· Web viewMéthodologie et Source des données Selon la littérature, deux types d’analyses les relations causales entre l’agriculture et d’autres variables économiques

Jean Aristide [email protected]

[Chercheur, Laboratoire d’Analyses et de Recherche en Economie Mathématique (LAREM), Université de Yaoundé II-Soa, BP: 5344 Yaoundé-Cameroun]

Nina Moudio Bissossoli1

[email protected] Faculté des Sciences Economiques et de Gestion, Université de Yaoundé II-Soa

1 PhD Student à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

IMPACT OF AGRICULTURAL PERFORMANCE ON THE LIVING CONDITIONS OF POPULATIONS IN DEVELOPING COUNTRIES: CASE OF CAMEROON

Résumé

Le présent papier apprécie l’impact de la performance du secteur agricole sur les conditions

de vie des populations. Pour une meilleure analyse, nous utilisons un modèle VAR (Vector

Autoregressive) sur la période 1970-2014. Les résultats indiquent la performance du secteur

agricole influence positivement la production dans les secteurs de l’industrie et des services

avec des implications sur le produit intérieur /habitant. Autrement dit une amélioration de la

performance agricole accroit le bien-être des populations.

Mots Clés : Performance, Politiques publiques agricoles, bien-être, modèle VAR, Cameroun.

Jel Classification: C32, Q18, I38.

Abstract

This paper assesses the impact of the performance of agricultural sector on the living

conditions of the population. We use a VAR model (Vector Autoregressive) during the period

1970-2014. The results show that an improvement in agricultural performance increases the

household’s welfare.

Key Words: Performance, Agricultural public policies, welfare, VAR model, Cameroon.

I. Introduction

Afrique en miniature, le Cameroun dispose d’abondantes ressources naturelles. Cependant,

L’exploitation minière ne constitue pas l’activité motrice de l’économie. Celle-ci repose en

grande partie sur l’agriculture au regard des contributions de ce secteur au Produit intérieur

Brut (PIB). Soit 3,1% en 2011, 2,7% en 2012, 3,7 en 2013 et 4,3 en 2014. Ce secteur emploie

près de 75% de sa population qui est en majorité rurale (60%). Malgré qu’il s’agisse

d’emplois précaires ne permettant pas de lutter efficacement contre la pauvreté surtout en

milieu rural.

Au regard des avantages comparatifs donc bénéficie le pays en matière agricole (Abondance

d’une main d’œuvre, Abondance des terres arables, présence des fermes agricoles,

d’agropoles, d’agro-industries, etc.), il constitue le grenier de l’Afrique centrale. Il contribue à

hauteur de 36% au Produit intérieur Brut (PIB) de la sous-région (CTA2, 2011) et contribue à

hauteur de 85% des exportations agricoles sous régionales avec comme principales denrées, le

cacao (61%), la banane (25%), le café (5%) et le coton (5%) (MINFI, 2013)3. La formation du

PIB agricole dépend majoritairement de la production à grande échelle des fermes

commerciales qui s’y trouvent. Le pays occupe également une place de choix dans le

classement des pays à forte capacité d’autosuffisance alimentaire. Il enregistre une faible

proportion de personnes sous alimentées fixé à 23% par rapport à une moyenne sous régionale

de 53% (CTA, 2011). Etant le principal acteur du commerce de la sous-région, le Cameroun

effectue environ 60% des échanges intra-région. Même si celui-ci représente seulement 5% du

commerce extérieur, il est le principal exportateur agricole net de la sous-région tandis que les

autres pays sont les importateurs nets (CTA, 2011). La base productive et agricole du

Cameroun est assez variée. Elle va des produits de rentes à savoir le cacao, le café, le

caoutchouc, le coton la banane et l’huile de palme aux cultures de consommation locale telles

que les féculents, les céréales et les agrumes etc...

Depuis l’accession du pays à l’indépendance de nombreuses politiques et programmes ont été

mis en œuvre dans le secteur agricole. On est parti du tout interventionnisme de 1960 à 1986

au moins interventionnisme en passant par la libéralisation des échanges commerciaux et

plus précisément des échanges agricoles avec la mise du pays sous Ajustement Structurel

entre 1986 et 2000. On n’oublie pas que depuis l’atteinte du point d’achèvement de 2 CTA (Centre technique de coopération agricole et rural), Note de synthèse sur l’agriculture dans la CEMAC ; http://agritrade.cta.int.3 Loi de finance (2014), Rapport sur la situation et les perspectives économiques sociales et financières de la nation, Exercice 2013, République du Cameroun.

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l’Initiative Pays pauvres très Endettés en 2006, de nombreux programmes et projets ont vu le

jour dans le secteur agricole et en particulier dans le sous-secteur agriculture et

développement rural dans le but d’améliorer les revenus des populations rurales, d’améliorer

la productivité et la compétitivité des filières, d’accroitre les rendements, d’étendre les

superficies cultivées, de régénérer les plantations et de contribuer à la maitrise des itinéraires

techniques. Ils ont donc deux grands piliers à savoir les marchés et prix agricoles, et le

développement rural.

Le pays a également engagé des réformes pour renforcer le développement institutionnel et

accroitre les compétences des fonctionnaires travaillant dans ce secteur et les compétences des

organisations paysannes bien structurées.

Toujours dans l’optique de dynamiser son agriculture pour lutter efficacement contre la

pauvreté et promouvoir la sécurité alimentaire, le pays a souscrit, à l’échelle régionale et

internationale, à des engagements tels que la déclaration de l’Union Africaine de Maputo

(Déclaration sur l’Agriculture et la Sécurité Alimentaire en Afrique), ratifiée par l’Assemblée

Générale du Sommet des Chefs d’Etat et de Gouvernement de l’Union Africaine à sa session

tenue en Juillet 2003 à Maputo, demandant aux pays africains qu’il soit attribué 10% de leur

budget national au secteur agricole ; les Objectifs du Millénaire pour le Développement

(OMD) ou Objectifs de Développement Durable (ODD) selon l’Agenda post 2015 des

Nations Unies ; le Sommet Mondial sur la Sécurité Alimentaire (SMSA), Rome Novembre

2009 ; le Programme Détaillé pour le Développement de l’Agriculture Africaine (PDDAA),

de Juillet 2013.

Au regard de ce qui précède, le présent papier met en exergue l’impact de la performance du

secteur agricole sur les autres secteurs et les conditions de vie des populations. De façon

spécifique, il apprécie la relation causale qui existe entre : (i) le produit intérieur brut agricole

et le produit intérieur brut industriel ; (ii) le produit intérieur brut agricole et le produit

intérieur brut du secteur des services ; (iii) le produit intérieur brut agricole et le bien-être des

ménages. Pour y parvenir, on recourt à la fois aux données administratives officielles

(documents de projets, rapports d’activités, etc.), textes officielles et aux données de la

banque mondiale.

Ce papier, hors mis l’introduction, comprend quatre autres grandes sections. La première met

en relief les débats théoriques sur l’impact de l’agriculture et ressort l’ensemble des politiques

publiques agricoles mises en œuvre dans le pays depuis son accession à l’indépendance. La

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deuxième présente la méthodologie et la source des données utilisées. La troisième quant à

elle présente les résultats obtenus. Tandis que la dernière est consacrée aux conclusions et

discussions.

II. Débats théoriques et empiriques

1. Liens entre Agriculture, Croissance, Sécurité Alimentaire et Réduction de la

Pauvreté : Revue des débats théoriques

Dans cette section, on s’interroge sur la manière dont les récentes recherches ont abordé le

rôle de l’agriculture dans le développement économique des pays en développement en

général et du Cameroun en particulier. L’investissement agricole peut stimuler la croissance,

l’emploi et par conséquent les revenus. De nombreux travaux dans la littérature l’attestent.

