Memoire Online - Taux de change réel et les parts de marché d'exportation du coton du Cameroun et du Nigeria

« L'université de Yaoundé II n'entend donner aucune approbation aux opinions contenues dans ce mémoire. Celles-ci doivent être considérées comme étant propres à l'auteur. »

Qu'ils trouvent ici l'expression de ma profonde gratitude pour les innombrables sacrifices consentis pour mon éducation et mon épanouissement.

J'exprime ma profonde gratitude à tous ceux qui de près ou de loin ont participé à cet ouvrage et particulièrement, au Dr BAYE MENJO Francis qui, malgré ses multiples occupations, a accepté de sacrifier son temps précieux pour diriger mes travaux.

-aux enseignants de la faculté de sciences économiques et de gestion de l'université de Yaoundé II et particulièrement à ceux de l'option économie mathématique et économétrie ;

-à tous mes camarades de la deuxième promotion de DEA économie mathématique et économétrie ;

-à mes amis : NGOUDJI Charly, MBENDA Ferdinand, NTUNGWANAYO Diomede, KAMGANG Amelie, MBAPMO Alvine, BAFA'A Dorette, TCHEUTOU Christelle, SIME Lorrette, TASHIT Adidou, YEPMO Romuald, ZEUDONG Romuald, TANNESSONG Romeo, FOZIN Martin, TEBOUGANG Thomas, DEMANOU Francis ;

-à toute la famille LEKEUFACK : Fernand, Adeline, Adoville, Alain, Guy, Calorine, Pierre Marie, Marlyse, Antoine ; à FONGOU Bertille, FONGOU Armelle, NDONFACK Philippe, NANFACK Appolinaire, SONFACK Catherine, TADONGMO Gisele, TADONGMO Solange, TONFACK Judith, POWENO Ernest, AWOUNDEM Martial, DJITSA Clement, ANANFACK Bernard, ZEUFACK Donald, TEMFACK Ambroise, AWOUNFACK Jean Claude ;

AVERTISSEMENT.......................................................................................i

DEDICACES...............................................................................................ii

REMERCIEMENTS......................................................................................iii

TABLE DES MATIERES................................................................................iv

RESUME.................................................................................................viii ABSTRACT................................................................................................ix

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS............................................................x

LISTE DES TABLEAUX ET FIGURES..............................................................xi

INTRODUCTION GENERALE......................................................................1

L'ECONOMIE CAMEROUNAISE ET NIGERIANE : UNE ATTENTION PARTICULIERE SUR LE TAUX DE CHANGE ET LE SECTEUR DU COTON....................................................................................................9

2-1- Evolution des agrégats macroéconomiques au Cameroun et au Nigeria..........................9

2-1-1 Evolution des agrégats macroéconomiques au Cameroun...........................9

2-1-2 Evolution des agrégats macroéconomiques au Nigeria............................12

2-2- Evolution du taux de change au Cameroun et au Nigeria..............................................15

2-2-1- Evolution du taux de change au Cameroun..........................................15

2-2-2- Evolution du taux de change au Nigeria.............................................16

2-3- Evolution de la politique agricole et exportation du coton....................................17

2-3-1- Commercialisation du coton............................................................18

2-3-1-1- Marché du coton au Cameroun.............................................19

2-3-1-2- Marché du coton au Nigeria................................................21

2-4- Conclusion...........................................................................................22

CONCEPTS ET REVUE DE LA LITTERATURE.......................................................23

3-1-Taux de change réel et concept de compétitivité globale...........................................23

3-1-1- Le taux de change réel ..................................................................23

3-1-1-1- Le régime de taux de change................................................23

3-1-1-2- Caractérisation des régimes de taux de change...........................24

3-1-2- Effet d'un déséquilibre du TCR sur l'acquisition des parts de marché...........25

3-1-2-1- Taux de change réel d'équilibre............................................26

3-1-2-2- Les effets d'un déséquilibre du taux de change réel.....................26

3-2- Revue théorique de l'estimation du TCR et de la fonction d'offre des exportations................................................................................................28

3-2-1- Etude théorique de l'estimation du TCR.............................................28

3-2-2- Etude théorique de la fonction d'offre des exportations...........................30

3-3- Revue empirique du TCR et de la relation d'offre des exportations..............................31

3-3-1- Etude empirique du TCR...............................................................31

3-3-1-1- Etude empirique du TCR au Cameroun...................................33

3-3-1-2- Etude empirique du TCR au Nigeria.......................................33

3-3-2- Revue empirique de la relation d'offre des exportations...........................34

3-4- Conclusion...........................................................................................35

METHODOLOGIE ET DONNEES D'ANALYSE..............................................37

4-1-Modélisation du TCR et de la fonction des parts de marché...................................37

4-1-1- Modélisation du taux de change réel et détermination du degré de mésalignement............................................................................................37

4-1-1-1- Détermination du degré de mésalignement...............................42

4-1-1-2- Estimation du modèle à correction d'erreur du TCR....................43

4-1-2- Modélisation de la fonction d'offre des exportations du coton....................44

4-2- Méthodes statistiques.....................................................................................46

4-2-1- Stationnarité..............................................................................46

4-2-1-1- Test de stationnarité.........................................................46

4-2-1-2- Les tests de Dickey-Fuller Augmenté....................................46

4-2-2- Cointégration............................................................................47

4-2-2-1- Procédure d'estimation de la relation de long terme du modèle d'ajustement partiel par les MCO.............................................................47

4-2-2-2- Procédure d'estimation de Engle et Granger.............................48

4-2-3- Sources de données.....................................................................48

RESULTATS EMPIRIQUES........................................................................49

5-1- Stationnarité et analyse de la cointégration......................................................49

5-1-1- Etude de la stationnarité................................................................49

5-1-2- Détermination du TCR..................................................................50

5-1-2-1- Estimation de la relation de long terme du TCR.........................53

5-1-2-2- Interprétation des résultats des régressions...............................54

5-1-2-3- Estimation de la relation de long terme du TCRE et détermination de l'indice de mésalignement......................................................................56

5-1-3- Estimation de la relation de cointégration et du modèle à correction d'erreur du TCR.........................................................................................................59

5-1-3-2- Calcul du TCRE par la relation de cointégration........................61

5-1-3-3- Estimation par les MCO de la relation dynamique du modèle à correction d'erreur...............................................................................63

5-2- Résultats sur les fonctions des parts de marché................................................66

5-2-1- Test de stationnarité.....................................................................66

5-2-2- Détermination des parts de marché...................................................67

5-2-3- Estimation de la relation de long terme...............................................68

5-2-4- Estimation de la relation de cointégration et du MCE des parts de marché......70

5-2-4-1- Estimation de la relation de cointégration.................................70

5-2-4-2- Estimation par les MCO du modèle dynamique à correction d'erreur.....................................................................................................................72

CONCLUSION GENERALE........................................................................75

6-1- Résumé des résultats...............................................................................75

6-2- Recommandations des politiques économiques................................................76

6-3- Perspectives pour une recherche future..........................................................77

BIBLIOGRAHIE.......................................................................................79

ANNEXE..................................................................................................83

RESUME

Dans l'optique d'évaluer l'impact du taux de change réel et ses dérivées dans la détermination des parts de marché du coton du Cameroun et du Nigeria, nous avons entrepris dans ce mémoire, d'explorer d'une part, les déterminants du taux de change réel (TCR) ainsi que la trajectoire du taux de change réel d'équilibre (TCRE) pour chacun des deux pays et d'autre part, spécifier et estimer les fonctions des parts de marché du coton pour ces pays. L'étude a porté sur ces deux pays de l'Afrique Subsaharienne pour une période allant de 1980 à 2003.

L'hypothèse principale de cette étude est que, le choix du régime de taux de change a un impact significatif dans la détermination des parts de marché des exportations du coton. Partant de cette hypothèse principale, nous avons décelé deux hypothèses secondaires dont la première est de tester la significativité du rôle du choix d'un régime de change dans l'explication de la compétitivité globale. La deuxième hypothèse quant à elle, consiste à tester la significativité du taux de change réel et ses dérivées dans la détermination des parts de marché des exportations du coton.

Pour tester ces hypothèses, nous avons utilisé le modèle d'ajustement partiel et la technique de cointégration pour estimer le taux de change réel d'équilibre de long terme et le taux de change réel de court terme, ainsi que des fonctions des parts de marché de coton.

Les résultats du modèle estimé révèlent que le taux de change réel et ses dérivées ont un impact significatif dans la détermination des parts de marché du coton pour les deux pays.

Cette étude recommande pour l'amélioration des parts de marché du coton du Cameroun une gestion du TCR ; à travers les variables telles que la politique commerciale, l'aide extérieure et le progrès technique. Au Nigeria, la manipulation des variables telles que la dette de long terme, les termes de l'échange, permettraient au gouvernement de gérer le TCR et ses dérivées et ainsi, accroîtraient les parts de marché des exportations du coton.

ABSTRACT

In order to evaluate the impact of real exchange rate and its derivatives on the determination of cotton export market shares in Cameroon and Nigeria, this work explores factors that determine the real exchange rate (RER), derives the trajectory of the equilibrium real exchange rate (ERER); specifies and estimates the cotton export market share for these countries. The analysis is done with data compiled from various sources for the period 1980-2003.

The main hypothesis of this study is that, the exchange rate regime choice has a significant impact on the determination of cotton export market shares. From this main hypothesis we extracted two secondary hypotheses namely: (1) the exchange rate regime plays an important role in explaining the global competitiveness; (2) the real exchange rate and its derivatives are important in the determination of cotton export market shares.

To test these hypotheses, we used a partial adjustment model and cointegration techniques to estimate the long-run equilibrium and the short-run real exchange rate, and as well as the export of cotton market share function.

The empirical results suggest that, the real exchange rate and its derivatives play a crucial role on the determination of cotton export market shares for the two countries.

This study is recommending that, to improve market shares in Cameroon, the management of RER through variables such as trade policy, foreign aid and technological progress is important. For Nigeria, the manipulation of variables such as the external debt, terms of trade will help the government to manage the RER and its derivatives in order to ameliorate global competitiveness.

Tableau 3 : Test de racine unitaire sur les séries de TCR en niveau et en différence première pour le Cameroun

Tableau 4: Test de racine unitaire sur les séries de TCR en niveau et en différence première pour le Nigeria

Tableau 18 : Calcul de l'indice de mésalignement du TCR par la relation de cointégration

Tableau 21 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différences première pour le Cameroun

Tableau 22 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différences première pour le Nigeria

Tableau 29 : Test de stationnarité sur le terme à correction d'erreur des PMC au Cameroun

Tableau 30 : Test de stationnarité sur le terme à correction d'erreur des PMC au Nigeria

CHAPITRE 1

INTRODUCTION GENERALE

Comme la plupart des pays de l'Afrique sub-saharienne (ASS), le Cameroun et le Nigeria ont connu de faibles performances économiques par rapport à d'autres régions du monde. Dans les années 1980, la Banque Mondiale (BM) et le Fond Monétaire International (FMI), ont fait adopter à plusieurs pays de cette région du monde, des programmes d'ajustement structurel (PAS)^1(*) dont l'un des objectifs majeurs était de restructurer la base de production de ces économies cela dans l'esprit d'accroître en priorité la production et les exportations agricoles. L'une des politiques recommandées par ce programme était la reforme des taux de change à cause du rôle crucial qu'il joue dans la stabilisation et le processus d'ajustement (Aghevli et Montiel, 1991 ; Edwards, 1990 ; Elbadawi, 1992 ; Khan et Baye, 2005). Le taux de change est donc devenu un instrument de politique économique d'une importance particulière pour ces pays de l'ASS, puisqu'ils produisent et exportent des produits de base et doivent devenir compétitifs sur le marché international.

Le taux de change est l'un des prix dont les effets se répercutent à travers toute l'économie et qui affecte peut être plus de transaction que tout autre prix. La théorie de la détermination du taux de change réel est donc particulièrement pertinente dans l'évaluation empirique des effets des politiques des incitations agricoles, tant sur les secteurs spécifiques que sur l'économie tout entière (Bautista et Valdes, 1993). Puisque le taux de change réel est l'expression de tout l'environnement macroéconomique, c'est donc une variable critique que les pays en développement peuvent surveiller et gérer d'une façon appropriée à travers des politiques fiscales, des politiques de revenu et bien d'autres, s'ils veulent éviter les distorsions des incitations relatives de production entre les biens échangeables et non échangeables.

Néanmoins, certains de ces pays notamment ceux de la Zone Franc (ZF)^2(*) n'ont pas la possibilité de changer individuellement leur taux de change nominal pour atteindre les objectifs de politique économique. Leur monnaie (le franc CFA) était institutionnellement indexée au Franc Français (FF) jusqu'en janvier 1999, date à laquelle s'est substitué ce franc CFA à l'Euro. Le taux de change nominal est donc exogène en ce qui les concerne. Il ne constitue pas un instrument de politique économique. Par contre d'autres pays à l'instar du Nigeria exercent un contrôle sur son taux de change nominal, il pourrait en faire meilleur usage dans la gestion des autres variables macroéconomiques à travers le taux de change réel, pour l'amélioration des performances de son secteur agricole.

L'agriculture est le principal secteur de l'économie de la plupart des pays de l'ASS ; en effet ce secteur couvre les besoins de subsistances et de revenu pour une large population rurale. Cependant, différents éléments du contexte international ont fortement marqué les économies africaines avec d'importantes répercussions sur l'évolution du secteur agricole. Parmi ces contraintes liées à son évolution, nous mentionnerons entre autres les subventions pratiquées par certains pays développés. Celles-ci sont de nature à fausser les mouvements de la production et du commerce de certains produits agricoles comme le coton.

Le coton revêt une importance économique et sociale considérable pour l'Afrique qui possède un avantage comparatif à le produire. Ainsi 33 des 53 pays africains produisent et exportent du coton. Il se situe au troisième rang en valeur des produits agricoles d'exportation du continent après le cacao et le café. La spécificité du coton en Afrique réside dans le fait que ce produit n'a pas pour premier objectif de satisfaire les besoins de la filature locale. Cette forte dépendance par rapport au marché international rend la filière et par conséquent, les économies de nombreux pays africains, particulièrement sensible aux fluctuations du marché.

Beaucoup de pays en développement en particulier ceux de l'ASS produisent et exportent des produits agricoles de base. Ce sont des preneurs de prix (price taker) dans ces marchés et lorsqu'un pays qui n'est pas classé parmi les plus grands producteurs augmente ses exportations, celles-ci peuvent être absorbées sans aucune baisse significative des prix (Thomas et Nash, 1991) ; d'où la connaissance des facteurs déterminant l'offre des exportations. Car un pays faisant face à une demande étrangère infiniment élastique de son produit compte sur la quantité exportée pour accroître ses recettes d'exportation.

D'après le comité consultatif international du coton (CCIC), les subventions accordées aux cultivateurs de coton en 1999 se sont chiffrées à 4 milliards de dollars EU aux Etats-Unis d'Amérique, et à 800 millions de dollars EU au sein de l'Union Européenne. Une étude du CCIC a estimé que ces aides et celles d'autres pays développés ont réduit le cours du coton d'environ 20 %, soit une perte de 300 millions de dollars EU pour les pays exportateurs de coton africain (note d'information sur le FAO).

La nécessité pour les pays en développement en général et pour le Cameroun et le Nigeria en particulier de devenir compétitifs et de gagner d'importantes parts de marché ne pourrait être plus évidente ; étant donné l'importance de l'industrie cotonnière pour ces deux pays de part de nombreux emplois qu'ils génèrent. Le fait que le Nigeria ait le pouvoir de contrôler son taux de change nominal implique qu'il peut dévaluer sa monnaie au cas où il réalise que son coton perd sa compétitivité sur le marché international. C'est une possibilité que le Cameroun ne possède pas. Plusieurs études ont montré qu'une gestion appropriée du TCR est d'une importance capitale pour la compétitivité internationale (Edwards, 1997 ; Elbadawi et Soto, 1997 et Williamson, 1994). Si les effets des variations du taux de change nominal sur le TCR et / ou ses dérivées sont importants dans la fonction des parts d'exportation du coton, on peut s'attendre à ce que le Nigeria soit potentiellement plus compétitif sur le marché de coton que le Cameroun. Sinon, il devrait exister d'autres facteurs plus importants que le TCR dans la détermination de la compétitivité.

1-2- Question de recherche

Le faible poids du coton africain dans le commerce international (estimé entre 10 % et 15 % des exportations mondiales) qui pourtant constitue une source vitale des recettes d'exportation pour un certain nombre de pays de la zone subsaharienne, nous amène à nous pencher sur la question de savoir quel peut être le rôle du taux de change réel dans l'évaluation des parts de marché des exportations dans ce secteur agricole pour le Cameroun et le Nigeria ?

Cette question peut être subdivisée en deux questions spécifiques qui sont les suivantes :

· Quel rôle joue le taux de change nominal dans la détermination du taux de change réel pour les deux pays ?

· Quel rôle joue le taux de change réel et ses dérivées dans la détermination des parts de marché des exportations du coton pour les deux pays ?

L'objectif principal de notre étude est d'évaluer le rôle du taux de change réel et ses dérivées dans la détermination des parts de marché des exportations du coton du Cameroun et du Nigeria

L'atteinte de notre objectif principal passe par la réalisation des objectifs spécifiques suivants :

· Explorer les déterminants du taux de change réel ainsi que la trajectoire du taux de change réel d'équilibre (TCRE) et le degré de mésalignement pour chacun des deux pays,

· Spécifier et estimer les fonctions des parts de marché du coton pour ces pays,

· Formuler les recommandations des politiques économiques qui pourraient permettre à ces pays d'obtenir et de maintenir de plus grandes parts de marché.

Pour aborder la problématique de notre étude nous formulons l'hypothèse générale suivante :

H : le choix du régime du taux de change a un impact significatif dans la détermination des parts de marché des exportations du coton. Plus spécifiquement nous avons les hypothèses ci-dessous :

H₁: Le choix d'un régime de taux de change joue un rôle important dans l'explication de la compétitivité global d'un pays,

H₂: Le taux de change réel et ses dérivées expliquent significativement la détermination des parts de marché des exportations du coton.

Les problèmes liés à la détermination du taux de change réel, son évolution au cours du temps et sa position par rapport à l'équilibre, occupent aujourd'hui une place importante dans les débats politiques et académiques. Ceci à cause du rôle qu'il joue dans l'amélioration des performances du secteur agricole des pays de l'ASS.

Il s'agit ici d'un cas pratique pouvant permettre aux décideurs d'avoir une idée relativement exacte du poids de leurs décisions dans le choix des facteurs stimulant la croissance. L'importance de cette étude réside également dans le fait que notre analyse est faite dans deux pays ayant des caractéristiques différentes. D'une part, nous avons le Cameroun qui, en tant que pays membre de la Zone Franc n'a connu qu'un régime de taux de change fixe puisque sa monnaie aussi bien, avant qu'après l'indépendance a été indexée au Franc Français (FF) jusqu'en janvier 1999 où s'est substitué l'ancrage du même franc CFA à l'Euro. D'autre part, nous avons le Nigeria qui a connu plusieurs régimes de taux de change au cours de son histoire. Ogun (1998) distingue trois période entre1960 et 1990.

Beaucoup de travaux ont été effectués pour comprendre et expliquer le rôle du taux de change dans les économies africaines (Khan et Baye, 2005 ; Edwards, 1990 ; Elbadawi, 1992 ; Elbadawi et Soto, 1997 ; Khan et Ostry, 1991 ; Amin, 1996 ; etc) surtout lorsque les bailleurs de fond internationaux ont ciblé le taux de change comme l'un des instruments clés des programmes d'ajustement structurel dans plusieurs pays africains. Toutefois très peu d'études ont été effectuées pour le cas du Cameroun et du Nigeria et aucune étude ne traitent de la relation entre les parts de marché des exportations du coton et du taux de change réel. Amin (1996), Khan et Baye (2005) fournissent une démarche utile pour le cas du Cameroun. Ogun (1998) examine l'effet de la volatilité et du mésalignement du TCR sur les performances des exportations du Nigeria.

