Memoire Online - L'impact de la valorisation de ressource en eau sur la prospérité

Mémoire de recherche préparée en vue de l'obtention du diplôme de
Mastère de Recherche en Marketing

Titre : L'impact de la valorisation des ressources en Eau
sur la prospérité, cas de la Tunisie

Présenté par : LUWAWU KALEMBA Nathan Sous la direction de : Mr Adel Bejaoui Président du jury : Mr Abdelaziz Hakimi Rapporteur : Mr Jamel-Eddine Gharbi

Il serait ingrat de notre part de clôturer ce travail sans exprimer notre gratitude aux personnes, en leurs qualités et titres et selon leurs degrés d'intervention et participation aussi physique, morale que financière.

Je rends grâce à mon créateur, mon Dieu, mon seigneur et sauveur pour son accompagnement , sa protection, la force, le courage et l'intelligence accordée non seulement pour finir cette classe ou ce cycle, mais pour tout mon parcours académique débutant en 2016 sur cette terre étrangère devenue ma seconde patrie dont j'en suis digne de porter témoignage et de brandir et défendre les connaissances acquises.

Je remercie ma famille, mon honorable père Adelard Luwawu malolo, ma prestigieuse et adorable mère Guylaine lukula mbimbi luwawu pour tous soutiens au-delà de celui financier. Je remercie mon admirable frère Abed nego luwawu le grand pour les moments de réconfort et grâce à qui je suis à ce stade de la vie, mes précieuses soeurs Miriam luwawu malolo 2eme du nom, Priscilla Luwawu n'sasi et Triomphe Luwawu lukula pour tout ce que je ne saurai énumérer vue la grandeur.

A mes amis et ma famille rencontrée en Tunisie, je vous reconnais les aides et les soutiens chaleureux durant ces cinq dernières années loin de ma famille biologique. Vous mes amis venu de partout dans ce grand continent sans oublié mes camarades de classe.

Je ne saurai finir sans reconnaitre et remercier mon maitre, enseignant et directeur de travail pour cet accompagnement et surtout pour cette rigueur grâce à laquelle j'ai pu finir mon travail avec un grand bagage que je ne pouvais l'imaginer au début. Un grand merci en outre pour avoir faire de moi ce que je suis sans me réserver vos connaissances et pour m'avoir donné le gout de ce métier noble.

Je remercie le jury pour cet honneur que vous nous manifestez et pour l'opportunité qui vous nous avez offerte pour présenter ce travail.

Section 3 : Relation entre la théorie de la complexité et la complexité économique 24

Chapitre 2 : Relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité 26

Section 1 : Valorisation de l'eau et Faible niveau de création de la valeur dans les activités

Chapitre 2 : Méthodologie de recherche, analyse et présentation des résultats 92

Introduction générale

Une production et une consommation durables sont l'un des principaux objectifs du développement durable préconisés par l'Organisation des Nations Unies (ONU, 2019). Depuis toujours, les ressources naturelles ont été utilisées dans les activités économiques qui touchent à la sureté de l'écosystème naturel. Face à cette situation, il en devient opportun aux pays de mettre en place de bonnes politiques et appliquer des stratégies pour valoriser ses ressources mais aussi de veiller à leur conservation.

En fait, le développement économique peut être lié à divers changements structurels dans la structure de l'économie qui modifieraient la façon dont la consommation de ressources et la production est effectuée.

Croissante est la tendance de citer, lorsqu'on pense ressources naturelles, les minerais, les ressources forestières, le gaz et le pétrole. Fort est le malheur de négliger une des ressources naturelles rares et de fois mal repartie entre les régions. Cependant, elle est au coeur des activités. L'eau est une ressource, depuis les temps anciens, rare et sujet de plusieurs problèmes entre les civilisations et les communautés. Jusqu'au siècle présent, l'eau est placée au centre de négociation touchant aux intérêts soit économique que de survie et cela à l'échelle continentale et globale.

Plusieurs régions de la terre sont touchées par le problème du stress hydrique. Mettant à ce fait certains pays en défaveur économique en raison du poids d'intervention de l'eau dans les activités. Ceci fait que les pays ou les économies doivent s'évertuer à une bonne allocation et une utilisation minutieuse de la ressource. L'eau est en épuisement pour en tirer davantage profit. Une des régions les plus touchées par le problème du stress hydrique est la région de l'Afrique méditerranéenne ou au-dessus du Sahara englobant des pays comme l'Algérie, la Lybie, le Maroc et la Tunisie.

La Tunisie est l'un des pays au monde, en l'occurrence de l'Afrique, qui a une prospérité économique faible passant du 68^ème en 2009 au 99^ème en 2020 par rapport au rang de la prospérité. (Voir Legatum Institute of Prosperity). Aux côtés de cette situation, se présente celle du stress hydrique que subit cette région qui en est un de grands problèmes qui touchent non seulement la Tunisie mais aussi bon nombre de pays. D'après l'Institut Tunisien des Études

Stratégiques (Tunisie : Eau 2050), le 3^ème bilan du stress hydrique minimal affiche une disponibilité en m³/an/hab de 500 d'ici 2030 contre 545 en 2016. Selon les statistiques de la banque mondiale (site officiel), le niveau du stress hydrique de la Tunisie passe de 66.272 en 1987 à 121.067 en 2017. Cependant la Tunisie consomme de l'eau dans des activités économiques. Cependant, celles-ci n'ont pas un retour considérable. La Tunisie est aussi touchée par le problème de l'eau.

Face à cette situation, il devient évident de ménager les moyens aux travers les trois secteurs d'activités économiques pour en venir à répondre à ce problème.

Le constat qui se dégage est que la valeur créée par ces activités est faible en comparaison avec certains pays dont parmi on retrouve de pays concurrent à la Tunisie. Par exemple en Tunisie, en agriculture, la valeur créée en 2019 était de 4.025 milliards de $. En industrie, elle était de 8.821 milliards de dollars. Cependant, en Finlande, elle était de 6.225 milliards de $ en agriculture. Au Maroc, la valeur créée en agriculture est de 14.559 milliards de $, celle de l'industrie est de 30.338 milliards de $. (Site officiel de la banque mondiale). Ceci a une conséquence très remarquable au niveau de la prospérité du pays qui souffre d'un niveau faible et en dégradation continue se manifestant par un recul du rang de la prospérité depuis 2009 passant du 68ème au 99ème en 2020. (Legatum Prosperity Index 2020).

En résumé, Bien que la Tunisie soit de plus en plus confrontée à un stress hydrique, la valorisation de ces ressources hydriques est en décroissance et leur contribution à la valeur créée dans les activités économiques est en baisse. Ceci conduit à un affaiblissement de la complexité économique et à une décroissance de la prospérité.

Dans quelle mesure la Tunisie peut, à travers la valorisation de l'eau, améliorer, d'une part, la valeur créée dans ses activités économiques et, d'autre part, sa complexité économique et sa prospérité ?

Ce présent travail a pour objectif principal « d'évaluer comment la valorisation des ressources en eau pourrait contribuer à améliorer les valeurs créées dans différentes activités économiques. De ce fait, les conduire à une complexité économique afin de développer la prospérité du pays. »

Aux côtés de cet objectif principal, nous pouvons retrouver les objectifs subalternes ci-après :

? Apporter un éclairage sur l'état de l'économie et des activités productives.

? Évaluer l'état de la Tunisie en matière de prospérité et les facteurs qui l'affectent.

Bien avant, Day et Montgomery (1999) s'interrogèrent sur les contributions du marketing à la performance des organisations et au bien-être social.

Notre travail s'inscrit à son tour, en se basant sur la classification de Rossiter (2001), au troisième type de connaissance (principes stratégiques) car il apporte une contribution stratégique en envisageant les actions (meilleures) à entreprendre face à la situation. En se référant à Hunt, notre présent travail peut se loger dans la deuxième (2 : Positif-Profit-Macro) et/ou quatrième (4 : Normatif-Profit-Macro) classe dans la classification tri dichotomique. Au niveau de ces classifications, il émerge une vision sociale et sociétale du marketing. Il est ici question d'envisager si le marketing a des responsabilités sociales ou s'il contribue à accroitre ou freiner le développement. C'est alors qu'à travers de cette étude, nous nous inscrivons à apporter une réponse en solution à un problème beaucoup plus social et d'intérêt général.

Dans le cadre de notre étude, nous adoptons le positionnement épistémologique hypothéticodéductif. En effet, théorisée en particulier par Roger Bacon en 1267 dans De Scientia experimentali, La méthode hypothético-déductive est une méthode scientifique qui consiste à formuler une hypothèse afin d'en déduire des conséquences observables futures (prédiction), mais également passées (rétroduction), permettant d'en déterminer la validité (Ouaddi H. & al (2020) « Une tentative de revisiter la démarche scientifique en Sciences de

Gestion », Revue du contrôle, de la comptabilité et de l'audit « Volume 4 : numéro 2 » pp : 458 - 468). L'approche hypothético-déductive consiste à émettre des hypothèses, à recueillir des données, puis à tester les résultats obtenus pour réfuter ou appuyer les hypothèses. Cette approche a une orientation partant du général au particulier.

La démarche hypothético-déductive est celle la plus couramment utilisée par les chercheurs, c'est la démarche classique de la science moderne. Elle se compose des étapes suivantes (Ouaddi H. & al (2020) « Une tentative de revisiter la démarche scientifique en Sciences de Gestion », Revue du contrôle, de la comptabilité et de l'audit « Volume 4 : numéro 2 » pp : 458 - 468) :

Nous optons pour cette approche du fait que nous travaillons sur les données quantitatives mais aussi parce que nous cherchons à étudier la relation de dépendance entre les variables de notre modèle conceptuel. Il convient aussi de signaler que notre travail est descriptif. Malgré l'absence d'une littérature sur la valorisation et la création de la valeur qui puisse rencontrer le contexte de notre étude, la littérature sur la complexité économique nous révèle, comme postulé par les auteurs, que lorsque la structure de production d'un pays est plus complexe, les capacités de production sont plus fortes. Un pays doté de plus grandes capacités pourra participer à des activités de production sociale avec productivité plus élevée et, par conséquent, le pays se développe plus rapidement (Felipe et al. 2012). La complexité économique reflète les capacités de production d'un pays et joue un rôle important dans la croissance économique. (Shujin et Renyu, 2016). En raison de notre model conceptuel plus précisément avec la complexité économique, nous pouvons estimer qu'il existe des liens sous-jacents. Car la complexité économique est le reflet de la production nationale capacités. Elle est défini comme des intrants non échangeable (Hidalgo et Hausmann 2009 ; Hausmann et Hidalgo 2010). Les capacités non échangeables disponibles dans un pays détermineront le niveau de productivité du pays

(Hidalgo et Hausmann 2009). Lorsque la structure de production d'un pays est plus complexe, les capacités de production sont plus fortes. Un pays doté de plus grandes capacités pourra participer à des activités de production sociale avec productivité plus élevée et, par conséquent, le pays se développe plus rapidement (Felipe et al. 2012).

Cette recherche est structurée en deux parties. Dans la première partie, nous présentons notre cadre théorique comprenant les fondements théoriques et la relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité. Dans la deuxième partie, nous présentons notre partie empirique refermant le cadre contextuel et la méthodologie de recherche, l'analyse et l'interprétation des résultats. Enfin, au niveau de la conclusion, nous mettons l'accent sur les principaux résultats dégagés dans notre recherche et leurs intérêts pratiques. De même, nous indiquons les limites de notre recherche et nous proposons de nouvelles perspectives de recherche.

Dans cette première partie dite théorique, nous abordons la théorie de base sur laquelle est fondée notre étude et différentes relations existantes entre la valorisation, la complexité et la prospérité. Cette partie contient deux chapitres. Au premier, nous verrons les fondements théoriques de la recherche et au second la relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité.

Chapitre 1 : Fondements théoriques de la recherche

Introduction

Afin de préciser notre cadre conceptuel, nous présentons en premier lieu la théorie de la complexité. Celle-ci constitue la base de notre présente recherche. Cette théorie est choisie du fait qu'elle nous permet de mieux aborder notre problème grâce à son approche intégrateur. A la différence des autres théories, la complexité nous permet de prendre tous les éléments ensemble sans rien négliger et sans simplification pour mieux étudier notre problème. Outre ceci, grâce à la complexité économique et au moyen de ses dimensions, nous arrivons à mieux aborder notre problématique. Ensuite nous présenterons la relation entre la valorisation, la complexité économique et la prospérité.

Section 1 : La théorie de la complexité

Introduction

Dans cette section nous allons après une revue de la littérature dense, présenter la théorie de base de notre étude. Nous avons parcouru la complexité en présentant comment elle a été abordée jusqu'à être structuré pour devenir un paradigme et une théorie suscitant beaucoup d'intérêts.

Étymologiquement, le mot complexité est emprunté au XIVème siècle au terme latin « complexus », dérivé de cum et plexum qui signifiait rouler ses cheveux, tresser ou contenir (Ardoino, 2000).

Elle est reprise au XVIème comme adjectif qualificatif de tout ce qui est composé d'éléments difficiles à saisir, hétérogènes, ayant des aspects différents (Rey, 2000). Au XXème siècle, le mot complexité est introduit en psychanalyse pour désigner l'ensemble des représentations contradictoires, à forte valeur affective, partiellement ou totalement inconscients et qui conditionnent en partie le comportement de l'individu (complexe d'infériorité, complexe d'oedipe) (Institut National de la Langue Française, 2005). En tant qu'adjectif, elle renvoie ainsi à un "composé d'éléments qui entretiennent des rapports nombreux, diversifiés, difficiles à saisir par l'esprit, et présentant souvent des aspects différents". On parlera ainsi d'une personnalité, d'une société, d'un sentiment ou d'une pensée complexe (Institut National de la Langue Française, 2005). Le terme "complexité" (substantif féminin) apparaît plus tardivement (1755) en fournissant le nom d'état correspondant au caractère de tout ce qui est complexe et au fait d'être complexe (souvent par rapport à un objet de même nature qui l'est moins) (Rey, 2000 ; Institut National de la Langue Française, 2005).

Durant les siècles passés, le recours au qualificatif "complexe", exprimant un pluriel de qualité et un pluriel de quantité, véhiculé différentes significations plus spécifiques, notamment en mathématique (nombre complexe), en sémiotique (terme complexe), en linguistique (sujet ou attribut complexe) ou en musique (son complexe) (Institut National de la Langue Française, 2005). Pris comme substantif masculin, la signification du terme "complexe" renvoie à un ensemble d'éléments divers, le plus souvent abstraits, qui, à cause de leur interdépendance, constituent un tout plus ou moins cohérent. Substantivé au sens d'"ensemble" en physiologie (1781) (où il traduit le latin complexus employé concurremment pour évoquer des masses musculaires paires), elle passe en économie (1918) (Rey, 2000), en chimie (où il renvoie à un certain type de molécule), en géométrie (complexe des droites ou complexe linéaire), en biologie (complexe de Golgi). Il apparaît en psychanalyse au début du XXème siècle pour rendre compte d'un "ensemble de représentations et de souvenirs à forte valeur affective, contradictoires, partiellement ou totalement inconscients, et qui conditionnent en partie le comportement d'un individu" (complexe d'OEdipe, complexe d'infériorité, etc.) (Institut National de la Langue Française, 2005). Il est également emprunter en psychologie (Théorie de la forme ou Gestalt), en médecine (complexe ganglio-pulmonaire) et en électroencéphalographie (complexe d'ondes anormal ou aberrant). Au Final, l'idée de complexe renvoie à l'idée de composé, utilisé comme synonyme de composite, varié, mixte. Sous cette acceptation, le terme apparaît notamment en pédologie où il renvoie à la constitution des sols.

Comme relevé par Ardoino (2000), à travers ses différents emplois, le terme "complexité" s'oppose toujours à simplicité : tantôt ce qui domine dans sa définition c'est ce caractère molaire, holistique, global, non linéaire de la forme d'intelligibilité qu'il requiert ; tantôt c'est le caractère pathologique, enchevêtré, rebelle à l'ordre normal de la connaissance qui semble prédominer. Une telle opposition apparaît ainsi associée à une confusion fréquente dans l'utilisation, dont Ardoino rappelle qu'elle est signalée comme abusive par pratiquement tous les dictionnaires, entre "compliqué" (étymologie plicare : plier) et "complexe".

En 1934, Bachelard a légitimé le rôle de la complexité en tant qu'idéal pour les sciences contemporaines lors de sa formulation d'une approche non cartésienne de la science (Le Moigne, 1996). Selon Durant (Durand 2013), la logique cartésienne nous avait appris à simplifier tous les phénomènes en éliminant l'inconnu, l'aléatoire ou l'incertain. En fait, la complexité est partout, dans tous les systèmes, et il est nécessaire de conserver cette complexité, quitte à admettre qu'on ne puisse comprendre et en saisir toute la richesse. ». Bachelard est probablement le premier à légitimer le rôle de la complexité lorsqu'il formule en 1934 une

approche non-cartésienne de la science, en tant qu'idéal pour les sciences contemporaines, (Le Moigne, 1996). Si une épistémologie cartésienne réduit un phénomène complexe à l'analyse de ses composants, compris comme absolus, simples et objectifs, une épistémologie non-cartésienne des sciences privilégie quant à elle une approche dialectique appréhendant les phénomènes en tant que tissus de relations : "Il n'y a pas d'idée simple, parce qu'une idée simple doit pour être comprise, être insérée, dans un système complexe de pensées et d'expériences." (Bachelard, 1934/2003, p.152). La reconnaissance de la complexité apparaît comme à la racine d'un nouveau genre d'explication scientifique percevant la simplicité en tant que phénomène provisoire. Dans cette perspective, si la complication renvoie à l'idée d'une situation confuse dans l'attente d'être démêlée, la complexité suppose quant à elle un fondamental non simplicité des phénomènes étudiés (Ardoino, 2000).

L'appropriation effective par la communauté scientifique du concept de la complexité débute une décennie plus tard. Dans "Science and complexity", Weaver (1948) identifie l'émergence successive de trois façons de concevoir la complexité des problèmes, abordés dans le champ scientifique. La première façon, qui a été identifiée plus tard en tant que "paradigme de la simplicité" par Edgar Morin (Morin, 1977/1980), est apparue entre le XVIIème et le XIXème siècle. Ancrée dans les modèles proposés par la physique classique, elle valorise l'explication causale, l'objectivité, la certitude et les données quantitatives. Suivant ce paradigme, une situation reconnue comme complexe doit être appréhendée à partir de sa réduction en problèmes simples dont l'explication ou la résolution se fait de façon successive et indépendante. A partir de la seconde moitié du XIXème siècle, la découverte des classes de phénomènes désordonnés à différents niveaux d'organisation (la description de phénomènes de discontinuité en physique quantique, le principe d'entropie en thermodynamique, et la découverte de phénomènes stellaires révélant la nature explosive et catastrophique des phénomènes cosmologiques) contribue à remettre en cause la légitimité d'une épistémologie de type cartésien. Avec la réexaminassions du paradigme de la mécanique rationnelle (privilégiant l'étude d'un objet à partir de sa structure considérée comme permanente, correspondant à la rationalité cartésienne et au positivisme comtien), il émerge le paradigme de la mécanique statistique (ou paradigme évolutionniste) (Le Moigne, 1977/1984). Ce second paradigme scientifique, est identifié par Weaver comme ayant à faire face à des problèmes de "complexité désorganisée" (disorganized complexity), contribua à identifier le désordre comme la composante fondamentale des phénomènes naturels. En dépit de sa contribution importante, Weaver observa néanmoins que le cadre proposé par cette nouvelle conception scientifique ne permettait pas de résoudre

certaines questions confronté par le champ scientifique. Considérant les problèmes contemporains soulevés par les sciences et disciplines comme la médecin, la psychologie et l'économie, comme étant trop compliqués pour être interprétés à partir des modèles de la mécanique rationnelle, et pas suffisamment désordonnés pour être appréhendés à partir de la mécanique statistique, Weaver proposa de les identifier en tant que problèmes de "complexité organisée" (organized complexity). Regroupant derrière cette expression tous les problèmes impliquant de faire face simultanément à un grand nombre de facteurs interrelationnels au sein d'un tout organique. (Weaver, 1948).

La distinction opérée par Weaver a permis aujourd'hui de situer l'origine de certains enjeux liés au développement des "Sciences de la complexité", à savoir un corpus de recherches à la fois original et diffus qui s'est développé tout au long du XXème siècle. Dès 1940, on peut en effet distinguer en s'inspirant des écrits de Simon (1996) et de Le Moigne (2001 ; 2004), les générations de sciences ayant contribué, au cours de la seconde moitié du XXème siècle, à l'essor de théories cherchant à rendre compte de phénomènes perçus comme complexes. Leur émergence a conduit à un changement allant de l'étude d'une "complexité organisée" aux enjeux inhérents à une "complexité organisante" (Le Moigne, 1996) contribuant ainsi à réintroduire les incertitudes fondamentales du chercheur, telles que Bachelard les envisageait déjà dans les années 1930.

Il a ensuite été appréhendé par divers penseurs, parmi lesquels nous pouvons citer Edgar Morin. Dans son livre « introduction à la pensée complexe », Edgar Morin débouche sur l'idée exactement inverse : « la prise de conscience radicale nous est nécessaire » car « ces erreurs, ignorances, aveuglements, périls ont un caractère commun qui résulte d'un mode mutilant d'organisation de la connaissance, incapable de reconnaître et d'appréhender la complexité du réel » (p. 16).

C'est à cette « prise de conscience radicale », à cette nouvelle « organisation de la connaissance » qui permet d'appréhender le monde et la « complexité du réel » que Morin s'est attaché depuis plus de trente ans à travers les six tomes de la Méthode dont : La nature de la Nature (tome 1, 1977) à L'Éthique (tome 6, 2004) et surtout La connaissance de la Connaissance (tome 3, 1986). Mais aussi à d'autres travaux plus divers, parfois dispersés dans des recueils d'articles : aussi bien l'ambitieuse mais frustrante réflexion sur « l'unité de l'homme » qu'est le paradigme perdu (1973), que les réflexions épistémologiques d'« Au-delà de la complication, la complexité »

Arguments pour une Méthode, 1990), ou encore, plus récemment, la poursuite des analyses de la complexité (L'intelligence de la complexité, 2000). (Dagorn, 2005)

Selon Dagorn (2005), le travail mené par Edgar Morin s'est révélé payant car une partie des chercheurs contemporains considère tout élément du réel comme un « objet social total », selon l'expression de Marcel Mauss. Cet objet social total est multidimensionnel, non-découpable, donc il peut être dit complexe. Dans ce cadre, les différentes disciplines (économie, anthropologie, histoire, géographie...) on ne considère plus qu'elles découpent une tranche du réel mais qu'elles analysent la réalité à partir d'un point de vue et/ou d'un angle d'attaque. C'est ainsi un géographe comme Jacques Lévy peut écrire que « chaque science sociale est à la fois globale dans son champ et partielle dans son objet. Chaque science sociale s'intéresse à tous les phénomènes, mais selon un «angle» particulier. Du côté de la géographie, cet angle est l'espace, car la géographie est la science de la dimension spatiale des sociétés » (L'espace légitime, 1993).

Edgar Morin dans « le défi de la complexité » mentionne que la complexité se présente comme difficulté, comme incertitude et non pas comme clarté et comme réponse. Le grand problème est de savoir s'il y a une possibilité de répondre au défi de l'incertitude et de la difficulté. Il stipule encore que beaucoup ont longtemps cru et peut-être croient encore que le défaut des sciences humaines et sociales est de ne pas pouvoir se débarrasser de la complexité apparente des phénomènes humains pour s'élever à la dignité des sciences naturelles qui, posaient des lois simples, des principes simples et faisaient régner l'ordre du déterminisme dans leur conception. Or, nous nous pouvons constater aujourd'hui qu'il y a crise de l'explication simple dans les sciences biologiques et physiques ; dès lors, ce qui semblait être les résidus non scientifiques des sciences humaines, le désordre, l'incertitude, la pluralité, la contradiction, la complication, etc., fait aujourd'hui partie d'une problématique générale de la connaissance scientifique.

Selon Morin (1988), la complexité n'est pas seulement un phénomène empirique (hasard, aléa, désordres, complications, enchevêtrements au sein de phénomènes) ; mais elle est aussi un problème conceptuel et logique qui brouille les démarcations et les frontières bien nettes entre les concepts comme « producteur » et « produit », « cause » et « effet », « un » et « multiple ».

Toujours dans « défi de la complexité », Morin (1988) insiste sur le fait que, la complexité arrive comme confusion, comme brouillard, comme incertitude, comme incompressibilité algorithmique, incompréhension logique et irréductibilité. Donc, la complexité est obstacle, la complexité est effectivement défi. Quand on avance dans les avenues de la complexité, on se

rend compte qu'il y a deux noyaux liés, l'un noyau empirique et l'autre noyau logique. Le noyau empirique comporte, d'un côté, les désordres et les aléas, de l'autre côté, les complications, les enchevêtrements, les multiplications proliférantes. Le noyau logique, c'est, d'une part, les contradictions que nous devons nécessairement affronter, d'autre part, les indécidabilités internes à la logique.

Dans le « défi de la complexité », Edgar Morin présente sept avenues de la complexité. La première avenue, c'est celui de l'irréductibilité du désordre ou du hasard. Le désordre et le hasard ont jailli dans l'univers des sciences physiques d'abord avec incursion de la chaleur, qui est agitation/collision/dispersion des molécules ou atomes, puis avec l'irruption des indéterminations micro-physiques, enfin dans l'explosion originaire et la dispersion actuelle du cosmos. Morin ajoute que nous devons constater d'une part que le désordre et le hasard sont présents dans l'univers et ils sont actifs dans son évolution, d'autre part, nous ne pouvons résoudre l'incertitude qu'apportent les notions de hasard et de désordre car le hasard lui-même n'est pas certain d'être hasard. L'incertitude demeure, y compris en ce qui concerne la nature de l'incertitude que nous apporte le hasard. La deuxième avenue de la complexité est la transgression des limites de ce que l'on pourrait appeler l'abstraction universaliste qui éliminait la singularité dans les sciences naturelles, la temporalité et la localité. C'est ainsi que, la biologie actuelle ne conçoit plus du tout l'espèce comme un cadre général dont l'individu est un cas singulier. Elle conçoit l'espèce vivante, comme une singularité qui produit des singularités. La vie elle-même est une organisation singulière parmi les types d'organisation physico-chimique existants. En plus, les découvertes de Hubble sur la dispersion des galaxies et la découverte du rayonnement isotrope venant de tous les horizons de l'univers ont amené la résurrection d'un cosmos singulier qui aurait une histoire singulière où surgirait notre propre histoire singulière. (Morin, 1988). La troisième avenue est celle de la complication. Le problème de la complication a surgi à partir du moment où l'on a vu que les phénomènes biologiques et sociaux présentaient un nombre incalculable d'interactions, d'inter-rétroactions, un fabuleux enchevêtrement qui ne pouvait être computé même par le plus puissant ordinateur, d'où le paradoxe de Niels Bohr disant : « Les interactions qui maintiennent en vie l'organisme d'un chien sont celles qu'il est impossible d'étudier «in vivo». Pour les étudier correctement, il faudrait tuer le chien. ». La quatrième avenue s'est ouverte dès lorsqu'on a commencé à concevoir une mystérieuse relation complémentaire et pourtant logiquement antagoniste entre les notions d'ordre, de désordre et d'organisation. C'est bien là ce principe « order from noise », formulé par Heinz von Foerster en 1959, qui s'opposait au principe classique « order from order » (l'ordre naturel obéissant aux

lois naturelles) et au principe statistique « order from disorder », (où un ordre statistique, au niveau des populations, naît de phénomènes désordonnés/aléatoires au niveau des individus). Ce principe (order from noise) signifie que des phénomènes ordonnés peuvent naître d'une agitation ou turbulence désordonnée. Ainsi, les travaux de Prigogine ont montré que des structures tourbillonnaires cohérentes pouvaient naître de perturbations qui devraient apparemment se résoudre en turbulences. (Morin, 1988). C'est dans ce sens qu'émerge le problème de la mystérieuse relation entre l'ordre, le désordre et l'organisation. (Morin, 1988). La cinquième avenue de la complexité est celle de l'organisation. Il apparaît ici une difficulté logique ; l'organisation est ce que constitue un système à partir d'éléments différents. Elle constitue donc une unité en même temps qu'une multiplicité. La complexité logique de l'unitos multiplex demande de ne pas dissoudre le multiple dans l'un, ni l'un dans le multiple. Nous avons ici le premier niveau de complexité organisationnelle. Nous avons aussi, au niveau des organisations biologiques et sociales, des complexités auxquelles a fait allusion Mauro Cerruti à propos du polycentrisme. Ces organisations sont complexes parce qu'elles sont à la fois acentriques (c'est-à- dire fonctionnant de façon anarchique par interactions spontanées), polycentriques (qui ont plusieurs centres de contrôle ou organisations) et centriques (qui disposent en même temps d'un centre de décision). (Morin, 1988). La sixième avenue vers la complexité est celle de la crise des concepts clos et clairs (clôture et clarté étant complémentaires), cela signifie la crise de la clarté et de la séparation dans l'explication. Là effectivement, il y a rupture avec la grande idée cartésienne que la clarté et la distinction des idées sont un signe de leur vérité, c'est-à-dire qu'il ne peut y avoir de vérité qui ne puisse s'exprimer de façon claire et nette. (Morin, 1988). La septième avenue de la complexité est le retour de l'observateur. Dans les sciences sociales, c'est d'une façon illusoire qu'on croyait éliminer l'observateur. Le sociologue n'est pas seulement dans la société ; conformément à la conception hologrammatique, la société est aussi en lui ; il est possédé par la culture qu'il possède. (Morin, 1988).

