Impact de la croissance démographique sur la croissance économique dans les pays en voie de développement de 1980 à 2008. Une analyse sur les données de panel

Faculté des Sciences Economiques et Administratives

(FSEA)

IMPACT DE LA CROISSANCE DEMOGRAPHIQUE SUR LA CROISSANCE
ECONOMIQUE DANS LES PAYS EN VOIE DE DEVELOPPEMENT DE 1980 à 2008 :
UNE ANALYSE SUR LES DONNEES DE PANEL

PAR

Rachelle RENAUD & Ralph H. WATA

Pour l'obtention du grade de Licence en Economie
Sous la direction de Michel THEBEAU
Professeur régulier de l'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

INTRODUCTION

L'influence qu'exerce la croissance de la population sur la croissance économique, un thème éveillant un fort intérêt en économie depuis plus d'un siècle, suscite encore de nombreuses réactions. Ce couple formé des deux sciences : démographie et économie, se révèle être l'objet de beaucoup d'inquiétudes quant à la perspective d'évolution de la population dans les pays développés, notamment dans ceux en voie de développement. Toutefois, il faut mentionner le problème de dynamisme de l'économie, faisant de la croissance de la population un frein à la croissance économique, pour ne pas dire au développement. Un problème qui se pose le plus souvent au niveau des pays pauvres. Pourtant, bon nombre de ces problèmes restent encore peu explorés.

Etant donné que la croissance économique est une condition nécessaire et non suffisante au bien-être social, il importe à tous les pays d'avoir une croissance forte, durable, capable d'enrayer dans une certaine mesure certains problèmes sociaux qui hypothèquent leur avenir. Par conséquent, les solutions partielles sont en général inefficaces et incapables de générer cette croissance soutenue. De ce fait, la recherche de la croissance économique se trouve à l'heure actuelle, au centre des préoccupations de toutes les sociétés. Plusieurs facteurs peuvent la stimuler ou la promouvoir. C'est dans cette optique qu'on cherche à déterminer le lien existant entre la population (qui est l'un des facteurs retenus) et la croissance économique, à partir des données de panel recueillies pour un total de douze (12) pays' au cours de la période allant de 1980 à 2008.

Plusieurs courants de pensées ont pris naissance pour mettre en cause l'impact de la population sur la croissance. Citons, d'un côté, les alarmistes qui dénoncent ses méfaits ; d'un autre, les positivistes, qui vantent ses prouesses sur l'économie. Toutefois, les travaux de recherche relatifs à un tel sujet, quelle que soit leur nature ou leur préoccupation, doivent être faits au cas par cas, car l'expérience économique varie d'un pays à un autre, ou encore d'un groupe de pays à un autre. Par conséquent, nous présenterons une analyse sur l'influence de l'évolution démographique sur la croissance économique précisément dans le cadre des pays

¹ II s'agit des pays suivants: Bangladesh, Népal, République Démocratique du Congo, Soudan, Burkina Faso, Haïti, Malawi, Niger, Zambie, Rwanda, Tchad, Burundi.

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sous-développés (encore appelés pays en voie de développement), en particulier les PMA², à travers l'échantillon susmentionné.

· Problématique

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

D'un côté théorique, la croissance économique se réalise uniquement par la croissance démographique. En effet, au 16^ème siècle, le mercantiliste J. Bodin³ affirmait : «Il ne faut jamais craindre qu'il y ait trop de citoyens car il n'est de force ni de richesses que d'hommes ». Cette maxime affirme bien, en effet, que la population seule, crée de la richesse. Pour les mercantilistes, l'homme lui-même va produire des articles manufacturés dans le but ultime d'amasser des métaux précieux. L'homme est l'élément premier dans cette recherche d'or et d'argent. Dans une même optique, les physiocrates attachent beaucoup d'importance à la croissance démographique car les hommes sont à l'origine de la richesse : la production agricole. D'un autre côté, la croissance démographique est un frein à la croissance. En effet, Malthus, économiste libéral, dans « l'Essai sur le principe de population » (1798), donne une description dure du sort de l'humanité. Il se sert de la loi des rendements décroissants de la population agricole pour expliquer ce décalage entre population et ressources. Selon lui, il faut limiter la croissance de la population pour faire en sorte qu'elle ne dépasse pas le potentiel de productivité. Il faut restreindre les natalités pour augmenter le niveau de vie, se marier plus tard... et même des mesures très excessives.

Les deux phénomènes sont concomitants. Après l'exposé des théories de Malthus et populationniste, il importe de se poser des questions telles que : la croissance de la population est-elle un frein ou un stimulant à la croissance économique, plus précisément dans le cas des

² Pays moins avancés du groupe des pays en voie de développement. La République

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pays en voie de développement? Est-elle une condition nécessaire de la faible croissance économique ?

· Hypothèses de recherche

Le lien entre démographie et croissance a été remis en question par de nombreux économistes⁴, sans que la querelle entre malthusiens et populationnistes soit définitivement tranchée. Toutefois, les thèses qui contredisent la doctrine de Malthus sont de plus en plus accréditées par les démographes⁵ qui se fondent sur des projections et des analyses scientifiques. Ainsi, la démarche essentielle de ce travail de recherche consiste à tester les hypothèses de Solow suivantes :

> Hl : Plus le taux de croissance de la population est élevé, plus le pays est pauvre.

> H2 : Plus le taux d'épargne est élevé, plus le pays est riche.

· Justification

En ce qui concerne les conséquences économiques de la forte croissance démographique, jusqu'à la fin des années 70, les débats les plus pessimistes et les plus optimistes semblent contradictoires face à l'incertitude des résultats empiriques ; autrement dit, ils ne sont pas suffisamment fiables pour établir la liaison entre les deux dynamiques de croissance du PIB et de la population.

Vers la fin du XXème siècle, à travers les recherches sur le problème des sources de la croissance endogène avec Romer et Lucas, il s'agit de prolonger et même de dépasser le modèle de croissance traditionnel, essentiellement celui de Solow⁶ (1956- 1957). En effet, dans le modèle de Solow, il n'y a rien qui puisse expliquer la croissance de façon endogène. Or, une explication empirique des phénomènes de croissance repose sur l'introduction d'un certain nombre de facteurs explicatifs comme l'existence de rendements croissants, le niveau de capital

a Citons : Kuznets, Boserup etc...

s Parmi : Cédric Doliger, Eric Rougier.

e Voir Annex I

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humain (Lucas, 1988) ou l'accumulation de connaissances (Romer, 1986), l'indice de développement humain, le progrès technique, les infrastructures publiques (Barro, 1990), les dépenses dans la recherche etc. De tous ces facteurs et constatations théoriques, la population est souvent absente ou apparaît implicitement sous forme de « capital humain ». Ainsi dans le cadre de cette analyse, notre but est de vérifier en quoi le poids démographique est un facteur essentiel dans l'analyse de la croissance économique.

Par ailleurs, étant donné que l'évolution n'est pas statique mais plutôt dynamique, notre étude se réalise dans le souci de voir si les hypothèses de Solow pour les pays sous-développés sont encore de mise au cours de ces vingt-et-neuf dernières années.

· Objectif de l'étude

Pour certains (les orthodoxes), la croissance de la population exerce une fonction négative directe sur l'accumulation considérée alors comme le seul facteur de progression des niveaux de vie tandis que les populationnistes y pensent de manière contraire. Pour d'autres (les révisionnistes⁸), les conséquences de la croissance démographique sur la croissance économique ne peuvent être isolées de façon agrégée et monolithique sans prendre en compte les liaisons multiples qui caractérisent le système démo-économique, dans toutes ses temporalités. Ainsi, voulant tester les hypothèses de Solow précitées, le travail tente d'analyser non seulement les faits statistiques en termes de taux de croissance et d'évolution démographique, dans les pays sous-développés mais aussi de comparer ces faits aux théories exposées pour voir comment établir le lien qui existe entre les deux phénomènes et en mesurer les impacts.

· Délimitation du sujet de recherche

Tous les types d'économies ont eu, à un moment ou à un autre, à expérimenter un problème plus ou moins sévère lié à leur poussée démographique. Certains cas furent repérés par

' Personne conforme à une doctrine considérée comme seule vraie (tels Robert Malthus, Jean-Baptiste Say, maintenant une liaison négative en ce qui a trait à la relation entre population et croissance)

⁸ Ceux qui estiment une révision de l'analyse sur la liaison entre population et croissance (on peut relever parmi : Alfred Sauvy, Ester Boserup...)

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exemple, dans certains pays industrialisés durant la période de l'après-guerre, caractérisée par le développement dans l'évolution des techniques permettant d'augmenter de manière croissante la production alimentaire et de lutter contre les maladies. Cette période allait voir apparaître le ralentissement voire même la chute brutale du taux de mortalité, ayant permis d'avoir un taux d'accroissement naturel de 3%. Est-ce pourquoi, de 1945 à 1987, la population mondiale totale a quasiment doublé passant de 2.5 milliards à 5.5 milliards. Aujourd'hui, nous atteignons déjà le pic des 6, 746, 973, 372⁹ de personnes.

Contrairement aux analyses faites au regard des conjonctures ou en fonction des indicateurs macroéconomiques influençant de façon directe la croissance, notre étude tient compte de la croissance démographique pour établir ce lien. Nous avons par conséquent, délimité notre recherche en mettant l'emphase sur les modèles de croissance des pays à faibles revenus, de manière à mieux saisir l'influence de la population sur la croissance économique.

Toutefois, une limitation majeure est à prendre en compte. La grande majorité des variables que nous espérions utiliser dans le cadre de ce travail ne sont pas disponibles particulièrement dans le cas d'Haïti, en raison de la faiblesse des institutions qui sont censées être en mesure de nous les fournir avec la plus grande facilité. Ce qui nous oblige à nous baser sur la disponibilité des données pour réaliser l'étude. De plus, le travail fait plutôt ressortir l'impact direct de la population sur la croissance en tenant compte de certains indicateurs mais ne présente pas une analyse approfondie de l'effet de chacun d'eux sur cette dernière.

· Structure du travail

Dans le but de susciter des pistes de réflexions sur la relation entre la croissance démographique et la croissance économique et d'essayer de trouver des éléments de réponses, en ce qui concerne l'existence de cette relation, nous tâcherons d'abord à définir quelques concepts clés pour notre travail de recherche. De ce fait, nous aurons recours à des ouvrages, des articles ainsi que d'autres documents publiés sur les différents moteurs de recherche de l'internet, dans le but de collecter les différentes informations dont nous ferons usage dans ce travail. Ensuite, le travail se fonde sur trois caractéristiques distinctes :

9 Consulté en date du 17 Décembre 2008 sur le site internet : www. Populationmondiale.com à 3h28 A.M. (heure haïtienne).

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1. Il recourt largement aux outils théoriques, dans la conviction que ceux-ci contribuent à notre appréhension du sujet au premier chapitre et tire fortement parti des études concrètes de démographes et d'économistes ayant déjà fait la lumière sur la question ou qui ont tout au moins réduit les zones d'ignorance ;

2. Il analyse l'évolution des principaux facteurs démographique et économique pour mieux cerner le sujet et présente les répercussions d'une croissance démographique rapide sur la croissance économique au niveau des pays considérés, au second chapitre ;

3. Il modélise, au troisième et dernier chapitre, l'impact qui existe entre les deux variables (population et croissance) et interprète les résultats que reflète le modèle pour en tirer les conclusions appropriées.

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· Définition de quelques concepts

La démographie ou étude de la population et l'économie usent chacune d'un vocabulaire spécialisé qui leur est propre. Par conséquent, en vue d'écarter d'éventuelles confusions et pour mieux décortiquer le sujet tel qu'il est formulé, il s'avère nécessaire de définir certains concepts jugés importants. Ainsi, nous relevons :

Croissance démographique : augmentation de l'effectif d'une population au cours d'une période donnée. Celle-ci correspond à la somme du solde naturel et du solde migratoire, calculé en général pour une année. L'effectif d'une population augmente quand il y a excédent des naissances sur les décès (solde naturel) et des entrées de migrants sur les sorties (solde migratoire).

Croissance économique : désigne l'augmentation de la production de biens et de services dans une économie sur une période donnée, en particulier sur une période longue. En pratique, l'indicateur utilisé pour la mesurer est le Produit Intérieur Brut (PIB). Il est mesuré « en volume » ou « à prix constants ».

Explosion démographique : désigne le déséquilibre entre la population et les ressources disponibles.

Politique de population : ensemble de mesures explicites ou implicites prises par un Etat afin d'exercer une influence sur les effectifs, la croissance, la composition ou la répartition de la population. Cette politique peut aller dans le sens d'une population plus nombreuse, en favorisant la natalité ou l'immigration (politique de la famille, politique migratoire...), ou moins nombreuse, en limitant les naissances. Elle peut aussi viser à modifier la répartition de la population dans un pays en encourageant les migrations ou en déplaçant les populations.

Taux de croissance : est le taux de variation du P113 (produit intérieur brut). On utilise la croissance du PIB par habitant comme indicateur de l'amélioration du niveau de vie.

Transition démographique : la transition démographique désigne le passage d'un régime traditionnel où la fécondité et la mortalité sont élevées et s'équilibrent à peu près, à un régime où la natalité et la mortalité sont faibles et s'équilibrent également.

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PMA selon les Nations-Unies

Avant de traiter les différents chapitres susmentionnés, il importe de clarifier également le concept «PMA » et comment les identifier.

Depuis 1971, les Nations-Unies désignent sous l'appellation de «PMA », les pays à faible revenu, structurellement désavantagés dans leurs efforts de développement et confrontés au risque de ne pas pouvoir s'échapper au piège de la pauvreté. De ce fait, le conseil économique et social des Nations-Unies y établit une liste révisée tous les trois (3) ans. Actuellement, cette liste contient un nombre de 50 pays ¹⁰, dont 1 seul en Amérique, 34 en Afrique, 10 en Asie et 5 dans le Pacifique. L'ajout d'un pays à cette liste se fait en fonction des critères suivants :

1) Critère de faible retenu

Le faible revenu est mesuré par le revenu national brut sur une période de trois (3) ans. Tout pays voulant être admis dans cette liste doit avoir un revenu inférieur ou égal à 750 $ et d'au moins 900 $ pour en sortir.

2) Critère d'insuffisance des ressources humaines.

Ce critère est mesuré par l'indice du capital, un indice composite, qui se base sur plusieurs indicateurs comme
· le pourcentage de la population sous-alimentée, le taux de mortalité infantile, le taux de scolarisation au niveau primaire et secondaire et le taux d'alphabétisation.

3) Critère de forte vulnérabilité économique

La forte vulnérabilité économique est mesurée par un indice composite et est fondée sur les critères suivants : les crises naturelles, les crises commerciales (indice d'instabilité des exportations des biens et des services), l'exposition aux crises, la petitesse de l'économie et l'éloignement des économies.

¹⁰ Cette liste pourrait être réduite à 49 selon le rapport 2008 de l'ONU sur le PMA car le Cap-Vert depuis le 21 décembre 2007 a été radié. Toutefois, il a été retenu comme faisant partie des PMA en attendant la nouvelle de 2009. Pour plus d'informations, consulter le rapport sur : www.unctad.org

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Aussi, dans le cadre de ce travail sur les pays en voie de développement plus précisément les PMA, notre échantillon regroupe 12 pays et est constitué de la manière suivante :

i. Amérique (1 pays) Haïti.

ii. Afrique (9 pays)

République Démocratique du Congo (RDC), Soudan, Burkina Faso, Niger, Zambie, Rwanda, Tchad, Malawi, Burundi.

iii. Asie (2 pays)

Bangladesh, Népal.

Dans un autre ordre d'idée, il faut rappeler que la population qui se définit comme un ensemble d'individus vivant dans un espace donné, se renouvelle sous l'action de trois phénomènes : la natalité, la mortalité et la migration. D'où, l'équation fondamentale de la population d'un pays : Population actuelle = population antérieure + solde naturel + migration nette"

Ces remarques ayant été faites, nous présentons au chapitre II donnant suite au cadre théorique, de façon brève les différents facteurs démographiques essentiels tels que: la natalité, la mortalité, la fécondité et le mouvement migratoire ainsi que l'évolution du PIB pour chacun des pays considérés ; puis, nous présentons également un tableau résumé de la tendance des facteurs démographiques par rapport aux mêmes variables à l'échelle mondiale, pour mieux apprécier le facteur qui contribue le plus à l'accroissement de leur taux démographique.

11 Capul & Garnier [2005]

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CHAPITRE I.- Cadre Théorique et Revue de Littérature A.- Cadre théorique

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

A.1) Les populationnistes

Au cours des XVI^ème et XVII^ème siècles, le développement du mercantilisme marqué par le souci omniprésent de se procurer des richesses, n'a pas empêché l'éclosion du populationnisme qui prône les bienfaits de la croissance de la population. L'ensemble de ces thèses ne reposait pas encore sur une connaissance scientifique de la population. Néanmoins, une intuition formulée par Jean Bodin¹² en 1576 apparaît déjà en des termes célèbres : "Il ne faut jamais craindre qu'il y ait trop de citoyens, vu qu'il n'y a ni richesse ni force que d'hommes". Les thèses mercantilistes se sont rapidement traduites par une augmentation des impôts, c'est pourquoi les idées populationnistes s'en sont peu à peu écartées.

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

¹² Pour Bodin, il n'y a pas de problème démographique mais un problème d'organisation sociale. C'est également la thèse des pays socialistes. Dans la mesure où les dispositions sont prises pour subvenir aux besoins de la population, la croissance démographique ne constitue pas en soi un réel problème (théorie nataliste).

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Ainsi, lorsqu'il y a des limites économiques à la demande d'hommes, l'augmentation de la population est freinée. Il y aurait donc une loi de l'offre et de la demande, de sorte que le besoin de main-d'oeuvre détermine le nombre d'habitants.

A.2) Le courant orthodoxe ou courant malthusien

Avec Malthus, l'étude de la démographie prend un nouveau tournant. Lors de la parution en 1798 de 1"'Essai sur le principe de population'; il déclare que "le pouvoir multiplicateur de la population est infiniment plus grand que le pouvoir de la terre de produire à la subsistance de l'homme". Aussi l'homme doit-il par tous les moyens pallier les menaces de la loi de population. En effet, les moyens de subsistance ne croissent pas au même rythme que la population. Par conséquent, lorsque la population augmente, ces hommes sont de trop : ils n'ont pas leur place "au banquet de la nature". La société n'a pas besoin de la force de travail qu'ils représentent parce qu'elle ne peut pas les nourrir. L'excès de population constitue d'ailleurs un frein actif à son augmentation par la mortalité qu'elle engendre. D'autre part, Malthus prône le retard de l'âge du mariage, le célibat et la limitation des naissances.

