Memoire Online - L'impact de taux de fécondité sur la croissance économique de la rdcongo de 1997 àÂ 2017

Impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République Démocratique du Congo de 1990 à 2017

Travail de fin d'étude présenté et défendu en vue de l'obtention du grade de Licencié en Sciences Economiques

A vous OKAKO SHAKO Jeanne, YANI Jeanne, qui inopinément avez quitté la terre de nos ancêtres en obéissant ainsi précocement à cette règle intempestive de la nature.

Que ce travail puisse vous immortaliser et que la terre de nos ancêtres vous soit douce !

A l'Eternel Dieu des armées et Créateur de toute chose, pour Sa provision dans notre vie.

Rien de ce que nous avons accompli dans notre vie n'a été un mérite. Sa grâce nousfait vivre.

A notre cher père, SHAKO NDJADI Rigobert, notre premier conseiller. Lui qui s'est toujours privé d'avoir ses objets de valeur, afin de nous aider d'aller de l'avant. Il n'est pas pour nous un père, il est plus qu'un père.

A notre chère mère IDOZI NDJELA, pour toutes ses prières en notre faveur. Une femme qui a toujours cru en l'avenir de son enfant.

A notre chère soeur OKAKO Jeanne, pour tant d'affections et souffrances consenties à notre égard et sur tout à notre frère NDJADI SHAKO Leader d'avoir fait de nous l'homme que nous sommes aujourd'hui, grâce à ses conseils et ses soutiens.

Seul le cochon mange la pomme qui tombe du pommier sans regarder d'où elle provient. Il mange le fruit, il se repose sous l'ombre de l'arbre, sans le remercier. Cependant, nous avons décidé de penser à tous ceux qui nous sont chers et qui nous ont aidé, car l'élaboration de ce travail n'est pas une oeuvre personnelle, elle a été obtenue grâce au concours de plusieurs personnes.

Nos vifs remerciements s'adressent aux autorités académiques de l'université de Kindu et plus particulièrement au Professeur Ordinaire Blaise SARY NGOY qui accepté de diriger ce travail en dépit de ses multiples occupations et à notre encadreur Patient IDI OMARI qui, avec des remarques et orientations, nous aidé à la réalisation dudit travail.

En second lieu, nous remercions, notre père SHAKO NDJADI Rigobert qui ne cesse de nous motiver dans nos projets. Il a été d'une grande contribution dans notre parcours universitaire et à notre chère mère IDOZI NDJELA, une mère qui a toujours eu une grande considération pour tout ce que nous faisons. Elle nous a toujours encouragés à travailler. C'est une femme de très grande valeur et nous la remercions pour sa contribution dans l'élaboration de cette oeuvre.

A la famille ASSASI, pour le sens d'hospitalité et joie exprimé à notre égard, et pour tant d'affections et souffrances consenties à notre égard, que ce travail vous soit un grand honneur.

A Monsieur SEBASTIEN KANEFU et PATHY ASSASI qui nous ont toujours rappelé que la vie est un cadeau.

A notre frère OKOLE SHAKO Théodore et Alexandre TOKASHIKA, qui incarnent l'intégrité et la détermination.

A nos chers frères et soeurs, AFUMA SHAKO Clémentine, TINE SHAKO, NDJADI SHAKO Leadeur, YAMBA SHAKO Leonard, KYOMA SHAKO Dieudonné, OKOLE SHAKO Théodore, OKAKO JEANNE, LOKONDE ABULANGA François, USENI Rachel, SENGELI BILOKUMU Rosette, ASSASI NDJULU Norbert, ASSASI ANYEKE Sandrine, ONDOLE KANGAODJA Thomas, ELI LOMADJA, ASANI MWANGULA Sakody, IDOZI LOMANDJA Esther, ANUNGA TCHAMA Elizabeth, BENOIT ZAWALONGA, ASANI RAMAZANI, Polyne ASSASI, SIMBA Jeanne, SIMBA Joséphine, ZAUMA AMZATI Grace, Marie BWANDWA, combien de fois vous avez tout fait pour nous élever à l'échelle où nous sommes grâce à vos conseils qui nous demandaient d'aller de l'avant.

Aux camarades étudiants, ABDULU MUPENDA Apc, Jonas KABEZIA WAKABEZIA, BUSI KINGOMBE Poquelin, RAMAZANI MADUWA Marius, KALUMBU WATUMBA Pascal, AMISI KASONGO Jeph, LUPEMA WITAKENGE Evariste, Pierre WENGA, MANUSURA KANGOMBE, NGONGO MUNKOKOLE Felix, BULONGO DANIEL Héritier, RAMAZANI FAZILI, RAMAZANI MASUDI, KITOKO IDOLWA Prince, ZAKARI BUMANDE Phéno, KAZINGI KALONGAMA Ethigard, ALIMASI KAKANDU, NKOMBE NGOY Alphonse, ALPHANI NGOY, MWINYIMALI Paul, NGELEZA BUNTUKOLA Chris, SEFU MUFULA, SEFU KADINDZE, WILY KIZENGA, AZAMA SADIKI Sandra, ABDALA BIBWANA Séraphine, BARUTI BEATRICE, ARIDJA BINTISAIDI Grâce, BINDUBUBI ZUENA Marie, MWEMEDI ZUENA, MWEMEDI MENA Rachel, TATILO PEMBU Micheline, LUMBU TULIZA Aime, MWANAMBUNDA TULIYA Grâce,MUKONGWE KALONDA Christine, MORISHO SAKINA Carine, YENGA FEZA Martine , prudence MASANZI, MUSAFIRI BIENVENU, ABASI KABOKA Josué avec qui nous avons enduré et persévéré durent notre séjours à l'UNIKI.

Que tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué d'une ou d'une autre manière à l'élaboration de ce travail et dont nous avons omis les noms, trouvent ici l'expression de notre gratitude.

Tableau N°:1 Test de racine unitaire et de cointégration des variables.........................51

Tableau N°2 : Test sur les résidus de la relation de cointégration..............................52

Tableau N° 3: Estimation de la relation de cointégration........................................53

Tableau N°4 : Test de racine unitaire sur les résidus de la relation de long terme............54

Tableau N°5 : Estimation de la relation dynamique..............................................55

Graphique N°1 : Evolution du PIB de la RD Congo de 1990 à 2017........................44

GraphiqueN°2 : Evolution du taux de fécondité de 1990 à 2017..............................45

Graphique N° 3 : Evolution du taux d'investissement...........................................46

Graphique N°4 : Evolution des dépenses en recherche et développement....................47

Graphique N°5 : Evolution de la population active..............................................48

Graphique N°6 Evolution du taux d'alphabétisation des adultes..............................49

O. Introduction

Si le concept croissance démographique est facile à comprendre et peut être interprété comme le rythme d'augmentation ou de diminution de la population, l'élévation de la production de biens et services dans un pays, par quelque moyen que ce soit peut être appelée croissance économique. Les habitants des pays doivent être de ce fait, parmi les principaux participants au processus de la croissance économique.u

Par ailleurs, les perspectives démographiques du siècle qui débute génèrent les interrogations du siècle que l'on sait sur la relation entre les variables démo-économiques.

Dès le XVI siècle, Jean BODIN marque l'intérêt accordé à la notion de population et plus généralement au sujet touchant la démographie, puisque selon lui « il n'est de richesses que d'hommes ». La relation entre la croissance démographique, le changement technologique et le niveau de vie ont alors donné lieu à de multiples analyses. Mais dès la fin du XVIIIème siècle, l'argument de base de Malthus est que « le pouvoir multiplicateur de la population est infiniment plus grand que le pouvoir qu'a la terre de produire la subsistance de l'homme».

L'exemple donnée par Malthus d'une progression arithmétique (1, 2, 3, 4, 5, 6) des ressources alimentaires et d'une progression géométrique (1,2, 4, 8, 16, 32) de l'espèce humaine indique qu'en longue période la population ne peut pas croitre selon ce rythme biologique. Elle en est empêchée par l'existence de mécanismes régulateurs, les freins répressifs que constituent les guerres, famines et autres épidémies qui surviennent inévitablement en cas de population trop nombreuse.

Mais Malthus mentionne aussi les freins préventifs, évidemment préférables aux premiers, qui consistent pour les hommes à ne fonder une famille que lorsqu'ils sont en mesure de l'entretenir dignement. L'idée se répandit que la croissance démographique rapide pouvait inhiber le développement nécessaire à la réduction endogène de la fécondité. Tout naturellement, s'imposa comme une évidence l'opinion selon laquelle la modernisation économique devait nécessairement être précédée de modernisation démographique, et en particulier que la baisse de la fécondité devrait être impulsée par des actions de politique démographique. L'accélération de la croissance de la population enregistrée dans les pays en développement, dès les années cinquante, est essentiellement imputable à la baisse de la mortalité, les taux de fécondité restant stabilisés à des niveaux élevés.

En effet, notre projet est d'oeuvrer à la mise en évidence du caractère fondamental de la variable démographique dans l'analyse de la croissance économique en République Démocratique du Congo. Nous ne sommes pas très éloignés de la situation observée sur le plan international depuis un demi-siècle. Il ne fait pas beaucoup de doutes qu'aujourd'hui le foisonnement des recherches sur les relations entre la croissance démographique et économique fait écho suite à la progression sans précédent de la population des pays du sud et à l'inquiétude qui en a résulté.

De nombreux cris d'alarme ont été lancés, à la fois par des scientifiques, des politiciens et des institutions internationales, pour dénoncer la perte à laquelle allait l'humanité si la croissance démographique continuait ainsi. Reposant sur des modèles ingrats des variables économiques et démographiques, ces discours ont eu une audience maximale dans les décennies 1960 et 1970. Mais devant les faits et la présence d'autres courants de pensées, ce mouvement a légèrement décliné dans les décennies 1980 et 1990, ou tout au moins a pris d'autres formes moins explicites. Il est question ici de faire un bilan des relations entre le taux de fécondité et la croissance économique de ces dernières décennies dans la République Démocratique du Congo.

O .1 : Problématique

Au commencement de l'agriculture, vers 8000 AV-JC, la population mondiale était d'à peu près 5 millions. Durant les 8000 ans qui ont séparé cette période au début de notre ère, celle-ci a atteint 200 millions (certaines études l'estiment entre 300 et 600 millions). Ce qui révèle le degré d'incertitude propre à l'estimation de la population sur cette période. La révolution industrielle créa un fort bouleversement alors qu'il avait fallu attendre des millénaires à la population mondiale pour atteindre le milliard d'individus. Celle-ci a doublé et donc dépasse les 2 milliards à peine 130 ans (1930), puis 3 milliards en 30 ans(1960), 4 milliards à prés 15 autres années (1974), 5milliards en seulement 13ans (1987), 6 milliards en 12 ans (1999) et 7.6 milliards en 2017. Selon de récentes études menées par l'ONU, la population mondiale devait atteindre 8 milliards d'habitants au printemps 2023^1(*).

Par ailleurs, le taux de fécondité est passé de 4.7 naissances par femme en 1950 à 2.4 en 2017, au-delà du fait que les femmes ont désormais un meilleur accès à l'éduction, à l'emploi et aux services des santés.^2(*)

Alors que l'Afrique ne représente que 17 de la population mondiale aujourd'hui, sa croissance démographique ralentit moins rapidement que celle des autres continents.^3(*) L'indice synthétique de fécondité, soit le nombre d'enfants par femme, était de 6.6 dans les années 1975-1980. Il est aujourd'hui en baisse, mais de manière assez lente : estimé à 4.7 pour 2010-2015. Le record est détenu par le Nigeria avec (7.4) en 2010-2015, suivi par la Somalie (6.6), la RDC (6.4), l'Angola et Burundi (6.0), l'Ouganda (5.9) et le Niger (5.7). Alors qu'à peu près partout dans le monde la population a tendance à vieillir, celle de l'Afrique affiche une jeunesse étonnante, et cela n'est pas prêt de s'arrêter. Actuellement, le taux de croissance démographique moyen de l'Afrique est de 2.7 contre 1 au niveau mondial, et à peine 0.4en Amérique du nord, tandis que l'Europe est quasi stationnaire.^4(*)

Pour ce qui concerne plus particulièrement l'Afrique subsaharienne, la population serait ainsi passée de 17 en 1500 à 7 en 1900; cette histoire alimente toujours des controverses sur les conséquences démographiques de la traite négrière. Entre 1900 et 2000, la population de l'Afrique subsaharienne augmente de 600 millions, et soit multiplier par sept. Ces évolutions sont les résultats de la transition démographique, soit le passage de niveaux de mortalité et de fécondité élevés non maitrisés, à des niveaux maitrisés mais beaucoup faible^5(*). La part de celle-ci dans la population mondiale a fortement augmenté de 12, en 2010, elle pourrait être de 21 en 2050 et se situer entre 31 et 37 en 2100 selon l'hypothèse de projection retenue. Aussi la croissance démographique mondiale dépendra-t-elle largement de la croissance démographique de l'Afrique subsaharienne. Sous l'hypothèse moyenne, l'augmentation de la population de cette partie d'Afrique en 2050 devrait être de 32miliions par an et représenter alors 86 de l'augmentation de la population mondiale^6(*).

Quant à la population congolaise, des années 1920 à la fin des années 50, elle est passée de 440 000 à 910 000 habitants, soit un dédoublement en quatre décennies. En 1984, la population recensée est de 1 912 429 habitants dont 96 639 étrangers soit 5.1 de la population totale. Ce chiffre correspond à une augmentation de près 100 en une vingtaine d'années, alors qu'il a fallu deux fois plus de temps pour voir la population congolaise doubler au cours de la période précédente. Cette évolution marque une hausse de la croissance démographique. Celle-ci passe de 1 par an dans les années vingt, à 1.7 par an au cours des années cinquante. La croissance de la population connait ensuite une accélération avec 2.1 au cours des années soixante, 2.7 durant les années soixante-dix, 3.38 après 10 ans (1990) et va diminuer au début des années 2000 avec 2.53 puis augmente en 2003 à 3.07. Vers 2016, la population de la RD Congo s'élevait à 78.7 millions d'habitants, soit un taux de croissance démographique annuel de 3.3.^7(*) En sus, l'indice synthétique de la fécondité en RDC est resté élevé au cours de 40ans (1970-1990 et 2010) avec 7.1 en 1990 et va légèrement baisser en 2010 et de 6.2 en 2015. Pour l'ensemble de période 1960-2017, on enregistre une moyenne annuelle de 45.84 de taux de natalité en RDC, avec un taux plus élevé de 46.9 en 1965 et la valeur la plus basse est de 41.73 en 2017^8(*).

Sujet d'intenses préoccupations depuis des années, le lien entre la croissance démographique et la croissance économique suscite encore de nombreuses réactions. De manière générale, une forte hausse de l'activité économique comme lors de la révolution industrielle, s'accompagne aussi de transformations démographiques.

D'un côté théorique, la croissance économique se réalise uniquement par la croissance démographique. En effet au XVIème siècle, le mercantiliste JEAN BODIN^9(*) affirmait : « il ne faut jamais craindre qu'il y'ait trop de citoyen, car il n'est de force ni de richesses que l'homme ». Cette maxime affirme bien, en effet, que la population seule, crée de la richesse. Pour les mercantilistes, l'homme lui-même va produire des articles manufacturés dans le but ultime d'amasser des métaux précieux. L'homme est l'élément premier dans la cette recherche d'or et argent. Dans une même optique, les physiocrates attachent beaucoup d'importance à la croissance démographique car les hommes sont à l'origine de la richesse : la production agricole.

