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SOURCES DE LA CROISSANCE ET PRODUCTIVITE TOTALE DES
FACTEURS AU BENIN
Par Aristide MEDENOU et Eric K. Vickey
(Version finale)
Avril 2012
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Sommaire
Résumé exécutif .................................................................................................................................... 3
Introduction ............................................................................................................................................ 5
1. Revue de littérature ..................................................................................................................... 7
2. Analyse des sources de la croissance au Bénin selon l’approche comptable ................... 10
3. Approche des indices de volume de la valeur ajoutée et des prix des inputs primaires12
4. Approche sectorielle de l’analyse des sources de la croissance ........................................ 15
5. Approche économétrique des sources de la croissance ....................................................... 17
Conclusion ............................................................................................................................................. 21
Références bibliographiques ............................................................................................................. 23
Annexe 1 : Méthodologie et sources de données pour la comptabilité de la croissance ...... 25
Annexe 3 : Méthodologie de calcul des indices des facteurs de production ............................ 28
Annexe 5: Détails de l’estimation du modèle économétrique .................................................... 36
3
Résumé exécutif
La croissance économique connaît depuis plusieurs années une atonie significative
qui affecte négativement le revenu par habitant et de façon plus globale le niveau
de développement du pays. Cette tendance révèle certes l’exposition du Bénin aux
chocs exogènes mais surtout les limites des choix de politiques économiques face
aux nombreuses mutations intervenues dans le monde.
Approche comptable des sources de la croissance
L’analyse des sources de la croissance a, dans un premier temps, été menée par la
méthode de la comptabilité de la croissance de Solow (1957). Cette méthode
consiste à décomposer le taux de croissance en fonction des contributions des
facteurs capital et travail et à attribuer la part de la croissance non expliquée par
les facteurs de production à la productivité totale des facteurs. Les résultats
montrent que i) en moyenne sur la période 1990-2011, la productivité totale des
facteurs a contribué négativement à la croissance économique au Bénin ;
ii) l’impact du progrès technologique qui devrait améliorer la productivité des
facteurs de production n’est pas perceptible sur la croissance économique ; iii) la
période 1996-2000 a été marquée par une amélioration significative de la
productivité totale des facteurs, en raison notamment des réformes mises en
œuvre au cours de cette période ; iv) la croissance a été principalement tirée par
l’accumulation des facteurs de production ; v) le facteur capital a été la principale
source de la croissance au Bénin.
Analyse de la productivité totale des facteurs par l’approche des indices de volume et de prix
La méthode de la comptabilité de la croissance fait l’objet dans la littérature de
nombreuses critiques. Pour conforter les résultats, la méthodologie adoptée dans
le BIPEN 2000, a été mise en œuvre. Cette méthodologie considère deux
indicateurs de productivité totale des facteurs. Le premier (PGF1) considère que la
productivité totale des facteurs est le rapport entre l’indice de volume de la valeur
ajoutée et l’indice de volume des inputs primaires (facteurs travail et capital) et le
deuxième est le rapport entre l’indice des prix des inputs primaires et celui du prix
de la valeur ajoutée. Le calcul de ces indicateurs révèle la tendance baissière de la
4
productivité totale des facteurs dans le temps ; ce qui confirme les résultats de
l’approche comptable.
L’analyse sectorielle de la productivité totale des facteurs montre qu’aucun
secteur d’activité n’est épargné par la baisse de productivité. La baisse a été très
marquée dans le secteur primaire tandis que le secteur des services a été
caractérisé par une baisse beaucoup plus modérée.
Analyse sectorielle des sources de la croissance
La tendance des productivités totales des facteurs reflète celle des contributions
des différents secteurs d’activité à la croissance du PIB réel. L’analyse des
contributions à la croissance des différents secteurs au sens de la comptabilité
nationale montre que le secteur primaire reste le moteur de la croissance au
Bénin. Cependant, la contribution à la croissance de ce secteur connaît une baisse
depuis bientôt une décennie. La baisse de la contribution du secteur primaire est
entre autres imputable aux changements climatiques et aux problèmes de gestion
de la filière coton.
Il faut souligner que les différents secteurs d’activité ont une part importante
d’activités informelles. L’analyse des sources de la croissance suivant les secteurs
formel et informel montre que la croissance est essentiellement créée par le
secteur informel. Il crée environ les 2/3 de la croissance enregistrée au Bénin.
Analyse économétrique des sources de la croissance
L’analyse économétrique des déterminants de la croissance est une actualisation
des estimations du BIPEN 2000 avec des données récentes. Un modèle à correction
d’erreur a été estimé compte tenu des caractéristiques stochastiques des données.
Il ressort des résultats des estimations que la croissance de long terme est
principalement déterminée par les facteurs de production. Ils permettent
d’expliquer à plus de 90% l’évolution de la croissance à long terme. Cependant, les
facteurs de production n’ont pas d’impact significatif sur la croissance à court
terme. Elle est plutôt déterminée par l’ouverture commerciale et l’évolution de
l’économie nigériane.
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Introduction
L’amélioration du niveau de vie de la population et la garantie du bien-être social
sont des objectifs ultimes des pouvoirs publics. Quelles que soient les politiques
suivies, ces objectifs ne peuvent être atteints sans une croissance économique
soutenue et durable. La croissance économique est synonyme de production de
biens et services, de création d’emplois et de richesses. Elle assure, lorsque qu’elle
est bien exploitée, la prospérité économique, sociale et humaine. Pour toutes ces
raisons, la compréhension de la croissance, de ses déterminants et de ses sources a
toujours été un souci majeur des décideurs et des concepteurs des politiques
économiques.
Au Bénin, l’évolution de la croissance a été caractérisée par globalement trois
grandes phases :
▪ de 1961 à 1990, le taux de croissance a été relativement faible, 2,8% en
moyenne, avec une très grande amplitude sur la période, notamment de -5%
à 10% ;
▪ de 1991 à 2000, l’évolution a été dynamique et s’est stabilisée, le taux de
croissance économique se situant à 5% en moyenne sur la période ;
▪ de 2001 à 2011, la croissance économique a connu globalement une
évolution baissière. Le taux de croissance moyen enregistré sur la période
s’est affiché à 3,8% avec une situation économique difficile depuis la crise
financière internationale de 2009.
Le taux de croissance moyen de l’économie béninoise sur les dix dernières années
est faible par rapport au taux de croissance démographique qui est de 3,25%. Il
s’en suit une persistance de la pauvreté malgré la volonté manifeste du
gouvernement d’améliorer les conditions de vie des populations.
Pour relancer la croissance, le gouvernement a élaboré un plan de relance de
l’économie qui met l’accent sur l’investissement dans quatre secteurs stratégiques
à savoir l’agriculture, les infrastructures, le système éducatif et le développement
local. Une analyse macroéconomique approfondie des sources de la croissance
devrait être un complément utile aux documents de politique déjà existants et
permettrait de mieux cadrer les politiques publiques.
6
Dans ce cadre, plusieurs études sur les sources de la croissance au Bénin ont été
réalisées.
