne pourra se faire de manière efficace que si la DGTP dispose d'un outil d'analyse quantitative pouvant lui faire ressortir une vue prévisionnelle de l'impact des dépenses futures dans le secteur sur l'activité économique.

La présente étude s'inscrit donc parfaitement dans cette logique en cherchant à proposer à la DGTP un outil d'analyse quantitative de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique.

Cet outil, dans une certaine mesure ou sous certaines conditions compatibles avec nos réalités économiques pourra donc servir d'instrument de politique budgétaire au sein de la DGTP.

2.1.2 Objectif et Hypothèses de l'étude

2.1.2.1 Objectifs de l'étude

L'objectif général de ce mémoire est de contribuer à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières au Bénin. Il s'agira plus spécifiquement de :

? Contribuer à la maîtrise de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique ;

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

> Proposer au responsable du secteur routier un outil d'analyse quantitative de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique.

Pour atteindre ces différents objectifs, certaines hypothèses sont formulées.

2.1.2.2 Hypothèses de l'étude

Eu égard aux objectifs de base, nous émettons les hypothèses suivantes :

> les dépenses d'infrastructures routières ont un impact positif sur la croissance économique au Bénin ;

> L'estimation d'un Modèle à Correction d'Erreur (MCE) donne une connaissance assez précise du rôle des dépenses d'infrastructures routières dans le processus de croissance économique au Bénin.

2.2 Revue de littérature

L'analyse du rôle productif des infrastructures a connu un développement précoce dans les années 40-50 à la suite des débats autour de la croissance équilibrée initiés par les théoriciens du développement (Hirschman, 1958 ; Knurse, 1952 ; Rosenstein-Rodan, 1943). Ces débats ont néanmoins été rapidement éclipsés à partir des années 60, la réflexion se déplaçant sur le front des questions de court terme et de l'opposition entre effet multiplicateur et effet d'éviction des dépenses publiques. Pendant plus de trente ans, l'investissement public en infrastructures a été plutôt perçu comme un facteur de relance de la demande dans une optique de tradition keynésienne, et son rôle productif occulté.

Cependant, la perception du rôle des infrastructures comme facteur de croissance économique a remarquablement évolué au cours de ces dernières années. On assiste actuellement à un renouveau de l'analyse des effets des infrastructures publiques sur la croissance, en particulier grâce aux théories de la croissance endogène qui mettent l'accent sur les externalités positives qu'engendrent certains aménagements publics d'infrastructures.

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De plus, l'examen de la littérature nous montre que d'importantes études ont essayé de déterminer la relation entre les dépenses publiques et la croissance, notamment entre les investissements publics en infrastructures et la croissance économique. Au nombre de ces études, nous avons celle de Barro, Romer, Lucas et surtout celle d'Aschauer sur le plan empirique. Certaines d'entre elles tentent à évaluer l'incidence des investissements en infrastructures sur les coûts de production des entreprises privées. D'autres cherchent à évaluer l'effet direct des infrastructures publiques (investissements publics en infrastructures) en les considérant au même titre que l'investissement privé comme un facteur de croissance.

Dans cette rubrique, il est question dans un premier temps de faire une clarification des différents concepts, puis dans un second temps de passer en revue les différents aspects théoriques et les discussions empiriques.

2.2.1 Clarification des concepts

Infrastructures : C'est l'ensemble des équipements collectifs d'un pays, le plus souvent fournis par l'Etat, et qui facilitent les activités économiques (les services publics d'électricité, de télécommunication, d'eau courante ; les travaux publics : routes et principaux ouvrages d'arts hydrauliques ; les transports : chemins de fer, transport urbain, ports et aéroports etc.). Les infrastructures, en sus des aspects économiques, peuvent être élargies au champ social. Dans ce cadre, elles comprennent les équipements nécessaires à la prestation des services d'éducation et de santé publique.

Croissance économique : Selon la définition célèbre de François Perroux, c'est « l'augmentation soutenue pendant une ou plusieurs périodes d'un indicateur de dimension : pour une nation, le produit global net en termes réels ».

Développement : c'est l'ensemble des transformations des structures démographiques, économiques et sociales qui accompagnent la croissance. Il est mesuré le plus souvent par l'Indicateur de Développement Humain (IDH). Celui-ci

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prend en compte plusieurs indicateurs à savoir : l'espérance de vie, le taux d'alphabétisation, le PIB par tête.

Modèle économique : C'est une représentation simplifiée et formalisée de la réalité économique, reposant sur des hypothèses théoriques.

Politique budgétaire : C'est l'ensemble des mesures prises par les pouvoirs publics, relatives aux dépenses et aux recettes de l'État (le budget), visant à atteindre certains équilibres et objectifs macroéconomiques.

La régulation de la conjoncture visée par la politique budgétaire peut s'opérer dans un sens expansionniste (réduction du taux d'imposition ou augmentation des dépenses publiques), mais aussi dans un sens restrictif (alourdissement de la fiscalité ou réduction des dépenses publiques). Lorsque l'effet provoqué par un excédent des dépenses sur les recettes (déficit budgétaire) est positif alors on parle « d'effet multiplicateur ». Dans le cas contraire, il s'agit d'un « effet d'éviction ».

Croissance endogène : Croissance qui dépend uniquement des actions des agents économiques (recherche-développement, innovations, progrès des connaissances et du capital humain), et qui dégagent de fortes externalités à l'intérieur de l'économie, et ne procèdent donc pas de facteurs exogènes, comme le stipulaient les premiers modèles de croissance de R. Solow.

Externalités : Encore appelées économies externes ou effets externes, les externalités désignent l'incidence que peut avoir l'activité d'un agent économique sur le bien-être d'un autre agent. Elles peuvent être positives ou négatives.

Econométrie : C'est la science qui permet de traiter les données économiques par des moyens mathématiques.

2.2.2 Aperçu des aspects théoriques

La question du rôle joué par les infrastructures de transport (surtout routières) dans une économie relève même de l'analyse des déterminants de la croissance économique. La réflexion théorique sur les sources de la croissance économique a

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connu quant à elle un important renouveau dans les vingt dernières années. L'analyse reposait en effet jusqu'alors sur le modèle néoclassique de Solow fondé sur l'hypothèse de rendements décroissants du capital. Ce modèle suggérait que le taux de croissance de long terme d'une économie était déterminé de façon exogène par le rythme du progrès technique et de la dynamique démographique. Dans cette perspective théorique, les politiques budgétaires et les infrastructures routières avec elles ne modifient le taux de croissance de l'économie qu'au cours de sa transition vers l'équilibre de long terme. La stimulation de l'activité par des politiques expansionnistes n'est alors que temporaire, indépendante de l'équilibre à long terme de l'économie.

Ainsi, les premiers modèles néoclassiques ignoraient donc l'interaction non seulement entre la croissance économique et les politiques publiques en matière d'infrastructures mais aussi entre l'accumulation du capital et le progrès technique. La décroissance des rendements constitue en effet une hypothèse fondamentale de la conception néoclassique du marché. Conçu dans un premier temps comme un phénomène exogène, l'analyse du progrès technique évoluera vers son endogénéisation et sera à la base des nouvelles théories de la croissance dans les années 1980 : les théories de la croissance endogène.

Les théories nouvelles cherchent régulièrement à rendre le progrès technique endogène, c'est-à-dire à construire des modèles qui expliquent son apparition. Ces modèles ont été développés à partir de la fin des années 1970 notamment par Romer, Barro et Lucas. Ces modèles se fondent sur l'hypothèse que la croissance génère par elle-même le progrès technique et ceci en raison de l'existence de rendements croissants des facteurs de production. Pour les tenants de la théorie de la croissance endogène, le processus de croissance vient des comportements des agents économiques. La croissance est ainsi assimilée à un phénomène auto-entretenu par accumulation de quatre (04) facteurs principaux : le capital physique, la connaissance (Romer ; 1986, 1990), le capital humain (Lucas, 1988) et le capital public (Barro, 1990).

En effet, Romer met en exergue l'importance de l'accumulation du capital physique et la connaissance dans le processus de croissance. Il construit un modèle qui repose sur les phénomènes d'externalités entre les firmes. Il montre qu'en investissant dans de nouveaux équipements, une firme se donne les moyens d'accroître sa propre

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

production mais également celle des autres firmes. Cela s'explique par le fait que cette acquisition de nouvelles technologies va requérir de nouvelles connaissances dont l'entreprise ne pourrait empêcher la diffusion au niveau des autres firmes qu'elles soient ses concurrentes ou non. Il soutient également que c'est en produisant qu'une économie accumule des expériences et donc des connaissances. Plus la croissance est forte et plus le savoir-faire est grand, ce qui favorise en retour la croissance. Il mène la même analyse en ce qui concerne l'accumulation de capital technologique à travers l'innovation et la recherche-développement. Il conclut que la recherche-développement et la croissance se causent mutuellement.

Par ailleurs, le capital humain comme source endogène de croissance est analysé par Lucas. Il désigne le stock de connaissances appropriées par un individu qui le rend plus productif. Contrairement à la théorie néoclassique qui considère le capital humain comme un stock de travail, Lucas, théoricien de la croissance endogène tente d'apporter un fondement économique à celui-ci : Il n'y a pas que la quantité de travail qui va induire une croissance mais sa qualité aussi va participer à la croissance. Il n'est pas nécessaire cependant à ce que le capital humain s'accompagne d'externalités à l'image du capital technologique, car il est propre à chaque individu (à moins qu'il y ait transmission de ce capital par effet d'apprentissage du savoir faire propre à chacun à d'autres). Aussi, la productivité privée du capital humain produit une externalité du fait que l'amélioration du niveau d'éducation et de connaissances d'un individu accroît le stock de capital humain de la nation, contribuant ainsi à la hausse de la productivité nationale. La croissance économique dépend donc fortement des efforts consentis dans le domaine de la formation qui dépendent à leur tour de la capacité de l'économie à constituer de l'épargne pour leur financement.

Enfin pour le capital public, ce sont les travaux de Barro (1990) qui vont permettre de démontrer leur importance dans la croissance économique. Alors que dans le modèle néoclassique où le capital public n'intervient que dans la détermination du niveau de revenu d'équilibre, celui-ci explique maintenant la trajectoire de croissance à long terme des économies. En outre, Barro assimile les infrastructures à la dépense publique en capital, ce qui revient à faire l'hypothèse simplificatrice mais peu gênante à cause de leur dépréciation complète à chaque période. A partir de cette hypothèse, Barro explique l'effet cumulatif des dépenses d'infrastructures par le fait

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qu'elles assurent l'augmentation de la croissance qui induit un accroissement des recettes publiques et donc des dépenses publiques, source de croissance. Les infrastructures publiques constituent pour cet économiste un facteur de croissance qui engendre des rendements croissants à long terme en raison des économies internes qu'elles permettent pour les producteurs privés.