D'un autre cote, la croissance démographique est un frein à la croissance économique. En effet, Malthus, économiste libéral, dans « l'essai sur le principe de la population » (1798) donne une description dure du sort de l'humanité. Il se sert de la loi des rendements décroissants de la production agricole pour expliquer ce décalage entre population et ressources. Selon lui, il faut limiter la croissance de la population pour faire en sorte qu'elle ne dépasse pas le potentiel de productivité.

Il faut restreindre les natalités pour augmenter le niveau de vie, se marier plus tard...et même des mesures très excessives. Les défis démographiques sont à appréhender de manière distincte. Du coté des pays pauvres, les grands chiffres d'accroissement démographique renforcent les difficultés en ce qui concerne une croissance économique durable.

Etant donné le taux de croissance de la population congolaise, taux en constante progression, et compte tenu de la littérature théorique non consensuelle sur les liens entre la démographie et la productivité, notre étude cherche à répondre à la question suivante: le taux de fécondité influe-t-il sur la croissance économique en République Démocratique du Congo?

O.2 : Hypothèse de recherche

En guise de réponse provisoire à la question posée ci-haut, nous estimons que le taux de fécondité influerait négativement sur la croissance économique à court terme, pendant que le long terme laisserait apparaitre une liaison positive entre les grandeurs.

0.3 Méthodologie de la recherche

La méthodologie assure le cheminement qui permet à la pensée d'atteindre la vérité. Selon Jean-Louis LAUBET DE LBAYLE^10(*), « une démarche méthodologique est un ensemble d'opérations intellectuelles permettant d'analyser, de comprendre et d'expliquer la réalité étudiée ». Pour notre, part nous avons utilisé les méthodes et techniques décrites ci-dessous.

0.3.1 Méthodes de recherche

Pour arriver à des résultats escomptés, le recours à une ou plusieurs méthodes s'avère indispensable dans toute démarche scientifique.

Sur cette base, notre démarche méthodologique a fait appel à la méthode analytique, comparative et hypothético-déductive.

Cette méthode consiste à comparer les faits, découvrir des liens de corrélation générale. Elle consiste, en autre, à l'exploitation de faits, en décelant les différences et les ressemblances entre les phénomènes comparés^11(*). Elle nous a permis d'analyser systématiquement toutes les informations et éléments récoltés en rapport avec les indicateurs de taux de fécondité (croissance démographique) et de la croissance économique de même que d'autres grandeurs susceptibles d'influer sur la croissance du PIB réel par tête.

Comparer, c'est chercher simultanément les ressemblances entre deux ou plusieurs phénomènes. Cette méthode nous facilité de suivre au fil des temps l'évolution de chaque variable d'intérêt de manière à s'imprégner des améliorations enregistrée ainsi que des dégradations éventuelles.

Cette méthode nous a permis de vérifier la théorie en rapport avec les effets de la croissance démographique sur la croissance économique dans le cadre de données concrètes de la RDC en émettant, pour cette fin, un certain nombre d'hypothèses sur le comportement de variables retenues dans les modèles confectionnés.

0.3.2 Techniques de recherche

Afin de rendre pragmatiques ces méthodes, nous avons recouru au techniques documentaire et économétrique.

Le terme document renvoie à toute source de renseignement déjà existante à laquelle le chercheur peut avoir accès. Ces documents peuvent être sonores, visuels, audio-visuels, écrit, ou objets. L'attention porterait sur les documents écrits disponibles soit dans les différentes archives ou bibliothèques, soit sur l'internet.

Cette technique nous a permis de faire l'estimation des paramètres contenus dans nos modèles de base, la conduite de nombreux tests d'hypothèse de même que la détermination de la nature de relation entre les différentes variables de base, gage de propositions de politiques économiques.

0.4 Objectifs du travail

Tout travail poursuit nécessairement un certain nombre d'objectifs à atteindre. Il va sans dire que tous les moyens engagés par le chercheur ne sont qu'au service des objectifs qu'il s'est fixé.

N'échappant pas à cette règle d'or de la démarche scientifique, cette étude a pour principale visée l'analyse de la nature de relations entre la démographie représentée par le taux de fécondité, et l'économie dont la croissance du PIB en terme réel se veut la représentation ; et ce, sur le double horizon temporel( court et long termes).

* Comprendre la littérature théorique et empirique sur les liens entre la croissance démographique et la croissance économique ;

* S'imprégner d'autres éléments inhibateurs ou instigateurs de la croissance en RD Congo ;

* Suggérer des politiques économiques aux décideurs pour des résultats beaucoup plus favorables

0.5 Choix et intérêt du sujet

Tous les types d'économies ont eu, à un moment ou un autre, à expérimenter un problème plus au moins sévère lié à leur poussée. Un sujet de recherche n'est jamais choisi au hasard, sans être à la recherche de la compréhension ou de solution d'un problème qui se pose au sein de la société. Les études antérieur portant sur la croissance économique de la République démocratique du Congo n'ont présenté que des aspects liées à la problématique de l'évolution de la croissance économique, reforme macroéconomique et croissance économique, la croissance économique et réduction de la pauvreté, politique budgétaire et croissance économique etc...., rares sont les études s'ayant intéressée à l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République démocratique du Congo. C'est pourquoi nous avons choisi d'orienter notre recherche dans ce sens.

Sur cette base, ce thème comporte un intérêt à la fois personnel, scientifique et pratique. Du point de vue purement personnel, ce travail représente notre expérience dans la conduite d'une recherche scientifique. Il nous permet d'approfondir nos connaissances sur le couple formé de deux sciences (démographie et économie). Par ailleurs, la croissance démographique intéresse les économistes, les organismes internationaux, et bien d'autres chercheurs. De ce fait, la croissance démographique fait l'objet de nombreux travaux (rapports de la banque mondiale, de la BCC, articles scientifiques, conférences, mémoires etc....), elle est supposée avoir un impact sur la croissance économique. C'est dans ces sens que nous avons voulu apporter notre contribution à la matière tout en nous référant sur les cas de mon patrie qu'est la RD Congo.

Sur le plan scientifique et pratique ce document servira comme outil de référence à tous les chercheurs qui voudront s'orienter dans ce domaine, de même les suggestions issues de ce document pourront aider les décideurs politiques dans la prise de décisions adéquates relatives à la bonne performance de la croissance économique.

0.6 Délimitation spatio-temporelle

Tout travail scientifique doit être limité dans le temps et dans l'espace. Par conséquent, la disponibilité de données justifie la délimitation de notre champ d'investigation sur une période allant de 1990 à 2017.

Dans l'espace, nous avons choisi de traiter l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République démocratique du Congo.

0.7 Structure du travail

À part l'introduction, la conclusion générale et quelques propositions de politiques économiques, notre travail comporte trois chapitres dont :

Ø Le premier aborde l'approche théorique sur la fécondité et la croissance économique ;

Ø Le deuxième concerne la fécondité et la croissance économique : analyse des liens théoriques et évidences empiriques ; et

Ø Le dernier examine l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République démocratique du Congo : à l'aide des outils économétrique.

Chapitre premier :

Approche théorique sur la fécondité et la croissance économique

La fécondité et la croissance économique étant les concepts clés dont dépend la compréhension du travail, dans sa globalité, connaitre ce qu'ils désignent plus concrètement devient, à ce sujet, un préalable. Ce chapitre s'attache donc à fournir une littérature théorique sur la fécondité (Section I) et sur la croissance démographique (Section II).

Section I. Notions sur la fécondité

Les démographes accordent la priorité à l'étude de la fécondité en générale et en particulier à celle des femmes en âge de procréer. L'étude porte tantôt sur la fécondité d'une génération des femmes et tantôt sur celle de plusieurs cohortes des femmes en âge de procréer à un instant donné.

Que désigne en fait la fécondité ; comment se mesure-t-elle ? Quels sont les facteurs explicatifs ? Les lignes qui suivent fournissent des réponses à ses nombreuses interrogations.

1.1 Définition

La fécondité est définie comme une capacité de se reproduire d'une population^12(*) . En règle générale lorsqu'on parle de la fécondité, on pense d'abord à la fécondité féminine.

Pour HASSEN, la fécondité est l'activité de reproduction (de procréation) au sein d'une population. C'est ces faits répétitifs consistant à donner des enfants par des couples d'homme et femme^13(*). La fécondité est à distinguer de la fertilité. Ce dernier concept est défini comme la capacité biologique de « faire » des enfants.

En effet, alors que biologiquement un couple peut engendrer jusqu'à 15enfants durant sa vie commune, il n'en donne effectivement, selon les statistiques mondiales, que 2,5enfants en moyenne, ce dernier chiffre correspond à la fécondité alors que le premier correspond à la fertilité. La fertilité par opposition à la stérilité est une condition nécessaire à la fécondité mais non suffisante. La fertilité résulte en effet des considérations à la fois biologiques et sociologiques.

1.2 Mesure de la fécondité

La mesure de la fécondité s'effectue à l'aide des indicateurs de ce phénomène calculent à partir des naissances vivantes et des effectifs de la population totale. On mesure la fécondité de deux manières :

C'est le nombre brut des naissances vivantes survenues dans une population humaine donnée au cours d'une période déterminée, généralement limitée à une année civile. C'est un indicateur facile à calculer, car il suffit d'agréger les naissances déclarées dans les différents services de l'état civil pour l'obtenir. Cependant, il n'est pas d'un grand intérêt pour les démographes en ce sens qu'il ne renseigne pas sur le potentiel réel de reproduction de la population étudiée. Pour corriger cet effet de nombre ou comparer ce qui est comparable, il est important de raisonner à un niveau d'échelle qui élimine cet effet de taille. C'est le cas notamment du taux brut de natalité.

C'est le rapport total des naissances vivantes durant une période (en général l'année civile) à la population moyenne totale durant cette période. Il mesure donc le nombre moyen de naissances vivantes pour mille habitants de deux sexes et quel que soit l'âge. Si on suppose une répartition linéaire de naissances vivant au cours de l'année c'est-à-dire qu'il y a autant des naissances vivantes qui surviennent au mois de janvier, de février, de mars, d'avril...décembre, alors le taux brut de natalité s'obtient à partir de la formule suivante :

L'avantage de cet indicateur de mesure réside dans la simplicité de son mode de calcul. Cependant, il présente de nombreux écueils, qui minorent son intérêt réel dans la recherche et la compréhension des facteurs à l'origine des variations de l'effectif de la population humaine. Le dénominateur recouvre l'ensemble de la population de deux sexes et de tous âges. Or l'on sait très bien que ce sont les femmes d'un certain âge qui procréent. Le mode de calcul du TBN ne tient compte ni de l'effet de la structure par âge de population ni de la répartition par sexe de la population. Pourtant, le nombre total des naissances dépend de ces deux variables.

Une population jeune et compte d'avantage des femmes que d'hommes, à un potentiel de reproduction élevé. Pour pallier l'inconvénient du taux brut de natalité, on étudie la fécondité de la population féminine en âge de procrée à partir de taux et indices synthétiques de fécondité.

1.3 Analyse de la fécondité

Les démographes accordent la priorité à l'étude de la fécondité en général et en particulier à celle des femmes en âge de procréer. L'étude porte tantôt sur la fécondité d'une génération des femmes (il s'agit dans ce cas de figure d'une observation longitudinale de la fécondité), tantôt sur celle de plusieurs cohortes des femmes en âge de procréer à un instant donnée (il s'agit alors d'une observation transversale de la fécondité).

L'analyse longitudinale de la fécondité consiste à étudier la fécondité d'une génération des femmes depuis l'âge de 15ans jusqu'à ce lui de leur ménopause (mesure de l'intensité par génération des femmes^14(*)). L'indice de la descendance finale (IDF) est difficile à construire parce qu'il demande un suivi des femmes de la génération pendant les 35 ans que dure leur vie génésique. La mobilité spatiale des femmes de la génération ne facilite pas non plus la tâche aux démographes. Cela peut conduire à une sous-estimation du nombre effectif des enfants que les femmes de la génération ont eus en moyenne. Par ailleurs, en cas d'une analyse rétrospective de la fécondité, les risques d'oubli demeurent réels surtout lorsque l'enfant né vivant est mort à bas âge. Pour éviter des délais d'attente très longs ainsi que des oublis, les démographes analysent le plus souvent la fécondité dans une optique transversale.

L'analyse transversale de la fécondité porte sur les naissances vivantes qui ont été en registrées dans une population féminine au cours d'une période de temps très court qui est généralement l'année civile. En coupe transversale, on mesure l'intensité de la fécondité à partir des taux et des indices synthétiques de fécondité.

Le taux brut de fécondité (ft) de l'année t est donné par le rapport du nombre de naissances vivantes enregistrées au cours de l'année t(Nt) sur le nombre de femmes en âge de procrée(Ft)^15(*).

Selon René MWANIA KIBANZA, il mesure le nombre moyen des naissances vivantes pour mille femmes en âge de procréer (15-49ans révolus) au cours de l'année d'observation. Il est calculé par la formule suivante :

Avec PF la population moyenne féminine en âge de procrée de l'année n et N nombre moyen des naissances vivantes.

Le terme global signifie que le taux ne concerne l'ensemble des naissances vivantes (légitimes et illégitimes) et des femmes de 15-49 ans révolus quel que soit leur état matrimonial.

L'indice synthétique de la fécondité est une somme, pour une période donnée, pour les différents groupes d'âges, du taux de fécondité multiplié par l'amplitude du groupe d'âge.

Compte tenu des problèmes que soulève le suivi d'une génération des femmes, les démographes privilégient l'optique de l'analyse transversale. Dans cette optique, on calcule plusieurs indices de fécondité.

Selon Cédric DOLGIER^16(*), l'indicateur conjoncturel de la fécondité est obtenu en additionnant le taux de la fécondité par âge, définie comme le rapport de naissances issues de mères d'un âge donné à l'effectif de femmes de cet âge, observé au cours d'une année de référence dans une population féminine. Il permet d'extrapoler la descendance théorique de génération si les comportements observés se maintiennent dans la durée. Cette mesure fictive, qui est un estimateur tendanciel et estimatif, détermine le nombre d'enfants qui seraient mis au monde par génération de femmes en supposant qu'elle parcourt tous les taux de fécondité de l'année considérée. S'agissant de la descendance finale, elle traduit au contraire le comportement réel des générations féminines.

Pour R M KIBANZA, l'indice conjoncturel de fécondité ou la somme de naissance réduite(ICF) est le nombre d'enfants que mettrait au monde, en l'absence de mortalité, une génération imaginaire de femmes qui seraient soumis, à chaque âge aux taux de fécondité observés au cours de l'année considérés. C'est-à-dire elle présente la descendance finale d'une fille qui vient de fêter ses 15ans d'âge dans 35ans si elle adoptait le même comportement de procréation que ses illustres ainées de sexe féminin âgées aujourd'hui de 15 à 49ans révolus.

L'ICF est un indice conjoncturel or, la conjoncture est par définition changeante.