Certains considèrent qu’il existe un lien direct, d’autres un lien indirect. Ces travaux utilisent

aussi bien des modèles économétriques que les modèles d’équilibre général calculable.

D’après Johnston et Mellor (1961), l’agriculture constitue le premier levier sur lequel tout

pays devrait agir pour asseoir son développement économique. Ces auteurs indiquent que la

croissance de la productivité agricole dans une économie fermée conduit simultanément à

l’augmentation des revenus ruraux avec des implications sur la réduction de la pauvreté, la

diminution des prix des produits alimentaires, l’augmentation de l’épargne rurale nécessaire

pour financer l’industrie domestique, et étendre le marché domestique aux produits non

agricoles. Cependant, si on se situe dans une économie ouverte, on enregistre des bénéfices

additionnels tels que la réduction des prix des denrées alimentaires en zone urbaine,

l’efficience des salaires nominaux grâce aux gains de productivité agricole, la compétitivité à

l’export des produits non agricole. Leur modèle se base sur l’expérience historique des pays

occidentaux et du Japon pour montrer que le succès de la croissance économique d’un Etat est

fortement lié à la croissance agricole.

Il s’agit également du seul moyen pour un Etat de garantir son indépendance alimentaire. Pour

cela, il suffit de produire plus et lutter contre les monopoles dans le commerce des produits

agricoles autrement dit procéder à la libéralisation des échanges agricoles comme l’indique

Courade (1996). Une hausse de la production agricole accroit le revenu des agriculteurs avec

des implications sur leur demande en biens et services produits par les non agriculteurs du

monde rural d’une part et la pauvreté rurale en termes de baisse d’autre part.

Le développement agricole est donc précurseur à l’industrialisation d’un pays (Clark, 1999).

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Dans son rapport sur le Développement mondial en 2008, la Banque mondiale le réaffirme.

Elle met en exergue le rôle essentiel de l’agriculture dans les étapes primaires du

développement. Selon l’organisation de Breton Woods, l’action jumelée de politiques

publiques et d’institutions fortes orientées dans le domaine agricole permet d’améliorer la

croissance des pays pauvres de l’Afrique subsaharienne. Cette hypothèse est confortée par les

études effectuées sur les modèles de croissance avec le secteur agricole. En effet, il ressort de

ces études qu’il existe de fortes prédictions avec la théorie économique sur le rôle effectif de

la croissance agricole sur la croissance économique (Gollin et Dercon, 2014 ; Gollin, Parente

et Rogerson, 2002, 2004, 2007 ; Echevarria, 1997 ; Eswaran et Kotwal, 1993).

Bravo-Ortega et Ledeman (2005) démontre que la productivité agricole influence

positivement le revenu des pauvres. Selon eux la productivité agricole accroit le revenu des

deuxième et troisième quintiles dans les pays en développement. Dans le même ordre d’idées,

Staatz et Dembélé (2008) montrent qu’une hausse de la productivité agricole améliore la

production, en utilisant les données sur la production des céréales (maïs et riz) au Mali et au

Rwanda.

Mc Arthur et Sachs (2013) ont démontré dans le cas de l’Ouganda que l’aide financière

agricole booste la production agricole avec des implications majeures sur la croissance

économique.

D’autres chercheurs utilisant les modèles d’équilibre général ont mis en exergue les liens

entre croissance agricole et bien-être des populations rurales (Thirtle et al, 2003 ; Irz et al,

2001; Thirtle et al, 2001; Hanner et Naschold, 2000 ; Mellor, 1999 ; Datt et Ravallion, 1998).

Grâce à cette méthode, ceux-ci montrent qu’une hausse du PIB agricole promeut une

croissance rurale et catalyse un développement inclusif.

Toutefois, parmi ces études, seules les analyses de Thirtle et al (2001), Irz et al (2001), et Datt

et Ravallion (1998) mettent en évidence le lien direct qui existe entre productivité agricole et

réduction de la pauvreté. Ces études démontrent qu’un accroissement de la productivité

agricole accroit le taux de salaire réel avec des effets induits positifs sur la réduction de la

pauvreté.

Poursuivant dans ce sens, Allgoni et al (2004) ont mis en exergue les effets induits de

l’introduction de nouvelles variétés sur la production et le revenu des ménages au Bénin à

l’aide d’une régression multiple. Les résultats obtenus montrent que l’adoption des nouvelles

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technologies augmente les rendements de 20% par hectare et par conséquent les revenus des

producteurs de niébé qui s’accroissent de 13%.

Ces effets induits sont également observés au niveau de l’emploi rural car une hausse de la

production agricole entraine une hausse de la demande de travail à travers les surfaces

cultivées, la technologie de production qui influence la demande de travail et la main

d’œuvre utilisée par parcelle avec des effets positifs sur le revenu des paysans et la réduction

de la pauvreté.

2. Les Politiques Agricoles Au Cameroun : de l’indépendance à aujourd’hui

Dès l’accession à l’indépendance en 1960, le Cameroun a misé sur l’agriculture pour

dynamiser sa croissance économique comme la majorité des pays d’Afrique Sub-saharienne et

des pays en développement en général.

Pour atteindre cet objectif et ceux liés à la sécurité alimentaire, de nombreux programmes,

projets et politiques agricoles ont été mis en œuvre. Trois temps majeurs permettent de mieux

analyser ces politiques à savoir la période du tout interventionnisme (1960-1986), la période

des Programmes d’Ajustement Structurel (1986-2000), la période Post Ajustement Structurel.

La première période est dominée par une planification rigoureuse. Durant celle-ci, Cinq plans

quinquennaux de développement4 ont élaborés et mis en œuvre. La principale caractéristique

de cette période est la trop grande implication de l’Etat. Celui-ci intervient notamment pour

règlementer la commercialisation des produits, administrer les prix des produits à

l’exportation, fournir les biens et services de base. On a assisté au cours de cette période à la

création de nombreuses fermes agricoles, bassins de production et une spécialisation dans les

cultures d’exportation et industrielles à savoir le cacao, le café, l’hévéa et le palmier à huile

qui rapportaient de nombreuses devises. Ainsi, on observe que l’essentiel des soutiens

financiers, matériels et techniques étaient orientés vers ces filières en particulier. Pour

accompagner les producteurs en majorité des petits paysans, l’Etat a créé de nombreuses

structures d’encadrement à l’instar de l’Institut de Recherche Agricole (IRA), l’Institut de

Recherche Zootechnique (IRZ) , le Fond National de Développement Rural (FONADER)

organisme financier étatique chargé d’apporter un soutien financier aux agriculteurs ; des

sociétés de développement ont été créées ainsi que des missions de développement. Celles-ci

ont été créées pour répondre à des besoins immédiats dans les domaines où l'État n'a pas jugé

4 Plan quinquennal 1960-1965 ; plan quinquennal 1966-1971 ; plan quinquennal 1971-1976 ; plan quinquennal 1976-1981 ; plan quinquennal 1981-1986.

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nécessaire de créer une société de développement. Elles n'avaient pas de capital social et

recevaient essentiellement des subventions publiques.

Cette période peut être qualifiée de période des « vingt glorieuse » pour le pays car Celle-ci

s’est traduite par une hausse de la consommation des ménages (2 % par an) et par un

accroissement sensible du Produit Intérieur Brut par tête5. Cette performance est imputable en

général au secteur agricole qui représentait plus de 30% du PIB et près de 80% des

exportations.

