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i DEPENSES PUBLIQUES ET POLITIQUES AGRICOLES COMMUNES: QUELLES IMPLICATIONS SUR LA PRODUCTIVITE AGRICOLE EN AFRIQUE?

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i

DEPENSES PUBLIQUES ET POLITIQUES AGRICOLES COMMUNES:

QUELLES IMPLICATIONS SUR LA PRODUCTIVITE

AGRICOLE EN AFRIQUE?

i

TABLE DES MATIERES

RESUME ...................................................................................................................................................................... 2

CONTEXTE ET PROBLEMATIQUE ............................................................................................................................ 3

SECTION I. CONCEPTS THEORIQUES ET EMPIRIQUES DE L’IMPORTANCE DU SECTEUR AGRICOLE

ET DE L’IMPACT DES DEPENSES PUBLIQUES SUR LA CROISSANCE AGRICOLE ........................................... 4

1.1.. L’agriculture, facteur de croissance économique ....................................................................................... 4

1..2. Dépenses publiques -Investissement agricole -théorie de croissance ......................................................... 5

SECTION II. POLITIQUES AGRICOLES COMMUNES (PAC) EN AFRIQUE .......................................................... 5

2.1Definition ........................................................................................................................................................ 5

2.2.Presentation du "comprehensive africa agricultural development policy" (CAADP) et des politiques

sous regionales .................................................................................................................................................... 5

2.3. Des defaillances dans les PAC en Afrique.................................................................................................... 6

SECTION III. ANALYSE ECONOMETRIQUE ............................................................................................................. 6

3.1. JUSTIFICATION DE LA PRESENTE ETUDE .............................................................................................................. 7

3.2. PRESENTATION ET DEFINITION DES VARIABLES DU MODELE............................................................................... 7

3.3. MODELE ECONOMETRIQUE ................................................................................................................................. 9

3.3.1. Etude de tests de stationnarité .................................................................................................................. 9

3.3.2. Test de spécification sur données de panel .............................................................................................. 10

3.3.3. Estimateurs blue du modèle à effets aléatoires........................................................................................ 10

SECTION IV. RESULTATS ET INTERPRETATIONS ................................................................................................ 12

4.1 Interprétation économétrique ...................................................................................................................... 12

4.2 Interprétation économique .......................................................................................................................... 13

CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ............................................................................................................... 15

References BIBLIOGRAPHIQUES ............................................................................................................................. 18

ANNEXE ................................................................................................................................................................... 21

1

RESUME Les dépenses publiques agricoles, en termes d’investissements ruraux dans les infrastructures,

l’éducation, la Recherche & Développement (R&D) agricole et la santé sont un instrument de

promotion de la croissance agricole. Un déficit notoire de politique agricole dans les pays

d’Afrique subsaharienne, caractérisé par la faiblesse de leurs dépenses publiques agricoles est

constaté (Bates, 1983; Banque Mondiale, 2008).

Les Politiques Agricoles Communes (PAC) impulsées dès les années 2000 en Afrique

comptent remédier ces insuffisances. Cependant, des études systématiques qui synthétisent

ces politiques, pour en tirer des conclusions de leurs impacts sur la croissance agricole font

défaut dans la littérature. L’objectif de la présente étude est d’évaluer les impacts des PAC,

particulièrement le CAADP1, sur la croissance agricole en Afrique via son instrument

privilégié que sont les dépenses publiques. Une analyse économétrique réalisée sur 7 pays à

l’aide d’un modèle log-quadratique avec interaction révèle que les dépenses agricoles globales

ont eu plus d’impact sans la mesure qu’avec la mesure. Séparément, l’investissement s’est

amélioré avec le CAADP, produisant un effet positif en réduisant la valeur négative de

l’élasticité des investissements sur la valeur ajoutée agricole.

Mots clés: Dépenses publiques agricoles, politiques agricoles communes, Productivité

agricole.

1 Comprehensive Africa Agricultural Development Programme (CAADP)

2

CONTEXTE ET PROBLEMATIQUE

Une des caractéristiques communes des pays d’Afrique Subsaharienne est qu’ils sont à

vocation agricole. En Afrique de l’ouest, l’agriculture est considérée comme l’épine dorsale

de la plupart des économies de ses pays, étant donné la place qu’elle y occupe. Elle assure

jusqu’à 70 % de l’ensemble des emplois dans certains pays, génère souvent l’essentiel du

Produit Intérieur Brut (PIB) (en moyenne 35%), et représente la principale source de devises

de la région, en procurant environ 40 % du total (Banque Mondiale, 2008). L’agriculture est

le seul domaine d'activités dont la production permet d’aborder directement le volet "lutte

contre la faim" du premier objectif du Millénaire pour le Développement (OMD1).

Cependant, l’Afrique reste le continent où les performances du secteur agricole ont été

particulièrement faibles comme l’atteste le graphique.1 (en annexe). La FAO2 dans son étude

en 2005 prévoit que les pays au sud du Sahara n’atteindront pas le premier objectif du

millénaire pour le développement (FAO, 2005). Selon la même source, en 2015, 30% de la

population mondiale souffrant de faim vivrait en Afrique contre 20% en 1990. En 2006, 39

pays dans le monde, dont 25 en Afrique, avaient besoin d’une aide alimentaire extérieure pour

répondre aux besoins de consommation de leurs populations (FAO, 2006). Si la tendance

actuelle comme projetée par la FAO (2005) se maintient dans le temps, il serait très difficile

voire impossible pour les dirigeants africains de supporter les coûts pour satisfaire les besoins

des populations, lorsque des éventuels chocs extérieures à l’image de la crise alimentaire

mondiale des années 2007 adviendraient.

Dans un tel contexte, le développement concerté de l’agriculture du continent africain ou de

son économie de façon générale s’affiche comme un impératif pour atteindre les objectifs de

croissance. Son épanouissement repose en partie sur les initiatives synergiques à travers les

intégrations régionales. Conscientes de cela, les organisations régionales ou sous régionales à

l’échelle du continent, ont fait de la conception et de la mise en œuvre des politiques agricoles

communes, des priorités clairement définies à partir des années 2000.