On ne peut donc pas établir des prévisions fiables sur la fécondité sur base de cet indicateur. Son caractère conjoncturel, l'ICF présente un autre inconvénient. Il s'agit du nombre moyen d'enfants de deux sexes. Pourtant, comme nous l'avons déjà souligné, ce sont les femmes qui procréent les enfants. Il convient donc de ce fait de déterminer parmi les enfants que mettront au monde les filles de génération fictive combien seront de sexe féminin d'où l'intérêt évident que les démographes accordent au taux de reproduction qui est un ICF corrigé.

Les démographes calculent un nouvel indice synthétique de fécondité appelé taux brut de reproduction(TBR) pour palier l'inconvénient de l'ICF. Le terme brut signifie que son mode de calcul ne tient pas compte de la mortalité. Ce taux indique le nombre de filles que chaque femme de la cohorte fictive aura en moyenne mis au monde, à la fin de sa vie fertile (50ans) à l'absence des phénomènes perturbateurs tel que la mortalité plus particulièrement. Il est calculé de la manière suivante :

Supposons que le TBR soit, pour une population donnée, de 0.976 fille cet indice s'interprète : à la fin de leur vie génésique, les filles âgées de 15 ans l'année N auront donné en moyenne à 0.976 filles.

1.4 Les déterminants du nombre d'enfant dans les pays en développement et les facteurs de fécondité

L'Africaine ne choisit pas en réglé générale la taille de sa cellule ni le nombre des enfants qu'elle souhaite élever. En zone rurales, les croyances ont une peau dure et ce n'est pas demain qu'elles pourront changer. En Afrique l'enfant demeure un don de Dieu.

Ici, plus qu'ailleurs, la stérilité est ressentie comme une malédiction divine. Lorsqu'une femme ne parvient pas à accoucher, la faute n'est jamais attribuée à l'époux car la stérilité ne peut être que féminine. Pour être en bon terme avec les membres de sa belle-famille, la belle-soeur pour les uns, la bru pour les autres, doit donner la vie au moins à un enfant sinon, elle se verrait affublée de tous les qualificatifs ridicules et moqueurs.

Au contraire, le fait de donner à son époux une descendance nombreuse lui confère une certaine respectabilité dans la famille de celui-ci. Dans ce conditions ; la seule alternative que la société africaine offre à l'épouse est de procrée, de faire un maximum d'enfants non seulement pour satisfaire les ego des membres de la belle-famille mais aussi pour assurer ses arrière-gardes ; préparer son avenir, se prémunir contre les risques de dégénérescence du corps du fait du vieillissement des cellules. Ce sont les enfants qui présentent en quelque sorte couverture sociale pour leurs parents. Or la mortalité infantile est acore très élevée dans certaines contrées du continent. De plus il est impossible de prévoir beaucoup pour ne pas se retrouver sans enfants au moment où on en aura grandement besoin, pour avoir une solution de rechange au cas où l'un des enfants n'aurait pas suffisamment de compensions à l'égard de ses vieux parents.

Le nombre élevé d'enfants par femme qu'on observe encore de nos jours dans les pays en développement pourrait être expliqué par : le manque et / ou les couts élevés des moyens de contraception voire par l'attitude d'une catégorie des femmes à l'égard des méthodes contraceptives ;

IL s'observe de comportements de procréation dans les pays en développement entre les femmes urbaines et rurales, d'une région du pays à une autre voir à l'intérieur d'une même région géographique. Ce différance peut être attribué à des facteurs physiologique ou biologique(ce l'aptitude concevoir au cours d'un cycle mensuel normale- fécondité et stérilité) , démographique (durée moyenne du mariage, âge moyenne du mariage) et socio-économique (fréquence des rapport sexuels au cours de cycle menstruel, durée de l'allaitement de l'enfant au sein maternel, niveau de inscription de la femme, usage de méthodes de contraceptions, niveau de revenu du foyer, statut professionnel de la femme, etc...)

Section II : Approche théorique sur la croissance économique

La croissance est un phénomène relativement récent, avant la révolution industrielle, le niveau de vie était le même partout au monde. Si la croissance est une loi quasi immuable de la nature, il ne reste pas moins vrai qu'elle ne se déroule pas partout suivant le même rythme : certains pays ont connu un taux de croissance élevé, tandis que d'autres n'ont progressé que très lentement.

2.1 Définition

La croissance économique désigne la variation positive de la production de biens et des services dans une économie sur une période donnée, généralement une période longue.

En macroéconomie, la notion de croissance économique désigne une augmentation continue de la quantité et de la qualité des biens et services produits chaque année dans un pays ou zone géographique, liée à l'augmentation de la productivité du travail et du capital.^17(*)

Selon Henri LEPAGE en 1982, le mot croissance n'est donc pas seulement synonyme d'accumulation croissante. Il est ainsi, d'abord et avant tout, l'expression d'un mouvement dynamique dont la caractéristique est de contraindre le producteur à offrir aux consommateurs les moyens d'accéder à des « technologies » d'usage de leur temps de plus en plus efficientes^18(*). La croissance économique est souvent présentée comme ayant toutes les vertus. Elle permet de diminuer le chômage dans les pays industrialisés et de réduire la pauvreté dans les pays en développement. Elle correspond à l'augmentation, pendant une longue période, du volume de la production et de richesse d'un pays.^19(*)

La croissance est un phénomène quantitatif et ne doit pas être confondue avec le développement qui est un phénomène qualitatif.

Pour Jacques GARELLO et Jean YVES NAUDE, la croissance économique se caractérise par une augmentation durable de la production et de principales grandeurs économiques comme le PIB.^20(*)

Selon Jules FONTAINE SAMBWA, la croissance économique est un processus complexe d'évolution en longue durée qui se manifeste par l'accroissement des dimensions caractéristiques de l'économie et par une transformation des structures de la société.^21(*)

La croissance est l'objectif final de toutes les économies. Les facteurs principaux de la croissance sont la population, l'investissement, l'innovation et le développement des échanges.

Selon la définition de François PERROUX, la croissance économique correspond à « l'augmentation soutenue pendant une ou plusieurs périodes longues d'un indicateur de dimension, pour une nation, le produit globale met en termes réels ».^22(*)

La définition de SIMON KUZNETS va au- delà et affirme qu'il y a croissance lors que la croissance du PIB est supérieur à la croissance de la population.^23(*) Au sens strict, la croissance décrit un processus d'accroissement de la seule production économique. Elle ne renvoie donc pas directement à l'ensemble de mutations économiques et sociales propre à une économie en développement. Ces transformations au sens large sont conventionnellement, désignées par le terme de développement économique. Selon François Perroux, « le développement est la combinaison de changement mentaux et sociaux d'une population qui la rend apte à faire croitre, cumulativement et durablement, son produit réel globale ». Le terme « croissance » s'applique alors plus particulièrement aux économies déjà développées.

Pour qu'il y ait croissance, il faut non seulement que la production augmente, mais aussi que le mouvement ascendant soit durable et non aléatoire. En pratique l'indicateur le plus utilisé pour mesurer la croissance économique est le produit intérieur brut ou PIB. Il est mesuré « en volume » ou « à prix constants » pour corriger les effets de l'inflation. Le taux de croissance, lui est le taux de variation du PIB. On utilise souvent la croissance du PIB par habitant comme indicateur de l'amélioration de la richesse individuelle, assimilé au niveau de vie.^24(*)

La définition ci-haut suggère que les économistes utilisent le terme de croissance conventionnellement pour décrire une augmentation de la production sur le long terme. A court terme, les économistes utilisent plutôt le terme « d'expansion », qui s'oppose à « récession », et qui indique une phase de croissance dans un cycle économique. La croissance potentielle estime l'écart entre la croissance mesuré et celle qui serait obtenue avec une pleine utilisation de tous les facteurs de productions ; Cet écart est minimale au plus fort d'une expansion. Par la croissance économique ; il faut entendre le fait que, dans un pays donné, on assiste à une production accrues de biens et services et à l'amélioration du niveau de vie de la population. Ainsi, la croissance économique peut se définir comme « un accroissement durable de sa dimension, accompagné de changements de structure et conduisant à l'amélioration du niveau de vie ».^25(*)

2.2 Mesure et critiques de l'indicateur de croissance économique

Pour rendre compte du changement de dimension d'une économie, on a très souvent recours à des agrégats permettant de mesurer l'évolution de l'ensemble des productions tels que le PIB (produit intérieur brut) ou le PNB (produit national brut). Le PIB en valeur, résultat d'un effet quantitatif (PIB en volume) et d'un effet prix (accroissement du niveau général des prix) pouvant aussi bien masquer une stagnation qu'un recul de la production en période d'inflation, les économistes préfèrent utiliser le terme de PIB en volume comme indicateur de la croissance. Le taux de croissance se définit alors comme la variation relative du PIB en volume d'une année sur l'autre.

Comme la croissance économique est un phénomène quantitatif, elle peut être mesurée. L'indicateur de mesure le plus utilisé est le produit intérieur brut ou PIB.^26(*)

Le PIB mesure l'activité des unités de production à l'intérieur d'un pays sur une période de référence, en général une année. Il peut être obtenu selon plusieurs méthodes, dont celle qui suit est la plus simple et la plus utilisée.

Ø On calcule d'abord la somme de valeurs ajoutées brutes des résidents du pays, qui est la richesse crée par tous les biens et service produits.

Ø On prend cette valeur, on y soustrait le prix des consommations intermédiaires et les coûts de l'usine des biens d'équipement(les machines, par exemple) : on obtient la richesse créée par tous les biens et services produits. C'est la somme de valeurs ajoutées brutes des résidents du pays.

Ø On y ajoute la TVA (taxe sur les valeurs ajoutées), les droits de douane. Enfin, on retire les subventions pour l'importation. Ce calcul du PIB est exprimé en prix courant ou en prix constant, selon qu'on lui intègre ou non l'inflation. Pour rendre compte d'une modification des structures d'une économie, on retiendra que la croissance économique s'accompagne très souvent d'une nouvelle répartition des activités par secteur et par région. Dans le cas d'une nouvelle répartition sectorielle des activités, on constate que les parts relatives de la production agricole, industrielle, de services marchands ou non marchands dans le PIB évoluent régulièrement. Le calcul de la production agricole, industrielle, des services ...permet de rendre compte de cette évolution. Le calcul du PIB par région et de son taux de croissance permet ainsi d'indiquer l'évolution des équilibres régionaux. Ainsi même un taux de croissance de PIB peut cacher la baisse de certaines productions et le déclin de certaines régions Pour apprécier le niveau de vie d'un pays, on rapporte le PIB à la population totale, on obtient ainsi la production par tête (ou encore revenu moyen par habitant).

Le PIB est un indicateur très utile. Il est néanmoins critiqué, car on lui reproche de ne pas tenir compte des inégalités de richesse au sein d'un même pays. Ce n'est pas parce que le PIB augmente que tous les habitants voient leurs richesses augmenter dans les mêmes proportions.

Le PIB est également sous évaluer parce qu'il ne tient pas compte de l'économie souterraine, comme le trafic de drogue ou le bénévolat. Par exemple, si un médecin travaille dans une clinique, sa production fera partie du PIB, alors que ça ne sera pas le cas s'il travaille gratuitement pour une association. Le calcul du PIB ignore aussi complètement les dégradations causées par la croissance économique telles que la pollution de l'air et l'eau qui sont très élevées dans les pays où la croissance du PIB est importante. Paradoxalement, en cas de catastrophe naturelle, les dégâts à réparer génèrent de la croissance. Il faut emprunter de l'argent, acheter des matériaux et embaucher des ouvriers. Les frais de répartition des dommages occasionnés seront comptabilisés dans le PIB, sans tenir compte des pertes d'argent liées à cette catastrophe. C'est pourquoi, le Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD) calcule depuis 1990, un indicateur pour le développement humain (IDH). Ce dernier prend compte les facteurs suivants : le niveau de santé représenté par le niveau d'espérance de vie ; le niveau d'éducation appréhendé par le taux d'alphabétisation et nombre moyen d'années d'études ; le niveau de revenu moyen obtenu à partir du PIB par habitant corrigé par la non prise en compte des revenus les plus élevés.

2.3 Classification

En règle générale, deux types de croissance économique sont distingués^27(*)

Ø La croissance intensive : correspond à l'accroissement de production à volume de facteurs de production équivalent grâce à de gain de productivité. Elle n'entraine pas nécessairement de création d'emplois ;

Ø La croissance extensive se caractérise par une augmentation du nombre de facteurs de productions tels que la création de nouvelles entreprises. Ce type de croissance économique est générateur d'emplois. Mais lorsque la croissance dépend des quantités de facteurs de production disponibles dans une économie, du capital humain et l'état de la technologie, elle est de long terme. Cette croissance de long terme désigne la croissance potentielle d'une économie. La croissance potentielle correspond à l'utilisation de la main d'oeuvre et les savoir-faire... ; c'est-à-dire la croissance qu'on obtiendrait si tous les facteurs de production étaient utilisés de façon maximale. Elle donc le sentier de croissance de long terme que l'économie devrait suivre à l'absence de chocs exogènes et de tensions. La croissance économique potentielle est évaluée par le taux de croissance du PIB potentielle, c'est-à-dire le PIB maximal qui pourrait être réalisé grâce à la pleine utilisation de facteurs de production disponibles.

La croissance réelle est celle qui est effectivement observée à partir de facteurs de production réellement utilisées. La croissance effective est plus souvent différente de la croissance potentielle, compte tenu de fait que l'économie alterne des périodes de surchauffe et de ralentissement. ^28(*)

2.4. Déterminants de la croissance économique

Les théories explicatives de la croissance sont relativement récentes dans l'histoire de la pensée économique. Ces théories ont conduit à mettre en avant le rôle primordial du progrès technique dans la croissance économique. Sur le long terme, seul le progrès technique est capable de rendre plus productive une économie (cet donc de lui permettre de produire plus, c'est-à-dire d'avoir de la croissance). Toutefois, ces théories expliquent mal d'où provient ce progrès et en particulier en quoi il est lié au fonctionnement de l'économie. C'est dans cette optique que bon nombre d'économiste ont donnés leurs visions de la croissance.

2.4.1 Théorie traditionnelle de la croissance économique ou croissance exogène

La croissance exogène est une théorie de croissance économique qui considère le progrès technique comme exogène, c'est-à-dire dû à des facteurs externes. Depuis longtemps, les économistes tentent de comprendre les causes de la croissance et les facteurs qui permettent de la maintenir sur le long terme.

Les classiques sont les premiers à s'interroger sur la question. Dans ses recherches sur la nature et les causes de la richesse des nations(1776)^29(*) Adam Smith met en évidence le rôle de la division du travail (surplus, marché, gains de productivité), comme facteur de croissance. Cette division du travail se trouve renforcée par la participation du pays au commerce international (théorie des avantages absolus). L'optimisme de de Smith apparait à travers les traits d'une croissance illimitée (elle dure tant que l'on peut étendre la division du travail et le marché). Le commerce international est donc essentiel pour la croissance. Pour RICARDO, MALTHUS et MILL, la croissance n'est pas appréhendée comme un processus de long durée ; la loi des rendements décroissantes mène l'économie à un « état stationnaire ». Toutefois, le progrès technique est déjà vu comme un facteur permettant de contrer les forces conduisant à cet état.^30(*)

Dans les années 1920, NIKOLAI KONDRATIEV met à jour l'existence de cycles économiques longs de 40 à 60 ans lorsque les activités économiques connaissent successivement une ascension et un déclin.