Selon Morin (1988), la complexité est à l'origine des théories scientifiques, y compris les théories les plus simplificatrices. Tout d'abord, comme l'ont diversement établi Popper, Holton, Kuhn, Lakatos, Feyerabend, il y a un noyau non scientifique dans toute théorie scientifique. Popper a mis l'accent sur les « présupposés méta-physiques » et Holton a souligné les themata ou thèmes obsessionnels, qui animent l'esprit des grands scientifiques, à commencer par le déterminisme universel qui est à la fois postulat métaphysique et thème obsessionnel.(Morin, 1988). Lakatos a montré qu'il y a dans ce qu'il appelle les programmes de recherche un «

noyau dur » indémontrable, et Thomas Kuhn stipule dans la structure des révolutions scientifiques que les théories scientifiques sont organisées à partir de principes qui ne relèvent absolument pas de l'expérience, qui sont les paradigmes. (Morin, 1988).

Toujours dans le « défi de la complexité », Edgar Morin précise que la complexité ne nie pas les acquis de l'unité des lois newtoniennes, l'unification de la masse et de l'énergie, l'unité du code biologique. Mais ces unifications ne suffisent pas pour concevoir l'extraordinaire diversité des phénomènes et le devenir aléatoire du monde. A cet effet, le problème de la complexité est d'aller plus avant dans le monde concret et réel des phénomènes.

On dit souvent que la science expliquait du visible complexe par de l'invisible simple : mais elle dissolvait totalement alors le visible complexe, et c'est celui-ci aussi que nous affrontons. (Morin, 1988).

Morin (1988) insiste sur le fait que la complexité n'a pas de méthodologie, mais elle peut avoir sa méthode. Ce qu'on appelle méthode est un mémento, un « pense-bête ». La Méthode de la complexité nous demande d'essayer de comprendre la multidimensionnalité, de penser sans jamais clore les concepts, de briser les sphères closes, de penser avec la singularité, de rétablir les articulations entre ce qui est disjoint, avec la localité, avec la temporalité, de ne jamais oublier les totalités intégratrices. C'est la tension vers le savoir total, et en même temps la conscience antagoniste que, comme l'a dit Adorno, « la totalité est la non-vérité ». La totalité est à la fois vérité et la non-vérité, et c'est cela la complexité : la conjonction de concepts qui se combattent entre eux. (Morin, 1988).

Morin ajoute dans le « défi de la complexité » que, l'impératif de la complexité est aussi de penser organisationnellement. C'est de comprendre que l'organisation ne se résout pas à à quelques lois et quelques principes d'ordre ; mais l'organisation nécessite une pensée complexe extrêmement élaborée. Une pensée d'organisation qui ne comprend pas la relation auto-éco-organisatrice, c'est-à-dire la relation intime et profonde avec l'environnement, qui ne comprend pas le principe de récursivité, qui ne comprend pas la relation hologrammatique entre les parties et le tout, une telle pensée est condamnée à la platitude, à la trivialité, c'est-à-dire à l'erreur...

Dire "c'est complexe" c'est avouer la difficulté d'expliquer, de décrire, c'est exprimer sa confusion devant un objet comportant de traits divers, de multiplicité et d'indistinction internes, trop de liens externes. (Morin, 2016).

Les synonymes de complexe sont, selon le dictionnaire "ardu, épineux, difficile, embarrassé, enchevêtré, embrouillé, entortillé, indéchiffrable, entrelacé, inextricable, obscur, pénible". Le mot complexité exprime à la fois la confusion dans la chose désignée et l'embarras du locuteur, son incertitude pour déterminer, définir, éclairer et finalement son impossibilité de le faire. L'usage banal du mot complexité signifie tout au plus " ce n'est pas clair, ce n'est pas simple, tout n'est pas blanc ni noir, il ne faut pas se fier aux apparences, il y a des doutes, nous on ne sait pas bien". Le mot complexité est finalement un mot dont le trop plein en fait un mot vide. Comme il est de plus en plus employé, son vide s'étend de plus en plus. (Morin, 2016).

Les modes simplificateurs de connaissances mutilent les réalités ou les phénomènes dont ils rendent compte. Comprendre qu'il est, à la fois, nécessaire de distinguer (qui n'est pas isoler) les éléments, mais aussi de comprendre tout ce qui les relie en tenant compte des interactions qui composent l'ensemble. La complexité est une connaissance globale qui s'intéresse au rapport entre le tout et les parties (Morin, 1990).

En premier lieu, une connaissance complexe vise à reconnaître ce qui lie ou relie l'objet à son contexte, le processus ou l'organisation où il s'inscrit. Prenant l'exemple de la traduction d'une phrase de langue étrangère, E. Morin (2008) rappelle la nécessité d'effectuer des allers-retours de la phrase au mot et du mot à la phrase. Il reprend souvent la formulation décisive de Pascal : « Toutes choses étant causées et causantes, aidées et aidantes, médiates et immédiates, et toutes s'entretenant par un lien naturel et insensible qui lie les plus éloignées et les plus différentes, je tiens pour impossible de connaître les parties sans connaître le tout, non plus que de connaître le tout sans connaître particulièrement les parties ». (Brechet, 2012). Morin oppose au principe pascalien, le principe antagonique de Descartes dans le `Discours de la méthode', principe d'ailleurs contemporain de celui de Pascal, à savoir la nécessité de séparer toutes choses « de diviser chacune des difficultés que j'examinerais en autant de parcelles qu'il se pourra, et qu'il sera requis pour mieux les résoudre (...) », pour poser comme vérités « les idées claires et distinctes ». (Brechet, 2012).

Le constat que reprend souvent Edgar Morin de la pensée complexe est celui que les modes simplificateurs de connaissance tronquent plus qu'ils n'expriment les phénomènes ou les réalités dont ils rendent compte, produisent plus d'aveuglement que d'élucidation d'une complexité qu'ils refusent d'envisager (Morin, 1990, avant-propos de `Introduction à la pensée complexe'). (Brechet, 2012)

Selon Brechet (2012), la première approche de la complexité se nourrit de cette évolution des idées et s'associe à la reconnaissance des systèmes dynamiques caractérisés par un grand nombre d'interactions et de rétroactions à l'intérieur desquelles se déroulent des phénomènes très difficiles à comprendre. Naît ainsi la complexité que E. Morin qualifie de restreinte (ou désorganisée à la suite de W. Weaver), qui admet les phénomènes d'émergence entre nécessité et hasard (J. Monod) mais sans remettre en question une posture scientifique d'ensemble toujours à la recherche de lois, plus qu'elle n'interroge ses fondements paradigmatiques et épistémologiques.

L'opposition du complexe au simple ne renvoie pas à l'élimination mais plutôt à une intégration en créant des liens (reliances) entre différents éléments. Ceci conduit, en conséquence, à une clarté et une précision dans une connaissance multidimensionnelle (Morin, 1990).

? Le principe dialogique : relation à la fois complémentaire et antagoniste entre deux notions. Il nous permet de maintenir la dualité au sein de l'unité. Il associe deux termes, à la fois, complémentaires et antagonistes. (Relier tout en sachant distinguer).

La dialogie (parfois dite dialectique contemporaine), est le moment où dans la dialectique on accepte d'avoir à penser ensemble deux contraires sans les mélanger, en problématisant on fait que la contradiction devient supportable.

? Le principe hologrammatique : une partie est dans le tout, le tout est dans la partie. Ce qui fait la particularité d'un hologramme, c'est que la presque totalité de l'information d'une image se trouve dans chaque point de l'hologramme lui-même. On ne peut le concevoir comme chaque point indépendamment du tout, car sans eux (ces points) le tout n'apparaitrait pas.

? Le principe de causalité en boucle ou récursion : c'est un processus où les produits et les effets sont en même temps causes et producteurs. C'est une sorte de spirale qui dépasse le principe de causalité linéaire.

Ce principe, nous permet de maintenir la dualité au sein de l'unité et associe deux termes à la fois complémentaires et antagonistes. Il est important de situer la dialogie par rapport à la dialectique classique : dans le sens commun, la dialectique, c'est la dualité, le dualisme, une

dichotomie. C'est aussi l'art de raisonner avec méthode. Elle se situe dans une logique de contrôle.

? Premièrement thèse -antithèse : on identifie A et le non A pour mettre en évidence une contradiction, des contraires par exemple : la vie - la mort, le blanc - le noir, le ying et le yang. Les contraires sont entendus comme étant opposés, l'affirmation de l'un implique la négation de l'autre.

? Deuxièmement synthèse : Arriver à une synthèse pousse à croire que l'on peut arriver à surpasser la contraction. Mais en fait c'est un mélange de A et non A, un juste milieu qui peut être décidé et renouvelé à chaque itération du problème. Cette position intermédiaire, donne une sorte de pacification du problème mais n'en résout pas. On essaye par le mélange, de rendre homogènes les contraires, par nature hétérogènes, en faisant une « eau tiède » (mélange de froid et chaud).

La dialogie (dit parfois dialectique contemporaine), est le moment dans la dialectique où on accepte d'avoir à penser de façon combinée deux contraires sans les mélanger, en problématisant on fait que la contradiction devient supportable. On va au-delà de la contradiction entre A et non A, alors on pense la chose et son contraire en même temps et séparément, il n'y a pas d'oscillation entre A - non A, ou entre non A - A, mais une articulation, un va et vient permanent entre les deux incluant et A et non-A en cherchant une nouvelle possibilité (le troisième, le tiers).

Il est impossible de choisir entre l'un (A) ou l'autre (non A) : car l'un ne peut se penser sans l'autre. « Le principe dialogique nous permet de maintenir la dualité au sein de l'unité. Il associe deux termes à la fois complémentaires et antagonistes ». Ce principe permet de penser les processus organisateurs et, créateurs dans le monde complexe de la vie et de l'histoire humaine. Edgar Morin reprend Héraclite « vivre de mort, mourir de vie ». Mourir est une continuité dans la rupture qu'elle occasionne car mourir c'est donner de la vie, c'est d'ailleurs une constante biologique. La vie et la mort de toute chose sont permanents et sont faits d'ordre et de désordre, de conflits paradigmatiques, de paradoxes. « En quelque sorte, vivre c'est sans cesse mourir et se rajeunir. Autrement dit, on vit de la mort de ses cellules, comme une société vit de la mort de ses individus, ce qui lui permet de rajeunir ». L'un et l'autre sont indissociables et indispensables pour comprendre une même réalité.

La particularité d'un hologramme, c'est que la totalité de l'information d'une image se trouve dans chaque point de l'hologramme. On ne peut pas le concevoir indépendamment comme chaque point du tout, car sans eux le tout n'apparaitrait pas. Edgar Morin reprend Pascal : « Je ne peux pas concevoir le tout sans concevoir les parties et je ne peux pas concevoir les parties sans concevoir le tout ». Ceci est valable à la fois dans le monde biologique : « chaque cellule de notre organisme contient la totalité de l'information génétique de cet organisme », et aussi dans le monde social : l'individu est une partie de la société, mais la société est présente dans chaque individu en tant que tout, à travers son langage, sa culture, ses normes, le monde.

Dans « le défi de la complexité », Edgar Morin souligne qu'on peut lier le principe hologrammatique au principe d'organisation récursive. L'organisation récursive est l'organisation dont les produits et effets sont nécessaires à sa propre causation et production. C'est très exactement le problème de l'auto-production et de l'auto-organisation. Ainsi, une société est produite par les interactions entre individus, mais ces interactions produisent un tout organisateur lequel rétroagit sur les individus pour les co-produire en tant qu'individus humains, ce qu'ils ne seraient pas s'ils ne disposaient pas de l'éducation, du langage et de la culture. C'est ainsi que le processus social est une boucle productive ininterrompue où en quelque sorte les produits sont nécessaires à la production de ce qui les produit. Les notions de cause et d'effet étaient déjà devenues complexes avec l'apparition de la notion de boucle rétroactive de Norbert Wiener (où l'effet revient de façon causale sur la cause qui le produit) ; les notions de produit et de producteur deviennent des notions encore plus complexes qui se renvoient l'une à l'autre. (Morin, 1988).

Ce principe est un processus où les produits et les effets sont en même temps causes et producteurs. C'est une sorte de spirale qui dépasse le principe de causalité linéaire. Mais encore plus, ici les produits sont nécessaires pour la production du processus lui-même, la dynamique du vivant est une dynamique auto productive et auto organisationnelle, l'effet se répercute sur la cause, et la cause est suivie d'effet, l'effet à une influence sur ce qui l'a causé, c'est une boucle récursive et auto génératrice. Cela permet la compréhension que tout ce qu'on est, ce qu'on a fait, été, sera, se trouve inscrit dans le processus de vie et de mort, de mort et de vie, « que le commencement suppose la fin, à peu près comme la fin suppose le commencement, et que chaque partie suppose chacune des suivantes, à peu près comme

celles-ci la supposent à leur tour » (Schopenhauer, 1956,). La récursivité n'est pas la rétroactivité, dans le sens où dans la récursivité la boucle doit être bouclée. « La société est produite par les interactions entre individus, mais la société, une fois produite, rétroagit sur les individus et les produit ».

Par rapport à notre problématique, la complexité intervient pour nous aider à appréhender la question en tenant compte du fait qu'il peut exister de relations entre les facteurs qui peuvent nous aider à comprendre la situation. Celles-ci peuvent être complémentaires tout comme en contradiction d'où il faudrait savoir les distinguer. Elle permet aussi de savoir qu'il peut y avoir des facteurs à la fois causes et effets. Elle nous permet tout en signalant que, ce qui tape à l'oeil au final comme résultat (cas du niveau faible de la prospérité) peut être l'émanation des multiples problèmes tout comme il peut être une partie du problème dans le problème lui-même. Mais aussi, elle permet de prendre la réalité telle qu'elle est, sans la découper, avec toutes ses composantes au risque de ne pas la comprendre pleinement ou d'omettre d'autres sens qui l'entourent.

Conclusion

Il a été question dans cette section de présenter la théorie fondamentale de notre étude. Dans la section suivante, nous allons voir la complexité économique qui vient accompagner notre théorie de base : la complexité.

Section 2 : La complexité économique

Introduction

Dans cette section nous allons présenter la complexité économique qui est un nouveau concept développée durant la dernière décennie par Hausman et Hidalgo. La complexité économique intervient pour nous aider au travers de ses dimensions de construire notre modèle conceptuel.

Introduit par Hidalgo et Hausmann en 2009, la complexité économique fait référence à la capacité de production nationale (Cesar A. Hidalgo1 et Ricardo Hausmann (2009), The building blocks of economic complexity). Il serait difficile de donner une définition très précise de la complexité économique. Cependant nous pouvons la définir comme étant une mesure de la quantité de savoir qu'une société mobilise ou comme la relation durable entre la structure productive d'un pays et les facteurs productifs ou les facteurs de croissance économique.

Dans leur travail intitulé « The building blocks of economic complexity », Hausmann et Hidalgo (2009) ont montré que les différences entre pays en termes de de création de richesse,

productivité et donc en termes de PIB par habitant pouvaient être expliquées par les écarts en matière de complexité économique. Ce concept renvoie selon eux à la disponibilité de « capacités productives » au sein d'un pays, mais surtout à l'aptitude de celui-ci à combiner de manière optimale ces différentes capacités. Ils stipulent que les capacités non échangeables disponibles dans un pays détermineront le niveau de productivité du pays. Lorsque la structure de production d'un pays est plus complexe, les capacités de production sont plus fortes (Hidalgo et Hausmann 2009, 2010). Un pays avec de plus grandes capacités sera en mesure de participer à des activités de production sociale avec une productivité plus élevée, et donc, le pays se développera plus rapidement (Felipe et al. 2012).

La complexité économique d'un pays reflète la quantité de connaissances matérialisées dans ses systèmes de production (Hidalgo et Hausmann, 2009). La complexité économique reflète les capacités de production d'un pays et joue un rôle important dans la croissance économique. (Shujin et Renyu, 2016).

Plusieurs chercheurs ont étudié empiriquement l'effet de complexité sur la croissance économique. Hausman et Hidalgo (2009) dans leurs résultats empiriques montrent que la complexité est fortement corrélée avec revenu. De plus, ces résultats ont également démontré que les différences de revenu entre les pays sont le résultat de différences de complexité. On peut prévoir la croissance économique future à long et à court terme au moyen de la complexité.

Cependant, des chercheurs comme Ourens (2013) suggèrent que la complexité peut prédire la croissance à long terme mais ne pourrait pas trouvé de support empirique pour prédire la croissance à court terme. Felipe et al. (2012) notent que les pays à haute complexité sont principalement le Japon, l'Allemagne, les États-Unis, la France et d'autres pays riches, et le les pays à faible complexité sont principalement Cambodge, Papouasie-Nouvelle-Guinée, Nigéria et autres pays à revenu par habitant relativement faible. En 2014 (Felipe et al. 2014), ils notent que les pays ayants une meilleure performance économique sur une longue période, comme la Chine, l'Inde, la Pologne, le Brésil et d'autres pays, ont accumulé plus de capacités de production.

En effet, dès les années 1950 les chercheurs comme Lewis (1955), Rostow (1959) et d'autres ont décrit le développement économique d'un pays comme processus de transformation de la structure et l'augmentation de la productivité, et la réalisation de ce processus se produit par la transformation des ressources et augmentations des capacités de production, qui sont étroitement liées. La transformation des ressources ne peut être réalisée seulement lorsqu'un

pays a les capacités de production correspondante. Afin d'augmenter le niveau de capacités de production, un pays doit optimiser ressources matérielles, telles que la quantité des ressources et qualité et ressources humaines. Hausman et Hidalgo (2009) indiquent que la complexité est fortement corrélée avec différents intrants de main-d'oeuvre dans production. Zhu et Fu (2013), Wang et Wei (2010) notent que le capital humain est un facteur important qui affecte la complexité de l'exportation. En outre, Hausmann et al. (2014) trouvent qu'il y a une relation entre complexité et capital humain. La production nécessite non seulement des capacités différentes mais aussi leurs interactions. Ces interactions dépendent de différents intrants de travail. L'amélioration du capital humain peut permettre à un pays d'apprendre et de maîtriser des liens et des tâches plus complexes afin que le pays ait un avantage comparatif dans la production de produits plus complexes (Costinot 2009). Par conséquent, l'amélioration du capital humain peut favoriser l'amélioration des capacités des produits nationaux. Les pays à faible niveau de capital humain seront contraints d'améliorer leurs capacités nationales, même dans un cercle vicieux « faible complexité et faibles capacités de production ». Ensuite, l'accumulation de capacités peut entrer dans le « Piège de la Quiescence » (Hausmann et Hidalgo 2011).

Hausman et Hidalgo (2009) ont tenté à apporter la solution à la question de savoir si pourquoi il y a des différences dans le produit intérieur brut par habitant des pays si tous les pays sont connectés les uns aux autres dans un réseau mondial. Ils stipulent que, cela est dû du fait que certaines des activités individuelles qui découlent de la division du travail ne peuvent pas être importées, telles que les droits de propriété, la réglementation, les infrastructures, les compétences spécifiques de la main-d'oeuvre, etc., et les pays doivent donc les disposer localement pour produire. Par conséquent, la productivité d'un pays réside dans la diversité de ses « capacités » non échangeables disponibles et, par conséquent, les différences de revenu entre les pays peuvent s'expliquer par des différences de complexité économique, mesurées par la diversité des capacités présentes dans un pays et leurs interactions. .

Au cours des 20 dernières années, les modèles de croissance économique ont souvent inclus l'hypothèse que la variété des intrants entrant dans la production des biens produits par un pays affecte la productivité globale de ce pays. A cet effet, Hausman et Hidalgo (2009) introduisent la notion des mesures indirectes des capacités disponibles dans un pays en considérant chaque capacité comme un bloc de construction ou une pièce Lego. Dans cette analogie, un produit équivaut à un modèle Lego et un pays équivaut à un seau de Lego. Les pays pourront fabriquer des produits pour lesquels ils ont toutes les capacités nécessaires, tout comme un enfant est

capable de produire un modèle Lego si le seau de l'enfant contient toutes les pièces Lego nécessaires. En utilisant cette analogie, il serait possible de déduire des propriétés telles que la diversité et l'exclusivité des pièces Lego à l'intérieur du seau d'un enfant en ne regardant que les modèles qu'un groupe d'enfants, chacun avec un seau différent de Legos, peut faire. Ceci, nous montrons que cela est possible si nous interprétons les données reliant les pays aux produits qu'ils exportent comme un réseau bipartite et supposons que ce réseau est le résultat d'un réseau tripartite plus vaste, reliant les pays aux capacités dont ils disposent et les produits aux capacités qu'ils possèdent. Exiger Par conséquent, les connexions entre les pays et les produits signalent la disponibilité des capacités dans un pays, tout comme la création d'un modèle par un enfant signale la disponibilité d'un ensemble spécifique de pièces Lego.

Il convient de noter que cette interprétation ne dit rien des processus par lesquels les pays accumulent des capacités et des caractéristiques d'une économie qui pourraient les affecter. Il tente simplement de développer des mesures de la complexité de l'économie d'un pays à un moment donné. Cependant, l'approche présentée ici peut être considérée comme un élément constitutif d'une théorie qui rend compte du processus par lequel les pays accumulent des capacités. (Hausman et Hidalgo, 2009).

Sur la base des données d'un panel de villes chinoises, Poncet et Starosta de Waldemar (2013) constatent que si la complexité peut promouvoir la croissance économique, il dépend principalement des capacités de production des entreprises nationales.

L'application de la complexité économique est une rupture avec la vision réductionniste et le paradigme de l'ordre (Cairney et Geyer, 2017). Elle est une nouvelle façon de penser et une nouvelle vision du monde qui se caractérise par la fluctuation, l'instabilité et le désordre.

Les adeptes de la complexité économique considèrent l'économie comme étant un système complexe. Selon Kirman (2016), les phénomènes économiques sont considérés comme des modèles qui résultent de l'interaction des facteurs hétérogènes.

La Complexité économique repose sur 4 concepts (Hausmann, Hidalgo , et al, 2011). A savoir:

4. Le réseautage (Il renvoie aux liens qui existent et/ou qui nait entre les activités durant son processus de production)

La complexité économique, nous permettra dans cette étude de penser à un développement axé sur quatre plans : la sophistication, le réseautage, la diversification et les habiletés productives implicites. Mais aussi avec une approche globaliste et de reliance, la complexité nous permet de traiter notre problématique en mettant ensemble tous les secteurs d'activités économiques.

Conclusion

Dans cette section, nous avons abordé la complexité économique en présentant ses dimensions et son utilité. Dans la section suivante nous allons présenter la relation qui existe entre la théorie de la complexité et la complexité économique.

Section 3 : Relation entre la théorie de la complexité et la complexité économique

Introduction

Dans les deux premières sections nous avons posé le jalon sur la théorie de la complexité et la complexité économique. Dans la présente section nous allons essayer de démontrer la relation qui existe entre la théorie de la complexité et la complexité économique.

Hormis la ressemblance au niveau du vocabulaire, la complexité économique et la théorie de la complexité partagent bon nombre des similitudes.

La théorie ou le paradigme de la complexité permet l'étude des systèmes complexes et la complexité économique aborde et présente les économies comme étant des systèmes complexes. La complexité permet une appréhension dualiste de la réalité (ordre et désordre) et la complexité économique est une nouvelle façon de penser et une nouvelle vision du monde ambiguë car il y a coexistence des fluctuations, instabilité et désordre. Le paradigme de la complexité vient en rupture à la vision réductionniste et à la simplification, de même que l'application de la complexité économique est une rupture avec la vision réductionniste (Cairney et Geyer, 2017). La complexité et la complexité économique permettent de comprendre les systèmes ou les situations complexes et font recours à l'existence des liens ou des interactions.

La complexité économique est en relation avec la complexité du fait que la complexité sert à la complexité économique, d'un fondement épistémique et/ou un paradigme car :

Conclusion

Dans cette section, contrairement au deux autres précédentes, nous avons démontré la relation pouvant exister entre la théorie de la complexité et a complexité économique afin de justifier pour quoi les avons associé.

Conclusion chapitre 1

Dans ce chapitre, nous avons abordé la théorie de base sur laquelle est fondée notre étude, à savoir la complexité économique pour visualiser la réalité de l'économie tunisienne. Enfin, nous avons essayé d'établir une relation entre la théorie de la complexité et la complexité économique afin de dégager une cohérence dans la logique du travail. Dans ce qui suit, nous présenterons la relation qui existe entre les variables du model conceptuel.

Chapitre 2 : Relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité

Introduction

Dans ce chapitre, contrairement au précédent où nous avons abordé le fondement théorique de la recherche, nous allons traiter la relation qui existe entre la valorisation, la complexité et la prospérité. Ce chapitre contient trois sections. La première traite la conceptualisation de la valorisation, la deuxième traite la conceptualisation de la complexité et enfin la troisième traite la conceptualisation de la prospérité.

Section 1 : Conceptualisation de la valorisation

Introduction

Dans cette section, nous allons voir comment se conçoit la valorisation. La section est divisée en deux. Premièrement nous parlerons de la création de la valeur en marketing, c'est alors qu'à la deuxième position nous parlerons de l'influence de la valorisation de l'eau sur la valeur créée dans les activités économiques.

La notion de la valeur a longtemps été abordée par des auteurs dans la discipline de marketing. Tauber (1972), Holbrook et Hirschman (1982), Fischer et Arnold (1990), Sheth, Newman et Gross (1991), ont pensé la valeur comme étant des représentations cognitives des objectifs ou des besoins poursuivis par le consommateur et adaptées aux demandes de la société ou sont les états d'être que désire atteindre le consommateur.

Rokeach (1973) définit la valeur comme étant un type de croyance durable, qui est localisé dans le système de croyance de l'individu, et qui concerne comment une personne doit se comporter (valeurs instrumentales) ou un état final d'existence désiré (valeurs terminales). Il souligne aussi que, Les valeurs constituent des représentations cognitives et des transformations des besoins, rejoignant ainsi Tauber (1972). Selon Rokeach (1973), les valeurs représentent des croyances très centrales et évaluatives servant de base à toutes les perceptions et les jugements humains, mais elles sont également universelles, mais varient en importance selon les individus. Il regroupe parmi les valeurs dites terminales : Sécurité familiale, bonheur, un monde en paie, respect de soi, amitié authentique, liberté, harmonie intérieure, égalité, un monde de beauté, une vie aisée, sagesse, plaisir, accomplissement, plénitude amoureuse, statut social reconnu,

sécurité nationale, un salut éternel, une vie passionnante. Il regroupe parmi celles dites instrumentales : Honnête, aimant, responsable, serviable, gai, poli, propre, indulgent, large d'esprit, intellectuel, maître de soi, indépendant, courageux, capable, obéissant, ambitieux, imaginatif et logique.

