Commerce agricole et agroalimentaire des pays Nord-Africain : déterminants et potentiel

© Zohra Jellali, 2019

Commerce agricole et agroalimentaire des pays

Nord-Africain

: déterminants et potentiel

Mémoire

Zohra Jellali

Maîtrise en agroéconomie - avec mémoire

Maître ès sciences (M. Sc.)

ii

Résumé

L’objectif cette étude est d’analyser les déterminants du commerce des biens agricoles et agroalimentaires ainsi que le niveau d’efficacité et le potentiel des pays Nord Africains avec leurs partenaires de l’Europe du Moyen Orient ainsi qu’entre eux. Pour ce faire un modèle de gravité à frontière stochastique à effet fixes inspiré de l’économie de production a été employé.

Nos résultats montrent que l’effet des variables explicatives sur les flux commerciaux suit celui trouvé dans la littérature tant pour les variables économiques que pour variables qui caractérisent les relations bilatérales.

L’hypothèse d’existence d’inefficacité commerciale était confirmée. Une estimation des scores d’efficacité par pays variant dans le temps était effectuée. Les résultats montrent que la Mauritanie est le pays plus inefficace suivi par l’Algérie, ceci pour l’ensemble des pays pris en considération. Le Maroc et la Tunisie sont les plus intégrés dans le marché

Nord-Africain avec les scores d’efficacité les plus élevés. Tenant compte de l’ensemble

des pays de destination, la Tunisie, le Maroc et l’Egypte sont les plus intégrés mais avec des variabilités importantes des scores selon les pays de destination. Ces pays possèdent encore des potentiels importants avec l’ensemble pays. Les estimations soulignent l’importance de l’amélioration des politiques commerciales pour une meilleure intégration dans le marché.

Mots clés : Commerce, produits agricoles et agroalimentaires, modèle de gravité, efficacité, potentiel

iii

Abstract

This study aims to analyze the determinants of trade in agricultural and agri-food goods as well as the level of efficiency and potential of North African countries with their partners in Middle Eastern Europe as well as between them. This is based on the fixed-effect stochastic border gravity model inspired by the economy of production.

Our estimations have shown that the effect of the explanatory variables on trade flows follows the one found in the literature for both the economic variables and the variables that characterize the bilateral relations between the partners.

The hypothesis of commercial inefficiency was confirmed. An estimate of efficiency scores by country varying over time was carried out. The results show that Mauritania is the most inefficient country followed by Algeria, for all the countries taken into consideration. Morocco and Tunisia are the most integrated in the North African market with the highest efficiency scores. Taking into account all countries of destination, Tunisia, Morocco and Egypt are the most integrated but with significant variability of the scores according to the countries of destination. these countries have significant potential remains to exploit. These estimates highlight the importance of improving trade policies for better integration into the market.

Key words: Trade, agricultural and agri-food products, gravity model, efficiency, potential