La présente étude vise une actualisation des travaux existants avec des données
récentes. Elle analyse les sources de la croissance suivant diverses approches que
sont l’approche comptable, l’approche par les indices de volume et de prix,
l’approche sectorielle et l’approche économétrique.
7
1. Revue de littérature
Plusieurs études ont abordé l’analyse des sources de la croissance suivant diverses
approches.
En 2000, dans son document intitulé Bilan et Perspectives de l’Economie Nationale
(BIPEN), la Direction Générale des Affaires Economiques (DGAE) s’est focalisée sur
l’évolution des stocks de travail et de capital au Bénin ainsi que sur le
comportement de la productivité totale des facteurs. Il ressort de cette étude
que les stocks de capital et de travail ont une tendance à la hausse tandis la valeur
ajoutée de l’ensemble de l’économie reste faible et évolue timidement. Il se pose
donc un problème de productivité des facteurs. L’analyse de la productivité totale
des facteurs fait ressortir globalement trois phases : l’étape de la détérioration
massive qui correspond à la période 1960-1980 ; l’étape de la détérioration
maîtrisée qui couvre la fin des années 1980 jusqu’en 1994 et l’étape de la reprise
qui couvre la période 1994 à 1999. L’étude montre également que la croissance de
long terme dépend plus du facteur travail que du facteur capital tandis qu’à court
terme, la croissance ne dépend que du volume des facteurs de production et de
celui du PIB décalé.
Dossou et Sinzogan (2001) ont analysé les déterminants de la croissance au Bénin.
En utilisant les données publiées par O’Connell et Ndulu (2000), ils montrent que le
capital et le travail ont, d’une manière générale, apporté une contribution positive
substantielle à la croissance économique au Bénin, même si la contribution du
facteur travail est faible, en raison de sa faible qualité. A l’opposé, la productivité
totale des facteurs est apparue fortement négative sur l’ensemble de la période
d’analyse (1960-2002). L’importance de la productivité totale des facteurs laisse
apparaître que la croissance est mue par d’importants facteurs autres que les
facteurs de production. Au plan sectoriel, les auteurs soulignent l’importance de la
main d’œuvre dans l’agriculture, la faiblesse de la part de l’industrie dans la
croissance économique et la prépondérance des services. Sur la base des résultats
d’une estimation économétrique, ils montrent que les mauvaises performances
globales de l’économie semblent s’expliquer en grande partie par la faiblesse du
taux d’investissement.
8
Tahari, Ghura, Akitoby, et Aka (2004) se sont également intéressés aux sources de
la croissance dans les pays de l’Afrique subsaharienne dont le Bénin. Le principal
objectif de leur étude est d’analyser si la croissance dans ces pays est tirée par
l’accumulation du capital ou par le progrès technologique. Grâce à la méthode de
la comptabilité de la croissance de Solow(1957), les auteurs montrent que la
croissance dans ces pays est déterminée par l’accumulation des facteurs de
production, le rôle de la productivité totale des facteurs étant faible ou nul. Pour
le Bénin, la contribution la productivité totale des facteurs sur la période 1960-
2002 s’est établie à 0,7 pour une croissance moyenne de 3,3. Les auteurs
soulignent toutefois la limite de la méthodologie en ce sens que l’estimation de la
productivité totale des facteurs ne représente pas seulement l’efficience mais
tient compte aussi de l’ensemble des facteurs autres ceux de production. Ces
facteurs sont relativement importants pour les pays de l’Afrique Subsaharienne où
les crises politiques, les changements institutionnels, les chocs exogènes, et les
changements de politique par les gouvernements sont importants. La productivité
totale des facteurs capte également les erreurs de mesure.
Des travaux de Kalamogo, C, Houeninvo, T, Hountondji, G (2007) sur les sources de
la croissance au Bénin et au Rwanda, il ressort que la croissance au Bénin est
déterminée par l’accumulation des facteurs de production. La productivité totale
des facteurs quant à elle est négative sur toute la période d’analyse (1983-2005),
excepté la période 1995-2001 où elle est en moyenne positive. Le signe négatif de
la productivité totale des facteurs est illustratif de la détérioration des conditions
macroéconomiques au cours des sous-périodes concernées. Une telle tendance est
donc de nature à réduire le taux de croissance potentiel du PIB et à l’éloigner du
niveau requis pour amorcer une réduction conséquente de la pauvreté (7%). Pour le
Rwanda, les auteurs montrent que la croissance a été déterminée essentiellement
par l’accumulation des facteurs avant 1995 depuis 1995, la croissance est
déterminée aussi bien par l’accumulation des facteurs de production que par la
productivité totale des facteurs.
Ianchovichina (2008) dans l’analyse des contraintes de la croissance au Bénin
montre que la croissance au Bénin est principalement déterminée par
l’accumulation des facteurs de production. Au cours des années 90, la productivité
totale des facteurs est apparue positive en raison des réformes mises en œuvre
9
mais depuis la fin des années 90, elle enregistre une tendance décroissante et a
été fortement négative en 2006.
Balaro et al (2010) montrent une décroissance tendancielle de la productivité
totale des facteurs sur la période 1983-2003. Ils montrent également que la
contribution du facteur travail ajustée selon les compétences est plus élevée que
celle du capital. Au niveau sectoriel, Balaro et al (2010) ont montré un important
déclin dans toutes les branches formelles (agriculture, industries manufacturières,
industries non manufacturières, tertiaire marchand et services non marchands).
S’agissant des branches informelles, la baisse de la productivité globale des
facteurs est plus prononcée entre 1983 et 1989. Cette évolution s’est inversée au
cours de la décennie 90 avec une croissance relativement modeste.
Au total, la revue de littérature sur l’analyse des sources de la croissance pour le
Bénin montre des résultats parfois différents. Ces différences sont imputables aux
différences de méthodologie et aux sources de données. Comme le soulignait
Ianchovichina (2008), « la productivité totale des facteurs est difficile à estimer.
De petites différences au niveau des hypothèses ou des méthodologies peuvent
conduire à des résultats très différents ». Aussi est-il nécessaire de souligner que
la productivité totale des facteurs, estimée selon la méthode de la comptabilité de
la croissance, capte aussi les erreurs de mesure au niveau des variables utilisées.
Toutefois, les résultats des différentes études sur le Bénin convergent sur plusieurs
points que sont :
• la croissance au Bénin est principalement déterminée par l’accumulation des
facteurs de production. Ce résultat n’est pas le propre du Bénin. L’analyse
de la croissance dans l’ensemble des pays de l’Afrique subsaharienne donne
le même résultat ;
• la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance est soit
négative, soit faible selon les études et les périodes. Plusieurs études ont
insisté sur la valeur négative de la productivité totale des facteurs, montrant
ainsi que d’importants facteurs autres que ceux de production pèsent sur la
croissance au Bénin ;
• la baisse tendancielle de la productivité totale des facteurs a été enfin
soulignée, même si sur certaines sous-périodes, une légère amélioration
10
peut être notée. Ce résultat témoigne d’une dégradation des conditions
macroéconomiques qui empêchent la croissance économique d’atteindre son
niveau potentiel.
