La diversification, Vers un Nouveau Paradigme pour le Développement de l’Afrique

Hakim Ben Hammouda, Stephen N. Karingi, Angelica E. Njuguna and Mustapha Sadni-Jallab

En collaboration avec

Nassim Oulmane, Hedi Bchir, Rémi Lang, Ben Idrissa Ouedraogo, Swaleh Islam and Patrick Osakwe

CAPCTravail en cours

No. 36

Juin 2006

Centre Africain de Politique Commerciale

AT

PC

Commission économique 0.pour l’Afrique

Le CAPC est un projet de la Commission économique pour l’Afrique soutenu financièrement par le Fonds canadien pour l’Afrique

CAPCTravail en cours

Commission économique

pour l’Afrique

*Les auteurs sont reconnaissants à l’excellente assistance de Mlles Ambra Del Gaudio et Marie Gilleron. Les auteurs remercient aussi les participants à deux séminaires internes de la Division du Commerce et de l’Intégration Régionale dont les commentaires durant les sessions ont été très utiles pour la version préliminaire de ce document.

La diversification,Vers un Nouveau Paradigme

pour le Développement de l’Afrique

Par Hakim Ben Hammouda, Stephen N. Karingi, Angelica E. Njuguna and Mustapha Sadni-Jallab*

En collaboration avec

Nassim Oulmane, Hedi Bchir, Rémi Lang, Ben Idrissa Ouedraogo, Swaleh Islam and Patrick Osakwe

Le CAPC est un projet de la Commission économique pour l’Afrique soutenu financièrement par le Fonds canadien pour l’Afrique

La présente publication a été réalisée avec le soutien du Programme des Nations Unies pour le Développemnt (PNUD).

Toute partie du présent ouvrage peut être citée ou reproduite librement. Il est cependant demandé d’en informer la CEA et de lui faire parvenir un exemplaire de la publication. Les points de vue exprimés sont ceux des auteurs et ne reflétent pas nécessairemnet ceux des Nations Unies.

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Table des matieres

Introduction ......................................................................................................................................... 1

Chapitre 1 — L’Afrique au milieu du gué ............................................................................................. 6

Chapitre 2 — La diversification : Le renouveau d’une problématique ................................................. 16

Chapitre 3 — La Diversification : Les outils de mesure ...................................................................... 27

Chapitre 4 — Tendances de la diversification des exportations en Afrique .......................................... 37

Chapitre 5 — La Diversification : Les déterminants ........................................................................... 68

Chapitre 6 — Diversification : croissance, productivité et stabilité ..................................................... 90

Chapitre 7 — Politiques de diversification ........................................................................................ 105

Références ........................................................................................................................................ 112

Appendice A: Description des données ............................................................................................. 116

Appendice B: Resultats des modèles alternatifs ................................................................................. 118

Appendice C: Tracé des residus ........................................................................................................ 121

Appendice D: Tracé des résidus pour la Tunisie, Nigeria, Kenya, Burkina Faso et Soudan ................. 122

Appendice E: Résultats des estimations de croissance ........................................................................ 127

Appendice F: Données .................................................................................................................... 139

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Introduction

L’histoire récente du développement du continent africain peut se résumer en deux grandes périodes. La première prend naissance aux premières années de l’indépendance où les pays africains ont cherché à appuyer l’indépendance politique par le renforcement de leur autonomie économique. La plupart des pays avaient alors entamé de vastes programmes de modernisation de leurs structures économiques dans le cadre des stratégies d’import substitution. Ces stratégies avaient cherché à produire localement les biens de consommation finale qui étaient importés par le passé de l’extérieur. Les stratégies de modernisation ne se sont pas limitées aux efforts de développement industriel mais se sont aussi intéressées au développement agricole à travers une volonté de réduire la dépendance des économies africaines vis-à-vis des produits de rente et de renforcer la place des produits vivriers. Les Etats ont joué un important rôle dans ses stratégies de modernisation économique et sociale à travers les investissements publics dans les domaines industriels, agricoles et dans les infrastructures. Mais, ces efforts ont exigé également un important recours à l’extérieur sous différentes formes dont l’endettement extérieur, les Investissements Directs Etrangers (IDE) et les transferts de technologie.

Ces expériences de modernisation ont joué un rôle majeur dans le développement de l’Afrique dans les années 60 et 70. En effet, ils ont été à l’origine du lancement du développement industriel sur le continent et d’un accroissement rapide des investissements dans ce domaine. Le secteur agricole a également connu un important développement et une amélioration de la productivité du travail suite aux investissements publics, au développement des activités de recherche et de vulgarisation et aux politiques d’appui à l’accès aux engrais et autres pesticides. Les efforts de modernisation ont été aussi à l’origine d’une importante hausse de la création d’emplois et d’une réduction sensible du chômage dans la plupart des pays africains. Par ailleurs, il faut mentionner les importantes performances en matière de croissance enregistrées par les pays africains durant ces deux décennies et qu’ils n’ont pas été en mesure d’égaler jusqu’à présent. Il faut enfin noter que ces expériences de développement se sont aussi accompagnées d’importants progrès dans le domaine social notamment en matière d’éducation et de santé.

Or, cette première expérience de développement a connu ses limites dès le début des années 80. En effet, cette période a été caractérisée par un essoufflement des dynamiques de croissance, le creusement des grands déséquilibres macroéconomiques et l’éclatement de la crise de la dette. Mais, ces déséquilibres sont les manifestations d’une crise plus profonde et qui trouve ses origines dans l’incapacité des dynamiques de croissance à favoriser une croissance à long terme de la productivité et de la compétitivité des économies africaines. En effet, les dynamiques de développement industriel n’ont pas été en mesure de favoriser une croissance forte de la productivité du travail et une diversification des structures économiques des pays africains. Par ailleurs, la forte protection dont jouissaient ces activités s’est traduite par le développement de comportements rentiers qui n’ont pas favorisé les investissements afin d’améliorer la compétitivité des

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nouvelles activités industrielles. Aussi, les stratégies de développement agricoles n’ont pas été en mesure d’améliorer la productivité agricole ni de réduire la dépendance vis-à-vis des produits de rente. Enfin, les années 80 ont été à l’origine d’une baisse des sources externes du financement du développement avec le renchérissement des coûts de l’endettement, la baisse de l’aide internationale et la réduction des flux d’IDE vers l’Afrique.

L’essoufflement de ces dynamiques de croissance a été à l’origine de l’ouverture d’une nouvelle période dans l’histoire du développement du continent à partir du milieu des années 80. Il s’agit de l’ère des réformes appliquées par la plupart des pays africains. Ces réformes se sont fixées comme objectifs de réduire les grands déséquilibres macroéconomiques et de relancer la croissance économique dans les différents pays. Au niveau macroéconomique, les politiques de stabilisation ont cherché à réduire la demande interne afin de diminuer les déficits publics et de la balance de paiement. Par ailleurs, ces réformes se sont engagées dans une nouvelle ère de croissance. En effet, la croissance et le développement ne seront désormais plus tirés par le marché interne et le rôle de l’Etat est profondément révisée. Ainsi, l’ouverture sur l’extérieur et l’orientation des investissements vers les activités exportatrices sont au centre des nouvelles dynamiques de croissance. Par ailleurs, ces réformes ont réduit le rôle de l’Etat dans les activités économiques à travers la privatisation des entreprises publiques et un plus grand désengagement de l’Etat et ont accordé au marché un rôle plus marqué dans la régulation des dynamiques économiques. Ainsi, stabilisation et réformes ont été les maîtres mots de la nouvelle ère de développement en Afrique ouverte au début des années 80.

Certes, certains pays africains ont amélioré leurs grands équilibres macroéconomiques. Par ailleurs, on a enregistré une reprise de la croissance. Cependant, cette croissance est restée fragile et s’est maintenue à des niveaux faibles. Par ailleurs, le processus de marginalisation de l’Afrique dans l’économie internationale s’est poursuivie. Il faut également mentionner que les différents plans de réduction de la dette n’ont pas favorisé une baisse de son poids dans les pays africains. Mais, les années 80 et 90 ont été également caractérisées par une explosion de la pauvreté en Afrique.

La lutte contre la pauvreté est devenue au centre des préoccupations des pouvoirs publics en Afrique mais également de la communauté internationale dès le milieu des années 90. Ainsi, les stratégies de lutte contre la pauvreté sont devenues le cadre de formulation des politiques économiques et des choix de développement dans la plupart des pays africains. Cette orientation des politiques économiques a été renforcée par l’adoption de l’initiative Pays Pauvres Très Endettés (PPTE) de réduction de la dette qui a fait de l’adoption des pays d’une stratégie de lutte contre la pauvreté comme une condition à l’accès à cette initiative. La plupart des pays africains se sont engagés dans cette direction dès le milieu des années 90 et un grand nombre d’entre eux ont atteint le point d’achèvement qui leur permet de bénéficier d’importantes réduction de la dette externe et d’accroître leurs dépenses dans les secteurs sociaux afin de lutter contre la pauvreté et d’aider les populations vulnérables. Cependant, la croissance est restée faible et

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fragile. Par ailleurs, les performances des pays africains sont loin de leur permettre d’atteindre les objectifs du Millénium et de réduire la pauvreté par moitié en dépit de leurs efforts dans les secteurs sociaux.

Ainsi, le continent africain se trouve à la croisée des chemins. En effet, les différents choix de développement adoptés depuis plus de deux décennies n’ont pas contribué à fonder une nouvelle ère de croissance et de prospérité. Cet échec trouve une partie de son explication dans les priorités fixées par les différentes stratégies de développement depuis la crise de la dette au début des années 80. A ce niveau, il est possible d’identifier deux préoccupations majeures : la stabilisation macroéconomique dans les années 80 et la lutte contre la pauvreté dans les années 90. D’un côté, il fallait réduire les grands déséquilibres macroéconomiques et restaurer la stabilité de la dynamique économique. De l’autre, il fallait faire face à l’accroissement rapide de la pauvreté en renforçant les programmes sociaux des pays africains et en apportant une aide massive aux populations les plus vulnérables. Cependant, ces choix n’ont pas accordé une attention particulière aux dynamiques productives et au renforcement du potentiel industriel des pays africains.

Or, force aujourd’hui de constater que ces orientations n’ont pas eu les effets escomptés. En effet, le désengagement de l’Etat des secteurs productifs ne s’est pas traduit par un accroissement rapide des investissements privé dans les économies africaines. D’un autre côté, les IDE à destination de l’Afrique sont restées marginaux en dépit des efforts des différents pays afin de libéraliser les législations d’accueil pour les entreprises étrangères. Ces investissements sont concentrés sur quelques pays et étaient orientés essentiellement vers le secteur pétrolier. Par ailleurs, l’investissement privé local est resté limité et n’a pas été en mesure de jouer un rôle dynamique dans le secteur productif. Ainsi, la faiblesse de l’investissement s’est traduite par une forte détérioration du tissu productif. Certaines entreprises publiques avaient été fermées. D’autres ont été privatisées mais sans que les nouveaux propriétaires aient effectué les investissements nécessaires afin d’améliorer l’outil de production. Les entreprises qui sont restées sous la tutelle de l’Etat ont également souffert de la faiblesse des investissements et de la détérioration de leur capacité productive. Certes, de nouvelles entreprises privées ont été crées et qui ont fait appel aux nouvelles technologies. Cependant, le nombre de ces entreprises est très limité et leurs investissements n’ont pas changé la qualité du tissu productif dans les pays africains. Ainsi, à la fin des années 90 la plupart des pays africains se retrouvent avec un tissu productif vieillot avec une faible productivité. Cette situation va peser lourdement sur les dynamiques de croissance et les perspectives de développement du continent.

Le faible renouvellement et modernisation du potentiel productif dans les choix de développement dans les années 80 et 90 aura eu un impact important sur les pays africains sur au moins trois niveaux. D’abord, cette situation explique en partie la fragilité de la croissance sur le continent depuis quelques années. En effet, les dynamiques de croissance se sont installées dans un ventre mou et sans être en mesure d’atteindre des niveaux élevés afin de permettre aux pays africains d’aboutir aux objectifs du Millénium. Du coup, ces dynamiques sont beaucoup plus liées à l’évolution des cours mondiaux de certains produits exportés par

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l’Afrique comme le pétrole, le café ou le cacao qu’aux performances du secteur productif. Par ailleurs, la fragilité du tissu productif local a eu un effet négatif sur les performances des secteurs exportateurs et s’est traduite par un approfondissement de la marginalisation des économies africaines dans la globalisation. Certains travaux mettent à ce niveau l’accent sur le fait que les pays africains n’ont pas pu tirer profit de l’accès préférentiel aux marchés des pays développés qui leur a été accordé depuis plusieurs années. Enfin, il faut également mentionner que la fragilité du tissu productif explique également les faibles bénéfices de l’Afrique des négociations de Doha. Les pays africains ont joué un rôle important dans l’ouverture d’un nouveau cycle favorable au développement lors de la Conférence Ministérielle de l’OMC à Doha en 2001. Ce nouveau Round devait assurer une plus grande ouverture des marchés des pays développés pour les exportations des pays africains et accorder à ces pays des marges de liberté dans la définition de leurs politiques industrielles et agricoles. Or, les différentes études et simulations effectuées jusque-là montrent que les bénéfices des pays africains du Doha Round seront limités1. L’état déplorable de l’appareil productif ainsi que la faible diversification des structures industrielles sont à l’origine des faibles bénéfices tirés par les pays africains de ce Round de négociation.

Les faibles résultats enregistrés par le continent durant les deux dernières décennies et la marginalisation croissante des économies africaines exigent un renouvellement de la réflexion sur le développement. Cette réflexion doit sortir des sentiers battus et donner de nouvelles perspectives pour le développement du continent. L’accent mis par le passé sur la stabilisation macroéconomique et la lutte contre la pauvreté dans un contexte de décrépitude des structures économiques a montré ses limites. Le renouvellement de la réflexion sur le développement ainsi que les nouvelles stratégies doivent prendre en considération l’état actuel des structures productives dans les économies africaines et plus particulièrement leurs caractères désuets et fortement concentrés. La modernisation et la diversification des structures économiques des pays africains pourraient constituer un nouveau paradigme pour le développement de l’Afrique pour les prochaines années.. Ce nouveau paradigme ouvrira de nouvelles perspectives pour le développement du continent. D’abord, il offrira de nouvelles bases pour une croissance durable et forte. Ensuite, il favorisera une amélioration de la compétitivité des économies africaines et améliorera leur insertion internationale. Enfin, le renforcement de la croissance et de la compétitivité constitueront les bases pour une amélioration durable du bien être des populations et de la lutte contre la pauvreté.

Ce rapport se fixe pour objectif de réfléchir sur la problématique de la diversification et d’en faire un nouveau cadre d’élaboration des stratégies de développement des économies africaines. Cet objectif est cohérent avec les priorités de développement fixées par le NEPAD. En effet, ce cadre stratégique de développement du continent a mis l’accent sur l’impératif de la diversification des structures économiques

1 Voir à ce niveau les différentes études effectuées par la Division du Commerce et de l’Intégration Régionale de la Commission Economique des Nations Unies pour l’Afrique sur l’impact du Doha Round sur l’Afrique, notamment :

- T. Achterbosch, H. Ben Hammouda, P. Osakwe and F. van Tongeren, Trade liberalization under the Doha Development Agenda: Options and consequences for Africa, ATPC Work in Progress, August 2004.

du continent afin d’améliorer la compétitivité des économies africaines et de renforcer l’intégration régionale.

Cependant, faire de la diversification un nouveau paradigme du développement ne signifie pas que nous chercherons à renouer avec les politiques et les stratégies de développement des années 70. En effet, notre objectif est de renouveler le débat sur la diversification en prenant en considération le développement récent de la littérature sur cette question. En même temps, le renouveau de cette problématique doit prendre en considération les leçons de l’expérience du développement passé du continent. Plus particulièrement, il faut mentionner que ces stratégies doivent rompre avec les choix protectionnistes du passé et s’intégrer dans la recherche d’un équilibre entre le marché interne et l’ouverture sur le marché international. Enfin, les nouvelles stratégies de diversification doivent s’inscrire dans le contexte actuel de globalisation de l’économie et améliorer l’insertion des économies africaines dans l’économie mondiale. Mais, en même temps, elles doivent maintenir et renforcer l’espace de liberté (policy space) dans la formulation et la mise en œuvre des choix et des politiques nationales.

En définitive, en revisitant la problématique de la diversification ce rapport cherche à formuler un nouveau cadre de définition des politiques et des stratégies de développement du continent pour les prochaines années. De ce point de vue, nous formulons l’hypothèse que cette problématique peut ouvrir une nouvelle ère dans la réflexion et l’action sur le développement du continent. Mais, la rénovation de cette problématique passe par la prise en compte des résultats des expériences passées et les changements incessants du contexte économique mondial.

Ce rapport s’articule autour des chapitres suivants. Après cette introduction, le premier chapitre mettra en exergue les enjeux du développement de l’Afrique. Cette analyse nous permettra de justifier la nécessité de s’attaquer à la problématique de la modernisation et de la diversification du tissu productif des économies africaines. Le second chapitre sera consacré au renouvellement récent de la problématique de la diversification. Il nous permettra de mettre l’accent sur les nouvelles préoccupations et l’évolution du débat sur cette question depuis l’échec des expériences des années 70. Le troisième chapitre sera consacrée à la présentation et à la discussion des outils de mesure de la diversification. Le quatrième chapitre cherchera à présenter les faits stylisés liés à la diversification des économies africaines. Nous avons adopté dans ce chapitre une approche comparative qui nous permettra de mettre en perspective les différentes expériences sous-régionales ainsi que rapprocher l’histoire économique de l’Afrique par rapport à celle de l’Asie et de l’Amérique Latine. Dans le cinquième chapitre nous abandonnerons l’approche descriptive pour s’intéresser aux éléments analytiques et essayer de déterminer les facteurs explicatifs de la diversification. Cette approche sera approfondie dans le sixième chapitre où nous nous intéresserons aux rapports entre la diversification et la croissance économique. Enfin, dans le dernier chapitre nous chercherons à formuler une série de recommandations de politique économique à l’attention des pays africains dans le domaine de la diversification.

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Chapitre 1 — L’Afrique au milieu du gué

Les pays africains ont traversé dans les années 80 une importante crise économique et financière. Les conflits, les guerres et l’instabilité politique ont eu pour effet de renforcer les effets négatifs de la crise économique. Cependant, les pays africains ont pu mettre en place les réformes nécessaires afin de faire face aux effets sociaux et économiques de cette crise. Ces réformes ont favorisé une amélioration de la situation macroéconomique de la plupart des pays africains2. Par ailleurs, on a enregistré une reprise de la croissance économique et une réduction de l’inflation. Cependant, en dépit de ces évolutions positives en matière de stabilisation, la situation économique de l’Afrique reste un important sujet de préoccupation. En effet, les économies africaines sont loin d’atteindre les objectifs du Millénium en dépit de l’accroissement récent des dépenses dans les secteurs sociaux. Par ailleurs, la croissance est restée relativement et fragile. Les performances des pays africains dans ce domaine sont fortement dépendantes des cours des matières premières et les pays africains n’ont pas réussi à fonder de manière interne et durable les dynamiques de croissance. Il faut également noter la poursuite de la marginalisation de l’Afrique dans la globalisation. A ce niveau, les pays africains n’ont pu tiré qu’un bénéfice limité des schémas préférentiels que les différents pays leur ont accordé. Certes, ces différents schémas exigent des améliorations afin de maximiser les bénéfices des pays africains. Mais, les pays africains tireront un meilleur avantage de ces préférences s’ils parviennent à diversifier leurs structures économiques. De même, en dépit des efforts et de l’engagement en faveur de l’intégration régionale, les progrès restent faibles.

L’objectif de ce chapitre est de ressortir les principales caractéristiques de la situation économique et sociale du continent. Cette analyse nous montre un continent au milieu du gué et qui a besoin de la définition de nouvelles perspectives et de nouveaux choix de développement afin de relancer ces dynamiques de croissance et de renforcer sa compétitivité dans l’économie internationale.

1.1 Les progrès de l’Afrique sont insuffisants pour atteindre les objectifs du Millénium

L’adoption des objectifs du millénium constitue une importante avancée de la part de la communauté internationale afin de construire un consensus en matière des priorités du développement et de la coopération internationale. Le Sommet Mondial organisé par les Nations Unies en septembre 2005 a été l’occasion de faire le point sur les progrès effectués par les différentes régions du monde afin d’atteindre ces objectifs. A ce niveau, il faut noter que la plupart des régions ont enregistré de bons résultats et ont été en mesure d’effectuer des progrès louables afin d’atteindre ses objectifs. Ainsi, entre 1990 et 2002 les

2 Voir à ce propos les différents Rapports Economiques Annuels de la Commission Economique des Nations Unies pour l’Afrique qui donnent une idée sur les progrès effectués par les pays africains à la fin des années 90.

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revenus moyens au niveau mondial ont augmenté de 21%3. Par ailleurs, le nombre de personnes vivant dans une situation d’extrême pauvreté a baissé de 130 millions. L’espérance de vie a également progressé passant de 63 à 65 ans.

Or, les résultats de l’Afrique dans ce domaine ont été beaucoup plus faibles et les progrès n’ont pas été à la hauteur des espérances. Ainsi, le nombre de pauvres a augmenté sur le continent de 90 millions de personnes depuis 1990 et leur revenu moyen a baissé ce qui suppose un accroissement des inégalités en matière de répartition des richesses. L’aggravation de la pauvreté s’est traduite par un accroissement de la faim et la crise du Niger ces derniers mois a rappelé s’il en était besoin la fragilité de la situation alimentaire dans certains pays africains.

Les progrès réalisés par l’Afrique sont également insuffisants en matière de scolarité. Certes, les pays africains ont connu une évolution rapide du nombre d’enfants scolarisés passant de 50% en 1990 à 61,2% en 2000. Cependant, ces progrès sont encore insuffisants pour atteindre les objectifs du Millénium en matière de scolarité. De même pour l’égalité entre les sexes où certaines sous-régions ont enregistré des avancées, mais la moyenne du continent reste faible. Pour ce qui est de la mortalité enfantine, il faut mentionner que l’Afrique du Nord a connu une progression considérable avec un taux de mortalité qui est passé de 87 pour 1000 naissances en 1990 à 38 en 2003. Cependant, les moyennes du continent ont été plus décevantes et la réduction moins marquée avec un taux qui est passé de 186 à seulement 174 pour 1000 naissances durant la même période.

L’évolution de la santé maternelle constitue probablement la question la plus préoccupante en Afrique. En effet, en dehors des pays d’Afrique du Nord qui ont enregistré des progrès considérables et où le taux de mortalité est inférieur à 150 pour 100 000 naissances, les pays africains continuent à connaître un taux de mortalité relativement élevé et se situant autour de 917 décès pour 100 000 naissances. Cette tendance s’est même inversée dans certains pays où le taux de mortalité maternelle a dépassé 1000 pour 100 000 naissances.

La situation sanitaire est alarmante du fait de la progression des épidémies comme le VIH-Sida et le paludisme. En effet, les résultats des différentes études indiquent que 7 adultes sur 100 vivent avec le VIH-Sida en Afrique. Ce taux est encore plus marqué en Afrique Australe du fait des comportements sexuels, de la violence familiale et de la toxicomanie. Par ailleurs, le paludisme continue à faire des ravages sur le continent et être la cause du plus grand nombre de décès en Afrique.

Ainsi, la situation sociale paraît des plus difficiles en Afrique. Certes, certaines sous-régions ont réalisé des progrès importants. Cependant, les résultats du continent restent préoccupants et les progrès ont été faibles en vue d’atteindre les objectifs du millénium.

3 Voir pour les progrès en vue des objectifs du Millénium : Commission Economique des Nations Unies pour l’Afrique, Les objectifs du Millénaire pour le développement en Afrique : Progrès accomplis et défis à relever, Addis Ababa, Ethiopie, Septembre 2005.

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Une croissance faible et fragile….

Les faibles performances des économies africaines se retrouvent également au niveau des dynamiques de croissance. En 2004, le taux de croissance de l’Afrique a été de 4,6%4. Certes, ce taux est en progression par rapport aux performances des années passées du fait de la hausse des cours mondiaux des produits de base dont le pétrole, de l’amélioration de la croissance dans le secteur agricole et de l’accroissement de l’appui international au continent, notamment sous forme d’aide. Cependant, ce taux reste très faible et les dynamiques de croissance en Afrique sont fortement fragiles.

La faiblesse de la croissance et sa fragilité ne sont pas récentes. En effet, elles ont marqué le pas sur le continent depuis plusieurs années. Les économies africaines connaissant depuis plus d’une quinzaine d’années une croissance molle, située entre 3 et 4%. Cette croissance s’explique essentiellement par l’évolution des cours de matières premières exportées par ces pays. Ainsi, les politiques économiques et particulièrement les stratégies de lutte contre la pauvreté que la plupart des pays africains ont commencé à mettre en œuvre semblent avoir peu de prise sur la croissance qui reste désespérément faible et fragile. Les performances du continent africain restent en dessous des niveaux exigés pour atteindre les objectifs du Millénaire pour le développement, et réduire la pauvreté de moitié à l’horizon 2015. Ainsi, l’Afrique reste enfermée dans une trappe à la croissance molle. L’échec du continent à s’inscrire dans une dynamique de croissance forte trouve son explication certainement dans le caractère restrictif des politiques économiques et la prédominance des préoccupations de stabilisation des grands équilibres macroéconomiques.

1.2 Une place marginale dans la globalisation….

Parallèlement à la faiblesse des dynamiques de croissance, la situation de l’Afrique a été caractérisée également par une plus grande marginalisation dans le mouvement de globalisation. Cette marginalisation s’observe dans les flux de capitaux, et en particulier les investissements directs à l’étranger (IDE), qui constituent la voie privilégiée de la globalisation de l’économie.

Les flux annuels de capitaux sont passés de 59 milliards de $ en 1982 à 209 en 1990, avant d’atteindre 560 milliards en 20035. Mais, plus que le volume c’est surtout le rythme de croissance qui montre l’ampleur de ces mouvements durant les deux dernières décennies. A ce niveau, il faut indiquer que la croissance annuelle des flux des investissements directs à l’étranger (IDE) a été de 22,9% entre 1986 et 1990 et de 21,5% entre 1991 et 1995. Mais, c’est surtout durant la seconde moitié des années 90 que les IDE vont connaître une explosion sans précédent avec une croissance annuelle de 39,7%. Pour saisir l’ampleur de cette croissance il faut la comparer à celle de la production et du commerce international. A ce niveau, il faut indiquer que la croissance des flux d’IDE a été plus de 12 fois supérieure à celle du PIB,

4 Voir pour les performances économiques annuelles de l’Afrique les différents Rapports Economiques Annuels de la Commission Economique des Nations Unies pour l’Afrique.

5 Pour les différentes statistiques sur les Investissements directs étrangers voir: UNCTAD, World Investment Report 2004, The shift towards services, Geneva 2004.

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et plus de cinq fois supérieure à celle du commerce international. Ces éléments montrent l’importance des mouvements de capitaux dans la globalisation.

Mais, cette tendance à la hausse des mouvements de capitaux va se tasser dès le début du siècle avec une forte régression en 2001 estimée à - 41,1. Le repli des IDE s’est accompagné également par leur recentrage autour des pays développés qui ont reçu près de 65% du total en 2003. Ce recentrage s’est fait aux dépens des pays en développement dont la moyenne annuelle est passée de 231 milliards de $ en 1999 à 172 milliards en 2003. L’Amérique Latine et l’Asie, qui étaient pourtant dans les années 90 les zones privilégiées d’orientation, sont les plus grands perdants de ce recentrage des IDE autour des pays développés. Ainsi, la moyenne annuelle des flux à destination de l’Amérique latine a baissé de moitié entre 1999 et 2003 en passant de 107 à 49 milliards de $. Par ailleurs, les IDE à destination de l’Asie ont connu leur niveau le plus élevé en 2000 avec un niveau de 146 milliards de $. En 2003, les IDE vers l’Asie ont diminué du tiers et ne sont plus que de 107 milliards de $. Certes, les IDE à destination de l’Afrique ont connu une légère progression en 2003. Mais, les montants restent marginaux et l’Afrique n’a accueilli que 15 milliards de $. Ce montant est encore en dessous des performances de 2001 avec des flux de près de 20 milliards de $. Les IDE à destination de l’Afrique sont concentrés autour d’un nombre limité de pays et sont orientés essentiellement vers les ressources naturelles et l’extraction pétrolière.

Cette marginalisation ne se limite pas aux mouvements de capitaux mais s’étend également au commerce international.

Une place plus faible pour l’Afrique dans le commerce mondial ….

La place de l’Afrique dans le commerce international a connu d’importantes évolutions dans les deux dernières décennies. La première et certainement la plus importante est relative à la nette marginalisation de l’Afrique dans le commerce mondial. Il faut noter que la part du continent dans les exportations mondiales n’a cessé de se tasser passant de 7,3% en 1948 à 2,4% en 2003. Cette réduction s’est surtout accélérée dans les années 80 et 90 où la part de l’Afrique dans le commerce mondial a été réduite de moitié. La part de l’Afrique a fortement diminué dans les importations mondiales en passant de 7,6% en 1948 à 2,2% en 2003. Les années 80 ont constitué un tournant important pour la place et le rôle de l’Afrique dans le commerce international. En effet, la crise de la dette du début des années 80 s’est traduite par une forte récession économique qui a eu des effets négatifs sur les échanges internationaux de l’Afrique. Ainsi, durant la première moitié des années 80 on a enregistré une forte baisse des exportations et des importations africaines. Certes, les réformes mises en œuvre durant la seconde moitié des années 80 ont porté leurs fruits et ont été à l’origine d’une reprise des échanges internationaux. Mais, cette reprise a montré sa fragilité dans les années 90 avec une évolution en dents de scie.

Parallèlement à la baisse de la part de l’Afrique dans le commerce international, la seconde caractéristique concerne sa composition par produits. A ce niveau, il faut noter l’enfermement du continent dans la

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trappe de l’insertion rentière où les produits agricoles et miniers représentent près de 70% du total des exportations. Par ailleurs, les exportations de produits manufacturés sont concentrées dans un nombre limité de pays dont ceux d’Afrique du Nord, l’Afrique du Sud et l’Ile Maurice. Pour les importations, il faut noter que plus de 70% du total est constitué de produits manufacturés. Cette structure du commerce extérieur africain est assez représentative des insertions traditionnelles Nord-Sud. Elle est aussi significative de l’échec des tentatives de diversification et de modernisation des structures économiques africaines entamées à la fin des années 60 et dans les années 70. En effet, la crise de la dette a mis fin aux efforts des pays africains de développement industriel et de transformation sur place des produits de rente.

Enfin, la dernière caractéristique du commerce extérieur africain concerne sa structure géographique et sa concentration sur l’Europe de l’Ouest. Cette composition géographique n’est pas sans rapport avec la structure par produits des échanges extérieurs africains qui reproduit le schéma d’insertion traditionnel avec une orientation des exportations de matières premières et de produits agricoles vers les pays européens et l’importation de ces pays des produits manufacturés. Il faut rappeler à ce niveau que les stratégies d’import-substitution adoptées par les pays africains dans les années 60 et 70 avaient pour objectif de mettre fin à ce schéma en fabricant sur place les produits manufacturés importés par le passé de la métropole coloniale. Or, l’échec de ses stratégies et l’éclatement de la crise de la dette se sont traduits par l’abandon des politiques d’import-substitution et la survivance du modèle agro-exportateur. Certes, à ce niveau il faut noter une progression de la part de l’Amérique du Nord dans les échanges extérieurs de l’Afrique suite à l’adoption par les Etats-Unis (AGOA) et par le Canada d’accords préférentiels en faveur des exportations africaines. Il faut également noter une croissance rapide de la part de l’Asie dans les échanges extérieurs de l’Afrique.

1.3 Lorsque les cours des produits de base se détériorent….

L’Afrique a subit le choc de la baisse des cours des matières premières du fait de la domination de l’insertion traditionnelle dans ses échanges extérieurs. Ces cours ont été caractérisés depuis de longues années par un repli et une forte volatilité. A ce niveau, il faut souligner qu’il y a un accord entre les récentes études sur cette tendance au déclin structurel des prix réels des produits de base6.

6 Voir à ce propos différentes études dont :- D. Diakosavvas et P. Scandizzo, Trends in the terms of trade of primary commodities 1900-1982 : the controversy and its origins, Economic

Development and cultural change, n°39, 1991, pp. 231-264,- H. Bloch et D. Sapsford, Wither the terms of trade? An elaboration of the Prebisch-Singer hypothesis, Cambridge journal of economics,

n°24, 2000, pp. 461-481,- P. Cashin et C. J. McDermott, The long-run behaviour of commodity prices : small trends and big variability, IMF Staff papers, n°49, 2002,

175-199,- E. Grilli et M. C. Yang, Primary commodity prices, manufacturing good prices, and the terms of trade of developing countries: what the

long run shows, World Bank Economic Review, n°2, 1988, pp. 1-47,- A. Maizels, Commodities in crisis: The commodity crisis of the 1980 and the political economy of international commodity policies,

Clarendon Press, Oxford, 1992.

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Ces travaux ont permis de mettre en exergue l’évolution de ces prix durant le 20ième siècle. A ce niveau, il faut noter, qu’après la forte hausse au milieu des années 50 suite à la guerre de Corée, les prix nominaux de produits de base ont connu une forte stabilité dans les années 50 et 60. La décennie 70 a connu une forte hausse de ces prix avec une pointe en 1974 suite à la mobilisation des pays en développement pour la refonte et la réforme de l’ordre international. Cependant, ces prix ont enregistré une forte tendance à la baisse dès le milieu des années 90 avec un repli de 15% par rapport à leur niveau au début de la décennie. Par ailleurs, il faut noter que les prix réels des produits de base ont connu un déclin important durant la période allant de 1957 à 20017. Ces replis ont été estimés à 1,92 pour les produits alimentaires, à 1,91 pour le café, à 2,04 pour le coton et 1,26 pour les métaux. Parallèlement à cette forte tendance à la baisse, il faut également mentionner une grande variabilité des prix des produits de base durant la même période. Cette volatilité a été très forte pour les produits alimentaires avec un coefficient de 0,3, le café avec un coefficient de 0,54, le coton avec un coefficient de 0,39 et les métaux avec un coefficient de 0,20.

Ainsi, les cours des produits de base n’ont cessé de connaître une tendance à la baisse depuis des décennies. Ce recul va voir un impact important sur les pays africains. Mais, pour mesurer cet impact il faut mettre en exergue la place des produits de base dans les exportations des pays africains. Des études récentes ont montré que les produits primaires ne représentaient plus que 12,3% du total des exportations. Or, pour les pays africains cette part est encore plus importante et pour une grande partie d’entre eux elle est supérieure à 80% du total. Cette forte dépendance vis-à-vis des matières premières explique l’impact des fluctuations des cours sur ces économies et en partie leurs faibles performances économiques durant ces dernières années. Une étude de la Banque Mondiale et de la Commission économique des Nations Unies pour l’Afrique a estimé que ces pertes représentaient sur la période allant de 1970 à 1997 pour les pays africains non exportateurs de pétrole et en dehors de l’Afrique du Sud l’équivalent de 119% du PIB de ces pays, 51% des flux nets cumulés de ressources et près de 68% des transferts nets de ressources8. Une autre étude de la CNUCED a montré que les producteurs de café auraient gagné 19 milliards de $ supplémentaires, ceux du sucre 1,4 milliards de $ et ceux du coton en Afrique de l’Ouest 1 milliards de $ entre 1999 et 2002 si les cours avaient gardé leurs niveaux de 19989. Selon la même étude, la chute des cours des produits de base a coûté à l’Afrique 6% en moyenne annuelle de coefficient d’investissement et 50% de revenu par habitant. D’autres études estiment que la détérioration des termes de l’échange dans les années 80 s’est traduite par une perte en moyenne de 0,7% de croissance pour les pays africains10. Parallèlement aux manques à gagner en matière de croissance et de revenu, la baisse des prix des produits de base a contribué au surendettement des pays africains11.

7 Voir : OMC, Rapport sur le commerce mondial 2003, Genève 2003.8 World Bank et Economic Commission for Africa, Can Africa claim the 21st Century?, Washington 2000.9 CNUCED, Le développement économique en Afrique. Résultats commerciaux et dépendance à l’égard des produits de base, Genève

2003.10 Voir Y. Hadass et J. Willamson, Terms of trade schoks and economic performance : 1870-1940: Prebish and Singer revisited, NBER

Working Paper n°8188, 2001.11 FMI, Perspectives de l’économie mondiale, Washington 2000.

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Cette forte détérioration des termes de l’échange et les fortes fluctuations des cours de matières premières se sont traduits depuis longtemps par des préoccupations de stabilisation afin de permettre aux pays qui en dépendent de planifier leur développement et leurs investissements. Cependant, les différents mécanismes mis en place pour stabiliser les prix des produits de base exportés par les pays africains n’ont pas eu les effets escomptés et ils n’ont pas pu faire face au retournement de la conjoncture internationale dans les années 80 et au caractère structurel de la baisse des cours. L’éclatement de ces mécanismes au tournant des années 80 s’est traduit par un renforcement de la tendance au repli des cours ce qui a pesé lourdement sur les performances économiques de ces pays et a été à l’origine d’une explosion de la pauvreté.

Les préférences ont été faiblement utilisées…

La faible diversification des structures des échanges et les contraintes de l’offre n’ont pas permis aux pays africains de tirer un large bénéfice des préférences qui leur ont été accordés par les pays développés. Certes, il faut mentionner une certaine évolution du taux d’utilisation depuis le milieu des années 9012 des préférences accordées pour les PMA. Ce taux est passé de moins de 50% en 1994 pour l’ensemble des quatre marchés les plus importants à près de 70% en 2001. Ainsi, pour le Canada ce taux est passé de 65% à 70% durant la même période. Pour l’Europe, cette évolution est restée limitée et le taux d’utilisation se situe toujours en dessous de 50%. L’évolution la plus importante a été enregistrée aux Etats-Unis où elle se situe aujourd’hui à près de 95%. Mais, pour le Japon le taux de couverture a baissé de manière significative en passant de près de 95% à 38% entre 1994 et 2000 avant de remonter à 83% en 2001.

Ainsi, les PMA ont tiré profit des préférences qui leur ont été accordées ces dernières années et leurs taux d’utilisation n’ont cessé de s’améliorer. Cette conclusion est importante et remet en cause les propos de certains auteurs qui estiment que les pays en développement n’ont pas tiré profit de ces avantages et que les préférences n’ont pas aidé ces pays à améliorer leur compétitivité.

Cependant, il faut nuancer cette conclusion en indiquant qu’en dépit de son amélioration, le taux d’utilisation est resté limité. Ainsi, par exemple, pour les pays de l’Union Européenne qui constituent le principal partenaire commercial de l’Afrique ce taux reste en dessous de 50%. Par ailleurs, pour le Canada et les pays de la quadrilatérale d’une manière générale ce taux reste autour de 70%. A partir de là, la question qui se pose est de comprendre les raisons de la faiblesse du taux d’utilisation des préférences accordées par les pays développés. A ce propos beaucoup s’accordent sur l’importance des règles d’origine ainsi que d’autres nouvelles barrières non tarifaires qui constituent un important obstacle devant l’utilisation des avantages d’accès au marché accordés par les pays en développés aux pays africains. Parallèlement aux règles d’origine et aux barrières non-tarifaires, il faut également mentionner la complexité des schémas préférentiels et la superposition des différents systèmes. Les pays africains se trouvent désarmés devant

12 CNUCED (2003), op. cit

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cette mosaïque de schémas et exigent de plus en plus une harmonisation des différents systèmes et leur alignement vers le haut sur le système le plus favorable. Mais, l’amélioration de l’utilisation des schémas préférentiels exige une plus grande diversification et une amélioration de la compétitivité des économies africaines.

Les faibles progrès en matières d’intégration régionale….

Les contraintes du développement de l’Afrique s’observent également au niveau des faibles progrès en matière d’intégration régionale. Cette question suscite en Afrique un intérêt de plus en plus important ces dernières années13. En effet, les efforts de coopération et d’intégration vont connaître une renaissance dès le milieu des années 90. Cette période correspond au niveau institutionnel à une relance des secrétariats des communautés économiques régionales qui étaient jusque-là moribonds. Par ailleurs, de nouvelles communautés ont été lancées afin de renforcer les liens de coopération entre pays au niveau régional. Ces différentes entités se sont lancées dans des programmes ambitieux de libéralisation des échanges au niveau régional et de meilleure coordination de leurs politiques économiques. Au niveau continental cette question est revenue au centre des préoccupations des pays africains et le NEPAD a fait de l’intégration régionale une de ses plus importantes priorités.

Ainsi, on assiste à un retour en force de l’idée d’intégration sur le continent. Ce renouveau s’explique également par le rôle qu’elle peut jouer dans l’amélioration de l’insertion internationale des pays africains et le renforcement de leur compétitivité. Or en dépit de cet intérêt croissant, les résultats de l’intégration régionale et plus particulièrement du commerce intra-régional ont été faibles et en dessous des attentes. Certes, le commerce régional a progressé durant les dernières années en passant en moyenne de 7,5% à un peu plus de 10% du total du commerce extérieur du continent en 200014. Cependant, ce niveau reste très faible et les pays africains doivent plus que doubler le niveau actuel de leurs échanges afin que le commerce intra-africain atteigne le même niveau que dans les autres régions. Mais, cette vue d’ensemble cache des disparités entre les régions du continent. Ainsi, les pays de la SADC ont atteint des niveaux d’échanges intra-régionaux plus importants se situant autour de 30% du total. Ce niveau s’explique par le rôle dynamique joué par l’Afrique du Sud en tant que pôle de croissance et d’échange dans cette sous-région.

Il faut également mentionner les performances réalisées par les pays de la CEDEAO où le niveau de commerce intra-régional avait atteint en 2000 près de 20% du commerce total de la sous-région. Cependant, toutes les autres communautés ont des niveaux d’échanges réduits.

La faiblesse des échanges intra-communautaires s’explique par plusieurs raisons. La première est probablement liée à la lenteur de la mise en œuvre des accords de libéralisation des échanges. En effet, 13 Voir sur les questions d’intégration régionale l’important rapport publié par la Commission économique des Nations-Unies pour l’Afrique

: CEA, L’état de l’intégration régionale en Afrique, Addis-Abeba, 2003.14 Voir CEA (2003), op. cit.

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en dépit de la signature d’un certain nombre d’accords de libre-échange ou d’union douanière, leur application rencontre parfois des difficultés du fait des inquiétudes des pays devant la perte des recettes suite au démantèlement des tarifs douaniers.

Par ailleurs, certains pays sont préoccupés par la concurrence que peuvent leur imposer leurs voisins qui ont des niveaux de développement plus élevés. Parallèlement à la libéralisation des tarifs, il faut également mentionner les barrières non-tarifaires dont les procédures administratives, les formalités douanières complexes, les postes de contrôle et les différents barrages routiers. Ces échanges sont aussi limités par les différences dans les règles d’origine établies par les différents pays africains. Ces règles prennent en considération la part du capital local, les intrants importés utilisés et la part de la valeur ajoutée locale dans la valeur totale du produit. A ce niveau, on enregistre encore des différences entre les différents regroupements sous-régionaux. A titre d’exemple, on peut mentionner que les règles d’origine de la CEDEAO intègrent 51% pour le capital local, 40% de matières premières communautaires et 35% de la valeur du produit. En même temps, les pays de l’UEMOA qui sont tous membres de la CEDEAO ont défini d’autres critères qui ont amené les deux communautés à harmoniser ces règles. Mais, d’une manière générale les règles d’origine continuent à être différentes ce qui ne facilite pas les échanges au sein des différentes communautés. La coopération et les échanges intra-régionaux connaissent également des difficultés du fait des faibles progrès en vue de l’établissement des unions douanières dans les différentes régions et de la mise en œuvre des tarifs extérieurs communs15.

Parallèlement à ces aspects liés aux échanges et à l’évolution de la coopération commerciale entre les différents pays, il faut mettre l’accent dans l’explication de la faiblesse des échanges intra-régionaux sur le peu de complémentarité entre les appareils productifs des différents pays africains. A ce niveau, l’intensité des échanges intra-régionaux est fortement liée à l’existence d’une économie avec un niveau de diversification plus élevé au niveau régional comme c’est le cas des pays de la SADC avec l’Afrique du Sud ou la communauté des pays de l’Afrique de l’Est avec le Kenya. Mais, d’une manière générale la faible diversification des économies s’est traduite par un renforcement des relations verticales avec les pays développés.

Ainsi, le faible développement de la coopération et des échanges intra-régionaux en Afrique ont contribué à la marginalisation du continent dans les échanges mondiaux dans la mesure où il n’a pas permis une plus grande ouverture des marchés. Les pays africains n’ont pas pu tirer profit des rendements d’échelle et des effets de taille pour améliorer leur compétitivité et par conséquent leur insertion internationale. Plusieurs raisons expliquent cette faiblesse des échanges dont la faible complémentarité des appareils productifs, la

15 Voir sur les questions du commerce intra-régional les travaux de Mahamat Abdoulahi dont :- M. Abdoulahi, Le processus de crétaion du marché commun africain : une vue d’ensemble, ATPC Work in Progress, Commission

Economique des Nations-Unies pour l’Afrique, Addis-Ababa, Ethiopie 2004,- M. Abdoulahi, Evaluation des efforts d’intégration régionale en Afrique en vue de promouvoir le commerce intra-africain, Commission

Economique des Nations-Unies pour l’Afrique, Addis-Ababa, Ethiopie, 2005.

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lenteur dans la mise en œuvre des schémas de libéralisation, les divergences dans les règles d’origine et les difficultés dans la mise en place des unions douanières et dans le renforcement de la coopération régionale ainsi que les difficultés liées à la facilitation du commerce.

Ce chapitre nous a permis de mettre en valeur les enjeux du développement du continent. En effet, les différentes économies africaines ont réalisé depuis quelques années des progrès dans la gestion des grands équilibres économiques. On a enregistré une reprise de la croissance ainsi qu’une amélioration de l’environnement institutionnel et de la gouvernance des économies. Cependant, ces progrès sont restés insuffisants pour permettre au continent d’atteindre les objectifs du millénium et d’améliorer son positionnement dans la globalisation. Les faibles résultats économiques exigent la réorientation des stratégies de développement du continent vers la diversification du tissu productif et l’amélioration de sa compétitivité. Cette réorientation est d’autant plus importante qu’on a enregistré depuis quelques années un retour en force de ce paradigme dans la réflexion sur le développement ainsi que dans les préoccupations des institutions internationales.

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Chapitre 2 — La diversification : Le renouveau d’une problématique

Parallèlement aux facteurs externes, les faibles résultats de l’Afrique en matière de développement et sa marginalisation dans le commerce international trouve une partie de son explication dans une série de facteurs internes. Parmi ces facteurs, le plus important réside dans l’échec des expériences de diversification entamées peu après les indépendances afin de rompre avec le modèle de développement traditionnel. Cette expérience a été remise en cause suite à la crise du début des années 80 et à l’avènement des réformes qui mettaient l’accent sur la spécialisation internationale. Or, on a enregistré depuis quelques années un renouvellement du débat et de la réflexion sur la problématique de la diversification comme un moyen d’améliorer la compétitivité des économies africaines et leur insertion dans la division internationale.

Ce chapitre cherchera à mettre en évidence le renouvellement récent de la problématique de la diversification dans le débat sur le développement. Dans une première section, nous mettrons l’accent sur l’évolution des politiques de la diversification en Afrique. La seconde section sera consacrée aux origines de la diversification dans la littérature économique. Dans la troisième section de ce chapitre nous chercherons à travers une revue de la littérature récente à déterminer les facteurs qui sont au cœur du processus de diversification. La quatrième et dernière section s’intéressera au débat sur la diversification et la croissance économique.