Nous adopterons dans cette étude une approche dite des variables fondamentales (Edwards, 1989; Williamson ,1997 ; Elbadawi et Soto, 1997 ; et Ghura et Grennes, 1994). Celle-ci décrit l'évolution du TCR comme une fonction des variables fondamentales de l'économie. L'idée générale ici est d'évaluer le taux de change réel d'équilibre par équation réduite. Ceci au moyen de relations de long terme existant entre le Taux de Change Réel et diverses variables macroéconomiques influençant les équilibres internes et externes. Les théories traditionnelles nous renseignant en effet sur le fait que bien que la valeur d'équilibre du taux de change n'est pas observable, elle dépend néanmoins d'un ensemble de variables macroéconomiques, et qu'au cours du temps, la valeur actuelle du taux de change tend vers sa valeur d'équilibre [Edwards (1989), Devarajan, Lewis et Robinson (1993)].

La tendance récente de la littérature empirique utilise ces observations pour développer une équation réduite, une approche en série temporelle pour estimer la valeur d'équilibre du taux de change [Edwards (1989), Elbadawi (1994), Elbadawi et Soto (1997)]. La mise en place de telles relations fait donc appel à la théorie de la cointégration et ainsi qu'à la représentation de la procédure du modèle à correction d'erreur (MCE). Une telle analyse nous pousse dans un premier temps à tester la stationnarité des séries par le test de Dickey-Fuller augmenté. En suite, si les séries ne sont pas stationnaires, alors il est nécessaire de s'intéresser à une relation de cointégration entre elles. Cette analyse de cointégration se fera par l'approche de Engle et Granger.

Les données de cette étude ont été obtenues des sources suivantes : Banque Mondiale "African development indicators" et "Africa database time series query" ; des annuaires du CCIC. L'étude utilise les données annuelles d'une période allant de 1980 à 2003 pour les deux pays.

Il est important pour la bonne compréhension de notre travail de définir quelques termes clés.

Il peut être défini comme le prix en monnaie nationale d'une unité de monnaie étrangère (cotation à l'incertain) ou comme le prix en monnaie étrangère d'une unité de monnaie nationale (cotation au certain).

C'est le taux de change nominal entre deux monnaies déflaté par le niveau général des prix.

C'est l'écart entre le taux de change réel courant et le taux de change réel d'équilibre.

La volatilité du TCR correspond aux variations rapides et répétées du taux de change réel sur une période de temps réduite.

Les exportations peuvent être considérées autant comme les ventes d'un pays donné à l'étranger (approche"fonction d'offre"), que l'achat des biens de ce pays par le reste du monde (approche "fonction demande") (Fiodendji, 2005).

La cointégration est une manière de décrire des relations d'équilibre entre les variables macroéconomiques qui ne sont pas stationnaires.

Le concept de compétitivité peut se définir selon l'aspect macroéconomique et l'aspect microéconomique.

D'après l'aspect macroéconomique, «Tyson^4(*) affirme que la compétitivité est notre capacité de produire des biens et services qui satisfont aux conditions de la concurrence internationale tout en permettant aux citoyens de bénéficier d'un niveau de vie à la fois croissant et soutenable.»

En mettant l'accent sur la performance d'une seule ou de plusieurs industries, c'est-à-dire en privilégiant l'aspect microéconomique, Cockburn et Siggel (1995) définissent la compétitivité d'une firme ou d'une industrie comme étant sa capacité à accaparer de manière rentable et durable, une part de marché importante.

L'étude est portée sur deux pays de l'ASS ayant des caractéristiques monétaires différentes ; particulièrement un pays de l'Afrique de l'ouest (Nigeria) et un autre de l'Afrique du centre (Cameroun) appartenant à la Zone Franc. Cette étude inclut les données de la Banque Mondiale (2005) pour une période de 1980 à 2003. Etant donné qu'il existe plusieurs autres sources de données qui auraient pu être utilisées dans cette étude, le choix de cette dernière ne nous a pas permis d'avoir des informations sur des séries plus étendues ; d'où la taille de notre échantillon qui se limite à 24 observations. Une autre limite dans cette étude réside dans la difficulté de spécifier les fondamentaux à cause d'une insuffisance de données sur ceux-ci.

Pour évaluer les performances du secteur coton au Cameroun et au Nigeria à travers le TCR, nous allons subdiviser le présent travail en six chapitres : Après une brève introduction générale au premier chapitre, le deuxième chapitre sera consacré à une aperçue générale de l'économie camerounaise et nigériane. Ensuite, dans le troisième chapitre nous effectuerons une revue de la littérature relative à l'influence du taux de change réel sur la détermination des parts de marchés du coton. Au chapitre quatre, nous étudierons la méthodologie qui nous permettra d'analyser et d'interpréter les résultats empiriques faisant ainsi l'objet du chapitre cinq afin de donner une réponse à notre question de recherche. Le chapitre six quant à lui sera consacré à la conclusion générale de notre étude.

CHAPITRE 2

L'ÉCONOMIE CAMEROUNAISE ET NIGERIANE : UNE ATTENTION PARTICULIERE SUR LE TAUX DE CHANGE ET LE SECTEUR DU COTON

Les conditions socioéconomiques des pays africains se sont considérablement détériorées au cours de la décennie 80. Celle-ci a été considérée pour la plupart comme "la décennie de perte " des opportunités de développement en Afrique (Iyoha, 1999). Les évidences empiriques ont montré une forte variation des indicateurs macroéconomiques permettant de mesurer l'activité économique nationale dans les pays de l'ASS.

2-1-Evolution des agrégats macroéconomiques au Cameroun et au Nigeria

2-1-1- Evolution des agrégats macroéconomiques au Cameroun

Le Cameroun a connu depuis les indépendances une évolution irrégulière de son économie.

De 1965 à 1985, le pays a enregistré une croissance soutenue. Il a consenti un investissement public considérable pour construire la base industrielle du pays et assurer le bien être de la population en lui fournissant des services de santé, d'éducation et des services sociaux. Cette période est fondée sur l'abondance des ressources naturelles dont notamment le cacao, le café, le coton et d'autres productions végétales tropicales, les produits forestiers, le pétrole et les ressources minières.

La situation économique après une forte expansion, s'est considérablement dégradée à la suite d'une combinaison des facteurs externes et internes (Amin 1996). Les facteurs externes sont la dépréciation du dollar et la chute brutale des cours du cacao, du café, et du pétrole sur le marché international. Quant aux causes internes de la crise, elles sont largement tributaires de la mauvaise gestion du secteur public. Le produit intérieur brut a baissé de 25 % à 30 %, la production pétrolière a décru (5 millions de tonnes en 1995 contre 10 millions en 1989). L'on a enregistré à partir de 1989/90 une chute brutale de la production agricole, notamment d'exportation ayant entraîné un ajustement des stratégies paysannes au niveau des exploitations agricoles. Afin de faire face à cette crise et au désengagement progressif de l'Etat des secteurs de production et de commercialisation, le gouvernement a adopté en 1990 une nouvelle stratégie de développement agricole basée sur la libéralisation et la privatisation progressive des activités de production. De ce fait il a opté pour une responsabilisation accrue des acteurs du secteur.

La dévaluation du FCFA par rapport à sa monnaie de référence, le FF, en 1994 a relancé la compétitivité des filières agricoles grace à ses effets mécaniques. C'est ainsi qu'après l'application d'une série de mesures d'ajustements structurels avec l'appui de la communauté internationale, le Cameroun a renoué avec la croissance positive. Entre 1998 et juin 1999, les termes de l'échange ont baissé de 13 % et la croissance n'a été que de 4.4 %. Toutefois, depuis juin 1999, la hausse des prix du pétrole et la forte appréciation du dollar ont permis au Cameroun d'atteindre avec plus d'aisance le point de décision en 2000 en vue d'atteindre le point d'achèvement de l'initiative pays pauvres très endettés en Avril 2006.

Tableau 1 : Evolution de certains indicateurs macroéconomiques au Cameroun (million de $US)

Cameroun	PIB	Importations	Exportations	consommations	Investissement (% de PIB)	Epargne (% de PIB)
1980	5 587	966	1 182	3 849	20,98	5,09
1981	6 541	1 435	1 564	4 435	27,19	10,62
1982	7 032	1 313	1 317	5 024	24,80	23,29
1983	7 515	1 335	1 575	5 064	25,98	22,34
1984	8 077	1 690	2 272	5 138	25,94	24,87
1985	8 728	1 810	2 474	5 448	24,89	23,48
1986	9 319	2 116	2 132	6 787	25,51	24,68
1987	9 119	2 065	1 875	7 072	24,70	19,96
1988	8 406	1 644	1 961	6 224	20,90	21,01
1989	8 253	1 377	2 416	5 481	17,10	18,88
1990	7 749	1 516	2 179	5 482	17,81	16,05
1991	7 454	1 568	2 089	5 452	16,67	16,27
1992	7 223	1 264	2 200	4 848	14,31	12,41
1993	6 992	1 274	1 837	4 978	16,52	11,31
1994	6 817	1 302	1 747	5 171	15,34	11,21
1995	7 042	1 316	1 808	5 409	14,51	13,73
1996	7 394	1 512	2 007	5 678	15,36	11,24
1997	7 771	1 762	2 290	5 944	16,18	13,35
1998	8 163	1 995	2 544	6 122	17,55	14,85
1999	8 521	2 052	2 872	6 306	18,69	14,58
2000	8 879	2 383	2 729	7 073	16,45	14,73
2001	9 350	2 662	2 781	7 448	17,75	13,64
2002	9 743	2 907	2 753	8 125	18,33	11,74
2003	10 181	2 831	2 857	8 487	16,98	14,45

Pendant la période 1983-1993, la croissance moyenne du PIB était de -1,6 %. Elle a augmenté pour atteindre 4,3 % pendant la période 1993-2003. Après la dévaluation du franc CFA, le taux de croissance économique annuel a augmenté significativement. Il est passé de 3,5 % en 1995, puis 5,0 % en 1996, pour atteindre 4,2 et 4,7 % respectivement en 2002 et 2003. (World Bank, 2005).

D'après " le Document Stratégique de Réduction de la Pauvreté"(DSRP) 2003, le taux de croissance moyen entre 1997-2001 était de 4,7 %. L'inflation pendant cette même période s'est élevée à 3 %. Le taux de croissance moyen du PIB en 2002 était de 4,5 % et 5 % en 2003.

Le taux d'investissement en 2003 était de 16,9 % alors qu'en 1983 il était de 25,9 %. Il a ensuite considérablement diminué en 1993 (16,5 %) pour ensuite se redresser en 2001 et 2002 atteignant 18,3 % (Tableau 1). Cette augmentation peut être expliquée par les nouveaux investissements faits dans les domaines tels que le secteur forestier, l'énergie, la télécommunication ...etc).

S'agissant des termes de l'échange qui sont composés des prix à l'exportation et à l'importation des biens et services, nous pouvons dire que durant la période 1993-2003, les exportations ont eu une croissance moyenne de 5,7 % en volume et 8,7 % en valeur. Les importations ont dans l'ensemble augmenté pendant cette période de 4,6 % en volume et 10,9% en valeur (INS, 2005).

2-1-2- Evolution des agrégats macroéconomiques au Nigeria

L'économie du Nigeria est dans sa structure comparable à celle de bien d'autres pays africains. Ce pays a connu au cours de son histoire plusieurs stages de développements. L'un des stages majeur fut l'instauration des programmes d'ajustement structurel (PAS) en 1986 pour corriger les déséquilibres structurels au sein de l'économie.

L'introduction des PAS a marqué le commencement de la libération de l'économie dépendante des importations vers une économie plus diversifiée, dynamique, efficace et orientée vers les exportations.

A partir des années 1970, l'agriculture nigériane a été caractérisée par un excès de demande sur l'offre. Ce phénomène est dû à une hausse du taux de croissance de la population, du taux d'urbanisation, d'une augmentation de la demande des produits agricoles stimulée par une expansion du secteur industriel et la hausse du revenu par tête issue des exportations du boom pétrolier.

Cette période a été sans doute la période noire dans le développement du secteur industriel au Nigeria. La chute des cours de pétrole qui a débuté en 1982 a poussé le pays à sombrer dans une grave récession.

La période post 1986 a été marquée par le changement d'une philosophie sous-jacente de l'industrialisation au Nigeria. Une nouvelle politique d'industrialisation initiée en 1989 indique les objectifs de l'industrialisation au Nigeria tels que : la prolifération des opportunités d'emplois, la promotion des exportations manufacturiers, l'accroissement du niveau technologique, la promotion du développement des investissements étrangers. Cette période est également marquée par la suppression des licences à l'importation, la réduction des restrictions à l'exportation.

Tableau 2 : Evolution de certains indicateurs macroéconomiques au Nigeria (million de $US)

Nigeria	PIB	Exportations	Importations	consommation	Investissement (% de PIB)	Epargne (% de PIB)
1980	29 112	21 726	25 771	24 070	21,25	26,12
1981	25 290	14 040	31 760	29 341	23,28	16,07
1982	25 231	11 237	25 418	28 302	20,00	11,38
1983	23 895	10 645	20 899	25 502	14,74	8,41
1984	22 744	12 197	16 600	22 470	9,53	8,24
1985	24 951	13 822	15 427	23 121	8,97	8,70
1986	25 578	13 464	11 321	21 787	15,03	6,29
1987	25 399	12 574	7 912	18 881	15,98	11,40
1988	27 913	13 380	7 806	20 265	18,01	18,77
1989	29 923	14 744	8 516	21 224	17,73	19,07
1990	32 376	16 042	9 462	23 580	14,74	19,44
1991	33 915	16 770	10 499	22 892	23,43	23,48
1992	34 905	17 327	10 732	21 905	21,80	17,25
1993	35 673	16 660	10 573	20 451	23,29	13,18
1994	35 708	17 861	9 818	18 654	19,64	12,80
1995	36 601	20 865	10 941	19 636	16,34	12,91
1996	38 175	23 319	11 470	19 274	14,17	29,63
1997	39 206	23 603	12 952	24 166	17,45	12,04
1998	39 943	24 883	12 527	23 351	24,11	15,39
1999	40 382	21 797	14 392	25 904	23,38	13,89
2000	42 078	22 416	15 794	28 011	17,70	27,19
2001	43 383	21 536	17 425	33 058	22,78	25,43
2002	44 054	19 138	19 492	41 826	26,06	15,09
2003	48 766	25 340	21 597	37 704	23,09	19,57

Pendant la période 1983-1993, le taux de croissance moyen était de 4,9 %. Entre 1993 et 2003, ce taux a diminué et est passé a 2,9 %

D'après "The Central Bank of Nigeria"(CBN), le taux de croissance moyen était négatif entre 1981 et 1990. Il était de -4,54 % entre 1981 et 1989 et de 27,06 % entre 1985 et 1990.

Le taux d'investissement a considérablement augmenté dans ce pays. Il est passé de 23,29 % en 1993 à 26,06 % en 2002. L'épargne nationale est aussi passée de 13,18 % en 1993 à 19,57 % en 2003 (Tableau 2).

2-2- Evolution du taux de change au Cameroun et au Nigeria

Il existe généralement plusieurs régimes de taux de change. Mais on distingue très souvent le régime de taux de change fixe et le régime de taux de change flexible. Le Cameroun en tant que pays membre de la zone Franc n'a connu qu'un régime de taux de change fixe d'autant plus que sa monnaie aussi bien avant qu'après l'indépendance a été indexée au Franc Français (FF) jusqu'en 1999 date à laquelle ce FF à été remplacé par l'Euro. Tandis que le Nigeria a connu une variété de régimes de taux de change au cours de son histoire. Selon qu'un pays adopte l'un ou l'autre de ces régimes de taux de change, sa politique de taux de change est différente.

2-2-1- Evolution du taux de change au Cameroun

Le Cameroun en tant que pays indépendant n'a pas de politique de taux de change indépendante, c'est un pays membre de la Zone Franc dont la monnaie, le FCFA, est indexée au FF depuis 1948. Cette zone comprend deux banques centrales régionales : la BEAC et la BCEAO. Les pays membres ont maintenu une parité fixe entre le Franc CFA et le FF ; de 50 FCFA pour un FF jusqu'au 12 Janvier 1994, où une dévaluation de 50 % a eu lieu après une décision unanime des pays membres de la Zone Franc et de la France. Dans cette zone, il existe une absence des politiques monétaires et des politiques de change autonomes pour chaque pays membre.

Les décisions de politique monétaire sont prises au niveau de la BEAC et appliquées par une agence nationale. La BEAC et la BCEAO travaillent en collaboration avec la France dont l'agrément est nécessaire avant que toute décision d'importance majeure soit prise. Le fait que les pays membres soient obligés de détenir au moins les deux tiers de leurs réserves dans le compte d'opération est contraignant. Mais c'est le prix qu'ils doivent payer pour assurer la libre convertibilité du FCFA en Euro. Ces principes que chaque membre doit respecter imposent des fortes limites sur l'efficacité d'autres instruments de politiques économiques pour maintenir l'équilibre de la balance de paiement (BP) et du TCR, et particulièrement sur les politiques fiscales.

Jusqu'en 1986, la croissance du produit intérieur brut (PIB) réel s'était maintenue à des taux acceptables, même s'ils n'étaient pas exceptionnels. En comparaison avec le reste de l'Afrique subsaharienne dont la croissance était plus lente, la performance de la ZF paraissait satisfaisante. Comparativement à ses voisins de l'Afrique de l'ouest comme le Nigeria le Ghana, il était apparent que l'appartenance à la ZF était bénéfique aux pays membres de la dite zone. Cependant, à partir de 1987, la production baissait de 2 % par an et les estimations ultérieures étaient de loin beaucoup plus décourageantes. Le déclin de la production et de l'activité économique dans la ZF fut attribué à la fois à une conjoncture économique internationale défavorable, et aux effets cumulatifs d'une mauvaise gestion de l'économie.

Vers la fin de la dernière moitié des années 1980, on remarque un fort drainage des billets du FCFA de la ZF. Le FCFA en tant que monnaie convertible était devenu attrayant aux hommes d'affaires des pays voisins de cette zone. Ceux-ci l'utilisaient comme monnaie de réserve de valeur, ainsi que pour les importations de la France et au-delà. La plupart des biens ainsi importés étaient par la suite introduits en contrebande dans les économies de la ZF. La pénurie chronique des liquidités dans la ZF et d'autres facteurs d'origine externe obligeaient les deux banques centrales à suspendre le rachat des billets FCFA exportés en dehors de la zone le 2 Août 1993. Cette action s'est suivie cinq mois plus tard par une dévaluation de 50 % du FCFA le 12 Janvier 1994 (Khan et Baye, 2005).

2-2-2- Evolution du taux de change au Nigeria

Le Nigeria a connu au cours de son histoire plusieurs régimes de taux de change. Ceux-ci vont d'abord du taux de change fixe (1960 - 1986) à un système de taux de change flexible (1986 - 1993). Ensuite une variété de taux de change intermédiaire s'est succédée à partir de 1994. La politique de taux de change a été focalisée dans le maintien d'un taux de change nominal constant. Cependant, entre 1974 et1976, période correspondant au flux massif de capitaux et du boom pétrolier, la banque centrale a adopté la stratégie d'une appréciation graduelle nominale du Naira contre le Dollar américain et la Livre sterling. Cette adoption avait pour objectif primaire de produire et d'avoir un taux de change du Naira qui va refléter de manière adéquate la position de la balance de paiement du pays. Cette politique était clairement opposée à la protection du taux de change. Ceci a renforcé la tendance à l'entrée des capitaux d'apprécier le taux de change réel.