2. Analyse des sources de la croissance au Bénin selon l’approche comptable
La comptabilité de la croissance est une technique qui consiste à décomposer la
croissance de l’output selon la contribution de chaque facteur de production, à
savoir le capital, le travail et à attribuer la partie non expliquée à une composante
résiduelle appelée productivité totale des facteurs (PTF). La productivité totale
des facteurs capte entre autres, la partie de la croissance économique expliquée
par le progrès technologique. De façon plus générale, elle appréhende l’impact des
facteurs autres que le travail et le capital qui permettent aux facteurs de
production d’accroître leur productivité.
Cette méthodologie a été introduite par Robert Solow en 1957. Elle considère une
fonction de production qui met en relation l’output global de l’économie avec les
facteurs travail et capital en faisant l’hypothèse que les facteurs de production
sont rémunérés à leur productivité marginale. Les détails méthodologiques sont
présentés en annexe1.
La mise en œuvre de cette méthodologie dans le cas de l’économie béninoise
donne les résultats consignés dans le tableau 1. Le choix des sous périodes a été
guidé par la disponibilité des données d’une part et par l’histoire politique du
Bénin d’autre part. De 1972 à 1989, le Bénin a expérimenté un régime marxiste-
léniniste avec un pouvoir central fort, autocrate et dictatorial. Depuis 1990, le
régime politique est démocratique avec une tendance libérale. Le mandat des
gouvernants est quinquennal.
Le test de sensibilité pour différentes valeurs du poids du facteur capital dans le
revenu (paramètre 𝛼 ) confirme les principaux résultats qui se dégagent du tableau
ci-dessous. Les résultats de ce test sont présentés en annexe 2
11
Tableau 1 : Contribution des facteurs de production et de la productivité totale des
facteurs à la croissance de l’économie béninoise.
1971-1989 1990-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2011
croissance moyenne
2,7 3,5 4,8 4,1 3,6
K 4,6 3,6 3,5 3,4 3,2
L 1,6 1,9 2,0 2,0 2,0
PTF -3,5 -1,9 -0,6 -1,3 -1,5
Source : calcul des auteurs, sur la base des données de l’INSAE et de la BCEAO. Le
paramètre 𝛼 est supposé constant et égal à 0,4.
Il ressort de ce tableau, ce qui suit :
1. En moyenne sur la période sous revue, la productivité totale des facteurs a
contribué négativement à la croissance économique au Bénin ;
2. La période 1990-2000 a été marquée par une amélioration de la productivité
totale des facteurs. Cette amélioration est imputable aux nombreuses
réformes économiques mises en œuvre depuis la Conférence Nationale de
février 1990. Cependant, depuis 2000, il est noté une dégradation de la
PTF ;
3. La croissance a été principalement tirée par l’accumulation des facteurs de
production ;
4. Le facteur capital a été la principale source de la croissance, même si sa
contribution est en baisse tendancielle. La baisse a été plus marquée sur la
période 2006-2011 du fait notamment de la décélération des
investissements ;
5. L’impact du progrès technologique qui devrait améliorer la PTF n’est pas
perceptible sur la croissance économique. Ce résultat ne signifie pas que le
progrès technologique n’a pas d’impact sur la croissance au Bénin. La PTF
n'est pas seulement une mesure du progrès technologique. Elle capte aussi
les effets de plusieurs autres déterminants de la croissance tels que la
politique économique du Gouvernement mais aussi et surtout les chocs
exogènes qui sont très récurrents au Bénin. L’effet net de ces facteurs sur la
croissance est négatif.
Ces résultats sont globalement en phase avec ceux trouvés dans la littérature.
Quelques évolutions marquées de la productivité totale des facteurs peuvent
aisément être expliquées, notamment en 1994, 2008, 2009 et 2010. En effet, ces
12
années ont été respectivement marquées par la dévaluation du FCFA, une
production agricole abondante du fait de la mise en place par l’Etat d’intrants
spécifiques pour la production agricole vivrière, la crise économique internationale
et les graves inondations de l’année 2010.
Cette méthodologie, quoique simple et généralement utilisée fait l’objet de
plusieurs critiques dans la littérature (voir annexe 1). Pour cette raison, une autre
méthodologie d’analyse de la productivité totale des facteurs a été mise en œuvre
pour s’assurer de la robustesse des résultats.
Graphique 1 : Evolution de la productivité totale des facteurs (approche
comptable)
3. Approche des indices de volume de la valeur ajoutée et des prix des
inputs primaires
L'analyse de la PTF réalisée dans cette partie est une actualisation des travaux du
BIPEN 20001 avec en plus de la dimension nationale, la dimension sectorielle.
L’approche considère deux indicateurs de productivité totale des facteurs. La
première (PGF1) considère que la PTF est le rapport entre l’indice de volume de la
valeur ajoutée et l’indice de volume des inputs primaires (facteurs travail et
capital).
𝑃𝐺𝐹𝑡𝑖 1 = 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑉𝐴𝑡𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑑𝑒𝑠 𝐼𝑃𝑡𝑖⁄ (1)
Lorsque PGF1 > 1, cela signifie qu’à partir d’un volume de facteurs primaires
donné, le système économique parvient à extraire un volume de VA plus grand, ce
1 Bilan et Perspectives de l’Economie Nationale, édition 2000
-0.05
-0.04
-0.03
-0.02
-0.01
0
0.01
13
qui traduit une amélioration de la productivité. Dans le cas contraire, cela voudrait
dire qu’il y a une détérioration de la productivité.
Le deuxième indicateur de la productivité totale des facteurs est le rapport entre
l’indice des prix des inputs primaires et celui du prix de la valeur ajoutée.
𝑃𝐺𝐹𝑡𝑖 2 = 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑢 𝑃𝑟𝑖𝑥 𝑑𝑒𝑠 𝐼𝑃𝑡𝑖 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑒 𝑑𝑢 𝑃𝑟𝑖𝑥 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑉𝐴𝑡𝑖⁄ (2)
Lorsque PGF2 > 1 , cela indique que le prix de la VA est plus petit que le prix des
inputs primaires, d'où une détérioration de la productivité. Dans le cas contraire, il
y a une amélioration de la productivité puisque le prix de la VA couvre celui des
inputs primaires.
Cet indicateur permet de calculer l’efficacité des coûts. La méthodologie de calcul
des indifférents indices est présentée en annexe 2
𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑎𝑐𝑖𝑡é 𝑑𝑒𝑠 𝑐𝑜û𝑡𝑠 (𝐸𝐶) = 1 𝑃𝐺𝐹2⁄ (3)
L’analyse des évolutions des indices de volume et de prix de la valeur ajoutée ainsi
que ceux des inputs primaires est présentée en annexe 3.
La mise en œuvre de cette méthodologie avec les données des comptes nationaux
de l’Institut National de la Statistique et de l’Analyse Economique2 montre une
baisse tendancielle de la productivité totale des facteurs dont la chute déjà
relevée sur la période 1960-2000 par le BIPEN 2000, s’est poursuivie sur la période
2001-2011. Cette tendance baissière de la productivité totale des facteurs confirme
les résultats de l’analyse comptable.
