4.2.5. Analyse de liaisons en amont et en aval a. Analyse
en amont
Tableau n°11 : analyse de liaisons en
amont
|
Sector
|
Column
|
Column
|
Standard
|
Coefficient
|
Backward
|
Backward
|
|
Total
|
Mean
|
Deviation
|
Variation
|
Linkage
|
Spread
|
|
Agr
|
0,125208
|
0,0139
|
0,02304
|
1,656
|
0,330466
|
1,01813
|
|
Extraction
|
0,212785
|
0,0236
|
0,03585
|
1,516
|
0,561612
|
0,932209
|
|
Industries
|
0,259636
|
0,0288
|
0,03845
|
1,333
|
0,685267
|
0,819448
|
|
Elect & eau
|
0,34389
|
0,0382
|
0,07837
|
2,051
|
0,907642
|
1,260952
|
|
Construction
|
0,506675
|
0,0563
|
0,12333
|
2,191
|
1,337284
|
1,346875
|
|
Transp.&Tél.
|
0,529361
|
0,0588
|
0,09008
|
1,532
|
1,397161
|
0,941639
|
|
Serv.March.
|
0,83476
|
0,0928
|
0,15038
|
1,621
|
2,203209
|
0,996813
|
|
A.S.M.
|
0,193901
|
0,0215
|
0,02911
|
1,351
|
0,511769
|
0,830605
|
|
APU
|
0,403735
|
0,0449
|
0,06226
|
1,388
|
1,065591
|
0,85332
|
|
Total
|
3,409951
|
0,3789
|
0,63087
|
14,64
|
9
|
9
|
|
Average
|
0,378883
|
0,0421
|
0,0701
|
1,627
|
1
|
1
|
Source : A partir du Logiciel IOW
L'interprétation de ce tableau montre à quel
degré un secteur donné j, consommateur achète
auprès de lui-même d'abord et des autres secteurs ensuite. Nous
noterons ce coefficient Uj.
En se référant au tableau ci-dessus, on regarde
l'avant dernière colonne qui nous donne les différents
coefficients d'intégration en amont (Uj) de tous les secteurs.
Alors U* = W* = =
0,2943
-' 63 -'
b. Analyse en aval
Tableau n°12 : analyse de liaison en
aval
|
Sector
|
Row
|
Row
|
Standard
|
Coefficient
|
Forward
|
Forward
|
|
Total
|
Mean
|
Deviation
|
Variation
|
Linkage
|
Spread
|
|
Agr
|
0,319191
|
0,0355
|
0,09634
|
2,717
|
1,07812
|
2,218701
|
|
Extraction
|
0,127386
|
0,0142
|
0,03523
|
2,489
|
0,430267
|
2,032879
|
|
Industries
|
0,271851
|
0,0302
|
0,0204
|
0,675
|
0,918222
|
0,551633
|
|
Elect & eau
|
0,243885
|
0,0271
|
0,02434
|
0,898
|
0,823761
|
0,733469
|
|
Construction
|
0,124724
|
0,0139
|
0,02247
|
1,622
|
0,421277
|
1,324454
|
|
Transp.&Tél.
|
0,743004
|
0,0826
|
0,06795
|
0,823
|
2,509619
|
0,672271
|
|
Serv.March.
|
0,435639
|
0,0484
|
0,04928
|
1,018
|
1,471443
|
0,83154
|
|
A.S.M.
|
0,398882
|
0,0443
|
0,03446
|
0,778
|
1,34729
|
0,635053
|
|
APU
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
|
Total
|
2,664562
|
0,2961
|
0,35048
|
11,02
|
9
|
9
|
|
Average
|
0,296062
|
0,0329
|
0,03894
|
1,224
|
1
|
1
|
Source : A partir du Logiciel IOW
Par contre, l'interprétation de ce tableau montre à
quel degré un secteur donné i, producteur vend à
lui-même d'abord et aux autres secteurs ensuite. Nous noterons ce
coefficient Wi.
En se référant du tableau ci-dessus, on regarde
l'avant dernière colonne qui nous donne les différents
coefficients d'intégration en aval (Wi)de tous les secteurs.