Kahl (1983), apporte une définition qui éclaire la pensé que nous croyons un peu plus mieux abordée que la précédente. Kahl (1983) définit la valeur comme étant un principe, standard ou une direction des actions considérée comme utile. Les valeurs sont le type le plus abstrait des cognitions sociales qui fonctionnent pour faciliter l'adaptation de l'individu à son environnement. Les valeurs constituent l'incorporation des objectifs de la société dans l'individu. Kahl introduit dans la définition de la valeur la notion de l'utilité et l'intérêt social et la prise en compte de l'environnement de l'individu. Il regroupe dans les valeurs : Le sens d'appartenance, l'excitation, le plaisir, les relations chaleureuses avec les autres, l'accomplissement de soi, être bien respecté, la sécurité, le respect de soi, le sens de réalisation.

Dans la logique d'une conception de la valeur comme traitement cognitif Zeithaml (1988), définit la valeur perçue comme l'évaluation globale du client de l'utilité d'un produit fondée sur les perceptions de ce qu'il reçoit et de ce qu'il donne. La valeur perçue résulte donc d'une comparaison effectuée par le client entre les avantages obtenus et les coûts sacrifiés. Selon Woodruff (1997) la valeur est la préférence et l'évaluation perçues par le client des attributs du produit, de ses performances et des conséquences de son utilisation facilitant (ou bloquant) l'atteinte des objectifs et des finalités que le client désire atteindre dans les situations d'usage.

Dans la logique d'une conception de la valeur comme trait contextuel d'une interaction, Holbrook (1999) définit la valeur perçue par le client comme une préférence interactive et relative d'une expérience. Selon lui, la valeur perçue est un phénomène émergent. Elle fait référence à une évaluation contextuelle d'un objet par un sujet. C'est ainsi qu'il présente les caractéristiques de la valeur perçue : l'interactivité, le relativisme, l'affectivité et sa nature expérientielle. D'après Holbrook la valeur est interactive car elle entraîne une interaction entre un sujet (un client ou un consommateur) et un objet (un produit), elle est qualifiée de relative car elle est comparative (entre des alternatives), personnelle et situationnelle elle est préférentielle car elle englobe un jugement de préférence et résulte d'une expérience car elle réside dans l'expérience d'utilisation au sein de laquelle elle est créée.

Selon Heilbrunn (1996), la valeur est l'ensemble des facteurs, à la fois, qualitatifs et quantitatifs, subjectifs et objectifs, qui construisent l'expérience complète de l'évaluateur. Pour Heilbrunn,

la valeur d'un objet se construit à travers (1) une perspective temporelle et (2) une interaction entre un sujet et un objet et la valeur perçue est une caractéristique émergeante de l'expérience d'interaction entre le client et le produit.

La valeur perçue est un trait caractérisant la triade (produit, client et situation).

Holbrook (1999) arrive à distinguer la valeur (au singulier) perçue et les valeurs (au pluriel) personnelles. Holbrook stipule que cette différence entre la valeur (au singulier) perçue et les valeurs (au pluriel) personnelles réside dans le fait que la valeur est le jugement évaluatif réalisé par le client par contre, les valeurs sont les standards, les règles, les critères, les normes, les objectifs ou les idéaux sur la base desquels le jugement évaluatif est constitué. La valeur signifie un jugement de préférence par contre, les valeurs sont les critères pertinents sur la base desquels est basé ce jugement de préférence. (Holbrook, 1999).

Plusieurs classifications des dimensions de la valeur ont été proposées dans la littérature marketing. Selon Tauber (1972) les dimensions delà valeur sont : utilitaire, hédoniste, sociale ou psychologique. Selon Burns (1993) : la valeur du produit, la valeur d'usage, la valeur de possession et la valeur globale. Selon Babin, Darden et Griffin (1994) : la valeur utilitaire et la valeur hédoniste d'une expérience de magasinage. Selon Sheth, Newman et Gross (1991) : épistémique, fonctionnelle, sociale, émotionnelle et conditionnelle (Mesure : Sweeney et Soutar, 2001). Et enfin selon : Holbrook (1999) efficacité, excellence, jeu, esthétique, statut, éthique, estime et spiritualité.

En marketing, pour comprendre et/ou appréhender la notion de la valeur, une des approches de Holbrook est souvent sollicitée, celle qui retient trois critères dichotomiques pour différencier les types de jugement de la valeur dont : la valeur peut être extrinsèque (le produit est un moyen pour atteindre des fins qui lui sont extérieures) ou intrinsèque (l'expérience de consommation associée au produit est appréciée en tant que telle). Ensuite, les préférences peuvent être orientées vers soi (fonction de l'intérêt personnel) ou vers les autres. Et enfin, la valeur peut différer selon que le consommateur manipule physiquement ou mentalement l'objet, dans ce cas on dit qu'il est actif, ou qu'il y répond passivement et on dit qu'il est réactif. Cette combinaison faite, a conduit à dégager quatre dimensions de la valeur avec huit domaines pour la comprendre. (Riviere et Mencarelli, 2012).

Lorino (1997) défini la valeur comme le jugement porté par la société (notamment le marché et les clients potentiels) sur l'utilité des prestations offertes par l'entreprise comme réponse à des besoins. Ce jugement se concrétise par des prix de vente, des quantités vendues, des parts de marché, des revenus, une image de qualité une réputation... ». (Fabbe-Costes, 2002).

Cette définition nous conduit à changer de paradigme et à penser sous un angle plus économique de la notion de la valeur.

Se référant à la définition de Lorino (1997), et en l'absence d'une littérature sur la question de l'influence de la valorisation de l'eau sur la valeur créée dans les activités, nous nous limitons aux suppositions du résultat de l'influence de cette relation.

Selon Mataf.net ( https://www.mataf.net/fr), la création de valeur consiste, à augmenter la productivité de l'entreprise et, d'autre part, à rechercher une croissance durable et rentable. La création de valeur peut s'apprécier à travers la capacité de l'entreprise à effectuer des investissements, plus ou moins risqués, avec une rentabilité qui est supérieure au coût moyen pondéré du capital.

Se référant à Smith (1776), où il distingue la valeur d'usage et d'échange, la valeur créée dans les activités économiques peut ainsi être soit d'usage, soit d'échange. Nous supposons que la valorisation de l'eau peut arriver à influencer la valeur d'usage et d'échange créée dans les activités économiques. Reprenant la définition de Lorino (1997), la valorisation de l'eau traduite par une bonne allocation et utilisation de l'eau dans les activités peut améliorer cette valeur créée. Par exemple, si on utilise de l'eau dans le premier secteur (celui de l'agriculture) pour la culture des produits qui ont une forte valeur d'échange et d'usage, c'est-à-dire , des produits qui se vendent à un prix très élevé , cela va améliorer cette valeur économique suivi derrière ces activités (cfr classification de Holbrook, 2006). Toujours dans ce même secteur,

avec une bonne gestion d'irrigation qui éviterait de perte d'eau liée à l'évaporation, on arriverait à avoir une forte production et augmenter la quantité des produits agricoles sur le marché. Dans le secteur des services par exemple, avec une politique de recyclage et réutilisation des eaux usées, on pourrait arriver à améliorer la productivité de ce secteur car cette eau peut être utilisée pour le nettoyage et l'arrosage des parcours de golf.

Conclusion

Dans cette section, nous avons abordé en deux points, la conceptualisation de la valorisation. Nous avons vu en premier lieu, la création de la valeur en marketing où nous avons balayé la littérature marketing afin d'arriver à expliquer comment on peut appréhender la notion de la création de la valeur. En deuxième lieu, nous avons vu l'influence de la valorisation de l'eau sur la valeur créée dans les activités économiques, où après un essai de définition des concepts valorisation et valeur créée, avons pu illustrer comment la valorisation de l'eau pourrait influencer la valeur créée dans les activités économiques.

Section 2 : Conceptualisation de la complexité

Introduction

Tout comme la section précédente, cette section est divisée en deux points. Au primer nous verrons la complexité économique et la complexité marketing. Au deuxième nous abordons l'impact de la création de la valeur sur la complexité économique.

Il convient tout d'abord de recourir à une approche définitionnelle pour parler de la complexité économique et la complexité marketing. Cela nous permettra ensuite, de mieux appréhender ces deux concepts. Dans le premier chapitre (fondement théorique) dans cette première partie, nous avons largement abordé la complexité économique. Nous allons ici, pour éviter la répétition, aborder autrement la complexité économique.

Le processus de développement économique implique une accumulation de connaissances ou de capacités productives qui permettent à un pays de produire une diversité de biens de plus en plus complexes. (Hausmann et al. 2011). Hidalgo, Hausmann et Dasgupta (2009) décrivent ces capacités de production comme des réseaux non échangeables de savoir-faire collectif, tels que

les réseaux financiers, les réseaux de logistique, les réseaux de connaissances et les réseaux d'approvisionnement. La notion de pays acquérant des capacités productives est contenue dans l'indicateur « complexité économique » conçu par Hidalgo, Hausmann et Dasgupta (2009), et davantage développé par Hausmann et al. (2011) dans l'Atlas de la complexité économique.

Hausmann et al. (2011) établissent une analogie avec le jeu du scrabble où chaque joueur est un pays, chaque mot qu'un joueur compose est un produit, et chaque lettre de l'alphabet représente une capacité nécessaire pour produire un mot (produit). Si un joueur (pays) a plusieurs lettres (capacités), il peut formuler plus de mots (produits). Par conséquent, la diversité des mots (produits) qu'un joueur (pays) peut créer dépend du nombre de lettres (capacités) qu'il possède. Le nombre de joueurs (pays) qui peuvent créer un mot (produit) fournit des indications sur la variété de lettres (capacités) nécessaires pour former un mot (produit). Les mots longs nécessitant plusieurs combinaisons de lettres (produits complexes) ont tendance à être plus rares, car seuls quelques joueurs (pays) détiennent les lettres nécessaires (capacités) pour les former.

Les mots à faible combinaison, plus courts, (produits moins complexes) ont tendance à être plus disponibles, car plus de joueurs (pays) sont susceptibles de disposer des lettres nécessaires (capacités) pour les former. (Voir l'Atlas de la complexité économique 2011)

La mesure de la complexité économique conçue par Hidalgo, Hausmann et Dasgupta (2009) correspond à l'estimation de la portion de l'alphabet qu'un joueur possède (les capacités d'un pays), sur la base des informations relatives au nombre de mots qu'un joueur peut composer (le nombre de produits qu'un pays peut fabriquer) et au nombre d'autres joueurs qui peuvent composer ces mêmes mots (combien d'autres pays peuvent fabriquer ces produits). Pris dans cette optique, le processus de développement économique implique l'accumulation de capacités qui permettent à un pays de produire une plus grande diversité de produits de plus en plus complexes. (Voir l'Atlas de la complexité économique 2011).

Hidalgo, Hausmann et Dasgupta (2009) utilisent la structure de réseau bipartite du commerce, où chaque pays est connecté aux produits qu'il produit, afin de mesurer la complexité de l'économie d'un pays. La mesure de la complexité économique d'un pays repose sur deux éléments : premièrement, la diversité de sa structure d'exportation, et deuxièmement, l'ubiquité des produits qu'il exporte. La combinaison de ces deux mesures et l'utilisation d'une méthode des réflexions, la méthode de calcul itérative, donne naissance aux mesures quantitatives de la complexité. Ces deux mesures de complexité sont l'indice de complexité économique (ICE) et

l'indice de complexité du produit (ICP). L'ICP est une mesure des capacités productives requises pour fabriquer chaque produit et l'ICE, des capacités de production spécifiques à chaque pays. (Voir l'Atlas de la complexité économique 2011).

Plusieurs définitions ont été proposées au tour du concept marketing depuis L'American Marketing Association (1935). Certains théoriciens comme McGee et Spiro (1988), Raymond et Barksdale (1989), Kotler et Levy (1969), Alderson (1957), Bartels (1968), Alderson, Breyer et Cox (1950-1956), El Ansary (1979), Dixon et Wilkinson (1986), Micallef (1992) et Hunt (1992), Bagozzi, (1978), Bartels, Savitt et Hollander (1950 - 1998).

Les définitions de ces théoriciens introduisent déjà dans une forme de complexification du marketing rien que du point de vue théorique. L'Association Américaine du Marketing (1935) définit le marketing comme étant la réalisation d'activités commerciales qui dirigent le flux de marchandises et de services des producteurs vers les consommateurs. Et en 1985, elle définit le marketing comme étant le processus de planification et d'exécution de la conception, de la tarification, de la promotion et de la distribution d'idées, de biens et de services pour créer des échanges et satisfaire des objectifs organisationnels. En l'espace de cinquante ans, l'Association Américaine de Marketing change la définition du marketing en passant de « activités » au « processus ». Cette même définition se voit modifié par l'Association Américaine de Marketing en 2004. Elle le défini comme une fonction organisationnelle et un ensemble de processus permettant de créer, de communiquer et de fournir de la valeur aux clients et de gérer les relations avec les clients de manière à ce que l'organisation et ses parties prenantes en tirent profit. Ici, l'Association Américaine de Marketing le défini comme « une fonction organisationnelle ».

Au fil du temps, le marketing a été revisité en plusieurs courants de définitions (Jamel-Eddine Ghrabi, 2020) :

Ceci donne naissance à une multitude de façon de penser le marketing. V' Comme technologie managériale

McGee et Spiro (1988) stipulent que le concept de marketing implique les techniques spécifiques par lesquelles on cherche à identifier et à satisfaire les besoins des consommateurs. Le concept implique ce que l'on appelle communément le marketing mix, c'est-à-dire les outils de marketing qu'un responsable combine de manière spécifique pour faire face à une situation de marketing spécifique. Raymond et Barksdale (1989) pensent que le concept de marketing fournit une seule prescription pour gérer une entreprise avec succès. Le consommateur doit être reconnu et accepté comme le point central de toutes les activités commerciales, et la connaissance des besoins et des désirs du client doit être le point de départ de toutes les grandes décisions commerciales". Nous retrouvons aussi dans ce courant, la définition du marketing de l'Association Américaine du Marketing de 2004.

Dans ce courant, le marketing a deux natures : Une technologie managériale et elle est définie par sa structure. Son étendu est limitée au marché, sa concept central : transaction dans le marché et il a pour responsabilité première d'ordre économique. (Gharbi, 2020).

Kotler et Levy (1969) définissent le marketing comme la science du comportement appliquée aux niveaux des processus d'échange de valeurs entre deux ou plusieurs entités.

Alderson (1957) définit le marketing comme un amalgame d'institutions, de fonctions et de productions commerciales dont la finalité est l'adaptation des biens à la consommation et ce par le biais crucial de l'information. Revzan (1968) propose une vision «holistique et institutionnelle» du marketing selon laquelle : le système commercial doit faire partie de l'ordre économique global et les produits, les marchés et les prix doivent être saisis en termes de structures institutionnelles. Bartels (1968) définit le marketing comme le processus par lequel la société, pour satisfaire les besoins de consommation, développe des systèmes distributifs composés de participants qui agissent sous contrainte, créent des transformations ou flux qui résolvent les séparations du marché et se concrétisent en échange et consommation. Dixon et Wilkinson (1986) affirment à leur tour que l'échange social apparaît seul capable de justifier le marketing dans sa fonction d'intermédiation. Il apparaît aussi nécessaire d'analyser les

transactions sanction d'échange. Ces transactions sont interpersonnelles, intergroupes ou inter-organisationnelles. (Gharbi, 2020). Hunt (1992) définit le marketing comme un processus social et gestionnaire grâce auquel les acteurs obtiennent ce qu'ils désirent par un acte d'échange. Mais aussi le marketing intervient donc dans le système organisationnel (formation de l'offre) et dans le système social (formation de la demande). (Gharbi, 2020).

Alderson, Breyer et Cox (1950-1956) donnent trois définitions du marketing. (Gharbi, 2020). Selon Cox, le Marketing est à la fois un processus social et une technique managériale. Breyer, le marketing n'est pas un moyen pour profiter aux individus isolés, il est plus large, c'est un instrument économique pour atteindre des objectifs d'ordre social et selon Alderson, le processus de transvection est l'objet fondamental du marketing.

Ici, l'échange relationnel s'objective dans un double rapport économique et social entre coéchangistes. (Gharbi, 2020). Selon Bagozzi (1978), les acteurs maximisent une fonction d'utilité jointe au lieu de maximiser de façon jointe des fonctions d'utilité individuelles.

Bartels, Savitt et Hollander (1950 - 1998) pensent que le changement social est la conséquence du marketing comme processus social et préconisent les liens entre le marketing et autres types de systèmes sociaux. Et Rogers (1983) et Hirsch (1976) pensent sur le rôle du marketing dans la production des innovations, leur diffusion et leurs coûts et bénéfices sociaux. (Gharbi, 2020).

Toutes ces définitions renvoient à diverses orientations du marketing et à ses champs d'application créant ainsi une complexité. Un examen de ces définitions nous renvoient à déceler les concepts balises comme : échange, marché, produit, transaction, social, prix, consommateur, client, entreprise, bien et comportement. De ce fait, ceci peut être considéré comme les concepts dont doit se préoccuper le marketing.

En outre, nous pensons que la complexité marketing se constate à deux niveaux. Premièrement, il y a une complexité dans le concept lui-même (comme développé précédemment), deuxièmement elle se créée du fait des interactions entre le marketing et d'autres discipline. Dans la pratique, la complexité marketing peut s'observer à deux niveaux : celle créée et celle subie. La complexité marketing créée est dû au fait que le marketing appliqué (opérationnel et stratégique) par l'entreprise, au travers des actions, créé un système complexe (régissant des

interactions, les compétitions, objectifs poursuivis, etc.). La complexité marketing subie quant à elle, est du de la pression que subit l'entreprise en provenance de son environnement externe comme la concurrence, les exigences du marché, etc.

Nous avons vu précédemment que l'indice de la complexité économique contient la notion de la capacité productive. Le processus de développement économique implique une accumulation des connaissances ou des capacités productives qui permettent de produire une diversité de biens de plus en plus complexe. La mesure de la complexité économique d'un pays repose sur la diversité de sa structure d'exploitation et l'ubiquité (Fait d'être présent partout à la fois ou en plusieurs lieux en même temps) des produits qu'il exporte. Et enfin l'indice de la complexité économique mesure la capacité de production spécifique à un pays.

La création de la valeur a un impact sur la complexité, se référant à ce que nous avons développé précédemment. La valeur créée dans les activités va permettre de renforcer le système de production, va permettre de créer plusieurs structures d'exploitation et renforcer l'ubiquité. Par exemple, en termes de la valeur créée économique, le gain obtenu va permettre d'augmenter et de renforcer les moyens de production mais aussi les capacités productives. Ce renforcement de moyens de la production, va impacter la production en qualité et en quantité. Prenons le cas d'amélioration des capacités matérielles et/ou immatérielles. Lorsque la main d'oeuvre va acquérir beaucoup de compétences et connaissances, cela peut engendre une spécification tout comme une diversité de produit plus complexe.

Conclusion

Nous avons vu dans cette section, la conceptualisation de la complexité. La section contient deux points. Au premier point, nous avons abordé la complexité économique (cette fois contrairement au premier chapitre, la complexité économique n'est pas abordé du point de vu fondement théorique) et la complexité marketing. Au niveau du deuxième, nous avons parlé de de l'impact de la création de la valeur sur la complexité.

Section 3 : Conceptualisation de la prospérité

Introduction

Tout comme les sections précédentes, cette section est repartie en deux points. Au premier nous, abordons le caractère multidimensionnel de la prospérité. Au second, nous traiterons l'influence de la complexité sur la prospérité.

La prospérité est une période de croissance économique où la bonne qualité de vie de l'ensemble de la population de la région géographique est qualifiée de prospère. Elle est le résultat d'un faible taux de chômage, d'une économie florissante, d'une stabilité politique, d'une qualité de soins de santé disponible et d'une appréciation générale des individus de leur condition. Etymologiquement parlant, Selon le Dictionnaire historique de la langue française, c'est au xiie siècle que le terme de prospérité a acquis une partie de son sens actuel : "État de ce qui est prospère, heureuse situation". Il vient du latin « prosperare » qui signifie faire réussir ou obtenir le succès. Par contre, le sens économique du terme prospérité ; « état d'abondance, augmentation des richesses », est quant à lui beaucoup plus tardif puisque l'usage ne semble avéré qu'à partir de 1751, avec la naissance de l'économie politique. Depuis la fin des années 1990 de nombreux groupes de réflexion proposent de remettre en cause les instruments d'évaluation des performances d'une société.

Selon Dahl, La notion de prospérité est multidimensionnelle. Elle ne signifie pas uniquement le bien-être matériel, mais de plus en plus la prospérité fait référence au progrès social voire spirituel. Elle inclut ou devrait inclure la « prospérité environnementale », qui peut être définie comme la préservation d'un environnement riche et productif. La prospérité doit également refléter la richesse des interactions entre les membres de la société et la dimension spirituelle du monde dans lequel ils vivent (Dahl, 2005).

Tim Jackson définit la prospérité comme « un état dont nous jouissons quand les choses vont bien pour nous, en conformité avec nos espoirs et nos attentes. » (Prospérité sans croissance : transition vers une économie durable 2010, p. 19). L'auteur pense que l'idée de prospérité renvoie à un imaginaire de l'abondance et du toujours-plus, indissociable de la croissance et que nos espoirs et attentes sont d'abord matériels (Semal, 2011).

La prospérité économique s'assoit sur trois domaines clé : inclusive société (intégration sociale), l'ouverture économique (open économique), les habilités des personnes (people empowered) ; qui s'entendent et se mesure par douze piliers qui à leurs tours se mesurent au moyen de soixante-cinq éléments. Ces domaines sont :

? La Société inclusive (La sécurité et sureté, liberté individuelle, gouvernance, capital social)

? L'Économie ouverte ou ouverture de l'économie (Environnement d'investissement, conditions d'entreprendre, accès au marché et aux infrastructures, Qualité économique)

? Le renforcement des capacités ou capacitation des citoyens (Conditions de vie, Santé, éducation et Environnement naturel)

Ces indicateurs sont avant tout des instruments statistiques (Lucas et al, 2014). The Legatum Prosperity Index precise: « The Prosperity Index has been developed as a practical tool to help identify what specific action needs to be taken to contribute to strengthening the pathways from poverty to prosperity globally. The Index consists of 12 pillars of prosperity, built upon 65 actionable policy areas (elements), and is underpinned by 294 indicators. The Index has been designed to benefit a wide range of users, including political leaders, policymakers, investors, business leaders, philanthropists, journalists and researchers. » (The Legatum Prosperity Index, 2019).

Pilier 1. La sécurité et sureté : Le pilier de la sécurité et de la sureté mesure la mesure dans laquelle la guerre, les conflits, la terreur et les crimes ont déstabilisé la sécurité des individus, tant immédiatement que par des effets plus durable.

Pilier 2. La liberté individuelle : Le pilier de la liberté individuelle mesure le progrès vers les droits légaux, les libertés individuelles et la tolérance sociale.

Pilier 3. La gouvernance : Le pilier de la gouvernance est la mesure dans laquelle il y a contrôles et restrictions du pouvoir et si les gouvernements fonctionnent efficacement et sans corruption.

Pilier 4. Le capital social : Le pilier du capital social mesure la force de relation entre les personnes dans une société (elle mesure la force de la personnalité, les relations dans la société, la confiance institutionnelle, les normes sociales et la participation civique dans le pays).

Pilier 5. L'environnement d'investissement ou environnement d'affaire (environnement d'entreprise) : Ce pilier mesure quels investissements sont adéquatement protégés et sont facilement accessibles.

Pilier 6. Conditions d'entreprendre : Le pilier de conditions d'entreprise mesure le degré auquel les règlementations permettent aux entreprises de démarrer, rivaliser et de se développer.

Pilier 7. L'accès au marché et infrastructures : Le pilier de l'accès aux marché et infrastructures mesure la qualité de l'infrastructure permettant ou facilitant le commerce et les distorsions dans le marché des biens et services.

Pilier 8. La qualité économique : Le pilier de la qualité économique mesure dans quelle mesure l'économie d'un Etat est équipée pour générer la richesse de manière durable et avec l'engagement total de sa main d'oeuvre.

Pilier 9. Les conditions de vie : Le pilier de la condition de vie mesure le degré auquel une qualité de vie raisonnable est expérimentée par tous, y compris les matériels, les ressources, les logements, les services de bases et la connectivité.

Pilier 10. La santé : Le pilier de la santé mesure la mesure dans laquelle les gens sont en bonne santé et ont accès aux informations nécessaires de services pour maintenir une bonne santé, y compris les résultats pour la santé, le système sanitaire, les maladies et facteurs risque et le taux de mortalité.

Pilier 11. L'éducation : Le pilier de l'éducation mesure le degré d'inscription, le résultat et la qualité à travers les quatre niveaux de l'éducation à savoir le niveau préscolaire, primaire, secondaire et supérieur, ainsi que les compétences de la population adulte.

Pilier 12. L'environnement naturel : Le pilier de l'environnement naturel mesure les aspects physiques qui ont un impact direct sur l'environnement et qui pourrait avoir un effet direct sur la vie quotidienne des personnes et les changements qui pourraient impacter la prospérité des générations futures.

L'interprétation de l'indice est la même pour 167 nations. L'indice de prospérité utilise les mêmes indicateurs et les combines de la même manière pour créer des éléments et des piliers. En les utilisant, il est possible de comparer les performances relatives de chaque pays pour la prospérité générale et pour chacun des douze piliers ainsi que les soixante-cinq éléments au sein de ces piliers.

Ces éléments ont été établis pour représenter les domaines clés tel que la protection des investisseurs, l'éducation, l'intégrité du gouvernement et la pollution de l'air, afin de faciliter une action plus ciblée.

Ces comparaisons permettent à l'utilisateur de déterminer si les aspects de la prospérité sont plus ou moins développés au sein d'un pays et comment les pays ses comparent les uns aux autres. En outre, l'indice fournit également des données sur une période de 13 ans, à l'occasion de voir si la prospérité s'est renforcée ou affaiblie au fil du temps et que-ce- qui est à l'origine de ce changement, ce qui permet de tirer parti des points forts et faibles à trouver.

Les données de l'indice et de l'analyse contenues dans le rapport peuvent être utilisées à des fins diverses. Par exemple pour un benchmarking des performances, pour une analyse approfondie de la prospérité au niveau national, comprendre si la prospérité s'améliore ou s'affaiblit au fil du temps et les pourquoi, identifier les contraintes contraignantes à une prospérité accrue, informer sur les priorités pour l'établissement des programmes nationaux.

Quand un pays affiche une performance forte ou faible dans un pilier, il est possible d'approfondir et d'identifier quelles sont les moteurs de cette tendance il est important de souligner que, au sein de chaque élément, l'ensemble des indicateurs représente des approximations, et chacun d'entre eux doit être interprété à titre indicatif. Cela permettrait d'éclairer l'action politique nécessaire pour renforcer les performances.

La complexité influence la prospérité. Une complexité de l'économie comme vu dans les chapitres précédents va permettre la production des produits plus complexes et ces derniers vont permettre au travers leur commercialisation d'impacter certains domaines et piliers de la prospérité et de ce fait impacter la prospérité. Par exemple, en travaillant dans un système en réseau, cela aura plusieurs retombés que ce soit d'ordre économique, environnemental que social.