Ainsi, il ne fut pas surprenant que le taux de change nominal s'apprécie de 22,5 % et le taux de change réel de 51,1 % pendant la période 1970 - 1980. (Oyejide, 1986). Selon Dordunoo et Njinkeu (1997), à partir de 1986, de véritables politiques de taux de change se sont substituées au Nigeria : le «Marginal rate system» (système de change marginal) fut créé entre septembre 1986 et mars 1987, de 1987 à 1990 ce fut plutôt le «Dutch auction system» (système de vente aux enchères hollandais) qui était mis en place ; le «marginal rate système» a été restitué de 1991 à 1992, puis le «Dutch auction system» a été réintroduit en 1993. Le Nigeria (contrairement au Cameroun) possède une riche expérience dans l'utilisation du taux de change pour atteindre des objectifs de politique économique.

La politique du taux de change a eu un impact significatif sur le développement de l'agriculture, surtout depuis le début des années 70 lorsque le Naira a été surévalué. Cette surévaluation et les variations périodiques du taux de change réel ont réduit de façon substantielle la production des produits non pétroliers échangeables, principalement les produits agricoles.

2-3- Evolution de la politique agricole et exportation du coton

Le coton est une culture stratégique au sein de certaines exploitations familiales agricoles des pays de l'Afrique de l'Ouest, de l'Est et du Centre. Cultivé essentiellement pour ses fibres et nécessairement pour ses graines, le coton est une des principales cultures annuelles d'exportation pour les pays de l'ASS. Il représente pour des centaines de milliers de ménages la principale source de revenu monétaire qui permet d'améliorer leur condition matérielle, d'accéder à l'éducation et à assurer une meilleure santé. Malheureusement, les évolutions constitutionnelles de la filière dans chaque pays, les chutes des prix aux producteurs, les distorsions induites par les subventions accordées aux producteurs des pays du Nord, ont relancé les débats sur la viabilité tant économique qu'environnementale et sociale des exploitations familiales cotonnières en Afrique.

Cependant, malgré son faible poids dans le commerce international (estimé entre 10 % et 15 % des exportations mondiales), ce produit constitue une source vitale de recette d'exportation pour un certain nombre de pays de la zone sub-saharienne et participe pleinement à l'économie nationale. Il fournit une base d'emploi à une grande majorité de la population active de la région (dix millions de personnes sont par exemple impliquées dans la production de coton en Afrique de l'ouest et du centre). En raison de sa bonne qualité, il constitue l'un des rares secteurs où le continent noir demeure compétitif. (CNUCED, INFOCOM).

Malgré le développement de la transformation locale du coton, notamment au sein des pays en développement, celui-ci demeure l'un des principaux produits agricoles commercialisés avec environ le tiers de la production mondiale exportée chaque année et près de 4,6 millions de tonnes de coton brut échangées annuellement depuis les années 1960.

La commercialisation internationale du coton est régie par le comité consultatif international du coton (CCIC). Celui-ci est un organisme gouvernemental basé à Washington regroupant 42 pays développés et en voie de développement, producteurs, consommateurs ou engagés dans les échanges internationaux de coton. Le CCIC est aussi un forum de concertation ayant pour rôle essentiel de promouvoir une filière cotonnière mondiale plus transparente, plus efficace et plus équilibrée.

Le coton revêt une importance économique et sociale considérable pour l'Afrique qui possède un avantage comparatif à le produire. En un demi-siècle, la production africaine de coton est passée de 700 000 à 2 millions de tonnes. Dans le même temps, la production mondiale a presque triplé, pour atteindre un record de 205 millions de tonnes pendant la campagne 2004/2005. La part de l'Afrique dans la production mondiale a ainsi légèrement diminué de 10 % à 8 %. Cependant, les évolutions ont été très contrastées selon les groupes de pays. La production de l'Afrique sub-saharienne a été multipliée par 8,5 passant de 200 000 tonnes à 1,7 millions de tonnes. Cette progression provient avant tout des pays de la zone Franc, dont la production est passée de 300 000 tonnes à un million de tonne en 2000/2002, tandis que la production des autres pays situés au sud du Sahara ne faisait que doubler pour atteindre environ 400 000 tonnes (Estur, 2005).

La spécificité du coton en Afrique réside dans le fait qu'elle n'a pas pour objectif premier de satisfaire les besoins de filatures locales. Cette forte dépendance par rapport au marché international rend les filières particulièrement sensibles aux fluctuations du marché et par voie de conséquence, les économies de nombreux pays africains. Les pays africains offrent peu de protection à leurs producteurs en cas de chute des prix. De fortes distorsions prévalent sur le marché du coton. En 2001/2002 les cours internationaux se sont effondrés à leur plus bas niveau depuis 1971/1972. La valeur de la production africaine de coton a ainsi chuté de 2,9 milliards de dollars en 1997/1998 à 1,6 milliard de dollars en 2001/2002. Pourtant les pays africains sont très compétitifs avec des coûts de production parmi les plus bas du monde.

La vente d'une matière première comme le coton nécessite cependant la parfaite connaissance de certains éléments fondamentaux du marché à savoir : La conjoncture économique mondiale et surtout la situation économique et financière dans les principaux pays consommateurs du coton ; les statistiques cotonnières mondiale portant sur la production, la consommation, les niveaux des exportations et importations ainsi que la situation des stocks mondiaux et leurs évolutions ; les différentes politiques agricoles en matière de coton dans les principaux pays (USA, Chine, Ouzbékistan, Pakistan, Inde...) et notamment en matière de subventions agricoles.

Première anomalie : Comme d'ailleurs ceux de l'ensemble des produits de base ; ce ne sont pas les plus gros producteurs mais les premiers exportateurs qui déterminent les cours mondiaux.

Deuxième anomalie : La production américaine se trouve artificiellement dopée par l'intervention du gouvernement fédéral, sous forme d'aides directes aux producteurs et de subventions aux exportations. Les aides des Etats-Unis et, dans une moindre mesure, celles de l'Union Européenne aux producteurs espagnols et grecs, alimentent une surproduction mondiale provoquant une chute des prix.

2-3-1-1- Marché du coton au Cameroun

Le Cameroun, comme beaucoup de pays de l'Afrique sub-saharienne, dépend du secteur agricole pour gagner ses recettes en devises étrangères non pétrolières. Avant l'avènement des exportations de pétrole en 1978, le secteur agricole comptait pour 30 % du PIB et 80 % des exportations totales. L'agriculture emploie 75 % de la population active.

En ce qui concerne la commercialisation du coton, l'activité agricole est assurée par les agriculteurs concentrés dans les trois provinces septentrionales du pays. Ces agriculteurs sont regroupés depuis juillet 2000 au sein de l'OPCC (Organisation des Producteurs de Coton du Cameroun). Le coton graine produit, est acheté directement par la SODECOTON, qui assure l'égrainage. Le coton fibre produit par la SODECOTON, est pour l'essentiel destiné au marché mondial. Entre 1999 et 2003, sur une moyenne annuelle de 90 338 tonnes de fibres produites, environ 85 660 tonnes on été exportées, soit près de 94,7 % de la production totale. Ce qui traduit pour ce produit, d'une part, une quasi dépendance vis-à-vis des prix mondiaux et d'autres part, une transformation locale faible. En valeur les exportations sont estimées à 330 milliards de FCFA entre 2000 et 2004 soit une moyenne de 66 milliards de FCFA par an (Hamadjam).

Le coton Camerounais est destiné principalement à l'Asie (66,5 %) et à l'Union Européenne (27,1%). Les principaux pays acheteurs sont : La Chine, l'Italie, l'Espagne, la France. Comme produit d'exportation, le coton brut se situe à la cinquième place (4,8 % des exportations en valeurs) après les huiles brutes de pétrole (43,9 %), le bois (12,8 %), le cacao (7,9 %) les carburants et lubrifiants (6,1 %). Il se positionne ainsi devant des produits tels que l'aluminium, la banane, le café et le caoutchouc (Hamadjam). Douya (2008), dans ses travaux estime que les exportations du coton au Cameroun en 1995 constituent 5 % du total des exportations nationales et 0.7 % des exportations mondiales.

2-3-1-2- Marché du coton au Nigeria

Depuis les indépendances en 1960, le Nigeria demeure un pays essentiellement agricole malgré l'importante croissance des autres secteurs. L'agriculture est encore l'un des secteurs de l'économie pouvant stimuler l'emploi et soutenir la population rurale. Depuis 1985 le pourcentage de PIB attribuable à l'agriculture est resté maintenu aux environ de 31 %. En Afrique de l'ouest, sur un produit brut agricole régional de l'ordre de 29,3 milliards de dollars, le Nigeria assure à lui seul 16,6 milliards de dollars. Au delà du poids dans la production et du rôle de leader qu'il pourrait exercer, ce dernier affecte l'ensemble de l'économie agricole à travers l'impact du commerce.

Le coton est une des principales cultures annuelles d'exportation pour les pays de l'Afrique de l'ouest. Au Nigeria, la filière de commercialisation du coton est libéralisée. Seulement 10 % de la production du coton nigérian sont exportés annuellement. Ce produit se situe au quatrième rang en tant que source de devise à l'exportation de marchandise comparée à celle d'autres produits agricoles. Ses exportations sont principalement destinées à l'Asie et particulièrement à la Chine. Il est à noter qu'aucun pays de l'Afrique de l'ouest ne joue aujourd'hui un rôle majeur dans le commerce international de coton. Mais considérée comme une entité régionale, l'Afrique de l'ouest se situe au troisième rang mondial des exportations (près d'un million de tonnes en moyenne sur la période 2000/01 à 2004/05).

2-4- Conclusion

Nous avons essayé tout au long de ce chapitre, de présenter l'évolution de la situation économique du Cameroun et du Nigeria. Nous avons aussi présenté la politique de taux de change mise en oeuvre pour faciliter l'amélioration du secteur agricole et en particulier de la filière coton.

Au Cameroun, l'agriculture était le pilier de l'économie pendant la période 1965-1978. Après la découverte du pétrole en 1978, le taux de croissance du PIB progressait fortement, se maintenant à un taux moyen de 8,2 % jusqu'à la fin du boom pétrolier en 1986. Période à laquelle le Cameroun plonge dans un marasme économique à la suite d'une combinaison de facteurs externes et internes. En 1988, le Cameroun adopte les politiques d'ajustement structurel sous l'indication de la Banque Mondiale (BM) et du Fonds Monétaire international (FMI) pour résorber les causes internes et externes de la crise économique.

Le Nigeria n'échappe pas à la loi de la crise économique qui marque la fin d'une époque et par là l'émergence de nouvelles règles de jeu. La situation est caractérisée entre 1970 et 1980 par une période de croissance fondée sur le boom pétrolier. Ensuite la chute des cours de pétrole à partir de 1982 a entraîné le pays dans une grave récession.

Le rôle du taux de change est d'assurer l'équilibre extérieur en isolant l'économie des chocs d'origine extérieurs potentiels, tandis que les autres instruments de politique économique, de ce fait plus autonomes, permettent d'assurer l'équilibre interne. Il apparaît clairement que des conclusions générales quant au bien fondé de chaque régime de taux de change n'ont pas encore été établies. Elles alimentent la controverse entre le régime de taux de change fixe et le régime de taux de change flottant à travers le temps. C'est ainsi que l'impossibilité d'établir la supériorité dans l'absolu d'un régime particulier sur un autre, ni sur le plan théorique avec le perfectionnement croissant des outils d'analyse, ni sur le plan empirique à la lumière des expériences de l'économie mondiale en matière de taux de change, a fait naître des compromis entre fixité et flexibilité pures. Le choix d'un régime de taux de change adéquat reste très complexe.

Pour ce qui est du coton, nous constatons qu'il revêt une importance économique et sociale considérable pour l'Afrique qui possède un avantage comparatif à produire. Ainsi, 33 des 53 pays Africains produisent du coton et 32 d'entre eux en sont exportateurs. Le coton brut se situe au troisième rang en valeur des produits agricoles d'exportation du continent, après le cacao et le café. Cependant les Etats-Unis et l'Union Européenne, qui entraînent des excédents énormes et une baisse inexorable des prix ont des conséquences désastreuses sur le revenu des producteurs et leurs conditions de vie. Cette situation bien que contraire aux règles de l'OMC, perdure malgré les plaintes des Etats affectés.

CHAPITRE 3

CONCEPTS ET REVUE DE LA LITTERATURE

Le concept du TCR occupe aujourd'hui une place importante dans les débats de développement économique et des stratégies de croissance. Il occupe une place identique dans la littérature récente sur l'ajustement structurel et la stabilisation économique. Depuis l'accession des pays africains à l'indépendance dans les années 1960, l'un des changements majeurs dans le développement économique a été la substitution des importations par la promotion des exportations. L'instrument de politique économique le plus important dans cette promotion des exportations est la politique de taux de change. S'agissant de promotion des exportations, nous faisons directement allusion au concept de compétitivité qui comme nous l'avions vu dans le premier chapitre, se définit selon que nous mettons l'accent sur le bien être national vis-à-vis d'autres pays (aspect macroéconomique), ou selon que nous mettons l'accent sur la performance d'une seule ou de plusieurs industries (aspect microéconomique). Nous privilégions le concept macroéconomique de la compétitivité dans le cadre de cette étude.

3-1 Taux de change réel et concept de compétitivité globale

3-1-1- Le taux de change réel

On appelle taux de change réel (TCR) le taux de change nominal entre deux monnaies, déflaté du niveau général des prix. Plusieurs calculs du TCR sont possibles : On peut calculer le TCR sur la base des prix relatifs à la consommation d'une part, ou à partir des termes de l'échange internationaux d'autre part, ou encore sur la base des termes de l'échange internes en fin.

Le régime de taux de change est le mode par lequel se détermine le coût d'une devise par rapport à une autre. Traditionnellement, une distinction est faite entre régime de taux de change fixe et régime de taux de change flottant.

Le classement des régimes de taux de change est basé sur la répartition décidée par le FMI en 1982. Les régimes de change sont classés selon cinq catégories : Le rattachement à une seule monnaie, le rattachement à un panier de monnaies, la flexibilité limitée, la flexibilité dirigée, le flottement indépendant. Il est toutefois très difficile de classer ces régimes. Il est également très difficile de déterminer le degré réel de flexibilité, notamment dans le cas où les pays déclarent leur régime flottant, alors qu'ils interviennent officiellement sur les marges de fluctuation du taux de change. La littérature théorique se contente de distinguer seulement trois types de régimes différents : les deux régimes extrêmes à savoir le régime totalement fixe, le régime totalement flexible ; et un régime intermédiaire.

Dans un régime de taux de change fixe, le prix de la devise est fixé par les autorités monétaires. Ceux-ci interviennent pour maintenir la devise à ce prix au taux officiel.

La banque centrale vend des devises s'il y a une demande excédentaire de celle-ci, émanant des produits importé ou des exportations de capitaux ; Il y a diminution des avoirs extérieurs.

Elle achète des devises s'il y a offre excédentaire de celle-ci émanant des importateurs des capitaux ; il y a augmentation des avoirs monétaires extérieurs. Si les autorités monétaires décident de diminuer la valeur de la monnaie nationale, donc augmentent le taux de change, on parle de dévaluation dans le cas contraire il y a réévaluation.

Un exemple de régime de taux de change fixe est celui où la monnaie nationale a une parité fixe établie par rapport à une monnaie dite dominante. C'est le cas des pays africains de la zone franc ; leur monnaie nationale, le franc CFA, était liée à une monnaie dominante, le Franc Français par une parité fixe de cent (100) francs CFA pour un franc français. De nos jours il s'est substitué à l'Euro. Dans ce régime la domination du franc CFA varie par rapport à celle des autres devises (Dollar américain, Yen japonais, etc) selon des pourcentages égaux à ceux des variations de l'Euro par rapport à ces mêmes monnaies.

Dans un régime de taux de change flottant ou flexible, le prix de la devise s'établit librement à l'équilibre de l'offre et de la demande de devise. La banque centrale n'intervient donc pas sur le marché de changes pour vendre ou acheter des devises. Il n'y a donc pas variation des avoirs monétaires extérieurs. S'il y a accroissement de la demande de devise, où le taux du marché augmente, ceci correspond à une dépréciation de la monnaie nationale. S'il y a plutôt accroissement de l'offre de devise, le taux de marché diminue et il y a appréciation de la monnaie nationale.

Le choix d'un régime de taux de change n'est pas une tache aisée, car la supériorité d'un régime de taux de change quelconque par rapport à l'autre n'est pas établie de manière univoque. La littérature économique a ainsi suggéré des positions médianes qui sont les régimes de taux de change intermédiaires.

Nous considérons dans cette catégorie tout régime de change qui n'est pas fixe. On pourra les classer en deux grands régimes : Les régimes de rattachements et les régimes de flottements.

Les régimes de rattachement comprennent : Les régimes à parité ajustable qui sont des régimes de taux de change ayant prévalu sous le système de Bretton Woods entre 1944 et 1971 ; et les régimes à parité rampante ou encore glissante qui consiste en des réajustements de petites ampleurs à des intervalles de temps fréquents.

Les régimes de flottements peuvent être, soit de type dirigé, soit de type à bande glissante. Dans un régime de flottement dirigé, les autorités tentent de modifier progressivement le taux de change en procédant à des ajustements macroéconomiques au sein de l'économie nationale jusqu'à ce qu'un nouvel équilibre soit atteint. Le régime de flottement est à bande glissante lorsqu'il y a un engagement politique à intervenir pour que le taux de change s'établisse dans une zone d'amplitude connue, autour d'un taux de référence annoncé.

3-1-2- Effet d'un déséquilibre du TCR sur l'acquisition des parts de marché

L'un des problèmes majeurs posé par les régimes de taux de change est celui de l'équilibre du taux de change réel. En effet, la bonne performance économique en dépend fondamentalement.

Edwards (1989) définit le TCRE comme le prix relatif des échangeables sur les non échangeables qui, compte tenu des valeurs d'équilibre durable et d'autres variables pertinentes, résulte en la réalisation d'un équilibre interne et externe.

On dira qu'il y a un déséquilibre du taux de change réel lorsque celui-ci est supérieur à sa valeur d'équilibre (sous-évaluation) ou alors inférieur à cette dernière (surévaluation).

La surévaluation est généralement causée par les politiques expansionnistes relevant ainsi la demande intérieure à un niveau insoutenable. Elle est également causée par la perte de revenus à l'exportation (par une baisse du prix des produits exportés par exemple). Les conséquences de la surévaluation sont réellement néfastes pour une économie, car elle rend artificiellement bon marché les importations, tout en renchérissant la production des biens exportables. En outre, la surévaluation diminue la compétitivité extérieure de l'économie, ce qui entraîne une diminution de la production domestique, relève le taux de chômage, et baisse le niveau des recettes fiscales.

La diminution de la production, l'accroissement du chômage et la perte des recettes fiscales sont dus au fait que les industries écoulent leur produit sur le marché national. Réalisant ainsi moins de profit à cause de l'augmentation des importations, elles vont donc fermer progressivement. Les industries exportatrices quant à elles vont diminuer leur production et fermer successivement parce que leurs produits ne sont pas compétitifs sur le marché mondial. La fermeture des industries entraîne alors l'accroissement du chômage et la diminution des recettes fiscales (Maih, 1998).

