Agriculture et croissance économique dans les pays de l'UEMOA ( Union économique et monétaire ouest-africaine )

3.2. Présentation et analyse des résultats

3.2.1. Tests de stationnarité

Pour étudier la stationnarité des variables, les tests de racine unitaire de Dickey-Fuller augmenté (ADF) et de Phillips-Perron (PP) ont été appliqués. Ces tests ont fait l'objet de nombreuses présentations dans la littérature empirique. Ils ne seront donc pas formellement présentés ici. Il est important de rappeler que contrairement au test ADF qui prend en compte uniquement la présence d'autocorrélation dans les séries, le test PP considère en plus l'hypothèse de présence d'une dimension hétéroscédastique dans les séries. Pour ces deux tests, l'hypothèse nulle est celle de l'existence d'une racine unitaire. Pour que la série soit considérée comme stationnaire, il faut que la statistique reportée soit inférieure à la valeur critique.

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Il ressort des tests ADF et PP, que Log(k) (Niger), Log(PIBAGR) (Niger, Sénégal et Togo), Log(PIBIND) (Sénégal et Togo), Log(PIBRH) (Togo) et Log(PIBSER) (Mali) sont stationnaires à niveau au seuil de 5 pour cent. En effet, les statistiques des tests ADF et PP reportent des valeurs inférieures aux valeurs critiques à 5% ; ce qui autorise à rejeter l'hypothèse nulle de racine unitaire. Ces variables sont stationnaires en niveau dans les pays concernés.

En considérant les séries en différence première, les statistiques des tests ADF et PP donnent des valeurs inférieures aux valeurs critiques pour le reste des variables, sauf pour la variable Log(k) qui est stationnaire en seconde différence dans la plupart des pays (Bénin, Côte d'Ivoire, Sénégal et Togo).

Les résultats de ces tests sont synthétisés dans un tableau en annexe 5.

3.2.2. Tests de cointégration de Johannsen

Les tests de cointégration de Johansen effectués sur les séries ont monté que les variables : Log(PIBRH), Log(k), Log(PIBAGR), Log(PIBIND), et Log(PIBSER) sont cointégrées au seuil de 5 pour cent.

En effet, d'après les résultats du tableau de l'annexe 6, le test de la Trace indique les relations de cointégration suivantes : 01 pour le Sénégal et le Togo, 2 pour la Côte d'Ivoire, 3 pour le Burkina-Faso et le Niger et 4 pour le Bénin et le Mali. En conséquence, les Log du PIB réel par tête, du capital physique par tête, des PIB agricole, industriel et des services suivent des évolutions parallèles sur la période 1972 à 2007 dans les 7 pays de l'UEMOA.

Les résultats obtenus autorisent à estimer le MCE pour les 7 pays. 3.2.3. Estimation du MCE

> Modèle 1 (variable dépendante : PIB réel par tête)

La synthèse des résultats de l'estimation de modèle MCE à la Hendry sont consignés dans le tableau ci-après.

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Tableau 9 : Effet d'une croissance de 10% de la valeur ajoutée agricole sur le PIBRH

Log(PIBAGR)	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
	Effets de court terme sur le PIB
	3,79%	3,33%	0,62%	3,42%	3,20%	1,90%	2,84%
	Effets de long terme sur le PIB
	4,03%	5,53%	0,61%	4,44%*	-1,19%*	1,78%	5,40%
* : non significatif

Source : l'auteur

Les analyses suivantes peuvent être faites :

a) Dans les 7 pays de l'UEMOA, les valeurs de R² montrent que le log du PIB réel par tête est bien expliqué le modèle. Par ailleurs, la statistique de Fisher (avec une probabilité nulle) montre que le MCE est globalement significative. La statistique de Durbin-Waston est proche de 2, confirmant une absence d'autocorrélation des erreurs sauf pour le Bénin.

b) Il convient de constater que les valeurs du coefficient associé à la force de rappel (â5) sont négatives comme prévu dans les 7 pays. Il existe donc bien un mécanisme à correction d'erreur : à long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires dans ces pays. Par exemple, f.?G = -0.319382 pour le Togo signifie qu'on arrive à ajuster à 31,9% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du PIBRH. Il faut ajouter que la force de rappel est significativement différente de zéro au seuil de 5% dans ces pays à l'exception du Mali et du Niger. Cependant, la non significativité de la force de rappel dans ces deux pays n'invalide pas le MCE.

c) A court terme, le secteur agricole a un effet positif et significatif sur la croissance dans la majorité des économies de l'Union. Pour la Côte d'Ivoire, bien que l'effet est positif, il est non significatif (valeur absolue du t-student calculé < 1.96).

En effet, les élasticités de court terme du Log(PIBRH) par rapport au Log(PIBAGR), c'est-à-dire f.?2 sont respectivement 0.379 ; 0.334 ; 0.062; 0,342 ; 0,320 ; 0,190 ; 0,284 pour Bénin, Burkina-Faso, Côte d'Ivoire, Mali, Niger, Sénégal et Togo. Ce qui signifie qu'à court terme, si le Log(PIBAGR) augmente de 10% dans ces pays, alors le Log(PIBRH) augmente respectivement de 3,79% ; 3,34% ; 0,62%; 3,42% ; 3,20% ; 1,90% et 2,84%.

