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Croissance économique et chômage en R.D.Congo. Vérification de la loi d'OKUN de 2000 à 2014.( Télécharger le fichier original )par TSONGO MULWAHALI Patient Université de Kalemie - Licence 2016 |
Source : BCC, Rapport 2010 Le taux de chômage bien que décroissant, mais reste au dessus de la moyenne. La diminution du chômage est sans doute liée à l'accroissement de la production. Mais il aurait été pertinent de disposer des données de création d'emplois réels par secteur pour évaluer l'impact de la croissance économique. Au vues de ce tableau, nous comprenons que le taux de chômage en RD Congo, sur les vrais calculs de la formule du taux de chômage, son taux est supérieur à 60%. 2. Implication de la croissance économique du PIB sur la pauvreté Le développement constitue un terme plurivoque. Quoiqu'il en soit, il inclue l'amélioration des conditions de vie matérielles et sociales : l'accès à l'alimentation en quantité et en qualité, au revenu suffisant, aux soins de santé, à l'éducation, au logement décent etc. L'amélioration de ces indicateurs socio-économiques est conditionnée en grande partie par la croissance économique créatrice de richesse et la redistribution. Nous ne relançons pas le débat autour des objectifs de la croissance et ceux du développement. Mais, il est évident de souligner qu'une économie en croissance peut réduire la pauvreté. Des parcours de développement de plusieurs pays l'ont montré. C'est le cas ces dernières années des pays émergents tels que la Chine. Alors que le taux de pauvreté y était de près de 64% au début des années 1980, en 2001 il est de 17%, ce qui montre une réduction importante. La croissance économique a été la principale cause immédiate de ce rapide déclin de la pauvreté (RAVALLION, novembre 2004 : 1). Dans le TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 47 ~ même ordre d'idées, on ne peut espérer réduire la pauvreté sans la croissance (Commission on Growth and Development, 2008: 14). Parmi les facteurs ayant contribué à la croissance en Asie (Corée, Singapour, Taiwan, Hong Kong), on cite une épargne intérieure élevée, le rôle de l'Etat dans des investissements publics, la réalisation des infrastructures ainsi que l'investissement dans l'éducation pour l'acquisition des compétences. On peut donc remarquer à contrario que le déficit d'investissements, d'épargne intérieure, d'infrastructures et de gouvernance n'est pas favorable à la croissance et donc à la réduction de la pauvreté. Pour plusieurs pays, on évoque également l'ouverture au marché mondial par la promotion des exportations des biens à valeur ajoutée élevée. Les termes de l'échange sont améliorés ; les revenus et les réserves en devises augmentent, ce qui accroît la valeur de la monnaie nationale et permet des importations notamment des biens intermédiaires, des machines, des pièces de rechange etc., pour les besoins de la production (Sullivan, février 2012). C'est donc là une application au commerce international de la théorie du « trickle-down » : l'ouverture favorise la croissance, génératrice des richesses qui profitent à toute la société par la réduction de la pauvreté. Par ailleurs, l'amélioration de l'activité économique se fait aussi par la conjonction de mesures de stabilité des indicateurs macroéconomiques. C'est ce que note la Banque mondiale (2008: 53) Ainsi parmi les facteurs qui contribuent à la croissance, des expériences de plusieurs pays ont permis de retenir : des conditions d'un environnement économique stable qui attire les investissements, la stabilité des prix, des lois et pratiques administratives favorables aux entreprises, des finances publiques assainies et une monnaie stable. Les entreprises cherchent certes une rentabilité élevée mais d'un autre côté elles préfèrent un environnement économique et juridique stable, qui présente peu de risques. Toutefois, la question n'est pas de rechercher la croissance pour elle-même, mais plutôt la réduction de la pauvreté. TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 48 ~ C'est dans ce cadre que depuis le début des années 2000, beaucoup de pays Africains dont la RDC, ont formulé à travers les DSCRP des plans de croissance en vue de réduire la pauvreté, avec l'accompagnement de la Banque mondiale. En effet, de bons indicateurs macroéconomiques devraient contribuer à améliorer les conditions économiques et sociales des populations. C'est dans ce cadre que s'inscrivent les notions de « croissance pro pauvres » et de « croissance de développement ». Se référant à Dudley Seers, Ignacy Sachs note que la croissance économique ne conduit au développement que si elle crée des emplois, du revenu et contribue à la réduction de la pauvreté et des inégalités. Une croissance économique à impact social mais aussi environnemental positif seule mérite le nom de développement pour cet auteur. Dans le cas contraire, on est en présence de développement exclusif ou pervers comme dans le contexte d'Amérique latine des années 1980 - 1990, où des pays étaient en croissance, mais une bonne partie de la population vivait dans la précarité et des activités informelles de survie alors qu'une minorité concentrait entre ses mains l'essentiel des revenus et des richesses (Sachs, 2004 : 183 - 185). Un développement inclusif suppose que la population dans son ensemble dispose des possibilités équitables d'accès aux revenus suffisants et aux services sociaux de base. SECTION3. CAUSALITE ENTRE CHOMAGE ET INFLATIONPour les économistes libéraux la courbe de Phillips conçue comme liaison inflation-chômage n'existe pas. C'est d'ailleurs parfaitement cohérent avec leur conception de l'analyse économique. En effet, pour les libéraux, le chômage traduit un mauvais fonctionnement du marché du travail. Pour chaque pays il y a un niveau de chômage normal, habituel, «naturel», reflétant la qualité du marché du travail : certains pays sont caractérisés par une plus grande flexibilité du marché du travail, leur «taux de chômage naturel» est donc plus faible ; de même la modification dans le temps des rigidités observées peut expliquer le TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 49 ~ déplacement du niveau structurel du chômage. La courbe de Phillips représenterait une variation autour de ce «taux de chômage naturel». Aux États-Unis, Milton Friedman est le plus célèbre représentant de ce courant de critique de la courbe de Phillips et il l'exprime avant même que les déformations de la liaison statistique apparaissent. En 1968, il propose d'appeler «taux de chômage naturel», le taux de chômage « qui s'établirait dans une économie à partir d'un système d'équations d'équilibre de marché dans lequel on pourrait intégrer les caractéristiques réelles des marchés, c'est à dire : le coût de la collecte d'information, le degré d'incertitude et le taux d'accroissement naturel de la population ». C'est un taux pivot incompressible. Le chômage constaté s'écarte de ce taux «naturel» parce que : Les salariés anticipent mal le salaire réel en période d'expansion à un moment où les salaires nominaux proposés par les firmes augmentent rapidement. Ils ne sont victimes cependant que temporairement de l'illusion monétaire. Figure 2 : La critique de Friedman et celle de Lucas Taux d'inflation
B D E C A Taux de chômage Si les pouvoirs publics considèrent que le niveau de chômage observé, A, est trop élevé et décident de soutenir l'activité économique par une politique de relance, ils vont donner naissance à une croissance inflationniste. La «relance» a toujours des effets inflationnistes pour TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 50 ~ Friedman, parce que pour l'analyse monétariste, le financement du déficit budgétaire ne peut pas se faire sans création monétaire. Au point B, les salariés constatent avec retard que les prix ont augmenté en même temps que les salaires nominaux. Ils modifient leur comportement de détention de monnaie (qui correspond à une proportion déterminée des achats qu'ils s'apprêtent à faire), ils vont donc chercher à reconstituer leur épargne et ils réduisent leur consommation. Au point C le constat initial d'un chômage excessif conduit à reprendre l'initiative de soutien de la croissance. Les conditions sont réunies pour passer à D puis E. S'il existe une liaison entre inflation et chômage, elle doit pour Friedman être analysée dans le long terme. À long terme la courbe de Philips est une droite verticale A, C, E, telle que le taux de chômage soit indépendant du taux d'inflation. L'action visant à réduire le chômage est inutile et nuisible parce qu'elle se traduit par une élévation de l'inflation sans qu'on s'éloigne réellement du taux naturel de chômage. Pour résumer les conclusions de Milton Friedman il faut dire que l'arbitrage entre inflation et chômage n'existerait qu'à court terme, à long terme le taux de chômage est indépendant du taux d'inflation. Pour Lucas anticipations parfaites, plus d'illusion monétaire, passage direct de A à C puis à E. a. Arbitrage entre inflation et chômage à court terme Comment utiliser la courbe de Phillips pour des recommandations de politique économique ? La décroissance de la courbe de Phillips (la relation négative entre inflation et chômage) laisse penser qu'il existe une possibilité d'arbitrage entre inflation et chômage. D'où provient cette possibilité d'arbitrage ? Pour répondre, il faut en fait avoir recours à un modèle beaucoup plus complet que la seule courbe de Phillips, mais on peut tout de même présenter les grandes lignes de l'argumentation : la possibilité d'arbitrage entre inflation et chômage vient du fait que les salaires sont négociés sur la base des anticipations d'inflation : TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ru 51 ru + Pour un niveau anticipé d'inflation, entreprises et salariés s'accordent sur des augmentations de salaires nominaux. + Si la politique économique est telle qu'une fois les salaires fixés, les prix augmentent davantage que ce qui avait été anticipé, le recours au travail est meilleur marché (en termes réels) que ce qui avait été anticipé. + Les entreprises souhaitent alors embaucher davantage et le chômage se trouve réduit Dans un tel schéma, une politique monétaire expansionniste qui accroît le niveau général des prix au-delà de ce qui avait été anticipé par les agents permet de réduire le chômage, d'où l'arbitrage entre inflation et chômage. Quels sont les effets de la croissance de la masse monétaire sur l'inflation et sur l'activité ? Les interactions entre la production, le chômage et l'inflation sont résumées dans 3 relations : > la loi d'OKUN (qui lie variation du taux de chômage et déviation du taux de croissance du PIB par rapport à sa tendance) > la courbe de Phillips (qui lie variation d'inflation et déviation du taux de chômage par rapport à son niveau structurel) > la relation de demande globale (qui lie la croissance du PIB à celle de la masse monétaire nette de l'inflation) b. Arbitrage entre inflation et chômage à plus long terme Le mécanisme d'arbitrage qui a été décrit dans le cas où on étudie le court terme suppose des erreurs d'anticipations concernant l'inflation. Il est difficile de penser que ces erreurs puissent se perpétuer indéfiniment (Jean Magnan ; 2008) Supposons que le taux d'inflation courant soit de 5% conforme aux anticipations des agents, et que le taux de chômage soit égal à un. Comme supposé plus haut, les agents se contentent d'anticiper