Le développement de l’agriculture africaine doit passer absolument par l’abrogation des

différentes contraintes qui l’animent dont entre autres, citée plusieurs fois, la faiblesse des

dépenses publiques dans le secteur de manière générale, particulièrement les dépenses

d’investissement (NEPAD, 2006; 2008; Banque Mondiale, 2008). C’est ainsi que le

CAADP3, programme actuel de référence des différentes politiques nationales et régionales

des pays africains en matière de développement agricole a suggéré que chaque pays alloue

désormais au moins 10% de son budget au secteur agricole afin d’accroître les dépenses

publiques agricoles et par delà, améliorer la productivité du secteur agricole (UA4, juillet

2003). C’est dans cette perspective que l’on se demande si cette mesure d’accroître les

dépenses publiques préconisée dans les Politiques Agricoles Communes (PAC) va contribuer

à améliorer la productivité du secteur agricole.

L’objectif général que poursuit cette étude est d’évaluer les impacts des PAC sur la

productivité agricole. Spécifiquement il s’agit de:

Synthétiser les objectifs assignés et les instruments mis en œuvre dans les PAC pour

améliorer le développement agricole dans la région.

Faire une évaluation des effets du CAADP par sa mesure d’amélioration des dépenses

publiques agricoles sur la valeur ajoutée agricole.

2 Food and Agricultural Organization (FAO)

4 Union Africaine

3

Les différents rapports, traitant des initiatives agricoles régionales en Afrique, ont porté

essentiellement sur les processus d’élaboration des dispositifs. Mais des études systématiques

qui synthétisent les politiques en soulignant leurs objectifs et les mesures suivies, pour en tirer

des conclusions de leurs impacts probables sur la croissance du PIB agricole, font défaut dans

la littérature. Combler ce vide nous amène à formuler deux hypothèses:

Les dépenses publiques agricoles dans ses compositions ont une influence

significative sur la productivité agricole.

Les PAC depuis leur mise en œuvre dans les pays de l’Afrique de l’Ouest ont eu un

impact significatif sur le PIB agricole.

Le reste de l’article s’articule autour de quatre sections. La première section aborde les aspects

théoriques et empiriques de l’importance de l’agriculture et des impacts des dépenses publiques

sur la croissance agricole. La deuxième section présente les politiques agricoles communes

phares en Afrique. La troisième section traite de la modélisation économétrique de l’impact des

politiques agricoles communes sur la productivité agricoles. Et la quatrième section présente les

résultats de l’analyse empirique et interprétations des résultats. Enfin, la conclusion et les

recommandations en termes de politiques économiques sont formulées.

SECTION I. CONCEPTS THEORIQUES ET EMPIRIQUES

Le rôle de l'agriculture dans l'économie du développement a toujours été un sujet de débat. Pour

certains économistes, la croissance agricole peut être contournée sur le chemin vers

l'industrialisation et le décollage d’un pays tandis que d'autres l'ont identifiée comme une

condition première pour la croissance globale (Hazell, 2005). Le débat se focalise autour de la

question de savoir si l'agriculture peut être le facteur moteur de la croissance économique. La

littérature enseigne également combien les dépenses publiques de manière générale,

l’investissement particulièrement sont incontournables au processus de développement.

1.1.L’agriculture, facteur de croissance économique

Théoriquement considérée comme source de produits, de facteurs et d’échange extérieur,

l’agriculture procure des contributions marchandes qui ont soutenu le décollage du secteur

industriel et palier le déclin de sa propre part dans l’économie (Johnston et Moller,1961; Shultz,

1978). Timmer, (1991) note qu’aucune nation n’a pu assurer une réduction rapide de la pauvreté

sans accroitre la productivité du secteur agricole. Le principe est qu’une agriculture dynamique

contribue à augmenter la productivité de la main d’œuvre dans l’économie agricole, qui à son

tour améliore les salaires pour une élimination progressive de la pauvreté (Mellor, 1976).

Au plan empirique, la Banque mondiale (2008) conclut à partir d’un échantillon de pays en

développement que la croissance du PIB due à l’agriculture est au moins deux fois plus efficace

dans la réduction de la pauvreté que la croissance du PIB due à d’autres facteurs. En Chine, ce

chiffre a été de 3,5 fois plus efficace en termes de réduction de la pauvreté que la croissance due

aux autres secteurs, et de 2,7 fois plus efficace en Amérique latine. Les recherches de l’IFPRI5

(2002b) montrent qu’une augmentation de 10% de la productivité des petits paysans en Afrique,

peut faire passer près de 7 millions de personnes au dessus du seuil de pauvreté d’un 1$ /jour. Se

5 International Food Policy Research Institute (IFPRI)

4

concentrant sur la pauvreté absolue et se basant sur des observations dans 80 pays sur la période

1980-2001, la FAO (2005) trouve que l’agriculture a l’avantage comparatif à baisser de 2,7 fois

plus efficacement la pauvreté au seuil de 1 $ par jour dans le quart le plus pauvre des pays de

l’échantillon, et à 2 fois plus efficacement dans le quart le plus riche des pays.

Cependant l’activité agricole comme toute autre activité de production exige des

investissements. Cette idée est soutenue par les théories de la croissance.

1.2.Dépenses publiques -Investissement agricole -théorie de la croissance

Les théories keynésienne et de la croissance endogène développées à partir de la fin des

années 1970 notamment par Romer (1986), Barro (1990), Barro-Sala-I-Martin, (1992),

Aghion et al., (2004) ont identifié l'intervention judicieuse de l'État, les rendements d'échelle,

la recherche ou l’innovation, et la connaissance (ou capital humain), comme facteurs pouvant

faire apparaître des externalités positives et par conséquent être source de croissance. En

matière d’investissement, deux théories fondamentales mettent en relation investissement et

croissance économique. Ce sont la théorie de la croissance équilibrée et la théorie des étapes

de la croissance. Selon la première, toute croissance repose sur un effort minimum

d'investissement de départ Nurkse Rosenstein-Rodan, (1953). Pour la deuxième, le facteur

investissement adéquate est sine-quo-non pour une transition vers une croissance soutenue

Rostow, (1960).