iv

Table de matière

Résumé ... ii

Abstract ... iii

Table de matière ... iv

Liste des tableaux ... v

Dédicace ... vi

Remerciement ... vii

Introduction ... 1

Chapitre 1 : Problématique de recherche ... 2

1.1 Commerce international et développement... 2

1.2 Implication des pays Nord-Africain dans le commerce international ... 2

1.3 Le commerce des PNA et la part du commerce agricole et agroalimentaire ... 4

1.4 Importance du commerce agricole dans les PNA et dans l’ensemble de la région ... 6

1.4.1 Secteur agricole dans les PNA ... 6

1.4.2 Les échanges agricoles et agroalimentaires des PNA avec ses partenaires ... 8

1.5 Les objectifs de recherche ... 12

Chapitre 2 : Revue de littérature ... 13

2.1 Revue de la littérature empirique... 13

2.1.1 Modèle d’équilibre général calculable ... 13

2.1.2 Modèle d’équilibre partiel ... 15

2.1.3 Modèle de gravité ... 16

2.1.4 Le choix d’une approche et sa justification ... 19

2.2 Approches de détermination du potentiel commercial ... 21

2.2.1 La simulation à partir des résultats estimés par le modèle de gravité ... 21

2.2.2 La méthode de frontière stochastique : modèle gravité à frontière stochastique ... 22

Chapitre 3 : Méthodologie ... 25

3.1 Spécification du modèle ... 25

. Méthode d’estimation ... 28

3.3. La base de données ... 28

Chapitre 4 : Résultats et discussion... 29

Conclusion ... 40

Références bibliographiques ... 41

v

Liste des tableaux

Tableau 1: Les accords bilatéraux et régionaux dans lesquels les PNA sont

impliqués ... 3

Tableau 2: Commerce des marchandises des PNA en 2015 (en %) ... 5

Tableau 3: Contribution économique (%PIB) du secteur agricole ... 6

Tableau 4: contribution des différents secteurs dans l’emploi ... 7

Tableau 5: Part des exportations agricoles et leur part en termes de PIB en 2010 ... 7

Tableau 6: Part de l’UE dans le commerce des marchandises des PNA (%) ... 9

Tableau 7 : Sources des données ... 28

Tableau 8: Analyse de corrélation entre les variables du modèle ... 29

Tableau 9: Statistiques sommaires ... 30

Tableau 10 : Résultats de la régression à frontière stochastique ... 32

vi

Dédicace

Je dédie ce travail à

Toute ma famille et spécialement pour ma mère qui n’a jamais cessé de me supporter et de croire en moi tout au long de mon cursus académique.

Merci pour tous les sacrifices que t’as fait pour qu’on réussisse et l’effort que t’a fourni pour que moi et mes frères avance dans notre vie !

À tous mes ami(e)s pour leur soutien moral, Merci pour l’attention que vous m’avez

accordée

vii

Remerciement

Je remercie tout particulièrement le professeur Lota D. TAMINI, mon Directeur de mémoire d’avoir accepté de m’encadrer. Merci pour votre direction et vos conseils. Que de réussite dans vos projets futurs et que de meilleures opportunités.

Je remercie aussi mes amis qui étaient toujours disponibles pour répondre à mes questions et d’essayer de me conseiller. Particulièrement je remercie Ousmane Traore et Jean-Baptiste W Zongo pour leur disponibilité

Je remercie la mission universitaire tunisienne pour le support financier fourni.

1

Introduction

Le commerce international et considéré comme un moteur de croissance pour les économies avec sa contribution dans les produits intérieurs bruts des pays et aussi en tant que source de devises et qui permet l’évolution des systèmes de production vers des systèmes plus efficaces (Rainelli, 2003 et Atif et al., 2016). Pour le secteur agricole, la contribution du commerce peut être plus importante pour les pays spécialisés en agriculture. Ce secteur contribue tant au niveau de création de richesse tant au niveau du développement rural et territorial et de l’emploi. Ainsi le commerce pourrait contribuer énormément dans le développement de ces pays dont le souci majeur est de tirer plus de croissance économique.

Vu le rôle économique du commerce et la vague de globalisation des échanges commerciaux, qui touche tout le monde depuis quelques décennies, les flux commerciaux

ont été extensivement étudiés, tant au niveau académique qu’au niveau de l’établissement

des politiques, pour mieux savoir leurs déterminants et les analyser afin d’établir des politiques commerciales.

Ce travail s’intéresse aux pays nord africains soit la Mauritanie, l’Algérie, le Maroc, la Tunisie et l’Égypte où le secteur agricole est un secteur pivot dans l’économie et les études sur leur commerce agricole et agro-alimentaire sont limitées. L’objectif est d’étudier les flux d’exportation agricole et agro-alimentaire vers leurs partenaires majeurs, anciens et communs soit les pays autour de la méditerranée appartenant à l’Europe et au moyen orient.