le taux d'inflation courant pour la période à venir. Que se passe-t-il ? TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ru 52 ru V' Pour bénéficier de l'arbitrage entre inflation et chômage, les autorités peuvent mener une politique monétaire expansionniste, son effet sera de réduire le chômage et d'augmenter le niveau d'inflation, à 10% par exemple. V' Toutefois, pour la période suivante, les agents anticipent un niveau d'inflation identique à celui qu'ils observent couramment. Tout se passe alors comme si l'économie «changeait » de courbe de Phillips (passant d'une courbe de Phillips à anticipations d'inflation de 5% à une courbe de Phillips avec anticipations d'inflation de 10%). V' Si les autorités monétaires mènent une politique monétaire engendrant une inflation cohérente avec ces anticipations, le chômage retrouve le niveau un. V' Les autorités peuvent aussi choisir de maintenir le niveau de chômage à un niveau inférieur au taux de chômage structurel, mais cela requiert de mener une politique monétaire qui amène l'inflation au delà du niveau anticipé (Jean Magnan ; 2008) A long terme donc, l'arbitrage entre inflation et chômage disparaît donc puisque le maintien d'un taux de chômage inférieur au taux de chômage structurel nécessite des niveaux d'inflation toujours plus élevés (c'est la thèse accélérationniste de Friedman). Graphiquement, cela est représenté par une courbe de Phillips verticale, qui exprime le fait qu'il est impossible d'échapper durablement au niveau de chômage structurel mais que n'importe quel niveau d'inflation est compatible avec ce taux de chômage structurel : la courbe de Phillips de long terme se réduit à ut = un, qui stipule que le taux de chômage est à long terme égal au taux de chômage structurel. c. La courbe de PHILIPS De la relation entre croissance des salaires nominaux et chômage à la relation entre croissance des prix et chômage. En 1958 l'économiste néo-zélandais Alban William Phillips, publie un article dans la revue Economica pour rendre compte de son travail mené à la London School of economics. La recherche porte sur une liaison TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 53 ~ éventuelle entre le taux de croissance du taux de salaire nominal et le taux de chômage, elle repose sur l'observation de l'économie anglaise de 1861 à 1913 puis de 1867 à 1957. La relation statistique observée est forte et négative. ... (Jean Magnan ; 2008) Dans son article de 1958, Phillips explique la liaison négative entre croissance du salaire nominal et taux de chômage comme un simple effet d'un ajustement entre offre et demande : « Lorsque la demande d'un bien ou d'un service est relativement élevée par rapport à son offre, nous devons nous attendre à une hausse de son prix.... Il est raisonnable de penser que l'un des déterminants du taux de variation des salaires nominaux, soit le prix des services du travail ». (Valérie Mignon 2011) Dans les dernières décennies, les analyses économiques se sont largement préoccupées du problème de la recherche du plein-emploi et de la stabilité des prix (absence d'inflation). Les politiques économiques inspirées du cadre IS-LM ont supposé au départ que les prix pouvaient être considérés comme fixes, hypothèse qui a été par la suite largement remise en cause. Le point de départ contemporain de cette réflexion est sans doute la relation de Phillips. En 1958, l'économiste néo-zélandais A.W. Phillips a proposé une estimation de la relation expliquant les variations du taux de salaire nominal à partir du taux de chômage observé en Grande-Bretagne sur la période 1861-1957. Il ressort de ce travail empirique que le taux de chômage peut-être considéré comme le déterminant principal des variations du salaire nominal. Ce que l'on a appelé depuis lors la courbe de Phillips est une découverte importante dans la mesure où elle constitue l'équation manquante de la théorie keynésienne. Elle permet de passer d'une macroéconomie statique à une macroéconomie dynamique. En effet, l'équilibre macroéconomique relatif à une période décrit dans le modèle offre globale-demande globale se modifie dans le temps en fonction de la dynamique des salaires nominaux. A ce phénomène de la dérive des courbes de Phillips, deux explications : TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 54 ~ ? Les chocs pétroliers de 1973 et 1979. Ces chocs ont entraîné une hausse des coûts des entreprises, ce qui a induit une augmentation des marges et des prix des entreprises quelque soit le taux de chômage. ? Il y a eu un changement dans la formation des anticipations des partenaires sociaux, lors des séances de négociation des salaires. A partir des années 1970, on a observé une persistance de l'inflation à des taux élevés (une inflation forte en t était susceptible d'être suivie par une inflation élevée en t+1). La relation mise en évidence par Phillips est rapidement réinterprétée, dès 1960, par Robert Lipsey comme une relation entre inflation et chômage. La même année deux des principaux représentants de la «synthèse néoclassique» (interprétation de Keynes par le schéma IS-LM) Paul Samuelson et Robert Solow développent une analyse semblable. Le taux d'inflation peut facilement être substitué au taux de variation du taux de salaire nominal, parce que la liaison entre les deux grandeurs est forte. D'une part, la hausse des salaires nominaux entretient des tensions sur la demande des produits donc sur les prix (inflation par la demande) d'autre part, elle se traduit par une pression sur les marges qui ne peut être levée que par la hausse des prix (inflation par les coûts) si les entreprises fixent leurs prix en conservant des marges constantes (comportement de «mark up»). Plus indexation des salaires sur l'inflation pour la préservation du pouvoir d'achat. Sachant que la théorie de la courbe de Phillips stipule ce qui suit : « il ya inflation lorsque le taux de chômage diminue, la production augmente ; l'indice des prix à la consommation augmente aussi ». TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014 ~ 55 ~ CHAPITRE DEUXIEMECROISSANCE ET CHOMAGE EN RDC ET
L'APPROCHE
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Année |
Taux de Croissance du PIB en % |
|
2000 |
-6,900102 |
|
2001 |
-2,199878 |
|
2002 |
3,568385 |
|
2003 |
5,891420 |
|
2004 |
6,639888 |
|
2005 |
7,863380 |
|
2006 |
5,684216 |
|
2007 |
6,356618 |
|
2008 |
6,297347 |
|
2009 |
2,896057 |
|
2010 |
7,200000 |
|
2011 |
6,900000 |
|
2012 |
7,200000 |
|
2013 |
8,500000 |
|
2014 |
9,500000 |
Source : Rapport de la Banque Mondiale
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Au regard de ces données, il se déduit une moyenne arithmétique de 6.19% pour l'ensemble de la période étudiée.
La lecture de ce tableau nous renseigne que la croissance économique du PIB en RD Congo connait une réelle performance économique en terme de croissance de 2002 à 2008 où il ya eu une croissance expansionniste, l'activité économique augmente d'année en année.
Depuis 2003, le taux de croissance dépasse 5%, excepté l'année 2009 où l'activité a connu une récession et cela était dû la crise financière mondiale. En 2011 il a atteint 6,9%, en léger retrait sur 2010 (7,2) en raison de l'attentisme des entreprises en période électorale à cause des incertitudes politiques, mais la performance économique est liée à la conjoncture de plusieurs facteurs, elle est principalement tirée par le secteur minier qui en soit constitue encore le coeur ou moteur de l'économie Congolaise.
Et cela est prouvé même dans le rapport de la Banque Centrale du Congo, la production minière représente plus du quart du PIB comme par exemple en 2009 avec 13%, 2010 avec 21%, 2011 avec 24%, même chose pour 2012 à 2014 avec une moyenne relativement supérieur à 20%.
Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB en RD Congo de 2000 à 2014
Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB
en RD Congo de 2000 à 2014
12
-4
-8
4
8
0
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
PIB
Graphique N°1 : Evolution du taux de la croissance économique du PIB
en RD Congo de 2000 à 2014
|
12 8 4 0 -4 -8 |
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
PIB
Source : Par nous même à partir de données de la Banque Mondiale
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Au vue de ces deux graphiques représentant différemment la même variable qui est la croissance économique du PIB de la RD Congo en période allant de 2000 à 2014, nous constatons que les deux premières années ont été les périodes difficiles pour l'économie congolaise où le taux de croissance économiques de 2000 et 2001 ont été respectivement de -6.9% et -2.1% et nous osons croire que cela a été dû à la période poste conflit où le pays était totalement divisé et incontrôlé.
En jetant un coup d'oeil sur ces graphiques, nous voyons que la période allant de 2003 à 2008 a été marqué par une expansion croissante où le taux de croissance a été positif et croissant cela est les fruits la politique économique mise en place après la réunification du pays.
Par ailleurs, la période de 2009 a été marquée par une crise financière mondiale qui avait secoué le monde entier et cela la RD Congo n'a pas été épargné où nous avons vu son taux de croissance économique chuté jusqu'à atteindre 2.8%, alors qu'il était de 6.2% à 2008 d'où une baisse de 3.4% et une autre période marquante de l'économie congolaise est celle de 2011 avec comme taux de croissance de 6.9% où la croissance avait chuté par rapport à celui de 2010 qui était de 7.2% cela était causé par les faits de la période électorale.
En effet, il est pertinent de mentionner qu'après une période de relatif dynamisme économique, la RDC a subi une sévère dépression entre le milieu des années 1980 et le milieu des années 2000 liée aux guerres civiles qui ont ravagé le pays. Avec une croissance économique de 6,2 % en 2008 et de 2,8 % en 2009, la RDC a ensuite été l'un des pays d'Afrique les plus touchés par la crise de 2008-2009.
La persistance de la crise de l'économie Congolaise s'est accompagné d'importantes distorsions structurelles dans la formation du PIB. La baisse de performance des industries manufacturières est due principalement aux difficultés croissantes de trésorerie des entreprises tant en monnaie nationale qu'en devises, qui ont entraîné pour elles des problèmes d'approvisionnement en matières premières et en pièces de rechange, ainsi qu'à l'apparition d'une forte concurrence dans certaines
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branches des produits similaires importés. En outre, l'effritement sans cesse du pouvoir d'achat de la population va gêner l'expansion du marché intérieur vers lequel les industries manufacturières sont tournées.
b. Etude du chômage en RD Congo
La deuxième variable fondamentale de l'analyse macroéconomique est le taux de chômage.
Toutefois, la RD Congo n'est pas le premier ni le seul à connaître une situation de chômage. Il s'agit d'un phénomène que peut connaître toutes les économies, à un moment ou un autre.
Dans ce paragraphe, nous allons présenter cette étude de deux manières dont les voici :
1) Evolution de taux de chômage en RD Congo de 2000 à 2014
2) Evolution de taux de croissance de chômage en RD Congo de 2000 à 2014
1) Evolution de taux chômage en RD Congo de 2000 à 2014
Il sied à noter que cette évolution de taux de chômage en RD Congo n'est prise d'une manière brute telle que publié par la BCC, condensé d'informations statistiques.