En 1942, Joseph SCHUMPETER^31(*) fait du progrès industriel la clé du changement : « l'impulsion d fondamentale qui met et maintien la machine capitaliste est imprimer par les nouveaux objets de la consommation, les nouvelles méthodes de production et de transport, les nouveaux marchés, les nouveaux types d'organisation industrielle-tous éléments, crées par initiation capitaliste ». En d'autres termes, le progrès industriel est porté par des innovateurs qui cherchent à emporter le gros lot.

L'analyse schumpetérienne est intéressante, car elle ne repose pas seulement sur le progrès technique, sur l'évolution des connaissances ou les grandes innovations (avec le cycle des révolutions industrielles successives). Schumpeter y ajoute un héros-le chef d'entreprises qui prend les risques de lancer un nouveau produit ou une nouvelle façon de produire, et une structure (la concurrence monopolistique) qui assure à celui qui a réussi son pari d'en percevoir une rétribution financière. Dans cette perspective, la croissance vient du progrès industriel qui lui-même, est causé par la croissance. Dans les années 1940, Roy HARROD et DOMAR sont à l'origine des premiers modèles de croissance postkeynésiens ; ils discutent de la possibilité d'une croissance équilibrée, ou la demande augmente au même rythme que les capacités de production qui garantiraient le plein emploi. Le modèle montre qu'il y a aucune raison que la croissance soit équilibrée et que telle situation est improbable. La croissance économique serait un chemin étroit « sur le fil du rasoir », qui ne pourrait être maintenu qu'à l'aide de l'intervention de l'Etat.^32(*)

Au cours des années 1950 et 1960, Robert SOLOW développe ce qui deviendra le modèle de croissance néoclassique de référence.^33(*)

Critique HARROD et DOMAR, il montre qu'une croissance de plein-emploi stable et équilibrée est possible. Une place importante est accordée au progrès technique, mais celui-ci est exogène au modèle de HARROD et DOMARD. Solow propose en 1956 un modèle de croissance qui est à la base des modèles contemporains. Alors que le modèle de HARROD - DOMAR était pessimiste (l'équilibre est difficilement atteignable si on « laisse faire », celui de Solow est de nature optimiste, car il conçoit que la croissance peut être durable et stable. Le modèle de SOLOW est construit sur base de plusieurs hypothèses simplificatrices qui viennent pour la plupart de la théorie néoclassique. Il considère un modèle à un seul bien et un seul agent (la communauté), ne connaissant ni chômage ni dysfonctionnement. Dans ce modèle, la production ne dépend que de deux facteurs, le travail et le capital. Les autres hypothèses sont la flexibilité des facteurs de production (alors que dans le modèle de HARROD-DOMAR ceux-ci étaient fixés), les rendements décroissants, et le réinvestissement de toute l'épargne. Dans le modèle de SOLOW, l'augmentation des facteurs de production (travail et capital) explique une part de la croissance. C'est donc parce qu'il y a une augmentation de la population (facteur de travail) et des investissements (facteur capital), qu'il a de la croissance. Toutefois, la plus grande part de la croissance n'est pas expliquée par ces deux facteurs, mais est due à un « facteur résiduel ». Il s'agit du progrès technique, dont on ne connait l'origine (certains disent que c'est un facteur « tombé du ciel ». Les causes de la croissance (augmentation de la population et progrès technique) sont donc exogènes : le modèle n'explique pas leur origine.^34(*)

Ce modèle est en équilibre stable : à long terme, l'économie converge vers un « état stationnaire » où l'activité économique évolue au même rythme que la population. L'hypothèse de substitution des facteurs est particulièrement importante, car elle montre que la croissance mène au plein-emploi. Par exemple ; s'il y a du chômage, le prix du travail baisse profitant des faibles salaires, les entrepreneurs peuvent donc embaucher, ce qui mène à une diminution du chômage. La croissance assurait donc naturellement le plein-emploi. Toutefois, ce modèle reposant sur des hypothèses très simplificatrice ; cette interprétation est, selon certains, erronée^35(*).

2.4.2 Théories modernes de la croissance économique ou croissance endogène

Les théories modernes ou de croissance endogène visent à expliquer le caractère cumulatif de la croissance ou, autrement dit, à expliquer pourquoi certains pays ne parviennent pas à amorcer un processus de croissance et demeurent alors dans une trappe à sous-développement. A la différence du modèle de Solow, les modèles de croissance endogène font l'hypothèse que les rendements sont croissants (grâce aux externalités) et considèrent que le progrès technique est endogène, c'est-à-dire qu'il dépend du comportement des agents. Autrement dit, tout comme chez Solow, le progrès technique génère de la croissance économique, mais en retour cette dernière également susceptible de générer du progrès technique.^36(*)

Robert LUCAS (prix Nobel en 1995)^37(*) Souligne l'importance du capital humain pour la croissance. Un travailleur devient plus productif lorsqu'il accumule des connaissances et des compétences, or celles-ci ne s'usent pas : le capital humain est un capital accumulatif, qui présente des rendements croissants.

Robert LUCAS se contente de développer qu'accumuler du capital humain permet au travailleur d'être plus productif, mais nous pouvons aller plus loin : en accumulant du capital humain, un individu est capable d'innover, de créer des idées, un savoir et savoir-faire qui n'existaient pas auparavant. Paul ROMER^38(*) se fondant sur cette théorie du « learning by doing », va conclure en précisant que c'est en produisant que l'économie accumule le savoir et l'expérience. Comme selon l'adage l'argent va à argent, la croissance va à la croissance. Ceci est vrai au niveau macroéconomique, mais aussi au niveau microéconomique, comme on peut en témoigner la production d'externalités positives, induite par le savoir d'une entreprise sur l'ensemble des entreprises qui l'entourent. Donc un cercle vertueux est à l'oeuvre : en innovant, une entreprise permet aux autres entreprises d'innover. Paul ROMER, reprenant l'idée d'ARROW selon laquelle le progrès technique est issu de l'apprentissage pose que le niveau d'avancement technologique, commun à toutes les entreprises, est directement proportionnel au stock de capital agrégé. L'agrégation des investissements privés engendre un supplément commun à toutes les entreprises.

Robert BARRO^39(*) souligne le rôle joué par l'investissement public, c'est-à-dire l'accumulation de capital public, dans la croissance : les infrastructures publiques (routes, aéroports, éclairage publics, réseau de distribution d'eau, d'électricité, etc...) stimulent la productivité des agents privés et par conséquent l'activité. Or, avec la croissance, l'Etat prélève davantage de taxes et d'impôts, donc un cercle vertueux est à l'oeuvre : l'investissement public favorise la croissance et la croissance favorise en retour l'investissement public.

En définitive, la théorie de la croissance endogène, une approche issue de la nouvelle économie classique pour appliquer la dynamique interne au système croissance, permet d'expliquer le développement inégal des pays et leur non convergence par un faible écart de taux d'investissement à travers lequel le progrès technique produit ses effets vertueux. Elle donne aussi un nouveau rôle à l'Etat pour porter la croissance à son collectives.

Chapitre deuxième :

Fécondité et croissance économique analyse des liens théoriques et évidences empiriques

Ce chapitre est consacré à une synthèse des idées disponibles dans la littérature et sert principalement à présenter un cadre d'analyse des relations théoriques et empiriques entre la croissance économique et la croissance démographique.

Section I Revue de la littérature théorique

Le cadre théorique est généralement perçu comme une synthèse des idées disponibles dans la littérature. Il sert principalement à présenter un cadre d'analyse et à généraliser des relations théoriques déjà prouvées dans d'autres contextes pour tenter de les appliquer au problème de recherche. Dans le cadre de notre travail, le phénomène apparait trop complexe pour le réduire à un résultat plutôt spontané. De ce fait, nous mettons en exergue, les principaux courants d'idées relatifs à la relation entre les variables démo-économiques pour mieux nous situer et ainsi déterminer notre position théorique.

Il convient donc de signaler d'emblée que la question des liens entre les variables démographiques et économiques a nourri des débats depuis l'origine de sciences économiques. Ces débats opposent d'un côté ceux qui voient dans le volume de la population un levier important dont peuvent se servir les décideurs politiques pour stimuler la croissance de la production (les populationnistes) et d'autre côté ceux qui perçoivent une population nombreuse comme un frein ou obstacle à l'accumulation des richesses (les malthusiens ou anti populationnistes).

I.1 Les populationnistes

Au cours des XVIème et XVIIème siècles, développement du mercantilisme marqué par le souci omniprésent de se procurer des richesses, n'a pas empêché l'éclosion du populationnisme qui prône les bienfaits de la croissance de population.

L'ensemble de ces thèses ne reposait pas encore sur une connaissance scientifique de la population. Néanmoins, une intuition formulée par Jean BODIN^40(*) en 1576 apparait déjà en des termes célèbres: « il ne faut jamais craindre qu'il y'ait trop de citoyens vu qu'il n'y a ni richesse ni force que l'homme ».

Les thèses mercantilistes se sont rapidement traduites par une augmentation des impôts c'est pourquoi les idées populationnistes s'en sont peu à peu écartées.

Par ailleurs, CANTILLON, un économiste du XVIIème siècle a démontré l'existence de trois déterminants en faveur de l'augmentation de la population .Il y a, d'une part, un mode de vie relativement frugal loin des velléités de nos sociétés, d'autre part des ressources suffisantes et enfin l'usage des ressources (moteurs de l'économie) par les propriétaires. L'optimisme de SMITH, quant à lui, le conduit à affirmer que la « marque décisive de la prospérité d'un pays est l'augmentation du nombre de ses habitants » ; de plus la croissance démographique dépend des lois économiques^41(*).

Pour BODIN, il n'y a pas de problème démographique, mais un problème d'organisation sociale. C'est également la thèse des pays socialistes. Dans la mesure où les dispositions sont prises pour subvenir aux besoins de la population. Ainsi, lorsqu'il y a de limites économiques à la demande d'hommes, l'augmentation de la population est freinée, de sorte que le besoin de main-d'oeuvre détermine le nombre d'habitants.

I.2 Le courant orthodoxe ou courant malthusien

Avec MALTHUS, l'étude de la démographie prend un nouveau tournant. Lors de la parution en 1798 de l' «Essai sur les principes de la population », il déclare que le pouvoir multiplicateur de la population est infiniment plus grand que le pouvoir de la terre de produire les subsistances de l'homme. Aussi l'homme doit-il par tous les moyens pallier les menaces de la loi de population. En effet, les moyens de subsistance ne croissent pas au même rythme que la population. Par conséquent, lorsque la population augmente, ces hommes sont de trop : ils n'ont pas leur place « aux banques de la nature ». La société n'a pas besoin de la force de travail qu'ils représentent parce qu'elle ne peut pas les nourrir. L'excès de la population constitue d'ailleurs un frein actif à son augmentation par la mortalité qu'elle engendre.

D'autre part, MALTHUS prône le retard de l'âge du mariage, le célibat et la limitation de naissances.

La thèse Malthusienne présente une vision pour le moins étriquée du potentiel de la terre à produire des richesses et surtout de la capacité de l'homme à s'adapter et à trouver de nouvelles ressources^42(*).

Par ailleurs, en reconnaissant la capacité de l'espèce humaine à se reproduire à l'infini, il met en place un schéma bien précis selon lequel l'augmentation de la population est bornée par le défaut de moyens d'existence. Cependant cette théorie repose sur la prise en compte du rendement, qui constitue le rapport entre la quantité produite et la surface cultivée et non de la productivité, qui correspond au rapport entre la quantité produite et le travail de l'homme^43(*).

L'ensemble des discours malthusiens a été repris par les libéraux tels que Jean BAPTISTE SAY, qui n'a pas hésité à affirmer qu'il était bien plus important d'épargner que de féconder.

Pour RICARDO, l'augmentation de la population est naturelle, mais les conditions économiques en limitent la croissance. Afin de favoriser le maintien d'une population nombreuse et de promouvoir la croissance démographique par le développement de la richesse, et vice-versa, il faudrait donc développer le progrès technique et le libre-échange. Au début du XXème siècle, l'effort général de rationalité touche la science de la démographie et se traduit par l'utilisation de modelés.^44(*) Mais le clivage entre les malthusiens et les anti-malthusien demeure. Pareto affirme la dépendance mutuelle entre l'évolution démographique et l'évolution économique. Cependant, contrairement à Malthus qui analyse les effets de la croissance de la population uniquement en termes de prospérité, Pareto met en évidence une pluralité de causes. Le mode d'organisation de la société, l'utilisation de capitaux, etc....

La théorie de Pareto illustre une approche économique de la famille et lorsqu'il déclare que l'augmentation des richesses conduit à une chute de la natalité par le désir de conserver une vie aisée, il ne fait que décrire le tableau que nous avons aujourd'hui dans les yeux^45(*).

La doctrine Malthusien, quant à elle subit deux courants, l'un qui lui marque une opposition farouche et l'autre qui lui imprime une réactualisation intéressante. Dans l'ensemble, les opposants au malthusianisme formulent des objections importantes. Tout d'abord, la croissance démographique s'inscrit dans un processus de développement économique non négligeable. Elle crée en effet une pression créatrice ; selon les termes d'ESTHER BOSERUP ; qui modifie les modes de production contrairement à la proposition de Thomas Malthus selon laquelle les méthodes agraires définissaient la taille de la population (fonction de la nourriture, disponible), elle démontre au contraire que c'est la pression démographique qu'impose l'évolution de technique agraires ; en bref , la nécessité est la mère de l'invention, l'augmentation de la population se traduit alors par une augmentation des ressources, ce qu'ALFRED SAUVY soulignait également en reconnaissant l'importance des relations entre le progrès technique et le volume de la population active occupée^46(*).

En 1958, KUZNETS soulevait encore la question des avantages économiques d'une croissance démographique rapide. Il déclare au début d'un rapport que les récents ouvrages spécialisés (et vulgarisés) soulignent spécifiquement l'aspect négatif et le danger de la croissance de la population : épuisement de ressources non renouvelables, détérioration des conditions d'accumulation du capital, difficultés d'organisation etc..., il propose d'envisager l'apport positif de la croissance de la population, estimant qu'il devra tôt ou tard l'emporter sur l'effet négatif. Mais ses intentions n'aboutirent à rien. La question principale de la discussion comme dans la plupart de recherches dans le domaine des relations entre la démographie et la croissance économique reste ouverte. Il poursuit que nous n'avons même pas de données empiriques approximatives pour pouvoir soupeser les divers aspects positifs et négatifs de la croissance des populations^47(*).

