LES DÉTERMINANTS DE L'INFLATION
EN RÉPUBLIQUE DU CONGO
Par Ndilkodje Béridabaye
ndilkodje.beridabaye@gmail.com
juin 2007
« La monnaie émerveille et
inquiète à la fois ; son fonctionnement mal compris en fait
le bouc émissaire idéal de tous les
maux et de la hausse des prix
particulièrement ».
Jean François GOUX.
Sigles et
abréviations
ADF : Augmented Dickey-Fuller
BAD : Banque Africaine de
Développement
BEAC : Banque des États de
l'Afrique Centrale
BM : Banque Mondiale
CEMAC : Communauté
Économique et Monétaire de l'Afrique Centrale
FCFA : Franc de la Coopération
Financière en Afrique
CGP : Commissariat Général
du Plan
CNSEE : Centre National de la
Statistique et des Études Économiques
DSRP : Document de la Stratégie de la
Réduction de la Pauvreté
FMI : Fonds Monétaire International
IPC : Indice des Prix à la
Consommation
ISSEA : Institut Sous- régional de
Statistique et d'Économie Appliquée
LIPC : Logarithme de l'Indice des Prix
à la Consommation
LBR : Logarithme du Brent
LM2 : Logarithme de la Masse
Monétaire M2
LQ : Logarithme du PIB au prix du
marché
LTE : Logarithme du Taux de Change
MCO : Moindres Carrées Ordinaires
OCDE : Organisation de
Coopération et de Développement Économique
OMC : Organisation Mondiale du
Commerce
PIB : Produit Intérieur Brut
PVD : Pays en Voie de
Développement
RGPH : Recensement Général
de la Population et de l'Habitat
SNS : Service National de la
Statistique
WDI : World Development indicators
Table de matières
Sigles et abréviations
iii
Table de matières
iv
Résumé
v
INTRODUCTION
1
CHAPITRE 1 : APPROCHE THÉORIQUE DE
L'INFLATION
3
2.1. Historique de l'inflation
3
2.2. Causes théoriques et
traditionnelles de l'inflation contemporaine
5
2.3. Mesure de l'inflation
10
CHAPITRE 2 : ÉCONOMIE
CONGOLAISE
12
3.1. Évolution du PIB au prix du
marché
12
3.2. Évolution de la masse
monétaire
17
3.3. Évolution de l'IPC et de
l'inflation
18
CHAPITRE 3: DÉTERMINANTS DE
L'INFLATION
21
4.1. Spécification du modèle
21
4.2. Présentation des données
23
4.3. Estimation du modèle et
validation
24
4.4. Simulation et validation du
modèle
34
4.5. Analyse des résultats et limites de
l'étude
35
CONCLUSION
38
BIBLIOGRAPHIE
41
Résumé
Le but de cette étude est d'identifier les facteurs
déterminants à court et à long terme de l'évolution
de l'inflation au Congo. À travers une modélisation analytique de
l'indice des prix à la consommation (IPC) et de quelques variables
susceptibles d'influencer la hausse des prix se fondant sur une
méthodologie combinant progressivement un test de racine unitaire, un
test de cointégration et l'usage d'un modèle vectoriel à
correction d'erreur, nous avons les résultats suivants :
ü À court terme, la hausse des prix est
expliquée par l'évolution des chroniques, retardées d'un
an, de la masse monétaire (M2) au sens large, du taux de change du
dollar américain par rapport au franc CFA et du PIB.
ü À long terme, les fluctuations des prix au Congo
sont corrélées avec l'évolution du cours de Brent sur le
marché international, l'évolution du PIB nominal, la
dévaluation du franc CFA de janvier 1994 et la chronique retardée
des prix pratiqués sur le marché intérieur.
Ces résultats nous conduisent à conclure
qu'à long terme, la hausse des prix observée au Congo n'est pas
causée par une hausse de la quantité de monnaie mise en
circulation contrairement aux monétaristes pour qui l'inflation est
toujours et partout un phénomène monétaire.
INTRODUCTION
La stabilité des prix constitue l'objectif prioritaire
de la plupart des Banques Centrales modernes. Cet objectif est, le plus
souvent, un principe de la législation nationale ou sous
régionale qui oblige bon nombre des Banques Centrales à garantir
la stabilité des prix c'est-à-dire, assurer que le taux de
variation des prix soit faible et régulier. La sous région CEMAC,
comme la plupart des regroupements économiques et monétaires a
adopté une directive entrée en vigueur en 2002 stipulant que le
taux d'inflation en moyenne annuelle ne devra pas excéder 3 %. Ainsi, la
maîtrise de l'évolution des prix devrait être l'un des
objectifs auxquels les pays de la CEMAC doivent accorder une importance
particulière. Mais, l'actuelle tendance inflationniste observée
dans l'économie congolaise mérite une attention toute
particulière.
Après avoir atteint son niveau le plus
élevé de l'histoire économique du Congo en 1994 (42,37 %),
l'inflation a commencé à baisser pour atteindre un niveau plus
bas en 2000 (0,51 %). Elle est restée en dessous de 3 % jusqu'à
la fin de l'année 2003. Mais en 2004, on a enregistré un taux
d'inflation d'environ 3,68 % qui sera suivi d'une légère baisse
en 2005 (2,45 %) et se relève à 4,67 % à la fin de
l'année 2006. L'étude de cette évolution assez
irrégulière fait l'objet de notre travail. Nous voudrions,
à travers cette étude, tenter d'identifier les facteurs
déterminants des fluctuations des prix observées au cours de ces
dernières années. Autrement dit, nous voudrions apporter une
contribution à la recherche des causes de l'inflation contemporaine.
Mais, avant d'évoquer la méthode à mettre en oeuvre pour
la recherche de ces déterminants, il est nécessaire de
définir le terme inflation, phénomène tout
à fait particulier qui intéresse bon nombre d'économistes.
Du latin « inflatio »,
signifiant « enflure », l'inflation
se définit comme une « hausse du niveau
général des prix, (...) est un phénomène aussi
ancien probablement que la monnaie », Guerrien (2002). Il est
aussi admis que l'inflation peut se définir comme un
« accroissement généralisé, cumulatif et
auto-entretenu des prix », Goux (1998). Ainsi définie,
l'inflation est un phénomène particulièrement complexe
faisant intervenir des facteurs aussi insaisissables que les anticipations
rationnelles des agents économiques et le cadre dans lequel ils
agissent. Les économistes dits monétaristes comme Friedman
(1963)1(*), affirment que
« l'inflation est toujours et partout un phénomène
monétaire » dans ce sens que toute hausse de la
quantité de monnaie mise en circulation est accompagnée d'une
hausse des prix. Pour Keynes, l'inflation est un phénomène
macroéconomique résultant de multiples interactions entre les
variables du circuit économique.
Nombreuses sont les théories économiques qui ont
traité les questions relatives aux causes de l'inflation. Mais en ce qui
concerne notre étude, nous rappelons que l'objectif principal est la
recherche des facteurs pouvant expliquer à court et à long terme
l'évolution de l'inflation au Congo. À cet effet, nous tenterons
d'établir une relation économétrique entre l'inflation et
un certain nombre de variables explicatives sélectionnées
conformément aux modèles théoriques tout en tenant compte
du contexte de l'économie congolaise.
CHAPITRE 1 : APPROCHE
THÉORIQUE DE L'INFLATION
La littérature sur le phénomène de
l'inflation est assez abondante mais ce chapitre ne se limitera qu'à une
brève présentation de l'historique de l'inflation et de ses
causes théoriques traditionnelles. Aussi, il fait l'objet de la
présentation de quelques outils de mesure de l'inflation.
2.1. Historique de
l'inflation2(*)
Le phénomène de hausse de prix est ancien et
universel, mais il a été net durant le 20e
siècle dans les pays industrialisés.
Au 3e siècle, l'Empire romain occidental a
connu une crise grave accompagnée d'une forte hausse des prix des
produits alimentaires. Cette situation a occasionné la mise en place de
la première politique désinflationniste par l'empereur
Dioclétien en 301. Celui-ci, par l'édit du prix maximum,
décida de punir de la peine de mort quiconque augmenterait abusivement
les prix.
Au début du 16e siècle,
apparaît en Espagne une hausse des prix qui se propagera ensuite dans
toute l'Europe. L'économiste de l'époque, Bodin, reliait cette
hausse des prix à l'afflux des métaux précieux en
provenance du Nouveau Monde. Il proposait là une des premières
interprétations quantitativistes de la hausse des prix. La
période de 17-18e siècles a été
caractérisée par des fluctuations et des hausses des prix.
L'épisode le plus remarquable est évidemment celui de la
révolution française. L'inflation enregistrée pendant
cette période en France a son origine dans l'émission des
quantités excessives d'assignat, la monnaie de l'époque, pour
faire face aux dépenses de la révolution.
Au 20e siècle, on peut repérer deux
périodes principales de hausse des prix, à la fois proches et
différentes entre elles : une première période va de
la fin du siècle précédent jusqu'à la crise de
1929, et une seconde correspond à ce qu'il est convenu d'appeler les
Trente Glorieuses, les années 50, 60 et 70. En effet, la période
1895-1920 est celle de la nouvelle révolution industrielle s'appuyant
sur de nouvelles sources d'énergie (l'électricité et le
pétrole) ainsi que les nouvelles matières premières, en
particulier l'aluminium. Il s'agit de la naissance de trois grandes branches
industrielles qui vont marquer l'époque : l'industrie du
matériel électrique, l'industrie chimique et l'industrie
automobile. D'une façon générale, il y a jusqu'à la
fin des années 20 un essor remarquable de la production industrielle
reposant sur un développement de l'investissement lourd, sur une
intégration rapide du progrès technique dans l'appareil de
production et sur une hausse sensible des salaires nominaux. Cette augmentation
de la production s'accompagne d'une hausse des prix, la corrélation
entre les fluctuations de l'activité économique et les variations
des prix apparaissant avec netteté.
D'après Niveau, on peut distinguer, dans
l'après-guerre deux périodes : l'une qui va du début
des années 60, où l'inflation qui accompagne la croissance reste
modérée, l'autre qui démarre peu avant les années
70 et se termine avec le deuxième choc pétrolier (1979),
où l'inflation s'accélère alors que la croissance
économique s'essouffle.