Du point de vue économique, cela va faire circuler des ressources financières à la main d'oeuvre, augmenter le niveau de production et la qualité des biens produits. Ceci va permettre le partage de la riche créée. Le système en réseau va permettre de produire plus ou de mieux produire car les efforts des uns vont compenser les faiblesses des autres sous l'effet de la synergie. Cette quantité produite, une fois vendu, va créer la riche qui une fois distribuer va toucher le troisième domaine de la prospérité (Le renforcement des capacités ou capacitation des citoyens : conditions de vie, santé, éducation et environnement naturel). Les capabilités productives implicites vont permettre de produire des biens à fort contenu de savoir. Ces produits étant à fort contenu du savoir (sophistication), ceux-ci étant mieux sollicité sur le marché à l'échelle

micro tout comme macro, va permettre d'équilibrer la balance commerciale du pays, augmenter les revenus et les comptes de l'Etat, et cet argent obtenu par l'Etat par le prélèvement des impôts, la douane, (etc...) va être utilisé pour améliorer la qualité de vie, l'éducation et le système de santé. Tout de même, cette richesse créée peut être utilisé pour améliorer le système de sécurité du pays (meilleurs conditions des gendarmes, militaires, policiers, garde civile.). Cette même richesse va être utilisée pour la mise en place des infrastructures adequates.

Le système éducatif étant amélioré, ceci va conduire à l'amélioration du capital social, de la gouvernance et de la liberté individuelle au moyen de l'instruction.

Avec la complexité on peut arriver à améliorer la qualité de l'économie car, cette richesse créée autre fois peut être utilisée pour renforcer les capacités, et améliorer la main d'oeuvre.

Conclusion section

Cette section a traité la conceptualisation de la prospérité. Elle est repartie en deux points. Au premier, nous avons abordé le caractère multidimensionnel de la prospérité en énumérant les six domaines clé de la prospérité et les piliers y référent. Au deuxième point, nous avons traité l'influence de la complexité sur la prospérité.

Conclusion chapitre

Contrairement au chapitre précédent traitant le fondement théorique de notre recherche, ce chapitre a traité la relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité. Ce chapitre a été reparti en trois sections. La première traite la conceptualisation de la valorisation, la deuxième traite la conceptualisation de la complexité et la troisième traite la conceptualisation de la prospérité.

Conclusion partie 1

Notre première partie a été inutile partie théorique. Elle est repartie en deux chapitres contenant chacun trois sections. Au niveau du premier chapitre (fondement théorique de la recherche), nous avons abordé notre théorie de base : la complexité, la complexité économique et la relation entre la théorie de la complexité et la complexité économique. Au nouveau du deuxième chapitre (Relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité), nous avons abordé la conceptualisation de la valorisation, la conceptualisation de la complexité et la conceptualisation de la prospérité.

La première section du deuxième chapitre renferme deux points dont la création de la valeur en marketing et l'influence de la valorisation de l'eau sur la complexité. La deuxième section renferme également deux points dont la complexité économique et la complexité marketing et l'impact de la création de la valeur sur la complexité. Tout comme les autres sections la troisième contient également deux points dont le caractère multidimensionnel de la prospérité et l'influence de la complexité sur la prospérité.

Contrairement à la partie précédente où nous avons traité le fondement théorique et la relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité, dans cette partie, nous traiterons les données récoltés dans le cadre de notre étude à fin de répondre à notre question de recherche et de ce fait notre problématique. Cette partie est reparte en deux chapitres. Le premier traite le cadre contextuel de notre étude et le second la méthodologie, l'analyse et l'interprétation de résultat.

Chapitre 1 : Présentation du cadre contextuel

Introduction

Dans les chapitres précédents, nous avons abordé notre fondement théorique sur lequel est construite notre étude. Dans celle-ci, nous allons aborder avec détail notre cadre contextuel qui s'assoie sur les variables de notre modèle.

Ce chapitre a trois sections. A la première, nous verrons le manque de valorisation de l'eau et le faible niveau création de la valeur dans les activités. A la deuxième section nous verrons la faible complexité de l'économie Tunisienne et en fin à la troisième, la décroissance du niveau de prospérité de la Tunisie.

Section 1 : Valorisation de l'eau et Faible niveau de création de la valeur dans les activités économiques.

Introduction

« Les ressources en Eau et la palette des services qui en découle sont des éléments fondamentaux pour la croissance économique, la réduction de la pauvreté et la durabilité environnementale (PNUD, 2012). L'Eau est également une composante fondamentale de nos économies et est nécessaire à la création et à la préservation d'emplois dans tous les secteurs de l'économie, en l'occurrence, le secteur primaire dont l'agriculture, l'élevage, la pèche, l'aquaculture, etc.. » (PNUD, 2006).

Dans l'agriculture, dans l'industrie ou dans les services, l'eau jouit d'une importance irréfutable qui la confère un rôle crucial jusqu'à impacter les économies. Suite à la croissance de population et compte tenu du réchauffement climatique, l'utilisation de l'eau est devenue le souci majeur et a donné lieu à une panoplie des politiques visant à structurer et à conserver par une utilisation équitable cette ressource en épuisement.

Parmi les pays touchés par la problématique de l'eau, figure la Tunisie, qui, depuis les temps anciens, a souffert de la crise en termes d'eau, des par la mauvaise répartition de la ressource, du point de vue géographique, poussant ainsi à la mise en place de moyens pour recréer un équilibre et assurer la distribution de la ressource de façon équitable. (Ayadi, 2017).

Dans cette section, divisée en deux, nous allons aborder en premier la valorisation de l'eau à partir d'une approche historique et en second lieu le faible niveau de création de la valeur dans les activités économiques.

La Tunisie a toujours était confrontée aux problèmes de ressources en eau depuis les temps anciens. La Tunisie a connue du temps romains une période de développement urbain considérable. L'alimentation en eau potable des villes avait suscitée des distributions publiques dont les vestiges sont encore imposants de nos jours. (Moussa, 2002)

C'est à la suite de la sècheresse au début du deuxième siècle qui frappa la ville de Carthage que surgi la nécessité de rechercher les eaux et les trainer jusque dans la ville afin de répondre aux divers besoins. L'empereur Hadrien entreprit la canalisation des eaux de Zaghouan et du Djouggar au moyen d'un aqueduc d'une longueur de 132 km pour le stocker dans des citernes de la Malga, pouvant contenir jusqu'à 25 000 m3d'eau et se situant sur la colline de Carthage. (Moussa, 2002)

Apres la ville de carthage, plusieurs autres villes, frappée par ce manque en ressource d'eau ce sont vu alimenté soit par drainage ou autre moyens de transfert d'eau par exemple la ville d'Hadrumète (Sousse), venant au second rang après carthage. Les romains mobilisèrent tous les moyens afin de répondre au besoin et assurer un partage public de l'eau au point de capter une nappe d'eau située à 13 km au Nord-Ouest de la ville. Nombreuses villes et agglomérations ont été alimentées en eau. Certaines l'étaient par des eaux de sources amenées par des aqueducs on peut citer Simittu (Chemtou) et Cilium (Kasserine), Thuburbo Minus (Tebourba), Hippo Diarrhytus (Bizerte) et d'autres étaient alimentées par les eaux de crue d'Oueds voisins dérivées dans des citernes et en cas d'absence de ces ressources, les établissements publics et privés étaient tous alimentés par des puits et des citernes. (Moussa, 2002)

Les eaux de Zaghouan et du Djouggar arrivèrent de nouveau à Tunis dès 1861 après les dommages causés par la coupure de l'aqueduc de Zaghouan à plusieurs reprises lors de l'invasion vandale, puis pendant la période Byzantine lors des invasions Arabes et contribuèrent à améliorer l'alimentation en eau des habitants réduits à l'usage de l'eau des citernes. (Moussa, 2002)

L'alimentation en eau de la ville de Tunis a connu un ralentissement durant la période 1880 - 1914 car l'effort se portait principalement sur les autres grandes villes. L'alimentation des autres villes et villages se faisait comme à Sousse, Sfax et Kairouan, par des puits et citernes, sans ouvrages de distribution publique. (Moussa, 2002)

Après 1914, la sécheresse et la croissance des besoins des villes se traduisirent par de graves pénuries d'eau dans les villes comme Tunis, Sousse et Bizerte, et le développement général des villes entraîna l'extension des distributions d'eau publiques à des villes toujours plus nombreuses. (Moussa, 2002)

C'est alors en 1956, qu'a commencé la mobilisation et l'exploitation des potentialités en eaux de surface par la construction d'une série de barrages (Ben Metir, Mellègue, Laroussia, Kasseb, Sidi Salem, Joumine, Sedjenane, etc...), de grandes conduites d'adductions (Joumine - Medjerda, Belli - Sahel - Sfax, etc...) et des canaux à surface libre (le Grand Canal, le Canal Medjerda - Cap-Bon). Parallèlement, l'extension et la modernisation des réseaux de distribution d'eau potable ont été poursuivies dans toute la Tunisie : des réseaux maillés pour les grandes villes et des réseaux ramifiés pour les zones rurales, pour atteindre en 1997 un taux de desserte général de 76 % (taux de desserte urbain environ 100 % et rural 36 %, soit environ 7,2 millions d'habitants branchés sur réseau SONEDE). (Moussa, 2002)

Jusqu'à présent, les autorités tunisiennes mobilisent de moyens pour assurer l'équilibre en matière de l'offre de l'eau surtout que la disponibilité des ressources est influencée par le changement climatique. Depuis les années 1990, les autorités ont mise en place un ensemble de programmes décennal dont la première stratégie de 1990 à 2000 qui avait pour priorité la croissance de l'offre avec en charge la réalisation de 21 barrages pour mobiliser 1927 Mm3, des barrages colinéaires et des lacs, des forages et des puis de surfaces. Il s'est suivi un programme complémentaire de mobilisation des ressources en eau : la deuxième stratégie pour la décennie 2001-2011 avec objectif d'atteindre un taux de mobilisation de 95% moyennant la construction de 11 grands barrages et 50 barrages colinéaires. Et enfin la stratégie prospective à moyen terme pour 2030.

? Image 3 : Schéma de transfert d'eau de barrage du nord vers le sud (Abdallah Cherif, (2014), « Le problème de l'eau en Tunisie nord-orientale : besoins, ressources locales et transferts inter-régionaux », ENS Éditions, Lyon)

Les anciennes civilisations constituant la société préhistorique tunisienne avaient une utilisation minutieuse de l'eau déjà du fait que, depuis cette époque, la Tunisie était touché par l'insuffisance en ressource d'eau suite à l'irrégularité dans la répartition géographique de la ressource ce qui entraina le recours au transfert des eaux et à l'approvisionnement en eaux (l'usage des aqueducs, des citernes, puits ...)

L'eau était premièrement orientée vers un usage domestique et décoratif (l'existence de fontaine). L'eau était également utilisé pour l'hygiène (les douches et les thermes) et pour des activités d'élevage domestique et d'agriculture chez les puniques et numides. A part l'utilisation de l'eau dans ces activités, les anciennes sociétés notamment les dynastes utilisaient de l'eau pour des activités de métallurgie. (Encyclopédie Berbère, Volume 27, 2005)

Chez les romains, en dépit des usages communs de l'eau, on a trouvé d'autres alternatives pour tirer profit au maximum des vertus de l'eau. Grace au transfert des eaux, cela donnant lieu à des courants et ces courants occasionnés par le passage des eaux dans les aqueducs, ont permis de faire tourner des moulins à roue verticale. La construction des aqueducs spéciaux permettait de produire de l'énergie hydraulique. On utilisait l'eau dans l'industrie du textile même cela n'étant pas à tous les niveaux mais néanmoins elle était utilisée pour le rinçage et le nettoyage de tissus. L'eau était utilisé pour de raison de sécurité de la ville (en cas d'incendie) et pour la propreté ou l'hygiène et le nettoyage de la ville. (Darmagnac C, 2010).

L'existence de fontaine à domicile ou dans de places publiques témoignait la culture romaine. La civilisation musulmane confère (depuis toujours) à l'eau, par la religion (l'islam) une valeur très symbolique du fait que l'eau est signe de la pureté (au moyen des ablutions, du nettoyage de cadavre, ...) qui s'immisce dans les habitudes et cette valeur est encore observable de nos jours. (Camps G., 1979).

Pour les chrétiens, les catholiques et les juifs, l'eau a une valeur très symbolique en raison de ses usages et de sa considération dans l'histoire de la religion qu'on peut facilement retrouver dans les livres sacrés. (Brüesch P., 2011)

Premièrement l'eau associée à l'Esprit est l'objet d'une grande inclusion (Source ?). Cela revient dans les livres de Genèse 1,2 et Apocalypse 22,17. L'eau est source de vie et fait revivre l'esprit. L'eau renvoie à la purification et à la fécondité, elle étanche la soif et elle guérit dans les dimensions spirituelles que physiques. Dans l'un de livre de la bible (Zacharie 13) avait annoncé qu'une source d'eau devait jaillir de la ville de Jérusalem pour permettre la purification des habitants (McCool S F, 2008). « Dans le premier Testament l'eau symbolisait soit la Loi soit l'Esprit »

? L'eau est source de vie : dans le livre de la Genèse, cette représentation faite du monde distingue les « eaux d'en haut », contenues par une membrane translucide appelée

firmament, qui forment le ciel, et les « eaux d'en bas », sur lesquelles repose la terre et qui constituent les mers et les réserves souterraines d'où jaillissent les sources et les fontaines. Avant même la Création, il est dit que « l'esprit de Dieu planait au-dessus des eaux » (Genèse 1, 2). C'est Dieu qui est maître des eaux : Il donne la pluie au temps voulu, retient l'eau des mers, abreuve la terre et la comble de richesses (Psaumes 65, 11).

? L'eau est puissance de mort illustré par l'histoire du déluge au temps de Noé

? L'eau lave et purifie : l'eau devient alors l'expression d'une purification intérieure, quand l'Homme se sait sali par ses défaillances ou par son péché. L'eau est utilisée pour la purification lors du contact avec le sang.

? L'eau est signe de la Vie : Pour la cérémonie du baptême on utilise l'eau pour témoigner la mort de l'ancienne vie et l'entrée dans une nouvelle vie, l'eau est aussi signe de la fécondité (l'eau un point de vue spirituel : l'homme juste est « comme un arbre planté près d'un ruisseau » Psaumes 1, 3)

Ceci peut renvoyer au symbolisme de l'eau dans les civilisations proche-catholique/chrétiennes ou catholiques/chrétiennes dont les romains, les juifs... qui ont occupé mais également les chrétiens/catholiques qui sont en Tunisie.

Les romains soucieux de l'équilibre social et sanitaire de citoyens, construisaient de thermes pour s'assurer que tous les citoyens pouvaient bénéficier d'une hygiène corporelle équitable. L'eau était utilisée pour témoigner le statut social. La possession des fontaines, de puits, citernes à domicile témoignait un rang social et un prestige au détenteur. L'eau assurait l'équilibre social et occasionnait le divertissement en créant de l'animation dans de jardins et les places publiques au moyen des fontaines publiques et permettait de rendre la vie agréable car, l'existence de fontaines publiques était un moyen d'attraction mais aussi les bassins érigés dans les places publics permettaient aux individus de se rafraîchir tout en restant à la place publique ce qui pourrait faciliter les relations et les interactions sociales. (Darmagnac C. 2010 ; Encyclopédie Berbère Volume 27)

On trouve cette même pratique dans la société actuelle. L'eau est au coeur de la société et joue un rôle très important. Aujourd'hui, l'eau est utilisée dans de place publique pour des raisons d'attraction et occasionne les interactions sociales, l'eau motive les économies par la création

des activités mais aussi assure le divertissement et l'attraction. Du point de vue domestique, l'eau est utilisée pour témoigner un statut social, un prestige ou pour de raison hédoniques et ostentatoires (Exemple le fait d'avoir une piscine, beaucoup de salles de bains, un sonnât à domicile).

Pour un pays à ressources d'eau limitée, l'enjeu est de savoir comment gérer les ressources disponibles tout en évitant le gaspillage au moyen d'une bonne pratique. D'après la FAO, l'agriculture à elle seule, consomme la majeure quantité de ressources en eau que toute les autres activités réunie. Sur l'ensemble de ressources en eau disponible, l'agriculture consomme 80% (et au dépend du climat) pour l'irrigation.

Dans les activités agricoles Tunisiennes on retrouve Céréaliculture (avec le blé dur, le blé tendre, les orges,..), Oléiculture (les olives), Agrumiculture (les oranges,..), Phoeniciculture (le palmier dattier), Viticulture (les raisins), Cultures maraîchères (les oignons, piments, melons, pomme de terre, pastèques) et Productions animales (production laitière, viande rouge et Aviculture : dinde, poulet,..)

Au regard de l'insuffisance de ressource et de l'augmentation de la demande, tous les pays s'efforcent à mettre en place de technique de valorisation de l'eau de façon à minimiser la quantité et à optimiser la production.

En terme d'eau virtuelle, chaque produit a une estimation de sa consommation de fois utilisé comme standard pour valoriser la ressource, par exemple il faut 100 litres pour 1 kg de pomme de terre, 1500 litres pour 1 kg de blé, 15340 litres pour 1 kg de boeuf, 1300 litres pour 1 kg de céréale, 524 litres pour 1 kg d'orge,... . Cependant, pour de motifs de valorisation d'eau, chaque producteur (pays agriculteur) s'efforce pour réduire d'avantage ou optimiser la quantité d'eau utilisée de façon à économiser la ressource en eau pour une autre utilisation. Ex : la France à ajuster son eau virtuelle de 1000 à 590 litres pour 1 kg de blé pendant que l'estimation standard est de 1500 litres. (Selon l'Office international de l'eau).

La Tunisie a une empreinte d'eau en agriculture élevée. Prenons exemple de la production du blé, pendant que la France a une empreinte de 590 litres pour 1 kg de blé, la région la tunisienne où l'empreinte est faible a 820 litres pour 1kg de blé tendre et 790 litres pour 1 kg de blé dur.

La Tunisie est marquée par un énorme gaspillage de ressources en eau à partir du système d'irrigation et des pratiques dont font preuves les agriculteurs qui se répercute sur l'empreinte d'eau de produit (le cas du blé).

Tableau 2 : Empreinte de la production de blé en Tunisie par ville en litres/kg

Source : R.hammami, T. stambouli, A. frija, A.souissi, A.benalaya, « étude comparative de l'eau virtuelle consommée par les céréales dans les différentes zones bioclimatique de la Tunisie »

Dans le secteur industriel, la question de valorisation d'eau est aujourd'hui prise en compte. Dans certains pays industrialisé, il y'a aujourd'hui des polices et des organismes de suivi en matière de la pollution d'eau par le rejet des eaux usées par les usines, mais aussi des organismes d'assainissement (cas de l'ONAS en Tunisie). Les unités industrielles également soucieuses du non valorisation d'eau, s'efforcent de nos jours pour améliorer leurs pratiques en matière d'utilisation d'eau (économie d'eau, optimisation de la consommation et meilleure allocation,..) et mettent aussi en place des centrales de traitement des eaux usées avant le rejet total dans la nature ou pour le recyclage.

En Tunisie, l'industrie consomme 5 % soit 145 Mm3/an (et une consommation de 22.4 Mm3 d'eau facturée par la SONEDE en 2018) et cette eau est utilisée dans le textile, l'agroalimentaire, la mécanique et électricité, les travaux publics, la papeterie (industrie non manufacturière) et l'industrie manufacturière.

En général, les activités industrielle sont consommatrice d'eau et parfois la majorité de l'eau utilisé n'est pas consommé, le cas de la France, sur 4.5 Mm3 consommé par l'industrie, seulement 7 % soit 300 millions m3 est réellement consommé (ne retourne pas dans le milieu naturel). A côté du problème du gaspille et de la consommation d'eau, intervient celui de la pollution à partir des eaux usées des industries. Face aux enjeux écologique, certaines entreprises prennent conscience de la gravité de la non valorisation de l'eau et s'évertuent à agir de façon responsable en prenant des précautions (en France, certaines entreprises en fonction

de la toxicité, possèdent leurs propre station d'épuration avant un rejet vers le milieu naturel ou de se connecter à des stations municipales). D'autres appliquent des mesurent correctrices (le cas du groupe agroalimentaire finlandais RAISIO qui en 2009 devint la première entreprise du secteur à inclure sur ses emballages l'empreinte d'eau du produit. On peut aussi citer coca cola qui se présente comme une entreprise neutre en eau, Wal-Mart qui souhaitait développer un système d'étiquetage qui communique l'empreinte en eau du produit concerné et certaines construises des unités sur le principe de la valorisation d'eau, le cas de Nestlé qui, au Mexique a construit une usine zéro consommation d'eau).

L'une des industries qui nécessite un traitement et recyclage des eaux est l'agroalimentaire (UNESCO 2015). En Tunisie, certaines usines adoptent de bonnes pratiques de gestion et de valorisation d'eau. D'après l'ONAS, en 2019 la Tunisie comptait 5446 unités industrielles dont seulement 4030 unités étaient raccordé au réseau public d'assainissement. Selon Hamndi (2012), GTB, UTICA (2004) ; la grande partie des unités de transformation agroalimentaire tunisienne ne possède pas de stations de traitement des eaux usées et/ou ne le font pas fonctionner et cette quantité se retrouve déversée dans la nature. Certaines unités agroalimentaires comme les huileries n'ont pas une bonne pratique de valorisation d'eau après usage (utilisation de bassins et fosses d'évacuation, épandage dans les champs) et d'autres répandent ces eaux usées dans les parcelles privées de producteurs. (Ouertani E, 2015)

A côté de l'empreinte de l'unité, on retrouve l'importante empreinte du produit à la fin de la chaine de fabrication que les unités s'efforce à réduire sans négliger la qualité du produit. Par exemple il faudrait 1.5 litre pour produire 1 litre de lait, 500 litre pour 1 kg de papier, 35 litre pour 1 kg de ciment, etc.... le problème de valorisation d'eau est aujourd'hui l'une de préoccupations majeurs en industrie.

Les activités de service sont aussi consommatrices d'eau et les proportions varient par rapport aux activités. Par exemple les activités de transport consomment de l'eau pour le nettoyage de véhicules, bateaux. Les activités commerciales quant à elles, nécessitent le nettoyage de locaux et une consommation d'eau pour l'hygiène. Les activités d'hébergement et restauration consomment dans cette catégorie un peu plus de ressources en eau.

Dans les services, on retrouve aussi le tourisme qui figure comme consommateur d'eau. Le tourisme en Tunisie ne consomme que 1% de ressources en eau contre 80% pour l'agriculture, 5% pour l'industrie et 14 % pour l'usage domestique. D'après la SONEDE, en 2018 le secteur du tourisme avait consommé 14 Mm3. Pointé du doigt comme consommateur de ressource dans

le monde, le tourisme s'est massivement développé avec son lot d'hôtels, de golfs luxuriant,

En effet, la consommation d'eau d'un touriste résident est à l'ordre de 550 l/jour, soit 10 fois celui d'un tunisien. (Chiraz G. Nekhili, 2019).

Pour de raisons de valorisation d'eau, certains operateurs dans le secteur de service s'efforcent à réduire au maximum les pertes et gaspillages d'eau et d'optimiser une meilleure allocation de ressources en eau. Le tourisme donnant lieu à l'hébergement, à la restauration, aux activités de divertissement (piscine et golfs) augmente la consommation de ressource en eau. D'après le fond mondial pour la nature, en moyenne un terrain de golf utilise environ 1 million de m3 par an soit 1 milliard de litre par an, un client peut consommer jusqu'à 350 litres par jour et d'après Pierre Icard de plan bleu, le tourisme de lux consomme par jour 880 litres pour un touriste en raison de l'eau de services offerts (piscine, parcours de golf, etc.)

Dans l'optique de valoriser l'eau, plusieurs hôtels s'efforcent d'améliorer leurs pratiques en adoptant de méthode d'économie d'eau et d'une bonne gestion de ressources en eau notamment le recyclage de l'eau grise (l'eau savonneuse), l'utilisation de détecteur de fuites, de compteurs. C'est toujours dans cette optique que la Tunisie veut réduire la consommation de 560 litre par lit et de 300 litres par jour pour un touriste.

Certains acteurs dans le secteur ont déjà adopté de pratiques qui valorisent de l'eau, tel est le cas du groupe Accor hôtel, premier dans le monde dans l'hôtelier qui en 2015 a pu réduire la consommation en Afrique à 200 litre par client et de 8.4 % sa consommation global grâce au recyclage d'eau usée réemployée pour les espaces verts.

La balance commerciale agricole tunisienne a été depuis longtemps déficitaire (avant les années 2014). Avec plus de 95 millions de $ en 2017, la balance commerciale agricole de la Tunisie est excédentaire avec l'union européenne, avec la Lybie (191 millions de $), avec le Maroc et le Sénégal grâce aux exportations des dattes, huiles d'olives. Il l'est aussi avec les émirats arabe unie où elle exporte le sucre par contre la balance commerciale agricole tunisienne est déficitaire avec certains pays comme l'Ukraine qui la fourni de céréales (-322 millions $), le brésil qui fournit du sucre (-289 millions $), avec l'argentine où elle importe des céréales et des tourteaux et en fin avec la Russie suite à l'importation des huiles et de céréales.

Les importations tunisiennes de produit agro-alimentaires représentent 11% des importations total du pays soit en valeur 2.3 milliards $ (en 2017). L'Europe se vaut comme le premier fournisseur de produit agricole à la Tunisie avec 586 millions $. On retrouve parmi les fournisseurs de la Tunisie : l'Ukraine, le brésil, la Russie (118 millions €).

La Tunisie importe du blé et du maïs pour une valeur de 735 million de $ (en 2017), des huiles pour une valeur de 297 million $, du sucre pour 280 millions de $, les aliments pour animaux (soja et tourteaux) pour 250 millions $, du café, du thé et des épices pour 155 millions$ et en fin des produits laitiers 101 millions $.

Selon l'ONAGRI, la balance commerciale alimentaire affiche en janvier 2020 un déficit de (222.4 MD) et les principaux produit importé au mois de juillet au cours de la même année sont les céréales pour 1598.6 MD, l'huile végétale pour 264.3 MD et du sucre pour 192.4 MD.

Pour déterminer la balance commerciale de l'industrie tunisienne, dans le cadre de notre étude qui vise dans cette section, l'optimisation de la valeur ajoutée des activités, nous avons pris en compte les différentes exportations et importations de l'année 2019 au moyen de données issues de la base de données de l'INS pour différents secteur.

La balance commerciale de l'industrie tunisienne est déficitaire. Il s'avère que, la quantité des importations tunisiennes est inferieure par rapport aux exportations. Déjà, dans la période 20102016, la Tunisie manifestait une balance commerciale industrielle déficitaire avec comme consommation d'importation par secteur : chimique 19%, agro-alimentaire 13%, métallurgie et sidérurgie 18%, bois et papiers 6%, énergétique 23%.

L'agriculture est un de secteurs qui consomment beaucoup de facteurs que ce soit l'eau, le capital ainsi que le travail. Le but derrière toute activité est de produire plus en optimisant les efforts et les moyens à engager de façon à tirer bénéfice de ce dernier. Dans les activités agricoles, les facteurs qui sont souvent employé sont le facteur capital, le facteur travail et en fin un très important facteur qui entre en jeu est l'eau qui, suite à sa rareté suscite beaucoup d'attention. Cependant, suite au caractère nouveau des études en eau dans les activités, il nous est difficile de définir une productivité globale en la matière mais compte tenu des données disponibles dans la revue de littérature, nous pourrons se limiter sur la productivité de d'eau de certaines cultures.

Selon l'ITCEQ, l'agriculture et pêche a connu une productivité réalisée par le facteur travail de 2%, du facteur capital de 2.2%. La productivité totale de facteurs revient à 2.1%. Entre 2016 et 2020.

En matière de productivité de l'eau, certains produits agricoles tunisiens présentent un avantage en terme de productivité d'eau, cas des arbres fruitiers et en particulier la vigne et les agrumes qui présentent une productivité meilleure, la pomme de terre et la tomate ont une productivité en eau élevée mieux que celle de melon, le blé tendre valorise mieux l'eau que l'orge. Par contre l'eau n'est pas valorisée avec les palmiers dattiers.