La deuxième période marquée par l’Ajustement Structurel6 constitue le début de la fin de

l’intervention de l’Etat dans tous les secteurs et en particulier dans le secteur agricole avec le

désengagement progressif de l’État dans l’administration de l’économie agricole, la baisse des

subventions, la privatisation et la restructuration des entreprises publiques et parapubliques et

la libéralisation du commerce agricole pour accroître la compétitivité des produits du secteur

en octroyant plus d’agréments aux exportateurs, à la suppression des monopoles et une

rétrocession des attributions de commercialisation l’ONCPB7. On parle en fait du Plan

d’Ajustement du Secteur Agricole (PASA) adopté en 1990. Ce plan aussi contribué à la

naissance de l’Institut de Recherche Agricole pour le Développement (IRAD). L'IRAD a été

créé par le décret n° 96/050 du 12 mars 1996 sous les cendres de l'IRA et de l'IRZ dont elle a

été une fusion. L'IRAD a la mission de conduire les activités de recherche visant la promotion

du développement agricole dans les domaines des productions végétales, animales,

halieutiques, forestière et de l'environnement, ainsi que des technologies alimentaires et agro-

industrielles. L'IRAD travaille en collaboration avec quelques sociétés de développement

dans la recherche d'accompagnement par filière. Il s'agit de la SODECOTON pour la filière

coton, la CDC et HEVECAM pour la filière hévéa, etc.

Ce programme de redressement économique et financier qui est une conséquence majeur d’un

niveau d’endettement élevé et du déséquilibre macroéconomique dû d’une part à la chute des

cours des cultures d’exportations ou des matières premières. L’une des implications de cette

chute est la réorientation de la politique agricole du pays, avec un accent particulier sur les

cultures de céréales, de racines et tubercules, etc.

5 Celui-ci est passé de 200.000 FCFA en 1965 à 360 000 FCFA en 1985. 6 Les objectifs des PAS sont : "passer d'une économie administrée à une économie de marché et d'une économie endettée à économie assainie financièrement".7 Office National de Commercialisation des Produits de Base

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Ce programme de redressement économique et financier a permis d’améliorer la compétitivité

de certains produits d’exportations en souffrance depuis le début des années 80, grâce à la

dévaluation du Francs CFA qui intervient en 1994. Cet ajustement monétaire agit

positivement sur le prix des produits à l’exportation et améliore la balance commerciale.

La politique Agricole post Ajustement repose essentiellement sur trois grands points : la

consolidation du secteur agricole comme moteur du développement économique et social du

pays ; la promotion de l’organisation professionnelle et interprofessionnelle des différents

opérateurs économiques qui doivent constituer les principaux acteurs du développement de

l’agriculture ; l’amélioration de la sécurité alimentaire des populations grâce à l’augmentation

des productions et de l’ensemble des revenus. Ces axes majeurs ont été clairement définis

dans la Stratégie de Développement du Secteur Rural (SDSR) élaboré en 2003 et modifiée en

2012. Cette Stratégie a été reprise en partie dans le Document de Stratégie pour la Croissance

et l’Emploi (DSCE) boussole économique du Gouvernement pour la période 2010-2020.

Ainsi, pour atteindre les résultats escomptés en ce qui concerne ce secteur notamment en

matière d’emploi, de réduction de la pauvreté et d’amélioration de la sécurité alimentaire, de

nombreux programmes et projets ont vu le jour avec des résultats mitigés. Ces programmes et

projets sont pour l’essentiel regroupés au sein du MINADER et MINEPIA, structures en

charge du développement de l’Agriculture au sens large et du Développement Rural. Ces

projets et programmes ont pour objectifs de : développer durablement les productions

agricoles ; développer les exploitations agricoles ; renforcer les capacités et les compétences

des acteurs à la base ; inciter les jeunes à faire l’agriculture, donc à rajeunir la main d’œuvre

agricole ; développer et améliorer les statistiques agricoles et alimentaires ; promouvoir le

développement local et communautaire ; gérer durablement les ressources naturelles.

Le but ultime du Gouvernement est de dynamiser la production agricole et promouvoir un

développement rural qui permet de lutter contre la pauvreté à la base. Cette dynamisation

implique donc l’utilisation des produits agro-chimiques (engrais et pesticides), de nouvelles

variétés de semences, de nouvelles techniques de production qui sont vulgarisées et

conseillées par les agents étatiques.

III. Méthodologie et Source des données

Selon la littérature, deux types d’analyses les relations causales entre l’agriculture et d’autres

variables économiques. Il s’agit des analyses microéconomiques et des macroéconomiques.

Les analyses microéconomiques sont les plus nombreuses et utilisent l’économétrie

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qualitative à l’instar de de Feubi et al (2016) étudient les implications des inégalités de genre

sur la croissance agricole, la création d’emploi et la pauvreté au Cameroun.

En revanche, les études macroéconomiques identifiées dans la littérature recourent aux

modèles d’équilibre général calculable c’est le cas de l’analyse de Feubi et al (2014). Cette

étude apprécie le lien entre les Investissements Directs Etrangers (IDE), l’accès à la terre et

les marchés fonciers en vue de stimuler le commerce international du Cameroun.

A l’opposé de ces études qui s’appuient également sur l’analyse descriptive, la présente étude

convoque la modélisation VAR (Vector Autoregressive) pour confirmer ou infirmer les

résultats obtenus à l’aide de l’analyse descriptive qui s’appuie essentiellement sur les

graphiques.

L’approche VAR permet de modéliser la dynamique de différentes variables agrégées à l’aide

d’un faible nombre de restrictions, la sélection du modèle ne s’effectuant que sur la base de

critères statistiques.

Il s'agit d'un modèle qui ne s'intéresse qu'aux relations statistiques qui existent entre les

variables. La modélisation VAR permet en effet d'exprimer chaque indicateur ou agrégat

endogène comme fonction linéaire des valeurs passées (retardées) de tous les indicateurs

endogènes et valeurs présentes ou retardées des exogènes. Ce modèle offre des facilités de

calcul et des possibilités de prévisions. Il est bien utilisable dans le cadre de l'analyse des

impacts de la production agricole sur la croissance économique à cause de sa simplicité, ses

facilités et des applications qu'il permet de réaliser.

Le modèle VAR présente l'avantage d'être facilement estimable tout en prenant en compte les

relations entre les valeurs présentes des variables et leurs valeurs retardées. Il permet aussi de:

faire des chocs (impulsions) afin d'évaluer les impacts de la variabilité d'une variable

endogène sur les autres endogènes ;

opérer une décomposition de la variance pour mieux cerner l'importance relative de

chaque innovation aléatoire des variables du VAR ;

de procéder aux tests de causalité à la Granger (1969) qui aident à estimer la part

d'explication que les valeurs passées ou retardées d'un vecteur apportent à un autre

vecteur ;

d'effectuer des prévisions ;

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d'étudier la cointégration des variables macroéconomiques pour appréhender les

relations de long terme.

Ce modèle peut prendre en compte :

des restrictions dues à des identités comptables et aux structures de certains domaines

de l'économie (il s'agit dans ce cas de VAR structurels) ;

de vérifier si à un moment donné une structure a changé, puis d'en évaluer les

conséquences éventuelles (VAR avec rupture structurelle à un point inconnu) ;

Comme applications du modèle VAR, nous avons la fonction d’impulsion ; la décomposition

de la variance ; la causalité.