Tableau N°2 : Evolution de taux de chômage en RD Congo de 2000 à
2014
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Année |
Taux de chômage en % |
|
2000 |
66.9 |
|
2001 |
49.0 |
|
2002 |
48.1 |
|
2003 |
48.5 |
|
2004 |
45.4 |
|
2005 |
49.6 |
|
2006 |
48.2 |
|
2007 |
47.2 |
|
2008 |
53.2 |
|
2009 |
58.0 |
|
2010 |
60.7 |
|
2011 |
51.4 |
|
2012 |
49.1 |
|
2013 |
46.1 |
|
2014 |
43.0 |
Source : BCC, condensé d'informations statistiques
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
~ 59 ~
De ce tableau découle, une moyenne de 50.96% des chômeurs en RDC pour l'ensemble de la période étudiée.
Au regard de ce tableau représentatif de taux de chômage en RD Congo de la période allant de 2000 à 2014, nous comprenons que le chômage est un fléau très grave dans les pays en développement en particulier la RD Congo qui constitue notre champs d'action de ce travail.
Nous voyons un taux de chômage supérieur pendant les années 2000 et 2010 où ils ont été de 66.9% et 60.7, la présomption nous pousser à dire que cela a été dû la crise de conflit de guerre civile que connaissait la pays pour l'an 2000 et les mauvaises politiques économiques pour relancer l'emploi au cours de ces années, les autres années les taux de chômage ont été supérieur à 40%, à l'exception de 2008 et 2009 où à ces années leurs taux ont été de 53.2 et 58.0, nous croyons que cela est expliqué par la crise financière a été déclenché à partir 2008.
Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 à 2014
Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 à 201
|
70 65 60 55 50 45 40 |
|
|
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 |
CHOM
Graphique N°2 : Evolution du taux de chômage en RD Congo de 2000 A 2014
65
60
45
40
70
55
50
200020012002200320042005200620072008200920102011201220132014
CHOM
Source : Par nous même à partir de données de la BCC condensé d'informations statistiques.
Ce graphique reflète une très hausse de taux de chômage aux années 2000, 2010, 2009 et 2008 (évalué respectivement à 66.9%, 60.7%, 58.0% et 53.2% et cela suite aux diverses raisons).
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Mais, nous observons une diminution de taux de chômage en RD Congo entre les années 2011, 2012, 2013 et 2014 où les taux ont été respectivement de 51.4%, 49.1%, 46.1% et 43.0.
2) Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à
2014
Pour trouver le taux de croissance de chômage nous sommes partis de la formule du taux de croissance du PIB qui est la suivante :
Taux de croissance = 100 X
Nous précisons que le taux de chômage de l'année 1999, a été de 64.3% qui va nous servir pour trouver le taux de croissance de chômage de l'année 2000.
Tableau N°3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014
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Année |
Taux de croissance du chômage en % |
|
2000 |
4.0 |
|
2001 |
-26.8 |
|
2002 |
-1.8 |
|
2003 |
0.8 |
|
2004 |
-6.4 |
|
2005 |
9.3 |
|
2006 |
-2.8 |
|
2007 |
-2.0 |
|
2008 |
12.7 |
|
2009 |
9.0 |
|
2010 |
4.7 |
|
2011 |
-15.3 |
|
2012 |
-4.5 |
|
2013 |
-6.1 |
|
2014 |
-6.7 |
Source : par l'auteur à partir de données de taux de chômage
Sur l'ensemble de données de taux de croissance du chômage pendant notre période d'étude, la moyenne arithmétique est -2.13 %.
Au vue de ce tableau, nous dirons que les périodes de 2001 et 2011 ont connu une diminution sensible de chômage dont leurs taux de croissance ont été respectivement de -26.8% et -15.3%.
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du
chômage en RD Congo
de 2000 à 2014
-10
-20
-30
20
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Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014
0
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
TXCRCHOM
-10
-20
-30
20
10
Graphique 3 : Evolution de taux de croissance du chômage en RD Congo de 2000 à 2014
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
0
TXCRCHOM
Source : par l'auteur à partir de donnée sur le chômage publiée par la BCC, condensé d'informations statistiques
Nous remarquons que l'année 2001 a été une année de la baisse sensible ce taux de croissance du chômage qui, à 2000 a été de 4point mais nous avons vu baissé jusqu'à -26.8 point chose que nous pensons être due à la réunification du pays après un long moment de la crise de conflit de la guerre civile qu'a connu notre pays avant les années 2000.
Les années 2008 et 2009 ont été celles de la précarité pour l'économie Congolaise où nous voyons toujours de hausse sensible de ces taux qui ont été respectivement de 12.7 points et 9.0 points contrairement au constat fait durant les années 2006 et 2007.
c. Etude de l'évolution de l'inflation en RD Congo
L'inflation est synonyme de hausse entretenue du niveau général des prix. Par contre, le taux d'inflation est le pourcentage de variation du niveau général des prix et se mesure comme suit :
{(Pt-Pt-1)/Pt-1} x100.
La stabilité des prix constitue l'objet prioritaire de la plus part 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, assuré que le
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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taux de variation des prix soit faible et régulier. La sous région CEMAC, comme la plus part 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 maitrise de l'évolution des prix devrait être l'un des objectifs auxquels les pays de la CEMAC doivent accorder une importance particulière.
Nous proposons d'étudier cette évolution de deux façons dont : - Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014
- Evolution de taux de croissance de l'inflation en RD Congo de 2000 à 2014
1. Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à
2014
Dans ce point, il est à noter que nous présentons les données brutes du taux de chômage publié par la BCC et INS
Tableau N°4 : Evolution de taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2015
|
Année |
Taux d'inflation en % |
|
2000 |
511.0 |
|
2001 |
135.3 |
|
2002 |
25.3 |
|
2003 |
12.8 |
|
2004 |
9.0 |
|
2005 |
21,3 |
|
2006 |
18,2 |
|
2007 |
9,9 |
|
2008 |
27,6 |
|
2009 |
53,4 |
|
2010 |
9,8 |
|
2011 |
15,4 |
|
2012 |
2,7 |
|
2013 |
1,07 |
|
2014 |
1,03 |
Source : réalisé à partir de données de la BCC et INS
Sur tout l'ensemble de données de taux d'inflation de la RD Congo de 2000 à 2014, la moyenne arithmétique est 56.92% et trouve en faisant la sommation de taux d'inflation puis divisé par le nombre d'années d'étude (15ans).
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
~ 63 ~
Vue ce tableau représentant les données de la variable taux d'inflation de la RD Congo, ici nous voyons que les années 2000 et 2001 ont été pour l'économie Congolaise trop précaire jusqu'au niveau d'atteindre un taux à trois chiffres soit respectivement de 511% et 1235%. Et les années suivantes ont été maintenant pour la stabilité de l'économie Congolaise où nous avons assisté alors à un taux à deux chiffres.
Il sied à noter que l'année 2009, a été pour l'économie Congolaise en particulier et mondiale en générale, une année de la crise financière mondiale et voilà cela a eu de répercussions dans l'économie sur toutes les variables de la mesure de la performance macroéconomique où pour l'inflation cela a atteint 53.4%.
Par ailleurs, les 3 dernières années de notre étude ont été pour la RD Congo les années de la performance macroéconomique. On assiste a une diminution de taux d'inflation pour 2012, 2013 et 2014 respectivement de 2.7%, 1.07% et 1.03%.
Par présomption, nous pensons que cette baisse est due aux stratégies mise en oeuvre par le gouvernement Congolais.
Au niveau de ce secteur, il s'observe, sous l'effet de la baisse du Crédit net sur l'État, un ralentissement de l'expansion monétaire corrélée positivement à l'inflation. Entre 2004 et 2008, la hausse de l'offre de monnaie de 52,5 % a correspondu avec l'inflation d'un impôt moyen de 16,9 %. Entre 2010 et 2014, l'offre de monnaie a augmenté en moyenne de 19,7 % dans un contexte marqué par une inflation de 5,8 %.
En effet, pour ces chercheurs, l'instabilité socio-politique connue dans notre pays depuis les années d'indépendance jusqu'à la troisième République, ont entrainé une désintégration graduelle de l'économie nationale marquée en générale par des hyperinflations et hyper dépréciations de la monnaie nationale, dont les chiffres scandaleux font montre par exemple en 1994 d'un taux annuel d'inflation ayant atteint 10.000% ou encore 511% en 2000.
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Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à
2014
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0
Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014
600
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400
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INFL
Graphique N°4 : Evolution du taux d'inflation en RD Congo de 2000 à 2014
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
INFL
Source : réalisé à partir de données de la BCC et INS
Ce graphique de taux d'inflation prouve comment l'économie de la RD Congo a eu de sérieux problèmes du point de vue inflation entre les années 2000 et 2001 où il ya eu les taux d'inflation suivants 511% et 135%. Mais, cette tendance inflationniste observée dans l'économie congolaise durant cette période avait mérité une attention toute particulière par les dirigeants du pays pour s'en sortir cette précarité de l'économie d'où nous avons vu les années suivantes une amélioration de l'économie où nous avons eu une diminution de taux d'inflation.
2. Evolution de taux de croissance de l'inflation en RD Congo de 2000 à 2014
Dans ce paragraphe, nous étudions l'évolution de la croissance de l'inflation durant notre période d'étude est cela dans le but d'avoir l'homogénéité de données. Il faut noter que pour avoir le taux de croissance de cette variable pour l'année 2000, il nous savoir le taux de l'inflation de l'année 1999 et cela a été de 484.0%.
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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Tableau n°5 : Evolution de taux de croissance de l'inflation de 2000 à
2014
|
Année |
Taux de croissance de l'inflation en % |
|
2000 |
5.6 |
|
2001 |
-73.5 |
|
2002 |
-81.3 |
|
2003 |
-49.4 |
|
2004 |
-29.7 |
|
2005 |
136.7 |
|
2006 |
-14.6 |
|
2007 |
-45.6 |
|
2008 |
178.8 |
|
2009 |
93.5 |
|
2010 |
-81.6 |
|
2011 |
57.1 |
|
2012 |
-82.5 |
|
2013 |
-60.4 |
|
2014 |
-3.7 |
Source : par l'auteur à partir de données de la BCC et INS
Sur l'ensemble de la période susvisée, il se découle une moyenne arithmétique de -3.42% de taux de croissance. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans),
Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance
d'inflation en RD
Congo de 2000 à 2014
-100
200
150
100
-50
50
Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance d'inflation en
RD Congo de 2000 à 2014
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
0
TXINFL
Graphique N°5 : Evolution de taux de croissance d'inflation en
RD Congo de 2000 à 2014
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
200 150 100 50
0
-50
-100
TXINFL
Source : par l'auteur réalisé à partir de données de la BCC et INS
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De ce graphique, il est remarquable que l'année 2008 a été de trop forte croissance du taux de l'inflation avec 178.8% suivi de l'année 2005 avec 136.7% et autre chose à noter est les années à suite l'année 2009 qui s'est élever à 93.5%.