La première période de croissance et
d'inflation rampante (1950-1970) est essentiellement
caractérisée par la permanence de l'expansion économique
et l'apparition de plusieurs crises inflationnistes que les gouvernements de
l'époque ont tenté de contrôler avec les moyens
traditionnels que sont : le blocage des prix, le contrôle du
crédit et la compression des dépenses publiques. En France par
exemple, on a relevé des taux d'inflation de 12,5 %, 21,6 % et 10 %
respectivement en 1950, 1951 et 1958.
La deuxième période est celle de
l'accélération de l'inflation dans les années 70.
Depuis 1972, on constate une accélération de l'inflation
dans la plupart des pays industriels occidentaux. La hausse des prix à
la consommation est en moyenne de 4,2 % pour les neuf pays de la CEE et de 3,9
% pour les pays de l'OCDE au cours de la période 1962-1972. En 1973, la
hausse des prix atteint 8,3 % pour les pays de la CEE et 7,9 % pour les pays de
l'OCDE. En 1974, ces deux pourcentages s'élèvent respectueusement
à 12,6 % et 13,3 % mais les taux d'inflation relatifs des USA et du
Royaume-Uni se situent respectivement à 12, 2 % et 25 %. L'ouverture des
frontières et la généralisation du flottement des monnaies
vont, à partir de cette décennie, contribuer à une
mondialisation et à une uniformisation des taux d'inflation parmi les
grands pays industrialisés. Mais cette tendance inflationniste sera
renversée dans la plupart de ces pays vers le milieu des années
1980. Des mesures budgétaires et des politiques monétaires
audacieuses engagées au début de la décennie,
combinées à la baisse brutale du prix du pétrole et des
matières premières, ont permis de retrouver des taux annuels
d'inflation de moins de 4 %.
Les statistiques récentes mettent en exergue une nette
différence en matière d'inflation entre les pays
industrialisés et les pays en développement (PVD) ou en
transition. D'après le FMI (Fonds Monétaire International), en
1992, alors que le taux moyen d'inflation se situait à 3,2 % dans les
pays industrialisés, il s'élevait à 35,7 % pur les PVD et
681,2 % pour les pays en transition. En 1996, ces chiffres sont redescendus
respectivement à 1,9 %, 13,3 % et 41,3 %.
2.2. Causes
théoriques et traditionnelles de l'inflation contemporaine
Définie comme une hausse du niveau
général des prix, l'inflation est un phénomène
apprécié très subjectivement par des économistes
voire le grand public. Les explications de l'inflation les plus
répandues sont en terme de déséquilibres réels ou
monétaires de l'économie et de l'évolution des structures
économiques ou socioculturelles.
2.2.1. Inflation comme déséquilibre
réel
Les explications de l'inflation relatives au
déséquilibre réel de l'économie peuvent être
regroupées en deux grandes catégories : celles qui voient
l'origine de l'inflation dans la demande et celles qui soutiennent
qu'elle est le fait des coûts de production, donc de l'offre.
Ø L'inflation par la demande
D'après Goux, on parle de l'inflation par la demande
lorsque, globalement, la demande de produits excède durablement l'offre
sur les marchés. L'excès de demande peut avoir plusieurs
origines : accroissement des dépenses publiques avec déficit
budgétaire ; accroissement des dépenses de consommation des
ménages dû à une hausse des salaires ou au
développement excessif du crédit ; accroissement des
dépenses d'investissement des entreprises financés par le
crédit bancaire sans épargne préalable ;
accroissement des revenus provenant d'un excédent de la balance des
paiements. Quant à l'insuffisance de l'offre, elle peut résulter
de différents facteurs : plein emploi ; absence de
capitaux ; insuffisance des stocks ou inélasticité de la
production ; pénuries ; blocage des importations. Face
à cette situation, une hausse des prix est inévitable pour
rétablir l'équilibre sur le marché des biens et
services.
Ø L'inflation par les coûts
Selon les tenants de cette théorie, la hausse des prix
serait provoquée par des hausses excessives des coûts de
production. Les coûts les plus souvent mis en cause sont le prix des
matières premières, les charges financières et fiscales,
les salaires et charges sociales. Cette approche explique le fait que, dans
certains cas, l'inflation perdure même en situation de demande
défaillante, de récession ou de sous-utilisation des
capacités de production. D'après cette théorie, les
salaires et les charges sociales sont responsables à partir de la
différence entre leur augmentation et celle de la productivité.
L'impact sur l'inflation dépend de leur part dans les charges de
l'entreprise et est fonction de l'excédent de leur hausse sur celle de
la productivité. Quant aux coûts des matières
premières, plus particulièrement ceux des produits
pétroliers, ils agissent dans le processus inflationniste par deux
effets :
ü un effet mécanique qui débute par la
hausse immédiate des prix intérieurs des hydrocarbures et la
propagation de ce choc s'étend à toute
l'économie ;
ü un second effet sur les prix provenant de la
réaction de certains agents qui cherchent à se prémunir
contre ces chocs (les producteurs effectuent une augmentation des prix
supérieure à celle de l'effet mécanique).
Ø L'inflation de croissance
Plus généralement, en période de
croissance économique, la demande de biens de consommation et de biens
d'investissement est forte, les salaires et la plupart des coûts sont
élevés, et le chômage est faible ; on risque donc de
connaître une situation de « surchauffe
économique » et de tensions inflationnistes. La théorie
keynésienne, qui explique les prix par les coûts salariaux,
considère que les prix sont stables ou orientés à la
baisse en période de sous-emploi, mais qu'il existe des tensions
inflationnistes à proximité du plein emploi. Le risque
d'inflation n'existerait qu'en situation de plein emploi, se serait une
conséquence de la « surchauffe économique ».
L'explication keynésienne consiste finalement à considérer
que l'inflation est un résultat plus moins inéluctable de la
croissance économique et des hausses des salaires qu'elle engendre.
Ø L'influence des structures
économiques
Les structures économiques ont d'une manière ou
d'une autre une certaine influence sur l'inflation et cela peut s'expliquer de
la manière suivante.
ü D'après de nombreux auteurs, l'inflation est due
au pouvoir de fixer les prix dont disposent les structures oligopolistiques
dans certains pays. Pour les entreprises oligopoles, le prix n'est plus
déterminé par la loi du marché mais une variable
fixée par elles-mêmes en fonction de leurs propres
critères.
ü Les banques sont aussi indexées comme facteurs
influents de la hausse des prix par les monétaristes qui voient en la
monnaie la cause essentielle, sinon unique, de l'inflation. Pour ces auteurs,
les banques contribuent au processus de l'inflation par le flux du pouvoir
d'achat supplémentaire qu'elles injectent dans l'économie
à travers les crédits accordés aux agents
économiques.
ü La troisième explication est donnée par
le rôle de l'environnement international dans le processus
inflationniste. La hausse du coût des produits importés peut
s'analyser comme une inflation par les coûts. La hausse brutale du prix
de pétrole en 1973 en est un exemple. Tout excès de demande
extérieure peut également être analysé comme une
inflation par la demande telle que nous l'avons présentée
précédemment.
ü La quatrième explication est donnée par
l'influence des structures industrielles de production sur l'inflation. En
effet, lorsque l'appareil de production est obsolète ou inadapté,
il est dans l'incapacité de répondre rapidement à la
demande ; la seule réponse possible est la hausse des prix. Il
s'agit là d'une inflation par l'insuffisance de l'offre face à la
demande.
Ø L'influence des structures
socioculturelles
Cette théorie est soutenue par le psychologue
Katona3(*) d'après
qui, les causes premières de l'inflation sont d'ordre psychologique en
raison du rôle prépondérant des anticipations. Pour lui,
les individus sont convaincus que le processus est cumulatif et sans fin
(phénomène de spirale). Les prévisions sont auto
réalisantes : les anticipations créent les conditions de
leur réalisation et renforcent la croyance dans la poursuite de
l'inflation. Les contagions mimétiques y participent également.
Ø L'influence des structures
institutionnelles
D'après la théorie régulationniste, les
institutions économiques et politiques d'un pays peuvent
également être considérées comme facteurs influents
de la hausse des prix à travers ce qu'elle appelle le mode de
régulation. De la multitude des régulations praticables a priori,
dans le cas d'une économie capitaliste, deux sont
privilégiées : la régulation concurrentielle et la
régulation monopolistique. Mais l'inflation actuelle s'explique
uniquement en référence à ce deuxième type de
régulation. En effet, dans la régulation monopolistique ou
administrée, apparaissent des nouvelles formes institutionnelles:
concentration financière, structure oligopolistique de
l'économie, conventions collectives. D'une manière ou d'une
autre, ces nouvelles structures institutionnelles entraînent des
procédures particulières de formation des prix et de
salaires : prix rigides, salaires nominaux déterminées par
des conventions collectives, prix du monopole, impliquant un relâchement
de la contrainte monétaire avec le développement du
crédit.
2.2.2. Inflation comme déséquilibre
monétaire
Cette approche de l'inflation en termes de
déséquilibre monétaire est celle des monétaristes
dont un des principes généraux est : l'inflation a
essentiellement pour origine un taux d'expansion monétaire trop
élevé par rapport au taux de croissance réel de
l'économie. Elle repose sur les hypothèses
suivantes :
ü l'offre de monnaie est exogène
(déterminée par les autorités monétaires) ;
ü la demande de monnaie est stable ;
ü l'inflation est « partout et toujours un
phénomène monétaire » dû à
l'augmentation trop rapide de la masse monétaire (moyens de paiement mis
en circulation) ;
ü les agents font des anticipations adaptatives qui
diminuent à long terme l'effet des politiques conjoncturelles ;
ü il existe un taux de chômage naturel en dessous
duquel l'économie ne peut pas descendre sans déclencher
l'inflation.
Ces hypothèses sont à la base des
différentes formulations de la théorie quantitative de la monnaie
données par Fisher (1911)4(*) et les économistes dits de l'école de
Cambridge.
Ø Équation de Fisher
MV = PQ.
Selon cette équation, M représente la masse
monétaire, V est la vitesse de circulation de monnaie ou le nombre moyen
d'utilisations de chaque unité monétaire pour effectuer une
quantité d'échanges donnée ; P le niveau
général des prix et Q le volume de la production. D'après
Fisher, V et Q sont constants alors toute hausse de M ne peut
s'équilibrer que par une hausse de P.
Ø Equation de l'école de Cambridge
C'est Alfred Marshall de l'école de Cambridge qui, en
1923, a transformé la simple écriture comptable de Fisher en une
fonction de demande de monnaie de la forme suivante :
M = k PY
Dans cette équation, P représente le niveau
général des prix, M est l'encaisse monétaire nominale,
autrement dit, la trésorerie que les individus souhaitent détenir
(c'est pourquoi on parle de demande), Y représente le revenu réel
et le coefficient k traduit la préférence pour la
liquidité des agents économiques. Cette équation fait du
niveau général des prix, la résultante, pour une certaine
production, de l'offre de monnaie et d'une demande de monnaie
représentée par le coefficient k.