2.1. Heurs et malheurs des politiques de diversification en Afrique

La plupart des pays africains ont entamé dans les années 60 et 70 un processus de développement industriel rapide dont l’objectif était de diversifier leurs structures économiques et de réduire leur dépendance par rapport aux produits de base. Cette dynamique de développement a été favorisée par l’accroissement des prix des produits de base exportés par les pays africains qui leur a fourni les moyens pour financer les investissements réalisés.

Ces stratégies de diversification avaient suivi dans la plupart des pays africains, à l’image de l’ensemble du monde en développement à l’époque, des modèles d’import-substitution qui se sont fixés comme objectif de produire localement les produits de consommation importés par le passé de l’extérieur. Ces stratégies de développement se sont traduites par un accroissement rapide des investissements et de l’emploi dans les secteurs manufacturiers. On a également enregistré une augmentation de la productivité suite à un transfert des nouvelles techniques dans le secteur industriel.

Or, quelques années plus tard, les stratégies de diversification mises en œuvre dans la plupart des pays africains se sont soldées par des échecs. La crise des stratégies de diversification s’est d’abord manifestée à

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travers la montée des grands déséquilibres macroéconomiques. D’un côté, l’accroissement des importations de biens d’équipement et de biens intermédiaires pour le développement industriel ont lourdement pesé sur la balance commerciale et se sont traduits par un éclatement des équilibres externes. D’un autre côté, l’Etat a joué un rôle actif dans les dynamiques d’investissement et de régulation économique et sociale ce qui a fini par entraîner un creusement des déficits publics. Mais, parallèlement à la montée des grands déséquilibres macroéconomiques, l’épuisement des expériences de diversification s’observe également dans quelques indicateurs structurels. A ce niveau, il faut noter que la demande locale, du fait des grandes inégalités, n’a pas suivi la croissance de l’offre des produits de consommation finale. Du coup, le marché interne s’est trouvé fortement limité et n’a pas favorisé le développement des rendements d’échelle des activités industrielles. Ainsi, après une croissance rapide durant les premières années, les gains de productivité ont nettement stagné et la compétitivité des activités industrielles s’est trouvée réduite. Il faut aussi mentionner la rigidité des politiques commerciales et industrielles qui ont favorisé le développement de comportements rentiers et n’ont pas encouragé les dynamiques d’innovation et de créativité de la part des entreprises locales. En effet, la plupart des pays africains ont opté pour des politiques tarifaires protectionnistes qui ont été appliquées de manière uniforme sur l’ensemble des secteurs d’activité. Ces politiques n’ont pas pris en considération les besoins spécifiques des dynamiques de diversification et la nécessité d’introduire un certain niveau de compétition et de concurrence afin d’encourager les investissements et l’amélioration de la compétitivité des entreprises locales16. Ainsi, l’ensemble de ces facteurs macroéconomiques et structurels ont été à l’origine de l’échec des stratégies de diversification et de l’éclatement de la crise de la dette.

La crise de la dette a mis fin, dès le début des années 80, aux stratégies d’import-substitution et s’est traduite par une réorientation des choix et des stratégies de développement dans les pays africains. En effet, les programmes d’ajustement mis en place durant cette décennie avaient mis l’accent sur la stabilisation macroéconomique afin de rétablir les grands équilibres. Du coup, les choix sectoriels et particulièrement le développement agricole et industriel ont été mis en sourdine. Il était alors attendu que la libéralisation et l’ouverture sur le secteur privé allaient dynamiser le développement, favoriser les dynamiques de croissance forte et couper court aux comportements rentiers des entreprises dans les années 70. Ainsi, la page de la diversification a été définitivement tournée et la stabilité macroéconomique est devenue le grand leitmotiv des années 80 et 90. Mais, en même temps, on pensait que les réformes mises en œuvre durant cette période, à travers le renforcement du rôle du marché dans la régulation économique et le retrait de l’Etat, allaient favoriser une accélération de la croissance et de l’investissement.

En même temps, on avait misé sur la libéralisation du commerce extérieur et la promotion des activités exportatrices afin d’améliorer la compétitivité des économies africaines.

16 Voir sur cette question : Hakim Ben Hammouda, Libéralisation commerciale et développement : Quelles leçons pour l’Afrique ?, ATPC Work in Progress n°7, CEA, Addis Abeba, Ethiopia, 2004.

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La crise des années 80 a entraîné un changement majeur dans les choix et les fondements des stratégies de développement. En effet, le modèle de la diversification qui était au cœur des stratégies des années 70 faisait l’hypothèse que le développement passait par un noircissement de la matrice des échanges intra-sectoriels. La densification de ces échanges exige d’importants efforts d’investissements afin d’assurer une plus grande complémentarité entre les différentes branches d’activité. Ces investissements ne devaient pas privilégier les critères de rentabilité et répondaient en priorité aux besoins de cohérence du tissu économique. Ce choix explique la prédominance des investissements publics dans les stratégies de diversification mises en œuvre dans la plupart des pays africains.

Or, l’essoufflement de ce modèle à la fin des années 70 s’est traduit par la marginalisation du paradigme de la diversification. En effet, plusieurs analyses avaient mis l’accent sur les conséquences des choix d’investissement effectués dans le cadre de ce paradigme, notamment leur inefficacité. Le thème de l’utilisation inefficiente des ressources rares dans les pays en développement est devenu familier dans les analyses sur les origines des crises. Cette inefficacité et la mauvaise utilisation des ressources s’expliquent, selon le consensus de Washington en vogue à l’époque, par un fort interventionnisme des pouvoirs publics et le non-respect des règles naturelles du marché dans l’allocation des ressources. Par ailleurs, d’autres mettaient l’accent sur les comportements rentiers qui se sont développés dans la plupart des pays africains du fait de la forte protection dont jouissaient les entreprises et qui n’encourageaient pas les investissements dans l’innovation pour améliorer la compétitivité des entreprises.

La crise du paradigme de la diversification au début des années 80 s’est traduite par le retour en force de la spécialisation internationale. Désormais, le développement des pays africains doit rompre avec la problématique de la cohérence du tissu productif national et s’inscrire dans une optique d’amélioration de l’insertion internationale. Cette nouvelle problématique passait par la libéralisation des échanges extérieurs afin de prévenir les comportements rentiers et encourager la concurrence au sein des économies nationales. Cette réorientation des choix de développement devait éliminer le biais anti-exportation qui était au centre des stratégies d’import-substitution et favoriser la promotion des activités exportatrices. Par ailleurs, cette nouvelle stratégie de développement exigeait un désengagement de l’Etat et un recours au libre fonctionnement des forces du marché dans la répartition des ressources rares. Ce changement de cap devait favoriser une allocation plus efficace des ressources. Ainsi, la crise des années 80 avait mis fin au projet de la diversification des structures productives des pays en développement et avait remis à l’ordre du jour le paradigme de la spécialisation selon les avantages comparatifs.

Or, après deux décennies de mise en œuvre des réformes, le bilan est loin d’être satisfaisant. En effet, le nouveau paradigme de développement et les nouvelles stratégies appliquées par les pays africains dans les années 80 et 90 n’ont pas été en mesure de tenir leurs promesses. La croissance a été tout au long des deux dernières décennies faibles et fragiles. Par ailleurs, la crise de la dette n’a pas cessé de s’amplifier. Mais, surtout la marginalisation des pays africains dans les relations internationales n’a cessé de s’approfondir

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et l’insertion traditionnelle s’est réaffirmée de jour en jour. Cette situation économique s’est traduite par une forte paupérisation et un éclatement des conflits politiques et sociaux.

Dans ce contexte d’essoufflement des réformes économiques et de leur incapacité à aider l’Afrique à sortir de sa marginalisation, on a assisté à un renouvellement du débat sur le développement économique. Différentes contributions ont cherché dans cette perspective à renouveler la réflexion sur les stratégies à mettre en œuvre afin de sortir de l’impasse actuelle. Ce renouveau a touché plusieurs domaines dont la réflexion sur le commerce et le développement. A ce niveau, plusieurs auteurs ont mis en exergue la faible contribution du commerce dans le développement des économies africaines. Le renouveau des politiques commerciales a été à l’origine d’un retour de la question de la diversification dans le débat économique ces dernières années. Plusieurs auteurs mettent de plus en plus l’accent sur cette question et la nécessité de réorienter les politiques commerciales et industrielles afin de favoriser une plus grande diversification des économies en développement17.

2.2. Aux origines du débat sur la diversification

La question de la diversification n’est pas récente dans la littérature économique18. Les premiers travaux sur cette question ont été effectués par Mac Laughlin au moment de la crise des années 3019. Il a cherché à expliquer les cycles économiques dans les villes américaines par le degré de concentration des activités économiques. Ainsi, ces travaux ont montré que les villes ayant un niveau de concentration élevé sont celles qui ont le plus souffert de la crise de l’entre-deux guerres. Cette problématique a été reprise durant la même période dans l’étude des aléas de la conjoncture, et plus particulièrement sur la chute des cours de matières premières comme le café pour les pays d’Amérique latine. Ces travaux ont été à l’origine du début des stratégies de transformation structurelle des économies d’Amérique Latine et de leur volonté d’échapper à l’insertion rentière basée sur les matières premières dont les cours ont connu une chute spectaculaire dans les années 30 et ont été à l’origine d’une forte crise dans la plupart de ces pays. Ces prémices de réflexion seront repris quelques années plus tard par la CEPAL et seront à l’origine des stratégies d’import-substitution.

Ces travaux sur la diversification connaîtront un développement rapide dans les années 40 et 50 et vont constituer le paradigme dominant de la réflexion sur la croissance et le développement jusqu’à la fin des années 70 du siècle dernier. Les différents auteurs ont abordé plusieurs thèmes dans l’exploration de ce nouveau paradigme et dans la définition de nouvelles problématiques de développement. Ainsi,

17 Voir notamment : J.-C. Berthélemy, Commerce international et diversification économique, à paraître dans la Revue d’Economie Politique

18 Voir pour une revue de la littérature sur les questions de transformation structurelle des économies en développement : Moshe Syrquin, Patterns of structural change, in Hollis Chenery and T. N. Srinivasan, Handbook of Development Economics, vol. 1, North Holland, 1988.

19 Glenn MacLaughlin, Industrial diversification in American Cities, Quarterly Journal of Economics, n°45, November 1930, pp.131-149.

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Rosenstein-Rodan et Léontief qui avaient mis l’accent sur les notions d’effets d’entraînement et de densification des matrices intersectorielles20.

Ces travaux ont constitué le point de départ à la réflexion théorique sur la diversification des économies en développement. Cette diversification devait se traduire par le noircissement de la matrice intra-sectorielle suite au développement des échanges entre les différents secteurs de l’économie du fait de leur plus grande complémentarité. Dans cette perspective, les différents auteurs ont cherché à identifier les activités industrielles qui ont un rôle moteur dans la multiplication des échanges internes. Ces travaux sur les effets d’entraînement et les industries motrices occuperont une place de choix dans la réflexion sur les pays en développement depuis la fin de la seconde guerre mondiale jusqu’au milieu des années 7021. Les travaux sur la diversification ont également montré qu’elle joue un rôle essentiel dans la maîtrise des aléas de la conjoncture et particulièrement des fluctuations des cours de matières premières pour les pays en développement22. De leurs côtés, Kuznets et Rostow ont fait de la transformation structurelle des économies et de leur diversification des passages obligés à la croissance et au développement23.

Les premiers travaux sur la diversification ont mis l’accent sur une série d’éléments considérés comme essentiels dans le renforcement des tissus productifs des pays en développement. Le premier élément est liée à la capacité d’investissement ou d’accumulation des pays24. La littérature a établi un large consensus sur la nécessité de dégager des ressources importantes affectées à l’investissement afin de diversifier les structures économiques et de renforcer la transformation des économies traditionnelles. La première génération des travaux sur la diversification a également été à l’origine d’un important débat sur les priorités sectorielles. En effet, si certains défendaient l’idée d’une croissance équilibrée, d’autres plus nombreux mettaient l’accent sur le caractère structurant de certains secteurs qui peuvent jouer un rôle d’entraînement sur le reste de l’économie25. Parallèlement à l’accumulation du capital et aux politiques sectorielles, les premiers travaux sur la diversification ont également insisté sur le rôle de l’industrie. En effet, un consensus a été établi autour du développement industriel et de sa place dans la transformation des économies traditionnelles et la modernisation des structures productives des pays en développement26.

20 Voir :- W. Leontief, Input-Output economics, 2nd Edition, Oxford University Press, Oxford 1986,- P. N. Rosenstein-Rodan, Problems of industrialization of Eastern and South-Eastern Europe, Economic Journal, vol. 33, pp. 202-211,

1943.21 Voir à ce propos les travaux de F. Perroux et de G. D. De Bernis.22 Voir à titre d’exemple B. F. Massel, Export instability and economic structure, American Economic Review, vol. 60, n°4, pp. 618-630,

1970.23 Voir :- S. Kuznets, Modern economic growth, Yale University Press, New Haven, 1966,- W. W. Rostow, The stages of economic growth: A non communist manifesto, Cambridge University Press, Cambridge, 1960.24 Voir à ce propos: W. A. Lewis, Economic development with unlimited supplies of labor, Manchester school of economic and social studies,

n°22, pp. 139-191, 1954.25 Voir notamment : A. O. Hirschman, The strategy of economic development, Yale University Press, New Haven, 1958.26 Voir notamment: A. Gerschenkron, Economic backwardness in historical perspective, Belknap, Cambridge, 1962.

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La question de la diversification a été au centre des premiers travaux sur le développement économique. Elle a été à l’origine de l’élaboration d’une série de choix en matière de stratégie de développement et plus particulièrement des stratégies d’import-substitution mises en œuvre par la plupart des pays en développement dans les années 60 et 70. Par ailleurs, ces travaux ont généré une série de travaux analytiques afin de définir les outils capables de mesurer les efforts et les progrès en matière de diversification comme, par exemple, les matrices input-output. Enfin, ces travaux ont cherché à identifier les facteurs au cœur du processus de diversification et ont mis l’accent sur l’investissement, les politiques sectorielles et plus particulièrement le développement industriel.

Or, la crise de la fin des années 70 et l’échec des stratégies d’import-substitution ont été à l’origine d’une marginalisation de la réflexion sur la diversification. La stabilisation macroéconomique et la spécialisation internationale sont devenus les thèmes majeurs de la réflexion et des politiques de développement. Mais, on a assisté depuis quelques années à un retour en force du débat sur la diversification.

2.3. Les déterminants de la diversification

Le débat sur le développement a été marqué ses dernières années par un retour en force de la question de la diversification. Plusieurs raisons expliquent cette résurgence. D’abord, il faut mentionner les faibles performances économiques dans un grand nombre de régions et de pays, particulièrement en Afrique. Par ailleurs, les pays africains ont faiblement bénéficié des préférences qui leur ont été accordées par un grand nombre de pays développés en dépit de leur renforcement ces dernières années. Il faut aussi mentionner que les différentes études effectuées sur les bénéfices des pays africains du Doha Round ont montré qu’elles seront limitées27. Plusieurs études et travaux ont mis l’accent sur les contraintes de l’offre et la faible diversification des économies africaines pour expliquer les faibles bénéfices de l’Afrique de l’ouverture internationale.

Ces préoccupations sont à l’origine du retour depuis quelques années du débat sur la diversification dans la littérature économique. Cette nouvelle littérature a cherché d’abord à s’inscrire dans la continuité historique de la tradition ouverte dans la réflexion sur la diversification28. La seconde direction prise par ce renouvellement théorique concerne la détermination des conditions de la réussite de la diversification des structures productives des économies. De ce point de vue, les nouvelles recherches disposent d’un avantage incontestable par rapport aux travaux menés dans les années 60 et 70 dans la mesure où les expériences différenciées des pays en développement durant les trois dernières décennies constituent un important champ de recherche et de réflexion. En effet, la nouvelle génération de recherche s’est attelée à tirer les leçons des expériences historiques de développement dans les différentes sous-régions afin d’enrichir la réflexion sur les conditions ainsi que les politiques menant à une diversification réussie. 27 La CEA a réalisé une série d’études sur les bénéfices de l’Afrique du Doha Round, voir notamment ATPC, Trade Liberalization under the

Doha Development Agenda : Options and consequences for Africa, ATPC Work in Progress, August 2004, Addis Abeba, Ethiopia.28 Amin Guiterrez de Pineers, S. and M. Ferrantino, Export diversification and structural dynamics in the growth process: the case of Chile,

Journal of development economics, n°52, pp.375-91, 1997.

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La littérature récente a identifié plusieurs facteurs pour expliquer le processus de diversification en Afrique. La première série de facteurs est liée au niveau de revenu dans une économie.

A ce niveau, il faut noter les travaux d’Imbs et Wacziarg qui ont montré que la diversification avait une relation en U inversé avec le niveau de développement29. Ainsi, la diversification augmente avec le développement économique, mesuré par le revenu par habitant, puis décroît avec un point de retournement se situant autour de 9000$ par habitant. Mais, cette étude a surtout mis l’accent sur les aspects macroéconomiques. Cet argument a été également confirmé par Berthélemy qui a mis l’accent sur l’importance d’une gestion saine des facteurs macroéconomiques dans les efforts de diversification des économies30.

Un autre facteur déterminant de la diversification est l’investissement qui contribue fortement aux dynamiques de la croissance et surtout à l’accroissement de la productivité des nouveaux secteurs économiques. De ce point de vue l’expérience historique des pays en développement a montré que la hausse des investissements s’est toujours traduite par une diversification poussée de l’appareil productif. Ainsi, les décennies 70 et 80 ont été caractérisée par une augmentation du taux d’investissement dans la plupart des régions du monde entraînant dans leur sillage une plus grande diversification des économies nationales. Or, le début des années 80 a été caractérisé par une chute rapide des taux d’investissements qui sont passés de 24,6% à 17,2% pour l’Afrique et de 26% à 20% pour l’Amérique Latine entre 1975 et 2000. Pour la même période, les taux d’investissement de l’Asie et de la Chine n’ont cessé d’augmenter passant respectivement de 22,7% à 29,5% et de 21,2% à 27%.31 Cette dynamique des investissements a joué un rôle majeur dans le processus de diversification des différentes sous-régions. En effet, au moment où les pays asiatiques ont poursuivi leurs efforts d’accumulation, en dépit de la crise de 1997, et ont pu accroître leur compétitivité et améliorer leur insertion internationale, les pays africains et latino-américains n’ont pas été en mesure de continuer leurs efforts d’investissement accentuant ainsi leur marginalisation dans l’économie internationale.

Parallèlement aux investissements, les travaux sur la diversification ont mis en exergue la place et le rôle des politiques industrielles. L’intérêt récent accordé au développement industriel constitue un renouvellement majeur des politiques sectorielles dans la réflexion. Il ne fait plus aucun doute aujourd’hui que l’industrialisation doit être au centre des nouvelles stratégies de diversification afin d’améliorer l’insertion internationale des pays en développement. De ce point de vue, l’expérience historique a montré le rôle de ce secteur dans les dynamiques de croissance et dans l’amélioration de la compétitivité des économies nationales. En effet, les régions les plus dynamiques dans le commerce international sont celles où la part de l’industrie dans le PIB n’a cessé d’augmenter depuis le début des années 70. Ainsi, cette part est passée de 14,6% à 27% et de 13,8% à 15,7% respectivement pour l’Asie de l’Est et l’Asie du Sud

29 J. Imbs et R. Wacziarg, Stages of diversification, American Economic Eeview, vol. 93, n°1, pp. 63-86, 2003.30 Jean Claude Berthélemy (2004), op. cit.31 Voir UNCTAD, Trade and Development Report 2003, United Nations, Geneva 2003.

2�

entre 1960 et 2000. Mais, l’évolution la plus spectaculaire est certainement celle de la Chine où la part de l’industrie est passée de 23,7% à 34,5% dans le PIB durant la même période32. Il faut noter également les performances des économies émergentes de la première génération où la part de l’industrie dans le PIB a fortement augmenté entre 1960 et 1980 en passant de 16,3 à 29,6% du total avant de régresser par la suite et retomber à 26%. Cette évolution ne correspond nullement à une désindustrialisation de ces pays mais concorde avec l’évolution structurelle de l’économie où la croissance de la productivité dans ce secteur lui permet de répondre à la demande croissante sans créer de nouveaux emplois. La demande additionnelle d’emplois est alors transférée dans le secteur des services qui obéit encore à une dynamique extensive et a besoin d’emplois pour augmenter sa productivité.

La situation des pays africains, même si elle obéit à la même dynamique, s’explique par des logiques différentes. En effet, la part du secteur manufacturier en Afrique subsaharienne a progressé en passant de 15,3 à 17,4% du total entre 1960 et 1980. Cependant, l’essoufflement des stratégies d’import-substitution et les réformes mises en œuvre se sont traduites par un rétrécissement du secteur manufacturier dont la part est retombée à 14,9% du PIB en 2000. Mais, c’est probablement l’Amérique latine qui a connu l’évolution la plus spectaculaire dans la mesure où la part du secteur manufacturier a baissé de 10 points en passant de 28,1 % à 17,3% entre 1960 et 2000 dans le PIB. Cette chute de la part du secteur manufacturier trouve son explication dans la désindustrialisation que connaissent ces régions et dans le rétrécissement de ce secteur.

Ainsi, il apparaît clairement que le développement industriel joue un rôle majeur dans la diversification des économies des pays en développement et dans l’amélioration de leur compétitivité internationale. Les différentes études ont montré que d’autres facteurs contribuent à la densification du tissu économique dont les nouvelles technologies et l’ouverture sur les marchés extérieurs. Ces différents travaux ainsi que l’expérience historique nous permettent de mettre en exergue l’enchaînement à l’origine de la diversification et de l’amélioration de la compétitivité internationale. En effet, les pays qui ont réussi à améliorer leur positionnement sont ceux qui ont maintenu durant les trois dernières décennies un rythme d’investissement élevé particulièrement dans le secteur industriel. Cet investissement leur a permis d’accéder aux nouvelles technologies et d’améliorer la productivité et la compétitivité de leurs économies. Ces enchaînements ont permis à ces pays d’accroître leurs exportations et d’améliorer leur insertion internationale. Les pays africains font partie des régions qui n’ont pas été en mesure de s’inscrire dans ce cercle vertueux de la croissance et de la diversification. En effet, après deux décennies de croissance des investissements et d’augmentation de la part du secteur manufacturier dans le produit, la crise des années 80 avait remis en cause cette dynamique, ce qui s’est traduit par une marginalisation croissante des pays africains dans les échanges mondiaux. Ces expériences de diversification ont été limitées par l’étroitesse des marchés nationaux mais aussi par les faibles progrès réalisées en matière d’intégration régionale.

32 UNCTAD (2003), op. cit.

2�

Les politiques industrielles ne sont pas les seules politiques sectorielles à jouer un rôle important dans la diversification des économies. Il faut également mentionner les politiques commerciales qui peuvent contribuer au renforcement de la compétitivité des économies et de leur plus grande diversification33. A ce niveau, il faut mentionner que les politiques commerciales en Afrique ont manqué de dynamisme et ont donné un appui constant et linéaire à certaines activités industrielles ce qui n’a pas favorisé le développement de la compétitivité des économies africaines34.

D’autres recherches ont mis en exergue des déterminants de la diversification dont la croissance, l’investissement, les nouvelles technologies, la productivité des facteurs ainsi que les exportations sur les marchés mondiaux35.

2.4. La diversification et la croissance :

Le renouvellement du débat sur la diversification s’est accompagné d’un consensus sur son rôle dans les dynamiques de croissance. En effet, la littérature récente explique la fragilité de la croissance dans les économies africaines et la marginalisation du continent dans l’économie mondiale par la faible diversification des structures des économies africaines. Plusieurs auteurs ont cherché à expliquer ce rapport entre la diversification et la croissance. Particulièrement, les travaux récents sur la croissance endogène ont mis l’accent sur l’importance de la diversification. Ainsi, le modèle de Romer a introduit un effet bénéfique de la diversification qui s’exprime à travers la disponibilité des intrants au sein d’une économie et peut contribuer à l’accroissement de la productivité du travail et du capital humain36. La diversification peut également contribuer à la croissance en augmentant le nombre de secteurs et par conséquent d’opportunités d’investissement et en réduisant le risque des investisseurs37.

Mais, pour les différents auteurs la diversification joue un rôle majeur sur la croissance économique par le biais de la stabilisation des recettes d’exportation. En effet, la spécialisation dans un seul produit a été toujours considérée comme une source de volatilité et de forte instabilité. Ces travaux se sont inspirés des recherches sur les portefeuilles financiers et les différentes stratégies de diversification afin de réduire le risque des investisseurs. A ce niveau, différents travaux ont montré la forte corrélation entre la

33 Voir ECA, Mainstreaming trade in national development strategies, Addis Abeba, 2004.34 Hakim Ben Hammouda, Trade liberalization and development: Lessons for Africa, ATPC Work in progress n°6, September 2004, Addis

Ababa, Ethiopia.35 Voir notamment :- Robert C. Feenstra, Dorsati Madani, Tzu-Han Yang and Chi-Yuan Liang, Testing endogenous growth in South Korea and Taiwan, Journal

of Development Economics, vol. 60, pp. 317-341, 1999, - J.-C. Berthelémy et L. Söderling, The role of capital accumulation, adjustment and structural change for economic take-off: empirical

evidence from African economic growth episodes, World development, vol. 29, n°2, pp. 323-343, 2001, - F. Al-Marhubi, Export diversification and growth: an empirical investigation, Applied Economic Letters, vol. 7, pp. 559-562, 2000.36 P. Romer, Endogenous technological change, Journal of Political Economy, vol. 98, n°5, 1990.37 D. Acemoglu and F. Zilibotti, Was Prometheus unbound by chance? Risk Diversification and growth, Journal of Political Economy, n°105,

1997, pp. 709-751.

25

diversification et la stabilité des recettes d’exportations et par conséquent la soutenabilité des dynamiques de croissance38.

Dans l’analyse de la relation entre la diversification et la croissance, la plupart des auteurs ont utilisé des modèles macroéconométriques où ils ont cherché à tester la corrélation entre le niveau de croissance et différents indices de diversification. A ce niveau, il faut mentionner les travaux de J.-C. Berthélemy qui a utilisé une méthodologie particulière39. Dans un premier temps, il utilise la méthodologie traditionnelle de décomposition de la contribution des différents facteurs à la croissance. A ce niveau, il utilise une fonction de production Cobb Douglas qu’il décompose en différentes contributions : le capital, le travail et la productivité totale des facteurs. Par la suite, il cherche à travers une régression économétrique à estimer les différents facteurs qui expliquent la productivité totale des facteurs. A ce niveau, il a retenu plusieurs variables explicatives dont l’indice de diversification, le financement de développement, l’ouverture de l’économie, le capital humain. Cette méthodologie est intéressante car elle permet, à travers la productivité totale des facteurs, de montrer la contribution de la diversification à la croissance économique.

En définitive, ce chapitre nous a montré qu’on a assisté depuis quelques années à un retour en force du débat sur la diversification. Les différents études et travaux théoriques ont montré l’importance de ce facteur dans le développement et la croissance économique. En effet, la diversification contribue à l’accroissement de la productivité des facteurs, à la stabilisation des recettes d’exportation ainsi qu’au renforcement de l’investissement.

L’objectif de cette réflexion est double. D’un côté, nous voulons mettre l’accent sur l’importance de la diversification et le rôle qu’elle peut jouer dans le renforcement et la stabilisation des dynamiques de croissance en Afrique. Le second objectif est d’aider les décideurs à définir les politiques les plus adaptées et capables de renforcer le processus de transformation structurelle des économies africaines par le biais d’une plus grande diversification. Dans ce chapitre, la revue de la littérature nous a permis d’identifier une série de variables qui influencent le processus de diversification. A ce niveau, nous avons pu distinguer cinq catégories de variables. La première concerne les facteurs physiques dont l’investissement, la croissance et le capital humain. La seconde catégorie est liée aux choix des politiques et particulièrement l’impact des politiques commerciales et des politiques industrielles dans le renforcement des tissus industriels et dans la diversification des économies des pays africains. La troisième catégorie s’intéresse aux variables macroéconomiques dont les taux de changes, d’inflation ainsi que les grands déséquilibres macroéconomiques. La quatrième catégorie touche les variables institutionnelles dont la gouvernance, les

38 Voir Denise L. Stanley and Sirima Bunnag, A new look at the benefits of diversification: lessons from Central America, Applied economics, n°33, 2001, pp.1369-1383.

39 Voir :- Jean-Claude Berthélemy and Sophie Chauvin, Structural Changes in Asia and growth prospects after crisis, CEPII, n°9, 2000,- Jean-Claude Berthélemy and Ludvig Söderling, The role of capital accumulation, adjustment and structural change for economic take-off:

Empirical evidence from African growth episodes, World Development, February 2001.

26

conflits et l’environnement d’investissement. Enfin, la dernière variable concerne la question de l’accès aux marchés et qui peut jouer un rôle important dans les politiques de diversification notamment à travers l’élimination des pics tarifaires et des escalades tarifaires pour les exportations des pays africains à destination des pays développés. Dans le prochain chapitre de cette étude nous chercherons à mesurer l’impact de chaque catégorie de facteurs. Cette estimation est nécessaire car elle nous permettra de mieux définir les politiques de diversification.

2�

Chapitre 3 — La Diversification : Les outils de mesure

Indice de diversification

On trouvera dans la présente section une brève description des méthodes d’évaluation de la diversification les plus courantes et de leurs processus d’évolution respectifs.

Définie de manière simple, la diversification des exportations consiste à modifier la physionomie des exportations (Ali, Alwang et Siegel 1991). En modifiant la part des différents produits de la gamme exportée ou en y incluant de nouveaux produits, un pays donné aura diversifié ses exportations. Selon une définition plus générale, la diversification consiste à élargir progressivement la gamme des produits fabriqués sans modifier nécessairement les niveaux de productivité (Berthélemy et Chauvin 2000).

La littérature spécialisée propose plusieurs méthodes d’évaluation de la diversification des exportations. La première tentative d’évaluation de la diversité a été faite par Mc Laughlin en 1930 (voir citation in Attarin et Zwick 1987). Cependant, depuis quelque temps, les chercheurs s’intéressent davantage à la relation entre la diversification des exportations et leur instabilité dans les différents pays (voir par exemple Massel 1970, et McBean et Nguyen 1980). Le choix d’une méthode correspond le plus souvent à sa définition. Dans la plupart des études sur la diversification et l’instabilité des exportations, le choix dépend le plus souvent du degré de concentration.

Compte tenu de la situation actuelle où la croissance économique est liée aux changements structurels au niveau des exportations et de leur diversification, l’évaluation de la diversification prend toute son importance. La diversification des exportations se présente comme l’une des variables explicatives dans l’analyse du recul de la croissance économique (Al-Marhubi 2000, et Berthélemy et Sodening 2001). Une fois de plus, le recours au taux de concentration comme méthode de diversification s’est avéré utile pour l’examen de cette relation.

Par ailleurs, certaines études menées récemment ont également eu recours à un critère « peu habituel » pour évaluer la diversification des exportations qui fait appel aux données chronologiques pour déterminer et comparer les expériences respectives des différents produits (voir Gutierrez de Pineres et Ferrantino 1997 et CESAP 2004). L’utilisation des données chronologiques propose une illustration graphique des changements structurels ou du caractère ‘traditionnel’ d’un produit d’exportation donné. On trouvera ci-après quelques-unes unes des méthodes de diversification.

2�

3.1 Taux de concentration

Mac Laughlin a testé la puissance de la relation entre le dégré de concentration industrielle dans une ville donnée et l’importance des fluctuations cycliques, saisonnières et économiques que ladite ville a connu. Sa mesure de concentration est le pourcentage de la valeur ajoutée par les manufactures concentrées dans les cinq premières industries de chaque ville (voir Attaran et Zwick 1987)

L’un des moyens de mesurer le degré de diversification consiste à utiliser les taux de concentration. A l’intérieur de cette catégorie, on a mis au point plusieurs méthodes d’évaluation de la diversité. Parmi les taux de concentration habituellement utilisés, on peut citer l’indice d’Ogive, l’indice d’entropie, l’indice de Hirshman et l’indice composite de spécialisation.

L’indice d’ogive

L’indice d’ogive est l’un des indices de diversification industrielle les plus couramment utilisés (voir la citation in Attaran et Zwick 1987). Cet indice mesure la déviation par rapport à une répartition équitable de l’emploi dans tous les secteurs, c’est-à-dire la moyenne de la distribution. Cet indice peut également être utilisé comme mesure de la diversification des exportations ou de la concentration (voir par exemple Ali et al. 1991, et CESAP 2004) et se présente selon la formule :

OGV = N ∑ = −N

i i NP1

2)/1(

ou

OGV = ∑ =

−N

ii

N

NP1

2

/1

)/1(

dans laquelle Pi = ( Xxi / ) représente la part réelle du produit i ( ix ) dans les exportations totales (X = Σ

ix ), N représente le nombre total des produits exportés et 1/N est considéré comme la part « idéale » des recettes d’exportation qui est la part moyenne d’exportation de chaque produit. La valeur minimale de l’OGV, c’est-à-dire zéro, est atteinte lorsque la part des exportations est répartie équitablement entre les différents produits. Lorsque la valeur OGV se rapproche de zéro, l’économie en question est considérée comme étant fortement diversifiée. Par contre, une valeur OGV plus importante est le signe d’une économie relativement moins diversifiée, ce qui signifie que sa gamme des exportations ne compte que quelques produits.

2�

L’indice d’entropie

L’entropie est une forme de mesure qui a été appliquée dans de nombreux domaines, comme les sciences, la théorie de la communication, le commerce et les finances, et l’économie (Attaran et Zwick 1987). A titre d’exemple, dans les sciences biologiques et du comportement, on a utilisé l’entropie comme mesure de la désorganisation. Dans un contexte de commercialisation, l’entropie peut représenter la répartition des préférences des consommateurs pour différentes marques. Les applications de l’entropie à la statistique sont apparues à la fin des années 60 et 70 (voir citations in Frenken 2003). En tant que mesure de la diversité, l’indice d’entropie reflète la diversité ou l’étendue de la répartition et est représenté par les formules ci-après :

ENT = ∑=

−N

iii PP

12log

ou

ENT = )/1(log1

2∑=

N

iii PP

Avec N et Pi définis comme indiqué ci-dessus. La valeur maximale de ENT représentée par log2N est atteinte lorsque tous les Pi sont égaux. Cette valeur indique une plus grande diversification étant donné que tous les produits de la gamme des exportations ont des part identiques. Si le produit ith est l’unique pourvoyeur des recettes d’exportation, Pi = 1, tous les autres Pi = 0 et ENT= 0. Cette valeur indique une spécialisation ou concentration extrême sur un seul produit.

L’indice de Hirschman

Mis au point par Albert Hirschman en 1945, cet indice2, qui sert également à mesurer le degré de diversification/concentration (voir Hirschman 1964), a été surtout utilisé pour mesurer la concentration des échanges et des produits (voir par exemple Massell 1970, Kingston 1976, MacBean et Nguyen 1980, Svedberg 1991 et Stanley et Bunnag 2001). L’indice d’Hirschman peut être formulé comme suit :

H1 = 2

1∑

=

N

i

i

X

x

�0

avec xi représentant la valeur à l’exportation d’un produit i, X symbolisant les exportations totales et N représentant le nombre de groupes de produits. Là aussi, plus la valeur de H1 est élevée, plus les exportations sont concentrées sur un petit nombre de produits et inversement.

D’après Hirschman (1964), cet indice sert de mesure lorsque la concentration est fonction à la fois d’une répartition inégale et du nombre limité de produits. Les mesures de concentration classiques, conçues généralement en relation avec la répartition des revenus et selon la courbe de Lorenz, ne reflètent que l’inégalité de la répartition.

On constate que H1 est une fonction de la moyenne et de la variance de la valeur de la part des exportations dans différents groupes de produits. En d’autres termes, H1 est l’indice obtenu si les recettes d’exportation d’un pays donné étaient équitablement réparties entre différents produits 1/(H1)

2 (Adelman 1969 et Massell 1970). Autrement dit, lorsque la part des exportations est identique ou également répartie sur tous les groupes de produits, la variance est égale à zéro et N est égal à 1/(H1)

2.

Cela signifie également que pour une valeur N donnée, la valeur minimale de H1 correspond à 1/ N

lorsque la variance égale zéro et lorsque toutes les parts sont identiques40.

L’indice de Hirschman a été souvent utilisé comme variable pour analyser la relation entre l’instabilité et la diversification des exportations (voir par exemple, entre autres, Massell 1970, Kingston 1976, MacBean et Nguyen 1980 et Stanley et Bunnag 2001). Toutefois, d’après des études empiriques, la relation entre la concentration/diversification et l’instabilité des exportations est faible ou insignifiante.

En tant que mesure de la concentration géographique ou de la concentration commerciale, l’indice de Hirschman (voir Kingston 1976) peut être exprimé comme suit :

G = 2/11

2 )(∑ =T

i ic

Ci étant la proportion des exportations de chaque pays achetées par le pays i au cours d’une année donnée, et T représentant le nombre des pays de destination pour chaque année.

Indice de Hirschman normalisé

On peut également utiliser l’indice de Hirschman3 comme mesure relative de la diversification en exprimant sa valeur entre 0 et 1 selon la formule ci-après :

40 Cet indice est également connu sous le nom d’indice Hirschman-Gini (Massell 1970) et Svedberg 1991) ou Indice Gini-Hirscman (CESAP 2004) ou encore indice Herfindahl-Hirschman ou indice « H » (Adelman 1969)

��

N-H1 =

N

NP

N

ii

11

12

−

−∑

dans laquelle X

xP i

i = , ix représente la valeur des exportations du produit i, X= ∑Nix

1et N

représente le nombre de produits. Al-Marhubi (2000) utilise l’indice de Hirschman normalisé (N-H1) pour faire la distinction entre deux pays qui sont relativement plus concentrées et utilisés comme variable explicative dans le recul de la croissance. La valeur la plus proche de 1 représente la plus forte concentration. De même, une faible valeur de cet indice est le signe d’une concentration plus faible des exportations ou d’une économie relativement diversifiée.

Indice de Herfindahl

Cet indice, qui est largement utilisé pour mesurer la concentration industrielle, a été mis au point en 1950 par Orris Herfindahl (voir Hirscman 1964 et Adelman 1969)41. Il s’agit d’une méthode pour déterminer la mesure dans laquelle une industrie est oligopolistique ainsi que la concentration du contrôle du marché entre les mains des plus grandes entreprises industrielles. L’indice de Herfindahl est défini comme la somme des racines carrées des pourcentages du marché et peut s’exprimer selon la formule ci-après :

H2 = ∑ =N

i iS1

2

dans laquelle iS représente la part de marché de l’entreprise i. A noter que l’expression de l’indice de Herfindahl est très proche de l’indice de Hirschman (voir ci-dessus) sauf pour la racine carrée. C’est la raison pour laquelle on fait généralement référence à cet indice sous le nom d’indice de Herfindahl-Hirschman ou indice « H ».

En tant que mesure de la concentration industrielle, Kelly (1981) a noté que cet indice ne semblait pas avoir été largement utilisé pour les raisons suivantes : premièrement, dans le cadre d’un travail empirique,

41 Voir CNUCED 2004, p. 405 et p. 414

�2

son utilisation nécessite des données sur les parts de marché de chaque entreprise, données qui, souvent, ne sont pas disponibles ; deuxièmement, l’indice ne semble pas avoir une signification intuitive très claire ; et, enfin, tout le monde ne partage pas l’idée selon laquelle le lien entre la concentration et le pouvoir de monopole est suffisamment évident pour que n’importe quelle mesure de la concentration soit digne d’intérêt. Toutefois, Alderman (1969) a fourni une interprétation économiquement rationnelle de cet indice. Il a montré que la réciproque de l’indice est égale au nombre d’entreprises de taille identique qui produiraient cette valeur de l’indice. Ainsi, la réciproque de « H » est désignée par l’expression « équivalent-nombre ».

L’indice a également été utilisé récemment comme mesure supplémentaire de la spécialisation (et/où de la diversification des exportations) (voir par exemple Gutierrez de Pineres et Ferrantino 1997, Imbs et Wacziarg 2003, et CESAP 2004). Il est généralement désigné par l’expression indice agrégatif de spécialisation qui est décrit ci-après.

Indice agrégatif de spécialisation

Cet indice, qui sert à mesurer la diversification des exportations, est tiré d’un indice de la concentration de la répartition des exportations selon les produits. Comme on l’a vu plus haut, il est très proche de l’indice de Herfindahl de la concentration industrielle et de l’indice de Hirschman de la concentration du commerce. Pour mesurer la diversité des exportations, il est exprimé par la formule ci-après :

SPE = 2

1∑ =

N

ii

X

x

dans laquelle là aussi, ix représente l’exportation du produit i, X représente le montant total des exportations, et N symbolise le nombre de produits exportés. Lorsque la valeur numérique de SPE approche de 1, cela signifie que l’on est en présence d’un seul produit d’exportation (niveau élevé de spécialisation), et lorsqu’elle tend vers zéro, c’est le signe d’un niveau élevé de diversification des exportations. Lorsque la part des exportations est équitablement répartie entre différents produits, la valeur de SPE est de 1/N qui est également la valeur minimale.

Berthélemy et Sorderling (2001) ont utilisé un indice de diversification qui est l’inverse de l’indice agrégatif de spécialisation (SPE) et qui est calculé comme suit :.

��

DIV =

∑ =

N

ii

X

x1

2

1

Les variables sont comme indiquées ci-dessus. La valeur de cet indice augmente avec le degré de diversification qui va de 1 à N, 1 symbolisant une très forte concentration et N une diversification parfaite.

Les études empiriques ont recours aux variables SPE et DIV pour examiner la relation entre la diversification des exportations et la croissance. Aussi bien Gutierrez de Pinerez et Ferrantino (1997) que Bérthelemy et Soderling (2001), entre autres, sont arrivés à la conclusion que la diversification des exportations était une importante source de croissance économique pour certains pays qui ont fait l’objet d’études.

On a noté que les indices d’ogive et d’entropie ainsi que l’indice de Hirschman (ci-dessous) peuvent aboutir à des classements tout à fait similaires en matière de concentration des exportations et peuvent généralement être utilisés indifféremment (voir Attaran et Zwick 1987 et Ali et al. 1991). Ces mesures sont similaires du point de vue de leur conception étant donné qu’elles visent à comparer la répartition réelle à une répartition uniforme hypothétique.

3.2 Fonction de l’expérience cumulée en matière d’exportation par produit

Outre les taux de concentration, il existe de nombreuses autres mesures de la diversification utilisées dans la recherche empirique. Il s’agit des mesures servant à évaluer les changements structurels ou le caractère classique des exportations d’une industrie donnée. La première de ces mesures peut être obtenue en estimant une fonction de l’expérience cumulée en matière d’exportation pour un produit i (voir Gutiierrez de Pineres et Ferrantino 1997 et CESAP 2004).

La fonction de l’expérience cumulée en matière d’exportation pour chaque produit est obtenue par la formule ci-après :

CXFi,τ = ∑∑

=

=T

tt it

tt it

x

xo

0

τ

��

dans laquelle itx représente la valeur à l’exportation du produit i durant l’année t exprimée en prix

constants, 0t , et τ, et T représentent respectivement les périodes initiale, actuelle et finale de la période type.

Il y a lieu de noter que la variable CXF a des propriétés analogues à celles d’une fonction cumulative de répartition en ce sens qu’elle peut avoir une valeur minime voire nulle durant la période initiale, avant d’atteindre 1 durant la période finale. Dans ce contexte, si les valeurs numériques de CXF sont prises en compte pour deux produits (ou industries) et plus pris ensemble, le produit dont l’expérience en matière d’exportation concerne essentiellement la période initiale (que l’on pourrait qualifier de classique) devrait être différent de celui dont l’expérience était concentrée sur les années suivantes (période considérée comme non classique), en ce sens que sa fonction de l’expérience en matière d’exportation est orientée à gauche. En d’autres termes, dans le cas du produit plus « classique », la courbe CXF devrait être orientée vers la gauche (ou rester linéaire), tandis que dans le cas d’un produit « non classique », la courbe CXF devrait être plutôt orientée à droite.

La comparaison de la courbe CXF pour les différents produits pourrait également faire la lumière sur la diversification des industries d’exportation. Par exemple, les produits pour lesquels la courbe CXF est orientée plus à droite devraient non seulement être considérés comme étant plutôt des exportations non classiques, mais aussi comme étant plus diversifiés verticalement.

L’hypothèse nulle selon laquelle deux industries ont des fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation identiques peut être testée par rapport à la possibilité que l’une des deux est plus classique à plusieurs égards. La méthode la plus directe de classer les exportations en fonction de leur caractère classique, qui consiste à établir la moyenne de l’indice de l’expérience cumulée en matière d’exportation (indice du caractère classique) pour chaque industrie, est définie ci-après.

Indice du caractère classique

On trouvera ci-après une autre manière de classer les exportations en fonction de leur caractère classique ou non qui consiste à calculer la moyenne de l’indice de l’expérience cumulée en matière d’exportation pour chaque produit i sur toute la période type

Ti = 10

0

+−∑ =

tT

CXFT

tt i.

�5

La valeur de Ti est plus importante dans les industries plus classiques. En utilisant à la fois CXF et Ti on peut identifier et estimer l’étendue et la nature de la diversification du portefeuille d’exportation d’un pays donné. La première possibilité est que le pays concerné peut afficher une grande diversification verticale et horizontale des exportations si la composition des produits d’exportation est telle que, pour une large gamme de produits, la courbe CXF est orientée à gauche avec des valeurs Ti faibles et pour d’autres produits d’exportation tout aussi nombreux, la courbe CXF est également orientée à gauche (à un degré moindre) avec des valeurs Ti faibles.

La deuxième possibilité est que la diversification horizontale est faible ou nulle avec une diversification verticale pour un nombre limité de produits d’exportation spécialisés. Dans ce cas, la courbe CXF de la plupart des produits d’exportation est linéaire (ou même orientée à gauche) avec des valeurs Ti élevées et, pour quelques produits d’exportation, elle est orientée à droite avec des valeurs faibles.

Dans le troisième cas de figure, un pays donné pourrait ne pas être concerné par la diversification, qu’elle soit horizontale ou verticale, si la courbe CXF des produits d’exportation est essentiellement linéaire avec des valeurs Ti relativement élevées.

Variance de Ti

Afin de tester la fiabilité de l’indice du caractère classique des produits, on peut également estimer la variance de Ti (VTi) pour la période type en utilisant l’équation ci-après :

VTi = 1

)(

0

0

+−

−∑ =

tT

TTT

tt ii

dans laquelle iT est la valeur moyenne de Ti . Si VTi a une valeur faible, cela signifierait que le caractère classique d’un produit donné est resté stable tout au long de la période type.

3.3 Déviation absolue de la part de produits des pays

On peut également mesurer la diversification des exportations à l’aide de la déviation absolue des parts de produits des pays dans la structure mondiale qui est formulée comme suit :

�6

Sj = 2

||||∑ −i

iij hh

hij étant la part du produit i dans les exportations totales du pays j et hi étant la part du produit i dans les exportations mondiales (voir Al-Marhubi 20004). La valeur de l’indice ci-dessus varie de zéro à un et marque la différence entre les pays qui sont relativement plus diversifiés. Avec cette méthode, lorsque la valeur de l’indice augmente, cela signifie que les exportations sont plus diversifiées.

Cet indice est utilisé par la CNUCED pour évaluer l’étendue des différences entre la structure du commerce d’un pays donné et la moyenne mondiale. Si la valeur de l’indice est proche de un, cela signifie que la différence avec la moyenne mondiale est plus importante.

L’indice a également été utilisé par Al-Marhubi (2000) comme l’une des variables explicatives à la fois du recul de la croissance économique et de sa rapidité42.