Pour cette étude la procédure adoptée est la suivante :

tests de Dickey-Fuller Augmentée pour déterminer le degré d’intégration des

variables. Autrement dit de montrer que les variables sont stationnaires. Une variable

est dite stationnaire si la p-value calculée est inférieure au niveau de significativité de

1%, 5%, 10% ;

test de Johansen si les variables sont intégrés d’ordre 1. Ceci permettra d’approfondir

et de décider sur l’utilisation du modèle VAR ;

tests de cointégration pour apprécier le degré de relation qui existe entre les variables

entre les variables endogènes à savoir le PIB/hab, le PIB_IND, PIB_SER ;

test de causalité de Granger.

L’impact de la performance du secteur agricole sur celles des autres secteurs et l’impact de la

performance du secteur agricole sur les conditions de vie sont estimés à l’aide des Moindres

carrés Ordinaire.

Le modèle général utilisé s’écrit :

1

p

t i t i t ti

Y AY BX u

et B matrices des paramètres à estimer.

Vecteur des variables endogènes et Xt vecteur des variables exogènes ou explicatives.

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iA

tY

ut vecteur d’innovations.

Les données utilisées dans le cadre de cette étude proviennent de plusieurs sources à savoir la

Banque mondiale, la Food and Agriculture Organisation (FAO) et l’Institut National de la

Statistique du Cameroun. De manière spécifique, les données liées à l’évolution de la

production des cultures de rente, des cultures vivrières ainsi que les données sur la pauvreté

proviennent de l’Institut National de la Statistique (INS). Les données sur les cultures de rente

et vivrières proviennent de la comptabilité nationale. En outre, les données sur la pauvreté ont

été collectées en 1996, 2001, 2007 et 2014. Il s’agit des données d’enquête collectées auprès

des ménages dans le but d’actualiser le profil de pauvreté et d’apprécier l’avancement des

indicateurs liés aux objectifs de développement durable (ODD).

Par ailleurs, les données de la Banque Mondiale proviennent du World Development

Indicators 2017 (WDI, 2017). Il s’agit des données sur la production intérieure brute par

secteur (agricole, industrie et services) et le produit intérieur brut par habitant sur la période

1960-2014. Tandis que les données sur la prévalence de sous-alimentation proviennent de la

FAO sur la même période. Toutes ces informations mises ensemble permettent de mieux

apprécier l’impact de la performance du secteur agricole sur le bien-être dans le pays.

IV. Présentation et Interprétation des Résultats

1. Analyse descriptive de l’évolution de la performance du secteur agricole

Graphiquement, les cinquante (50) années de l’agriculture camerounaise peuvent être

résumées par le graphique ci-dessous qui donne une photographie des politiques publiques

agricoles du Cameroun notamment en ce qui concerne les cultures d’exportations ou

industrielles.

19791980

19811986

19871988

19891990

19911992

19931994

19951996

19971998

19992000

20012002

20032004

20072008

20092010

20110

50100150200250300350

Evolution de la production (en milliers de tonnes)

cacao café coton banane huile de palme caoutchouc

Page | 10

Source : Auteurs à partir des données du MINFI/DAE

Ceci est aussi symbolisé par l’évolution des terres arables autrement dit les terres potentiellement cultivables comme l’indique le graphique ci-dessus proposé par Feubi et al (2014).

Evolution des Terres arables, du PIB agricole et du PIB par tête au Cameroun

19601962

19641966

19681970

19721974

19761978

19801982

19841986

19881990

19921994

19961998

20002002

20042006

20082010

2012

2014(prévisio

n)

2016(prévisio

n)

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

25

Proportion de la terre arable Part du PIB agricole dans le taux de croissance du PIBPIB par tête en pourcentage du taux de croissance

Source : Feubi et al (2014), à partir des données du WDI

Le graphique ci-dessus indique que la proportion des terres labourables est restée quasiment

stable. On constate que l’accroissement de cette proportion observée entre 1960 et 1980 s’est

traduite par un pic autrement dit une hausse de la part du Produit Intérieur Brut (PIB) dans le

taux de croissance du PIB national. Il s’agit d’une hausse jamais égalée jusqu’à présent. Cela

pourrait être justifié par les cours mondiaux des produits agricoles de rentes qui étaient très

élevés à cette période. Durant cette période, on a également assisté à une hausse du PIB par

tête. Autrement dit une amélioration des conditions de vie des populations camerounaises.

Cette période est considérée par de nombreux économistes camerounais comme la période

« faste » de l’agriculture camerounaise.

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A la suite de cette période, on a assisté à une stagnation de la proportion des terres labourables

à cause non seulement de la chute des cours mondiaux des produits de rente étant entendu que

le Cameroun était « price taker » c’est-à-dire preneur de prix comme la plupart des pays

d’Afrique au Sud du Sahara et d’Amérique latine exportateurs des produits agricoles tels que

le cacao, la café, la banane et le caoutchouc. Mais aussi par la crise endettement qui s’est

transformée en crise économique empêchant ainsi le pays de poursuivre une politique

économique expansionniste avec un accent particulier sur le développement agricole.

Les implications de cette stagnation engendrée par les différentes crises sont nombreuses.

Parmi lesquels la détérioration des conditions de vie des populations surtout des populations

agricoles.

Toutefois depuis l’atteinte du point d’achèvement et l’adoption des politiques

protectionnismes notamment en ce qui concerne les cultures vivrières par exemple depuis la

crise de la faim de février 2008, la tendance semble s’inversée au regard des progrès

accomplis notamment en ce qui concerne les produits vivriers tels que les céréales (Riz, Maïs,

Mil/Sorgho), les racines et tubercules, la banane, les fruits et légumes dont la production est

en nette progression si l’on considère le graphique ci-dessous.

2008 2009 2010 2011 2012 2013 20140

2000000

4000000

6000000

8000000

10000000

12000000

14000000

Production des principales cultures vivrières (en tonnes)

Céréales Racines et Tubercules Bananes, fruits et légumes

Dans le cadre de son engagement en faveur des Objectifs du Millénaire pour le

développement (OMD), le pays s’est engagé à réduire de moitié son taux de pauvreté et

parvenir à une prévalence d’environ 25% d’ici à 2015, contre 53,3% en 1990. Les résultats

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préliminaires de la quatrième enquête camerounaise auprès des ménages réalisée en 2014

indiquent que l’atteinte de cet objectif d’ici à 2020 comme prévu dans le Document de

Stratégie pour la Croissance et l’Emploi (DSCE) reste possible, au regard des perspectives de

croissance économique favorables et soutenues par les politiques publiques en cours de mise

en oeuvre ou envisagées. Ces résultats montrent que l’incidence de la pauvreté se situe à

37,5% en 2014, contre 39,9% en 2007, 40,2% en 2001 et 53% en 1996. On constate qu’au

cours de la période 2007-2014 la dégradation des conditions de vie des populations rurales,

s’est accélérée. L’incidence de pauvreté se situe dans ce milieu à 56,8% en 2014, en hausse

de 1,8 point par rapport à 2007. En revanche, le milieu urbain affiche une incidence de

pauvreté de 8,9%, en baisse de 3,3 points par rapport à 2007. Graphiquement on a :

Source : Auteurs à partir d’ECAM I, II, III, IV et de la comptabilité nationale

L’observation de l’évolution du Produit Intérieur Brut du Secteur Agricole et du Produit

Intérieur Brut global à travers le graphique ci-dessous indique une présomption de corrélation

entre ces deux variables. Depuis 2004, on observe que les deux courbes évoluent presque de

la même manière. Autrement dit une hausse du PIB agricole s’accompagne toujours d’une

hausse du PIB et vice –versa. Entre 2009 et 2011, le graphique indique par exemple une

hausse quasi proportionnelle du PIB Agricole et du PIB.