Empiriquement, la FAO (1994) trouve à l’aide d’un modèle d’équilibre partiel sur 15 pays en

développement que les dépenses publiques de fonctionnement ont un impact positif et

stochastiquement significatif sur le PIB agricole, mais l’élasticité de ces dépenses est

largement inférieure à l’unité. Dorosh et Haggblade (2003) trouvent pour 8 pays de l’Afrique

sub-saharienne que les investissements dans l’agriculture favorisent davantage les pauvres

que les investissements similaires dans le secteur manufacturier. Bravo-Ortega et Lederman

(2005) concluent qu’une augmentation du PIB global due à la productivité de la main d’œuvre

agricole est en moyenne 2,9 fois plus efficace pour augmenter les revenus du quintile le plus

pauvre dans les pays en développement. Fan et Zhang (2000) pour 25 provinces de la chine

ayant utilisé des équations simultanées sur la période 1978-97 trouvent que les dépenses

publiques en éducation, en recherche agricole et en vulgarisation, en télécommunication

rurale ont un impact largement positif sur la réduction de la pauvreté et la croissance de la

production agricole. Pour Anderson et al, (2006), l’augmentation dans le stock du capital

public améliore la productivité totale des facteurs de production. Suphannachart et Warr

(2009) concluent à partir d’un modèle à correction d’erreur pour la période 1970-2006 sur la

Thaïlande que les investissements publics en recherche agricole ont un impact positif et

significatif sur la PTF6. Résultat similaire pour la recherche internationale en R&D et en

vulgarisation agricole Pardey et al (2007). En termes de rendement, plus de 700 des

estimations publiées ont révélé un taux de rendement des investissements dans la R&D et la

vulgarisation d’une moyenne de 43 % par an (BM, 2008).

La section suivante va aborder la présentation des PAC. Il est question d’exposer les

principales initiatives en matière de développement agricole, leur importance et les

défaillances liées à ces initiatives.

6 Productivité totale des facteurs

5

SECTION II. POLITIQUES AGRICOLES COMMUNES (PAC) EN AFRIQUE

2.1. Définition

La PAC par extension à la définition de politique agricole, se traduit à la fois par un contenu,

un processus d’élaboration et une mise en œuvre. Du point de vue du contenu, la politique

agricole commune est constituée d’une suite cohérente d’éléments, à savoir : une vision, des

objectifs, des instruments ou des mesures de mise en œuvre, des arrangements financiers et

institutionnels pour sa concrétisation. Du point de vue du processus, la réalisation d’une

politique agricole commune passe par différentes étapes depuis la phase de diagnostic

(enjeux, opportunités, menaces), de formulation jusqu’à la mise en œuvre et l’évaluation pour

atteindre le résultat Balié et Ricoy, (2008).

2.2. Présentation du Comprehensive Africa Agriculture Development Programme (CAADP)

A partir des années 2000, l’Afrique a impulsé un dialogue politique visant à concevoir un

cadre qui améliorera le secteur agricole dans un contexte d’intégration régionale. En 2003,

une dynamique est impulsée par le Nouveau Partenariat pour le Développement de l’Afrique

(NEPAD)7. Ainsi, au cours de la deuxième session ordinaire de l'assemblée des chefs d'Etats

et de gouvernements de l'Union Africaine (UA) tenue à Maputo en juillet 2003, les

gouvernements africains ont adopté une politique agricole continentale: le CAADP.

Il est formulé pour servir de cadre d’intervention aux politiques et stratégies de

développement du secteur agricole dans l’ensemble du continent Africain. Il vise également à

favoriser l’expansion des exportations en vue d’atteindre l’OMD1 qui est de réduire de moitié

la pauvreté et la faim en 2015, par rapport à leurs niveaux de 1990.

Le CAADP définit quatre domaines ou piliers d’intervention majeurs interdépendants, à

travers lesquels il compte atteindre les objectifs jugés essentiels tels qu’accélérer la croissance

agricole, réduire la pauvreté et atteindre la sécurité alimentaire et nutritionnelle. Le premier

pilier vise l’objectif d’accroissement des superficies irrigables par les systèmes fiables de

contrôle de l’eau sur petite échelle et à la gestion durable des terres. Le deuxième pilier met

l’accent sur les différentes infrastructures physiques complémentaires en aval de la filière de

production agricole telles que les pistes rurales, les infrastructures de stockage, de

transformation, de commercialisation en vue d’améliorer l’accès au marché. Le troisième

pilier promeut l’augmentation de la production, l’instauration d’un plan de protection sociale.

Selon le pilier 4 les financements se dirigeront vers le développement de la recherche, la

technologie et la vulgarisation des techniques de production.

Dans tous les sous secteurs de l’Agriculture, ces piliers s’appliquent:

Au niveau de l’élevage, une attention particulière est accordée au renforcement des

politiques cohérentes et des capacités des institutions. Les systèmes agropastoraux

deviendront plus bénéfiques à travers des investissements stratégiques tels que

proposés dans le CAADP sur l’amélioration des infrastructures rurales, des abattoirs

stratégiquement placés. Cela favorisera par exemple la mise sur pied des marchés de

bétail et produira de la valeur ajoutée.

Dans le sous secteur de l’environnement, les domaines d’intervention comprennent:

(a) les réformes politiques et juridiques ainsi que la planification pour une meilleure

utilisation des terres; (b) le renforcement du cadre institutionnel ; (c) la gestion durable

des forêts pour augmenter l’approvisionnement en biens et services; (d) les

7 New Partnership for Africa’s Development (NEPAD)

6

investissements complémentaires en vue du développement des industries et le soutien

des infrastructures.

Pour rendre effectives les mesures prises au niveau continental, elles sont mises en application

au niveau régional puis national à travers les différentes politiques agricoles sous-régionales.

En effet au niveau sous-regional, l’UEMOA, avec la Politique Agricole de l’UEMOA (PAU)

adoptée en décembre 2001, la CEDEAO avec l’ECOWAP en 2005 pour l’Afrique de l’Ouest,

la Politique Agricole de la CEMAC8 pour l’Afrique Centrale, la stratégie agricole commune

du COMESA9 pour l’Afrique orientale et australe.

Un des principes de fonctionnement de ces initiatives est d’être complémentaire aux actions

menées au niveau national et local. Les PAC présentent de multiples avantages. Mais des

insuffisances dans le fonctionnement des institutions ou les contraintes financières peuvent

empêcher leur succès.

2.3. Des défaillances dans les PAC en Afrique

La plupart des initiatives des pays africains en matière de développement s’inspire de

l’expérience européenne en termes d’architecture institutionnelle et de principes de

fonctionnement affichés (subsidiarité, proportionnalité, complémentarité, régionalité,

solidarité, etc.). Cependant contrairement à la politique européenne qui s’est initialement

basée sur la préférence communautaire, la plupart des PAC africaines affiche des objectifs de

promotion des échanges et d’ouverture des marchés situés à l’extérieur des frontières

régionales (Balié et Ricoy, 2008).