42 Al-Marhubi a également utilisé dans son étude un indicateur simple de la diversification des exportations qui consiste simplement à compter les produits exportés dans le cadre du code à trois chiffres de la CTCI. Il n’a inclus que les produits qui représentent plus de 0,3 % du total des exportations du pays considéré.

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Chapitre 4 — Tendances de la diversification des exportations en Afrique

Les résultats de la croissance économique en Afrique et la lenteur du développement économique et social qui en découle ont été attribués au manque de diversification des économies africaines. Si la relation de cause à effet entre la diversification et la croissance économique, notamment par le biais du commerce, reste une question essentiellement empirique, de récents travaux de recherche ont entrepris de revisiter le rôle que joue la diversification à la fois dans le commerce et la croissance économique. Dans le chapitre qui suit, on examinera les tendances en la matière pour tenter de mettre en lumière certains faits stylisés pour illustrer la manière dont l’Afrique s’est comportée. La section II commence par une analyse critique des opportunités qui s’offrent actuellement aux pays africains en matière de commerce international dans le cadre des négociations en cours, avant de tirer certaines conclusions qui mettent en exergue la réalité à laquelle les pays africains pourraient bientôt être confrontés. L’argument central de cette analyse critique est que les avantages potentiels des négociations aux niveaux multilatéral et bilatéral ne suffiront pas à impulser la dynamique de croissance dont ont besoin les pays africains pour lutter efficacement contre la pauvreté et le chômage. C’est dans ce contexte qu’une idée a été avancée selon laquelle on devrait considérer la diversification comme l’un des piliers sur lesquels pourrait s’appuyer la relance du développement «économique du continent. La section III met directement en pratique certaines méthodologies pour calculer les indices de diversification et évaluer ainsi l’état de la diversification des économies africaines aux niveaux continental, sous-régional et national. Dans la section IV, l’analyse porte sur les expériences en matière d’exportation de certains pays africains pour montrer si ces derniers ont progressé dans le domaine de la diversification, en s’appuyant sur ces expériences pour déterminer l’étendue de la diversification horizontale et verticale dans ces pays. Dans la section V, les résultats obtenus dans les deux sections précédentes sur les tendances en matière de diversification et les expériences cumulées dans le domaine de l’exportation sont mis à profit pour déterminer le niveau de diversification auquel sont parvenus les pays africains. Enfin, la section VI présente la conclusion.

4.1 Les chances de l’Afrique dans le commerce mondial : quelles perspectives ?

Depuis deux décennies, le faible niveau d’intégration de l’Afrique au système du commerce mondial et les piètres résultats en matière d’intégration régionale à l’échelle du continent constituent une source de préoccupation réelle. Depuis 1980, la part de l’Afrique dans les échanges marchands internationaux a considérablement diminué, tombant de six à deux pour cent, alors que celles des autres régions en développement a progressé (CNUCED 2004). La figure 1a montre le degré d’ouverture classique du commerce de certains pays africains. Dans la plupart des cas, les économies africaines sont plus ouvertes aujourd’hui qu’elles ne l’étaient au début des années 80. Cette ouverture ne s’est toutefois pas traduite par une augmentation de la part de l’Afrique dans le commerce mondial. Cette contradiction entre

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les efforts d’ouverture et la diminution de la part de l’Afrique dans l’économie mondiale est expliquée essentiellement par la nature de la structure de production des économies africaines. Le continent n’a pas réussi à diversifier ses exportations, en favorisant les produits dont l’exportation connaît une progression rapide, et les économies africaines restent attachées aux exportations qui se situent au bas de l’échelle des valeurs. Ces exportations tendent à avoir une faible élasticité de revenu et sont généralement peu rémunératrices.

Si l’on veut approfondir l’explication selon laquelle l’absence de lien de causalité entre l’ouverture du commerce et la part du continent dans le commerce mondial serait due à la faiblesse de la diversification, il serait plus judicieux d’analyser la part des exportations dans les recettes totales d’un pays donné. Il s’agit dans ce cas de déterminer si le pays en question a réussi à augmenter la part des exportations dans ses recettes totales. L’ouverture du commerce, qui est utilisée comme indicateur de la part du commerce total dans le PIB, masque la différence entre les taux de croissance respectifs des importations et des exportations. La distinction entre la part des exportations et l’ouverture du commerce d’une part, et les données que l’on peut obtenir sur la diversification, de l’autre, revêt une importance accrue étant donné

que la libéralisation du commerce se traduit presque toujours par une augmentation plus rapide des importations par rapport aux exportations.

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Figure 4. 1a : Ouverture du commerce (commerce total en % du PIB)

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

% PIB

2001-2003

1996-2000

1991-1995

1986-1990

1981-1985

Tunisie

Togo

Tanzanie

Swaziland

Afrique du Sud

Sierra Leone

Rwanda

Nigeria

Niger

Maroc

Iles Maurices

Mali

Lesotho

Kenya

Egypte

Côte d'Ivoire

République du Congo

Burundi

Burkina Faso

Bénin

Algérie

Source: CNUCED, 2004

La figure 1b indique la part des exportations dans les recettes de certains pays africains. Dans certains de ces pays, cette part a baissé durant les deux décennies écoulées, alors qu’elle a augmenté dans d’autres. Cela étant, il importe de noter que du point de vue structurel, la part des exportations par rapport au PIB total

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n’a pas évolué de manière significative dans la plupart des pays de la figure 1b. C’est le cas notamment en Afrique du Sud, au Bénin, au Burkina Faso, en Egypte, et au Kenya.. Cependant, la part des exportations a augmenté de manière spectaculaire en République du Congo, à Maurice, et au Swaziland. Le Nigeria et la Tunisie ont régulièrement augmenté la part des exportations dans leur PIB et, comme on le verra plus loin, ces deux pays sont des exemples types qui illustrent le rôle qu’a pu jouer la diversification dans cette augmentation en Tunisie, alors qu’au Nigeria elle a été le fait d’une concentration accrue.

Figure 4.1b : Part moyenne des exportations dans le PIB national (%)

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

En %

2001-2003

1996-2000

1991-1995

1986-1990

1981-1985

Tunisie

Togo

Tanzanie

Swaziland

Afrique du Sud

Sierra Leone

Rwanda

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Maroc

Iles Maurices

Mali

Lesotho

Kenya

Egypte

Côte d'Ivoire

République du Congo

Burundi

Burkina Faso

Bénin

Algérie

Source : CNUCED, 2004

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La part de l’Afrique dans le PIB mondial atteint à peine un pour cent. Quant à sa part des exportations mondiales de produits manufacturés, elle est proche de zéro. Par ailleurs, au cours des trente dernières années, elle a perdu des parts de marché dans le commerce mondial, même dans les produits de base classiques, et n’a pas réussi à se diversifier (Banque mondiale 1999). Ainsi, l’Afrique demeure presque entièrement dépendante des exportations classiques malgré la faible élasticité des revenus ainsi que la baisse et l’instabilité des termes de l’échange. Il est désormais admis que le maintien du statu-quo en matière d’exportation pourrait avoir des répercussions négatives sur les revenus et le chômage.

Alors que les résultats commerciaux de l’Afrique continuaient de baisser, beaucoup de travaux ont été menés, surtout depuis une dizaine d’années, pour définir la manière dont le continent pourrait tirer le meilleur profit possible du système commercial mondial. La plupart de ces travaux de recherche visaient à aider l’Afrique dans les négociations multilatérales et bilatérales avec l’OMC et l’Union européenne dans le cadre des accords de partenariat économique (Commission économique pour l’Afrique 2004, Karingi et al.2005). Certaines études ont porté sur des questions spécifiques concernant l’accès aux marchés et ont tenté d’estimer les gains potentiels pour l’Afrique en cas d’aboutissement des négociations du Cycle de Doha (Commission économique pour l’Afrique 2004, Ben Hammouda et al. 2004, Ben Hammouda et al 2005). Les gains attendus pour l’Afrique évalués à partir de ces études ne semblent pas très prometteurs si l’on se base sur la structure actuelle des économies africaines. Les avantages de la libéralisation du commerce mondial pour les pays en développement ne seront pas équitablement répartis (Commission économique pour l’Afrique 2004, Cline 2004, Fernandez de Cordoba et al. 2005). Les estimations des effets de la libéralisation du commerce multilatéral sur le bien-être au niveau mondial et à celui des pays en développement sont résumées dans Charlton et Stiglitz (2005).

Plusieurs autre études ont abordé la question des préférences commerciales dont bénéficient actuellement les pays africains (Mold 2005, Olarreaga et Ozden 2005) et ont réaffirmé que la plupart des régimes de préférences ont produit des résultats médiocres pour diverses raisons, notamment .l’exclusion de certains produits, les exigences concernant les règles d’origine, les quotas (plafonds d’exportation), et le caractère temporaire de ces régimes. Autrement dit, contrairement aux attentes qu’ils avaient suscitées, les régimes de préférences n’ont pas aidé les pays africains à diversifier leurs exportations. Cette défaillance est également mise en exergue in Ben Hammouda et al 2005 à travers l’évaluation quantitative de l’accès sans restriction aux marchés de la Quadrilatérale au profit des pays d’Afrique subsaharienne.

Olearraga et Ozden (2005) ont mis en lumière une contrainte de taille qui n’est pas prise en compte lors de l’examen des lacunes des régimes de préférences. Se fondant sur le cas de l’AGOA ( Loi des Etats-Unis sur la croissance et les opportunités en Afrique), l’étude montre qu’en dépit du fait que cette loi est moins restrictive pour les pays les moins développés s’agissant des règles d’origine, la part des recettes tarifaires revenant aux pays bénéficiaires des préférences est réduite étant donné que les entreprises importatrices d’Amérique peuvent récupérer une part importante des recettes tarifaires. Plus précisément, les prix des vêtements exportés par sept pays d’Afrique subsaharienne n’ont augmenté que de six pour cent, alors

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que les droits supprimés pour ces produits au titre de l’AGOA étaient de 20 %. En d’autres termes, les exportateurs africains n’ont pu récupérer qu’un tiers des recettes tarifaires. Il n’est guère difficile de lier ce pouvoir de négociation limité par rapport à celui qu’exercent les importateurs sur les entreprises de ces pays. Les exportateurs sud-africains ont, pour leur part, récupéré au moins la moitié des recettes tarifaires provenant des exportations de vêtements dans le cadre de l’AGOA.

On trouvera ci-après quelques unes des principales conclusions de la plupart des travaux de recherche:

• Il y a encore des avantages à tirer du processus d’ouverture des marchés, notamment pour les pays en développement. Toutefois, l’Afrique ne tirera guère de bénéfices des négociations multilatérales compte tenu de la structure actuelle des économies de ses pays qui resteront probablement en marge du système du commerce mondial.

• Le risque de désindustrialisation de certaines économies africaines qui ont enregistré quelques succès dans la mise en place de certaines industries est réel en cas de pleine réciprocité. Dans le même ordre d’idées, la réciprocité compromettra l’intégration régionale, à moins qu’elle ne soit fortement asymétrique, compte tenu de la structure et du niveau de compétitivité actuels des économies africaines.

• S’il est vrai que les préférences présentent certains avantages, ces derniers pourraient être multipliés sachant que les capacités de l’offre intérieure constituent l’un des principaux freins.

• L’érosion des préférences dans le cadre de la libéralisation multilatérale est une réalité qui sera aggravée par la baisse probable des recettes publiques à mesure des progrès de la libéralisation, à moins de procéder à de profondes restructurations de ces économies.

On peut donc affirmer qu’au cœur des résultats à la base de ces conclusions il y a une explication à multiples facettes de la faiblesse de la réaction de l’offre des économies africaines, ce qui soulève quelques questions intéressantes, en tête des quelles celles concernant l’efficacité des politiques économiques mises en œuvre depuis le début des années 80. On peut dire sans risque de se tromper que ces politiques n’ont pas réussi à jouer un rôle de catalyseur ni à impulser l’élan complémentaire nécessaire pour aider l’Afrique à mettre en place la capacité de réaction nécessaire pour tirer le meilleur profit des échanges commerciaux. En d’autres termes, on pourrait raisonnablement conclure que, s’il est vrai que la stabilisation macroéconomique réalisée dans le continent a été le fruit bienvenu de ces politiques, il reste que les réformes n’ont peut être pas réussi à générer les avantages attendus s’agissant de l’amélioration des capacités de l’Afrique en matière d’offre.

Si l’on s’en tient à cette conclusion, d’importants défis attendent l’Afrique, notamment une fragilité persistante de la croissance et une faible compétitivité internationale. Le chômage et la pauvreté resteront probablement une source de préoccupation majeure pour le continent pendant de longues années encore, à moins de s’employer résolument à trouver les moyens de mettre à profit, entre autres, les opportunités qu’offre le commerce pour relever ces défis. La principale question qui se pose à cet égard est de savoir quelles politiques l’Afrique doit-elle mettre en œuvre pour favoriser le commerce et la croissance de

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manière à lui permettre de relever le double défi du chômage et de la pauvreté. Cette question en entraîne d’autres, notamment celles de savoir quelles sont les politiques sectorielles qui favorisent la croissance, quelles politiques commerciales sont susceptibles d’améliorer la compétitivité internationale, et comment renforcer l’efficacité de l’intégration régionale.

Charlton et Stiglitz (2005) ont noté la transformation spectaculaire du modèle industriel de l’économie mondiale. Les pays industriels développés ont opéré la transition de l’agriculture à la manufacture au 19eme siècle et s’appuient actuellement de plus en plus sur les services et le savoir. Parmi les pays en développement, on trouve ceux qui ont une agriculture de subsistance, ceux dont l’économie dépend des exportations agricoles, et enfin ceux qui connaissent une transition rapide de l’agriculture à la manufacture. De nos jours, le revenu par habitant et le niveau de pauvreté changent selon que l’économie du pays concerné est fondée sur les services et le savoir, la manufacture, l’exportation de produits agricole ou l’agriculture de subsistance.

La plupart des économies africaines dépendent de l’agriculture de subsistance et certains pays vivent de l’exportation des produits de la terre, d’où la nécessité de revoir la notion de diversification des économies africaines. Ce faisant, il faudra nécessairement se poser certaines questions comme celles de savoir quelles politiques macro-économiques seraient à même de favoriser la diversification, quelles sont les politiques sectorielles qui permettraient aux économies de se diversifier, et comment tirer le meilleur profit de la diversification pour renforcer l’intégration régionale et la compétitivité internationale. Il importe, comme le soulignent Charlton et Stiglitz (2005), de noter que si l’agriculture est importante pour la plupart des pays en développement, nombre de ces derniers ont diversifié leurs industries de manière spectaculaire et amélioré la chaîne de la valeur ajoutée. Le rapport de 2004 de la Banque mondiale sur les perspectives économiques mondiales indique que dans les pays à faible revenu, la part des produits manufacturés dans les exportations totales est passée de 20 % en 1981 à plus de 80 % en 2001. (Banque mondiale 2004). Cependant, cette transformation spectaculaire des exportations est due pour une grande part à la croissance en Inde et en Chine. Le rapport de la Banque mondiale (2004) indique en outre que même lorsque la part des exportations est sous évaluée, en règle générale, la part des produits manufacturés exportés par rapport aux exportations totales des pays à faible revenu a doublé, passant de 25 % à 50 %. Le rapport de la Banque mondiale (2005) met l’accent sur ce point et prend en compte l’évolution de la structure des exportations comme l’un des trois changements fondamentaux dans le commerce mondial. Les exportations de produits manufacturés par les pays en développement augmentent de plus en plus dans presque toutes les régions en développement sauf en Afrique.

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4.1 Les tendances de la diversification en Afrique

Tendances au niveau régional

On a vu au chapitre précédent les différentes méthodes de diversification. Dans cette section on s’attachera à présenter les indices calculés pour montrer les tendances en matière de diversification dans le continent à l’échelle régionale, sous-régionale et nationale. La figure 2 présente trois méthodes d’évaluation de la diversification des économies africaines en général. Les deux premières qui figurent sur le côté gauche, sont l’indice de Hirschman normalisé et l’indice agrégatif de spécialisation. Sur le côté droit on trouve l’indice d’ogive. La figure présente une image régionale et on peut détecter trois messages clairs à partir de ces indices.

Les tendances des trois méthodes d’évaluation de la diversification étant similaires, les messages de la figure 2 ont pu être élaborés à partir de l’indice de Hirschman qui définit quatre périodes (1980-1982 ; 1982-1991 ; 1991-1998 et 1998-2002) qui donnent une image intéressante pour les débats sur la diversification des économies africaines. La première période, qui s’étale jusqu’en 1982, indique une tendance à la baisse de l’indice de diversification, ce qui signifie que les économies africaines ont fait des progrès sur la voie de la diversification. Il est évident qu’en dépit du fait que les économies africaines subissaient les effets des crises économiques qui sévissaient à cette époque, l’amélioration constante de l’indice indique que les résultats positifs des mesures de diversification prises dans les années 70 se sont étalés jusqu’au début des années 80.

Cependant, l’aggravation des crises économiques durant la première moitié des années 80 et les mesures d’ajustement imposées pour lutter contre ces crises semblent avoir eu des effets négatifs sur les efforts de diversification. Ainsi, comme l’indique la figure 2, l’autre période dans laquelle l’indice de diversification tend à augmenter est celle qui va de 1982 à 1991. Les avantages de la diversification acquis auparavant ont été annulés durant ces dix années. La question de savoir dans quelle mesure la perte de ces avantages peut être attribués aux crises économiques et aux éventuels effets négatifs des mesures prises pour lutter contre ces crises à travers des politiques d’ajustement structurel, continue de faire l’objet d’un grand intérêt empirique.

La troisième période distincte des résultats des efforts de l’Afrique en matière de diversification, commence en 1992. L’indice de diversification montre quelques progrès dans la voie de la diversification des économies. On peut dès lors supposer que les politiques de stabilisation macro-économique des années 80 y sont peut-être pour quelque chose. Malheureusement, les avantages acquis étaient fragiles car l’amélioration de l’indice de diversification n’a duré que jusqu’en 1998. Depuis lors, les économies africaines ont eu tendance à se concentrer si l’on s’en tient à la tendance à la hausse de l’indice de Hirschman normalisé entre 1998 et 2002. Cette tendance (1998-2002) correspond au quatrième épisode

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de l’expérience de diversification dans le continent et doit être de toute évidence inversée pour que le continent puisse relever le défi auquel il est confronté.

Figure 4. 2 : Les indices de diversification pour l’Afrique

0.00

0.20

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0.60

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1.00

1980

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1982

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1987

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1990

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D’une certaine façon, la tendance de l’indice de diversification et les phases définies peuvent être aisément liées à la croissance des exportations. La figure 3 résume la croissance des exportations de biens par sous région, tandis que le tableau 1 indique quelques résultats au niveau des pays. La période qui s’étend jusqu’au début des années 80 a été marquée par une croissance rapide des exportations dans toutes les sous régions, mais cette croissance s’est estompée durant la plus grande partie de la période de 1980 à 2001. Les taux de croissance nominaux de ces 20 années furent très faibles au niveau régional. A noter qu’une certaine amélioration a été constatée en 2002 et 2003 à l’échelle du continent et, d’une manière générale, dans toutes les sous régions.

A présent, il est temps de faire quelques observations précises sur la tendance générale de l’expérience de l’Afrique en matière de diversification.

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• Premièrement, les économies africaines se caractérisent par un très faible niveau de diversification. Il est évident que la diversification des exportations a été très limitée et on peut affirmer que, d’une manière générale, il n’y a guère eu de changement dans le sens d’une plus grande diversification durant les vingt cinq dernières années.

• Deuxièmement, l’expérience africaine en matière de diversification a connu des hauts et des bas. Si l’on s’en tient aux résultats des différentes mesures de diversification, on ne distingue pas u n e tendance générale claire de cette expérience. De manière générale, la tendance de la diversification ne s’inscrit pas dans un sens bien défini. Ce qui est clair, par contre, c’est que les indicateurs de la diversification au niveau continental se caractérisent par leur instabilité.

• Troisièmement, tous les progrès sur la voie de la diversification se sont caractérisés par leur fragilité. Outre l’instabilité évoquée ci-dessus, les économies africaines n’ont pas été en mesure de faire des progrès durables dans la voie du renforcement de la diversification. Les périodes durant lesquelles le renforcement de la diversification est indiqué par une tendance à la baisse des divers indices se sont avérées très fragiles et montrent que les conditions nécessaires à ce renforcement ne sont probablement pas réunies.

Tableau 4.1: Croissance des exportations de biens, 1970-2003 (pourcentage)

1970-80 1980-85 1985-90 1990-95 1995-00 2001 2002 2003Afrique 2�.62 -6.�� 6.�6 -0.0� 2.�� -5.5� 2.�� 22.6�Afrique du Nord 2�.6� -5.�5 5.2� -2.�2 5.2� -�.�� 2.�� 22.�� Algerie ��.2� -2.22 �.6� -6.�� �0.� -�2.�� -�.�� 20.2� Egypte �2.�5 2.� �2.�� -6.�� �.�6 -��.�� ��.05 ��.� Maroc �6.�� -2.5� ��.02 �.66 0.� 2.6� �.�� �5.66 Tunisie 26.�� -6.�� �5.�6 �.�� �.5� ��.�5 �.6� �6.��COMESA �0.�� -�.�� �0.�6 0.�� 2.�� -6.�� ��.�6 �5.22Burundi ��.� �0.6� -�.�6 �.�5 -�.�� -2� -2�.5� 2�.�2 Kenya �6.�� -�.6� -0.62 �2.�2 -2.62 �2.�2 �.�6 ��.�� Maurice 2�.0� �.�� ��.5� �.�5 -0.�� �.52 �0.6� �.6� Rwanda 2�.65 �.55 -�.�2 -��.�� -�.02 62 -��.�� -�.2� CEDEAO 26.� -�0.56 � -�.5� �.0� -��.5� -0.� ��.2� Benin �.56 ��.�� �5.�� �.65 -2.�� -�.�� ��.�6 2�.6 Burkina Faso ��.2� -2.�� �2.5� �.� -2.2� ��.�6 �.2� ��.55 Côte d’Ivoire 22.�5 -0.�� -�.�6 2.� 0.�� �.5 ��.6� �0.�� Mali ��.�� -�.�� ��.5� �.6� 5.6� ��.�� 22 5.�� Niger ��.�� -�5.02 -�.2� -2.�� -0.�� -�.�� 2.5� 2�.�5 Nigeria ��.0� -��.56 �.�� -�.0� 5.�5 -��.�� -�2.�� ��.0� Sierra Leone �.25 -�.2 -0.�� -��.6� -�0.�5 �22.56 6�.�� ��.55 Sénégal �5.�� �.�� 5.2� 5.� -0.5� �.05 6.�� 2�.�5 Togo 20.�� -�.� 6.6� 5.2� -�.62 -�.6� ��.5� ��.�2

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1970-80 1980-85 1985-90 1990-95 1995-00 2001 2002 2003SADC �6.�� -6.0� �.�� 2.�� 0.5� -�.�6 6.�6 ��.25 Angola ��.6� �.05 �5.�� -2.52 �0.�� -��.5 �6.�� ��.�� Botswana ��.�� ��.55 �6.�5 2.6� 2.6� -�.� 2.�� 2� Lesotho 25.�� -��.6� 26.65 22.�� �.�� 2�.�� 2�.�� �0.6� Afrique du Sud 2�.�2 -�.5 �.�6 �.25 -0.�� -2.�2 �.5� 22.�� Swaziland �5.� -��.�� 2�.�5 �.�� �.5� �5.�� -��.05 22.5�CEMAC 26.26 -2.�� �.�5 0.6� �.2� �.�� �.�5 �6.6� Congo �6.� �.6� 2.5� �.6� �2.�� -20.05 �2.�6 �6.2� Cameroun 2�.�� -�0.� 2�.�� -�.56 -�.06 �6.�� �.�� 2�.5� Gabon �2.�� -2.�� �.55 �.�2 -5.0� �.6 -20.�� 22.��

Source: CNUCED, 2004

Figure 4.3: Afrique et sous régions: croissance des exportations de biens

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35

1970-1980 1980-1985 1985-1990 1990-1995 1995-2000 2000-2001 2001-2002 2002-2003

%

Afrique Afrique du Nord COMESA

ECOWAS SADC CEMAC

Source : CNUCED, 2004

Voyons à présent les tendances comparées de l’Afrique et des autres régions en matière de diversification. La figure 4 présente les résultats des efforts de diversification en Amérique latine et dans les pays nouvellement

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industrialisés d’Asie comparés à ceux de l’Afrique. Les pays d’Asie nouvellement industrialisés sont la Corée, Hong Kong, Taiwan, l’Indonésie, la Malaisie, les Philippines, Singapour et la Thaïlande.

Les indices de diversification des trois régions montrent, d’une part, qu’au début des années 80, l’Amérique latine et les pays nouvellement industrialisés d’Asie avaient le même niveau de diversification, et d’autre part, que les résultats de l’Afrique en la matière étaient moins bons que ceux des deux autres régions et n’ont pas évolué à ce jour. Les économies des pays nouvellement industrialisés d’Asie restent très diversifiées. Tout comme l’Afrique, la région de l’Amérique latine a été gravement touchée par les crises économiques des années 80. L’indice de diversification de l’Amérique latine signale des pertes de gains en matière de diversification jusqu’en 1987, mais contrairement à l’Afrique, les économies des pays de cette région ont réussi à inverser la tendance à la concentration des exportations. Durant la période de 1987 à 1999, l’indice de diversification de ces économies s’inscrit dans le sens d’une plus grande diversification. A noter qu’en 1998, les économies d’Amérique latine et celles des pays nouvellement industrialisés d’Asie avaient de nouveau le même niveau de diversification mais, jusqu’en 2002, les économies d’Amérique latine ont été surclassées par celles des pays nouvellement industrialisés d’Asie. Cela étant, la conclusion que l’on peut tirer de cette analyse comparative des indices de la figure 4 est que les efforts en matière de diversification des pays nouvellement industrialisés d’Asie et des pays d’Amérique latine ont donné des résultats positifs, ce qui n’est pas le cas en Afrique où les efforts dans ce domaine n’ont pas été soutenus. La question de savoir si cet état de fait est à attribuer à une plus grande variabilité des délais en matière de politiques mérite d’être approfondie. Du point de vue empirique, l’identification des facteurs qui avaient initialement permis aux pays nouvellement industrialisés d’Asie de maintenir un niveau élevé de diversification revêt une importance capitale. En outre, il s’agit également de savoir quels sont les facteurs qui ont permis aux pays d’Amérique latine de compenser les pertes provoquées par les crises économiques alors que les économies africaines n’ont pas réussi à maintenir leurs efforts de diversification. Cela étant, il faut reconnaître qu’en 1980 déjà, les économies africaines étaient en retard par rapport aux deux autres régions, de sorte que l’on ne pouvait raisonnablement pas s’attendre à ce que ces trois régions soient à égalité aujourd’hui. Par contre, il aurait été logique d’envisager des tendances similaires au niveau des indices de diversification si les mêmes efforts avaient été déployés dans les trois régions.

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Figure 4.4: Indice de Hirschman normalisé, Amérique latine et pays nouvellement industrialisés d’Asie

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1996

1998

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Indi

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Afrique NIE Asie Amérique Latine

On trouvera ci-après les principales conclusions que l’on peut tirer de la comparaison des efforts déployés par l’Afrique avec ceux des autres régions.

* Durant la période allant des années 70 au début des années 80, les trois régions ont axé leurs efforts sur la diversification mais, dans les années 80, l’intensité des crises économiques qui ont frappé essentiellement le monde en développement ont eu des effets très graves sur les résultats de ces efforts.

• Le principal facteur déterminant des effets de ces crises sur les différentes régions semble être la nature de la réaction. Dès les premières années de crise, les pays nouvellement industrialisés d’Asie ont réagi de manière vigoureuse en accélérant l’investissement et le processus de diversification. Ils ont également adopté des politiques claires visant à intégrer leurs économies aux chaînes de la plus-value. Par contre, il semble que l’Afrique ne se soit pas montrée aussi dynamique et sa réaction a plutôt consisté à se concentrer sur un petit nombre de produits. Ceci est particulièrement valable pour le facteur pétrole qui a dominé les exportations de l’Afrique centrale et de l’Afrique de l’Ouest. Au lieu d’exploiter les exportations de pétrole pour renforcer le dynamisme des exportations, les pays africains ont opté pour une plus grande concentration.

Tendances de la diversification au niveau sous régional

L’image globale reflétée dans la figure 2 concernant les résultats du continent masque les gains et les pertes liés aux efforts de diversification aux niveaux sous régional et national. Dans la présente sous section, nous examinerons de manière plus détaillée la diversification des exportations. La figure 5 montre la situation

50

au niveau sous régional et compare cinq sous régions correspondant à quelques unes des communautés économiques régionales. En 1980, les sous régions les plus diversifiées étaient celles du COMESA et de la CEDEAO, tandis que la sous région de la CEMAC était la moins diversifiée et les sous régions de la SADC et de l’Afrique du Nord se situaient entre les deux ; En 2002, la situation a complètement changé. Les gains les plus importants en matière de diversification ont été enregistrés par la SADC qui est désormais la région la plus diversifiée du continent, suivie par le COMESA et l’Afrique du Nord alors que la CEMAC demeure la moins diversifiée. L’amélioration de l’indice de diversification de la SADC, surtout depuis quelques années, s’explique par la forte diversification de l’économie sud africaine. D’autres pays, comme le Botswana, se sont employés à diversifier davantage leurs économies mais c’est l’Afrique du Sud qui a le plus pesé sur le niveau de diversification de la SADC. Le cas de l’Afrique du Sud mis à part, l’expérience de la SADC mérite d’être examinée plus avant. Durant la plus grande partie des années 80, l’indice de diversification de la SADC n’a cessé de s’améliorer, tombant de 0,44 à 0,11. Toutefois, pendant un certain temps, la SADC a perdu une partie de ses gains lorsque l’indice avait entamé une courbe ascendante en culminant à 0,38 en 1988 avant de recommencer à baisser. La compréhension du calendrier des politiques de la SADC pourrait aider à connaître le rôle qu’auront pu jouer les politiques de stabilisation macroéconomique.

Figure 4.5: Indice de Hirschman normalisé : sous régions de l’Afrique

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ce

CEMAC COMESA ECOWAS

SADC Afrique du Nord

Dans le cas de l’Afrique du Nord, la tendance à la diversification est très prononcée. Par rapport à d’autre régions comme le COMESA, l’indice de diversification de l’Afrique du Nord s’est amélioré, passant de

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0,48 à 0,35, probablement grâce aux efforts déployés par le Maroc, l’Egypte et la Tunisie pour diversifier leurs économies compte tenu de la proximité du marché européen à la fois vaste et porteur. Comme on le verra plus loin, la Tunisie a mis en œuvre des politiques visant à renforcer les industries manufacturières, notamment l’industrie textile.

Contrairement à l’Afrique du Nord, le COMESA a perdu une partie de l’avantage qu’il détenait au début des années 80 étant donné que son indice a augmenté, passant de 0,17 à 0,24 sans évolution notable de ses résultats. Le COMESA est probablement une région qui était fortement encline à diversifier. Contrairement aux autres sous régions, comme l’Ouest, le Centre et le Nord, la région de l’Afrique de l’Est n’a pas eu la chance de découvrir de nouveaux produits d’exportation, comme le pétrole. En d’autres termes, elle aurait du se montrer plus novatrice en trouvant le moyen de prouver qu’elle est en mesure de multiplier les échanges commerciaux et d’assurer la croissance économique. En fait, cette sous région n’a pas réussi à mettre en œuvre des politiques qui auraient permis de réagir de manière plus dynamique aux défis auxquels elle a été confrontée après les grandes crises économiques. Les investissements rapides qui auraient pu faciliter la diversification des économies de la sous région n’ont pas été effectués et les infrastructures demeurent faibles. La sous région a également eu sa part de contraintes politiques, et donc institutionnelles, qui ont peut être limité sa capacité à renforcer la diversification ou, tout au moins, à limiter l’érosion des gains obtenus avant les crises économiques. Les conflits dans la Corne de l’Afrique et l’instabilité politique dans certains pays de la sous région ont eu des effets négatifs sur la capacité de la région de l’Afrique de l’Est à renforcer les processus de diversification.

Cela étant, le cas le plus intéressant est celui de la CEDEAO qui, au début de la période, était l’une des sous régions les plus diversifiées. Elle était même plus diversifiée que le COMESA du point de vue des exportations entre 1981 et 1984. Même si les exportations de la SADC semblaient plus diversifiées en 1985 et 1986, la CEDEAO était plus diversifiée que la région du COMESA. Cependant, à partir de 1986, la sous région de la CEDEAO a emprunté la voie de la concentration qu’elle n’a plus quitté depuis lors. C’est la région qui a perdu le plus dans le processus de diversification. En 25 ans, les gains générés par la diversification ont été érodés à mesure que la sous région renforçait le processus de concentration. De toute évidence, la réaction des pays de la CEDEAO aux premières crises économiques dans les années 80 semble avoir consisté à se concentrer sur un petit nombre de produits, situation qui a été aggravée par l’abondance des exportations de pétrole. A un moment donné durant la période 1998-2000, elle était encore plus concentrée que la CEMAC. L’expérience de la CEDEAO est dans une grande mesure marquée par le facteur pétrole.

Comme le montre la figure 5, dans les années 70 et au début des années 80, des gains avaient déjà été enregistrés par suite des efforts de diversification déployés dans la sous région de la CEDEAO, notamment au Nigeria, en Côte d’Ivoire et au Sénégal. Or, comme les exportations de pétrole avaient pris le pas sur les autres exportations, surtout au Nigeria, dont l’économie est la plus importante de la sous région, les gains générés par la diversification ont été érodés à mesure de la concentration de l’économie de la sous

52

région; L’expérience de la CEDEAO en matière de diversification pourrait également être liée à des facteurs d’ordre politique. On ne peut écarter la possibilité que les facteurs politiques liés aux conflits et à l’instabilité aient pu jouer un rôle dans l’érosion des gains générés par la diversification. Les conflits et l’instabilité dans les Etats membres de la CEDEAO, comme la Côte d’Ivoire, le Liberia, et la Sierra Leone, ont peut être compromis les efforts déployés pour diversifier les économies de la région. C’est notamment le cas avec les évènements récents de Côte d’Ivoire, pays dont l’économie était à une certaine époque dominante dans la sous région.

Il y a toutefois lieu de noter que la domination des exportations de pétrole dans la CEDEAO et la CEMAC constitue certes une bonne explication de ce constat, mais il n’est pas inutile de se poser la question de savoir si les politiques n’ont pas joué un rôle important dans l’obtention de ces résultats. De toute façon, la sous région de l’Afrique du Nord, qui comprend également des pays exportateurs de pétrole, a réussi à faire des progrès sur la voie de la diversification alors qu’elle était excessivement concentrée, ce qui fait d’elle la troisième sous région la plus diversifiée d’Afrique. Le rôle des politiques dans les résultats de la diversification est une question qui mérite que l’on s’y attarde.

La figure 5 a montré que pour comprendre la situation en matière de concentration et de diversification en Afrique, il serait utile d’examiner de plus près les résultats au niveau sous régional. Il est clair que les gains du continent sont à attribuer à un petit nombre de pays dont l’expérience pourrait être reprise ailleurs si les gains de ces pays pouvaient être attribués à l’amélioration des résultats économiques et sociaux. La figure 6 sert à confirmer l’hypothèse selon laquelle les résultats au niveau national sont importants pour comprendre ce qui se passe au niveau continental. Au début de la période, l’Afrique dans son ensemble était plus diversifiée, avec un indice de Hirschman normalisé de 0,28, que la Tunisie et Maurice dont les indices étaient respectivement de 0,48 et 0,67.

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Figure 4.6: indice de Hirschman normalisé : Afrique, Maurice et Tunisie

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Afrique Iles Maurices Tunisie

Durant la période intérimaire 1982-1991, les gains de l’Afrique en matière de diversification ont été érodés alors que, dans le cas de la Tunisie et de Maurice, l’indice de diversification suivait une courbe descendante, reflétant ainsi des résultats positifs dans le sens d’une plus grande diversification. Dès lors, la question qui se pose d’elle-même est de savoir qu’est ce qui a fait que Maurice et la Tunisie ont pu dépasser les contraintes nées des crises économiques qui ont eu de si graves effets sur l’ensemble du continent. Quelle est la relation entre les politiques économiques ou autres mises en œuvre dans ces deux pays et les gains en matière de diversification ? Les indices de diversification de la Tunisie et de Maurice affichent une instabilité à peine perceptible, ce qui n’est pas le cas pour le continent dans son ensemble. Cette instabilité minime pourrait être le signe d’une démarche résolue et durable visant des objectifs précis, dans ce cas l’amélioration de la diversification.

Le caractère instable des indices de diversification au niveau national peut être constaté à travers les tendances dans certains pays de chaque sous région. Les figures 7 à 11 montrent les résultats de chaque sous région qui sont comparés à ceux du continent et présentent les cas de certains pays. La figure 7 confirme le rôle du facteur sud africain dans les résultats de la SADC en matière de diversification. Comme on l’a vu plus haut, la sous région de la SADC a en général amélioré son indice de diversification mais ce dernier est tiré dans une large mesure par l’Afrique du Sud Les résultats des autres pays de la SADC semblent être facilement masqués par la nature dominante de l’économie sud africaine. L’exemple de l’économie angolaise est un cas typique en ce sens que cette économie s’est de plus en plus concentrée

5�

du fait qu’elle s’appuie sur le pétrole. Cette concentration est toutefois cachée dans les résultats globaux de la SADC en raison du facteur dominant de l’Afrique du Sud.

Figure 4. 7: Indice de Hirschman normalisé : SADC

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Angola SADC

Afrique du Sud Afrique du Sud

Les efforts de diversification des économies d’Afrique centrale comparés à ceux de l’ensemble de l’Afrique sont présentés dans la figure 8. Les résultats de la sous région sont inférieurs à la moyenne du continent. Par ailleurs, l’indice de diversification indique une instabilité durant la plus grande partie des années 80. Il semble que le facteur pétrole soit dominant au Gabon dont l’économie est l’une des plus concentrées de la sous région. L’économie du Cameroun est plus diversifiée que la moyenne de la sous région, mais les résultats de ce pays ne suffisent pas à contrebalancer l’effet dominant du Gabon. Tout comme l’ensemble du continent, les pays comme le Gabon et le Cameroun ont amélioré leur indices de diversification au début des années 80, améliorant du même coup les résultats au niveau de la sous région. Cela pourrait s’expliquer par les effets de l’élan qui a été imprimé à la diversification à partir des années 70. Cependant, depuis le début des années 80, les gains ont commencé à s’éroder. Dans le cas du Gabon, la concentration de l’économie s’est accentuée et il semble que rien n’ait été fait pour essayer de rattraper les gains enregistrés au début des années 80. Quant au Cameroun, son économie a reçu un choc durant la période 1987-1989, mais, de manière générale, la tendance de l’indice de diversification était légèrement en hausse, signifiant ainsi que les efforts de diversification marquaient le pas.

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Figure 4.8: Indice de Hirschman normalisé : Afrique centrale

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CEMAC Cameroun

Gabon Afrique

L’expérience de l’Afrique du Nord montre que les résultats de cette région en matière de diversification sont proches de ceux de l’ensemble du continent. Il est intéressant de noter que même si la diversification des économies nord africaines a été plus faible dans les années 80, l’écart entre ces économies et l’ensemble de l’Afrique a été considérablement réduit. L’expérience tunisienne en matière de diversification semble avoir joué un rôle décisif dans les résultats de la sous région compte tenu du fait que les résultats de certaines économies, comme celle de l’Algérie, ont stagné après avoir marqué d’importants progrès jusqu’en 1985. Ce constat est clairement illustré dans la figure 9.

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Figure 4.9: Indice de Hirschman normalisé : Afrique du Nord

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Algérie Tunisie

Afrique du Nord Afrique

Figure 4.10: Indice de Hirschman normalisé : COMESA

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COMESA Afrique Burundi Soudan Kenya

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Comme on l’a déjà vu, la région du COMESA est l’une des plus diversifiées d’Afrique. Cette sous région est, en moyenne, encore plus diversifiée que l’ensemble du continent mais, comme c’est le cas pour les autres régions, un petit nombre d’économies ont des effets dominants sur l’image globale de la diversification à l’échelle sous régionale. Comme le montre la figure 10, alors que l’indice du COMESA suit de près l’indice africain, il est lui-même talonné par celui du Kenya. En outre, Maurice, dont l’indice est présenté dans la figure 6, a probablement fortement influé sur l’indice global du COMESA. Ces deux pays ont largement diversifié leurs économies et ont ainsi contrebalancé l’influence des autres économies, comme celle du Burundi, qui a eu tendance à renforcer sa concentration. A noter que le Soudan, dont l’économie est l’une des plus importantes de la région, a réussi à maintenir un rythme de diversification régulier jusqu’à une date récente, avec l’avènement d’un changement structurel comme le montre la forte hausse de l’indice de diversification à partir de 1998 avec un pic en 2001. Là aussi nous sommes en présence du facteur pétrole.

La présence du facteur pétrole dans les économies africaines est particulièrement marquée dans la CEDEAO où l’indice de diversification du Nigeria est proche de la concentration parfaite (voir figure 11). Le caractère dominant de l’économie nigériane au sein de la CEDEAO semble avoir tiré vers le haut les résultats globaux de la sous région, ce qui indique une perte de gains en matière de diversification. Depuis la fin des années 70 jusqu’au début des années 80, l’indice de diversification de la CEDEAO a été supérieur à l’indice composite africain. L’indice du Nigeria était également proche de la moyenne des économies africaines mais, en 1986, un changement structurel net lié au pétrole s’est produit au Nigeria et a été suffisamment important pour hisser la moyenne de la CEDEAO au-dessus de l’indice africain où elle se maintien depuis lors. Cependant, durant la période 1991-1998, la courbe de la tendance de la CEDEAO de l’indice de la sous région est en corrélation positive avec celle de l’ensemble du continent en dépit du facteur dominant du Nigeria. Cela signifie que certaines des autres économies de la sous région, comme celle de la Côte d’Ivoire, ont fait des progrès considérables en matière de diversification. En outre, certaines économies, comme celle du Sénégal, ont réussi à préserver les légers gains acquis dans ce domaine. Cependant, comme on l’a observé plus haut, les conflits et l’instabilité politique ont eu des conséquences négatives sur les résultats attendus des efforts déployés dans d’autres pays pour neutraliser les effets du pétrole nigérian.

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Figure 4.11: Indice de Hirschman normalisé : CEDEAO

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Afrique CEDEAO Nigeria Sénégal

4.3 Faiblesse de la dynamique structurelle de la diversification des exportations: fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation de certains pays africains

L’analyse effectuée jusqu’à présent de certaines tendances de la diversification des économies africaines indique que les résultats varient selon les pays. Les conclusions fondées sur l’évaluation des indices de Hirschman normalisés de différents pays montrent que dans l’ensemble, les économies africaines n’ont pas réussi à progresser au-delà de leur position initiale du début des années 80. On a également souligné que les économies africaines avaient eu des réactions défensives devant les crises qui les ont frappées dans les années 80, et que les politiques de stabilisation macroéconomique n’ont peut être pas réussi à créer un climat propice à une réaction dynamique, comme ce fut le cas dans bon nombre de pays d’Asie et d’Amérique latine. Cette réaction défensive qui a perpétué le statu-quo dans certains cas a été aggravée par le facteur pétrole qu a érodé les gains acquis dans certains pays comme le Soudan, le Nigeria et le Gabon.

Dans la sous section qui suit, on examinera certains résultats en matière de diversification au niveau des pays. Les conclusions concernant la manière dont certains pays ont réagi se fondent sur les fonctions de l’expérience en matière d’exportation. Les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation

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concernant les dix premiers produits dans certains pays sont utilisées pour démontrer que les expérience de diversification des exportations en Afrique varient mais que, de manière générale, la plupart des pays n’ont pas réussi à opérer le passage des exportations classiques vers des secteurs nouveaux, plus dynamiques et plus porteurs. La figure 12 présente l’expérience cumulée en matière d’exportation de Maurice dont l’économie est l’une des plus diversifiées d’Afrique. L’interprétation des données des fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation peut se résumer comme suit 1. Dans le cas de deux industries différentes dont les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation sont superposées, celle dont l’expérience était déjà concentrée verra sa courbe orientée à gauche. Les secteurs dont l’expérience en matière d’exportation était déjà concentrée sont en principe ceux qui sont qualifiés de classiques. En revanche, les secteurs qui ont connu une expérience de concentration plus tardive dans une période type donnée, sont souvent qualifiés d’industries non classiques. Le nombre croissant d’industries ayant fait l’objet d’une concentration plus tardive est une indication des efforts que déploie le pays concerné pour cesser de s’appuyer plus que de raison sur les exportations les plus classiques. Lorsque les secteurs dont les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation sont orientées à droite sont nombreux, c’est le signe d’un certain dynamisme dans la recherche de nouveaux créneaux d’exportation.

Dans le cas de Maurice, les secteurs les plus classiques dont les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation sont orientées à gauche sont ceux du sucre et du miel, des articles de bonneterie, des montres et de l’horlogerie. En d’autres termes, les plus grosses quantités de ces produits ont été exportées au début de la période de 22 ans en question. Compte tenu de la courbe de leurs fonctions, les exportations réelles de ces trois produits progressent à un rythme constant. Par ailleurs, Maurice a réussi à lancer des secteurs d’exportation non classiques comme le montrent les fonctions orientées à droite. Il s’agit du poisson, des tissus en coton, et des sous vêtements et vêtement féminins non tricotés. L’expérience en matière d’exportation de ces secteurs ne date que de quelques années. Les trois derniers produits, qui font partie du secteur des textiles et vêtements, pourraient être le signe d’une certaine diversification verticale43.

43 Voit Gutierrez de Pineres, S.A. et M. Ferrantino, M., 1997, “Export diversification and structural dynamics in the growth process: the case of Chile”, Journal of Development Economics, Vol. 52, pp. 375-391.

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Figure 4.12: fonction cumulative des exportations des dix premiers produits d’exportation de l’île Maurice

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Sugar and honey Undergarments knittedOuter garments knit nonelastic Undergarments non-knitMen's outw ear non-knit Women's outw ear non-knitFish etc prepared, preserves, nes Pearl, precious and semi-prec stoneCotton fabrics, w oven Watches and clocks

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L’expérience du Kenya, telle que représentée dans la figure 13, ne diffère pas beaucoup de celle de Maurice, mais les expériences des différents secteurs sont plus marquées. L’économie du Kenya est également l’une des plus diversifiées. Cependant, si l’on analyse les fonctions de l’expérience en matière d’exportation, on constate que les dix premiers produits ne sont pas entrés dans la gamme des produits manufacturés où l’on note en général un plus grand dynamisme. Le café est le secteur d’exportation le plus classique du Kenya. La fonction d’exportation du fer et de l’acier affiche également une nette tendance à s’orienter à gauche, ce qui indique que ces produits sont en passe de devenir des exportations classiques. En ce qui concerne les industries non classiques, le Kenya à réussi à réaliser des taux de croissance réelle appréciables au cours des dernières années, notamment dans le secteur des produits maraîchers. Plus intéressant encore, la courbe des exportations de produits pétroliers s’oriente nettement à gauche depuis quelques années, ce qui montre clairement que les exportations de ce secteur sont également en passe de devenir classiques44.

44 Le Kenya ré exporte une grande quantité de produits pétroliers vers les pays voisins enclavés à partir de sa raffinerie de la ville côtière de Mombassa.