Les thèses malthusiennes présentent une vision pour le moins étriquée du potentiel de la terre à produire des richesses et surtout de la capacité de l'homme à s'adapter et à trouver de nouvelles ressources.

L'ensemble des discours malthusiens a été repris par les libéraux tels que Jean-Baptiste Say qui n'a pas hésité à affirmer qu'il était bien plus important d'épargner que de féconder. Par ailleurs, en reconnaissant la capacité de l'espèce humaine à se reproduire à l'infini, il met en place un schéma bien précis selon lequel l'augmentation de la population est bornée par le défaut de moyens d'existence. Cependant cette théorie repose sur la prise en compte du rendement, qui constitue le rapport entre la quantité produite et la surface cultivée et non de la productivité, qui correspond au rapport entre la quantité produite et le travail de l'homme

Pour Ricardo, l'augmentation de la population est naturelle mais les conditions économiques en limitent la croissance. Afin de favoriser le maintien d'une population nombreuse et de promouvoir la croissance démographique par le développement des richesses, et vice-versa, il faudrait donc développer le progrès technique et le libre-échange. Au début du XXème siècle,

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l'effort général de rationalité touche la science de la démographie et se traduit par l'utilisation de modèles. Mais le clivage entre les malthusiens et les anti-malthusiens demeure. L'analyse démographique s'appuie encore davantage sur des considérations d'ordre économique. Pareto affirme la dépendance mutuelle entre l'évolution démographique et l'évolution économique. Cependant, contrairement à Malthus qui analyse les effets de la croissance de la population uniquement en termes de prospérité, Pareto met en évidence une pluralité de causes : le mode d'organisation de la société, l'utilisation des capitaux, etc... La théorie de Pareto illustre une approche économique de la famille et lorsqu'il déclare que l'augmentation des richesses conduit à une chute de la natalité par le désir de conserver une vie aisée, il ne fait que décrire le tableau que nous avons aujourd'hui sous les yeux.

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

En 1958, Kuznets soulevait encore la question des avantages économiques d'une croissance démographique rapide. Il déclare au début d'un rapport que les récents ouvrages spécialisés (et de vulgarisation) soulignent spécifiquement les aspects négatifs et le danger de la croissance de la population : épuisement des ressources non renouvelables, détérioration des conditions de l'accumulation du capital, difficultés d'organisation, etc. Il propose d'envisager l'apport positif de la croissance de la population, estimant qu'il devra tôt ou tard l'emporter sur l'effet négatif. Mais ses intentions n'aboutirent à rien. On peut lire dans les dernières pages du rapport que, même dans le cas d'une économie développée, la question principale de la

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discussion comme dans la plupart des recherches dans le domaine des relations entre la démographie et la croissance reste ouverte. Il poursuit que nous n'avons même pas de données empiriques approximatives pour pouvoir soupeser les divers aspects positifs et négatifs de la croissance de la population. Bien que nous puissions, en toute vraisemblance, distinguer ce qui est avantageux de ce qui ne l'est pas, il est rare que nous connaissions le caractère des fonctions qui les relient aux diverses valeurs de la croissance démographique. Revenant sur cette question, mais cette fois en 1965, Kuznets affirmait qu'on ne peut répondre aux différentes questions liées à ces deux variables que par des jugements spéculatifs, en ayant recours à toutes sortes de connaissances incomplètes.

Ainsi, simultanément et de façon surprenante, la recherche s'orienta peu, jusqu'à la fin des années soixante-dix, vers l'exploration des conséquences économiques de la forte croissance démographique. Les quelques analyses théoriques développées avaient donc pour but de soutenir les positions antinatalistes. Face à ces analyses qui se bornaient à prolonger les modèles canoniques de croissance par accumulation, les études réellement empiriques orientées vers la recherche de liaisons statistiques pertinentes et significatives entre la croissance de la population et les performances macroéconomiques furent relativement rares. La recherche ne s'orienta vers cette démarche empirico-inductive qu'à partir des années quatre-vingt, principalement en divisant le champ des relations démo-économiques en quelques domaines d'interaction séparés les uns des autres et étudiés de façon indépendante ceteris paribus. C'est ce que McNicoll appelle les «topical studies», que nous traduirons par études thématiques partielles. Cette méthodologie sera très liée au renouvellement de la conception des conséquences économiques de la croissance démographique vers des positions plus neutralistes et relativistes, généralement qualifiée de révisionnistes.

A.3) Le courant hétérodoxe ou relativiste (a le révisionnisme »)

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

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économique. Alfred Sauvy avait développé le concept d'optimum de peuplement pour bien montrer que le défaut de population, autant que son excès, pouvait freiner le développement économique.

Le classique : "il n'est de richesses que d'hommes" de Jean Bodin a été relayé, entre autres, par l'analyse d'Emile Durkheim¹³ pour qui " le développement numérique de la population est une des causes de la division du travail social ; la division du travail social est elle-même le point de départ de toute une série de perfectionnements dans tous les domaines de la vie".

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

La perspective orthodoxe fut attaquée dès la fin des années soixante, sous le double effet de l'absence durable de corrélation significativement négative entre croissances démographique et économique et de la remise en cause théorique et empirique de ses principaux résultats. Mais, elle ne vit cependant s'édifier, face à elle, un paradigme alternatif cohérent et robuste qu'à partir des années quatre-vingt. Paul Demeny appela alors révisionnisme cette perspective renouvelée, par opposition à l'orthodoxie que pouvait constituer le corpus néo-classique et néo-malthusien des effets négatifs de court terme. La définition du révisionnisme est nécessairement critique par rapport à la théorie de Malthus, puisque ce mouvement d'analyse se construit sur les échecs et les apories du système orthodoxe. Le problème est en substance de vérifier si la croissance

¹³ Dans son ouvrage : « De la division du travail social, 1893 ».

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démographique a réellement (révisionnisme extrême) des effets négatifs sur la croissance économique, ou de mesurer et relativiser la portée réelle de ces effets (révisionnisme modéré) au cas où ils existeraient réellement.

Le point essentiel sur lequel tous s'entendent, est que les conséquences de la croissance démographique sur la croissance ne peuvent être isolées de façon agrégée et monolithique, sans prendre en compte les liaisons multiples qui caractérisent le système démo-économique, dans toutes ses temporalités. De plus, la forte croissance démographique est un facteur parmi d'autres, qui peut, selon les circonstances, jouer soit négativement dans le court terme, soit positivement dans le moyen et le long terme, sur la croissance du niveau de vie. Les conclusions orthodoxes doivent donc être relativisées, nuancées et contextualisées.

La réponse de Karl Marx à la théorie malthusienne est cinglante. Le marxisme a toujours eu une attitude de rejet à l'égard de l'interprétation malthusienne des rapports entre croissance de la population et bien-être, reprochant aux Malthusiens de négliger les processus réels (en particulier le progrès technique) et de vouloir rendre la croissance démographique responsable du chômage et d'autres vices découlant de la nature même du capitalisme. La polémique avec le malthusianisme a conduit à des attitudes extrêmes : à nier, par exemple, l'influence négative de l'explosion démographique sur la solution des problèmes économiques et sociaux des pays en voie de développement.

A présent, les démographes marxistes se sont libérés de leur façon simpliste de comprendre les interactions des processus économique et démographique. Mais dans l'ensemble, la tradition marxiste continue, comme par le passé, à ne pas surestimer le rôle du facteur démographique, surtout ses incidences négatives sur le développement économique et l'augmentation du bien-être, qu'il soit question de croissance rapide ou de croissance lente de la population.

Par ailleurs, l'une des synthèses les plus efficaces de la perspective révisionniste est donnée par Kelley dans son importante revue de la recherche en 1996. Il affirme que : «Dans de nombreux pays en développement, la croissance économique (telle qu'elle est mesurée par le produit par tête) aurait été plus rapide dans un environnement de croissance démographique plus faible, ceci bien que dans nombre de pays, l'impact de la population fut vraisemblablement

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négligeable et fut même positif dans certains d'entre eux (...). Parce qu'il n'y a pas d'estimation fiable et généralement acceptée de l'effet de la population sur le développement, seule une appréciation qualitative semble pouvoir être formulée. Cette appréciation, positive ou négative, varie d'un pays à l'autre, à travers le temps et, potentiellement, avec le taux de croissance démographique. Ce qui est clair, c'est qu'une appréciation de l'impact d'une poussée démographique sur la croissance peut être très complexe, tenant compte des problèmes tels que le chômage, la famine et la malnutrition pour ne citer que ceux-là. Insister sur les politiques de ralentissement de la croissance démographique sans tenir compte simultanément de tous les autres facteurs fondamentaux, peut conduire à des résultats très décevants».

Toujours selon Kelley, le ralentissement de la croissance démographique semble avoir un effet net positif sur le ratio capital/travail et un effet probablement positif sur les taux d'épargne. Simultanément, même si le ralentissement de la croissance démographique a un effet d'approfondissement du capital «capital deepening», cet effet semble être relativement modeste car, dans l'industrie, les économies d'échelle sont épuisées pour des tailles urbaines modérées. Le ralentissement de la croissance démographique n'a donc vraisemblablement pas d'impact négatif sur la productivité dans le secteur manufacturier urbain. Dans l'agriculture, la relation positive qui existe entre la densité et la productivité (choix des techniques, économies d'échelle, infrastructures) semble se transformer en relation négative (rendements décroissants) pour des densités trop importantes.

D'où, les mécanismes qui relaient la pression démographique pour la transformer en "mal malthusien" ou en richesses supplémentaires sont complexes et ambivalents.

A.4) La transition démographique et l'optimisme historique

La théorie de la transition démographique part d'un constat simple à savoir que les variations spatiales de la mortalité et de la natalité sont dues à des différences d'évolution démographique. L'hypothèse de base de la théorie de la transition démographique est que toutes les populations du monde vont évoluer de la même façon, avec des décalages de calendrier dans cette évolution. Ce modèle a été bâti par les démographes d'après leurs observations et leurs

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analyses sur l'évolution des populations des pays européens et nord-américains afin d'expliquer le passage d'un régime de forte natalité et mortalité à un régime de faible natalité et mortalité.

Au lendemain de la deuxième guerre mondiale existait un consensus parmi les démographes américains, concernant l'influence déterminante des changements structurels sur les dynamiques démographiques. Avec les formulations successives du processus de la transition démographique autour de 1945, les démographes américains étaient parvenus à produire une théorie historique unifiée apparemment capable d'expliquer les tendances démographiques observables dans de nombreuses régions du monde. Tous les changements démographiques, notamment les baisses de la mortalité et de la fécondité, étaient perçues comme des réponses, décalées dans le temps à une variété de changements structurels communément rassemblés sous le mécanisme de «processus de modernisation».

Cette théorie de la transition démographique était donc le produit de la sédimentation de nombreuses années de recherche historique ayant conduit à expliquer les niveaux et les baisses de fécondité observés dans les pays occidentaux, par le jeu des conditions socioéconomiques et de leurs modifications. Les ajustements des objectifs et des motivations des agents économiques et des ménages aux changements structurels du système socio-économique conduisent à des adaptations des comportements démographiques. La diffusion et le développement des techniques contraceptives de contrôle démographique étaient perçus comme inutiles, voire même pour certains défavorables à l'ajustement de la fécondité. L'industrialisation était alors conçue comme le véritable pré-requis pour la diminution de la fécondité.

Avec l'accélération de l'accroissement démographique dans certains pays d'Amérique latine (Brésil, Mexique, Costa Rica,...) et d'Asie (Inde, Malaisie, Formose,...), une nouvelle perception du problème de la transition démographique émerge autour de 1955. Alors que les taux d'accroissement démographique maxima qu'avait expérimentés l'Europe au cours de son processus de transition démographique ne dépassaient pas 1,5% par an, ces taux atteignaient des valeurs jamais vues de 3,7% au Costa Rica ; de 3,0% en Malaisie et de 2,9 % au Mexique de 1950 à 1954. Sous l'effet de cette pression démographique inusitée, la mise en place de programmes de contrôle démographique par la diffusion de la régulation des naissances apparaît désormais, comme la condition nécessaire et préalable à la transition industrielle urbaine.

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Remarquons que le problème des effets de la croissance démographique est à cette période improprement présenté comme un problème de surpeuplement statique, exprimé en termes de densités et dynamique, en termes de taux de croissance, essentiellement localisé dans les zones rurales et agraires. L'action des politiques de contrôle démographique doit alors permettre de ralentir le rythme de l'accroissement démographique naturel dans les campagnes, de façon à diminuer le rythme d'accroissement démographique des villes par migration rurale-urbaine, saisonnière ou permanente. C'est d'ailleurs à cette époque, que certaines analyses purement économiques mettent en évidence l'effet de perturbation du développement capitalistique que peut avoir le surplus de main-d'oeuvre rurale. Le vrai problème se situe davantage dans l'inadéquation entre les réserves existantes de main-d'oeuvre et les besoins de la structure productive que dans l'existence d'une réelle population surnuméraire conduisant à la diminution absolue des niveaux de vie.

Simultanément, les faits semblent venir contredire la théorie de la transition démographique telle qu'elle s'était constituée dix années plus tôt. Dans un premier temps, la remontée importante des taux de fécondité dans les pays occidentaux, communément résumée par l'expression de baby boom, ne peut être expliquée dans les termes déterministe et phasique du processus de transition démographique. Ce dernier impliquait en effet un état stationnaire pour la fécondité et la mortalité, une fois que ces dernières eussent atteint leurs valeurs basses. Dans un deuxième temps, la brutale réduction de la mortalité visible dès les années cinquante dans le monde non industrialisé, qui avait conduit aux taux d'accroissement démographique extrêmes, ne semblait pas explicable par les seuls progrès socio-économiques contenus dans la croissance et le développement. Cette baisse de la mortalité s'avéra avoir été partiellement importée (technologie médicale, infrastructures coloniales, etc) des pays industrialisés et non directement induite par un processus de développement local comme le prévoyait la théorie de la transition démographique.

Toutefois, la question de transition démographique dans les pays en développement était alors ressentie comme non pertinente. La discussion des conséquences macroéconomiques était fondée sur des modèles consacrés à d'autres usages, essentiellement des modèles de croissance économique. Le débat visait donc à établir si la nouvelle répartition par âge des populations rajeunies, associée à la forte fécondité, diminuerait les investissements et les quantités de capital

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nécessaires pour augmenter la production ou pour permettre d'assurer un niveau de vie moyen croissant ou constant à une population croissante.

De tous ces courants d'idées, celui de Malthus semble convenir mieux dans le cadre de notre travail de recherche, vu sa pertinence par rapport à la réalité des pays pauvres.

B.- Revue de littérature

Les différentes questions soulevées sur le point de savoir quel impact la croissance démographique peut avoir sur la croissance économique ont porté plusieurs économistes et démographes à analyser le phénomène. Ils ont réalisé de nombreuses études à ce sujet. Nous relevons ci-après le point de vue de quelques-uns d'entre-eux pour mieux voir ce qu'il en est exactement.

En 1958, la liaison dynamique entre croissance démographique et accumulation de capital est décrite par les analyses pionnières de Coale et Hoover. Ils identifient sur une double base théorique et empirique, une série d'effets démographiques négatifs sur les conditions de l'accumulation. L'effet de diversion détourne l'investissement d'emplois directement productifs vers des emplois non directement productifs; l'effet de dilution du capital résulte arithmétiquement de la dynamique d'un rapport macroéconomique dont le dénominateur est la taille croissante de la population et l'effet de dépendance relie négativement la capacité d'épargne d'un ménage ou de l'économie avec la part des inactifs par rapport à la population active. Simultanément et sous l'influence des modèles de développement dualistes, certaines analyses insistaient alternativement sur les capacités d'absorption d'une force de travail qui suit le rythme de l'accroissement démographique et sur les risques de paupérisation de masse liés au développement du cercle vicieux élargi entre la croissance rapide de la population, la pression sur l'accumulation, le chômage et le sous-emploi. Enfin, les ratios de dépendance importants impliqués par la forte croissance démographique, conduisaient à l'augmentation du besoin en investissements démographiques non directement productifs et limitaient corrélativement le capital disponible pour les investissements directement productifs. Certains modèles (Liebenstein, 1954 ; Nelson, 1956) décrivirent sur ces bases une trappe d'équilibre de bas niveau dans laquelle la croissance démographique engluait la croissance du revenu par tête.

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Toutefois, à cette époque (autour de 1960), la base des connaissances empiriques était trop limitée. La discussion des conséquences macroéconomiques était fondée sur des modèles consacrés à d'autres usages, essentiellement des modèles de croissance économique.

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

Il est possible d'identifier, avec Kelley (1996), une suite de références théoriques dont la succession a pu participer à la constitution du corpus des théories orthodoxes en un ensemble homogène.

Dès 1953, un rapport des Nations-Unies¹⁴ assez nuancé et aux champs d'investigation très étendus, bien que peu quantitatifs, remarquait que la croissance et la taille de la population pouvaient exercer des impacts positifs (à travers des effets d'échelle et d'organisation), des impacts négatifs (à travers les rendements décroissants) et des effets plus incertains (à travers la technologie et le progrès social). Le jugement général, bien que balancé, tendait toutefois vers le pessimisme. Ce rapport¹⁵ fut révisé en 1973 et le jugement global devint encore un peu plus pessimiste, sous l'effet notamment de l'emphase portée sur les impacts de court terme de la croissance démographique.

L'intervention de Kuznets dans ce rapport venait pourtant nuancer la tonalité orthodoxe dominante, puisque ce dernier remarquait, de façon très pertinente, qu'aucune corrélation statistique entre les taux de croissance du produit par tête et ceux de la population n'apparaissait sur des échantillons transversaux ou sur des séries temporelles. Ces résultats devaient ensuite être confirmés pour ce qui concerne les périodes antérieures à 1980. Une synthèse des résultats et des apports de cette perspective orthodoxe fut effectuée dans un rapport sur la population et le

¹⁴ United Nations [1953]

¹⁵ United Nations [1973]

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développement commandité en 1971 par la U.S. National Academy of Sciences. Insistant surtout sur les effets de court terme de la croissance démographique, la majorité des études parvenaient partiellement à justifier les tonalités largement pessimistes des conclusions du rapport, arrivant à la conclusion que la croissance démographique rapide imposait une barrière sérieuse, voire insurmontable, au développement socioéconomique.