Les années 2012, 2010, 2002, 2001 et 2013 ont été marquées par une forte décroissance du taux d'inflation qui ont été respectivement de - 82.5%, -81.6% ; -81.3% ; -73.5%, -60.4%
Notons que pendant notre période d'étude, le taux de croissance de l'inflation a été réduit de -3.42 points.
d. Evolution de taux de change en RD Congo
Le taux de change nominal (E) définit le prix d'une monnaie donnée en termes d'unités d'une autre monnaie. Deux système sont généralement utilisés : celui de la cotation à l'incertain et celui de la cotation au certain. Le cours coté « à l'incertain » indique la quantité variable de monnaie nationale qu'il faut donner pour obtenir une unité de monnaie étrangère (par exemple 1USD=400CDF). Le cours qui donne « le certain » indique la quantité variable d'unités monétaires étrangères qui est échangée contre une unité de monnaie nationale (par exemple 1CDF=0,0025) (François KALALA ; 2005)
Si l'on cote sur une place à l'incertain, la hausse du cours de change est le signe de faiblesse de la monnaie nationale : il faut par exemple plus de francs pour un dollar aujourd'hui qu'avant la dépréciation monétaire. Si l'on cote au certain, à l'inverse, la hausse des cours est l'expression d'une fermeté accrue de la monnaie nationale (KALALA ; 2005)
Le taux de change peut subir des modifications à la hausse comme à la baisse. Considérons la cotation à l'incertain. Dans ce cas, en régime des taux de change fixes, l'on parlera d'une dévaluation lorsque le taux de change augmente, ou d'une réévaluation lorsque le taux de change baisse. En régime de taux de change flottants, l'augmentation du taux de change s'interprétera comme une dépréciation, et sa diminution comme une appréciation (François ; 2005).
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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Cette évolution va comporter deux points qui sont :
- Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014
- Evolution de taux de croissance de change en RD Congo de 2000 à 2014
A. Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014
Nous nous sommes focalisés à présenter les données de taux de change brutes qui nous a servi de faire une étude brute afin de voir la tendance de cette variable au cours de la période de notre étude.
Tableau N°6 : Evolution de taux change en RD Congo de 2000 à 2014
|
Année |
Taux de change de PC |
|
2000 |
50.0 |
|
2001 |
311.6 |
|
2002 |
382.1 |
|
2003 |
372.5 |
|
2004 |
444.1 |
|
2005 |
431.3 |
|
2006 |
503.4 |
|
2007 |
503.0 |
|
2008 |
639.3 |
|
2009 |
902.7 |
|
2010 |
915.1 |
|
2011 |
919.4 |
|
2012 |
919.0 |
|
2013 |
920.5 |
|
2014 |
925.2 |
Source : Direction des statistiques BCC
Sur l'ensemble de la période d'étude, il se découle une moyenne arithmétique de 609.3 franc congolais pour 1 dollar américain. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans).
Ce tableau montre une évolution de taux de change pendant notre période d'étude d'une manière croissante de 50.0 en 2000 jusqu'à atteindre 925.2 en 2014.
A son lancement officiel en juin 1998, le franc congolais valait 0,72 dollar américain. Déjà au 31 décembre 1998, il fallait 2,4 francs pour obtenir 1 dollar américain ! Au 31 décembre 2005, il fallait 431,3 francs pour obtenir
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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1 dollar américain. Actuellement pour obtenir 1 dollar américain il faut entre 915 et 920 francs. Ce dernier taux semble se stabiliser depuis décembre 2010.
La dollarisation de l'économie congolaise est un phénomène dont les causes à effet sont à rechercher inéluctablement dans l'incertitude politique et les déséquilibres macroéconomiques profonds enregistrés par notre économie, depuis la Deuxième République ; les racines immédiates quant à elle sont l'inflation et la dépréciation de la monnaie domestique ou locale, dont l'Autorité monétaire n'a pas été en mesure de garantir la qualité, c'est-à-dire son aptitude à sauvegarder durablement la stabilité des prix et à susciter la confiance des agents économiques pour qu'ils l'utilisent dans leurs transactions commerciales et financières.
Le Franc Congolais s'est affaibli et s'est avéré inconvertible hors du territoire national, alors que le dollar américain s'est fortifié, stabilisé et s'est avéré convertible. Pour se rendre à l'évidence de l'ampleur du déséquilibre monétaire existant, Il aura suffi de comparer sur le marché congolais le franc congolais au dollar américain, dont l'unité de celui-ci vaut actuellement au moins le 900ème de celui-là. Cette conjoncture relègue ipso facto le franc congolais au rang du sous-multiple du dollar américain, rendant ainsi la politique monétaire inefficace.
Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 à 2014
Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 â 2014
|
1000 |
|
|
800 600 400 200 0 |
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
TXCHANGE
Graphique N°6 : Evolution de taux de change en RD Congo de 2000 â 2014
|
1000 800 600 400 200 0 |
|
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
TXCHANGE
Source : l'auteur à partir de données de la Direction des statistiques BCC
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Un coup d'oeil, sur ces graphique montrent le degré de l'évolution du taux de change pendant notre période d'étude et cela a été d'ordre croissant de 2000 à 2014.
Cela nous laisse à dire que dans notre pays le taux de change n'a pas été stable pendant notre période d'étude ; ce qui nous pousser à croire et à conclure partiellement du point de vue différent régime de change (fixe et flottant) que notre monnaie est dévalué ou déprécié par rapport à la monnaie étrangère.
B. Evolution de taux de croissance de change en RD Congo de 2000 à 2014 Dans ce point, nous traitons les données brutes de la direction des statistiques pour avoir la croissance de change durant notre période d'étude (15ans). Et nous signalons que pour l'année 1999 le taux de change a été de 4.5 et cela va nous aider a calculer la croissance du taux de change de l'année 2000
Tableau N°7 : Evolution de taux de croissance de
change en RD Congo
de 2000 à 2014
|
Année |
Taux de croissance de change en % |
|
2000 |
1011.1 |
|
2001 |
523.2 |
|
2002 |
22.62516 |
|
2003 |
-2.51243 |
|
2004 |
19.22148 |
|
2005 |
-2.657 |
|
2006 |
16.7169 |
|
2007 |
-0.079 |
|
2008 |
27.09742 |
|
2009 |
41.20131 |
|
2010 |
1.3736568 |
|
2011 |
0.469894 |
|
2012 |
-0.0435 |
|
2013 |
0.163 |
|
2014 |
0.51 |
Source : par l'auteur à partir de données de la direction des statistiques BCC
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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Il se découle de ces données, une moyenne arithmétique de 110.53 %. Elle est obtenue par la somme de tous les taux divisée par le nombre des années de la période (15 ans).
Il ressort de ce graphique une forte hausse sensible de taux de change pour l'année 2000 où à cette dernière le taux de change a élevé jusqu'à 4 chiffres soit 1011.1% chose qui prouve le calvaire de l'économie Congolaise pendant cette année.
Nous comprenons que la RD Congo traversait une économie difficile et sa monnaie n'a pas été stabilisée par rapport à celle étrangère, où nous voyons à l'oeil nu que celles les années 2003, 2005, 2007 et 2012 ont connu une baisse en termes de taux de croissance de change qui ont été respectivement de -2.5%, -2.7% ; -0.079 et -0.04 mais malgré cette baisse non considérable la RD Congo connait un problème de la monnaie et comme nous voyons sa moyenne arithmétique a été de 110.53%
Dans la quête d'une piste de dédollarisation de notre économie, beaucoup ont caressé l'illusion qu'il fallait simplement réussir la désinflation pour regarder tranquillement la dollarisation se volatiliser. Des analyses récemment réalisées notamment par Reinhart et Rogoff, deux Experts Economistes de notoriété internationale, le démentent sérieusement. Et c'est ce à quoi on assiste en RD Congo : la désinflation n'a pas entraîné la dédollarisation.
Les mêmes travaux ont établi, entre autres, comme pistes pour réduire la dollarisation, qu'il fallait soit baisser la dette publique en devises étrangères émise localement, soit baisser la part des dépôts en devises de la masse monétaire au sens large. Ces Economistes observent par ailleurs que ces mesures doivent être encadrées, c'est-à-dire appliquées dans le cadre d'une stabilité macroéconomique pérenne.
Par ailleurs, Il est pertinent de mentionner que la discussion sur la dédollarisation ne refait surface que dès lors qu'on aborde la problématique du lancement des nouvelles coupures de la monnaie nationale. A notre avis , c'est au regard de la stabilité macroéconomique en général et monétaire en particulier enregistrées en fin 2011 et en cours 2012, éprouvée par la
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
ru 71 ru
réussite relative du lancement en juillet et décembre 2012 des billets à valeur faciale adaptée (1000FC, 5000FC, 10000FC, 20000Fc), que le Gouvernement congolais a résolument marqué son intention de dédollariser l'économie nationale, visant à réattribuer au Franc Congolais les fonctions traditionnelles pré-rappelées dévolues à toute monnaie nationale. Il s'agit aussi par le fait même d'un signal fort de la part du Gouvernement de réaffirmer notre souveraineté nationale qui devra aussi se consolider au travers de la puissance économique en général et monétaire en particulier ; la monnaie étant un attribut de la souveraineté nationale de tout Etat.
Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de
change en RD
Congo de 2000 à 2014
1200
1000
-200
400
200
800
600
Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de change en
RD Congo de 2000 à 2014
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
0
TXCCHANGE
Graphique N°7 : Evolution de taux de croissance de change en
RD Congo de 2000 à 2014
|
1200 1000 800 600 400 200 0 -200 |
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
TXCCHANGE
Source : par l'auteur à partir de données de la direction des statistiques BCC
Ces graphiques restent à montrer l'évolution de la précarité de taux de croissance de change pendant notre période d'étude, et comme nous l'avons vu et constaté si nous analysons cette évolution de taux de change dans le régime de change fixe et celui de change flottant nous allons dire que la monnaie de notre pays est dépréciée ou dévaluée ce qui nous amène à comprendre pourquoi les agents économique Congolais préfèrent plus la dollarisation de l'économie.