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Figure 4.13: fonction cumulative des exportations des dix premiers produits d’exportation du Kenya

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Tea & mate Coffee & substitutes Petroleum ProductsCrude Vegetbls Fruit preserves Vegtb freshOther crude minerals Lime, cement & bldg prdts Iron, steel, etcFish, fresh, chilled, frozen

L’expérience de diversification de la Tunisie est un exemple type d’une grande diversification horizontale des exportations (voir figure 14). La courbe de l’expérience cumulée des dix premiers produits d’exportation de la Tunisie est en grande partie orientée à droite durant la période 1980-2002. La plupart de ces produits sont des produits textiles, comme les vêtements non élastiques tricotés, les vêtement non tricotés pour hommes et femmes et les sous vêtements tricotés. Parmi les autres produits, on peut citer les disjoncteurs etc. et les appareils de distribution d’électricité. La présence de ces produits est le signe d’un élargissement de l’expérience en matière d’exportation depuis quelques années. Ces produits sont des nouveaux venus dans la gamme des exportations. Par ailleurs, la courbe des engrais chimiques et des éléments chimiques inorganiques, ainsi que des oxydes et autres demeure relativement plate pour la même période, ce qui signifie qu’aucun changement structurel notable n’est intervenu à ce niveau depuis 24 ans. La courbe du pétrole brut, produit classique de la Tunisie, s’est déplacée vers la gauche, indiquant ainsi qu’un pourcentage relativement élevé des exportations concerne la période précédente. La part du pétrole brut dans les exportations au début de la période représentait environ 50 % des exportations totales avant de tomber à 7 % en 2002.

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Figure 4.14: fonction des exportations cumulées des dix premiers produits d’exportation de la Tunisie

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2002

Men's outw ear non-knit Women's outw ear non-knitCrude petroleum Fertilizers, manufacturedUnder garments knitted Outer garments knit nonelasticElectricity distributing equip Inorg chem elmnt, oxides, etcFixed vegetable oils, soft Sw itchgear etc, parts nes

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L’expérience du Nigeria rapportée dans la figure 15, présente un trait distinctif lié au facteur pétrole évoqué plus haut. L’image globale de la fonction de l’expérience cumulée en matière d’exportation est quelque peu unique en ce sens que la plupart des principaux produits d’exportation sont orientés à gauche. Parmi ces produits figurent les graines pour autres huiles fixes, le cuir, le cacao, les crustacés et mollusques frais et surgelés, le caoutchouc et les gommes naturels, les produits pétroliers raffinés et les transactions spéciales. La part de ces produits d’exportation classiques par rapport aux exportations totales du pays ont diminué vers le milieu des années 80 alors que le pétrole brut devenait le produit d’exportation dominant du Nigeria. A partir de 1987, la part du pétrole brut a atteint presque 95 % des exportations totales du pays, puis s’est stabilisée avant de grimper à 99 % en 2000. Comme on peut le constater, les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation de pétrole du Nigeria penchent vers la droite. Les deux autres produits, à savoir les bateaux et embarcations et les produits en polymère, n’ont pas de direction stable comme c’était le cas durant la période précédente. Ils ne figurent pas parmi les exportations classiques mais ils ont été exportés en très grandes quantités durant certaines périodes. Enfin, à la fin des années 90, ces deux produits ont été surpassés par le pétrole brut.

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Figure 4.15: Fonction des exportations cumulées des dix premiers produits du Nigeria

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Crude petroleum Ships, boats, etcPetroleum products, refined CocoaNatural rubber, gums LeatherSpecial transactions Shell f ish fresh, frozenSeeds for other f ixed oils Polymerization, etc, prdts

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00 02

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20 02Le cas du Gabon, qui est présenté dans la figure 16, est un autre exemple de l’effet du facteur pétrole sur la diversification des exportations en Afrique. Les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation pour la plupart des produits du Gabon sont plates avec une légère orientation vers la gauche, ce qui signifie que la composition de la gamme des produits d’exportation de ce pays n’a guère changé durant la période considérée. Parmi ces produits, dont la courbe est orientée à gauche, on trouve les matériaux radioactifs, les minerais et concentrés de métaux communs, les crustacés et mollusques frais et surgelés, les vernis, le contreplaqué etc., et le pétrole et produits pétroliers. Ces produits ont surtout été exportés au début de la période. La courbe du pétrole brut et du bois brut ou simplement équarri est relativement plate du début des années 90 jusqu’à la fin de la période, ce qui indique que leur valeur à l’exportation est relativement constante. Cependant, certains produits ont connu une très légère expansion plus tard durant la période considérée. Il s’agit du caoutchouc et des gommes naturels, des aéronefs et des équipements et pièces connexes et des produits ligneux, mais seuls ces derniers ont connu une expansion continue durant la période qui a vu une reprise en 1995.

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Figure 4.16: fonction des exportations cumulées des dix premiers produits d’exportation du Gabon

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

Cum

ulat

ive

inde

x

Crude petroleum Other w ood rough, squaredBase metals ores, conc nes Petroleum products, refinedVeneers, plyw ood, etc Aircraft, etcWood, shaped, rail sleepers Radioactive etc materialsShell f ish fresh, frozen Natural rubber, gums

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

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1991

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1993

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1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

4.4 Régimes de diversification en Afrique

En utilisant les indices de diversification susmentionnés et en analysant les fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation, on peut définir les différents régimes de diversification qui caractérisent les diverses expériences en la matière en Afrique. L’analyse des différents indices de diversification et de la structure de la composition des dix premiers produits d’exportation de certains pays sur les 22 dernières années a permis de dégager un certain nombre de conclusions utiles qui pourraient servir à définir les différents régimes de diversification en Afrique. Ainsi, l’analyse de l’expérience africaine permet de dégager cinq régimes de diversification. Il y a toutefois lieu de noter que ces régimes ne doivent pas être considérés comme la voie que les pays devraient suivre dans le passage d’une économie concentrée à une économie diversifiée, mais comme le résultat des mesures d’ordre politique que les pays ont mis en œuvre sur une période donnée. Autrement dit, le régime spécifique à un pays donné est probablement le résultat d’une combinaison des différents déterminants de la diversification.

Sachant que la diversification est un processus propre au développement économique, la tendance des indices et la structure de l’expérience cumulée en matière d’exportation d’un pays donné, qui ont servi de base à l’analyse menée jusqu’à présent, pourraient être le produit de facteurs sociopolitiques et

65

économiques. Parmi ces facteurs, on peut citer des variables physiques comme le niveau d’investissement, des variables macroéconomiques, comme les taux de change et d’inflation, des variables institutionnelles, comme la gouvernance, des variables internationales, comme l’accès au marché, et d’autres variables, comme la politique commerciale et industrielle. Dans le chapitre suivant, on procédera à une analyse empirique du rôle de ces variables dans la diversification. En attendant, on trouvera dans la section ci-après un résumé des cinq régimes que l’on peut considérer comme étant le fruit des efforts de diversification de l’Afrique.

• Diversification économique limitée : les pays où prévaut ce régime sont ceux qui n’ont pas été très performants. Bien que ces pays n’aient connu aucun conflit, ils n’ont pas été en mesure d’accumuler des gains significatifs en matière de diversification. Le Burkina Faso, le Sénégal et le Zimbabwe figurent dans ce groupe.

• Pays qui ont entamé le processus mais sans faire de progrès notables : le deuxième régime visible d’après l’expérience de l’Afrique est celui qui caractérise les pays qui n’ont pas fait de progrès significatifs dans le cadre de la diversification de leurs économies durant les vingt dernières années. Le Kenya et Maurice relèvent de cette catégorie. Ces pays, qui figurent parmi les plus diversifiés du continent, n’ont toutefois pas réussi à opérer une diversification horizontale réelle qui engloberait les produits d’exportation de forte valeur. Comme le montrent leurs fonctions de l’expérience cumulée en matière d’exportation, ils ont connu une diversification verticale avec une augmentation des exportations de produits textiles pour Maurice, et une croissance des exportations de nouveaux produits agricoles dans le cas du Kenya3. En outre, cette diversification verticale ne concerne pas les exportations de produits de valeur comme c’est le cas dans les pays nouvellement industrialisés d’Asie et les pays d’Amérique latine. La diversification verticale, qui a eu lieu dans les pays concernés par ce régime, nécessite toujours une main d’œuvre très nombreuse et son rendement est faible, ce qui n’a pas permis aux économies de ces pays de mettre ces exportations au service d’une croissance économique rapide. Par contre, les pays nouvellement industrialisés d’Asie ont opéré une diversification à la fois verticale et horizontale, ce qui leur a permis d’exporter des produits de grande valeur et à forte intensité de capital.

• Processus de diversification approfondie : un régime de diversification renforcé est un régime qui a toutes les chances d’être durable. Il se caractérise par une diversification à la fois horizontale et verticale. Les indices de diversification présentés dans les sections précédentes et les fonctions de l’expérience cumulée des différents pays d’Afrique indiquent que certains pays ont réussi à dépasser leur condition d’il y a 20 ans au profit d’une diversification raisonnablement approfondie. L’exemple le plus caractéristique de ce régime est celui de la Tunisie qui a réussi à opérer une diversification horizontale avec des exportations de produits de valeur45.

• Régression du processus de diversification : le quatrième régime est celui où les pays ont réussi un bon départ en enregistrant des gains remarquables en matière de diversification avant de

45 Il s’agit d’une diversification horizontale dans le secteur agricole mais les nouveaux produits d’exportation ne sont toujours pas de grande valeur

66

connaître une régression. Après les crises économiques des années 80, les pays concernés par ce régime, comme le Nigeria, ont opéré une concentration. Le syndrome hollandais a peut être joué un rôle déterminant dans le classement des pays dans cette catégorie. Dans la majorité des cas, l’explosion des exportations fondées sur un produit unique a joué un rôle dans le détournement des facteurs de production des autres produits, notamment les produits exportables. Le facteur du syndrome hollandais, en particulier celui qui est lié au pétrole, a eu pour effet d’inverser et de diminuer la contribution des industries antérieures au processus de diversification. Les expériences du Nigeria et du Gabon en matière de diversification constituent de bons exemples de l’évolution des exportations des pays concernés par ce régime. Ces deux pays n’ont pas été en mesure de mettre en œuvre la stratégie adoptée par la Tunisie dans le cadre de laquelle, aux cotés des produits pétroliers qui demeurent des exportations classiques, de nouveaux produits s’efforcent de gagner leur place.

• Les pays en situation de conflit ou d’après conflit : le cinquième régime concerne les pays en situation de conflit ou d’après conflit. L’expérience du Liberia, de la République démocratique du Congo et des pays similaires en matière de diversification n’est pas le fruit d’une quelconque mesure d’ordre politique.

4.5 Conclusion

Les résultats des efforts de l’Afrique en matière de diversification peuvent se résumer comme suit :

• Les résultats aux niveaux régionaux et sous régional indiquent que les efforts en vue de la diversification qui ont été déployés dans les années 70 et au début des années 80 ont été fructueux en ce sens que, pour la plupart des pays, les indices affichent en général une tendance à la baisse avec des mouvements dans le sens d’un certaine diversification.

• Les gains en matière de diversification n’ont toutefois pas été durables étant donné qu’ils n’ont pas résisté aux pressions de la crise économique et des politiques d’ajustement que l’on a du prendre pour y faire face. Les gains obtenus à ce moment là demeurent limités et les résultats en matière de diversification étaient marqués par l’instabilité et la fragilité. L’Afrique n’a pas réussi à jeter des bases solides pour édifier des économies diversifiées alors même que d’autres régions, comme l’Amérique latine et l’Asie, ont subi les mêmes pressions mais ont réussi à préserver et à renforcer les gains en la matière.

• De manière générale, les économies africaines semblent avoir réagi différemment aux défis posés par les crises économiques du début des années 80 par rapport aux économies asiatiques. Il faut cependant souligner qu’il y a des différences marquées entre les sous régions et entre les pays de la même sous région. En dépit de ces différences, il est évident que les économies africaines se sont montrées en général moins dynamiques que les économies asiatiques s’agissant des actions entreprises en réponse aux défis de la diversification.

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• Cinq régimes se dégagent de l’expérience de l’Afrique en matière de diversification. Les différentes mesures prises par les pays africains, qui vont des facteurs macroéconomiques aux questions institutionnelles, ont joué un rôle déterminant dans la définition du régime auquel se rattache chacun d’eux.

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Chapitre 5 — La Diversification : Les déterminants

Introduction

L’analyse développée dans les chapitres précédents montre à l’évidence que le processus de diversification n’est pas seulement exogène, il est aussi, dans une grande mesure, endogène. Autrement dit, l’action gouvernementale, qu’elle soit économique ou non, influera probablement sur le niveau et le taux de diversification dans un pays donné. Il est fort probable que les variables économiques et institutionnelles puissent renforcer la nature endogène du processus de diversification dans un pays donné. Cependant, avant de pouvoir considérer la diversification comme un processus endogène dans le développement économique, il faut disposer de données empiriques suffisantes confirmant le lien entre les variables économiques et non économiques et la capacité de diversification d’un pays donné. En d’autres termes, il importe de dériver de manière empirique les déterminants de la diversification.

Dans les chapitres précédents, on a exposé la motivation du lien possible entre le niveau de diversification dans une économie donnée et certaines variables économiques et non économiques, en se fondant notamment sur la littérature existante. On a conclu dans la motivation théorique que les variables pertinentes sont liées aux politiques, alors que d’autres sont de nature institutionnelle. Les arguments théoriques ont permis d’identifier les variables susceptibles d’influer sur la diversification. Sur la base de ce cadre théorique, le présent chapitre présente l’analyse empirique visant à tester et à identifier les variables économiques et institutionnelles qui constituent des déterminants importants de la diversification en Afrique.

Un modèle statistique des déterminants de la diversification en Afrique a été mis au point et évalué avec plusieurs spécifications. On a utilisé des méthodes de données de panel pour l’analyse empirique. Dans les sous sections ci-après, on présentera et analysera le modèle statistique, la procédure d’estimation ainsi que les résultats de cette analyse empirique au niveau régional et sous régional.

5.1 Méthodologie

Le modèle statistique

On suppose qu’en tant que variable endogène, la diversification est une fonction de différentes variables, notamment les variables économiques et non économiques. Comme indiqué plus haut, ces dernières comprennent les variables physiques, politiques, macroéconomiques et institutionnelles. Dans le modèle statistique, on a utilisé l’investissement et le revenu par habitant pour représenter la variable physique ; l’ouverture commerciale et la production industrielle pour exprimer les variables de politique ; l’inflation,

6�

le taux de change et l’équilibre budgétaire pour la variable macroéconomique ; et la gouvernance et/ou le climat de l’investissement et les conflit ou la guerre pour les variables institutionnelles. On a utilisé ces variables comme variables explicatives dans le modèle de régression pour les déterminants de la diversification en Afrique. On a également utilisé un indice de diversification comme variable dépendante. Dans la présente étude, l’indice de diversification a été dérivé à l’aide de l’indice d’Hirschman normalisé (voir les chapitres précédents sur la méthode de calcul) et calculé en utilisant les données de la CNUCED sur les produits d’exportation au niveau à trois chiffres de la CTCI.

Sous forme mathématique, le modèle statistique de base peut être exprimé comme suit :

ttttttt ExrateInflateTradeIndprodGDPcaGCFI 65432101 βββββββ ++++++=

tttt uConflictGovernFbalance ++++ 987 βββ (1.1)

1I étant l’indice de diversification; GCF la formation de capital brut représentant l’investissement ; GDPca le PIB par habitant; Indprod l’indice de la production industrielle ; Trade l’ouverture commerciale ; inflate l’inflation ; Exrate le taux de change; Fbalance l’équilibre budgétaire ; Govern la gouvernance; Conflict la

variable fictive indiquant l’existence d’un conflit ; iβ les coefficients à estimer ; et t l’indice temporelle.

Comme l’indique la littérature examinée au chapitre 2, les variables physiques, notamment les investissements et les revenus, sont censées favoriser la diversification. En d’autres termes, l’augmentation des investissements et des revenus devrait avoir pour effet d’approfondir la diversification. Le développement des échanges commerciaux et la promotion des produits industriels devraient également être des déterminants importants de la diversification, même si la nature de la relation est, au plus, une question empirique pour le moment. Toutefois, en ce qui concerne les variables macro-économiques, un taux de change compétitif pourrait tout aussi bien approfondir la diversification. Quant à l’équilibre du budget public, l’attente a priori est indéterminée. Elle dépend dans une grande mesure de la réponse à la question de savoir s’il y a un déficit plus élevé et si ce déficit est alimenté par les dépenses qui ont un effet direct sur la capacité productive de l’économie. Par ailleurs, lorsque les déficits sont dus aux dépenses récurrentes, il est possible qu’une telle politique budgétaire aille à l’encontre du processus de diversification. Outre le taux de change, et le niveau de l’équilibre budgétaire, l’autre variable macro-économique qui est testée dans la présente étude est l’inflation. Là aussi, l’effet de l’inflation sur la diversification risque également d’être indéterminé. La question essentielle est de savoir si le niveau de l’inflation se situe dans une fourchette qui ne porte pas préjudice à la croissance. S’il est supérieur à la limite supérieure de cette fourchette, il aura pour effet de ralentir la diversification. On considère que la violence politique et les conflits civils sont contre productifs, qu’ils ralentissent la croissance économique et, par voie de conséquence, entravent la diversification. En outre, la bonne gouvernance et un climat propice à l’investissement devraient contribuer à renforcer la

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diversification. Etant donné qu’il n’existe pas de modèle théorique des déterminants de la diversification, ces hypothèses doivent être testées de manière empirique.

Données et estimation

Le modèle statistique décrit ci-dessus a été estimé à l’aide de données de panel pour un échantillon de pays africains pour la période 1996-2001. L’estimation aurait pu être fait au moyen des données remontant à 1980 mais cela n’a pas été possible en raison du manque de données sur la gouvernance antérieures à 1996. Le bloc institutionnel du modèle statistique retenu aurait été incomplet sans la gouvernance. L’analyse a pris en compte le coût d’opportunité consécutif à l’exclusion de la gouvernance en termes de niveaux de liberté supplémentaires46. L’échantillon qui a été finalement utilisé pour estimer le modèle statistique avec toutes les variables mentionnées ci-dessus, se compose de 18 pays africains car on a constaté que seul ces pays disposaient de données sur la production industrielle et/ou manufacturière. Comme indiqué ci-dessus, on a choisi la période 1996-2001 parce que les données sur la gouvernance47

ne sont pas antérieures à 1996 (voir l’appendice A pour les détails et les sources des données). Pour chaque pays, on a construit trois observations en prenant les moyennes non superposées de chaque variable sur deux années pour les sous périodes 1996-1997, 1998-1999, et 2000-2001.

On a estimé plusieurs versions et formes fonctionnelles du modèle en se fondant sur l’échantillon décrit ci-dessus. On a utilisé une série de données de panel partielles étant donné que dans certains pays les données sont incomplètes. On a d’abord estimé un modèle de régression commun avec toutes les variables. Les résultats n’ont pas été probants. On a ensuite estimé le modèle au moyen de la méthode des moindres carrés généralisés qui permet de compenser l’hétéroscédasticité48. On a constaté une certaine amélioration, mais le résultat global n’était pas satisfaisant. On a également estimé le modèle à partir de spécifications avec effet fixe et aléatoire mais, là aussi, les résultats ont été en deçà des attentes. On a également noté dans l’estimation que les variables relatives à la gouvernance et au climat de l’investissement ne pouvaient être estimées dans la même équation étant donné qu’elles sont fortement interdépendantes et que, dans les estimations où elles étaient toutes deux prises en compte, les signes de leurs coefficients étaient très instables. Ainsi, on a du ignorer l’une des deux pour les besoins de l’estimation. On a constaté que la gouvernance était plus pertinente et donnait des résultats nettement plus solides dans le modèle.

46 Cette décision a des conséquences sur la solidité des résultats mais, comme on le verra au fil de l’analyse, la configuration finale du modèle des déterminants de la diversification en Afrique correspond assez bien à certaines sources bibliographiques, notamment Imbs et Wacziarg (2003).

47 L’Institut de la Banque mondiale rassemble les données sur la gouvernance qui remontent à 1996. Dans les estimations sous régionales et celles concernant les pays rapportées ici, une approche de rechange a consisté à utiliser les données sur le climat de l’investissement et le risque de pays qui comportent, entre autres, des indicateurs de gouvernance.

48 Dans la présente étude, la spécification MCG a utilisé l’hétéroscédasticité transversale spécifique qui représente en fait les moindres carrés pondérés comme indiqué à la page 848 du guide d’utilisation de EView 5 (2004). En outre, un estimateur robuste pour les covariances c’est-à-dire la méthode transversale blanche, a été utilisé pour l’estimation du modèle final (voir page 853 du guide d’utilisation de EViews 5 (2004), et Woolridge (2002).

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Le modèle de régression dont la forme fonctionnelle comprenait des carrés quadratiques ou individuels des variables de l’investissement et du revenu par habitant est celui qui a donné les meilleurs résultats. Cette forme fonctionnelle de la diversification et du revenu a été mise au point dans d’autres travaux, notamment dans Imbs et Wacziarg (2003), et sera revisitée plus loin dans l’analyse. Ce modèle a également été corrigé pour compenser l’hétéroscédasticité.3 En outre, l’analyse diagnostique des résidus du modèle montre qu’il n’y a pas d’autocorrection. Les résultats de cette régression sont présentés au tableau 1. Les variations du modèle et le tracé des résidus figurent à l’Appendice B et C.

5.2 Résultats

Echelle régionale (continentale)

Partant du modèle de base envisagé dans le cadre théorique et des investigations statistiques ultérieures pour établir un modèle approprié pour les déterminants de la diversification en Afrique, les résultats qui sont résumés au tableau 1 montrent la configuration finale. Les résultats sont organisés au tableau 1 en fonction des quatre principales variables de la présentation théorique, à savoir les variables physiques, politiques, macro-économiques et institutionnelles. Bien que l’accès aux marchés constituait la cinquième variable analysée dans la théorie, la collecte de données y afférent a posé problème du fait de leur rareté. Néanmoins, la variable de la politique commerciale (ouverture) est quelque peu liée à la question de l’accès aux marchés en ce qu’elle rend compte à la fois de la capacité d’exportation et d’importation de l’économie considérée qui dépend dans une large mesure de la structure tarifaire du marché ciblé et des tarifs défensifs de l’économie intérieure. Il est évident d’après le modèle empirique du tableau 1 que les facteurs économiques et institutionnels sont indispensables à la diversification. Les résultats pour chaque variable sont examinés ci-après.

Comme l’indiquent les résultats du tableau 1, l’investissement est vital pour la diversification de toute économie. La relation inverse entre l’investissement et l’indice de diversification indique que les économies se diversifient à mesure que les investissements augmentent. De fait, les pays ont peu de chances de diversifier leurs économies s’ils ne consacrent pas une partie de leur revenu national à l’accumulation de leur stock de capital. Il y a lieu de noter que, dans ce modèle empirique pour l’Afrique en tant que région, c’est la formation brute de capital fixe qui a été choisie comme le déterminant essentiel de la diversification, par opposition aux intrants distincts que sont l’investissement public et l’investissement privé. Il aurait été plus facile d’interpéter intuitivement les conséquences des investissements sur la diversification s’il avait été possible d’appliquer un modèle avec l’investissement public et privé en tant que variables distinctes. Les tentatives visant à séparer ces deux variables ont donné des résultats instables. Cependant, le fait que la formation brute de capital fixe s’est avérée un déterminant important pourrait signifier que c’est la totalité des investissements publics et privés dans l’accumulation du stock de capital qui est fait la différence. Toutefois, cela signifie également que les investissements cumulés peuvent avoir

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un effet positif sur la diversification étant donné que les investissements publics peuvent attirer49 les investissements privés en général au lieu de les éloigner. Cependant, ceci peut ne pas être valable au niveau des pays où c’est la politique budgétaire plutôt que la politique monétaire qui détermine le dosage entre investissements publics et investissements privés.

Les résultats empiriques signifient également qu’il peut y avoir un niveau critique d’investissement nécessaire pour optimiser le processus de diversification. La spécification quadratique50 de la relation entre la diversification et l’investissement et l’importance des variables de l’investissement ont été utilisées pour déterminer ce niveau critique à partir duquel l’investissement favorise la diversification. S’il faut faire preuve de prudence dans l’interprétation de la pertinence de ce niveau critique, les résultats estimatifs de l’échantillon utilisé dans le tableau 1 montrent qu’un pays donné doit investir au moins 12,5 % de son PIB (voir figure 1). Il faut interpréter avec prudence ce niveau d’investissement car, comme tous les modèles économétriques ou statistiques, celui-ci est conditionné par l’échantillon utilisé pour l’estimation. Cette proportion du revenu qui doit être investie pour optimiser la diversification représente beaucoup moins de la moitié du niveau moyen d’investissement par rapport au PIB que les pays d’Asie du Sud-Est ont consenti depuis 1980 pour maintenir leur taux de croissance. Cela étant, il importe de rappeler, et c’est la raison pour laquelle on ne peut accorder beaucoup de poids au niveau optimal d’investissement en Afrique, que , comme on l’a vu dans les chapitres précédents, les économies des pays d’Asie nouvellement industrialisées sont plus diversifiées. Ainsi, en dépit de la relation monotone constatée pour l’équation ci-dessus lorsque l’on y a inclus les économies asiatiques, si l’on devait prendre comme hypothèse l’existence d’une relation pour les seuls pays asiatiques similaires à celle des pays africains, alors la courbe de la relation entre la diversification et l’investissement devrait tendre vers le bas et à gauche, indiquant ainsi un niveau de diversification beaucoup plus élevé et des investissements plus marqués. En d’autres termes, il est possible pour un pays donné d’allonger la partie descendante de manière monotone (partie gauche) de la courbe en U de la figure 1 en augmentant les investissements.

Le niveau de revenu est un déterminant important de la diversification en Afrique. A mesure que le revenu par habitant augmente, les économies africaines ont tendance à connaître une amélioration de leur processus de diversification. C’est là un résultat très significatif qui correspond à d’autres données empiriques (voir Imbs et Wacziarg 2003) lesquelles montrent que les pays pauvres tendent à diversifier en premier à mesure que leur revenu augmente, avant de commencer à se spécialiser plus tard. De manière générale, les pays africains ne confirment pas la relation monotone entre le revenu et la diversification. Ils correspondent donc aux phases en U de la théorie de la diversification qui a été largement confirmée par les solides données empiriques fournies par Imbs et Wacziarg (2003). Autrement dit, certains faits prouvent que les pays africains passent également par deux étapes de diversification dont la première

49 Il existe une abondante documentation qui prouve que les investissements publics attirent les investissements privés. L’effet d’éviction devient problématique lorsqu’il y a une concurrence entre les secteurs public et privé pour l’obtention de crédits

50 les résultats de l’estimation d’un modèle qui a pris comme hypothèse une relation linéaire entre la diversification et l’investissement sont insignifiants. Toutefois, lorsque l’on a fait une estimation d’un modèle linéaire similaire en y incluant les pays asiatiques, on a obtenu des résultats significatifs. Les investissements de certains pays africains sont inférieurs à ce niveau optimum.

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connaît une tendance à une diversification renforcée. Cette première étape est conforme aux théories qui prévoient une relation monotone entre le revenu et la diversification comme l’indiquent les auteurs auparavant cités, notamment Acemoglu et Zilibotti (1997). La première étape correspond parfaitement aux arguments qui veulent que la diversification devrait limiter les chocs que subirait l’économie lorsque l’on accorde une importance excessive à un secteur donné. Cependant, comme pour l’investissement (accumulation du stock de capital), il y a un tournant aux niveaux supérieurs du revenu par habitant qui se traduit par une relation non monotone entre la diversification et le revenu par habitant. D’après les solides estimations d’Imbs et Wacziarg (2003), ce tournant est survenu à différents points selon les pays. Par exemple, pour Singapour, ce tournant se situe à 2500 dollars de revenu par habitant, contre 5800 dollars pour Chypre, 7000 dollars pour l’Irlande, alors que l’estimation de référence de l’échantillon groupé faite par Imbs et Wacziarg (2003) était de 9000 dollars. Dans tous les pays concernés, au-delà du niveau optimal diversification, le processus de spécialisation a commencé, comme l’ont indiqué les résultats empiriques. Toutefois, comme on le verra plus loin, Imbs et Wacziarg (2003) expliquent également que ce tournant dans le processus de développement apparaît apparaît plus ou moins tôt en fonction de l’interaction entre le revenu par habitant et l’ouverture.

D’après nos calculs, le niveau de revenu par habitant requis pour une diversification optimale des économies africaines est d’environ 1667 dollars. Autrement dit, il faudrait des taux de croissance économique forts et soutenus pour que le processus de diversification puisse atteindre son niveau optimal. Bien entendu, il y a l’importante question de la causalité entre les revenus par habitant et la diversification. L’échantillon utilisé dans l’analyse empirique et reproduit au tableau 1 ne suffit pas pour établir un lien de causalité entre la croissance et la diversification. Toutefois, la proposition selon laquelle la diversification est un processus endogène implique qu’elle est importante pour la croissance tout comme cette dernière est importante pour le processus de diversification lui-même.

La question de la politique commerciale et de son rôle dans la croissance économique et le développement a préoccupé la plupart des chercheurs en économie. Le débat a atteint un niveau d’intensité différent après que les résultats des derniers travaux de recherche menés par différents auteurs aient introduit de nouveaux éléments qui remettent en question, par exemple, le rôle de la libéralisation du commerce dans la croissance économique dans les pays en développement (voir Rodrik 1997 ; Rodriguez et Rodrik 1999 ; et Rodrik 2002). Les éléments de preuve obtenus à partir des résultats estimatifs du tableau 1 montrent que l’ouverture au commerce ne conduit pas nécessairement à un approfondissement de la diversification. Les variations de l’analyse empirique à partir des données des pays africains indiquent constamment une relation positive entre l’accroissement de l’ouverture et la tendance à à la spécialisation. Ce résultat est il contre-intuitif ? Au lieu d’encourager les pays à diversifier, l’ouverture commerciale ne favorise-t-elle pas un processus de concentration ou de spécialisation ? La théorie classique du commerce appuie la relation positive entre l’ouverture et la diversification. Selon cette théorie, dans un monde sans barrières, les pays se spécialiseraient dans les biens et services pour lesquels ils disposent d’un avantage comparatif. Ainsi, leurs exportations seront concentrées au lieu d’être diversifiées. Les travaux de Imbs

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et Wacziarg (2003) font également la lumière sur cette question. Comme on l’a souligné plus haut, ils sont arrivés à la conclusion que l’interaction entre le revenu par habitant et l’ouverture influe sur le tournant dans les phases en U de la diversification. En d’autres termes, à un certain point du processus de diversification, cette dernière n’est plus motivée par des considérations de placements au détriment des considérations liées à l’avantage comparatif qui iraient dans le sens du type de résultats que nous avons obtenus à partir de nos estimations.

Tableau 5.1: Déterminants de la diversification en Afrique: résultats de l’estimation de panel

Variable Coefficient

Constante Constante0.2��

(0.��5)

Variables physiques

Formation brute de capital fixe (% du PIB)-0.025***

(0.00�)

Formation brute de capital fixe (quadratique)0.00�***

(0.005)

PIB par habitant (dollars EU ���5)-0.0002***

(0.000)

PIB par habitant (quadratique)0.00000006***

(0.000)

Variables politiques

Ouverture du commerce ((X+M) en % du PIB)0.00�***

(0.00�)

Production industrielle-0.00�***

(0.000�)

Stabilité macro-économique

Inflation (%)0.00�***

(0.000�)

Taux de change (taux de change réel effectif)0.002***

(0.000�)

Equilibre budgétaire (% du PIB)0.006

(0.��0)

Variables institutionnelles

Gouvernance-0.2��***

(0.000)

Conflit0.�20*

(0.0�0)

Model diagnosticsR- carré (pondéré)

Nombre d’observations

0.��

52

Les chiiffres entre parenthèses représentent les valeurs p.

*** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significatif à 10 %

�5

Figure 5.1: Relation empirique entre la diversification et l’investissement à partir des données de l’échantillon africain

Investissment et diversification

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

Investissement (% du PIB)

Indi

ce d

e di

vers

ifica

tion

Source : calcul effectué par les auteurs

Ces résultats concernant l’effet de l’ouverture du commerce sur la diversification semblent confirmer la pertinence d’une politique commerciale optimale. Etant donné que les résultats indiquent qu’une libéralisation rapide peut effectivement limiter la capacité d’une économie donnée à se diversifier, il est possible que, pour des raisons stratégiques, la rapidité de l’ouverture pourrait être fonction de la volonté du pays concerné d’avoir une économie plus diversifiée ou plus spécialisée. Ce constat n’est pas surprenant. L’analyse des éléments de la variable de l’ouverture fait ressortir deux effets contraires. Le volet exportation tendrait à favoriser la spécialisation ; alors que le volet relatif à la concurrence des importations serait plutôt en faveur du processus de diversification. Ainsi, les données empiriques concernant les pays africains indiquent que l’effet de la croissance des exportations qui conduit à la spécialisation contrebalance largement le processus de diversification favorisé par la concurrence des importations. La théorie Ricardienne, qui veut que les économies ouvertes seraient plus spécialisées et produiraient une gamme précise de produits, se trouve confirmée ici.

Il n’est pas inutile de rappeler le constat fait auparavant selon lequel la tendance à la spécialisation après la diversification se retrouve aussi bien dans les économies ouvertes que dans les économies fermées. Toutefois, la différence entre les deux est que le tournant se produit beaucoup plus tôt dans les économies ouvertes. S’appuyant sur des données de l’ONUDI, de l’OIT et de l’OCDE, Imbs et Wacziarg (2003) montrent

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que les pays qui ont connu un niveau minimal de spécialisation relativement tôt tendent à être beaucoup plus ouverts au commerce, 15% en moyenne dans les données de l’ONUDI, 11,5 % dans celles de l’OIT et 17 % dans celles de l’OCDE. Ainsi, en utilisant les données relatives à l’emploi de l’ONUDI, Imbs et Wacziarg (2003) montrent que le tournant correspond à un revenu par habitant de 5405 dollars pour une ouverture moyenne de 78 %. Par contre, d’après les données sur l’emploi de l’OCDE, le tournant intervient beaucoup plus tard dans le processus de développement et correspond à un revenu par habitant de 9161 dollars pour une ouverture moyenne de 47,4 %. Ainsi, selon le modèle de développement qu’il a choisi, un pays peut rester moins ouvert tout en diversifiant, le tournant intervenant beaucoup plus tard dans le processus de développement. Inversement, un pays pourrait envisager un tournant beaucoup plus précoce et plus rationnel vers la diversification et se trouver à l’aise avec une politique d’ouverture commerciale agressive.

Il n’est donc pas surprenant que ces résultats viennent conforter les arguments des partisans d’une libéralisation progressive du commerce, notamment les pays en développement. Ces derniers soulignent qu’il existe des contraintes inhérentes aux pays qui limitent leurs capacités à créer un avantage comparatif pour exporter de nouveaux produits à brève échéance. Ils revendiquent un cadre qui leur permettrait d’appliquer des politiques susceptibles de conduire à la diversification par l’industrialisation. Cette argumentation est encore plus valable dans le cas des économies dont les exportations sont tributaires des produits de base, étant donné que les arguments de la théorie commerciale Ricardienne s’appliquent en général parfaitement à ce type d’économies. Ces résultats confirment donc dans une certaine mesure qu’un cadre pour l’élaboration des politiques se justifie et les appels en ce sens, à partir des politiques imposées multilatéralement, ne sont peut être pas déplacés du point de vue d’une politique commerciale stratégique. Cela étant, il appartient à chaque pays de décider de mettre à profit sa spécialisation de type Ricardienne ou d’appliquer une stratégie de diversification51 avec un point de transition beaucoup plus long dans l’espoir qu’il se spécialisera dans des produits de la partie supérieure de la chaîne de valeur. Ainsi, on peut considérer le revenu par habitant et l’ouverture comme des substituts pour déterminer les étapes de la diversification.

La production industrielle à l’échelle du continent favorise la diversification. En tant que manifestation de l’industrialisation, la production industrielle correspond au processus de développement théorique dans lequel un pays donné passe de la spécialisation au renforcement du secteur industriel avant de commencer à se spécialiser de nouveau.

L’autre important domaine d’investigation concerne le rôle que jouent les politiques macro-économiques dans le processus de diversification. Les résultats montrent qu’au niveau régional, la stabilité macro-économique est l’un des déterminants les plus importants de la diversification. Dans tous les modèles testés à l’aide des données africaines, les variables de la stabilité macro-économiques, comme l’inflation et

51 Les préférences non homothétiques dans une économie fermée suffisent pour générer des forces de diversification. Toutefois, une telle diversification a un coût en ce qu’elle ne bénéficie pas de l’efficacité prévue par la théorie commerciale de Ricardienne.

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le taux de change, sont constamment apparues comme des variables explicatives significatives du niveau de diversification. Ces deux variables qui apparaissent au tableau 1, à savoir le taux d’inflation et le taux de change réel effectif, ont constamment affiché les signes indiqués et, dans chaque modèle spécifié, ont toutes deux été considérées comme significatives.

La relation positive et significative entre l’inflation et la diversification est économiquement intuitive. Les niveaux d’inflation élevés compromettent les perspectives de diversification et, dans ces conditions, la tendance est au renforcement de la concentration avec peu de nouveaux secteurs d’exportation. Ce constat n’est pas surprenant étant donné que la diversification en soi nécessite l’émergence et le développement de nouvelles industries ou de nouveaux secteurs capables de répondre à la demande intérieure tout en étant compétitifs sur le marché international. Un environnement économique marqué par une forte inflation ne favorise ni la création et le développement de nouveaux secteurs ni l’instauration d’un climat qui permettrait aux autres déterminants de la diversification d’avoir un effet significatif. Alors que la relation positive et significative indiquant cette inflation conduit à la spécialisation, cette diversification soulève une question empirique en rapport avec les motivations de portefeuille à la base de la diversification dans le cas des pays africains de l’échantillon. En règle générale, dans le cas des motivations de portefeuille, on peut raisonnablement s’attendre à ce qu’une forte inflation puisse conduire à la diversification à mesure que l’économie se diversifie pour éviter les chocs en matière de revenus dans certains secteurs. Comme l’affirme Saint-Paul (1992), dans le cas des marchés incomplets, les économies peuvent être amenées à se diversifier à des fins d’assurance, puis se spécialiser de nouveau à mesure que les marchés financiers s’approfondissent et que la domination des motivations de portefeuille se fait moins forte.

Dans le même ordre d’idées, le taux de change influe sur la diversification. La relation positive entre le taux de change et l’indice de diversification signifie qu’une monnaie qui se déprécie ne favorise pas toujours les efforts de diversification. Ces résultats semblent contre-intuitifs en ce sens que la dépréciation soutenue par des fondamentaux macro-économiques appropriés devrait favoriser une augmentation des exportations existantes et une percée des produits exportables sur de nouveaux marchés. Cependant, un tel résultat suppose deux choses. Premièrement, il postule que le pays dispose déjà d’un potentiel d’exportation et que la dépréciation a un effet sur les prix qui rendra les exportations moins chères sur les marchés extérieurs. Deuxièmement, il présuppose également que la dépréciation est appuyée par des fondamentaux macro-économiques solides et qu’elle est plus qu’un processus pour favoriser ou maintenir la compétitivité sur les marchés internationaux de l’économie considérée. Cependant, la relation positive indiquée au tableau 1 signifie que la dépréciation ne conduit pas à un approfondissement de la diversification, ce qui peut être interprété de deux façons. Dans le premier cas, cela pourrait signifier que la base du potentiel d’exportation des pays africains est étroite et que la dépréciation ne fait que la concentrer et la spécialiser davantage. La deuxième explication serait que la dépréciation est le signe d’une instabilité macro-économique qui conduira à l’instauration d’un climat qui ne favorise pas la diversification dans un premier temps. La conclusion que l’on peut tirer de ces résultats s’agissant de

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l’inflation et du taux de change, c’est que la stabilité macro-économique est indispensable à l’émergence d’une économie diversifiée.

Même si certains éléments de la stabilité macro-économique peuvent avoir une importance capitale, comme on l’a vu dans le cas de l’inflation et du taux de change, il est clair que l’espace budgétaire a son importance dans le processus de diversification. On a constaté une relation positive entre l’équilibre budgétaire et la diversification même si elle est peu significative. Ce constat peut être considéré comme étant en contradiction avec l’argument selon lequel la stabilité macro-économique, évaluée en fonction de l’inflation et du taux de change, détermine la portée du processus de diversification. Compte tenu de la définition de l’équilibre budgétaire utilisée dans l’analyse empirique, ce résultat indique que les excédents budgétaires courants risquent de compromettre les efforts de diversification. Cela revient à supposer que les contraintes des dépenses seront assumées par les investissements destinés à appuyer la diversification. Un modèle de rechange a été défini en excluant l’équilibre budgétaire peu significatif. Les résultats ont montré que les autres variables du modèle étaient solides (voir appendice B).

Ainsi, les résultats concernant les équilibres budgétaires et la diversification indiquent qu’une politique économique conservatrice, ou le conservatisme budgétaire, pourrait ne pas convenir à un pays qui souhaite avoir une économie diversifiée. Il suffit cependant de noter que les politiques budgétaires expansionnistes auront le même effet sur la diversification que la capacité d’absorption de l’économie et la discipline budgétaire qui ferait en sorte que des dépenses budgétaires soient consacrées à la mise en place de capacités économiques productives. Une politique budgétaire non conservatrice qui aurait pour effet d’augmenter les dépenses publiques par la hausse de la facture salariale et la consommation d’autres biens et services n’est pas forcément bonne pour la diversification. Le succès d’une politique budgétaire expansionniste avec un régime fiscal efficace52 dépendra également dans une grande mesure de la manière dont le déficit est financé. Les formules de financement, notamment les emprunts internes (en supposant l’existence d’un marché monétaire non fluide) ou le recours à des crédits de la Banque centrale, produiront probablement un effet indésirable en termes de pression sur les taux d’intérêt intérieurs, ce qui risque de compromettre les investissements requis qui, comme on l’a vu auparavant, sont considérés comme importants pour la diversification.

Cependant, là ou les marchés monétaires intérieurs sont fluides avec peu de risque d’éviction des investissements privés, les dépenses publiques d’investissement peuvent être augmentées par des emprunts intérieurs qui permettraient d’avoir des déficits budgétaires plus élevés sans effets nocifs sur l’économie.

Les institutions ont une importance réelle pour les capacités de diversification des pays. La gouvernance, en tant que l’une des variables représentant le rôle que jouent les institutions, apparaît comme très importante et, de fait, en termes absolus, elle a une influence encore plus forte au niveau régional par 52 L’argument présenté ici voudrait qu’un pays qui applique une politique budgétaire expansionniste fixe un taux d’imposition qui limite les

effets de distorsion de l’économie. Ainsi, les recettes supplémentaires nécessaires pour financer l’augmentation des dépenses proviendront des emprunts intérieurs et/ou extérieurs.

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rapport à d’autres variables du modèle, comme le prouve l’ampleur de son coefficient estimatif. Il est fort probable que la bonne gouvernance permet aux économies de renforcer la diversification. A mesure que les structures de gouvernance s’améliorent, la capacité du pays concerné à élargir et diversifier sa base d’exportation se renforce. On peut en déduire que c’est les effets conjugués de la gouvernance et d’autres variables, comme le revenu par habitant et l’investissement, qui favorise le processus de diversification plutôt que le seul effet de l’une ou l’autre variable. Tout comme on a constaté que l’ouverture associée au revenu par habitant déterminait le tournant des phases en U de la diversification, il est possible que l’effet conjugué de la gouvernance et d’autres variables soit décisif. La gouvernance dépend dans une large mesure de la qualité des institutions. De même, on a constaté que ces institutions jouaient un rôle capital dans la croissance et avaient des effets tout aussi importants sur l’ampleur de la diversification, comme l’indique la variable de la gouvernance.

Il n’est pas surprenant que les conflits bloquent la diversification. La relation positive entre le conflit et la diversification (même si elle n’est significative qu’à 10 %) montre une très forte influence sur la diversification. Intuitivement, on s’attend, à priori, à ce que l’escalade du conflit entraîne une réduction de la capacité de diversification, comme l’indiquent les résultats auxquels nous sommes parvenus.

Les résultats au niveau sous régional

L’analyse ci-dessus a été axée sur les résultats empiriques obtenus à partir des données concernant 18 pays africains. Les résultats et l’analyse qui s’en est suivie vont dans le sens d’un certains nombre de conclusions fortes concernant les déterminants de la diversification. On a constaté que les résultats étaient suffisamment solides compte tenu de la faiblesse des données utilisées et des difficultés rencontrées à cet égard. Toutefois, les résultats au niveau continental ne pouvaient fournir suffisamment d’informations pour nous aider à déterminer si les facteurs considérés pouvant expliquer la diversification étaient universels ou spécifiques à une sous région ou à un pays. S’agissant de la question de savoir si ces facteurs sont d’ordre régional, il y avait deux options possibles. La première consistait à introduire des variables indicatrices représentant la sous région dont relève chacun des pays africains considérés, Nord, Sud, Centre, Est ou Ouest, puis à évaluer leur importance. Toutefois, cette méthodologie ne permet pas de distinguer les variables explicatives pertinentes des autres. On a donc opté pour la deuxième approche dans laquelle on commence par le modèle de l’estimation continentale. A l’aide de ce modèle et des données sous régionales pour l’Afrique de l’Est, l’Afrique de l’Ouest et l’Afrique du Nord, nous avons estimé les déterminants de la diversification pour chacune de ces régions. Le tableau 2 donne les résultats dans lesquels la variable dépendante demeure l’indice Hirschmann normalisé et les variables explicatives sont les mêmes que celles indiquées dans les résultats régionaux pour l’Afrique. Comme l’indiquent clairement les résultats du tableau 2, il n’a pas été possible de reproduire les solides résultats qui avaient été obtenus au niveau continental. Cette situation peut s’expliquer par la qualité relativement mauvaise des données et leur portée limitée. Cinq pays seulement présentaient des jeux de données complets pour les variables incluses dans le modèle concernant la sous région d’Afrique de l’Est avec 34 observations, tandis

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que pour l’Afrique de l’Ouest, seuls quatre pays avaient des données avec un total de 22 observations. Ces résultats doivent donc être pris avec prudence.

Toutefois, les observations ci-après peuvent être faites en ce qui concerne les déterminants sous régionaux de la diversification sur la base de l’échantillon dont on dispose. Dans les trois sous régions, les prévisions à priori concernant la nature de la relation entre l’indice de diversification et certaines des variables explicatives n’ont pas été vérifiées. Cependant, dans la plupart de ces cas, les résultats ne sont pas significatifs. Dans la sous région d’Afrique de l’Est, l’ouverture, l’inflation, l’équilibre budgétaire et les conflits sont les seules variables significatives avec des résultats économiquement intuitifs. Les variables physiques qui ont fait l’objet d’une argumentation dans le cadre théorique précédent ont été considérées comme non significatives sur la base de l’échantillon actuel. Par contre, en Afrique de l’Ouest, les déterminants significatifs et économiquement plausibles de la diversification dans la sous région sont le revenu par habitant, l’ouverture, le taux de change et l’équilibre budgétaire. Il importe de noter qu’en Afrique de l’Est aussi bien qu’en Afrique de l’Ouest, l’équilibre budgétaire a pour effet de limiter la diversification. Comme on l’a noté auparavant, le mécanisme de transmission qui produit cet effet est probablement l’effet que les politiques budgétaires restrictives ou le conservatisme budgétaire pourraient avoir sur les investissements publics. En ce qui concerne l’Afrique du Nord, la production industrielle et les conflits sont les seuls déterminants significatifs et économiquement plausibles lorsque l’on tente d’utiliser la spécification fonctionnelle tirée des résultats à l’échelle du continent. Cette spécification pour l’Afrique du Nord est particulièrement limitée indépendamment de l’éventualité d’un problème de corrélation.