En Tunisie et au Maroc, la croissance du facteur terre et, donc, de ses contributions à la croissance du secteur agricole, ont été beaucoup moins importantes : 0,3% dans le cas de la Tunisie et 0,19% dans le cas du Maroc. Dans les trois pays restant du sud de la Méditerranée, la tendance a été vers une augmentation de la contribution du facteur terre à la croissance de l'agriculture durant les périodes 1990 et 2014. Ceci s'explique par l'effort soutenu de mobilisation des ressources en eau dans différents pays. L'Egypte a connu la plus forte progression moyenne et, donc, la plus forte contribution de la terre à la croissance du secteur

agricole. Cette progression en Egypte a entraîné une augmentation de celle-ci de près de 42% entre 1990 et 2014. (Mohammed R.D et Tharcisse G., 2018).

En termes de croissance de la PGF dans le secteur agricole sur l'ensemble de la période 19902014, deux pays du sud de la Méditerranée se distinguent par les taux de croissance de cette PGF les plus élevés. La Tunisie ainsi que le Maroc ont enregistré des taux respectifs de 3.3% et de 3%. Ces derniers sont suivis des pays du nord de la Méditerranée, avec 2.9%, dans le cas de l'Espagne, 2.5%, dans celui de la France, 1.9% pour le Portugal et, enfin, 1.8% dans le cas de l'Italie. Les taux de croissance de la PGF les moins élevés durant la période 1990-2014 ont été enregistrés par l'Egypte et la Turquie qui sont, respectivement, de 1.5% et de 1.1%. (PGF : productivité globale de facteurs).

La productivité en termes de facteur dans l'industrie tunisienne a suivi une allure sinusoïdale dans le temps durant ces deux dernières décennies.

On observe pour la période 2016-2020, une productivité du facteur travail de 1.5%, 0.3% pour l'industrie agro-alimentaire, 0.9% pour l'industrie mécanique et électricité, 6.6% industrie chimique, 1.6% pour l'industrie du textile, 0.9% pour l'industrie manufacturière et diverses ; pour l'industrie non manufacturière par contre il y a une réalisation de 2.4%. Pour la mine, une productivité de 2.7% ; pour l'hydrocarbure une productivité négative de (-1.2%) ; pour l'électricité 1.9% ; pour l'eau 2.6% et en fin pour le bâtiment et génie civile, une productivité de 3.6%.

Pour la productivité du facteur capital durant la même période, on constate une productivité de l'industrie manufacturière de 3%, l'industrie agro-alimentaire 0.3%, le matériaux de construction 5.3%, 2.1% de l'industrie mécanique et électricité, 3.1% pour l'industrie chimique, 8.7% pour le textile et 4.6% pour l'industrie manufacturière diverses. On note une productivité du capital pour l'industrie non manufacturière de 1.5%, 5.9% pour la mine, 2.6% pour l'hydrocarbure, une productivité négative de (-3.7%) pour l'électricité, 0.3% pour l'eau et 1.3% pour le bâtiment et génie civile.

La productivité totale de facteurs quant à elle, révèle une contribution de 2.1% pour l'industrie manufacturière, 0.3% pour l'agro-alimentaire, 2.5% pour le matériaux de construction, 1.3% pour l'industrie mécanique et électricité, 5.2% pour l'industrie chimique, 3.5% pour le textile, 2.7 % pour l'industrie manufacturière diverses. Pour l'industrie non manufacturière, on constate une productivité de 2%, pour la mine une productivité de 5.3%, une productivité négative de (-

0.3%) pour l'hydrocarbure et de (-1.8%) pour l'électricité, 2.1% pour l'eau et en fin, une productivité de 1.9% pour le bâtiment et génie civile.

Quant au taux de croissance annuelle de la productivité totale de facteurs d'après une étude menée par Mohammed R.D, Tharcisse G. en Octobre 2018 « Contribution des facteurs et de la productivité globale des facteurs à la croissance agricole au Maroc : une évaluation comparée intersectorielle et inter pays » la Tunisie a une productivité négative à hauteur de -0.6 durant la période 2008-2014 qui est nettement en opposition par rapport à celle de 1990-2007 (qui était de 0.6). Cette productivité se voit durant la même période à plus de deux fois supérieur à celle de la Turquie (-1.4), supérieur au Maroc (-1.0) et à l'Egypte (-2.3). Cependant en comparativement à certains pays de la zone euro, cette productivité si bien égale à celle de la France (-0.6) et est supérieur à l'Italie (-1.9) et à l'Espagne (-1.1), par contre elle reste inférieur à celle du Portugal.

Tableau 4 : La productivité du facteur travail, du facteur capital et la productivité totale de facteurs dans le service

Source : Institut Tunisien de la Compétitivité et des Etudes Quantitatives (ITCEQ), (2018).

Le taux de croissance annuelle de la productivité totale de facteurs dans le service pour la Tunisie se voit mieux placé par rapport à certains pays de l'Europe et de la méditerranée durant la période 2008-2014. Selon une étude menée par Mohammed R.D, Tharcisse G. en Octobre 2018 « Contribution des facteurs et de la productivité globale des facteurs à la croissance agricole au Maroc : une évaluation comparée intersectorielle et inter pays », la Tunisie a une croissance de la productivité totale de facteurs de 0.6 nettement supérieur à la Turquie et au

Maroc soit respectivement -0.6 chacun, supérieur à celle de l'Egypte -0.8, à la France -037 et au Portugal -1.3.

La superficie agricole de la Tunisie connait une dégradation remarquable au fil des ans. Elle est passée de 5.3 million d'hectares en 1994 dont 0.6 ha par habitant pour 5.3 millions d'hectares dont 0.5 ha par habitant en 2004. Elle est ensuite passée de 2004 à 2016 pour 4.9 millions d'hectares sur une superficie totale estimée à 10.4 millions d'hectares soit 63% du territoire qui se voit mobilisé pour une certaine quantité de production de diverses cultures.

Dans le cas de la culture céréalière, la Tunisie a une production de 1.43 tonnes par hectare qui se révèle être inférieure à la moyenne mondiale de 4.07 tonnes par hectare. Comparativement à la Turquie, cette production est deux fois inferieur soit 3.16 tonnes par hectare. Elle est moins que l'Algérie qui produit 1.76 tonne par hectare, est quatre fois de moins que la Corée du sud qui produit par hectare 6.58 tonne de céréales.

Une comparaison de la production en tonnes par hectare des oranges révèle que la Tunisie a une production inferieure à la moyenne mondiale étant de 16.89 tonnes par hectare (elle produit 11.37 t) mais aussi inferieure à celles de l'Algérie avec une production de 22.31 tonnes par

hectare, à la Turquie avec 37.40 tonnes par hectare et au Pérou avec une production de 15.98 tonnes par hectare.

Pour finir avec les études comparatives en quantité, nous avons effectué une étude sur la production en tonnes par hectare de pomme de terre qui révèle, encore une fois de plus que, la Tunisie a une production de 16.90 tonnes par hectare et cette quantité est inférieure à la moyenne mondiale qui étant de 20.95 tonnes. Comparativement aux autres producteurs, la production de la Tunisie est toute aussi inferieure si bien rapprochée à la Corée du sud avec une production de 21.48 tonnes par hectare. La production de l'Algérie est de 31.09 tonnes et celle de la Turquie de 33.48 tonnes par hectare.

La Tunisie a un tissu industriel très diversifié et assez riche. Il constitue un vrai gisement pour l'innovation, la digitalisation et le passage à l'industrie 4.0. La Tunisie possède un potentiel humain très compétent et très qualifié avec 9000 ingénieurs et techniciens par an ce qui fait qu'elle soit classée 3è mondiale en 2018.

La Tunisie a un appareil d'exportation qui tient sur sa spécialisation sur deux secteurs (le textile habillement et cuir et l'industrie mécanique électrique) avec orientation sur le marché européen. D'après l'ITCEQ (bilan de compétitivité externe 2015), l'examen de l'indice de diversification révèle que, en dépit des améliorations dans le secteur, la Tunisie reste moins diversifié par rapport à ses concurrents (la chine, l'inde, le Maroc, la Turquie).

La Tunisie se caractérise par un manque d'adaptation de l'offre à l'évolution du marché mondiale car l'offre de la Tunisie est orientée vers les secteurs et les marchés qui sont moins dynamiques. En observant la structure des exportations de la Tunisie sur la période 2000-2013, on constate que seule sur le secteur de textile cuir et mécanique électrique où il y `a un grand pourcentage par rapport à la croissance des importations mondiale. Pour une croissance mondiale des importations du textile et cuir de 6.9%, les exportations de la Tunisie en la matière s'élèvent à 34.5% et pour une croissance mondiale de 7.6% dans le secteur de mécanique électrique, la Tunisie a une exportation de 26.8%.

En termes de niveau de technologie, la Tunisie met en grande quantité sur le marché international de produits à faible technologie. Sur le pourcentage des exportations totales, les produits de faible technologie ont la plus grande part contrairement aux produits de moyenne ou forte technologie (respectivement en 2013, 8.3% pour les produits de haute technologie, 33.5% pour les produits de faible technologie).

Par ailleurs, les exportations tunisiennes s'orientent peu à peu vers les produits de haute technologie car elle commence peu à peu de développer un avantage comparatif. Cet avantage s'améliore car il est passée de 0.69 en 2000 pour 0.98 en 2013 (produit haute technologie) selon l'ITCEQ.

Toute fois en termes de technologie, la performance de la Tunisie reste faible comparativement à ses concurrents surtout que certains de ces concurrents se spécialisent de plus en plus dans de produits de haute technologie (chine, Malaisie, Pologne, république tchèque) et de même que pour ses concurrents de la zone méditerranéenne à savoir le Maroc et la Turquie.

En fin, en termes d'avantage comparatif, la Tunisie en 2013 avait une bonne performance comparativement au Maroc et à la Turquie. Une étude de l'ITCEQ de 2015 révèle qu'en 2013, l'avantage comparatif de la Tunisie pour les produits de haute technologie était à 0.51% contre 0.19% pour la Turquie et 0.27% pour le Maroc ; pour les produits moyenne technologie, la Tunisie avait une performance de 0.98% inférieure à celle de la Turquie (1.24%) et du Maroc (1.12%). Par ailleurs la Tunisie avait une performance élevée pour les produits faible technologie par rapport à ces deux concurrents. Soit 2.59% contre 2.11% pour la Turquie et 2.50% pour le Maroc. Par contre, elle avait une faible performance face aux concurrents européens et asiatiques par exemple la Malaisie qui avait un avantage pour le PHT de 1.04%, les PMT 1.42% ; la chine de 1.87% pour le PHT et 0.97% pour le PMT, la république tchèque 1.04% pour le PHT et 1.42% pour le PMT. Et en fin pour la Pologne 1.29% pour le PMT, cependant la Tunisie garde tout de même l'avantage comparatif sur les produits de moyenne technologie.

Comme dans d'autres secteurs d'activités, celui de service aussi se voit et se vaut d'être compétitive et celui-ci est le résultat d'un semble de réalisations dont parmi on peut citer l'infrastructure, l'adoption de TIC,...

Chaque année, le FEM (forum économique mondial) fait de publications sur la compétitivité des pays dans différents secteurs au moyen de l'indice de compétitivité de DAVOS ce qui donne lieu à de publication y référant dont sur la compétitivité de service de transport et logistique avec l'indice de performance logistique (IPL), etc...

Selon une étude de la banque européenne pour la construction et le développement (Rapport final du Plan d'amélioration de la compétitivité de services : le cas du secteur de service de transport et logistique en Tunisie) et en s'appuyant sur les données de l'ITCEQ, le secteur de service en Tunisie, en dépit de sa contribution en terme d'investissement, en valeur ajoutée et en exportation, les performances compétitives du secteur demeurent encore modeste en dessous de ses potentialités. Cela serait dû à plusieurs facteurs structurels et conjoncturels. Si on enlève le tourisme, les services diminuent en moins de 10% du total des exportations dont seulement 7.6% sont assuré par le secteur de transport et logistique.

En termes de service touristique, selon le forum économique international pour l'année 2015, sur 141 pays ou économies, la Tunisie était la 79ème destination touristique qui se vaut comme une régression en termes de compétitivité car elle est passée de la 33ème place en 2008. Elle

est tombée de la 60ème place en 2007 à la 110 ème en 2014 par rapport à l'indice de performance logistique (IPL).

D'après les données de la banque mondiale pour l'année 2014, l'IPL de la Tunisie est de 2.5 le rendant moins compétitive par rapport à ses concurrents tels que le Maroc avec 2.67, l'Algérie 2.77, l'Egypte 3.18 et la Turquie 3.42 ; malgré une légère amélioration en 2018 de 2.57 pendant que ses concurrents (l'Egypte, la Turquie et l'Algérie) se voient régresser.

Graphique 5 : Indice de performance logistique : performance globale en 2018

En 2017, d'après le WEF (FEM), la Tunisie était classé 9ème en Afrique et 87ème mondial derrière en Afrique : l'Afrique du sud 53ème, le Maroc 35ème, l'Egypte 74ème, le Kenya 80ème, et en ayant une compétitivité prix de score 5.9 et de rang 9 ; et à l'échelle mondiale : l'Espagne comme premier devant la France, l'Allemagne, le japon, le R.U, les USA, l'Australie, l'Italie, le canada, et la suisse.

D'après le classement de Davos, la Tunisie est passé de la 32ème place en 2010-2011 à la 95ème place en 2016-2017 sur le total de 147 pays. Dans le classement mondial de la compétitivité du secteur de tourisme et voyage en 2017, la Tunisie se voit reclassé et en abaissement sur les indices d'activités et d'attractivités. Si classée à la 2ème position en Afrique et 4ème à l'échelle arabe en 2009, elle a perdu sa compétitivité depuis la révolution de 2011. En effet, le rapport bisannuel du FEM sur la compétitivité dans le tourisme recule la Tunisie de 7 places dans la zone africaine et de 43 places dans le monde en 2017 Avec un score global

d'ordre de 3.5 sur 7 point, alors qu'en 2009 elle occupait la 44ème place avec un score de 4.37 sur 7 points.

Bien qu'elle maintient sa place dans le top 10 en Afrique (9ème), elle en perd en terme de destination compétitive de l'Afrique du nord où elle se retrouve derrière le Maroc et l'l'Egypte classé 3ème et 4ème.

Si pour parler de service de télécommunication (dont le TIC), en 2014 le 1/6 des exportations de services était assuré par le secteur de TIC dans le 10% restant des exportations de services hormis le tourisme. La Tunisie est classée à la 87ème position sur 143 pays selon le FEM et est le premier pays du Maghreb.

Conclusion

En conclusion, la Tunisie a longtemps été touchée par le problème d'insuffisance d'eau et d'une répartition disproportionnée par rapport aux régions dont la majeure partie d'eau de surface est localisé au Nord et celle des eaux souterraines au sud du pays. L'eau était déjà au coeur de problèmes majeurs pour les sociétés tunisiennes qui, à cause de la sécheresse, les efforts ont été mobilisé pour répondre aux besoins multiples d'eau soit, pour l'élevage et l'agriculture, hygiène, le divertissement et l'attraction, rafraichissement, et pour l'industrie (la métallurgie). L'eau avait et a une certaine représentation. Du temps ancien tout comme de nos jours, l'eau est un indicateurs par le biais de son utilisation, du statut social et permet de se conformer aux rituelles et normes religieuse.

En terme de valorisation, la Tunisie a une faible valorisation de la ressource de par son utilisation dans les activités aussi bien économique que d'autres et elle présente une empreinte, tel est le cas des certaines activités agricoles et des services très élevée que certains autres pays.

Nous avons également présenté la structure économique de la Tunisie avec ses activités et leurs contributions à l'économie. Nous avons aussi mis en lumière le commerce extérieur de la Tunisie au moyen de la balance commerciale et démontré à suffisance la faible création de la valeur dans les activités.

Certaines activités en Tunisie souffrent encore d'une lenteur cependant, dans leurs processus de prestation, elles consomment de ressources en l'occurrence de l'eau. Cela est visible à travers la balance commerciale de chaque secteur d'activité.

Les activités tunisiennes sont plus celle de faible production en termes de création de la valeur et comparativement à ses principaux concurrents dans la zone méditerranéenne tout comme dans le reste du monde, la Tunisie se révèle moins compétitive.

Section 2 : Faible complexité de l'économie tunisienne

Introduction

Des démarches, comme celle de la complexité économique, ont été avancées par Hausmann et Hidalgo (2011) en vue de libérer le potentiel des économies fondées sur le savoir, mais les concrètes implications de ces théories restent à développer.

La méthode de la complexité économique est une mesure fondée sur les résultats partant du principe que si la fabrication de deux produits nécessite des infrastructures, des institutions, du capital, et des technologies similaires, ces produits sont susceptibles d'être fabriqués parallèlement. Plus généralement, la complexité d'une économie est liée à la multiplicité de savoirs utile qu'elle contient. Pour que puisse exister une société complexe et assurer sa pérennité, les gens qui connaissent la technique, le design, le marketing, la finance, la gestion des ressources humaines et l'exploitation des entreprises doivent être capables d'échanger et de combiner leurs savoirs en vue de fabriquer des produits. Ces mêmes produits ne peuvent être fabriqués dans les sociétés où certaines parties de cet ensemble de capacités font défaut. Par conséquent, la complexité économique s'exprime dans la composition des produits fabriqués par un pays et reflète les structures qui se forment pour contenir et associer les connaissances nécessaires pour cela.

Dans un contexte de forte compétition, la valeur d'une offre est la seule raison de son acceptation et participe à son positionnement. Cependant, cette valeur est le résultat d'une combinaison de plusieurs variables qui contribue à le complexifier. Les offres sur le marché international se voient livrée à une compétition où, n'a de l'avantage que celui qui présente une offre ayant un avantage compétitif qui le placerait en marge distinctive par rapport aux autres.

Il est question dans cette section, de démontrer les causes du résultat de la compétitivité constatée de l'offre tunisienne au moyen des habilités productives, de la sophistication de cette offre, de sa diversification et du réseautage dans l'ensemble de son appareil économique.

Le niveau de compétitivité de l'offre agricole peut aussi être déterminé par le niveau d'habilités et de capabilités implicites et productives. En 2013, la répartition des actifs selon le niveau d'instruction et selon le secteur d'activité montre que, en agriculture, les actifs ont un niveau d'éducation plus faible que les autres secteurs (l'industrie et les services) avec notamment 28% d'analphabètes ; ce qui est reflet à la fois d'un vieillissement de la population active agricole, un accès plus difficile à l'école en zone rurale après le primaire et d'une migration de jeunes. La population active en agriculture inscrite jusqu'au niveau du primaire s'élève à 47% contre 22% du niveau secondaire par contre les actifs ayant un niveau d'instruction supérieur sont juste de 3%. Ceci démontre combien on peut compter la faible compétence au milieu des exploitants agricoles en Tunisie qui aura une répercussion d'une manière ou d'une autre sur l'offre agricole.

Dans l'industrie, en regroupant les activités en 3 catégories (l'industrie agroalimentaire, l'industrie manufacturière, et l'industrie non manufacturières), il en ressort du constat fait, une baisse du niveau de non instruits (analphabète) par rapport au secteur de l'agriculture.

Dans l'industrie agroalimentaire, il y a, dans la population occupée, 5% de non instruits dans l'ensemble et 43% de cette population a un niveau d'instruction primaire contre 42% ayant un niveau secondaire. La population occupée à niveau d'instruction supérieur ne renferme que 10% de l'ensemble.

L'industrie manufacturière quant à elle, a le niveau de la population occupée sans instructions le plus faible soit 3% de l'ensemble. 41% de la population occupée du secteur ont un niveau primaire et 46% du niveau secondaire. Comme pour l'industrie agroalimentaire, le taux des occupées du niveau supérieur est de 10%.

En fin pour l'industrie non manufacturière, le taux de non instruits dans la population occupée est de 10%. Par contre celui ayant un niveau d'instruction primaire est de 55% et il y a 31% ayant un niveau secondaire. Il est très tragique de voir que seulement 5% de la population occupée ont un niveau supérieur.

Le secteur de services a un taux de la population occupée instruite du niveau supérieur le plus élevé par rapport à d'autres secteurs d'activités économiques. Dans ce secteur, la population occupée non instruite s'élève à 4% qui sont largement inférieur à l'agriculture. 27% de la population occupée de ce secteur ont un degré d'instruction primaire, 41% ont un degré

d'instruction secondaire et 27% de la population occupée dans le secteur ont un degré d'instruction du niveau supérieur.

Le degré d'avancé en agriculture est en partie occasionné par les efforts de recherche (scientifique soit-il). Ceci pourrait répercuter sur la qualité mais aussi sur la quantité de la production (output) de façon à rendre l'offre agricole tunisienne compétitive sur le marché international.

Une étude menée par l'ASTI en 2015 sur les indicateurs de la recherche et développement agricole révèle une certaine évolution en matière de R&D agricole en Tunisie constaté par l'effectif de chercheur, l'intensité de la recherche et les dépenses consacré pour le R&D en agriculture. Pour les dépenses en million de dinar, on constate une augmentation de 13% entre 2009 et 2012. Les dépenses en R&D agricole jadis (cas de l'an 2000) était à seulement 32.9% ; elles ont connu une baisse au cours des années 2009 pour 26.7% puis une légère amélioration en 2012 à 30.2% qui toute fois est inferieure par rapport à l'an 2000. Contrairement aux dépenses, la Tunisie a connu une évolution en terme d'effectif de chercheurs agricole qui depuis l'an 2000 a connu une évolution croissante jusqu'en 2012 en raison de données disponibles. Le nombre de chercheurs ETP (équivalent temps plein) a augmenté en effectif de 193.5, passant de 348.1 en 2000, 431.5 en 2009 à 541.6 en 2012. Quant à l'intensité de la recherche, pour les chercheurs ETP pour 100000 agriculteurs, il y a une nette évolution durant la période 20002012 dont passant de 45.56 pour 2000 à 66.05 en 2012.

En 2014, la Tunisie comptait vint trois organismes de R&D agricole administré par le ministère de l'agriculture. L'IRESA comprend six instituts de recherche, quatre centres régionaux, deux pôles régionaux de R&D, onze établissements d'enseignement supérieur. Parmi les six instituts on trouve l'INRAT, l'INRGREF, l'IO et l'IRVT.

Les normes et les certifications sont de témoins de pratiques et des qualités de l'output et précisent les règles d'intégration de préoccupation. Le patrimoine normatif de la Tunisie (INNORPI) comptait en 2018 ; 17719 normes tunisiennes pour tous secteurs confondus. Ces normes contribuent au développement des activités en symbiose avec la normalisation internationale.

L'industrie tunisienne obéit aux normes qui se répartissent en termes de pourcentage comme suit : 4% pour l'industrie divers, 16.3% pour l'industrie chimique, 9.7% pour l'industrie agro-

alimentaire, 6% pour le TIC, 18.9% pour l'industrie mécanique, 15.9% pour l'IMCCV, 16.4% pour l'industrie électrique. Il convient de signaler que le reste est partagé entre la sécurité en raison de 3.5%, la santé 6%,....

Parmi ces normes, 46.9% sont des normes ISO, 0.8% sont OIML, 1.6% CODEX, 3.2% NF, 5.1% CEI, 39.4% EN, et 3% autres normes.

A titre illustrative, dans l'industrie agro-alimentaire, les certifications des opérateurs sont : l'ISO9001, ISO9002, ISO14001, ISO22000, HCCP, OHSAS. Et dans l'industrie électrique : ISO9001, ISO9002 ; ISO14001, ISOTS16949, ISO18001, VALEO 100, QS9000 et VDA 6.1 ;

La sophistication des affaires fait référence au niveau de la sophistication des activités pour évaluer dans quelle mesure les entreprises sont propices aux activités d'innovation.

Pour que les entreprises soient prospèrent et qu'elles puissent avoir de l'innovation, il est essentiel qu'il existe une disponibilité du crédit et un environnement qui prend en charge l'investissement, l'accès au marché international et la concurrence. La sophistication du marché fait référence aux conditions de marché et du niveau total des transactions, une mesure sur la facilité d'obtenir un crédit, la facilité de protection de l'indice des investisseurs minoritaires ainsi que deux indicateurs sur le niveau des transactions et enfin traite le commerce, la concurrence.

L'accumulation de capital humain à travers l'éducation, en particulier l'enseignement supérieur et la priorisation des activités de R&D, est l'une des conditions indispensables à l'innovation. Cette logique va plus loin avec l'affirmation que les entreprises favorisent leur compétitivité, leur productivité et leur potentiel d'innovation grâce au fait d'employer de techniciens et de professionnels hautement qualifiés. Dans la sophistication des affaires on retrouve les indicateurs comme le niveau d'emploi dans les services à forte intensité de savoir ; la disponibilité d'une formation formelle au niveau de l'entreprise; le pourcentage des dépenses brutes totales de R&D financées par les entreprises et R&D réalisée par l'entreprise commerciale (DIRD) en pourcentage du PIB (c. à d. DIRD par rapport au PIB), offre plus d'informations sur le degré de sophistication du capital humain local actuellement utilisé.

Les liens d'innovation et les partenariats public / privé / académique sont essentiels à l'innovation. Les études menées par le GII (global innovation index) ont évalué divers

indicateurs fondés sur des données concrètes pour mesurer les liens d'innovation dans une économie.

La sophistication des marchés montre que, des marchés qui fonctionnent bien, contribuent à l'environnement d'innovation par les gains d'efficacité, la pression concurrentielle et les économies de transaction et en permettant à l'offre de répondre à la demande.

Contrairement à ses concurrents, la Tunisie a un profil en termes de sophistication du marché et des affaires très remarquable. En 2020, le GII insinue que le score de la Tunisie pour la sophistication du marché est de 37.0 très inferieur comparativement à la France (59.7), l'Italie (50.5) et au Turquie (54.7). L'examen de la sophistication des affaires indique un score de 18 pour la Tunisie qui est très inferieur que ces pour ses concurrents dont 28.2 pour le Turquie, 36.7 pour l'Italie et enfin 50.2 pour la France.

Le réseautage est l'une des causes de la complexité et de la compétitivité d'une économie. Dans un système d'exploitants agissant en réseau où seraient-ils soutenu par des institutions, travaillant en collaboration ; il permettrait d'améliorer la production et le système ou l'appareil de production et de bénéficier de l'effet de synergie en accroissant les compétences et l'expérience. Un autre intérêt derrière le réseautage serait de mieux réguler les activités suite à une maitrise de l'ensemble du système.

Une des formes de réseautage est le cluster. Un cluster peut être défini selon Michael Porter, comme un réseau d'entreprises et d'institutions proches géographiquement et interdépendantes, liés par des métiers, des technologies et de savoirs faires communs. Ceci renvoie à retenir trois concepts clés : la proximité géographique, la complémentarité des métiers et le savoir-faire.

Un cluster présente des avantages tels que la réalisation des économies d'échelles et le gain de productivité, l'incitation à l'innovation à l'innovation en développant une transmission technologique entre les entreprises. Suite aux avantages offerts, beaucoup parmi les pays dans le monde considèrent qu'il est une solution pour améliorer l'efficacité économique des entreprises.

Avec une stratégie de cluster, on peut avoir une meilleure intégration de la chaine de valeur et les entreprises de la Tunisie seront plus coopératives, créatives et innovatrices à long terme. La clustérisassions se présente comme une coopération stratégique entre plusieurs composantes de la chaine de création de valeur pour l'output : fournisseur, concurrents, sous-traitants,

marchandiseurs, chercheurs... ceci avec un seul principe, celui de profiter et partager équitablement les gains « nous coopérons pour maximiser nos gains individuels et être plus compétitif ». La stratégie de cluster en Tunisie doit s'asseoir sur des axes tels que l'amélioration des infrastructures, développement logistique, développement technologique, R&D dans les grandes entreprises.

Il convient toutefois de mentionner que la Tunisie a un niveau de développement de Cluster très faible qui suite aux études de GII (global innovation index) dans son pilier 5, montre que le profil de la Tunisie en termes de développement de cluster est de 38.1.