Hibou, (1999), souligne l’ambivalence et les complexités des situations concrètes et les

différences de trajectoires entre groupes de pays, et montre que des pratiques identiques

peuvent avoir des significations très différentes d’un continent à l’autre.

Cette inquiétude provient du fait que les PAC en Afrique sont des transferts de celles des pays

européens.

Le problème de financement des PAC se pose. Plus de 50% du financement pour leurs mises

en œuvre vient de l’extérieur. L’«exogénéisation» des processus de formulation des politiques

due à la nécessité de passer par les bailleurs extérieurs entrave l’aboutissement des PAC

(Balié et Fouilleux, 2008).

La section suivante procède à l’analyse empirique sur quelques pays.

SECTION III. ANALYSE ECONOMETRIQUE

L’étude des impacts des dépenses publiques dans la croissance économique découle de la

théorie keynésienne selon laquelle, les dépenses publiques sont un facteur déterminant de la

croissance économique à travers l’effet multiplicateur que celles-ci engendrent. Dans la revue

de littérature, une formulation générale d’une fonction de croissance a été utilisée dans les

études depuis Barro (1990), Tenou (1999) et Nubukpo (2003) dans les pays africains relatives

à l’impact des dépenses publiques sur la croissance économique. Pour le cas spécifique des

impacts sur la valeur ajoutée réelle agricole, plusieurs modèles d’estimation sont utilisés. On

dénote le modèle à équations simultanées (Benin et al, 2009), les modèles d’équilibre général

calculable, le modèle d’équilibre partiel (FAO, 1994).

La valeur ajoutée (VA) est une entité complexe qui peut être définie théoriquement de

plusieurs façons dont deux sont les suivantes:

8 Communauté Economique et Monétaire de l’Afrique centrale

9 Marche Commun de l’Afrique Orientale et Australe

7

- la somme de la consommation privée des ménages (C), de l’investissement privé des

ménages et des entreprises (I), des dépenses publiques (G) et des échanges extérieurs

(X-M); (VA) reel dont - la différence entre la valeur de la production (p.Q) et les consommations

intermédiaires (C.I) utilisées dans la production telles que la main d’œuvre, le capital

humain et les variables non agricoles (infrastructures, etc); dont

3.1. Justification de la présente étude empirique

Comme déjà indiqué dans la problématique, les PAC (la PAU, l’ECOWAP10

, le CAADP etc.)

ont pour vision de corriger les insuffisances des politiques agricoles passées (notamment les

faiblesses des dépenses publiques affectées au secteur rural menées dans chaque pays africain

afin d’accroître significativement la productivité du secteur. L’objet de la présente analyse

économétrique est d’évaluer l’impact de la composition des dépenses publiques agricoles sur

la croissance agricole.

Au départ, l’analyse économétrique se voulait être faite sur un grand échantillon de pays

africains, et sur une longue période, afin de rendre les estimateurs issus des résultats plus

robustes. Mais par faute de disponibilité des données (surtout des variables d’intérêt qui sont

les dépenses d’investissement et des dépenses courantes), l’analyse se limite à quelques pays

de la CEDEAO où des données sont disponibles notamment le Bénin, le Burkina, la Côte

d’Ivoire, le Niger, le Sénégal et le Togo et sur la période allant de 1996 à 2007. Elle va

considérer la valeur ajoutée agricole comme expliquée par les dépenses publiques agricoles

(courantes et d’investissement) et une variable mise en interaction avec les dépenses

publiques traduisant l’effet des PAC.

3.2. Présentation et définition des variables du modèle

Conformément à la théorie économique, la valeur ajoutée agricole ne peut être expliquée par

les seules variables «dépenses publiques: dépenses de fonctionnement, de biens

d’équipement, dépenses de recherches et développement, dépenses en infrastructures etc.». Il

y a aussi les variables conventionnelles (facteur capital, facteur travail), les engrais utilisés,

l’électrification rurale, le capital humain, le taux de scolarisation en milieu rural, l’indice des

termes de l’échange de l’agriculture, les télécommunications qui sont des facteurs

susceptibles d’influencer la productivité agricole. Mais pour un problème de disponibilité des

données, seules les dépenses publiques agricoles courantes, les dépenses publiques agricoles

d’investissement, les engrais, les équipements agricoles (tracteurs), la population active

employée dans l’agriculture et les superficies de terre cultivées sont utilisées dans cette

analyse économétrique. Nous utilisons des données de diverses sources: la Banque Mondiale

(WDI11

, 2008), la FAO, le CD-ROOM de la CEDEAO fournies par le ReSAKSS12

.

10

Politique agricole de l’UEMOA et Politique agricole de la CEDEAO 11

World Development Indicator 12

Système Régional d’Analyse Stratégique et de Soutien des Connaissances

8

Tableau1: présentation des variables du modèle

Variable du

modèle

Définition des variables Sources Signe attendu

lnvaarit

Valeur ajoutée réelle agricole (en

million de FCFA) du paysi à

l’année t.

CD-ROOM de la CEDEAO13

variable dépendante

lnDEP_invit Logarithme des Dépenses

publiques d’investissement

agricole du paysi à l’année t, elle

représente l’ensemble des

formations brutes du capital fixe

dans l’agriculture

CD-ROOM de la CEDEAO +

lnDEP_invit-1 Logarithme Variable retardée

d’un an de DEP_inv du paysi à

l’année t

(n million de FCFA)

Calculé par l’auteur avec les

données du

CD-ROOM de la CEDEAO

+

ou

-

lnDEPfit

Logarithme Dépenses publiques

courantes agricoles du paysi à

l’année t. Elle est constituée de

consommation finale telles

l’ensemble du bureautique, le

salaire du personnel (en million

de FCFA)

CD-ROOM de la CEDEAO +

ou

-

lnsupit Superficies de terre cultivées, du

paysi à l’année t en logarithme

CD-ROOM de la CEDEAO

+.

lnEquiit

La valeur monétaire des tracteurs

agricoles utilisés dans

l’agriculture du paysi à l’année t:

un prix unique a été utilisé pour

évaluer la valeur de ces tracteurs

Base de données de la Banque

mondiale WDI (2008)

+

lnPopit Population agricole

économiquement active employée

pour le paysi à l’année t.

Base de données de la FAO.

www.faostat

Le signe est + mais

avec un effet de seuil,

du fait des rendements

marginaux

décroissants.