Les auteurs de cette conclusion résumèrent ainsi leurs résultats de façon très efficace : la croissance démographique rapide ralentit la croissance des revenus par tête dans les pays en développement et tend à perpétuer les inégalités dans la répartition des revenus. Elle tire vers le bas, les niveaux de la consommation, l'épargne et de l'investissement capitalistique dans les facteurs de production et limite par conséquent le taux de croissance du PIB. L'offre alimentaire et la production agricole doivent être fortement accrues pour satisfaire aux besoins des populations en croissance rapide, ce qui exerce une contrainte sur l'allocation des ressources à d'autres secteurs économiques et sociaux. Le nombre des intrants dans la force de travail augmente très rapidement. Du fait de l'excès des individus à la recherche d'un emploi sur le nombre d'emplois disponibles, le chômage et le sous-emploi sont des problèmes de plus en plus sérieux. Un nombre toujours plus grand de travailleurs ne peut être absorbé dans le secteur moderne (industrialisé). Ils se rabattent alors sur des occupations de service non productives ou vers le secteur traditionnel (agricole) avec sa productivité faible et ses salaires de subsistance... Une pauvreté à grande échelle, la productivité faible du travail, la demande alimentaire croissante et la faible industrialisation distordent et dégradent les conditions de l'échange international pour les pays les moins développés.

Il semble toutefois que ces conclusions alarmistes, que l'on peut supposer influencées par l'Agency for International Development, sponsor de ce rapport dont les positions anti populationnistes ont souvent été dénoncées, aient quelque peu exagéré les aspects négatifs des résultats obtenus dans les analyses solides qu'il rassemble. Ces différentes études formaient un ensemble méthodologiquement proche des analyses thématiques partielles du révisionnisme mais conduisaient tout de même à des résultats modérément pessimistes. Une autre étude assez large et exhaustive des effets économiques de la forte croissance démographique, placée sous la

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direction de Tabah et éditée en 1975, venait confirmer la pertinence de cette orientation vers une méthodologie thématique de type hétérodoxe, tout en produisant des résultats assez orthodoxes.

Un rapport de l'ONU replace les conclusions relativistes dans une perspective orthodoxe renouvelée mais encore axée sur la théorie néo-classique de la croissance et le court moyen terme (5 à 15 ans). Le développement d'un système de représentation ne fait pas systématiquement disparaître le système précédent, de la même façon que le système qui va se développer est contenu en germe ou est en cours de constitution pendant la période d'épanouissement du premier. Ainsi, le Survey de Cassen parvint, dès 1975, à s'élever au-delà des restrictions des analyses orthodoxes pour n'en retenir que les résultats les plus intéressants et en rejeter les hypothèses les plus critiquables et les plus fragiles. Robert Cassen remarqua dans la conclusion de son analyse que les effets de la croissance de la population dans les pays en développement ont pu être exagérés par les analyses orthodoxes, spécialement pour les effets sur le capital et l'épargne. Il concède toutefois qu'il ne semble y avoir que peu d'arguments convaincants pouvant venir contredire la conclusion selon laquelle la croissance démographique rapide ralentit l'amélioration des niveaux de vie ou mieux pour rejeter des conclusions orthodoxes qu'il semble alors n'accepter que par défaut.

Il souligne ainsi un peu plus loin que l'importance relative de la population parmi les autres facteurs semble avoir été simultanément surévaluée et sous-évaluée. Il est, selon lui, difficile d'accepter la vue selon laquelle la pauvreté des pays en développement puisse être majoritairement causée par la croissance démographique. Il lui apparaît toutefois que dans la plupart de ces pays, même économiquement prometteurs, l'accroissement démographique rapide n'aurait permis que des gains relativement faibles au niveau de l'individu moyen et à fortiori pour les plus pauvres. Ceci étant partiellement dû à la tendance de la répartition des revenus et en l'absence de mesures contradictoires tend à se détériorer sous les régimes de forte fécondité. Les jugements orthodoxes sont donc, dès les années soixante-dix, fermement nuancés par une minorité d'auteurs. Ces derniers préfigurent, avec Easterlin (1965), Kuznets (1965, 1967) et Kocher (1973), ce que sera la réaction contre le «révisionnisme» pendant la décennie suivante.

Le rapport de la National Academy of Sciences de 1986 est devenu la plus révisionniste des grandes études commanditées des années 1970-1980. Même si à l'aune des études

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thématiques partielles présentées, les conséquences économiques de la croissance de la population semblaient plutôt négatives que positives, les économistes responsables de ces analyses choisirent, de façon significative, de nuancer la conclusion collective du rapport en replaçant l'importance relative des ces impacts dans de plus justes proportions. Selon Kelley, cette volonté collective de relativisation mérite de l'attention puisqu'elle représente vraisemblablement l'évaluation des effets économiques de la croissance de la population qui prédomine depuis 1945. La perspective orthodoxe semble donc n'être, pour Kelley, qu'une péripétie théorique ou idéologique ayant fait diverger la recherche démo-économique de sa tendance dominante.

Le rapport de 1986 constitua donc, une étape fondamentale dans le processus d'affirmation de la perspective révisionniste autour de l'impact de la population sur le développement, qui se fonde sur une formulation réaliste d'un processus de développement dans lequel les rétroactions sont prises en compte. Elle insiste notamment sur les réponses individuelles et institutionnelles aux impacts initiaux directs de l'accroissement démographique, comme la conservation en réponse à la rareté des ressources naturelles, la substitution pertinente des facteurs de production abondants aux facteurs rares, l'innovation et l'adoption de technologies adaptées à l'exploitation d'opportunités profitables, autant de réponses considérées comme importantes.

Compte tenu de l'exemplarité accordée à ces résultats par un commentateur aussi avisé que Kelley, il est intéressant d'en faire une présentation synthétique. La tonalité et les conclusions générales du rapport sont révisionnistes, bien que les analyses développées insistent sur certains aspects du développement économique qui sembleraient pouvoir bénéficier d'un ralentissement de la croissance démographique.

Dans l'industrie, les économies d'échelle sont épuisées pour des tailles urbaines modérées, le ralentissement de la croissance démographique n'a donc vraisemblablement pas d'impact négatif sur la productivité dans le secteur manufacturier urbain. Dans l'agriculture, la relation positive qui existe entre la densité et la productivité (choix des techniques, économies d'échelle, infrastructures) semble se transformer en relation négative (rendements décroissants) pour des densités trop importantes (supérieures à 100 habitants au km²). Dans l'éducation, le

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ralentissement de la croissance démographique est associé avec des dépenses par élève supérieures, de même que pour les dépenses par tête de santé ou de nutrition au sein du ménage. Toutefois, la forte croissance démographique ne saurait constituer un obstacle majeur au succès des politiques sanitaires.

Dans le court terme, une moindre croissance démographique diminuerait l'inégalité de la répartition des revenus, dans le cas toutefois où les politiques de population seraient orientées vers les groupes à revenu plus faible. Dans le long terme, l'avantage potentiel résulterait de l'accroissement du prix du facteur travail relativement aux autres facteurs de production. Bien que la plupart des problèmes liés au développement urbain (pression sur les services et ralentissement du développement du secteur moderne) aient été amplifiés par la forte croissance démographique, le ralentissement de cette croissance ne les réglera vraisemblablement pas. Le biais urbain des politiques publiques constitue une cause beaucoup plus importante que la croissance démographique.

Certaines externalités, comme la congestion, la dégradation rapide des ressources naturelles, les coûts intergénérationnels sont le résultat plus ou moins direct de la croissance démographique. Les politiques de population doivent être couplées avec des mesures plus économiques visant à modifier les structures d'incitation qui interviennent dans l'apparition d'externalités nettes négatives liées à la forte fécondité. L'argumentation révisionniste s'articule donc autour de deux idées fortes. La première est que la croissance démographique n'est qu'un facteur secondaire du développement économique et donc, un élément parmi d'autres dans l'explication des retards de croissance ou de développement potentiels. La seconde est que les effets délétères de la forte croissance démographique seront largement (bien que pas nécessairement intégralement) compensés par des réactions de marché, si et seulement si, les mécanismes de marché peuvent fonctionner librement. Cette seconde caractéristique est importante car elle est au fondement de la perspective révisionniste sur les problèmes liant la population aux évolutions économiques.

Dans ce domaine, les études s'appuyant sur des panels de pays ont abouti à des conclusions opposées selon la période au cours de laquelle les tests ont été menés. En résumé,

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selon Kelley et Schmidt (1996), les résultats aboutissent aux conclusions suivantes concernant l'impact de la croissance démographique sur la croissance du revenu par tête :

· dans les décennies 1960 et 1970, aucune corrélation statistique significative n'a été mise en évidence,

· dans les années 1980, la corrélation est significative et importante. Elle varie avec le niveau de développement : elle est négative dans les pays en voie de développement et positive dans la plupart des pays développés,

· quelle que soit la période, la densité de la population exerce un impact positif. Au cours de certaines périodes, la taille de la population a pu également avoir un impact positif. Dans ce dernier cas, ce sont des effets d'échelle qui seraient mis en évidence via la variable taille de la population mais cette voie a été peu étudiée.

Par ailleurs, Rougier (1998)¹⁶ tente de vérifier sur la période de l'étude la validité de l'hypothèse forte de Malthus selon laquelle la population est un obstacle à la croissance de la richesse et du produit. Il intègre à son analyse les variables de fécondité et de mortalité. Partant de l'équation de Blanchet (fonction de production à rendement d'échelle décroissant avec un seul facteur, le travail) qui s'écrit de la manière suivante :

epyt/yt=b--acP pt/pt --

avec yt = production agrégée ou par tète au temps t b = facteur de progrès technique exogène

a = élasticité du produit total par rapport au travail pt = population

Il démontre, à partir de plusieurs modèles économétriques (mêlant des données transversales pour 81 pays en développement à des séries temporelles de taux croissance ordonné en 9 sous-périodes quinquennales allant de 1950-1955 à 1990-1994) dans un premier temps, que la relation statistique entre la croissance du P113 et celle de la population semble

¹⁶ Dans son article intitulé: « croissance économique, croissance démographique et hétérogénéité des niveaux développement : éléments d'analyse »

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passer selon les blocs continentaux, d'une relation positive ou presque nulle et non significative à une relation négative non significative. Dans un deuxième temps, il a remarqué que les coefficients de régression sont positifs pour les pays à faible revenu moyen et négatifs pour ceux à niveau de revenu par tête supérieur. Ce qui traduirait que l'hypothèse de Malthus, dans ce cas, est rejetée. Toutefois, en intégrant les indicateurs de transition démographique, la relation entre PIB par tête et population devient négative. De ce fait, il conclut que cette relation dépend du niveau de développement des pays. Autrement dit, la liaison dynamique entre population et croissance au cours du processus de transition démographique est caractérisée d'abord par un signe négatif pour les pays lorsque le taux de mortalité est élevé. Ensuite, par une relation positive lorsque la baisse du taux de fécondité s'accompagne d'une baisse de mortalité.

Au total, dans les années récentes, l'impact "net" de la démographie sur la croissance du revenu par tête serait négatif. Remarquons toutefois que, la majeure partie des contributions à la perspective révisionniste développent essentiellement des arguments qualitatifs et ne sont susceptibles de fournir aucune évaluation de l'importance des effets nets agrégés de la croissance démographique sur les évolutions économiques.

Pour William Easterly, auteur de l'ouvrage «The Elusive Quest For Growth », traduit sous le titre de «Les pays pauvres sont-ils condamnés à le rester », les prévisions alarmistes concernant le déséquilibre entre la croissance de la population et la croissance économique ne sont jamais réalisées. En témoigne les exemples suivants :

Paul Ehrlich, dans son ouvrage cri de coeur, paru en 1968 prédisait une famine sans précédent dans plusieurs pays d'Afrique, d'Amérique du Sud et d'Asie qui finirait par décimer un cinquième de la population. Les prévisions d'Ehrlich ne sont pas réalisées car de 1960 à 1998, la population mondiale a plus que doublé alors qu'en même temps la production alimentaire avait plus que triplé. Ainsi, il y a suffisamment de ressources disponibles pour faire face à ce fléau.

Lester Brown, du World Watch Institute, également un alarmiste, a déclaré dans un communiqué de presse qu'il a publié en 1999 lors de la sortie de son livre titré : «Au-delà de Malthus » que le monde récolte les conséquences d'une croissance de la population non contrôlée et que les offres en eau sont insuffisantes pour combler les demandes de cette

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croissance effrénée de la population depuis plus d'un siècle et ceci dans plusieurs pays. Le World Watch Institute a de son côté, alerté dans sa publication intitulée : «Etat de la planète de 2000 » que la croissance démographique pourrait altérer le progrès économique plus brutalement qu'aucune tendance, attisant tous les autres problèmes sociaux et environnementaux.

Dans un autre ordre d'idée, il cite l'article suivant : «La croissance économique depuis l'an un million avant J.-C. » de Michael Kremer, qui parle d'une relation positive entre population initiale et la croissance économique à l'instar de ces prédécesseurs Kuznets et Boserup. Plus la population est élevée, plus on a un meilleur potentiel créatif et plus de personnes pour soutenir le coût du développement et en tirer parti. Ce qui devrait permettre à la société d'entretenir plus de bouches. En conclusion, la population devrait donc s'accroître.

De son côté, Cédric Doliger, dans son article intitulé : «Démographie et croissance économique en France après la seconde guerre mondiale » analyse la relation entre les deux variables à travers une approche cliométrique ¹⁷. Son étude est déclinée en trois approches : - L'analyse de la relation entre la croissance et la population ;

- L'analyse de la relation entre la croissance et les indicateurs démographiques ;

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

Les résultats majeurs de son étude ont confirmé l'existence de relations entre la croissance et la démographie : une relation directe de la croissance avec la population et une relation indirecte de la population avec la croissance et ceci par l'intermédiaire de variables économiques. Puis, que c'est la classe la plus jeune qui dynamise l'économie française et de ce fait, l'attention doit être porté essentiellement sur la natalité et les facteurs influant sur les décisions d'avoir des enfants. Ensuite, selon lui, cette relation entre les sphères économique et démographique s'exerce via le marché du travail, notamment à travers les salaires (qui se traduit par un effet revenu¹⁸ et un effet

¹⁷ Approche cliométrique : désigne une approche faite à partir des recherches internationales d'histoire quantitative structurées par la théorie économique et informées par les méthodes statistiques et économétriques.

¹⁸ Un effet revenu : c'est-à-dire qu'une augmentation du revenu se traduit par la possibilité d'élever un nombre plus important d'enfants. Ce qui entraîne un effet positif sur la fécondité.

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prix¹⁹) et le chômage (car l'inactivité génère également la procréation). Ce qui a pour conséquence une réorganisation des politiques salariales qui ne sont plus maintenant centrées sur une augmentation des salaires mais plutôt dirigées vers des politiques familiales visant à atténuer les pertes occasionnées sur le marché du travail par des naissances. Ainsi, toute politique visant à accroître la croissance économique pourra être soit économique, soit démographique, selon les objectifs à atteindre, les contraintes posées et les évolutions autorisées.

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

¹⁹ Un effet prix : c'est-à-dire qu'une augmentation du revenu se traduit par une augmentation du coût d'opportunité c'est-à-dire de la valeur du temps. Les enfants engendrent alors une perte vis-à-vis du temps qui leur est consacré, ce qui entraîne un effet négatif sur la fécondité.

45 40 35 30 25 20 15 10 5			Natalité et mortalité d'Haiti de 1980-2008
						-TMB TN B
										o

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CHAPITRE II.- Situations démographique et économique des différents pays

Continent américain Présentation d'Haïti

Située dans la mer des Caraïbes, Haïti est le seul PMA de l'Amérique. La population du pays est passée de 5, 453,000 en 1980 à 9, 742,190 de personnes en 2008. Aussi, la population a-t-elle crû de plus de 79% durant cette période.

Proche de 42%0 habitants en 1980, la natalité d'Haïti a connu une baisse considérable pour enfin atteindre son niveau le plus bas en 2008 équivalant à près de 27%0. Toutefois, cette valeur demeure élevée en comparaison à celle des pays du nord (voir le tableau ci-après).

La mortalité, elle aussi a connu une baisse considérable quoiqu'elle demeure importante. De plus de 15%o habitants en 1980, elle avoisine de nos jours les 10%0.

Ainsi, avec un taux de natalité ayant toujours dépassé largement celui de la mortalité, le taux d'accroissement naturel du pays a toujours varié dans le sens positif au cours de la période (en témoigne le graphique ci-après).

Graphique 1

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Selon la CEPAL, le taux de fécondité qui dépassait une moyenne de six en 1980, a connu une certaine tendance à la baisse à partir de 1982. Aujourd'hui, il est de 4²⁰ environ, un taux parmi les taux les plus élévés enregistrés dans le monde.

Graphique 2

Evolution de la fécondité en Haiti de 1980-2008 7 6 5 4 3 2 1 o 198019821985198719901992199519972000200220042005200620072008

Au cours de cette même période, le solde migratoire a toujours été négatif. En d'autres termes, les émigrations ont toujours excédé les immigrations. Ce solde qui était de -4.11%o en 1980 est passé à -2.06%0 en 2008. Ce qui signifie que beaucoup de personnes ont laissé le pays. Ce phénomène tend à augmenter et à varier dans le même sens, en témoigne le graphique suivant.

Mouvement migratoire d 'Haiti de 1980-2008

	1	. 1	z		2	z	. 2		2

· MN

o

- 20000

- 40000

- 60000 -80000 -100000 -120000

- 140000

- 160000

Graphique 3

²⁰ Le seuil de remplacement des générations doit être généralement supérieur ou égal à 2.075 soit 2.1 en chiffre arrondi.

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Continent africain

Présentation de la République Démocratique du Congo (RDC)

Troisième pays le plus vaste de l'Afrique, de par sa superficie, la République Démocratique du Congo a une population estimée à 65 millions de personnes²¹ représentant une augmentation assez importante, puisqu'elle ne représentait que 15 millions d'habitants en 1980. Ainsi, de 1980 à 2008, la RDC a connu une croissance touchant les 333%.

L'excédent des naissances sur les décès est positif sur toute la période et répresente près de 22%0 en 2008, en dépit du fait que le taux mortalité soit très élevé en raison des épidémies et des maladies infectueuses ayant frappé le pays de 1997-2005 (voir graphique ci-dessous).

Graphique 4

		Natalité et mortalité de la Rép. Dém. du Congo de 1980-2008
60 50 40 30 -TMB 20 T N B 10 0
~0 ^hcb ^00Oi^) 0) 0^)0^00 0~ O~^O0^10 "r. "r yg ^r ti~ ^ti5ti~ ~~ 1, y0 le ti0 ,LO LO

Le nombre d'enfants qu'ont les femmes en âge de procréer (15 à 50ans) de 1980-2008 est en moyenne supérieur à six, dépassant de loin le seuil de remplacement des générations.