L'existence de rendements croissants du capital est bien expliquée en ce qui concerne les investissements en infrastructures. Les infrastructures appellent d'abord des politiques d'équipements et de travaux publics susceptibles, en période de contraction de l'activité ou de sous-production, d'avoir un impact keynésien en créant des emplois et en exerçant un effet contra-cyclique positif. Elles réduisent les coûts de transaction et facilitent les échanges commerciaux à l'intérieur comme à l'extérieur des pays. Elles permettent aux acteurs économiques de répondre à de nouvelles demandes dans de nouveaux lieux. Elles abaissent le coût des intrants nécessaires à la production de presque tous les biens et services. Elles rendent profitables les activités non rentables et plus profitables encore celles déjà existantes. Les théoriciens de la croissance endogène préconisent d'ailleurs que ces dépenses soient maintenues même en situation de conjoncture difficile.

L'hypothèse des rendements croissants va permettre enfin de rendre compte d'un phénomène qui ne trouve pas sa place dans l'analyse néoclassique standard, à savoir l'imparfaite mobilité internationale des capitaux. En effet, selon les hypothèses néoclassiques de rendements décroissants, le rendement du capital devrait être plus élevé dans les pays en développement puisque leur stock de capital est moindre que celui des pays développés. Pourtant, le constat est que l'épargne internationale continue de se concentrer dans les pays les plus riches. La prise en compte des rendements croissants et des effets d'échelle permet d'en comprendre l'une des raisons : le rendement des investissements privés ne diminue pas mais s'accroît avec la densité du capital physique et humain (Lucas, 1990). Aussi, le « rattrapage » des pays en voie de développement, attendu et prédit par la théorie classique n'a-t-il pas lieu. A l'inverse, les taux de croissance du PIB et de l'investissement privé sont plus faibles là où le stock de capital reste faible, comme le confirme l'exemple des pays pauvres notamment celui de l'Afrique Sub-Saharienne. Les pays en développement qui ont

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décollé, notamment ceux d'Asie du Sud-Est, ont d'ailleurs consenti un effort considérable d'accumulation du capital.

2.2.3 Etudes empiriques antérieures

Les études empiriques sur le caractère productif des infrastructures occupent depuis le début des années 90 une place importante dans la littérature économique. Au delà du travail pionnier de Ratner (1983), ce sont les travaux d'Aschauer (1989) qui ont stimulé la recherche quantitative dans ce domaine. Cette recherche s'articule autour de plusieurs approches visant à identifier la dynamique de croissance à l'oeuvre et les canaux de transmission du rôle productif des infrastructures. On distingue notamment : l'estimation sur séries chronologiques de la fonction de production élargie ou de la fonction de coût des entreprises ; la recherche de liens de causalité, au sens économétrique du terme, entre dépenses d'infrastructures routières et croissance et enfin l'analyse en données de panel reliant pour un ensemble de pays la part moyenne des dépenses publiques dans la richesse nationale.

En effet, avant Aschauer (1989), c'était en fait Ratner (1983) qui avait estimé le premier sur séries chronologiques une fonction de production élargie pour les Etats-Unis. Sur la période étudiée (1949-73), l'auteur trouve une élasticité du capital public de 0.056. Ram et Ramsey (1989) recommencèrent l'exercice pour la période 1949-85. Ils obtiennent une élasticité beaucoup plus forte du capital public (0.24). C'est néanmoins suite aux travaux d'Aschauer que le débat sur la question de l'impact productif des infrastructures s'intensifie.

Aschauer (1989) emploie une fonction de production Cobb-Douglas et utilise des données de séries chronologiques agrégées nationales américaines pour examiner la relation entre le capital d'infrastructure publique et la production agrégée du secteur privé. Il observe un lien très grand et très fort entre ces deux variables. Même le rendement du capital public est beaucoup plus élevé que celui du capital privé. L'élasticité estimée de la production par rapport au capital public est de 0,39, autrement dit une augmentation de 1% du stock de capital public se traduit par une augmentation de la production du secteur privé de 0,39%. L'élasticité par rapport à l'infrastructure « de base » qui comprend les routes, le transport en commun, les aéroports, etc. est d'environ 0,24.

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A la suite des études d'Aschauer, plusieurs auteurs ont aussi utilisé des données de séries chronologiques agrégées et une fonction de production Cobb-Douglas, en vue d'estimer adéquatement le stock d'infrastructures.

Ce sont d'abord les travaux de Munnell (1990) où elle utilise aussi des données de séries chronologiques agrégées et une fonction de production Cobb-Douglas tout en supposant aussi des rendements constants à l'échelle pour tous les intrants. Mais, au lieu du ratio production/capital privé, elle utilise la productivité du travail plus connue (c'est-à-dire le ratio production/travail) comme variable dépendante. Elle confirme le résultat d'Aschauer selon lequel le capital public a vraiment sa place dans la production.

Ensuite, ce sont les travaux de Khanam (1996) où elle examine le lien entre le capital routier et la production économique dans le « secteur de la production de biens » de l'économie. Elle estime également une fonction de production Cobb-Douglas et une fonction de production translog à l'aide de 10 séries de données provinciales correspondant aux années 1961 à 1994. Les principaux résultats obtenus indiquent des élasticités de l'ordre de 0,09 à 0,17.

Khanam (1999), pour une deuxième fois au Canada, examine les effets du capital routier sur la productivité du travail en utilisant une fonction Cobb-Douglas et une fonction translog avec des données de séries chronologiques agrégées. Les résultats ne diffèrent pas beaucoup de ceux obtenus par Aschauer. Par exemple, l'élasticité de la production par rapport au capital routier est de 0,47 (statistiquement significative dans une fonction Cobb-Douglas sans contraintes).

Par ailleurs, certains auteurs comme Conrad et Seizt (1992), Shah (1992), Lynde et Richmond (1992, 1993), Nadiri et Manuneas (1994, 1996), Morrison et Schwartz (1996) utilisent une approche en terme de fonction de coût pour estimer le stock de capital public. Presque toutes ces études portent sur une industrie individuelle donnée, notamment l'industrie manufacturière. Leurs études convergent dans une grande mesure vers la même conclusion, selon laquelle l'investissement dans l'infrastructure publique contribue de façon importante à réduire le coût de production dans le secteur privé.

Les résultats obtenus par les études faites dans le contexte canadien font voir à peu près le même profil que les études américaines. En effet, Keeler et Ying (1988),

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dans une étude portant sur les avantages des investissements réalisés dans l'infrastructure routière et ceci dans le cadre de l'aide fédérale sur les coûts de l'industrie américaine du transport par camion utilisent des données se rapportant à neuf régions de 1950 à 1973. Ils constatent que le capital investi dans l'infrastructure routière a amélioré sensiblement la productivité de l'industrie du camionnage. Les avantages des investissements routiers représentés par les économies réalisées au plan du coût des camions sont très importants, couvrant à eux seuls presque le tiers des coûts en capital du réseau routier bénéficiant de l'aide fédérale entre 1950 et 1973.

Ces différentes études ont déclenché un vaste débat sur les conséquences d'une telle conclusion au plan des politiques économiques et ont fait ressortir des questions économétriques importantes. A la suite de ces auteurs, plusieurs études ont analysé la relation entre l'investissement public en infrastructures routières et la croissance économique. Par exemple Véganzonès (2001) a fait apparaître sur un panel de 87 pays comprenant 25 pays d'Afrique Subsaharienne, un impact positif de l'investissement public en infrastructures routières sur la croissance et une relation de complémentarité entre l'investissement public et l'investissement privé. Knight et al. (1993) et Nelson et Singh (1994) ont mis en évidence un effet significatif de l'investissement public en infrastructures routières sur la croissance économique dans un échantillon de pays en développement, notamment au cours des années 1980. Easterly et Rebelo (1993) arrivent au même résultat en considérant les investissements publics en transport et communication.

Dans les pays en développement, en particulier en Afrique, les études relatives aux effets des infrastructures routières sur les performances économiques restent limitées. Toutefois, au Nigeria, Lee et Ana (1992) ont trouvé que le manque d'infrastructures, notamment pour le secteur de l'électricité et des transports constituait une contrainte majeure pour les entreprises nationales et étrangères. Mobilisant des séries de données chronologiques, Kwandjeu Kuitcha (2005) a également montré l'impact positif qu'ont les infrastructures de transports sur la croissance économique du Cameroun. L'élasticité du capital public ainsi trouvé est de l'ordre de 0,19. Il en est de même pour Akowe et Alokpo (2004) qui, en considérant les investissements publics au sens large au Bénin ont trouvé une élasticité de l'ordre de 0,34.

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Cependant, certaines études tentent à démontrer que les infrastructures de transport n'ont pas d'effet sur la croissance économique. C'est le cas de l'étude de Keho (2008) qui, en étudiant la causalité entre dépenses publiques et croissance économique, parvient au résultat selon lequel c'est la croissance économique qui influence le niveau des dépenses en infrastructures de transport et non le contraire. Mais, il explique que le fait que les dépenses en infrastructures de transport n'influencent pas le niveau de la croissance comme le prédisent les modèles de croissance endogène, peut être dû à leur mauvais état.

Milner, Morrissey et Rudaheranwa (2000) indique dans leur étude qu'en Afrique le coût commercial des mauvaises infrastructures de transport ne cesse d'être relevé et qu'il représente par exemple deux tiers (2/3) de la valeur ajoutée des exportations de l'Ouganda. Willoughby (2003) va plus loin en précisant que les infrastructures expliquent très largement les différences régionales de pauvreté à l'intérieur même des pays. Selon lui, l'impact sur les populations défavorisées peut être compris de trois façons. Tout d'abord, les infrastructures étendent les marchés locaux et nationaux en les intégrant à d'autres, élargissant ainsi le champ des opportunités économiques que les populations pauvres peuvent saisir ; elles réduisent en somme les coûts de transaction, ce qui permet aux marchés de fonctionner plus efficacement. Deuxièmement, la mise en place d'infrastructures et de services de base plus sûrs (transport, santé, énergie, irrigation etc.) réduit la vulnérabilité des populations aux chocs et aux crises qui constituent des obstacles majeurs au développement économique. La réduction de ces risques peut débloquer le potentiel de régions entières. Enfin, les infrastructures améliorent significativement la productivité agricole et par suite le revenu des foyers, leur nutrition, leur santé, leur éducation ou encore leur usage du planning familial du fait que chaque dimension du développement humain est directement ou indirectement concernée par une ou plusieurs infrastructures, et donc potentiellement favorisée par des investissements.