Bien que nous puissions, en toute vraisemblance, distinguer ce qui est avantageux de ce qui ne l'est pas, il est rare que nous connaissions le caractère des fonctions qui les relient aux diverses valeurs de la croissance démographique. Revenant sur cette question, mais cette fois en 1965, KUZNETS affirme qu'on ne peut répondre aux variables que par de jugements spéculatifs, en ayant recours à toutes sortes de connaissances incomplètes, la recherche s'orienta peu jusqu'à la fin des années soixante-dix, vers l'exploration des conséquences économiques de la forte croissance démographique. Les quelques analyses théoriques développées avaient donc pour but de soutenir les positions antinatalistes.^48(*) Face à ces analyses qui se bornaient à prolonger les modèles canoniques de croissance par accumulation, les études réellement empiriques orientées vers les recherches de liaisons statistiques pertinentes et significatives entre la croissance de la population et les performances macro-économiques furent relativement rares. La recherche ne s'orienta vers cette démarche empirico - inductive qu'à partir des années quatre-vingt principalement en divisant le champ des relations démo-économiques en quelques domaines d'interaction séparés les uns des autres et étudiés de façon indépendante ceteris parisbus. C'est ce que MC NICOLL^49(*) appelle les « tropical studies » que nous traduirons par études thématiques partielles. Cette méthodologie sera très liée au renouvellement de la conception des conséquences économiques vers des positions plus neutralistes et relativistes, généralement qualifiées de révisionnistes.

H. PERKINS, STEVEN RADELT ET DAVID L. LINDAUER, concluent qu'il n'existe pas de correspondance simple et absolue entre la pression démographique et l'évolution des technologique, la population ne constitue que l'un des nombreux facteurs qui influent sur la nature et la qualité du contexte institutionnel conditionnant l'introduction techniques de la révolution verte, qui peuvent en agriculture, augmenter spectaculairement la production de cultures données, comme le riz et le blé, ont été adoptées dans des régions fortement peuplées, mais pas dans autres. Cela donne à penser que la pression démographique n'a pas été le seul facteur décisif^50(*).

I.3 Le courant hétérodoxe ou relativiste (le révisionnisme)

L'étude des relations entre population et croissance économique mérite deux remarques linaires. En premier lieu, elle doit être soigneusement distinguée des relations entre population active et croissance, car même si on en doute, les deux relations sont étroitement liées. Ensuite elle ne doit pas être étudiée avec le préjugé qu'un excès de population freine la croissance économique.

ALFRED SAUVY avait développé le concept d'optimum de peuplement pour bien montrer que le défaut de population, autant que son excès, pouvait freiner le développement économique.^51(*)

Le classique : « il n'est de richesses que l'homme » de Jean BODIN a été relayé entre autre, par l'analyse d'EMILE DURKHEIM^52(*), pour qui le développement numérique de la population est une des causes de la division du travail social ; « ladivision du travail social est elle-même le point de départ de toute une série de perfectionnements dans tous les domaines de la vie ».

Dans le même ordre d'idées, ESTHER BOSERUP 1965^53(*) présenta des arguments dans le but de réfuter l'idée selon laquelle la croissance démographique rapide est un frein au développement. Selon elle, cette croissance engendre de préférence une nouvelle organisation dans la collecte et dans la progression des denrées agricoles par tête. C'est de l'accroissement de la population que résultent des modifications dans le mode d'exploitation des terres et non l'inverse. Ainsi, c'est la croissance démographique qui incite les sociétés à se trouver des terres. Par contre, moins le pays est peuplé mois cette société cherchera à trouver de nouvelles techniques pour améliorer la production de ces terres. Par-là, BOSERUP défend le rôle moteur que joue la croissance démographique dans le changement des techniques. Ce qu'elle désigne sous le nom de pression créatrice.

La perspective orthodoxe fut attaquée dès la fin des années soixante, sous le double effet de l'absence durable de corrélation significativement négative entre croissance démographique et croissance économique et de la remise en cause théorique et empirique de ses principaux résultats.

Mais, elle ne vit s'édifier, face à elle, un paradigme alternatif cohérent et robuste qu'à partir des années quatre-vingt.

PAUL DEMERY^54(*) appela alors le révisionnisme cette perspective renouvelée par opposition à l'orthodoxie que pouvait constituer le corpus néo-classique et néo-malthusien des effets négatifs de court terme. La définition des révisionnismes nécessairement critique par rapport à la théorie de Malthus, puisque ce mouvement d'analyse se construit sur les échecs et les apories du système orthodoxe. Le problème est en substance de vérifier si la croissance démographique a réellement (révisionnisme extrême) des effets négatifs sur la croissance économique, ou de mesurer et relativiser la portée réelle de ces effets (révisionnisme modéré) au cas où ils existeraient réellement.^55(*)

Le point essentiel sur lequel tous s'entendent, est que les conséquences de la croissance démographique sur la croissance économique ne peuvent être isolées de façon agrégée et monolithique, sans prendre en compte les liaisons multiples qui caractérisent le système démographique, dans toutes ses temporalités.

De plus, la forte croissance démographique est un facteur parmi d'autres, qui peut selon les circonstances jouer soit négativement dans le court terme, sur la croissance du niveau de vie. Les conclusions orthodoxes doivent donc être relativisées, nuancées et conceptualisées.^56(*)

La réponse de KARL MARX^57(*) à la théorie malthusienne est cinglante. Le marxisme a toujours eu une attitude de rejet à l'égard de l'interprétation malthusienne des rapports entre croissance de la population et bien-être, rapprochant aux malthusiens de négliger les processus réels en particulier le progrès technique et de vouloir rendre la croissance démographique responsable du chômage et d'autres vices découlant de la nature même du capitalisme.

La polémique avec le malthusianisme a conduit à des attitudes extrêmes : à nier, par exemple, l'influence négative de l'explosion démographique sur la solution des problèmes économiques et sociaux des pays en voie de développement. A présent, les démographes marxistes se sont libérés de leur façon simpliste de comprendre les interactions des processus économiques et démographiques.

Mais dans l'ensemble, la tradition marxiste constitue comme par le passé, à ne pas surestimer le rôle du facteur démographique, surtout ses incidences négatives sur le développent économique et l'augmentation du bien-être, qu'il soit question de croissance rapide ou de croissance lente de la population. Par ailleurs, l'une des synthèses les plus efficaces de la perspective révisionniste est donnée par KELLEY^58(*) dans son importante revue de la recherche en 1996, il affirme que dans de nombreux pays, l'impact de la population fut vraisemblablement négligeable et fut même positif dans certains d'entre eux(...), parce qu'Il n'y a pas d'estimation fiable et généralement acceptée de l'effet de la population sur le développement, seule une appréciation qualitative semble pour être formulée. Cette appréciation positive ou négative varie d'un pays à l'autre, à travers le temps et potentiellement, avec le taux de croissance démographique. Ce qui est clair, c'est qu'une appréciation de l'impact d'une poussée démographique sur la croissance économique peut être très complexe, tenant compte de problème tel que le chômage, la famine et malnutrition pour ne citer que ceux-là.

Insister sur les politiques de ralentissement de la croissance démographique sans tenir compte simultanément de tous les autres facteurs fondamentaux, peut conduire à de résultats très décevants. Toujours selon KELLEY, le ralentissement de la croissance démographique semble avoir un effet net positif sur le ratio capital / travail et un effet probable sur le taux d'épargne. Simultanément, même si le ralentissement de la croissance démographique a un effet d'approvisionnement du capital, cet effet semble être relativement modeste, car dans l'industrialisation, les économies d'échelles sont épuisées pour des tailles urbaines modérées.

Le ralentissement de la croissance démographique n'a donc vraisemblablement pas d'impact négatif sur la productivité dans le secteur manufacturé urbain.

Dans l'agriculture, la relation positive qui existe entre la densité et la productivité (choix des techniques) semble se transformer en relation négative (rendements décroissants) pour des densités trop importantes. D'où, les mécanismes qui réalisent la pression démographique pour transformer en mal « malthusien » en richesse supplémentaires sont complexes et ambivalents.

Section II Evidences empiriques

Les différentes questions soulevées sur le point de savoir quel impact la croissance démographique peut avoir sur la croissance économique ont porté plusieurs économistes et démographiques à analyser les phénomènes. Ils ont réalisés de nombreuses études à ce sujet.

En 1958 la liaison dynamique entre croissance démographique et accumulation du capital est décrite par les analyses pionnières de COAL ET HOOVER^59(*). Ils identifient sur une double base théorique et empirique, une série d'effets démographiques négatifs sur les conditions d'accumulation. L'effet de diversion directement productifs; l'effet dilution du capital résulte arithmétiquement de la dynamique dont le dénominateur est l'effet de dépendance relie négativement la capacité d'épargne d'un ménage ou de l'économie avec la part des inactifs par rapport à la population active. Simultanément et sous l'influence des modèles de développement dualistes, certains analystes insistaient alternativement sur les capacités d'absorption d'une force de travail qui suit le rythme de l'accroissement démographique et sur les risques de paupérisation de masse lié au développement du cercle vicieux élargie entre la croissance rapide de la population, la pression sur l'accumulation, le chômage et le sous-emploi. Enfin, les ratios de dépendance importants impliqués par la forte croissance démographique. Conduisaient à l'augmentation du besoin en investissements démographiques non directement productifs et limitai corrélativement le capitale disponible pour les investissements directement productifs.

SIMON KUZNETS, indiqué que, pour 40 pays en développement entre 1950 et 1964, il n'avait pas existé de corrélation entre l'essor démographique et la croissance de la production individuelle^60(*).

Pour le démographe ANSLEY COALE et l'économiste Edgar HOOVER qui ont élaboré, en 1958 un modèle innovant de l'effet démographique sur le bienêtre matériel, leur travail juge la croissance démographique nuisible au développement économique. COALE et HOOVER ont soutenu qu'une réduction du taux de natalité pourrait élève, le revenu individuel selon trois modalités importantes, en premier lieu, des niveaux de fécondité plus faibles ralentiront l'augmentation de la population active future. Dès lors, le montant des investissements pour assurer un capital constant par travailleur pour un nombre croissant d'actifs diminuerait et permettrait d'en consacrer une proportion accrue à l'augmentation du capital par actif. En second lieu, la réduction de la fécondité, du nombre d'enfants, permettra de transférer des financements publics affectés à l'éducation et à la santé pour les investir dans le capital matériel, ce qui selon l'hypothèse de COALE et HOOVER, constituera un emploi plus productif des dépenses de l'Etat.^61(*)

Pour NANCY BIRDSALL^62(*), les recherches ultérieures n'ont pas confirmé les conclusions de COAL et de HOOVER. Pour un montant d'investissement donné, l'accroissement de la population active se traduit par une baisse de capital par travailleur, donc l'importance quantitative pour la production apparait toutefois réduite. Le transfert de moyens vers l'éducation au quel s'intéressaient Coal et Hoover, n'a pas été corroboré non plus par des recherches ultérieures. Les facteurs démographiques n'exercent pas un effet indépendant notable sur le part du PIB affectée à l'éduction et aux autres programmes de prestations sociales. En autre, on voit de plus en plus, dans l'éducation et la santé, non des dépenses de la consommation, mais des investissements dans le capital humain dont les rendements peuvent égaliser ceux des investissements dans le capital matériel, voire les dépasser.

Certains modèles (LIEBENTEIN 1954 ; NELSON 1956)^63(*), décrivent sur ces bases, une trappe d'équilibre de niveau dans laquelle la croissance démographique engluait la croissance du revenu par tête. Toutefois, à cette époque (autour de 1960), La discussion des conséquences macroéconomiques était fondée sur les modèles consacrés aux autres usages essentiellement des modèles de croissance économique.

L'important support politique en faveur de mesures de réduction des preuves scientifiques finalement évanescentes. Ces interventions de politique démographique étaient toutefois justifiées par les prétendus bénéfices aux niveaux individuels et collectifs qu'elles permettraient.

ROUGIER (1998)^64(*) tente de vérifier sur la période de l'étude la validité de l'hypothèse forte de Malthus selon laquelle la population est un obstacle à la croissance économique (croissance de la richesse) et de produit. Il intègre à son analyse les variables de fécondité et de mortalité.

Partant de l'équation Blanchet (fonction de production à rendements d'échelle décroissants avec un seul facteur, le travail). Il démontre , à partir de plusieurs modèles économiques(mêlant des données transversales pour 81 pays en développement à des séries temporelles de taux de croissance ordonnée en 9 sous-périodes quinquennales allant de 1950-1955-1994 ) dans un premier temps, que la relation statistique entre la croissance du PIB et celle de la population semble passer selon les blocs continentaux, d'une relation positive ou presque nulle et non significative à une relation négative dans un deuxième temps. Il a remarqué que les coefficients de régression sont positifs pour les pays à faible revenu moyen et négatif pour ceux à niveau de revenu par tête supérieur. Ce qui traduirait que l'hypothèse de Malthus, dans ce cas, est rejeté. Toutefois, en intégrant les indicateurs de transition démographique, la relation dynamique entre la population et croissance au cours du processus de transition démographique est caractérisée d'abord par un signe négatif et élevé. Ensuite, par une relation positive lorsque la baisse du taux de fécondité s'accompagne d'une baisse de la mortalité. Au total, dans les années récentes, l'impact net de la démographie sur la croissance de revenu par tête serait négatif. Il remarque toutefois que la majeure partie des contributions à la perspective révisionniste développent essentiellement des arguments qualitatifs et ne sont pas susceptibles de fournir aucune évaluation d'importance des effets nets agrégés de la croissance démographique sur les évolutions économiques.

Pour WILLIAM EASTERLY^65(*), auteur de l'ouvrage, «les pays pauvres sont-ils condamnent à le rester », les prévisions alarmistes concernant le déséquilibre entre la croissance de la population et la croissance économique ne sont jamais réalisées. En témoigne l'exemple suivant :

Paul EHRLICH^66(*) , dans son ouvrage « cri de coeur », paru en 1968 prédisait une famine sans précédent dans plusieurs pays d'Afrique, d'Amérique du sud et d'Asie qui finirait par décimer un cinquième de la population mondiale, car de 1960 à 1998 la population a plus que doublé alors qu'en même temps la production alimentaire avait plus que triplé. Ainsi Il y a suffisamment des ressources disponibles pour faire face à ce fléau.

LESTER BROWN,^67(*) du Word Watch Institute, également une alarmiste, a déclaré dans un communique de presse qu'il a publié en 1999 lors de la sortie de son livre titre « Au-delà de Malthus » que le monde récolte les conséquences d'une croissance de la population non contrôlée et que les offres en eau sont insuffisantes pour combler les demandes de cette croissance effrénée de la population depuis plus d'un siècle et ceci dans plusieurs pays.

Le Word Watch Institute a, de son coté, alerté dans sa publication intitulée «Etat de la planète 2000 »^68(*) que la croissance démographique pourrait alterner le progrès économique plus brutalement qu'aucune tendance attisant tous les autres problèmes sociaux et environnementaux.

Dans un autre ordre d'idées, il cite l'article suivant «la croissance économique depuis l'an un million avant J-C » de MICHAEL KREMER^69(*), qui parle d'une relation positive entre population initiale et la croissance économique à l'instant de ces prédécesseurs KUZNETS ET BOSERUP. Plus la population est élevée, plus on a un meilleur potentiel créatif et plus de personnes pour soutenir le coût du développement et en tire parti. Ce qui devrait permettre à la société d'entretenir plus de bouches. En conclusion, la population devrait s'accroitre.