Ø Le modèle de Milton Friedman
Friedman pour qui, la monnaie doit avoir une place importante
dans l'explication des phénomènes économiques, a
proposé un modèle qui considère que la réallocation
du portefeuille des individus ne va plus se faire simplement entre la
dépense de biens et services et la monnaie, mais entre de nombreux
actifs, financiers ou non.
D'après ce modèle, une hausse brutale de la
quantité de monnaie va rendre excédentaires les encaisses
monétaires et par conséquent, les individus vont modifier la
composition de leur portefeuille financier. Ils vont par exemple acheter des
titres, ce qui entraînera sans doute l'augmentation des prix et inciter
d'autres agents économiques à vendre davantage. Ainsi, de proche
en proche, de nombreux agents économiques seront concernés. Les
actifs financiers devenant plus chers que les actifs non financiers
(immobiliers, par exemple), ces derniers seront alors recherchés et
leurs prix vont croître. Le marché des biens et services est
touché en dernier lieu. La stimulation monétaire se transmet donc
au domaine non monétaire (immobilier, puis biens et services) par
l'intermédiaire du marché financier. L'inflation n'apparaît
vraiment et n'est reconnue en tant que telle qu'à ce moment
là.
Cette théorie a fait l'objet de plusieurs critiques
portant essentiellement sur ses hypothèses de base. Nombreuses sont les
études empiriques qui remettent en cause le caractère absolu de
la démonstration de Friedman. D'après certains
économistes, en observant la réalité, le caractère
autonome de l'offre ainsi que la stabilité de la demande de monnaie sont
des raisonnements très théoriques. On peut mentionner, par
exemple, le fait qu'il n'est pas toujours facile d'expliquer comment la vitesse
de circulation de la monnaie tend à varier et aussi, le fait que le
stock de monnaie n'est pas toujours contrôlé par la banque
centrale (en particulier dans une économie ouverte avec un taux de
change fixe, les taux d'intérêts doivent s'établir à
un niveau tel que la parité fixe de la monnaie est maintenue).
2.3. Mesure de
l'inflation
L'inflation est un phénomène
quantifiable dont le taux est évalué comme la variation du niveau
général des prix d'une période t-1 à une
période t. Le plus souvent, on la mesure à l'aide de la
variation de deux instruments suivants : le déflateur du PIB et
l'indice des prix à la consommation (IPC).
Ø Le déflateur du PIB
Le déflateur du PIB est défini comme le rapport
du PIB nominal au PIB réel. Il mesure les prix de tous les biens et
services produits dans l'économie. En effet, le déflateur du PIB
ne tient compte que des prix des biens et services produits sur le territoire
national en tenant compte d'un panier de biens et services évolutifs. En
d'autres termes, il tient compte d'un panier de biens et de services qui
évolue au gré de la composition du PIB. Cependant, le
déflateur du PIB n'est pas le meilleur instrument de mesure de
l'inflation car, en fonction du volume et de l'évolution des prix des
importations, il mésestime l'inflation. Toutefois, il faut noter que
d'après les utilisateurs, le biais observé dans l'usage de cet
instrument est habituellement faible.
Ø L'indice des prix à la consommation
(IPC)
L'IPC est un indice synthétique qui décrit
l'évolution des prix d'un panier de biens et services entre deux
périodes. Le calcul de cet indice nécessite une période de
base déterminée en effectuant des observations sur
l'évolution des prix des biens et services pendant une période
relativement longue et l'estimation des coefficients budgétaires qui
rentrent dans le calcul de cet indice. L'IPC est l'instrument le plus
utilisé pour mesurer l'inflation malgré le fait qu'il reste
limité. En effet, dans la pratique, ne sont pris en compte dans la
mesure des variations des prix que des biens de consommation et services
achetés par les ménages. Ainsi, les prix des biens
d'équipement tels que logement et services consommés par les
entreprises ou les pouvoirs publics ne sont pas pris en compte dans le calcul
de l'IPC.
La différence entre l'IPC et le déflateur du PIB
réside dans le fait que :
ü le déflateur du PIB prend en compte les prix de
tous les biens et services produits dans l'économie, alors que l'IPC
mesure uniquement les prix des biens et services achetés par les
consommateurs ;
ü le déflateur du PIB tient compte exclusivement
du prix des biens et services produits sur le territoire national tandis que
l'IPC ne fait aucune exception quant à la provenance des produits
entrant dans son calcul ;
ü l'IPC attribue des poids fixes aux prix des
différents biens et services (indice de Laspeyres) alors que le
déflateur du PIB utilise des pondérations évolutives.
La préférence de l'IPC dans de nombreuses
études se justifie par le fait qu'il est suivi
régulièrement car calculé mensuellement. Il est donc
facilement disponible. Par contre le déflateur n'est souvent disponible
qu'après des mois, voire une ou des années de retard, a cause des
délais de production des comptes nationaux. En ce qui concerne
l'étude de l'inflation au Congo, nous retiendrons l'IPC comme outil de
mesure de l'inflation.
Au terme de ce chapitre, nous pouvons conclure que nombreuses
sont les causes susceptibles de la naissance d'un processus inflationniste dans
une économie. Mais, ne perdons pas de vue le fait que nombreux sont,
aussi, les économistes qui reconnaissent que l'inflation reste un
phénomène mal connu de la théorie économique, car
il n'est pas facile d'évaluer les coûts engendrés à
l'économie par l'inflation. Par exemple, Romer (1997) affirme que
"les coûts de l'inflation sont mal connus" et Mankiw (2001)
soutient que "l'évaluation des coûts imposés par
l'inflation n'est pas aussi simple qu'il paraît". Il reste
cependant indéniable que l'inflation engendre des coûts parmi
lesquels les coûts d'usure des chaussures (allers-retours plus
fréquents à la banque ou au distributeur des billets), les
coûts de menu liés à la modification des prix et des
salaires nominaux et la mise en place des systèmes d'indexation, les
distorsions fiscales, les coûts les plus dommageables de
l'inflation sont sans doute ceux dus à l'inflation non
anticipée.
CHAPITRE 2 :
ÉCONOMIE CONGOLAISE
Le Congo-Bazzaville ou
république du Congo (par opposition au
Congo-Kinshasa ou République
démocratique du Congo) est un État d'Afrique
équatoriale limité à l'ouest par l'océan Atlantique
et le Gabon, au nord par le Cameroun et la République centrafricaine,
à l'est et au sud par l'ex-Zaïre (ou République
démocratique du Congo).
L'économie congolaise est dominée par le secteur
pétrolier qui a fortement supplanté la foresterie, l'agriculture
et l'industrie. Déjà, dans les années 80/90, et
malgré une production en régulière progression, le pays
subissait les revers de la crise économique mondiale et surtout la
baisse du coût du baril de pétrole et du dollar. Devant cette
situation, il a fallu recourir à des réformes pouvant aider le
pays à faire face à ses obligations contractuelles
vis-à-vis de ses créanciers extérieurs et
intérieurs et renouer avec une croissance économique annuelle
d'environ 4 %. Mais dans les années 1990, ce pays replongeait dans
une nouvelle phase de crise accentuée par des conflits socio-politiques
qui ont débouché sur un cycle de guerres. L'économie du
Congo régressa fortement, avec l'anéantissement des efforts de
redressements déjà entrepris.
3.1. Évolution du
PIB au prix du marché
Le graphique ci-dessous illustre l'évolution du PIB au
prix du marché de la République Congolaise au cours de la
période 1960-2006.
Figure 1 :
Évolution du PIB au prix du marché au cours de la
période : 1960-2006
Source : WDI et CNSEE
L'observation de la figure ci-dessus met en évidence
une évolution assez irrégulière de la valeur du PIB durant
la période 1960-2006. Nous remarquons que la croissance est assez faible
durant la période allant de 1960 à 1978. Mais à partir des
années 80, apparaît une forte hausse croissante du PIB, croissance
qui sera interrompue en 1986 pour ne reprendre son cours que trois ans plus
tard.
En effet, au cours de la première moitié des
années 80, l'économie congolaise a enregistré une
légère expansion économique. Cette évolution a
été rendue possible grâce au contexte favorable du
marché pétrolier. L'augmentation des recettes d'exportation
procurées par le secteur pétrolier et la hausse correspondante
des recettes budgétaires, ont conduit les autorités à
lancer un vaste programme d'investissement (plan quinquennal 1982-1986) visant
à jeter les bases d'un développement économique durable,
axé sur le développement des infrastructures et le renforcement
du potentiel productif. Le financement de ce programme a été
principalement réalisé grâce à l'accroissement des
recettes budgétaires et aux emprunts dont la mobilisation a
été rendue possible par la capacité d'endettement
procurée par les perspectives d'importantes ressources
pétrolières. De nombreux projets dans divers secteurs de
l'économie ont été lancés grâce à
l'accroissement de ces ressources. Le taux de croissance du PIB en termes
réels a atteint en moyenne annuelle 11, 5 % sur la période
1980-19855(*).
En 1985, à la suite de la basse conjoncture du secteur
pétrolier, la croissance des recettes tirées de l'activité
pétrolière s'est ralentie. Il est donc apparu un
déséquilibre aussi bien sur le plan budgétaire que sur les
transactions avec l'extérieur. Afin de réduire ce
déséquilibre économique, les autorités ont alors
décidé en juin 1985, la mise en oeuvre d'un programme
d'ajustement structurel.
Mais, face à la baisse continue du prix du baril de
pétrole qui est passé de 27,4 $ US en 1985 à moins de 12,7
$ US en 1986 conjuguée à l'effondrement du cours du dollar, les
autorités ont ensuite négocié avec le FMI en 1986 un
accord de confirmation assorti des mesures de stabilisation des finances
publiques. Deux programmes, celui de 1986-1987 soutenu par le FMI et l'autre
1987-1988 cofinancé par la Banque Africaine de Développement
(BAD) et la Caisse Centrale de Coopération Économique (CCCE), ont
tenté de réduire les déséquilibres
économiques.
Afin de promouvoir l'activité du secteur privé,
la stimulation portait sur la création d'un environnement propice
à l'initiative privée, axée principalement sur la
libéralisation du commerce, l'incitation à l'investissement, la
restructuration du secteur bancaire.