²¹ www. Wikipédia.com

'Université Quisqueya 33

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 5

Evolution de la fécondité en Rép. Dém. du
Congo de 1960-2008

- tx de fécondité

6.8

6.6

6.4

6.2

5.8

5.6

6

o N L)

co co co co orn rn 0
rn cn of of of 01 01 of 0 0 0 0 0 0

[V [V (V

L'immigration nette au cours de cette période est tantôt positive tantôt négative sur toute la période c'est-à-dire qu'elle varie de manière irrégulière. Elle devient stable négativement à partir de l'année 2000. Cette tendance est le fruit des guerres. Ainsi, le solde migratoire devient négatif de 2000 à 2008.

Mouvement migratoire en Rép Dém. du Congo
de 1980-2008

1980	115	1990	1995	2	2^·5
						216	21

1500000 1000000 500000 0 -500000 -1000000 -1500000 -2000000

n MN

Graphique 6

Présentation du Soudan

Le soudan est un pays de l'Afrique qui est limité au Nord par l'Egypte et la Libye, par l'Ethiopie, l'Erythrée, la mer rouge à l'Est, par la RDC, l'Ouganda et le Kenya au sud et enfin par le Tchad à l'Ouest. Sa superficie de 2, 505,810 Km² fait de lui le plus grand pays de son continent. Elle a une population estimée à près de 40 millions d'habitants en 2008.

'Université Quisqueya

34

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Son taux de natalité vaut environ trois (3) fois de plus que son taux de mortalité. Ce qui contribue à un excédent du solde naturel. Aussi, ce dernier représente-t-il près de 21%0 habitants.

Graphique 7

Natalité et mortalité du Soudan de 1980-2008

50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

-TMB TNB

cb° cee ce oe e ^21' 0i4' ce e Oti O' e ^o1 e

Le taux synthétique de fécondité représente presque deux fois le seuil de remplacement des générations. En clair, les femmes âgées de 15 à 50 ans ont tendance à avoir en moyenne plus de 4 enfants.

Graphique 8

Evolution de la fécondité au Soudan de

1980-2008

7 6 5 4 3 2 1 o
							-Tx de fécondité
	N n n o r n n o r nVDn o0 00 00 00 0o rn rn cr. Cr 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ti ti ti ti ti ti ti ri N N N CA ri

Le solde migratoire n'a pas toujours varié dans le même sens au cours de la période sous-étude. Dans un premier temps, il a été positif, soit entre 1980 à 1985, pour être négatif de 1990-2008. Donc, de 1990 à 2008, il y eu plus d'émigrants que d'immigrants. Cela signifie que ce solde ne contribue en aucun cas, à l'augmentation de la population.

'Université Quisqueya

35

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Mouvement migratoire du Soudan de

1960-2008

1
1980	1985	1	11 ^I21
				^1 215^I2	' 21^I2

600000

400000

200000

0 -200000 -400000 -600000 -800000

· MN

Graphique 9

Présentation du Burkina Faso

Pays de l'Afrique de l'Ouest, le Burkina Faso est un pays enclavé, donc inacessible par voie maritime. Il a une population approximativement proche de 15 millions d'Habitants. Le solde naturel est excédentaire ce qui signifie que les naissances sont supérieures aux décès. Le graphique ci-dessus illustre son évolution.

Natalité et mortalité du Burkina Faso de

1980-2008

- TMB

- TN

60

50

40

30

20

10

0

Graphique 10

'Université Quisqueya

36

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

L'indice synthétique de fécondité montre que les femmes de 15 à 50 ans ont en moyenne un nombre d'enfants supérieur ou égal à six, un taux largement supérieur au seuil de remplacement des générations.

Graphique 11

Evolution de la fécondité au Burkina Faso de

1980-2008

O N vl O N Lf] N vl LO h CO

0O GO 0O 00 rn 6^, 61 O O O O O O
Ol Ol Ol 01 01 01 01 Ol O O O O O O

N N N N N



9 8 7 6 5 4 3 2 1

0

-TX de fécondité

Quant à sa migration nette, elle est positive depuis plus de trois (3) ans et joue un rôle important dans l'augmentation de la population du pays.

Tableau 12

	Mouvement migratoire du Burkina Faso de 1980-2008
200000 150000 10000 ^5 lia oo0o 0 -50000 1 Itht12t5 2006 2007 2008 -100000 -150000 -200000 -250000		· MN

Présentation du Malawi

Le Malawi est situé dans le sud-ouest de l'Afrique. Il est enclavé par le Mozambique, la Tanzanie et la Zambie et n'a aucun débouché sur la mer. D'une superficie de 118,484 km², le pays compte une population de plus de 13 millions d'habitants.

'Université Quisqueya 37

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Le taux de natalité du Malawi est très élévé et représente près de trois (3) fois celui de la mortalité. Ainsi, le solde naturel est positif sur toute la période d'étude. Il importe de faire une remarque intéressante : la mortalité reste fortement élevée en raison de l'infection des personnes par le virus du SIDA.

Graphique 13

60 50 40 30 20

TN

Natalité et mortalité du Malawi de 1980-2008

-TMB

10

0

$l- 4h ti°'$1 a° cil- ^c0 c^ °° oL _cl' _ci° °h °53

ti~ 7^j ti°' ti³ ti ti ti³ 15³ 15³ 19 15³' 19 19

La fécondité a cru à un taux largement supérieur au seuil de remplacement des générations, soit 5.5 en 2008.

Graphique 14

Evolution de la fécondité au Malawi de

1980-2008

8 7 6 5 4 3 2 1 0

TX de fécondité

o N - o rv o N n CO 00 00 CO CO 01 rn rn 01 O O O O O O rn o^,o o^,o^,rn rn 0^,0 0 0 0 0 0 N N N fV rV N

Le solde migratoire a varié tantôt dans le sens négatif tantôt dans le sens positif au cours de la périodeb étudiée.Ce qui, par conséquent, fait tantôt fléchir, tantôt croître la taille de la population.

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 15

1000000 800000 600000 400000 200000

o

-200000 -400000 -600000 -800000 -1000000 -1200000



1980 1985 1990 1 2000 2005 2006 2007 2008

i

I

· MN

Mouvement migratoire du Malawi de 1980-2008

Présentation du Niger

Situé entre l'Algérie, le Bénin, le Burkina Faso, le Tchad, la Libye, le Mali et le Nigéria, le Niger a une superficie de 1,267,000 km². En clair, c'est un pays totalement enclavé. Le pays compte une population d'environ 15 milions d'habitants selon le U.S. Department of State. Elle a cru annuellement de près de 3.3%. Le solde naturel est très élévé et vaut approximativement les 36%0 habitants.

Graphique 16

Natalité et mortalité du Niger de 1980-2008

60 50 40 30 20 10

- TMB

- TNB

o

4^i>4ry 4' 4¹ o°a1ry o⁴ 0")`O^o Ory 0⁴ O⁽⁰ o¹ 0⁴

Le taux synthétique de fécondité vaut en moyenne plus de six enfants par femme Taux presque trois fois plus élevé que le taux nécessaire pour le remplacement des générations.

'Université Quisqueya

38

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 17

9 8 7 6 s 4 3 2 1 0

-tx de fécondité

L-e] O M1 CO

a0 a0 00 00 01 O1 Oh m O
· O O O O O

Ch ti ^o o al _ti ot O] ti O O O _O O O

Evolution de la fécondité au Niger de 1980-2008

Le solde migratoire depuis 2005 est négatif tous les ans et contribue à faire diminuer l'effectif de la population.

Graphique 18

Mouvement migratoire du Niger de 1980-2008

		_					11
1	1995	2000	21	' 21	^'2117^'2116^' 217^121

40000 20000 0 -20000

- 40000

- 60000

- 80000
-100000

n MN

'Université Quisqueya

39

Présentation de la Zambie

La République de la Zambie est un pays de l'Afrique Australe avec une population proche des 12 millions d'Habitants. Le taux d'accroissement annuel de la population est de 1.6 %o. Le solde naturel est toujours excédentaire quoique un taux de mortalité de plus de 18%0 habitants.

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 19

Natalité et mortalité de la Zambie de 1980-2008



50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

- IMB ~7NB

'Université Quisqueya

40

Le taux de fécondité de la Zambie au cours de la période sous-étude (1980-2008) demeure assez élevé bien qu'il ait connu une certaine baisse. Il est passé de plus de sept enfants par femme au début des années à près de cinq en 2008. Toutefois, il dépasse de loin le seuil de remplacement des générations qui est fixé à 2.1 enfants/femmes

Graphique 20

Evolution de la fécondité de la Zambie de

1980-2008

6

5

4

3

2

1

0

0 00 6,

ri 00 61

u^-i 00 rn

^rr 03 rn

o a C

.-a m 6,

uJ m 6,

t . am a,

o o o

ri o 0

L0 o 0

ha 0 0

n 0 0

cn 0 0

-txde fécondité

Le solde migratoire est tantôt négatif tantôt positif au début de la période en question. Toutefois, à partir de 2005, il est toujours négatif. Par conséquent, il contribue à la croissance de la population.

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 21

100000 50000 -50000 -100000		Mouvement migratoire de la Zambie de 1980-2008
				· MN

Présentation du Rwanda

Le Rwanda a une superficie de 26,338 km², soit plus petite que celle d'Haïti. Il compte une population de plus de 10 millions d'habitants selon U.S. Department of state. Cette population croit à un rythme de 2.8% l'an.

Sur la période d'étude, le solde naturel a été toujours positif quoiqu'il ait connu durant les années 92-94, une baisse considérable en raison des troubles politiques et de la guerre civile entre Hutus et Tutsis.

Natalité et mortalité du Rwanda de 1980-2008

60 50 40 30 20 10 0
										-TMB TNB

c_iI^o e_ic^ti oi$~ _Nye cigo ^e~ti ci°>' ~~1 ₀₀0 ₀01 o0h _{oo~ 0}01 _o0~b

ti titi ti ti ti ti ti ti ti ti ti

Graphique 22

'Université Quisqueya

41

'Université Quisqueya 42

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Toutefois la fécondité a été très élévée au cours de cette même période soit en moyenne entre six à huit enfants par femme Avec un tel taux, le remplacement des générations devient plus que possible.

Evolution de la fécondité au Rwanda de

1980-2008

9

8

7 6 5 4 3 2

1

0

o N 1 11 o N 01 11 O N VD n CO
CO CO CO CO On On On On 0 0 0 0 0 0 On o, a, o, a, o, a, o, 0 0 0 0 0 0 a-1 .-I i--I N N N N N N



-tx de fécondité

Graphique 23

La migration a, pour sa part, contribué grandement à l'augmentation de la population car à partir de l'année 2000, les immigrations ont surpassé les émigrations.

1980 1985 1990 11 2000 2005 2006 2007 2008

Mouvement migratoire au Rwanda de

1980-2008

3000000

2000000

1000000

o

-1000000

-2000000

n MN

Graphique 24

'Université Quisqueya

43

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Présentation de Tchad

Pays d'afrique centrale sans accès à la mer, le Tchad, d'une superficie de 1,284,200 km², a une population de plus de 10 millions d'habitants. Son solde naturel reste et demeure positif sur toute la période d'étude.

Graphique 25

Natalité et mortalité de Tchad de 1980-2008

--TMB

-- TNB

60 50 40 30 20 10

0

cb^° 4¹' c^e 0 ⁴i^{° 4}i¹' 4⁾ 4^\ O° 0¹' 0⁴' O^(O o¹ 0q' N. N. ti~ ti°~ ti°' ~°~ ti~ ti~ 1'° ~° _yo 1'0 I° k

Le nombre d'enfants auquel une femme peut donner naissance est estimé à plus de six en moyenne de 1980-2008. Le taux de fécondité vaut à peu près 3 fois le seuil de remplacement des générations.

Evolution de la fécondité au Tchad de 1980-2008

6.8 6.6 6.4 6.2 6 5.8 5.6
							--tx de fécondité

0 CA N LY1 c0

c0 c0 OO co a] o a] ar,o o o o o o rn rn rn Ch Ch Ch - - 0 0 0 0 0 0

N N N N

Graphique 26

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

La différence entre les émigrations et les immigrations est excédentaire à partir de l'an 2000 et est considérée comme un poids à la croissance de la population. En témoigne le graphique ci-dessous.

Mouvement migratoire de Tchad de 1980-2008

1 _

300000 200000 100000 0

l00000

-200000

n MN

Graphique 27

Présentation du Burundi

Le Burundi est un pays de l'Afrique centrale, sans accès à la mer, entouré par la Tanzanie, la RDC, le Rwanda et le lac Tanganyika. Dans ce pays vit une population de plus de 8 millions d'habitants sur une superficie de 27,830 km². La croissance annuelle de la population est de 3.44% selon U.S. Department of State.

Le solde naturel varie toujours dans le sens positif sur la période d'étude. L'excédent des naissances sur les décès vaut environ 33%0 habitants en 2008. En témoigne le graphique ci-dessus.

'Université Quisqueya 44

Graphique 28

'Université Quisqueya

45

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Natalité et mortalité de Burundi de 1980-2008

60

50

40

30

-TM B

20 TNB

10

0

O N L l h O N Ll h O N L+] W

00 00 00 00 -Ch Ch O1 dl O O O O h 00 Ol Ot Ot O] Ol Ot Ot Ol O O O O O O

rv N N N 0 0

Le taux de fécondité a gardé le même niveau tout au long de la période. En clair, il est constant de 1980-2008 (sept enfants par femme)

Graphique 29

Evolution de la fécondité au Burundi de 1980-2008

O CO ^0,

rv CO ^0,

k--i.--I Cn 00 0,

h 00 m

0 Dl 01 a--1

N 01 Dl

0n 01 ^0,

,-1N h 0n 0,

O 0 0

N 0 0 N

Ln 0 0 N

0 0 N

O O N

^0 00 O O N



8

7

6

5

4

3

-tx de fécondité

2

1

0

Le solde migratoire sur toute la période est parfois positif parfois négatif . Ce qui voudrait dire qu'il ne contribue pas de manière soutenue à la croissance de la population.

Mouvement migratoire au Burundi de

1980-2008

300000

200000

100000

Q -100000 -200000 -300000 -400000 -500000

I I 14

1980 1985 1990 21 2005 2006
·2007*2008
^·
· MN

Graphique 30

'Université Quisqueya 46

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Continent asiatique

Présentation du Bangladesh

Le Bangladesh est un pays de l'Asie méridionale, limité au nord, à l'ouest et à l'est par l'Inde, au sud-est par la Birmanie et au sud par le golfe du Bengale. Le pays compte 161, 461,179 personnes en 2008. Il est aussi clair que la population du pays a presque doublé car elle était de 88, 854, 900 personnes au cours des années 80.

Durant la même période, le taux de natalité a quasiment baissé pour atteindre son niveau le plus le bas : moins de 25%0 en 2008. Dans le même temps, le taux de mortalité qui représentait à peu près 20%0 en 1980 a atteint un seuil inférieur à 10%0 en 2008. Cependant, l'évolution de la natalité et de la mortalité reste quasiment élevée. Ainsi la croissance de la population se caractérise par un taux d'accroissement naturel assez fort, représentant plus de 10%0 en 2008. En témoigne, le graphique ci-après.

Graphique 31

45 40 35 30 25 20 15 10				Natalité et mortalité du Bangladesh de 1980-2008
											-TMB TN B
5 Q
			e ~ti ~5 $\ °O 0'1' 05 6\ °O Oti 05 °)O D1 C../Lb

Le Bangladesh a connu une baisse considérable de son taux de fécondité. En 1980, le nombre d'enfants par femme était d'environ cinq. Aujourd'hui, il ne représente que trois. Voir le graphique qui suit.

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 32

Evolution de la fécondité au Bangladesh de

1980-2008

6

5

4

3

2 -Tx fécondité

1

0

N li f 1'- O N 111 lD N. CO

CO 00 CO CO O1 O1 01 O1 O O O O O O O1 O1 O1 O1 01 O1 01 O1 O O O O O O

1-1 N N N N N lV

Pour le Bangladesh, le solde migratoire est décroissant sur toute la période sous étude ce qui voudrait dire qu'il y a eu de nombreux départs des nationaux non compensés par l'entrée de personnes étrangères au pays.

Graphique 33

1980 1 ·5 1. 115			r

Mouvement migratoire du Bangladesh de

1960-2008

o

-100000 -200000 -300000 -400000 -500000 -600000

· MN

'Université Quisqueya 47

Présentation du Népal

Le Népal, se situant entre la Chine et l'Inde, compte actuellement une population de 28, 727, 583 d'habitants, ce qui représente un accroissement de plus de 89% par rapport à 322, 782 d'habitants qu'elle comptait en 1980²².

22 Selon le site de l'université Sherbrooke, le Népal comptait environ 15, 158,800 habitants en 1980.

'Université Quisqueya

48

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Le taux d'accroissement naturel représente en 2008 près de 20% traduisant l'évolution continue de la population totale. En témoigne le graphique ci-après.

Graphique 34

Natalité et mortalité du Népal de 1980-2008

45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
									TMB TNB

de, _e op cri^, <", ~ ⁰ O^ti O~ 0^<0 O^ ⁰⁹⁾ti⁰ y~ 1^°' ti^g ti~ y ti~ ti~ ,LO y0 ,ti0 19 19 ,_y0

Le taux de fécondité dépasse largement de nos jours encore le seuil de remplacement des générations bien qu'il ait connu une baisse considérable. Un coup d'oeil sur le graphique ci-après montre clairement son évolution à travers la période d'étude.

Graphique 35

Evolution de la fécondité au Népal de 1980-2008

6

5

4

3

-Tx de fécondité

2

1

o

O r O N Lel r- O N v1 t0 r- c

00 co co co 01 Ol ol 61 O O O O O O 0^, o, m rn om 0, cr, om O O O O O O

N N NJ N NJ

De son côté, le solde migratoire est toujours négatif sur toute la période d'étude. Il ne contribue en rien à la croissance de la population totale.