De son coté, Cédric DOLIGER^70(*) dans son article intitulé «démographie et croissance économique en France après la seconde guerre mondiale » analyse la relation entre les deux variables à travers une approche clio métrique. Son étude est déclinée en trois approches :

Ø L'analyse de relations entre la croissance économique et les indicateurs démographiques

Ø L'analyse de la relation entre la croissance et les facteurs influant sur l'évolution démographique.

Les résultats majeurs de son étude ont confirmés l'existence de relation entre la croissance économique et la démographie, une relation directe de la croissance économique aves la croissance de la population et une relation indirecte de la population avec la croissance économique et ceci par l'intermédiaire de variables économiques.

Puisque c'est la classe la plus jeune qui dynamise l'économie Française et, de ce fait, l'attention doit être portée essentiellement sur les décisions d'avoir des enfants. Ensuite, selon lui, cette relation entre les sphères économique et démographique s'exerce via le marché du travail, notamment à travers le salaire (qui se traduit par un effet revenu et un effet prix) et le chômage (car l'inactivité génère également la procréation). Ce qui a pour conséquence une réorganisation des politiques salariales qui ne sont plus maintenant centrées sur une augmentation des salaires, mais plutôt dirigées vers des politiques familiales visant à atténuer les pertes occasionnées sur le marché du travail par des naissances. Ainsi, toute politique visant à accroitre l'économie pourra être soit démographique, selon les objectifs à atteindre, les contraintes posées et les évolutions autorisées.

WILLIAM EASTERY^71(*) , toutefois s'abstient de conclure sur la relation entre les deux variables. Selon lui, subventionner le contrôle des naissances demeure une problématique, car les avantages et coûts nets des naissances sont très incertains et par ailleurs, il existe bien de pays qui, en dépit d'une croissance démesurée de taille de leur population, arrivent à garder un niveau de vie standard. De ce fait, il conviendrait mieux de laisser chaque pays décider si une population plus nombreuse crée une pression intolérable sur ses ressources naturelles ou s'il s'agit d'un terreau propice au développement de nouvelles idées et une nouvelle source de recette fiscales.

Pour RACHELLE et RALPH HERVE, RENAUD ET WATA^72(*), dans leur mémoire intitulé « l'impact de la croissance démographique sur la croissance économique dans les pays en voie de développement de 1980 à 2008 : une analyse sur les données de panel » arrivent à conclure que la croissance économique de la population nuit à la croissance économique, tel que le concevait Malthus. En soutenant les hypothèses de SOLOW selon les quels : « plus les taux de croissance de la population est élevé, plus le pays est pauvre ; plus le taux d'épargne est élève, plus le pays est riche » et ils suggèrent que pour réduire le déséquilibre entre la population et la croissance économique et relever le niveau du PIB par habita, les PMA doivent mettre en place une politique axée sur :

v Un contrôle de natalité de manière incitative ou coercitive qui repose sur l'éducation, la sensibilisation et l'encadrement des populations

v Un programme économique visant une accumulation constante et soutenable des richesses en identifiant les avantages comparatifs du pays pour une meilleure spécialisation sur le marché international.

Pour A. NAYIHANBA (2015)^73(*), les résultats de la modélisation économique montrent que le dividende démographique observé jusqu'à présent sur le continent n'a pas eu un effet notable sur la croissance économique. Cela s'explique par les ratios de dépendance toujours élevés sur le continent notamment dans sa partie subsaharienne.

Pour ce faire l'accroissement de la population en âge de travailler devrait s'accompagner de politiques adéquates notamment en matière de santé ; d'éducation et emploi afin de rendre cette population économiquement productive. Dans le cas contraire, l'augmentation de la population en âge de travailler pourrait constituer un facteur de déstabilisation pour les pays. Au chapitre des insuffisances de cette étude on peut noter qu'elle s'est particulièrement intéressée à la baisse de ratio de dépendance résultant de l'augmentation de la part des personnes en âge de travailler sur la croissance économique.

DIDIER BLANCHET^74(*), constante que l'analyse était restée sur une hypothèse d'économie fermée. Une approche en économie ouverte tendrait à relativiser encore davantage les conséquences des changements démographiques : elle conduit à traiter rendement du capital et salaires comme exogènes, ce qui réduit à peu de choses les variables sur lesquels la démographie peut avoir un impact. Mais on ignore par-là même le fait que les autres pays, au moins les pays développés, connaissent peu les mêmes évolutions démographiques. L'approche en économie fermée est donc une façon de prendre en compte ce parallélisme des évolutions démographiques, au moins pour ces pays développés.

Selon ERIC ROUGIER^75(*), la sédimentation de résultats au moins convergents ou contradictoires dans ce domaine de recherche qui a pu conduire à ce que l'hypothèse malthusienne d'une relation négative dans le long terme entre la croissance démographique rapide et l'évolution des niveaux de vie ait pu être sérieusement mis en doute. L'articulation de ces résultats stratégiques peut se résumer de façon assez concise. De nombreux économistes en reconnaissant et prenant en compte les rétroactions positives de long terme qui contrebalancent les effets négatifs de court terme de la croissance démographique, ont insistent sur le rôle des institutions (marchés, Etats, réglementation).

CANALIS EMILIE ET EBERT CORINNE^76(*) , remarquent que les pays présentant une corrélation positive entre les phénomènes de croissance et population sont des pays développés, industrialisés, et qui ont achevé leur transition démographique. Ces pays à économie de marché ont connu une période de forte fécondité, de l'après-guerre jusqu'au milieu des années soixante. Mais arrivent à conclure que le lien entre croissance démographique et croissance économique est loin d'être direct ; de nombreuses autres variables doivent être pris en compte dans le débat.

Le facteur travail constitue un des piliers de l'analyse. En effet il nous semble nécessaire de prendre en considération la qualité de ce facteur pour comprendre la diversité du problème selon les pays.

Chapitre troisième :

Fécondité et croissance économique en RD Congo : analyse économétrique

Ce chapitre confronte la théorie développée au deuxième chapitre et les données empiriques de la RD Congo pour vérifier nos hypothèses de départ. Pour mieux appréhender les effets de long terme et ceux de courte période, un des objectifs majeurs poursuivi dans ce travail, nous avons fait recours à la cointégration et, donc, au modèle à correction d'erreur. Tout d'abord, le modèle de base est spécifié, les variables y contenues décrites et la source des données précisées. En deuxième lieu, l'ordre d'intégration des variables, et avec lui le test de cointégration, est déterminé après que le modèle d'analyse soit présenté. Il va sans dire que l'examen de la stationnarité des variables est effectué à ce niveau. Par la suite, les différentes variables sont décrites et suivies dans le temps. Les différentes estimations et les tests qui les sous-tendent sont effectués, avant que les divers résultats trouvés ne fassent l'objet d'une interprétation et d'une discussion.

III.1. Présentation du modèle, mesure et description des variables

En analysant l'influence du taux de fécondité sur la croissance économique, nous adoptons un point de vue purement relativiste. Selon ce point de vue la trappe malthusienne se vérifie à court terme ; il s'y observe une relation négative entre les variables démographiques et les variables économiques, la croissance tout singulièrement. A long terme, par contre, la relation positive se substitue à l'influence négative. Par ailleurs, en dehors du taux de fécondité, notre modèle de base comprend d'autres variables traditionnelles, issues de la théorie de la croissance endogène, qui sont censées expliquer les mouvements de la production. C'est le cas du capital humain, capital physique et capital technologique.

Mesuré par le rapport entre le volume des investissements (privés et publics) et le produit intérieur brut, la théorie économique suggère que l'accroissement de l'effort de l'investissement se répercute positivement sur la croissance économique, du fait qu'il est à la fois une composante de la demande et accroît l'offre. Par effet de multiplication et effet de capacité, l'investissement accroît le PIB. L'on s'attend de ce fait à un coefficient

positif.

La production étant fonction de la quantité des facteurs (capital et travail) utilisés, nous nous attendons à ce que les variations de la croissance se fassent dans le même sens que celles de la population active, aussi bien à court terme qu'à long terme. Cette population est la somme de la population employée et celle n'ayant pas un emploi, mais qui est à la recherche d'un emploi.

La revue de la littérature fournie ci-haut est pleine de controverses pour ce qui est de l'influence des variables démographiques sur la croissance économique. Le signe attendu, comme dit ci-haut en nous appuyant sur le point de vue des révisionnistes, est positif à long terme, mais négatif dans la courte période.

Elément constitutif du capital technologique, les dépenses engagées en recherche et développement ou leur accroissement relatif as un effet positif, à l'instar de Paul Romer, sur la croissance économique. Cet effet est immédiatement moins significatif, mais plus substantiel dans la longue période.

Indicateur du capital humain, le taux d'alphabétisation des adultes a une influence positive sur la croissance économique quelle que soit la période. Cependant, nous nous attendons à un coefficient plus important dans la longue période que dans l'immédiat.

Il s'agit, par ailleurs, des données chronologiques à fréquence trimestrielle et

(

) sont les paramètres de la régression à estimer et

est le terme d'erreur captant l'influence sur le taux d'inflation de toutes les variables non retenues dans le modèle spécifié. Les signes attendus de nombreux paramètres sont décrits dans le tableau ci-dessous :

A l'exception des taux d'alphabétisation des adultes, du taux de fécondité et du niveau de la population active qui sont tirés des rapports de la Banque mondiale, toutes les données sont exprimées en millions de CDF et sont extraites des rapports annuels de la Banque centrale du Congo. Ci-dessous la description et l'évolution de ces différentes variables pendant la période sous-étude.

Cette figure indique que le PIB de la RD Congo est croissance dans la décennie 1990. Plusieurs situations peuvent expliquer une telle tendance. Cette période est caractérisée par des pillages, des guerres (plus précisément la guerre de libération de 1997) qui détériorent considérablement le tissu économique du pays, en constituant un obstacle pour les investisseurs tant nationaux qu'étrangers. A partir de 2000, le pays renoue avec la croissance économique avec un nouveau gouvernement issu des accords de Sun City. L'expansion de l'activité économique est caractéristique de cette période ; expansion qui n'occulte pas tout de même des récessions dues aux chocs exogènes. L'on peut voir une baisse du PIB en 2009 et 2015, à la suite respectivement de la crise immobilière qui a commencé aux USA pour se répandre, par la suite, sur le reste du monde ; et la chute des cours de produits de base baissant considérablement les recettes d'exportations du pays au point qu'une loi de finances rectificative est votée en 2015.

Cette figure traduit un mouvement de baisse de la fécondité des femmes congolaises au fur et à mesure que les années passent. L'on est de ce fait passé de près de 7 enfants par femme à l'âge de procréation à environ 6 enfants. Le développement des méthodes de contraception avec la médecine moderne couplée à la généralisation des plannings de naissances peuvent expliquer une telle tendance.

Cette figure indique combien le taux d'investissement, investissements nationaux rapportés au PIB, fluctue au gré de la conjoncture. Ce taux tout en restant inférieur à 30% du PIB, est croissant à partir de 2000. La politique volontariste visant à réhabiliter les infrastructures diverses détruites par les troubles de la décennie 1990 et une politique monétaire accommodante basée sur des bas taux expliquent en partie cette allure ascendante. Cette évolution n'occulte tout de même pas les périodes de retournement de la tendance lié à des chocs aussi bien exogènes qu'endogènes.

La lecture de cette figure indique que les dépenses en recherche et développement sont relativement faibles jusqu'en 2002. Un regain d'intérêt s'observe à partir de 2003 pour atteindre un niveau plus élevé en 2006 et chuter par la suite. Une précision mérite d'être faite. Ces dépenses sont celles engagées par le Ministère de tutelle, sans que la distinction entre les dépenses affectées à la promotion de recherche et développement soient séparées de celles liées uniquement au fonctionnement dudit ministère. Une telle scission serait à même d'améliorer la qualité des analyses.

A l'instar de bien d'indicateurs économiques et sociaux qui sont au rouge durant la décennie 1990, le pourcentage de la population active dans la population totale est en baisse pendant cette période, au point d'être en-dessous de 10%. Par la suite, la fraction des individus à même de travailler est en hausse environnant parfois 60% en 2015.

La recherche de l'amélioration du capital physique et technologique n'implique pas la réduction des efforts dans l'amélioration du capital humain. Ce graphique indique que le taux d'alphabétisation des adultes est en constante progression. Partant de 20% dans les années 1990, ce taux est actuellement au-dessus de 70%.

Après avoir décrit très brièvement les variables d'intérêt, analysons de manière statistique leur stationnarité et, partant, leur degré d'intégration.

III.2. Analyse de la stationnarité des variables et de la cointégration

La cointégration est une propriété statistique des séries temporelles introduite dans l'analyse économique, notamment par Engle et Newbold (1974). En des termes simples, la cointégration permet de détecter la relation de long terme entre deux ou plusieurs séries temporelles. Sa formalisation rigoureuse est due à Granger (1981), Engle et Granger (1987) et Johansen (1991, 1995). Techniquement, la notion de cointégration implique implicitement celle d'intégration.

Pour R. Bourbonnais^77(*) (2015), en régressant une série non stationnaire (de type DS) sur une autre série du même type, on peut obtenir des coefficients significatifs mais avec une statistique DW proche de 0. Ce qui illustre le risque de régresser entre elles deux séries affectées d'une tendance stochastique. Il faut donc, au préalable, stationnariser des séries non stationnaires ; dans le cas contraire, il existe un risque de « régression fallacieuse » (« spuriousregression »).

Par ailleurs, poursuit-il, l'analyse de la cointégration permet d'identifier clairement la relation véritable entre deux variables en recherchant l'existence d'un vecteur de cointégration et en éliminant son effet, le cas échéant.

Pour Valéry Mignon^78(*) (2008), si

sont deux séries

, alors en général la combinaison linéaire z_t :

Cependant, il est possible que

ne soit pas

mais

où b est un entier positif

. En d'autres termes,

est intégré d'un ordre inférieur à l'ordre d'intégration des deux variables considérées. Dans ce cas,

sont dites cointégrées, ce que l'on note :

â est le paramètre de cointégration et le vecteur

est le vecteur de cointégration. Le cas le plus étudié correspond à :

. Ainsi, deux séries non stationnaires

sont cointégrées s'il existe une combinaison linéaire stationnaire

de ces deux séries.

L'idée sous-jacente est la suivante : A court terme,

peuvent avoir une évolution divergente (elles sont toutes les deux non stationnaires), mais elles vont évoluer ensemble à long terme. Il existe donc une relation stable à long terme entre

. Cette relation est appelée relation de cointégration ou encore relation de long terme. A long terme, les mouvements similaires de

ont tendance à se compenser de sorte à obtenir une série stationnaire.

mesure l'ampleur du déséquilibre entre

et est appelée erreur d'équilibre.

Le tableau ci-dessous les résultats issus du test ADF de stationnarité de diverses variables :

Ce tableau indique que la seule variable stationnaire à niveau est la RD. Certaines variables (PIB, POPA, TAA, TF et TI) sont stationnaires en différence première, du fait que la valeur calculée de la statistique ADF, en termes absolus, est supérieure à la valeur théorique. Mutatis mutandis, la probabilité associée à la statistique calculée est inférieure au seuil de 5%.