Ce travail contient 4 parties : contexte et problématique, revue de littérature,

2

Chapitre 1 : Problématique de recherche

La mondialisation a entraîné une intégration mutuelle des marchés et des économies à travers le monde (Atif et al., 2016). Cette intégration a permis une croissance importante des échanges internationaux des biens et des services dont la valeur a passé de 2,077 billions de dollars américains en 1980 à environ 19,1 billions de dollars en 2014 (Atif et al., 2016). Le commerce international est considéré comme « variable décisive dans l’expansion des nations » et il continue d’être un vecteur essentiel du développement de certaines nations (Rainelli, 2003 ; Won et al., 2005). Grâce à ses apports en termes de gains quantitatifs et en tant que source de devises, les économistes classiques et néoclassiques le considèrent comme moteur de croissance économique (Atif et al., 2016). En termes de production, il est essentiel pour le renouvellement du tissu productif en encourageant la transformation structurelle vers une production efficace pour laquelle un pays dispose un avantage comparatif (Rainelli, 2003 et Atif et al., 2016). Selon Atif et al. (2016), les économies en développement peuvent accroître leur croissance économique via le développement de leurs exportations en introduisant les technologies de pointe et l’investissement étranger (Changquan, 2000).

1.2 Implication des pays Nord-Africain dans le commerce international

Les pays Nord-Africain à savoir la Tunisie, le Maroc, l’Algérie, La Mauritanie, l’Egypte

et la Libye (PNA)1, en tant que pays en développement, peuvent tirer profit du commerce

international. Ces pays comptent 20% de la population africaine et génèrent 35 % du PIB du continent (NEPAD2, 2013). Ils ont opté pour l’ouverture de leur économie afin de s'intégrer dans l'économie mondiale et d'attirer les investisseurs étrangers (Bouoiyour, 2001). Cette région est considérée comme un marché commercial régional important (Tamini et al., 2016) et ils sont tous engagés dans des processus commerciaux multilatéraux et régionaux et aussi signataires d’accords préférentiels bilatéraux et

1

Dans la suite du texte, on désigne par PNA (Pays Nord-Africain) les pays suivants : Tunisie, Algérie, Egypte, Maroc et la Mauritanie

2

3

régionaux3. Ils sont tous membres de l’Organisation Mondiale du Commerce (OMC) à

l’exception de l’Algérie et de la Libye. Le tableau (1) résume les différents accords avec les dates de mise en vigueur.

Tableau 1: Les accords bilatéraux et régionaux dans lesquels les PNA sont impliqués

Accord Pays (PNA) concernés Date de mise en

vigueur

Accord bilatéral avec l’AELE4 _Egypte

Maroc Tunisie

01-08-2007 01-12-1999 01-06-2005

Accord bilatéral avec l’UE Algérie

Egypte Tunisie Maroc 01-09-2005 01-06-2004 01-03-1998 01-03-2000 Accord bilatéral avec la Turquie Egypte

Maroc Tunisie

01-03-2007 01-01-2006 01-07-2005 Accord bilatéral avec les

Etats-Unis

Maroc 01-01-2006

Accord d’Agadir

(Afrique ; Moyen Orient (Jordanie))

Egypte, Tunisie, Maroc 27-03-2007

Marché commun pour l'Afrique orientale et australe

(COMESA)5 - Adhésion

d'Egypte

Egypte, Libye 17-02-1999

Système mondial de préférences commerciales dans les pays en

développement (GSTP)6

Algérie, Maroc, Libye, Tunisie

19-04-1989

GAFTA (PAFTA)7 (Afrique et

le Moyen Orient)

Maroc, Libye, Tunisie, Egypte 01-01-1998

Source : Compilation des données de l’OMC

3

http://www.blog.saeeed.com/2009/12/dynamique-des-echanges-commerciaux-en-afrique-du-nord/ consulté le 26/06/2017 4

European Free Trade Association (EFTA): Islande, Liechtenstein, Norvège et la suisse 5

Common Market for Eastern and Southern Africa (COMESA) 6

Global System of Trade Preferences among Developing Countries (GSTP) 7

4

Les accords sont variés (bilatéraux et régionaux) et en partenariat avec plusieurs partenaires dispersés géographiquement. Ils existent des partenaires communs ainsi que des partenaires non communs tels que les États-Unis (partenaire unique pour le Maroc)