Sup_w it Nombre d’hectares par travailleur

agricole du paysi à l’année t

Calculé par l’auteur avec les

données du CD-ROOM de la

CEDEAO et

De FAOSTAT:

+

Dummy La variable dummy distingue les

pays sahéliens des pays côtiers:

1=pays côtier et 0=pays sahélien

Les pays côtiers sont

sensés avoir plus

d’avantages que les

pays sahéliens Source: construction de l’auteur

Méthode de calcul des données manquantes

Le manque de donnés sur certaines variables de l’étude a été une des difficultés rencontrées

dans cette estimation. Ces données manquantes ont été complétées par des données calculées

à l’aide de la méthode des moyennes mobiles. C’est le cas des données sur les fertilisants et

les équipements pour le Mali; les dépenses publiques d’investissements et les dépenses

13 Communauté Economique des Etats de l’Afrique de l’Ouest

9

courantes pour la Côte d’Ivoire au cours de la période de trois ans allant de 1996-1998 et pour

le Niger pour la période de trois ans allant de1998-2000 et la période de 2006-2007. Une

donnée manquante entre deux périodes est en quelque sorte remplacée par la moyenne des

donnés des deux périodes i.e.

.

Le choix définitif des variables explicatives est basé sur l’analyse de la matrice de corrélation

présentée ci-dessous. On constate dans celle-ci que toutes les variables retenues sont corrélées

à la variable dépendante, (Coefficient de corrélation simple élevé pour la plupart des

variables). Le logarithme de la superficie cultivée (lnsup) est fortement corrélé à la superficie

cultivée par exploitant (sup_w). Par suite la variable lnsup est remplacée par sup_w.

Tableau 5:Matrice de corrélation lnvaar lnsup lnpop ln_fert lndepf Lndep_inv lnequi sup_w lndep_inv1

lnvaar 1,0000

lnsup 0,4419 1,0000

lnpop 0,3697 0,6422 1,0000

ln_fert 0,5285 -,2547 0,0609 1,0000

lndepf 0,6700 0,1609 0,2108 0,5472 1,0000

lndep_inv 0,2721 0,5506 0,6906 0,0728 0,3976 1,0000

lnequi 0,8137 0,3026 0,5459 0,6300 0,6158 0,4424 1,0000

sup_w 0,1442 0,8118 0,1048 -,4241 -,0357 0,1981 -,1629 1,0000

lndep_inv1 0,3345 0,5802 0,6824 0,0991 0,3982 0,9302 0,4895 0,2282 1,0000

Source: construit par l’auteur

3.3. Modèle économétrique

La fonction initiale à estimer s’écrit de la façon générale suivante:

) (1)

Elle s’inspire d’une étude réalisée par FAO (1994). Sous la forme logarithmique on obtient:

(2)

où la variable dummy est incluse pour prendre en compte l’effet du climat dans l’estimation.

Les variables sont mises en logarithme népérien dans l’intention de pouvoir obtenir

directement les coefficients estimés en terme d’élasticité, et aussi de réduire le poids des

variables extrêmes (comme pop, sup etc.) afin d’améliorer la performance des estimations

économétriques du modèle.

3.3.1. Etude de tests de stationnarité

Les tests de racine unitaire de Im, Pesaran et Shin est privilégié dans cette étude. Le test de

Im, Pesaran et Shin est similaire au test de ADF de Dickey et Fuller. Ils sont plus performant

que le test de Lévin Lin et Chu (Hurlen et Mignon,2004). Il est en outre reconnu être stable et

10

efficace et demeure également applicable aux données de panels de petites tailles. Les

résultats dans le tableau 2. Les différences premières des variables I(1) sont utilisées dans le

modèle.

Tableau 2 Résultat des tests de stationnarité

Variables En niveau différence première conclusion

P-value décision P-value décision

0,437 NS 0,000 S I(1)

0,712 0,002 S I(1)

0,619 NS 0,000 S I(1)

0,611 NS 0,005 S I(1)

0,427 NS 0,000 S I(1)

0,000 S I(0)

0,000 S I(0)

0,261 NS 0,000 S I (1)

Note: S et NS; I(1) et I(0) signifient respectivement : variables stationnaires et variables non

stationnaires. Variable intégrée d’ordre 1 et variable intégrée d’ordre 0 (stationnaire à niveau). Les P-

value inférieurs à 0,01; 0, 05 ou 0,10, signifient variables stationnaires respectivement au seuil de 1%,

5%, 10%. Source: construit par L’auteur.

3.3.2. Test de spécification sur données de panel

Les test de Fisher, de Breusche Pagan et de Hausman consistant à choisir entre le modèle en

absence d’effet et le modèle à présence d’effet fixe ou présence d’effet aléatoire effectués ont

conduit au choix du modèle à effet aléatoire. En effet la probabilité du test de Hausman sur les

modèles à effets fixes et à effets aléatoires est supérieure à 10% et la statistique calculée de

Chi-deux est inferieure à la valeur lue dans la table. On en déduit que le modèle à effets fixes

(MEF) n’est pas préférable au modèle à effets aléatoires (MEA). Ce choix a été également

guidé pour d’autres raisons. En effet, Il existe des facteurs non pris en compte dans la

régression qui peuvent bien affecter la variable expliquée. Tous ces facteurs sont pris en

compte par le résidu dans le modèle à effets aléatoire. Le MEA est d’autant plus valide que

les effets non inclus agissent sur les individus ou dans le temps ou les deux à la fois (Kpodar,

2005). D’après (Green, 2008), lorsqu’il existe dans le modèle, une variable invariante dans le

temps dont on veut estimer l’impact marginal, le modèle à effet aléatoire est privilégié. Dans

notre cas la variable «lnequi» est quasi-invariante dans le temps.

La forme générale du modèle à effets aléatoires est:

,

Les variables désignent les effets individuels qui représentent l’ensemble des spécificités

structurelles ou atemporelles de la variable endogène (lnVAAr), qui diffèrent selon les

individus. On suppose ici que ces effets sont aléatoires, non corrélés avec la variable X. Le

processus stochastique désigne la composante idiosyncrétique du résidu total .

Généralement, les hypothèses sur les structures d’erreurs du modèle à effet aléatoires sont les

suivantes: et qui permettent d’obtenir

3.3.3. Estimateurs BLUES du modèle à effets aléatoires

D’après Green, (2008); Wooldridge, (2009), dans un modèle à effets aléatoires, un estimateur

BLUE peut être construit à partir de l’estimateur des Moindres Carrés Généralisés, car la

11

matrice des variances-covariances issue de la régression par les MCO n’est pas une matrice

identité et donne des estimateurs non BLUES. L’estimation des impacts des composantes des

dépenses publiques est faite donc à l’aide de la Méthode des Moindres Carrés Généralisés.