La politique sectorielle avait donc comme principal objectif
de jeter les bases d'une diversification de l'économie. Les actions
envisagées ont porté sur l'agriculture, la filière bois,
le secteur éducatif et le transport.
La première moitié de la décennie 90
avait connu la formulation du plan d'action économique et social (PAES,
1990-1994) qui n'a pas connu un début d'exécution à cause
des vagues des revendications sociales de 1990.
La conférence nationale souveraine tenue au premier
semestre de 1991 avait fait entre autres la recommandation sur la
libéralisation de l'économie. Mais l'accord triennal signé
par le gouvernement de l'époque avec les institutions de Bretton Woods
et devant couvrir la période 1996-99, a dû être
arrêté par le fait de n'avoir pas réuni les conditions de
réalisation des critères de performances et respecté les
conditionnalités assorties à ce programme. Ainsi la croissance de
l'économie positive en 1991 et 1992 (respectivement +2,4 % et +2,6 %) a
été négative en 1993 et 1994 (-0,8 % et -4,5 %) avant de
se redresser en 1995 (+2,6 %) et de s'accélérer en 1996 (+6,4 %).
Ces fluctuations sont dues, principalement, à la croissance de la
production pétrolière (+13,2 %) dont, la contribution à la
formation du PIB se situant à plus de 40 % ; la croissance des
activités hors pétrole étant en dessous de 3 % en 1995 et
1996 ( contre -4,4 % en 1993 et -7,2 % en 1994).
En somme, de 1992 à 1997, l'économie a connu de
sérieuses difficultés parmi lesquelles :
ü infrastructures de base en ruine faute
d'entretien ;
ü état de délabrement avancé des
entreprises publiques ;
ü dette publique explosive dont une partie gagée
sur les recettes pétrolières.
En juin 1997, la guerre civile imposée par le
précédent régime a détruit la quasi totalité
du tissu économique et social en particulier celui de la région
de Brazzaville. Les destructions ont été estimées à
près de 500 milliards de FCFA pour cette région. Et, lorsque la
guerre s'achève en octobre 1997, le nouveau gouvernement a mis en place
un programme d'urgence de reconstruction de cent (100) jours pour restaurer
l'environnement infrastructurel de base et la sécurité à
Brazzaville. Afin d'améliorer l'environnement politique garantissant la
relance économique, le gouvernement s'est attelé en janvier 1998
à organiser un forum national ayant permis de réconcilier les
différentes sensibilités politiques du pays. En juin 1998 de la
même année, un programme post conflit a été conclu
avec les institutions de Bretton Woods. Mais malheureusement, l'effort
d'investissement réalisé par le gouvernement à hauteur de
51,3 milliards sur fonds propres a été annihilé par la
résurgence du conflit armé de décembre 1998 jusqu'au
milieu de l'année 1999, retardant ainsi la poursuite des réformes
et l'amorce des grands travaux de reconstruction. La croissance réelle
de l'économie estimée à 3,7 % en 1998 (contre -2,4 % en
1997) s'est établie à -3,2 % en 1999. Au cours de cette
dernière année, la croissance des activités du secteur non
pétrolier s'est chiffrée à -9,6 %.
Depuis la stabilisation politique en 2002, l'économie
congolaise a connu un ralentissement avec un taux de croissance du PIB de 2,4
% contre 3,2 % et 8,2 % en 2001 et 2000. Cette croissance a été
essentiellement tirée par le secteur non pétrolier (8,5 %)
notamment la sylviculture et l'exploitation forestière (27,5 %) avec
l'application des nouvelles mesures fiscales dans ce secteur. Les industries
manufacturières ont aussi contribué à la croissance
à hauteur de 17,0 %. Les résultats du secteur pétrolier
ont contribué à peser sur la croissance (-1,5 % contre-7,5 % en
2000).
L'exploitation de ses ressources naturelles, notamment le
pétrole, a contribué pour plus de la moitié du PIB en 2005
et 90 % des recettes d'exportation en 2004. Cette dominance des industries
extractives cache l'importance relative des autres activités dans
l'économie congolaise, surtout en termes d'emploi. Par exemple,
l'exploitation des ressources forestières ne contribuait que 1 % au PIB,
mais occupait 11 pour cent des salariés en 20036(*). En raison des contraintes
à l'offre (par exemple, le mauvais état des infrastructures de
transports, la non disponibilité d'intrants tels que
l'électricité, et le système financier tourné
principalement vers les activités d'import-export), la contribution du
secteur manufacturier à la formation du PIB reste faible.
Les services, notamment le commerce et les transports,
comptaient pour environ 28 % du PIB du Congo en 2005. L'un des principaux
avantages comparatifs du Congo est le Port Autonome de Pointe-Noire (PAPN). En
effet, ce port en eau profonde, par où sont évacués les
hydrocarbures; pourrait éventuellement permettre au pays de jouer un
rôle important dans le commerce de transit de la sous région. Mais
malheureusement, les infrastructures nécessaires à la pleine
exploitation de cet atout, notamment le réseau routier et le chemin de
fer, sont en mauvais état lorsqu'elles existent. La mise à niveau
de ces infrastructures constitue un axe central de l'action de l'État,
selon le Document intérimaire de stratégie de réduction de
la pauvreté (DSRP-I).7(*)
En somme, nous remarquons que la formation du PIB congolais
est due à contribution des trois secteurs de l'économie
d'après la classification internationale type (CIT) des Nations Unies.
La figure 2 ci-dessous illustre l'évolution de la contribution annuelle
de chaque secteur d'activités à la formation du PIB.
Figure 2 :
Répartition du PIB au prix du marché par secteur
d'activité
Source : Direction de la comptabilité nationale
Nous remarquons que la formation du PIB congolais est due
essentiellement aux contributions relatives des secteurs secondaire et
tertiaire. Il s'agit en effet du :
ü secteur primaire : agriculture,
élevage, chasse, pêche, sylviculture et exploitation
forestière ;
ü secteur secondaire : industries
extractives, industries manufacturières, électricité et
eau, bâtiments et travaux publics ;
ü secteur tertiaire : commerce,
restaurants et hôtels, transports et communications, services marchands
non déclarés ailleurs et services non marchands.
À ces activités économiques on associe
les recettes fiscales qui contribuent aussi à la formation du PIB.
3.2. Évolution de la
masse monétaire
La masse monétaire M2 (monnaie scripturale, monnaie
fiduciaire et quasi-monnaie) a connu une croissance plus forte au cours de ces
dernières années par rapport à sa tendance au cours des
années d'après les indépendances ; ce que
confère la figure 3 ci-dessous.
Figure 3 :
Évolution de la masse monétaire (M2) au cours de la
période 1960-2006
Source : WDI et BEAC nationale
L'évolution de 1979 à 1993 a été
amorcée principalement par les flux des emprunts des capitaux
étrangers mais aussi, par les assistances financières du FMI et
de la BAD pour la réduction des déséquilibres
économiques dont souffrait le pays. À partir de 1994, la
croissance de la masse monétaire est accentuée grâce
à la dévaluation qui a permis le rapatriement des capitaux et
l'augmentation des avoirs extérieurs nets provenant de l'accroissement
des exportations. Elle a cru de 58,5 % de décembre 1999 à
décembre 2000. Elle est due essentiellement à la croissance de la
monnaie fiduciaire tirée par la bonne orientation de la conjoncture
économique générale. Mais, elle sera suivie d'une baisse
relative de 22,8 % en décembre 2001 traduisant ainsi l'impact de la
liquidation de l'UCB (Union Congolaise des Banque) qui a entraîné
une forte contraction de l'encours des dépôts à vue (-48,8
%). Liquidation intervenue suite au processus de restructuration bancaire au
Congo. En décembre 2005, la masse monétaire du Congo a
augmenté de 24,7 % par rapport à décembre 2004. Elle est
passée de 449 à 663 milliards de franc CFA en 2006, soit une
hausse relative de 48,4 %. Cette hausse résulte de l'augmentation
constatée au niveau de toutes ses composantes : monnaie fiduciaire
(+36,5%), monnaie scripturale (+65,9 %) et quasi-monnaie (+33,6 %)8(*).
3.3. Évolution de
l'IPC et de l'inflation
Le graphique 4 ci-dessous retrace l'évolution de
l'indice général des prix à la consommation au Congo. Cet
indice est, en fait une composite des indices des prix à la consommation
des deux principales villes du pays : Brazzaville et Pointe Noire. En
effet, cet indice a été obtenu en consolidant les indices des
prix à la consommation en base 100 de janvier 1996 des ces deux
métropoles. Il faut noter que ces derniers ont étés
calculés suivant la formule de Laspeyres, autrement
dit, ce sont des moyennes pondérées des indices des grands
groupes de produits consommés par les ménages dans ces deux
grandes villes.
Figure 4 :
Évolution de l'indice des prix à la consommation au cours de la
période 1977-2006
Source : CNSEE
En observant le graphique 4, on peut remarquer deux phases
dans cette évolution : la première allant de 1985 à
1993 et la deuxième, de 1993 à 2006. La première phase est
caractérisée par une évolution quasi constante tandis que
la deuxième est marquée par une forte flambée des prix.
Cette évolution, croissante jusqu'aujourd'hui, marque une nouvelle
tournure de l'économie après la dévaluation du franc CFA
de 1994. Il faut noter par ailleurs qu'il y a au total 232 produits
appelés variétés et ventilés entre 7 fonctions et
31 groupes de consommation qui entrent dans le calcul de l'IPC. Le tableau 1
ci-après présente les différentes fonctions de
consommation et les grands groupes de produits concernés. Cette
présentation est celle du COICOP (The classification of individual
consumption by purpose) adaptée à l'économie congolaise.
Tableau 1 : Fonctions
et groupes de la nomenclature des produits
Fonctions
|
Groupes
|
Alimentation
|
Viandes, Poissons, Céréales, Féculents,
Fruits, Légumes frais, Corps gras, Produits laitiers, Epiceries
|
Boissons et tabac
|
Boissons, tabacs et autres excitants
|
Dépenses de maison
|
Loyer, Entretien domestique, Construction, Energie domestique,
Equipement ménager, meubles, Articles Ménagers, linge de
maison
|
Habillement et chaussures
|
Tissus, Couture, Vêtements, Chaussures et
réparation
|
Transport
|
Transport public, Achat véhicules, utilisation de
véhicules
|
Hygiène et Santé
|
Médicaments, Consultations médicales,
Hygiène
|
Divers
|
Scolarité, Hôtels et restaurants
|
Source : CNSEE
À l'aide de l'IPC général, nous avons
calculé le taux d'inflation en glissement annuel et son évolution
dans le temps est donnée par la figure 5 ci-après.