La sous-évaluation est une situation généralement préférable à la surévaluation. On pourrait se demander s'il est néfaste d'avoir un taux de change établit de telle sorte que le pays connaisse des surplus économiques. La réponse à cette question n'est pas évidente contrairement à ce que l'on est porté à croire ; et ce pour un certain nombre de raisons :

i) la sous-évaluation du taux de change détériore le bien être des populations en le situant en dessous de son niveau soutenable de long terme. En effet, lorsque le taux de change est sous-évalué, l'économie concernée peut être très compétitive à l'extérieure et ceci d'autant plus d'ailleurs que le taux de salaire est bas et que la profitabilité dans le secteur des biens échangeables est élevée. Les gains de productivité devraient être naturellement redistribués dans l'économie et ce en relevant le taux de salaire. Mais si cette mesure n'est pas prise pour éviter une appréciation du TCR, ceci impliquerait à la fois un gain dans le pouvoir d'achat du travailleur et une perte dans la profitabilité du capital investi par les industries. Ces gains seront réservés uniquement dans le capital du secteur des biens non échangeables, ce qui est paradoxal et à la longue insoutenable.

ii) Avoir une forte croissance sur une base soutenable est essentiel pour l'investissement. Un investissement massif nécessite une grande épargne domestique.

D'autre part, l'investissement domestique requiert que les entreprises aient l'espoir que leur profitabilité tant sur le marché intérieur que sur le marché extérieur sera soutenu. En cas de sous évaluation du taux de change, ils n'investisseront pas pour le marché extérieur, les salaires des agents économiques étant faibles pour acheter leurs produits. On assistera plutôt à un transfert de ressources à l'extérieur plutôt qu'à un investissement dans l'économie.

iii) Des surplus du compte courant se font au détriment de l'absorption domestique des ressources en incitant les individus à acquérir des actifs étrangers. Acquérir des actifs étrangers signifiera constituer des réserves, rembourser les dettes, permettre aux agents économiques d'acquérir des actifs financiers et des actifs réels à l'extérieur. Le secteur des biens non échangeables s'essouffle et l'économie devient essentiellement dépendante de l'extérieur si la sous-évaluation persiste.

Le différentiel entre le TCR et sa position d'équilibre, différentiel qui est encore appelé " mésalignement " dans la terminologie anglo-saxonne, semble affecter la performance économique. C'est ainsi qu'une surévaluation du taux de change ralentit la croissance en relevant artificiellement le niveau de vie, alors qu'une sous-évaluation détériore le bien être. (Maih, 1998).

3-2- Revue Théorique de l'estimation du TCR et de la fonction d'offre des exportations.

3-2-1- Etude théorique de l'estimation du TCR

Le taux de change est l'un des prix dont les effets se répercutent à travers l'économie et qui affecte peut être plus de transaction que tout autre prix. Mais en définitive, c'est le taux de change réel plutôt que le taux de change nominal qui détermine la structure des incitations. La théorie de la détermination du taux de change réel est donc particulièrement pertinente dans l'évolution empirique des effets des politiques des incitations agricoles tant sur les secteurs spécifiques que sur l'économie toute entière (Bautista et Valdes, 1993).

L'évaluation du degré de mésalignement du TCR nécessite avant tout la détermination du taux de change réel d'équilibre (TCRE). Il existe plusieurs méthodes de détermination du TCR et du mésalignement du TCR.

L'une des approches se fait par le concept de parité du pouvoir d'achat (PPA). Elle associe le TCR à la valeur du taux de change réel en période d'équilibre externe (appelée année de base) ajustée de différence des taux d'inflation entre les pays. Le mésalignement du TCR est alors obtenu par la différence entre le TCR et le TCRE.

Opérationnellement, cette approche exhibe un certain nombre de difficultés : La première est d'identifier l'année de base lorsque le compte courant est en équilibre ; la deuxième est qu' avec l'approche PPA, le TCR est une constante qui ne varie pas. Ces défauts ont emmené certains auteurs (Williamson, 1994 et Elbadawi et Soto, 1997) à suggérer que le concept de la PPA n'est pas une option dans la modélisation du TCR malgré son attraction intuitive et sa simplicité.

Une approche de l'élasticité (Krueger et al ,1988 ; Saudoulet et Janvry, 1995) estime le TCRE qui équilibre la balance commerciale. Ici le TCRE est défini comme le taux auquel le marché est en équilibre ou à un niveau acceptable ou soutenable de déséquilibre. L'un des problèmes de cette approche est la manière subjective par laquelle le niveau soutenable est déterminé. Un autre problème est la détermination des élasticités des importations et des exportations, puisque les importations et les exportations sont les agrégats de plusieurs produits différents ayant des élasticités prix différents. Le calcul de telles élasticités moyennes n'est pas évident.

Cette approche basée sur le modèle de Salter- Swan est une méthode proposée par Devarajan et al (1993), et appliquée aux pays de la ZF par Deverajan (1997). Elle divise l'économie en trois biens : Les exportations, les importations et les biens domestiques ou non échangeables. Dans cette approche, le taux de change réel d'équilibre correspond au taux de change réel compatible avec un certain compte courant pris comme cible, étant donné les changements des prix des importations, des exportations et les chocs des termes de l'échange. Cette approche est très attrayante puisqu'elle permet un calcul rapide du mésalignement du TCR, en plus d'être très parcimonieuse dans l'utilisation des données. Mais, elle a le défaut de dépendre du jugement personnel du chercheur pour déterminer la période (année) de base (comme dans l'approche PPA), l'estimation des élasticités de transformation et de substitution utilisées dans cette méthode. Ceci nécessite une bonne connaissance de l'économie en considération, ceux dont tout un chacun ne peut se venter d'avoir (Khan et Baye, 2005).

Il s'agit d'une méthode d'évaluation de la valeur d'équilibre du taux de change qui a principalement été développée par Clarck et Mc Donald (1998). L'idée générale ici est d'évaluer le taux de change d'équilibre par équation réduite ceci au moyen de relations de long terme existant entre le taux de change réel et diverses variables, les théories traditionnelles nous renseignent en effet sur le fait que bien que la valeur d'équilibre du taux de change n'est pas observable, elle est fonction d'un ensemble de variables macroéconomiques qui sont observables, et qu'au cours du temps, la valeur actuelle du taux de change tend vers sa valeur d'équilibre [Edwards (1989), Deverajan Lewis et Robinson (1993)].

Le NATREX a recours tout comme le BEER à une estimation du taux de change réel d'équilibre par équation réduite, ceci au moyen de relations de long terme existant entre le taux de change réel et ses fondamentaux.

L'approche des variables fondamentales (Edwards, 1989 ; Williamson, 1997 ; Elbadawi et Soto, 1997 ; Ghura et Grennes 1994) décrit de l'évolution du TCR comme une fonction des variables fondamentales de l'économie. Dans cette approche les variations du taux de change réel peuvent être déclenchées à la fois par les facteurs structurels et les facteurs de court terme. Les facteurs structurels ou les variables fondamentales du TCR incluent : les termes de l'échange, les flux de capitaux, la consommation publique et les politiques commerciales. Les facteurs de court terme comprennent : le taux de change nominal, le crédit intérieur à l'économie et les politiques fiscales et monétaires. Elle estime la sensibilité du TCR aux variations de ces variables fondamentales. On obtient le TCRE en retenant seulement les composantes durables ou permanentes) des chocs aux variables fondamentales. Les composantes transitoires sont écartées puisqu'elles sont attribuées à des chocs de court à moyen terme qui ne font pas parti des variables fondamentales. Comme Baye et Khan (2008), nous retiendrons dans le cadre de notre étude cette approche du TCR qui demeure assez rependue au sein des organisations internationales et des institutions de recherche appliquée. En effet, comme le souligne Borowski et Couharde (1999) cette approche de Williamson présente deux avantages importants : En premier lieu, elle tient compte de l'intégration économique croissante en accordant un rôle majeur aux interdépendances entre les pays dans la mesure où les taux de changes sont explicitement reliés les uns aux autres. En second lieu, elle retient explicitement l'équilibre interne dans la détermination des taux de change d'équilibre. En d'autre terme cela signifie qu'il ne suffit pas que l'ensemble des pays considérés ait atteint des niveaux de comptes courant soutenables, il faut en plus qu'aucun d'entre eux ne soit éloigné de son sentier de croissance potentiel.

3-2-2- Etude théorique de la fonction d'offre des exportations

Le modèle de l'offre des exportations classique remonte des travaux de Goldstein et Khan (1978), Bond (1985) et Moran (1988). L'importance du commerce international dans la croissance économique a encouragé plusieurs pays à adopter une stratégie extravertie du développement. Une importante composante de cette stratégie a été d'encourager l'offre des exportations. Ceci implique la reconnaissance du fait que la performance commerciale ne dépend pas seulement des facteurs de demande. On a attribué à la croissance des exportations le mérite d'avoir suscité la performance phénoménale de plusieurs pays en développement. Il s'agit notamment de ceux de l'Afrique sub-saharienne qui produisent et exportent des produits agricoles de base. Ce sont les preneurs de prix dans ces marchés. Et, lorsqu'un pays non grand producteur augmente ses exportations, ces derniers peuvent être absorbés sans une baisse significative des prix (Thomas et Nash, 1991). Puisqu'un pays faisant face à une demande étrangère infiniment élastique de son produit compte sur la quantité exportée pour accroître ses recettes d'exportations, la connaissance des facteurs déterminant l'offre des exportations est devenue très importante.

Du point de vue de la modélisation macroéconomique, les exportations peuvent être considérées comme les ventes d'un pays donné à l'étranger (approche «fonction d'offre») ou alors comme l'achat des biens de ce pays par le reste du monde (approche «fonction de demande»). Selon l'approche de fonction d'offre, les exportations répondent aux prix net des biens exportés relativement aux prix de production ou aux prix de l'absorption interne. Selon l'approche de fonction de demande, nous parlerons plutôt de demande extérieure des biens locaux qui dépend de la demande mondiale, du coût des biens exportés relativement au prix mondial. Les principales variables explicatives du modèle des exportations d'un pays à un moment donné, et de ses variations sont : la demande mondiale, les marges de capacité de l'économie considérée, la compétitivité des produits exportés, le taux de change réel, le revenu de ses partenaires commerciaux.

3-3- Revue empirique du TCR et de la relation d'offre des exportations.

3-3-1- Etude empirique du TCR

Aujourd'hui, dans le monde où les capitaux circulent librement et rapidement, et où les marchés financiers sont puissants, le taux de change n'est plus seulement un instrument de mesure mais aussi un instrument de politique économique capital. Il est d'une importance considérable pour les pays africains qui produisent et exportent des produits de base et doivent de ce fait devenir compétitif sur le marché international. Beaucoup de travaux ont été effectués pour comprendre et expliquer le rôle du taux de change dans les économies africaines (Edwards, 1989, 1990 ; Elbadawi, 1992 ; Elbadawi et Soto, 1997 ; Cottani et al, 1990 ; Khan et Ostry, 1991 ; Khan et Baye, 2005 ; Kuikeu ; etc). Plusieurs de ces études sont focalisées sur la détermination du TCR et la façon dont le mésalignement et la volatilité du TCR affectent l'économie tout entière ou ses secteurs et sous-secteurs particuliers. Dans cette optique Dordunoo et Njinkeu (1997) étudient l'impact du choix du taux de change sur la performance macroéconomique en ASS et concluent que ce qui est important, c'est la gestion du régime plutôt que le choix du régime lui même.

Devarajan (1997) pour sa part, étudie le mésalignement du TCR dans 12 pays de la ZF avant et après la dévaluation de 1994. Il trouve que le TCR était fortement surévalué dans la plupart de ces pays avant la dévaluation et est resté surévalué dans plusieurs de ces pays (notamment au Cameroun) immédiatement après la dévaluation.

Edwards (1997) étudie l'effet de l'adoption de certaines politiques de taux de change par les pays en voie de développement. Il s'intéresse particulièrement à l'interaction entre la politique de taux de change nominal et la stabilité macroéconomique. Son argument se fait en trois points essentiels : Premièrement, la relation entre l'entrée des capitaux, compte courant et TCRE ; deuxièmement, le choix d'un régime de change ; enfin, l'effet disciplinaire de la variation d'un régime de taux de change sur les programmes de stabilisation. Il arrive aux conclusions selon lesquelles un taux d'inflation élevé augmente la probabilité du taux de change fixe d'être choisie par les autorités. Une forte variation des chocs extérieurs augmente les chances d'un régime de taux de change fixe d'être sélectionné. Finalement il conclut que la relation entre l'instabilité politique et le choix d'un régime de taux de change est ambiguë.

Elbadawi et Soto (1997) dans leurs travaux estiment la cointégration d'équilibre à long terme du TCR appliquée dans le cas de sept pays sous développés dont quatre en Afrique constitués d'une part, des pays adoptant un système de taux de change fixe (Côte d'Ivoire et Mali), et d'autre part, des pays adoptant un système de taux de change flexible (Ghana et Kenya). Leur résultat stipule à l'exception du Mexique que, seuls les flux de capitaux à long terme et l'investissement direct étranger sont cointégrés avec le TCRE de long terme. La simulation de ce model pour le cas des pays africains est assez intéressante. En fait, elle montre que pour les petites économies comme le Mali, la dévaluation permettra d'anéantir la hausse de l'inflation. Leur étude montre également que le TCR était sérieusement surévalué pendant une longue période (1972- 1992) avec une légère sous-évaluation en 1982 et 1984. Le Mali et la Côte d'Ivoire quant à eux ont connu des périodes d'alternance de sous-évaluation et de surévaluation.

3-3-1-1- Etude empirique du TCR au Cameroun

Au Cameroun, très peu d'études quantitatives concernant le rôle du TCR dans l'économie, ont été effectuées malgré le rôle vital qu'il est supposé jouer en tant qu'expression de l'environnement macroéconomique global au pays.

Amin (1996) fournit une démarche utile en examinant la structure des incitations de quelques sous-secteurs agricoles en faisant ressortir la sensibilité de la production aux prix relatifs, et en évaluant les effets de la surévaluation du franc CFA. Son travail manque cependant d'inclure certains aspects tels que les termes de l'échange, la dette extérieure et le taux de change nominal comme candidat potentiel dans l'équation du TCR. Il manque également de simuler la trajectoire d'équilibre du TCR qui devrait agir comme base dans l'évaluation de l'ampleur de la surévaluation du FCFA. Ceci l'a conduit à utiliser le concept de la PPA dans l'estimation du degré de surévaluation du FCFA. Ses résultats ont montré que le TCR était fortement surévalué avant la dévaluation.

Khan et Baye (2005) ont essayé d'explorer les déterminants du TCR, de dériver la trajectoire d'équilibre du TCR et son degré de mésalignement ; et d'évaluer l'impact de tous ces facteurs sur les parts des exportations du cacao du Cameroun et du Ghana sur le marché international. Les résultats ont montré que pour le Cameroun, le TCR est surtout influencé par des variables telles que les termes de l'échange, la politique commerciale, la consommation publique, la dette de long terme, le crédit intérieur à l'économie et les politiques macroéconomiques non durables. Ils montrent également que le TCR était presque en équilibre (avec la valeur absolue du mésalignement du TCR inférieure à l'unité) au cours des années 1971, 1981, 1986 et 1995. La surévaluation du TCR était relativement élevée en 1983 (19,94 %) et 1985 (15,13 %) et atteignait son pic en 1993, juste avant la dévaluation de 1994.

Plusieurs études ont été effectuées sur le rôle du TCR dans l'économie nigériane parmi celles-ci, on note les travaux de Adubi et Okunmadewa (1999) qui déterminent l'effet dynamique d'une variation des prix et du taux de change sur les exportations agricoles au Nigeria. Leurs résultats montrent que la volatilité des prix a un effet positif sur le niveau des exportations, une appréciation de la monnaie fait baisser les revenus à l'exportation alors qu'une augmentation des prix à l'importation influence le niveau des exportations positivement. Leurs travaux montrent également l'efficacité de l'augmentation des prix comme instrument pour l'accroissement de la production des cultures d'exportation. Ajayi (1988) et Osagie (1985) bien qu'adoptant une approche structuraliste dans leurs études sur la fluctuation du commerce extérieur, s'opposent à l'adoption d'une politique de taux de change flexible au Nigeria. Leur argument est basé sur le fait que la dévaluation du taux de change est stagflationiste et n'a aucun effet significatif sur la balance commerciale externe dans les pays sous développés. Ceci est dû à une faible élasticité prix généralement associée à une fonction de demande des importations et des exportations excessives.

3-3-2- Revue empirique de la relation d'offre des exportations

Plusieurs relations d'offre des exportations ont été estimées pour le Cameroun et le Nigeria.

Au Cameroun, Amin (1996) a estimé une fonction des exportations de plusieurs produits agricoles. Ses résultats montrent que les revenus des partenaires commerciaux et plusieurs variables de prix relatifs n'affectent pas l'offre des exportations de manière significative. Le ratio du prix du cacao sur le prix des non échangeables est la seule variable qui s'est avérée significative. La fonction d'offre des exportations estimée par Gbetnkom et Khan (1999) montre que le prix des exportations, le crédit à l'exportation, l'infrastructure routière, la structure du marché internationale et les facteurs agro-climatiques sont importants dans la détermination de l'offre des exportations. Le programme d'ajustement structurel ne semble pas être assez important. Khan et Baye (2005) pour leurs parts ont estimé une fonction des parts du marché pour le Cameroun et le Ghana. Ils montrent dans leur étude que les programmes d'ajustement structurel (PAS) n'affectent pas les parts de marché de manière significative pour le Cameroun. La variable muette qui permet de capturer l'effet stock stratégique de l'organisation international du commerce (OIC), a également un effet insignifiant sur les parts de marché. La volatilité du TCR et son mésalignement ont été les variables significatives. Douya (2008) essaye d'identifier et d'évaluer les facteurs qui influent la production du coton au Cameroun, ainsi que les facteurs déterminant la différenciation du comportement des producteurs dans ce secteur. Il arrive à la conclusion selon laquelle il n'existe pas une fonction d'offre collective pour le coton au Cameroun, et que les comportements des producteurs ne sont pas uniformes dans toute la région.

Yusuf et Edom (2007) dans leur étude examinent l'effet des changements des prix à l'exportation des produits forestiers, des prix domestiques, de la quantité locale consommée, de la production nationale et du taux de change extérieur sur le volume des produits exportés du Nigeria. Leur analyse est faite sur les exportations de billes de bois exportés, la quantité de bille de bois décalée d'une période, le ratio production domestique et consommation des billes de bois, le ratio production domestique et consommation retardée d'une période, et le ratio prix nationaux et internationaux d'une part. D'autre part, ils montrent qu'il existe également une relation forte entre le volume de bois scié exporté et ses principaux déterminants qui sont : La valeur retardée du taux de change officiel, le ratio production domestique et consommation du bois scié, la valeur retardée du ratio de production domestique consommation du bois scié, et le ratio exportation mondial et production du bois scié.

3-4- Conclusion

L'objet de ce chapitre était de présenter les divers aspects relatifs à la détermination du taux de change réel et la fonction d'offre des exportations. Même si la théorie de la parité des pouvoirs d'achat constitue une référence utile à long terme pour les taux de change nominaux, nous avons mis en avant ses inconvénients lorsque, l'on raisonne en terme de taux de change réel. En particulier, cette théorie, postulant la constance ou la stationnarité du taux de change réel, fait abstraction de toute considération d'équilibre macroéconomique. Elle ne permet pas de relier le taux de change réel à la situation économique d'un pays et en particulier à sa position extérieure.

Nous considérons dans cette étude, le TCR qui se définit comme le rapport du prix intérieur des biens échangeables sur les prix des non échangeables (P_E/ P_N). Il est déterminé par les variables telles que les termes de l'échange, la politique commerciale, la consommation publique, les flux des capitaux, le taux de change nominal, le crédit intérieur à l'économie, les politiques monétaires et fiscales.