Il ressort également du graphique 2 que le Bénin connaît depuis les années 80, une
efficacité des coûts, le prix de la valeur ajoutée étant supérieur à celui des
facteurs de production. Cette situation pourrait être attribuée aussi bien aux
efforts de restructuration au niveau nationale, qu’à la reprise des cours mondiaux
des matières premières, à partir de 1993.
2 La base de données qui avait servi à l’élaboration du BIPEN 2000 a été mis à notre disposition et notre travail a consisté à la même à jour jusqu’en 2011.
14
Graphique 2 : Evolution de la productivité globale des facteurs (PGF1 et PGF2)
L’analyse de l’évolution de la PTF par secteur d’activité montre qu’aucun secteur
d’activité n’est épargné par la baisse de la productivité. L’analyse du graphique 3
amène à distinguer deux sous périodes :
- La période allant de 1960-1990, caractérisée par une baisse rapide de
productivité. Le secteur primaire a enregistré la baisse la plus marquée
tandis que la baisse a été modérée dans le secteur des services ;
- La période 1990 – 2011, caractérisée par une baisse de la productivité
beaucoup moins importante et qui suit globalement la même tendance dans
les trois secteurs d’activité.
Graphique 3 : Evolution de la productivité totale des facteurs (PGF1) dans les
secteurs d’activités
1.9112.674
12.868
17.126
11.223
4.402
0.339 0.2260.0
2.0
4.0
6.0
8.0
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
Productivité Globale des Facteurs 1 Productivité Globale des Facteurs 2
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
Primaire Secondaire Tertiaire
15
L’évolution de la PTF depuis 1990 dans les différents secteurs d’activité suit la
même tendance que leur contribution à la croissance.
4. Approche sectorielle de l’analyse des sources de la croissance
Cette approche consiste en une exploitation des statistiques des comptes nationaux
pour ressortir les secteurs d’activité porteurs de la croissance au sens de la
comptabilité nationale.
L’analyse des contributions des différents secteurs à la croissance du PIB réel
montre que le principal secteur d’activité moteur de la croissance économique
depuis deux décennies reste le secteur primaire, dominé par le sous-secteur
agricole. Il faut souligner que ce secteur est entièrement exposé aux perturbations
climatiques avec une faible maîtrise de l’eau.
Le tableau ci-dessous montre que sur les 10 dernières années, la contribution du
secteur primaire a connu une baisse de plus de 0,6 point de pourcentage. Cette
baisse est tirée par la contribution négative (-0,3%) enregistrée dans le secteur
primaire en 2005 et les faibles performances des années 2010 et 2011 du fait des
perturbations climatiques. Dans un contexte marqué par une accentuation des
changements climatiques, les perspectives pour ce moteur de la croissance ne sont
pas rassurantes. Le secteur primaire qui expliquait près de la moitié de la
croissance du PIB réel de 1991 à 2000, n’en explique que le tiers environ depuis
2001.
La baisse de la contribution du secteur primaire à la croissance n’est pas le reflet
d’une réelle modification de la structure de l’économie. Les contributions des
secteurs secondaire et tertiaire ont suivi la même évolution sur la période.
Tableau 2 : Contribution des secteurs d’activité à la croissance du PIB réel (%)
Secteurs d’activité
1991-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2011
Primaire 2,04 2,10 1,30 1,35
Secondaire 0,60 0,60 0,68 0,45
Tertiaire 0,94 1,36 1,36 1,28
Services non marchands
0,00 0,28 0,40 0,47
Taux de croissance moyen
4,20 4,84 4,10 3,66
Source : les auteurs, sur la base des données de l’INSAE
16
Le secteur secondaire a affiché une contribution moyenne à la croissance de 0,6%
sur la période 1991-2005. Cependant, les cinq dernières années ont été marquées
par une baisse de près de 0,2 point du fait notamment de la contre-performance
affichée par les industries manufacturières au cours des années 2006 et 2009.
En ce qui concerne le secteur des services, il se positionne en deuxième position
derrière le secteur primaire en expliquant environ le tiers de la croissance. La
contribution de ce secteur d’activité a également connu un léger fléchissement au
cours des cinq dernières années en raison notamment de la crise économique de
2009 qui a exercé un choc sur le commerce international.
Contrairement aux secteurs d’activité, les services non marchands de
l’administration publique ont une contribution grandissante à la croissance du PIB
réel. Cette tendance de la contribution des services non marchands témoigne de
l’importance croissante des prestations sociales de l’administration publique.
Il est à souligner que les différents secteurs d’activité ont une part importante
d’activités informelles. Le tableau (3) montre les contributions respectives des
secteurs formel et informel à la croissance du PIB réel au Bénin.
Tableau 3 : Contribution des secteurs formel et informel à la croissance au Bénin
(%)
1991-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2011
Secteur formel 0,84 1,20 1,38 0,94
Secteur informel
3,36 3,64 2,72 2,72
Taux de croissance moyen
4,20 4,84 4,10 3,66
Part du secteur informel
80,0 75,2 66,3 74,3
Sources : les auteurs, sur la base des données de l’INSAE
Il ressort de l’analyse de l’analyse de ce tableau que la croissance du PIB est
essentiellement portée par le secteur informel. Le secteur informel crée environ
les 2/3 de la richesse nationale. La baisse de la contribution de ce secteur sur la
période 2001-2005 est due à la contreperformance du secteur agricole en cette
année. Il est important de tenir compte de la prépondérance du secteur informel
dans la définition des politiques d’accélération de la croissance.
17
5. Approche économétrique des sources de la croissance
L’approche économétrique utilisée dans la présente étude est une actualisation des
travaux de la Direction Générale des Affaires Economiques en 20003. L’analyse de
la croissance dans cette étude a identifié plusieurs facteurs susceptibles d’influer
sur la croissance économique. Il s’agit notamment de l’ouverture au commerce
international, de l’épargne nationale, des variables démographiques, de la
gouvernance et des variables de voisinage notamment avec le Nigeria et les pays de
l’UEMOA.
La théorie économique montre que l’ouverture au commerce international affecte
la croissance parce qu’elle encourage l’allocation optimale des ressources et crée
les conditions d’une meilleure concurrence. Elle peut également être le véhicule
des innovations techniques qui conduisent à une amélioration de la productivité
des facteurs. En effet, l’ouverture permet d’augmenter les importations
domestiques de biens et services qui incluent de nouvelles technologies. Grâce à
l’apprentissage par la pratique et le transfert de technologies, le pays connaît un
progrès technologique, sa production devient plus efficiente et sa productivité
augmente. Cependant, l’ouverture d’une petite économie peut la conduire à se
spécialiser dans un secteur de faible croissance, contribuant plutôt à laisser le pays
dans le sous-développement. Il est donc important d’analyser empiriquement
l’effet de l’ouverture commerciale sur la croissance au Bénin.