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Graphique 36

Mouvement migratoire du Népal de 1980-2008

1 1^7, 1990		1	2	2	2	. 2	2

0 -20000 -40000 -60000 -80000 -100000

- 120000

- 140000 -160000

· MN

Ø

'Université Quisqueya

49

Tableau 1. Résumé des principaux facteurs démographiques des différents pays

Facteurs Démographiques/ Pays	Taux de natalité (0/00)	Taux de mortalité (0/00)	Nombre d'enfant(s) par femme	Solde migratoire (0/00)	Variation totale (solde naturel + solde migratoire)
MONDE	20.2	8.6	2.5	3.0	14.6
BANGLADESH	24.2	7.4	2.8	- 3.4	13.4
NEPAL	27.6	7.5	2.7	- 3.5	16.6
RDC	40.4	17.9	6.0	- 20.1	2.4
SOUDAN	31.0	9.9	4.1	-15.3	5.8
BURKINA FASO	43.7	14.1	5.9	8.7	38.3
HAITI	27.5	9.0	3.4	-14.6	13.9
MALAWI	40.1	14.3	5.5	25.8	51.6
NIGER	48.5	13.4	6.7	-1.6	33.5
ZAMBIE	38.8	18.3	5.1	- 4.9	28.8
RWANDA	45.0	16.9	5.9	152.8	180.9
TCHAD	45.1	15.2	6.1	24.8	54.7
BURUNDI	47.7	15.4	6.8	22.8	55.1

Sources combinées : INED et site de l'université de Sherbrooke (données de 2005 tirées du World Perspectives)

A travers ce tableau, nous pouvons constater que dans la majorité des pays, le solde migratoire est négatif. Ce qui signifie qu'il y a un nombre important d'émigrés, ce qui montre combien la taille de la population au sein de ces pays aurait été encore plus considérable. De plus,

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l'augmentation significative de la population s'explique par le fait que le taux de natalité au niveau de ces pays dépasse largement le taux mondial.

Par ailleurs, d'un point de vue économique, il convient de mentionner que dans l'ensemble, tous les pays considérés ont un PIB/ Habitant n'excédant pas les $820 (ce qui prouve d'ailleurs l'extrême pauvreté dans laquelle ces pays se retrouvent et justifie leur choix pour réaliser l'étude) alors que le critère de revenu pouvant mieux les catégoriser doit normalement être supérieure ou égal à $900.

Malheureusement, les profils de croissance économique des pays pauvres, observés dans le tableau ci-dessous ne donnent pas à penser que le monde se dirige vers une situation de « convergence », c'est-à-dire l'élimination progressive du décalage économique entre pays riches et pays pauvres. L'accroissement bien plus rapide de la population dans la plupart de ces pays, compense en effet la croissance observée. Il en résulte que ces pays ont des taux de croissance du PIB par habitant peu élevés (illustration au tableau ci-après).

Evolution du PIE/H des différents PMA choisis de

1980-2008



c,95) ce .v ti. c ti° tie o tica ti _ti ca ° tiga ~°o ,o° ti _0o °` °'0° ~ °

_y__{t 1}

,

- Bangladesh

- Népal

- RDC

- Soudan

- Burkina Faso

- Haiti

- Malawi

- Niger

- Zambie

- Rwanda

- Tchad -Burundi

900 800 700 600 500 400 300 200 100

0

Graphique 37

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L'hypothèse généralement retenue par les économistes est que la propension des individus à économiser en vue d'une consommation future augmente en fonction de leurs revenus. Or, au niveau de ces pays, le pouvoir d'achat des ménages est relativement faible. Plus une personne est pauvre, moins elle peut se permettre de faire des projets d'avenir et d'épargner. Il en est de même des entreprises et des gouvernements. Ainsi, dans les pays pauvres, où l'essentiel des revenus doit être consacré à la satisfaction des besoins actuels (urgents dans bien des cas), le niveau d'épargne nationale a tendance à être limité Or, une faible épargne fait obstacle aux investissements intérieurs dans le capital physique et le capital humain, dont les pays ont désespérément besoin. Sans investissements nouveaux, la productivité d'une économie ne peut s'accroître et les revenus augmenter.

En plus de l'investissement intérieur, l'investissement étranger peut aider les pays en développement à sortir du cercle vicieux de la pauvreté, surtout s'il s'accompagne de transferts de technologies de pointe de la part des pays développés. L'expression « avantage du retard » est parfois utilisée lorsqu'on évoque cette possibilité de bénéficier d'investissements et de moyens technologiques étrangers, qui devraient permettre aux pays pauvres de se développer plus rapidement que ne l'ont fait les pays aujourd'hui industrialisés. Mais les conditions requises pour attirer l'investissement étranger sont, pour une large part les mêmes que celles nécessaires pour stimuler l'investissement intérieur.

Un climat propice à l'investissement comprend de nombreux facteurs qui rendent les investissements dans un pays plus avantageux et moins risqués qu'ailleurs. Une situation politique stable en est l'un des plus importants. Ce qui est en effet de nature à décourager les investisseurs aussi bien locaux qu'étrangers, c'est la menace de troubles politiques. L'instabilité politique fait fuir les investisseurs, ce qui empêche le pays d'avoir une croissance économique plus soutenue et d'améliorer le bien-être de ses habitants, d'où un surcroît de mécontentement à l'égard du régime et une instabilité politique croissante. Tomber dans ce cercle vicieux de l'instabilité politique peut faire sérieusement obstacle aux efforts menés pour stimuler le développement économique et réduire la pauvreté.

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CHAPITRE III.- CADRE EMPIRIQUE ET RESULTATS DU MODELE

A.- Méthodologie utilisée et données

A.1) Introduction à l'économétrie des données de panels

La spécification de panel est souvent utilisée en économie. L'économétrie des données de panel consiste à effectuer une analyse à la fois sur des données temporelles et en coupes transversales. Dans le cadre d'une analyse sur des données de panels, les estimations peuvent être effectuées aussi bien sur un panel équilibré, que sur un panel non équilibré. On utilise le terme de panel équilibré lorsque pour chaque individu nous disposons du même nombre d'observation. Cette double dimension permet de tenir compte de l'influence des caractéristiques non observables des individus (des pays dans notre cas) sur leur comportement. La variabilité totale de notre échantillon résulte de la variabilité inter-temporelle et de la variabilité intra-temporelle. La composante intra-temporelle traduit le positionnement relatif de l'individu à chaque date vis-à-vis de la moyenne de la variable sur l'ensemble de la population à la date t. Tandis que la variation inter-temporelle traduit la variation agrégée de la variable endogène d'une période à l'autre.

Avantage des données de panels

Le plus souvent les échantillons concernent un grand nombre d'individus et un nombre d'années restreint.

De manière générale, les échantillons de grande taille conduisent à des estimateurs dont les propriétés peuvent être assimilées aux propriétés asymptotiques des méthodes utilisées (convergences éventuelles et lois asymptotique).

Si les estimateurs sont convergents et si les hypothèses nécessaires sont vérifiées, cela conduit à une estimation très proche de la vraie valeur des paramètres. De plus le nombre élevé d'observation permet alors de supposer que le biais et la variance de l'estimation tendant vers zéro.

Inconvénients des données de panels

Travailler sur des données de panel se révèle dans certains cas être assez sensible, car quelques

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points atypiques peuvent suffir à modifier les résultats d'une estimation. De plus, quand bien même, les observations aberrantes peuvent être soit corrigées, soit éliminées du modèle, des données manquantes peuvent engendrer un problème de biais de sélection.

Raisons du choix de l'utilisation de panel dans notre cas

Dans le cadre de notre analyse, nous avons choisi d'utiliser un modèle de panel pour les raisons suivantes :

· une étude de panel nous permet de prendre en compte la dimension temporelle et en coupe transversale ;

· elle nous permet également de prendre en compte l'hétérogénéité des différents individus observés, ce qui revient à parler de l'hétérogénéité entre les 12 pays étudiés ;

· la prise en compte des deux dimensions, nous permet d'obtenir une plus grande source d'information, plus de degrés de liberté et également plus de performance ;

· et enfin, les données de panel peuvent détecter et mesurer plus facilement les effets qui ne peuvent être observés en effectuant une analyse en série temporelle ou en coupe instantanée.

Modélisation de l'hétérogénéité

Le but d'une estimation de panel est de modéliser correctement l'hétérogénéité des comportements. De plus, ce genre de modèle permet de se rendre compte des disparités individuelles et/ou temporelles des comportements.

L'économétrie des données de panel repose sur la définition de trois modèles canoniques correspondant chacun à un ensemble de contraintes particulières et donc à différentes façons de modéliser l'hétérogénéité. Une partie des modèles pouvant être estimée sur des données de panels est décrite brièvement dans l'encadré ci-dessous.

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Encadré : Les modèles de panels et estimateurs

Modèle de Panel

Dans le cadre de l'économétrie de panel, on analyse un phénomène sur au moins deux dimensions, par exemple pour un panel à deux dimensions l'évolution du chômage au sein des pays des pays sous-développés de 1960 à 2008. Dans une analyse de panel, on cherche à déterminer, s'il existe une hétérogénéité dans le comportement des différents individus étudié, ou si au contraire, l'ensemble des pays on un comportement homogène. Dans une estimation en pooled, les différents pays analysés, ont la même équation de comportement et les mêmes paramètres, donc ont un comportement homogène.

Yit -- 01 + 02X2it + ³3^X3it + 34X4it + ³5^X5it + Eit

S'il existe un effet individuel, celui-ci peut être de deux types : soit fixe, soit aléatoire. Si cet effet est fixe, seule la constante est différente entre les différents individus analysés. Dans ce genre de modèle, on utilise la méthode du LSDV pour estimer le modèle.

^Yit -- Pli + 02^X2it + ¹³3^X3it + 04^X4it + ¹³5^X5it + Ei_t avec (3_1i qui représente un effet individuel

Dans le cas où celui-ci est aléatoire ou encore à erreur composée, la constante de notre modèle est différente d'un individu à l'autre mais contrairement au cas précédent, celle-ci est impactée par un choc aléatoire. Les modèles à effets aléatoires sont aussi appelés modèles à effet composé.

^Yit -- Pli + 02^X2it + ³3^X3it + 04^X4it + RSXSit +si_t avec 131i = 1³1 + ui

Remarque : Si tous les coefficients sont statistiquement différents pour l'ensemble des individus analysés, alors on rejette la structure de panel de notre modèle. Il sera donc préférable d'analyser séparément chacun des pays sur la période de temps étudiée.

Les estimateurs

Dans le cadre d'une estimation de panel, on dispose d'une large gamme d'estimateur, donc de différentes manières de calculer de façon optimale la valeur des différents paramètres du modèle. Dans le cas où il n'y a pas d'hétérogénéité, le modèle se base sur des données de panels appelés modèles sur les données empilées ou encore modèles pooled. Toujours dans le cas de l'absence de spécificité individuelle et/ou temporelle, on peut s'intéresser aux moyennes des séries de l'échantillon au cours du temps. Il s'agit du modèle Between. Cette méthode revient à appliquer la méthode des MCG aux MCO.

Et enfm, nous avons les estimateurs Within ou encore estimateur intra-individuel. Cet estimateur permet de prendre en compte l'hétérogénéité des individus. Cet effet spécifique à chaque individu peut être pris en compte en faisant la régression des écarts entre la valeur associée à un individu à une période donnée et la moyenne des valeurs associés à ce même individu sur la période étudiée.

A.2) Collecte de données

Après l'analyse de la documentation existante, la deuxième étape a consisté en la collecte des données, en vue de conduire les analyses. Les données ont été puisées sur le site de l'université de Sherbrooke qui publie des données sur le plan économique tirées du « WORLD PERSPECTIVES ».

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Les données ont été recueillies pour un échantillon de 12 pays, reconnus parmi les pays pauvres, sur une période allant de 1960 à 2008.

Nous avons pris les données sous format « HTML, HyperText Markup Language» ensuite nous les avons transformées en format Excel 2003 pour pouvoir les traitées sur EVIEWS 6.0. Elles portent sur des variables telles que le logarithme du P113 par tête du pays i, le logarithme du stock de capital privé du pays i supposé égal au taux d'épargne et le logarithme de la population active.

A.3) Définition des variables~3

Du point de vue économétrique, nous avons deux catégories de variables : la première, ce sont des variables exogènes ou encore explicatives, qui ne prennent pas leur valeur dans le modèle et la seconde, une variable endogène qui est la variable qu'on cherche à expliquer.

Les variables exogènes²⁴ sont :

· On pose que le logarithme du taux du stock de capital privé du pays i est égal au taux d'épargne (désigné par LTE)

· Le logarithme de l'emploi qui sera représenté par le logarithme de la population active (désigné par LPACT)

· Le logarithme de la population totale (désigné par LPTOT)

· Le logarithme de l'investissement qui sera représenté par la formation brute de capital fixe (désigné par LFBCF)

La Variable d'intérêt ou endogène est :

· Logarithme du P113 par tête du pays i (désignée par LPIBH)

²³ Il convient de mentionner que les données en rapport avec la FBCF, la TE et le PIBH sont exprimées en dollar américain.

²⁴ A noter que le modèle de départ ne comptait que deux variables exogènes (LTE, LPACT). En vue d'améliorer le modèle, nous y avons inséré les autres (LPTOT, LFBCF).

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A.4) Analyse des données

Dans notre travail, il sera question de faire plusieurs types d'analyses, d'abord une analyse des statistiques descriptives et une analyse graphique des séries et pour chaque pays. Ensuite nous effectuerons une analyse multivariée, consistant en une spécification du modèle de croissance de Solow d'abord statique et ensuite dynamique.

Analyse descriptive

La première partie de l'analyse mettra l'accent sur les mesures descriptives en l'occurrence les caractéristiques de position (moyenne), de dispersion (écart-type) et des coefficients de variations des variables explicatives. Ce, pour nous permettre d'avoir une idée de la distribution et du degré d'homogénéité des séries.

Analyse graphique

L'analyse des graphiques va nous permettre d'apprécier la nature et le type de relation existant entre la variable endogène et les variables exogènes prises deux à deux. Autrement dit, elle nous permet de détecter la présence de relation statistique entre les variables.

Analyse multivariée

A ce niveau, nous chercherons à spécifier le modèle. Contrairement aux modèles de régression linéaire où l'on peut spécifier un modèle à une dimension sur la base des théories économiques et faire des tests de validation de modèle ensuite, dans le cas des modèles de types panels, l'analyse porte sur deux dimensions. On analyse les caractéristiques d'un ensemble de pays sur une durée de temps définie, on effectue différents tests afin de définir la forme du modèle que l'on étudie. En d'autres termes, on cherche à déceler s'il s'agit d'un modèle empilé, d'un modèle à effet fixe (individuel/temporel) ou d'un modèle à effet aléatoire, à partir des tests. C'est dans cet ordre d'idée que nous sommes amenés à faire le test de Breusch-Pagan et de Hausman pour la spécification du modèle.

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B.- Analyse des données

B.1) Analyse descriptive des données

Afin d'évaluer les caractéristiques de nos différentes séries, notre analyse descriptive tourne autour des mesures de bases telles que la moyenne (mesure de position), l'écart-type et le coefficient de variation (mesure de dispersion). Avant d'entamer cette analyse, nous allons considérer brièvement l'importance ou encore l'utilité de ces dernières.

La moyenne

La moyenne est une mesure de position qui permet d'identifier la valeur autour de laquelle les observations se répartissent.

L'écart-type

L'écart-type est une mesure de dispersion qui permet d'évaluer la variabilité d'une série. Autrement dit, il permet déterminer les fluctuations des observations autour de la moyenne arithmétique.

Le coefficient de variation

Le coefficient de variation est une mesure composite formé de la moyenne et de l'écart-type. Il permet de jauger ce que vaut la moyenne au regard de l'ensemble des observations.

L'utilité de ces différentes mesures étant évidente, il importe maintenant de faire l'analyse de nos données.

Les caractéristiques de nos différentes séries sont résumées dans le tableau ci-après. Ainsi, nous pouvons remarquer que la grande majorité des séries sont homogènes. Les coefficients de variation pour les séries comme LPIBH, LPTOT, LPACT et LFBCF sont respectivement : 8.03%, 5.58%, 6.03% et 5.53%. Ces derniers étant inférieurs à 15%, nous pouvons affirmer qu'ils sont pour les différents pays de notre échantillon d'une bonne homogénéité. Toutefois, la série LTE est hétérogène, il suffit de jeter pour s'en convaincre, un coup d'oeil sur son coefficient de

²⁵ Toutefois, cette mesure est très critiquée en raison du fait qu'elle est fortement influencée par les valeurs extrêmes.

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variation qui représente 57.54%. En clair, le taux d'épargne indique une grande hétérogénéité en ce qui a trait au différent pays de notre échantillon. En témoignent les graphiques de l'annexe II.

Tableau 2. Répartition des statistiques de base pour les PMA

	LPIBH	LPTOT	LTE	LPACT	LFBCF
Moyenne	5.471810	16.60716	1.853491	15.95760	20.36877
Ecart-type	0.439413	0.927076	1.066581	0.963382	1.130712
Coef. de varia.	8.0305	5.5824	57.5444	6.0371	5.5512
Observations	279	279	279	279	279

Calcul des auteurs à partir de EVIEWS 6.0 et Excel 2007

B.2) Analyse graphique

L'analyse des graphiques ci-dessous permet de détecter le type et la nature de la relation statistique existant entre deux variables ou deux séries statistiques. D'une part, Les graphiques 38.2 et 38.3 présentent une même forme : une droite à pente positive par rapport à leur nuage de point. Cela signifie qu'il existe respectivement une relation linéaire positive entre le PIB/H et le taux d'épargne, entre le PIB/H et la FBCF. Techniquement parlant, il y corrélation positive respectivement entre le PIB/H et le taux d'épargne ainsi qu'entre le PIB/H et le FBCF. D'autre part, les graphiques 38.1 et 38.4, bien qu'ils aient la même forme, ne permettent pas facilement de conclure quant à la nature et au type de relation qu'il y a entre les variables. Toutefois, en calculant les coefficients de corrélation (voir Annexe III) respectifs de ces dernières, nous sommes arrivés aux résultats suivants :

Graphique 38.1 : corrélation positive entre PIB/H et population active. Graphique 38.4 : corrélation négative entre PIB/H et population totale

Aussi, cette analyse graphique fait apparaître clairement l'existence de la condition nécessaire mais non suffisante à toute relation économique : la relation statistique.

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Graphique 38 : Corrélation entre les variables endogène et exogènes

Graphique 38.1 70						Graphique 38.2
						7.0
6.5 -
						6.5 -
6.0 -
						6.0 -
5.5 -					x
						5.5 -
5.0 -						5.0 -
4.5 -						4.5 -
4.0						40
14 15 16		17	18		19	-4 -2 0 2		4	6

LPACT LTE

		Graphique 38.3			Graphique 38.4 70
7.0
					6.5-
6.5-
					6.0-
6.0 -
					5.5-
ss-
5.0 -					5.0-
4.5-					4.5-
4.0					4.0
16 17		18 19	20	21 22 23 24 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0			17.5 18.0 18.5	19.0
			LFBCF	LPTCT

C.- Estimation de Panel

C.1) Détection de la structure de Panel

La forme générale de notre modèle de base est la suivante :

= + LTE=,_: + _ LPTOT_.: + ^3LPA_GT,,: +.:_LFBCFix+oi,t

Les (3i représentent les élasticités respectives du taux d'épargne, de la population totale, de la population active et de la formation brute de capital fixe. Les ni désignent, quant à eux, les effets spécifiques individuels.