On procédera à des estimations spéculatives. En effet un ensemble de modèles sera estimé à

partir du modèle de base (3).

itwsup_ (3)

Les résultats de cette estimation (tableau3) montrent que les dépenses publiques courantes et

d’investissement ne sont pas statistiquement significatives au seuil de 10%.

Dans le modèle4, les variables d’intérêt qui traduisent l’influence de la mesure prise dans les

PAC sont introduites. En effet une variable binaire dénommée CAADP est définie. Elle prend

la valeur «0» pour la période avant l’adoption de la politique c'est-à-dire, avant la période

2003 et la valeur «1» pour la valeur après 2003. Pour étudier l’impact du CAADP à travers les

mesures d’amélioration des dépenses publiques, la variable CAADP est combinée avec les

variables d’intérêt pour obtenir les variables Dcaadplndepf, Dcaadpdep_inv et

Dcaadpdep_inv1.

(4)

Les estimations de ce modèle révèlent que les dépenses courantes et la valeur retardée des

investissements deviennent significatives. Mais les variables traduisant l’impact de la mesure

CAADP ne le sont pas.

A partir du modele5 l’hypothèse de présence d’effet de seuil est émise pour les fertilisants,

les dépenses d’investissement et les dépenses de fonctionnement. Pour tenir compte de cela,

plusieurs méthodes permettent de prendre en compte ces effets: l’utilisation des variables

muettes ou l’utilisation de la forme quadratique et/ou des produits croisés des variables

explicatives dans le modèle. Cette dernière méthode est appliquée ici pour capter les effets de

seuil de ces variables, ce qui aboutit à la forme générale de modèle log-quadratique avec

interaction dans les modèles 5 :

(5)

Les résultats des estimations des modèles sont présentés dans le tableau3.

12

SECTION IV. RESULTATS- INTERPRETATION

Tableau.3: résultats empiriques des modèles économétriques Variables

-0,024

(0,28)

Modèle5 avec

seuil

-0,049*

(0,028)

-0,023

(0,03)

-0,437

(0,409)

-0,454

(0,40)

0,431

(0,35)

0,739**

(0,363)

0,740**

(0,35)

0,692**

(0,359)

0,729**

(0,35)

-0,431

(0,35)

-0,742**

(0,364)

-.741**

(0,35)

-0,691

(0,36)

-0,728**

(0,36)

-0,009

(0,02)

-.011376

(0,024)

-.014

(0,02)

-0,016

(0,243)

-0,015

(0,02)

-0,035

(0,02)

-0,041**

(0,203)

-.042**

(0,02)

-0,041

(0,02)

-0,040

(0,01)

0,247***

(0,04)

0,249***

(0,04)

0,251***

(0,04)

0,244***

(0,05)

0,254***

(0,04)

0,022

(0,02)

0,073**

(0,359)

0,074**

(0,03)

0,074**

(0,06)

0,347

(0,26)

0,008

(0,182)

-0,026

(0,26)

-0,177

(0,11)

-0,148

(0,12)

-0,179

(0,11)

0,025

(0,17)

0,056**

(0,02)

0,058**

(0,02)

0,058**

(0,032)

-0,004

(0,09)

_ -0,072

(0,04)

-0,079*

(0,04)

-0,078*

(0,04)

-0,062

(0,04)

_ 0,058

(0,342)

0,077**

(0,03)

0,083**

(0,03)

0,091**

(0,03)

_ -0,043

(0,03)

-0,045

(0,03)

-0,045

(0,03)

-0,037

(0,03)

_ _ 0,007

(0,00)

0,007

(0,005)

0,007

(0,00)

_ _ _ 0,021

(0,02)

0,021

(0,01)

_ _ _ _ -0,015

(0,01)

_ _ _ _ 0,003

(0,00)

0,182

(0,35)

0,238

(0,34)

0,278

(0,33)

0,278

(0,33)

0,265

(0,33)

*** désigne une significativité à 1%, ** significativité à 5% et* significativité à 10%. Les

chiffres entre parenthèses désignent les écarts type.

Interprétation économétrique

Les probabilités associées aux statistiques de Wald des différents modèles sont toutes faibles

ce qui traduit une bonne adéquation d’ensemble. Le modèle.5 donne le le plus

élevé et le modèle.5 le le plus faible. Le dans le modèle à effet

aléatoires en données de panel traduit le degré de variabilité inter individus.

13

Les significativités individuelles se réfèrent à la probabilité que la statistique de student

calculée soit supérieure à sa valeur théorique. Les quatre modèles dans le tableau3 indiquent

que la variable est statistiquement significative au seuil de 1%. Les variables

Dln_fert, lnequi, lnequi1, dummy, Dlndepf, Dlndep_inv1 sont toutes significatives au seuil

5% et Dsup_w à 1% dans les modèles. Dans le modèle.2 les coefficients des variables qui

traduisent l’influence des PAC ne sont pas statistiquement significatifs à 10%. Elles ne le

deviennent qu’après l’inclusion du terme quadratique lndep_inv2.

4.2 Interprétation économique

L’analyse économique va concerner le dernier modèle.5 car il traduit plus l’intérêt de cette

étude car elle tient compte de la présence des termes quadratiques et des termes interactifs.

L’élasticité est la mesure adéquate pour discuter des implications économiques.

Calcul des élasticités

Soit l’élasticité de la variable sur la variable dépendante . La formule générale

des élasticités est

Le tableau.4 donne les élasticités des variables

Tableau 4: Élasticités des variables Variables significatives Elasticité de la variable résultats

+2 (1) -0,477

0,316

+ (2) 0,254

(3) -0,161

avec caadp (4) -0,107

0,254

0,729

-0,729

DlnDep sans caadp (1) + (3) + 0,155

Dlndep avec caadp (2)+(4) + 0,147

Les variables Dlnfert ; Dlndepf ; Dlndep_inv et Dlndep_inv1sont prises à leur moyenne pour calculer

leurs élasticités.

Source: construit par l’auteur à partir du tableau.3 et du modèle.5

L’objectif du CAADP est d’accroître la productivité agricole par l’augmentation des dépenses

publiques agricoles composées de dépenses courantes et de dépenses d’investissement.