Les variables démographiques sont également identifiées comme des facteurs
explicatifs du rythme de croissance. Au nombre de celles-ci, il a été identifié dans
le BIPEN 2000, l’espérance de vie à la naissance. Elle est plus faible dans les pays
africains pauvres du fait des mauvaises conditions sanitaires et de vie. Elle est
supposée avoir un effet positif sur la croissance économique.
Il est admis dans la littérature économique que la bonne gouvernance est un
facteur de croissance. La non prise en considération des variables institutionnelles
a été identifiée comme la principale limite des modèles de croissance endogène
qui étaient eux-mêmes venus corriger les insuffisances du modèle de Solow. Les
variables institutionnelles portent sur i) la qualité des institutions ; ii) le pouvoir
judiciaire et sa capacité à faire respecter la loi et à veiller au respect des
3 Bilan et Perspectives de l’Economie Nationale, édition de l’année 2000
18
contrats ; iii) le poids de la bureaucratie ; iv) le niveau de la corruption ; v) le
risque d’expropriation ; vi) l’instabilité politique ; vii) le respect des droits de
propriété ; etc.
Des variables de voisinage ont été également annoncées mais non utilisées dans les
estimations du BIPEN 2000. Ces variables sont d’un grand intérêt particulièrement
pour l’économie béninoise. Le voisinage avec le Nigeria et la grande porosité des
frontières ne devraient pas être sans impact sur l’économie béninoise. Par ailleurs,
le Bénin appartient à un espace économique régional censé avoir un impact positif
sur ses performances économiques.
La formulation du modèle
Pour la formulation du modèle, il est retenu un modèle de type Cobb-Douglas
classique qui se présente comme suit :
Y = AKαLβ (4)
Avec comme précédemment définis K représentant le facteur capital et L
représentant le facteur travail. Y représente l’output qui est appréhendé par le PIB
réel. A représente la productivité totale des facteurs qui peut être mieux
développée. Dans le cadre de la présente spécification, on posera :
A = A0eλ ; λ = λ1DO + λ2TCN + λ3TCU (5)
Où DO est l’indicateur du degré d’ouverture. Il s’agit de la somme des
exportations et des importations rapporté au PIB. TCN est mis pour le taux de
croissance de l’économie nigériane et TCU est mis pour le taux de croissance des
pays de l’UEMOA. En remplaçant dans (7) A par sa valeur et en linéarisant, on
obtient :
lnPIB = lnA0 + αlnK + βlnL + λ1DO + λ2TCN + λ3TCU + ε (6)
Compte tenu des développements précédents, les signes attendus pour chacun des
coefficients est positif.
L’absence dans le modèle des variables relatives à la gouvernance et à l’espérance
de vie à la naissance est due à l’indisponibilité d’une série suffisamment longue
pour faire des estimations économétriques.
19
Les données relatives au PIB réel, au degré d’ouverture et au taux de croissance
des pays de l’UEMOA ont été obtenues grâce à la base de données de la BCEAO,
disponible en ligne. Les indicateurs de capital et de travail utilisés sont les indices
de stock de capital et de quantité de travail calculés dans la section 2 (voir
annexes 3). Les statistiques sur le taux de croissance du Nigeria proviennent de la
base de données du Fonds Monétaire International (FMI) disponibles en ligne.
Compte tenu de l’indisponibilité de toutes les données sur une longue période, les
données utilisées couvrent la période 1980-2011, soit 32 observations.
L’estimation du modèle (9) a conduit à la spécification d’un modèle de court terme
et d’un modèle de long terme. La démarche économétrique adoptée est expliquée
en annexe 5.
Relation de long terme
𝑙𝑛𝑃𝐼𝐵𝑡 = 7,2∗ + 0,18∗𝑙𝑛𝐾𝑡 + 0,30∗𝑙𝑛𝐿𝑡 + 𝜀𝑡 (10)
𝑅2 = 0,91 𝐷𝑊 = 𝑂, 58
Les (*) désignent les coefficients significatifs à 5%.
Relation de court terme
∆𝑙𝑛𝑃𝐼𝐵𝑡 = −0,07 − 0,02 ∆𝑙𝑛𝐾𝑡 + 0,03 ∆𝑙𝑛𝐿𝑡 + 0,14∗𝐷𝑂𝑡 + 0,12∗∗𝑇𝐶𝑁 + 0,19𝑇𝐶𝑈
−0,19∗𝜀𝑡−1 + 𝑢𝑡 (11)
𝑅2 = 0,64 𝐷𝑊 = 1,83
Le signe ∆ devant une variable désigne sa différentielle et (**) fait référence à la
significativité au seuil de 10%.
La relation de long terme montre que le facteur capital et le facteur travail
agissement positivement sur la croissance de long terme. Une hausse du stock de
capital de 1% induit une hausse de l’output de 0,18% tandis qu’une hausse de la
quantité de travail de 1% induit une hausse de l’ouput de long terme de 0,3%. Les
facteurs de production expliquent à 91% les évolutions du PIB. Il s’en suit la
croissance de long terme est principalement expliquée par les facteurs de
production que sont le travail et le capital4.
4 Ces résultats sont proches de ceux trouvés dans le BIPEN 2000.
20
Dans la relation de court terme, les estimations montrent que la croissance du
stock de capital, celle de la main-d’œuvre occupée, et le taux de croissance de
l’UEMOA n’ont pas d’effets significatifs sur la croissance de l’économie.
La non significativité du coefficient du stock de capital avait déjà été trouvée en
2000. Elle pourrait s’expliquer par le fait qu’un certain délai est nécessaire pour
que l’investissement impacte la croissance.
La non significativité de la croissance de la main d’œuvre peut être imputée à sa
faible qualité étant donné que plus de 80% de la population active n’a pas dépassé
le niveau d’éducation primaire5.
En ce qui concerne la non significativité du taux de croissance de l’UEMOA sur la
croissance de l’économie béninoise, elle peut s’expliquer par la faible intégration
des économies de l’union économique et monétaire.
Par contre, le degré d’ouverture et le taux de croissance du Nigeria ont un impact
positif et significatif sur la croissance de l’économie béninoise à court terme. Une
hausse du degré d’ouverture d’un point augmente la croissance de l’output de 0,14
point. En ce qui concerne le taux de croissance de l’économie nigériane, une
accélération de la croissance de l’économie nigériane d’un point induit une
croissance de l’activité de 0,12 point.
Il s’en suit que la croissance à court terme de l’économie nationale est
principalement tirée par l’ouverture commerciale et la croissance de l’économie
nigériane. Même si au plan statistique, le coefficient de corrélation entre ces deux
variables est faible (-0,21%), on comprend aisément que la croissance de
l’économie nigériane affecte les importations et les exportations par le biais de
l’activité de réexportation.
5 Source : RGPH 2002 et EMICOV 2009
21
Conclusion
Le présent rapport a analysé les sources de la croissance. Plusieurs approches
d’analyse ont été passées en revue afin de mieux cerner les contours de la
question.
L’approche comptable qui s’inspire des travaux de Robert Solow (1957) a montré
que le principal déterminant de la croissance au Bénin est le facteur capital. La
croissance est globalement mue par une accumulation des facteurs de production.