Mais comme ces deux coefficients tels que vu ci-haut, ne nous
renseignent pas sur le degré d'intégration de l'économie
dans son ensemble, nous allons calculer le degré moyen
d'intégration comme suit :
U* = W* = ? ?
?
Selon la logique du tableau n°1, ? ?
= 2838480 et
? 9644477 ces deux valeurs sont à lire dans le
TES (voire TES
présenté plus haut).
- 64 -
Ainsi, nous pouvons regrouper ces neuf différents
secteurs en comparant leurs différents coefficients d'intégration
en amont et en aval par rapport au coefficient moyen d'intégration de la
manière suivante :
· Les secteurs fortement intégrés tant en
amont qu'en aval (A) ;
· Les secteurs fortement intégrés en amont
et faiblement intégrés en aval (B) ;
· Les secteurs fortement intégrés en aval
et faiblement intégrés en amont (C) et
· Les secteurs faiblement intégrés en
amont et en aval (D).
Concrètement, voire le tableau ci-après :
Tableau n°13 : coefficient moyen de
dispersion
|
sector
|
Coefficient Uj
|
Coefficient Wi
|
Conclusion
|
|
Agriculture
|
0,330466 >0,2943
|
1,07812 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Extraction
|
0,561612 > 0, 2943
|
0,430267 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Industires
|
0,685267 > 0, 2943
|
0,918222 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Electr et Eau
|
0,907642 > 0, 2943
|
0,823761 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Construction
|
1,337284 > 0, 2943
|
0,421277 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Transp&Tél
|
1,397161 > 0, 2943
|
2,509619 > 0, 2943
|
(A)
|
|
Serv. March.
|
2,203209 > 0, 2943
|
1,471443 > 0, 2943
|
(A)
|
|
ASM
|
0,511769 > 0, 2943
|
1,34729 > 0, 2943
|
(A)
|
APU
|
1,065591 > 0, 2943
|
0 < 0, 2943
|
(B)
|
|
Source : nous-mêmes
Ce tableau nous regroupe les neuf différents secteurs
en comparant leurs différents coefficients d'intégration en amont
et en aval par rapport au coefficient moyen d'intégration.
-' 65 -'
4.2.6.Calcul des coefficients de dispersion a. Indice de
puissance de dispersion
Cet indice de puissance de dispersion qui tient compte des effets
directs que les effets indirects, il quantifie la force d'entrainement d'un
secteur c'est-à-dire, il nous indique comment l'accroissement de la
production d'un
?
secteur donné se propage à travers d'autres
secteurs, nous le symbolisons par Pj = ? ?
Avec? = total de la colonne j ; voire
dernière ligne dans la matrice inverse de Leontief.
? ?
14,2166, Somme de tous les
éléments de la matrice [I - A]-1
|
Sector
|
Agr
|
Extraction
|
Industries
|
Elect & eau
|
Construction
|
Transp.&Tél.
|
Serv.March.
|
A.S.M.
|
APU
|
Total
|
|
Agr
|
1,035651
|
0,0244
|
0,13537
|
0,037
|
0,056866
|
0,04614
|
0,08374
|
0,0122
|
0,0314
|
1,46262
|
|
Extraction
|
0,002502
|
1,005
|
0,02929
|
0,008
|
0,064359
|
0,01014
|
0,01785
|
0,00444
|
0,0067
|
1,14836
|
|
Industries
|
0,092797
|
0,1606
|
1,09996
|
0,299
|
0,459791
|
0,3732
|
0,64839
|
0,09809
|
0,2435
|
3,47569
|
|
Elect & eau
|
0,000902
|
0,0019
|
0,00207
|
1,007
|
0,001164
|
0,00446
|
0,01338
|
0,00724
|
0,0112
|
1,04918
|
|
Construction
|
0,000568
|
0,0062
|
0,00134
|
0,002
|
1,066148
|
0,00444
|
0,01257
|
0,03671
|
0,0045
|
1,13419
|
|
Transp.&Tél.
|
0,023085
|
0,0463
|
0,04666
|
0,091
|
0,034971
|
1,21924
|
0,25681
|
0,12201
|
0,1696
|
2,00929
|
|
Serv.March.
|
0,014536
|
0,0492
|
0,02944
|
0,027
|
0,020223
|
0,06972
|
1,14232
|
0,03613
|
0,0381
|
1,42669
|
|
A.S.M.