Figure 5 :
Évolution de l'inflation du Congo au cours de la période de
1977-2006
Source : CNSEE
De la figure 5, on constate une évolution très
irrégulière de l'inflation marquée par un grand pic en
1994. De -3,72 % en 1992, le taux d'inflation au Congo est passé
à 7,77 % en 1993 puis à 42,37 % en 1994. Ce dernier niveau reste
le plus élevé de l'inflation dans l'économie congolaise et
met en évidence l'effet de la dévaluation du franc CFA intervenue
en janvier 1994. En effet, la dévaluation a multiplié par deux
les prix des biens importés tout en réduisant le pouvoir d'achat
des ménages. Le pays dépendant fortement de l'extérieur en
matière de biens de consommation, on peut conclure que c'était
une situation inévitable. Ce niveau d'inflation va chuter jusqu'à
9,04 % en 1995 puis remonter à 11,31 % en 1996 et il
s'élève jusqu'à 12,65 % en 1997. Ce dernier a
été tiré particulièrement par le niveau d'inflation
élevé dans la ville de Brazzaville suite à la guerre
civile de 1997. Depuis 1998, avec le retour au calme et à la relance
économique, la tendance est plutôt en baisse. On a même
enregistré des taux d'inflation les plus bas en 2000 (0,51 %) et 2001
(0,86 %). l'évolution de l'indice de prix a connu des fortes variations
entre 2001 et 2004. d'après le ministère congolais de
l'économie, les tensions inflationnistes observés en 2002 (2,98
%) sont imputables aux prix des produits alimentaires, du carburant et
d'hygiène santé. Celles de 2004 (3,68 %) s'expliquent par les
indices des groupes « Habillement », « Dépenses de
maison», « Hygiène, santé» et « Transport
».La progression très sensible du niveau général des
prix au cours de l'année 2006 est imputable principalement à la
vigueur de la demande intérieure de céréales
(particulièrement le riz et le maïs) et au renchérissement
des matériaux de construction (notamment le ciment, dont le prix du sac
de 20 kg est passé de 6 000 à 9 500 francs CFA) et de
l'énergie.
En somme, il nous apparaît dans ce chapitre que
l'économie congolaise, sortie des crises socio politiques qui l'ont
secouée à plusieurs reprises entre 1997 et 2003, a
commencé à renouer avec la croissance dans tous les sens. En
général, d'après les différentes
présentations faites dans ce chapitre, l'économie congolaise a
crû de façon satisfaisante au cours de ces dernières
années et la conjoncture économique paraît favorable du
fait de l'augmentation du prix international du pétrole brut, principale
source de recette de l'État. À cela s'ajoute la découverte
de nouvelles réserves, qui laisse croire que la production du
pétrole augmentera encore dans les années à venir. Cette
croissance semble être accompagnée de la hausse des prix
impliquant une tendance inflationniste.
CHAPITRE 3:
DÉTERMINANTS DE L'INFLATION
Ce chapitre fait l'objet de la recherche des facteurs
déterminants de l'inflation au Congo. Dans cette optique, nous
élaborerons un modèle explicatif en nous basant sur un certain
nombre de variables que nous jugeons, d'après les différentes
théories avancées dans la partie précédente,
susceptibles d'influencer le processus inflationniste dans l'économie
congolaise. Plus précisément, nous retiendrons les variables
suivantes :
ü L'indice des prix à la consommation finale
(IPC) ;
ü La masse monétaire au sens large (M2) ;
ü Le produit intérieur brut (PIB) ;
ü L'indice du cours de Brent;
ü Le taux de change du dollar par rapport au franc CFA
(EX_RATE).
4.1. Spécification
du modèle
En considérant le point de vue des monétaristes
selon laquelle l'inflation tendancielle traduit l'évolution de la
composante à long terme des prix, nous allons adopter un modèle
basé sur la théorie quantitative de monnaie. D'après
Fisher, l'inflation tendancielle s'explique par une croissance excessive de la
quantité de monnaie hors banque ou de sa vitesse de circulation par
rapport à celle du volume des transactions. L'équation du
modèle de Fisher est le suivant :
MV = PQ
(1)
Avec :
M : la masse monétaire ;
V : la vitesse de circulation de la monnaie ;
P : le niveau général des
prix ;
Q : le volume des transactions ou encore le PIB
réel ;
En dérivant l'équation précédente,
nous obtenons l'expression suivante :
(2)
Dans le cadre de notre étude et au regard du contexte
actuel de l'économie, nous spécifions le modèle
précédent en y ajoutant quelques variables supplémentaires
jugées susceptibles d'influencer le processus inflationniste au Congo.
L'économie congolaise étant ouverte au reste du monde, nous
supposons que l'environnement international peut avoir une influence
considérable sur le niveau général des prix
pratiqués sur le marché intérieur. Aussi, nous supposons
que le cours du Brent (ou pétrole brut) sur le marché
international peut exercer une influence sur le niveau des prix. Il est
également nécessaire de tenir compte du temps d'ajustement entre
les variables. On suppose que l'augmentation du prix de Brent sur le
marché international n'influence que les prix de l'année suivante
et non ceux de l'année courante. D'après Friedman, l'effet d'une
croissance de la masse monétaire sur les prix n'est pas immédiat
alors, il y a un décalage temporel entre les deux mouvements (hausse de
la masse monétaire et celle des prix). Étant donné que le
dollar, monnaie à taux flexible, est le numéraire sur le
marché international, nous tenons compte du taux de change (EX-RATE)
entre le dollar et le franc CFA dans notre modèle. De même, nous
faisons l'hypothèse que la dévaluation du franc CFA de 1994 n'est
pas sans influence sur l'évolution des prix au Congo. Par ailleurs,
comme les monétaristes, nous supposons que la vitesse de circulation de
la monnaie est constante, ce qui rend nulle sa dérivée et nous
permet d'introduire une constante dans notre
modèle. Pour ce qui concerne la chronique des prix passés, on
pourra retenir, comme mémoire de l'inflation une année. For de
ces considérations, nous pouvons réécrire le modèle
sous la forme suivante :
(3)
En prenant le logarithme, l'équation (3)
devient :
(4)
Avec, le terme constant et la variable
résiduelle.
La principale question que nous cherchons à
répondre à l'aide de ce modèle est la suivante :
comment chacune de ces variables influence t-elle les fluctuations des
prix ? Il s'agit, plus précisément, de déterminer le
sens de l'influence et la significativité des différents (avec i= 0,
1,....6).
4.2. Présentation
des données
L'essentiel de nos données est tiré des
statistiques de la Banque Mondiale (BM) et du Fonds Monétaire
International (FMI). Les séries du PIB, de la masse monétaire
(M2) sont tirées du WDI (World Development Indicators) 2005 de la Banque
Mondiale sous support CD. Les données relatives au cours du Brent et au
taux de change entre le franc CFA et le dollar sont issues de la banque de
données du FMI.
ü L'IPC, représenté par
P dans le modèle, est l'indice général
des prix à la consommation (base 100 en janvier 1996). La série
sur cette variable couvre la période de 1977 à 2006. Il s'agit
là de l'indice obtenu en agrégeant les indices de Brazzaville et
de Pointe Noire. Cet indice est produit mensuellement par le CNSEE du Congo,
mais nous avons dû recourir aux données du WDI pour avoir une
série assez complète. Comme nous l'avons souligné dans la
partie théorique, c'est un indice de type Laspeyres. Sa valeur annuelle
est obtenue en faisant une moyenne arithmétique des indices mensuels.
ü M2 est la masse monétaire au
sens large. Les statistiques relatives à l'évolution de la masse
monétaire sont produites mensuellement par la BEAC. La série
obtenue du WDI couvre la période allant de 1960 à 2004 mais
seront complétées par celles disponibles au niveau de la BEAC
nationale pour couvrir la période 1960-2006.
ü PIB est le produit intérieur
brut au prix courant. Ces données sont tirées du WDI et
complétées par celles de la comptabilité nationale pour
couvrir la période de 1960 à 2006. Il est symbolisé par
Q dans notre modèle.
ü L'indice du Brent,
représenté par BR dans notre
modèle, indique l'évolution du cours du Brent sur le
marché international. Les informations sur cette variable sont issues de
la banque de données du FMI et elles sont aussi disponibles sur le site
http://www.bp.com/statisticalreview.
ü Le Taux de change du dollar par
rapport au FCFA, noté TE dans le modèle, est
obtenu de la banque de données du FMI et couvre la période :
1960-2006.
ü La variable Dev est une variable
muette représentative de la dévaluation. Elle prend la valeur 0
pour la période 1960-1993 et la valeur 1 pour la période
1994-2006.
Nous admettons les hypothèses suivantes :
H1 : les variables explicatives sont observées sans
erreur ;
H2 : l'espérance mathématique de l'erreur est
nulle ;
H3 : la variance de l'erreur est constante
(homoscédasticité) ;
H4 : les erreurs sont non
autocorrélées ;
H5 : l'erreur est indépendante des variables
explicatives ;
H6 : l'absence de colinéarité entre les
variables explicatives ;
H7 : le nombre d'observations est supérieur au nombre
des séries explicatives.
4.3. Estimation du
modèle et validation
Les méthodes classiques d'estimation supposent que les
séries utilisées sont stationnaires. Or, suite aux
développements récents en séries temporelles, il est
aujourd'hui usuel que les principaux agrégats macroéconomiques ne
peuvent plus être représentés comme des séries
stationnaires autour d'une tendance déterministe. Il est donc de plus en
plus opportun de prendre en compte leur degré de stationnarité et
d'étudier la permanence des chocs stochastiques. Avant toute estimation,
nous devons d'abord étudier la stationnarité des
séries.
4.3.1. Étude de la stationnarité des
différentes variables
Nous exposons de façon explicite ce que nous avons fait
sur la série LIPC. Les autres résultats seront alors
présentés sous forme de tableau. Tout d'abord, l'analyse
graphique des différentes variables laissent apparaître une
tendance à la hausse, même si l'on peut noter des changements de
régime en tendance (voir figure 6).
Figure 6 :
Évolution des différentes séries
L'apparence de ces différentes courbes nous laisse
penser que toutes les séries présentées ici ne sont pas
stationnaires. Nous devons par conséquent procéder à un
test de racine unitaire pour mieux appréhender leur comportement.