La diversification des activités présente un très grand avantage car il permet de tirer profit de la rentabilité de facteur et ainsi d'éviter de perdre du temps mais également de limiter le gaspillage de la ressource en terre qui se voit non utilisée à cause d'une pratique d'activités limités.

Le secteur de l'agriculture en Tunisie est caractérisé par une grande diversité du point de vue culture de production. Cependant, en termes de pratiques d'utilisation d'exploitation, le secteur est caractérisé par une faible diversification. En effet, une enquête du MARHP a démontré que, la grande partie des exploitants ne diversifie pas leurs activités et se limitent à l'activité d'exploitation (soit 52%), 8% des exploitants exercent une activité secondaire en dehors de l'exploitation et 40% y trouvent leurs activités principales.

En outre, ce secteur renferme une diversité d'exploitation. Sa diversification est caractérisée par diverses cultures dont celle arboricoles, céréalières, fourragères, maraichères et l'élevage. Par rapport au classement des exploitations selon leurs activités principales, le secteur de l'agriculture en Tunisie comprend les oléiculteurs représenté à 29% du nombre total des exploitants, les éleveurs à 22%, 15% de céréaliculteurs, 12% des arboriculteurs, 7% des maraichers et exploitants ayant diverses activités sont à 15%.

Les exploitations sont différentes par le statut, la taille, les modes de fonctionnement et les performances techniques et économiques. Il y a une prédominance des exploitations privée qui sont majoritaire et détiennent 93.2% de terres agricoles et les fermes étatiques, les unités coopératives de production et les sociétés de mise en valeur sont minoritaire à hauteur de 6.8% en terme de diversité statutaire. Quant à la diversité liée à la taille, la prédominance d'exploitations familiales de taille inférieure à 10ha représentent 75% de l'effectif total et ne disposent que 25% de terres agricoles.

D'après les données de l'ITCEQ, INS et RNE ; la répartition des entreprises par secteur de l'ensemble du tissu industriel, fait ressortir qu'il y a 43.4% des entreprises qui appartiennent au secteur du commerce, 17.3% au secteur du transport et 12.0% aux industries manufacturières.

Quant au secteur informel, les activités sont concentrées au niveau des services et essentiellement au niveau du commerce et du transport. De son côté, le secteur formel montre de fortes concentrations des PME au niveau des industries manufacturières, du commerce et des services aux entreprises en affichant des proportions respectives de l'ordre de 42.2%, 20.4%, et 11.4%. A leurs tours les grandes entreprises se distinguent par des concentrations au niveau des industries manufacturières (à 55.7%) et au niveau des services aux entreprises (à 14.1%).

Dans les industries manufacturières, Concernant le secteur formel, les grandes entreprises et les PME représentent respectivement 5.7% et 94.3% des industries manufacturières dans le secteur formel, et les petites entreprises accaparent presque les trois quarts des PME (74.4%).

Les PME sont fortement concentrées au niveau des industries textiles et habillement (28.0%) et au niveau des industries agricoles et alimentaires (19.7%). Cependant, pour les autres secteurs, elles ont eu une part qui oscillait entre 2.4% et 7.6% à l'exception de l'activité de la métallurgie et du travail des métaux où les entreprises représentent 8.8%.

Conclusion

Il faut une économie complexe pour libérer le potentiel d'une économie d'un pays cependant, une économie complexe doit s'asseoir sur un bon nombre d'éléments pouvant permettre son implantation. Comme nous venons de le voir dans cette partie, l'économie Tunisienne est tapissée par des vices qui empêchent d'asseoir cette complexité. Par exemple un niveau de capabilités et capacité faible qui peut être traduit par un faible niveau d'éducation à cause du manque d'accès aux institutions d'enseignement dans les milieux ruraux, un niveau d'étude faible des exploitants agricoles.

Un manque ou un faible niveau de réseautage dans certains secteurs d'activités économiques. Il y a des vices entre les industrielles et l'établissement d'enseignement supérieur ainsi que leurs laboratoires de recherche ce qui limite les recherches qu'aux entreprise et réduit la possibilité d'avoir des outputs à fort contenu de savoir. Le faible degré de sophistication dans certains secteurs (tel est le cas de l'agriculture) est causé par un manque d'intensification de

l'investissement en R&D agricole. La Tunisie respecte les normes cependant, elle n'offre pas de produit ayant une complexité forte pouvant conférer une compétitivité dans le marché mondiale.

La Tunisie a une économie faiblement complexe malgré la diversité en termes d'activité en raison d'un degré faible de capabilités et capacité, un faible degré de réseautage et du réseautage.

Section 3 : Décroissance du niveau de la prospérité de la Tunisie

Introduction

Dans les trois précédentes parties, nous avions progressivement décortiqué l'économie de la Tunisie à travers ses trois secteurs d'activités miroirs. Il serait traité dans cette partie, le niveau de prospérité que connait la Tunisie par rapport et en fonction du classement mondial en présentant les fondamentaux de la prospérité économique, l'évolution de la prospérité selon les régions et en fin nous présenterons le profil de pays en l'occurrence la Tunisie de façon à procéder à une étude comparative de la prospérité en se basant sur le rapport de legatum institut.

La Tunisie fait partie des pays les plus concerné par la notion de prospérité économique. Entre 2009 et 2019, plusieurs évènements se sont déroulés contribuant à l'occasion au ralentissement de la prospérité économique, notamment la crise de 2011 causant ainsi la perte de beaucoup de place durant la période 2009-2018. La Tunisie a perdu 22 places passant de la 77eme en 2009 à la 98eme en 2018. Comme le reste du monde, la Tunisie court tout aussi à la quête d'une prospérité qui se manifeste par l'amélioration de son rang en 2019 gagnant ainsi trois rangs par rapport à 2018, quittant de la 98eme place à la 95eme.

La prospérité tunisienne connait une évolution régressive depuis 2009. Le classement de « legatum institute » de cette dernière décennie révèle que, depuis 2009, la Tunisie ne fait que décroitre son score en passant du 73^e rang en 2009 au 95^e rang en 2019 avec un score de 54,7.

L'examen des domaines présente une structure décroissante à tous les niveaux à hauteur de 53.4 en 2009 à 52.7 en 2019 pour celui de société inclusive. Les quatre piliers de la société inclusive présente une structure plutôt appréciable. Pour le pilier de sécurité et sureté, le score est passé de 71.2 en 2009 à 61.6 en 2019 en perdant 55 rangs ; la liberté individuelle régresse de 35.9 en 2009 à 53.4 en 2019 en gagnant 44 rangs ; celui de la gouvernance passe de 51.9 en 2009 à 53.3 en 2019 et gagne 4 rangs. Par contre le pilier de capital social perd 99 rangs en passant de 54.6 en 2009 à 42.6 en 2019.

L'examen du deuxième domaine, celui d'économie ouverte, présente une structure en voyants led au rouge. Le domaine baisse de 26 rangs de 2009 à 2019 en passant d'un score de 51.9 en 2009 à 48.5 en 2019. Le pilier de l'environnement d'investissement régresse de 28 rangs avec un score de 50.9 en 2019 contre 56.1 en 2009 ; les conditions d'entreprise baissent de 52 rangs avec un score de 50.9 en 2019 contre 58.2 en 2009 ; l'accès au marché et infrastructure régresse de 11 rangs avec un score de 49.9 en 2019 qui est en amélioration par rapport à 2009 avec un

score de 44.1 ; le pilier de qualité économique connait une chute constante dans la décennie 2009-2019. Il baisse de 35 rangs en 2019 avec un score de 42.4 contre 49.5 en 2009.

Le domaine de personnes habilitées est en amélioration avec une évolution de score de 61.5 en 2009 à 62.9 en 2019, malgré la régression de 5 rangs. L'examen de ses piliers présente une amélioration de trois piliers ; de conditions de vie avec un score de 76.7 en 2019 contre 74.2 en 2009 ; celui de l'éducation passant de 54.2 en 2009 à 57.8 en 2019 ; et celui de l'environnement naturel passant de 46.3 en 2009 à 46.5 en 2019 ; seul celui de la santé, malheureusement, connait une baisse de score passant de 71.2 en 2009 à 70.4 en 2019, malgré le gain de 2 rangs. Malgré l'amélioration de scores de trois piliers (de conditions de vie, éducation et environnement naturel) ; la Tunisie connait une régression en terme de rang soit 3 rangs pour les conditions de vie, de 15 rangs pour l'éducation et en fin de 7 rangs pour l'environnement naturel.

Le graphique nous révèle que la Tunisie et en recule en terme de rang de la prospérité passant du 71ème en 2007 au 99ème en 2020. Cela signifie que la Tunisie connait une détérioration de la prospérité dans le temps et cela est continuel.

Graphique 7 : Le pilier de Société inclusive (cas de la sécurité et la sureté)

Un examen du graphique ci-dessus révèle que le rang de la Tunisie connait une régression depuis 2010 passant du 78^ème au 125^ème en 2020 à la suite d'un pic en 2019 atteignant la 126^ème place.

Graphique 8 : Le pilier de Société inclusive (cas de liberté individuelle)

En matière du la liberté individuelle, la courbe du graphique présente une allure en V du fait que, la Tunisie a connu une amélioration du rang entre 2010 et 2016 partant du 136^ème au 82^ème. Cependant, à partir de 2016, la Tunisie a commencé à reculer de son rang pour finir à la 99^ème place.

En ce qui concerne la gouvernance, la courbe révèle des améliorations considérables. Nous constatons que, c'est entre 2010 et 2011 que le rang de la Tunisie en termes de gouvernance était très élevé. Cela est très logique car, c'est durant cette période que la Tunisie a connu la crise historique mais également cette période marque la fin de l'ère dictatoriale. Le rang de la Tunisie s'améliore durant la période de 2011 à 2014 partants de 72 à 66 ensuite il va se dégrader entre 2013 et 2015 pour chuter à nouveau en 2016 à la 63eme place et depuis lors, elle ne dépasse plus la 66^ème place.

Le graphique nous montre que le niveau capital social en Tunisie est entrain de baisser. L'examen du rang en termes du capital social montre que, la Tunisie a reculé de plus de 136^ème place depuis 2010. C'est à partir de 2013 que le niveau du capital social a commencé à chuter malgré une légère amélioration en 2016 partant de la 159^ème place à la 133^ème en 2017. Ensuite, la dégradation reprend son cour à partir de 2019 et tant vers la 163^ème place en 2020.

Graphique 11 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de l'Environnement d'investissement)

Comme pour les graphiques précédant, celui de l'environnement d'investissement ci-dessous, révèle que le rang de la Tunisie est en dégradation depuis 2010 passant de la 71^ème place à la 96^ème en 2016. Ensuite, il n'a pas connu d'amélioration considérable en restant entre la 95^ème et la 96^ème place.

Graphique 12 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de Conditions d'entreprendre)

L'examen de la courbe de la variation du rang de la Tunisie en termes des conditions d'entreprendre révèle une dégradation très remarquable à partir de 2011 (l'année de la révolution). La Tunisie est passée de la 57^ème place en 2011 à la 114^ème en 2018 pour connaitre une amélioration en 2019 (99^ème).

Graphique 13 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de Accès au marché et aux infrastructures)

Le graphique (ci-dessous) montre que le niveau d'accès au marché et aux infrastructures en Tunisie est faible. La Tunisie passe de la 75^ème place à la 94^ème place en 2017 pour ensuite gagner quatre places en 2020.

Graphique 14 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de Qualité économique)

Le graphique démontre que la qualité de l'économie de la Tunisie a été affectée en 2011. Durant la période 2006-2010, le rang de la Tunisie en termes de la qualité de l'économie était en amélioration. Arrivé en 2011, le rang se dégrade progressivement partant de la 67^èmeplace pour la 103^ème en 2020.

Graphique 15 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de conditions de vie)

Le graphique (ci-dessous) montre que la courbe de l'évolution du rang de l'indicateur des conditions de vie pour la Tunisie est sinusoïdale. Il passe de la 69^ème place en 2011 à la 76^èmeen 2013, de la 73^ème place en 2014 à la 78^ème en 2016, enfin de la 73^ème en 2017 place à la 78^ème à nouveau en 2020.

Graphique 16 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de santé)

La courbe de l'évolution du rang de la Tunisie en matière de la sante révèle que la Tunisie ne fait que reculer depuis 2011 passant du 59^ème au 90^ème en 2013, du 85^èmeen 2014 au 95^ème en 2018 et enfin du 93^ème en 2018 au 94^ème en 2020.

Graphique 17 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de l'éducation)

Contrairement aux graphiques précédant pour d'autres indicateurs, celui de l'éducation présente un résultat satisfaisant du fait, qu'il démontre que le rang de la Tunisie est en amélioration constate. Elle est passée du 99^ème en 2007 au 94^ème en 2017 et depuis, il est resté entre le 94^ème et le 95^ème.

Graphique 18 : Le pilier de l'ouverture économique ou économie ouverte (cas de l'environnement naturel)

Le graphique montre que la courbe de l'évolution du rang de l'indicateur de l'environnement naturel pour la Tunisie est sinusoïdale mais aussi il est en dégradation partant du 128^ème en 2010 au 138^ème en 2013, du 133^ème en 2016 au 140^ème en 2018 pour ensuite partir après une amélioration en 2019 du 133^ème au 143^ème en 2020.

Selon « the legatum prosperity index », Le Danemark a su garder la position de force entre 2009 et 2019, avec le premier rang en 2009, une baisse en 2018 au 2eme rang en cédant le premier rang à la Norvège et enfin une amélioration et un retour au 1er rang en 2019. D'après le classement pour l'année 2019, la Norvège occupe le 2eme rang, la suisse le 3eme, la Suède le 4eme, la Finlande le 5eme, l'Allemagne le 8eme, le Portugal le 26eme, la Corée du sud le 29eme, l'Italie le 30eme, la chine 57eme, l'Afrique du sud 83eme, la Turquie 91eme, le Maroc 100eme, le Rwanda 105eme, l'Algérie 110eme et l'Egypte 126eme.

La Tunisie se tient (en 2019) au 95eme rang avant le Maroc, l'Algérie, le Rwanda et l'Egypte ; étant à la 122eme place (27 places avant la Turquie et une place après le Rwanda, 69 places après l'Algérie et 65 après le Maroc) par rapport au levier de sureté et sécurité ; la 88eme par rapport à la liberté individuelle ou personnelle soit 30 places devant le Maroc et 58 devant la Turquie. La Tunisie se trouve au 65eme rang par rapport au levier de la gouvernance, 33 places devant le Maroc et 46 devant la Turquie ; 140eme pour le levier du capital social pendant que la Turquie se tient à la 147eme et le Maroc à la 169eme. La Tunisie occupe la 97eme place pour l'environnement des affaires ou d'investissement, 47 places après la Turquie et 29 après le Maroc ; 104eme pour la condition d'entreprise derrière la Turquie qui est à la 58eme place et le Maroc à la 84eme ; 82eme place pour l'accès au marché et aux infrastructures pendant que la Turquie occupe la 57eme et le Maroc la 62eme ; 106eme pour la qualité de l'économie,39 places derrière la Turquie et 14 après le Maroc. La Tunisie a occupé la 77eme place pour le levier de condition de vie, alors que la Turquie se place à la 54eme et le Maroc à la 95eme ; la 94eme pour la santé derrière la Turquie à la 64eme et devant le Maroc à la 110eme ; 94eme pour l'éducation, 14 places derrière la Turquie et 22 devant le Maroc ; et la 146eme place pour l'environnement naturel, 36 places derrière la Turquie et 29 après le Maroc.

Conclusion section

On peut se réjouir en constatant des fluctuations en termes d'amélioration au niveau de certains indicateurs de la prospérité de la Tunisie. Cependant, une vue d'ensemble (de la prospérité)

nous fait comprendre comment la Tunisie est en recul depuis plus de dix ans. Tous les pays du monde visent au moyen de leurs économies, d'atteindre la prospérité et cela demande de mobiliser des efforts dans plusieurs domaines. Le benchmarking de la prospérité entre la Tunisie est certains pays (qui se présente comme de principaux concurrents en matière économique) à éclairer la lanterne et a dévoilé à quel état la Tunisie est en régression par rapport à ces pays en l'occurrence la chine, la Turquie, le Maroc, si bien que cette régression n'est pas effective pour tous les indicateurs, car au niveau de certains indicateurs la Tunisie est bien positionnée.

Conclusion chapitre

Aux travers de quatre sections, nous avons essayé de révéler le profil de la Tunisie et de son économie en terme d'utilisation de dans le quotidien de façon a révéler si du point de vue historique, les pratique en valeur de l'eau sont toujours les mêmes. De même, nous avons voulu savoir si la Tunisie a une bonne utilisation de l'eau, si la Tunisie profite par l'utilisation de la ressource pour booster son économie et si l'eau est utilisée en Tunisie de façon optimale par rapport à d'autres pays et pour se faire nous avions procédé par des études comparatives (benchmarking) entre la Tunisie et ses différents concurrents économiques.

Nous somme parti d'une vision historique de la valorisation de l'eau pour aboutir à l'utilisation contemporaine afin de dégager le lien qui pourrait exister intrinsèquement.

Chapitre 2 : Méthodologie de recherche, analyse et présentation des résultats

Introduction

Ce chapitre à trois sections. La première section nous verrons la méthodologie de recherche, à la deuxième nous verrons l'analyse et interprétation du résultat et en fin à la troisième nous verrons la discussion du résultat.

Section 1 : Méthodologie de recherche

Introduction

Dans le cadre de cette section, nous présenterons notre méthodologie de recherche. Ainsi, nous précisons la méthode d'échantillonnage, la méthode de collecte des données et les méthodes d'analyse que nous avons adoptées.

La problématique que nous traitons dans la présente recherche est relative au niveau faible de valorisation de l'eau en Tunisie. Cette ressource est devenue stratégique pour deux raisons. D'une part, depuis 2012, la Tunisie fait face à un stress hydrique à cause du réchauffement climatique. D'autre part, les conséquences négatives de la non-valorisation de l'eau sont manifestes, à la fois, au niveau sectoriel et au niveau macro.

En effet, la faible valorisation de l'eau a conduit à un affaiblissement de la valeur créée dans les activités économiques agricoles, industrielles et de service. Par voie de conséquence, la Tunisie est devenue victime d'un niveau faible de complexité économique et de prospérité.

L'objectif de notre recherche est de démontrer que la prospérité de la Tunisie ne peut être atteinte qu'à travers la valorisation de son patrimoine. Parmi les composantes de ce dernier, notre recherche se concentre sur les ressources hydriques. Nous proposons dans ce travail l'idée selon laquelle la valorisation consiste à faire passer notre économie d'un état rudimentaire à un état complexe. La complexité fait référence à la sophistication, le réseautage, la diversification et aux capabilités productives implicites.

Le plan d'échantillonnage est représenté par le processus suivant : ? Définition de l'échantillon

Notre recherche est basée sur la collecte de données secondaires. Elle est réalisée sur un plan macromarketing. Notre analyse porte sur des indicateurs historiques agrégés au niveau national. En effet, nos unités d'observation sont principalement : la valorisation de l'eau en Tunisie, la valeur créée dans les activités économiques au niveau national, le niveau de complexité de l'économie tunisienne et la prospérité de la Tunisie. C'est pour cette raison, la collecte de données secondaires se prêtent mieux pour mesurer les variables de notre modèle conceptuel. En outre, les indicateurs mesurant nos concepts sont disponibles.

Ainsi, nous avons eu recourt à divers organismes et leurs bases de données. Ainsi, l'opérationnalisation de chacune de nos concepts et de ses dimensions a été réalisée auprès des sources suivantes :

Notre échantillon est constitué de 90 indicateurs qui seront présenté dans le tableau 5 ci-dessous.

State of cluster development rank	Davos	Classement du pays par rapport à l'état du développement du cluster
Production process sophistication	Davos	La sophistication du processus de production
Production process sophistication Rank	Davos	Classement du pays par rapport à la sophistication du processus de production
Innovation	Davos	Le dernier pilier de la compétitivité porte sur l'innovation technologique. Bien que des gains substantiels puissent être obtenus en améliorant les institutions, en construisant des infrastructures, en réduisant l'instabilité macroéconomique ou en améliorant le capital humain, tous ces facteurs finissent par avoir des rendements décroissants. Il en va de même pour l'efficacité des marchés du travail, des finances et des biens. À long terme, les niveaux de vie peuvent être largement améliorés par l'innovation technologique. Les percées technologiques sont à la base de bon nombre des gains de productivité que nos économies ont connus dans le passé. (World Economic Forum),
Innovation Rank	Davos	Classement du pays par rapport à l'innovation technologique
Capacity for innovation	Davos	Capacité d'innovation
Capacity for innovation Rank	Davos	Classement du pays par rapport à la capacité d'innovation
Quality of scientific research institutions	Davos	Qualité des institutions de recherche scientifique
Quality of scientific research institutions Rank	Davos	Classement du pays par rapport à la qualité des institutions de recherche scientifique
Global Innovation Index	WIPO	L'indice mondial de l'innovation (GII) fournit des mesures détaillées sur les performances d'innovation de 131 pays et économies à travers le monde. Ses 80 indicateurs explorent une vision large de l'innovation, y compris l'environnement politique, l'éducation, l'infrastructure et la sophistication des entreprises (WIPO).
Global Innovation Index Rank	WIPO	Classement du pays par rapport au global competitiveness index
Human capital and research	WIPO	Le niveau et la qualité de l'enseignement et l'activité de recherche dans un pays sont déterminants de la capacité d'innovation d'une nation. Ce pilier tente d'évaluer le capital humain des pays
Human capital and research Rank	WIPO	Classement par rapport à la qualité de l'enseignement et l'activité de recherche
Education	WIPO	Éducation
Education Rank	WIPO	Classement de pays par rapport à l'éducation
Expenditure on education pourcentage (GDP)	WIPO	Expéditeur on éducation pourcentage (GDP)
Expenditure on education	WIPO	Classement de pays par rapport aux expéditeur on éducation pourcentage (GDP)
pourcentage(GDP) Rank
School life expectancy years	WIPO	Espérance de vie scolaire en années
School life expectancy years Rank	WIPO	Classement de pays par rapport à l'espérance de vie scolaire en années
PISA scales reading maths and science	WIPO	Échelles PISA lecture maths et sciences
PISA sclaes reading maths and science Rank	WIPO	Classement de pays par rapport aux échelles PISA lecture maths et sciences
Tertiary eduaction	WIPO	Enseignement supérieur
Tertiary education Rank	WIPO	Classement de pays par rapport à l'enseignement supérieur
Tertiary enrolment % gross	WIPO	Inscription dans l'enseignement supérieur % brut
Tertiary enrolment % gross Rank	WIPO	Classement de pays par rapport aux inscriptions dans l'enseignement supérieur % brut
Graduates in science and engineering	WIPO	Diplômés en sciences et en ingénierie
Graduates in science and_engineering Rank	WIPO	Classement de pays par rapport aux diplômés en sciences et en ingénierie
Research and development	WIPO	Recherche et développement
Research and development Rank	WIPO	Classement de pays par rapport à la recherche et développement
Researchers FTE	WIPO	Chercheurs en équivalent temps plein
Researchers FTE Rank	WIPO	Classement de pays par rapport aux chercheurs en équivalent temps plein
Gross expenditure on Research and Develpment %GDP	WIPO	Dépenses brutes en recherche et développement %PIB
Gross expenditure on Research and Develpment %GDP Rank	WIPO	Classement de pays par rapport aux dépenses brutes en recherche et développement %PIB
university ranking average score top	WIPO	Classement de l'université note moyenne en tête

Investment environnement	LPI	L'environnement d'investissement mesure la mesure dans laquelle dans quelle mesure les investissements sont adéquatement protégés et sont facilement accessibles.
Investment environnement Rank	LPI	Classement de pays par rapport à l'environnement d'investissement
Entreprises conditions	LPI	Le pilier "Conditions d'entreprise mesure la mesure dans laquelle les réglementations permettent aux entreprises de démarrer, d'être compétitives et de se développer.
Entreprises conditions Rank	LPI	Classement de pays par rapport aux Conditions d'entreprise
Market acces and infrastructure	LPI	Le pilier Accès aux marchés et l'infrastructure mesure la qualité de qualité de l'infrastructure qui permet le commerce, et les distorsions du marché des biens et des services.
Market access and infrastructure Rank	LPI	Classement de pays par rapport Accès aux marchés et l'infrastructure
Economic quality	LPI	Le pilier "qualité économique mesure dans quelle mesure une économie est équipée pour générer des richesses de manière durable et avec le plein de la main-d'oeuvre
Economic quality Rank	LPI	Classement de pays par rapport à la qualité économique
Living conditions	LPI	Le pilier "Conditions de vie mesure la mesure dans laquelle une qualité de vie raisonnable est de vie raisonnable pour tous, y compris les ressources matérielles, le logement, les services de base et la connectivité.
Living conditions Rank	LPI	Classement de pays par rapport aux Conditions de vie
Health	LPI	Le pilier "santé" mesure la dans quelle mesure les gens sont en bonne santé et ont accès aux services nécessaires services nécessaires pour rester en bonne santé, y compris les résultats en matière de santé, les les systèmes de santé, les maladies et les facteurs de risque et les taux de mortalité.
Health Rank	LPI	Classement de pays par rapport à la santé
Education	LPI	Le pilier "éducation" mesure la scolarisation, les résultats et la qualité à travers quatre étapes de l'éducation (pré-primaire, primaire, secondaire et tertiaire), secondaire et tertiaire), ainsi que les les compétences de la population adulte.
Education Rank	LPI	Classement de pays par rapport à l'éducation
Natural environement	LPI	Le pilier "Environnement naturel mesure les aspects de l'environnement physique qui ont un effet direct sur les personnes dans leur vie quotidienne et les changements qui pourraient sur la prospérité des générations génération
Natural environnement Rank	LPI	Classement de pays par rapport à l'Environnement naturel
Global entrepreneurship index	GEDI	Le GEI est un indice annuel qui mesure la santé des écosystèmes entrepreneuriaux dans 137 pays. Il classe ensuite les performances de ces derniers les uns par rapport aux autres. Cela donne une image de la façon dont chaque pays se comporte dans le contexte national et international. (GEDI)
Startup skills	GEDI	Les compétences en matière de démarrage saisissent la perception des compétences en matière de démarrage au sein de la population et pondèrent cet aspect avec la qualité de l'éducation. cet aspect avec la qualité de l'éducation
Networking	GEDI	Ce pilier combine deux aspects du travail en réseau : (1) une approximation de la capacité des entrepreneurs potentiels et potentiels et actifs d'accéder aux opportunités et aux ressources et de les mobiliser, et (2) la facilité d'accès pour se joindre les uns aux autres.
Technologie absorption	GEDI	Le pilier de l'absorption de technologie reflète l'intensité technologique de l'activité de démarrage d'un pays, combinée à la capacité d'absorption de technologie au niveau de l'entreprise. d'un pays combiné à la capacité d'absorption de la technologie au niveau des entreprises.
Human capital	GEDI	Le pilier du capital humain saisit la qualité des entrepreneurs en pondérant le pourcentage de pourcentage de start-up fondées par des individus ayant un niveau d'éducation supérieur à l'enseignement secondaire, avec une mesure qualitative de la propension des entreprises d'un pays donné à former leur personnel, combinée à la liberté du marché du travail.
Product innovation	GEDI	Le pilier de l'innovation de produit saisit la tendance des entreprises entrepreneuriales à créer de nouveaux produits, pondérée par la capacité de transfert de technologie d'un pays.
Process innovation	GEDI	Le pilier de l'innovation de procédé saisit l'utilisation de nouvelles technologies par les start-up, combinée avec les dépenses intérieures brutes en recherche et développement (DIRD) et le potentiel d'un pays en matière de recherche appliquée.

La collecte des données a été réalisée à partir des rapports et des basses des données produits par les organismes internationaux consultés. Il convient de mentionner les divergences au niveau des données entre les organismes et les rapports. Parfois, pour un même indicateur, on trouve des valeurs différentes dans les rapports pour la même année selon l'organisme. Cela est dû à la méthodologie utilisée qui varie selon les institutions et les rapports. De fois, pour un même organisme, on constate une divergence entre les valeurs inscrites dans le rapport et celles sur le site Internet ou dans la base des données interactive.