En Afrique, le faible niveau des indicateurs de base sur la couverture et la performance du secteur des transports résulte selon certains auteurs de l'insuffisance des investissements estimés à moins de 20% du PIB. Mlambo et Oshikoya (2001) estiment à cet égard que le ratio d'investissement en Afrique est trop faible pour assurer le remplacement et l'accroissement du capital physique et humain. A l'opposé,

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Devarajean, Easterly et Pack (2001) situent le problème dans l'insuffisance de la productivité de l'investissement. Ces auteurs soulignent plutôt la faible utilisation des capacités et le manque de compétences. En outre, leur analyse sur 29 pays africains montre qu'à l'exception du Lesotho et du Botswana, l'investissement aussi bien public que privé n'est pas corrélé à la croissance économique. Ils concluent en disant qu'il est illusoire de vouloir stimuler la croissance économique africaine à l'aide d'un volume d'investissement accru sans chercher à identifier les facteurs à l'origine du faible rendement de l'investissement.

Adoptant une approche vectorielle autorégressive, Ansari et al. (1997) ne trouvent aucune évidence en faveur des effets keynésiens des dépenses publiques au Ghana, au Kenya et en Afrique du Sud. En adoptant la même approche, Cheng et Lai (1997) établissent une causalité réciproque entre les dépenses publiques et la croissance économique en Corée du Sud. Ghali (1999) examine la causalité entre les dépenses publiques et la croissance dans 10 pays de l'OCDE en utilisant les techniques de cointégration. Les résultats indiquent que les dépenses publiques totales causent au sens de Granger la croissance économique dans tous les pays de l'échantillon avec cependant des disparités concernant la proportion avec laquelle les dépenses publiques contribuent à expliquer les évolutions des taux de croissance.

Par ailleurs, utilisant des techniques économétriques, plusieurs études ont démontré le lien direct entre l'investissement en infrastructure rurale et la pauvreté rurale. Analysant les facteurs expliquant l'accès au marché, Escobal (2001) montre l'importance des infrastructures routières dans la réduction des coûts de transaction et l'amélioration des revenus des paysans Péruviens. Jalan et Ravallion (2002) affiment que la densité routière exerce un effet positif significatif sur la consommation des ménages agricoles des régions pauvres de la Chine. Il conclut en disant qu'un accroissement de 1% du kilométrage de routes par habitant accroît la consommation des ménages de 0,08%.

La Banque Mondiale, dans son rapport publié le mercredi 11 novembre 2009, juge que "l'état déplorable des infrastructures dans l'Afrique subsaharienne (...) freine la croissance économique des pays de deux points, chaque année, et limite jusqu'à 40 % la productivité des entreprises". L'étude a porté sur les infrastructures en matière d'électricité, d'eau, de routes, de communications et de technologies de l'information

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dans vingt-quatre (24) pays, dont onze (11) francophones. De même, celui antérieur à 2009, publié en 1994, avait déjà abordé largement le lien entre les infrastructures et le développement économique, notamment le rôle moteur des infrastructures dans la croissance économique et la nécessité de concilier l'accroissement indispensable de la quantité de capital d'infrastructure avec l'amélioration de la qualité des services. Le rapport souligne que « l'infrastructure peut beaucoup pour la croissance économique, la lutte contre la pauvreté et la préservation de l'environnement, mais seulement quand elle assure des services qui répondent à la demande effective et qu'elle le fait bien ».

Le secrétaire d'État adjoint aux affaires africaines, M. Johnnie Carson, lors d'une allocution prononcée le 28 avril 2010 à Washington, à l'occasion de la Quatrième Conférence États-Unis-Afrique sur l'infrastructure qui se tient tous les ans sous les auspices du Corporate Council on Africa (CCA) indiquait que « L'Afrique (...) ne peut pas espérer combler son retard en matière de développement ou parvenir au rang des régions à revenu moyen si elle ne développe pas son infrastructure dont l'insuffisance constitue actuellement une entrave fondamentale au commerce, aux investissements et à la croissance. Le mauvais état des routes, des voies ferrées et des ports ajoute de 30 à 40% aux coûts des échanges commerciaux entre les pays sur le continent.»

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2ème

Partie

Cadre Méthodologique, Analyse des

Résultats et Recommandations

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CHAPITRE 3 : CADRE METHODOLOGIQUE

Dans ce chapitre, nous présentons dans un premier temps les différentes méthodes d'analyse puis dans un second temps le modèle théorique et les données.

3.1 Méthodes d'analyses

3.1.1 Etude de la stationnarité des séries

Avant le traitement d'une série temporelle, il convient d'en étudier les caractéristiques stochastiques. Parmi celles-ci on peut citer notamment l'étude de la stationnarité de la série.

Par définition, une série temporelle est dite stationnaire si sa moyenne et sa variance sont constantes dans le temps et si la valeur de la covariance entre deux périodes de temps ne dépend que de la distance ou écart entre ces deux périodes et non pas du moment auquel la covariance est calculée. Une telle série temporelle est qualifiée de faiblement stationnaire.

Cette définition se traduit comme suit pour une série Yt :

Moyenne : E(Yt) = ì

Variance : V(Yt) = E(Yt - ì)2 = ä2

Yt+k) = E[(Yt - ì)( Yt+k - ì)]=£k

Covariance : Cov(Yt ,

Il existe plusieurs tests pour détecter la stationnarité d'une série. Nous aborderons le plus utilisé dans les travaux empiriques, à savoir le test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) ; mais elle peut s'appréhender en première approximation par l'allure de la fonction d'autocorrélation et sa représentation graphique : le corrélogramme. La mise en oeuvre de ce test passe par trois différents modèles de base que sont :

· Modèle1 : modèle sans constante ni tendance

?Yt = uYt-1 + + €t

· Modèle2 : modèle avec constante et sans tendance

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?Yt = uYt-1 + á0 + + €t

? Modèle3 : modèle avec tendance et constante

?Yt = uYt-1 + á0 + á1t + + €t

En conséquence, la lecture des résultats du test se fait en deux étapes :

> La significativité ou non du trend : Elle est appréciée à partir de la statistique calculée ou de la probabilité attachée à cette statistique (elle est comparée à 5%).

> La présence ou non de racine unitaire : A cet effet, on teste l'hypothèse nulle Ho contre l'hypothèse alternative H1. Les hypothèses sont :

Ho : Présence de racine unitaire (u=0)

H1 : Absence de racine unitaire (u<0)

La règle de décision est la suivante :

? Si ADF Test Statistic > Critical Value alors on accepte Ho : la série étudiée est donc non stationnaire.

? Si ADF Test Statistic = Critical Value alors on accepte H1 : la série étudiée est donc stationnaire.

Si les séries ne sont pas stationnaires, mais toutes intégrées du même ordre, nous allons procéder à un test de cointégration et recourir à une représentation à correction d'erreur qui fournit des relations entre les variables à court et long terme. Tous les tests d'ADF sont effectués au seuil de 5%.

3.1.2 Cointégration et Modèle à Correction d'Erreur

Le concept de cointégration fournit un cadre théorique de référence pour étudier les situations d'équilibre et de déséquilibre qui prévalent respectivement à long et à court terme. Si les variables sont cointégrées, elles admettent une spécification dynamique de type correction d'erreur, qui transforme le problème initial de régression sur les variables non stationnaires. La cointégration permet d'identifier la relation véritable entre deux variables en recherchant l'existence d'un vecteur de cointégration et en éliminant son effet, le cas échéant.

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Deux séries Yt et Xt sont dites cointégrées si les deux conditions suivantes sont vérifiées :

- Les deux séries sont affectées d'une tendance stochastique de même

ordre d'intégration d : Yt I(d) et Xt I(d) ;

- Une combinaison linéaire de ces séries permet de se ramener à une série d'ordre

d'intégration inferieur : á1Yt + á2Xt I (d-b) avec d?b>0. [á1 á2] est appelé
vecteur de cointégration.

3.1.2.1 Test de cointégration entre les variables

Deux tests de cointégration sont généralement utilisés : le test de Engle et Granger (1987) et celui de Johansen (1988). Mais, dans le cadre de notre étude, nous nous limiterons à celui de Engle et Granger.

En effet, ce test se déroule en deux étapes

· La première étape consiste à tester l'ordre d'intégration des séries. Une condition nécessaire de cointégration est que les séries soient intégrées de même ordre. Dans le cas contraire, la cointégration n'est pas possible et la procédure s'arrête à cette étape.

· La seconde étape consiste, quant à elle, à estimer par les MCO la relation de long terme entre les variables :

Yt = â + ëXt + €t

Pour que la relation de cointégration soit acceptée, il faut que le résidu de la régression de Y sur X soit stationnaire. Il suffit donc de procéder à un test de stationnarité sur le résidu (ADF).

3.1.2.2 Estimation du Modèle à Correction d'Erreur

Les tests de cointégration permettent de détecter la présence d'une relation de long terme entre les variables. Or, il est fort intéressant de connaitre l'évolution à court et moyen terme de cette relation. L'outil nécessaire à une telle fin est le Modèle à Correction d'Erreur (ECM) utilisé pour la première fois par Sargan (1984) et rendu populaire par Engle et Granger (1987). Ce type de modèle permet de mettre en

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évidence comment la dynamique de court terme des variables du système est influencée par l'équilibre de long terme. Aussi donc lorsque les séries sont cointégrées, il convient d'estimer leur relation à travers un modèle à correction d'erreur.

Selon l'approche de Engle et Granger, l'estimation du modèle à correction d'erreur se fait en deux étapes.

> 1ère étape : On estime la relation de long terme entre les variables cointégrées du modèle et on génère les résidus du modèle. On effectue ensuite le test de stationnarité sur les résidus.

Yt = R + ëXt + €t

> 2ère étape : Les résidus recueillis sont retardés d'une période et introduits dans le modèle de court terme.

?Yt = á1?Xt + á2€t-1 + ut

Le coefficient á2 représente la vitesse d'ajustement vers l'équilibre, il s'agit de la force de rappel vers l'équilibre. Il doit être significativement et nécessairement compris entre -1 et 0 ; sinon, la spécification ECM doit être rejetée. Le EMC est un modèle qui intègre à la fois les évolutions de court terme autour d'un équilibre de long terme.

3.1.3 Validation du Modèle

Elle comporte deux sous-étapes. La première relative à l'aspect économique permet de voir si les signes des paramètres estimés sont conformes à la théorie économique. La seconde est celle relative à la qualité statistique et économétrique de l'ajustement. Dans ce cas, plusieurs tests sont effectués notamment : le test de significativité des coefficients des variables et celui de la significativité globale du modèle, le test de normalité des erreurs, test d'autocorrélation et d'homoscédasticité des erreurs.