À cet effet, nous allons adopter la méthode du test de
Dickey-Fuller Augmenté (ADF) qui permet de prendre en compte
l'autocorrélation possible de la série différenciée
via une correction utilisant les valeurs retardées. Rappelons que
l'hypothèse nulle de ce test est la non stationnarité de la
série étudiée, c'est-à-dire l'existence d'au moins
une racine unitaire. D'abord, nous le faisons à niveau puis en
différence première pour rechercher l'ordre d'intégration
de la série.
Ø Le test d'ADF en niveau
Figure 7 :
Corrélogramme de la série LP
L'observation du corrélogramme ci-dessus nous
révèle l'existence d'au moins une corrélation partielle.
Dans ce cas, nous allons choisir le nombre de retard p = 1 pour notre test
d'ADF (Augmented Dickey-Fuller). Le résultat du test d'ADF en niveau
figure dans le tableau suivant :
Tableau 2 : Test d'ADF
en niveau de la série LP
Les résultats nous révèlent que la
tendance et la constante sont significativement différentes de
zéro puisque leurs P-values sont respectivement 0,0288 et 0,0121 et
inférieures au seuil de 5 %. Par contre, la statistique du test d'ADF
vaut -2,57 supérieures à la valeur critique de -3,58 au seuil de
5 %. L'hypothèse nulle n'est donc pas rejetée : il existe
une racine unitaire et, par conséquent, nous concluons que la
série n'est pas stationnaire.
Ø Le test d'ADF en différence
première
Nous avons d'abord le corrélogramme de la série
D(LP).
Figure 8 :
Corrélogramme de la série différenciée
D(LP)
Le test d'ADF en différence première avec un
retard p = 1 et comportant la tendance et la constante fournit, au seuil de 5
%, une valeur critique de -3,57 inférieure à la statistique du
test d'ADF, ce qui nous amène à la même conclusion que
précédemment. En plus, les t-statistiques de la tendance et de la
constante ne sont pas significativement différents de zéro (ils
sont respectivement 0,72 et 1,7). De même, lorsque nous procédons
au test en gardant tout simplement la constante et p = 1, la statistique du
test d'ADF reste toujours supérieure à la valeur critique obtenue
au seuil de 5 % (-2,89 > -2.98). Mais pour p = 0 et gardant uniquement la
constante, les résultats sont les suivants :
Tableau 3 : Test d'ADF
en différence première de la série LP
À ce niveau, les résultats du test
témoignent que la série est stationnaire. L'hypothèse
nulle de l'existence de racine unitaire est rejetée car on constate
que :
ü La statistique du test d'ADF (-3,45) est
inférieure à la valeur critique (-2,97) au seuil de 5% ;
ü Le P-value (0,001944) est significativement
inférieure au seuil de 5 % ;
ü Le Fisher calculé est 11,88 supérieur
à la valeur lue sur la table au seuil de 5 % (4,17) ;
ü Les t-statistiques de la constante et de la variable
D(LP(-1)) sont supérieurs à la valeur critique de 2 au seuil de 5
% ;
ü La statistique de Durbin- Watson est sensiblement
égale à 2.
Nous pouvons donc conclure que la série LP est
stationnaire en différence première puisqu'il faut la
différencier une fois avant qu'elle ne le soit.
En soumettant toutes les autres séries à la
même procédure, nous obtenons les résultats
regroupés dans le tableau suivant :
Tableau 4 :
Récapitulatif du tes d'ADF sur toutes les variables
Variables
|
T-statistique
|
Valeur critique au seuil de 5 %
|
Nombre de retard
|
Avec trend
|
Avec constante
|
TEST D'ADF EN NIVEAU
|
LP
|
-2,57
|
-3,58
|
1
|
oui
|
Oui
|
LQ
|
-2,86
|
-3,58
|
1
|
oui
|
Oui
|
LM2
|
-2,51
|
-3,58
|
1
|
oui
|
Oui
|
LBR
|
-1,51
|
-3,58
|
1
|
oui
|
Oui
|
LTE
|
-2,28
|
-3,58
|
1
|
oui
|
Oui
|
|
TEST D'ADF EN DIFFERENCE PREMIERE
|
D(LP)
|
-3,45
|
-2,97
|
0
|
non
|
Oui
|
D(LQ)
|
-3,23
|
-1,95
|
0
|
non
|
Non
|
D(LM2)
|
-5,1
|
-2,97
|
1
|
non
|
Oui
|
D(LBR)
|
-4,86
|
-1,95
|
0
|
non
|
Non
|
D(LTE)
|
-4,5
|
-1,95
|
0
|
non
|
Non
|
En conclusion, les valeurs de la statistique ADF obtenues pour
les variables en niveau sont toutes supérieures à la valeur
critique au seuil critique de 5%. On ne rejette donc pas l'hypothèse
nulle de l'existence de racine unitaire pour toutes les variables. Elles ne
sont pas stationnaires en niveau. En outre, les statistiques ADF
calculées sur les variables prises en différence première
sont toutes inférieures à la valeur critique au seuil de 5%. Nous
pouvons donc conclure que les séries sont toutes intégrées
d'ordre 1. Ainsi, la stationnarité est vérifiée à
un ordre d'intégration égal à 1.
Toutefois, en procédant aux tests de causalité
de Granger, on remarque que pour un retard d'une période au seuil de 5
%, seule l'hypothèse selon laquelle le LQ ne cause pas le LM2 est
acceptée (voir annexe 8). Ce qui signifie qu'excepté ce cas, il
existe des relations directes entre les différentes variables.
D'après l'étude de stationnarité de nos séries,
nous avons conclu que toutes les variables sont intégrées d'ordre
1, alors nous allons, dans les lignes qui suivent, procéder au test de
cointégration. Cela dans le but de mettre en évidence le type de
relation qui existe entre les variables.
4.3.2.Test de cointégration
La théorie de la cointégration permet
d'étudier les séries non stationnaires dont une combinaison
linéaire est stationnaire. Elle permet ainsi de spécifier des
relations stables de long terme tout en analysant conjointement la dynamique de
court terme des variables considérées. Nous adoptons l'approche
de Johansen (1988)9(*)
fondée sur la méthode de maximum de vraisemblance. Rappelons
qu'il existe 5 sous modèles de test de Johansen mais, nous devons
choisir celui qui optimise le critère d'information d'Akaike pour r = 1
et k = 2.
Tableau 5 : Choix du
modèle et du nombre de retard k
|
Modèle 1
|
Modèle 2
|
Modèle 3
|
Modèle 4
|
Modèle 5
|
Akaike Information Criteria by Rank (rows) and Model
(columns)
|
0
|
-9.393873
|
-9.393873
|
-9.418428
|
-9.418428
|
-9.040730
|
1
|
-9.678844
|
-10.00338
|
-10.08046
|
-10.04066
|
-9.730480
|
2
|
-9.612765
|
-10.15739
|
-10.15203
|
-10.30339*
|
-10.04948
|
3
|
-9.264267
|
-10.00267
|
-10.02355
|
-10.17393
|
-9.989927
|
4
|
-8.874933
|
-9.581529
|
-9.611176
|
-9.825481
|
-9.700436
|
5
|
-8.192661
|
-8.995671
|
-9.096663
|
-9.337599
|
-9.283954
|
6
|
-7.344246
|
-8.241954
|
-8.241954
|
-8.734048
|
-8.734048
|
D'après les résultats de ce test, nous optons
pour le quatrième sous modèle qui indique l'existence d'un trend
quadratique dans chacune des composantes du système pris en niveau,
puisque le système est écrit en différence
première. Il est aussi le sous modèle qui optimise le
critère d'information d'Akaike. Ainsi notre test de Johansen sera
mené à partir du sous modèle 4 avec un retard k=2.
Tableau 6 :
Résultats du test de cointégration sur les séries LP, LTE,
LBR, LM2, LQ, DEV
Hypothesized
|
|
Trace
|
5 Percent
|
1 Percent
|
No. Of CE(s)
|
Eigenvalue
|
Statistic
|
Critical Value
|
Critical Value
|
None **
|
0.858010
|
143.4383
|
114.90
|
124.75
|
At most 1
|
0.716237
|
86.83031
|
87.31
|
96.58
|
At most 2
|
0.548023
|
50.30147
|
62.99
|
70.05
|
At most 3
|
0.430023
|
27.27185
|
42.44
|
48.45
|
At most 4
|
0.212283
|
10.96922
|
25.32
|
30.45
|
At most 5
|
0.130323
|
4.049362
|
12.25
|
16.26
|
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%)
level
|
Trace test indicates 1 cointegrating equation(s) at both 5%
and 1% levels
|
Hypothesized
|
|
Max-Eigen
|
5 Percent
|
1 Percent
|
No. of CE(s)
|
Eigenvalue
|
Statistic
|
Critical Value
|
Critical Value
|
None **
|
0.858010
|
56.60798
|
43.97
|
49.51
|
At most 1
|
0.716237
|
36.52884
|
37.52
|
42.36
|
At most 2
|
0.548023
|
23.02962
|
31.46
|
36.65
|
At most 3
|
0.430023
|
16.30263
|
25.54
|
30.34
|
At most 4
|
0.212283
|
6.919859
|
18.96
|
23.65
|
At most 5
|
0.130323
|
4.049362
|
12.25
|
16.26
|
*(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%)
level
|
Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating equation(s) at both
5% and 1% levels
|
La lecture de ces résultats nous permet de constater
que l'hypothèse nulle selon laquelle il n'existe aucune
cointégration entre les variables est rejetée ; le
t-statistique étant supérieur à la valeur critique au
seuil de 5 % (143,44 > 114,90). Mais, nous acceptons celle de l'existence
d'une relation de cointégration entre les variables. Les t-statistiques
étant inférieurs aux valeurs critiques aux seuils de 5 %. Le test
de la valeur propre maximale (max-eigenvalue) confirme l'existence d'une
relation de cointégration entre les cinq séries.
L'estimation de la relation de cointégration
résultant du test est la suivante :
Tableau 7 : Estimation
de la relation de cointégration
LP
|
LQ
|
LTE
|
LM2
|
LBR
|
DEV
|
@TREND(78)
|
1.000000
|
-4.311628
|
2.691173
|
2.457453
|
0.944567
|
-1.518404
|
0.087344
|
|
(0.41491)
|
(0.32579)
|
(0.28870)
|
(0.13525)
|
(0.18311)
|
(0.01514)
|
Cette relation peut être réécrite sous la
forme suivante :
LP = -0,09TREND - 2,69LTE - 0,94LBR - 2,46LM2 + 4,31LQ +
1,52DEV (5)
(0,02) (0,33)
(0,14) (0,29) (0,42) (0,18)
[4,5] [8,15]
[6,71] [8,48] [10,26] [8,44]
Les valeurs entre parenthèses indiquent les
écart-types des variables et celles entre les crochets, les statistiques
de Student au seuil de 5 % (qui sont toutes supérieures à 2).