Chacun des pays en fonction de sa priorité pourrait améliorer l’une et/ou l’autre de ces deux

dépenses.

Les résultats obtenus à partir du modèle.5 donnent pour les dépenses courantes

agricoles, des élasticités de 0,316 et de 0,254 respectivement sans et avec la mesure

prise par le CAADP. Ces élasticités traduisent que ces dépenses courantes ont eu plus

14

d’impact sur la valeur ajoutée agricole sans le CAADP qu’avec celui-ci. Néanmoins

l’écart reste modeste (0,062). Pourtant, comme l’indique le graphique.2 (en annexe),

on constate qu’après l’année 2003, plus de la moitié de l’échantillon notamment le

Bénin, la Côte d’ivoire, le Mali et le Sénégal ont amélioré leurs dépenses courantes.

L’absence d’effet résultant du modèle peut trouver son explication dans les points

suivants:

Soit par un effet de retard de la réaction de la politique nécessitant plus de temps pour

observer les impacts de cette mesure.

Soit par un effet seuil. On fait l’hypothèse que le niveau des dépenses courantes sans

le CAADP avait atteint un seuil critique de sorte qu’une augmentation unitaire de ces

dépenses produise des effets marginaux décroissants.

Soit par un dysfonctionnement institutionnel qui empêcherait les effets de se

matérialiser.

Cette étude retient l’hypothèse que les effets escomptés de la politique du CAADP ne

se sont pas encore matérialisés.

Dépenses d’investissement: les élasticités associées aux dépenses d’investissements

agricoles sans et avec le CAADP sont respectivement de -0,161 et de -0,107. Ainsi

une augmentation de 1% des dépenses d’investissement engendre une baisse de la

valeur ajoutée agricole de 0,161 % sans le CAADP et une baisse de 0,107 % avec le

CAADP. Le signe obtenu est contraire à nos attentes. Théoriquement une

augmentation des investissements agricoles améliorerait la croissance agricole.

Néanmoins, l’atténuation de l’effet négatif de -0,161 à -0,107 traduit un impact positif

du CAADP. Cependant cet effet n’est pas encore suffisant pour rendre l’élasticité

finale positive. Le signe négatif de l’élasticité des dépenses d’investissement et le

signe positif du terme quadratique des dépenses d’investissement (tableau.3) conduit à

émettre l’hypothèse d’une relation en U entre dépenses d’investissement et croissance

agricole comme le prévoit la « théorie de la croissance équilibrée » selon laquelle un

effort minimum critique d’investissement de départ est nécessaire pour observer une

croissance de l’économie.

La variable ln_fert indique un signe inattendu selon la théorie économique (tableau.3).

Une utilisation d’une plus grande quantité de fertilisants améliorerait théoriquement la

production agricole totale et par conséquent la valeur ajoutée. une explication possible

du signe négatif de l’élasticité des fertilisants sur la valeur ajoutée agricole (VA)

découle. En effet, soit CIpQvaar (valeur de la production moins les

consommations intermédiaires).

fertd

CIdpdQ

fertd

CIpQdVaard

ln

)(

ln

)()(

. Si

fertd

pdQ

fertd

ICd

ln>

ln

).(; C'est-à-dire si le coût

marginal d’acquisition des fertilisants est supérieur à leur productivité marginale, on

observera une diminution de la valeur ajoutée.

La littérature révèle que les investissements dans l’agriculture de l’échantillon analysé sont

constitués de subventions octroyées surtout en faveur des produits d’exportation (auteurs)

(coton pour Burkina, Mali, Sénégal et cacao, café pour Benin, Côte d’Ivoire). Mais pour les

autres cultures, l’engrais acquis au prix du marché l’enchérit et réduit donc son utilisation.

Ainsi, l’hypothèse d’une relation en U entre les quantités de fertilisants utilisées et la valeur

ajoutée agricole expliquerait le signe négatif à partir des effets de seuil. Il traduirait des

quantités de fertilisants utilisées inférieures au seuil critique insuffisant pour augmenter la

valeur ajoutée.

15

Superficie/exploitant: le coefficient de la variable sup_w signifie qu’une augmentation

de 1% du nombre d’hectares par travailleur agricole contribue à hausser la valeur

ajoutée agricole de 0,254%. En effet la variable lnpop n’est pas significative. Lorsque

la population agricole croît et la superficie cultivée reste intacte, la superficie par

exploitant sup_w diminue et cela influence négativement la valeur ajoutée. On en

déduit que l’agriculture est toujours extensive car une grande partie de la valeur

ajoutée agricole est expliquée par l’extension de la superficie.

CONCLUSION ET RECOMMANDATION

L’agriculture en Afrique, moteur de croissance économique est soumise à de nombreuses

contraintes en occurrence la dégradation des ressources naturelles (pluviométrie, sols), les

contraintes financières, le manque de politique agricole concrète pertinente. Les politiques

anti-agricoles, les déficits des dépenses publiques effectives dans le secteur, la non mise en

œuvre des politiques agricoles dans le passé ont été repérées comme des pratiques qui nuisent

à la croissance de l’agriculture. D’où le rôle des politiques agricoles communes notamment le

CAADP pour remédier à ces erreurs du passé. Il s’est assigné un ensemble de piliers

permettant de répondre aux multiples défis de l’agriculture.

Dans les pays développés et les pays émergents, par exemple au cours des années 70, les

moteurs de croissance de la productivité agricole ont été les forts investissements des

gouvernements dans la Recherche et Développement (R&D) agricole, les infrastructures dans

les secteurs associés. Cela a été remarquable en Asie à travers la révolution verte. De même

pour les pays riches, entre 1986 et 2007, les États-Unis et l’Union européenne (EU) ont en

moyenne investi respectivement 17765 et 7614 dollars US par an et par exploitation agricole

contre 1,01 dollars US investis dans les petites exploitations des pays pauvres durant presque

la même période (Pardey & al., 2007).