Pour déterminer le TCRE, nous utilisons l'approche FEER (Fundamental Equilibrium Exchange Rate) de Williamson, 1994. Elle spécifie l'évolution du TCR comme une fonction des variables fondamentales de l'économie. Elle estime la sensibilité du TCR aux variations de ces variables fondamentales. Le TCRE dans ce cas s'obtient en retenant uniquement les composantes durables des chocs aux variables fondamentales. Ce dernier présente comme avantage de tenir compte de l'intégration économique croissante en accordant un rôle majeur aux interdépendances entre les pays. Ce modèle retient également de façon explicite l'équilibre interne dans la détermination des taux de change d'équilibre.

S'agissant du modèle d'offre des exportations, nous retenons que les principales variables explicatives considérées comme ayant une influence sur le modèle des exportations sont la demande mondiale, les marges de capacité de l'économie considérée, la compétitivité des produits exportés, le taux de change réel et le revenu de ses partenaires commerciaux.

CHAPITRE 4

METHODOLOGIE ET DONNEES D'ANALYSE

4-1- Modélisation du TCR et de la fonction des parts de marché

4-1-1- Modélisation du taux de change réel et détermination du degré de mésalignement

Le taux de change réel utilisé dans le cadre de cette étude est défini comme étant le prix relatif des biens échangeables par rapport aux non échangeables (P_E/ P_N). La dérivation théorique du TCR n'est pas très opérationnelle. La difficulté principale réside dans la manière d'obtenir le prix des non échangeables. Les biens non échangeables constituent un large groupe hétérogène de biens de production et de consommation, ou des services qui tendent à être substituables à plusieurs biens échangeables dans la production, la consommation, ou qui ont des composantes associées aux biens échangeables respectivement.

Comme proxy pour le prix des non échangeables, nous avons utilisé le déflateur du PIB. En supposant que les prix des biens échangeables évoluent en général en accord avec les prix étrangers, alors le taux de change réel opérationnel devient le taux de change nominal corrigé par le rapport de la moyenne pondérée des prix des importations et des exportations sur l'indice des prix intérieurs appropriés (le déflateur du PIB). Comme Baye et Khan (2008) cette relation du TCR peut s'écrire de la façon suivante :

Les variations du taux de change réel sont capturées à la fois par les facteurs structurels qui comprennent : l'aide extérieure, la consommation publique et les politiques commerciales ; En plus des facteurs de court terme qui sont constitués du crédit intérieur à l'économie et les politiques fiscales et monétaires.

Le TCR est affecté par la consommation publique (CP). Mais ceci dépend de la distribution des dépenses gouvernementales entre les échangeables et les non échangeables. Si les dépenses gouvernementales sur les biens non échangeables sont supérieures à celles sur les biens échangeables (comme c'est souvent le cas), cela pourrait conduire à une appréciation du TCR puisque les prix des non échangeables auraient tendance à augmenter.

La variable OE représente la libéralisation du commerce ou encore l'ouverture de l'économie. Le consensus général est qu'elle se caractérise par la réduction ou l'élimination des taxes sur les exportations et sur les tarifs d'importation qui mènent à une augmentation du volume du commerce. Une élimination des tarifs sur les importations par exemple, permet aux importateurs d'acheter plus de devises étrangères sans augmenter le niveau de leurs dépenses totales. L'augmentation de la demande de devises étrangères qui en résulte sous un régime de taux de change flexible, cause une hausse (dépréciation) du TCR. Le TCR augmente aussi sous un régime de taux de change fixe, mais provient du fait que la contraction de la masse monétaire intérieure, cause une baisse du niveau général des prix d'une part. D'autre part, une réduction ou élimination des droits de douanes à l'exportation réduit les dépenses requises pour une quantité d'exportation donnée. Les exportations deviennent tellement plus attrayantes que leur courbe d'offre se déplace vers la droite. Par conséquent, le TCR s'apprécie. Sous un régime de taux de change fixe, la conversion d'une grande quantité de devises en monnaie nationale cause une expansion de la masse monétaire. Le niveau des prix augmente et le TCR baisse (s'apprécie). Les tarifs sur les importations et les taxes sur les exportations n'ont de l'importance que pour une politique commerciale implicite, mais la politique commerciale implicite a également été importante pour le Cameroun et le Nigeria. Elle inclut l'usage des contrôles de change, des quotas et des licences d'importation. Nous utilisons comme proxy de OE, la somme des exportations et des importations comme ratio du PIB. De cette manière, les politiques commerciales implicites et explicites sont prises en compte (Elbadawi et Soto, 1997).

L'effet du TE sur le TCR opère à travers les variations des prix des importations et des exportations. Si les prix mondiaux des exportations augmentent (c'est-à-dire, les termes de l'échange s'améliorent), toutes choses égales par ailleurs, l'offre de devises étrangères augmente. Sous un régime de taux de change flottant, la courbe de l'offre des devises se déplace vers la droite menant à une appréciation du TCR. Dans un régime de taux de change fixe, l'augmentation des devises étrangères mène à une expansion de la masse monétaire et une augmentation du niveau général des prix, avec pour résultat une appréciation du TCR d'une part. Un changement des prix des importations d'autre part, peut entraîner la demande de devise à augmenter ou à diminuer selon les élasticités de la demande. Par conséquent, le TCR peut se déprécier ou s'apprécier.

La relation entre le TCR et TE dépend de l'importance des effets de revenu et de substitution. Si l'effet revenu est dominant, une amélioration de TE se traduit par une augmentation de la demande des biens échangeables et non échangeables. Au fur et à mesure que les prix des échangeables sont cotés dans le marché mondial, les prix des non échangeables augmentent, suite à l'accroissement de la demande. Par conséquent, le TCR s'apprécie. Si l'effet de substitution est dominant, alors une amélioration de TE agit en sens inverse en diminuant le coût intérieur des intrants apportés pour la production de biens non échangeables, et TE prendra un coefficient positif. Mais habituellement, l'effet revenu d'une amélioration de TE domine l'effet de substitution (Edwards, 1989).

De manière générale une augmentation du stock de la dette de long terme cause une appréciation du TCR et une diminution présente un effet opposé. En particulier, l'augmentation du ratio de la dette extérieure sur le PIB peut conduire à une appréciation du taux de change réel. Cet afflux de devises étrangères incombe surtout au gouvernement plutôt qu'au secteur privé et est donc plus susceptible d'être dépensé sur les biens non échangeables. Les dépenses sur les biens non échangeables (agricoles et non agricoles) conduisent invariablement à une augmentation relative des prix de ces biens et une baisse du taux de change réel.

Une augmentation (ou une diminution) du TCN mène à une hausse (ou baisse) du TCR. L'aptitude des variations du TCN d'affecter le TCR dépend de la mesure dans laquelle les autres politiques macroéconomiques sont compatibles avec l'objectif du changement du taux de change nominal. Ces politiques compatibles pourraient inclure l'ancrage de l'inflation (c'est-à-dire une stabilisation des prix intérieurs). En particulier, une dépréciation nominale du taux de change peut ne pas avoir beaucoup d'effets si les politiques macroéconomiques d'accompagnement sont incohérentes avec le régime du TCN.

L'effet du crédit intérieur sur le TCR sera positif ou négatif selon que le crédit est dépensé dans le secteur des échangeables ou bien des non échangeables.

Le progrès technique (PT) accroît la productivité, cause la baisse des prix des biens échangeables et peut apprécier le TCR. Cette appréciation est atteinte en rendant les exportations plus compétitives à cause de leur prix relativement bas et de l'amélioration de la qualité. Ce mécanisme a été dénommé " l'effet de Ricardo-Balassa ". D'après Edwards (1989), Ghura et Grennes (1994), l'effet du progrès technique est capturé par la croissance du PIB réel. Le progrès technique peut aussi augmenter la demande des non échangeables à travers un effet revenu réel. Le proxy du (PT) est le taux de croissance du PIB.

Un flux d'aide extérieure (AID) tend à causer une appréciation du TCR par accroissement du revenu réel et par conséquent de la demande des biens échangeables et non échangeables. Etant donné que les prix des importables sont déterminés sur le marché international, une hausse de la demande de ces biens n'aura aucun impact sur les prix locaux. Une augmentation de la demande des non échangeables cependant va entraîner une augmentation des prix domestiques et ainsi causer une appréciation du TCR. Il faut également noter que les flux d'aide extérieure accroissent les ressources intérieures, améliorent la situation économique globale et le TCR. Le degré d'amélioration dépend de la manière dont ce surcroît de ressources est utilisé.

La dévaluation du franc CFA en 1994 et du Naira en 1992 est prise comme variable muette. Elle nous permet de voir son impact éventuel sur le taux de change réel. Cette variable prendra la valeur 0 avant la dévaluation et 1 après.

Edwards (1989) définit le TCRE comme le prix relatif des échangeables sur les non échangeables qui, compte tenu des valeurs d'équilibre durables et d'autres variables pertinentes résulte en la réalisation simultanée d'un équilibre interne (l'économie se trouve sur son sentier de croissance potentielle ou soutenable) ; d'un équilibre externe (son compte courant est soutenable à long terme). Sa détermination a été élaborée par Edwards (1989), Elbadawi (1994), Nyoni (1997), Khan et Baye (2005). Il convient dans cette analyse de séparer les variables fondamentales qui sont des variables de long terme, des variables de court terme qui affectent la structure dynamique du TCR.

D'après Edwards (1989), la structure dynamique du TCR est capturée par l'équation suivante :

Où z est un vecteur de politiques macroéconomiques non durables qui ont tendance à introduire des déviations de court terme entre TCR et TCRE. ë compris entre 0 et 1 est le coefficient d'ajustement. L'équation (2) stipule que : une variation courante du TCR à un instant t est donnée par une certaine fraction ë du taux de change désiré de la période, augmenté des politiques macroéconomiques non soutenables. Si ë=1, cela signifie que la différence entre le TCR courant et le TCRE provient uniquement des politiques macroéconomiques non durables de court terme. Cependant si ë=0, cela exprime que le changement du TCR courant d'une période à l'autre est uniquement dû aux composantes des politiques macroéconomiques non durables. Théoriquement, ë est lié à ces 2 extrêmes car l'ajustement du TCR au TCRE s'avère incomplète en terme de composante durable d'où le nom de modèle d'ajustement partiel.

En substituant (3) et (1) dans (2) nous obtenons le modèle de court terme du TCR suivant :

Puisque l'équation (1) représente l'équation de long terme ou encore le taux de change réel d'équilibre, l'équation (4) peut être défini comme équation de court terme du TCR car, à court terme le TCR courant n'est pas nécessairement égal à son niveau de long terme. Nous estimons cette fonction de court terme et obtenons ainsi l'estimation du coefficient ë (à partir du coefficient de TCR_t-1), nous pouvons dès lors dériver facilement la fonction de long terme en divisant simplement les coefficients du coté droit de l'équation (4) par ë et en omettant la variable retardée du TCR, ce qui nous donne l'équation (5).

A long terme,

. De telle sorte que le modèle de long terme du TCR s'écrive comme suit :

Les contreparties de long terme des estimations des coefficients (

) dans l'équation (1) sont donc données par

4-1-1-1- Détermination du degré de mésalignement

Contrairement à l'équilibre de court terme de TCR, le TCRE est une fonction des valeurs d'équilibres (steady-state), des variables prédéterminées et des composantes permanentes (ou durables), des variables exogènes et de contrôle ; au lieu des valeurs concrètes de ces variables (Montiel et Hinkle, 1999). Les variations dans les déterminants de TCR proviennent à la fois des chocs permanents (ou durables) et des chocs transitoires. Pour obtenir le TCRE, seuls les niveaux d'équilibre durable doivent être calculés. Le TCRE est donc obtenu :

i) en ajustant les coefficients d'équilibre de court terme du TCR à leurs contreparties de long terme ;

ii) Les composantes durables des déterminants du TCR sont séparées de leurs composantes non durables en estimant des moyennes mobiles centrées d'ordre trois des déterminants du TCR ;

iii) Ces composantes permanentes (ou durables) sont utilisées avec les contreparties d'équilibre de long terme correspondant aux paramètres provenant de l'estimation de l'équation du TCR pour générer la trajectoire du TCRE.

La spécification sous forme de correction d'erreur du modèle suppose d'une part, l'existence d'une équation de long terme qui suit les considérations théoriques et d'autre part, l'existence d'un modèle d'ajustement dû à des effets de court terme. En effet, le modèle à correction d'erreur décrit un processus d'ajustement. Il combine deux types de variables : les variables en différence première (stationnaires) qui représentent les fluctuations de court terme et les variables en niveau, combinaison linéaire stationnaire des variables non stationnaires, qui assurent la prise en compte de long terme.

Notre modèle de court terme du TCR résulte de la différenciation de l'équation de long terme. Il est formulé comme suit :

Où

est le résidu issu de la relation de cointégration de long terme (équation 1),

est le coefficient du terme de correction d'erreur ; il représente la force de rappel vers l'équilibre de long terme. Ce paramètre doit être significativement non nul et négatif si non la représentation sous forme de modèle à correction d'erreur n'est pas valide.

Se basant sur le modèle élaboré par Khan et Baye (2005) pour spécifier la fonction de parts de marché du cacao au Cameroun et au Ghana, nous considérons la part de marché comme étant un Proxy de la compétitivité. Nous représenterons cette compétitivité par le ratio du coton exporté par un pays sur les exportations totales du coton dans le monde. La part de marché désirée des exportations du coton est explicitement spécifiée comme suit :

TCRV= volatilité de TCR mesuré par l'écart type mobile centré d'ordre 3 du TCR

Y = revenu par tête réel pondéré des principaux partenaires commerciaux de chaque pays.^6(*)

PAS : variable muette pour l'adoption des PAS au Cameroun (1988) et au Nigeria (1986). Elle prend la valeur 0 avant et 1 après.

La fonction des parts de marché des exportations du coton de long terme est spécifiée dans la forme logarithmique de la manière suivante :

Les valeurs absolues de TCRM et TCRV sont transformées en logarithme. Les paramètres

sont les élasticités de long terme des parts de marché des exportations par rapport à TCR, TCRM, TCRV, et Y respectivement. Par hypothèse on s'attend à ce que

Les exportations de coton sont supposées s'ajuster aux différences entre les parts de marché désiré dans la période t

et la dotation réelle des parts de marché de la période t-₁

Où ä compris entre 0 et 1 est le coefficient d'ajustement,

est la variation courante et

est la variation désirée. L'équation (10) suppose que les parts de marché des exportations du coton s'ajustent à des conditions de demande excédentaires dans les pays consommateurs. Si ä=0, la dotation réelle de la période t est égale à la dotation réelle de la période t-1. Si ä=1, la part de marché désirée dans la période t est égale à la dotation réelle de la même période.

En remplaçant l'équation (9) dans l'équation (10), nous obtenons l'équation (11) qui est le flux réel des parts de marché des exportations du coton.

L'équation (11) peut être définie comme une fonction de court terme des PMC. Nous estimons alors cette fonction de court terme et obtenons ainsi l'estimation du coefficient d'ajustement ä (à partir du coefficient de PMC_t-1). En divisant les coefficients du côté droit de l'équation (11) par ä et en omettant la variable retardée de PMC, nous aboutissons a la fonction de long terme des Parts de marché du Coton ; ce qui nous donne l'équation (12).

La représentation du modèle à correction d'erreur des fonctions des parts de marché est spécifiée comme suit :

représente la force de rappel vers l'équilibre,

le résidu issu de la relation de cointégration estimé à partir de l'équation (9) de long terme des parts de marché en supposant

4-2- Méthodes Statistiques

Dans l'estimation de nos régressions, nous étudions les caractéristiques des séries temporelles de toutes les variables. C'est-à-dire qu'il importe de savoir si les variables sont stationnaires ou non.

Une série chronologique est considérée comme stationnaire si son espérance et sa variance se trouvent inchangés dans le temps. Dans le cas contraire, elle est non stationnaire et peut conduire à des régressions fallacieuses. Dans ce cas, les résultats peuvent suggérer des relations significatives entre les variables du modèle alors qu'en réalité ce n'est qu'une indication qu'il existe une corrélation contemporaine entre les variables.

Le test de stationnarité ou de racine unitaire cherche à déterminer l'ordre d'intégration des séries. Dans la littérature, on distingue plusieurs tests de stationnarité à savoir : le test de Dickey Fuller, le test de Dickey Fuller Augmenté, le test de Phillips Perron, le test KPSS (Kwiatkowski, Phillips, Schmidt et Shin). Mais nous ne retiendrons ici que le test de Dickey Fuller Augmenté.

4-2-1-2- Les tests de Dickey Fuller Augmenté (ADF)

C'est une généralisation des tests de Dickey Fuller simple. Ils sont fondés sous l'hypothèse alternative

, sur l'estimation par les MCO des trois modèles suivants :

Avec

iid^7(*) et p un nombre entier qui peut être déterminé par les critères d'information (Akaike, Schwarz, Hannan-Quinn...) ou en estimant le modèle avec une valeur assez élevée de p, puis on estime un modèle à p-1 retards, ensuite à p-2 retards, jusqu'à ce que le coefficient du p^ième retards soit significatif. Le test se déroule de manière similaire aux tests de DF simple, seules les tables statistiques diffèrent. Les principes généraux sont les suivants :

i) Appliquer les MCO sur l'un ou l'autre modèle pour estimer le paramètre

noté

ii) L'estimation des coefficients et des écarts types du modèle par les MCO fournit

qui est analogue à la statistique de student.

iii) Si

on accepte H₀: il existe une racine unitaire, le processus n'est pas stationnaire.

L'analyse de la cointégration permet d'identifier clairement la relation véritable entre deux variables en recherchant l'existence d'un vecteur de cointégration et en éliminant son effet, le cas échéant. La cointégration est une manière de décrire les relations d'équilibre entre les variables macroéconomiques qui ne sont pas stationnaires. L'idée de base étant que la plupart des séries économiques sont non stationnaires.

Selon la théorie de cointégration, deux séries X_tet Y_t sont dites cointégrées d'ordre d et b, pour d = b = 0, s'il existe un vecteur co-intégrant (á, â) tel que Z_t=áX_t+âY_t est intégré d'ordre (d-b). On distingue dans la littérature les travaux employant les procédures de test de cointégration en deux étapes de Engle et Granger (1987) et le test de cointégration multidimensionnelle de Johansen (1988).

4-2-2-1- Procédure d'estimation de la relation de long terme du modèle d'ajustement partiel par les MCO

Cette méthode consiste à spécifier d'une part la fonction de long terme, ensuite nous la transformons en une fonction de court terme. A partir de cette dernière, nous estimons tout d'abord par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) la fonction de court terme, par la suite nous dérivons et estimons la fonction de long terme qui en découle en multipliant la relation obtenue par l'inverse du coefficient d'ajustement.

Dans cette méthode nous spécifions et estimons la fonction de long terme par les MCO. Le résidu extrait de cette relation de long terme est inclus comme regrésseur dans la spécification du modèle dynamique de court terme.

Un modèle à correction d'erreur (MCE) type est représenté par l'équation suivante :

Où v_test un bruit blanc et ë > 0 est la force de rappel. Dans la relation précédente, toutes les variables sont stationnaires. Les tests de significativités habituel sur les variables s'appliquent à cet effet. Le coefficient de la force de rappel comporte un signe négatif. Ceci signifie que l'écart entre la variable endogène et les variables exogènes se réduit au fil du temps.