? Pour se prononcer sur la qualité globale de l'ajustement, il est impérieux de faire recours à la statistique de Fisher qui permet de voir si l'ensemble des séries explicatives a une influence sur la série expliquée. La réponse à cette problématique est facilitée par la comparaison de la F-statistique estimée à celle lue dans la table statistique de Fisher. Le test d'hypothèse est formulé de la manière suivante :

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H0 : tous les coefficients du modèle sont nuls H1 : il existe au moins un coefficient non nul.

La règle de décision est la suivante :

· Si la F-statistique estimée est supérieure à celle lue dans la table statistique de Fisher, alors on rejette l'hypothèse nulle au détriment de l'hypothèse alternative selon laquelle la régression est globalement significative ;

· Si la F-statistique estimée est inférieure à celle tabulée par Fisher, alors on accepte l'hypothèse nulle selon laquelle la régression n'est pas globalement significative.

Cependant, on peut s'en passer et prendre une décision par rapport aux probabilités de rejet fournies par le logiciel EViews. Ainsi, si la probabilité associée à la F-statistique est inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de nullité de tous les coefficients du modèle. Dans ce cas, le modèle est globalement significatif. Le coefficient de détermination R2 (Adjusted R-squared) est également utilisé pour juger du pouvoir explicatif du modèle.

v La qualité individuelle des estimateurs se fait à l'aide du test de student. En effet, il est question, pour tester l'hypothèse nulle de nullité d'un coefficient, de calculer et de comparer la t-statistique estimée à celle lue dans la table statistique de student. Cependant, on peut s'en passer et prendre une décision par rapport aux probabilités de rejet fournies par le logiciel EViews. Ainsi, si la probabilité associée à la t-statistique est inférieure à 5%, alors on rejette l'hypothèse nulle de nullité d'un coefficient. Dans ce cas, le coefficient associé à l'estimateur est significativement différent de zéro (0)

v Test de normalité des erreurs du modèle

A cet effet, on fera recours au test de Jarque-Bera. Les hypothèses du test sont les suivantes :

· H0 : X suit une loi normale N(m, ô)

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? H1 : X ne suit pas une loi normale N(m, ?)

La statistique de Jarque Bera est définie par : JB = n[s2/6 + (k-3)2/24]

Où s représente le coefficient de dissymétrie (Skewness) et k le coefficient d'aplatissement (Kurtosis).

La statistique de Jarque-Bera suit sous l'hypothèse de normalité une loi du Khi-Deux à deux degrés de liberté. On lit dans la table du Khi-Deux à 2 degrés de liberté, au seuil de 5% : A=5,99

On accepte l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque-Bera est inférieure à 5,99.

Remarque : Sous le logiciel Eviews, au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de normalité des erreurs dès que la valeur de « Probability » est supérieure à 0,05

v Test d'homoscédasticité des erreurs

Pour tester une éventuelle homoscédasticité des erreurs, nous ferons recours au test de White. Les erreurs sont homoscédastiques si la probabilité est supérieure à 0,05.

v Test d'autocorrélation des erreurs

Pour vérifier si les erreurs sont autocorrélées ou non, nous réaliserons le test de Breusch-Godfrey. La statistique de Breusch-Godfrey, donnée par BG = nR2 suit un Khi-Deux à p degrés de liberté, avec :

P = nombre de retard des résidus

n = nombre d'observations

R2 = coefficient de détermination

L'hypothèse de non-corrélation des erreurs est acceptée si la probabilité est supérieure à 5% ou si nR2 est supérieure au Khi-Deux lue.

3.2 Présentation du modèle théorique et les données

3.2.1 Le modèle théorique

En vue de compléter l'analyse descriptive ci-dessus sur la corrélation entre dépenses d'infrastructures routières et croissance économique, nous avons procédé à l'estimation d'un modèle de croissance.

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L'approche retenue dans la présente étude s'inspire des modèles de croissance endogène dont le précurseur est Barro. La spécificité de ce modèle consiste à faire apparaître le stock de capital public dans le processus de production et par conséquent à mettre en évidence un lien explicite entre la politique gouvernementale et la croissance économique de long terme dans un cadre de croissance endogène. Les modèles de croissance endogène avec externalités s'appuient sur des fonctions de production Cobb-Douglas à trois facteurs dont deux sont des facteurs privés (travail et le capital privé) et le troisième, les infrastructures, est à financement public. En effet, l'utilisation d'une fonction de production Cobb-Douglas permet une lecture directe des élasticités et des rendements d'échelle et une discussion aisée de la présence ou non d'externalités de capital public. Elle est définie par :

Yt = AKtáNtâGtë

Les termes Nt, Kt et Gt désignent respectivement le niveau de l'emploi ou le travail, le stock de capital privé et le stock de capital public le tout à l'année t. A désigne le niveau d'avancement technologique constant dans le temps ; les paramètres á, â et Y correspondent respectivement aux élasticités de la production par rapport au stock de capital privé, au travail et aux investissements publics (avec 0<á<1 ; 0<â<1 ; 0<ë<1).

La variable (G) décrite dans le modèle de Barro comprend toutes les dépenses en infrastructures routières ainsi que les autres dépenses en infrastructures comme celles qui sont liées à la construction d'écoles, la construction d'hôpitaux, la mise en place des équipements de transport public, etc. Certains auteurs (Khanam, 1996 ; Kwandjeu Kuitcha, 2005 ; etc.) utilisent une définition plus restreinte de la variable G qui est axée uniquement sur les infrastructures de transport (surtout routières). Dans ce cas précis, nous utiliserons comme notation la lettre R. La variable G utilisée plus haut renvoie à des dépenses publiques en infrastructures au sens large. Ainsi, notre fonction de production devient donc :

Yt = AKtáNtâRtë

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En posant : Y = PIB, le produit intérieur brut à prix constant ; K = Cap priv, l'investissement privé ; N = Mhat, représenté par la masse horaire annuelle travaillée dans le pays ; et Dep, les dépenses d'infrastructures routières on a :

PIB = A(Cap_priv)á (Mhat)â (Dep)ë

Après linéarisation par transformation logarithmique, le modèle prend la forme suivante qui peut être estimée au moyen des techniques économétriques de modèle linéaire :

Log (PIB) = C + á log (Cap_priv) + fi log (Mhat) + ë log (Dep) + ut

Avec : C = log A, la constante ; á, â et X les élasticités respectivement du PIB par rapport au stock de capital privé, au travail et aux dépenses d'infrastructures routières ; ut, le terme d'erreur.

3.2.2 Les données du modèle

Dans ce paragraphe est décrite la banque de données permettant de rendre opérationnel le modèle économétrique que nous proposons à la DGTP. Dans le texte qui suit, nous passons en revue la définition et la construction des variables qui entrent dans ce modèle.

? Les infrastructures routières

Pour permettre la parfaite homogénéité des données, nous allons utiliser comme variable dans ce cas les dépenses allouées aux investissements dans le sous secteur des infrastructures routières. Ces dépenses sont constituées en faite de celles investies dans les travaux neufs d'une part et dans l'entretien d'autre part ; ceci dans la mesure où beaucoup d'études ont montré l'importance de l'entretien routier dans le secteur des transports en l'occurrence celle de la banque mondiale (1994). Les données sur les dépenses d'infrastructures routières proviennent à la fois de la DGTP et du Fonds Routier.

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? Le capital privé

Il sera représenté par le stock de capital du secteur privé. Les données sur le stock de capital privé proviennent du Ministère des Finances et de l'Economie (MEF)/ Direction Générale des Affaires Economiques (DGAE)/ Direction de la Prévision et de la Conjoncture (DPC).

? Le niveau de l'emploi

Dans le cadre de notre étude, le niveau de l'emploi sera représenté par la masse horaire annuelle travaillée dans le pays. Les données sur la masse horaire annuelle travaillée proviennent du Modèle d'Analyse de Politique économique et sociale (MAPES).

Dans l'estimation économétrique, les données utilisées sont des séries annuelles et couvrent la période 1985-2010 soit au total 26 observations. Le PIB à prix constant base 1985 provient également du Ministère des Finances et de l'Economie (MEF)/ Direction Générale des Affaires Economiques (DGAE)/ Direction de la Prévision et de la Conjoncture (DPC). Toutes les estimations seront faites sous le logiciel Eviews.6.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

CHAPITRE 4 : ANALYSE ET RECOMMANDATIONS

Après avoir présenté la revue de littérature et les différentes méthodes d'analyses, nous passons à présent aux applications économétriques afin de vérifier nos différentes hypothèses. Pour ce faire, nous présentons dans un premier temps les estimations et les analyses des résultats puis dans un second temps les recommandations de politique économique.

4.1 Estimations et analyses des résultats

4.1.1 Présentation et analyses empiriques des résultats du

test de ADF et de cointégration des variables

4.1.1.1 Présentation et analyses des résultats du test de ADF sur les variables

Nous avons fait subir le test de Dickey-Fuller Augmenté aux séries afin de déterminer les diverses d'ordre d'intégration. Les résultats de ce test sont consignés dans le tableau ci-dessous et les détails relatifs au test figurent aux annexes 3, 4, 5 et 6. Tableau 2 : Synthèse des résultats du test de ADF sur les séries

Variables

Test de ADF en niveau

Test de ADF en différence première

Conclu
sion

ADF
calculé

ADF
théo

Retard

Trend

Const

ADF
calculé

ADF
théo

Retard

Trend

Const

Lmhat

-6,397

-3,759

10

Oui

Oui

-5,356

-3,098

10

Non

Oui

I(1)

Ldep

1,493

-1,955

1

Non

Non

-5,933

-1,955

0

Non

Non

I(1)

lcap_priv

1,443

-1,956

2

Non

Non

-2,314

-1,968

10

Non

Non

I(1)

Lpib

4,108

-1,958

4

Non

Non

-4,112

-3,012

3

Non

Oui

I(1)

Source : Traitement Eviews

Les résultats du tableau1 montrent qu'aucune des variables n'est stationnaire en niveau. En effet, la valeur calculée de la t-statistique associée à u pour chaque variable est supérieure à la valeur tabulée. On ne peut donc pas rejeter l'hypothèse nulle de présence de racine unitaire : les séries étudiées ne sont pas stationnaires.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Dans ce cas, il faut différencier et recommencer la procédure du test sur les séries en différence première. A ce stade, les résultats montrent que toutes les variables différenciées une fois sont stationnaires. Ceci s'explique par le fait que la valeur calculée de la t-statistique associée à u pour chaque variable est inférieure à la valeur critique tabulée. On en déduit alors que toutes les séries sont intégrées d'ordre 1. Nous pouvons donc soupçonner l'existence d'une possible relation de cointégration entre les variables du modèle.