Par ailleurs les PNA à l’exception faite de l’Egypte sont fondateurs de l’Union du

Maghreb Arabe (UMA) depuis 1989 suite au traité du Marrakech8. Les PNA font partie

de l’Union pour la Méditerranée (UpM). L’UpM regroupe les 28 pays de l’UE et 15 pays du Sud et de l’Est de la méditerranée. Cette union,encore appelé la coopération

EUROMED, visant l’intensification des échanges dans la méditerranée (

Darbot-Trupiano, 2007), a été lancée par le processus de Barcelone (1995-2004) afin de créer une

zone de libre-échange entre l’UE et chacun des pays méditerranéens prévue pour 2010

(García_{‐ Alvarez‐ Coque, 2002 ; Corrons et al., 2004;} Emlinger et al., 2006). Les accords bilatéraux avec l’UE énumérés dans le tableau (1) sont les résultats de l’UpM. La Mauritanie était le dernier pays qui a rejoint cette coopération en 2007 (DREVET J. F,

2016)9. Le Maroc et la Tunisie bénéficient d’un “statut avancé” offert par l’UE depuis

respectivement 2008 et 2012 (DREVET J. F, 2016). Actuellement l’UE et la Tunisie négocient l’ALECA (Accord de Libre Échange Complet et Approfondi). Cet accord vise la concrétisation du partenariat privilégié obtenu en 201210.

1.3 Le commerce des PNA et la part du commerce agricole et agroalimentaire Ces pays commercialisent plusieurs biens et services (marchandises et services commerciaux). Les marchandises échangées sont essentiellement : les carburants et les produits miniers, les produits manufacturés et les produits agricoles. Les services sont essentiellement ; le transport et les voyages et autres services non spécifiés à côté des biens liés aux services avec une proportion faible ou même nulle selon le pays. Le

commerce des marchandises pour l’année 2014 représente une valeur de 87.35%,

63.39%, 84.18%, 56.76%, et 32.38% du PIB respectivement de la Tunisie, le Maroc, la Mauritanie, l’Algérie et l’Egypte (OMC, 2017). Ces valeurs témoignent l’importance du commerce des marchandises pour ces pays.

Le tableau (2) résume le profil commercial (des marchandises) de ces pays pour l’année

8

http://www.maghrebarabe.org/fr/uma.cfm consulté le (10/06/2017) 9

DREVET J. F, (2016). Le Maghreb et l’Union européenne (UE) Revue de la géopolitique. Disponible sur :

http://www.diploweb.com/Le-Maghreb-et-l-Union-europeenne.html consulté le (14/06/2017) 10

5 2015.

Tableau 2: Commerce des marchandises des PNA en 2015 (en %)

Marchandises Egypte Libye Tunisie Algérie Maroc Mauritanie

Carburants et produits miniers X 25,2 48,8 8,7 88,5 10,3 44,6 M 21 2,7 17,7 6,1 22,5 15 Produits manufacturés X 48,9 2,5 76,5 2,9 68,7 - M 55,8 84,1 69,1 73 64,2 56,8 Les produits agricoles X 26 0 14,9 0,7 21 41,2 M 23,2 13 13,1 20,9 13 20,2 Autres X - 48,7 - 7,9 - 14,2 M - 0,2 - - - 8

Source : compilation des données de l’OMC, 2017 X : exportation ; M : importation

Le profil commercial diffère d’un pays à l’autre. Le secteur agricole occupe soit le deuxième ou le troisième rang. Pour la Libye et l’Algérie la part de ce secteur est très faible surtout du côté des exportations. Ces deux pays commercialisent essentiellement les carburants et les produits miniers et ils sont typiquement importateurs de produits agricoles. Pour les autres pays (Maroc, Tunisie, Mauritanie et Egypte), le secteur agricole est le deuxième secteur d’exportation avec des parts différentes dont la plus importantes est celle de la Mauritanie avec 41.2% du total des marchandises exportées. Du côté importation des produits agricoles, l’Egypte enregistre le score le plus élevé avec 23.2%. Le secteur agricole dans ces pays occupe une place importante de point de vue économique et surtout sociale (emploi et sécurité alimentaire). En méditerranée, l’importance du secteur dans l’économie est liée à la fois au rôle important du secteur agroalimentaire dans les pays situés sur le pourtour de la méditerranée et à son poids dans l’échange entre les deux rives de la méditerranée (Crescimanno et al., 2013).