Nous utilisons dans cette étude les données secondaires provenant de la Banque Mondiale disponible sous le support CD-ROM " World Bank Africa Database 2005 ". Cette source a l'avantage de regrouper toutes les informations relatives à l'économie des pays africains, -cela dans un intervalle assez large. Cependant, les séries de notre étude couvrent la période allant de 1980 à 2003 pour les deux pays. Les données sur les exportations du coton ont été collectées à partir de la base de données du CCIC.

CHAPITRE 5

RESULTATS EMPIRIQUES

5-1- Stationnarité et analyse de la cointégration du TCR

5-1-1- Etude de la stationnarité

Avant de procéder à l'estimation du TCR, il convient de s'assurer de la stationnarité des séries utilisées car, lorsque les variables ne sont pas stationnaires, l'estimation des coefficients par les MCO (moindres carrés ordinaires) ne converge pas vers les vraies coefficients, par conséquent les tests usuels des t-student et F-fisher ne sont plus valides ; on dira que les régressions sont fallacieuses. Après avoir comparé les statistiques ADF aux valeurs critiques de MacKinnon fournies par le logiciel économétrique Eviews, nous sommes arrivés aux conclusions selon lesquelles la plupart des variables ne sont pas stationnaires en leur niveau hormis la variable Termes de l'échange (TE) pour le Cameroun. Ce qui implique le non rejet de l'hypothèse nulle de non stationnarité. Mais les variables sont toutes stationnaires en leurs premières différences au seuil de 5 %.

Tableau 3 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différence pour le Cameroun

Variables	t-statistique	Valeur critique au seuil de			Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Variables	t-statistique	1%	5 %	10 %	Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Test sur les variables en niveau
LTCR	-1,6604	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Non
LAID	-2,0266	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Non
LCIT	-1,7615	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Non
LDE	-1,5649	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Non
LCP	-2,2449	-4,5325	-3,6736	-3,2773	4	non	Oui
LOE	-3,0252	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	oui	Oui
PT	-1,9611	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	non
LTCN	-2,0285	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	non
LTE	-4,4318	-4,4163	-3,6220	-3,2485	0	non	Oui
Test sur les variables en différence première
LTCR	-5,6187	-4,440	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LAID	-5,9687	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LCIT	-5,1340	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LCP	-3,7068	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
LDE	-4,6944	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LOE	-5,1278	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
PT	-9,3730	-4,4407	-3,6328	-3,2614	0	non	non
LTCN	-4,0019	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LTE	/	/	/	/	/	/	/

Tableau 4 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différence pour le Nigeria

Variables	t-statistique	Valeur critique au seuil de			Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Variables	t-statistique	1%	5 %	10 %	Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Test sur les variables en niveau
LTCR	-2 ,7254	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	oui	Oui
LAID	-1,7899	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	non
LCIT	-3,3891	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	oui	Oui
LDE	-1,8952	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Oui
LCP	-3,3515	-4,4983	-3,6584	-3,2689	3	non	Oui
LOE	-2,7530	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	Oui
PT	-2,2316	-4,5325	-3,6736	-3,2773	4	non	Oui
LTCN	-2,9967	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	oui	non
LTE	-1,7682	-4,4407	-3,6328	-3,2546	1	non	non
Test sur les variables en différence première
LTCR	-4,4819	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
LAID	-5,4298	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LCIT	-3,7569	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
LCP	-3,7895	-4,5325	-3,6736	-3,2773	3	non	non
LDE	-4,0779	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LOE	-5,4074	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	oui	Oui
PT	-5,7202	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
LTCN	-4,1141	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LTE	-4,7433	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non

Les variables étant déjà stationnarisées, il convient d'effectuer l'estimation des différents paramètres.

5-1-2- Détermination du TCR

La procédure consiste à utiliser les MCO pour estimer les paramètres. Celle-ci permettra non seulement de s'assurer de l'éventuelle significativité des différentes variables, et à l'occasion de juger la pertinence du modèle, mais également de vérifier les différentes hypothèses émises. Une estimation des paramètres du modèle du TCR nous donne une première version contenant toutes les variables et dénommé modèle1.

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2003
Included observations: 23 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	1.032736	2.618353	0.394422	0.7002
LAID	0.194158	0.087760	2.212372	0.0471
LCIT	-0.131466	0.190199	-0.691205	0.5026
LCP	-0.169474	0.236642	-0.716163	0.4876
LDE	0.076202	0.105650	0.721268	0.4846
LOE	-1.051340	0.373268	-2.816582	0.0156
LTCN	-0.017099	0.150814	-0.113379	0.9116
LTE	0.217911	0.152869	1.425471	0.1795
DEV	-0.506791	0.165294	-3.065994	0.0098
PT	0.013519	0.007590	1.781095	0.1002
LTCR(-1)	0.253346	0.147804	1.714073	0.1122
R-squared	0.978725	Mean dependent var		5.056504
Adjusted R-squared	0.960996	S.D. dependent var		0.396603
S.E. of regression	0.078327	Akaike info criterion		-1.949912
Sum squared resid	0.073622	Schwarz criterion		-1.406850
Log likelihood	33.42399	F-statistic		55.20419
Durbin-Watson stat	1.870203	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2003
Included observations: 23 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.426647	5.419478	0.447764	0.6623
LAID	0.393516	0.310711	1.266501	0.2294
LCIT	0.474535	0.535925	0.885452	0.3933
LCP	-0.870117	0.785066	-1.108336	0.2894
LDE	0.918059	0.566476	1.620649	0.1311
LOE	0.871414	1.240538	0.702448	0.4958
LTCN	-0.248734	0.254964	-0.975566	0.3485
PT	-0.021285	0.026792	-0.794427	0.4424
DEV	0.260147	0.693567	0.375086	0.7141
LTE	1.246092	0.869832	1.432566	0.1775
LTCR(-1)	0.470761	0.210149	2.240132	0.0448
R-squared	0.938595	Mean dependent var		5.920396
Adjusted R-squared	0.887425	S.D. dependent var		1.259097
S.E. of regression	0.422456	Akaike info criterion		1.420469
Sum squared resid	2.141625	Schwarz criterion		1.963532
Log likelihood	-5.335397	F-statistic		18.34246
Durbin-Watson stat	2.249905	Prob(F-statistic)		0.000009

A partir de ce premier modèle, nous réestimons les paramètres en éliminant les variables qui ont un faible «t de student», nous obtenons ainsi un modèle privilégié (Modèle 2)

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2003
Included observations: 23 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	2.406428	1.019292	2.360882	0.0322
LAID	0.187224	0.063423	2.952006	0.0099
LOE	-1.200481	0.295433	-4.063462	0.0010
LTCN	0.019579	0.136891	0.143027	0.8882
LTE	0.120385	0.115353	1.043619	0.3132
DEV	-0.374918	0.105033	-3.569537	0.0028
PT	0.016162	0.005095	3.172303	0.0063
LTCR(-1)	0.262730	0.114007	2.304509	0.0359
R-squared	0.976431	Mean dependent var		5.056504
Adjusted R-squared	0.965432	S.D. dependent var		0.396603
S.E. of regression	0.073738	Akaike info criterion		-2.108382
Sum squared resid	0.081560	Schwarz criterion		-1.713428
Log likelihood	32.24640	F-statistic		88.77557
Durbin-Watson stat	2.057392	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2003
Included observations: 23 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-1.214644	2.601256	-0.466945	0.6468
LAID	0.254894	0.285949	0.891396	0.3859
LCP	-0.350369	0.436877	-0.801985	0.4343
LDE	0.444147	0.264967	1.676239	0.1131
LTCN	-0.295106	0.174786	-1.688380	0.1107
LTE	0.891127	0.438870	2.030505	0.0593
LTCR(-1)	0.533836	0.189255	2.820720	0.0123
R-squared	0.922353	Mean dependent var		5.920396
Adjusted R-squared	0.893236	S.D. dependent var		1.259097
S.E. of regression	0.411408	Akaike info criterion		1.307326
Sum squared resid	2.708101	Schwarz criterion		1.652911
Log likelihood	-8.034248	F-statistic		31.67688
Durbin-Watson stat	2.399068	Prob(F-statistic)		0.000000

Les relations obtenues à partir des régressions sont nécessaires mais non suffisantes pour une conclusion sur la pertinence de ce modèle et sa capacité de prédire l'avenir. En effet, il faut s'assurer que la relation est stable à long terme. La cointégration est une spécification des modèles entretenant très souvent des idées fallacieuses à propos des mouvements des variables les unes par rapport aux autres à long terme. Elle implique de façon intuitive que dans la relation d'équilibre de long terme entre les différentes variables non stationnaires, celles-ci ne devraient pas s'éloigner l'une de l'autre.

A long terme

de telle manière qu'à partir des modèles privilégiés nous ayons les relations de long terme suivantes :

Si nous ordonnons de nouveau cette équation nous obtenons finalement le modèle suivant :

Les séries des résidus issues des estimations ci-dessus sont récupérées. Les tests ADF effectués sur ces séries traduisent le caractère stationnaire des résidus. La statistique ADF calculée pour le Cameroun (-6,8888) est inférieure à la valeur critique (1 %) lue sur la table de MacKinnon. De même pour le Nigeria où la statistique ADF (-3,5351) est aussi inférieure à la valeur critique (1 %), d'où la stationnarité des résidus. Nous pouvons alors accepter qu'une combinaison linéaire de ces variables soit cointégrée.

L'observation des résultats de nos modèles privilégiés nous permet tout d'abord de constater que toutes les variables étaient statistiquement différentes de zéro à 5 % à l'exception de TE et TCN pour le Cameroun. Au Nigeria, elles sont significatives à 10 % hormis la variable représentant l'aide (AID) et la consommation publique (CP).

Dans l'ensemble, les coefficients de détermination (R² et R² ajusté) témoignent du pouvoir explicatif du modèle. Au Cameroun, 96 % des fluctuations du TCR sont expliquées par les variables incluses dans le modèle. Au Nigeria, ces variables expliquent à 89 % la variation du TCR.

Le degré de libération du commerce (ouverture de l'économie) semble jouer un rôle décisif dans la détermination du niveau du taux de change pendant la période considérée pour le Cameroun. Le signe négatif et très significatif du volume du commerce dans ce pays, est compatible avec une appréciation du taux de change réel.

L'aide extérieure a un impact positif et significatif sur le TCR pour le Cameroun. Un accroissement du flux d'aide extérieure conduirait à une dépréciation du TCR. Ceci indique que le flux d'aide extérieure au Cameroun pendant les périodes de l'étude était surtout dépensé sur les biens échangeables.

L'effet des chocs des termes de l'échange sur le taux de change réel n'est pas déterminé à priori. Cette variable est positive pour les deux pays et significative à 5 % uniquement au Nigeria. Ce résultat indique une domination de l'effet substitution sur l'effet revenu relativement à son influence sur le TCR. Ce résultat est en contradiction avec la réalité empirique. En effet, une amélioration de TE dans ce cas conduirait à une dépréciation du TCR, et une détérioration de TE aurait un effet contraire dans les deux pays.

Le TCN dans le cas du Nigeria possède un coéfficient négatif et est non significatif. C'est un résultat plutôt inattendu qui tend à suggérer qu'une dévaluation du taux de change nominal conduirait à une appréciation du taux de change réel (TCR). Cela indique que l'utilisation active et continuelle du taux de change nominal comme instrument de politique économique par l'Etat Nigérian n'a pas eu l'effet total souhaité sur le taux de change réel. Ce résultat peut être imputable par exemple au fait que le dosage des politiques d'accompagnements était incompatible avec ces dévaluations.

Au Cameroun, le TCN est positif et non significatif. Ce résultat nous indique que, bien que le taux de change nominal ne soit pas une option de politique économique pour le Cameroun, ceci à cause de son appartenance à une union monétaire, une dévaluation du taux de change nominal conduirait néanmoins à une dépréciation du taux de change réel

La dévaluation du FCFA de janvier 1994 au Cameroun, a un effet négatif et très significatif sur le taux de change réel. De ce résultat nous pouvons déduire que cette dévaluation a beaucoup plus affecté les biens non échangeables au Cameroun.

Le ratio de la consommation gouvernementale a un impact négatif et non significatif sur le taux de change réel pour le Nigeria. C'est une indication que les dépenses publiques étaient probablement plus axées sur les biens non échangeables.

Le progrès technique représenté par le taux de croissance du PIB a un coefficient positif et significatif à 1% pour le Cameroun ; ce résultat indique que les avancées technologiques affectent beaucoup plus les biens échangeables dans ce pays.

5-1-2-3- Estimation de la relation de long terme du TCRE et détermination de l'indice de mésalignement.

Pour déterminer la relation de long terme du TCRE, nous partons des modèles privilégiés de long terme de TCR. Les composantes durables des déterminants du TCR sont séparées de leurs composantes non durables. En tenant uniquement compte des composantes permanentes utilisées avec leurs contreparties d'équilibre de long terme, nous avons alors les modèles de TCRE suivants :

Pour obtenir le TCRE de long terme, nous devons remplacer les variables fondamentales du côté droit des équations (19) et (20) par leurs valeurs d'équilibre de longue période ; autrement dit, les valeurs pour lesquelles les variables fondamentales sont jugées soutenables. Toutefois, comme le rappelle la plupart des auteurs, cet exercice fait appel à beaucoup de subjectivité. Pour contourner cette difficulté, certains auteurs choisissent de remplacer les fondamentaux par des moyennes mobiles centrées sur plusieurs années (Kuikeu). Cette méthode sera mise en oeuvre ici, précisément les fondamentaux ont été remplacés par les moyennes mobiles centrées d'ordre 3.

Le tableau (11) présente l'estimation du TCRE calculée à partir de la relation de long terme du TCR correspondant aux variables fondamentales ; le mésalignement de TCR correspondant est calculée comme suit :

Cette relation, tout comme celle développée par Edwards (1989), Elbadawi (1994), Baye et Khan (2008) nous indique que le TCR montre une certaine variabilité.

	Cameroun			Nigeria
Année	TCR	TCRE	TCRM	TCR	TCRE	TCRM
1980	459,47			3 702,31	/	/
1981	308,06	285,71	- 0,07	3 428,15	1 821,03	- 0,68
1982	370,86	283,33	- 0,24	2 723,10	1 367,73	- 0,52
1983	289,82	255,28	- 0,12	1 510,91	977,78	- 0,19
1984	215,20	210,02	- 0,02	980,87	1 023,80	0,33
1985	188,73	194,50	0,03	950,38	651,88	- 0,02
1986	171,60	185,46	0,08	1 107,43	563,45	- 0,25
1987	178,53	179,70	0,01	1 500,05	320,80	- 0,59
1988	169,15	176,20	0,04	290,25	470,41	1,88
1989	183,13	174,33	- 0,05	835,10	461,29	0,07
1990	174,85	178,06	0,02	1 037,62	591,78	- 0,03
1991	172,45	176,63	0,02	746,51	341,42	- 0,27
1992	199,73	190,19	- 0,05	576,29	198,14	- 0,50
1993	189,49	206,94	0,09	298,82	124,20	- 0,49
1994	142,56	131,89	- 0,07	221,11	130,07	- 0,51
1995	133,80	130,99	- 0,02	154,70	258,04	- 0,31
1996	119,62	122,20	0,02	108,53	399,19	0,21
1997	112,39	110,09	- 0,02	117,99	390,64	0,21
1998	102,06	98,52	- 0,03	96,48	228,19	- 0,01
1999	96,70	91,03	- 0,06	99,89	197,48	- 0,23
2000	100,00	89,41	- 0,11	100,00	222,76	- 0,31
2001	92,98	91,80	- 0,01	78,95	247,97	0,13
2002	91,13	97,13	0,07	78,63	229,54	0,03
2003	103,20			74,16	/	/

La figure (5) montre l'évolution du taux de mésalignement pour les deux pays pendant la période que couvre cette étude. Pour le Cameroun, il y a une indication que le TCR était presque en équilibre (avec la valeur absolue du mésalignement de TCR inférieur à l'unité) pendant toute la période de l'étude. Il a atteint son niveau le plus élevé en 1993 (0,09) et son niveau le plus bas en 1982 (-0,24).

L'indice de mésalignement dans le cas du Nigeria était également presque en équilibre (avec la valeur absolue du mésalignement de TCR inférieure à l'unité) pendant toute la période, sauf au cours de l'année 1988, période durant laquelle le TCR était surévalué (1,88). Ces résultats montrent que l'emploi d'une politique active de taux de change nominal dans le but d'agir sur les variables macroéconomiques a permis au TCR d'atteindre son équilibre pendant cette période.

Une similitude importante entre notre étude et celles d'Elbadawi et Soto (1997), Dordunoo et Njinkeu (1997), Khan et Baye (2005) est que toutes incluent les pays de la zone CFA et hors zone CFA. Un tel choix de pays reflète généralement le fossé entre les économies des unions monétaires de la zone CFA avec un système de change fixe, et les économies ayant des taux de change flexibles. Le comportement de divers indices de mésalignement va dans le sens des conclusions de Dordunoo et Njinkeu (1997), selon lesquelles ce qui est plus important est la gestion du système et non le choix du système de change.

5-1-3- Estimation de la relation de cointégration et du modèle à correction d'erreur du TCR

Pour estimer notre modèle à correction d'erreur, nous estimons la relation de long terme du TCR par les MCO en supposant TCRE_t=TCR_t=TCR_t-1.Nous obtenons une première version contenant toute les variables (Modèle 3) et une seconde version obtenue en éliminant de la première toutes les variables qui ont un faible «t de student» (Modèle 4)

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	5.350938	1.561605	3.426564	0.0032
LAID	0.399856	0.149293	2.678330	0.0159
LTE	-0.239317	0.241233	-0.992060	0.3351
LDE	-0.394083	0.136455	-2.888011	0.0102
LOE	-2.747994	0.366671	-7.494448	0.0000
LCP	0.250175	0.382733	0.653655	0.5221
PT	0.027190	0.009283	2.928957	0.0094
R-squared	0.892175	Mean dependent var		5.101236
Adjusted R-squared	0.854119	S.D. dependent var		0.445509
S.E. of regression	0.170159	Akaike info criterion		-0.465669
Sum squared resid	0.492222	Schwarz criterion		-0.122070
Log likelihood	12.58802	F-statistic		23.44376
Durbin-Watson stat	1.252863	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-2.224957	6.467930	-0.343998	0.7351
LAID	0.022383	0.744456	0.030067	0.9764
LOE	1.994559	2.821865	0.706823	0.4893
LTE	2.321174	1.267702	1.831010	0.0847
LDE	1.054404	0.792741	1.330074	0.2011
LCP	-1.985034	0.836203	-2.373866	0.0297
PT	-0.028427	0.054296	-0.523549	0.6074
R-squared	0.534824	Mean dependent var		6.016076
Adjusted R-squared	0.370644	S.D. dependent var		1.317615
S.E. of regression	1.045290	Akaike info criterion		3.164958
Sum squared resid	18.57473	Schwarz criterion		3.508557
Log likelihood	-30.97950	F-statistic		3.257550
Durbin-Watson stat	0.594614	Prob(F-statistic)		0.025563

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	5.046990	0.441198	11.43929	0.0000
LAID	0.451415	0.135202	3.338824	0.0034
LDE	-0.445745	0.111561	-3.995518	0.0008
LOE	-2.641830	0.298474	-8.851125	0.0000
PT	0.022772	0.006757	3.370012	0.0032
R-squared	0.884374	Mean dependent var		5.101236
Adjusted R-squared	0.860031	S.D. dependent var		0.445509
S.E. of regression	0.166676	Akaike info criterion		-0.562482
Sum squared resid	0.527835	Schwarz criterion		-0.317054
Log likelihood	11.74979	F-statistic		36.33057
Durbin-Watson stat	1.199682	Prob(F-statistic)		0.000000

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample: 1980 2003
Included observations: 24
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-3.538643	5.061508	-0.699128	0.4925
LTE	2.882474	0.925516	3.114452	0.0055
LDE	0.515228	0.530725	0.970801	0.3432
LCP	-2.005303	0.802302	-2.499436	0.0213
R-squared	0.490215	Mean dependent var		6.016076
Adjusted R-squared	0.413747	S.D. dependent var		1.317615
S.E. of regression	1.008861	Akaike info criterion		3.006532
Sum squared resid	20.35599	Schwarz criterion		3.202874
Log likelihood	-32.07838	F-statistic		6.410736
Durbin-Watson stat	0.670684	Prob(F-statistic)		0.003211

Après l'estimation de la relation de cointégration du TCR, nous générons le résidu issu de cette relation de long terme pour l'inclure dans notre MCE. Ce résidu retardé d'une période constitue le terme à correction d'erreur (ECT). Il a été testé et l'hypothèse nulle de non stationnarité a été rejetée de manière significative au niveau de 5 % sur la base des statistiques ADF. Les variables sont donc cointégrées.

