Un scénario de référence : des progrès lents

Ce scénario sert de référence pour effectuer la comparaison avec les autres scénarios. Un effort a été déployé dans le paramétrage du modèle afin d’avoir un scénario de référence qui reproduit au mieux les grands faits stylisés de l’économie burkinabè sur la période 2005-2012 (Chapitre 3).

L’économie du Burkina Faso a enregistré au cours de cette période une croissance annuelle moyenne de 5,2% par an (Tableau 25). Cette croissance a été surtout portée par le secteur des services avec une contribution de 47,4%, suivie des secteurs industriels (26,8%) et des secteurs agricoles (25,6%). Les taux de croissance annuels ont été respectivement de 5,7%, 6,4% et 3,8%.

Tableau 25 : Structure et croissance réelle et simulée du PIB global et des PIB sectoriels

Part (%)

Croissance annuelle moyenne Contribution à la croissance

Réelle

(2005-2012) (2005-2015) Simulée (2005-2012) Réelle (2005-2015) Simulée

Agriculture 35,0 3,8 3,8 25,6 25,2 Industrie 21,8 6,4 6,5 26,8 26,6 Services 43,2 5,7 5,8 47,4 47,2 PIB 100,0 5,2 5,3 100,0 100,0

Sources: simulations et World Development Indicators

L’analyse de la simulation de référence met en évidence une lente croissance des niveaux de consommation de céréales comme des produits animaux de sorte qu’un horizon de 10 ans s’avère insuffisant pour atteindre les normes de consommation en particulier pour les urbains pauvres. La consommation de céréales en 2015 est de 197 kg par personne en milieu rural, soit 3% en dessous de la norme et de 167 kg par personne en milieu urbain, soit 18% en dessous de la norme. Pour les produits animaux, l’écart à la norme est encore de 15% pour les ruraux et urbains pauvres (Figures 27 et 28).

La consommation des ménages non-pauvres augmente également dans ce scénario de référence (Figures 29 et 30). Les urbains pauvres dont la consommation de céréales se situait, légèrement au-dessus de la norme (215 kg/tête) en 2005, voient leur consommation dépasser significativement cette norme en 2015 pour atteindre 243 kg/tête.

Figure 27: Évolution de la consommation de céréales des ménages pauvres dans le scénario de référence

Figure 28: Évolution de la consommation de produits animaux des ménages pauvres dans le scénario de référence

Figure 30: Évolution de la consommation de produits animaux des ménages non-pauvres dans le scénario de référence

Les faibles progrès au niveau de la consommation alimentaire des ménages pauvres sont le fruit d’une faible croissance des revenus par tête des catégories pauvres de la population (Figure

31)39_{. La profondeur de la pauvreté est encore de 17% en milieu rural comme en milieu urbain}

en 2015 alors qu’elle était de 25% et 32% en 2005 respectivement pour les ruraux et urbains pauvres traduisant la faible réduction de l’écart au seuil de pauvreté. Celui-ci n’est atteint qu’en

2023 pour les urbains pauvres et au-delà de 2025 pour les ruraux pauvres40_.

Figure 31: Évolution des revenus réels des ménages pauvres dans le scénario de référence

39 _{Cela est d’autant plus vrai que les élasticités revenu choisies sont plus fortes pour la consommation alimentaire}

des pauvres.

40 _{La simulation a été étendue à 2025 pour voir les dynamiques après la période de 10 ans mais les résultats ne}

Figure 32: Évolution des revenus réels des ménages non-pauvres dans le scénario de référence

La faible croissance des revenus par tête est elle-même le résultat, à la fois de la forte croissance démographique de 3,1% et d’une répartition inégale des retombées de cette croissance. En effet, d’une part, si l’on convient que la croissance économique de 5,2% est élevée, le constat est moins évident si l’on considère cette croissance par tête. La croissance par tête se situe en moyenne à 2,1%. Or, une croissance de cet ordre de grandeur s’avère insuffisante au regard de la profondeur initiale de la pauvreté, surtout en milieu urbain (32% contre 25% en milieu rural). D’autre part, comme le montre la figure 33, en milieux rural et urbain, la croissance annuelle des revenus par tête est plus élevée pour les ménages non-pauvres que pour les ménages pauvres. En milieu rural, la croissance annuelle du revenu par tête est de 1,1% pour les pauvres, contre 1,6% pour les non-pauvres. En milieu urbain, où la croissance des revenus par tête est plus élevée, la croissance des revenus par tête des pauvres est de 2,3% par an contre 2,6% par an pour les ménages non-pauvres. Ces résultats confirment ainsi l’analyse faite dans le chapitre 2 sur la nature non-pro pauvre de la croissance économique observée au Burkina Faso au cours de ces dernières décennies.