|
0,011423
|
0,0426
|
0,01899
|
0,039
|
0,0157
|
0,10531
|
0,13406
|
1,02588
|
0,1178
|
1,51056
|
|
APU
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
1
|
1
|
|
Total
|
1,181465
|
1,3363
|
1,36312
|
1,509
|
1,719222
|
1,83265
|
2,30909
|
1,34269
|
1,623
|
14,2166
|
Source : A partir du Logiciel IOW
-' 66 -'
Référons-nous encore à notre matrice
inverse de LEONTIEF [I - A]-1 afin de trouver ? u= au
Les Pj pour tous les secteurs se présentent dans le
tableau ci-dessous :
Tableau n°14 : coefficient de
dispersion
|
Sector
|
Pj
|
|
Agriculture
|
0,74794 (A)
|
|
Extraction
|
0,84596 (A)
|
|
Industries
|
0,86294 (A)
|
|
Electr et Eau
|
0,95529 (A)
|
|
Construction
|
1,08838 (B)
|
|
Transp&Tél
|
1,16018 (B)
|
|
Serv. March.
|
1,46180 (B)
|
|
ASM
|
0,85001 (A)
|
|
APU
|
1,02746 (B)
|
Source : nous-mêmes
Ainsi on dira que le secteur j ne produit que des faibles
stimulants sur l'économie si son Pj
< 1 ; c'est le cas des secteurs portant l'indice (A) dans le
tableau ci-haut ; par contre on dira que le secteur j génère les
effets propagateurs plus élevés que la moyenne dans cette
économie si son Pj > 1; c'est le cas des secteurs
portant l'indice (B) dans le tableau ci-haut.
Les secteurs portant l'indice (B) sont des branches
entraînantes qui en raison du nombre et/ou de l'intensité de leurs
liaisons technologiques, c'est-à-dire pour des raisons structurelles et
non conjoncturelles, ont plus d'impact sur l'activité économique
que d'autres lorsque leur production varie. C'est donc une branche qui occupe
d'une part, la meilleure place dans la hiérarchie de la demande et dans
la hiérarchie de l'offre et possède d'autre part une
capacité d'absorption des revenus croissante. Ces branches ont donc un
rôle stratégique pour la politique économique; elles sont
les pôles privilégiés qu'un gouvernement a
intérêt à stimuler, par exemple dans le cadre d'une
politique de relance.
-' 67 -'
b. Indice de sensibilité de dispersion
Nous savons que ce coefficient indique dans quelle mesure le
secteur i est affecté par une expansion des autres facteurs. En d'autres
termes, il mesure l'augmentation moyenne de production dans le secteur i suite
à une variation unitaire positive dans la demande finale d'un secteur
quelconque.
?
Pi =
? ?
Avec? = total de la ligne i ; voire
dernière colonne dans la
matrice inverse de Leontief.
? ?
14,2166, Somme de tous les
éléments de la matrice
[I - A]-'
Référons-nous encore à notre matrice inverse
de LEONTIEF [I - A]-' afin de
trouver? . Ainsi, les Pi pour tous les
secteurs se présentent dans le
tableau ci-dessous :
Tableau n°15 : coefficient de
dispersion
|
Sector
|
Pi
|
|
Agriculture
|
0,92593 (A)
|
|
Extraction
|
0,72698 (A)
|
|
Industries
|
2,20033 (B)
|
|
Electr et Eau
|
0,66420 (A)
|
|
Construction
|
0,71801 (A)
|
|
Transp&Tél
|
1,27201 (B)
|
|
Serv. March.
|
0,90318 (A)
|
|
ASM
|
0,95628 (A)
|
|
APU
|
0,63306 (A)
|
Source : nous-mêmes
Ainsi on dira que les secteurs portant l'indice (A)
c'est-à-dire Pi sont faiblement affectés par la
variation de la production dans un autre secteur ; ils ne produisent que des
faibles stimulants sur l'économie pendant
ceux qui sont fortement affectés portent l'indice (B)
c'est-à-dire Pi ; ce qui
-' 68 -'
signifie que ces secteurs (B) génèrent les effets
propagateurs plus élevés que la moyenne dans cette
économie ; voire dans le tableau ci-haut.
|
|