La PTF est globalement négative sur la période d’analyse. Ce signe de PTF montre
qu’il existe d’importants facteurs autres que ceux de production qui tirent la
croissance vers le bas. Au nombre de ces facteurs, on peut notamment citer les
changements climatiques dont les effets sont de plus en plus importants.
La mise en œuvre de l’approche par les indices de volume et de prix, utilisée dans
le BIPEN 2000 a globalement conduit aux mêmes résultats.
L’analyse sectorielle montre que la croissance émane principalement du secteur
primaire. La contribution à la croissance du secteur primaire est cependant en
baisse depuis près d’une décennie, à l’instar de celle des secteurs secondaire et
tertiaire. Cette situation se justifie entre autres par la baisse de la productivité
totale des facteurs dans les différents secteurs d’activité.
L’analyse sectorielle montre également que la croissance économique émane
principalement du secteur informel qui génère les 2/3 de la croissance enregistrée
par l’économie béninoise.
Enfin, l’analyse économétrique a permis d’établir que la croissance de long terme
est principalement déterminée par les facteurs de production. Cependant, à court
terme, l’impact des facteurs de production n’est pas significatif. La croissance est
plutôt déterminée par l’ouverture commerciale et l’évolution de l’économie
nigériane.
Le facteur capital étant le principal moteur de la croissance, il est nécessaire
d’identifier les investissements qui auront un effet important sur le développement
du secteur privé. Par ailleurs, le niveau d’instruction de la population béninoise est
particulièrement faible. Un renforcement du capital humain devrait permettre
d’augmenter la contribution du facteur capital à la croissance de l’économie.
22
L’ouverture commerciale et l’économie nigériane ont surtout des effets de court
terme. Il est donc nécessaire que la politique économique se concentre sur les
facteurs de croissance à long terme malgré les difficultés politiques que cela
pourrait engendrer.
23
Références bibliographiques
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Tahari A., Ghura D., Akitoby B., Aka B (2004), IMF Working papers
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24
Ricardo Hausmann, Bailey Klinger, Rodrigo Wagner (2008), Doing Growth Diagnostics in Practice: A ‘Mindbook’, CID Working Paper No. 177
25
Annexe 1 : Méthodologie et sources de données pour la comptabilité de la
croissance
Construit à partir des travaux de Solow (1957), les analyses de productivité
commencent avec le concept d’une fonction de production agrégée. Comme
montré dans la relation (1), cette fonction met en relation l’output (Q) avec les
facteurs de production que sont le capital (K) et le travail (L), ainsi que le
changement technologique (A).
Qt = AtF(Kt, Lt) (1)
En faisant l’hypothèse que les facteurs de production sont rémunérés à leur produit
marginal, il est possible de dériver une équation liant la croissance de l’output à la
croissance des facteurs de production et d’un terme résiduel communément appelé
Productivité Totale des Facteurs (PTF).
dln(Q) = skdln(K) + sLdln(L) + ∆ln (PTF) (2)
Où sK et sL sont respectivement les parts du capital et du travail dans le revenu.
Dans cette étude, il est retenu une fonction de production de type Cobb-Douglas
avec une contribution constante des facteurs de production à l’output.
Qt = At(Ktα, Lt
1−α)γ (3)
A représente toujours la PTF et γ capte les rendements d’échelle. Dans cette
formulation plus restreinte de l’équation (2), sK et sL sont remplacés par des
constantes.
Il est devenu standard d’ajuster les facteurs de production, particulièrement le
travail pour refléter les changements de qualité. A cet effet, deux méthodologies
sont généralement utilisées. La première cherche à classer la force de travail en
fonction d’un certain nombre de caractéristiques telles que le niveau d’éducation,
l’âge, la profession et le genre. Les données sur ces caractéristiques sont
combinées avec celles du taux de salaire pour déterminer la part de chaque sous-
groupe dans la rémunération totale. Une mesure ajustée de la force de travail
peut être calculée comme suit :
dlnL∗ = ∑ vidlnLii (4)
26
Cependant, la mise en œuvre de cette méthodologie est très intensive en donnée.
Il faut aussi remarquer que les différences de taux de salaire peuvent être
également imputables aux différences de productivité et non à l’âge, au genre ou
aux autres caractéristiques.
Une méthode alternative est d’utiliser un indice simple de scolarité pour tenir
compte des différences de compétence. Cet indice peut prendre la forme
suivante :
L∗ = easL (5)
Il suppose que chaque année d’éducation 𝑠 améliore la productivité de la main
d’œuvre par un pourcentage constant a. Il ressort de la littérature que a est
compris entre 7 et 12%6. Cet ajustement n’est pas été fait dans le cadre de cette
étude à cause de l’indisponibilité d’une série pertinente sur le nombre moyen
d’années d’étude dans la population active.
Source des Données
Les données utilisées sont essentiellement produites par les structures nationales.
Elles couvrent la période allant de 1965 à 2011.
Les données sur le stock de capital ne sont pas disponibles sur la période de
l’étude. Ce problème n’est pas spécifique au Bénin. Pour le pallier, la méthode de
l’inventaire perpétuel est généralement utilisée dans cette approche pour estimer
le stock de capital. Ainsi, le stock de l’année t est calculé de la façon suivante :
Kt = (1 − δ)Kt−1 + It (6)
L’investissement a été appréhendé par la formation brute de capital fixe. Il a été
supposé que le ratio capital-ouput (ou coefficient de capital) est de 1,5 en 19657 et
le taux de dépréciation du capital a été fixé à 6%. La valeur de α retenue est de
0,48.
L’output (Q) a été appréhendé par le PIB réel. Les données sur le PIB réel sont
celles de la Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest disponibles en ligne.
6 Barry Bosworth et al. (2007) 7 Les études du FMI et de la Banque Mondiale sur cette question ont respectivement supposé un coefficient de capital de 1,5 et de 1 à la période initiale en 1960. Le ratio capital-output de 1965 a été supposé constant à celui de 1960 du fait de l’indisponibilité de données comparables sur le PIB constant et l’investissement en 1960 au Bénin. 8 Source : Amor Tahari, Dhaneshwar Ghura, Bernardin Akitoby, and Emmanuel Brou Aka, FMI (2004)
27
La force de travail a été appréhendée par la population active occupée. Ces
données proviennent des recensements de la population des années 1972, 1992 et
2002 de l’Institut National de la Statistique et d’Analyse Economique (INSAE). Pour
déterminer la population entre deux recensements, un taux de croissance
démographique moyen a été déterminé par le biais de la formule (7)
txdm = (Pop_N1 ⁄ POp_N2 )1
10⁄ − 1 (7)
où txdm représente le taux de croissance démographique moyen, Pop_N1 et Pop_N2
représentent respectivement les populations actives occupées aux recensements
des années 1 et 2.