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Notre modèle en données de panel pour les douze (12) PMA, sur la période 1980-2008, est estimé avec 279 observations.

Ainsi, nous estimons avec ces données, trois modèles de base relatifs à la modélisation de pane1²⁶ : modèle pool, modèle à effets individuels et enfin le modèle à effets aléatoire. Il est important toutefois, d'utiliser les tests appropriés en vue de parvenir au choix du meilleur modèle possible.

> Comparaison modèle pooled et modèle effets fixes individuels (Annexe V : i)

Selon C. HURLIN, en économétrie des données de panels, il faut toujours penser à vérifier la spécification homogène ou hétérogène du processus générateur des données. Autrement dit, nous cherchons à déterminer d'un point de vue économique, si l'on est en droit de supposer que le modèle théorique étudié est parfaitement identiquement pour tous les pays, ou au contraire s'il existe des spécificités propre à chaque pays. C'est dans cette optique que nous utilisons le test d'homogénéité de Fisher afin de déterminer une possible présence d'effets individuels dans nos données.

Test de présence d'effets individuels Hypothèses

1) H_o : ir = TC (il y a seulement une intercepte commune) H1 : ir = ni (il présence d'effets individuels)

Seuil de signification

2) --a = 5% Statistique du Test

3) F = ( SCR1,c -- SCR1,c')/ (N-1) SCR1c'/[N( T-1)-K}

²⁶ Référence: Annexe IV

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F= 66.58 = F(11,263)

Ce test nous amène à rejeter l'Hypothèse nulle donc il y présence d'effets individuels. Par conséquent, il existe une hétérogénéité au niveau de la constante pour chaque pays étudié.

> Comparaison modèle à effets fixes individuels et modèle à effets aléatoires : Test de Hausman (Annexe V : ii)

Le test de Hausman est un test de spécification qui permet de déterminer si les effets des deux estimations (fixe et aléatoire) sont statistiquement différents. Il permet de conclure en faveur d'un de ces deux effets. Techniquement, il sert à discriminer les effets fixes et aléatoires.

Hypothèses

1) HO : E (n.; / Xi) = 0 (le modèle peut être spécifié avec des effets individuels aléatoires) H1 : E (n.; / Xi) 0 (le modèle doit être spécifié avec des effets individuels fixes)

Seuil de signification

2) -a = 5% Statistiques du test

3) H = (RMCG-RLSDV)'[ ^var (f MCG-RLSDV)] ¹ (PMCG-RLSDV) Décision

La statistique de ce test suit un khi carré pour 4 degrés de liberté. Avec une probabilité inférieure au seuil de signification, on rejette l'hypothèse nulle. En conclusion, le modèle estimé à effets fixes est choisi en lieu et place du modèle à effets aléatoires.

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C.2) Test de Normalité

Graphe 39

Tableau 3

Series: Standardized Residuals Sample 1980 2008 Observations 279

Mean 1.57e-17

Median -0.009345

Maximum 0.320335

Minimum -0.469458

Std. Dev. 0.160357

Skewness -0.225705

Kurtosis 2.746710

Jarque-Bera 3.114646

Probability 0.210699

24 20 161284-

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0

-0.375 -0.250 -0.125 0.000 0.125 0.250

Le test de normalité est un test qui permet de voir si les résidus suivent une loi normale. Celle-ci est fondée sur les coefficients d'aplatissement. C'est un test très important car sans quoi les tests d'inférence statistiques sont faussés.

Hypothèses

1) JB = 0 (les erreurs sont normalement distribuées) JB 0 (les erreurs ne pas normalement distribuées) Seuil de signification

2) -a = 5% Statistique du test

K U --

B= l

5K

24î_n

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Le graphique et le tableau ci-dessus présentent la distribution et la statistique associée à l'erreur. La p-value associée au test de Jarque-Bera est supérieure avec un risque de première espèce de 5%, nous acceptons l'hypothèse nulle de normalité des erreurs. De plus, la moyenne de l'erreur est proche de zéro ce qui contribue à confirmer l'hypothèse de départ.

D.- RESULTATS DU MODELE

· Analyse statistique du modèle retenu (Tableau 4)

Dependent Variable: LPIBH

Method: Panel Least Squares

Date: 06/01/09 Time: 09:21

Sample: 1980 2008

Periods included: 29

Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 279

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LTE 0.042829 0.011383 3.762421 0.0002

LPTOT -3.152835 0.467420 -6.745188 0.0000

LPACT 2.648057 0.446331 5.932939 0.0000

LFBCF 0.166389 0.020671 8.049557 0.0000

C 12.10629 1.053883 11.48731 0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.866822 Mean dependent var 5.471810

Adjusted R-squared 0.859227 S.D. dependent var 0.439413

S.E. of regression 0.164867 Akaike info criterion -0.711720

Sum squared resid 7.148619 Schwarz criterion -0.503479

Log likelihood 115.2850 Hannan-Quinn criter. -0.628185

F-statistic 114.1203 Durbin-Watson stat 0.233181

Prob(F-statistic) 0.000000

Au regard des résultats découlant des estimations du modèle à effets fixes individuels retenu (Annexe VI), avec 279 observations, nous pouvons dire que le modèle est globalement bien spécifié en tenant compte de la probabilité associée au test de Fisher, qui est largement inférieure au seuil de signification de 5%. Cependant, la somme des carrés quoique faible ne permet pas de garantir une forte capacité de prévision du modèle.

Le coefficient de détermination, mesure de la qualité de l'ajustement linéaire, étant très élevé (86.68%), nous pouvons penser que les variables exogènes expliquent la variable endogène.

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Toutefois, avoir un R² élevé ne signifie pas forcément ce que nous avons dit plus haut. Il se pourrait qu'il y ait ce que l'on appelle en économétrie présomption de multicolinéarité (les variables explicatives sont fortement corrélées entre elles). Ainsi, il importe de voir si les estimateurs sont statistiquement significatifs.

Se référant aux résultats du test de Student mentionné ci-dessus, nous pouvons constater que les estimateurs, de manière individuelle, sont effectivement significatifs au seuil de 5%.

· Analyse économique du modèle

Suite aux tests effectués, il est bon de remarquer que, suivant la théorie de la croissance de Solow disant que le taux de capital fixe varie dans le même sens que la production et que le taux de croissance de la population varie en sens inverse de la croissance, les hypothèses sont vérifiées. En effet, on remarque que les signes des paramètres sont exacts car le coefficient du LPTOT (croissance de la population) est négatif et celui du LTE (croissance du capital privé) est positif.

Par ailleurs, on peut facilement constater que sur l'ensemble de la période étudiée et pour l'ensemble des pays considérés, la croissance au sein des pays les moins avancés dépend de la croissance de la population active. Cette dernière apparaît comme étant statistiquement significative dans l'explication du modèle avec la possibilité de se tromper de 5%. De plus, le coefficient du LFBCF est également significatif au même seuil. Une variation positive de 1 point du log de la population active engendre une hausse du log du PIB de 3.03 points. Au total, l'ensemble de nos variables est statistiquement significatif dans l'explication du modèle spécifié avec un risque de première espèce de 5%.

Par conséquent, le lien entre croissance démographique et croissance économique est loin d'être direct ; de nombreuses autres variables doivent être prises en compte. Par exemple, en référence au tableau retenu ci-dessus, le facteur travail constitue un des piliers très importants. Avec des coefficients positifs pour les paramètres LPACT et LTE, on peut croire que la liaison entre population et croissance aurait été positive si l'on avait considéré uniquement la population active de la taille de la population totale.

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De plus, on peut supposer qu'une croissance démographique forte accompagnée d'un niveau de qualification développé (éducation, formation...) constitue un des moteurs de la croissance économique. A l'inverse, une croissance démographique forte avec en parallèle, une incapacité à développer un niveau de qualification relativement élevé, comme c'est le cas pour les pays pauvres considérés dans notre échantillon, entraîne une croissance économique faible.

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CONCLUSION

Il ressort de notre travail de recherche que le déséquilibre entre les deux facteurs fait que la croissance de la population nuit à la croissance économique, tel que le concevait Malthus.

De plus, nous pouvons remarquer qu'il est aussi vrai pour les hypothèses de Solow selon lesquelles : «Plus le taux de croissance de la population est élevé, plus le pays est pauvre ; plus le taux d'épargne est élevé, plus le pays est riche ».

Au regard des résultats du modèle, nous pensons que pour réduire le déséquilibre entre la population et la croissance économique et relever le niveau du P113 per capita, les PMA doivent mettre en place une politique axée sur :

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

b) Un programme économique visant une accumulation constante et soutenable des richesses en identifiant les avantages comparatifs du pays pour une meilleure spécialisation sur le marché international. Par exemple, le développement de l'agriculture, susceptible de réduire le volume des importations pour mettre l'accent sur la promotion des exportations. Ceci faciliterait non seulement les échanges commerciaux avec d'autres pays mais aussi, stimulerait la production locale.

Toutefois, compter sur les exportations a ses risques, dans la mesure où les pays qui exportent des produits similaires à ceux des PMA, réduisent les gains potentiels que ces derniers auraient pu obtenir.

Cependant, l'histoire a montré que les PMA qui s'investissent à promouvoir leurs exportations comme
· la Corée, la Malaisie et le Costa-Rica, ont tous été couronnés de succès car ils sont parvenus à financer leur croissance via le rendement des exportations et ensuite, à percevoir le capital nécessaire à l'investissement.

De plus, suite à cette croissance agricole, les PMA pourraient s'engager dans l'industrie, pour la création d'emplois durables. Enfin, ils devront développer leur capital humain et investir dans les infrastructures (les routes, les moyens de communication...) qui favoriseraient le commerce et le

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développement des affaires. Ainsi, plus d'échanges commerciaux devraient engendrer une accélération des flux de capitaux dans l'économie et fournir l'épargne nécessaire à l'investissement et, par conséquent, un accroissement du PIB.

Hormis les propositions sus-mentionnées, pour élargir le champ d'études, un travail de recherche se révèle nécessaire sur les problématiques suivantes :

a) Quelle(s) classe(s) dans la structure par âge de la population constituerai(en)t une source de richesse plus ou moins importante à ces pays ?

b) Quels seraient les mécanismes par lesquels on pourrait accroître le dynamisme de la population active dans ces pays ?

c) Tout en tenant compte des spécificités régionales, quelle sorte de politiques de l'emploi seraient mieux adaptées à leur situation ?

si nous voulons parvenir à une solution plus éclairée visant à améliorer la situation économique des PMA.

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

ANNEXE

Annexe I: Présentation du modèle de Solow

Les premières théories de la croissance endogène sont une extension des travaux publiés par Robert Solow en 1956. Dans le cadre de cette étude nous analysons la croissance, des pays dits sous-développés à partir du modèle de Solow, avec une possible extension de ce modèle en rajoutant le capital humain (Modèle de Solow augmenté).

Le modèle de base de Solow permet de répondre à la problématique suivante : pourquoi certains pays deviennent-ils de plus en plus riche tandis que d'autre s'appauvrissent. Dans son article de 1956, Solow montre que, pour déterminer le niveau de revenu à l'état stationnaire, le taux d'épargne et le taux de croissance de la population sont considérés comme étant exogènes. Le modèle de Solow donne les conclusions suivantes :

Plus le taux d'épargne est élevé, plus le pays est riche.

Plus le taux de croissance de la population est élevé, plus le pays est pauvre.

1) Le modèle de base

Dans le cadre du modèle de Solow, on se situe dans une configuration de concurrence pure et parfaite, la technologie est supposée exogène et peut être représentée par une fonction de production de type néoclassique basée sur des facteurs substituables, le capital et le travail. De plus le progrès technique est supposé exogène et la fonction de production peut s'écrire sous la forme d'une fonction de Cobb Douglas. Ce modèle permet de déterminer une croissance équilibrée qui soit une croissance de plein emploi.



71

Fonction de production

Y AK_taL_tR

Y_t= F (K_t, A_tN_t)

Equation estimée

Log Y_;t = log A + a* log K_t + 3*log L_t Avec : Y= niveau de production.

'Université Quisqueya

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A= l'indice d'efficacité du facteur travail, ou encore le progrès technique.

K= stock de capital.

N= le niveau d'emploi, dans notre modèle la variable N sera la population économiquement

active des différents pays sur la période étudiée.

t= l'indice de temps.

Les principales propriétés de la fonction de production qui implique l'existence et l'unicité de la

stabilité sont les suivantes :

· La productivité marginale du capital est décroissante.

· On se situe dans une économie fermée donc l'investissement est égal à l'épargne (pas de mouvement de capitaux). De plus on suppose que le taux d'épargne est constant au cours du temps.

La fonction de production est définie comme étant le rendement marginal du capital, soit une fonction décroissante du capital. Donc, si l'on dispose initialement d'un niveau de capital très élevé, un accroissement du stock de capital génère une faible productivité de celui-ci, inversement si le stock de capital est faible, un accroissement de celui génère une forte productivité de celui-là.

2) Analyse empirique et équation du modèle : la fonction de production

Le modèle de Solow permet de déterminer l'équilibre à long terme d'une économie ainsi que la dynamique d'ajustement vers cet équilibre. Mais dans le cas de notre analyse, nous n'étudierons pas la dynamique d'ajustement vers l'équilibre.

Afin de déterminer l'équation d'équilibre, on fait l'hypothèse que la fonction de production est de la forme Cobb- Douglas.

F (K, AN) = Ka (AN)(1-0 (4)

La fonction de production par unité de travail productif s'écrit donc de la forme suivante :

F(k) = F (K/AN, 1) = k_ca (5)

A l'équilibre le stock de capital par unité de travail effectif ne varie pas. On obtient donc le stock de capital optimal en égalisant l'investissement par unité de travail effectif et la dépréciation du stock de capital par unité de travail effectif.

sk_c*a = (a + n + S) k_c* H k_c* _ [ s / a + n + g ] 11(1-a) (6)

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Les niveaux de production par unité de travail effectif « y_c* » et par unité de travail « y*= Ay_c* » correspondant a cet équilibre sont :

yc*=f(kc*)=[s/a+n+g]a/(1-a) (7)

ety*=A[s/a+n+8]a/(1-0 (8)

Sous forme logarithmique, on obtient un taux de croissance du niveau de production par unité de travail qui s'écrit de la forme suivante :

Log yi_t* = log A(0) + at + a /(1 -- a) log si_t - a /(1 -- a) log (ni_t + a + S) (9)

Avec A_t= A(0) eat A(0) représente le niveau initial d'efficacité de l'économie. zi_t = ni_t +a+S

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe II.- Analyse graphique de l'hétérogénéité entre les variables de l'échantillon

Logarithme népérien du PIB/H

7 6 5 4 3 2 0			BANGLADESH NEPAL RDC SOUDAN BURKINA FASO HAITI MALAWI NIGER ZAMBIE RWANDA TCHAD BURUNDI
		O N a !D CO O N a !D CO O N a !D CO CO CO CO CO CO a1 a1 a1 a1 a1 O O O O O ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai O O O O O ci ci ci ci ci ci ci ci ci ci NNNNN

Logaritme népérien du taux d'épargne

4

1

0 ~u~111~~~iIL~A1~N

I^II-I

BANGLADESH

- NEPAL - RDC

- SOUDAN

- BURKINA FASO

- HAITI

- MALAWI

- NIGER ZAMBIE

- RWANDA TCHAD BURUNDI

o N N





-2

-3

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Logarithme népérien de la population totale

Logarithme népérien de la population active

20

BANGLADESH

20

BANGLADESH

NEPAL

NEPAL

15

RDC

15

RDC

SOUDAN

SOUDAN

BURKINA FASO

BURKINA FASO

10

HAITI

10

HAITi

MALAWI

MALAWI

5

NIGER

5

NIGER

ZAMBIE

ZAMBIE

0

RWANDA

0

RWANDA

ON

d'

W00

ON

d'

W00

ON

d'

W00

TCHAD

ON

d'

!D

00

ON

cr

!D

00

O

N

cr

!D

00

TCHAD

00 00 af af ri ri

00 af ri

00 af ri

00 af ri

01 af ri

01 af ri

01 af ri

01 af ri

01 af ei

O O O 0 0 0 NNN

O O 0 0 NN

BURUNDI

00 00 af af ei ei

00 af eI

00 af eI

00 af ei

a, a, af af eI ei

a, af eI

a, af eI

a, af ei

O O O 0 0 0 NNN

O O 0 0 NN

BURUNDI

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

25 20 15 10 5 0

Le logarithme népérien de la FBCF

									BANGLADESH NEPAL RDC - SOUDAN - BURKINA FASO - HAITI - MALAW I - NIGER IAMBI E - RWANDA TCHAD BURUNDI
	N kO 00 00 00 00 Ol Ol Ol Ol						00 O N ch kt" 00 O N kO 00 00 Ol Ol Ol Ol Dl O O O O O Ql Ql Ql Ql Ql Dl O O O O O

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Annexe III.- Coefficients de corrélation : relation statistique

	LPIBH	LPTOT	LTE	LPACT	LFBCF
LPIBH	1	0.00546591261028	0.09917228764064	0.021379164904400	0.38632069236829
		7161	572	83	25
LPTOT	0.005465912610	1	0.25972273954060	0.998802037176772	0.79168353514015
	287161		32		57
	0.099172287640	0.25972273954060		0.261105496607842	0.35425544501900
LTE	64572	32	1	4	05
LPACT	0.021379164904 40083	0.99880203717677 2	0.26110549660784 24	1	0.80412419399794 97
LFBCF	0.386320692368 2925	0.79168353514015 57	0.35425544501900 05	0.804124193997949 7	1

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe IV.- Estimation des modèles de panel

Modèle Pooled

Dependent Variable: LPIBH
Method: Panel Least Squares
Date: 06/01/09 Time: 09:19
Sample: 1980 2008

Periods included: 29 Cross-sections included: 12 Total panel (unbalanced) observations: 279
Variable	Coefficient	Std. Error t-Statistic	Prob.
LTE	-0.014552	0.018984 -0.766525	0.4440
LPTOT	-3.447002	0.453828 -7.595390	0.0000
LPACT	3.025311	0.448940 6.738790	0.0000
LFBCF	0.319745	0.031638 10.10633	0.0000
C	7.954175	0.740407 10.74297	0.0000
R-squared	0.495907	Mean dependent var	5.471810
Adjusted R-squared	0.488548	S.D. dependent var	0.439413
S.E. of regression	0.314250	Akaike info criterion	0.540502
Sum squared resid	27.05832	Schwarz criterion	0.605578
Log likelihood	-70.40005	Hannan-Quinn criter.	0.566607
F-statistic	67.38774	Durbin-Watson stat	0.092381
Prob(F-statistic)	0.000000