4.1.1.2 Présentation et analyses des résultats du test de cointégration des variables

En vue de détecter l'existence d'une possible relation de cointégration entre les variables, nous avons fait recours au test de Engle et Granger. Celui-ci nous a permis d'estimer la relation de long terme et de soumettre le résidu de cette estimation au test de ADF. Les résultats de ce test sont consignés dans le tableau ci-dessous et les détails relatifs au test figurent en annexe 7:

Tableau 3 : Test de ADF sur le résidu de la relation de long terme de

cointégration

Variable

Test de ADF en niveau

Conclusion

ADF
calculé

ADF
théorique

Retard

Const

Trend

Resid01

-16,113

-3,759

10

Oui

Oui

I(0)

Source : Traitement Eviews

Il en ressort que le résidu est stationnaire, ou I(0). Nous pouvons donc conclure qu'il y a bien cointégration entre les variables. Les séries étudiées étant cointégrées, nous pouvons donc utiliser la représentation à correction d'erreur proposés par Engle et Granger.

4.1.2 Présentation et analyses des résultats du MCE

4.1.2.1 Présentation des résultats du MCE

La représentation à correction d'erreur proposée par Engle et Granger se déroule en deux étapes :

? 1ère étape : Estimation de la relation de long terme

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Dans l'estimation de la relation de long terme, nous avions eu recours à trois variables auxiliaires D94, D95 et D87 pour marquer respectivement la dévaluation du FCFA intervenue en 1994 et les effets observés tout juste au lendemain de celle-ci puis l'instabilité politique observée en 1987.

Le tableau résumant l'estimation de la relation de long terme figure à l'annexe 8-1. La relation de long terme est :

LPIB = 12.3703387295 + 0.0976757817229*LDEP +
0.141344121723*LCAP_PRIV + 0.408309969015*LMHAT - 0.124387199015*D94

- 0.141389408299*D95 (1)

? 2ème étape : Estimation de la relation du modèle dynamique (court terme)

Le tableau présentant l'estimation de la relation du modèle dynamique figure à l'annexe 8-2. La relation de court terme est :

D(LPIB) = 0.0338672105856 + 0.019170235293*D(LDEP) - 0.0536708208967*D(LMHAT) + 0.0645473210285*D(LCAP_PRIV) - 0.121887377856*RESIDMLT(-1) - 0.0473215025696*D94 - 0.053269463606*D87

4.1.2.2 Validation et analyses des résultats du MCE

4.1.2.2.1 Validation du MCE

Il s'agit dans cette rubrique de passer en revue trois points principaux à savoir : la qualité globale de l'ajustement, la qualité individuelle des estimateurs et enfin la qualité des résidus.

Pour se prononcer sur la qualité globale de l'ajustement dans le cas de la relation de long terme, nous avons fait recours à la probabilité de la F-statistique de Fisher fourni par le logiciel Eviews. Dans le présent cas, cette probabilité est inférieure à 5% (0.000000) : l'hypothèse de nullité de tous les coefficients est donc rejetée et par suite la relation de long terme est globalement significative. Ce résultat est conforme à la valeur de la statistique R2 (0.966492) qui renseigne lui aussi sur la qualité de l'ajustement selon qu'elle soit proche de l'unité. De plus, à partir du tableau d'estimation de la relation de long terme, on remarque que tous les estimateurs sont significativement différents de zéro (0) dans la mesure où les probabilités

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

correspondantes à chacun d'eux sont inférieures au seuil critique de 5% (voir annexe

8-1).

En ce qui concerne la relation de court terme, on ne saurait seulement se lancer sur la significativité du coefficient du terme de rappel [residmlt(-1)] pour accepter le modèle à correction d'erreur. En effet, ce coefficient est significativement négatif ; ce qui permet de ne pas rejeter la relation de court terme. Cependant, il s'avère aussi indispensable de tenir compte des significativités globale et individuelle des estimateurs. Lorsqu'on se réfère aux probabilités associées aux différents paramètres estimés dans le modèle de court terme, on conclut facilement que ces derniers sont significatifs aussi bien individuellement que collectivement sauf le facteur travail (voir annexe 8-2). La relation de court terme est donc globalement significative. Par ailleurs, les résidus sont normaux, non autocorrelés et enfin homoscédastiques car les probabilités des différents tests fournies par le logiciel Eviews sont supérieures à 5% (voir annexe 9). Quant à la stabilité du MCE, elle est testée au moyen du « CUSUM Test » et du « CUSUM of squares Test ». Les deux tests révèlent que notre modèle est structurellement et ponctuellement stable, car la courbe ne coupe pas le corridor (voir annexe 9).

4.1.2.2.2 Analyses économiques des résultats

Les résultats des estimations de l'équation 1 montrent que les variables retenues expliquent à 96,64% l'évolution du PIB réel à long terme ; c'est-à-dire qu'elles ont une influence sur la variable expliquée. Il convient également de signaler que les résultats obtenus sont ceux attendus puisque les signes de tous les coefficients sont positifs et sont conformes à ceux prédits par la théorie économique. L'élasticité du capital routier est de l'ordre 0,097, ce qui est proche de celle qu'avaient trouvé Khanam (1996) au Canada et Kwandjeu Kuitcha (2005) au Cameroun. En revanche, ces résultats s'inscrivent également dans la moyenne de ceux obtenus par les auteurs travaillant en panel.

Ainsi, toutes choses égales par ailleurs, une augmentation de 1% des dépenses d'infrastructures routières contribuera à augmenter à long terme le PIB du Bénin de 0,097%. Ce qui signifie que les dépenses d'infrastructures routières influencent significativement la croissance du PIB à long terme. La relation de long terme indique

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Réalisé par Fidèle G. AYIKPA et Patrice DOMINGO

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

également qu'une augmentation de 1% du stock de capital privé entraînera une hausse de 0.141% du PIB.

Les dépenses d'infrastructures routières jouent donc un rôle décisif dans le processus de croissance économique au Bénin. Ainsi, pour doper la croissance, il serait nécessaire de créer les conditions favorables pour attirer l'investissement privé. Ces conditions se résument entre autres au renforcement des infrastructures publiques en général et celles liées au transport en particulier. Pour cela, l'Etat se doit tout d'abord d'accompagner les forces du marché en adoptant une perspective stratégique, un mode de gestion des systèmes d'infrastructures et un cadre réglementaire favorable à la modernisation et au développement des infrastructures. Cela suppose notamment de planifier les besoins en matière d'investissements et d'identifier les projets rentables auxquels le secteur privé pourrait être associé. Cependant, le secteur privé doit aussi jouer un rôle moteur dans le processus de croissance ; et ceci en renforçant les capacités de production de l'économie d'où l'importance d'accroître les investissements privés.

Le coefficient positif du niveau de l'emploi peut également être justifié par le fait que l'économie béninoise reste encore largement dominée par le secteur agricole ; celui des petites unités de transformation mais aussi par le secteur informel qui, avec la crise économique, aurait pris une importance croissante au Bénin et dont le fonctionnement nécessite très peu de capital mais beaucoup de facteur travail. Ainsi, toutes choses égales par ailleurs, une augmentation de 1% du niveau de travail contribuera à augmenter à long terme le PIB du Bénin de 0,408%.

L'estimation du MCE montre que l'erreur d'équilibre dénommée aussi résidu décalé d'une période est statistiquement significatif et présente le signe attendu. Son coefficient (-0,121) traduit l'effet d'ajustement du PIB à chaque période à l'équilibre. Le PIB s'ajuste donc à son niveau d'équilibre de long terme. Ce qui indique que la représentation à correction d'erreur converge les séries vers la cible de long terme. La vitesse d'ajustement faible du PIB justifie les écarts entre certains coefficients de court et de long terme.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Par ailleurs, l'estimation du MCE met aussi en évidence la dynamique du taux de croissance du PIB qui dépend du taux de croissance des dépenses d'infrastructures routières. Mais, le constat qui est fait ici est que la contribution de cette variable à la croissance de court terme du PIB est insignifiante. De plus, l'efficacité des investissements routiers est plus importante à long terme qu'à court terme car leurs effets sur la croissance du PIB ne se font pas sentir automatiquement, mais plutôt plusieurs années après leur réalisation. Ainsi, toutes choses égales par ailleurs, une augmentation de 1% du taux de croissance des dépenses d'infrastructures routières élèvera le taux de croissance du PIB de 0.01% à court terme. Les dépenses d'infrastructures routières influent donc plus positivement sur la croissance économique à long terme qu'à court terme au Bénin.

Au total, l'examen de la pertinence de la dynamique de long terme montre que les variables envisagées dans le cadre de ce travail de recherche expliquent la croissance économique au Bénin. Cependant, une restriction doit être faite sur le signe des coefficients dans la mesure où ils peuvent avoir plus d'effet sur le niveau de vie pour le capital routier et positif pour le capital privé. Au vue de ces conclusions, quelques recommandations s'avèrent pertinentes pour permettre à l'économie béninoise de relever les principaux défis auxquels elle est confrontée.

4.2 Recommandations de politique économique

Nos résultats (voir paragraphe précédent) permettent de conclure qu'entre 1985 et 2010, les dépenses d'infrastructures routières ont eu un effet positif et significatif sur la croissance du PIB au Bénin. Ces résultats nous amènent à formuler certaines recommandations en matière de politique économique. Nous jugeons nécessaire ces recommandations pour non seulement pérenniser la croissance économique, mais aussi l'accentuer et atteindre l'objectif de 7% indispensable à la réduction de moitié de la pauvreté d'ici 2015. Au nombre de ces recommandations, on peut citer :

? La nécessité de doter le secteur d'un outil de prévision de l'impact des dépenses d'infrastructures routières sur l'activité économique

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> La nécessité de promouvoir l'investissement public et l'amélioration de la qualité des services d'infrastructures routières

A ce niveau, il faudra donc :

· poursuivre l'effort d'investissement en infrastructures routières en tenant cette fois-ci compte également des besoins en infrastructures de chaque région ;

· planifier les besoins en matière d'investissements et identifier les projets rentables auxquels le secteur privé pourrait être associé ;

· engager à court terme la réhabilitation des infrastructures routières des régions où il existe une grande proportion de routes en mauvais état notamment celle de l'Alibori-Borgou et la poursuivre dans les régions du Mono-Couffo et de l'Ouémé-Plateau ;

· rendre plus efficace la politique d'entretien des routes :

o en renforçant la capacité d'exécution et de gestion du Fonds Routier (FR). Pour cela donner les moyens financiers nécessaires à cette structure en la faisant bénéficier totalement des ressources financières issues du péage routier et des taxes sur le carburant.

o en engageant, pour ce qui concerne l'entretien périodique, deux (02) à trois (03) ans à l'avance les négociations pour le financement des travaux auprès des Bailleurs potentiels ;

o en faisant un meilleur suivi de la réalisation physique des projets ;

o en appliquant effectivement la réglementation sur la charge à l'essieu pour éviter la dégradation prématurée des routes ;

o en améliorant la qualité des données et des indicateurs afin d'assurer l'alimentation régulière de la banque de données routières.

