2.3. Quelques résultats
empiriques
Les études les plus récentes sur la croissance
économique au Bénin ont porté sur ses déterminants,
et l'effet induit par quelques facteurs. Elles n'ont toutefois pas
abordé l'impact de l'agriculture sur les autres secteurs au
Bénin. Par exemple, DEDEHOUANOU (2009) en analysant l'effet de la dette
extérieure sur la croissance économique au Benin les
données de 1974 à 2008. Il montre en utilisant la
cointégration que, les élasticités au niveau de l'encours
de la dette et l'aide public au développement ont une relation positive.
De même TCHINTCHIN et SAVY (2012) en utilisant les modèles de
croissance endogènes et en se fondant sur le modèle de
référence de Barro (1990, 1991) ainsi que les modèles les
plus récents développés par Agenor (2000) et Rajhi (1996),
et la cointégration ont analysé l'impact des dépenses
publiques sur la croissance économique au Bénin de 1985 à
2010. Il ressort de leurs estimations que quelque soit le terme, les
dépenses publiques ont un impact positif tout de même
inférieur à celui du capital privé. Ils ont observé
par ailleurs que la taille de l'Etat qui procure une croissance optimale au PIB
est 38,17% et que la composition optimale devrait consacrer 60,32% des
dépenses publiques aux dépenses publiques productives.
AMINOU et KINKPE (2009) ont utilisé essentiellement les
modèles économétriques pour étudier les effets des
exportations agricoles sur la croissance et le bien-être à travers
la consommation des ménages par tête. Ils montrent que les
exportations agricoles sont une source de la croissance au Bénin et que
les exportations agricoles sont globalement bénéfiques à
l'activité économique du pays. En outre, il ressort
également de leur étude que, les exportations agricoles
contribuent à une amélioration des conditions de vie des
populations de par son impact positif sur leur consommation par tête.
D'autres auteurs ont également abordé le sujet
en utilisant les nouveaux développements de l'économétrie
dans plusieurs pays. YAO (2000) en utilisant des méthodes de
cointégration a montré qu'en chine : l'agriculture a
entraîné la croissance des autres secteurs et la croissance du
secteur non agricole n'a pas d'effet sur le secteur agricole.
KATIRCIOGLU (2006) a étudié la relation entre la
production agricole et la croissance économique dans la partie nord de
Chypre en utilisant la cointégration sur des données allant de
1975 à 2002. Il recherchait le sens de la causalité selon Granger
entre la croissance du secteur agricole et la croissance économique
générale. Les variables qu'il emploie sont les taux de croissance
du PIB réel et du PIB réel agricole. Une deuxième
étude du même auteur recherche la
cointégration et les relations causales entre les différents
secteurs d'activité du Chypre du Nord. L'auteur utilise les valeurs en
logarithme du PIB réel, du PIB réel agricole, du PIB réel
industriel et du PIB réel des services. L'agriculture reste encore
l'épine dorsale de l'économie de ce pays, elle a une relation
d'équilibre de long terme avec la croissance économique et donne
la direction du développement de l'industrie. L'étude la plus
récente sur le sujet est celle de BELLA (2009). Il utilise
également ce nouveau développement de l'économétrie
sur l'économie camerounaise. Il est arrivé aux conclusions ci
après : des estimations faites à l'aide des données
sur l'activité économique au Cameroun montrent qu'il existe une
relation de long terme entre les taux de croissance du PIB réel par
tête, des PIB réel agricole, industriel et des services. Ainsi,
l'économie camerounaise a évolué dans une certaine
stabilité au niveau de sa structure. Cette relation de long terme montre
qu'une hausse du PIB réel agricole a eu en moyenne une baisse du PIB
réel par tête. Les estimations révèlent
également que le développement du secteur agricole n'a pas
causé celui des autres secteurs. Il montre aussi que le secteur
industriel s'est révélé comme celui qui a positivement
influencé la croissance du PIB réel par tête au Cameroun
dans le long terme. Ainsi, une croissance du PIB industriel a jusqu'ici
été la plus à même d'induire en moyenne une
amélioration du niveau de vie mesurée par le PIB réel par
habitant.
L'évaluation de l'impact du secteur agricole sur les
autres secteurs et le niveau de vie au Bénin se fera par la
cointégration et l'estimation éventuelle d'un modèle
vectoriel à correction d'erreur (VECM : Vectorial Error Correction
Model). Les variables utilisées sont : le PIB réel par
tête, le PIB réel agricole, le PIB réel du secteur
industriel et le PIB réel du secteur service. Afin d'effectuer les
analyses en termes d'élasticité, toutes ces variables sont prises
en logarithme.
La partie suivante décrit la méthodologie
à adopter dans le cadre de cette étude.
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