Cette influence positive n’est pas toujours observée lorsqu’on effectue une analyse croisée

évolution de la pauvreté et taux de croissance du PIB agricole. Au regard des différentes

variations qu’on observe, il serait difficile d’attribuer les fortes variations de la pauvreté

enregistrées sur les périodes 1996-2001 (baisse de 13 points) et 2007-2014 (baisse de 2,4

points) au secteur agricole qui enregistre en moyenne 5% et 4,1% de croissance sur la même

Page | 13

1996 2001 2007 20140

10203040506070

Evolution Spatiale de la Pauvreté

National Urbain Rural

19961998

20002002

20042006

20082010

20120

2

4

6

8

Taux de Croissance

PIB Agricole PIB

période. Au cours de la première période, il semblerait que l’accroissement du PIB agricole

s’est accompagnée d’une baisse de la pauvreté au plan national et suivant le milieu de

résidence. En d’autres termes, on pourrait dire que la croissance agricole a été bénéfique au

pauvre sur la période. Elle a été pro-pauvre. Ceci montre que l’ensemble des politiques

publiques agricoles mis en exergue depuis la dévaluation du Francs CFA ont permis de

réduire la pauvreté dans le pays.

Cependant, sur la période 2007-2014, on observe un effet contraire car la variation à la hausse

du PIB agricole ne s’est pas accompagnée d’une baisse de la pauvreté en milieu rural, malgré

qu’elle ait profité au milieu urbain. Ceci d’une répartition inégale des richesses ou des

revenus. En d’autres termes les inégalités de revenus entre les deux milieux se sont accrues :

l’hypothèse de ruissellement (trickle Down) soutenu par Schultz, n’est donc pas vérifiée.

En ce qui concerne la sécurité alimentaire, il est important de rappeler que le pays a atteint en

2015 l’autosuffisance alimentaire, et donc l’objectif du millénaire pour le développement lié à

la faim. Ceci pourrait être mis à l’actif des politiques publiques agricoles mises en œuvre par

le gouvernement depuis 2000 qui ont permis d’accroitre la production agricole et d’améliorer

l’offre alimentaire réduisant ainsi la prévalence de la sous-alimentation. Au Cameroun, le taux

de prévalence de la sous-alimentation est en nette baisse depuis 1989 comme le montre le

graphique ci-dessous.

1989-1991

1990-1992

1991-1993

1992-1994

1993-1995

1994-1996

1995-1997

1996-1998

1997-1999

1998-2000

1999-2001

2000-2002

2001-2003

2002-2004

2003-2005

2004-2006

2005-2007

2006-2008

2007-2009

2008-2010

2009-2011

2010-2012

2011-201305

10152025303540

Prévalence de la sous-alimentation (%) (moyenne sur 3 ans)

Source : Auteurs à partir des données de FAOSTAT

On peut aussi appréhender la sécurité alimentaire en se focalisant également sur l’évolution de

l’offre et de la demande des produits vivriers ainsi que celle des disponibilités alimentaires et

des aides alimentaires octroyés au pays. L’offre des produits vivriers est mesurée par la

production annuelle et les importations des produits vivriers tandis que la demande est

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mesurée par la consommation finale et intermédiaire des produits vivriers, l’investissement

capté par la formation brute du capital fixe et la variation de stocks, les exportations des

produits vivriers, et les aides alimentaires notamment céréalières.

Les exportations et les importations des produits vivriers étant négligeables, la consommation

intermédiaire (les semences), l’investissement n’étant pas appréciables à cause de la non

désagrégation de l’information ou des données, le modèle utilisé sera réduit à trois

composantes à savoir la production vivrière, les aides alimentaires et la consommation

vivrière finale.

19931994

19951996

19971998

19992000

20012002

20032004

20052006

20072008

20092010

20110.00

200.00400.00600.00800.00

1,000.001,200.001,400.001,600.001,800.00

Production des cultures vivrières (en milliers de tonnes)

Consommation finale des produits vivriers (en milliers de tonnes)

Source : Auteurs à partir des données de la comptabilité Nationale (INS)

Ce graphique montre clairement qu’entre 1993 et 2000, l’offre alimentaire en termes de

production vivrière ne permettait pas assez de couvrir les besoins des ménages ou la demande

nationale. Cette situation a connu une inflexion à partir de 2000. Mais c’est effectivement à

partir de 2008 après la crise de la faim que la situation a véritablement été inversée grâce à

l’ensemble des politiques publiques mises en œuvre pour lutter contre la cherté de la vie.

Ces politiques publiques sont en majorité orientées vers l’agriculture pour dynamiser la

production, désenclaver les bassins de production, rendre accessible les produits de

l’agriculture. Les politiques orientées vers l’agriculture pour dynamiser la production sont

essentiellement basées sur les innovations agricoles. Autrement dit sur l’utilisation des engrais

agro-chimiques, des nouvelles variétés de semences (semences améliorées), des nouvelles

techniques de production.

Page | 15

Par ailleurs, L’analyse comparée du secteur agricole avec les autres secteurs que sont le

secteur de l’industrie et le secteur des services montre sur la période d’étude que le secteur

des services crée plus de valeur ajouté que les deux autres. On pourrait donc penser que le

Cameroun qui est un pays carrefour pourrait s’appuyer sur ce secteur pour son décollage

économique. En revanche, le graphique ci-dessus montre sur la période 1965-1980 le secteur

agricole contribuait plus au PIB8 que le secteur de l’industrie. Cette tendance a été inversée

entre 1980 et 1992, période durant laquelle le pays était sous ajustement structurel et depuis

lors ce secteur demeure plus performant confirmant ainsi toutes les théories économiques qui

stipulent que l’industrie est le moteur de l’économie.

19601962

19641966

19681970

19721974

19761978

19801982

19841986

19881990

19921994

19961998

20002002

20042006

20082010

20122014

0

10

20

30

40

50

60

Evolution de la performance des secteurs agricole, industrie et service

Agriculture value (%GDP) Industry, value added (% of GDP)Services, etc., value added (% of GDP)

Source : Auteurs à partir des données du WDI (2017)

2. Présentation des résultats de la modélisation VAR

Pour éviter les effets d’échelle, nous avons utilisé le logarithme (ln) pour réduire les écarts.

Une fois cela effectué, chaque variable a été retardée d’une période, puis nous avons calculé

la différence première de chaque variable retardée et enfin la différence des différences.

Pour vérifier la stationnarité de nos variables, nous avons utilisé le test de Dickey-Fuller

Augmenté. Ce test a été administré d’abord aux variables en niveau, puis aux variables en

niveau retardées d’une période, et enfin aux variables précédentes en différence première. Le

tableau ci-dessous présente les variables qui sont stationnaires. On constate que la variable

PIB par habitant en niveau est stationnaire car les p-value obtenues sont inférieures au niveau

8 Produit Intérieur Brut

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de significativité de 5% et 10%. Tandis que les autres variables à savoir PIB_AGR, PIB_IND,

PIB_SER sont stationnaires en différence première après avoir été mise en niveau et retardé

d’une période. Le tableau ci-dessous fait l’économie des résultats obtenus.

Variables Test ADF SignificativitéTest-Statistic P-valueLn (PIB/hab) -2,901 0,0453 **

Ln (PIB/hab-1) -2,843 0,0524 *Dln (PIB_AGR-1) -5,765 0,000 ***Dln (PIB_IND-1) -3,905 0,0020 ***Dln (PIB_SER-1) -4,473 0,0002 ***

Ln (PIB/hab)= PIB/hab mis en niveau ; Ln (PIB/hab-1)= PIB/hab mis en niveau et retardé d’une période ; Dln (PIB_AGR-1)= Différence première du PIB_AGR mis en niveau et retardé d’une période ; Dln (PIB_IND-1)= Différence première du PIB_IND mis en niveau et retardé d’une période ; Dln (PIB_SER-1)= Différence première du PIB_SER mis en niveau et retardé d’une période.