> La nécessité de promouvoir l'investissement privé

L'investissement privé constitue un facteur traditionnel de croissance. Nous avons trouvé qu'il est un facteur aussi important que les dépenses d'infrastructures

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

routières pour la croissance économique. La promotion des investissements privés paraît plus que jamais nécessaire. Pour ce faire, l'Etat devra :

· améliorer non seulement la qualité des services d'infrastructures routières en faveur du secteur privé mais aussi contribuer à faciliter l'accès aux financements bancaires ;

· encourager la mise en place d'un marché financier sur lequel les opérateurs privés pourront facilement emprunter ;

· tout mettre en oeuvre pour restaurer un climat de confiance et assainir l'environnement économique. La mise en place d'un système beaucoup plus incitatif est nécessaire tant pour attirer les capitaux étrangers que pour mobiliser une épargne privée nationale au profit des investissements en infrastructures routières ;

· Susciter et soutenir par des mesures d'incitation appropriées l'investissement à long terme par les opérateurs économiques du secteur privé ;

· Attirer les investissements directs étrangers en améliorant les conditions objectives du retour sur investissement, en levant les handicaps à l'implantation des investissements directs étrangers et en développant une communication forte avec les investisseurs étrangers.

> La nécessité de promouvoir le Partenariat Public-Privé (PPP)

Le principe d'un PPP consiste à réunir les autorités publiques et des agents privés pour concevoir, financer, construire, gérer ou préserver un projet d'intérêt public. Les PPP permettent d'alléger la contrainte budgétaire publique en associant le secteur privé à la prise du risque lié au financement des investissements en infrastructures. C'est en adoptant une telle stratégie que les investisseurs étrangers seront prêts à s'engager dans des pays jugés comme `'risqués". C'est à ce prix que les Etats en recherche de financement seront crédibles.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

CONCLUSION

Au terme de ce travail, il convient de signaler que notre recherche ne constitue que le début d'un long processus dont l'aboutissement est la spécification d'un modèle permettant de mesurer les effets des dépenses d'infrastructures routières sur la croissance économique au Bénin. L'importance d'une prévision de l'impact des dépenses d'infrastructures routières apparaît lorsque l'on prend conscience de l'influence de cette variable sur l'activité économique. Ainsi, la simulation effectuée a débouché sur des résultats qu'il convient de mentionner :

> Les dépenses d'infrastructures routières sont sources de croissance économique à long terme au Bénin.

> A court terme, les dépenses d'infrastructures routières ont un impact positif mais non significatif sur la croissance économique.

> L'investissement privé et le facteur travail sont sources de croissance économique à long terme au Bénin.

Cependant, ces dépenses ne sont en aucun cas suffisantes à la croissance ; il convient alors de les améliorer. Par ailleurs, le capital routier étant un bien qui se déprécie, le gouvernement dans l'exercice de l'accélération de la croissance doit procéder régulièrement à l'entretien et au renouvellement des infrastructures routières (en cas d'usure totale) pour permettre à l'investissement public de jouer le rôle qui lui est dévolu dans l'économie. De plus, l'extension de la capacité de production et l'instauration des mesures d'ordre réglementaire permettront la création d'un environnement propice aux investissements privés.

Le modèle ainsi conçu pourra donc être utile à la DGTP quant au suivi efficace du niveau des dépenses d'infrastructures routières en fonction des objectifs de croissance et de réduction de la pauvreté. Quitte à la direction de poursuivre les recherches nécessaires afin de faire de ce modèle préétabli un outil de politique budgétaire.

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

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ANNEXES

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SPL

SRHF

S

CRP

DPR

DPDAO

S

SEC

SOAH

S

DTN

DER

S

DPSE

SEP

SBD

R SIRGP

SPSE

SEES

CP

S

Annexe 1 : Organigramme de la DGTP

SA

DGTP

Ministère des Travaux Publiques et des Transports

DGA/T TPPPP

S

STAC

SE

S

DAF

SRRO S

SF

SA

SRTP R

SME

SFC

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Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

DGTP : Direction Générale des Travaux Publics

DGA/TP : Direction Général Adjoint des Travaux Publics

DPSE : Direction de la Planification et de Suivi-Evaluation

DER : Direction de l'Entretien Routier

DTN : Direction des Travaux Neufs

DPDAO : Direction de la Préparation des Dossiers d'Appel d'Offres

DPR : Direction des Pistes Rurales

DAF : Direction de l'Administration et des Finances

CRP : Centre de Recyclage et de Perfectionnement

DPR : Direction des Pistes Rurales

S : Secrétariat

STAC : Service des Travaux et de l'Assistance aux Communes SE : Service d'Etudes

DAF : Direction de l'Administration et des Finances

S : Secrétariat

SRHF : Service des Ressources Humaines et de Formation SFC : Service Financier et Comptable

SRROS : Service des Routes Revêtues et Ouvrages Spécifiques SA : Section Archives

DPSE : Direction de la Planification et de Suivi-Evaluation S : Secrétariat

SBDR : Service de la Banque de Données Routières

SEES : Service des Evaluations Environnementales et Sociales

SIRGPR : Service de l'Inspection de la Réglementation et de la Gestion du Patrimoine Routier

SPSE : Service de la Programmation et du Suivi-Evaluation

DER : Direction de l'entretien routier SEC : Service de l'Entretien Courant

SEP : Service de l'Entretien Périodique

SOAH : Service des Ouvrages d'Arts et Hydrauliques

CRP : Centre de Recyclage et de Perfectionnement

S: Secrétariat

SPL : Service de la Prospection et de la Logistique

SF : Service des Formations

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

DPDAO : Direction de Préparation des Dossiers d'Appel d'Offres S : Secrétariat

SME : Service Matériel et Equipement

SRTPR : Service des Routes en Terre et de Pistes Rurales DTN : Direction des Travaux Neufs

S : Secrétariat

CP : Coordonnateur du Projet

Annexe 2 : Densité et distribution routière au Bénin en 2009

Régions

Population en 2009

Superficie

Longueur de route

Distribution routière (Km pour 10000 hbts)

Densité routière (Km pour 100km2)

Alibori-Borgou

1563098

51918

1655,612

10,59

3,19

Atacora-Donga

1129057

31641

1549,934

13,73

4,90

Atlantique-Littoral

1841156

3312

529,366

2,88

15,98

Mono-Couffo

1110409

4013

470,369

4,24

11,72

Ouémé-Plateau

1428316

4539

426,929

2,99

9,41

Zou-Collines

1425792

19366

1312,361

9,20

6,78

Ensemble Bénin

8497827

114789

5944,571

7,00

5,18

Source : DPSE/INSAE

Annexe 3 : Résultats du test d'ADF sur lmhat ? Annexe 3-1 : Résultat du test d'ADF sur lmhat en niveau

Null Hypothesis: LMHAT has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 10 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.397118 0.0007

Test critical values: 1% level -4.728363

5% level -3.759743

10% level -3.324976

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

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LMHAT)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:03

Sample (adjusted): 1996 2010

Included observations: 15 after adjustments

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

LMHAT(-1)

-1.112236

0.173865 -6.397118

0.0236

D(LMHAT(-1))

0.149154

0.088156 1.691944

0.2327

D(LMHAT(-2))

-0.014857

0.008149 -1.823247

0.2098

D(LMHAT(-3))

-0.041041

0.006962 -5.894976

0.0276

D(LMHAT(-4))

-0.016390

0.007356 -2.228109

0.1557

D(LMHAT(-5))

-0.002288

0.005453 -0.419681

0.7155

D(LMHAT(-6))

-0.002308

0.000341 -6.760197

0.0212

D(LMHAT(-7))

0.001985

0.000382 5.196723

0.0351

D(LMHAT(-8))

0.000144

0.000338 0.427326

0.7108

D(LMHAT(-9))

0.000355

0.000271 1.309987

0.3204

D(LMHAT(-10))

0.000284

7.15E-05 3.970410

0.0580

C

24.35526

3.803071 6.404102

0.0235

@TREND(1985)

0.022019

0.003442 6.397660

0.0236

R-squared

1.000000

Mean dependent var

0.020124

Adjusted R-squared

0.999998

S.D. dependent var

0.000623

S.E. of regression

8.85E-07

Akaike info criterion

-25.31924

Sum squared resid

1.57E-12

Schwarz criterion

-24.70560

Log likelihood

202.8943

Hannan-Quinn criter.

-25.32578

F-statistic

577608.2

Durbin-Watson stat

2.565604

Prob(F-statistic)

0.000002

 
 

? Annexe 3-2 : Résultat du test d'ADF sur lmhat en différence première

Null Hypothesis: D(LMHAT) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 10 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.356692 0.0010

Test critical values: 1% level -4.004425

5% level -3.098896

10% level -2.690439

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

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LMHAT,2) Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:09 Sample (adjusted): 1997 2010

Included observations: 14 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

D(LMHAT(-1))

-1.189197

0.222002

-5.356692

0.0331

D(LMHAT(-1),2)

0.178938

0.090248

1.982749

0.1859

D(LMHAT(-2),2)

-0.015002

0.007431

-2.018849

0.1810

D(LMHAT(-3),2)

-0.039403

0.006437

-6.121366

0.0257

D(LMHAT(-4),2)

-0.019560

0.009499

-2.059224

0.1757

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

> Annexe 4-2 : Résultat du test d'ADF sur ldep en différence première

D(LMHAT(-5),2)

 

-0.004340

0.005942 -0.730382

0.5411

D(LMHAT(-6),2)

-0.002314

0.000295 -7.834707

0.0159

D(LMHAT(-7),2)

0.001953

0.000388 5.034346

0.0373

D(LMHAT(-8),2)

0.000116

0.000317 0.364525

0.7504

D(LMHAT(-9),2)

0.000463

0.000311 1.489167

0.2749

D(LMHAT(-10),2)

0.000301

7.18E-05 4.199137

0.0523

C

0.023543

0.004395 5.357161

0.0331

R-squared

0.999999

Mean dependent var

-9.39E-05

Adjusted R-squared

0.999991

S.D. dependent var

0.000462

S.E. of regression

1.37E-06

Akaike info criterion

-24.39965

Sum squared resid

3.74E-12

Schwarz criterion

-23.85188

Log likelihood

182.7975

Hannan-Quinn criter.