Modèle à effets fixes individuels

Dependent Variable: LPIBH

Method: Panel Least Squares

Date: 06/01/09 Time: 09:21

Sample: 1980 2008

Periods included: 29

Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 279

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LTE	0.042829	0.011383	3.762421	0.0002
LPTOT	-3.152835	0.467420	-6.745188	0.0000
LPACT	2.648057	0.446331	5.932939	0.0000
LFBCF	0.166389	0.020671	8.049557	0.0000
C	12.10629	1.053883	11.48731	0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

R-squared	0.866822	Mean dependent var	5.471810
Adjusted R-squared	0.859227	S.D. dependent var	0.439413
S.E. of regression	0.164867	Akaike info criterion	-0.711720
Sum squared resid	7.148619	Schwarz criterion	-0.503479
Log likelihood	115.2850	Hannan-Quinn criter.	-0.628185
F-statistic	114.1203	Durbin-Watson stat	0.233181
Prob(F-statistic)	0.000000

Modèle à effets aléatoires

Dependent Variable: LPIBH

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 06/01/09 Time: 09:22

Sample: 1980 2008

Periods included: 29

Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 279

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
LTE	0.042862	0.011338	3.780407	0.0002
LPTOT	-3.036122	0.452102	-6.715570	0.0000
LPACT	2.597515	0.434503	5.978132	0.0000
LFBCF	0.165415	0.020472	8.079880	0.0000
C	10.93572	0.946901	11.54896	0.0000

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random Idiosyncratic random		0.260393 0.164867	0.7138 0.2862
	Weighted Statistics
R-squared	0.398647	Mean dependent var	0.701830
Adjusted R-squared	0.389868	S.D. dependent var	0.234380
S.E. of regression	0.168744	Sum squared resid	7.801987
F-statistic	45.40975	Durbin-Watson stat	0.212103
Prob(F-statistic)	0.000000
	Unweighted Statistics
R-squared	0.284718	Mean dependent var	5.471810
Sum squared resid	38.39439	Durbin-Watson stat	0.043101

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe V.-

^:

i)

i) Test d'homogénéité des constants: Fisher (choix du modèle approprié entre le modèle pooled et le modèle à effets fixes individuels)

Test de Fisher

Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ01

Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 66.589491 (11,263) 0.0000

Cross-section Chi-square 371.370041 11 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:

Dependent Variable: LPIBH

Method: Panel Least Squares

Date: 06/01/09 Time: 09:41

Sample: 1980 2008

Periods included: 29

Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 279

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

LTE -0.014552 0.018984 -0.766525 0.4440

LPTOT -3.447002 0.453828 -7.595390 0.0000

LPACT 3.025311 0.448940 6.738790 0.0000

LFBCF 0.319745 0.031638 10.10633 0.0000

C 7.954175 0.740407 10.74297 0.0000

R-squared 0.495907 Mean dependent var 5.471810

Adjusted R-squared 0.488548 S.D. dependent var 0.439413

S.E. of regression 0.314250 Akaike info criterion 0.540502

Sum squared resid 27.05832 Schwarz criterion 0.605578

Log likelihood -70.40005 Hannan-Quinn criter. 0.566607

F-statistic 67.38774 Durbin-Watson stat 0.092381

Prob(F-statistic) 0.000000

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

ii) Test d'Hausman: choix du modèle approprié entre le modèle à effets fixes individuels et le modèle aléatoire.

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ01

Test cross-section random effects

Chi-Sq.

Test Summary Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 16.665192 4 0.0022

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

LTE 0.042829 0.042862 0.000001 0.9746

LPTOT -3.152835 -3.036122 0.014085 0.3254

LPACT 2.648057 2.597515 0.010419 0.6205

LFBCF 0.166389 0.165415 0.000008 0.7330

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: LPIBH

Method: Panel Least Squares

Date: 06/01/09 Time: 09:44

Sample: 1980 2008

Periods included: 29

Cross-sections included: 12

Total panel (unbalanced) observations: 279

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	12.10629	1.053883	11.48731	0.0000
LTE	0.042829	0.011383	3.762421	0.0002
LPTOT	-3.152835	0.467420	-6.745188	0.0000
LPACT	2.648057	0.446331	5.932939	0.0000
LFBCF	0.166389	0.020671	8.049557	0.0000

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared	0.866822	Mean dependent var	5.471810
Adjusted R-squared	0.859227	S.D. dependent var	0.439413
S.E. of regression	0.164867	Akaike info criterion	-0.711720
Sum squared resid	7.148619	Schwarz criterion	-0.503479
Log likelihood	115.2850	Hannan-Quinn criter.	-0.628185
F-statistic	114.1203	Durbin-Watson stat	0.233181
Prob(F-statistic)	0.000000

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Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VI.- Estimation du modèle à effets fixes individuels

Estimation Command:

LS(CX=F) LPIBH LTE LPTOT LPACT LFBCF C

Estimation Equation:

LPIBH = C(1)*LTE + C(2)*LPTOT + C(3)*LPACT + C(4)*LFBCF + C(5) + [CX=F]

Substituted Coefficients:

LPIBH = 0.0428290898937*LTE - 3.15283459068*LPTOT + 2.64805652019*LPACT + 0.166389014792*LFBCF + 12.106285103 + [CX=F]
1	0.576834
2	-0.296784
3	0.068102
4	0.416894
5	-0.153504
6	0.341629
7	-0.542311
8	-0.200134
9	0.168884
10	-0.047257
11	-0.358612
12	-0.810768

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII.- Base de données

Annexe VII. 1.- Cas du Bangladesh

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Bangladesh	230.14	2.05	88,854,900	48,132,699	2,615,640,000
1981	Bangladesh	233.12	8.39	91,054,000	49,524,271	3,482,520,000
1982	Bangladesh	232.81	7.09	93,341,200	50,954,961	3,223,050,000
1983	Bangladesh	236.19	7.64	95,699,300	52,424,077	2,911,640,000
1984	Bangladesh	242.34	6.24	98,102,700	53,927,054	3,131,490,000
1985	Bangladesh	244.11	8.64	100,532,000	55,463,504	3,526,880,000
1986	Bangladesh	248.43	9.83	102,980,000	57,030,324	3,534,050,000
1987	Bangladesh	251.67	9.07	105,449,000	58,629,644	3,808,890,000
1988	Bangladesh	251.16	9.24	107,946,000	60,266,252	4,182,470,000
1989	Bangladesh	251.81	9.21	110,477,000	61,911,311	4,486,140,000
1990	Bangladesh	260.71	9.65	113,049,000	63,590,063	5,138,200,000
1991	Bangladesh	263.32	11.33	115,662,000	65,268,067	5,230,560,000
1992	Bangladesh	270.4	12.54	118,312,000	66,976,423	5,487,230,000
1993	Bangladesh	276.53	12.86	120,980,000	68,716,640	5,952,340,000
1994	Bangladesh	281.62	13.54	123,646,000	70,527,678	6,214,300,000
1995	Bangladesh	289.29	12.64	126,297,000	72,418,700	7,254,000,000
1996	Bangladesh	296.5	12.38	128,921,000	74,400,309	8,130,450,000
1997	Bangladesh	306.29	14.7	131,524,000	76,468,054	8,769,670,000
1998	Bangladesh	316.05	16.68	134,127,000	78,585,009	9,538,110,000
1999	Bangladesh	325.06	16.73	136,757,000	80,755,009	10,140,900,000
2000	Bangladesh	337.77	17.78	139,434,000	82,921,400	10,843,600,000
2001	Bangladesh	348.75	16.97	142,167,000	85,101,166	10,840,100,000
2002	Bangladesh	357.17	18.38	144,943,000	87,284,675	10,998,100,000
2003	Bangladesh	368.83	17.58	147,741,000	89,486,724	12,129,600,000
2004	Bangladesh	384.7	18.67	150,528,000	91,701,658	13,615,400,000
2005	Bangladesh	400.29	18.06	153,281,000	93,945,925	14,724,600,000
2006	Bangladesh	419.41	18.38	155,991,000	96,199,650	15,258,100,000
2007	Bangladesh	436.2	18.1	158,729,675	98,412,399	16,175,399,595
2008	Bangladesh	453.5	17.9	161,461,179	100,751,776	16,996,749,483

81

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 2.- Cas du Népal

Période	Pays	(exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	PIBHPopulation Population totale	active	FBCF (exprimée en $)
1980	Népal	140.08	11.1	15,158,800	8,335,824	306,750,000
1981	Népal	148.35	10.89	15,508,500	8,523,472	358,250,000
1982	Népal	150.46	9.93	15,868,100	8,714,761	422,454,000
1983	Népal	142.66	8.55	16,237,300	8,911,030	476,677,000
1984	Népal	152.91	9.87	16,615,600	9,111,995	452,614,000
1985	Népal	158.61	14.09	17,003,000	9,319,344	546,073,000
1986	Népal	162.08	11.62	17,398,700	9,532,748	517,933,000
1987	Népal	161.08	12.1	17,803,600	9,752,812	576,920,000
1988	Népal	169.16	11.36	18,221,500	9,979,916	694,672,000
1989	Népal	172.46	10.29	18, 657, 300	10, 216, 737	638, 789, 000
1990	Népal	175.87	6.99	19,114,200	10,465,025	584,775,000
1991	Népal	182.96	8.56	19,593,100	10,721,344	721,571,000
1992	Népal	186.16	10.93	20,091,900	10,990,269	652,049,000
1993	Népal	187.85	12.25	20,607,600	11,270,296	776,625,000
1994	Népal	198.84	9.96	21,135,500	11,563,232	857,796,000
1995	Népal	200.33	15.66	21,671,700	11,867,423	971,285,000
1996	Népal	205.85	14.38	22,215,600	12,185,257	1,018,730,000
1997	Népal	211.44	13.96	22,766,600	12,517,077	1,066,000,000
1998	Népal	212.49	13.77	23,320,600	12,858,979	1,055,290,000
1999	Népal	216.91	13.61	23,872,700	13,213,539	960,545,000
2000	Népal	225	15.17	24,419,300	13,574,689	1,061,590,000
2001	Népal	232.53	11.66	24, 958, 500	13, 946, 810	1,153, 070, 000
2002	Népal	227.94	9.49	25,491,200	14,326,054	1,183,840,000
2003	Népal	232.11	8.56	26,021,100	14,717,534	1,261,290,000
2004	Népal	238.1	11.75	26,553,900	15,122,446	1,479,610,000
2005	Népal	240.65	11.56	27, 093, 700	15, 546, 365	1, 631, 230, 000
2006	Népal	242.48	7.91	27, 641, 400	15, 987, 786	1, 871, 770, 000
2007	Népal	244.8	6.6	28,183,833	16,431,175	2,053,029,973
2008	Népal	247	4.6	28,727,583	16,863,091	2,249,109,973

82

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 3.- Cas de la République Démocratique du Congo

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	RDC	249.93	10.08	28,071,000	14,302,175	1,269,270,000
1981	RDC	248.37	7.5	28,911,000	14,701,244	1,207,990,000
1982	RDC	240.22	6.52	29,756,100	15,101,221	1,270,880,000
1983	RDC	236.76	8.27	30,616,900	15,510,522	1,109,690,000
1984	RDC	242.81	10.39	31,508,400	15,936,949	832,557,000
1985	RDC	236.91	14.38	32,443,200	16,390,305	802,431,000
1986	RDC	240.88	13.88	33,414,500	16,864,298	1,037,750,000
1987	RDC	240.08	11.28	34,422,200	17,362,558	1,063,710,000
1988	RDC	233.94	12.11	35,492,600	17,895,369	1,299,730,000
1989	RDC	223.62	14.95	36,659,600	18,476,438	1,200,690,000
1990	RDC	201.87	9.35	37,942,000	19,111,385	1,200,960,000
1991	RDC	178.19	1.83	39,364,100	19,815,888	553,970,000
1992	RDC	153.48	6.05	40,905,100	20,579,356	583,275,000
1993	RDC	127.87	3.98	42,483,200	21,360,553	241,001,000
1994	RDC	118.68	10.63	43,986,400	22,107,565	439,126,000
1995	RDC	115.95	14.13	45,339,300	22,787,532	544,795,000
1996	RDC	111.88	27.54	46,508,600	23,379,873	1,563,820,000
1997	RDC	103.32	6.25	47,532,400	23,908,797	152,271,000
1998	RDC	99.62	-1	48,494,600	24,407,332	130,574,000
1999	RDC	93.4	9.07	49,516,900	24,931,759	145,455,000
2000	RDC	84.95	4.46	50,688,700	25,526,829	148,710,000
2001	RDC	81.01	3.17	52,036,000	26,205,330	244,190,000
2002	RDC	81.47	4.05	53,536,800	26,950,425	496,841,000
2003	RDC	83.63	5.02	55,170,000	27,761,544	693,924,000
2004	RDC	86.45	3.97	56,918,000	28,612,679	840,219,000
2005	RDC	89.18	6.5	58,740,500	29,499,479	1,020,372,672
2006	RDC	90.77	4.66	60,643,900	30,406,851	1,192,061,680
2007	RDC	93.1	5.7	62,493,367	31,309,177	1,363,750,688
2008	RDC	95.3	6.1	64,356,317	32,178,159

83

'Université Quisqueya

'Université Quisqueya

84

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 4.- Cas du Soudan

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Soudan	281.19	2.1	19,641,300	10,307,754	820,711,000
1981	Soudan	292.17	5.28	20,309,100	10,652,123	1,413,980,000
1982	Soudan	299.29	4.38	21,007,900	11,014,442	1,596,820,000
1983	Soudan	295.49	4.11	21,716,300	11,385,856	1,358,340,000
1984	Soudan	272.06	0.53	22,405,600	11,751,737	1,334,230,000
1985	Soudan	247.77	3.36	23,056,100	12,104,453	1,323,280,000
1986	Soudan	254.54	10.89	23,658,200	12,434,750	1,815,280,000
1987	Soudan	283.99	9.47	24,220,800	12,752,251	2,493,600,000
1988	Soudan	276.81	2.37	24,766,900	13,067,016	1,293,800,000
1989	Soudan	294.83	-2.14	25,329,600	13,394,292	1,039,330,000
1990	Soudan	272.22	3.08	25,933,100	13,747,136	737,705,000
1991	Soudan	285.5	0.04	26,583,300	14,126,366	838,185,000
1992	Soudan	296.6	3.09	27,272,500	14,533,515	430,774,000
1993	Soudan	302.15	15.98	27,994,300	14,960,154	800,595,000
1994	Soudan	297.3	12.38	28,737,200	15,403,139	1,044,910,000
1995	Soudan	307.06	11.2	29,492,000	15,851,950	838,398,000
1996	Soudan	316.98	4.62	30,260,800	16,313,597	362,461,000
1997	Soudan	341.73	8.6	31,044,400	16,785,707	1,048,350,000
1998	Soudan	347.62	9.48	31,830,100	17,261,463	1,150,480,000
1999	Soudan	349.92	7.66	32,601,600	17,735,270	1,104,910,000
2000	Soudan	370.81	15.94	33,348,600	18,205,001	1,493,760,000
2001	Soudan	385.54	9.76	34,063,400	18,663,337	1,485,100,000
2002	Soudan	398.3	13.26	34,752,300	19,117,240	1,969,850,000
2003	Soudan	418.35	15.72	35,436,400	19,578,611	2,501,280,000
2004	Soudan	431.06	18.68	36,145,200	20,064,201	3,722,800,000
2005	Soudan	458.56	13.92	36,899,700	20,586,343	5,268,590,000
2006	Soudan	501.69	14.01	37,707,500	21,153,908	7,628,490,000
2007	Soudan	534.4	10.9	38,479,767	21,702,589	9,445,650,261
2008	Soudan	569.7	8.5	39,260,917	22,260,940	11,398,495,317

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 5.- Cas du Burkina Faso

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Burkina Faso	161.22	-7.21	6,827,080	3,294,749	272,303,000
1981	Burkina Faso	164.22	-8.03	6,987,400	3,356,048	245,222,000
1982	Burkina Faso	175.74	-5.5	7,153,730	3,423,060	302,053,000
1983	Burkina Faso	172.16	-4.56	7,327,960	3,497,635	276,269,000
1984	Burkina Faso	164.94	-3.63	7,512,500	3,581,960	216,835,000
1985	Burkina Faso	174.42	1.85	7,709,070	3,676,455	297,155,000
1986	Burkina Faso	183.32	0.16	7,918,530	3,782,682	389,835,000
1987	Burkina Faso	177.9	2.5	8,140,560	3,900,142	473,156,000
1988	Burkina Faso	182.95	2.66	8,374,300	4,027,201	482,798,000
1989	Burkina Faso	181.6	5.51	8,618,300	4,159,192	514,095,000
1990	Burkina Faso	175.35	5.42	8,871,420	4,295,542	550,201,000
1991	Burkina Faso	185.76	8.34	9,134,140	4,435,538	627,069,000
1992	Burkina Faso	180.79	8.62	9,406,850	4,579,255	436,712,000
1993	Burkina Faso	181.62	7.74	9,688,260	4,726,902	437,323,000
1994	Burkina Faso	178.68	16.34	9,976,710	4,876,616	487,392,000
1995	Burkina Faso	183.48	11.46	10,271,300	5,029,856	534,909,000
1996	Burkina Faso	197.92	7.89	10,570,700	5,184,928	583,325,000
1997	Burkina Faso	204.52	11.6	10,876,000	5,342,291	592,972,000
1998	Burkina Faso	213.26	8.85	11,192,200	5,507,682	627,511,000
1999	Burkina Faso	222.42	3.82	11,525,900	5,684,574	570,599,000
2000	Burkina Faso	219.74	0.64	11,881,800	5,880,303	488,116,000
2001	Burkina Faso	227.09	-0.1	12,262,000	6,095,440	412,383,000
2002	Burkina Faso	230.21	3.65	12,664,000	6,328,201	564,123,000
2003	Burkina Faso	240.78	4.51	13,081,900	6,573,655	745,752,000
2004	Burkina Faso	244.01	1.8	13,507,100	6,822,436	985,124,000
2005	Burkina Faso	253.31	4.66	13,933,400	7,071,201	1,055,250,000
2006	Burkina Faso	261.52	2.65	14,358,500	7,317,092	1,199,100,000
2007	Burkina Faso	270.5	3.9	14,784,400	7,569,613	1,293,800,725
2008	Burkina Faso	279.2	4.3	15,210,100	7,817,991	1,400,788,757