Comme on peut le constater, la monnaie nationale n'a pas résisté aux dommages causés par une inflation forte et variable. Elle a vite été
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~ 72 ~
abandonnée au profit des monnaies étrangères stables et plus particulièrement au profit du dollar américain. Le public résident a en effet perdu confiance en la monnaie nationale dont la valeur réelle n'a cessé de s'éroder au fil du temps, et s'est plutôt confié en la devise étrangère qui lui semble prestigieuse. C'est ce que l'Economiste congolaise Marie-Brigitte Nkoo, Professeur à la faculté des Sciences économiques et de gestion de l'Université de Kinshasa, met en évidence lorsqu'elle parle de « l'effet prestige ». Beaucoup de Congolais se sentent en effet «valorisés» en détenant des devises étrangères.
Ainsi, par motif de précaution, les gens ont eu recours aux monnaies étrangères utilisées conséquemment comme valeurs refuges ou comme moyen de protection de leur patrimoine financier. Par conséquent, la devise étrangère a servi d'unité de compte ou de référence dans la conclusion des contrats et dans la fixation des prix des biens et services. Le professeur Evariste MABI MULUMBA a fait remarquer à ce sujet que lorsque la population n'a aucune confiance en une monnaie, celle-ci meurt de sa belle mort malgré une imposition légale.
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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L'essentiel de nos données est tiré des statistiques de la Banque
Mondiale (BM) et de la Banque Centrale du Congo (BCC)
|
Txchom |
Txpib |
Txinfl |
Txchange |
|
|
2000 |
4.0 |
-6.9 |
5.6 |
1011.1 |
|
2001 |
-26.8 |
-2.19 |
-73.5 |
523.2 |
|
2002 |
-1.8 |
3.5 |
-81.3 |
22.6 |
|
2003 |
0.8 |
5.8 |
-49.4 |
-2.5 |
|
2004 |
-6.4 |
6.6 |
-29.7 |
19.2 |
|
2005 |
9.3 |
7.8 |
136.7 |
-2.657 |
|
2006 |
-2.8 |
5.6 |
-14.6 |
16.72 |
|
2007 |
-2.0 |
6.3 |
-45.6 |
-0.079 |
|
2008 |
12.7 |
6.2 |
178.8 |
27.097 |
|
2009 |
9.0 |
2.8 |
93.5 |
41.2 |
|
2010 |
4.7 |
7.2 |
-81.6 |
1.37 |
|
2011 |
-15.3 |
6.9 |
57.1 |
0.4699 |
|
2012 |
-4.5 |
7.2 |
-82.5 |
-0.0435 |
|
2013 |
-6.1 |
8.5 |
-60.4 |
0.163 |
|
2014 |
-6.7 |
9.5 |
-3.7 |
0.51 |
Source : Par l'auteur de données de ces différentes variables
Le chômage
Cette variable est prise comme endogène partant bien même de la représentation de loi d'OKUN encadrée ci-haut dans la partie introductive de notre travail. Cette variable a fait l'objet de notre travail, vu que nous avons compris que celle-ci a une influence sur la croissance économique du PIB en RD Congo. D'où elle est pour nous une variable endogène, expliquée ; variable dépendante ; variable à expliquer ou le redressé.
La croissance du PIB
Elle est une variable exogène, explicative ; variable indépendante, car nous avons compris celle-ci explique le chômage dans le cas de notre
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~ 74 ~
champs d'application qui est la RD Congo et en plus de cela vu son utilité dans la loi d'OKUN.
Le taux de change
Cette variable joue deux facettes :
- Dans le cas où nous sommes dans le régime de change flottant, il ya appréciation de monnaie lorsque le taux de change baisse. Et ici les exportations sont massives car tout le monde a tendance a venir acheter dans cette économie, par contre cela va accroitre la croissance du PIB de cette économie.
- Prenons le cas où nous sommes dans le même régime, on parlera de
dépréciation de monnaie si le taux de change hausse. Et ici nous comprenons que l'économie est fermée, il ya pas des exportations on favorise la fabrication locale d'où les entreprises auront besoin de la main d'oeuvre, chose qui crée l'emploi pour enfin diminuer le chômage dans une nation
Il sied de noter cette variable est celle de contrôle.
Le taux d'inflation
Cette variable a fait l'objet de notre travail, elle est prise comme variable de contrôle partant de la courbe de Phillips, qui stipule que lorsque le taux d'inflation augmente, le taux de chômage diminue.
L'analyse des données sera traitée à l'aide du logiciel informatique,
cette analyse s'effectuera avec la méthode qui semble appropriée pour chaque cas.
En effet, pour l'analyse de la croissance économique du PIB et chômage en RD Congo, le modèle MCO (Moindre Carré Ordinaire) nous servira d'outil d'analyse.
Nous prendrons une erreur de précision de 5% et toute l'analyse se fera à l'aide du logiciel Eviews 3.1.
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~ 75 ~
Généralement, avant le traitement d'une série chronologique, il convient d'étudier les caractéristiques stochastiques qui en découlent. Si ses caractéristiques c'est-à-dire son espérance mathématique et sa variance se trouvent modifié dans le temps, la série chronologique est considérée comme non stationnaire, mais dans le cas contraire, la série temporelle est alors stationnaire (Bourbonnais, 2003).
Les analyses économétriques interdit souvent l'utilisation des séries non stationnaire dans un modèle car les résultats du test statistique qui en découleraient seront biaisés.
C'est pour quoi, l'utilisation du test d'ADF reste le mieux applicable pour savoir le modèle à utiliser.
Test d'ADF sur le taux de chômage
Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de chômage, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 3.87 soit supérieur 3.14 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à la différence première (Cfr. Tableau N°01 en annexe).
Test d'ADF sur le taux de change
Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de change, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 24.02 soit supérieur 3.12 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à niveau (Cfr. Tableau N°02 en annexe).
Test d'ADF sur l'inflation
Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux d'inflation, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 5.32 soit supérieur 3.14 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à la différence première (Cfr. Tableau N°03 en annexe).
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~ 76 ~
Test d'ADF sur le taux de croissance du PIB
Après avoir effectué le test de stationnarité sur la variable taux de croissance du PIB, le résultat du test fait montre que la statistique de Dikey Fuller Augmented est de 3.84 soit supérieur 3.12 au seuil de 5% pour la valeur critique de Mackinnon. Ce qui nous pousse à conclure que la variable est stationnaire à niveau (Cfr. Tableau N°04 en annexe).
Après le test d'ADF porté sur les variables de notre modèle, il
découle de la décision que les variables sont intégrées dans les ordres différents. De ce fait, nous sommes persuadé que la méthode de moindre carrée reste applicable pour l'estimation de notre modèle.
Pourtant cette méthode consiste à rendre minimal la somme des carrés des résidus.
Il est probable qu'avant d'estimer le modèle, de précaution méthodologiques garantes de la validation des résultats des MCO doivent être prises pour nous permettre de voir si le modèle sous satisfait les hypothèses de base des MCO, à savoir :
E (ut) = O, l'espérance mathématique des erreurs est nulle ;
E (ut,ut*)=O, pour ? t t, les erreurs sont non corrélées. C'est l'hypothèse d'absence d'auto corrélation ;
E (UU') : Si2 pour t?t, la variance des erreurs est constante, C'est
l'hypothèse d'homoscedasticité ;
Le vecteurs ut suit une loi normale de moyenne nulle et de variance constante ;
Le modèle et linéaire en ces paramètres ;
Le nombre d'observations est supérieur au nombre des paramètres ; L'absence de multi colinéarité.
Partant de ce fait, le modèle se présente comme suit :
|
Txc hom = /3 + /3 Txpib + /3 Txchang t o t t + /3 3 Tx inf l + 2 e 1 t |
t |
Avec Txchom : taux de chômage en RDC Txpib : taux de croissance du PIB en RDC
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~ 77 ~
Txchange : taux de change en RDC
Txinfl : taux d'inflation enregistré en RDC
Test de student
Le test de student est celui qui consiste à vérifier de manière individuelle la significativité des paramètres du modèle estimé.
Il est présenté comme suit :
Tc=
Tth=
Règle des décisions
Si la statistique calculée de student est supérieurs à celle de la table, le paramètre estimé est statistiquement significatif au seuil prédéfini. Dans le cas contraire, le paramètre n'est pas statistiquement significatif.
Test de Ficher
Le test de Ficher est celui qui va nous permettre de vérifier la significativité globale des paramètres du modèle.
Il est mathématiquement présenté de la manière suivante :
Fc= x Avec n= nombre K= nombre de paramètre estimé
Fth = (n-k, k-1)?
= (15-4, 4-1)
Règle des décisions
Si la statistique calculée de Ficher est supérieurs à celle de la table, les paramètres estimés sont statistiquement significatif au seuil prédéfini.
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ru 78 ru
Dans le cas contraire, ces paramètres ne sont pas statistiquement significatifs.
Coefficient de détermination
Pour vérifier le degré d'explication du modèle, nous allons utiliser le coefficient de détermination (R2).
Mathématiquement :
R2=
b. tests sur les variables
Test de multi colinéarité
Le test de multicolinéarité nous permet de voir si les variables indépendante du modèle sont liées les unes des autres.
Suivant Klein, il y'a multi colinéarité si rij=R2 dans le cas contraire, on parle d'absence de multicolinéarité. Ce test consiste à comparer le R2 de la régression aux coefficients de corrélation partielle.
Test de linéarité de Ramsay
Ce test mise en application par Ramsey consiste à vérifier si d'une part la forme fonctionnelle est correcte et d'autre part si les variables du modèle sont mesurées avec erreur.
Un test qui consiste à vérifier la linéarité des paramètres du modèle estimé. Règle des décisions : nous partons des hypothèses suivantes
H0 : P>0,05 ; le modèle est linéaires en ces paramètres
H1 : P<0,05 ; le modèle n'est pas linéaire en ces paramètres.
Test de stabilité de Cusum carrée
Le test de Cusum carrée consiste à vérifier si les données utilisées sont stables au cours du temps.
Il suffit de vérifier sur la courbe de Cusum carré, si la courbe coupe les corridors du graphique du Cusum.
Si, elle coupe les corridors, nous supposerons qu'il y a eu des chocs à l'économie au cours de cette période. Dans ce cas, il sera utile de
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corriger cette erreur en introduisant la variable Dummy pour tenir compte de ces chocs.