Tableau 18 : calcul de l'indice de mésalignement du TCR par la relation de cointégration

	Cameroun			Nigeria
Année	TCR	TCRE	TCRM	TCR	TCRE	TCRM
1980	459,47	/	/	3 702,31	/	/
1981	308,06	336,94	0,09	3 428,15	1 821,03	- 0,47
1982	370,86	308,77	- 0,17	2 723,10	1 367,73	- 0,50
1983	289,82	255,17	- 0,12	1 510,91	977,78	- 0,35
1984	215,20	200,39	- 0,07	980,87	1 023,80	0,04
1985	188,73	187,87	- 0,00	950,38	651,88	- 0,31
1986	171,60	195,89	0,14	1 107,43	563,45	- 0,49
1987	178,53	194,34	0,09	1 500,05	320,80	- 0,79
1988	169,15	196,38	0,16	290,25	470,41	0,62
1989	183,13	189,03	0,03	835,10	461,29	- 0,45
1990	174,85	178,06	0,02	1 037,62	591,78	- 0,43
1991	172,45	162,03	- 0,06	746,51	341,42	- 0,54
1992	199,73	170,01	- 0,15	576,29	198,14	- 0,66
1993	189,49	174,25	- 0,08	298,82	124,20	- 0,58
1994	142,56	169,13	0,19	221,11	130,07	- 0,41
1995	133,80	152,77	0,14	154,70	258,04	0,67
1996	119,62	138,73	0,16	108,53	399,19	2,68
1997	112,39	122,11	0,09	117,99	390,64	2,31
1998	102,06	102,96	0,01	96,48	228,19	1,37
1999	96,70	89,73	- 0,07	99,89	197,48	0,98
2000	100,00	86,11	- 0,14	100,00	222,76	1,23
2001	92,98	91,80	- 0,01	78,95	247,97	2,14
2002	91,13	104,32	0,14	78,63	229,54	1,92
2003	103,20	/	/	74,16	/	/

La figure (6) nous montre comme dans le cas du modèle d'ajustement partiel, que le TCR était presque en équilibre (avec la valeur absolue du mésalignement du TCR inférieure à l'unité) pendant toute la période de notre étude au Cameroun. Au Nigeria par contre, l'indice de mésalignement était en équilibre jusqu'en 1995, date à partir de laquelle il resté surévalué pendant le reste de la période.

5-1-3-3-Estimation par les MCO de la relation dynamique du modèle à correction d'erreur

La détermination du modèle dynamique nous fournit une première estimation ne possédant pas des informations très intéressantes bien qu'ayant une force de rappel (coefficient du résidu retardé) négative. Nous procédons alors par la méthode du « backward elimination ». Celle-ci consiste à éliminer de proche en proche les variables non significatives et en réestimant le modèle à chaque fois.

Finalement après plusieurs estimations, nous retenons les modèles dynamiques suivants qui nous semblent plus à même d'expliquer les variations de court terme du TCR.

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1982 2003
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.020592	0.012753	-1.614701	0.1323
LAID	0.188224	0.042955	4.381899	0.0009
LOE	-1.435197	0.167071	-8.590363	0.0000
LOE(-1)	0.529859	0.199206	2.659859	0.0208
PT	0.007324	0.003387	2.162529	0.0515
LCIT	-0.187260	0.085345	-2.194147	0.0486
LCIT(-1)	0.184787	0.084312	2.191702	0.0489
DEV	-0.274879	0.055331	-4.967880	0.0003
ECT (-1)	-0.270761	0.088566	-3.057155	0.0100
LTCR(-1)	0.184000	0.112816	1.630966	0.1288
R-squared	0.913396	Mean dependent var		-0.049710
Adjusted R-squared	0.848443	S.D. dependent var		0.125196
S.E. of regression	0.048739	Akaike info criterion		-2.901718
Sum squared resid	0.028506	Schwarz criterion		-2.405789
Log likelihood	41.91889	F-statistic		14.06242
Durbin-Watson stat	2.101619	Prob(F-statistic)		0.000044

Dependent Variable: LTCR
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1982 2003
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-0.148366	0.091570	-1.620256	0.1260
LTE(-1)	-1.040834	0.417347	-2.493929	0.0248
LDE	0.470803	0.252868	1.861852	0.0823
LDE(-1)	-0.774750	0.286921	-2.700221	0.0165
LCP(-1)	0.743605	0.404939	1.836341	0.0862
DEV(-1)	-0.827150	0.490249	-1.687204	0.1122
ECT(-1)	-0.158844	0.116679	-1.361377	0.1935
R-squared	0.522554	Mean dependent var		-0.174252
Adjusted R-squared	0.331576	S.D. dependent var		0.485780
S.E. of regression	0.397160	Akaike info criterion		1.244418
Sum squared resid	2.366045	Schwarz criterion		1.591568
Log likelihood	-6.688599	F-statistic		2.736195
Durbin-Watson stat	2.092407	Prob(F-statistic)		0.053236

Notre modèle de court terme du TCR pour les deux pays peut donc s'écrire comme suit :

L'estimation du MCE montre que le terme à correction d'erreur représenté par le résidu retardé, présente un signe attendu pour les deux pays. Son coefficient (-0,2707) pour le Cameroun et (-0,1588) pour le Nigeria, traduit l'effet d'ajustement du TCR à chaque période de l'équilibre. Le TCR s'ajuste donc à son niveau d'équilibre de long terme, ce qui indique que la représentation à correction d'erreur converge des séries vers la cible de long terme. La vitesse d'ajustement du TCR justifie les écarts entre certains coefficients de court et de long terme. Ainsi, des chocs sur le TCR se corrigent à 27,07 % pour le Cameroun et 15,88 % pour le Nigeria par l'effet «feed-back».

Les résultats du modèle dynamique du TCR au Cameroun suggèrent qu'à court terme, l'ouverture de l'économie, la dévaluation, le flux d'aide extérieure, le progrès technique, la consommation publique et le crédit intérieur à l'économie sont les variables significatives dans la détermination du TCR. Alors qu'au Nigeria, le TCR est plutôt influencé à court terme par les termes de l'échange, la dette extérieure, la consommation publique.

5- 2- Résultat sur les fonctions des parts de marché.

5-2-1- Test de stationnarité

Dans le but de garantir des estimations robustes, les propriétés des séries temporelles des parts de marché et de ses fondamentaux ont été déterminées en procédant à des tests de racines unitaires.

Tableau 21 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différence pour le Cameroun

Variables	t-statistique	Valeur critique au seuil de			Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Variables	t-statistique	1%	5%	10%	Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Test sur les variables en niveau
LTCRM	-4,0843	-4,4691	-3,6454	-3,2602	0	non	oui
LTCRV	-1,9331	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	non	non
LPMC	-3,8447	-4,4472	-3,6328	-3,2546	1	oui	oui
LY	-2,6913	-4,6162	-3,7104	-3,2977	6	non	oui
Test sur les variables en différence première
LTCRM	/	/		/	/	/	/
LTCRV	-4,4591	-4,4983	-3,6584	-3,2689	1	non	non
LPMC	/	/	/	/	/	/	/
LY	-4,8398	-4,4333	-3,6449	-3,2614	1	non	oui

Tableau 22 : Test de racine unitaire sur les séries en niveau et en différence pour le Nigeria

Variables	t-statistique	Valeur critique au seuil de			Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Variables	t-statistique	1%	5%	10%	Nombre de retard	Avec trend	Avec constante
Test sur les variables en niveau
LTCRM	-3,8354	-4,4691	-3,6454	-3,2602	0	non	non
LTCRV	-2,5452	-4,4678	-3,6449	-3,2614	1	oui	oui
LPMC	-2,1003	-4,4407	-3,6928	-3,2546	1	non	non
LY	-1,1322	-4,4678	-3,6449	-3,2514	2	non	non
Test sur les variables en différence première
LTCRM	/	/	/	/	/	/	/
LTCRV	-4,31964	-4,4983	-3,6584	-3,2689	1	non	non
LPMC	-5,02133	-4,4407	-3,6328	-3,2546	0	non	non
LY	-3,43334	-4,4333	-3,6449	-3,2614	1	non	oui

Le tableau ci-dessus montre que toutes les variables ne sont pas stationnaires en niveau mais elles le sont toutes en différence première.

5-2-2- Détermination des parts de marché

Une estimation du modèle des parts de marché par les MCO nous donne le modèle suivant :

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2002
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	7.190862	6.743798	1.066293	0.3032
LTCR	-0.497393	0.387964	-1.282060	0.2193
LTCRM	0.126071	0.099471	1.267415	0.2243
LTCRV	0.012475	0.117688	0.106004	0.9170
LY	-0.575116	0.656348	-0.876237	0.3947
PAS	0.949317	0.468318	2.027078	0.0608
LPMC(-1)	0.012893	0.236396	0.054538	0.9572
R-squared	0.651862	Mean dependent var		-0.291194
Adjusted R-squared	0.512607	S.D. dependent var		0.488742
S.E. of regression	0.341208	Akaike info criterion		0.940721
Sum squared resid	1.746342	Schwarz criterion		1.287871
Log likelihood	-3.347934	F-statistic		4.681066
Durbin-Watson stat	1.668416	Prob(F-statistic)		0.007107

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2002
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-89.14429	23.30932	-3.824405	0.0017
LTCR	-0.140745	0.481209	-0.292482	0.7739
LTCRV	0.407440	0.341310	1.193753	0.2511
LTCRM	-0.602590	0.267235	-2.254908	0.0395
LY	9.615496	2.508134	3.833725	0.0016
PAS	-2.454060	1.507423	-1.627984	0.1243
LPMC(-1)	0.098450	0.195437	0.503741	0.6218
R-squared	0.927386	Mean dependent var		-5.568745
Adjusted R-squared	0.898341	S.D. dependent var		3.942531
S.E. of regression	1.257037	Akaike info criterion		3.548763
Sum squared resid	23.70214	Schwarz criterion		3.895913
Log likelihood	-32.03640	F-statistic		31.92881
Durbin-Watson stat	2.974087	Prob(F-statistic)		0.000000

A long terme on suppose que LPMC_t=LPMC_t-1 si bien qu'à partir des tableaux 23 et 24 nous obtenions les relations de long terme suivantes :

Les résidus des régressions des parts de marché sont également testés et l'hypothèse nulle de non cointégration est rejetée de manière significative au seuil de 1% sur la base des statistiques ADF pour ces deux pays, nous pouvons accepter que les variables seront cointégrées.

Pour effectuer ce test nous comparons la statistique du multiplicateur de Lagrange

R²= le degré de liberté correspondant au nombre de retard du résidu (résidu décalé)

Si LM> ÷²(ñ), on rejette H₀: on considère que le processus est justifiable d'un modèle ARCH(ñ).

Ce test montre l'absence d'un ARCH(2) sur le résidu des parts de marché comme l'indique la statistique LM=0,64 pour le Cameroun et LM=0,06 pour le Nigeria inférieur à ÷²(2) au seuil de 5%.

Ce test permet de tester une autocorrelation d'un ordre supérieur à 1. Pour mener ce test, nous comparons également la statistique LM à celle de ÷²à ñ degré de liberté. R² étant le coefficient de détermination issu de l'estimation par les MCO de l'équation

Si LM> ÷²(ñ) on rejette l'hypothèse H₀ d'absence d'autocorrelation des erreurs.

Ce test indique ici une absence d'autocorrelation des erreurs sur les séries des parts de marché pour les deux pays, car la statistique LM donne respectivement pour le Cameroun et le Nigeria 4,74 et 3,17 inférieur à la valeur de ÷²(2) et ÷²(1) à 5 %.

A partir des tableaux 23 et 24, on observe que le coefficient du TCR est négatif ; cependant il n'est pas significatif pour les deux pays. La variable du mésalignement du TCR présente un signe attendu pour le Nigeria. Ceci nous indique que le mésalignement du TCR présente des risques aux exportateurs du Nigeria. L'indice de volatilité de TCR qui se mesure par l'écart type mobile centré d'ordre 3 du TCR attire un signe positif pour les deux pays. Ce signe est inattendu et nous mène à l'observation que la volatilité du TCR serait plutôt un atout pour les exportateurs. Ce résultat traduit l'ambiguïté du sens de la relation entre l'instabilité du taux de change et le volume du commerce.

Le revenu des partenaires commerciaux a un effet positif sur les parts de marché du Nigeria. Celui-ci possède un coefficient significatif au seuil de 1%. Par contre, au Cameroun, cette variable affecte négativement les parts de marché du coton. Une augmentation des revenus réels des partenaires commerciaux permettrait au Nigeria de gagner d'importantes parts de marché sur les exportations du coton.

La variable représentant les programmes d'ajustement structurel (PAS) affecte les parts de marché de coton de manière significative pour le Cameroun. Elle a un effet négatif et non significatif au Nigeria. Ce qui suggère que l'enveloppe des reformes du PAS tarde à se faire ressentir sur les parts de marché du coton pour ce pays.

5-2-4- Estimation de la relation de cointégration et du MCE des parts de marché

La spécification sous forme de correction d'erreur du modèle des parts de marché suppose comme celle du TCR, d'une part, l'existence d'une équation de long terme qui suit les considérations théoriques, et d'autre part, l'existence d'un modèle d'ajustement dû à des effets de court terme.

Nous estimons la relation de long terme des PMC (équation 9) par les MCO en supposant que

. De cette première estimation, nous éliminons les variables qui possèdent un «t de student» faible. Nous obtenons alors les estimations suivantes pour les deux pays :

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2002
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	7.496300	5.713812	1.311961	0.2070
LTCR	-0.491790	0.298785	-1.645969	0.1181
LTCRM	0.128461	0.091268	1.407508	0.1773
LY	-0.610229	0.550295	-1.108912	0.2829
PAS	0.973676	0.379462	2.565940	0.0200
R-squared	0.651515	Mean dependent var		-0.291194
Adjusted R-squared	0.569519	S.D. dependent var		0.488742
S.E. of regression	0.320669	Akaike info criterion		0.759899
Sum squared resid	1.748083	Schwarz criterion		1.007864
Log likelihood	-3.358894	F-statistic		7.945655
Durbin-Watson stat	1.643783	Prob(F-statistic)		0.000839

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1981 2002
Included observations: 22 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	-97.57615	15.83903	-6.160487	0.0000
LTCR	-0.081891	0.455794	-0.179666	0.8597
LTCRV	0.352959	0.316082	1.116669	0.2806
LTCRM	-0.640192	0.250542	-2.555222	0.0212
LY	10.51631	1.717168	6.124217	0.0000
PAS	-2.726897	1.373561	-1.985276	0.0645
R-squared	0.926158	Mean dependent var		-5.568745
Adjusted R-squared	0.903082	S.D. dependent var		3.942531
S.E. of regression	1.227373	Akaike info criterion		3.474630
Sum squared resid	24.10311	Schwarz criterion		3.772187
Log likelihood	-32.22093	F-statistic		40.13577
Durbin-Watson stat	2.882395	Prob(F-statistic)		0.000000

Après l'estimation de la relation de cointégration, nous générons le résidu issu de cette relation. Nous devons l'inclure comme terme à correction d'erreur (ECT) dans le modèle dynamique des parts de marché du coton. Le test de stationnarité sur ce terme à correction d'erreur nous indique que, l'hypothèse nulle de non cointégration est rejetée de manière significative au seuil de 1 %.

Tableau 29 : Test de stationnarité sur le terme à correction d'erreur des PMC au Cameroun

Tableau 30 : Test de stationnarité sur le terme à correction d'erreur des PMC au Nigeria

En utilisant toujours la méthode du «backword elimination», nous estimons le MCE. Cette méthode nous permet d'éliminer de proche en proche les variables non significatives. Nous obtenons finalement le MCE des parts de marché suivant :

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1983 2002
Included observations: 20 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.064041	0.058614	1.092600	0.2960
LTCR(-1)	1.033489	0.463712	2.228731	0.0457
LTCRM(-1)	-0.190162	0.068386	-2.780698	0.0166
LY(-1)	-3.079320	0.920222	-3.346281	0.0058
PAS	2.428955	0.351961	6.901196	0.0000
PAS(-1)	-0.966390	0.284001	-3.402776	0.0052
LPMC(-1)	0.791108	0.212785	3.717876	0.0029
ECT(-1)	-1.712198	0.341143	-5.019002	0.0003
R-squared	0.885659	Mean dependent var		0.046781
Adjusted R-squared	0.818960	S.D. dependent var		0.459310
S.E. of regression	0.195430	Akaike info criterion		-0.138050
Sum squared resid	0.458317	Schwarz criterion		0.260243
Log likelihood	9.380498	F-statistic		13.27849
Durbin-Watson stat	1.390683	Prob(F-statistic)		0.000086

Dependent Variable: LPMC
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1983 2002
Included observations: 20 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.108092	0.164878	0.655589	0.5245
LTCR(-1)	0.077865	0.159719	0.487512	0.6347
LTCRM	-0.336197	0.093149	-3.609246	0.0036
LTCRM(-1)	-0.245304	0.095872	-2.558662	0.0251
LTCRV(-1)	0.391586	0.216517	1.808570	0.0956
LY(-1)	7.659817	1.734226	4.416850	0.0008
PAS	-2.137696	0.778908	-2.744476	0.0178
ECT (-1)	-1.266730	0.146444	-8.649944	0.0000
R-squared	0.944417	Mean dependent var		0.443157
Adjusted R-squared	0.911994	S.D. dependent var		1.935112
S.E. of regression	0.574066	Akaike info criterion		2.017030
Sum squared resid	3.954622	Schwarz criterion		2.415323
Log likelihood	-12.17030	F-statistic		29.12784
Durbin-Watson stat	1.914291	Prob(F-statistic)		0.000001

Notre modèle à correction d'erreur des parts de marché pour les deux pays peut donc s'écrire comme suit :

Les résultats présentés aux tableaux 31 et 32, nous indiquent les variables qui expliquent à court terme, la détermination des parts de marché de coton au Cameroun et au Nigeria par l'approche de Engle et Granger. La valeur du coefficient de détermination R² ajusté nous montre que les variables indépendantes expliquent respectivement à 81,8 % et 91,1 % la variation de la variable dépendante (parts de marché) du Cameroun et du Nigeria.

Le paramètre principal dans l'estimation de notre MCE est le terme à correction d'erreur (ECT). Il est de -1,71 pour le Cameroun et -1,26 pour le Nigeria et significatif à 1 %. Ce résultat indique qu'environ 171 % et 126 % des chocs sur les parts de marché de coton sont corrigés annuellement par le mécanisme du «feed-back».