85

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 6.- Cas d'Haïti

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Haïti	804.43	8.06	5,690,630	3,124,156
1981	Haïti	764.99	3.79	5,820,380	3,186,076
1982	Haïti	721.84	6.39	5,957,010	3,247,762
1983	Haïti	710.42	5.92	6,098,660	3,310,353	266,200,000
1984	Haïti	696.08	6.83	6,242,760	3,372,339	288,180,000
1985	Haïti	681.67	3.18	6,387,360	3,434,483	334,600,000
1986	Haïti	665.81	6.37	6,531,740	3,497,094	324,000,000
1987	Haïti	646.54	4.84	6,676,070	3,559,681	309,000,000
1988	Haïti	637.77	4.7	6,820,330	3,624,323	300,000,000
1989	Haïti	631.18	5.4	6,964,770	3,691,328	358,200,000
1990	Haïti	617.72	10.58	7,109,590	3,762,395	373,200,000
1991	Haïti	631.06	4.24	7,254,500	3,837,631	427,115,000
1992	Haïti	537.13	-1.82	7,399,230	3,916,412	140,380,000
1993	Haïti	513.99	-6.9	7,544,050	4,000,610	114,404,000
1994	Haïti	462.49	2.88	7,689,410	4,092,304	123,471,000
1995	Haïti	435.93	6.31	7,835,570	4,191,246	322,105,000
1996	Haïti	445.52	10.33	7,982,750	4,298,711	835,735,000
1997	Haïti	449.22	8.59	8,130,770	4,414,195	795,401,000
1998	Haïti	450.88	9.23	8,278,980	4,534,397	977,116,000
1999	Haïti	454.95	9.93	8,426,520	4,657,338	1,132,490,000
2000	Haïti	448.93	6.3	8,572,840	4,779,358	1,001,760,000
2001	Haïti	436.87	1.99	8,717,580	4,901,023	907,000,000
2002	Haïti	428.67	1.44	8,861,150	5,021,614	800,855,000
2003	Haïti	423.37	-1.9	9,004,560	5,141,604	866,273,000
2004	Haïti	402.01	-1.3	9,149,270	5,261,745	1,051,030,000
2005	Haïti	402.78	0.13	9,296,290	5,383,482	1,196,820,000
2006	Haïti	405.51	-0.26	9,445,950	5,505,100	1,433,710,000
2007	Haïti	406.9	0.6	9,593,850	5,631,590	1,609,866,581
2008	Haïti	408.7	1.1	9,742,190	5,757,634	1,801,206,549

86

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 7.- Cas du Malawi

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Malawi	160.87	10.78	6,214,790	3,106,774	274,720,000
1981	Malawi	148.28	11.79	6,385,990	3,185,970	187,423,000
1982	Malawi	148.25	15.05	6,547,050	3,259,121	172,144,000
1983	Malawi	149.69	15.23	6,724,930	3,340,945	167,949,000
1984	Malawi	152.47	14.82	6,956,500	3,453,207	157,566,000
1985	Malawi	152.68	12.88	7,264,560	3,609,033	150,951,000
1986	Malawi	144.36	10.33	7,666,320	3,817,061	144,755,000
1987	Malawi	138.1	14.91	8,144,600	4,067,413	182,049,000
1988	Malawi	134.22	12.2	8,646,200	4,334,340	250,068,000
1989	Malawi	129.28	8.82	9,097,070	4,580,375	322,013,000
1990	Malawi	131.59	13.4	9,446,260	4,779,808	378,374,000
1991	Malawi	139.74	14.2	9,671,490	4,920,854	374,557,000
1992	Malawi	127.87	0.69	9,794,560	5,014,815	308,774,000
1993	Malawi	139.3	-0.92	9,862,530	5,080,189	268,717,000
1994	Malawi	124	-3.01	9,944,790	5,146,429	316,411,000
1995	Malawi	142.64	-0.33	10,091,400	5,232,391	207,062,000
1996	Malawi	149.72	3.28	10,317,600	5,346,580	222,394,000
1997	Malawi	151.15	-0.63	10,607,400	5,481,904	248,102,000
1998	Malawi	152.25	8.13	10,941,300	5,630,393	194,246,000
1999	Malawi	152.07	-0.62	11,287,600	5,779,251	223,882,000
2000	Malawi	150	3.83	11,623,400	5,919,798	214,837,000
2001	Malawi	138.7	3.76	11,944,600	6,052,329	236,862,000
2002	Malawi	129.16		12,259,900	6,178,990
2003	Malawi	133.85	-3.44	12,573,700	6,308,225	393,619,000
2004	Malawi	137.94	1.97	12,893,900	6,446,950	478,170,000
2005	Malawi	138.15	7.74	13,226,100	6,603,792	612,455,000
2006	Malawi	144.63	11.24	13,570,700	6,778,565	689,455,000
2007	Malawi	146.9	16.3	13,907,033	6,939,609	804,644,971
2008	Malawi	150.3	20.9	14,245,433	7,108,471	910,287,467

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'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 8.- Cas du Niger

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Niger	263.39	14.57	5,784,020	2,858,463	638,966,000
1981	Niger	257.13	8.24	5,960,800	2,943,443	506,385,000
1982	Niger	253.66	5.46	6,140,580	3,027,920	306,751,000
1983	Niger	234.59	6.46	6,324,310	3,114,090	239,329,000
1984	Niger	189.45	-0.91	6,513,320	3,201,948	143,493,000
1985	Niger	198.14	0.6	6,708,880	3,294,060	142,901,000
1986	Niger	204.56	10.92	6,911,450	3,390,066	170,081,000
1987	Niger	198.67	7.27	7,121,790	3,490,389	210,957,000
1988	Niger	206	13.77	7,342,010	3,596,851	293,775,000
1989	Niger	201.54	6.98	7,574,640	3,710,816	293,724,000
1990	Niger	192.67	1.15	7,821,630	3,833,381	281,712,000
1991	Niger	191.09	2.8	8,083,860	3,965,942	182,201,000
1992	Niger	172.71	5.84	8,361,450	4,107,144	171,098,000
1993	Niger	169.28	3.95	8,654,550	4,258,039	108,720,000
1994	Niger	170	0.05	8,962,990	4,415,169	139,049,000
1995	Niger	168.35	0.16	9,286,570	4,579,208	131,608,000
1996	Niger	167.97	3.14	9,625,840	4,749,389	186,039,000
1997	Niger	166.45	3.21	9,980,830	4,926,538	195,283,000
1998	Niger	177.25	2.71	10,350,100	5,108,809	228,775,000
1999	Niger	169.97	3.73	10,731,600	5,294,971	201,397,000
2000	Niger	161.67	3.54	11,124,000	5,483,020	201,410,000
2001	Niger	167.1	4.42	11,526,800	5,674,644	231,638,000
2002	Niger	166.14	5.27	11,940,800	5,867,709	303,448,000
2003	Niger	167.47	5.03	12,367,200	6,066,112	382,312,000
2004	Niger	160.74	6.07	12,807,900	6,272,029	482,316,000
2005	Niger	166.39	9.25	13,264,200	6,486,194	629,991,000
2006	Niger	168.38	11	13,736,700	6,709,004	745,885,301
2007	Niger	172.8	13.1	14,198,400	6,928,819	869,724,789
2008	Niger	176.6	15.2	14,662,800	7,140,784	993,564,277

88

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 9.- Cas de la Zambie

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Zambie	459.1	19.26	5,945,940	2,968,808	707,793,000
1981	Zambie	471.79	6.81	6,142,810	3,072,634	701,488,000
1982	Zambie	443.87	7.97	6,345,510	3,182,908	665,418,000
1983	Zambie	421.32	15.18	6,553,740	3,298,497	488,405,000
1984	Zambie	406.66	16.52	6,767,050	3,418,714	343,371,000
1985	Zambie	400.34	14.13	6,984,940	3,542,063	230,762,000
1986	Zambie	390.79	22.1	7,207,460	3,667,876	177,903,000
1987	Zambie	389.01	16.5	7,434,150	3,796,620	202,847,000
1988	Zambie	401.08	18.21	7,663,430	3,927,508	288,072,000
1989	Zambie	385.41	3.79	7,893,260	4,057,925	263,696,000
1990	Zambie	372.75	16.57	8,122,190	4,512,689	443,061,000
1991	Zambie	362.49	8.38	8,348,900	4,315,546	383,775,000
1992	Zambie	346.88	0.32	8,573,660	4,442,013	336,373,000
1993	Zambie	360.99	8.21	8,798,480	4,567,291	375,549,000
1994	Zambie	321.53	13.58	9,026,370	4,691,004	378,928,000
1995	Zambie	304.6	12.17	9,259,180	4,814,774	432,458,000
1996	Zambie	317.56	5.3	9,498,300	4,938,166	367,835,000
1997	Zambie	319.82	10.69	9,742,180	5,061,063	511,045,000
1998	Zambie	306.21	8.73	9,986,150	5,181,813	479,625,000
1999	Zambie	305.74	5.66	10,223,800	5,296,951	458,162,000
2000	Zambie	309.8	3.05	10,450,900	5,404,160	518,195,000
2001	Zambie	318.42	2.75	10,665,400	5,504,413	641,938,000
2002	Zambie	322.76	7.9	10,869,700	5,598,982	764,107,000
2003	Zambie	333.18	12.19	11,068,700	5,691,526	1,049,630,000
2004	Zambie	344.79	16.85	11,269,800	5,788,169	1,556,120,000
2005	Zambie	356.21	20.34	11,478,300	5,895,255	1,635,930,000
2006	Zambie	371.25	32.64	11,696,200	6,014,186	2,470,670,000
2007	Zambie	383.9	39.1	11,907,833	6,120,626	2,802,123,392
2008	Zambie	397.1	47	12,121,033	6,242,332	3,259,398,400

89

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 10.- Cas du Rwanda

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Rwanda	280.35	4.19	5,196,990	2,666,576	142,072,000
1981	Rwanda	286.42	1.37	5,363,500	2,748,794	172,124,000
1982	Rwanda	283.03	5.18	5,526,010	2,818,265	202,305,000
1983	Rwanda	290.89	4.35	5,698,320	2,883,350	219,828,000
1984	Rwanda	269.04	8.77	5,899,680	2,956,330	246,197,000
1985	Rwanda	269.93	8.2	6,139,090	3,044,375	267,099,000
1986	Rwanda	271.38	8.3	6,440,590	3,159,109	305,808,000
1987	Rwanda	257.38	3.97	6,789,280	3,293,480	337,944,000
1988	Rwanda	256.83	3.51	7,109,720	3,414,799	334,188,000
1989	Rwanda	250.07	2.28	7,299,320	3,474,476	321,805,000
1990	Rwanda	244.26	6.2	7,293,700	3,444,815	378,609,000
1991	Rwanda	246.44	3.28	7,047,440	3,303,840	268,092,000
1992	Rwanda	278.34	2.94	6,606,160	3,075,167	318,620,000
1993	Rwanda	276.67	1.42	6,107,100	2,826,366	330,142,000
1994	Rwanda	146.4	-48.51	5,742,030	2,651,669	75,231,800
1995	Rwanda	201.41	-7.26	5,643,990	2,617,683	173,440,000
1996	Rwanda	218.37	-5.8	5,869,050	2,750,824	198,647,000
1997	Rwanda	229.3	-4.06	6,363,330	3,025,127	255,696,000
1998	Rwanda	226.41	-2.82	7,015,430	3,386,348	294,575,000
1999	Rwanda	223.09	-0.05	7,659,620	3,754,746	332,694,000
2000	Rwanda	221.48	1.29	8,176,170	4,071,733	317,424,000
2001	Rwanda	226.55	2.57	8,530,450	4,321,526	313,550,000
2002	Rwanda	241.27	0.04	8,761,520	4,521,820	293,074,000
2003	Rwanda	239.45	-0.84	8,911,990	4,684,142	310,233,000
2004	Rwanda	245.05	2.38	9,052,270	4,834,817	373,712,000
2005	Rwanda	254.62	2.02	9,233,790	4,990,863	480,561,000
2006	Rwanda	261.58	1.6	9,464,240	5,154,225	534,379,000
2007	Rwanda	270.3	1.2	9,662,070	5,314,139	623,551,008
2008	Rwanda	278.5	0.8	9,868,055	5,476,771	703,884,512

90

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 3.- Cas du Tchad

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Tchad	144.19		4,611,130	2,406,549
1981	Tchad	142.43		4,716,710	2,450,803
1982	Tchad	146.55	-3.77	4,829,470	2,498,768	18,636,100
1983	Tchad	165.36	-4.39	4,951,070	2,550,791	16,070,500
1984	Tchad	164.36	-1.2	5,083,350	2,609,284	31,362,700
1985	Tchad	194.65	-12.12	5,227,490	2,674,384	53,291,700
1986	Tchad	181.25	-13.85	5,384,800	2,747,325	61,350,000
1987	Tchad	171.51	-11.85	5,554,940	2,827,464	75,032,900
1988	Tchad	191.83	-8.05	5,735,320	2,914,116	73,685,800
1989	Tchad	194.85	-9.6	5,922,210	3,004,929	81,360,500
1990	Tchad	180.88	-7.67	6,113,080	3,098,109	82,968,400
1991	Tchad	190.27	-5.9	6,307,280	3,194,637	86,764,800
1992	Tchad	199.22	-6.25	6,506,140	3,294,059	99,279,800
1993	Tchad	162.78	-6.24	6,711,430	3,397,326	100,884,000
1994	Tchad	173.74	-2.14	6,925,780	3,505,830	138,689,000
1995	Tchad	170.34	1.35	7,151,290	3,620,698	207,593,000
1996	Tchad	168.55	8.73	7,387,250	3,741,642	240,537,000
1997	Tchad	172.33	7.26	7,633,400	3,868,607	252,257,000
1998	Tchad	178.26	5.86	7,892,840	4,002,459	246,790,000
1999	Tchad	171.04	-0.18	8,169,480	4,144,377	260,850,000
2000	Tchad	163.61	5.48	8,465,430	4,295,359	290,051,000
2001	Tchad	176.09	5.26	8,782,790	4,457,266	625,265,000
2002	Tchad	184	-40.81	9,118,890	4,628,749	1,187,220,000
2003	Tchad	203.36	18.1	9,465,230	4,805,497	1,330,050,000
2004	Tchad	262.19	24.53	9,810,220	4,981,630	1,003,980,000
2005	Tchad	273.66	35.65	10,145,600	5,154,979	1,120,330,000
2006	Tchad	266.48	42.04	10,468,200	5,324,127	1,338,180,000
2007	Tchad	271.7	51.6	10,799,320	5,496,854	1,488,363,264
2008	Tchad	273.9	60.3	11,128,310	5,664,310	1,655,463,232

91

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

Annexe VII. 12.- Cas du Burundi

Période	Pays	PIBH (exprimé en $)	Taux d'épargne (exprimé en %)	Population totale	Population active	FBCF (exprimée en $)
1980	Burundi	135.44	-0.6	4,130,000	2,140,166	127,711,000
1981	Burundi	147.24	4.11	4,261,290	2,217,575	131,454,000
1982	Burundi	140.92	-2.24	4,405,260	2,301,748	153,330,000
1983	Burundi	141.22	7.12	4,559,390	2,390,488	209,145,000
1984	Burundi	136.62	6.32	4,720,310	2,479,579	173,620,000
1985	Burundi	147.57	4.1	4,884,980	2,566,568	164,504,000
1986	Burundi	147.31	1.05	5,052,660	2,650,625	168,006,000
1987	Burundi	150.37	6.62	5,221,950	2,730,558	243,436,000
1988	Burundi	153.06	1.67	5,388,330	2,805,703	163,553,000
1989	Burundi	150.71	3.27	5,546,340	2,873,559	184,531,000
1990	Burundi	151.99	-5.37	5,692,090	2,931,996	172,567,000
1991	Burundi	155.93	-4.18	5,825,660	2,982,738	173,916,000
1992	Burundi	154.25	-10.09	5,948,240	3,026,465	110,387,000
1993	Burundi	141.99	-6.24	6,058,820	3,062,734	104,193,000
1994	Burundi	134.38	-11.24	6,156,550	3,092,435	64,303,000
1995	Burundi	122.04	-7.99	6,242,360	3,116,186	64,457,600
1996	Burundi	110.99	-1.72	6,314,750	3,132,747	72,696,300
1997	Burundi	108.14	1.49	6,378,140	3,145,061	51,542,500
1998	Burundi	112.07	-4.67	6,446,630	3,165,295	53,351,600
1999	Burundi	109.38	-2.5	6,538,780	3,209,233	47,554,800
2000	Burundi	106.34	-6.03	6,668,080	3,286,030	43,549,800
2001	Burundi	105.81	-7.82	6,839,210	3,400,455	41,209,100
2002	Burundi	107.22	-9.73	7,049,130	3,548,532	38,299,300
2003	Burundi	102.36	-8.66	7,293,790	3,722,750	63,143,100
2004	Burundi	103.45	-11.04	7,565,780	3,911,508	86,558,400
2005	Burundi	100.49	-23.12	7,858,790	4,107,004	83,904,100
2006	Burundi	101.57	-20.21	8,173,070	4,307,208	150,479,000
2007	Burundi	100	-27.3	8,473,170	4,507,726	170,901,109
2008	Burundi	99	-31.9	8,776,815	4,713,150	202,861,413

92

'Université Quisqueya

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

i

ii

ii

vii

viii

2

3

4

4

5

5

6

8

Table des matières

SOMMAIRE

REMERCIEMENTS

LISTE DES TABLEAUX ET GRAPHIQUES

LISTE DES SIGLES

RESUME

INTRODUCTION GENERALE

> Problématique

> Hypothèse

> Justification

> Objectif de l'étude

> Délimitation du sujet de recherche

> Structure du travail

> Définition de quelques concepts

CHAPITRE I.- Démographie et Croissance : Cadre Théorique et Revue de Littérature 11

A.- Cadre théorique 11

A.1) Les populationnistes 11

A.2) Le courant orthodoxe 12

A.3) Le courant hétérodoxe et relativiste (« le révisionnisme ») 14

A.4) La transition démographique et l'optimisme historique 17

B.- Revue de littérature 20

CHAPITRE II.- Situations Démographique et Economique des Différents Pays 30

CHAPITRE III.- Cadre Empirique 52

93

'Université Quisqueya

'Université Quisqueya 94

Impact de Ça croissance démographique sur Ça croissance économique clans Ces pays en voie de développement de 1980 à 2008.

A.- Méthodologie utilisée et données 52

A.1) Introduction à l'économétrie des données de panels 52

A.2) Collecte de données 54

A.3) Définition des variables 55

A.4) Analyse des données 56

B.- Analyse des données 57

B.1) Analyse statistique des données 57

B.2) Analyse graphique 58

C.- Estimation et tests appropriés 59

C.1) Détection de la structure de panel 59

C.2) Test de normalité 62

D.-Résultats du modèle: analyses statistique et économique 63

CONCLUSION 66

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 68

ANNEXE 71

TABLE DES MATIERES 93