Pour ajuster le facteur capital en tenant compte du niveau d’éducation de la main-
d’œuvre, un retraitement des données de l’Enquête Modulaire Intégré sur les
Conditions de Vie des ménages de 2009 a été fait. Il en est ressorti que le nombre
moyen d’année d’étude de la population active occupée est de 2,1. Par ailleurs,
des progrès ont été réalisés sur le plan de l’éducation au cours des dernières
années. Le taux de croissance moyen des effectifs inscrit au primaire s’est affiché
à 21% sur la période 2005-2007 contre seulement 6% sur la période 2000-2004. Le
rendement de l’éducation (a) est supposé égal à 10%9.
Critiques de la méthode de la comptabilité de la croissance
La méthode de décomposition de la croissance de Solow fait l’objet de nombreuses
critiques dont voici quelques-unes :
- Au niveau de l’aspect théorique, l’hypothèse des rendements d’échelle
constants va à l’encontre de tous les modèles de croissance endogène qui
postulent des rendements d’échelle croissants. Selon Barro, on ne peut
utiliser des rendements d’échelle constants et il n’ya pas de manière claire
de détermination des poids à utiliser pour les facteurs de production.
- La manière dont le stock de capital est calculé peut ne rien avoir avec la
situation sur le terrain. Les investissements réalisés peuvent se révéler
inefficients, inutiles ou obsolètes à un rythme différent du taux de
dépréciation supposé pour les calculs.
9 Ce coefficient a été utilisé par Elena Ianchovichina (2008) pour le cas du Bénin.
28
- Les résultats dépendant de la décomposition retenue pour les facteurs de
production. Les indicateurs sont mesurés avec beaucoup d’imprécisions qui
se répercutent sur le résidu.
- Les composantes de la croissance ne sont pas vraiment indépendantes. Par
exemple, un faible niveau d’investissement peut être imputable à une faible
productivité.
Cependant, ces différentes critiques n’empêchent pas l’utilisation de la
méthodologie. Elles indiquent toutefois que les résultats doivent être considérés
avec beaucoup de prudence.
Annexe 2 : test de sensibilité de la PTF aux différentes valeurs du paramètre 𝛂
0,3 0,35 0,4 0,45
Année K L PTF K L PTF K L PTF K L PTF
1970-1990 3,5 1,8 -2,6 4,1 1,7 -3,0 4,6 1,6 -3,5 5,2 1,4 -3,9
1991-1995 2,7 2,2 -1,3 3,1 2,1 -1,6 3,6 1,9 -1,9 4,0 1,7 -2,2
1996-2000 2,6 2,3 0,0 3,0 2,1 -0,3 3,5 2,0 -0,6 3,9 1,8 -0,9
2001-2005 2,6 2,3 -0,7 3,0 2,1 -1,0 3,4 2,0 -1,3 3,8 1,8 -1,5
2006-2011 2,4 2,3 -1,0 2,8 2,1 -1,3 3,2 2,0 -1,5 3,6 1,8 -1,7
Source : les auteurs, sur la base des données de la BCEAO
Annexe 3 : Méthodologie de calcul des indices des facteurs de production
• Indice du volume du travail
L’Indice de Volume du Travail tous secteurs confondus et par année.
IVTt = ∑ ati × IVTti
3
1
Où ati désigne la part du secteur i dans la Valeur Ajoutée de l’année t (ces parts
sectorielles de Valeur Ajoutée proviennent des travaux du BIPEN 2000) ;
l’Indice de Volume du Travail (IVTti) du secteur i à l’année t : IVTti =VTti
VT0i avec
VTti = PAoti × 40 heures × 52 semaines (PAoti étant la population active occupée à
l’année t dans le secteur i)
• Indice du prix du travail
L’Indice de Prix du Travail se définit comme étant le rapport entre l’Indice de la
Valeur Ajoutée du Travail (IVAT) et l’Indice de Volume du Travail (IVT).
29
Soit, IPTti =IVATti
IVTti⁄
• Indice du volume du capital
Le calcul du stock de capital par secteur à l’année t s’obtient par la formule :
Kti = (µ − γi)−1 × Iti
Où μ est le taux de dépréciation du capital fixé par hypothèse à 5 ;
γi est le taux de croissance moyen de la Valeur Ajoutée en volume pour le secteur
i ; Iti est l’investissement dans le secteur i à l’année t.
Le calcul du stock agrégé du capital pour l’ensemble des secteurs s’obtient en
faisant la moyenne arithmétique du stock de chaque secteur pondérée par la part
de chaque type d’investissement dans l’investissement total.
• Indice du prix du capital
L’Indice de Prix du Capital se définit comme étant le rapport entre l’Indice de la
Valeur Ajoutée Capital et l’Indice du Stock de Capital.
Soit, IPKti =IVAKti
Kti⁄
• Indice du volume de la valeur ajoutée
L’indice du volume de la valeur ajoutée à l’année t pour le secteur i est le rapport
de la valeur ajoutée à prix constant à l’année t pour ce secteur et sa valeur à
l’année de base.
Soit, IVVAti =VVAti
VVA0i⁄
• Indice du prix de la valeur ajoutée
L’indice du prix de la valeur ajoutée à l’année t dans le secteur i est le rapport
l’indice de la valeur ajoutée en valeur et l’indice de la valeur ajoutée en volume.
• Indice du volume des inputs primaires
L’indice du volume des inputs primaires à l’année t dans le secteur i résulte de la
somme pondérée par les parts de la valeur ajoutée de chaque facteur dans la
valeur ajoutée totale du secteur des indices de volumes du travail et du capital.
• Indice du prix des inputs primaires
30
A l’instar de l’indice du volume des inputs primaires, l’indice du prix des inputs
primaire à l’année t dans le secteur i résulte de la somme pondérée par les parts
de la valeur ajoutée de chaque facteur dans la valeur ajoutée totale du secteur du
secteur des indices de volumes du travail et du capital.
Annexe 4 : Evolution des indicateurs relatifs aux facteurs de production
• Evolution de l’Indice de Volume du Travail
Pour l’ensemble des trois secteurs, l’évolution du Volume de Travail est marquée
par une tendance à la hausse. Par ailleurs, il est observé que l'accentuation de
cette tendance survient dans tous les secteurs, à certaines dates bien précises.
Cette tendance reflète bien les trois phases de la politique d’emploi au Bénin : la
politique prudente d’embauche de 1960 à 1975, les recrutements systématiques de
1975 à 1986, les recrutements basés sur les besoins, la disponibilité des ressources
après 1986.
Graphique 3 : Evolution du l’indice de volume du travail
Dans le Secteur Primaire on note l’envolée du volume de travail entre 1992 et
2011, suite à l'enregistrement de taux de croissance élevés dans ce secteur,
résultant de la relance de la production végétale.
Il en est de même que dans le secteur secondaire, où l'évolution du volume de
travail a connu une nette envolée soutenue, de 1991 à 2011, ce qui peut
0.605 0.720
1.000
1.500
1.863
2.559
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
31
s’expliquer par une arrivée massive des diplômés de l’enseignement supérieur sur
le marché de l’emploi.
Dans le secteur tertiaire, on observe une évolution similaire mais avec une envolée
moindre sur la période 1990 et 2011.