Test d'auto corrélation des erreurs
Il y a autocréation des erreurs lorsque ceux-ci sont liés suivant les unes des autres.
L'estimation d'un modèle qui admet ce biais sans pour autant le corrigé conduit à des résultats fallacieux.
Pour ce qui concerne la règle des décisions, nous partons des hypothèses suivantes :
H0 : P>0,05 ; il y a absence d'autocorelation des erreurs H1 : P<0,05 ; il y a présence d'autocorelation des erreurs.
Test d'héteroscédasticité de white
On parle de l'héteroscédasticité découle de l'hypothèse classique selon le quelle il existe la non fixité de la variance dans le temps. Le test de white consiste à vérifie si le carré des résidus peut être expliqué par les variables de modèle.
H0 : P>0,05 ; il y a absence héteroscédasticité, H1 : P<0,05 ; il y a présence héteroscédasticité.
Test de normalité de Jarque Bera
C'est le plus utilisé des tests de normalités.il repose sur les résidus de régression et s'accompagne des indicateurs de skiées et de Kurtosis destinée à mesurer respectivement le degré d'asymétrie et d'aplatissement. Hypothèses :
H0 : si P>0,05 et que la stat de JB< 5,99 ; il ya normalité des résidus,
H1 : P<0,05 et la stat de JB> 5,99 ; les résidus ne sont pas normalement distribué.
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~ 80 ~
Après avoir présenté le cadre théorique dans la partie précédente,
dans le but de répondre vivement aux questions soulevées dans la littérature, vérifier nos hypothèses émises et atteindre nos objectifs, nous allons utiliser la méthode de moindre carrée ordinaire.
Le résultat de nos estimations sont consignés dans le ta bleau ci-
dessous
VARIABLES EXPLICATIVES COEFFICIENTS
TXINFL taux d'inflation 0.069403
t-stat statistique de student 2.218343
Prob. Probabilité 0.0508
TXPIB taux de croissance économique du PIB 0.608108
t-stat statistique de student 0.887830
Prob. Probabilité 0.3955
|
statistique de student |
-0.915393 |
|
Probabilité |
0.3815 |
|
la constante |
-5.126922 |
|
statistique de student |
-1.160404 |
|
Probabilité |
0.2728 |
|
Coefficient de détermination (R2) |
0.36 |
|
statistique de Durbin Watson |
2.439136 |
|
statistique de Ficher |
1.851220 |
|
probabilité |
0.201736 |
|
observation (taille de l'échantillon) |
15 |
TXCHOM (1) taux de chômage retardé -0.270104
t-stat Prob.
C
t-stat
Prob. R-squared D-W F-statistique Prob (F-stat) N
Sources : de nos estimations sous Eviews (Cfr. Tableau N°05 en annexe) D'où l'équation estimé :
TXCHOM = -5.12692 + 0.06940258*TXINFL + 0.6081082*TXPIB - 0.27010448*TXCHOM(1)
T-stat (-1.160404) (2.218343) (0.887830) (-0.915393)
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ru 81 ru
Pour ce qui concerne le résultat de test de validation sur les variables, il est à constaté que :
Pour la multi colinéarité
Le test de Klein renseigne que seul la variable taux de change est cause la multicolinéarité du fait bien évidement que le coefficient associé à cette variable est de 0.93 soit largement supérieur au coefficient de détermination.
|
TXPIB |
TXINFL |
TXCHANGE |
|
|
TXPIB |
1.00000000000 |
0.0721635726603 |
-0.930484283542 |
|
TXINFL |
0.0721635726603 |
1.000000000000 |
-0.0652151275789 |
|
TXCHANGE |
-0.930484283542 |
-0.065215127578 |
1.000000000000 |
Source : par l'auteur
Pour éviter que le résultat de nos estimations ne soit biaisé, et étant donnée que le taux de chômage est considérer ici comme étant une variable de contrôle, nous avions pris soin de corriger ce biais en enlevant tout simplement cette variable du modèle.
Pour le test de la stabilité de cusum carrée
Suivant le graphique de cusum carrée tel que présenter ci-dessous, il est clair que nos données sont stables pour notre échéance d'étude.
|
1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 |
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
CUSUM of Squares 5% Significance
La courbe de cusum ne coupe p as les corridors de ce graphique. De ce fait, les données peuvent être estimées sans risque.
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~ 82 ~
Pour ce qui concerne le test de linéarité de Ramsay
Suivant le résultat du test de Ramsay, le tableau de l'out put ci-dessous renseigne que le notre modèle est linéaire en ces paramètre car la probabilité associée est de 0,274594 soit largement supérieur à 0,05.
|
Ramsey RESET Test: |
|||
|
F-statistic |
0.801009 |
Probability |
0.394098 |
|
Log likelihood ratio |
1.193651 |
Probability |
0.274594 |
Source : Par l'auteur à l'aide du logiciel Eviews 3.1
Pour ce qui est du test d'héteroscedasticité de white,
Le résultat de nos estimations montre l'absence d'héteroscedasticité car la probabilité associée au ratio Likelihood est de 0,6681 soit supérieur à 0,05.
|
White Heteroskedasticity Test: |
|||
|
F-statistic |
0.468975 |
Probability |
0.757652 |
|
Obs*R-squared |
2.369379 |
Probability |
0.668168 |
Source : Par nous même à l'aide du logiciel Eviews 3.1
Pour le test d'autocorrelation de Breuch-Godfrey
Le résultat nous conduit à valider l'hypothèse nulle d'absence d'autocorrelation des erreurs vu que la probabilité y associée après correction est de 0,321605 soit supérieur à 0.05.
|
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: |
|||
|
F-statistic |
0.679208 |
Probability |
0.431158 |
|
Obs*R-squared |
0.982407 |
Probability |
0.321605 |
Source : Par nous même
Pour ce qui est du test de normalité de Jarque Bera
Le résultat des estimations nous pousse à valider l'hypothèse nulle de la normalité des erreurs.
En nous référant à la figure ci-dessous, la statistique de Jarque Bera a une probabilité de 0.173210 qui est supérieur au seuil de 5% ; ce qui veut dire qu'on accepte l'hypothèse nulle de normalité des termes d'résidus.
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- 83 -
Series: Residuals Sample 2000 2014 Observations 15
|
Mean |
-3.55E-16 |
||
|
Median |
2.144516 |
||
|
Maximum |
11.28783 |
||
|
Minimum |
-18.70255 |
||
|
Std. Dev. |
8.462662 |
||
|
Skewness |
-1.151296 |
||
|
Kurtosis |
3.555395 |
||
|
Jarque-Bera |
3.506499 |
||
|
Probability |
0.173210 |
||
|
5 4 3 2 1 0 |
|||
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15
Les résultats qui proviennent de nos estimations peuvent être interpréter de la manière ci-après :
> L'effet de la variable taux d'inflation est positif et est statistiquement significatif vu que la probabilité associée à cette variable est de 0,050 soit égale à 0,05. Le signe associé à son paramètre renseigne qu'une hausse de taux d'inflation a une répercutions positive sur le chômage. Se faisant pour toute politique susceptible à réduire l'inflation consistera à créer l'emploi. De ce fait, pout tout accroissement de 6% de taux d'inflation se traduit par une croissance de chômage à hauteur de 100%.
> L'impact de la variable taux de croissance du PIB est positif et statistiquement non significatif vue que le t-stat (0.887) inferieur à celle de la table de (2.2) au seuil de 5%. Le signe associé à son paramètre renseigne que la hausse du taux de croissance économique du PIB influence le taux de chômage.
> L'impact de la variable taux de chômage pour la période antérieure est négatif vu son coefficient de -0.27. Elle et statiquement non significatif au vue de la statistique de student calculé (-0.915) inferieur à celle de la table (2.2).
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ru 84 ru
? Impact de la croissance économique sur le chômage
Contrairement à l'analyse effectuée par Arthur d'OKUN, qui montrait que la hausse du taux de croissance de PIB se traduit par une diminution de chômage aux USA, mais les résultats de nos estimations renseignent que la hausse de la croissance économique du PIB en RDC influence positivement le chômage. Bien que cette implication non significative, il ressort de ce fait que la croissance économique n'a pas pu réduire le chômage en RDC pour l'échéance sous étude.
? Impact de la croissance d'inflation sur le chômage
Suivant les analyses de A.W. PHILLIPS, l'auteur montre que la hausse généralisé de prix sur le marché (l'inflation) ajuste le niveau de la demande intérieur et par conséquent la création d'emploi. L'idée qui n'est pas vérifier en RDC car le résultat de nos estimations montre que le niveau de l'inflation enregistrée en RDC n'a pas jouer négativement sur le chômage. C'est dire que pour tout accroissement de 0,7% du taux d'inflation en RDC se traduit par une croissance du chômage de 10%.
Nous ne présumons que le fait de la vie chère en RD Congo et la contrainte du pouvoir d'achat des agents économiques cela pousse certains agents de démissionner de leur poste alors ce qui justifie la hausse du taux de chômage. Nous prenons en compte par exemple le rapport publié en juin 2016 des Nations Unies qui classifie la capitale de la RD Congo la deuxième ville panafricaine où la vie est chère après celle de Luanda en Angola.
Il est inévitable que cette étude aboutisse à sa fin sans pour autant suggérer des orientations des politiques économiques pouvant aider à maitriser une croissance soutenue et ceux pouvant réduire sensiblement le taux de chômage en RD Congo.
Il faut signaler qu'une croissance soutenue et la réduction du taux de chômage n'est possible que lors de la mise en oeuvre :
? Des politiques axée sur capables la transformation à l'interne
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Cette dernière pouvant être utile à la population locale car les entreprises naissante auront besoin de la main d'oeuvre ce faisant, la création d'emploi.
V' Des politiques visant la promotion des exportations
En fait, parlant des exportations nous sous attendons tout d'abord la production locale et enfin cela créé l'emploi dans le sens où les entreprises locales de transformations de biens à exportés auront besoin de la main d'oeuvre.
Ces politiques sont les meilleures en vue d'être compétitif sur le marché international et si le pays arrive à exporter plus et à importer moins, le pays aura une balance commerciale bénéficiaire.
V' Des politiques économiques capables de rendre la croissance
économique du PIB inclusive dans le but bien évidement de créer l'emploi en RDC.
Cette politique pouvant servir de rendre compte du bien-être de toute la population à l'intérieur du pays quelle que soit celle qui travaille et ce qui ne travaille pas.
Cette suggestion tient au fait que le paramètre représente la variable du taux chômage dans notre estimation a affiché un impact négatif pour les années précédentes.