En appliquant l'algorithme en deux étapes d'Engle et Granger, nous remarquons que les séries PIB, POPA, TAA, TF et TI sont cointégrées d'ordre 1, du fait qu'elles ont nécessité la différenciation d'ordre 1 pour devenir stationnaires. La condition nécessaire de cointégration étant vérifiée, les variables étant intégrées de même ordre, nous pouvons estimer la relation de long terme par les MCO. Les résultats des estimations sont consignés au niveau des annexes (annexe 2). Avant de tester la stationnarité des résidus issus de la relation de long terme, condition suffisante de l'application de l'algorithme, vérifions les hypothèses fondant la méthode des MCO (normalité des résidus, autocorrélation des erreurs, constance des variances quelle que soit la période d'observation).

Le tableau ci-dessous reprend les principaux résultats de tests sur les résidus :

La lecture de ce tableau indique que les résidus suivent la loi normale, la probabilité de Jarque-Bera étant supérieure à 5%. Par ailleurs la statistique LM, produit du nombre d'observations par le coefficient de détermination, reste largement inférieure à la valeur calculée de Fisher pour le test de Breusch-Godfrey. Autrement dit, la probabilité critique est inférieure au seuil de signification de 5%. Nous rejetons l'hypothèse nulle d'absence d'autocorrélation des erreurs. En plus, les probabilités associées aux tests de Breusch-Godfrey-Pagan et Ramsey Reset sont respectivement en-dessous et au-dessus de 0,05. Dans ce dernier cas, les résidus sont hétéroscédastiques et le modèle, quant à lui, est correctement spécifié.

Pour Régis Bourbonnais^79(*) (2015), lorsque l'hypothèse d'homoscédasticité et/ou l'hypothèse d'indépendance des erreurs ne sont plus vérifiées, la matrice des variances-covariances de l'erreur n'a plus la forme particulière et l'estimateur des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) n'est plus à variance minimale. Dans le cas de la violation de l'une de ces hypothèses, il convient alors d'utiliser un estimateur présenté par Aitken appelé estimateur des MCG (Moindres carrés généralisés). Cet estimateur est efficace quelle que soit la forme de la matrice des variances-covariances de l'erreur. Cette méthode n'est cependant pas utilisable que dans le cas où la variance du terme de l'erreur est connue. Dans la pratique, nous ne connaissons cette matrice, sauf dans les cas exceptionnels. Il convient d'utiliser des procédures d'estimation opérationnelles. Valéry MIGNON^80(*), abondant dans le même sens, affirme que la présence d'hétéroscédasticité a pour conséquence que les estimateurs des MCO restent sans biais, mais ne sont plus de variance minimale. Ceci poste problème, continue-t-elle, notamment parce que cela affecte la précision des tests... A cette fin, on peut utiliser les corrections suggérées par White (1980) et Newey et West (1987). Ces deux techniques ne modifient pas la valeur estimée par les Moindres Carrés Ordinaires des coefficients du modèle de régression, mais modifient uniquement les écarts-types estimés de ces coefficients (et donc leurs t de student), il est également possible d'utiliser les résultats de certains tests, tels que celui de Glesjer afin de corriger l'hétéroscédasticité.

Le tableau ci-dessous reprend l'output de la relation de long terme, après avoir corrigé l'autocorrélation des erreurs et centré les variables.

Source : Nos estimations sur Eviews 9.0 ( )= la valeur empirique de Student au seuil de signification de 5%

La stationnarité des résidus de ces estimations, dont l'interprétation est faite dans la dernière section, du chapitre, doit être testée pour que l'algorithme d'Engle et Granger soit opérant. Ils doivent en effet être stationnaires à niveau. Ci-dessous le test de racine unitaire appliqué aux résidus (voir annexe).

Tableau N°4 : Test de racine unitaire sur les résidus de la relation de long terme

Il ressort de ce tableau que les résidus sont stationnaires à niveau quel que soit le seuil de signification retenu.

Les deux conditions essentielles de la cointégration dans l'approche d'Engle et Granger sont satisfaites ; nous disons que les variables citées ci-haut sont cointégrées. Par ailleurs, Lorsque les séries sont non stationnaires et cointégrées, il convient d'estimer leurs relations au travers d'un modèle à correction d'erreur.

Pour Valéry, une des propriétés fondamentales des séries cointégrées est qu'elles peuvent être modélisées sous la forme d'un modèle à correction d'erreur. Ce résultat a été démontré dans le cadre du théorème de représentation de Granger (1981), valable pour des séries

. De tels modèles permettent de modéliser les ajustements qui conduisent à une situation d'équilibre de long terme. Il s'agit ainsi des modèles dynamiques qui intègrent à la fois les évolutions de court terme et de long terme des variables^81(*).

Soient

deux variables

. Si l'on suppose que

est la variable endogène et

est la variable explicative, le modèle à correction d'erreur s'écrit comme suit :

Où ?t est un bruit blanc.

est le résidu de l'estimation de la relation de cointégration entre

est un polynôme fini en L. en pratique, on a fréquemment

et le modèle à correction d'erreur s'écrit plus simplement :

Le coefficient ã associée à

représente la force de rappel vers la cible de long terme, donnée par la relation de cointégration. Le coefficient ã doit être significativement différent de zéro et négatif pour que le mécanisme à correction d'erreur existe. Si tel n'est pas le cas, il n'existe pas de phénomène de retour à l'équilibre. Le modèle à correction d'erreur permet d'intégrer les fluctuations de court terme autour de l'équilibre de long terme. Il décrit, termine Valéry, un processus d'ajustement et combine deux types de variables :

- Des variables en différence première (stationnaires) qui représentent les fluctuations de court terme,

- Des variables en niveau, ici une variable

, combinaison linéaire stationnaire de variables non stationnaires, qui assurent la prise en compte du long terme.

L'output des estimations de court terme est reporté dans le tableau ci-contre :

La valeur des résidus décalés d'une période étant significativement négative, nous validons le théorème de représentation de Granger. Il existe un mécanisme de correction des décalages entre les coefficients de court terme et leur cible de long terme.

III.3. Discussion et interprétation des résultats

Les estimations qui viennent d'être faites révèlent que le taux de fécondité et le taux d'investissement entretiennent des liens significatifs avec la croissance économique du pays aussi bien à court terme qu'à long terme. Les indicateurs du capital humain, le niveau de la population active et le taux d'alphabétisation des adultes, quant à eux, n'expliquent la croissance économique que dans la longue période ; pendant que les dépenses en recherche et développement n'influence presque pas la variation de la production globale.

Ainsi donc, le taux de fécondité influence négativement la croissance économique de la RD Congo. Cette influence est forte à long terme qu'à court terme. Les élasticités, en valeur absolue, étant de 7,3 et 2,4 dans l'ordre respectif. Ce qui signifie que l'accroissement du taux de fécondité d'un point de pourcentage réduit le taux de croissance de 2,4 points (à court terme) et 7,3 points (à long terme). Ces résultats radicalisent la trappe malthusienne et réconfortent le point de vue des économistes orthodoxes, pour qui la croissance de la population a des effets néfastes sur les variables économiques quelle que soit la période.

Ces résultats ne nous suggèrent toutefois pas de réduire encore davantage le nombre d'enfants par femme pendant toute sa période génésique. Ils indiquent, par contre, la propension qui existe et qui pourra s'observer dans le cas où rien ne change tant dans le comportement du gouverneur que dans celui des habitants. Il va sans dire que les investissements sociaux massifs pourront transformer les effets actuellement vicieux à des impacts beaucoup plus vertueux. La population augmentant sous l'effet de l'accroissement de la population peut élever le niveau du capital humain, à condition que l'éducation et la santé soient adéquatement assurées.

Le taux d'investissement agit plus à long terme qu'à court terme. L'élasticité de la croissance au taux d'investissement est de 0,21 contre 0,04. Cela reste conforme avec la théorie qui suggère l'importance des effets d'entraînement ou de multiplication des investissements tant à court terme qu'à long terme. Ils sont à l'instar de Harrod et Domar une composante de la demande globale et un élément qui accroît la capacité productive de l'économique. Sous ce double effet, ils élèvent le taux de croissance de l'économie.

Une élasticité proche de celle relative aux investissements à long terme est observable pour ce qui concerne la population active. Si cette dernière s'accroît de 5%, la croissance économique bondit de près de 1,1 point. Le niveau relativement faible des dépenses en recherche et développement, sans douter de leur affectation, peut expliquer cette absence de liens statistiquement significatifs avec la croissance économique pendant la période sous-examen.

Le résultat surprenant reste celui qui attribue un coefficient statistiquement négatif au taux d'alphabétisation des adultes et l'indicateur de croissance économique dans le long terme. Ceci ne trouve pas d'explications dans l'état actuel des connaissances et constitue une base sur laquelle pourront se fonder les recherches ultérieures.

Conclusion et propositions de politiques économiques

Le débat sur l'impact de la croissance démographique sur la croissance économique est loin d'être clos.Il oppose d'un côté ceux qui la qualifient d'un frein à la croissance économique et d'un autre côté ceux qui lui attribuent un rôle de stimulant à la croissance économique. Les divergences exposées ci-dessus rendent compte de la difficulté de se prononcer de manière définitive sur la question. Nous avons de ce fait choisi d'aborder une étude sur « l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République Démocratique du Congo de 1990 à 2017 ».

Pour bien cerner cette problématique, nous avons orienté cette étude autour de la question fondamentale suivante : Le taux de fécondité influe-t-il sur la croissance économique en RD Congo ?

Face à cette question, nous avons formulé l'hypothèse suivante :Le taux de fécondité influerait négativement sur la croissance économique à court terme, pendant que dans le long terme laisserait apparaitre une liaison positive entre les deux grandeurs.

La vérification de cette hypothèse a nécessité le recours à la méthode hypothético-déductive, comparative et analytique appuyées par la technique documentaire et économétrique. La combinaison de ces méthodes et techniques nous a permis d'obtenir les résultats probants de notre analyse.

Par ailleurs, l'objectif global poursuivi dans cette étude était d'analyse la nature de relation entre la démographie représentée par le taux de fécondité, et l'économie dont la croissance du PIB réel se veut la représentation ; et ce, sur le double horizon temporel (court et long terme) durant la période sous examen. Pour ce faire, les objectifs spécifiques ont été les suivants : comprendre la littérature théorique et empirique sur les liens entre la croissance démographique et la croissance économique, suivre dans les temps l'évolution de la fécondité en République Démocratique du Congo, s'imprégner d'autre élément inhibiteurs ou instigateurs de la croissance en RDC et suggérer des politiques économiques aux décideurs pour des résultats beaucoup plus favorables.

Pour être plus précis, nous avons délimité notre travail dans le temps et dans l'espace. Dans le temps, il concerné la période de 1990 à 2017. Du point de vue spatial, il s'intéresse singulièrement à la RD Congo.

Hormis l'introduction et la conclusion, ce modeste travail a été structuré en trois chapitres dont :

v Le premier a abordé l'approche théorique sur la fécondité et croissance économique ;

v Le deuxième a concerné la fécondité et la croissance économique : analyse des liens théoriques et évidences empiriques ;

v Le dernier a examiné l'impact de taux de fécondité sur la croissance économique en République Démocratique du Congo à l'aide des outils économétriques.

Ainsi, à l'issue de la présentation, analyse de données et de l'interprétation des résultats nous avons abouti aux résultats ci-après :

Le taux de fécondité et le tauxd'investissemententretiennent des liens significatifs avec la croissanceéconomique du pays aussibien à court termequ'à long terme. Les indicateurs du capital humain, le niveau de la population active et le tauxd'alphabétisation des adultes, quant à eux, n'expliquent la croissanceéconomique que dans la longue période ; pendant que les dépenses en recherche et développementn'influencentpresque pas la variation de la production globale.

Ainsidonc, le taux de fécondité influence négativement la croissanceéconomique de la RD Congo.Cette influence est forte à long termequ'à court terme. Les élasticités, en valeurabsolue, étant de 7,3 et 2,4 dansl'ordre respectif. Ce qui signifiequel'accroissement du taux de fécondité d'un point de pourcentageréduit le taux de croissance de 2,4 points (à court terme) et 7,3 points (à long terme). Cesrésultatsradicalisent la trappemalthusienneet réconfortent le point de vue des économistesorthodoxes, pour qui la croissance de la population a des effetsnéfastessur les variables économiques quelle que soit la période.

Le tauxd'investissement influence plus à long termequ'à court terme. L'élasticité de la croissance au taux d'investissements de 0,21contre 0,04. Celaresteconforme avec la théorie qui suggèrel'importance des effetsd'entraînementou de multiplication des investissementstant à court termequ'à long terme.Ilssont à l'instar de Harrod et Domarunecomposante de la demandeglobale et un élément qui accroît la capacité productive de l'économique. Sous ce double effet, ilsélèvent le taux de croissance de l'économie.

Uneélasticitéproche de celle relative aux investissements à long termeest observable pour ce qui concerne la population active. Si cettedernières'accroît de 5%, la croissanceéconomiquebondit de près de 1,1 point. Le niveau relativementfaible des dépenses en rechercheetdéveloppement, sans douter de leur affectation, peutexpliquercette absence de liens statistiquementsignificatifs avec la croissanceéconomique pendant la période sous-examen.

Le résultatsurprenantrestecelui qui attribueun coefficient statistiquementnégatif au tauxd'alphabétisation des adultes et l'indicateur de croissanceéconomiquedans le long terme. Ceci ne trouve pas d'explicationsdansl'étatactuel des connaissancesetconstitueune base surlaquellepourront se fonder les recherchesultérieures.

Cesrésultats ne nous suggèrenttoutefois pas de réduire encore davantage le nombred'enfants par femme pendant toutespériodes génésiques. Ilsindiquent, par contre, la propension qui existe et qui pourras'observerdans le casoùrien ne change tantdans le comportement du gouvernementquedanscelui des habitants. Ilva sans dire que les investissementssociaux massifs pourront transformer les effetsactuellementvicieux à des impacts beaucoup plus vertueux. La population augmentant sous l'effet de l'accroissement de la population peutélever le niveau du capital humain, à condition quel'éducationet la santé adéquatementassurées.

L'Etat congolais devrait, en outre, investir dans la recherche et développement en y consacrant une part raisonnable de son budget annuel et ces investissements se doivent de concerner plusieurs domaines de la vie socioéconomique.

Le présent travail est fort limité, particulièrement dans l'explication de certains résultats trouvés. L'on pourrait aussi se demander le niveau optimal du taux de fécondité, c'est-à-dire celui compatible avec la croissance économique. Cette préoccupation n'a pas trouvé d'éléments de réponse dans cette étude. Outre cela, il comporte nombreuses autres imperfections tant dans sa forme que dans son fond. Nous ouvrons une piste de recherche pour les recherches futures et sommes prêt à recevoir les remarques et suggestions susceptibles d'améliorer nos productions scientifiques à venir.