6

1.4 Importance du commerce agricole dans les PNA et dans l’ensemble de la région

1.4.1 Secteur agricole dans les PNA

En 2014, le secteur agricole a contribué au PIB national à raison de 11% pour l'Egypte et l’Algérie, 13% pour le Maroc et 9,68% pour la Tunisie. Cette contribution est plus importante pour le cas de la Mauritanie avec 20,77% du PIB national (BM, 2017). Le tableau 3 présente la contribution du secteur de 2013 à 2015. Ce secteur revêt une importance économique ainsi qu’au niveau de la sécurité alimentaire, d’emplois et de revenus (CEA-AN, 2012).

Tableau 3: Contribution économique (%PIB) du secteur agricole

Pays PIB agricole (% du PIB total)

2013 2014 2015 Algérie 10,64 11,07 12,67 Egypte 10,99 11,08 11,18 Mauritanie 19,71 20,77 -- Maroc 14,69 13 14,47 Tunisie 9,43 9,68 9,68

Source : Compilation des données de la Banque Mondiale, 2017

De point de vue emploi : l’agriculture occupe 30% de la population active totale de ces

pays et il représente la source de revenu de 75% à 80% de la population rurale11. Par pays, ce secteur occupe respectivement 37.2 %, 27.55%, 8.78% de la population active du Maroc, l’Egypte et de l’Algérie pour l’année 2014 (BM, 2017). Ce secteur est la principale source de revenu en milieu rural si n’est pas la seule dans ces pays (Corrons et al., 2004). Il représente un axe important pour le développement territorial et la lutte contre la pauvreté en milieu rural (CEA-AN, 2012). Le tableau (4) contient plus de détails sur la contribution du secteur dans l’emploi pour les années 2013, 2014 et 2015.

11

la population rurale dans ces pays est respectivement de 40%, 40 % , 57% , 33% et 29% de la population totale en 2015 (BM, 2017) pour la Mauritanie, le maroc, l’Egypte, la tunisie et l’algérie (CEA-AN, 2012)

7

Tableau 4: contribution des différents secteurs dans l’emploi

Pays Algérie Egypte Maroc Tunisie

Secteur

/ année AGR SRV IND AGR SRV IND AGR SRV IND AGR SEV IND 2013 10,85 44,4

9 29,64 27,96 47,93 24,11 38 44,3 17,5 15,3 51 33,26 2014 8,78 25,5

1 30,43 27,55 48,04 24,41 37,2 44,9 17,7 -- -- -- 2015 -- -- -- 25,84 49,07 25,09 -- -- -- -- -- -- Source : Compilation des données de la Banque Mondiale, 2017

Légende : AGR : agriculture ; SRV : services ; IND : industrie

Ce secteur est le deuxième secteur d’emploi pour le Maroc et l’Egypte après le secteur des services. Pour la Tunisie et l’Algérie, il vient en troisième rang.

Du côté commerce, la part des exportations de la production nationale agricole diffère d’un pays à l’autre. Pour Tunisie, les exportations agricoles représentent en moyenne 30% de la production totale pour la période 2005-2010. Au Maroc, elles représentent en moyenne 20% durant la même période. Par contre cette part est négligeable pour l’Algérie et marginale pour le cas de la Mauritanie (CEA-AN, 2012). Le tableau 5 contient la part des productions agricoles exportées et les revenus tirés en pourcentage de PIB en 2010.