Notre MCE suggère que les parts de marché (PMC) à court terme sont déterminées au Cameroun par la différence première des PAS, de la variable retardée des PAS, de la variable retardée du taux de change réel, de la variable retardée du mésalignement du taux de change réel, de la variable représentant le revenu des partenaires commerciaux retardée d'une période, de la variable dépendante retardée. Toutes ces variables sont significatives à 5 %.

Au Nigeria la variable déterminant les parts de marché de notre MCE est déterminée par la différence première du mésalignement du taux de change réel, de la variable retardée du mésalignement du taux de change réel, de la variable retardée de la volatilité du taux de change réel, de la variable retardée représentant le revenu des partenaires commerciaux, de la différence première des PAS. Toutes ces variables sont également significatives à 5 % et expliquent fortement la variation des parts de marché du coton.

CHAPITRE 6

CONCLUSION GENERALE

Notre étude avait pour problématique principale, d'explorer les déterminants du TCR, de dériver la trajectoire d'équilibre du TCR et de son degré de mésalignement, d'évaluer l'impact de tous ces facteurs sur les parts des exportations du coton du Cameroun et du Nigeria sur le marché international. Ces objectifs étaient motivés par l'hypothèse selon laquelle, étant donné que le Nigeria exerce un contrôle sur son taux de change nominal, il pourrait en faire meilleur usage que le Cameroun dans la gestion des autres variables macroéconomiques à travers le taux de change réel.

Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons premièrement procéder à la détermination de la relation de long terme entre le taux de change réel et ses fondamentaux, puis la détermination du taux de change réel d'équilibre et de son mésalignement ceci à travers un modèle d'ajustement partiel et un modèle de cointégration de Engle et Granger. Dans un second temps, nous avons utilisé le TCR et ses dérivées pour déterminer le modèle des parts de marché du coton du Cameroun et du Nigeria.

De manière générale, les résultats économétriques présentés par le modèle d'ajustement partiel et par la procédure de Engle et Granger étaient presque semblables pour le cas du Cameroun. Ils nous ont montrés que, le TCR était surtout influencé par des variables telles que la politique commerciale qui se traduit par le ratio traditionnel du taux d'ouverture. Celui-ci est mesuré comme étant la somme des exportations et des importations rapportées au produit intérieur brut. Le taux de change réel était également influencé par le flux d'aide extérieure, le progrès technique. La variable muette qui représentait ici la dévaluation du FCFA était également significative dans le cas du modèle d'ajustement partiel. Alors que la dette extérieure l'était dans le modèle de cointégration.

Au Nigeria, la dette de long terme, les termes de l'échange se sont distingués comme étant les principaux déterminants du taux de change réel dans le modèle d'ajustement partiel. Par contre en utilisant la procédure de Engle et Granger, la relation de cointégration suggère que les variables significatives étaient les termes de l'échange, et la consommation publique.

Les résultats sur le mésalignement dans les deux modèles nous ont montré que le TCR était en équilibre au Cameroun pendant presque toute la période d'étude. Au Nigeria, en considérant le modèle d'ajustement partiel, l'évolution a également connu plusieurs périodes d'équilibre pendant toute l'étendue de l'étude, sauf en 1988 où le TCR était surévalué. Alors que dans le modèle de cointégration, l'indice de mésalignement dans ce pays était en équilibre jusqu'en 1995 date à laquelle a commencé une période de surévaluation.

Nous pouvons relever ici que, conformément à l'histoire économique de ces deux pays, la procédure d'estimation de Engle et Granger est plus proche de la réalité empirique dans la détermination du taux de change réel d'équilibre.

Le modèle à correction d'erreur du TCR nous a indiqué une vitesse d'ajustement vers l'équilibre de -0,2707 pour le Cameroun et -0,1588 pour le Nigeria. Ceci traduit le fait que, les chocs sur le TCR se corrigent à 27,07 % pour le Cameroun et 15,88 % pour le Nigeria par le mécanisme du « feed-back ».

Quant aux déterminants des parts de marché des exportations du coton, le mésalignement du taux de change réel, le revenu des partenaires commerciaux étaient les variables significatives pour le Nigeria. Dans le cas du Cameroun, la principale variable significative était les programmes d'ajustement structurel.

La représentation dynamique des parts de marché du MCE nous a montré que la force de rappel était bien négative et significative à 1 % pour les deux pays. Cette force de rappel traduit l'effet d'ajustement des parts de marché de coton à chaque période vers l'équilibre d'environ 171 % et 126 % respectivement pour le Cameroun et le Nigeria.

Une recommandation de politique économique qui se dégage de cette étude est que, le TCR et ses dérivées jouent un rôle crucial dans la détermination des parts de marché des exportations du coton. Dans ce contexte, une connaissance des déterminants du TCR paraît être nécessaire au cas où le gouvernement se propose d'améliorer la performance des exportations du pays.

Cette étude suggère que la gestion du TCR au Cameroun pourrait exiger la manipulation des variables telles que : La politique commerciale à travers la libéralisation du commerce ou l'ouverture de l'économie. Une élimination des tarifs sur les importations par exemple permettrait aux importateurs d'acheter plus de devises étrangères sans augmenter le niveau de leurs dépenses totales. Le TCR augmente du fait de la contraction de la masse monétaire intérieure qui cause une baisse du niveau général des prix. Une réduction des droits de douane à l'exportation rendrait les exportations plus attrayantes et permettrait ainsi au TCR de s'apprécier. Un accroissement de l'aide extérieure permettrait d'accroître le revenu réel et par conséquent la demande des biens échangeables et non échangeables. Les termes de l'échange nous révèlent une domination de l'effet substitution sur l'effet revenu relativement à son influence sur le TCR. Les avancées technologiques permettraient également au gouvernement camerounais de manipuler son TCR.

Le gouvernement du Nigeria par contre pourrait utiliser la dette de long terme, les termes de l'échange à travers les variations des prix des importations et des exportations, pour manipuler le TCR et ses dérivées.

Nos résultats montrent en général comme ceux de Khan et Baye (2005), que même si les changements du taux de change nominal ont eu un effet significatif sur le TCR au Nigeria, cette politique aurait dû être accompagnée d'un dosage approprié d'autres variables macroéconomiques. D'autre part, le Cameroun pour sa part pourrait également gérer son TCR par le biais d'autres variables macroéconomiques bien qu'il ne soit pas capable de changer unilatéralement le taux de change nominal à cause de son appartenance à la zone Franc.

Il convient de noter que ce travail puise son originalité dans le champ d'application de notre méthodologie théorique. En effet, si les applications aux pays développés sont nombreuses, leur transposition aux pays en développement est nettement moindre. Malgré l'imperfection des données, nous obtenons des résultats convaincants conformes à nos attentes.

L'un des problèmes avec cette étude est que, l'analyse est limitée uniquement à l'influence du TCR sur les parts de marché d'un seul produit (le coton). Une approche plus appropriée serait d'incorporer dans nos études l'influence du TCR non seulement sur les parts de marché d'un seul produit, mais également sur plusieurs autres produits de bases. Il s'agit notamment du café, du cacao, du caoutchouc, du bois, de la banane et même les produits vivriers comme le maïs, le haricot, le soja, les arachides et bien d'autres. En effet ces produits s'avèrent être de plus en plus compétitifs sur le marché international. Nous pouvons également envisager dans nos recherches futures une approche en données de panel incluant dans nos études plusieurs pays de l'ASS.

BIBLIOGRAPHIE

Aghevly, B. B. and Montiel, P. J. (1991). «Exchange rate policies in Developing Countries». In, Emil-Maria Claassen, (ed.), Exchange rate policies in Developing and Post-Socialist Countries, International Center for Economic Growth

Ajayi, S. I. (1988). «Issues of overvaluation and exchange rate adjustment in Nigeria». Prepared for Economic Development Institute (EDI), the World Bank, Washington, D.C.

Amin, A. A. (1996). «The effects of exchange rate policy on Cameroon's agricultural competitiveness». AERC research paper 42. Nairobi.

Bautista, R. M. et Valdes, A. (1993). «The relevance of trade macroeconomic policies for agricultures». In, Romeo M. Bautista and Alberto Valdes, (eds.), The Bias against agriculture: Trade and macroeconomic policy in developing countries, Institute for contemporary studies.

Baye, M. F. et Khan, A. S. (2008). «Real exchange rate misalignment in Cameroon, 1970-1996». In, Aloysius Ajab Amin, (ed.), Developing a sustainable economy in Cameroon, CODESRIA, 2008

Bond, M. (1985). «Export Demand and Supply for a group of Non-oil Developing Countries». IMF Staff papers. Vol.32, N°.1

Borowski, D. et Couharde, C. (1999). «Quelle parité d'équilibre pour l'Euro?». Economie internationale, N° 77, pp. 21-44.

Clark, B. et Mc Donald, R. (1998). »exchange rates and economic fundamentals: A methodological comparison of FEERs and BEERs». International Monetary Fund, Working paper /98/67.

Cockburn, J. et Siggel, E. (1995). «Une méthodologie d'analyse de la compétitivité»; fiche technique n°6 révisée, réseau de recherche sur les politiques industrielles en Afrique ; CODESRIA

Cottani, J.,Cavallo, D. et Khan, S. (1990). «Real exchange rate behaviour and economic performance in LDCs». Economic and development and cultural change, 39: 61-76.

Devarajan, S., Lewis, J. et Robinson, S. (1993). «External shocks, purchasing power parity and the equilibrium real exchange rate». World Bank economic review, 7(1).

Devarajan, S. (1997). »Real exchange rate misalignment in the CFA Zone». Journal of African Economies, vol.6, N° 1.

Dordunoo, C. K. et Njinkeu, D. (1997). »Foreign exchange rate regimes and macroeconomic performance in Sub-Saharan Africa». AERC plenary sessions: December 1995 and May 1996. Journal of African economies, supplement to vol.6, N°3 pp 121-149.

Douya, E. (2008). «cotton supply response in Cameroon». In, Aloysius Ajab Amin, (ed.),

Edwards, S. (1989). »Real exchange rate, devaluation and adjustment.» Cambridje: MIT press.

Edwards, S. (1990). «Real exchange rate in Developing countries: concepts and measurements». In, Grennes, T. J., (ed.), International Financial Markets and Agricultural Trade. Westview Press.

Edwards, S. (1997). «Exchange rate policy and development strategy».AERC plenary sessions: December 1995 and Mai 1996. Journal of African economies, supplement to vol.6, N°3, pp 37-73.

Elbadawi, I. A. et Soto, R. (1997). «Real exchange rate and macro economic adjustment in Sub-Saharan Africa and other developing countries». AERC plenary sessions: December 1995 and Mai 1996. Journal of African economies, supplement to vol.6, N°3, pp 74-120.

Elbadawi, I. A. (1992). «Real over-valuation, term of trade shock, and the cost of agriculture in Sub-Saharan Africa». Policy research Working paper, WP 5831. Washington, DC: The World Bank.

Elbadawi. I. A. (1994). «Estimating lun-run equilibrium real exchange rate». In, John Williamson, (ed.), Estimating equilibrium exchange rates. Institute for International Economics.

Estur, G. (2005). «La compétitivité du coton africain dans le marché mondial». CCIC, Washington.

Fiodenji, K. (2005). »L'impact de la dévaluation du franc CFA sur le solde commercial des pays de la zone franc».In, Germain Njieundé, (ed.), les performances économiques des pays africains de la zone franc, Presse universitaire de Yaoundé, Yaoundé.

Gbetnkom, D. et Khan, S. (1999). «Determinants of traditional and non-traditional agricultural exports: The case of Cameroon». A revised Work-in progress presented at the AERC biannual workshop-Accra (Ghana), May-June.

Ghura, D. et Grennes, C. (1994). «Aggregate trade respond to economy-wide distortions in Sub-Saharan Africa». Journal of African Economies. Vol.3, N°.3, pp.359-386.

Goldstein, M. and Khan, M. S. (1978). «The Supply and Demand for Export: A simultaneous approach». The review of economics and statistics. Vol. LX, N°2, pp.275-286

Hamadjam, R. A. E. «Impact de la filière textile coton camerounaise sur le développement socio-économique national: Bilan et perspectives». Mémoire de DESS.

Iyoha, M. A. (1999). «External debt and economic growth in sub-Saharan African countries: an econometric study». AERC research paper 90, Nairobi.

Kamgnia. D. B. (2004). «Cours de séries temporelles». Niveau 4, Université de Yaoundé II (soa) Cameroun.

Khan, A. S. et Baye, F. M. (2005). «Le taux de change réel et les parts de marché des exportations du cacao : le cas du Cameroun et du Ghana «. In, Germain Njieunde, (ed.), les performances économiques des pays africains de la zone franc, Presse universitaire de Yaoundé, Yaoundé.

Khan, M. et Ostry, D. (1991). «Response of the equilibrium real exchange rate and to real disturbances in developing countries». World Development 20(9): 1235-34.

Krueger, A. O., Schiff, M. et Valdes, A. (1988). «Agricultural incentives in developing counties: Measuring the effects of sectoral and economy-wide policies». The World Bank economic review.

Krugman, P. R. (1994). «competitiveness: A dangerous obsession», Foreign affairs, vol 73 N°2 March-April, pp 28-44

Krugman, P. R. et Obstfeld, M. (2004). Economie internationale. Nouveaux horizons, seconde édition.

Kuikeu, O. Mésalignement du taux de change, facteur explicatif de la structure des exportations des économies africaines au sud du Sahara : cas des pays africains membres de la zone franc.

Kynyock, E. (1997). «Ajustement international et déterminant du taux de change réel». Mémoire de DEA/PTCI.

Maih, B. J. (1998). «Taux de change et performance des économies africaines de la zone franc». Mémoire de DEA/PTCI.

Mendo, P. F. (2006.) «Analyse économétrique des déterminants de l'inflation au Cameroun». Mémoire de DEA économie mathématique et économétrie.

Montiel, P. J. et Hinkel, L. E. (1999). «Exchange rate misalignment : An overview». In, Laurence E. Hinkle and Peter J. Montiel, (eds.), Exchange rate misalignment: concept and measurement for developing countries, A World Bank research publication.

National Institute of Statistics (August, 2005). «Les comptes nationaux du Cameroun 1993-2004».Cameroun

Nyoni, T. S. (1997). «Foreign aid and economic performance in Tanzania». AERC research paper 61, Nairobi.

Ogun, O. (1998). «Real exchange rate movements and export growth: 1960-1990» AERC research paper, Nairobi.

Okunmadewa, F. and Adubi, A. A. (1999). «Price, exchange rate volatility and Nigeria's agricultural trade flow: a dynamic analysis». AERC research paper 87, Nairobi.

Osagie, E (1985). «An operational econometric of Nigerian economy: Some preliminary estimates». Ife, Social Science Review, pp 149-165

Oyejide, T. A. (1986). «The effect of trade and exchange rate policies on agriculture in Nigeria». International Food Policy Research Institute, Washington, D. C.

PRSP (2003). Poverty reduction strategy paper, republic of Cameroon, August 2003

Saudoulet, E. et Janvry, A. (1995). «Quantitative development policies». University of California at Berkeley.

Siggel, E. (1997). « Les concepts, indicateurs et sources de la compétitivité: une revue de la littérature» Réseau de recherche sur les politiques industrielles (CODESRIA).

Thomas, V. et Nash, J. (1991). «Best practise in trade policy reform». World Bank.

Williamson, J. (1994). «Estimating equilibrium exchange rate». Institute of international economics.

Williamson, J. (1997). «Exchange rate policy and development strategy». AERC plenary sessions: December 1995 and May 1996. Journal of African economies, supplement to vol.6, N°3, pp 17-36.

Yusuf, A. S. and Edom, C. O. (2007). «Determinant of timber export in Nigeria: an error correction modelling approach». MPRA paper N°2608.

ANNEXE

Année	Cameroun	Nigeria	exportation mondiale
1980	25,662	0,001	4477
1981	25,030	0,001	4419
1982	25,361	0,001	4292
1983	22,526	0,001	4372
1984	28,095	0,001	4588
1985	19,022	0,001	4542
1986	17,522	0,001	5805
1987	21,256	0,001	5173
1988	22,475	0,039	5784
1989	85,153	1,024	5363
1990	38,309	2,784	5096
1991	23,402	0,986	6102
1992	42,000	0,300	5575
1993	51,200	3,450	5962
1994	59,000	2,900	6380
1995	54,130	2,006	6039
1996	65,834	22,000	6083
1997	51,432	32,000	5997
1998	61,022	8,900	5523
1999	73,139	7,400	6125
2000	73,064	0,190	5906
2001	89,490	19,700	6470
2002	100,423	10,979	6668
2003	92,185	26,127	7238

* ¹ Ces programmes avaient pour but de stabiliser ou de limiter l'absorption domestique à court terme afin de combattre l'inflation et restaurer l'équilibre de la balance des paiements, et à terme, d'ajuster les structures afin qu'elles permettent un rythme de croissance soutenable, en remplaçant progressivement les importations par une plus grande production nationale de biens échangeables. Ce programme a été adopté au Cameroun en 1988 et au Nigeria en 1986.

* ² La Zone Franc constitue un espace économique, monétaire et même culturel qui rassemble deux unions monétaires ayant signé en 1972 et 1973 des accords de coopération monétaire avec la France. Il s'agit d' une part de l ' UEMOA (Union Economique et Monétaire Ouest Africain) dont les pays membres sont : Bénin, Burkina - Faso, Côte - d'ivoire, Guinée - Bissau, Mali, Niger, Sénégal, Togo ; il s'agit d' autre part de la CEMAC (Communauté Economique et Monétaire de l ' Afrique Centrale) qui regroupe : Cameroun, Congo, Gabon, Guinée - équatoriale, Tchad, République Centrafricaine. Chacune de ces unions monétaires dispose d'une monnaie commune le Fcfa et d'une banque centrale commune la BCEAO (Banque Centrale des Etats de l ' Afrique de l ' Ouest) pour l ' UEMOA, la BEAC (Banque des Etats de l ' Afrique Centrale) pour la CEMAC. Le quinzième membre africain de la zone franc est la république islamique des Comores qui a sa propre monnaie et sa propre banque centrale. La Coopération monétaire avec la France s'articule autour de quatre principaux axes : La stabilité, la convertibilité, la transférabilité et la solidarité.

* ³ L ' équilibre interne, dans le cadre d ' un petit pays (c ' est - à - dire preneur de prix), correspond à l ' équilibre du marché du travail et à l ' équilibre du marché des biens non échangeables ; l ' équilibre du marché du travail se ramenant au plein emploi des facteurs sans tension inflationniste ; l ' équilibre du marché des biens non échangeables lui est réalisé lorsque l ' offre et la demande domestique sont ex - post égales à chaque période. L'équilibre externe quant - à lui est réalisé lorsque le solde de la balance courante [somme de la balance commerciale et de la balance des revenus des facteurs (constituée du montant des aides étrangères reçues par le gouvernement et des actifs détenus à l' étranger) rémunérés au taux r ] est nul.

* ⁴ L Tyson présidente en titre du «Council of Economic Advisers» du président Clinton, cité par Philippe de Ville (1995): «La compétitivité: concepts, mesures et enjeux», problèmes économiques N° 2.433 du 2 août 1995.

* ⁵ DLR est une abréviation de Devarajan, Lewis et Robinson. Ils ont développé le modèle dans leur papier de 1993

* ⁶ Partenaires commerciaux et leurs parts dans le commerce du coton (moyenne pour quelques années). Pour le Cameroun : France (9,5%) EU (3,5%) Italie (28,1%) Espagne (4,6%) Chine (49,4%) Belgique (5%) ; pour le Nigeria EU (2,8%) Inde (15%) Espagne (3,6%) Japon (19,2%) Chine (39,5%).

* ⁷ iid : identiquement et indépendamment distribuée ou appelé bruit blanc