Quand bien même la réduction du taux de chômage est favorable à la croissance économique de la RD Congo, mais la réalisé au détriment de l'inflation répercute négativement sur la croissance économique.
Dans toute économie qu'elle soit en autarcie ou parfaite relation avec le reste du monde, une situation de l'instabilité économique conduit au climat d'incertitude aux agents économiques.
V' Politique économique de la stabilisation de l'environnement macroéconomique
Cette politique de stabilisation est celle de la politique conjoncturelle visant à lutter contrer la tension inflationniste observée durant la période de notre étude qui a atteint par exemple 136.7% en croissance (2005) et une autre à 178.8%(2008) un taux en trois chiffres et
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soutenant la croissance économique du PIB que il ya des années 2000 et 2001 nous avons connus de taux de croissance économique négatif de (-6.9) et (-2.19).
? La politique de stabilisation de prix
Cette dernière consiste à lutter contre les tensions inflationnistes, la rendre à un seuil tolérable comme nous l'avons vu pendant études aux dernières années qui a été en (-3,7%) cela en 2004 et 1,07% ; 1,03% en 2013 ; 1014 en non croissance.
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ru 87 ru
Pour clore, cette étude a eu pour objet d'analyse la croissance économique et le chômage en en RD Congo : une vérification empirique de la loi d'OKUN pour une échéance allant de 2000 à 2014.
Nous sommes partis de l'hypothèse selon laquelle la croissance économique du PIB réduit significativement le chômage en RDC.
Pour atteindre notre objectif assigné, vérifier l'hypothèse de notre travail et répondre à la question soulevée dans notre problématique, nous avions opté pour la technique documentaire et une panoplie de tests économétriques.
L'analyse de données par le test de la racine unitaire (ADF) nous a permis d'utiliser la méthode de moindre carrée ordinaire (MCO).
Les résultats de cette étude peuvent être résumés comme suit :
? Des politiques économiques qui consistent à rendre la croissance économique du PIB inclusive pour que la majeure partie de la population s'y retrouvent et que les effets d'entrainement puissent créer l'emploi,
? Des politiques axées sur la réduction de chômage en incitant par exemple les investisseurs par l'assainissement d'un bon climat des affaires,
A l'issu de nos estimations économétriques, le résultat obtenu infirme notre hypothèse émise. L'idée est que la forte croissance économique du PIB n'a pas créé l'emploi dans l'environnement économique de la RDC.
Au regard de ces résultats, nous proposons aux autorités de la RD
Congo:
? De créer un climat favorable à l'attraction des investisseurs, une bonne définition des politiques d'entreprise pouvant,
? Promouvoir les entreprises du secteur privé moteur de la croissance et de la création d'emplois,
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? Favoriser la production et la transformation sur place des produits miniers, qui plus de 50% de PIB en découlent.
Nous n'avons nullement l'intention d'épuiser toutes la matière relative à ce thème, c'est ainsi que nous venons d'ouvrir un chemin pour tout chercheur voulant orienter son étude dans ce cadre et nous souhaiterons à tous ceux qui emboiteront le pas dans cette logique des choses, d'aborder les points relatif à:
V' L'impact de la croissance économique du PIB sur le bien-être de la population Congolaise ;
V' La forte croissance du PIB contribue-t-elle au développement en RD
Congo ?
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~ 96 ~
Tableau N°01 : Test d ADF sur le taux de chômage
|
ADF Test Statistic |
-3.872209 |
1% Critical Value* |
-4.1366 |
|
|
5% Critical Value |
-3.1483 |
|||
|
10% Critical Value |
-2.7180 |
|||
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
||||
|
Dependent Variable: D(TXCHOM,2) |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 06/10/16 Time: 13:10 |
||||
|
Sample(adjusted): 2003 2014 |
||||
|
Included observations: 12 after adjusting endpoints |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
D(TXCHOM(-1)) |
-1.737111 |
0.448610 |
-3.872209 |
0.0038 |
|
D(TXCHOM(-1),2) |
0.300323 |
0.228292 |
1.315519 |
0.2209 |
|
C |
0.132398 |
2.973533 |
0.044526 |
0.9655 |
|
R-squared |
0.759465 |
Mean dependent var |
-2.133333 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.706012 |
S.D. dependent var |
18.80248 |
|
|
S.E. of regression |
10.19482 |
Akaike info criterion |
7.693955 |
|
|
Sum squared resid |
935.4098 |
Schwarz criterion |
7.815182 |
|
|
Log likelihood |
-43.16373 |
F-statistic |
14.20827 |
|
|
Durbin-Watson stat |
2.049946 |
Prob(F-statistic) |
0.001642 |
|
Tableau N°02 : Test d'ADF sur le taux de change
|
ADF Test Statistic |
-24.01950 |
1% Critical Value* |
-4.0681 |
|
|
5% Critical Value |
-3.1222 |
|||
|
10% Critical Value |
-2.7042 |
|||
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
||||
|
Dependent Variable: D(TXCHANGE) |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 06/10/16 Time: 14:02 |
||||
|
Sample(adjusted): 2002 2014 |
||||
|
Included observations: 13 after adjusting endpoints |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
TXCHANGE(-1) |
-0.952208 |
0.039643 |
-24.01950 |
0.0000 |
|
D(TXCHANGE(-1)) |
0.023779 |
0.030478 |
0.780185 |
0.4534 |
|
C |
9.011656 |
4.415835 |
2.040759 |
0.0686 |
|
R-squared |
0.990974 |
Mean dependent var |
-40.20692 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.989169 |
S.D. dependent var |
139.7456 |
|
|
S.E. of regression |
14.54386 |
Akaike info criterion |
8.391390 |
|
|
Sum squared resid |
2115.240 |
Schwarz criterion |
8.521763 |
|
|
Log likelihood |
-51.54403 |
F-statistic |
548.9463 |
|
|
Durbin-Watson stat |
1.945209 |
Prob(F-statistic) |
0.000000 |
|
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
~ 97 ~
Tableau N° 03: Test d'ADF sur le taux d'inflation
|
ADF Test Statistic |
- 5.320633 |
1% Critical Value* |
-4.1366 |
|
|
5% Critical Value |
-3.1483 |
|||
|
10% Critical Value |
-2.7180 |
|||
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. |
||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
||||
|
Dependent Variable: D(TXINFL,2) |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 06/10/16 Time: 14:40 |
||||
|
Sample(adjusted): 2003 2014 |
||||
|
Included observations: 12 after adjusting endpoints |
||||
|
Variable |
Coefficie nt |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
D(TXINFL(-1)) |
- 2.296774 |
0.431673 |
-5.320633 |
0.0005 |
|
D(TXINFL(-1),2) |
0.630668 |
0.255767 |
2.465785 |
0.0358 |
|
C |
2.563681 |
29.14994 |
0.087948 |
0.9318 |
|
R-squared |
0.821005 |
Mean dependent var |
5.375000 |
|
|
Adjusted R-squared |
0.781228 |
S.D. dependent var |
215.4862 |
|
|
S.E. of regression |
100.7894 |
Akaike info criterion |
12.27626 |
|
|
Sum squared resid |
91426.60 |
Schwarz criterion |
12.39749 |
|
|
Log likelihood |
- 70.65757 |
F-statistic |
20.64036 |
|
|
Durbin-Watson stat |
1.896873 |
Prob(F-statistic) |
0.000434 |
|
Tableau N°04 : Test d'ADF sur la croissance du PIB
|
ADF Test Statistic |
-3.841272 |
1% Critical Value* |
-4.0681 |
|||
|
5% Critical Value |
-3.1222 |
|||||
|
10% Critical Value |
-2.7042 |
|||||
|
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root. |
||||||
|
Augmented Dickey-Fuller Test Equation |
||||||
|
Dependent Variable: D(TXPIB) |
||||||
|
Method: Least Squares |
||||||
|
Date: 06/10/16 Time: 14:43 |
||||||
|
Sample(adjusted): 2002 2014 |
||||||
|
Included observations: 13 after adjusting endpoints |
||||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
||
|
TXPIB(-1) |
-0.675839 |
0.175941 |
-3.841272 |
0.0033 |
||
|
D(TXPIB(-1)) |
-0.064107 |
0.188995 |
-0.339200 |
0.7415 |
||
|
C |
4.765837 |
1.162813 |
4.098542 |
0.0021 |
||
|
R-squared |
0.604403 |
Mean dependent var |
0.900000 |
|||
|
Adjusted R-squared |
0.525284 |
S.D. dependent var |
2.395134 |
|||
|
S.E. of regression |
1.650239 |
Akaike info criterion |
4.038892 |
|||
|
Sum squared resid |
27.23290 |
Schwarz criterion |
4.169265 |
|||
|
Log likelihood |
-23.25280 |
F-statistic |
7.639124 |
|||
|
Durbin-Watson stat |
1.887265 |
Prob(F-statistic) |
0.009689 |
|||
~ 98 ~
Tableau N° 05: test d'estimation des variables
|
Dependent Variable: TXCHOM |
|||||
|
Method: Least Squares |
|||||
|
Date: 06/19/16 Time: 10:01 |
|||||
|
Sample(adjusted): 2000 2013 |
|||||
|
Included observations: 14 after adjusting endpoints |
|||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
|
C |
-5.126922 |
4.418222 |
-1.160404 |
0.2728 |
|
|
TXINFL |
0.069403 |
0.031286 |
2.218343 |
0.0508 |
|
|
TXPIB |