On a tenté de voir si les mauvais résultats pour les sous régions, tels qu’ils figurent dans le tableau B.2 pouvaient être améliorés. On a exploré deux possibilités. La première consistait à accroître le nombre d’observations. Pour ce faire, deux variables, à savoir la gouvernance et la production industrielle, dont les données remontent à 1996, ont été remplacées par des substituts. La variable de la gouvernance a été remplacée par le risque pays. Même s’il s’agit là d’une variable globale, elle comporte des indicateurs de gouvernance parmi ses éléments. En ce qui concerne la production industrielle, la croissance de la valeur ajoutée de la production a été utilisée comme substitut. Les données concernant ces deux substituts, qui remontent à 1984, nous ont permis d’augmenter le nombre d’observations. Utilisant ces données élargies, on a fait des estimations pour établir les déterminants essentiels de la diversification au niveau sous régional. Les résultats sont résumés dans l’appendice B du tableau B.2. Comme l’indiquent ces données, la qualité des résultats ne s’est guère améliorée53.

53 En fait, les diagnostics des nouvelles estimations reproduites au tableau B 3 signalent la présence d’une hétéroscédasticité autorégressive conditionnelle pour toutes les régions échantillons, ce qui signifie que la variance résiduelle est autocorrélée. Une procédure d’estimation à probabilité maximale est envisagée pour remédier à cette situation.

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Tableau 5.2: Déterminants de la diversification sur la base du modèle régional africain54

Variable Afrique de l’EstAfrique de

l’OuestAfrique du Nord

Constante-0.��2(0.��0)

�.���**(0.0�5)

0.202***(0.000�)

Formation brute de capital fixe (% du PIB)-0.006(0.6�6)

-0.0��(0.�2�)

0.00�(0.60�)

Formation brute de capital fixe (quadratique)0.000�(0.6�6)

0.0005(0.�5�)

-0.0002(0.5�2)

PIB par habitant (dollars EU ���5)-0.000�(0.�0�)

-0.00�*(0.0��)

0.00000�(0.���)

PIB par habitant (quadratique)-0.00000�

(0.6��)0.00000�(0.���)

0.0000(0.���)

Ouverture commerciale ((X+M) en % du PIB)0.00�***(0.00�)

-0.00�***(0.0002)

0.0002(0.556)

Production industrielle0.0006(0.605)

-0.000�(0.���)

-0.00�**(0.022)

Inflation (%)0.002**(0.0��)

-0.00�(0.�66)

-0.0005**(0.0��)

Taux de change (taux de change réel effectif)0.002

(0.�6�)0.00�*(0.05�)

-0.000�(0.��0)

Equilibre budgétaire (% du PIB)0.00�*(0.�06)

0.0��*(0.026)

-0.0005(0.6�)

Gouvernance-0.06�(0.�22)

-0.0�0(0.��2)

0.005(0.65�)

Conflit0.���***(0.00�)

0.0��(0.�5�)

0.��2***(0.000)

R-carré (pondéré)Nombre de groupes représentatifsNombre d’observationsStat Durbin-Watson

0.��5

���.62�

0.���

22�.�00

0.���

2��.�0�

Les chiffres entre parenthèses sont des valeurs de crête. *** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significatif à 10 %

L’autre possibilité envisagée est proche de la procédure de régression hiérarchique dans laquelle les variables non significatives ont été ignorées en attendant des estimations économiquement plausibles. Cela équivaut à trouver des modèles imbriqués dans la spécification continentale générale. Ainsi, on a

54 Les résultats de l’estimation pour l’Afrique du Nord se caractérisent par de faibles diagnostiques économétriques qui, pour le moment, ne permettent pas de faire des observations défendables.

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établi les déterminants essentiels pour chaque sous région comme indiqué au tableau B 3 de l’appendice B. Tout comme pour les résultats du tableau B 2 de l’appendice, il est possible qu’il y ait une sérieuse hétéroscédasticité auto régressive conditionnelle, en particulier dans le cas des régions d’Afrique de l’Est et de l’Ouest. En conséquence, dans les deux cas, où l’on a utilisé de nouvelles variables de substitution et trouvé des relations imbriquées s’agissant des régions d’Afrique de l’Est et de l’Ouest, on a obtenu des spécifications avec des propriétés de diagnostic faibles par rapport aux résultats obtenus au tableau 2. Toutefois, comme on peut le constater à la lecture du tableau B 3, on a pu obtenir des résultats solides et plausibles pour la région de l’Afrique du Nord.

Sur la base des estimations du tableau 2, on peut faire les observations ci-après concernant la diversification au niveau sous régional55 pour l’Afrique de l’Est et de l’Ouest. De toute évidence, un certain nombre de facteurs influent sur le processus de diversification au niveau sous régional. Dans la région de l’Afrique de l’Est, le conflit a une influence très forte et significative en contrariant le processus de diversification. L’effet de l’ouverture commerciale sur la diversification est conforme aux résultats antérieurs au niveau du continent. La spécialisation de type Ricardienne dépasse la motivation de portefeuille de la diversification. Ainsi, à mesure que les économies d’Afrique de l’Est se sont ouvertes, elle se sont spécialisées de plus en plus. Les variables macro-économiques et, par extension, les politiques macro-économiques, ont également une influence significative sur le processus de diversification dans la sous région. Comme on l’a vu dans les résultats à l’échelle du continent, l’inflation a une relation positive avec la diversification, de sorte que plus elle augmente, moins les économies de la sous région se diversifient. On obtient une relation positive similaire dans le cas de l’équilibre budgétaire. Même si elle est peu significative à 10 %, elle indique néanmoins que les déficits budgétaires élevés compromettent le processus de diversification dans la sous région. Le rôle de l’équilibre budgétaire dans le processus de diversification mérite d’être développé. Intuitivement, si un pays a un déficit budgétaire élevé découlant des investissements publics, il est raisonnable de s’attendre à un renforcement du processus de diversification. Toutefois, si un pays accumule les déficits budgétaires résultant de dépenses récurrentes, il ne serait pas surprenant de constater que l’équilibre budgétaire est positivement lié à la diversification. Autrement dit, les effets d’éviction des dépenses récurrentes dépassent les effets s’attraction attendus des investissements publics financés par le déficit. Ainsi, d’après le résultat constaté dans le cas de la sous région d’Afrique de l’Est, les déficits budgétaires n’ont pas favorisé la diversification.

Dans la région d’Afrique de l’Ouest, le revenu par habitant a une influence significative sur la diversification. La relation non monotone telle qu’établie à l’aide des résultats à l’échelle du continent n’a pas pu être confirmée pour la sous région, étant donné que la variable quadratique de la variable du revenu par habitant n’est significative qu’à 13,7 %. Nous sommes en présence de deux résultats quelque peu intrigants concernant cette région. Le premier est l’indication selon laquelle l’ouverture commerciale conduit effectivement à la diversification plutôt qu’à la spécialisation. Une relation négative

55 Les efforts menés pour régler le problème de diagnostic dans les résultats des tableaux B 2 et B 3 se poursuivent pour voir si ces observations sont suffisamment solides.

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très significative entre l’ouverture et la diversification a été constatée, signifiant que l’ouverture favorise la diversification dans cette sous région. Toutefois, il faut souligner que seuls quatre pays, parmi lesquels le Nigeria dont l’économie est très spécialisée du point de vue des exportations, disposaient de données complètes. Dans ces conditions, on ne peut pas tirer une conclusion forte de ces résultats qui laissent quelque peu penser que la motivation de portefeuille s’agissant de la diversification, probablement financée par les revenus pétroliers, est encore forte dans cette sous région et domine les prévisions de spécialisation de type Ricardienne. L’autre résultat surprenant a trait au fait que la variable de conflit n’est pas significative. Cependant, cela concerne davantage les pays de l’échantillon, étant donné que la Sierra Leone, le Liberia et la Côte d’ivoire ne font pas partie des quatre pays aux données complètes des variables. Comme pour le cas des résultats à l’échelle du continent et de la sous région d’Afrique de l’Est, les macrovariables ont leur importance, sauf que dans le cas de l’Afrique de l’Ouest il s’agit du taux de change et de l’équilibre budgétaire. Dans ces deux cas, un taux de change en hausse et un déficit budgétaire élevé compromettent le processus de diversification. Cependant, là aussi, il semble que les déficits budgétaires dans les pays d’Afrique de l’Ouest pourraient être en fait dus à une augmentation des dépenses récurrentes plutôt qu’aux investissements publics.

Comme pour l’Afrique du Nord, les résultats du modèle imbriqué, bien qu’ils soient intéressants et qu’ils semblent fournir des observations utiles relatives aux déterminants de la diversification dans la sous région, ils ne sont pas suffisamment solides pour nous permettre de tirer des conclusions fiables (voir tableau 3).

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Tableau 5.3: Modèle imbriqué pour les déterminants de la diversification dans les pays d’Afrique du Nord

Variable Afrique du Nord I Afrique du Nord II

Constante0.�2�***(0.000�)

0.2�6***(0.000)

Formation brute de capital fixe (% du PIB)0.00�***(0.0000)

--

Formation brute de capital fixe (quadratique) -- --

PIB par habitant (dollars EU ���5)-0.000�***

(0.000)--

PIB par habitant (quadratique) -- --

Ouverture commerciale ((X+M) en % du PIB)-0.006***(0.000)

0.00�***(0.000)

Production industrielle-0.00��***

(0.000)-0.0005***

(0.000)

Investissements publics (% du PIB) ---0.002�**(0.02��)

Investissements privés (% du PIB) ---0.00�***(0.006�)

Taux de change (taux de change réel effectif) --0.002***(0.00��)

Equilibre budgétaire (% du PIB)0.00�***(0.000)

-0.000�**(0.022)

Gouvernance-0.���***(0.000)

--

Risque de pays ---0.000�(0.2�2)

Conflit0.206***(0.0062)

--

R-carré (pondéré)Nombre de groupes représentatifsNombre d’observationsStat Durbin-Watson

0.���

2��.66�

0.���

2�2.�6

Les chiffres entre parenthèses représentent les valeurs de crête

*** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significatif à 10 %

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Dans le premier exemple, le modèle imbriqué final est fortement influencé par la manière dont les investissements sont capturés dans l’équation. Dans la spécification utilisant la formation brute de capital, on a obtenu des résultats très significatifs pour l’investissement, le revenu par habitant, l’ouverture, l’équilibre budgétaire ; la gouvernance et le conflit. La relation entre l’investissement et l’indice de diversification indique cependant que l’augmentation des investissements conduit à la spécialisation. La seule macrovariable significative dans cette spécification est l’équilibre budgétaire. Par contre, lorsque l’on a décomposé la formation brute de capital fixe entre investissement public et investissement privé, les variables les plus significatives se sont avérées etre les deux types d’investissement, l’ouverture, la production industrielle, le taux de change et l’équilibre budgétaire ainsi que le risque de pays. Etant donné que les résultats du tableau 3 ne sont pas très robustes, il est difficile de faire des observations fiables sur les déterminants réels de la diversification en Afrique du Nord. Il suffit toutefois de dire que la spécification avec les deux composantes de la formation de capital sont plus intuitives et conformes aux résultats régionaux (à l’échelle du continent) sauf que le revenu n’entre pas en ligne de compte dans cette spécification.

Les régimes de diversification de l’Afrique et déterminants de la diversification : résultats au niveau des pays

Compte tenu des tendances de la diversification dans le continent, on a identifié cinq régimes de diversification dans les différents pays africains, comme suit : pays à faible diversification ; pays qui ont entamé le processus mais ne l’ont pas poursuivi ; pays à économie fortement diversifiée ; pats retardataires dans ce domaine ; et pays en conflit ou sortant d’un conflit. Il est important de rappeler que l’on a souligné que ces régimes ne sont pas hiérarchisés de telle sorte qu’un pays donné passe d’un régime à l’autre. En fait, l’appartenance à un régime donné, a-t-on argumenté, dépend davantage des facteurs d’ordre politique et institutionnel au niveau national. En conséquence, tout comme les déterminants de la diversification dans les différentes sous régions varient, on peut s’attendre à différents déterminants si l’analyse était ramenée au niveau des pays. Dans la présente section, on mettra donc l’accent sur l’établissement des déterminants au niveau national. La démarche retenue a consisté à choisir un pays pour chaque régime de diversification pour voir si les mêmes facteurs influent sur la diversification quel que soit le régime. En d’autres termes, on a estimé les modèles statistiques pour déterminer quelles sont les variables dans chacun des blocs déterminés théoriquement dont l’influence est la plus significative sur la diversification. Toutefois, un problème de données est apparu. Compte tenu des variables identifiées par la théorie, même en utilisant les substituts pour la gouvernance et la production industrielle, comme on l’a vu plus haut, on n’a réussi à obtenir que 19 observations pour chaque pays. Même s’il est toujours possible de s’adapter au modèle de pays, le nombre d’observations est trop réduit pour nous permettre de garantir un niveau de fiabilité suffisant pour tirer des conclusions précises d’une telle analyse. En outre, si l’existence de problèmes économétriques, notamment la multicolinéarité, était établie, ces derniers seraient très difficiles à résoudre étant donné qu’il faudrait soit augmenter le nombre des observations,

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(ce qui n’est pas possible), soit imposer des restrictions (mais nous ne disposons pas des bases nécessaires à cet effet).

Afin de lever ces contraintes liées aux données, on a adopté une approche plus simple mais nécessitant moins de données. En utilisant le coefficient de corrélation de Pearson au niveau national, nous avons tout de même réussi à faire quelques observations, même si elles ne sont pas très solides, qui nous ont permis d’établir si les déterminants au niveau des pays variaient. La principale différence entre l’analyse de corrélation et l’analyse de régression réside dans le fait que la première permet de mesurer le degré de relation linéaire56 entre deux variables sans impliquer une relation de cause à effet, alors que dans la seconde, cette relation est implicite. Bien que la relation de cause à effet ne soit pas implicite dans l’analyse de corrélation, cette méthode contribue à montrer la relation entre la diversification et les différentes variables économiques qui, on l’a vu plus haut, étaient liées de manière significative à la diversification au niveau du continent. Aussi, en utilisant cette méthode, on peut montrer les différences entre les différents régimes de diversification.

Le tableau 4 montre la corrélation entre la diversification et les différentes variables économiques pour la Tunisie, le Kenya, la Nigeria, le Burkina Faso et le Soudan. On a choisi la Tunisie pour représenter un régime de forte diversification. Les résultats indiquent que la diversification de la Tunisie a une relation positive et significative avec l’investissement, l’inflation et le taux de change, mais une relation négative et significative avec le revenu par habitant, le commerce et le risque de pays. Quatre variables de cet ensemble, à savoir le revenu par habitant, l’inflation, le taux de change et le risque de pays ont une relation à la diversification similaire à celle indiquée dans les résultats au niveau continental (tableau 1). L’examen des courbes de l’appendice C confirme clairement ces relations. A titre d’exemple, la Tunisie a démarré par une période de faible revenu par habitant qui a régulièrement augmenté tout au long de la période d’observation. Par ailleurs, l’indice de diversification indiquait au départ une économie peu diversifiée qui a progressivement élargi sa gamme de produits tout au long de la période.

Toutefois, deux des variables, en l’occurrence l’investissement et l’ouverture, vont dans des directions opposées aux résultats à l’échelle du continent. Les courbes montrent clairement une relation négative entre la diversification de la Tunisie et les variables de l’ouverture. Cependant, la relation positive entre la diversification et l’investissement n’est pas remarquable étant donné qu’à des périodes antérieures, les investissements étaient importants et auraient pu favoriser la diversification. En ce qui concerne la relation négative entre le commerce et la diversification, l’ouverture de l’économie a peut être précipité d’une certaine façon la diversification des produits (voir l’analyse précédente).

Le Kenya est un exemple de pays où la diversification a commencé mais n’a pas pu aller bien loin. Apparemment, dans le cas du Kenya, le rôle important que joue le revenu par habitant dans la diversification

56 Le coefficient de corrélation se situe entre +1 et -1 , +1 représentant une relation linéaire positive parfaite, tandis que -1 indique une relation linéaire négative parfaite. Le coefficient 0 signifie une absence de relation linéaire entre deux variables.

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est confirmé. Les résultats indiquent une corrélation significative et négative entre le revenu et la diversification. Cette relation est quelque peu reflétée dans les courbes du revenu et de la diversification. Le taux de change est une autre variable qui a une relation significative avec la diversification. Ce résultat est également conforme au constat à l’échelle du continent selon lequel la dépréciation de la monnaie a une relation inverse avec la diversification. Comme dans la cas de la Tunisie, l’ouverture du Kenya est négative mais liée de manière significative à la diversification, ce qui revient à dire qu’elle aura tendance à renforcer la diversification au lieu de la limiter. Cette relation se retrouve également dans les courbes. Quant aux autres variables, notamment l’investissement, la croissance de la valeur ajoutée industrielle, l’inflation et le risque de pays, leur relation à la diversification n’est pas significative.

Le Nigeria est un exemple de pays africain où le pétrole constitue l’essentiel des exportations ; L’économie de ce pays est donc fortement spécialisée du point de vue des produits d’exportation. Comme on l’a vu plus haut, le pétrole représente 98 % du total des exportations. En ce qui concerne les coefficients de corrélation entre la diversification et les différentes variables économiques de l’étude, les résultats du Nigeria contredisent la direction des relations qui ont été établies dans les résultats à l’échelle du continent. Ces variables sont l’investissement, le revenu, le commerce, le taux de change et le risque de pays. Toutefois, certains de ces résultats ne sont pas forcément utiles pour la recherche d’une solution au problème de la diversification, sachant, encore une fois, que le pétrole est le principal produit d’exportation du Nigeria. Ainsi, dans la présente étude, on est parti de l’hypothèse que le revenu par habitant favorise la diversification, mais dans le cas du Nigeria, ce sont les recettes provenant des exportations, autrement dit le pétrole, qui gonfleront probablement le revenu. Les autres variables, notamment la croissance de la valeur ajoutée des produits manufacturés et l’inflation, n’ont pas de corrélation significative avec l’indice de diversification du Nigeria.

Dans le cas du Burkina Faso et du Soudan, pays représentant les régimes caractérisés respectivement par une diversification limitée et par une situation de conflit et d’après conflit, les relations indiquées par les corrélations ne donnent aucune observation économique plausible et les courbes n’affichent pas une forme claire. Dans les deux cas, même l’examen des données n’indique aucune relation évidente entre les différentes variables économiques et la diversification permettant de faire des observations raisonnables concernant les pays de cette région.

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Tableau 5.4 Corrélation entre la diversification et les différentes variables économiques en Tunisie, au Kenya, au Nigeria, au Burkina Faso et au Soudan

VariablesTunisie Kenya Nigeria Burkina Faso Soudan

Diversification

GCF 0.���** 0.�66 0.�02*** 0.2�5 --

GDPCA -0.�6�** -0.5�6*** 0.�20*** 0.��6** 0.6��**

Commerce -0.6�2*** -0.6��*** -0.�0�*** -0.���* 0.���**

MVAGr 0.05� 0.2�2 0.0�� -0.��� -0.26�

Inflation 0.5��** -0.2�5 0.��� -0.0�� -0.��6**

Taux de change

0.���*** 0.��2** -0.�2�*** -- -0.�0�**

Risque de pays -0.6��*** -0.2�� 0.�56*** 0.5�2*** 0.���***

Notes: Les nombres représentent le coefficient de corrélation de Pearson; ***Significatif à 1% ; **Significatif à 5% ; *Significatif à 10%

5.3 Conclusion

On a tenté dans ce chapitre de définir de manière empirique. Les déterminants de la diversification en Afrique. L’enquête empirique a été effectuée aux niveaux continental, sous régional et national. Comme toute étude fondée sur une analyse comparative entre pays, elle est limitée par la qualité et la disponibilité des données. En dépit de ces difficultés, on peut dire que l’on a réussi à déterminer, tout au moins au niveau continental de l’analyse empirique, que le processus de diversification est fortement influencé par l’investissement, le revenu par habitant, le niveau d’ouverture, l’orientation de la politique macro-économique, la gouvernance et les conflits. Ainsi, le renforcement de la diversification nécessite des niveaux d’investissement élevés et des revenus par habitant en hausse. Cependant, ces deux déterminants ont une relation en U avec la diversification, indiquant ainsi l’existence de deux phases, dont la première aboutit à la diversification par suite de l’augmentation de l’investissement et du revenu par habitant, avant de céder la place à la deuxième phase dite de spécialisation qui intervient à un niveau donné de ce processus d’augmentation. Notre analyse a également permis de conclure que la libéralisation du commerce en Afrique a peut être favorisé la spécialisation au détriment de la diversification. Les forces de la spécialisation de type Ricardienne qui ont conduit les pays africains à tenter d’optimiser leurs avantages comparatifs au fur et mesure du processus d’ouverture de leurs économies ont, de manière générale, occulté la motivation de portefeuille à la base de la diversification. Les résultats à l’échelle régionale ont permis de tirer une autre conclusion importante, à savoir que la stabilité macro-économique influe sur la diversification. Une forte inflation et des taux de change instables compromettent la diversification.

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Cependant, au plan budgétaire, les politiques conservatrices se sont avérées contraires à la diversification. Outre l’orientation de la politique macro-économique, les conflits compromettent la diversification ; mais la bonne gouvernance la favorise.

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Chapitre 6 — Diversification : croissance, productivité et stabilité

Introduction

Une abondante documentation et des données empiriques montrent que le niveau des exportations influe sur la croissance57. En revanche, d’autres arguments tendent à démonter qu’outre le niveau des exportations, celui de la diversification des produits exportés joue également un rôle dans la croissance. Selon cette théorie, la diversification influe sur la croissance ou le revenu de deux façons. Premièrement, la diversification peut prendre la forme d’un facteur de production en augmentant la productivité des autres facteurs (voir Romer 1990) et, deuxièmement, elle peut permettre d’accroître le revenu en élargissant les possibilités de répartir les risques de l’investissement sur un portefeuille plus diversifié (Acemoglu et Zilibotti 1997).

Le présent chapitre vise essentiellement à analyser la relation entre la croissance économique, la productivité et la diversification. Dans la section II, on procédera à une évaluation de la croissance pour calculer la contribution relative du capital, de la main d’œuvre et de la productivité totale des facteurs à la croissance économique des pays africains. Dans la section III, on analysera la relation entre la productivité totale des facteurs et la diversification en se basant sur le fait que le mécanisme de transmission de la diversification à la croissance économique pourrait emprunter cette voie comme indiqué dans Romer (1990).

Les sources de la croissance

Afin d’analyser le lien entre la croissance et la diversification, il faut calculer la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance économique. On analysera dans la présente section les sources de la croissance des pays africains au moyen de la méthode classique de calcul de la croissance, ce qui permet de déterminer la part de la croissance relevant de la productivité totale des facteurs, du capital et de la main d’œuvre. Conformément à la tradition de la modélisation de la croissance de Solow, on a utilisé une fonction de production comme référence pour étudier et identifier les sources de la croissance économique. Cette approche permet de comprendre les différentes sources de la croissance et de calculer la contribution de chaque facteur. Examinons la fonction de production de Cobb-Douglas à rendement d’échelle constant :

Y AK L= −α α1 (1)

57 Parallèlement à l’opinion selon laquelle les exportations favorisent la croissance, la relation de causalité pourrait également permettre d’affirmer le contraire, à savoir que la croissance favorise une augmentation rapide des exportations

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dans laquelle Y représente la production, A la productivité totale des facteurs, K le stock de capitaux, L la main d’œuvre et α une constante avec 0 < α < 1. La constante α sert à mesurer l’élasticité de la production par rapport au capital lorsque l’offre de main d’œuvre demeure constante et (1 − α) sert à mesurer l’élasticité de la production par rapport à la main d’œuvre lorsque l’offre de main d’œuvre est constante. Cette forme de technique de production s’est avérée utile dans un grand nombre d’études empiriques. En prenant le logarithme de l’équation 1 et en le différenciant par rapport au temps, il est possible de dériver la croissance de la production, ce qui donne :

ou (2)

dans laquelle les variables en pointillé correspondent aux dérivées par rapport au temps. L’équation (2) indique que la croissance de la production est la somme de la croissance du capital, de la main d’œuvre et de la productivité totale des facteurs. L’accumulation du capital est un élément essentiel du processus de croissance en ce qu’il renforce la capacité de l’économie à produire, alors que l’augmentation de la main d’œuvre a traditionnellement été considérée comme un facteur positif qui participe à la stimulation de la croissance économique. Le progrès technique est également un facteur important, peut être le plus important, du processus de croissance. Ce sont les progrès techniques qui continuent de stimuler la croissance des pays riches industrialisés, d’autant que leurs taux d’accroissement de la population dépassent les niveaux de renouvellement. En Afrique, par contre, il existe une idée très répandue selon laquelle c’est plutôt l’accumulation des facteurs qui conditionne la croissance économique alors que la contribution de la productivité totale des facteurs est en dessous de la moyenne. Comme on le verra dans la section III, on s’attend à ce que la diversification contribue de manière positive à la croissance de la productivité totale des facteurs et, par extension, à la croissance économique. Etant donné que l’on a déjà identifié les déterminants de la diversification dans le chapitre précédent, il serait donc possible d’influer sur le taux de contribution de la diversification à la productivité totale des facteurs et donc sur la croissance, en agissant sur ces déterminants.

Afin de décomposer la contribution du capital, de la main d’œuvre et de la productivité totale des facteurs à la croissance, il faut d’abord estimer la valeur des élasticités du capital et de la main d’œuvre représentée par α. Pour ce faire, on prend le logarithme de l’équation (1), ce qui donne le modèle de régression ci-après :

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lnYt = δ + αlnkt + βlnLt + et (3)

dans lequel LnY = logarithme du PIB, lnK = logarithme du capital, lnL = logarithme de la main d’œuvre, = lnA, β = (1 - α), e représente le résidu et t est l’indice temporelle. Le modèle de l’équation (3) a été estimé à l’aide d’un échantillon de 35 pays africains sur la période 1981-2000 avec des moyennes sur cinq ans sans chevauchement, soit un total de 140 observations de panel. Les données sur la production et la main d’œuvre proviennent des indicateurs du développement mondial et celles qui concernent le stock de capital sont tirées de Tahari et al. (2004).

On a estimé l’équation (3) à l’aide d’un modèle à effets fixes avec correction de l’hétéroscédasticité58. Les résultats sont présentés au tableau 1. Selon l’estimation de l’équation, α̂ = 0.39 pour la part du capital

et β̂ = 0.61 pour la part de la main d’œuvre.

Tableau 6.1: données estimatives de panel de l’équation de la croissance

Variable dépendante: logarithme du revenuCoefficient

(valeur de crête)

Constante 2.0�2***

(0.000)

Elasticité de la production par rapport au capital 0.���***

(0.000)

Elasticité de la production par rapport à la main d’œuvre 0.606***(0.000)

R- carré ajustéNombre d’échantillonsNombre d’observationsTest de Hausmann (aléatoire contre fixe)Méthode d’estimation (Panel effet fixe EGLS )

0.���5

��0

2χ (2) = ��.�0

Les chiffres entre parentheses sont des valeurs de crête

*** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significatif à 10 %

Avec les valeurs estimatives des parts du capital et de la main d’œuvre, on a estimé les contributions des facteurs de production et de la productivité totale des facteurs à la croissance à l’aide de l’équation (2). Les résultats de l’opération de calcul de la croissance pour chaque pays, avec des moyennes sur cinq ans entre 1981 et 2000, sont présentés aux tableaux D 1 et D 2 de l’appendice D. Le tableau D 2 présente la contribution proportionnelle des trois sources de la croissance dans chacune des économies.

58 Ou estimation de panel à l’aide des moindres carrés généralisés (voir la manuel d’utilisation de E-VIEWS 2004)

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Cependant, les résultats des deux tableaux confirment que la croissance économique en Afrique est le produit de l’accumulation des facteurs de production. La contribution moyenne de la productivité totale des facteurs à la croissance est négative pour la majorité des pays africains à quelques exceptions près (Botswana, Burkina Faso, Cap Vert, Ethiopie, Gabon, Guinée-Bissau, Guinée équatoriale, Malawi, Maurice, Mozambique, Ouganda, Sénégal, Swaziland, Tchad, Zambie et Zimbabwe).

L’autre observation qui mérite d’être notée a trait au fait que, dans la majorité des pays, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance a été positive entre 1981 et 1985, et ce n’est qu’au début des années 90 que cette contribution est devenue négative. On a donc assisté à un inversement des sources de croissance dans le continent en ce sens que la contribution de la productivité totale des facteurs a considérablement diminué à partir de la deuxième moitié des années 80. Dans une bonne partie des pays, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance a atteint au moins 30 % et, dans certains cas, plus de 50 %. Cette situation a toutefois changé à partir du début des années 90 et, dans une grande mesure, dans la deuxième moitié des années 80. Ainsi, au Botswana, sauf pour la période 1991-1994, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance dépasse les 30 %. Au Burkina Faso, entre 1981 et 1985 et entre 1991 et 1995, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance a atteint 50 %. Autre observation importante à noter, durant la période 1996-2000, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance est redevenue positive. Cette contribution est toutefois inférieure à celle de la période 1981-1985.

Comment expliquer que la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance économique soit devenue positive? Comme indiqué ici, c’est à la fin des années 80 et au début des années 90 que cette contribution est devenue négative. Pour expliquer les causes de ce changement, il y a lieu de rappeler que les faits stylisés de la diversification des économies africaines montrent que les mesures de diversification prises dans les années 70 ont produit des résultats positifs au début des années 80. Ces résultats positifs, quoique fragiles, des mesures de diversification étaient liés aux résultats favorables de la croissance enregistrés durant la même période. Ainsi, la contribution positive et importante de la productivité totale des facteurs au début des années 80 explique l’amélioration des résultats de la diversification à cette époque là. Cependant, ces gains n’ont pas pu être maintenus durant le reste de la décennie. Deux explications viennent à l’esprit, à savoir les effets directs des crises économiques du début des années 80 d’une part, et les mesures d’ajustement qui ont été prises pour y faire face, d’autre part.

Les mesures d’ajustement que l’on a du prendre pour faire face aux crises économiques comprenaient des politiques macroéconomiques contraignantes. Ces politiques ont pris la forme de mesures budgétaires et monétaires conservatoires. En d’autres termes, les pays ont du faire des choix difficiles au plan budgétaire. Certains de ces choix ont consisté à réduire les dépenses de développement et à freiner le taux de croissance des crédits au secteur privé. Cette réduction des dépenses de développement et de l’investissement du secteur privé ont peut être provoqué la baisse de la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance. Les politiques macroéconomiques restrictives ont réduit la marge de manœuvre des pays

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dans la mise en œuvre des programmes de diversification, ce qui a probablement contribué au fait que la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance soit devenue négative après avoir été positive. Dans la section qui suit, on examinera le lien empirique entre la diversification et la croissance par le biais de la productivité totale des facteurs. L’importance de ce mécanisme de transmission réside dans le fait que, s’il était établi, il serait possible de confirmer les propositions faites ici, à savoir que les choix macroéconomiques difficiles que les pays ont du faire pour faire face aux crises économiques, ont invariablement influé sur le rôle de la productivité totale des facteurs dans la croissance en Afrique en compromettant les efforts de diversification qui avaient été déployés à l’époque.

6.2 Croissance économique et diversification : analyse du vecteur de la productivité totale des facteurs en Afrique

La section qui suit présente les résultats des estimations des données de panel qui visaient à analyser le lien entre la productivité totale des facteurs et la diversification. Cette démarche empirique se justifie par la proposition théorique selon laquelle la diversification pourrait influer sur la croissance économique à travers un vecteur sur deux sinon deux vecteurs en même temps. Ces vecteurs que l’on a examinés plus haut sont, soit l’accroissement de la productivité totale des facteurs (comme dans Romer 1990) soit la limitation du risque par l’élargissement du portefeuille des investissements (comme indiqué dans Acemoglu et Zilibotti 1997). La présente section est axée sur la productivité totale des facteurs en tant que vecteur tout en reconnaissant que le modèle de croissance néo classique et son rival, le modèle de croissance endogène, se confondent dans une certaine mesure59, sauf que le dernier cité tente de désagréger les composantes potentielles de la productivité totale des facteurs. La limitation du risque et son effet sur la croissance qui favorise la diversification des exportations pourrait raisonnablement être saisie à travers son influence potentielle sur la productivité totale des facteurs.

Dans notre recherche sur l’existence éventuelle d’un lien significatif entre la diversification et la productivité totale des facteurs, nous sommes parti de l’hypothèse que cette dernière est une fonction d’un indice de diversification, du capital humain et de quelques variables politiques et institutionnelles comme l’ouverture, le développement financier et le conflit. Le modèle de régression peut être exprimé comme suit:

PTF1 = (4)

59 A l’aide du test « J » bootstrap, Fingleto, (2005) montre que le modèle de croissance néo classique ne rejette pas la nouvelle spécification de la géographie économique (une extension apparentée aux modèles de croissance endogènes classiques). Autrement dit, les nouvelles spécifications pourraient en fait être imbriquées dans les modèles néo classiques orthodoxes par le biais de la productivité totale des facteurs, ou plus précisément le résidu de Solow.

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I1 = indice de diversification, Human= capital humain, Open=ouverture, FD=développement financier, Conflit= variable fictive signalant la présence d’un conflit ou d’une guerre, βs représente les paramètres à estimer, ε correspond au résidu de la régression et t est l’indice temporelle.

Diversification : la justification théorique du choix de la diversification comme variable exogène dans ce modèle a déjà été exposée. En résumé, le niveau de diversification devrait influer de manière significative sur la productivité du capital et de la main d’œuvre dans l’économie.

Capital humain : d’après la littérature sur la croissance endogène, le capital humain est supposé être différent des autres formes de capital. Ainsi, le niveau d’investissement dans le capital humain dans un pays donné devrait influer sur la productivité de la main d’œuvre et du capital dans l’économie. Dans notre modèle, le niveau de scolarisation dans le cycle secondaire sert à mesurer le capital humain.

Ouverture : comme indiqué dans les précédents chapitres du présent rapport, l’ouverture au commerce a été l’une des questions les plus étudiées dans la littérature économique ces derniers temps. Dans cet ordre d’idées, on suppose que l’influence de l’ouverture sur la productivité totale des facteurs provient des effets externes, notamment la confrontation avec la concurrence extérieure, le transfert de technologie et les économies d’échelle et, dans une certaine mesure, de la vitesse accrue de la convergence avec les pays riches. Le niveau d’ouverture dépend dans une large mesure de la nature de la politique commerciale mise en œuvre par les différents pays. Des écoles de pensée opposées accordent plus ou moins d’importance au rôle de la libéralisation du commerce dans le renforcement de la croissance. Dans notre modèle, l’objectif consistait à saisir l’influence de l’ouverture sur la productivité totale des facteurs. Dans la littérature spécialisée, à l’image de l’important travail de Rodrik et Rodriguez (1999), il existe différentes mesures d’ouverture (voir également Berthélemy et Soldering 2001). Ainsi, on a testé dans notre modèle deux de ces mesures, à savoir les exportations en pourcentage du PIB et les exportations plus les importations en pourcentage du PIB, pour voir laquelle donne les résultats les plus plausibles.

Expansion des circuits financiers : d’après la littérature spécialisée, l’expansion des circuits financiers peut avoir une influence positive sur la croissance de deux façons. Premièrement, une structure financière développée permet une meilleure mobilisation de l’épargne, ce qui favorise l’investissement et, deuxièmement, dans un secteur financier développé, les informations disponibles sur les projets d’investissement seront traitées plus efficacement et serviront à renforcer les investissements dans les secteurs productifs (voir Berthélemy et Chauvin 2000 et Berthélemy et Varoudakis 1996).

L’absence d’accès au crédit a été identifiée parmi les obstacles à la croissance en Afrique. Les arguments en faveur de la libéralisation des marchés financiers se fondent essentiellement sur l’hypothèse que la contrainte liée au capital dont souffrent les économies africaines peut être levée en libéralisant, non seulement les marchés monétaires, mais aussi les marchés financiers au sens large. Ainsi, il s’agit de libérer les potentialités des banques, des assurances, du financement du développement, des bourses et

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des marchés des valeurs en démantelant les systèmes de contrôle et en levant les mesures restrictives qui entravent le développement et l’expansion du secteur financier. Certaines études, comme Tahari et al. (2004), montrent même, résultats à l’appui, que les pays qui ont appliqué les programmes d’ajustement structurel du FMI ont obtenu de meilleurs résultats. Cette question a certes fait l’objet d’importants travaux de recherche empiriques et a suscité un large débat, mais il serait intéressant de savoir si l’expansion des circuits financiers a une influence significative sur la productivité totale des facteurs dans le cas des pays africains. Cette expansion a été appréhendée de diverses façons dans les travaux empiriques. Premièrement, le crédit au secteur privé a été l’un des indicateurs. Deuxièmement, dans certains cas, les crédits combinés du secteur bancaire (crédit aux secteurs public et privé) constituent également un indicateur courant. Troisièmement, l’offre monétaire globale (M3) en pourcentage du PIB est une autre mesure largement utilisée de l’expansion des circuits financiers. Dans notre modèle, ces trois mesures ont été successivement explorées.

Conflit : la croissance économique en Afrique a été diversement liée à la présence ou à l’absence de conflit. D’importants travaux ont été entrepris sur les économies des pays en situation de conflit et d’après conflit. En fait, depuis quelque temps, la plupart des travaux empiriques sont considérés comme incomplets s’ils ne prennent pas en compte les conflits. Une croissance faible pourrait être attribuée à l’existence d’un conflit dans un pays donné. Le conflit peut influer directement ou indirectement sur la croissance. Dans le premier cas, les effets négatifs sur la population (et sur la main d’œuvre) et la destruction du capital pourraient compromettre les sources évidentes de croissance à travers l’accumulation des facteurs. Dans le second cas, le conflit pourrait entraîner une baisse de la productivité totale des facteurs et réduire ainsi sa contribution à la croissance. Nous avons introduit dans notre modèle une variable fictive représentant la présence ou l’absence de conflit.

On a tiré les valeurs de la productivité totale des facteurs à l’aide de l’équation (3) et on les a utilisées comme variable dépendante dans l’équation (4). Le modèle de régression de l’équation60 (4) a, là aussi, été estimé à l’aide des données de panel dans le cadre d’une hypothèse fixe s’agissant des effets sur les économies de l’Afrique subsaharienne61 et de l’Afrique du Sud. Les résultats sont présentés au tableau 2. Les résultats de trois des modèles estimés sont également présentés. La différence entre les trois modèles réside dans les variables exogènes saisies. Ces différences sont dues au fait qu’il existe différents indicateurs pour certaines des variables explicatives objets de l’étude. Ainsi, on a exploré différentes mesures d’ouverture et différents indicateurs de l’expansion des circuits financiers ont été inclus dans les divers modèles.

Les résultats empiriques appellent les observations ci-après. Tout d’abord, les trois modèles présentent le signe attendu relatif à la productivité totale des facteurs et à la diversification, ce qui montre bien la

60 les variables inclues dans le modèle ont été testées pour détecter la présence d’une racine unitaire. A l’exception du PIB et des exportations, toutes les autres variables sont stationnaires.

61 Le modèle de croissance dont on a dérivé les données de la productivité totale des facteurs comprend les pays africains, à l’exclusion des pays d’Afrique du Nord. Les données relatives au stock de capital pour les pays d’Afrique du Nord n’étaient pas disponibles au moment où les estimations empiriques ont été faites.

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solidité de cette relation. En résumé, le renforcement de la diversification entraîne une augmentation de la productivité totale des facteurs. La relation négative62 dans les trois modèles entre la diversification et la productivité totale des facteurs indique simplement, qu’à mesure qu’une économie donnée évolue pour passer d’une forte spécialisation à une plus grande diversification, la productivité totale de la main d’œuvre et du capital augmente.

Sur les trois estimations, la diversification est significative dans les modèles I et II, mais on a constaté que le modèle I présentait les meilleurs résultats de diagnostic globaux. Il est donc évident, d’après les résultats de ce modèle, que la diversification conditionne dans une grande mesure la croissance de la productivité totale des facteurs. Autrement dit, un lien empirique important existe bel et bien entre la diversification et la croissance dans les économies africaines à travers la productivité totale des facteurs. Si l’on se base sur les résultats du tableau 2, la mise en œuvre de politiques visant à renforcer la diversification peut effectivement contribuer à augmenter la croissance. Ce lien comporte d’importantes incidences au plan des politiques s’agissant des déterminants de la diversification que l’on a examinés dans le chapitre précédent. On a noté que les déterminants essentiels de la diversification étaient des variables physiques, à l’image du revenu par habitant et de l’investissement, des variables liées aux politiques, comme les stratégies commerciales et industrielles, la stabilité macroéconomique, en particulier l’orientation de la politique budgétaire, et des variables institutionnelles, notamment la gouvernance et le conflit. L’importance des résultats du tableau 2 réside dans le fait qu’ils indiquent que, même dans le cas des économies africaines en général, si le capital et la main d’œuvre constituent une contrainte, les pays concernés peuvent libérer le potentiel de croissance en mettant en œuvre des politiques visant à renforcer la diversification.

62 L’indice Hirschmann normalisé a été utilisé comme mesure de la diversification. Etant donné que l’indice se situe entre zéro et un, zéro représentant une diversification parfaite et un correspondant à une spécialisation dans un seul produit, un signe négatif en relation avec la productivité totale des facteurs correspond à une prévision à priori.

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Tableau 6.2: Croissance économique et diversification— le lien de la productivité totale des facteurs

Variables endogènes : Productivité totale des facteurs Modèle I Modèle II Modèle III

Constante 2�.���***(0.000)

2�.�2�***(0.000)

��.���***(0.000)

Diversification -�.256*(0.0��)

-�.��6*(0.0�0)

-�.���(0.2��)

Capital humain 0.0��*(0.062)

0.05�(0.2��)

0.026(0.�0�)

Ouverture (X/PIB) -0.0�2(0.���)

-0.0�0(0.2�6)

--

Expansion des circuits financiers (DCP/PIB) -- 0.05�(0.���)

0.0�6**(0.0�5)

Expansion des circuits financier ((DCP+DCG))/PIB -0.00�(0.�25)

-- --

Conflit -�.056**(0.0��)

-�.0��*(0.06�)

-�.�55**(0.05�)

R-carré (ajusté)Nombre d’échantillonsNombre d’observationsStat Durbin-Watson

0.��26��

�.��

0.��26��

�.6�

0.��2�

�05�.��

Les chiffres entre parenthèses sont des valeurs de crête. *** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significatif à 10 %

Le présent chapitre a pour objet de montrer l’importance du lien empirique entre la diversification et la croissance à travers la productivité totale des facteurs, mais il n’est pas inutile d’examiner brièvement le reste des résultats. Le capital humain est également une importante variable explicative des résultats de la productivité totale des facteurs, mais ses résultats ne sont pas aussi solides que dans le cas de la diversification. Cependant, dans le modèle I, tout comme la diversification, le niveau de signification ne dépasse pas les 10 %, mais il indique néanmoins que la mise en valeur du capital humain a son importance. Ainsi, si les politiques économiques peuvent viser à approfondir la diversification par le biais des déterminants déjà évoqués, la politique sociale, qui impose une augmentation des investissements dans le capital humain, doit également être définie. Les politiques économiques et sociales orientées sur la diversification et le capital humain se complètent pour renforcer la productivité totale des facteurs et, par extension, la croissance économique.

Le conflit est un autre résultat solide qui mérite d’être noté en raison de ses effets sur la productivité totale des facteurs. Quelles que soient les variables retenues, le rôle du conflit demeure très important dans les trois modèles. La présence d’un conflit influe négativement et fortement sur la productivité totale des facteurs. On a relevé plus haut que le conflit pouvait influer directement sur la croissance économique par

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la destruction des facteurs de production, ou indirectement par ses effets sur la productivité. Les résultats figurant au tableau 2 indiquent que le lien indirect à travers la productivité totale des facteurs est également significative. Les politiques qui visent à renforcer la croissance en approfondissant la diversification, dont les effets se manifestent à travers la productivité totale des facteurs, pourraient être facilement neutralisées par la présence d’un conflit.

L’ouverture et l’expansion des circuits financiers n’apparaissent pas comme des déterminants significatifs de la productivité totale des facteurs dans l’analyse. Différents indicateurs de l’ouverture et de l’expansion des circuits financiers ont été inclus dans diverses spécifications. Les résultats enregistrés s’agissant de l’ouverture ne sont pas significatifs, comme on peut le constater dans les modèles I et II. Il importe de noter, à ce niveau de l’analyse, que la définition classique de l’ouverture qui associe les exportations et les importations en pourcentage du PIB a donné des résultats médiocres à tous les niveaux. Par contre, on a obtenu des résultats solides lorsque l’on a utilisé la mesure de rechange, à savoir les exportations seules, pour faire les estimations. Dans une analyse similaire visant à examiner le lien entre la diversification et la productivité totale des facteurs, Berthélemy et Soderling (2001) se sont également appuyés sur la même mesure de l’ouverture pour obtenir des résultats robustes. Cependant, ce qu’il faut retenir de cette analyse c’est que, pour les économies africaines prises en compte dans l’échantillon, l’ouverture n’a pas d’effet significatif sur la productivité. Ce constat signifie-t-il que la libéralisation du commerce, qui a entraîné une ouverture considérable des économies africaines, n’a pas réussi à catalyser les retombées technologiques qui auraient favorisé l’augmentation de la part de la productivité totale des facteurs dans la croissance ? Apparemment, ces résultats pourraient signifier que l’ouverture en Afrique, surtout en ce qui concerne les importations, a favorisé essentiellement les importations sans incidence sur le progrès technique. La libéralisation, qui devait régler la question de la compression des importations, a probablement donné lieu à l’importation de produits de consommation finis en lieu et place des biens d’équipement et de produits intermédiaires à technologie incorporée qui auraient pu avoir des effets positifs considérables sur la productivité totale des facteurs.

L’expansion des circuits financiers n’a pas non plus réussi à catalyser l’augmentation de la productivité totale des facteurs. L’argumentation utilisée pour l’ouverture s’applique aux résultats concernant l’expansion des circuits financiers. Tout d’abord, il faut noter qu’au lendemain de la libéralisation des marchés financiers dans certains pays, les taux d’intérêt sont restée très élevés, ce qui signifie que le rôle d’intermédiation des banques commerciales, qui auraient canalisé l’épargne du secteur privé et favorisé les investissements visant à augmenter la productivité totale des facteurs, ne s’est pas concrétisé. Dans le même ordre d’idées, il se peut que les opportunités d’investissement dans la majorité de ces pays africains soient limitées et l’augmentation des crédits au secteur privé, que l’on a constaté après la libéralisation du secteur financier, a été orientée vers la consommation personnelle au détriment des investissements des entreprises privées pour le renouvellement de leurs capacités techniques ou la recherche-développement. En fait, l’expansion des circuits financiers, évaluée d’après la progression des crédits au secteur privé, n’est significative que dans le modèle III dont le diagnostic indique des résultats moins robustes. Enfin,

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dans le modèle I, l’indicateur de l’expansion des circuits financiers, qui comprend le crédit au secteur public, a été considéré comme non significatif. Tout comme la consommation personnelle a peut être dominée la progression des crédits au secteur privé au détriment de l’investissement, il est probable que l’augmentation des crédits au secteur public ait servi à financer la consommation nette sous forme de salaires, par exemple, au détriment des investissements publics qui auraient eu des effets positifs sur la productivité totale des facteurs.

6.3 Les régimes de diversification : un autre lien vers la productivité

Dans la section précédente, nous avons examiné de façon empirique le lien entre la croissance et la diversification à travers la productivité totale des facteurs en tant que vecteur. Dans la présente section, il s’agira d’approfondir la compréhension de ce lien en revisitant les régimes de diversification qui ont été analysés au chapitre 4. Les estimations économétriques à l’aide de données de panel groupées, qui ont été faites dans la section précédente, comportent des éléments de réponse tout à fait utiles que l’on peut découvrir en posant la question de savoir s’il existe un lien évident entre les régimes de diversification et la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance. Nous procéderons alors à une analyse des sources de croissance de quelques pays africains en les mettant en évidence par rapport aux différents types de diversification identifiés et analysés dans la section 4 (Tendances de la diversification des exportations de l’Afrique).