-24.45035

F-statistic

135125.0

Durbin-Watson stat

2.545576

Prob(F-statistic)

0.000007

 
 

Annexe 4 : Résultats du test d'ADF sur ldep > Annexe 4-1 : Résultat du test d'ADF sur ldep en niveau

Null Hypothesis: LDEP has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 1 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.493290 0.9624

Test critical values: 1% level -2.664853

5% level -1.955681

10% level -1.608793

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEP)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:13

Sample (adjusted): 1987 2010

Included observations: 24 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

LDEP(-1)

0.004733

0.003170 1.493290

0.1496

D(LDEP(-1))

-0.280629

0.204254 -1.373920

0.1833

R-squared

0.076619

Mean dependent var

0.088488

Adjusted R-squared

0.034647

S.D. dependent var

0.363935

S.E. of regression

0.357575

Akaike info criterion

0.860712

Sum squared resid

2.812918

Schwarz criterion

0.958883

Log likelihood

-8.328545

Hannan-Quinn criter.

0.886757

Durbin-Watson stat

2.063556

 
 

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Null Hypothesis: D(LDEP) has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.933345 0.0000

Test critical values: 1% level -2.664853

5% level -1.955681

10% level -1.608793

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LDEP,2)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:17

Sample (adjusted): 1987 2010

Included observations: 24 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LDEP(-1))

-1.204070

0.202933 -5.933345

0.0000

R-squared

0.604838

Mean dependent var

-0.001885

Adjusted R-squared

0.604838

S.D. dependent var

0.583837

S.E. of regression

0.367011

Akaike info criterion

0.873924

Sum squared resid

3.098034

Schwarz criterion

0.923010

Log likelihood

-9.487092

Hannan-Quinn criter.

0.886947

Durbin-Watson stat

1.977388

 
 

Annexe 5 : Résultats du test d'ADF sur lcap_priv ? Annexe 5-1 : Résultat du test d'ADF sur lcap_priv en niveau

Null Hypothesis: LCAP_PRIV has a unit root Exogenous: None

Lag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 1.443467 0.9584

Test critical values: 1% level -2.669359

5% level -1.956406

10% level -1.608495

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LCAP_PRIV) Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:43

Sample (adjusted): 1988 2010

Included observations: 23 after adjustments

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

LCAP_PRIV(-1)

0.002727

0.001889 1.443467

0.1644

D(LCAP_PRIV(-1))

-0.084108

0.218418 -0.385078

0.7042

D(LCAP_PRIV(-2))

0.227316

0.211739 1.073566

0.2958

R-squared

0.064308

Mean dependent var

0.082296

Adjusted R-squared

-0.029262

S.D. dependent var

0.189020

S.E. of regression

0.191766

Akaike info criterion

-0.343974

Sum squared resid

0.735484

Schwarz criterion

-0.195866

Log likelihood

6.955695

Hannan-Quinn criter.

-0.306725

Durbin-Watson stat

2.027973

 
 

? Annexe 5-2 : Résultat du test d'ADF sur lcap_priv en différence première

Null Hypothesis: D(LCAP_PRIV) has a unit root Exogenous: None

Lag Length: 10 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.314560 0.0247

Test critical values: 1% level -2.740613

5% level -1.968430

10% level -1.604392

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

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LCAP_PRIV,2) Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:45

Sample (adjusted): 1997 2010

Included observations: 14 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LCAP_PRIV(-1))

-0.890806

0.384870 -2.314560

0.1036

D(LCAP_PRIV(-1),2)

-0.887810

0.371852 -2.387533

0.0970

D(LCAP_PRIV(-2),2)

-1.052776

0.678633 -1.551318

0.2186

D(LCAP_PRIV(-3),2)

-1.583638

0.829538 -1.909060

0.1523

D(LCAP_PRIV(-4),2)

-1.655312

0.768693 -2.153411

0.1203

D(LCAP_PRIV(-5),2)

-0.505568

0.490978 -1.029717

0.3789

D(LCAP_PRIV(-6),2)

-0.218265

0.421382 -0.517974

0.6403

D(LCAP_PRIV(-7),2)

0.193323

0.290907 0.664554

0.5539

D(LCAP_PRIV(-8),2)

0.117097

0.304579 0.384456

0.7263

D(LCAP_PRIV(-9),2)

-0.374957

0.321316 -1.166942

0.3276

D(LCAP_PRIV(-10),2)

-0.295778

0.221641 -1.334491

0.2743

R-squared

0.956307

Mean dependent var

-0.001899

Adjusted R-squared

0.810664

S.D. dependent var

0.241160

S.E. of regression

0.104935

Akaike info criterion

-1.639961

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Sum squared resid 0.033034 Schwarz criterion -1.137845

Log likelihood 22.47973 Hannan-Quinn criter. -1.686441

Durbin-Watson stat 2.406135

Annexe 6 : Résultat du test d'ADF sur lpib

> Annexe 6-1 : Résultat du test d'ADF sur lpib en niveau

Null Hypothesis: LPIB has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 4 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic 4.108614 0.9999

Test critical values: 1% level -2.679735

5% level -1.958088

10% level -1.607830

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LPIB)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:48

Sample (adjusted): 1990 2010

Included observations: 21 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

LPIB(-1)

0.001304

0.000317 4.108614

0.0008

D(LPIB(-1))

0.021866

0.179956 0.121510

0.9048

D(LPIB(-2))

0.239190

0.183635 1.302530

0.2112

D(LPIB(-3))

0.018266

0.151617 0.120473

0.9056

D(LPIB(-4))

-0.156175

0.156126 -1.000315

0.3320

R-squared

0.087980

Mean dependent var

0.041104

Adjusted R-squared

-0.140024

S.D. dependent var

0.011669

S.E. of regression

0.012459

Akaike info criterion

-5.728432

Sum squared resid

0.002484

Schwarz criterion

-5.479736

Log likelihood

65.14854

Hannan-Quinn criter.

-5.674459

Durbin-Watson stat

1.896744

 
 

> Annexe 6-2 : Résultat du test d'ADF sur lpib en différence première

Null Hypothesis: D(LPIB) has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 3 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.112978 0.0049

Test critical values: 1% level -3.788030

5% level -3.012363

10% level -2.646119

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

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(LPIB,2)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:49

Sample (adjusted): 1990 2010

Included observations: 21 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

D(LPIB(-1))

-0.869818

0.211481 -4.112978

0.0008

D(LPIB(-1),2)

-0.111614

0.212366 -0.525574

0.6064

D(LPIB(-2),2)

0.126143

0.218706 0.576772

0.5721

D(LPIB(-3),2)

0.150378

0.154930 0.970623

0.3462

C

0.035474

0.008509 4.169226

0.0007

R-squared

0.753727

Mean dependent var

0.002678

Adjusted R-squared

0.692158

S.D. dependent var

0.022287

S.E. of regression

0.012365

Akaike info criterion

-5.743576

Sum squared resid

0.002446

Schwarz criterion

-5.494880

Log likelihood

65.30755

Hannan-Quinn criter.

-5.689603

F-statistic

12.24212

Durbin-Watson stat

1.924849

Prob(F-statistic)

0.000095

 
 

Annexe 7 : Résultat du test de ADF sur les résidus de la relation de long terme de

cointégration

Null Hypothesis: RESID01 has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 10 (Automatic based on AIC, MAXLAG=10)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -16.11361 0.0001

Test critical values: 1% level -4.728363

5% level -3.759743

10% level -3.324976

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

Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 15

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(RESID01) Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 06:55 Sample (adjusted): 1996 2010

Included observations: 15 after adjustments

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

RESID01(-1)

-2.415925

0.149931 -16.11361

0.0038

D(RESID01(-1))

1.244417

0.115176 10.80449

0.0085

D(RESID01(-2))

0.195685

0.059563 3.285313

0.0815

D(RESID01(-3))

0.390650

0.064687 6.039045

0.0263

D(RESID01(-4))

0.270158

0.063814 4.233496

0.0515

D(RESID01(-5))

0.145498

0.060363 2.410381

0.1375

D(RESID01(-6))

0.263646

0.052295 5.041489

0.0372

D(RESID01(-7))

0.081632

0.046297 1.763219

0.2199

D(RESID01(-8))

0.493924

0.047304 10.44140

0.0090

D(RESID01(-9))

0.216835

0.042983 5.044636

0.0371

D(RESID01(-10))

0.420300

0.040097 10.48209

0.0090

C

-0.544065

0.038127 -14.26981

0.0049

@TREND(1985)

0.027994

0.001948 14.37140

0.0048

R-squared

0.997472

Mean dependent var

0.014082

Adjusted R-squared

0.982306

S.D. dependent var

0.036433

S.E. of regression

0.004846

Akaike info criterion

-8.102762

Sum squared resid

4.70E-05

Schwarz criterion

-7.489118

Log likelihood

73.77071

Hannan-Quinn criter.

-8.109298

F-statistic

65.76751

Durbin-Watson stat

3.120306

Prob(F-statistic)

0.015071

 
 

Annexe 8 : Résultat des estimations du MCE

? Annexe 8-1 : Résultat de l'estimation de la relation de long terme du MCE

Dependent Variable: LPIB Method: Least Squares Date: 02/17/11 Time: 07:30 Sample: 1985 2010

Included observations: 26

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

C

12.37034

2.468480 5.011319

0.0001

LDEP

0.097676

0.042811 2.281562

0.0336

LCAP_PRIV

0.141344

0.054598 2.588827

0.0175

LMHAT

0.408310

0.164669 2.479585

0.0222

D94

-0.124387

0.065631 -1.895254

0.0726

D95

-0.141389

0.064576 -2.189501

0.0406

R-squared

0.966492

Mean dependent var

27.31347

Adjusted R-squared

0.958115

S.D. dependent var

0.302790

S.E. of regression

0.061968

Akaike info criterion

-2.525208

Sum squared resid

0.076802

Schwarz criterion

-2.234878

Log likelihood

38.82771

Hannan-Quinn criter.

-2.441604

F-statistic

115.3743

Durbin-Watson stat

0.593192

Prob(F-statistic)

0.000000

 
 

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

> Annexe 8-2 : Résultat de l'estimation de la relation du modèle dynamique (court terme)

Dependent Variable: D(LPIB)

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 07:24

Sample (adjusted): 1986 2010

Included observations: 25 after adjustments

Variable

Coefficient

Std. Error t-Statistic

Prob.