Figure 33: Taux de croissance annuels des revenus réels par tête (%)

Le caractère non pro-pauvre de la croissance économique s’explique à la fois par le fait que

l’agriculture qui est le secteur employant le plus de pauvres41_{, connaît la plus faible croissance}

et par le fait qu’en milieu urbain, les pauvres sont majoritairement touchés par le chômage tandis que la dotation en facteur capital des pauvres dans les deux milieux de résidence reste très faible, ce qui les empêche de profiter des retombées de la croissance économique. La croissance de l’agriculture n’est en effet que de 3,8% par an dans le scénario de référence. La croissance économique globale, essentiellement tirée par quelques secteurs dont le principal est l’industrie extractive n’est ainsi qu’un « miroir aux alouettes » car peu créatrice d’emplois en raison de la forte intensité capitalistique de ces secteurs porteurs de la croissance économique.

La faible croissance de l’agriculture peut également s’expliquer, au moins en partie, par la faiblesse du pouvoir d’achat des ménages. En effet, la faiblesse des revenus implique une faiblesse de la demande solvable pour les produits agricoles, ce qui maintient les prix à un niveau tel que l’incitation des producteurs à accroître les volumes de production est faible. La structure de la production de céréales et la croissance des différents types de céréales (Tableau 26) illustre ainsi une faible croissance de la production des céréales traditionnelles (mil sorgho et fonio) et du maïs qui représentent à la fois l’essentiel de la production de céréales (96%) et de la consommation en céréales des pauvres surtout en milieu rural. Dans la mesure où ces

41 _{En rappel, comme présenté dans le tableau 23 du chapitre 3, 72% des revenus des ruraux pauvres proviennent}

céréales sont faiblement commercialisées à l’échelle internationale (Tableau 27), la croissance de la production nationale détermine une grande part de la croissance de la consommation de céréale.

Tableau 26 : Structure et croissance (réelle et simulée) de la production de céréales.

Part (%)

Croissance annuelle moyenne Contribution à la croissance

Réelle

(2005-2012) (2005-2015) Simulée (2005-2012) Réelle (2005-2015) Simulée

Maïs 20,5 3,2 4,5 13,5 21,8 Riz 4,2 13,8 10,7 12,0 10,7 Autres céréales 75,3 4,8 3,8 74,4 67,5 Totale céréale 100,0 4,9 4,2 100,0 100,0

Tableau 27: Part des importations et exportations dans la demande (production) nationale en %

Importations Exportations Maïs 0,36 0,47 Riz 56,67 0,71 Autres céréales 0,00 0,15 Légume 2,00 6,98 Arachides 0,01 0,52 Coton 0,05 80,85 Fruits 38,06 27,38 Bétail 0,08 6,13

Autres produits de l’agriculture 5,14 6,84

Conclusion : Le fait stylisé essentiel dans ce scénario de référence est que la situation

alimentaire ne s’améliore que très lentement. Le système arrive certes à faire face à la croissance de la population mais la croissance de la consommation par tête de céréales comme celle des produits animaux n’atteint pas 2% par an. Les progrès sont alors très lents et un horizon de 10 ans ne permet pas d’atteindre les normes du CILSS dont on reste très loin pour les produits animaux (le déficit pour ces produits est encore de 15% pour les urbains et les ruraux à la fin de l’horizon de simulation). La faiblesse de la croissance des revenus par tête des pauvres explique la lenteur des progrès en matière de sécurité alimentaire.

Dans le scénario de référence ci-dessus, nous avons supposé que la productivité totale des facteurs dans les activités agricoles reste à son niveau observé dans la situation initiale. Pourtant, comme nous l’avons vu dans le chapitre 2, la tendance peut être à la baisse dans le futur en raison de la combinaison de plusieurs facteurs. L’objectif de la section suivante est de

simuler une baisse du paramètre d’échelle

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