Le premier type de diversification concerne les pays à faible diversification économique. L’étude a constaté que de nombreux pays africains appartenaient à cette catégorie. Le tableau 3 en présente trois, en l’occurrence le Bénin, le Burkina Faso et le Malawi. On peut constater que ces pays affichent une croissance moyenne positive sur la période 1981-2000. Le Bénin, le Burkina Faso et le Malawi ont des taux de croissance annuels respectifs de 3,8 %, 3,7 % et 3%. La principale source de croissance est l’accumulation des facteurs plutôt que la productivité totale des facteurs. Cependant, il est intéressant de noter que la contribution de la productivité à la croissance dans ces pays est positive dans toutes les périodes sauf une, même s’ils n’ont pas beaucoup diversifié. Toutefois, même si la croissance dans ces pays est positive, sur la période de 20 ans à l’étude, leurs taux de croissance ne correspondent pas au niveau nécessaire au décollage économique, comme c’est le cas dans les économies à forte croissance des pays d’Asie de l’Est.

Le deuxième type de diversification s’applique aux pays qui ont entamé le processus de diversification mais sans faire de progrès notables. On peut voir au tableau 3 que le Kenya, le Sénégal et la Zimbabwe entrent dans cette catégorie. On peut observer que ces trois pays ont enregistré une tendance à la baisse de leur production à partir de la période 1981- 2000, sauf le Sénégal, qui a affiché une reprise en 1996-2000. Cependant, la croissance reste positive dans ces pays en dépit des contre performances. Le Kenya enregistre une croissance annuelle moyenne de 2,9 %, contre 3,3 % pour le Sénégal et 3,1 % pour le Zimbabwe. Là aussi, la principale source de croissance est l’accumulation des facteurs plutôt que la productivité totale des

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facteurs. A noter cependant que la contribution moyenne de la productivité totale des facteurs à la croissance au Sénégal et au Zimbabwe est positive. Dès lors, la question qui se pose est la suivante : Se pourrait-il que ces pays connaissent un ralentissement de la croissance parce qu’ils n’ont pas réussi à approfondir leur processus de diversification et sont restés au même niveau pendant longtemps ?

Tableau 6.3: Croissance économique et diversification— le lien de la productivité totale des facteurs

Pays Croissance du PIB

Contribution de la main d’œuvre

Contribution du capital

Contribution de la productivité totale

des facteursCatégorie 1: faible diversification économique

Bénin����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.660.���.255.��

�.���.55�.�6�.�2

2.���.�62.�62.��

0.50-2.520.��0.��

Burkina Faso����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.��2.6��.���.�2

�.���.�2�.���.2�

0.5�0.��0.���.�0

2.��0.�5�.���.��

Malawi����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.��2.�2�.52�.�2

�.�2�.��0.���.2�

0.2�-0.02-0.0�-0.�2

0.��0.5�2.���.56

Catégorie 2: Diversification précoce sans progrès significatifs

Kenya����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.5�5.6��.6��.��

2.��2.�02.���.�0

0.�6�.0�0.�6�.0�

-0.6�2.��-�.��-�.��

Sénégal����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.2��.22�.5�5.�0

�.56�.56�.55�.50

-0.0�0.2�0.���.5�

�.6��.��-0.��2.2�

Zimbabwe����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�6�.60�.��2.0�

2.552.���.���.��

-0.0�0.6��.��0.2�

�.���.5�-�.��0.62

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Pays Croissance du PIB

Contribution de la main d’œuvre

Contribution du capital

Contribution de la productivité totale

des facteursCatégorie 3: Processus d’approfondissement de la diversification

Maurice����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.���.��5.��5.2�

�.5��.���.0��.0�

�.0�2.66�.052.55

�.���.�20.���.�0

Afrique du Sud����-���5���6-���0����-���5���6-2000

0.���.��0.��2.65

�.���.62�.���.6�

�.�20.�00.��0.�0

-2.25-0.��-0.��0.�2

Tableau 6.4 Calcul de la croissance de certains pays africains

Tunisie* ����-���0 ����-����

�.�2�.�0

�.2��.�6

2.��2.�2

-0.0�0.�2

Catégorie: Retardataires dans le processus de diversification

Gabon����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.56�.���.���.�6

�.�6�.50�.���.�0

�.��0.060.0�0.6�

-0.2�0.�6�.55-0.02

Nigeria����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-2.�55.�22.502.��

�.�0�.55�.66�.6�

2.��0.�5�.5�0.��

-�.2��.02-0.�5�.05

Catégorie 5: Pays en conflit ou sortant d’un conflit

Congo, RDC����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�60.0�-�.�2-�.��

�.�6�.5�2.050.�0

�.6�0.��-�.��-�.��

-�.22-2.2�-�.��-2.�5

Liberia����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-�.��-�.��-�.5�-�.5�

�.�0�.5��.�5�.�0

-0.2�-�.2�-�.�2-�.��

-�.�0-2.�5-�.2�-0.�5

Source: calcul des auteurs. * Sekkat (2003 p.9)

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Le troisième type de diversification se retrouve dans les pays dont le processus de diversification est bien avancé. Des pays comme Maurice, le Maroc, la Tunisie et l’Afrique du Sud font partie de cette catégorie. Ainsi, la Tunisie a réussi à réaliser une diversification horizontale avec des exportations à forte valeur ajoutée. Maurice a, pour sa part, réalisé une diversification verticale approfondie, l’accent étant plutôt mis sur les exportations de textiles. Les pays de cette catégorie, à l’exception de l’Afrique du Sud dont la croissance est depuis lors repartie à la hausse à l’aube de la nouvelle ère politique, se caractérisent par une croissance relativement forte, comme c’est le cas de Maurice et de la Tunisie qui ont enregistré une croissance de 5,5 % et 4 % respectivement, durant la période 1981- 2000. Dans ces deux pays, on peut constater que la contribution du capital est beaucoup plus importante que celle de la main d’œuvre. En outre, à Maurice, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance économique est positive avec une moyenne annuelle de 2 %, chiffre relativement élevé pour un pays africain63.

Les pays qui ont enregistré des gains précoces en matière de diversification avant de tendre vers la spécialisation dans un nombre réduit de produits relèvent du troisième type de diversification. Certains d’entre eux, comme le Nigeria et le Gabon, sont particulièrement représentatifs de cette catégorie. Ces pays sont tous deux riches en pétrole qui constitue l’essentiel de leurs exportations. En ce qui concerne leurs taux croissance, la progression de leur PIB, bien que largement positive, s’est caractérisée par des fluctuations sur la période 1981-2000. En moyenne, le Nigeria affiche une croissance de 2,2 % par an, alors que le taux du Gabon est de 2,3 %. A l’instar de la plupart des économies africaines, les économies de ces pays se caractérisent par une forte intensité de main d’oeuvre et une contribution minimale de la productivité totale des facteurs. En moyenne, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance au Nigeria a même été négative durant la période considérée. La croissance économique de ces pays est relativement faible par rapport aux pays de la troisième catégorie, notamment Maurice et la Tunisie.

Le cinquième type de diversification peut se constater dans les pays en conflit ou sortant d’un conflit. Les pays de cette catégorie, à l’exemple du Liberia et de la République démocratique du Congo, ne sont ni diversifiés ni fortement spécialisés. Leur croissance économique a été paralysée par les guerres et les conflits et affiche des chiffres négatifs. En conséquence, la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance est également négative. La production de ces pays est fortement dépendante de la main d’œuvre étant donné que la contribution du capital à la croissance est également en baisse.

6.4 Conclusion

Nous avons tenté dans ce chapitre d’établir de manière empirique la présence et l’importance du lien entre la diversification et la croissance économique dans les économies africaines. Les résultats ont montré que le renforcement de la diversification permettait d’améliorer la productivité totale des facteurs, entre

63 la plus forte contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance dans le jeu de données se retrouve en Ouganda avec 3,36 %, devant le Botswana avec 2,2 % et Maurice

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autres déterminants des économies africaines. L’importance du lien entre la diversification et la croissance économique dans le cas des économies africaines est bien réelle. En d’autres termes, les pays africains peuvent augmenter leur croissance économique en augmentant la productivité totale des facteurs, grâce à des politiques visant à renforcer la diversification.

Sachant que, dans la présenté étude, on a établi, tout au moins à l’échelle du continent, qu’il existe des déterminants de la diversification, on peut en conclure que la mise en œuvre de politiques économiques et non économiques qui favorisent la diversification des exportations permet, dans une grande mesure, de lever les contraintes à la croissance nées de l’accumulation des facteurs. Les pays africains devraient s’efforcer d’augmenter le niveau des investissements, d’améliorer la gouvernance, de mettre fin aux conflits, d’adopter des politiques budgétaires audacieuses et d’assurer la stabilité macroéconomique, parallèlement à la mise en œuvre de politiques industrielles et commerciales qui favorisent la diversification économique. Ces politiques auront pour effet de renforcer la diversification des exportations, ce qui permettra, en fin de compte, d’augmenter la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance économique.

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Chapitre 7 — Politiques de diversification

Les résultats analytiques et empiriques, que nous avons examinés dans les chapitres précédents de la présente étude, permettent de dégager deux raisons essentielles qui justifient la nécessité de faire de la diversification un élément central des efforts de développement en Afrique. Tout d’abord, la diversification est nécessaire pour renforcer la croissance en Afrique. Ce constat n’est plus à démontrer compte tenu des preuves empiriques présentées dans le présent rapport. Depuis la deuxième moitié des années 80, la croissance de l’Afrique est fondée essentiellement sur l’accumulation des facteurs. Or, cette accumulation devient contraignante au-delà d’un certain point ou dans certaines conditions démographiques et physiques, ce qui renforce l’importance des autres sources de croissance. En conséquence, la contribution positive de la diversification à la productivité totale des facteurs est indispensable si l’on veut assurer une croissance accrue et durable en Afrique.

Au-delà de la nécessité de diversifier pour renforcer la croissance, la deuxième raison majeure qui justifie la diversification est liée au fait établi que l’Afrique n’a pas réussi à mettre pleinement à profit les préférences et la mondialisation. Ainsi, il apparaît nécessaire de concevoir un nouveau modèle de diversification pour permettre aux pays africains de tirer profit des préférences et de la libéralisation du commerce. Dans la présente étude, on a présenté des données qui prouvent l’incapacité des pays africains à mettre à profit les préférences aux niveaux international et régional. A noter également que d’autres pays en développement ont augmenté leur part dans le commerce mondial alors que l’Afrique a vu sa part diminuer, même lorsque la libéralisation du commerce a progressé. Cette incapacité à tirer le meilleur profit des préférences et de la libéralisation du commerce est d’autant plus importante qu’il apparaît de plus en plus que les gains dont pourraient bénéficier les pays africains dans le cadre de la libéralisation du commerce actuelle seront marginaux. En fait, compte tenu des structures économiques actuelles, de nombreuses études indiquent que les pays africains ne seront pas en mesure de tirer un maximum de profit de la libéralisation du commerce (voir Hammouda et al. 2004, Hammouda et al. 2005, CEA 2004, Mold 2005 et Karingi et al. 2005), reproduisant ainsi les échecs historiques s’agissant de la mise à profit des réformes commerciales à l’échelle mondiale. Par ailleurs, outre la modicité des gains attendus de la libéralisation du commerce, il se pourrait que l’Afrique soit marginalisée davantage sachant que ces mêmes études ont montré que les gains seront inégalement répartis entre les pays en développement. Ainsi, tout milite en faveur d’un nouveau modèle de diversification afin d’aider les pays africains à tirer le meilleur profit des cadres préférentiels comme la Loi sur la croissance et les opportunités en Afrique, les accords dits ‘’ tout sauf les armes’’ et même l’accès au marché en exonération de droits et de quotas, promis aux pays les moins avancés dans le cadre du Cycle de Doha, ainsi que les mesures de libéralisation du commerce des produits agricoles, l’accès aux marchés pour les produits non agricoles et les services au titre des programmes de l’OMC et des accords de partenariat économique.

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Le présent travail de recherche propose plusieurs politiques et recommandations essentielles, qui répondent au besoin de diversification pour renforcer la croissance en Afrique, et qui pourraient constituer les éléments d’un nouveau modèle de diversification qui permettrait aux pays africains de bénéficier des préférences et des mesures de libéralisation en cours aux niveaux bilatéral, régional et multilatéral. Ces politiques et recommandations sont examinées dans la suite du présent chapitre.

7.1 Recommandations de politique générale

Les politiques de diversification recommandées peuvent être appréhendées à trois niveaux. Tout d’abord, il faudrait adopter des politiques macroéconomiques qui favorisent la diversification. Ensuite, l’Afrique devrait mettre en œuvre de nouvelles politiques économiques pour renforcer la diversification. Enfin, elle doit appliquer des politiques visant à renforcer les institutions d’appui aux actions de diversification.

Politiques macroéconomiques au service de la diversification – nécessité de privilégier le pragmatisme par rapport à l’orthodoxie

L’une des recommandations essentielles qui se dégage nettement de la présente étude a trait à la nécessité de mettre en œuvre des politiques macroéconomiques pragmatiques si si l’on veut diversifier les économies africaines. Pourquoi le pragmatisme est-il si important ? S’il est vrai que la stabilité macroéconomique est importante pour la diversification d’une économie donnée, il reste que tous les éléments du cadre macroéconomique ne doivent pas nécessairement être rigides. La stabilité seule, assurée par des politiques budgétaires et monétaires conservatrices, ne suffit pas pour garantir le renforcement de la diversification. Indépendamment de sa contribution à la stabilité, une politique budgétaire conservatrice pourrait limiter l’espace budgétaire nécessaire pour encourager l’investissement. Un espace budgétaire ainsi restreint compromet les efforts de diversification, comme le montrent les résultats empiriques. Ainsi, étant donné que, pour la majorité des pays africains, la diversification est à la fois une condition nécessaire et presque suffisante pour assurer une croissance forte et durable, le pragmatisme dans la conception des politiques macroéconomiques est une nécessité absolue. Aussi, pour que les efforts de diversification puissent donner les meilleurs résultats, les pays concernés doivent comprendre que la stabilité macroéconomique est, certes nécessaire; mais que certains éléments du cadre macroéconomique à la base de la stratégie de diversification et/ou de croissance doivent être suffisamment flexibles du point de vue budgétaire. Pour ce faire, il faudrait prendre de la distance par rapport aux cadres classiques axés sur la stabilité macroéconomique. En revanche, un espace budgétaire flexible peut être intégré à ce type de cadres qui permettront au pays concerné de stimuler l’investissement qui, comme on l’a vu, est un déterminant essentiel de la diversification.

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Nouvelles politiques économiques au service de la diversification – retour aux principes de base

Une autre recommandation essentielle que l’on peut tirer de l’étude concerne le rôle des politiques économiques favorisant la diversification. De toute évidence, les politiques économiques ont été largement marginalisées dans les années 80, durant lesquelles les énergies des gestionnaires de l’économie furent presque entièrement consacrées aux politiques macroéconomiques. Ce faisant, on a négligé les politiques sectorielles et omis de placer les réformes microéconomiques nécessaires au niveau sectoriel périphérique. Cette marginalisation a joué un rôle dans l’annulation des gains que les pays avaient commencé à enregistrer dans le renforcement de la diversification, comme on l’avait constaté à la fin des années 70. Cela étant, il importe de noter que l’option en faveur des politiques macroéconomiques se fondait sur des préoccupations légitimes, à savoir la nécessité de faire face aux crises économiques du début des années 80. Cependant, au lieu d’adopter une attitude pragmatique qui reconnaisse l’existence de justifications valables s’agissant des objectifs qui sous tendaient les politiques économiques de l’époque, on a choisi une option radicale qui a érodé les progrès que beaucoup de pays africains avaient accompli dans la diversification et la transformation de leur économie.

Il suffit d’ajouter que, dans la plupart des cas, la concentration sur les questions macroéconomiques au détriment des questions sectorielles a effectivement fait stagner la diversification et, parfois même l’a affaiblie, mais il existe quelques exemples où la dépendance à l’égard du pétrole a littéralement annulé les gains de la diversification. Cela étant, le nombre de pays où les gains de la diversification ont été annulés, par suite de la découverte et de l’exploitation du pétrole, est limité par rapport à celui des pays qui n’ont pas réussi leur diversification en raison de la marginalisation des politiques économiques. Il faudrait donc mettre en œuvre des politiques économiques plus dynamiques en harmonie avec les politiques macroéconomiques. Compte tenu des résultats relatifs aux déterminants de la diversification, tels qu’ils apparaissent dans la présente étude, la mise en œuvre de politiques dynamiques dans les domaines du commerce, des finances, de l’industrie et de la recherche, s’impose plus que jamais.

Il faut prendre en compte l’expérience accumulée par les pays africains à ce jour dans l’élaboration de ces politiques économiques. Ainsi, en ce qui concerne les politiques commerciales dynamiques, il s’agira d’éviter les deux extrêmes qui n’ont pas permis aux politiques commerciales de produire les résultats escomptés. Les politiques commerciales visant à appuyer la diversification ne doivent pas être axées sur la protection du marché intérieur. L’application de ce type de politiques dans le passé avait provoqué d’importantes distorsions dans les économies africaines avec une mauvaise allocation des ressources et un recul de la croissance et de la productivité. D’un autre côté, les politiques commerciales au service de la diversification ne doivent pas être calquées sur les politiques commerciales libérales orthodoxes qui visent l’ouverture incontrôlée des économies africaines aux marchés extérieurs. Les pays africains devraient utiliser les politiques commerciales de manière stratégique en vue d’une diversification spécifique et, par extension, de la croissance et du développement. Ces politiques commerciales stratégiques doivent être dynamiques, adaptables et différenciées en fonction des secteurs et des différents segments de chaque

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secteur pour que la diversification puisse contribuer effectivement aux efforts de développement (voir CEA 2004b).

Il y a lieu de rappeler que, dans la présente étude, on a constaté que l’ouverture ne débouchait pas nécessairement sur la diversification. Cependant, on a également constaté qu’elle pouvait influer de manière indirecte sur les effets des autres déterminants de la diversification, notamment le revenu par habitant à travers les effets conjugués. Compte tenu du fait que les effets directs de l’ouverture pourraient entraîner une spécialisation au lieu d’une diversification, d’une part, et sachant que cette même ouverture influe indirectement sur la diversification à travers les effets conjugués, de l’autre, les politiques commerciales stratégiques imposent d’éviter les options incompatibles s’agissant de la libéralisation et de la protection. L’expérience asiatique montre bien qu’une politique commerciale stratégique ne peut se limiter au choix entre la libéralisation et la protection. Une politique commerciale stratégique devrait pouvoir être appliquée de manière stratégique et adaptable pour appuyer des options de développement spécifiques. Ainsi, pour retirer le maximum de gains de la diversification, les pays africains devraient faire des politiques commerciales des instruments dynamiques au service d’objectifs de diversification bien précis.

Sachant que la diversification est une voie de choix vers le développement économique à travers la croissance, les recommandations contenues dans le rapport CEA (2004b) sur la manière dont on pourrait utiliser les politiques commerciales pour répondre aux priorités du développement, prennent toute leur importance. Les pays africains devraient donc mettre en œuvre des politiques commerciales dynamiques qui correspondent le mieux aux stratégies de diversification actives. Plus important encore, si l’on veut que les politiques commerciales dynamiques aident les pays à réaliser leurs choix en matière de diversification, il faut rappeler quelques principes essentiels qui doivent caractériser ces politiques. Premièrement, il faut noter que les politiques commerciales sont dynamiques et évoluent avec le temps. Deuxièmement, elles seront probablement différentes d’un secteur à l’autre, voire même à l’intérieur de chaque secteur. Ainsi, la réalisation de la diversification verticale dans un secteur donné, impose d’adopter des politiques commerciales différentes de celles que l’on appliquerait pour le même type de diversification dans un autre secteur.

En ce qui concerne les politiques du secteur financier, le point de départ est le lien empirique évident entre l’investissement et la diversification que cette étude a tenté de mettre en lumière. Le rôle du secteur privé dans la contribution de l’investissement à une diversification positive est indéniable. A cet égard, le rôle du secteur financier dans le financement de la contribution du secteur privé à la diversification est excessivement important. A ce jour, l’expérience de l’Afrique dans les réformes du secteur financier est pratiquement la même que celle de la libéralisation du commerce. Cependant, le fait que la libéralisation du secteur financier n’ait pas réussi à produire les résultats attendus, peut s’expliquer de deux façons. Premièrement, la libéralisation n’a pas permis de déboucher sur un secteur financier efficace, capable de jouer pleinement son rôle d’intermédiation pour les crédits à court et à long terme. Deuxièmement, les

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taux d’intérêt n’ont pas baissé comme l’on s’y attendait, étant donné que le coût du crédit est un élément déterminant des activités des entreprises privées. Ces deux points sont examinés ici afin de mettre en relief la nécessité de repenser l’architecture du secteur financier, à la fois du point de vue des politiques et de celui du cadre institutionnel, pour que les politiques du secteur financier puissent contribuer au renforcement de la diversification.

S’agissant de la structure institutionnelle du secteur, la libéralisation financière en Afrique n’a pas donné les résultats escomptés en tant que catalyseur du développement du secteur financier. La principale raison à cela est liée au fait que, tout comme les politiques commerciales n’ont jamais été considérées comme faisant partie d’un tout intégré, la libéralisation du secteur financier a plutôt appréhendé ce secteur de manière fragmentaire, au point qu’une importance excessive a été accordée à certains aspects, comme les activités bancaires commerciales, au détriment d’autres aspects, notamment les institutions financières de développement ou d’autres aspects indispensables à l’approfondissement des marchés financiers. En fin de compte, on se retrouve avec des secteurs financiers non intégrés et orientés vers les crédits à court terme au détriment du financement du développement et du renforcement des marchés de capitaux pour appuyer les efforts de diversification. A cet égard, et compte tenu de l’importance du secteur financier pour la diversification, les pays africains doivent adopter une politique financière dynamique, au service d’un développement intégré de l’ensemble du secteur, pour mobiliser de manière efficace, effective et durable les capitaux nécessaire à long terme pour financer les programmes de diversification et, par extension, le développement à long terme.

Toutefois, la valeur des politiques dynamiques dans le secteur financier, par rapport à ce qui a été fait jusqu’à présent, est illustrée par les résultats obtenus par le passé en matière de taux d’intérêts. Dans un grand nombre de pays africains, la libéralisation du secteur financier s’est caractérisée par une large fourchette de taux d’intérêts. Ainsi, au lieu de renforcer l’efficacité des secteurs financiers, la libéralisation a donné lieu à une situation dans laquelle les taux prêteurs ont augmenté, et sont restés élevés pendant de longues périodes, alors que les taux d’épargne ont chuté et, dans beaucoup de cas, étaient négatifs en termes réels. Cette situation a découragé les investissements productifs du secteur privé, notamment ceux qui sont nécessaires au renforcement de la diversification. La mobilité du secteur privé en Afrique à la recherche de crédits peu onéreux prouve qu’il n’a pas été possible de prendre des initiatives susceptibles de favoriser une diversification à la fois horizontale et verticale. La hausse des taux d’intérêt consécutive à la libéralisation a eu également d’autres effets négatifs, notamment l’augmentation du coût du service de la dette existante, avec comme conséquence une réduction des bénéfices de la plupart de ces entreprises privées. Enfin, étant donné que les bénéfices non distribués constituent également un élément important du financement des actions de diversification du secteur privé dans la plupart des économies africaines, la libéralisation du secteur financier a eu pour effet indirect de limiter ces actions.

En ce qui concerne les politiques industrielles, il n’est pas inutile de rappeler que la transformation économique est une condition nécessaire et suffisante de l’industrialisation. Cependant, cette

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transformation ne peut intervenir en l’absence de diversification. Compte tenu de la corrélation entre la diversification et la transformation économique, les politiques industrielles font partie intégrante des nouvelles politiques économiques au service de la diversification dont l’Afrique a besoin. Cela est d’autant plus vrai qu’il a été établi dans la présente étude que la politique industrielle jouait un rôle décisif dans la capacité des pays à approfondir la diversification. Ainsi, comme c’est le cas des politiques commerciales, les politiques industrielles doivent être plus dynamiques. Il faudrait donc les utiliser de manière stratégique lorsque les efforts de diversification peuvent être axés sur les secteurs qui sont alignés sur la stratégie d’industrialisation globale.

Le rapport CEA 2004b est également riche d’enseignements sur la manière de concevoir des politiques industrielles dynamiques. Il rappelle que les stratégies de substitution aux importations ont permis à l’Afrique d’atteindre des niveaux de développement économiques appréciables à la fin des années 60 et surtout dans les années 70, période durant laquelle les gains en matière de diversification étaient visibles dans de nombreux pays. Toutefois, le rapport note par ailleurs que ces stratégies industrielles ont échoué dès le début des années 70, et ce pour un certain nombre de raisons, notamment l’absence de structuration interne des industries concernées, la faiblesse des marchés intérieurs et leur incapacité à offrir des débouchés aux nouvelles industries, la rareté des moyens financiers accessibles aux pays en développement et la faible productivité des nouvelles entreprises. L’approche adoptée pour pallier à l’échec de ce modèle de développement orienté sur le marché interne, à travers la réorientation vers les marchés extérieurs, n’a pas donné les résultats escomptés en Afrique. Dans le même ordre d’idées, les pays africains doivent également mettre en œuvre des politiques industrielles stratégiques et plus dynamiques fondées sur des choix réfléchis en matière de diversification et, par extension, de transformation économique. Ces politiques pourraient nécessiter l’adoption d’une stratégie ascendante secteur par secteur, d’aval en amont, pour approfondir la diversification horizontale à partir des secteurs des biens intermédiaires jusqu’aux biens d’équipement, comme indiqué dans le rapport CEA 2004b. S’ils réussissaient à appliquer cette stratégie de diversification, les pays africains seraient en mesure de s’engager sur la voie d’une diversification verticale en établissant des connexions entrer les marchés intérieurs et les exportations. Les segments industriels en aval seraient orientés vers l’exportation, alors que les secteurs intermédiaires seraient orientés vers les marchés intérieurs. En fin de compte, les multiples avantages comparatifs évolueront et la compétitivité à l’exportation atteindra progressivement les secteurs des biens intermédiaires et des biens d’équipement.

La recherche est un autre domaine important qui nécessite de nouvelles politiques de diversification. A la suite de la perte des gains de diversification, la plupart des pays africains se sont tournés vers l’accumulation des facteurs comme principale source de croissance économique. Cependant, les faits historiques et empiriques montrent que les pays industrialisés et les pays nouvellement industrialisés ont réussi à faire des avancées en matière de développement au moment où la productivité totale des facteurs avait connu des changements spectaculaires. En outre, comme l’étude l’a démontré, il existe un lien entre la croissance économique et la diversification à travers la productivité totale des facteurs. Cependant, les améliorations de la productivité totale des facteurs sont presque toujours le signe de l’esprit d’innovation

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d’une économie donnée. Le financement de la recherche–développement apparaît comme le moyen évident qui permettrait aux pays africains d’améliorer le niveau d’innovation de leurs économies et renforcer ainsi la contribution de la productivité totale des facteurs à la croissance économique. Ce faisant, ces pays pourront rentabiliser leurs efforts de diversification.

Le renforcement des institutions conditionne les résultats de la diversification

Pour que les politiques macroéconomiques et les nouvelles politiques économiques puissent donner les meilleurs résultats en matière de diversification, les pays concernés doivent impérativement renforcer leurs institutions. Le présent travail de recherche a montré que le conflit et la gouvernance avaient des effets considérables sur la diversification. Dans tous les cas, le conflit compromet la diversification, alors que la bonne gouvernance (au sens large) permet d’aboutir aux résultats attendus en matière de diversification. A cet égard, les recommandations de politique générale découlant de ces résultats soulignent que les pays doivent investir dans les institutions de renforcement et de défense de la paix qui soient en mesure de gérer les menaces de déclenchement ou de résurgence des conflits.

En cas de conflit, que ce soit au niveau national ou entre pays d’une sous région donnée, il est important d’avoir des institutions efficaces pour le prendre en charge. La mise en place d’institutions pour la prévention et le règlement des conflits au sein des communautés économiques régionales est un moyen d’approfondir les actions de diversification. Les pays qui souhaitent approfondir la diversification doivent également investir dans les structures et les institutions de bonne gouvernance. Ces institutions seront concernées par la primauté du droit et l’ordre public, parallèlement à un système judiciaire qui prenne efficacement en charge les litiges commerciaux et à des institutions fiscales qui favorisent, entre autres, l’instauration d’un climat propice à l’investissement.

��2

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��6

Appendice A: Description des données

I1 Indicateur d’Hirschmann normalisé, calcul en utilisant les données de la CNUCED sur les exportations avec la classification SITC à 3 chiffres, 1996-2001, Moyennes sur 3 ans.

Source des données de base: CNUCED CD-ROM 2004

GCF Formation Brute de capital fixe (GCF) par rapport au PIB (En pourcentage), 1996-2001 Moyenne sur 3 ans

Source: World Bank Indicators (WBI) CD-ROM 2004

GDPCA PIB par tête (constant 1995 US$) 1996-2001 Moyenne sur 3 ans

Source: WBI CD-ROM 2004

Trade Ouverture commerciale: Exportations + Importations des biens et produits par rapport au PIB (En pourcentage), 1996-2001 Moyenne sur 3 ans

Source: World Bank African Data Base CD-ROM 2004

Indprod Indice de production industrielle des entreprises manufacturières. Cet indice exclue les mines, l’électricité, le gaz et l’eau. 1996-2001 Moyenne sur 3 ans

Source: UN Commodity Trade Statistics (UN comtrade) http://milleniumindicators.un.org/unsd/comtrade

MVAGr Croissance de la valeur ajoutee industrielle (En pourcentage).

Source: WBI CD-ROM 2004

Inflate Variation des prix a la consommation (en pourcentage), 1996-2001 Moyenne sur 3 ans

Source: Statistiques financières internationales – CD-ROM FMI, 2003

ExRate Indice du taux de change reel effectif: taux de change effectif nominal réel nominal (mesure de la valeur d’une monnaie par rapport à une moyenne pondérrée de plusieurs monnaies

���

étrangères) divisé par un déflateur de prix ou un indice de coût. 1996-2001 Moyenne sur 3 ans (Index, 1990 = 100)64

Source: World Bank African Data Base CD-ROM 2004

FBalance Déficit/ Surplus du gouvernement (inclus dons). Cela represente la position nette financiere consolidée de l’Etat. Cet indicateur est exprimé en poucentage par rapport au PIB, 1996-2001 Moyennes sur 3 années

Source: World Bank African Data Base CD-ROM 2004

Govern LaGouvernance peut être largement définie comme un ensemble de traditions et d’institutions par lesquelles l’autorité dans un pays est exercée. Cela inclut (1) le processus par lequel les gouvernements sont choisis, contrôlés et remplacés, (2) la capacité du gouvernement pour efficacement formuler et mettre en oeuvre la politique, Et (3) le respect de citoyens et de l’Etat pour les institutions qui dirigent les interactions économiques et sociales. Les six dimensions de la Gouvernance sont : Voix et responsabilité; stabilité politique et absence de violence; efficacité gouvernementale; qualité régulatrice; autorité de la loi; et Contrôle de la corruption.

CRISK La classification ICRG, qui a été créée en 1980. Le système est basé sur un ensemble de 22 composants groupés dans trois catégories principales de risque : politique, financier et économique, avec risque politique comprenant 12 composants (et 15 souscomposants) et risque financier et économique chaque incluant cinq composants. Chaque composant reçoit une valeur numérique maximale (des points de risque), avec le nombre le plus haut de points indiquant le risque potentiel le plus bas pour ce composant et le numéro (0) le plus bas indiquant le risque potentiel le plus haut. Le maximum de points capable d’être attribué à n’importe quel composant de risque particulier est défini d’avance dans le système et dépend de l’importance (pondération) de ce composant par rapport au risque complet d’un pays..

Source:http://www.icrgonline.com/page.aspx?page=icrgmethods#Background_of_the_ICRG_ Rating_System.

Conflict Variable indicatrice: conflit = 1 si il y a la présence d’un conflit ou d’une guerre durant la période; conflict = 0 sinon.

64 Data on constant 1995 prices are not available for most African countries.

���

Appendice B: Resultats des modèles alternatifs

Tableau B.1: Déterminants de la diversification en Afrique: Résultat 2 des estimation de panel

Variable Valeurcoefficient

Constante Constante 0.���(0.2��)

Variables Physiques Formation brute de capital fixe (% PIB) -0.022***(0.002)

Formation brute de capital fixe (quadratique) 0.00�***(0.00�)

PIB par tête (US$ ���5) -0.0002***(0.000)

PIB par tête (quadratique) 0.00000005***(0.000)

Variables Politiques Ouverture comemrciale ((X+M) % du PIB) 0.00�***(0.0002)

Production industrielle -0.00�***(0.00�)

Stabilité Macro économique Inflation (%) 0.00�***(0.000)

Taux de change (effectif réel) 0.002***(0.000�)

Balance budgétaire (% du PIB) --

Variables Institutionnelles Gouvernance -0.2�2***(0.000)

Conflit 0.�2�**(0.0�2)

Diagnostic du Modèle R-squared (weighted)Nombre d’observations

0.��52

Les chiffres entre parenthèse représentent les valeurs p. *** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significant à 10 %

���

Tableau B.2: Déterminants de la diversification basé sur le modèle africain régional 2Variable Afrique de l’Est Afrique de

l’OuestAfrique du Nord

Constante �.565***(0.0002)

0.���***(0.000)

0.�65(0.��02)

Formation Brute de Capital Fixe (% du PIB) 0.005(0.6�5)

0.0��**(0.0��)

-0.02�(0.����)

Formation Brute de Capital Fixe (quadratique) -0.000�(0.2�6)

-0.000�***(0.00�)

0.000��(0.�005)

PIB par tête (US$ ���5) -0.00�***(0.00�)

-0.002***(0.000)

0.0002(0.�566)

PIB par tête (quadratique) 0.0000�**(0.0�6)

0.000002***(0.000)

-�.�E-0�(0.���)

Ouverture commerciale ((X+M) % du PIB) 0.000�(0.555)

0.00�**(0.05)

-0.002***(0.00��)

Croissance de la valeur ajoutée industrielle 0.005**(0.0��)

-0.000�(0.�0�)

0.000�(0.622�)

Inflation (%) 0.0006(0.265)

0.002***(0.00�)

0.00�(0.205�)

Taux de change (effectif réel) 0.0005(0.���)

0.0002(0.���)

0.00�**(0.0���)

Balance budgétaire (% du PIB) 0.0005(0.���)

0.00�(0.�5)

0.006�**(0.0��6)

Risque Pays -0.002(0.2�5)

-0.00�(0.��)

0.000�(0.����)

Conflit 0.��5***(0.000�)

0.0��(0.55�)

0.��05**(0.0���)

R-squared (weighted)Numbre de cross-sectionsNumber d’observationsDurbin-Watson stat

0.�66

��0.5�

0.6��

�2��.05

0.6���

�20.�2

Les chiffres entre parenthèse représentent les valeurs p. *** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significant à 10 %

�20

Tableau B.3: Déterminants de la diversification au niveau sous régional Variable Afrique de l’Est Afrique de

l’OuestAfrique du Nord

Constante �.6�6(0.000)

0.�(0.000)

0.�2�***(0.000�)

Formation Brute de Capital Fixe (% du PIB) -0.00�**(0.026�)

-- 0.00�***(0.0000)

Formation Brute de Capital Fixe (quadratique) -- -- --

PIB par tête (US$ ���5) -0.00�***(0.000)

0.0002***(0.000)

0.000�***(0.000)

PIB par tête (quadratique) 0.0000��***(0.000�)

-- --

Ouverture commerciale ((X+M) % du PIB) -- -0.00�***(0.000�)

-0.006***(0.000)

Production industrielle -- -- -0.00��***(0.000)

Croissance de la valeur ajoutée industrielle 0.005***(0.00�)

-- --

Inflation (%) -- -- --

Taux de change (effectif réel) 0.00�***(0.00�)

-- --

Balance budgétaire (% du PIB) -- -- 0.00�***(0.000)

Gouvernance -- -- -0.���***(0.000)

Risque Pays -0.00�(0.���)

-0.002*(0.0�52)

--

Conflit 0.���***(0.000)

-0.0�5(0.�2��)

R-squared (weighted)Number de cross-sectionsNumber d’observationsDurbin-Watson stat

0.�0�6

��0.5�

0.6�5�2

20�0.��

0.���

2��.66�

Les chiffres entre parenthèse représentent les valeurs p. ** Significatif à 1%; ** Significatif à 5 %; *Significant à 10 %

�2�

Appendice C: Tracé des residus

Figure C.1: Tracé des résidus pour le modèle continental

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

.4

16 35 45 58 70 91 112 120 130

R e s i d u a ls

Figure C.2: Tracé des résidus pour le modèle continental alternatif

-.4

-.3

-.2

-.1

.0

.1

.2

.3

.4

16 35 45 58 70 91 112 120 130

R e s i d u a ls 2

�22

Appendice D: Tracé des résidus pour la Tunisie, Nigeria, Kenya, Burkina Faso et Soudan

a. Tunisie

.�6

.20

.2�

.2�

.�2

.�6

.�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

I�

20

2�

2�

�2

�6

�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G CF

�600

��00

2000

2200

2�00

2600

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G DPCA

�2

�6

�0

��

��

�2

�6

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

TRA DE

-�0

-20

-�0

0

�0

20

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

MV A GR

�

2

�

�

5

6

�

�

�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

INFLA TE

�0

�00

��0

�20

��0

��0

�50

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

EXRA TE

-6

-5

-�

-�

-2

-�

0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

FB A LA NCE

�5

50

55

60

65

�0

�5

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

CRIS K

�2�

b. Kenya

.20

.2�

.2�

.�2

.�6

.�0

.��

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

I�

�2

��

�6

��

20

22

2�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G CF

��0

�20

��0

��0

�50

�60

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G DPCA

-2

-�

0

�

2

�

�

5

6

�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

MV A GR

�5

50

55

60

65

�0

�5

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

TRA DE

�0

�0

�00

��0

�20

��0

��0

�50

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

EX RA TE

0

�0

20

�0

�0

50

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

INFLA TE

��

52

56

60

6�

6�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

CRIS K

�2�

c. Nigeria

0.2

0.�

0.�

0.5

0.6

0.�

0.�

0.�

�.0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

I�

�

�2

�6

20

2�

2�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G CF

2�0

220

2�0

2�0

250

260

2�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G DPCA

-�5

-�0

-5

0

5

�0

�5

20

25

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

MVA GR

�0

�0

�0

�00

��0

�20

��0

��0

�50

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

TRA DE

0

�00

200

�00

�00

500

600

�00

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

EX RA TE

0

�0

20

�0

�0

50

60

�0

�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

INFL A TE

�0

��

��

52

56

60

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

CRIS K

�25

d. Burkina Faso

.�0

.�5

.50

.55

.60

.65

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

I�

��

�6

��

20

22

2�

26

2�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G CF

2�0

220

2�0

2�0

250

260

2�0

2�0

2�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

G DPCA

�5

�0

�5

50

55

60

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

TRA DE

-20

-�5

-�0

-5

0

5

�0

�5

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

MV A GR

-5

0

5

�0

�5

20

25

�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

INFL A TE

��

52

56

60

6�

6�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

CRIS K

�26

e. Soudan

20

25

�0

�5

�0

�5

50

55

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

C_RISK

0

�0

�0

�20

�60

200

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

EXRATE

200

220

2�0

260

2�0

�00

�20

��0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

GDPCA

.2

.�

.�

.5

.6

.�

.�

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

I�

0

20

�0

60

�0

�00

�20

��0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

INFLATE

-�0

-20

-�0

0

�0

20

�0

�0

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

MVAGR

5

�0

�5

20

25

�0

�5

�� �6 �� �0 �2 �� �6 �� 00 02

TRADE

�2�

Appendice E: Résultats des estimations de croissance

Tableau E.1: Résultats des estimations pour les pays d’Afrique subsaharienne

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Angola

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.2�

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�.66

0.��

�.25

5.��

�.��

�.55

�.�6

�.�2

2.��

�.�6

2.�6

2.��

0.50

-2.52

0.��

0.��Botswana

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�0.0�

��.��

�.0�

6.2�

2.��

2.0�

2.0�

�.5�

�.0�

5.�5

�.��

2.�6

�.�2

�.��

-�.��

�.��Burkina Faso

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.��

2.6�

�.��

�.�2

�.��

�.�2

�.��

�.2�

0.5�

0.��

0.��

�.�0

2.��

0.�5

�.��

�.��Burundi

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

5.�5

�.��

-2.2�

-�.02

�.5�

�.5�

�.��

�.55

�.�6

�.��

�.0�

�.5�

0.0�

0.25

-�.5�

-�.�5Cameroun

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.�0

-2.22

-�.�6

�.�5

�.��

�.56

�.��

�.56

�.��

�.5�

-0.2�

0.0�

2.��

-5.�5

-�.��

�.�6

�2�

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Cap Vert

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.50

5.2�

6.�0

�.��

2.0�

2.22

2.66

2.�0

0.56

-�.�2

�.0�

�.62République Centre Africaine

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.2�

0.0�

�.0�

0.�0

�.2�

0.�6

�.�5

�.5�

-0.�2

0.2�

0.�2

-0.��

�.��

-�.�2

-0.��

-0.��Chad

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.��

�.��

2.�6

2.2�

�.�6

�.�0

�.�2

�.��

-0.�2

2.�0

�.�0

2.�5

�.��

-�.56

-0.�6

-2.��Comores

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.2�

�.62

0.��

0.��

�.�2

�.5�

�.��

�.��

2.�0

�.52

�.��

0.00

0.5�

-�.��

-2.2�

-0.��Congo, Dem. Rep.