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d) Les élasticités de long terme du Log(PIBRH) par rapport à l'agriculture (f.?7/f.?5) indiquent qu'à long terme le Log(PIBRH) augmente de 4,03% ; 5,53% ; 0,61% ; 4,44% ; -1,19% ; 1,78% ; 5,40% respectivement pour le Bénin, le Burkina-Faso, la Côte d'Ivoire, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo suite à une augmentation de 10% du Log(PIBAGR).

> Modèle 2 : variable dépendante Log(PIBAGR)

Les résultats des estimations sont synthétisés dans un tableau à l'annexe 9. Ces résultats montrent que le MCE est globalement significative et que toutes les variables à l'exception du Log(PIBIND) sont explicatives.

Les valeurs du coefficient associé à la force de rappel (á5) sont négatives comme prévu. Il existe aussi bien un mécanisme à correction d'erreur pour ce modèle. A long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires dans ces pays. La force de rappel est significativement différente de zéro au seuil de 5% dans presque tous les pays étudiés¹².

Dans le tableau 10 sont consignés les effets sur l'agriculture d'une croissance de 10% du PIB et des secteurs industriels et des services.

Tableau 10 : Effets d'une croissance de 10% du PIB réel par habitant, de la valeur ajoutée du secteur industriel et de celle du secteur des services sur l'agriculture

	Bénin	Burkina- Faso	Côte d'Ivoire	Mali	Niger	Sénégal	Togo
	Elasticités de court terme sur l'agriculture
Log(PIBRH)	2,17%	15,79%	6,28%*	17,43%	1,89%	47,35%	17,98%
Log(PIBIND)	-0,19%7	0,985%*	-2,94%*	-2,84%	-0,49%	-10,15%	-5,97%
Log(PIBSER)	-1,12%	-7,75%	7,58%*	-2,51%*	-0,57%	-26,16%	-2,72%
	Elasticités de long terme sur l'agriculture
Log(PIBRH)	2,82%	14,26%	-6,95%*	-1,22%*	1,41%	46,41%	17,02%
Log(PIBIND)	0,62%	6,85%*	0,64%*	-3,3%*	-0,22%	-8,78%	-5,53%*
Log(PIBSER)	-2,40%	-16,06%	15,06%*	10,47%*	0,05%	-27,69%	0,33%*
* : non significatif

Source : l'auteur

¹² Au Bénin et au Niger, la force de rappel n'est pas significative.

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On constat que le coefficient associé à la force de rappel (a5) est négatif (-0.601) et significativement différent de zéro au seuil de 5% (test de student supérieur en valeur absolue à 1,96). Il existe donc bien un mécanisme à correction d'erreur : à long terme les déséquilibres entre les variables se compensent de sorte que les cinq séries ont des évolutions similaires. a5 = -0.601 signifie qu'on arrive à ajuster à 60,1% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif du PIB agricole.

Par ailleurs, les analyses suivantes peuvent être faites :

a) A court terme :

y' le secteur agricole est positivement influencé de manière significative par le PIB dans presque tous les pays. Elle n'est pas significative en C'ôte d'Ivoire mais le coefficient est de signe attendu ;

y' le secteur industriel a une influence négative sur le secteur agricole dans l'espace UEMOA hormis le Burkina-Faso où l'influence est positive mais non significative ;

y' le secteur des services a aussi une influence négative sur le secteur agricole dans les pays, sauf la C'ôte d'Ivoire.

Les élasticités de court terme de PIBAGR par rapport au PIBRH, au PIBIND et au PIBSER sont respectivement a2 = 1.579, a3 = 0.098 et a4 = -0.775. Ce qui signifie qu'à court terme, si le PIBRH, le PIBIND et le PIBSER augmentent de 10%, alors le PIBAGR va respectivement augmenter d'environ 15,8%, de 0,98%¹³ et diminuer de 7,75%. En somme, à court terme, la croissance économique a un effet positif significatif et le secteur des services a un effet négatif significatif sur le secteur agricole. Cependant l'effet positif du secteur industriel est non significatif.

b) A long terme, le secteur agricole est corrélé positivement d'une façon significative dans la majorité des pays avec le PIB. Bien que cette relation se soit révélée négative en Côte d' Ivoire, elle n'est pas significative. La croissance des secteurs Industriel et des services n'entraîne pas, dans la plupart des cas, celle de l'agriculture à long terme. Malgré que la corrélation soit positive au Burkina-Faso et en Côte d'Ivoire (pour l'industrie) et en Côte d'Ivoire et Togo (pour les services), elle n'est pas significative. Au Sénégal par exemple, les

¹³ Cette augmentation n'est pas significatif car le t de student (0.434149) est < à 1,96 et la probabilité (0.6676) est > à 5%.

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élasticités de long terme de l'agriculture par rapport au secteur industriel (- (Z\

[] ) et celui des

services (- [^ ) sont respectivement -0,878 et -2,769. Ces valeurs signifient la croissance de []

10% de la valeur ajoutée de l'un ou l'autre secteur entraîne à long terme une diminution significative de 8,78% ou de 27,69% de la valeur ajoutée agricole.