Toutefois, face à ce problème, nous avons privilégié les valeurs qui sont mise à jour à une date très proche à celle de notre consultation. Dans le cas des anciens rapports, nous avons considéré les données telles quelles.

Ceci est précisément observé au niveau de l'indice de la prospérité où nous avons pris en considération les valeurs de la base des données interactive sur le site internet de l'institution et l'indice global de l'entrepreneuriat (the global entrepreneurship index).

Pour la complexité, il existe deux sources à savoir : l'atlas de la complexité économique (Atlas of economic complexity) et l'observatoire de la complexité économique (the observatory of economic complexity). Dans le cadre de cette étude, nous avons considéré les valeurs de l'observatoire de la complexité économique.

Enfin, dans la constitution des données, nous avons séparément pris en compte les rangs et les indices du fait que la variation de l'indice entre les années est faible et cela n'est pas très significatif cependant elle l'est pour le rang.

Par ailleurs, pour les autres données, il y'a pas assez de divergence entre les valeurs que ce soit pour les bases des données interactives, les rapports et les sites internet.

Une fois les données rassemblées, nous avons fait appel à SPSS 18. Ainsi, nous avons effectué des analyses de régression linéaire simple afin de tester les relations entre les variables de notre modèle et les hypothèses de notre recherche.

Conclusion

Le cadre opératoire de notre problématique prend forme à l'issue de cette section. Nous avons justifié notre choix concernant la méthode de collecte de donnée. Dans la prochaine section, nous allons essayer de répondre à notre problématique.

Section 2 : Analyse et interprétation des résultats

Introduction

Contrairement à la section précédente, dans cette section nous avons procédé à l'analyse et à l'interprétation du résultat. Notre modèle conceptuel est tel que :

Pour ce faire, nous avons choisi de faire recours à la régression linéaire simple pour tester notre modèle car elle nous permet de prévoir la valeur d'une variable en fonction de la valeur d'une autre variable.

H1 : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités économiques.

H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles.

H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles.

H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service.

H2 : La valeur créée dans les activités économiques influence positivement la complexité économique.

H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique.

H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique.

H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique.

H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité.

Cette section est divisée en trois points. Premièrement nous verrons l'impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités économiques, deuxièmement l'influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité économique, et enfin l'influence de la complexité économique sur la prospérité.

2.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités économiques

2.1.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en agriculture

Le tableau ci-dessous nous présente les résultats des régressions linéaires simples expriment la relation linéaire entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les activités agricoles.

En effet, les résultats montrent que la valorisation de l'eau a un impact positif et significatif sur la création de la valeur pour quelques variables, tel que : « la VA agriculture au prix courant » et « valeur production agricole ». Par contre, il révèle le contraire avec « contribution agriculture % PIB » et « VA agriculture au % PIB ». Cependant, la relation n'est pas significative avec la Contribution agriculture % PIB.

L'équation de la régression linéaire simple de la valorisation de l'eau et la création de la valeur est significatif. La régression avec la variable VA agriculture au prix courant présente un R² - ajusté significatif avec une valeur égale à 0.567. Cela signifie que, la valorisation de l'eau explique 56.7% de la variation de la valeur créée. Par ailleurs, beta est égal à 0.777 et son t= 4.088 avec une probabilité de 0.002.

De même, la valorisation de l'eau a un impact positif et significatif sur la création de la valeur car elle explique à 40.7% la valeur de la production agricole. Son beta est positif. Il est égale à 0.693 et son t= 2.546 avec une probabilité de 0.038< 0.05.

Par contre, la valorisation de l'eau n'a pas d'impact positif sur la VA agriculture au % PIB car son beta égal à -0.943. Toutefois, beta est significatif. Par ailleurs, la valorisation de l'eau de l'eau n'a pas de relation significative avec la contribution de l'agriculture au % PIB.

Tableau 6 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en agriculture

En conclusion, la valorisation de l'eau a un impact positif sur la valeur créée et l'explique pour certaines variables. Les équations de la régression peuvent s'écrire de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles » est confirmé.

2.1.2. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en industrie

Le tableau ci-dessous nous permet d'écrire les équations de la régression linéaire simple de la valorisation de l'eau et la création de la valeur en industrie. Le résultat montre que, les équations de la régression sont significatifs pour la plupart de variables tel que : « la valeur créée de l'industrie au prix courant », « la valeur créée de l'industrie manufacturière au prix courant » et « la valeur créée de l'industrie non manufacturière au prix courant ». Par contre, l'équation de la régression n'est pas significative avec les autres variables (VA industrie au % du PIB).

Le R2- ajusté indique une valeur de 0.904 pour la variable « VA industrie au prix courant ». Cela signifie que la valeur créée est expliquée à 90.4% par la valorisation de l'eau. Son béta est significatif et affiche une valeur de 0.955 avec un t= 10.666 avec une probabilité de 0.000 < 0.05.

Le R2- ajusté de la variable « VA industrie manufacturière au prix courant » égale à 0.832. Cela signifie que la variation de la valeur créée est expliquée par la valorisation de l'eau à 83.2%. Son béta est significatif et affiche une valeur de 0.920 avec un t= 7.769 et p= 0.000.

Tableau 7 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en industrie

En conclusion, la valorisation de l'eau explique la création de la valeur en industrie et les équations de la régression peuvent s'écrire sous la forme ci-après :

Notre sous hypothèse « H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles. » est confirmé.

2.1.3. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les services

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les services. Le résultat démontre que l'équation de la régression linéaire entre la valorisation de l'eau et la valeur créée dans les services n'est pas significatif.

Tableau 8 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les services

Notre sous hypothèse « H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service. » est rejetée.

En raison de ce qui précède, où nous avons présenté le résultat de la régression linéaire de la valorisation de l'eau et la création de la valeur afin de tester notre hypothèse H1, nous constatons que hormis le manque de significativité dans la relation entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les services, il existe une relation de signification entre la valorisation de l'eau dans les activités agricoles et dans les activités industrielles. Cette relation a un impact positif. De ce fait, nous validons notre hypothèse H1.

H1 : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités économiques.

H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles.

H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles.

H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service.

2.2. Influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité économique

2.2.1 Influence de la valeur créée en agriculture sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire et nous permet d'écrire l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les activités agricole et la complexité économique.

En effet, le résultat montre que l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée et la complexité économique est significatif pour la plupart de variables tels que : « VA agriculture au prix courant », « valeur production agricole » et « contribution agriculture au % PIB » et ont un impact positif.

Le R2-ajusté de la variable « VA agriculture au prix courant » présente une valeur de 0.104. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 10.4% par la création de la valeur en agriculture. Son béta est significatif et sa valeur est égale à 0.362 avec un t= 2.229 et une probabilité de 0.033 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression linéaire simple de la valeur de la production agricole égale à 0.341. Cela signifie que la complexité économique est expliquée par la valeur créée en agriculture à 34.1%. Il a un béta égal à 0.606, t= 3.731 avec une probabilité de 0.001.

Par contre, l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée et la complexité économique n'est pas significatif avec les variables « VA agriculture au % du PIB » et « % VAB de l'agriculture irriguée ».

Tableau 9 : Influence de la valeur créée en agriculture sur la complexité économique

En conclusion, la valeur créée en agriculture explique avec un impact positif la complexité économique. Les équations de la régression linéaire simple s'écrivent comme suite :

Notre hypothèse « H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique. » est validée.

2.2.2. Influence de la valeur créée dans l'industrie sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous permet d'écrire les équations de la régression linéaire simple et présente le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans l'industrie et la complexité économique. Le résultat révèle que, hormis la régression linéaire avec la valeur créée dans l'industrie non manufacturière au prix courant, il n'existe pas de signification pour les autres variables.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée en industrie non manufacturière avec la complexité économique est égale à 0.623. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 62.3% par la valeur créée dans l'industrie non manufacturière. Le béta est égal à 0.806, t= 4.917 avec une probabilité de 0.000.

Par contre, la régression n'est pas significatif avec la valeur créée en industrie dont le R2 est égal à 0.005 et p= 0.285 > 0.05 tout comme avec la valeur créée dans l'industrie en fonction du PIB et celle créée dans l'industrie manufacturière.

Tableau 10 : Influence de la valeur créée dans l'industrie sur la complexité économique

En conclusion, la valeur créée en industrie explique la complexité économique avec un impact positif et les équations peuvent s'écrire sous la forme suivante :

Notre sous hypothèse « H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique. » est confirmée.

2.2.3. Influence de la valeur créée dans les services sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous permet d'écrire les équations de la régression linéaire et présente le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les services et la complexité économique. Ce résultat montre que les équations de la régression sont significatives.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée dans les services au prix courant est égale à 0.738. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 73.8% par la valeur créée dans le service au prix courant. Béta est significatif et sa valeur est de 0.868 avec t= 7.197 et p= 0.000.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée dans le service au pourcentage du PIB est égale à 0.871. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 87.1% par la valeur créée dans les services. Son béta est égal à 0.937 avec t= 11.054 et p= 0.000.

Tableau 11 : Influence de la valeur créée dans les services sur la complexité économique

En conclusion, la création de la valeur sans les services explique avec un impact positif la complexité économique et les équations de la régression peuvent s'écrire comme suite :

Notre sous hypothèse « H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique. » est confirmée.

Dans ce qui précède, nous avons présenté le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les activités économiques et la complexité économique pour tester notre hypothèse H2. Le résultat nous démontre que la valeur créée dans les activités économiques explique avec un impact positif la complexité économique. Ceci étant, nous confirmons notre hypothèse H2.

H2 : La valeur créée dans les activités économiques influence positivement la complexité économique.

H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique.

H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique.

H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique.

2.3.1 Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité

Les tableaux ci-dessous présents le résultat de la régression linéaire simple des dimensions de la complexité économique et la prospérité et nous permet d'écrire les équations de la régression. Le résultat nous démontre qu'il existe d'une part de relations avec une signification avec un impact positif ou non et de l'autre, il n'en existe pas. Il existe de relations avec une signification pour « school life expectancy years » avec un impact positif sur son rang, « higher éducation and training (GCI) » avec un impact positif, « capacity for innovation (GCI)» avec un impact positif sur le rang, « global innovation index (GII) » avec un impact positif sur l'indice, « global competitivenness index (GCI) » avec un impact positif sur l'indice et le rang. Il en est de même pour « business sophistication (GII) » avec un impact positif, « créative output (GII) » avec un impact positif, « innovation linkage (GII) » avec un impact positif, « state of cluster developement (GII) » avec un impact positif.

Par ailleurs, il n'existe pas de signification avec par exemple le « networking (GEI)» dont p= 0.558> 0.05, « produit diversification index » qui a un p= 0.175> 0.05, « Knowledge diffusion (GCI) » qui a un p= 0.284> 0.05, « Knowledge absorption (GII) » dont p=0.127> 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « school life expectancy years » et la prospérité est égale à 0.453. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 45.3% par les années d'étude. Beta présente une valeur de 0.717 avec un t= 2.906 et une probabilité de 0.020< 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « higher éducation and training » est égal à 0.795. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 79.5% par le niveau d'enseignement supérieur des individus. Béta est égal à 0.906 avec un t= 5.657 et une probabilité égale à 0.001.

Le R2-ajusté de la variable « capacity for innovation (GCI) » est égal à 0.794. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 79.4% par la capacité d'innover. Béta = 0.905 avec un t= 5.645 et p= 0.001.

Le R2-ajusté de la variable « global innovation index (GII) » est égal à 0.373. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 37.3% par le degré d'innovation dans les activités. Béta est significatif et positif avec une valeur de 0.652. Son t= 2.854 avec une probabilité de 0.016.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « global competiveness index (GCI) » égal à 0.652. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 65.2% par le niveau de compétitivité des activités. Le béta est égal à 0.831, t= 4.225 avec une signification de 0.003< 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « business sophistication (GII) » est égal à 0.342. Cela signifie que la prospérité est expliquée par le degré de sophistication des affaires à 34.2%.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « créative output (GII) » est égal à 0.360. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 36% par le degré de créativité. Béta est significatif et est égal à 0.657 avec un t= 2.463 de signification égale à 0.039.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « innovation linkage (GII) » est égal à 0.729. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 72.9% par les liens d'innovation dans les activités. Le béta est égal à 0.871 avec un t= 5.021 de probabilité égal à 0.001.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « state of cluster développement (GII) » est égal à 0.484. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 48.4% par le niveau de développement de clusters. Le béta est égal à 0.736, t= 3.073 avec une signification de 0.015.

Tableau 12 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de capabilités implicites)

Dim : Capabilités	Indices				Rangs
	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Startup skills (GEI)	-0.139	0.267	-0.225	-0.512
		P :		P :
		(0.627)		(0.627)
Human capital (GEI)	-0.184	0.223	-0.230	-0.472
		P :		P :
		(0.661)		(0.661)
Education (GII)	-0.118	0.048	-0.077	-0.220	0.097	1.962	-0.444	-1.401
		P :		P :		P :		(P :
		(0.832)		(0.832)		(0.199		0.199)
Human capital and research	-0.027	0.763	-0.295	-0.874	0.502	10.088	-0.747	-3.176
(GII)		P :		P :		P :		(P :
		(0.408)		(0.408)		(0.013)		0.013)
Expenduture	0.277	4.453	0.598	2.110	-0.114	0.078	0.099	0.280
education_%_GDP (GII)		(P=0.068)		P :		P :		(P :
				(0.068)		(0.787)		0.787)
School_life_expectancy_years	0.268	4.288	0.591	2.071	0.453	8.443	0.717	2.906
(GII)		P : 0.072		P :		P :		(P :
				0.072		(0.020)		0.020)
Pisa_scales_reading_math &	0.214	3.445	-0.549	-1.856	0.344	5.710	0.645	2.390
science (GII)		P : 0.101		P :		P :		P : 0.044
				0.101		0.044
Tertiary education (GII)	0.533	11.290	-0.765	-3.360	0.638	16.878	-0.824	-4.108
		P : 0.010		P :		P :		P : 0.003
				0.010		0.003
Tertiary enrollement_% GDP	0.056	1.535	0.401	1.239	0.770	34.551	0.891	5.878
(GII)		P : 0.250		P :		P :		P : 0.000
				0.250		0.000
Graduates_in_science &	0.217	2.666	-0.590	-1.633	0.408	5.139	-0.712	-2.267
engineering (GII)		P : 0.163		P :		P :		P : 0.073
				0.163		0.073
Research & developpement	0.858	55.500	0.935	7.450	0.808	38.964	0.911	6.242
(GII)		P : 0.000		P :		P :		P : 0.000
				0.000		0.000
Research_FTE_mn_pop (GII)	-0.111	0.101	0.112	0.318	0.673	19.514	0.842	4.417
		P : 0.759		P :		P :		P : 0.002
				0.759		0.002
Gross expenditure on R-D_%	0.313	5.109	0.624	2.260	-0.095	0.220	0.164	0.469
GDP (GII)		P : 0.054		P :		P :		P : 0.652
				0.054		0.652
QS_university_ranking(GII)					0.847	56.208	0.928	7.497
						P :		P : 0.000
						0.000
E_participation (GII)	0.802	37.559	-0.908	-6.129	0.028	1.257	0.368	1.121
		P : 0.000		P :		P :		P : 0.295
				0.000		0.295

	0.426	7.677	0.700	2.771	0.494	9.800	0.742	3.130
		P : 0.024		P :		P :		P : 0.014
				0.024		0.014
Scientific and technical	0.036	1.335	-0.378	-1.155	0.564	12.654	-0.783	-3.557
article_bn_ppp_GDP (GII)		P : 0.281		P :		P :		P : 0.007
				0.281		0.007
Online créativity (GII)	0.294	4.326	0.618	2.080	-0.131	0.073	-0.101	-0.270
		P : 0.076		P :		P :		P : 0.795
				0.076		0.795
Health and primary education	0.499	8.971	0.749	2.995	0.919	92.301	0.964	9.607
(GCI)		P : 0.020		P :		P :		P : 0.000
				0.020		0.000
Quality of primary education	0.837	26.727	0.933	5.170	0.926	88.711	0.968	9.419
(GCI)		P : 0.007		P :		P :		P : 0.000
				0.007		0.000
Primary enrollment (GCI)	-0.078	0.637	-0.371	-0.798	0.453	6.801	-0.729	-2.608
		P : 0.469		P :		P :		P : 0.040
				0.469		0.040
Higher education and training	0.795	32.004	0.906	5.657	0.906	78.240	0.958	8.845
(GCI)		P : 0.001		P :		P :		P : 0.000
				0.001		0.000
Secondary enrollement (GCI)	0.307	3.212	0.667	1.792	0.312	4.621	0.631	2.150
		P : 0.148		P :		P :		P : 0.069
				0.148		0.069
Tertiary enrollement (GCI)	-0.181	0.233	-0.234	-0.482	0.579	11.983	0.795	3.462
		P : 0.655		P :		P :		P : 0.011
				0.655		0.011
Quality of educational	0.880	37.807	0.951	6.149	0.944	136.414	0.975	11.680
système (GCI)		P : 0.004		P :		P :		P : 0.000
				0.004		0.000
Quality of math and science	0.827	24.927	0.928	4.993	0.948	146.917	0.977	12.121
education (GCI)		P : 0.008		P :		P :		P : 0.000
				0.008		0.000
Quality of management	0.823	24.252	0.927	4.925	0.923	96.351	0.966	9.816
school (GCI)		P : 0.008		P :		P :		P : 0.000
				0.008		0.000
Internet user (GCI)	0.679	11.568	-0.862	-3.401	0.507	9.240	0.754	3.040
		P : 0.027		P :		P :		P : 0.019
				0.027		0.019
Capacity for innovation (GCI)	0.251	2.677	-0.633	-1.636	0.794	31.870	0.905	5.645
		P : 0.177		P :		P :		P : 0.001
				0.177		0.001
Quality of scientific reasearch	0.474	6.400	0.749	2.530	0.405	7.133	0.687	2.671
institutions		P : 0.053		P :		P :		P : 0.028
				0.053		0.026

Tableau 13 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de la sophistication)

Dim : sophistication	Indices				Rangs
Dim : sophistication	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Technologie absorption (GEI)	0.419	4.160	-0.732	-2.147
		P :		P : 0.098
		0.098
Production innovation (GEI)	0.285	3.395	-0.636	-1.842
		P :		P : 0.125
		0.125
Process innovation (GEI)	0.280	3.338	-0.633	-1.827
		P :		P : 0.127
		0.127
GII (global innovation index)	0.373	8.146	0.652	2.854	0.313	5.093	0.624	2.257
		P :		P : 0.016		P :		P : 0.054
		0.016				0.054
GCI (global competitiveness	0.652	17.850	0.831	4.225	0.864	70.991	0.936	8.426
index)		P :		P : 0.003		P :		P : 0.000
		0.003				0.000
Information communication	0.788	34.495	-0.901	-5.873	-0.101	0.177	-0.147	-0.421
technologies (GII)		P :		P : 0.000		P :		P : 0.685
		0.000				0.685
ICT acces (GII)	0.778	32.564	-0.896	-5.706	0.236	3.779	-0.566	-1.944
		P :		P : 0.000		P :		P : 0.088
		0.000				0.088
ICT uses (GII)	0.727	25.008	-0.870	-5.001	-0.123	0.012	0.038	0.109
		P :		P : 0.001		P :		P : 0.916
		0.001				0.916
Market sophistication (GII)	0.081	1.863	-0.416	-1.372	0.375	7.602	0.657	2.757
		P :		P : 0.203		P :		P : 0.020
		0.203				0.020
Business sophistication (GII)	0.342	5.674	0.644	2.382	0.431	9.332	0.695	3.055
		P :		P : 0.044		P :		P : 0.012
		0.044				0.012
Knowledge worker (GII)	-0.125	0.001	0.014	0.038	0.241	3.851	-0.570	-1.962
		P :		P : 0.970		P :		P : 0.085
		0.970				0.085
Knowledge intensive	-0.104	0.434	-0.283	-0.659	0.457	6.042	0.740	2.458
employment (GII)		P :		P : 0.539		P :		P : 0.057
		0.539				0.057
GERD performed by business	0.511	8.324	0.762	2.885	-0.113	0.292	-0.215	-0.540
(GII)		P :		P : 0.028		P :		P : 0.608
		0.028				0.608
GERD financed by business	-0.107	0.131	-0.127	-0.362	0.478	9.241	0.732	3.040
(GII)		P :		P : 0.727		P :		P : 0.016
		0.727				0.016
Knowledge absorption (GII)	0.175	2.907	0.516	1.705	0.155	2.651	0.499	1.628

		P : 0.127		P : 0.127		P : 0.142		P : 0.142
Knowledge technologue	0.094	2.038	-0.430	-1.428	-0.085	0.293	-0.188	-0.542
output (GII)		P :		P : 0.187		P :		P : 0.603
		0.187				0.603
Knowledge création(GII)	-0.072	0.393	-0.216	-0.627	0.087	1.952	-0.422	-1.397
		P :		P : 0.548		P :		P : 0.196
		0.548				0.196
Knowledge impact (GII)	0.034	1.313	-0.375	-1.146	0.254	4.063	-0.580	-2.016
		P :		P : 0.28		P :		P : 0.079
		0.285				0.079
Knowledge diffusion (GII)	0.034	1.317	0.376	1.147	-0.111	0.104	-0.113	-0.323
		P :		P : 0.284		P :		P : 0.755
		0.284				0.755
Creative output (GII)	0.360	6.067	0.657	2.463	0.337	6.448	0.668	2.539
		P :		P : 0.039		P :		P : 0.035
		0.039				0.035
ICTs_business model création	0.178	2.515	0.543	1.586	0.506	8.167	0.759	2.858
(GII)		P :		P : 0.164		P :		P : 0.029
		0.164				0.029
ICTs organisational model	0.723	24.531	0.868	4.953	-0.088	0.270	-0.181	-0.520
creation (GII)		P :		P : 0.001		P :		P : 0.617
		0.001				0.617
Buyer sophistication (GII)	0.703	12.862	0.873	3.586	0.908	80.101	0.959	8.950
		P :		P : 0.023		P :		P : 0.000
		0.023				0.000
Technological readness (GCI)	-0.141	0.011	0.039	0.103	0.721	22.108	0.872	4.702
		P :		P : 0.921		P :		P : 0.002
		0.921				0.002
Form_level_technology	0.579	7.874	0.814	2.806	0.850	46.386	0.932	6.811
absorption (GCI)		P :		P : 0.049		P :		P : 0.000
		0.049				0.000
Production processus	0.782	18.971	0.909	4.356	0.865	52.475	0.939	7.244
sophistication (GCI)		P :		P : 0.012		P :		P : 0.000
		0.012				0.000
Innovation (GCI)	0.592	12.590	0.802	3.548	0.910	82.159	0.960	9.064
		P :		P : 0.009		P :		P : 0.000
		0.009				0.000
Business sophistication (GCI)	-0.111	0.201	-0.167	-0.448	0.847	45.165	0.930	6.720
		P :		P : 0.668		P :		P : 0.000
		0.668				0.000

Tableau 14 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension du réseautage)

Dim : réseautage	Indices				Rangs
Dim : réseautage	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Networking (GEI)	-0.112	0.393	0.270	0.627
		(P : 0.558)		(P : 0.558
Innovation linkages	0.729	25.210	0.871	5.021	0.783	33.482	0.898	5.786
(GII)		(P : 0.001)		(P : 0.001)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)
State of cluster	0.484	9.440	0.736	3.073	0.758	32.329	0.884	5.686
developpment (GII)		(P : 0.015)		(P : 0.015)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)
State of cluster	-0.150	0.085	0.118	0.291	0.752	31.304	0.881	5.595
developpement (GCI)		(P : 0.781)		(P : 0.781)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)

Tableau 15 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de diversification)

En somme, le résultat nous montre que les dimensions de la complexité économique expliquent avec un impact positif la prospérité. Dans ce cas les équations de la régression peuvent s'écrire de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité » est confirmée.

2.3.2 Influence de la complexité économique sur les dimensions de la prospérité

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire simple de la complexité économique et les dimensions de la prospérité et nous permet d'écrire les équations de la régression. Le résultat démontre qu'il existe des relations ayant une signification soit avec un impact positif ou soit non. Il existe un impact positif avec la variable « personnal freedom », « gouvernence », « living condition » et « éducation ». Par contre l'impact est négatif avec par exemple « Natural environnement ».

Par ailleurs, il existe des relations sans signification comme par exemple avec « health » dont p= 0.351.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « personnal freedom » est égal à 0.624. Cela signifie que la complexité économique explique à 62.4% la liberté des personnes. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.816. Son t= 3.990 avec une signification de 0.004 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « gouvernence » est égal à 0.590. Cela signifie que la complexité économique explique à 59% la manière dont le pays est gouverné. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.797. Son t= 3.738 avec une signification de 0.006 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « living conditions » est égal à 0.458. Cela signifie que la complexité économique explique à 45.8% les conditions de vie. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.720. Son t= 2.933 avec une signification de 0.013 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « éducation » est égal à 0.910. Cela signifie que la complexité économique explique à 91% le niveau d'éducation. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.958. Son t= 11.061 avec une signification de 0.000 < 0.05.

Tableau 16 : Influence de la complexité économique sur les dimensions de la prospérité

Dimensions	Indices				Rangs
Dimensions	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Inclusive society
Safety and	0.684	20.464	-0.848	-4.524	0.815	40.641	-0.914	-6.375
Security		P :		P :		P :		P :
		(0.002)		(0.002)		(0.000)		(0.000)
Personnal free	0.624	15.923	0.816	3.990	0.555	12.213	0.777	3.495
dom		P :		P :		P :		P :
		(0.004)		(0.004)		(0.008)		(0.008)
Gouvernence	0.590	13.976	0.797	3.738	0.590	13.934	0.797	3.733
		P :		P :		P :		P :
		(0.006)		(0.006)		(0.006)		(0.006)
Capital social	0.506	10.217	-0.749	-3.196	0.678	19.952	-0.845	-4.467
		P :		P :		P :		P :
		(0.013)		(0.013)		(0.002)		(0.002)
Open économies
Investissement	0.466	8.852	-0.725	-2.975	0.501	10.020	-0.746	-3.163
environnement		P :		P :		P :		P :
		(0.018)		(0.018)		(0.013)		0.013)
Entreprise	0.528	11.083	-0.762	-3.329	0.547	11.856	-0.773	-3.443
condition		P :		P :		P :		P :
		(0.010)		(0.010)		(0.009)		(0.009)
Market accès and	-0.047	0.594	0.263	(0.771	0.642	17.169	-0.826	-4.144
infrastructure		P :		P :		P :		P :
		(0.463)		(0.463		(0.003		(0.003)
Economy quality	0.647	24.800	-0.821	-4.980	0.364	8.441	-0.643	-2.905
		P :		P :		P :		P :
		(0.000)		(0.000)		(0.013))		(0.013)
Empowered people
Living condition	0.458	8.603	0.720	2.933	0.130	2.340	-0.476	-1.530
		P :		P :		P :		P :
		(0.013)		(0.013)		(0.165)		(0.165)
Health	-0.002	0.979	0.330	0.989	0.804	37.997	-0.909	-6.164
		P :		P :		P :		P :
		(0.351)		(0.351)		(0.000)		(0.000)
Education	0.910	122.34	0.958	11.061	0.690	27.693	0.846	5.262
		P :		P :		P :		P :
		(0.000)		(0.000)		(0.000)		(0.000)
Natural	0.528	11.076	-0.762	-3.328	0.491	9.693	-0.740	-3.113
environnement		P :		P :		P :		P :
		(0.010)		(0.010)		(0.014)		(0.014)

En conclusion, le résultat nous montre que la complexité économique explique avec un impact positif les dimensions de la prospérité. Les équations de la régression s'écrivent de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité. » est confirmée.