Graphique 4 : Evolution de l’indice du volume du travail dans les secteurs primaire,
secondaire et tertiaire.
Evolution de l’Indice de Prix du Travail
L’évolution de l’indice de prix du facteur travail, a connu trois phases. La première
correspondante à une hausse enrégistrée de 1960 à 1982, conforme à la tendance
du niveau général des prix ; la seconde caractérisée par une baisse qui traduit la
chute du niveau général des prix observée au cours des décennies 80 et 90, qui du
reste, a bénéficié de la maîtrise progressive des prix dans les pays industrialisés
(0,674 en 2001) ; et une troisième marquée par une stagnation reflétant la maîtrise
du niveau général des prix dans les pays de l’UEMOA (0,745 en 2001).
0.6171.000
0.000
0.500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
Primaire Secondaire Tertiaire
32
Graphique 5 : Evolution de l’indice de prix du travail
• Evolution de l’Indice de Volume du Capital
L’Indice du Stock de Capital de l’ensemble de l’économie a augmenté très
légèrement de 1960 à 1990. Sur cette période, il a évolué de 0,083 à 0,930 contre
une évolution croissante à un rythme beaucoup soutenu passant de 1 en 1991 à
9,428 en 2011. Son taux d’accroissement moyen annuel sur cette période est de
11,9 par an.
Graphique 6 : Evolution de l’indice de volume du capital
0.712
1.348
1.190
1.285
0.840
0.6740.745
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
33
• Evolution de l’Indice de Prix du Capital
Graphique 7 : Evolution de l’indice de prix du capital
Une baisse constante de l’indice de prix du capital est observée depuis 1960. Le
niveau de l’indice est passé de 4,635 en 1960 à 0,582 en 2001, soit une baisse
moyenne annuelle d’environ 6,5. Cette baisse se justifie par la baisse continue du
niveau général des prix aussi bien au Bénin que dans les pays industrialisés,
fournisseurs de biens d'équipement, notamment celui des Inputs primaires.
• Indice de Volume des Inputs Primaires
0.083 0.191
0.716
0.150
0.930
2.559
5.448
8.785
9.428
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
10.0
4.6354.517
6.018
3.766
4.280
5.183
0.793
1.676
0.657 0.582
y = -0.0967x + 4.5057R² = 0.6984
-1.0
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
34
A l’instar des évolutions connues par l’indice de volume du travail et l’indice de
volume du capital, l’indice de volume des inputs primaires s’est a connu une
augmentation régulière ces deux dernières décennies, atteignant des proportions
jamais réalisées sur l’ensemble de la période d’analyse.
Graphique 8 : Evolution de l’indice de volume des inputs primaires
• Indice de Prix des Inputs Primaires
L’indice du prix des inputs primaires a enregistré deux tendances fondamentales,
celle de la baisse progressive entre 1960 (3,837) et 1981 (1,125) et celle de la
stabilité relative entre 1984 et 2011, autour de 1, due à la maîtrise de l’inflation
aussi bien au plan national qu’au plan international.
Graphique 9 : Evolution de l’indice de prix des inputs primaires
0.189 0.307
0.908
2.335
4.692
7.391
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
3.837
4.969
3.512
1.125
4.215
0.488
0.6600.618
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
35
• Indice de Volume de la Valeur Ajoutée
L’analyse des différentes évolutions des indices de volume de la valeur ajoutée
tous secteurs confondus montrent que la valeur ajoutée dégagée est non seulement
faible, mais a connu une évolution très timide, même si une reprise de la valeur
ajoutée est observée à partir de 1992. Cette situation pose, sous un nouveau jour,
le problème de la productivité au Bénin. La droite d’ajustement linéaire de l'indice
du volume de la valeur ajoutée de l’ensemble des secteurs est pratiquement
identique à celui du secteur tertiaire.
Graphique 10 : Evolution de l’indice de volume de la valeur ajoutée dans les
secteurs d’activités
• Indice de Prix de la Valeur Ajoutée
L’évolution de l’indice de prix de la valeur ajoutée a été continûment croissante
avec plusieurs rythmes d’accroissement. En effet, l’indice est passé de 0,30 en
1960 à 0,99 en 1985, puis il est resté autour de 1 sur la période de 1986 à 1993
avant de renouer avec une croissance plus élevée entre 1994 (1,46) et 2011 (2,84).
Graphique 11 : Evolution de l’indice de prix de la valeur ajoutée
0.816
1.225
1.996
2.477
y = 0.0303x + 0.1702R² = 0.9493
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
Ensemble Primaire Secondaire Tertiaire Linear (Ensemble)
36
• Efficacité des Coûts
L’évolution de l’Efficacité des Coûts (inverse de la productivité globale des
facteurs) reste cohérente avec celle de la Productivité Globale des Facteurs.
Graphique 12 : Evolution de l’efficacité des coûts
Annexe 5: Détails de l’estimation du modèle économétrique
lnPIB = lnA0 + αlnK + βlnL + λ1DO + λ2TCN + λ3TCU
Les différentes phases de l’estimation de la relation spécifiée plus haut sont les
suivantes :
1- Tests de stationnarité
Dans un premier temps, les tests de stationnarité ont été réalisés sur les données
de l’étude. Les tests réalisés sont ceux de Dickey-Fuller Augmenté (ADF), Philippe
0.300.54
0.99 1.08
1.46
2.24
2.84y = 0.2278e0.0515x
R² = 0.9657
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
0.076
0.737
0.227
1.123 1.164
4.081
3.122
4.430
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
37
Perron (PP) et KPSS. Il ressort de ces tests que les variables PIB, le capital (K),
l’indicateur du facteur travail (L) sont intégrées d’ordre 1 tandis que les taux de
croissance de l’économie nigériane (TCN) et celui de l’UEMOA (TCU) ainsi que et le
degré d’ouverture (DO) sont stationnaires à niveau. L’existence dans le modèle de
trois variables intégrées de même ordre conduit à un risque de cointégration ; d’où
la nécessité de faire un test de cointégration.
2- Test de cointégration
Le test de cointégration effectué est le test de Johansen (1988). Ce test a
l’avantage de fournir le nombre de relations de cointégration. Ayant obtenu une
relation de cointégration entre les trois variables intégrées d’ordre 1 (I(1)) , il est
possible d’adopter la méthode du modèle à correction d’erreur à deux étapes de
Engle et Granger (1987) en estimant un modèle de long terme et un modèle de
court terme.
3- Estimation du modèle de long terme
Le modèle de long terme a été estimé entre les variables non stationnaires. Le
résidu de ce modèle est stationnaire, ce qui confirme l’existence de la
cointégration entre les variables retenues.
4- Estimation de la relation de court terme
La relation de court terme a été estimée en tenant compte des variables non
stationnaires différentiées et variables stationnaires à niveau. La validation de la
spécification suppose que le résidu du modèle de long terme soit négatif et
significatif ; ce qui était le cas.
5- Tests de validation du modèle
Pour la validation du modèle, les tests de normalité, d’homoscédasticité et de non
autocorrélation ont été mis en œuvre. Ces tests ont permis de valider le modèle.