C

0.033867

0.003506 9.659596

0.0000

D(LDEP)

0.019170

0.007290 2.629659

0.0170

D(LMHAT)

-0.053671

0.076888 -0.698039

0.4941

D(LCAP_PRIV)

0.064547

0.013224 4.881020

0.0001

RESIDMLT(-1)

-0.121887

0.046463 -2.623309

0.0172

D94

-0.047322

0.013922 -3.399059

0.0032

D87

-0.053269

0.012222 -4.358362

0.0004

R-squared

0.766583

Mean dependent var

0.034996

Adjusted R-squared

0.688777

S.D. dependent var

0.020981

S.E. of regression

0.011705

Akaike info criterion

-5.826172

Sum squared resid

0.002466

Schwarz criterion

-5.484886

Log likelihood

79.82715

Hannan-Quinn criter.

-5.731514

F-statistic

9.852518

Durbin-Watson stat

2.271022

Prob(F-statistic)

0.000071

 
 
 

Annexe 9 : Test de validation du ECM

> Annexe 9-1 : Test de normalité de Jarque Bera sur les résidus

9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

 

Series: Residuals

Sample 1986 2010

Observations 25

Mean -4.65e-18

Median 0.000810

Maximum 0.016535

Minimum -0.027341

Std. Dev. 0.010136

Skewness -0.746690

Kurtosis 3.643773

Jarque-Bera 2.754817

Probability 0.252231

 

-0.03 -0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02

> Annexe 9.2 : Test d'autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 0.369233 Prob. F(2,16) 0.6970

Obs*R-squared 1.102948 Prob. Chi-Square(2) 0.5761

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

R-squared 0.443210 Mean dependent var 9.86E-05

Adjusted R-squared 0.257614 S.D. dependent var 0.000164

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 07:50

Sample: 1986 2010

Included observations: 25

Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.000427 0.003671 -0.116317 0.9088

D(LDEP) 0.001550 0.007793 0.198840 0.8449

D(LMHAT) 0.013980 0.081379 0.171794 0.8658

D(LCAP_PRIV) -0.002227 0.014227 -0.156505 0.8776

RESIDMLT(-1) 0.004762 0.048503 0.098185 0.9230

D94 0.002076 0.015111 0.137395 0.8924

D87 0.000677 0.012723 0.053241 0.9582

RESID(-1) -0.179723 0.284035 -0.632749 0.5358

RESID(-2) 0.142086 0.267494 0.531175 0.6026

R-squared 0.044118 Mean dependent var -4.65E-18

Adjusted R-squared -0.433823 S.D. dependent var 0.010136

S.E. of regression 0.012138 Akaike info criterion -5.711292

Sum squared resid 0.002357 Schwarz criterion -5.272497

Log likelihood 80.39116 Hannan-Quinn criter. -5.589589

F-statistic 0.092308 Durbin-Watson stat 1.958979

Prob(F-statistic) 0.999027

? Annexe 9-3 : Test d'homoscédasticité de White

Heteroskedasticity Test: White

F-statistic 2.388031 Prob. F(6,18) 0.0711

Obs*R-squared 11.08026 Prob. Chi-Square(6) 0.0859

Scaled explained SS 7.592923 Prob. Chi-Square(6) 0.2695

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Date: 02/17/11 Time: 07:51 Sample: 1986 2010

Included observations: 25

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.29E-05 5.47E-05 0.419688 0.6797

(D(LDEP))^2 4.83E-05 0.000124 0.389658 0.7014

(D(LMHAT))^2 -0.004172 0.004577 -0.911570 0.3740

(D(LCAP_PRIV))^2 0.002451 0.000709 3.457085 0.0028 RESIDMLT(-1)^2 -0.002220 0.007862 -0.282324 0.7809

D94^2 -0.000409 0.000174 -2.349036 0.0304

D87^2 -6.88E-05 0.000148 -0.466240 0.6466

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

S.E. of regression

0.000141

Akaike info criterion

-14.66358

Sum squared resid

3.58E-07

Schwarz criterion

-14.32230

Log likelihood

190.2948

Hannan-Quinn criter.

-14.56892

F-statistic

2.388031

Durbin-Watson stat

2.136432

Prob(F-statistic)

0.071121

 
 

> Annexe 9-4 : Test CUSUM de stabilité (Brown, Durbin, Ewans)

12 8 4 0

- 4

- 8 -12

 
 

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

CUSUM 5% Significance

> Annexe 9-5 : Test CUSUM of squares (Brown, Durbin, Ewans)

1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4

 
 

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010

CUSUM of Squares 5% Significance

Annexe 10 : Base de données

Année

Dep

Cap_priv

PIB

Mhat

1985

6228831625

6,23E+10

4,9379E+11

2466646530

1986

9543887688

4,623E+10

5,0427E+11

2549525332

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

1987

8001652934

5,328E+10

4,9557E+11

2633470602

1988

1,0026E+10

4,352E+10

5,1436E+11

2717648820

1989

7756093226

2,85E+10

4,996E+11

2802167440

1990

8055556285

4,0452E+10

5,1758E+11

2886413703

1991

8444858261

4,4403E+10

5,3945E+11

2865852860

1992

7217059720

5,5652E+10

5,554E+11

3429544217

1993

8534697179

6,0913E+10

5,8782E+11

3584363069

1994

1,5991E+10

9,0716E+10

5,997E+11

3855784393

1995

2,3418E+10

1,1202E+11

6,3595E+11

3938050011

1996

2,1501E+10

1,2556E+11

6,6345E+11

4022071153

1997

2,0558E+10

1,4436E+11

7,015E+11

4107884525

1998

2,3027E+10

1,7282E+11

7,2928E+11

4195530698

1999

1,8505E+10

1,8635E+11

7,6824E+11

4285045097

2000

4,9476E+10

1,8637E+11

8,0558E+11

4369190400

2001

3,6934E+10

2,3391E+11

8,5592E+11

4456569600

2002

4,652E+10

2,5063E+11

8,9376E+11

4545600000

2003

4,5524E+10

2,6296E+11

9,2846E+11

4636608000

2004

5,0445E+10

2,8445E+11

9,5743E+11

4729344000

2005

3,0961E+10

2,7855E+11

9,8486E+11

4823808000

2006

2,5801E+10

3,6048E+11

1,0218E+12

4920257387

2007

6,3784E+10

3,1913E+11

1,0691E+12

5018635226

2008

6,9561E+10

4,0352E+11

1,1225E+12

5118980076

2009

5,4496E+10

3,2403E+11

1,1527E+12

5221331267

2010

7,9807E+10

3,5367E+11

1,1844E+12

5325728912

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

TABLE DES MATIERES

DEDICACES i

DEDICACES ii

REMERCIEMENTS ..iii

LISTE DES SIGLES ET ABBREVIATIONS iv

LISTE DES TABLEAUX v

LISTE DES GRAPHIQUES v

RESUME ..vi

ABSTRACT ..viii

SOMMAIRE x

INTRODUCTION .1

1ère Partie : Cadre institutionnel et théorique de l'étude

CHAPITRE 1 : CADRE INSTITUTIONNEL DE L'ETUDE

5

1.1 MDCTTTATP-PR et DGTP : Généralités

5

1.1.1 Généralités sur le MDCTTTATP

5

1.1.2 Historique et organisation de la DGTP

6

1.2 Attributions et fonctionnement de la DGTP et de la DPSE

6

1.2.1 Attributions et fonctionnement de la DGTP

6

1.2.1.1 Attributions

6

1.2.1.2 Fonctionnement

7

1.2.2Attributions et fonctionnement de la DPSE

.7

1.2.2.1 Attributions

7

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

CHAPITRE 3 : CADRE METHODOLOGIQUE 36

1.2.2.2 Fonctionnement 8

1.2.3 Organisation de stage ..8

1.3 Etats des lieux 10

1.3.1 Etat des lieux sur le réseau routier du Bénin .10

1.3.1.1 Présentation de l'ensemble du réseau routier 10

1.3.1.2 Présentation du réseau routier par région 12

1.3.2 Evolution de la croissance économique et des dépenses d'infrastructures 13

1.3.2.1Evolution de la croissance économique réelle du Bénin .13

1.3.2.2 Evolution des dépenses d'infrastructures routières 15

1.3.2.2.1 Evolution globale 15

1.3.2.2.2Evolution du ratio dépenses d'infrastructures routières/PIB et du taux

de croissance économique ..16

CHAPITRE 2 : CADRE THEORIQUE .18

2.1 Problématique, Objectifs et Hypothèses de l'étude .18

2.1.1 Problématique et Intérêt de l'étude 18

2.1.1.1 Problématique .18

2.1.1.2 Intérêt de l'étude 21

2.1.2 Objectif et Hypothèses de l'étude ..21

2.1.2.1 Objectifs de l'étude .21

2.1.2.2 Hypothèses de l'étude .22

2.2 Revue de littérature 22

2.2.1 Clarification des concepts 23

2.2.2 Aperçu des aspects théoriques ..25

2.2.3 Etudes empiriques antérieures ..28

2éme Partie : Cadre méthodologique et analyse des résultats

Contribution à l'amélioration du niveau des dépenses d'infrastructures routières pour soutenir la croissance économique au Bénin

3.1 Méthodes d'analyses 36

3.1.1 Etude de la stationnarité des séries 36

3.1.2 Cointégration et Modèle à Correction d'Erreur 37

3.1.2.1 Test de cointégration entre les variables .38

3.1.2.2 Estimation du Modèle à Correction d'Erreur .39

3.1.3 Validation du Modèle 39

3.2 Présentation du modèle théorique et les données .42

3.2.1 Le modèle théorique .42

3.2.2 Les données du modèle .43

CHAPITRE 4 : Analyse des résultats et recommandations ..45

4.1 Estimations et analyses des résultats .45

4.1.1 Présentation et analyses empiriques des résultats du test de ADF et de

cointégration des variables 45

4.1.1.1 Présentation et analyses des résultats du test de ADF sur les variables 45

4.1.1.2 Présentation et analyses des résultats du test de cointégration ..46

4.1.2 Présentation et analyses des résultats du MCE 47

4.1.2.1 Présentation des résultats du MCE 47

4.1.2.2 Validation et analyses des résultats du MCE .48

4.1.2.2.1 Validation du MCE ..48

4.1.2.2.2 Analyses économiques des résultats 49

4.2 Recommandations de politique économique ..51

CONCLUSION .54

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES .55

ANNEXES ..58






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