Ainsi le test de Johansen confirme l'existence d'une
cointégration entre les variables de notre modèle. Dans la
relation de long terme obtenu, nous constatons que la chronique des prix est
influencée positivement par l'évolution du PIB et la
dévaluation. Elle possède également une tendance
déterministe. Mais, contre toute attente, on remarque que cette
chronique est corrélée négativement avec la masse
monétaire, l'indice du Brent et le taux de change.
Cependant, d'après Lubrano10(*), la relation obtenue par le
processus de Johansen n'est pas structurellement assez robuste. Nous
procéderons donc à une estimation par la méthode des
moindres carrées ordinaires (MCO) pour apprécier cette
relation.
4.3.3. Estimation de la relation de long terme par MCO
Tableau 8 :
Résultat de l'estimation de la relation de long terme par
MCO
LP est la variable dépendante
La lecture des résultats montre que le modèle
est globalement significatif. La P-value de la statistique de Fisher est quasi
nulle, cette statistique étant d'une valeur de 1246,23 largement
supérieure à la statistique de Fisher lue sur la table de la loi
de Fisher-Snédécor (2,62 au seuil de 5 %). Tout cela signifie que
l'hypothèse nulle selon laquelle toutes les élasticités
sont nulles est rejetée. Les coefficients de détermination (R2 et
R2 ajusté) témoignent le pouvoir explicatif du modèle.
Ainsi 99% des fluctuations de long terme de l'indice des prix au Congo sont
expliquées par cette relation de long terme. Toutefois, nous remarquons
que les variations de la masse monétaire M2 et du taux de change entre
le dollar et le franc CFA n'ont pas, à long terme, une influence
significative sur la variation des prix à la consommation des
ménages congolais. Cela nous conduit à réestimer cette
relation, cette fois-ci sans les deux variables LM2 et LTE (car elles ne sont
pas explicatives). Le résultat est le suivant :
Tableau 9 : Estimation
du modèle de long terme retenu
La relation issue de cette estimation peut s'écrire de
la manière suivante :
LP = 1,10 - 0,11LBR + 0,24DEV + 0,25LQ + 0,45LP(-1)
(6)
(0,11) (0,02) (0,02)
(0,03) (0,05)
[9,68] [5,48] [10,50]
[7,71] [9,02]
La série des résidus issue de l'estimation
ci-dessus est récupérée et nommée RESIDUS.
L'analyse du corrélogramme (voir annexe 9) montre que les 16
premières autocorrélations partielles sont presque nulles. Le
test ADF effectué sur cette série traduit le caractère
stationnaire des résidus. Les résultats de ce test figurant dans
le tableau 11 indiquent que la statistique ADF (-3,486) est inférieure
à la valeur critique (-1,953) au seuil de 5%.
Tableau 10 :
Résultats du test d'ADF sur les résidus
En plus, le test de Jarque-Bera appliqué aux
résidus (voir annexe 10) nous fournit les résultats
suivants :
ü Le coefficient de Skewness est :
-0,19<1,96 alors, l'hypothèse nulle d'asymétrie des
résidus est rejetée ;
ü Le coefficient de Kurtosis est : 2,52 sensiblement
égal à 3, la distribution est normale ;
ü Le coefficient de Jarque-Bera est égal
0,45<= 5,99
et la P-value est égale à 0, 80 > 0,05 alors,
l'hypothèse nulle de normalité des résidus est
acceptée au seuil de 5 %.
Nous pouvons donc conclure que les résidus de
l'estimation du modèle de long terme sont stationnaires. La
normalité de leur distribution est confirmée par ces
différents résultats. Cela nous permet de procéder
à l'estimation du modèle à court terme.
4.3.4. Estimation à court terme
Après avoir confirmée l'existence d'une relation
de long terme entre les variables, nous voudrions, dans ce paragraphe, mettre
en évidence l'évolution à court et moyen terme de cette
relation. A cet effet, nous allons adopter le modèle à correction
d'erreur (ECM) utilisé en premier par Sargan (1984) et rendu populaire
par Engle et Granger (1987)11(*). Ce type de modèle permet de mettre en
évidence comment la dynamique de court terme des variables du
système est influencée par la déviation de
l'équilibre de long terme. Il est basé sur une
représentation autorégressive en différence
première pour que tous les éléments soient stationnaires
(Ceci est vrai si toutes les variables sont stationnaires en différence
première). Le modèle se présente sous la forme
suivante :
(7)
Les résultats de l'estimation du modèle
vectoriel à correction d'erreur sont les suivants :
Tableau 11 :
Modèle vectoriel à correction d'erreur
Variable dépendante DLP
|
Correction d'erreur
|
Coefficient
|
Ecart-type
|
Statistique de Student
|
CointEq1
|
-0.076587
|
(0.07292)
|
[-1.05027]
|
D(LP(-1))
|
0.645465
|
(0.33494)
|
[ 1.92711]
|
D(LQ(-1))
|
0.729127
|
(0.21757)
|
[ 3.35118]
|
D(LTE(-1))
|
-0.424564
|
(0.17662)
|
[-2.40388]
|
D(LM2(-1))
|
-0.571268
|
(0.15780)
|
[-3.62021]
|
D(LBR(-1))
|
-0.187633
|
(0.10114)
|
[-1.85524]
|
C
|
0.021804
|
(0.02228)
|
[ 0.97850]
|
|
R-carré
|
0.623626
|
|
R-carré ajusté
|
0.347618
|
Critère d'information d'Akaike
|
-4.615392
|
Critère de Schwarz
|
-1.447791
|
De ces résultats, nous retenons le modèle
suivant en fonction des statistiques de Student calculées (le
coefficient est significativement différent de 0 lorsque la statistique
de Student est, en valeur absolue, supérieure à 2) :
DLP = 0,43D(LTE(-1)) + 0,57D(LM2(-1)) - 0,73D(LQ(-1))
(8)
(0,18) (0,16)
(0,22
[2,40] [3,62]
[3,35]
Il se trouve dans ce modèle que la chronique des prix
est influencée à court terme par les chroniques du passé
du taux de change, de la masse monétaire et du revenu national. Nous
devons cependant procéder aux différents tests sur les
résidus pour apprécier l'adéquation et la qualité
du modèle à correction d'erreur en vue de le valider.
Ø Test de normalité des
résidus
Figure 9 :
Résultat du test de normalité des résidus de la relation
de court terme
L'allure de la courbe des résidus issus de cette
relation est normale. En plus, la statistique de Skewness est
0,91<1,96 : la distribution est symétrique et, la P-value de
Jarque-Bera est 0, 99 > 0,05 alors, l'hypothèse nulle de
normalité des résidus est acceptée au seuil de 5 %.
Ø Test d'autocorrélation des
résidus
Tableau 12 :
Résultats du test Breusch Godfrey
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
|
F-statistic
|
0.154756
|
Probability
|
0.697504
|
Obs*R-squared
|
0.179392
|
Probability
|
0.671897
|
Nous remarquons que la statistique du test est 0,179<= 5,99 alors on
accepte l'hypothèse nulle de non corrélation des résidus
à l'ordre 1. En plus la P-value de la statistique de Fisher est
0,69>0,05 confirmant l'absence d'autocorrélation des résidus
(voir annexe 11).
Ø Test
d'hétéroscédasticité
Tableau 13 :
Résultats du test d'hétéroscédasticité de
White
White Heteroskedasticity Test:
|
F-statistic
|
2.584465
|
Probability
|
0.055171
|
Obs*R-squared
|
10.36085
|
Probability
|
0.065633
|
D'après les résultats du test
d'hétéroscédasticité de White, l'hypothèse
nulle d'hétéroscédasticité est rejetée car
la statistique calculée est supérieure à la valeur du lue au seuil de 5 %
et puis P-value est égale à 0,055.
4.4. Simulation et
validation du modèle
L'objet de ce paragraphe est la vérification de la
cohérence de notre modèle à l'aide de la méthode de
simulation statique qui prend les valeurs des variables observées
indépendamment de l'horizon d'une période.
Figure 10 :
Évolution de la série LP simulée et quelques statistiques
de validation du modèle
Les remarques faites à partir de ces résultats
sont les suivantes :
ü La racine carrée de l'erreur quadratique moyenne
(Root Mean Squared Error) est assez faible (0,06), les capacités de
prévision du modèle sont donc meilleures ;
ü Le pourcentage de l'erreur absolue moyenne est assez
faible (1,03 %) ; insignifiant par rapport à 5 % ;
ü Le coefficient d'inégalité de Theil est
presque nulle (0,0068), indiquant un ajustement presque parfait ;
ü Le Bias proportion se situe à 0 signifiant que
l'écart entre la moyenne de la série simulée et celle de
la série réelle est nul ;
ü La « variance proportion » nous
indique l'écart entre la variation de la série réelle et
celle de la série simulée ;
ü La proportion de covariance mesure les erreurs non
systématiques restantes des simulations.
Ces résultats sont confirmés par l'allure des
courbes (courbe de la série simulée notée LPP et celle de
la série réelle) illustrée par la figure 11. Les deux
courbes paraissent presque identiques.
Figure 11 :
Évolution des logarithmes des prix observés et
simulés
For des différents résultats obtenus, nous
affirmons que notre modèle est acceptable du point de vue
statistique.
4.5. Analyse des
résultats et limites de l'étude
D'abord au niveau de la relation de court terme
(équation 8), les résultats de l'estimation par le modèle
à correction d'erreur nous ont révélé que la
chronique des prix est corrélée positivement avec
l'évolution des chroniques retardées de la masse monétaire
et du taux de change du dollar américain contre le franc CFA. Elle est
par contre corrélée négativement avec la série
retardée du revenu national. Cela confirme en quelque sorte le point de
vue des monétaristes excepté Milton Friedman pour qui une telle
influence ne peut-être observée qu'à long terme.
L'inflation de court terme observée à une période t est
donc le fait des évolutions de la masse monétaire, du taux de
change et du PIB de la période t-1. Il faut noter cependant que
l'élasticité négative entre la série des prix et le
PIB est plutôt surprenante car, contraire aux théories
économiques (l'inflation de croissance de Keynes par exemple).