Au niveau de ce point, nous avons présenté le résultat de la régression linéaire simple de la complexité économiques et la prospérité pour tester notre hypothèse H3. Le résultat nous démontre que la complexité économique explique avec un impact positif la prospérité. Ceci étant, nous confirmons notre hypothèse H3.

H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité.

Conclusion section

Tout au long de cette section, nous avons présenté le résultat de la régression linéaire simple effectuée entre les variables afin de tester notre modèle conceptuel et les hypothèses sous-

jacentes. Nous avons essayé de juger la nature des relations qui existent entre les différentes variables de notre modèle conceptuel afin de valider ou de rejeter les hypothèses de recherche. Nous avons remarqué que toutes les hypothèses sont validées. Les résultats dégagés conduisent à affirmer que la valorisation de l'eau a un impact positif sur la création de la valeur dans les activités économiques (H1), la création de la valeur (valeur créée) dans les activités économiques a un impact positif sur la complexité économique (H2) et enfin la complexité économique a un impact positif sur la prospérité (H3).

Section 3 : Discussion des résultats

Introduction

Dans cette étape nous allons présenter les résultats de notre recherche tout en faisant la comparaison avec le cadre théorique sur lequel nous nous sommes basés.

La présente étude met en exergue l'importance de la valorisation de l'eau pour améliorer, d'une part, la valeur créée dans les activités économiques et, d'autre part, la complexité économique et la prospérité.

En général, tous les résultats répondent aux attentes de l'étude. Cependant, nous avons tout de même, constaté des résultats contradictoires avec certaines variables qui peuvent être dû de la méthodologie utilisée par les intuitions à l'origine des rapports où nous avions collecté les données. Ils peuvent aussi être dus de la construction des variables ou de la nature de ces données.

Nous avons aussi constaté une différence des résultats obtenus en utilisant les rangs par rapport à celui lorsqu'on utilise les indices (valeurs). Cela est causé par le fait que l'écart est moins significatif lors des variations des valeurs des indices (exemple de 0.12456 et 0.12457) et cela complique les calculs effectués par le logiciel d'analyse des données (SPSS 18). Par contre, l'écart est très significatif par rapport au rang. Exemple lorsqu'on quitte la 96ème place à la 99ème place, l'indice peut être mois significatif (passant de 0.14587 à 0.14566).

En outre, nous avons constaté que les résultats trouvés convergent par rapport à la littérature sur la complexité économique.

Les résultats obtenus pourraient être utilisé pour résoudre le problème posé par notre étude car, les résultats révèlent concrètement la source du problème. Ceci étant identifié, il ne reste plus

qu'à travailler pour y remédier. Lorsqu'on valorise mieux les ressources en eau en Tunisie, la valeur créée dans les activités s'améliore et cela va engendrer l'amélioration de la complexité économique du pays et la complexité économique à son tour va améliorer la prospérité.

Conclusion

Dans cette troisième section, nous avons essayé de discuter sur les résultats obtenus de l'étude en justifiant les causes des contradictions entre les indicateurs et entre les rapports et l'incohérence des résultats obtenus des indices et des rangs pour le même indicateur du même rapport.

Conclusion chapitre

Dans ce chapitre intitulé prestation de la méthodologie de recherche, d'analyse et présentation des résultats, nous avons présenté la méthodologie de recherche comme première section, l'Analyse et interprétation des résultats à la deuxième section et la discussion des résultat a la troisième section. Nous avons constaté d'après les résultats obtenu, que toutes nos hypothèses sont confirmées. Cependant, au niveau des sous hypothèses, il y a la sous hypothèse H1c qui n'est pas confirmée.

Conclusion partie 2

Contrairement à la première partie, notre deuxième partie était plus orientée vers la présentation des résultats obtenus afin de résoudre le problème constaté à l'occasion de notre étude.

La partie contient deux chapitres et trois sections. Au niveau du premier chapitre nous avons présenté le cadre contextuel de notre étude inspiré de notre modèle conceptuel. Au niveau du deuxième chapitre, nous avons présenté la méthodologie de recherche, l'analyse et l'interprétation des résultats, et nous avons fini par la discussion des résultats.

Le premier chapitre étant sectionné à trois, il présente en premier, le manque de valorisation de l'eau et l'absence de la création de la valeur dans les activités économique. En deuxième lieu, il présente la faible complexité de l'économie tunisienne, et enfin au niveau de la troisième section, il présente la décroissance de la prospérité tunisienne.

Le deuxième chapitre présente à la première section la méthodologie de recherche avec trois points : la méthode d'échantillonnage, la méthode de collecte des données et le dépouillement

et technique d'analyse des données. La deuxième section (intitulée analyse et interprétation des résultats) présente en trois points l'impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités économiques, l'influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité économique, et enfin, l'influence de la complexité économique sur la prospérité.

Conclusion générale

La valorisation des ressources en eau se place de nos jours au coeur de discussion et de programme à l'échelle mondiale, motivée par le problème de la carence et la répartition inégale des ressources sur la surface de la planète. Ceci est la cause du déséquilibre des économies et pourrait conduire à diverses crises (PNUD, 2016). Au-delà du fait que l'eau soit un élément indispensable pour la vie, l'eau devient au fur et à mesure un élément clé pour les économies du fait qu'elle soit un intrant universel dans toutes les activités. (Site Office International des Eaux, 2020)

Cette présente recherche a essayé de tester l'impact de la valorisation de l'eau sur la valeur créée dans les activités économiques, à savoir celles agricoles, industrielles et de service. De même, elle a testée l'influence de la valeur créée dans ces activités sur la complexité économique et l'impact de celle-ci sur la prospérité.

A cet égard, grâce au test et à la validation de notre modèle conceptuel inspiré de la théorie de la complexité et suite à la collecte des données effectuée, plusieurs résultats d'une importance aussi bien théorique que pratique ont découlé de cette étude. Ces résultats attribuent à notre

travail de recherche un certains nombres d'intérêts et d'apports théoriques et pratiques ou managériaux.

Sur le plan théorique, nous estimons que notre étude va contribuer à compléter ou à introduire dans la littérature marketing, les travaux sur la valorisation de l'eau.

Sur le plan managérial ou pratique, notre recherche montre les bénéfices qu'on pourrait tirer de l'eau par une bonne utilisation et allocation dans les activités. Les résultats de notre étude vont aider à la prise des décisions stratégiques par les autorités ou les particuliers exerçants les activités économiques. Aux agriculteurs, ce travail va les aider à orienter leurs activités vers la culture de produits à forte rentabilités et à savoir comment orienter leurs activités de façons à mieux valoriser de l'eau. Aux industriels, ce travail les aide à s'orienter vers la production des produits à forte rentabilité et ou à fort contenu de connaissance (savoir) car ces derniers ont une forte rentabilité. Ces résultats vont permettre aux opérateurs économiques (agriculteurs, industriels et ceux des services) à développer le travail en réseau (clustérisassions), car il présente un grand intérêt.

En plus des apports de cette recherche, nous avons pu désigner certaines limites. Comme d'autres recherches, notre étude de recherche rencontre également des limites qu'on peut résumer dans ce qui suit :

? Le problème lié à la disponibilité de certaines données très importantes pour notre étude

? Le problème lié à la méthodologie utilisée par les institutions d'élaboration des rapports créant à ce fait de variation.

Les futurs chercheurs peuvent à partir du résultat de notre étude, ajouter davantage des données en commençant par la matrice entré-sortie des activités pour mesurer le réseautage afin de renchérir le résultat.

Bibliographie

Ayadi M. (2017). Stratégie de mobilisation des ressources en eau en Tunisie, MARHP, Tunis.

Arnould E., Thompsons C. (2005). « Consumer Culture Théory (CCT) : twenty years of research. », Journal of consumer research, vol. 31, N° 4, p. 868-882.

Ardoino J., (2011). « Les termes de la complexité. » Hermes la Revue, vol. 2, N°60, p. 135137.

Arnould E., Thompson C. (2007). « Consumer culture theory (And we really mean theoretics): Dilemmas and opportunities posed by an academic branding strategy », research in consumer behavior, vol. 11, p. 3-22.

Aurier P., Evrard Y. & N'Goala G. (2004). « Comprendre et mesurer la valeur du point de vue du consommateur ». Recherche et Applications en Marketing, vol. 19, n° 3, p

Arnaud C. (2009). « An elementary theory of comaparative advantage ». Econometrica, Vol. 77, N° 4, p.1165-1192.

Bonnin G. (2003). « La mobilité du consommateur en magasin : une étude exploratoire de l'influence de l'aménagement spatial sur les stratégies d'appropriation des espaces de grande distribution ». Recherche et Applications en Marketing, vol. 18, n° 3, p.

Bischi1G. I. (2017). « Wilson, David S. and Alan Kirman (eds): Complexity and evolution: toward a new synthesis for economics ».

Brechet JP. (2012). Les grands inspirateurs des théories d'organisation. EMS Editors : Olivier Germain. (pp.258-273). Nantes.

Bagozzi R P. (1978) « The Construct Validity Of The Affective, Behavioral, And Cognitive Components Of Attitude By Analysis Of Covariance Structures ». Multivariate Behavioral Research, Vol.13, N°1, p.9-31.

Babin B.J., Darden R. W & Griffin M. (1994). « Work and/or Fun : Measuring Hedonic and Utilitarian Shopping Value » .Journal of consumer research, Vol. 20.

Barros G. (2010). « Herbert A. Simon and the concept of rationality : Boundaries and procedures ». Brazilian Journal of Political Economy, Vol. 30, N° 3 (119), pp. 455-472.

Benalaya A., Souissi A., Stambouli T., Albouchi L., Chebil A., Frija A. (2015). Eau Virtuelle et Sécurité Alimentaire en Tunisie : du Constat à l'Appui au Développement (EVSAT-CAD); rapport technique final. IDRC,

Brüesch P., (2011). Water - its significance in science, in nature and culture, in world religions and in the universe, ETH Library, Zurich.

Boubaker B-F. (1997). Revue des Etudes Phéniciennes-Puniques et des Antiquités Libyques, Institut National du Patrimoine, Tunis.

Brechet J-P. (2012). Morin Edgar : La complexité comme défi à la connaissance, Éditions EMS, Caen.

Benalaya A., Soussi A., Abdelkefi B-H., Stambouli T., Rouz S. (2015). Recueil des fiches technico-économique observées des principales cultures pratiquées en Tunisie Tome 2.

Baduel P. (1980). « Le pouvoir de l'eau dans le Sud-Tunisien », Revue de l'Occident musulman et de la Méditerranée, N°30. p. 101-134.

Boubaker H. (2016). L'eau en tunisie : faut-il s'attendre au pire ? . Université de Manouba, Tunis.

Banque Mondiale. (2006). Tunisie, Examen de la politique agricole Version finale 20 juillet 2006 ; eau, environnement, développement social et rural région Moyen-Orient et Afrique du Nord.

Cortès J. (2008). « La « Méthode » d'Edgar Morin Pistes de lecture ». Synergies Monde, N° 4, pp. 43-58.

Cairney P. & Geyer R. (2017). « A critical Discussion of Complexity Theory: How does 'Complexity Thinking' improve our Understanding of Politics and Policymaking? ». Complexity, Governance & Networks, Vol. 3, N° 2, p. 1-11.

Cariou J-Y. ( ). Histoire des démarches scientifiques, de l'Antiquité au monde contemporain. Éditions Matériologiques.

Cairney P. (2012) « Complexity Theory in Political Science and Public Policy » politica stadies review, vol. 10, N°3, p. 346-358.

Cairney P., Geyer R. (2017) « A critical Discussion of Complexity Theory : How does 'Complexity Thinking' improve our Understanding of Politics and Policymaking ? » Complexity, Governance and Networks, Vol. 3, N° 2, p. 1-11.

Chouchane H., Hoekstra A-Y., Krol M-S., Mekonnen M-M. (2015). « The water footprint of Tunisia from an economic perspective », Ecological Indicators, N°52, p. 311-319.

Chebbi H_-E., Pellissier J-P., Khechimi W., Rolland J-P. (2019). Rapport de synthèse sur l'agriculture en Tunisie. HAL.

Chaker S. (2005). Encyclopédie berbère, Kairouan - Kifan Bel-Ghomari. Édisud, Paris.

Camps G., (1979). « Les Numides et la civilisation punique », Antiquités africaines, vol. 1, N° 14, p. 43-53.

Chaâben M-B., (2017). Évolution de la productivité en 2016 et projection pour 2017. ITCEQ.

Darmagnac C. (2010). « La Tunisie, carte aux trésors archéologiques » Dans Les Cahiers de l'Orient vol. 1, N° 97, p. 67 - 81.

Day G.S. & Montgomery D. B. (1999). « Charting New Directions for Marketing ». Journal of Afarketing, Vol. 63, p.3-13.

Dodds W. B., Monroe K B. and Grewal D. (1991). « Effects of Price, Brand, and Store Information on Buyers' Product Evaluations ». Journal of Marketing Research, Vol. 28, N° 3, pp. 307-319.

Day G. S. & Montgomery D. B. (1999). « Charting New Directions for Marketing ». Journal of Afarketing, Vol. 63, p. 3-13.

Dahl A. (2005). «What Political Institutions Does Large-Scale Democracy Require ? » .Political Science Quarterly, Vol. 120, N° 2. P. 187-197.

Darrigrand M. (2001). Eau, Mythes et Symboliques. CIEAU. Darrigrand M. (2015). Eau, Mythes et Symboliques. CIEAU.

Doukkali M., Guèdègbé T. (2018). Contribution des facteurs et de la productivité globale des facteurs à la croissance agricole au Maroc : une évaluation comparée intersectorielle et inter pays. OCP Policy Center, Maroc.

Doligez F., Abdelkafi B., Chouchane A., (2015). Etude de reformulation concertée du programme de mise à niveau des exploitations agricoles en Tunisie. IRAM

Doukkali M., Guèdègbé T., (2018). Contribution des facteurs et de la productivité globale des facteurs à la croissance agricole au Maroc : une évaluation comparée intersectorielle et inter pays. OCP Policy Center.

Enright M. (2002). « Marketing and Conflicting Dates for its Emergence : Hotchkiss, Bartels, the `Fifties School' and Alternative Accounts ». Journal of Marketing Management, N°18, p.445-461.

Fabbe-Costes N. (2002). « Evaluer la création de valeur du supply chain management». Logistique & Management, Taylor & Francis, Vol. 10, N°1, pp.29-36.

Fischer E. & Arnold j. F. (1990). « More than a Labor of Love : Gender Roles and Christmas Gift Shopping ». Journal of consumer research, Vol. 17.

Fabbe-Costes N. (2002) « Évaluer la création de valeur du Supply Chain Management » Logistique & Management, Vol.10, N°1, p 29-36.

Fourati R. (2019). Tableau de bord sur la compétitivité de l'économie tunisienne. Itceq. Fourati R., Mahfoudi S. (2018). Positionnement compétitif de l'économie tunisienne. Itceq. Fourati R. (2017). Tableau de bord sur la compétitivité de l'économie tunisienne. Itceq.

Figueiredo M. O., Veiga J. P. Silva T. P. (2001). « Materials and reconstruction techniques at the Aqueduct of Carthage since the Roman period », Historical Constructions, vol. 1, p. 391-400.

Grewal D., Monroe K B. & Krishnan R. (1998). « The Effects of Price-Comparison Advertising on Buyers' Perceptions of Acquisition Value, Transaction Value, and Behavioral Intentions », Journal of Marketing, Vol. 62, N° 2, pp. 46-59.

Guido G. (2006). « Shopping Motives, Big Five Factors, and the Hedonic/Utilitarian Shopping Value : An Integration and Factorial Study ». Innovative Marketing, Vol. 2, N° 2.

Géhin E. (1974). « Morin Edgar, Le paradigme perdu : la nature humaine ». Revue française de sociologie. Vol. 15, N°1. pp. 134-139.

Ghozzi-Nekhili C. (2011). « Quelle stratégie de développement durable dans les hôtels en Tunisie ? », la revue électronique en science de l'environnement, vol. 11, N° 3, p.

Guigou J-L., Brahim M. (2017). Le rééquilibrage de la balance commerciale en Tunisie : dans une perspective d'industrialisation et de coproduction au sein de l'espace euro-méditerranéen, IPEMED.

Hunt S. D., Muncy J A. & Ray N M. (1981) « Alderson's general theory of marketing : A formalization ». Review of Marketing. P. 267-272.

Holbrook M. (1999). Consumer Value : A Framework for Analysis and Research. Routledge

Holbrook M. & Hirschman E. (1982). « The Experiential Aspects of Consumption: Consumer Fantasies, Feelings, and Fun ». Journal of consumer research, Vol.9.

Houichi A., Hajer T. (2013). Les effets d'une libéralisation dans les secteurs des services en Tunisie, Evaluation par un modèle d'équilibre général calculable (MCEG). Itceq.

Hahdi H. (2017). La Tunisie, les dilemmes d'une innovation touristique sans contrôle. ENS, Lyon.

Hassan E. (2015). Diagnostic du système national de recherche et d'innovation en Tunisie Rapport final. PASRI.

Haddad S. (2010). « Institutions et politiques publiques de soutien du système d'innovation de Tunisie. État des lieux ». Innovations, vol. 3, N° 33, p. 137-156.

Hausmann R., Hidalgo C. (2011). «The networking structure of economic output», Journal of economic growth, vol. 16, N°4, p. 309-342.

Hausmann R., Hwang J. (2007). «What you export matters». Journal of economic growth, vol. 12, N°1, p. 1-25.

Hidalgo C. & Hausmann C., (2009). «The building block of economic complexity», Proceeding of national academy of science, vol.106, N° 26.

Hartmann D. (2014). Economic Complexity and Human Development. Taylor & Francis, London.

Hajer M. (2018). Enquête annuelle sur la compétitivité des entreprises 2017. Itceq.

Hammami H. (2017). A la recherche des déterminants de la Performance des entreprises : Analyse économétrique à partir de l'enquête annuelle sur la Compétitivité 2015. Itceq.

Hoekstra A-Y., Hung P-Q. (2002). Virtual water trade: A quantification of virtual water flows between nations in relation to international crop trade, IHE DELFT

Hidalgo C., Hausmann R. (2009). « The building blocks of economic complexity », Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 106, N°26, p. 10570-10575.

Hammami R., Stambouli T., Frija A., Souissi A., Benalaya A. (2017). « Comparative Study of the virtual water consumed by cereals in different bioclimatic areas of Tunisia », journal of science, vol. 43, N°3, p. 2352-2362.

Hanoune R. (1991). « André Berthier, La Numidie, Rome et le Maghreb », L'antiquité classique, N° 60, p. 695-696.

ITCEQ. (2017). Inclusion sociale en Tunisie : Les enjeux de l'emploi, de l'éducation et de la répartition des revenus.

ITCEQ. (2015). Evolution rétrospective de la productivité sur la période 1961-2015. ITCEQ. (2016). Rapport sur l'économie de savoir n°6.

ITCEQ. (2016). Tableau de bord sur la compétitivité de l'économie tunisienne.

Joumard I., Dhaoui S., Morgavi H. (2018). Documents de travail du Département des Affaires économiques de l'OCDE No. 1478, Insertion de la Tunisie dans les chaines de valeur mondiales et rôle des entreprises offshore. OCDE.

Jougleux M. (2006). «Enrichir l'approche théorique de la qualité dans les services : qualité du service et qualité de service ». Recherche et Applications en Marketing, vol. 21, n° 3.

Kotler P. & Levy, S.J. (1969) « Broadening the Concept of Marketing ». Journal of Marketing, N° 33, p.10-15.

Khanfir M. (2016). Rapport final du Plan d'amélioration de la compétitivité de services : le cas du secteur de service de transport et logistique en Tunisie. Colombus consulting.

Kallala N., Sanmarti J. (2008) « Recherches sur l'occupation d'Althiburos (région du Kef, Tunisie) et de ses environs à l'époque numide ». Journal of western mediterranean prehistory an antiquity. Vol.1, N° 39, p. 67-113.

Karray Z., Driss S. (2009). « Structure industrielle, économies d'agglomération, ouverture et croissance régionale en Tunisie », Région et Développement, N° 29, p. 142-157.

Latruffe L. (2010). Compétitivité, productivité et efficacité dans les secteurs agricoles et agroalimentaire, OCDE.

Lings M. (1968). « The Qoranic Symbolism of Water By Martin Lings Studies in Comparative Religion », Studies in Comparative Religion, Vol. 2, N° 3, p.

Le Moigne J-L. (1992). « Intelligence de la complexité : ne plus séparer pragmatique, épistémique et éthique ». Les Cahiers de l'INSEP, pp. 47-57.

McGee, L. W. et Spiro, R. L. (1988). « The marketing concept in perspective ». Business Horizons, Vol. 31, N°3, p. 40-45.

Mathwick C., Malhotra N., et Rigdon, E. (2001). « Experiential value : Conceptualization, measurement and application in the catalog and Internet shopping environment », Journal of Retailing, Vol. 77, N°1, p. 39-56.

Morin E. (1973). Le paradigme perdu : la nature humaine. Éditions du Seuil, Paris. Morin E. (2005). Introduction à la pensée complexe. Editions du Seuil, Paris.

Moussa M. (2002). Alimentation en eau potable, ENIT - École nationale d'ingénieurs, Tunis.

Ministère de l'Agriculture et des Ressources Hydrauliques. (2006). Enquête sur les Structures des Exploitations Agricoles (2004-2005).

Mounira B. (2011). Caractéristiques du tissu Industriel tunisien en 2011 : Cadre institutionnel et Financement des PME. ITCEQ.

Maia S., Almassy D., Pinter L. (2017). Social and cultural values and impacts of nature-based solutions and natural areas. CEU.

McCool S F. (2008). Water and People : Challenges at the Interface of Symbolic and Utilitarian Values. USDA.

Mehouachi H., (2019). Indice Global de la Compétitivité Davos 2019, nouvelle méthodologie, nouveau classement. ITCEQ.

Malissard A., Rilke RM. (2002), Les romains et l'eau : fontaines, salles de bains, thermes, égouts, aqueducs. REALIA/Les Belles Lettres, Paris.

MARHP. (2006). Enquête sur les Structures des Exploitations Agricoles 2004-2005

Ouertani E., Laajili I., Stambouli T., Benalaya A. (2016). « Gestion De L'eau En Industrie Agroalimentaire Tunisienne Et Son Impact Sur L'environnement Et Sur La Securite Alimentaire », LARHYSS Journal, Vol. 13, N° 4, p. 199-217.

OCDE, (2018). Bonne gouvernance au niveau local pour accroitre la transparence et la rédévabilité dans la prestation des services : expériences de Tunisie et d'ailleurs.

Ouni F., Zammali H. (2015). Climat d'affaire en Tunisie : lecture dans le classement des rapports internationaux. ITCEQ.

Ouaddi H. & al (2020) « Une tentative de revisiter la démarche scientifique en Sciences de Gestion », Revue du contrôle, de la comptabilité et de l'audit, Vol. 4, N° 2, pp : 458 - 468.

Parasuraman A. & Grewal D. (2000) « The Impact of Technology on the Quality-Value-Loyalty Chain : A Research Agenda ». Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 28, N° 1, p. 168-174.

Poncet S. & Waldemar F. (2013). « Export Upgrading and Growth: The Prerequisite of Domestic Embeddedness ». World Development, Vol. 51, pp. 104-118.

Robin M. (1974). « The Nature of Human Values. by Milton Rokeach ». Political Science Quarterly, Vol. 89, N° 2, pp. 399-401.

Riviere A. & Mencarelli R. (2012). « Vers une clarification théorique de la notion de valeur perçue en marketing ». Recherche et Applications en Marketing (French Edition), Vol° 27, N° 3, pp.97-123.

Rossiter J R. (2002). « The five forms of transmissible, usable marketing knowledge ». Marketing theory, Vol. 2, N°4n p. 369-380.

Smith A. (1776). Recherches sur la nature et les causes de la richesse des nations. Édition traduite en 1881 par Germain Garnier.

Sinha I. and DeSarbo W S. (1998) « An Integrated Approach toward the Spatial Modeling of Perceived Customer Value ». Journal of Marketing Research, Vol. 35, N°. 2, pp. 236249.

Sweeneya J. C. & Soutarb G N. (2001). « Consumer perceived value : The development of a multiple item scale ». Journal of Retailing, Vol. 77, p. 203-220.

Sheth J N., Newman B. I. & Gross B. L. (1991). «Why We Buy What We Buy : A Theory of Consumption Values » .Journal of Business Research, Vol. 22, N°1, p. 59-170.

Semal L. (2010). «Tim Jackson, Prospérité sans croissance : la transition vers une économie », Développement durable et territoires, Vol. 2, n° 1, p.

Simoes J. G., Hidalgo C.A. (2011). « The Economic Complexity Observatory : An Analytical Tool for Understanding the Dynamics of Economic Development », AAAIWS'11-17 : Proceedings of the 17th AAAI Conference on Scalable Integration of Analytics and Visualization, p. 39-42,

Soussi R. (2013). Localisation des industries et enjeux urbains dans l'agglomération du Grand Tunis. HAL.

Teas R. K. & Agarwal S. (2000). « The Effects of Extrinsic Product Cues on Consumers'

Perceptions of Quality, Sacrifice, and Value ». Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 28, N° 2, p 278-290.

Torris G. (2015). « Edgar Morin, Le paradigme perdu : la nature humaine, Paris, Éditions du

Seuil, 1973. In: L'Homme et la société, N. 33-34, 1974. ». Économie et tiers-monde., pp. 248-249.

Trabelsi S., Zrelli N. (2019). Evaluation du plan de développement 2016-2020. Solidar Tunisie.

Woodruff R. B, Schumann D.W & Burns M. J. (1994). « Comparing Consumers' Recall of

Prepurchase and Postpurchase Product Evaluation Experiences ». Journal of consumer research, Vol. 20.

Woodall T. (2003). « Conceptualising 'Value for the Customer': An Attributional, Structural and Dispositional Analysis ». Academy of Marketing Science Review, N° 12.

Woodruff R. B. (1997). « Customer Value : The Next Source for Competitive Advantage ». Journal of the Academy of Marketing Science. Vol. 25, N° 2, p. 139-153.

Weaver W. (2004). « Science and complexity ». E:CO, Vol. 6, N°. 3, pp. 65-74.

Zribi Y., Mahfoudh S., Fourati R. (2018)., Positionnement compétitif de l'économie tunisienne. Itceq, Tunis.

Zribi Y., Mahfoudh S., Fourati R. (2016)., Positionnement compétitif de l'économie tunisienne. Itceq, Tunis.

Zribi Y. (2017). Appréciation de la compétitivité prix de l'économie tunisienne. ITCEQ.

Zribi Y., Mahfoudh S., Fourati R. (2018). Positionnement compétitif de l'économie tunisienne. ITCEQ.

Zhu S., Li R. (2016). « Economic complexity, human capital and economic growth : empirical

research based on cross-country panel data » Applied Economics. Vol. 49, N° 38, p. 38153828.

Zeithaml V A. (1988). « Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value : A Means-End Model and Synthesis of Evidence ». Journal of Marketing, Vol. 52, p.2-22

Section 3 : Relation entre la théorie de la complexité et la complexité économique 24

Chapitre 2 : Relation entre la valorisation, la complexité et la prospérité 26

1.2 Influence de la valorisation de l'eau sur la valeur créée dans les activités économique ... 35

Section 1 : Valorisation de l'eau et Faible niveau de création de la valeur dans les activités

Chapitre 2 : Méthodologie de recherche, analyse et présentation des résultats 92

2.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités

2.1.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en agriculture 108

2.1.2. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en industrie 110

2.1.3. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les services 111
2.2. Influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité

2.2.1 Influence de la valeur créée en agriculture sur la complexité économique 112

2.2.2. Influence de la valeur créée dans l'industrie sur la complexité économique 114

2.2.3. Influence de la valeur créée dans les services sur la complexité économique 115

2.3.1 Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité 116

2.3.2 Influence de la complexité économique sur les dimensions de la prospérité 124