Ces résultats des Tests de Dickey-Fuller Augmenté sont confirmés par les tests de

cointégration de Johansen effectués sur les mêmes variables. Les résultats du test de

cointégration indiquent que l’hypothèse nulle selon laquelle il existe une ou aucune relation

entre les séries utilisées, doit être rejetée car on constate que la trace statistique utilisée dans la

procédure de Johansen pour r=2 est inférieure au seuil critique obtenu pour un niveau de

significativité de 1%. Ce qui signifie qu’il existe au moins deux relations de cointégration.

Autrement dit il existe des relations entre les séries utilisées.

On obtient le même résultat en se focalisant sur les critères d’information à savoir le critère de

Schwarz Bayesian information criterion (SBIC) et le critère de Hannan and Quinn

information criterion (HQIC).

2.1. Influence de la performance du secteur agricole sur les conditions de vie des populations

Les résultats du modèle VAR (Annexe 2) sur toute la période d’étude indiquent qu’il existe

une relation positive et significative entre la performance sur agricole et le bien-être capter par

le PIB/hab. Cette hypothèse vérifié et défendu par les économistes welfaristes comme Martin

Ravallion, est confirmée par le test de Granger qui montre clairement que la performance du

secteur agricole symbolisée par le PIB Agricole influence le bien-être.

Page | 17

Cependant lorsqu’on distingue trois périodes à savoir le tout interventionnisme (1960-1980),

la libéralisation des échanges ou le désengagement de l’Etat 1990 à aujourd’hui), on constate

que le «tout interventionnisme » ou «politique de soutien » caractérisée par des subventions

des intrants ou l’achat de la surproduction des producteurs afin de maintenir élevé les prix

pratiqués sur le marché, a produit des résultats mitigés. En outre lorsqu’on prolonge cette

période jusqu’en 1990, début de la mise en œuvre effective des PAS, on observe que cette

politique a contribué légèrement à l’amélioration du bien-être des populations (confère

Annexe 2).

Cette thèse est également vérifiée sur la période d’étude caractérisée par un désengagement de

l’Etat autrement dit par la pratique d’une politique économique dite libérale. Durant cette

période, on note qu’un accroissement d’une unité du PIB agricole entraine une variation à la

hausse du PIB/hab de 1,8 unité. Le test de Granger le confirme également.

2.2. Impact de la performance du secteur agricole sur les secteurs de l’industrie et des services

Les résultats des estimations du modèle VAR en annexe3 indiquent l’existence d’une relation

causale à deux sens entre ces deux variables captées respectivement par le PIB agricole et le

PIB Industriel. Le test de causalité de Granger effectué le confirme. Ce résultat est également

observé durant la politique de soutien selon les estimations en annexe. Toutefois, la chute des

prix des cultures de rente et l’augmentation de la dette qui a engendré une crise de la dette

conduisant le pays à la mise en œuvre d’une politique d’austérité devant favoriser un retour à

l’équilibre, ont entrainé une baisse des moyens financiers des structures étatiques comme le

FONADER avec des implications majeurs sur la production et les revenus des paysans. Ceux-

ci ont résisté grâce à l’industrie locale bien qu’embryonnaire.

En outre, les résultats indiquent que le désengagement progressif de l’Etat autrement dit la

mise en œuvre d’une politique libérale depuis les années 90 produit des effets positifs sur la

production du secteur industriel.

En ce qui concerne, l’impact du secteur agricole sur le secteur des services, les résultats du

modèle VAR (Annexe 4) indiquent l’existence d’une relation positive et significative entre les

PIB de ces deux secteurs sur toute la période. Selon le test de causalité au sens de Granger, il

s’agit d’une relation bidirectionnelle. Cette influence positive est aussi observée depuis la

mise en place de la politique libérale annoncé dans le libéralisme communautaire publié au

début des années 90 par le chef de l’état.

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Globalement, toute influence positive de la performance du secteur agricole sur la création de

la valeur ajoutée pourrait entrainer une hausse du PIB du secteur des services qui est le

secteur de la distribution/la commercialisation, du transport, etc. Ceci signifie que la mise en

œuvre d’une véritable politique agricole et politique industrielle engendrerait un

accroissement du PIB des services qui selon les statistiques officielles contribue plus à la

croissance économique.

V. Conclusions et Discussions

En somme, trois grandes périodes sont essentielles pour l’analyse des politiques publiques

agricoles au Cameroun à savoir la période du tout interventionnisme de l’Etat, période des

plans quinquennaux de développement, celui-ci intervenait pour règlementer la

commercialisation des produits, administrer les prix des produits à l’exportation, fournir les

biens et services de base ; la période des programmes d’ajustement structurel avec notamment

le programme d’ajustement structurel de l’agriculture (PASA) caractérisé par la libéralisation

du commerce agricole pour accroître la compétitivité des produits du secteur en octroyant plus

d’agréments aux exportateurs, à la suppression des monopoles et une rétrocession des

attributions de commercialisation à l’ONCPB ; la période post ajustement structurel avec

notamment la stratégie de développement du secteur rural (SDSR) qui constitue la boussole

du gouvernement en termes de politique agricole. Les implications de toutes ces politiques en

termes de réduction de la pauvreté et promotion de la sécurité alimentaire sont perceptibles.

L’utilisation du modèle VAR indique clairement qu’un choc structurel positif dans le secteur

agricole permettrait d’accélérer la croissance des autres secteurs et d’améliorer les conditions

de vie des populations.

Toutefois, il serait important de se demander si la pratique d’une agriculture biologique dans

le pays créerait plus de valeur ajoutée et par ricochet une réduction significative de la pauvreté

et des inégalités dans le pays.

VI. Références

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VII. Annexes

Annexe 1: Test de cointégration

2 10 108.86951 0.10512 -3.729729 -3.972244 -4.119563 1 9 106.20403 0.46051 -3.699318* -3.917581* -4.050168 0 6 91.392719 -3.32413 -3.469639 -3.55803 rank parms LL eigenvalue SBIC HQIC AICmaximum 2 10 108.86951 0.10512 1 9 106.20403 0.46051 5.3310* 6.65 0 6 91.392719 . 34.9536 20.04 rank parms LL eigenvalue statistic valuemaximum trace critical 1% Sample: 4 - 51 Lags = 2Trend: constant Number of obs = 48 Johansen tests for cointegration

. vecrank Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_SER_1, trend(constant) ic level99

2 10 126.11531 0.17829 -4.448304 -4.690819 -4.838138 1 9 121.40251 0.43933 -4.332588* -4.550851* -4.683438 0 6 107.51573 -3.995922 -4.141431 -4.229822 rank parms LL eigenvalue SBIC HQIC AICmaximum 2 10 126.11531 0.17829 1 9 121.40251 0.43933 9.4256 6.65 0 6 107.51573 . 37.1992 20.04 rank parms LL eigenvalue statistic valuemaximum trace critical 1% Sample: 4 - 51 Lags = 2Trend: constant Number of obs = 48 Johansen tests for cointegration

. vecrank Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_SER_1, trend(constant) ic level99