Quant à la relation d'équilibre de long terme
retenu (équation 6), l'élasticité négative entre le
niveau général des prix et le cours de Brent nous paraît
plutôt paradoxale par rapport au contexte de l'économie congolaise
dont il est question (l'exportation du pétrole brut étant la
source principale des recettes budgétaires). Mais cette situation
corrobore l'article paru dans la revue « perspectives
économiques » de l'OCDE12(*) de 2004. En effet, d'après cet article, les
fluctuations des cours pétroliers engendrent de l'incertitude qui
conduit à une diminution de l'activité d'investissement
tendancielle de l'économie. Dans ce contexte, l'incidence des prix du
pétrole sur les anticipations de hausse des prix à la
consommation semble être amenuisée à long terme. Cela peut
justifier, dans une certaine mesure, cette évolution en sens inverse.
D'après notre estimation, il est apparu que
l'évolution des prix peut s'expliquer par la croissance du PIB nominal
du pays. La tendance inflationniste actuelle peut confirmer la théorie
de Keynes qui considère que l'inflation est un résultat plus
moins inéluctable de la croissance économique et des hausses des
salaires qu'elle engendre. En effet, le retour de la stabilité
économique au Congo a entraîné avec elle une tendance
croissante de l'économie. Cette évolution favorable s'explique
par une forte appréciation des termes de l'échange en relation
avec la hausse des cours du pétrole et du bois. En terme réel, la
croissance économique a été de 6,4 % en 2006 contre 7,7 %
en 2005. Le PIB non pétrolier a continué à croître
à un taux régulièrement stable, atteignant 6,3 % en 2006,
en hausse par rapport au taux de 5,3 % observés en 2005, et ceci
grâce, principalement, à l'accélération de
l'investissement dans le secteur privé et les travaux de construction
des infrastructures publiques13(*).
D'après le modèle, l'influence de la
dévaluation de 1994 est prouvée. Pays fortement dépendant
de l'extérieur en matière de biens de consommation, la
dévaluation du franc CFA de 1994 a favorisé significativement la
hausse des prix pratiqués sur le marché intérieur. L'effet
immédiat de cette mesure s'est traduit par une élévation
du taux d'inflation qui s'est situé à environ 42 % au cours de la
même année.
Aussi, il s'est avéré que l'inflation au Congo
est entretenue dans une certaine mesure par la tendance du passé (le
niveau des prix à une période t-1). En effet, la fixation des
prix sur le marché est déterminée par l'évolution
passée des prix dans l'économie. Ce qui traduit donc une
mémoire de l'inflation dans l'économie congolaise.
Les limites de notre étude pourraient d'abord se situer
au niveau du choix des variables explicatives prise en compte dans notre
modèle. On estime que la prise en compte de certaines variables telles
que le niveau du chômage, le niveau de taxes et surtout le niveau de
salaire aurait pu nous donner une explication assez pertinente du processus
inflationniste au Congo. Avec les informations relatives au niveau du
chômage, on aurait pu tester la relation de Phillips dans le cadre de
l'économie congolaise. Ensuite, une autre faiblesse à relever
dans la formulation de notre modèle est l'omission de l'influence que
peut avoir la qualité des infrastructures économiques sur le
niveau général des prix. En effet, d'après la Banque
Mondiale, l'accélération de l'inflation au Congo est due à
deux facteurs principaux :
ü les frais de transport plus élevés,
résultant d'une combinaison de la baisse de capacité des
transports ainsi que des ruptures fréquentes du trafic sur le chemin de
fer entre le port de Pointe-Noire et Brazzaville ;
ü une forte pression sur la demande de quelques produits
essentiels à Brazzaville et dans la partie nord du Congo tels que
l'essence, le ciment et les produits alimentaires comme la farine de blé
et le sucre (en partie due aux besoins liés à la
réalisation des grands travaux d'infrastructure, et qui ne peuvent
être couverts par la production locale qui est d'une capacité
limitée).
À cette liste, il faut ajouter la non prise en compte
des statistiques relatives au commerce extérieur du Congo. En
particulier, les indices des prix à l'exportation et à
l'importation des biens de consommation auraient pu donner une certaine
robustesse à notre modèle. Mais, il faudrait cependant noter que
ces insuffisances relevées sont dues à une insuffisance des
statistiques relatives à ces différentes variables.
En conclusion, nous devrions souligner que notre étude
ne prétend, en aucun cas, remettre en cause les fondements
théoriques de la macroéconomie, plus particulièrement les
diverses théories traitant la question de l'inflation. Mais, elle se
veut tout simplement une contribution à l'avancement de la recherche des
déterminants de l'inflation dans le contexte des économies
africaines.
CONCLUSION
L'objectif de notre étude était d'expliquer ou
du moins d'identifier les facteurs de la tendance inflationniste
observée dans l'économie congolaise. La relation
économétrique utilisée à cette fin nous a fourni
des résultats assez satisfaisants pour élucider ce
phénomène.
Empiriquement, nous avons pu identifier les causes influentes
de la tendance inflationniste observée à court terme dans
l'économie congolaise. En effet, l'estimation par le modèle
à correction d'erreur nous a permis de savoir que la tendance à
court terme de l'inflation est expliquée par la croissance de la masse
monétaire et le cours du dollar américain sur le marché de
change. Ces deux grandeurs affichent une tendance croissante au cours de la
période considérée (1977-2006). Il faut souligner
cependant que les canaux de transmission restent difficiles à identifier
car, lorsque l'on regarde l'évolution des contreparties de la masse
monétaire par exemple, elles ont plutôt une tendance quasi
constante. En particulier le crédit à l'économie au Congo
n'évolue pas au même rythme que la masse monétaire (voir
l'annexe 3). Cette situation nous amène à nous interroger sur
l'existence des canaux non officiels de transmission des effets de
l'évolution de la masse monétaire sur les fluctuations des prix.
Aussi, ce modèle a mis en exergue une influence de type
« décélérationniste » du PIB sur la
chronique des prix. Ce cas de figure reste à être
élucidé. On pourrait penser à une forte croissance de
l'offre des produits de consommation au cours de la période
considérée. Mais, l'indisponibilité des données
relatives à l'évolution de l'offre des biens de consommation
susceptibles de confirmer cette supposition constitue une limite de ce
modèle.
Par contre, à long terme, le processus inflationniste
est expliqué par les effets de la dévaluation de 1994 qui ont
multiplié, par deux, les prix des biens de consommations
importés. Il est aussi expliqué par la tendance croissante de
l'économie congolaise observée à travers
l'évolution de son PIB. D'après l'estimation du modèle,
l'inflation au Congo est entretenue par la série retardée des
prix pratiqués sur le marché intérieur. En d'autres
termes, on peut dire qu'il existe une mémoire de l'inflation dans
l'économie congolaise. Par ailleurs, le modèle met en
évidence une corrélation négative, à long terme,
entre le cours du Brent sur le marché international et
l'évolution des prix à la consommation des ménages
congolais. Cela vient réfuter la supposition faite au niveau de la
spécification de notre modèle. Supposition selon laquelle la
croissance du prix de baril de pétrole serait une des causes directes de
l'inflation au Congo. Nous pouvons donc conclure qu'à long terme,
l'inflation observée au Congo n'est pas de type monétaire.
Notre étude nous a permis de mettre en exergue les
facteurs explicatifs du processus inflationniste au Congo. Cependant, nous nous
réservons de donner raison à tel ou tel économiste pour
affirmer que l'inflation au Congo est de tel ou tel type. Une étude
ultérieure pourrait mieux expliquer cette hausse des prix, en
considérant les séries des prix des grands groupes de produits
entrant dans le panier de la ménagère, ou en prenant en compte
les variables relatives aux structures économiques.
BIBLIOGRAPHIE
Ouvrages
BOURBONNAIS, R. (2003)- Econométrie, 5ème
édition- Dunod, Paris, 330p
GOUX, J. F. (1998)- Inflation, désinflation,
déflation -Dunod, Paris, 126p.
MANKIW, G. N. (2000)- Macroéconomie, 2ème
édition- De Boeck Université, Paris, 650p
GUERRIEN, B. (2002)- Dictionnaire d'analyse
économique : microéconomie, macroéconomie, théorie
des jeux etc. 3ème édition- La Découverte, Paris,
568p
ROMER, D. (1997)- Macroéconomie approfondie-
Mc GRAW-HILL/Ediscience, Paris, 603p
Mémoires, articles et revues
économiques
AMBAPOUR, S. et MASSAMBA, C. (2005)- Croissance économique
et consommation d'énergie au Congo : une analyse en terme de
causalité, BAMSI
BEGUY, O. (2005)- Déterminants de l'inflation au
Tchad- Mémoire de fin de formation, ISSEA
OCDE (2004),- Perspectives économiques, n°76,
P. 22 (258)
OMC (2006),- Examen des politiques commerciales, rapport du
secrétariat sur la République du Congo.
Ministère de l'Économie, des Finances et du
Budget (2001)- Économie congolaise : potentialités et
atouts.
TALOM, K. A. M. (2005)- Inflation au Cameroun :
modèle explicatif et prévision de l'indice des prix à la
consommation- Mémoire de fin de formation, ENSEA
Les sites web visités
La situation monétaire des pays de la CEMAC peut
être consultée sur
http://www.izf.com
http://www.europa.eu.int. Les
quatre critères de convergence sont exposés dans l'Article 121
paragraphe 1 du traité sur la Communauté Européenne
http://www.bp.com/statisticalreview.
Pour le cours du Brent,
http://www.afristat.org pour la
méthodologie d'élaboration des indices des prix à la
consommation
Site du Ministère de l'Économie, des Finances et
de l'Industrie, DGEMP de la France,
http://www.cnsee.org pour la
chronique des prix
http://web.worldbank.org,
rapport économique trimestriel de la République du Congo
http://web.banque-france.fr
pour la situation monétaire dans la zone franc.
http://www.mefb-cg.org pour la
plupart des informations relatives à l'économie congolaise.
http://www.wikipédia.com
pour les définitions et certaines théories
* 1 Encyclopédie
Wikipédia
* 2Goux (1998)
* 3 Cité par Goux
(1998)
* 4 Encyclopédie
Wikipédia
* 5 Ministère de
l'économie, des finances et du budget
* 6 OMC (2006)
* 7 OMC, op cit P.2
* 8 Banque de France
* 9 Exposée dans
l'article de Ambapour et Massamba (2005)
* 10 Cité Talom
(2005)
* 11 Beguy (2005)
* 12 Perspectives
économiques de l'OCDE, n°76 de 2004, P. 22 (258)
* 13 Banque Mondiale
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