Une analyse économétrique est réalisée sur un échantillon comportant les pays de l’UEMOA

pour évaluer l’impact de la mesure d’augmentation des dépenses publiques. A l’aide de la

méthode des moindres carrés généralisés, l’analyse économétrique spéculative montre que la

valeur ajoutée agricole ne peut être améliorée sans des investissements publics adéquats, tant

sur les montants que sur la destination. En effet les résultats montrent que les dépenses

publiques agricoles globales ont eu plus d’impact sans la mesure qu’avec la mesure. L’étude

retient qu’il n’y a pas encore d’effet du CAADP sur la valeur ajoutée via les dépenses

courantes. Quand aux dépenses publiques d’investissement, le CAADP a eu un effet positif

qui demeure faible en réduisant la valeur négative de l’élasticité des dépenses

d’investissement sur la valeur ajoutée. Ayant émis l’hypothèse d’une relation en U entre la

valeur ajoutée agricole et les investissements et les fertilisants, on conclut que ces variables

des pays de l’échantillon n’ont pas encore atteint le seuil minimum critique à partir duquel ils

produiront un impact positif significatif sur la valeur ajoutée.

Pour rendre efficaces les mesures de politique prises dans les PAC et particulièrement dans le

CAADP pour améliorer la croissance de la productivité agricole, un ensemble de

recommandations est formulées:

1) Mise en ouvre effective des PAC

Depuis plus de 6 ans l’engagement pris par les gouvernements d’augmenter les dépenses

publiques n’est pas encore effectif pour bon nombre de pays. Il est important de développer la

culture de rendre compte. A ce titre des bilans doivent être faits chaque année pour évaluer

l’évolution des instruments mis en œuvre pour atteindre les objectifs assignés. L’échec des

politiques agricoles passées est dû en partie au manque de systèmes de contrôle permettant de

16

fournir des informations actualisées sur les ressources en vue de suivre l’évolution des

instruments et permettre de les réorienter s’il le fallait. Il faut donc recruter des cadres de

surveillance stricts indépendants qui veilleront à leur mise en œuvre. La rigueur dans

l’application des nouvelles politiques exige en plus des sanctions.

2) Amélioration des dépenses publiques agricoles et leur allocation optimale

Les dépenses actuelles en matière d’investissement sont toujours faibles pour avoir des

impacts significatifs sur la productivité agricole. En effet, les parts allouées au secteur

agricole des pays restent pour la plupart en déca de 6% comme le montre les parts budgétaires

agricoles pour quelques pays présentées dans le tableau 5. Une part importante des dépenses

publiques doit être affectée aux investissements afin de pouvoir dépasser le seuil critique. En

termes opérationnels, les investissements doivent englober une combinaison des éléments

suivants: la recherche scientifique de pointe et la diffusion des technologies peu coûteuses

pour les agriculteurs. Ces investissements peuvent être également affectés à l’aménagement

de nouvelles terres cultivables et à l’acquisition des équipements. L’agriculture dans les pays

étudiés est toujours de type extensif. Les mutations attendues sont conditionnées par la

disponibilité en facteurs ou « inputs » nécessaires qui peuvent être des équipements agricoles,

ou l’innovation agricole sans les quels, il est difficile pour l’agriculture d’opérer

effectivement des mutations nécessaires imposées par l’environnement physique, socio-

économique et politique.

Tableau 5: La part du budget national affectée à l’agriculture (2002-2004)

Source: Union africaine (2007)

3) Utilisation optimale des potentiels cultivables

Une attention doit être accordée au résultat lié à la variables sup_w. Les nouvelles terres

aménagées devront permettre d’augmenter la superficie par exploitant et non d’augmenter la

population agricole. En termes claires, les nouvelles terres doivent être attribuées aux

exploitants qui exercent déjà l’activité et non de permettre d’augmenter l’accès à une plus

grande population. Chose qui améliorera la valeur ajoutée.

Pays Année

2002 2003 2004

BENIN 3,6 6,1 4,4

BURKINA FASO 14,0 14,0 11,0

BURUNDI 1,2 2,1 1,5

CAMEROUN 2,4 2,8 3,3

ETHIOPIE 9,7 8,4 13,6

GABON 0,6 0,9 0,8

ILE MAURICE 2,7 3,9 2,9

KENYA 5,1 5,4 4,5

MOZAMBIQUE 3,2 5,1 3,7

NIGER 15,3 19,3 20,2

OUGANDA 6,1 3,7 4,1

SENEGAL 4,1 4,1 4,9

SIERRE LEONNE 0,9 2,2 2,0

SOUDAN 1,7 3,1 5,4

TANZANNIE 3,3 3,7 3,6

TCHAD 10,3 6,6 11,9

TUNISIE 10,1 9,4 8,2

ZIMBABWE 9,4

10 6,2

17

4) Mise en place d’un centre de production des engrais pour l’Afrique

Dans l’optique de réduire les coûts d’acquisition de fertilisants pour les exploitants agricoles,

les technologies à faible apport d’intrants ou à des prix abordables pour les agriculteurs des

zones isolées doivent être les stratégies dominantes à mettre en œuvre.

La littérature enseigne que les systèmes de recherche agricole d’Afrique subsaharienne sont

fragmentés en presque 400 organismes de recherche différents, 4 fois le nombre d’organismes

en Inde et 8 fois celui des Etats-Unis (BM, 2008). Empêchant ainsi une bonne synergie avec

les services d’appui-conseil agricole. Empêche de réaliser des économies d’échelle dans la

recherche et coûte très cher à ces pays. D’où l’intérêt d’organisations régionales de recherche

de grande envergure à travers les PAC en Afrique.

Le drame actuel est que les centres sont financés par l’extérieur et pour rendre effectifs ces

centres, il faut que les pays prennent en charge le financement. De ce fait, la mise en commun

des investissements de chaque pays destinés au volet R&D par exemple, permettrait la

création de centres d’excellence et la diffusion des technologies agricoles adaptées pour

chaque type d’agro-écologie. Les pays de chaque sous ensemble région (l’UEMOA, CEMAC

et COMESA) sont similaires en terme de contraintes liées au développement de l’agriculture

(sols dénudés non productifs, méthode de production toujours archaïque, pluviométrie

médiocre pour les pays de l’UEMOA). Partant de cela, un centre régional de R&D pourrait

développer des technologies adaptées pour chaque ensemble régional.

18

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21

ANNEXE

Graphique.1: Rendement céréalier par région (1960-2005)

Source : Banque mondiale (2007)

Graphique 2: Evolution des dépenses courantes agricoles de l’échantillon

Source: construit par l’auteur

0,0

5000,0

10000,0

15000,0

20000,0

25000,0

30000,0

35000,0

40000,0

45000,0

dep

ense

s co

ura

nte

s a

gri

cole

s

Benin

Burkina

RCI

Mali

Niger

Senegal

Togo