Page | 22

2 10 105.78864 0.06387 -3.60136 -3.843875 -3.991193 1 9 104.20461 0.37807 -3.616009* -3.834272* -3.966859 0 6 92.806182 -3.383024 -3.528533 -3.616924 rank parms LL eigenvalue SBIC HQIC AICmaximum 2 10 105.78864 0.06387 1 9 104.20461 0.37807 3.1680* 6.65 0 6 92.806182 . 25.9649 20.04 rank parms LL eigenvalue statistic valuemaximum trace critical 1% Sample: 4 - 51 Lags = 2Trend: constant Number of obs = 48 Johansen tests for cointegration

. vecrank Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_IND_1, trend(constant) ic level99

Annexe 2: Relation entre PIB Agricole et PIB/Hab

i. Estimation VAR

_cons .277788 .1463914 1.90 0.058 -.0091338 .5647099 L2. -.0702966 .1256468 -0.56 0.576 -.3165598 .1759666 L1. -.3275342 .1358211 -2.41 0.016 -.5937386 -.0613297Dln_PIB_AGR_1 L2. -.9391931 .1896213 -4.95 0.000 -1.310844 -.5675421 L1. .9213184 .1920158 4.80 0.000 .5449743 1.297663 ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 _cons .2076878 .1001306 2.07 0.038 .0114354 .4039402 L2. -.0117435 .0859415 -0.14 0.891 -.1801856 .1566987 L1. .0524779 .0929006 0.56 0.572 -.1296039 .2345598Dln_PIB_AGR_1 L2. -.6760894 .1296996 -5.21 0.000 -.9302959 -.4218829 L1. 1.660605 .1313374 12.64 0.000 1.403188 1.918021 ln_PIB_Hab ln_PIB_Hab Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Dln_PIB_AGR_1 5 .067216 0.4571 40.41772 0.0000ln_PIB_Hab 5 .045975 0.9973 17603.37 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2

Det(Sigma_ml) = 7.17e-06 SBIC = -5.3627FPE = .0000109 HQIC = -5.605215Log likelihood = 148.0608 AIC = -5.752534Sample: 4 - 51 No. of obs = 48

Vector autoregression

. var ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1, lags(1/2)

Page | 23

ii. Test de causalité entre les deux variables

Dln_PIB_AGR_1 ALL 30.746 2 0.000 Dln_PIB_AGR_1 ln_PIB_Hab 30.746 2 0.000 ln_PIB_Hab ALL .38062 2 0.827 ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 .38062 2 0.827 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests

. vargranger

iii. Instruction des variables Dummy pour apprécier l’effet des politiques agricoles sur période majeure

Sur la période 1960-1980

Page | 24


. vargranger

_cons -1.522088 .8234213 -1.85 0.065 -3.135964 .0917879 L2. -.1762815 .3511934 -0.50 0.616 -.864608 .5120449 L1. -.4086425 .3673852 -1.11 0.266 -1.128704 .3114194Dln_PIB_AGR_1 L2. .389167 .7742877 0.50 0.615 -1.128409 1.906743 L1. -.2283924 .7497393 -0.30 0.761 -1.697854 1.24107 ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 _cons -.2018301 .4619444 -0.44 0.662 -1.107225 .7035643 L2. .0328862 .1970217 0.17 0.867 -.3532692 .4190416 L1. .1794206 .2061054 0.87 0.384 -.2245385 .5833798Dln_PIB_AGR_1 L2. -.0826201 .4343802 -0.19 0.849 -.9339895 .7687494 L1. 1.107559 .4206084 2.63 0.008 .2831817 1.931936 ln_PIB_Hab ln_PIB_Hab Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]




. var ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 if Dum1 ==1, lags(1/2)


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. vargranger

_cons .4699276 .2170366 2.17 0.030 .0445437 .8953114 L2. .2005268 .2090247 0.96 0.337 -.209154 .6102076 L1. -.2624958 .2289652 -1.15 0.252 -.7112594 .1862677Dln_PIB_AGR_1 L2. -.6471597 .2789915 -2.32 0.020 -1.193973 -.1003465 L1. .6115013 .281308 2.17 0.030 .0601477 1.162855 ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 _cons .3029039 .1608666 1.88 0.060 -.0123888 .6181966 L2. .0232775 .1549282 0.15 0.881 -.2803762 .3269311 L1. -.0007188 .169708 -0.00 0.997 -.3333405 .3319029Dln_PIB_AGR_1 L2. -.7708992 .2067873 -3.73 0.000 -1.176195 -.3656035 L1. 1.746245 .2085043 8.38 0.000 1.337584 2.154906 ln_PIB_Hab ln_PIB_Hab Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]





Après 1990

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. vargranger

_cons .0238446 .4147391 0.06 0.954 -.7890291 .8367182 L2. -.2890936 .1209555 -2.39 0.017 -.5261621 -.0520251 L1. -.2857914 .1243447 -2.30 0.022 -.5295026 -.0420802Dln_PIB_AGR_1 L2. -1.758829 .2777479 -6.33 0.000 -2.303205 -1.214453 L1. 1.759257 .276769 6.36 0.000 1.2168 2.301714 ln_PIB_Hab Dln_PIB_AGR_1 _cons .2695213 .2719783 0.99 0.322 -.2635464 .8025889 L2. .0110934 .0793204 0.14 0.889 -.1443718 .1665586 L1. .0663342 .081543 0.81 0.416 -.0934871 .2261556Dln_PIB_AGR_1 L2. -.3034706 .182142 -1.67 0.096 -.6604622 .0535211 L1. 1.284624 .1815001 7.08 0.000 .92889 1.640357 ln_PIB_Hab ln_PIB_Hab Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]


Det(Sigma_ml) = 1.42e-06 SBIC = -6.464835FPE = 3.31e-06 HQIC = -6.825467Log likelihood = 93.46829 AIC = -6.955691Sample: 28 - 51 No. of obs = 24



Annexe 3: Relation entre PIB Agricole et PIB Industrieli. Estimation Var

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_cons .0335535 .0160012 2.10 0.036 .0021917 .0649153 L2. .1346592 .1198149 1.12 0.261 -.1001736 .369492 L1. -.0086082 .1426906 -0.06 0.952 -.2882766 .2710602Dln_PIB_AGR_1 L2. .0195133 .1101613 0.18 0.859 -.1963989 .2354256 L1. .378833 .092667 4.09 0.000 .197209 .560457Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .0017963 .022677 0.08 0.937 -.0426498 .0462424 L2. .5113488 .1698022 3.01 0.003 .1785426 .844155 L1. .0893334 .2022218 0.44 0.659 -.307014 .4856808Dln_PIB_AGR_1 L2. .1677971 .1561212 1.07 0.282 -.1381948 .473789 L1. .2976363 .1313281 2.27 0.023 .0402379 .5550347Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_IND_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Dln_PIB_AGR_1 5 .071779 0.3809 29.53467 0.0000Dln_PIB_IND_1 5 .101725 0.4162 34.22614 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2

Det(Sigma_ml) = .0000418 SBIC = -3.60136FPE = .0000634 HQIC = -3.843875Log likelihood = 105.7886 AIC = -3.991193Sample: 4 - 51 No. of obs = 48


. var Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1, lags(1/2)


Dln_PIB_AGR_1 ALL 21.053 2 0.000 Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_IND_1 21.053 2 0.000 Dln_PIB_IND_1 ALL 9.3758 2 0.009 Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 9.3758 2 0.009 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests

. vargranger


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. vargranger

_cons .0338444 .0498408 0.68 0.497 -.0638418 .1315306 L2. -.1559186 .2187569 -0.71 0.476 -.5846742 .2728371 L1. -.5004056 .2355992 -2.12 0.034 -.9621715 -.0386397Dln_PIB_AGR_1 L2. 1.607556 .5188211 3.10 0.002 .5906854 2.624427 L1. .1254263 .1769796 0.71 0.479 -.2214474 .4723Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .000799 .0369083 0.02 0.983 -.0715399 .0731379 L2. 1.043421 .1619946 6.44 0.000 .7259171 1.360924 L1. .1607192 .1744667 0.92 0.357 -.1812293 .5026677Dln_PIB_AGR_1 L2. -.4107571 .3841992 -1.07 0.285 -1.163774 .3422595 L1. .3644225 .1310576 2.78 0.005 .1075543 .6212906Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_IND_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]




. var Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 if Dum1 ==1, lags(1/2)


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. vargranger

_cons .0266702 .0287584 0.93 0.354 -.0296953 .0830356 L2. .356966 .2094278 1.70 0.088 -.0535049 .7674369 L1. .0054962 .1987796 0.03 0.978 -.3841047 .3950971Dln_PIB_AGR_1 L2. -.0079482 .1830476 -0.04 0.965 -.366715 .3508185 L1. .2797443 .1690523 1.65 0.098 -.0515921 .6110808Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons -.0320177 .027154 -1.18 0.238 -.0852386 .0212032 L2. .8323084 .1977442 4.21 0.000 .4447369 1.21988 L1. -.0595962 .18769 -0.32 0.751 -.4274619 .3082696Dln_PIB_AGR_1 L2. -.1705861 .1728357 -0.99 0.324 -.5093379 .1681657 L1. .7450467 .1596212 4.67 0.000 .4321949 1.057898Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_IND_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]





Après 1990

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Dln_PIB_AGR_1 ALL 23.491 2 0.000 Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_IND_1 23.491 2 0.000 Dln_PIB_IND_1 ALL .83563 2 0.658 Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 .83563 2 0.658 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests

. vargranger

_cons .02069 .0190066 1.09 0.276 -.0165623 .0579423 L2. -.0714939 .1351969 -0.53 0.597 -.336475 .1934873 L1. .171544 .221085 0.78 0.438 -.2617746 .6048626Dln_PIB_AGR_1 L2. -.0290061 .1592256 -0.18 0.855 -.3410825 .2830703 L1. .5854236 .1222361 4.79 0.000 .3458452 .825002Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .0774435 .033699 2.30 0.022 .0113945 .1434924 L2. .2152078 .2397061 0.90 0.369 -.2546076 .6850231 L1. -.1304962 .3919869 -0.33 0.739 -.8987764 .6377839Dln_PIB_AGR_1 L2. .0380448 .2823093 0.13 0.893 -.5152712 .5913607 L1. -.2686204 .2167264 -1.24 0.215 -.6933963 .1561555Dln_PIB_IND_1 Dln_PIB_IND_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]





Annexe 4: Relation entre PIB Agricole et PIB Service

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i. Estimation Var

_cons .0297886 .0186201 1.60 0.110 -.006706 .0662833 L2. -.0138807 .1576497 -0.09 0.930 -.3228684 .295107 L1. -.0182313 .1459614 -0.12 0.901 -.3043104 .2678478Dln_PIB_AGR_1 L2. .0888272 .1652545 0.54 0.591 -.2350656 .41272 L1. .5294678 .180164 2.94 0.003 .1763527 .8825828Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .0345048 .0145231 2.38 0.018 .0060401 .0629696 L2. -.1242619 .1229622 -1.01 0.312 -.3652634 .1167397 L1. .5530424 .1138457 4.86 0.000 .3299089 .7761759Dln_PIB_AGR_1 L2. -.1427594 .1288937 -1.11 0.268 -.3953865 .1098677 L1. .3559908 .1405228 2.53 0.011 .0805712 .6314104Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_SER_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Dln_PIB_AGR_1 5 .078494 0.2597 16.8355 0.0021Dln_PIB_SER_1 5 .061223 0.4642 41.59022 0.0000 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2



. var Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1, lags(1/2)


Dln_PIB_AGR_1 ALL 9.7431 2 0.008 Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_SER_1 9.7431 2 0.008 Dln_PIB_SER_1 ALL 25.569 2 0.000 Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 25.569 2 0.000 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests

. vargranger



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Dln_PIB_AGR_1 ALL .0231 2 0.989 Dln_PIB_AGR_1 Dln_PIB_SER_1 .0231 2 0.989 Dln_PIB_SER_1 ALL 14.369 2 0.001 Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 14.369 2 0.001 Equation Excluded chi2 df Prob > chi2 Granger causality Wald tests

. vargranger

_cons .125189 .0724763 1.73 0.084 -.0168619 .2672399 L2. .216545 .3595958 0.60 0.547 -.4882499 .9213398 L1. -.1091631 .2682328 -0.41 0.684 -.6348897 .4165635Dln_PIB_AGR_1 L2. .0392806 .3205944 0.12 0.902 -.589073 .6676341 L1. -.0215136 .4484249 -0.05 0.962 -.9004102 .857383Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .1283103 .0479427 2.68 0.007 .0343443 .2222763 L2. -.1927215 .2378709 -0.81 0.418 -.6589399 .273497 L1. .640124 .1774347 3.61 0.000 .2923583 .9878896Dln_PIB_AGR_1 L2. -.5006165 .2120717 -2.36 0.018 -.9162694 -.0849635 L1. .0524351 .2966309 0.18 0.860 -.5289509 .633821Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_SER_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]

Dln_PIB_AGR_1 5 .097525 0.0654 .9103948 0.9231Dln_PIB_SER_1 5 .064512 0.5898 18.69 0.0009 Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2



. var Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 if Dum1 ==1, lags(1/2)


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. vargranger

_cons .0247673 .0312963 0.79 0.429 -.0365724 .0861069 L2. .2418505 .2557298 0.95 0.344 -.2593706 .7430717 L1. .1052611 .2063007 0.51 0.610 -.2990808 .5096031Dln_PIB_AGR_1 L2. .0352057 .2032198 0.17 0.862 -.3630978 .4335092 L1. .3098167 .2317244 1.34 0.181 -.1443548 .7639883Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .0370648 .0263062 1.41 0.159 -.0144945 .0886241 L2. -.2331983 .2149547 -1.08 0.278 -.6545018 .1881052 L1. .74067 .1734069 4.27 0.000 .4007987 1.080541Dln_PIB_AGR_1 L2. -.2027417 .1708172 -1.19 0.235 -.5375373 .1320539 L1. .3800453 .1947769 1.95 0.051 -.0017104 .761801Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_SER_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]





Après 1990

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. vargranger

_cons .0224067 .0284007 0.79 0.430 -.0332576 .078071 L2. -.280586 .1831718 -1.53 0.126 -.6395961 .078424 L1. -.1770448 .1941579 -0.91 0.362 -.5575873 .2034978Dln_PIB_AGR_1 L2. .1200278 .311381 0.39 0.700 -.4902678 .7303234 L1. .9019945 .337302 2.67 0.007 .2408947 1.563094Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_AGR_1 _cons .0608163 .0166942 3.64 0.000 .0280964 .0935363 L2. -.0432272 .1076699 -0.40 0.688 -.2542563 .1678019 L1. .2541263 .1141277 2.23 0.026 .0304402 .4778124Dln_PIB_AGR_1 L2. -.1178875 .1830323 -0.64 0.520 -.4766243 .2408493 L1. .052493 .1982689 0.26 0.791 -.3361069 .441093Dln_PIB_SER_1 Dln_PIB_SER_1 Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]





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· Web viewMéthodologie et Source des données Selon la littérature, deux types d’analyses les relations causales entre l’agriculture et d’autres variables économiques