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	PIB	POPA	RD	TAA	TF	TI
1990Q1	8186454.9	25.80000	0.000	20.10	6.98	11.00
1990Q2	8186454.9	25.80000	0.000	20.10	6.98	11.00
1990Q3	8186454.9	25.80000	0.000	20.10	6.98	11.00
1990Q4	8186454.9	25.80000	0.000	20.10	6.98	11.00
1991Q1	7497155.4	20.60000	0.000	20.20	6.76	4.50
1991Q2	7497155.4	20.60000	0.000	20.20	6.76	4.50
1991Q3	7497155.4	20.60000	0.000	20.20	6.76	4.50
1991Q4	7497155.4	20.60000	0.000	20.20	6.76	4.50
1992Q1	6709954.0	19.70000	0.000	22.70	6.77	7.00
1992Q2	6709954.0	19.70000	0.000	22.70	6.77	7.00
1992Q3	6709954.0	19.70000	0.000	22.70	6.77	7.00
1992Q4	6709954.0	19.70000	0.000	22.70	6.77	7.00
1993Q1	5803258.9	13.50000	0.000	20.80	6.77	2.20
1993Q2	5803258.9	13.50000	0.000	20.80	6.77	2.20
1993Q3	5803258.9	13.50000	0.000	20.80	6.77	2.20
1993Q4	5803258.9	13.50000	0.000	20.80	6.77	2.20
1994Q1	5578636.5	10.70000	0.000	21.90	6.78	7.50
1994Q2	5578636.5	10.70000	0.000	21.90	6.78	7.50
1994Q3	5578636.5	10.70000	0.000	21.90	6.78	7.50
1994Q4	5578636.5	10.70000	0.000	21.90	6.78	7.50
1995Q1	5618637.8	9.400000	0.000	23.70	6.78	9.60
1995Q2	5618637.8	9.400000	0.000	23.70	6.78	9.60
1995Q3	5618637.8	9.400000	0.000	23.70	6.78	9.60
1995Q4	5618637.8	9.400000	0.000	23.70	6.78	9.60
1996Q1	5556071.7	8.800000	0.023	25.80	6.78	7.50
1996Q2	5556071.7	8.800000	0.023	25.80	6.78	7.50
1996Q3	5556071.7	8.800000	0.023	25.80	6.78	7.50
1996Q4	5556071.7	8.800000	0.023	25.80	6.78	7.50
1997Q1	5255549.5	7.600000	0.132	25.80	6.77	15.50
1997Q2	5255549.5	7.600000	0.132	25.80	6.77	15.50
1997Q3	5255549.5	7.600000	0.132	25.80	6.77	15.50
1997Q4	5255549.5	7.600000	0.132	25.80	6.77	15.50
1998Q1	5164264.5	8.500000	0.000	25.90	6.77	17.64
1998Q2	5164264.5	8.500000	0.000	25.90	6.77	17.64
1998Q3	5164264.5	8.500000	0.000	25.90	6.77	17.64
1998Q4	5164264.5	8.500000	0.000	25.90	6.77	17.64
1999Q1	4943744.8	9.600000	0.000	25.80	6.76	3.09
1999Q2	4943744.8	9.600000	0.000	25.80	6.76	3.09
1999Q3	4943744.8	9.600000	0.000	25.80	6.76	3.09
1999Q4	4943744.8	9.600000	0.000	25.80	6.76	3.09
2000Q1	4602626.4	26.00000	0.301	25.85	6.75	3.47
2000Q2	4602626.4	26.00000	0.301	25.85	6.75	3.47
2000Q3	4602626.4	26.00000	0.301	25.85	6.75	3.47
2000Q4	4602626.4	26.00000	0.301	25.85	6.75	3.47
2001Q1	4505970.9	36.80000	0.000	35.90	6.74	5.42
2001Q2	4505970.9	36.80000	0.000	35.90	6.74	5.42
2001Q3	4505970.9	36.80000	0.000	35.90	6.74	5.42
2001Q4	4505970.9	36.80000	0.000	35.90	6.74	5.42
2002Q1	4662260.0	50.90000	1.268	61.10	6.73	8.95
2002Q2	4662260.0	50.90000	1.268	61.10	6.73	8.95
2002Q3	4662260.0	50.90000	1.268	61.10	6.73	8.95
2002Q4	4662260.0	50.90000	1.268	61.10	6.73	8.95
2003Q1	4932264.5	51.50000	301.375	61.20	6.72	12.23
2003Q2	4932264.5	51.50000	301.375	61.20	6.72	12.23
2003Q3	4932264.5	51.50000	301.375	61.20	6.72	12.23
2003Q4	4932264.5	51.50000	301.375	61.20	6.72	12.23
2004Q1	5259764.4	54.60000	160.176	61.20	6.70	12.80
2004Q2	5259764.4	54.60000	160.176	61.20	6.70	12.80
2004Q3	5259764.4	54.60000	160.176	61.20	6.70	12.80
2004Q4	5259764.4	54.60000	160.176	61.20	6.70	12.80
2005Q1	5670065.0	50.40000	197.382	61.20	6.69	13.08
2005Q2	5670065.0	50.40000	197.382	61.20	6.69	13.08
2005Q3	5670065.0	50.40000	197.382	61.20	6.69	13.08
2005Q4	5670065.0	50.40000	197.382	61.20	6.69	13.08
2006Q1	5971768.0	51.80000	2514.702	61.20	6.67	10.60
2006Q2	5971768.0	51.80000	2514.702	61.20	6.67	10.60
2006Q3	5971768.0	51.80000	2514.702	61.20	6.67	10.60
2006Q4	5971768.0	51.80000	2514.702	61.20	6.67	10.60
2007Q1	6345569.5	52.80000	108.571	67.30	6.65	18.30
2007Q2	6345569.5	52.80000	108.571	67.30	6.65	18.30
2007Q3	6345569.5	52.80000	108.571	67.30	6.65	18.30
2007Q4	6345569.5	52.80000	108.571	67.30	6.65	18.30
2008Q1	6740637.9	46.80000	125.100	67.90	6.62	22.40
2008Q2	6740637.9	46.80000	125.100	67.90	6.62	22.40
2008Q3	6740637.9	46.80000	125.100	67.90	6.62	22.40
2008Q4	6740637.9	46.80000	125.100	67.90	6.62	22.40
2009Q1	6933087.5	39.20000	26.500	70.80	6.59	19.40
2009Q2	6933087.5	39.20000	26.500	70.80	6.59	19.40
2009Q3	6933087.5	39.20000	26.500	70.80	6.59	19.40
2009Q4	6933087.5	39.20000	26.500	70.80	6.59	19.40
2010Q1	7425889.7	49.90000	367.500	70.20	6.54	29.30
2010Q2	7425889.7	49.90000	367.500	70.20	6.54	29.30
2010Q3	7425889.7	49.90000	367.500	70.20	6.54	29.30
2010Q4	7425889.7	49.90000	367.500	70.20	6.54	29.30
2011Q1	7936395.2	48.60000	654.800	75.30	6.49	16.50
2011Q2	7936395.2	48.60000	654.800	75.30	6.49	16.50
2011Q3	7936395.2	48.60000	654.800	75.30	6.49	16.50
2011Q4	7936395.2	48.60000	654.800	75.30	6.49	16.50
2012Q1	8498839.5	46.80000	230.300	72.30	6.43	20.30
2012Q2	8498839.5	46.80000	230.300	72.30	6.43	20.30
2012Q3	8498839.5	46.80000	230.300	72.30	6.43	20.30
2012Q4	8498839.5	46.80000	230.300	72.30	6.43	20.30
2013Q1	9219707.4	53.90000	349.900	67.40	6.36	21.30
2013Q2	9219707.4	53.90000	349.900	67.40	6.36	21.30
2013Q3	9219707.4	53.90000	349.900	67.40	6.36	21.30
2013Q4	9219707.4	53.90000	349.900	67.40	6.36	21.30
2014Q1	10092840.2	57.00000	297.500	75.70	6.29	21.80
2014Q2	10092840.2	57.00000	297.500	75.70	6.29	21.80
2014Q3	10092840.2	57.00000	297.500	75.70	6.29	21.80
2014Q4	10092840.2	57.00000	297.500	75.70	6.29	21.80
2015Q1	10790880.0	60.40000	1315.400	77.00	6.20	23.70
2015Q2	10790880.0	60.40000	1315.400	77.00	6.20	23.70
2015Q3	10790880.0	60.40000	1315.400	77.00	6.20	23.70
2015Q4	10790880.0	60.40000	1315.400	77.00	6.20	23.70
2016Q1	11049794.1	59.90000	576.500	77.20	6.11	25.40
2016Q2	11049794.1	59.90000	576.500	77.20	6.11	25.40
2016Q3	11049794.1	59.90000	576.500	77.20	6.11	25.40
2016Q4	11049794.1	59.90000	576.500	77.20	6.11	25.40
2017Q1	11458730.5	53.90000	290.500	77.80	6.05	28.30
2017Q2	11458730.5	53.90000	290.500	77.80	6.05	28.30
2017Q3	11458730.5	53.90000	290.500	77.80	6.05	28.30
2017Q4	11458730.5	53.90000	290.500	77.80	6.05	28.30

Dependent Variable: LOG(PIB)
Method: Least Squares
Date: 07/03/19 Time: 11:52
Sample: 1990Q1 2017Q4
Included observations: 112


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	30.42242	0.996122	30.54084	0.0000
LOG(TF)	-7.308575	0.482659	-15.14231	0.0000
LOG(TAA)	-0.591221	0.061200	-9.660491	0.0000
LOG(TI)	0.213101	0.026432	8.062206	0.0000
LOG(POPA)	0.232748	0.033392	6.970213	0.0000
RD	3.45E-05	2.43E-05	1.420242	0.1585


R-squared	0.827848	Meandependent var		15.70299
Adjusted R-squared	0.819728	S.D. dependent var		0.278005
S.E. of regression	0.118037	Akaike info criterion		-1.383561
Sumsquaredresid	1.476859	Schwarz criterion		-1.237927
Log likelihood	83.47943	Hannan-Quinn criter.		-1.324473
F-statistic	101.9473	Durbin-Watson stat		0.305638
Prob(F-statistic)	0.000000

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


F-statistic	123.9965	Prob. F(2,104)		0.0000
Obs*R-squared	78.90844	Prob. Chi-Square(2)		0.0000



Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 07/03/19 Time: 12:09
Sample: 1990Q1 2017Q4
Included observations: 112
Presamplemissing value laggedresiduals set to zero.


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	-0.592536	0.555282	-1.067091	0.2884
LOG(TF)	0.258350	0.268263	0.963046	0.3378
LOG(TAA)	0.051538	0.034641	1.487781	0.1398
LOG(TI)	-0.016791	0.014766	-1.137117	0.2581
LOG(POPA)	-0.014226	0.018473	-0.770072	0.4430
RD	-5.76E-06	1.33E-05	-0.431502	0.6670
RESID(-1)	0.885777	0.097416	9.092703	0.0000
RESID(-2)	-0.047136	0.099964	-0.471527	0.6383


R-squared	0.704540	Meandependent var		5.99E-15
Adjusted R-squared	0.684653	S.D. dependent var		0.115347
S.E. of regression	0.064774	Akaike info criterion		-2.567067
Sumsquaredresid	0.436353	Schwarz criterion		-2.372889
Log likelihood	151.7558	Hannan-Quinn criter.		-2.488283
F-statistic	35.42758	Durbin-Watson stat		1.786478
Prob(F-statistic)	0.000000

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey


F-statistic	8.180001	Prob. F(5,106)		0.0000
Obs*R-squared	31.18312	Prob. Chi-Square(5)		0.0000
Scaledexplained SS	18.53220	Prob. Chi-Square(5)		0.0023



Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/03/19 Time: 12:11
Sample: 1990Q1 2017Q4
Included observations: 112


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	0.028003	0.111930	0.250185	0.8029
LOG(TF)	0.011404	0.054234	0.210278	0.8339
LOG(TAA)	-0.017561	0.006877	-2.553637	0.0121
LOG(TI)	-0.004522	0.002970	-1.522592	0.1308
LOG(POPA)	0.012617	0.003752	3.362600	0.0011
RD	-5.98E-06	2.73E-06	-2.193804	0.0304


R-squared	0.278421	Meandependent var		0.013186
Adjusted R-squared	0.244384	S.D. dependent var		0.015258
S.E. of regression	0.013263	Akaike info criterion		-5.755555
Sumsquaredresid	0.018647	Schwarz criterion		-5.609922
Log likelihood	328.3111	Hannan-Quinn criter.		-5.696467
F-statistic	8.180001	Durbin-Watson stat		0.409147
Prob(F-statistic)	0.000001

Ramsey RESET Test
Equation: UNTITLED
Specification: LOG(PIB) C LOG(TF) LOG(TAA) LOG(TI) LOG(POPA) RD
Omitted Variables: Squares of fitted values


	Value	df	Probability
t-statistic	1.988334	105	0.2494
F-statistic	3.953473	(1, 105)	0.2494
Likelihood ratio	4.139586	1	0.2419


F-test summary:
	Sum of Sq.	df	Mean Squares
Test SSR	0.053589	1	0.053589
Restricted SSR	1.476859	106	0.013933
Unrestricted SSR	1.423270	105	0.013555


LR test summary:
	Value	df
RestrictedLogL	83.47943	106
UnrestrictedLogL	85.54922	105

7. Estimation avec correction de l'autocorrélation des erreurs et de l'hétéroscédasticité de White

Dependent Variable: LOG(PIB)
Method: Least Squares
Date: 07/03/19 Time: 12:14
Sample: 1990Q1 2017Q4
Included observations: 112
HAC standard errors& covariance (Bartlett kernel, Newey-West fixed
bandwidth = 5.0000)


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


C	30.42242	1.458437	20.85960	0.0000
LOG(TF)	-7.308575	0.715169	-10.21937	0.0000
LOG(TAA)	-0.591221	0.150883	-3.918420	0.0002
LOG(TI)	0.213101	0.065966	3.230484	0.0016
LOG(POPA)	0.232748	0.083015	2.803668	0.0060
RD	3.45E-05	2.19E-05	1.575610	0.1181


R-squared	0.827848	Meandependent var		15.70299
Adjusted R-squared	0.819728	S.D. dependent var		0.278005
S.E. of regression	0.118037	Akaike info criterion		-1.383561
Sumsquaredresid	1.476859	Schwarz criterion		-1.237927
Log likelihood	83.47943	Hannan-Quinn criter.		-1.324473
F-statistic	101.9473	Durbin-Watson stat		0.305638
Prob(F-statistic)	0.000000	Wald F-statistic		54.98611
Prob(Wald F-statistic)	0.000000

8. Test de racine unitaire sur les résidus de la relation de cointégration

NullHypothesis: RESIDU has a unit root
Exogenous: None
LagLength: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)


			t-Statistic	Prob.*


AugmentedDickey-Fuller test statistic			-2.706504	0.0071
Test critical values:	1% level		-2.585962
	5% level		-1.943741
	10% level		-1.614818


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


AugmentedDickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(RESIDU)
Method: Least Squares
Date: 07/03/19 Time: 12:30
Sample (adjusted): 1990Q2 2017Q4
Included observations: 111 afteradjustments


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


RESIDU(-1)	-0.114384	0.042263	-2.706504	0.0079


R-squared	0.060202	Meandependent var		-0.002794
Adjusted R-squared	0.060202	S.D. dependent var		0.057509
S.E. of regression	0.055751	Akaike info criterion		-2.926875
Sumsquaredresid	0.341899	Schwarz criterion		-2.902464
Log likelihood	163.4415	Hannan-Quinn criter.		-2.916972
Durbin-Watson stat	1.903138

10. La matrice des coefficients de corrélation simple (test de multicolinéarité)

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