Investissement dans le secteur agricole et la croissance économique

3.5 Notion de Causalité

Elle repose sur la définition de Granger qui considère qu'une variable est causée par une autre dès lors qu'il existe des informations dans le passé de l'une qui soient utiles dans la prévision de l'autre, et qui ne sont pas déjà contenues dans son passé.

Soient deux séries temporelles X_t et Y_t, ayant des passés notés par et .

La notion de causalité définie par Granger en 1969, s'énonce en deux principales considérations suivantes :

a. Y cause X à la date t si et seulement si :

) (4.14)

b. Y cause X instantanément à la date t si et seulement si :

) (4.15)

N.B. : Il y a équivalence entre

i. X ne cause pas Y instantanément à la date t

ii. Y ne cause pas X instantanément à la date t

Dans le cadre de notre travail les estimations ci-dessus nous montrent les résultats suivant :

Ø ENTRE LA CROISSANCE ECONOMIQUE ET LA PRODUCTION AGRICOLE

Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1974 2007
Lags: 2
NullHypothesis:	Obs	F-Statistic	Probability
PROAGR does not Granger Cause DDGP	30	7.65138	0.00256
DDGP does not Granger Cause PROAGR		10.8168	0.00041

Pour PROAGR et DGP

H0 : PROAGR ne cause DGP

H1 : PROAGR cause DGP

On accepte H1 et on rejette H0.

Pour DGP et PROAGR

H0 : DGP ne cause pas PROAGR

H1 : PROAGR cause DGP

On accepte H1 et on rejette H0

On rejette H0 car les probabilités associées à PROAGR et DGP sont tous inferieures à 0,05. D'où il ya des causalités biridirectionnelles entre PROAGR et DGP.

Ø ENTRE LA CROISSANCE ET LES DEPENCES EN CAPITAL DANS LE SECTEUR AGRI

Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1974 2007
Lags: 2
NullHypothesis:	Obs	F-Statistic	Probability
DDEPAGR does not Granger Cause DDGP	30	1.22252	0.31150
DDGP does not Granger Cause DDEPAGR		1.60190	0.22152

Au regard de la valeur de la probabilité ci-dessus, on remarque qu'il n'ya pas causalité entre DGP et DEPAGR.

Ø ENTRE DEPENSE EN CAPITAL DANS LE SECTEUR AGRI ET LA PRODUCTION AGRICOLE

Pairwise Granger Causality Tests
Sample: 1974 2007
Lags: 2
NullHypothesis:	Obs	F-Statistic	Probability
PROAGR does not Granger Cause DDEPAGR	31	1.95776	0.16143
DDEPAGR does not Granger Cause PROAGR		6.30086	0.00587

Au regard des valeurs des probabilités ci-dessus, on remarque il y a seulement la causalité entre les dépenses en capital et la production agricole au regard des données relatives à cette étude.

En somme, nous venons de voir qu'il n'y a des liens de causalité biridirectionnelle qu'entre la production agricole et la croissance économique et une causalité unidirectionnelle entre les dépenses en capital et la production agricole. Et cette relation biridirectionnelle montre l'importance qu'a le secteur agricole par rapport à la croissance économique. Malgré les différentes théories élaborées dans le pays en ce qui concerne le secteur agricole il est à signaler que l'agriculture a contribué à la croissance pendant la période sous étude. Cette contribution reste encore minime par rapport au potentialité que regorge ce secteur en terme de la culture de rente et vivrière. L'Etat doit investir dans ce secteur parce que le résultat nous montre que durant la période sous étude les dépenses en capital dans le secteur agricole ont causés la production agricole ce qui veut dire malgré le niveau des dépenses publiques, celles-ci ont influencé la croissance de la production agricole et pas la croissance économique.

4. ANALYSE DES CHOCS

Ø ENTRE LA CROISSANCE ECONOMIQUE ET LA PRODUCTION AGRICOLE

De l'analyse des fonctions de réponses obtenues par le test de Granger, il ressort que :

Les chocs subis par les variables sont transitoires, les variables trouvent leur équilibre de long terme au bout des 10 périodes présentés sur les graphiques et semblent un sentier d'équilibre. Les profils temporaires des impacts ne sont pas linéaires. On peut relever qu'un choc positif sur la production agricole et la croissance économique peuvent avoir dans l'immédiat un effet sur l'un et sur l'autre vice versa mais cet effet s'amplifie par la suite et amène tous les deux sur un niveau de sentier d'équilibre (Cfr Graphique 4 ).

Ø ENTRE LES INVESTISSEMENTS DANS LE SECTEUR AGRICOLE ET LA PRODUCTION AGRICOLE

On peut relever la même chose à ce niveau qu'un choc positif les dépenses en capital dans le secteur agricole a un effet dans l'immédiat sur la production agricole mais cet effet s'amplifie par la suite et amène la production agricole sur un nouveau sentier d'équilibre. (Cfr Graphique 4 )

4.1 DECOMPOSITION DE LA VARIANCE DE L'ERREUR PREVISIONNELLE

La décomposition de la variance permet de déterminer dans quelle mesure les variables ont une interaction entre elles, c'est-à-dire dans quelle direction le choc a-t-il le plus d'impact (Bourbonnais, 2002). les résultats présentés ci-haut indique que dans un horizon de 5 ans :

ü La variance de l'erreur de prévision de la croissance économique est due à 100% à ses propres innovations et à 62,6% à celles de la production agricole et vice versa.

ü La variance de l'erreur de prévision des dépenses en capital dans le secteur agricole est due à 78,5% à ses propres innovations et à 62,6% à celles de la production agricole.

Ainsi ; un choc sur la croissance économique a un impact important sur la variable la production agricole que sur les dépenses en capital dans le secteur agricole. De la même manière pour ce qui concerne la production agricole, son choc a un impact important aussi sur la croissance économique. Mais en ce qui concerne les dépenses en capital, lors qu'il y a un choc ceux-ci ont un impact très important sur la production agricole. Ce qui stipule, augmenter les dépenses en capital dans le secteur agricole ceux-ci peuvent entrainer une augmentation considérable de la production agricole et celle-ci peut conduire par l'effet d'entrainement l'émergence d'autre secteur tels que l'industrie, le service, l'emploi etc. et le surplus dans l'agriculture peut permettre les réinvestissements (cfr graphique 4)

4.2 DEPENDANCE DES RESIDUS

Le graphique 5. En annexe montre que les erreurs sont indépendantes dans le temps.