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.�6

0.0�

-�.�2

-�.��

�.�6

�.5�

2.05

0.�0

�.6�

0.��

-�.��

-�.��

-�.22

-2.2�

-�.��

-2.�5Congo Rep. of

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�0.5�

-0.26

0.�0

2.52

�.��

�.��

�.�6

�.�5

2.62

2.06

2.��

0.��

6.0�

-�.�0

-�.50

-0.��

�2�

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Côte d’Ivoire

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

0.�2

�.��

�.5�

�.�6

�.�6

�.��

2.50

�.��

�.��

0.��

0.22

�.�2

-2.��

-�.��

-�.2�

0.��Guinée Equatoriale

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.�6

�.05

�5.��

�.2�

�.��

�.6�

�.0�

5.0�

��.�2

-0.��

0.5�

22.�2Eritrée

���6-2000 �.�5 �.�2 �.�� -�.��Ethiopie

���6-���0

����-���5

���6-2000

5.�2

�.5�

5.2�

2.00

0.��

�.�6

�.��

0.6�

�.�6

�.5�

-0.0�

2.�5Gabon

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.56

�.��

�.��

�.�6

�.�6

�.50

�.��

�.�0

�.��

0.06

0.0�

0.6�

-0.2�

0.�6

�.55

-0.02Gambie

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.2�

�.�0

2.��

�.�0

�.��

2.50

2.�6

�.��

�.��

�.02

�.��

�.��

-2.62

0.5�

-�.5�

�.60Ghana

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-0.25

�.��

�.2�

�.�2

2.�2

�.6�

�.��

�.5�

0.��

�.��

5.��

2.��

-2.5�

-�.25

-2.�2

0.05Guinée

����-���5

���6-2000

�.��

�.��

�.2�

�.�5

2.�0

0.5�

0.��

0.��

��0

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Guinée-Bissau

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

6.�5

�.��

�.��

�.06

�.�5

�.�2

�.�6

�.6�

0.5�

0.��

0.��

-0.65

�.��

�.��

0.�5

0.0�Kenya

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.5�

5.6�

�.6�

�.��

2.��

2.�0

2.��

�.�0

0.�6

�.0�

0.�6

�.0�

-0.6�

2.��

-�.��

-�.��Lesotho

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.�6

5.�6

�.�6

�.0�

�.22

0.��

0.�0

0.��

�.26

�.6�

�.��

2.�0

-2.�2

�.�5

-�.��

-0.��Liberia

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-�.��

-�.��

-�.5�

-�.5�

�.�0

�.5�

�.�5

�.�0

-0.2�

-�.2�

-�.�2

-�.��

-�.�0

-2.�5

-�.2�

-0.�5Madagascar

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-�.55

2.�5

-0.2�

�.��

�.��

�.��

�.60

2.02

-0.�6

0.6�

0.2�

�.��

-2.5�

0.6�

-2.�5

-0.0�

Malawi

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.��

2.�2

�.52

�.�2

�.�2

�.��

0.��

�.2�

0.2�

-0.02

-0.0�

-0.�2

0.��

0.5�

2.��

�.56

���

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Mali

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-2.25

�.�6

2.��

�.��

�.26

�.52

�.�0

�.��

0.5�

�.66

2.�6

�.66

-�.05

-�.��

-0.��

0.�5Maurices

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.��

�.��

5.��

5.2�

�.5�

�.��

�.0�

�.0�

�.0�

2.66

�.05

2.55

�.��

�.�2

0.��

�.�0Mozambique

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-�.62

5.62

�.�6

�.��

�.�2

0.2�

�.��

�.��

�.�2

�.65

�.�2

�.55

-6.�6

�.�0

0.5�

�.�2Namibia

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-0.��

2.6�

�.�6

�.��

�.�5

2.��

�.��

�.�0

�.��

0.��

�.50

�.��

-2.6�

-0.��

�.62

-0.0�Niger

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-2.�2

2.60

0.��

2.�2

�.��

�.��

�.��

�.��

0.�5

-0.��

-0.��

0.20

-�.5�

�.00

-0.��

0.�5Nigeria

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-2.�5

5.�2

2.50

2.��

�.�0

�.55

�.66

�.6�

2.��

0.�5

�.5�

0.��

-�.2�

�.02

-0.�5

�.05Rwanda

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.6�

�.50

-�.�6

�.�0

2.�0

�.��

-�.��

�.�2

�.�2

�.��

0.6�

0.��

-�.2�

-2.2�

-�.0�

�.5�

��2

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Sénégal

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.2�

�.22

�.5�

5.�0

�.56

�.56

�.55

�.50

-0.0�

0.2�

0.��

�.5�

�.6�

�.��

-0.��

2.2�Sierra Léone

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

0.��

�.0�

-5.05

-�.��

�.0�

�.��

�.��

�.��

0.��

-0.26

-�.0�

-�.��

-�.�0

0.2�

-5.�2

-�.�5Afrique du Sud

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

0.��

�.��

0.��

2.65

�.��

�.62

�.��

�.6�

�.�2

0.�0

0.��

0.�0

-2.25

-0.��

-0.��

0.�2Swaziland

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

2.6�

��.�5

2.��

�.�0

�.6�

�.62

2.�5

2.2�

�.26

�.�2

2.2�

-0.��

-�.2�

6.2�

-�.�0

�.��Tanzanie

����-���5

���6-2000

�.�0

�.22

�.�2

�.5�

2.56

�.06

-2.5�

�.5�Togo

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

-0.2�

2.5�

0.6�

2.2�

�.�0

�.5�

�.2�

2.02

0.��

0.�2

-0.�6

0.2�

-2.�5

0.00

-0.�6

0.00Ouganda

���6-���0

����-���5

���6-2000

5.0�

�.05

6.��

2.�0

�.6�

�.�2

0.2�

0.��

2.��

2.�2

�.��

2.�0

���

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Zambie

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

0.5�

�.6�

-�.2�

2.��

�.��

�.��

�.��

�.6�

-0.�0

-0.��

-�.��

-0.��

-0.55

0.�6

-�.6�

2.��Zimbabwe

����-���5

���6-���0

����-���5

���6-2000

�.�6

�.60

�.��

2.0�

2.55

2.��

�.��

�.��

-0.0�

0.6�

�.��

0.2�

�.��

�.5�

-�.��

0.62

���

Tableau E.2: Proportion de la contribution du travail, du capital et de la PTF dans la Croissance des economies africaines Pays Croissance

du PIBContribution du

travailContribution du

CapitalContribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Angola���6-���0����-���5���6-2000

�.2�-�.��6.�6

��.��-�2.522�.��

�0.6�-��.����.5�

55.����6.��26.56

Bénin����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.660.���.255.��

�0.�����.�2��.�5�2.25

5�.5020�.5�55.5�52.65

�0.6�-2��.�0

�.�2�5.��

Botswana����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�0.0���.���.0�6.2�

2�.����.2�5�.�02�.0�

�0.05�5.0���.52�5.5�

��.����.6�-�2.6��0.�6

Burkina Faso����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.��2.6��.���.�2

2�.���2.��2�.6�2�.0�

��.�62�.0���.0���.6�

5�.662�.��5�.�0�0.2�

Burundi����-���5���6-���0����-���5���6-2000

5.�5�.��-2.2�-�.02

2�.2��2.�6-5�.66-�5�.0�

�0.��50.5�-�6.2�

-�55.��

0.5�6.��

205.���0�.06

Cameroun����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�0-2.22-�.�6�.�5

�5.�2-�0.��

�6�2.��

52.5�-�0.�6-��.�00.5�

��.��2�0.50-���.��66.5�

Cap Vert���6-���0����-���5���6-2000

�.505.2�6.�0

56.����.5���.�2

�5.���0.0��.��

-�2.0�20.�056.��

République Centre Africaine����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.2�0.0��.0�0.�0

55.��2���.�����.2���5.06

-��.�����.����.2�-�6.52

62.�0-����.��-��.�6

-2��.55

��5

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Chad����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.���.��2.�62.2�

�5.���2.2��2.���6.��

-�.2��0�.�5�6.�0

�0�.��

�5.�0-�0.��-��.��-��.�0

Comores����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.2��.620.��0.��

�2.���2.�����.����6.��

5�.5���.��

�60.�60.0�

��.��-�6.�0

-25�.��-��.05

Congo, Dem. Rep. of����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�60.0�-�.�2-�.��

��.�22����.�5

-2�.��-20.�5

��.���22�6.5�

25.�6��.��

-65.��-���26.��

�0�.0��2.�6

Congo Rep. of����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�0.5�-0.260.�02.52

��.22-�5�.��266.2���.2�

2�.�5-���.�6���.���6.�5

5�.0��6��.��-500.��-��.��

Côte d’Ivoire����-���5���6-���0����-���5���6-2000

0.�2�.���.5��.�6

6�2.���55.60�65.�552.�0

���.��60.����.55��.��

- ���.5�- ��6.0�- �0.50

�.52Guinée Equatoriale���6-���0����-���5���6-2000

�.�6�.05�5.��

��.0���.�0�.��

�5.���2.0���.�5

-6�.�5�.��

6�.56Eritrée���6-2000 �.�5 ���.�6 2�2.�� -���.20Ethiopie���6-���0����-���5���6-2000

5.�2�.5�5.2�

��.666�.��25.�0

��.�2��.6���.��

2�.�2-�.�6�0.��

Gabon����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.56�.���.���.�6

5�.2���.02��.6�62.��

52.���.5�2.��

��.06

-�.���.��

��.��-�.��

��6

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Gambie����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.2��.�02.���.�0

5�.��6�.0���2.����.0�

�2�.�52�.��6�.2�2�.6�

-��.�5��.��-�5.����.2�

Ghana����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-0.25�.���.2��.�2

-���.0��5.�0�0.���5.��

-�6.���5�.2��25.�56�.��

�025.��-��.��-65.���.�5

Guinée����-���5���6-2000

�.���.��

��.���0.��

5�.566�.6�

5.06�.��

Guinée-Bissau����-���5���6-���0����-���5���6-2000

6.�5�.���.���.06

��.����.��55.2��55.20

�.���2.6���.�6-6�.��

��.2�52.��2�.��6.5�

Kenya����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.5�5.6��.6��.��

��.����.20���.���05.6�

��.����

5�.5556.2�

-25.�6��.��-�6.��-6�.�2

Lesotho����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�65.�6�.�6�.0�

��.50��.5520.0�25.��

���.�26�.66

�0�.����.��

-��.222�.��-2�.��-5.��

Liberia����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-�.��-�.��-�.5�-�.5�

-�0.22-��.��-�6.��-��.60

��.��6�.�����.���2�.�2

��5.�����.�0�2.��55.2�

Madagascar����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-�.552.�5-0.2��.��

-��.265�.��

-5��.��52.6�

22.��2�.��-�6.6���.��

�66.2�2�.2���5

-�.�6

���

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Malawi����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.��2.�2�.52�.�2

��.����.��22.�6�2.62

�.�5-�.0�-2.��

-2�.50

6.6222.����.�5�0.��

Mali����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-2.25�.�62.���.��

-55.����.26��.5��5.22

-2�.02��.���2.���2.��

��0.0�-��.0�-�5.�222.0�

Maurices����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.���.��5.��5.2�

��.����.��2�.�5��.��

25.26�5.��5�.56��.��

��.�0�6.25��.2��2.�5

Mozambique����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-�.625.62�.�6�.��

-2�.26�.�0��.���6.��

-2�.�02�.����.�6��.�5

���.5665.�5�6.5���.0�

Namibie����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-0.��2.6��.�6�.��

-60�.0��6.����.02��.��

-�0�.56��.�2�0.2652.�6

���6.60-�.���2.��-0.��

Niger����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-2.�22.600.��2.�2

-�6.0�6�.�2220.2�6�.6�

-��.��-6.�6

-�02.6�6.��

��5.22��.��-��.5�25.52

Nigeria����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-2.�55.�22.502.��

-6�.6�2�.6�66.�65�.��

-�02.���5.606�.605.��

26�.��55.�6-�0.06��.0�

Rwanda����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.6��.50-�.�6�.�0

��.2��20.2���.�6��.�0

��2.6���2.�0-�5.�2�.6�

-�20.�2-�52.����.06�6.2�

���

Pays Croissance du PIB

Contribution du travail

Contribution du Capital

Contribution de la Croissance de la productivité totale des

facteurs Sénégal����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.2��.22�.5�5.�0

��.2���.5��0�.6�2�.��

-0.�6�.��

�6.��2�.�6

52.�2�2.6�-��.�2��.��

Sierra Léone����-���5���6-���0����-���5���6-2000

0.���.0�-5.05-�.��

���.���0�.5�-2�.5�-��.0�

�0�.��-2�.222�.�5�0.��

-�2�.�520.65

�0�.���00.6�

Afrique du Sud����-���5���6-���0����-���5���6-2000

0.���.��0.��2.65

���.����.�5�62.�26�.6�

�55.���6.��20.��26.�0

-2��.5�-5.�5

-�2.���2.0�

Swaziland����-���5���6-���0����-���5���6-2000

2.6���.�52.���.�0

6�.����.56�6.�06�.�2

�6�.5�2�.���0.6�-2�.��

-�25.��55.66-6�.��55.��

Tanzanie����-���5���6-2000

�.�0�.22

�0�.�0��.60

��2.0�25.��

-���.�0��.2�

Togo����-���5���6-���0����-���5���6-2000

-0.2�2.5�0.6�2.2�

-���.0�6�.��

202.02��.��

-�6.5��6.�2-�5.2���.6�

��5.5�-0.��

-26.��0.0�

Ouganda���6-���0����-���5���6-2000

5.0��.056.��

��.�62�.022�.��

5.���2.55��.��

5�.�56�.����.6�

Zambie����-���5���6-���0����-���5���6-2000

0.5��.6�-�.2�2.��

���.���0�.55-���.205�.6�

-��0.6�-5�.22

-�06.52-��.0�

-�02.��52.6�

���.6��5.��

Zimbabwe����-���5���6-���0����-���5���6-2000

�.�6�.60�.��2.0�

5�.��50.���5.6�5�.��

-�.�2��.62

�2�.60�2.��

��.2���.5�

-�2�.2�2�.��

Appendice F: Données

1. Modèle 1. Déterminants de la Diversification en Afrique (Continental)

Pays Période I1 GCF GDPCA Indprod Trade Inflate Exrate FBAL. Govern Conflict

Algérie ���6-���� 0.56 2�.�� �5��.65 �5.50 5�.52 �2.2� 5�.�� 2.66 -�.�2 �

Algérie ����-���� 0.5� 2�.25 �5��.�0 ��.00 55.�� �.�0 6�.60 -2.20 -�.22 �

Algérie 2000-200� 0.5� 2�.�� �6�5.55 �6.�0 5�.0� 2.2� 5�.�� �.�6 -0.�6 �

Cameroun ���6-���� 0.�6 �5.�� 6�5.�� ���.�0 52.�� �.�5 66.22 -�.�� -0.�5 0

Cameroun ����-���� 0.�� ��.�� 6�5.�� �20.�5 5�.25 2.�6 6�.6� -2.�6 -0.�0 0

Cameroun 2000-200� 0.�� ��.�2 6��.�� �22.�5 60.�0 �.2� 6�.�2 �.�� -0.�� 0

Côte d’Ivoire ���6-���� 0.�6 ��.2� ��0.�� ��2.�0 ��.5� �.25 �0.�� -�.�� -0.�� �

Côte d’Ivoire ����-���� 0.�6 ��.2� �65.�2 ���.55 �0.6� 2.�� ��.�� -�.�2 -0.�� �

Côte d’Ivoire 2000-200� 0.�2 �0.�� ���.00 �2�.20 66.6� �.�� 6�.�� -0.2� -0.�� �

Egypte ���6-���� 0.2� ��.�� �0��.�5 �2�.20 ��.55 6.2� �2�.05 -0.52 -0.20 0

Egypte ����-���� 0.2� 20.�2 ��55.60 ���.25 �5.0� �.�� �5�.25 -2.0� -0.�� 0

Egypte 2000-200� 0.�� ��.6� �226.�0 �26.25 ��.�� 2.�� ��2.�� -�.�5 -0.�6 0

Gabon ���6-���� 0.�� 26.�6 �6�0.�0 ��2.00 �5.�� 2.�� 5�.�2 2.5� -0.5� 0

Gabon ����-���� 0.�6 �2.66 ����.�5 ���.�5 ��.�0 -0.25 5�.�� -�.�0 -0.�5 0

Gabon 2000-200� 0.�� 2�.�� �2��.65 ���.�0 ��.56 0.50 ��.�� �.�� -0.�� 0

Ghana ���6-���� 0.�� 2�.00 ���.25 ��.25 ��.�6 ��.2� �2.�6 -�.�� -0.�� 0

Ghana ����-���� 0.�0 22.06 ���.�� �6.�5 ��.�0 ��.52 ��.�� -�.�� -0.�� 0

Ghana 2000-200� 0.�� 25.�0 ��2.�6 �0�.�0 ��.�� 2�.05 5�.60 -�.00 -0.06 0

Kenya ���6-���� 0.2� �6.0� ���.6� �0�.�5 6�.�2 �0.�� ��6.5� -0.�� -0.6� 0

Kenya ����-���� 0.2� �6.�� ���.�� ���.�0 6�.�� 6.2� �25.20 �.�5 -0.�� 0

Kenya 2000-200� 0.�0 �5.0� �26.�2 �06.�5 �0.�� �.�6 ���.2� 5.�0 -0.�� 0

Madagascar ���6-���� 0.26 �2.2� 2�5.�� ��0.55 56.6� �2.�� ��.�0 -5.26 -0.20 0

Madagascar ����-���� 0.2� ��.�5 2�0.�� �2�.�5 56.2� �.0� ��.�� -�.�0 -0.�� 0

Madagascar 2000-200� 0.�2 �6.�� 2��.�� �5�.60 66.6� �.�� �06.�� -�.5� -0.2� 0

Malawi ���6-���� 0.6� ��.�� �6�.5� �0�.�5 ��.�� 2�.�� ��.55 -�.6� -0.�� 0

Malawi ����-���� 0.62 ��.�� �6�.�5 ��.�0 ��.6� ��.2� 6�.�0 -5.5� -0.25 0

Malawi 2000-200� 0.5� 5.�0 �62.56 ��.�5 ��.�� 2�.�� 6�.0� -6.22 -0.�� 0

Maroc ���6-���� 0.�� 20.�� ��5�.�5 �05.�5 5�.05 2.02 ���.2� -�.�2 -0.06 0

Maroc ����-���� 0.�� 22.6� ���0.�5 ���.�5 65.5� �.�2 ���.�� -�.6� 0.�� 0

��0

Pays Période I1 GCF GDPCA Indprod Trade Inflate Exrate FBAL. Govern Conflict

Maroc 2000-200� 0.�� 2�.�0 ��0�.00 ���.50 6�.�� �.26 ���.5� -�.5� 0.0� 0

Nigeria ���6-���� 0.�5 �5.�� 255.�6 �0�.�0 ��.62 ��.�5 �6�.5� 5.0� -�.2� 0

Nigeria ����-���� 0.�� 2�.�� 252.�� ��.�0 �2.�� �.5� ��2.�0 -�.2� -�.06 0

Nigeria 2000-200� �.00 ��.�� 255.�� .. �5.5� ��.�� �0�.�� 2.6� -�.0� 0

Sénégal ���6-���� 0.�� ��.�� 556.�5 ��.�5 �2.�� 2.�� 62.0� 0.2� -0.�� 0

Sénégal ����-���� 0.26 20.20 5��.�� ��.�5 ��.�� �.00 60.50 -0.�� -0.�6 0

Sénégal 2000-200� 0.25 ��.�2 6��.�� �0.�5 �2.5� �.�0 56.�2 -0.�6 -0.2� 0

Afrique du Sud ���6-���� 0.�5 ��.0� ���6.�0 �05.00 ��.�� �.�� ��.�� -�.�6 0.2� 0

Afrique du Sud ����-���� 0.�2 �6.2� ���2.�5 �02.50 ��.�� 5.�0 �5.�� -2.�� 0.25 0

Afrique du Sud 2000-200� 0.�6 �5.�� ����.25 �0�.50 ��.22 5.0� ��.00 -�.�� 0.�� 0

Tanzanie ���6-���� 0.�� �5.�� ��0.�� �0�.�5 �5.�� ��.5� �2�.�� -0.06 -0.5� 0

Tanzanie ����-���� 0.�0 ��.6� ���.65 ���.�0 ��.�� �0.�5 ��5.5� 0.2� -0.25 0

Tanzanie 2000-200� 0.�� ��.�2 ��5.�6 ���.�0 5�.0� 5.5� �2�.22 -�.�5 -0.�� 0

Tunisie ���6-���� 0.22 25.�6 2�6�.00 �05.05 ��.20 �.6� �0�.�6 -�.�� 0.�0 0

Tunisie ����-���� 0.2� 26.60 2��2.�0 ���.20 ��.�5 2.�� �0�.�� -2.�5 0.�0 0

Tunisie 2000-200� 0.20 2�.5� 25��.�0 ���.65 �0.5� 2.�� �02.20 -2.�� 0.�� 0

Ouganda ���6-���� 0.�� �6.�� �05.�� �2�.50 �6.62 �.0� ��.�5 -�.6� -0.52 �

Ouganda ����-���� 0.56 ��.�� �2�.0� �5�.�0 �6.5� �.�� �0.�6 -0.�� -0.�0 �

Ouganda 2000-200� 0.�0 ��.�� ��2.�� �66.25 �6.�6 2.�2 ��.5� -5.�6 -0.65 �

Zambie ���6-���� 0.�� ��.�� ���.5� ��.20 ��.�� ��.�5 �0�.6� -0.�6 -0.�6 0

Zambie ����-���� 0.5� �6.�� ���.62 ��.�5 ��.2� 26.6� �05.�� -2.�0 -0.25 0

Zambie 2000-200� 0.�� ��.�6 �0�.�� ��.65 ��.55 2�.�0 ��0.5� -6.�� -0.�2 0

Zimbabwe ���6-���� 0.2� ��.�� 6��.�� ��2.�5 �6.5� 20.0� �0.6� -�.65 -0.�5 0

Zimbabwe ����-���� 0.�� �6.6� 6�2.6� �0�.�5 �0.�� �5.�� ��.�� -6.0� -0.60 0

Zimbabwe 2000-200� 0.�� �0.20 5��.5� ��.00 ��.�� 66.2� .. -�6.�� -�.�6 0

���

2. Model 2. Niveau sous-régional (Modèle Original)Pays Période I1 GCF GDPCA Trade Indprod Inflate Exrate Fbal. Govern Conflict

A. Afrique de l’Est

Kenya ���6 0.2� �6.�� ���.�2 �0.6� �0�.50 �.�6 �0�.50 0.�0 -0.6� 0

Kenya ���� 0.2� �5.�� ��2.�6 65.5� ���.20 ��.�6 �2�.60 -�.�0 -0.�� 0

Kenya ���� 0.2� ��.�0 ��0.2� 6�.�2 �2�.20 6.�2 ��0.50 -0.�0 -0.�� 0

Kenya ���� 0.2� �6.�6 ��6.5� 6�.�� �0�.20 5.�� ���.�0 ��.�0 -0.�� 0

Kenya 2000 0.�0 �5.�� �2�.�� 6�.�� �06.60 �.�� �2�.00 2.�0 -0.�� 0

Kenya 200� 0.�0 ��.6� �25.20 ��.�5 �0�.�0 5.�� ���.60 �.�0 -0.�0 0

Kenya 2002 0.�0 ��.5� �22.�6 65.�� �0�.60 �.�6 ���.�0 �.�0 -0.�� 0

Madagascar ���6 0.26 ��.6� 2�5.2� 56.�� ��.00 ��.�� �0�.�0 -�.�0 -0.�2 0

Madagascar ���� 0.2� �2.�� 2�6.5� 56.�� �22.�0 �.�� ��.60 -2.�0 -0.2� 0

Madagascar ���� 0.2� ��.�� 2��.�� 5�.�� �2�.50 6.2� ��.50 -5.�0 -0.�� 0

Madagascar ���� 0.20 ��.�2 2��.�� 5�.5� ���.00 �.�� ��.�0 -2.�0 -0.�5 0

Madagascar 2000 0.�5 �5.05 2�5.�0 65.5� ���.�0 �2.0� �0�.20 -2.�0 -0.2� 0

Madagascar 200� 0.�� ��.50 25�.05 6�.�0 �60.�0 6.�� ���.60 -�.�0 -0.�� 0

Madagascar 2002 0.�� ��.26 2��.�� ��.�� �62.00 �5.�� �20.60 -5.50 -0.�� 0

Malawi ���6 0.62 ��.56 �62.�� �0.�5 �0�.50 ��.60 ��.00 -�.�0 -0.�� 0

Malawi ���� 0.6� �2.�� �6�.6� ��.�� �00.20 �.�� �2.�0 -5.50 -0.�� 0

Malawi ���� 0.6� ��.�6 �66.�2 �2.�� ��.�0 2�.�5 6�.00 -6.60 -0.2� 0

Malawi ���� 0.60 ��.�2 �6�.�� �0.2� ��.20 ��.�0 6�.20 -�.50 -0.25 0

Malawi 2000 0.6� �.56 �6�.�� 6�.�� �0.20 2�.5� 6�.�0 -�.�0 -0.26 0

Malawi 200� 0.5� �.0� �5�.�� ��.0� 6�.�0 2�.2� �0.20 -�.60 -0.�6 0

Malawi 2002 0.6� �2.�0 �5�.0� ��.�2 6�.20 .. 6�.�0 -�.�0 -0.�5 0

Tanzanie ���6 0.�� �6.6� ��0.2� 5�.�6 �0�.00 20.�� ���.�0 -�.�0 -0.�0 0

Tanzanie ���� 0.�� ��.�0 ���.62 ��.�� �06.�0 �6.0� �25.60 �.�0 -0.�6 0

Tanzanie ���� 0.2� ��.�5 ���.60 ��.2� ��5.�0 �2.�0 ��5.50 0.20 -0.2� 0

Tanzanie ���� 0.�� �5.5� ��5.�0 5�.06 ���.20 �.�� ��5.50 0.�0 -0.2� 0

Tanzanie 2000 0.�5 ��.6� ���.�5 5�.�� ���.00 5.�2 �20.60 -�.20 -0.�2 0

Tanzanie 200� 0.�6 ��.00 ���.�6 56.6� ��2.60 5.�� �2�.�0 -�.50 -0.�2 0

Tanzanie 2002 0.5� �6.�0 20�.�� 5�.�� �62.00 �.5� �2�.�0 -�.�0 -0.52 0

Ouganda ���6 0.5� �6.0� �0�.�� �5.�� ���.�0 �.22 ��.60 -�.�0 -0.5� �

Ouganda ���� 0.�� �6.�0 �0�.00 ��.�� ���.�0 6.�� ��.�0 -�.�0 -0.�6 �

Ouganda ���� 0.55 �6.2� ��5.�0 ��.�� �5�.50 -0.02 ��.00 -0.50 -0.�� �

Ouganda ���� 0.56 ��.�� ��0.�� ��.�0 �65.�0 6.�5 ��.00 -�.�0 -0.�� �

��2

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade Indprod Inflate Exrate Fbal. Govern Conflict

Ouganda 2000 0.�� ��.�0 ���.�� �5.�2 �6�.�0 2.�� ��.60 -�.�0 -0.62 �

Ouganda 200� 0.2� 20.�� ��5.�� �6.�� �6�.�0 2.00 �2.50 -2.20 -0.6� �

Ouganda 2002 0.2� 2�.6� �5�.06 ��.�0 ��6.�0 -0.�2 6�.�0 -5.�0 -0.�2 �

B. Afrique de l’Ouest

Côte d’Ivoire ���6 0.�� �2.�� �2�.0� �0.�� �06.60 2.�� ��.00 -�.�0 -0.0� �

Côte d’Ivoire ���� 0.�5 ��.�2 �52.�� �2.�� ���.20 �.02 6�.�0 -�.�0 -0.�6 �

Côte d’Ivoire ���� 0.�6 ��.�� �6�.�0 ��.06 ���.50 �.6� ��.50 -�.50 -0.25 �

Côte d’Ivoire ���� 0.�5 ��.�2 �62.0� �0.20 ���.60 0.�� ��.00 -2.00 -0.�� �

Côte d’Ivoire 2000 0.�2 �0.62 �2�.�� 66.0� �26.�0 2.�6 6�.�0 -�.�0 -0.�� �

Côte d’Ivoire 200� 0.�2 �0.�6 �06.5� 6�.26 �2�.50 �.2� �0.50 0.�0 -0.�� �

Côte d’Ivoire 2002 0.�� �0.�� ��5.�� 65.�� �0�.00 �.�� ��.�0 -�.60 -�.�� �

Ghana ���6 0.�� 2�.20 ��5.22 ��.�6 �0�.60 �6.56 �0.00 -�.50 -0.�� 0

Ghana ���� 0.�� 2�.�� ���.2� �5.�6 ��.�0 2�.�� ��.�0 -�.�0 -0.�� 0

Ghana ���� 0.�� 2�.�� ��0.�� �5.�� ��.�0 ��.62 ��.�0 -6.50 -0.�6 0

Ghana ���� 0.�5 2�.00 ���.52 ��.0� ��.�0 �2.�� �2.�0 -�.20 -0.�0 0

Ghana 2000 0.�� 2�.00 �0�.20 ��.�0 �0�.�0 25.�� 5�.�0 -�.�0 -0.0� 0

Ghana 200� 0.�� 26.60 ���.�� ��.5� .. �2.�� 5�.�0 -�0.�0 -0.0� 0

Ghana 2002 0.�� ��.�0 �2�.5� �2.�2 .. ��.�2 5�.�0 -�.00 -0.�2 0

Nigeria ���6 0.�5 ��.�� 256.06 ��.�5 �0�.20 2�.2� �50.�0 �.�0 -�.2� 0

Nigeria ���� 0.�5 ��.�5 255.�5 ��.�� �0�.60 �.2� ��2.�0 �.00 -�.�� 0

Nigeria ���� 0.�� 2�.�� 25�.�0 �2.65 ��.�0 �0.�2 ���.�0 -�.�0 -�.�0 0

Nigeria ���� 0.�� 22.2� 250.�� �2.2� .. �.�6 �6.00 -�.�0 -�.02 0

Nigeria 2000 �.00 ��.�0 25�.6� ��.�5 .. ��.52 ��.�0 6.�0 -0.�� 0

Nigeria 200� �.00 20.06 256.0� �6.�� .. �2.�6 �0�.20 -�.50 -�.0� 0

Nigeria 2002 �.00 2�.�0 2��.�� �5.60 .. �2.�� �0�.�0 -5.�0 -�.2� 0

Sénégal ���6 0.�2 ��.5� 550.�� �0.�� ��.�0 2.�5 6�.20 -0.�0 -0.�� 0

Sénégal ���� 0.�� ��.�5 56�.�2 ��.�0 ��.50 �.5� 5�.�0 0.50 -0.�� 0

Sénégal ���� 0.2� ��.�� 5��.60 ��.�� �00.�0 �.�6 6�.20 -0.�0 -0.�0 0

Sénégal ���� 0.2� 20.6� 5�0.�5 �6.�� ��.60 0.�� 5�.�0 -�.�0 -0.�� 0

Sénégal 2000 0.26 ��.52 60�.06 ��.0� ��.�0 0.�� 56.20 0.�0 -0.22 0

Sénégal 200� 0.25 ��.�2 626.�0 �2.�2 �0.00 �.0� 5�.�0 -2.00 -0.�� 0

Sénégal 2002 0.2� ��.6� 6��.06 �2.6� �2�.�0 2.2� 5�.�0 -�.�0 -0.�� 0

���

3. Modèle 2. Données sous régionales (Données alternatives)Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

A. Afrique de l’Est

Kenya ���� 0.�� ��.�� ���.�5 ��.0� �.�� �0.2� ��0.� -�.� 55 0

Kenya ���5 0.�� 22.�� ���.�� �5.2� �.�� ��.0� ���.6 -� 5�.5 0

Kenya ���6 0.�2 ��.02 ���.�� ��.6� 5.� 2.5� ���.� -�.� 5� 0

Kenya ���� 0.�2 20.�� ���.62 ��.�2 5.�2 �.6� ���.5 -�.� 5�.5 0

Kenya ���� 0.�2 20.�6 ���.�� ��.�6 6 �2.2� �0�.� -2.� 5�.5 0

Kenya ���� 0.2� 20.6� �5�.22 50.2 5.� ��.�� �06.� -�.6 5�.5 0

Kenya ���0 0.2� ��.� �5�.�� 5�.5 5.2� ��.�� �00 -6.5 50.5 0

Kenya ���� 0.2� ��.�� �5�.�� 52.2� �.� 20.0� ��.� -��.� ��.5 �

Kenya ���2 0.� ��.� ��0.�� 5�.�2 �.2 2�.�� �0�.� -�.� 55.5 �

Kenya ���� 0.2� ��.�� ���.0� 6�.5� �.� �5.�� ��.2 -�.2 5� �

Kenya ���� 0.26 �6.�� ���.05 ��.�� �.� 2�.�� ��� 0.2 6� �

Kenya ���5 0.2� ��.5� ���.�� ��.�� �.� �.55 ��0.� -�.� 6�.5 �

Kenya ���6 0.2� �6.�� ���.�2 �0.6� �.6� �.�6 �0�.5 0.� 6�.5 0

Kenya ���� 0.2� �5.�� ��2.�6 65.5� �.�� ��.�6 �2�.6 -�.� 62.� 0

Kenya ���� 0.2� ��.� ��0.2� 6�.�2 �.� 6.�2 ��0.5 -0.� 6�.5 0

Kenya ���� 0.2� �6.�6 ��6.5� 6�.�� � 5.�� ���.� ��.� 5� 0

Kenya 2000 0.� �5.�� �2�.�� 6�.�� -�.� �.�� �2� 2.� 60.� 0

Kenya 200� 0.� ��.6� �25.2 ��.�5 0.� 5.�� ���.6 �.� 6� 0

Kenya 2002 0.� ��.5� �22.�6 65.�� �.�� �.�6 ���.� �.� 6�.� 0

Madagascar ���� 0.�� �.62 2��.�� 5�.�2 .. �.�6 ��6.� �.� .. 0

Madagascar ���5 0.�� �.55 2��.�2 55.�� -�.�� �0.56 ��6.� � .. 0

Madagascar ���6 0.�� �.0� 2��.�� ��.0� 2.6� ��.5 �6� �.� .. 0

Madagascar ���� 0.�� �0.�� 2�0.5� �6.�� 5.5� ��.�� ���.� �.� .. 0

Madagascar ���� 0.�� ��.2� 2�2.0� ��.�2 0.�2 26.�5 �� 0.5 .. 0

Madagascar ���� 0.�2 ��.�� 2�5.�� �5.�� �.66 �.0� ��.6 -2.� .. 0

Madagascar ���0 0.�� �6.�� 2�6.�� 52.�6 -�.�� ��.�� �00 2.� 5� 0

Madagascar ���� 0.2� �.2� 25�.2� ��.25 -�.�5 �.5� ��.� -5.2 50.5 0

Madagascar ���2 0.2� ��.2� 2��.�6 ��.�5 -�.56 ��.5� �2.� -6.� �6 0

Madagascar ���� 0.26 ��.�5 2��.�� 52.�� �.65 �0.0� �02.� -�.6 5�.5 0

Madagascar ���� 0.�� �0.� 2�0.5� 55.0� �.05 ��.�� �0.2 -�.� 50.5 0

Madagascar ���5 0.2� �0.�� 2��.5� 55.�5 0.� ��.06 ��.� -5.� 52 0

Madagascar ���6 0.26 ��.6� 2�5.2� 56.�� �.�� ��.�� �0�.� -�.� 5�.5 0

���

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Madagascar ���� 0.2� �2.�� 2�6.5� 56.�� �.�� �.�� ��.6 -2.� 6�.� 0

Madagascar ���� 0.2� ��.�� 2��.�� 5�.�� �.2� 6.2� ��.5 -5.� 65.5 0

Madagascar ���� 0.2 ��.�2 2��.�� 5�.5� 5.�� �.�� ��.� -2.� 6� 0

Madagascar 2000 0.�5 �5.05 2�5.� 65.5� 5.6� �2.0� �0�.2 -2.� 6� 0

Madagascar 200� 0.�� ��.5 25�.05 6�.� �0.6� 6.�� ���.6 -�.� 6� 0

Madagascar 2002 0.�� ��.26 2��.�� ��.�� -��.�2 �5.�� �20.6 -5.5 6�.5 0

Malawi ���� 0.55 �2.�� �50.�� ��.�� 2.�� 20.0� �06.2 -6.� 52.5 0

Malawi ���5 0.�� ��.5� �5�.�� �00.6� �.�� �0.52 �06.� -�.� 5� 0

Malawi ���6 0.5� �2.�� ��6.6� �2.22 2.22 ��.05 �5.6 -�0.2 5� 0

Malawi ���� 0.6 ��.2� ���.26 ��.�� 0.�� 25.�� ��.� -�.6 52 0

Malawi ���� 0.6� 2�.�2 ���.�5 ��.�5 �.2� ��.�� �5.� -�.6 50 0

Malawi ���� 0.62 2�.56 ���.55 ��.0� �.5 �2.�6 �00.� -2.� 5� 0

Malawi ���0 0.6� 2�.0� ��5.02 �6.2� ��.25 ��.�� �00 -� 5�.5 0

Malawi ���� 0.�� 20.2� �55.2 ��.�� � �2.62 �0�.5 -�.� 5� 0

Malawi ���2 0.66 ��.�� ���.5� �05.�� 2.�� 2�.�5 �5.� -��.� 5�.5 0

Malawi ���� 0.66 �5.�� �52.�2 ��.�� -�0.�5 22.�� ��.� -6.� 5� 0

Malawi ���� 0.5� 2�.� ��5.0� �6.6� 2.�6 ��.65 6�.� -��.� 5�.5 0

Malawi ���5 0.66 ��.0� �55.�2 �6.�5 5.52 ��.�� 60.� -�.� 5�.5 0

Malawi ���6 0.62 ��.56 �62.�� �0.�5 -0.6 ��.6 �� -�.� 5�.5 0

Malawi ���� 0.6� �2.�� �6�.6� ��.�� �.� �.�� �2.� -5.5 66.5 0

Malawi ���� 0.6� ��.�6 �66.�2 �2.�� 0.2� 2�.�5 6� -6.6 62.� 0

Malawi ���� 0.6 ��.�2 �6�.�� �0.2� 2.�� ��.� 6�.2 -�.5 6� 0

Malawi 2000 0.6� �.56 �6�.�� 6�.�� -�.02 2�.5� 6�.� -�.� 56.� 0

Malawi 200� 0.5� �.0� �5�.�� ��.0� -��.�6 22.� �0.2 -�.6 60 0

Malawi 2002 0.6� �2.� �5�.0� ��.�2 -��.�6 ��.�� 6�.� -�.� 5� 0

Soudan ���� 0.�2 �.5� 22�.55 2�.5� -�.�� ��.�5 ��.� .. �6 �

Soudan ���5 0.�� �.�� 20�.5� 2�.�� �.5� �5.�� ��.� .. �� �

Soudan ���6 0.�2 ��.�� 20�.5� ��.25 -5.�� 2�.�5 �2.6 .. �5 �

Soudan ���� 0.�� �5.0� 2�2.05 �0.�� 20.5 .. ��.� .. �5 �

Soudan ���� 0.�� .. 226.�5 ��.�� �.05 6�.� ��.� .. 25.5 �

Soudan ���� 0.�� .. 2�2.�2 ��.5� 0.0� 66.�2 66.� .. 25 �

Soudan ���0 0.�� .. 22�.�� �.�2 -��.�5 65.�6 �00 -�0.5 2� �

Soudan ���� 0.�� .. 2��.06 6.�� �.�2 �2�.6 ��6.� -��.� 2�.5 �

Soudan ���2 0.�� .. 2��.�5 �0.�� �0 ���.6 2�.2 -�0 25 �

��5

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Soudan ���� 0.�� .. 252.�6 �6.�� -2.2� �0�.� 2�.� ���.� 26.5 �

Soudan ���� 0.�5 .. 2��.�6 20.5� -�2.0� ��5.� �� -�.� 2� �

Soudan ���5 0.�5 .. 256.2� ��.0� 5.�� 6�.�� 25.� -0.� 2�.5 �

Soudan ���6 0.�� 2�.5� 26�.�� ��.�5 �6.6 ��2.� 25.� -�.� �2.5 �

Soudan ���� 0.�2 20.�6 2��.52 20.5� �.5 �6.65 26.2 -0.6 ��.5 �

Soudan ���� 0.2� ��.02 2�5.6� 22.�� �.�5 ��.�� ��.� -0.5 ��.� �

Soudan ���� 0.�� �5.�� 2��.�� 20.65 -25.�� �5.�� ��.� -0.� ��.5 �

Soudan 2000 0.6� ��.�2 �0�.�� 26.�� 5.26 5.6� 20 -0.6 ��.5 �

Soudan 200� 0.�� ��.� ���.2� 2�.2� -�6.�� �.2 2�.6 -0.� 5� �

Soudan 2002 0.5� ��.5 �2�.6� ��.0� �.66 �.�� 22 -0.� 5�.�5 �

Tanzanie ���� 0.�� .. .. .. .. �6.�5 .. -6.6 �6 0

Tanzanie ���5 0.0� .. .. .. .. ��.2� .. -5.� �5 0

Tanzanie ���6 0.�� .. .. .. .. �2.�� .. -� �� 0

Tanzanie ���� 0.2� .. .. .. .. 2�.�5 �6�.5 -2.6 �� 0

Tanzanie ���� 0.�� .. ��0.�6 �6.�2 .. ��.�� ��2 -2.� 5� 0

Tanzanie ���� 0.2� .. ���.� �5.�� .. 25.�5 ��5.� -0.2 5� 0

Tanzanie ���0 0.2 26.�� ���.�� �5.�� .. �5.�� �00 2.� 52.5 0

Tanzanie ���� 0.�� 26.�� ��6.�6 ��.�2 �.�6 2�.� ��.� 2.5 5�.5 0

Tanzanie ���2 0.2 2�.2� ��2.�2 ��.�� -�.05 2�.�5 �6.� �.2 5� 0

Tanzanie ���� 0.2� 25.�� ���.�� 5�.�6 0.6� 25.2� �� -�.� 6� 0

Tanzanie ���� 0.2� 2�.65 ��6.2� 5�.�6 -0.�� ��.0� ��.6 �.6 60 0

Tanzanie ���5 0.�� ��.�� ���.2� 5�.�� �.6� 2�.�� ��.� -�.� 62.5 0

Tanzanie ���6 0.�� �6.6� ��0.2� 5�.�6 �.�2 20.�� ���.� -�.� 62.5 0

Tanzanie ���� 0.�� ��.� ���.62 ��.�� 5 �6.0� �25.6 �.� 6�.� 0

Tanzanie ���� 0.2� ��.�5 ���.6 ��.2� � �2.� ��5.5 0.2 60.� 0

Tanzanie ���� 0.�� �5.5� ��5.� 5�.06 �.6� �.�� ��5.5 0.� 5�.5 0

Tanzanie 2000 0.�5 ��.6� ���.�5 5�.�� �.� 5.�2 �20.6 -�.2 5�.5 0

Tanzanie 200� 0.�6 �� ���.�6 56.6� �.�6 5.�� �2�.� -�.5 5�.5 0

Tanzanie 2002 0.5� �6.� 20�.�� 5�.�� �.�� �.5� �2�.� -�.� 5�.65 0

Ouganda ���� 0.5� �.�� 2��.25 2�.0� 6.�� �2.�� ���.� -2.� �� �

Ouganda ���5 0.5� �.�� 220.�� 2�.66 -5.�� �5�.� �55.� -�.� ��.5 �

Ouganda ���6 0.�5 �.�5 2��.�6 2�.�2 -5.�� �6� �6�.� -�.2 �2.5 �

Ouganda ���� 0.�� �.�2 2�6.0� ��.2� �.�� 200 2�2.� -�.� ��.5 �

Ouganda ���� 0.� �0.�� 225.�2 ��.�2 ��.�� ��6.� ���.6 -�.� ��.5 �

��6

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Ouganda ���� 0.� ��.�� 2��.�� 2�.6 �.05 6�.�� �6�.� -�.2 �� �

Ouganda ���0 0.�5 �2.� 2�6.� 2�.�� 6.�2 ��.�2 �00 -�.� ��.5 �

Ouganda ���� 0.6 �5.�� 2�0.22 25.2 �.�� 2�.0� ��.� -�.� ��.5 �

Ouganda ���2 0.5� �5.�� 2�0.0� 25.�6 �5.2� 52.�� 6�.� -�.� �� �

Ouganda ���� 0.5� �5.25 252.0� 22.5� �.�� 6.0� �� -�.2 50.5 �

Ouganda ���� 0.�5 ��.6� 260.�� 25.�� �6.6� �.�� �0.� -�.� 5�.5 �

Ouganda ���5 0.65 �6.�2 2��.�� �2.62 ��.�� �.5� ��.� -2.6 55.5 �

Ouganda ���6 0.5� �6.0� �0�.�� �5.�� ��.�� �.22 ��.6 -�.� 5�.5 �

Ouganda ���� 0.�� �6.� �0� ��.�� ��.�5 6.�� ��.� -�.� 6�.5 �

Ouganda ���� 0.55 �6.2� ��5.� ��.�� ��.� -0.02 �� -0.5 6� �

Ouganda ���� 0.56 ��.�� ��0.�� ��.� ��.0� 6.�5 �� -�.� 62.� �

Ouganda 2000 0.�� ��.� ���.�� �5.�2 �.�� 2.�� ��.6 -�.� 6�.� �

Ouganda 200� 0.2� 20.�� ��5.�� �6.�� �.�� 2 �2.5 -2.2 62.5 �

Ouganda 2002 0.2� 2�.6� �5�.06 ��.� 5.2� -0.�2 6�.� -5.� 62.� �

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

B. Afrique de l’Ouest

Côte d’Ivoire ���� 0.22 ��.65 �6�.�� ���.�� -�.0� �.2� �5.� .. .. 0

Côte d’Ivoire ���5 0.�� �2.�5 ��� ��2.� ��.�� �.�6 �5.� 2.6 .. 0

Côte d’Ivoire ���6 0.22 �2.06 ��2.� �2�.� -2.6� �.6� ��.� -�.5 66 0

Côte d’Ivoire ���� 0.�� �2.�2 ��5.�� �2�.�2 �.�� 6.�� �02.2 -�.� 6� 0

Côte d’Ivoire ���� 0.�� �2.65 ��2.�� ��6.�� �.56 6.�� �0�.� -��.� 5�.5 0

Côte d’Ivoire ���� 0.� �.� �0�.22 ���.�� �.25 �.05 ��.� -�5.� 62 0

Côte d’Ivoire ���0 0.�2 6.6� �66.6� �20.�� -5.�� -0.�� �00 -��.� 5�.5 0

Côte d’Ivoire ���� 0.�5 �.�6 ���.0� ���.�� 0.�2 �.6� �6.5 -��.� 60 0

Côte d’Ivoire ���2 0.�� 6.�2 �0�.6� �20.6� 2.02 �.2� �00.� -�0.� 5� 0

Côte d’Ivoire ���� 0.�� �.�� ���.� 6�.�6 �.0� 2.�6 ��.� -��.2 5� 0

Côte d’Ivoire ���� 0.�� ��.�2 �6�.05 6�.�6 �.�� 26.0� 6�.2 -5.� 5� 0

Côte d’Ivoire ���5 0.�� �5.6 ��2.52 �6.2� ��.�5 ��.� �0.� -�.� 5�.5 0

Côte d’Ivoire ���6 0.�� �2.�� �2�.0� �0.�� �.5� 2.�� �� -�.� 6� �

Côte d’Ivoire ���� 0.�5 ��.�2 �52.�� �2.�� ��.5� �.02 6�.� -�.� 6�.� �

Côte d’Ivoire ���� 0.�6 ��.�� �6�.� ��.06 -�.0� �.6� ��.5 -�.5 65.� �

Côte d’Ivoire ���� 0.�5 ��.�2 �62.0� �0.2 0.�2 0.�� �� -2 6�.� �

Côte d’Ivoire 2000 0.�2 �0.62 �2�.�� 66.0� -�.2� 2.�6 6�.� -�.� 5� �

Côte d’Ivoire 200� 0.�2 �0.�6 �06.5� 6�.26 -�.�� �.2� �0.5 0.� 5�.5 �

���

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

Côte d’Ivoire 2002 0.�� �0.�� ��5.�� 65.�� -6.�� �.�� ��.� -�.6 56.65 �

Gambie ���� 0.�6 ��.�� ���.�2 �5�.52 20.�� 22.� �2�.6 -�5.5 .. 0

Gambie ���5 0.�� �5.0� ���.6� �2�.�6 �0.05 ��.�2 ��0.� -0.� .. 0

Gambie ���6 0.�5 �6.6 ��5.05 �0�.05 -�.�5 56.56 ��.� 5.� .. 0

Gambie ���� 0.�� ��.�� �6�.�5 �0�.� 2.52 2�.5� ��.� �.5 .. 0

Gambie ���� 0.2� �6.�6 �6�.�� �0�.�2 ��.�2 ��.6� �0� 6.� .. 0

Gambie ���� 0.2� 20.�� ���.� �20.�� 6.5 �.2� �0�.� �.2 .. 0

Gambie ���0 0.2� 22.�� ��0.�� ���.�� �.�� �2.�� �00 -0.� 6� 0

Gambie ���� 0.2 2�.�� �66.�� ���.5� 2.�5 �.6� �5.6 �.� 60.5 0

Gambie ���2 0.5 22.�� �6�.06 ���.�6 -0.� �.�� ��.� �.� 65.5 0

Gambie ���� 0.�2 2� �6�.�� ��2.�� 0.� 6.�6 �05.� �.� 6�.5 0

Gambie ���� 0.�2 ��.�2 �50.2� �02.� �.�� �.�� ��.� -�.� 5�.5 0

Gambie ���5 0.�� 20.�� ��2.55 �2�.�6 0 6.�� �5.� -6.� 5� 0

Gambie ���6 0.�6 2�.5� ���.22 ��0.� -�.0� �.� ��.� -�0 6�.5 0

Gambie ���� 0.2 ��.2 ���.�6 �02.�� �.5 2.�� ��.2 -6.5 ��.5 0

Gambie ���� 0.5 ��.� �50.�5 ���.6� �.5 �.�� �6.6 -2.� 6�.5 0

Gambie ���� 0.�� ��.� �60.2� �06.6 � �.�� ��.5 -�.5 6�.� 0

Gambie 2000 0.�6 �� �6�.�� ��0.26 � 0.�� ��.� -�.� 66.� 0

Gambie 200� 0.�6 ��.� ���.�6 �2�.�� 6 .. ��.� -6.� 6�.� 0

Gambie 2002 0.�6 2�.5 �56.� �25.6� 6 .. 65 -�.� 6�.� 0

Ghana ���� 0.�� 6.�� �0�.� �0.56 �2.�� ��.6� ���.� -2.� ��.5 0

Ghana ���5 0.�2 �.5� ���.�� ��.�� 2�.�2 �0.�� 2��.� -� ��.5 0

Ghana ���6 0.�� �.�6 ���.2� ��.�� �0.�5 2�.5� ���.� -�.� �� 0

Ghana ���� 0.�� �0.�� �22.�5 52.�� �0.0� ��.�2 ���.� -2.� �� 0

Ghana ���� 0.5 ��.� ���.� 50.�� 5.06 ��.�6 �0� -2.� 56.5 0

Ghana ���� 0.�� ��.2� ���.�� 5�.�� 0.5� 25.22 �00.5 -2.� 5�.5 0

Ghana ���0 0.52 ��.�� ��2.�� 52.5� 5.�� ��.26 �00 -�.� 56.5 0

Ghana ���� 0.�� �5.�� �52.2 5�.� �.05 ��.0� �02.2 �.� 5� 0

Ghana ���2 0.�� �2.� �56.55 55.� �.5 �0.06 �0.� -� 6� 0

Ghana ���� 0.�� 22.2� �6�.�6 6�.�� -��.�� 2�.�6 ��.� -�.� 62.5 0

Ghana ���� 0.�6 2�.�6 �65.� 5�.�2 �.65 2�.�� 6�.� -�.� 62.5 0

Ghana ���5 0.�� 20.02 �6�.�� 5�.�2 �.6� 5�.�6 ��.� -6.� 6� 0

Ghana ���6 0.�� 2�.2 ��5.22 ��.�6 �.�� �6.56 �0 -�.5 62 0

Ghana ���� 0.�� 2�.�� ���.2� �5.�6 �.�� 2�.�� ��.� -�.� 6�.5 0

���

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

Ghana ���� 0.�� 2�.�� ��0.�� �5.�� �.0� ��.62 ��.� -6.5 62.5 0

Ghana ���� 0.�5 2� ���.52 ��.0� 5.�� �2.�� �2.� -�.2 5�.� 0

Ghana 2000 0.�� 2� �0�.2 ��.� �.�� 25.�� 5�.� -�.� 5�.� 0

Ghana 200� 0.�� 26.6 ���.�� ��.5� 6.0� �2.�� 5�.� -�0.� 5�.5 0

Ghana 2002 0.�� ��.� �2�.5� �2.�2 0 ��.�2 5�.� -� 6�.�5 0

Guinée-Bissau ���� 0.�6 ��.�� 20�.�� ��.2� .. .. .. -��.� .. �

Guinée-Bissau ���5 0.�2 �5.� 202.�� �5.�� .. .. .. -��.� .. �

Guinée-Bissau ���6 0.�� 2�.�� ���.�6 �5.65 .. .. .. 2.2 .. 0

Guinée-Bissau ���� 0.� �5.2� ���.0� 5�.�� -2�.�� .. �00 -6.2 .. 0

Guinée-Bissau ���� 0.�� ��.� ��6.�5 62.56 �5.�� 60.2� .. -�5.� .. 0

Guinée-Bissau ���� 0.�� ��.�� 20�.5� 6�.0� �.06 �0.�� .. -�� .. 0

Guinée-Bissau ���0 0.�� 2�.�� 2��.�5 56.�� �0.�� �� �00 -6.� ��.5 0

Guinée-Bissau ���� 0.6� �0.�� 2�6.�6 62.�2 -0.�� 5�.6 ��.2 -��.5 �� 0

Guinée-Bissau ���2 0.� ��.� 2�2.�� 6�.�� -5.�� 6�.5� �5.� -2�.� �0.5 0

Guinée-Bissau ���� 0.�� �0.�6 2�0.0� ��.56 ��.�5 ��.�� �0.� -�� ��.5 0

Guinée-Bissau ���� 0.52 2�.�� 2�0.6� 55.0� ��.�5 �5.�� ��.� -�.� �� 0

Guinée-Bissau ���5 0.�� 22.� 2��.�� �6.�� �.�� �5.�� 66.� -�.� ��.5 0

Guinée-Bissau ���6 0.5� 2�.0� 2��.�6 ��.�2 2.26 50.�� 6�.6 -�2.2 �� 0

Guinée-Bissau ���� 0.5� 2�.� 2��.�5 55.�� �.2� ��.� ��.2 -5 ��.� 0

Guinée-Bissau ���� 0.�6 ��.�� �6�.�2 5�.� -�0 6.5 ��.� -�6.� �� 0

Guinée-Bissau ���� 0.5� �6.� ��6.0� 6�.�6 �.2� -0.� ��.2 -�0.� ��.� 0

Guinée-Bissau 2000 0.6� �6 ���.�� �5.�� 2.2� �.6� �0.� -�0.� �5 0

Guinée-Bissau 200� 0.�� ��.� ���.2� ��.2� 5.�� �.�5 ��.5 -��.� �� 0

Guinée-Bissau 2002 0.5� ��.� �6�.62 ��.�� ��.�6 �.�5 .. -�2 ��.25 0

Niger ���� 0.�� �.�5 2��.�� ��.�� �.�6 .. -�.� .. 0

Niger ���5 0.2� �2.�5 2��.�� ��.�� -0.�2 .. -�.� .. 0

Niger ���6 0.26 ��.6 252.2� 56.�5 �.�5 -�.2� .. -�.� .. 0

Niger ���� 0.�5 ��.65 2��.� 65.�� -20.�� -6.�� ���.� -�.� .. 0

Niger ���� 0.�� ��.05 25�.�6 56.�� -2.�2 -�.�� �0� -5.� .. 0

Niger ���� 0.52 ��.6� 2��.�5 5�.�� �.�� -2.�� �0�.� -5.� .. 0

Niger ���0 0.5� �.� 2�6.�� 5�.�� �.�2 -0.�� �00 -� ��.5 0

Niger ���� 0.6� �.�� 2�5.�6 ��.�� -�.�� -�.� ��.� -�.6 �6 �

Niger ���2 0.22 6.�� 2��.� �6.2 -2.6� -�.�� �2.� -�.� �5.5 �

Niger ���� 0.22 6.� 20�.�� ��.2� 2.26 -�.22 ��.� -�.� �� �

���

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

Niger ���� 0.�� �0.�� 2�0.02 ��.25 0.�� �6.0� 55.2 -6.� �6.5 �

Niger ���5 0.55 �.�2 20�.�� ��.�� �.0� �0.56 62.� -2.� 50 �

Niger ���6 0.�� �.65 20�.�� ��.�6 �.�2 5.2� 65.5 -0.2 52.5 �

Niger ���� 0.� �0.�6 206.�� ��.�� �.6� 2.�� 65.� -2.� 55.5 �

Niger ���� 0.� ��.26 2��.6� ��.� �.66 �.55 6�.2 -�.2 55.25 �

Niger ���� 0.�� �0.22 2��.06 ��.�� �.�6 -2.� 6�.2 -5.� 5�.� �

Niger 2000 0.�2 �0.�� 20�.�� .. �.2 2.� 6�.� -2.� 6�.� �

Niger 200� 0.6 ��.5� 20�.0� .. �.�5 �.0� .. -2.� 5�.5 �

Niger 2002 0.�� �2.�6 20�.�6 .. �.�� 2.6� .. -5.� 5�.5 �

Nigeria ���� 0.2� �.5� 2�6.�� ���.66 -��.2� ��.5� 6�6.� .. �0.5 0

Nigeria ���5 0.�� �.�� 2�0.�2 ��0.2� ��.�5 �.�� 6�6.� .. ��.5 0

Nigeria ���6 0.2� �5.0� 22�.�6 �0�.�5 -�.� 5.�2 ���.5 .. �2.5 0

Nigeria ���� 0.�� �5.�� 220.�� �2.�2 5.0� ��.2� �20.� .. �6.5 0

Nigeria ���� 0.� ��.0� 2�5.�2 �6.� �2.�5 5�.5� �2� .. �� 0

Nigeria ���� 0.�2 ��.�� 2�5.�� ��.�� �.65 50.�� �0�.� .. �� 0

Nigeria ���0 0.�6 ��.�� 25�.�5 ��.�� �.62 �.�6 �00 .. 5� 0

Nigeria ���� 0.�6 2�.�� 26�.�� �2.� �.�� ��.0� �5.� .. 5� �

Nigeria ���2 0.�� 2�.� 26�.�� ��.�5 -�.�� ��.5� �0.6 .. 5� �

Nigeria ���� 0.�� 2�.2� 26�.�� ��.� �.�6 5�.�� ��.� .. 55 �

Nigeria ���� 0.�� ��.6� 25�.�� ��.66 �.6� 5�.0� ���.5 �.� 5� �

Nigeria ���5 0.�� �6.�� 252.62 �6.�� �.5� �2.�� �2�.6 �.� ��.5 �

Nigeria ���6 0.�5 ��.�� 256.06 ��.�5 2.�� 2�.2� �50.� �.� 50.5 0

Nigeria ���� 0.�5 ��.�5 255.�5 ��.�� 0.�� �.2� ��2.� � 5� 0

Nigeria ���� 0.�� 2�.�� 25�.� �2.65 -5.�� �0.�2 ���.� -�.� 5�.5 0

Nigeria ���� 0.�� 22.2� 250.�� �2.2� 2.�� �.�6 �6 -�.� 5� 0

Nigeria 2000 � ��.� 25�.6� ��.�5 �.5� ��.52 ��.� 6.� 5�.� 0

Nigeria 200� � 20.06 256.0� �6.�� �.�� �2.�6 �0�.2 -�.5 5�.� 0

Nigeria 2002 � 2�.� 2��.�� �5.6 �2.�� �0�.� -5.� 5� 0

Sénégal ���� 0.2� �2.�5 552.2� ��.�� -0.�6 ��.�� �6.6 -�.� 55.5 �

Sénégal ���5 0.2� �0.�� 55�.�5 �2.�6 �.�� �� �05.� -�.� 55 �

Sénégal ���6 0.2� ��.� 566.0� �6.6� 5.�� 6.�� ��6.� -2.2 55.5 �

Sénégal ���� 0.2� �2.�� 5�2.25 ��.6 �.�� -�.�� ��0.� -�.� 5�.5 �

Sénégal ���� 0.� �2.�2 5��.5� �2.�2 �.�� -�.�� �0�.� -�.� 6� �

Sénégal ���� 0.2� ��.�5 560.�� �6.0� -2.2� 0.�5 ��.� -2.� 56 �

�50

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

Sénégal ���0 0.25 ��.� 56�.2� �5.�6 �.�6 0.�� �00 -� 56.5 �

Sénégal ���� 0.2� �2.52 5��.2 ��.�5 -2.2� -�.�5 ��.� 2 5� 0

Sénégal ���2 0.2� ��.�� 5��.�6 ��.6� �.�5 -0.�� ��.� -�.� 5� 0

Sénégal ���� 0.2� ��.66 52�.5� �0.66 -2.�� -0.5� �� -�.� 5�.5 0

Sénégal ���� 0.26 ��.�6 52�.2� �0.6� -�.�� �2.2� 5�.� -�.� 5� 0

Sénégal ���5 0.2� �6.�� 5��.�� ��.62 ��.25 �.�6 6�.� 0 60.5 0

Sénégal ���6 0.�2 ��.5� 550.�� �0.�� �.�� 2.�5 6�.2 -0.� 6�.5 0

Sénégal ���� 0.�� ��.�5 56�.�2 ��.� �.� �.5� 5�.� 0.5 6�.�5 0

Sénégal ���� 0.2� ��.�� 5��.6 ��.�� �.�� �.�6 6�.2 -0.� 6�.25 0

Sénégal ���� 0.2� 20.6� 5�0.�5 �6.�� �.�� 0.�� 5�.� -�.� 62.5 0

Sénégal 2000 0.26 ��.52 60�.06 ��.0� 6.�� 0.�� 56.2 0.� 62.5 0

Sénégal 200� 0.25 ��.�2 626.� �2.�2 5.�� �.0� 5�.� -2 66.� 0

Sénégal 2002 0.2� ��.6� 6��.06 �2.6� �0.�� 2.2� 5�.� -�.� 65.5 0

Sierra Léone ���� 0.�2 �2.�� �5�.� �2.�2 .. 66.5� .. .. .. 0

Sierra Léone ���5 0.2� �0.�2 �26.2� ��.� .. �6.5� .. -2� ��.5 0

Sierra Léone ���6 0.�� �0.6� �2�.�2 55.5� .. �0.�� .. -��.� ��.5 0

Sierra Léone ���� 0.5 �0.�� ���.2� �6.� .. ���.� ��2.� -�6.� �� 0

Sierra Léone ���� 0.65 5.�� �0�.�� ��.�6 .. ��.2� �5�.6 -��.� ��.5 0

Sierra Léone ���� 0.65 �.�� �0�.�5 52.2� .. 60.� ���.2 -�� �5 0

Sierra Léone ���0 0.�5 �0.0� �06.�6 ��.2 .. ��� �00 -��.5 �5 0

Sierra Léone ���� 0.� �.�� �06.�6 5�.0� -20.66 �02.� �0�.� -�0.� �� �

Sierra Léone ���2 0.56 �.2� 2�2.�� 62.0� 2�.�� 65.5 �2.� -�.� 26.5 �

Sierra Léone ���� 0.6 �.� 2�0.22 55.�5 �6.2� 22.2� �02.� -�.� �� �

Sierra Léone ���� 0.�� �.� 22�.�6 ��.�� 0.�6 2�.2 ���.5 -5.5 ��.5 �

Sierra Léone ���5 0.2� 5.2� 206.2� �2.22 -2.�6 25.�� �06.� -�.2 �5.5 �

Sierra Léone ���6 0.5� �.�6 2��.6� ��.2� �.�0 2�.�� �0�.� -5.� �5 �

Sierra Léone ���� 0.�� 5.0� ��2.0� 2�.�� .. ��.�5 �22.� -� ��.�5 �

Sierra Léone ���� 0.�� 5.6 �66.�� �.25 .. �5.5� �05.� -�0.� �� �

Sierra Léone ���� 0.�5 �.�5 �50.2� 6.�� .. ��.0� �2�.2 -�.5 �� �

Sierra Léone 2000 0.�� �.�� �52.�� �0.� .. -0.�� ��� -�.� ��.� �

Sierra Léone 200� 0.� 6.06 �5�.�� �5.�� .. 2.0� �22.� -��.� ��.5 �

Sierra Léone 2002 0.�6 �.�� �6�.62 ��.�� .. -�.2� ��.� -�0 52.� �

Togo ���� 0.�6 �5.0� ��0.�2 ��.�5 -��.25 -�.5� �05.� -2 50.5 0

Togo ���5 0.�2 �6.6� ���.02 ��.�� �.�2 -�.�� �00.� -�.6 5�.5 0

�5�

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbalance Crisk Conflict

Togo ���6 0.5� ��.�� ��0.6� �0�.�5 �.�� �.�2 �0�.6 -�.5 52 �

Togo ���� 0.�� ��.6� �6�.�� �0�.6� 0.�� 0.05 �0�.� -6.� 5� �

Togo ���� 0.5� �6.0� ��2.�� ��0.5 6.�� -0.�5 �0�.� -�.� 5� �

Togo ���� 0.5� �6.52 ���.�� �5.�2 �6.�� -0.�� �6.� -�.5 5� �

Togo ���0 0.�� 26.5� ���.52 ��.�� ��.�� �.02 �00 -2.� 5�.5 �

Togo ���� 0.5� ��.�� �66.5 ��.�5 5.22 0.�� �5.� -6.� 50.5 0

Togo ���2 0.�� �5.�� ���.0� �0.�� 2.�2 �.�� �6.6 -�.2 �� 0

Togo ���� 0.�5 �.�� 2�5.5� ��.� -��.�� -�.0� ��.2 -�5.5 �� 0

Togo ���� 0.5 �5.0� �20.�� 60.�� 2�.�5 ��.�6 62.� -��.5 50 0

Togo ���5 0.�� �6.�� ���.�� 6�.�5 2�.�� �6.�� �2 -6.� 5� 0

Togo ���6 0.� ��.�� �5�.�� ��.�� 2.6� �.6� ��.� -�.5 5� 0

Togo ���� 0.�� �6.2� �6�.25 ��.56 2.�5 �.25 �5.� 0.� 5� 0

Togo ���� 0.�6 20.�6 ���.0� ��.56 6.26 0.�� ��.5 -5.2 60.25 0

Togo ���� 0.2� ��.�� ���.65 ��.�5 -0.�� -0.0� �5.5 -�.� 60.� 0

Togo 2000 0.�� 20.� �20.�6 ��.6� 2�.� �.�� �0.� -5.� 5�.5 0

Togo 200� 0.�� 20.�2 ��2.�6 �0.0� 5.�� �.�� ��.2 -2.� 6� 0

Togo 2002 0.�2 2�.66 �20.�2 �0.2 0.�� �.0� �5.� -�.6 5�.� 0

4. Données pour le modèle nord africainPays Période I1 GCF GDPCA Trade Indprod Inflate Exrate Fbal. Govern Conflict PPUI GPRI

Tableau 5.2 and Tableau 5.3

Algérie ���6 0.56 25.�� �522.00 5�.6� ��.� ��.6� 55.� 2.� -�.06 � 6.�0 ��.�0

Algérie ���� 0.56 2�.�� �5��.�0 55.�� �2.� 5.�� 6�.2 2.� -�.�� � �.�0 ��.�0

Algérie ���� 0.5� 2�.6� �565.60 55.00 ��.� �.�5 6�.2 -�.� -�.2� � �.60 ��.00

Algérie ���� 0.5� 2�.�� �5��.�0 55.�� ��.� 2.65 5�.0 -0.5 -�.�� � 5.�0 20.�0

Algérie 2000 0.5� 22.�6 �606.�0 5�.�� �6.� 0.�� 5�.6 �.� -�.00 � �.00 ��.50

Algérie 200� 0.56 26.�0 �62�.�0 60.�6 �6.0 �.2� 5�.2 6.� -0.�2 � 0.00 2�.60

Algérie 2002 0.5� �0.5� �66�.�0 6�.�� ��.5 �.�2 5�.6 5.� -0.�5 � 0.00 ��.20

Egypte ���6 0.�0 �6.60 �065.�0 ��.�� �20.� .. �26.� -0.� -0.22 0 5.50 �0.50

Egypte ���� 0.2� ��.�6 ��0�.�0 �6.�� ���.0 .. ���.2 -0.� -0.�� 0 �0.60 �2.�0

Egypte ���� 0.22 2�.�� ����.�0 �5.5� ���.� .. �56.� -0.5 -0.�5 0 ��.�0 �2.�0

Egypte ���� 0.2� 20.52 ����.�0 ��.6� ���.� .. �62.2 -�.6 -0.�2 0 �.�0 ��.00

Egypte 2000 0.�6 ��.�� �2�6.60 ��.�� �2�.� .. ���.� -�.� -0.0� 0 �.50 ��.�0

Egypte 200� 0.2� �6.�� �2�6.00 ��.�5 �25.2 .. ���.� -�.5 -0.2� 0 6.�0 ��.�0

Egypte 2002 0.25 �6.�� �250.20 ��.6� �25.2 .. �66.� -�.� -0.�� 0 6.�0 �6.�0

�52

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade Indprod Inflate Exrate Fbal. Govern Conflict PPUI GPRI

Maroc ���6 0.�� ��.5� ����.�0 5�.�2 �0�.2 2.�� ���.� -�.5 -0.�� 0 6.�0 �6.�0

Maroc ���� 0.�� 20.�0 ��25.20 60.�� �0�.5 �.0� ���.� -�.� -0.0� 0 �.�0 ��.�0

Maroc ���� 0.�� 22.�6 ��0�.00 6�.�2 ��0.2 2.�5 ���.5 -2.� 0.�0 0 6.50 ��.�0

Maroc ���� 0.�� 2�.�2 ����.�0 6�.2� ��2.� 0.6� ���.� -�.� 0.�� 0 .. 20.�0

Maroc 2000 0.�� 2�.�0 ��6�.50 �0.�6 ��6.6 �.�� �22.0 -6.2 0.�� 0 .. 20.�0

Maroc 200� 0.�� 22.�� ���2.50 6�.�0 �20.� 0.62 ���.0 -0.� 0.02 0 .. 2�.20

Maroc 2002 0.�6 22.�� ��5�.�0 6�.55 �2�.0 2.�0 ��6.� -�.� -0.0� 0 .. 2�.�0

Tunisie ���6 0.2� 25.06 2���.60 �5.5� �0�.� �.�� �0�.� -�.� 0.05 0 ��.00 �2.20

Tunisie ���� 0.2� 26.�5 220�.�0 ��.�� �0�.2 �.65 �0�.� -�.� 0.�5 0 ��.�0 �2.�0

Tunisie ���� 0.2� 26.�� 22��.60 ��.0� ��5.� �.�� �0�.2 -2.5 0.25 0 ��.60 ��.20

Tunisie ���� 0.2� 26.2� 2��6.20 ��.22 �22.5 2.6� �05.� -2.2 0.�5 0 �2.�0 �2.�0

Tunisie 2000 0.20 2�.2� 2�6�.�0 �0.06 ���.2 2.�� �0�.5 -2.� 0.�6 0 �2.50 ��.�0

Tunisie 200� 0.�� 2�.�5 2560.00 ��.0� ���.� �.�2 �00.� -2.� 0.�0 0 0.00 2�.�0

Tunisie 2002 0.�� 25.20 25��.50 ��.�6 ���.0 2.�� ��.� -2.5 0.�� 0 0.00 2�.20

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Modèle alternatif (Tableau B.2)

Algérie ���� 0.5� �5.�6 ��05.�0 ��.�� �.�0 �.�2 ���.2� -�.� 55.0 0

Algérie ���5 0.5� ��.5� ����.�0 ��.�6 2.�0 �0.�� 202.�0 -�.� 5�.0 0

Algérie ���6 0.5� ��.56 ���0.�0 �0.�� 5.�0 �2.�� ���.2� -�2.� 55.0 �

Algérie ���� 0.56 2�.56 ��0�.60 5�.�� -0.20 �.�� �66.�� -�.2 5�.0 �

Algérie ���� 0.5� 2�.6� �6��.00 60.�� -�.�0 5.�� ���.�6 -��.� 5�.0 �

Algérie ���� 0.55 �0.0� �6��.20 65.�� -�.�0 �.�0 ���.�5 -�.� 55.0 �

Algérie ���0 0.5� 2�.5� �6��.�0 62.�� �.50 �6.62 �00.00 �.6 5�.5 �

Algérie ���� 0.55 ��.�� �5��.�0 56.�� -0.�0 25.�� 5�.5� �.� 5�.5 �

Algérie ���2 0.55 �0.�6 �5��.60 5�.�� -5.60 ��.6� 60.�2 -�.2 52.0 �

Algérie ���� 0.55 2�.0� �50�.60 56.�2 -�.�0 20.5� ��.�� -�.6 5�.5 �

Algérie ���� 0.56 ��.20 ��6�.�0 5�.�0 -�.�0 2�.05 6�.6� -�.� 52.5 �

Algérie ���5 0.55 ��.�� ����.�0 5�.�0 -�.�0 2�.�� 5�.66 -�.� 5�.5 �

Algérie ���6 0.56 25.�� �522.00 5�.6� -�.�0 ��.6� 55.�� 2.� 5�.0 �

Algérie ���� 0.56 2�.�� �5��.�0 55.�� -�.�0 5.�� 6�.22 2.� 60.5 �

Algérie ���� 0.5� 2�.6� �565.60 55.00 �.�0 �.�5 6�.�5 -�.� 56.5 �

Algérie ���� 0.5� 2�.�� �5��.�0 55.�� �.60 2.65 5�.0� -0.5 52.5 �

Algérie 2000 0.5� 22.�6 �606.�0 5�.�� �.�0 0.�� 5�.56 �.� 5�.0 �

Algérie 200� 0.56 26.�0 �62�.�0 60.�6 -�.�0 �.2� 5�.�� 6.� 62.� �

�5�

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Algérie 2002 0.5� �0.5� �66�.�0 6�.�� 5.�0 �.�2 5�.5� 5.� 6�.� �

Egypte ���� 0.�� 2�.�� �56.�� 6�.5� .. ��.0� .. .. 52.0 0

Egypte ���5 0.55 26.6� ��0.�� 6�.60 .. �2.�� .. .. ��.5 0

Egypte ���6 0.�2 2�.�� ���.�� 5�.5� .. 2�.�6 .. .. ��.0 0

Egypte ���� 0.�� 26.0� ���.�6 ��.52 .. ��.6� ���.00 -��.� ��.5 0

Egypte ���� 0.�0 ��.�2 ��6.�6 ��.�� �.55 ��.66 ��.�� -�5.0 ��.5 0

Egypte ���� 0.2� ��.�� ���.�5 ��.�0 6.�� 2�.26 �0.00 -��.� �6.5 0

Egypte ���0 0.2� 2�.�� ��0.�� ��.60 6.�� �6.�6 �00.00 -�2.� ��.5 0

Egypte ���� 0.�� 2�.�� �5�.�5 50.0� 5.�� ��.�5 �6.2� -�2.5 5�.0 0

Egypte ���2 0.�6 ��.�� ���.�� ��.2� �.50 ��.6� �0�.�2 -�.� 65.5 0

Egypte ���� 0.�0 �6.22 ���.6� 5�.5� 2.�0 �2.0� �0�.6� -2.� �0.0 0

Egypte ���� 0.2� �6.5� �00�.�0 ��.�� �.�� �.�5 ��2.56 -0.� �2.0 0

Egypte ���5 0.2� ��.2� �0��.00 ��.�5 �.6� �5.�� ���.�� -0.� ��.0 0

Egypte ���6 0.�0 �6.60 �065.�0 ��.�� �.5� �.�� �26.�� -0.� 6�.5 0

Egypte ���� 0.2� ��.�6 ��0�.�0 �6.�� �.�� �.6� ���.2� -0.� 6�.� 0

Egypte ���� 0.22 2�.�� ����.�0 �5.5� �.�� �.�� �56.26 -0.5 �0.� 0

Egypte ���� 0.2� 20.52 ����.�0 ��.6� �.6� �.0� �62.25 -�.6 6�.� 0

Egypte 2000 0.�6 ��.�� �2�6.60 ��.�� �.�5 2.6� ���.0� -�.� 6�.� 0

Egypte 200� 0.2� �6.�� �2�6.00 ��.�5 �.�� 2.2� ���.6� -�.5 6�.� 0

Egypte 2002 0.25 �6.�� �250.20 ��.6� �.�� 2.�� �66.6� -�.� 6�.5 0

Maroc ���� 0.2� 25.2� ��2�.�0 �2.2� �.�� �2.�5 �2�.6� -�0.� ��.5 0

Maroc ���5 0.25 2�.�2 ���2.�0 ��.50 �.0� �.�� ��5.�� -�.� ��.0 0

Maroc ���6 0.2� 22.�0 �2�2.�0 ��.�2 �.20 �.�� ��0.�6 -5.6 ��.0 �

Maroc ���� 0.20 2�.0� ���5.�0 �2.52 �.0� 2.�0 �0�.�6 -5.� �6.0 �

Maroc ���� 0.2� 2�.00 �2�2.�0 �5.6� 5.�5 2.�� �05.�0 -�.0 5�.0 �

Maroc ���� 0.�� 2�.6� �2�5.60 �5.�� -0.62 �.�� �06.0� -6.0 5�.0 �

Maroc ���0 0.�6 25.2� ���0.�0 50.�� ��.�� 6.�� �00.00 -0.6 55.5 �

Maroc ���� 0.�� 22.62 ����.�0 ��.�� �.�6 �.�� �02.�5 -�.0 55.5 0

Maroc ���2 0.�6 2�.2� �2�2.�0 56.�� 2.6� 5.�� �0�.0� -2.� 6�.5 0

Maroc ���� 0.�6 22.�6 �256.20 5�.00 -0.�� 5.�� �05.�� -2.� ��.5 0

Maroc ���� 0.�� 2�.�5 ��6�.�0 52.�� �.�� 5.�� �0�.26 -�.� ��.5 0

Maroc ���5 0.�� 20.�� �250.�0 6�.50 �.�0 6.�2 ��2.�0 -5.� �0.5 0

Maroc ���6 0.�� ��.5� ����.�0 5�.�2 2.�� 2.�� ���.�� -�.5 ��.5 0

Maroc ���� 0.�� 20.�0 ��25.20 60.�� �.�� �.0� ���.�� -�.� 6�.5 0

�5�

Pays Période I1 GCF GDPCA Trade MVAgr Inflate Exrate Fbal. Crisk Conflict

Maroc ���� 0.�� 22.�6 ��0�.00 6�.�2 2.0� 2.�5 ���.5� -2.� �2.5 0

Maroc ���� 0.�� 2�.�2 ����.�0 6�.2� 2.�0 0.6� ���.�2 -�.� �2.0 0

Maroc 2000 0.�� 2�.�0 ��6�.50 �0.�6 �.5� �.�� �22.0� -6.2 6�.� 0

Maroc 200� 0.�� 22.�� ���2.50 6�.�0 �.2� 0.62 ���.02 -0.� ��.� 0

Maroc 2002 0.�6 22.�� ��5�.�0 6�.55 �.2� 2.�0 ��6.66 -�.� �2.� 0

Tunisie ���� 0.�0 �5.�0 ��2�.�0 ��.05 6.52 �.�0 ���.�� -�.� ��.0 0

Tunisie ���5 0.�� �0.�6 ����.�0 ��.2� �.�� �.25 ���.�� -2.0 ��.0 0

Tunisie ���6 0.26 26.60 �6��.�0 �5.0� -0.�� 6.�6 �22.�0 -2.0 �6.5 0

Tunisie ���� 0.2� 2�.�� ��60.�0 ��.�� 2.2� �.2� �06.�5 -�.� 50.0 0

Tunisie ���� 0.20 20.�� ��22.60 �6.�� �.�� �.20 �0�.�� 0.0 56.5 0

Tunisie ���� 0.22 2�.�� ���0.�0 ��.6� ��.06 �.�� �02.�� -�.� 5�.0 0

Tunisie ���0 0.20 �2.50 ��2�.�0 ��.�6 -2�.�0 6.55 �00.00 -�.6 5�.5 0

Tunisie ���� 0.20 �2.06 ��5�.�0 �6.�� �.�� �.�� �02.�� -5.2 55.5 0

Tunisie ���2 0.2� ��.�0 ��6�.50 ��.60 6.�6 5.�2 �0�.6� -�.0 6�.5 0

Tunisie ���� 0.2� 2�.25 ��65.�0 ��.�� �.�� �.�� �00.�2 -2.� 6�.0 0

Tunisie ���� 0.2� 2�.50 ����.�0 ��.2� �.�2 �.�� �0�.�� -2.� 6�.0 0

Tunisie ���5 0.2� 2�.�� 200�.�0 ��.�� �.5� 6.2� �0�.�� -�.2 �2.5 0

Tunisie ���6 0.2� 25.06 2���.60 �5.5� 2.�� �.�� �0�.�� -�.� ��.0 0

Tunisie ���� 0.2� 26.�5 220�.�0 ��.�� �.�� �.65 �0�.�0 -�.� ��.� 0

Tunisie ���� 0.2� 26.�� 22��.60 ��.0� �.�0 �.�� �0�.2� -2.5 �2.5 0

Tunisie ���� 0.2� 26.2� 2��6.20 ��.22 5.6� 2.6� �05.2� -2.2 �2.5 0

Tunisie 2000 0.20 2�.2� 2�6�.�0 �0.06 6.60 2.�� �0�.�6 -2.� �2.5 0

Tunisie 200� 0.�� 2�.�5 2560.00 ��.0� 6.�� �.�2 �00.�� -2.� �2.� 0

Tunisie 2002 0.�� 25.20 25��.50 ��.�6 �.�� 2.�� ��.�� -2.5 �2.0 0

�55

5. Estimations de Croissance et PTF Pays Période GDP Labor TFP I1 Human Exports Credit1 Credit2 Conflict

Bénin ����-���5 �2�.�� �.�� 2�.�0 0.�5 ��.�6 ��.�� 2�.65 2�.�5 0

Bénin ���6-���0 ���.�� 2.0� 25.�� 0.�� ��.�� ��.�2 25.�� 26.56 0

Bénin ����-���5 556.0� 2.�� 2�.6� 0.60 ��.06 �0.�0 ��.�� �2.�� 0

Bénin ���6-2000 �0�.�� 2.65 25.�6 0.60 ��.�� �2.0� �.02 �.0� 0

Botswana ����-���5 �.�� 0.�� �.05 .. 2�.02 �.0� �2.25 .. 0

Botswana ���6-���0 �.�� 0.52 �.�� .. �2.�� 5.�� �.�5 .. 0

Botswana ����-���5 ��.�6 0.62 5.0� .. 55.�� 5.6� ��.26 .. 0

Botswana ���6-2000 ��.5� 0.�� 5.22 .. �0.�� �.�� �2.�5 .. 0

Burkina Faso ����-���5 6�6.20 �.0� �5.�� 0.�� �.�5 ��.6� �2.�� �2.�� 0

Burkina Faso ���6-���0 ��6.�� �.�� ��.�� 0.50 �.�6 �0.�2 �5.00 �0.�� 0

Burkina Faso ����-���5 �6�.�0 �.�6 ��.�� 0.5� �.2� ��.�� �.26 �.�6 0

Burkina Faso ���6-2000 ����.�0 5.�5 ��.�� 0.6� �.6� �0.�6 �0.20 ��.�� 0

Burundi ����-���5 �6.�2 2.�5 6.�6 0.5� �.5� ��.�6 �0.65 2�.�6 0

Burundi ���6-���0 �20.02 2.�� 6.�� 0.�� 5.62 �2.�� ��.2� 2�.6� 0

Burundi ����-���5 �26.�� �.�� 6.�0 0.6� 6.�� ��.�� ��.5� 20.�� 0

Burundi ���6-2000 �06.�� �.5� �.�0 0.�� �.05 25.�5 ��.�6 2�.55 �

Cameroun ����-���5 ����.�2 �.�� 26.�� 0.2� 22.�� 5��.52 2�.2� 2�.�� 0

Cameroun ���6-���0 2�6�.�6 �.�6 2�.�0 0.�2 2�.�6 6�6.�� 25.2� 26.6� 0

Cameroun ����-���5 ����.6� 5.�� ��.�5 0.�� 2�.�� 620.22 ��.�5 26.�� 0

Cameroun ���6-2000 2056.22 5.�� ��.�2 0.�� 25.�� ���.�� �.�� �6.�� 0

Cap Vert ����-���5 6.�� 0.�0 6.�� 0.52 ��.�� .. .. .. 0

Cap Vert ���6-���0 �.�2 0.�2 6.2� 0.6� 20.60 .. �6.5� �2.02 0

Cap Vert ����-���5 �0.�0 0.�� 6.2� 0.�� �0.�� .. 2�.�� ��.�� 0

Cap Vert ���6-2000 ��.62 0.�� �.�� 0.�� 5�.�� .. �0.50 5�.�� 0

RCA ����-���5 ��6.6� �.2� 22.�� 0.�� �6.05 .. ��.5� 20.0� 0

RCA ���6-���0 ���.0� �.�� 22.�� 0.�� ��.�� .. �.66 ��.�� 0

RCA ����-���5 �6�.�6 �.5� 20.�5 0.50 �.�2 .. �.�� ��.56 �

RCA ���6-2000 �62.�5 �.5� 20.�� 0.52 �.�� .. �.22 �2.6� 0

Chad ����-���5 ���.60 2.�0 2�.22 0.�� 6.�� ��.0� ��.�� ��.�� �

Chad ���6-���0 626.0� 2.�0 �0.�� 0.�� �.�2 �2�.52 �2.�� �6.�� �

Chad ����-���5 ��0.�� �.06 2�.�0 0.�� �.�� ���.�� �.�5 �2.5� 0

Chad ���6-2000 ���.�6 �.5� 2�.�� 0.�0 �0.5� ��6.06 �.�� �0.�2 0

Comores ����-���5 5�.5� 0.�6 2�.�0 0.�5 2�.�5 �.�5 �2.55 �6.�6 �

�56

Pays Période GDP Labor TFP I1 Human Exports Credit1 Credit2 Conflict

Comores ���6-���0 65.�0 0.�� 2�.56 0.6� ��.50 �0.�� �2.�6 �6.�2 �

Comores ����-���5 6�.0� 0.2� 2�.�� 0.�6 ��.�� �5.�� ��.66 ��.�0 �

Comores ���6-2000 �2.�6 0.2� 2�.�0 0.�� 2�.�5 �2.0� ��.�� ��.�� 0

Congo, R. ����-���5 ���.26 0.�� 2�.�� 0.65 �5.�� ��6.�6 ��.�� 2�.2� 0

Congo, R. ���6-���0 ���.�� 0.�� 2�.�� 0.�� 52.�5 ���.2� 2�.0� �0.6� 0

Congo, R. ����-���5 �20.�0 �.�� 20.�� 0.�� 5�.2� ���.�� ��.25 2�.�� 0

Congo, R. ���6-2000 �50.�0 �.�� ��.�� 0.�� 5�.�� 255.�� �.�� �6.�� �

Côte d’Ivoire ����-���5 50�2.�0 �.6� �2.�� 0.�� ��.6� �5�0.2� ��.�2 �5.�� 0

Côte d’Ivoire ���6-���0 52��.20 �.2� �5.0� 0.�� 22.0� �65�.�6 �6.�0 ��.�� 0

Côte d’Ivoire ����-���5 5���.�� 5.06 6�.50 0.�� 22.�2 �6��.�0 26.�5 ��.65 0

Côte d’Ivoire ���6-2000 66�0.2� 5.�� �2.00 0.�5 2�.�2 ��50.�2 �5.�� 2�.�� �

Ethiopie ����-���5 �0.�� ��.�� 0.6� .. �2.6� �.�5 ��.�5 ��.6� �

Ethiopie ���6-���0 �2.2� 2�.�2 0.5� .. ��.25 �.�� �6.�� 56.�� �

Ethiopie ����-���5 �2.�5 2�.�� 0.5� .. ��.�6 �.�� ��.�6 5�.6� �

Ethiopie ���6-2000 �6.�� 26.�� 0.6� .. ��.0� �.�5 25.�� 5�.0� �

Gabon ����-���5 ��0�.50 0.�� ��.5� 0.62 .. ��0.22 ��.�� �6.�� 0

Gabon ���6-���0 ��0�.0� 0.�� 6�.�� 0.6� .. 5��.�� 20.�� �0.6� 0

Gabon ����-���5 �5��.�2 0.50 �6.�� 0.�6 .. �0�.�� �0.�� ��.�2 0

Gabon ���6-2000 ��20.�6 0.55 �2.�� 0.�� ��.2� ���.�� �.0� ��.�2 0

Gambie ����-���5 �.�� 0.�6 �.5� 0.�� �6.�� �.00 2�.�� 6�.22 0

Gambie ���6-���0 �.65 0.�� �.50 0.�2 ��.�� 0.�� �2.�� ��.6� 0

Gambie ����-���5 �.�� 0.5� �.�6 0.�5 22.6� �.0� �0.�� 5.�� 0

Gambie ���6-2000 2.25 0.62 �.�5 0.�� ��.02 �.0� ��.�� ��.�� 0

Ghana ����-���5 5.�� 5.�� 0.�2 0.�0 ��.55 0.5� 2.�0 20.�� 0

Ghana ���6-���0 6.2� 6.�� 0.�� 0.�6 �6.�� 0.66 �.�� 22.�� 0

Ghana ����-���5 �.�� �.�� 0.0� 0.�2 �5.�0 0.�� �.�5 ��.�2 0

Ghana ���6-2000 �.6� �.�0 0.0� 0.�� �5.�� �.6� �0.02 2�.05 0

Guinée-Bis. ����-���5 0.�0 0.�2 0.�� 0.�� �.0� 0.05 .. .. �

Guinée-Bis. ���6-���0 0.�2 0.�� 0.�� 0.�5 �.2� 0.05 ��.5� �0.5� 0

Guinée-Bis. ����-���5 0.�� 0.5� 0.�5 0.5� ��.�2 0.0� ��.6� �.�� 0

Guinée-Bis. ���6-2000 �.0� 0.6� 0.�5 0.55 ��.�5 0.�� �.�� �0.6� 0

Kenya ����-���5 ��.�� �.�� �.�2 0.�6 2�.2� ��.�� �0.�6 �6.�� 0

Kenya ���6-���0 �0.5� �0.�� �.�� 0.�� 2�.�2 22.6� �0.6� 50.5� 0

Kenya ����-���5 �02.�0 �2.�� �.�2 0.2� 26.0� �2.�� ��.�� 5�.�6 �

Pays Période GDP Labor TFP I1 Human Exports Credit1 Credit2 Conflict

Kenya ���6-2000 ��5.60 ��.62 �.�� 0.2� 2�.6� ��.�5 ��.�6 50.50 0

Lesotho ����-���5 �.�2 0.5� �.�� .. 2�.2� 0.2� ��.5� �0.2� 0

Lesotho ���6-���0 2.�� 0.62 �.�6 .. 25.�0 0.�0 ��.�� �6.�� 0

Lesotho ����-���5 �.�� 0.66 �.�� .. 2�.�� 0.6� ��.�� �.5� 0

Lesotho ���6-2000 �.�6 0.�0 �.�� .. ��.�6 �.0� �6.�� .. 0

Liberia ����-���5 �.2� 0.�6 0.�5 0.5� .. .. �.�� �6.�� �

Liberia ���6-���0 �.�� 0.�� 0.�6 0.�� .. .. �.0� 52.�� �

Liberia ����-���5 �.�� 0.�� 0.�0 0.5� .. .. �.�� 5�.06 �

Liberia ���6-2000 �.�5 0.�2 0.�6 0.�� .. .. �.26 6�.�� �

Madagascar ����-���5 �6�2.00 �.62 2�.52 0.�� .. 2��.�6 ��.�� ��.�� 0

Madagascar ���6-���0 ���2.56 5.20 2�.0� 0.�� ��.05 2��.50 ��.6� ��.5� 0

Madagascar ����-���5 ���6.�2 5.�� 26.�6 0.2� �6.0� �0�.65 �5.�6 2�.25 0

Madagascar ���6-2000 2��0.�� 6.�6 26.5� 0.26 ��.�� �6�.25 �.2� �5.0� 0

Malawi ����-���5 �.5� �.�0 �.�� 0.52 6.02 2.2� ��.65 �2.0� 0

Malawi ���6-���0 �.�� �.�5 �.22 0.6� �.�� 2.62 �0.2� 2�.6� 0

Malawi ����-���5 ��.�� �.�5 �.�0 0.66 ��.�� 2.�6 �0.�� 2�.26 0

Malawi ���6-2000 ��.�5 �.�6 �.5� 0.62 ��.2� �.�6 6.�� �0.�� 0

Mali ����-���5 5�2.�� �.60 20.�2 0.56 6.�� ��.�� ��.0� ��.�5 0

Mali ���6-���0 6��.5� �.05 ��.0� 0.66 6.�6 ��.�� ��.�5 ��.2� 0

Mali ����-���5 �02.55 �.5� �6.�� 0.65 �.20 ���.�2 ��.�� �2.2� 0

Mali ���6-2000 �5�.�0 5.06 ��.6� 0.65 �2.62 2��.52 �5.�0 ��.�6 0

Maurices ����-���5 ��.�� 0.�� �5.�6 0.5� ��.5� ��.0� 2�.60 6�.�� 0

Maurices ���6-���0 5�.�5 0.�� ��.06 0.�� 52.�0 �2.22 ��.06 52.�0 0

Maurices ����-���5 �2.5� 0.�6 ��.�� 0.�2 5�.5� ��.�6 ��.2� 6�.�� 0

Maurices ���6-2000 ��.�6 0.50 20.�2 0.�� ��.�2 5�.�� 56.�6 �5.2� 0

Mozambique ����-���5 �56�5.00 �.�� ���.�2 0.22 �.25 ���2.�� 55.6� �0.�5 �

Mozambique ���6-���0 �6��2.60 �.�� ���.60 0.2� �.6� ����.6� 25.�� ��.�� �

Mozambique ����-���5 ����2.�0 �.�0 ��2.55 0.�� �.0� 26��.06 ��.�� �.�� 0

Mozambique ���6-2000 2�6�0.�0 �.�� 2�5.�0 0.�� �0.0� ����.2� ��.6� �.�� 0

Namibie ����-���5 �.�2 0.�6 �.�� .. .. �.�5 .. .. �

Namibie ���6-���0 �.6� 0.5� �.22 .. ��.�� �.�� 22.5� 20.2� �

Namibie ����-���5 ��.�� 0.65 �.�0 .. 5�.�5 5.�0 ��.�� ��.2� 0

Namibie ���6-2000 ��.�� 0.�� �.�5 .. 60.�6 6.�0 �6.0� 50.�� �

Niger ����-���5 6��.06 �.0� ��.�� 0.�� 5.�0 �5�.�6 �6.�� ��.�6 0

�5�

Pays Période GDP Labor TFP I1 Human Exports Credit1 Credit2 Conflict

Niger ���6-���0 6��.60 �.5� ��.00 0.�� 6.6� ��2.�� ��.�� ��.6� 0

Niger ����-���5 ��5.�6 �.05 ��.2� 0.�� 6.56 ��0.�� �.2� �2.�6 �

Niger ���6-2000 �2�.65 �.�� ��.�� 0.�� 6.6� �60.�5 �.05 �.�6 �

Nigeria ����-���5 �0�.�0 �2.�� �.05 0.2� ��.00 �0.6� �6.�� �2.6� 0

Nigeria ���6-���0 �2�.05 �6.6� �.0� 0.�0 2�.�� ��.�� ��.�� ��.20 0

Nigeria ����-���5 �5�.5� ��.�� �.�� 0.�� �0.2� ��.�� �0.�5 2�.52 �

Nigeria ���6-2000 ���.2� ��.�� �.�� 0.�� �0.�0 5�.�� ��.�� ��.�0 0

Rwanda ����-���5 ���.�� 2.�2 2�.�� 0.55 6.2� 52.�� 6.�5 �.�� 0

Rwanda ���6-���0 5�2.�� �.�� 26.2� 0.�� �.00 6�.�� �.�� ��.�5 0

Rwanda ����-���5 ��2.�5 �.�� ��.�� 0.60 �2.�� �6.02 �.0� ��.5� �

Rwanda ���6-2000 �6�.�� �.�� 20.�� 0.5� �2.�� ��.�� �.5� �2.�5 �

Sénégal ����-���5 �220.�� 2.�� 2�.2� 0.26 ��.�6 �0�.0� ��.�5 5�.�5 �

Sénégal ���6-���0 ���6.�0 �.�2 ��.22 0.25 �6.2� ���.�� 2�.�� ��.�2 �

Sénégal ����-���5 �520.62 �.5� �0.�� 0.25 �6.�� ��5.2� 22.6� 2�.�� 0

Sénégal ���6-2000 ���2.�� �.0� �2.�� 0.2� �6.56 5��.�� ��.�� 2�.5� 0

Sierra Léone ����-���5 �5.�� �.�� �.6� 0.�5 ��.�� 25.2� 5.�0 ��.�6 0

Sierra Léone ���6-���0 �6.�� �.�� �.�0 0.5� ��.�� 25.�2 �.�5 �0.26 0

Sierra Léone ����-���5 ��.�2 �.60 �.�� 0.52 ��.�2 25.�0 �.0� �6.�6 �

Sierra Léone ���6-2000 66.0� �.�0 6.0� 0.6� �6.5� �.�� 2.5� 5�.60 �

Afrique du Sud ����-���5 ��6.66 ��.26 �.�� 0.�� .. ��.5� 66.�0 ��.6� �

Afrique du Sud ���6-���0 50�.6� �2.�� 6.66 0.�� ��.2� ��.25 �6.05 �5.02 �

Afrique du Sud ����-���5 52�.5� ��.5� 6.�2 0.�6 �6.�� ���.05 ���.06 ���.�6 �

Afrique du Sud ���6-2000 5�5.50 �6.55 6.�� 0.�� ��.�� ���.�0 �26.�5 ��6.5� 0

Swaziland ����-���5 0.�5 0.22 �.�2 .. ��.25 0.�� 2�.�� 20.0� 0

Swaziland ���6-���0 �.0� 0.25 �.6� .. ��.2� 0.�� ��.�� �2.0� 0

Swaziland ����-���5 �.�� 0.�0 �.65 .. 50.�6 �.0� 22.6� 6.0� 0

Swaziland ���6-2000 �.6� 0.�6 �.�2 .. 5�.�2 �.2� �5.6� .. 0

Togo ����-���5 ���.�� �.20 ��.�0 0.�5 2�.�6 ��.�� 2�.65 26.5� 0

Togo ���6-���0 2��.00 �.�� ��.�0 0.50 2�.56 �0�.�� 2�.02 2�.2� �

Togo ����-���5 2�0.5� �.5� �0.2� 0.�5 2�.2� ��.�5 2�.66 2�.�� 0

Togo ���6-2000 25�.�� �.�6 ��.�2 0.�2 �2.�2 �05.�� ��.�6 2�.�� 0

Zambie ����-���5 2�6�.�� 2.62 ��.�� 0.�� ��.�� �60.�� ��.5� �0.�� 0

Zambie ���6-���0 22�2.�0 �.0� ��.50 0.�� 2�.0� ��6.6� �.55 5�.02 0

Zambie ����-���5 2�00.02 �.�� ��.02 0.�2 26.�5 �26.0� 6.6� 5�.�� 0

�5�

Pays Période GDP Labor TFP I1 Human Exports Credit1 Credit2 Conflict

Zambie ���6-2000 2�00.�� �.�� ��.�0 0.62 25.5� ���.�� �.0� 60.�� �

Zimbabwe ����-���5 �6.�0 �.6� �.�� 0.25 ��.6� �.62 2�.0� ��.�� 0

Zimbabwe ���6-���0 ��.20 �.�� �.�� 0.25 ��.5� �.5� ��.2� �0.�6 0

Zimbabwe ����-���5 2�.�5 5.�0 �.�� 0.�0 ��.�� 6.�� 2�.�0 �5.�� 0

Zimbabwe ���6-2000 25.�� 5.62 �.�� 0.�0 ��.�� �0.52 �2.�� 5�.�� 0

Remarques: GDP = Produit Intérieur Brut en monnaies locales (���5=�00, en Milliards), WDI 200�

Labor = Population active, nombre en Millions, WDI 2004; TFP = Productivité totale des facteurs (dérivé)

I1 = Indice d’Hircshman normalisé; Human = Inscription scolaire (%), WDI 2004

Exports =exportations de biens et services, en monnaies locales (1995=100, en milliards), WDI 2004

Credit1= Crédit national au secteur privé (% du PIB), WDI 2004

Credit2 = Crédit national délivré par le secteur bancaire privé (% du PIB), WDI 2004