0.608108 |
0.684938 |
0.887830 |
0.3955 |
|
|
TXCHOM(1) |
-0.270104 |
0.295069 |
-0.915393 |
0.3815 |
|
|
R-squared |
0.357065 |
Mean dependent var |
-1.800000 |
||
|
Adjusted R-squared |
0.164184 |
S.D. dependent var |
10.33285 |
||
|
S.E. of regression |
9.446595 |
Akaike info criterion |
7.564142 |
||
|
Sum squared resid |
892.3816 |
Schwarz criterion |
7.746730 |
||
|
Log likelihood |
-48.94900 |
F-statistic |
1.851220 |
||
|
Durbin-Watson stat |
2.439136 |
Prob(F-statistic) |
0.201736 |
||
Test de Multi colinéarité de Klein
|
1 |
0.0721635726603 |
|
0.0721635726603 |
1 |
Series: Residuals Sample 2000 2014 Observations 15
|
Mean |
-3.55E-16 |
||
|
Median |
2.144516 |
||
|
Maximum |
11.28783 |
||
|
Minimum |
-18.70255 |
||
|
Std. Dev. |
8.462662 |
||
|
Skewness |
-1.151296 |
||
|
Kurtosis |
3.555395 |
||
|
Jarque-Bera |
3.506499 |
||
|
Probability |
0.173210 |
||
|
5 4 3 2 1 0 |
|||
-20 -15 -10 -5 0 5 10 15
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
~ 99 ~
Tableau N°06 : Test de White
|
White Heteroskedasticity Test: |
||||
|
F-statistic |
0.468975 |
Probability |
0.757652 |
|
|
Obs*R-squared |
2.369379 |
Probability |
0.668168 |
|
|
Test Equation: |
||||
|
Dependent Variable: RESID^2 |
||||
|
Method: Least Squares |
||||
|
Date: 06/19/16 Time: 09:51 |
||||
|
Sample: 2000 2014 |
||||
|
Included observations: 15 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
145.2212 |
82.65529 |
1.756950 |
0.1094 |
|
TXINFL |
-0.019645 |
0.567609 |
-0.034609 |
0.9731 |
|
TXINFL^2 |
-0.001361 |
0.005720 |
-0.238018 |
0.8167 |
|
TXPIB |
-6.008733 |
9.129881 |
-0.658139 |
0.5253 |
|
TXPIB^2 |
-0.920225 |
1.719365 |
-0.535212 |
0.6042 |
|
R-squared |
0.157959 |
Mean dependent var |
66.84220 |
|
|
Adjusted R-squared |
-0.178858 |
S.D. dependent var |
110.6016 |
|
|
S.E. of regression |
120.0859 |
Akaike info criterion |
12.67549 |
|
|
Sum squared resid |
144206.3 |
Schwarz criterion |
12.91151 |
|
|
Log likelihood |
-90.06620 |
F-statistic |
0.468975 |
|
|
Durbin-Watson stat |
2.132590 |
Prob(F-statistic) |
0.757652 |
|
Test de stabilité de CUSUM CARRE
|
1.5 1.0 0.5 0.0 -0.5 |
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
CUSUM of Squares 5% Significance
TSONGO MULWAHALI Patient, Mémoire : Création des entreprises et chômage en R.D.C : Vérification empirique de la loi d'OKUN. De 2000 à 2014
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Tableau N° 07: test de RAMSEY
|
Ramsey RESET Test: |
|||||||
|
F-statistic |
0.801009 |
Probability |
0.394098 |
||||
|
Log likelihood ratio |
1.193651 |
Probability |
0.274594 |
||||
|
Test Equation: |
|||||||
|
Dependent Variable: TXCHOM |
|||||||
|
Method: Least Squares |
|||||||
|
Date: 06/19/16 Time: 09:53 |
|||||||
|
Sample: 2000 2013 |
|||||||
|
Included observations: 14 |
|||||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|||
|
C |
-0.970307 |
6.441011 |
-0.150645 |
0.8836 |
|||
|
TXINFL |
0.071305 |
0.031673 |
2.251284 |
0.0509 |
|||
|
TXPIB |
0.373965 |
0.739667 |
0.505586 |
0.6253 |
|||
|
TXCHOM(1) |
-0.117501 |
0.343376 |
-0.342194 |
0.7401 |
|||
|
FITTED^2 |
-0.068714 |
0.076776 |
-0.894991 |
0.3941 |
|||
|
R-squared |
0.409610 |
Mean dependent var |
-1.800000 |
||||
|
Adjusted R-squared |
0.147214 |
S.D. dependent var |
10.33285 |
||||
|
S.E. of regression |
9.542011 |
Akaike info criterion |
7.621739 |
||||
|
Sum squared resid |
819.4498 |
Schwarz criterion |
7.849973 |
||||
|
Log likelihood |
-48.35217 |
F-statistic |
1.561039 |
||||
|
Durbin-Watson stat |
2.611329 |
Prob(F-statistic) |
0.265424 |
||||
|
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: |
|||||||
|
F-statistic |
0.679208 |
Probability |
0.431158 |
||||
|
Obs*R-squared |
0.982407 |
Probability |
0.321605 |
||||
|
Test Equation: |
|||||||
|
Dependent Variable: RESID |
|||||||
|
Method: Least Squares |
|||||||
|
Date: 06/19/16 Time: 09:54 |
|||||||
|
Presample missing value lagged residuals set to zero. |
|||||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|||
|
C |
0.229145 |
4.499439 |
0.050927 |
0.9605 |
|||
|
TXINFL |
0.009726 |
0.033919 |
0.286744 |
0.7808 |
|||
|
TXPIB |
-0.030751 |
0.697194 |
-0.044107 |
0.9658 |
|||
|
TXCHOM(1) |
-0.009795 |
0.300155 |
-0.032635 |
0.9747 |
|||
|
RESID(-1) |
-0.285643 |
0.346595 |
-0.824141 |
0.4312 |
|||
|
R-squared |
0.070172 |
Mean dependent var |
5.71E-16 |
||||
|
Adjusted R-squared |
-0.343085 |
S.D. dependent var |
8.285212 |
||||
|
S.E. of regression |
9.601860 |
Akaike info criterion |
7.634244 |
||||
|
Sum squared resid |
829.7615 |
Schwarz criterion |
7.862479 |
||||
|
Log likelihood |
-48.43971 |
F-statistic |
0.169802 |
||||
|
Durbin-Watson stat |
2.068817 |
Prob(F-statistic) |
0.948404 |
||||
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0. INTRODUCTION GENERALE 7
0.1. PRESENTATION DU SUJET 7
0.2. PROBLEMATIQUE 10
0.3. OBJECTIFS 10
0.4. HYPOTHESES 11
0.5. CHOIX ET INTERET DU SUJET 11
1. Choix du sujet 11
2. Intérêt du sujet 12
a. Intérêt scientifique 12
b. Intérêt social 12
0.6. METHODES ET TECHNIQUES DE RECHERCHE 12
a. Méthodes de recherche 12
b. Techniques de recherche 13
0.7. DELIMITATION DU TRAVAIL 13
0.8. SUBDIVISION DU TRAVAIL 13
CHAPITRE PREMIER 15
REVUE DE LITTERATURE 15
I.1. REVUE THEORIQUE 15
SECTION 1 : NOTIONS SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE 15
1.1. APPROCHE DEFINITIONNEL 15
a. Définition 15
b. Les phases ou le cycle de la croissance économique 17
1.2. INDICATEUR DE MESURE DE LA CROISSANCE ECONOMIQUE 18
A. Le PIB nominal 18
a) Définition du PIB nominal 18
b) La synthèse des flux économiques en économie ouverte 19
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B. Différentes approches de calcul du PIB 19
1. Optique de la production 20
2. Optique de dépenses 21
3. Optiques de revenus 22
C. Les sources de la croissance économique 23
1.3. PIB PAR HABITANT ET BIEN-ETRE 24
1.4. CROISSANCE ECONOMIQUE ET PRAUVRETE 25
1.5. LES LIMITES DU PIB 28
SECTION 2 : NOTIONS SUR LE CHOMAGE 29
2.1 CHOMAGE-EMPLOI ET PAUVRETE 30
2.1.1 CHOMAGE 30
A. Définition 30
a. Le taux de chômage 30
B. Salaires réels et chômage d'équilibre 32
C. La difficulté de mesurer le chômage 35
2.1.2 EMPLOI 37
2.1.3 PAUVRETE 37
· Pauvreté absolue 39
· Pauvreté relative 40
SECTION 3 : NOTION SUR LA LOI D'OKUN 41
3.1 Loi d'OKUN 41
I.2. REVUE EMPIRIQUE 42
PRODUCTION ET CHOMAGE 43
L'EMPLOI 43
1. Implication de la croissance économique du PIB sur l'emploi 44
Tableau. Evolution du marché du travail 46
2. Implication de la croissance économique du PIB sur la pauvreté 46
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SECTION3. CAUSALITE ENTRE CHOMAGE ET INFLATION 48
a. Arbitrage entre inflation et chômage à court terme 50
b. Arbitrage entre inflation et chômage à plus long terme 51
c. La courbe de PHILIPS 52
CHAPITRE DEUXIEME 55
CROISSANCE ET CHOMAGE EN RDC ET L'APPROCHE METHODOLOGIQUE
DE L'ETUDE 55
SECTION1 CROISSANCE ET CHOMAGE EN RD CONGO 55
A. Les indicateurs de performance macroéconomique 55
a. Evolution de la croissance économique en RD Congo de 2000 à 2014 55
b. Etude du chômage en RD Congo 58
c. Etude de l'évolution de l'inflation en RD Congo 61
d. Evolution de taux de change en RD Congo 66
SECTION 2 APPROCHE METHODOLOGIQUE 73
2.1. PRESENTATION DES DONNEES A UTILISER ET CHOIX DE CES
VARIABLES 73
a. Présentation des données 73
b. Justification des variables du modèle 73
· Le chômage 73
· La croissance du PIB 73
· Le taux de change 74
· Le taux d'inflation 74
2.2. ANALYSE DES DONNEES 74
a. Outil d'analyse 74
b. Analyse de la stationnarité 75
· Test d'ADF sur le taux de chômage 75
· Test d'ADF sur le taux de change 75
· Test d'ADF sur l'inflation 75
· Test d'ADF sur le taux de croissance du PIB 76
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2.3. MODELE ECONOMETRIQUE 76
2.3.1 TESTS STATISTIQUES ASSOCIES AU MODELE 77
a. tests sur les paramètres 77
b. tests sur les variables 78
CHAPITRE TROISIEME 80
MODELISATION DE LA RELATION ENTRE LA CROISSANCE ECONOMIQUE
DU PIB ET LE CHOMAGE EN RDC 80
3.1. RESULTATS 80
3.1.1. Résultats des estimations 80
3.2. VALIDATION DU MODELE 81
3.2.1. Résultat des tests de validation sur les variables 81
3.2.2. Résultat des tests de validation sur le résidu 82
3.3. INTERPRETATION DES RESULTATS 83
3.4. DISCUSSION DES RESULTATS 84
? Impact de la croissance économique sur le chômage 84
? Impact de la croissance d'inflation sur le chômage 84
3.5. IMPLICATION DES POLITIQUES ECONOMIQUES 84
CONCLUSION 87
REFERENCE BIBLIOGRAPHIQUE 89
I. OUVRAGES 89
II. PAPIERS, REVUES ET MEMOIRE DE FIN D'ETUDE 92
III. MOTEUR DE RECHERCHES 94
ANNEXES 95
TABLE DES MATIERES Erreur ! Signet non défini.
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