Tableau 5: Part des exportations agricoles et leur part en termes de PIB en 2010

Pays Exportations agricoles

(% de la production totale)

Revenus tirés des exportations agricoles (% PIB) Tunisie 22. 5 3 Maroc 19.3 3.4 Algérie 2.3 0.19 Mauritanie Marginale -- Source : CEA-AN, 2012

8

Bien que ces pays soient dotés de grandes ressemblances des conditions climatiques et des pratiques culturales et qu’ils font face aux mêmes problèmes de rareté de certaines ressources essentiellement hydrauliques (Belhaj hassine, 2006), le secteur agricole dans ces pays contribue différemment aux exportations et dans le PIB national. Les ressources en terres arables est un facteur déterminant de production qui affecte le potentiel de commerce des pays. Les PNA possèdent 2,57% des terres arables totale au monde par

contre sa part dans le PIB mondial est de 0,68% en 201612 (BM (2019). Ces ressources en

terre et les conditions climatiques favorables représentent un avantage comparatif important pour le commerce agricole et agroalimentaire.

1.4.2 Les échanges agricoles et agroalimentaires des PNA avec ses partenaires

1.4.2.1 Les échanges régionaux entre les PNA (intrarégionaux)

Malgré les efforts fournis par ces pays pour renforcer l’intégration régionale, les échanges entre ces pays restent limités et n’atteignent pas le niveau attendu et visé. Plusieurs études ont prouvé ce constat. L’étude d’Achy (2007) a montré que la région est caractérisée par une extrême faiblesse du commerce intrazone et d’un déficit d’intégration (Achy, 2007). Le commerce intrazone est l’un des plus faibles dans le continent (CEA-BAF, 2013) et il est dix fois plus faible par rapport à son potentiel. Ceci prouve l’existence d’un potentiel largement inexploité (Achy, 2007).

En 2016, une étude empirique (Tamini et al., 2016) a démontré que le potentiel commercial de ces pays n’est pas pleinement exploité prouvant ainsi le même constat

ci-haut. À une échelle désagrégée, les scores d’efficacité commerciale sont variables d’un

pays à l’autre. La Mauritanie semble la moins efficace et la Tunisie suivie du Maroc a les scores d’efficience les plus élevés. Pour les produits agricoles, l’efficacité commerciale est relativement faible et montre une inefficacité au-delà et à l’intérieur des frontières (Tamini et al., 2016). Bien que cette région soit considérée comme un grand marché du commerce régional, le commerce intra régional est parmi les plus faibles dans le monde. Quoique l’intégration régionale représente plusieurs avantages à savoir constituer un

poids et un pouvoir de négociation plus important devant leurs partenaires communs13. Il

semble que ces pays accordent plus d’importance à leurs partenaires européens, profitants

12_{https://donnees.banquemondiale.orgconsulté le 17/10/2019}

13

9

d’accords commerciaux plus avantageux et de relations historiques particulières14 _{et leur}

intérêt vers cette région laisse peu de place pour un échange interrégional.

1.4.2.2 L’Union européenne : Partenaire dominant

L’activité commerciale des pays de l’Afrique du Nord est fortement concentrée sur l’Europe. Cette concentration montre une dépendance par rapport à l’UE. Elle est confirmée par les importations et les exportations de ces pays, faisant clairement

apparaitre l’UE comme un principal partenaire. Ce constat est confirmé par les chiffres

du tableau 6 montrant l’importance de ces pays comme pays de destination et d’origine pour le commerce des PNA.

Tableau 6: Part de l’UE dans le commerce des marchandises des PNA (%)

Pays UE pays de destination (X) UE pays d’origine

(M) Algérie (en 2015) 66,3 49,3 Tunisie (en 2015) 74,6 55,8 Maroc (en 2015) 63,5 52,7 Égypte (en 2014) 29,4 31,5 Mauritanie (en 2015) 22,3 31,3 Libye (en 2010) 82 31,5

Source : Compilation des données de l’OMC, 2017

Tous produits confondus, l’UE est un partenaire important pour les PNA. La moitié des importations ou plus de la Tunisie, le Maroc et l’Algérie ont comme origine l’UE et pour les trois autres pays, cette part est le tiers des importations. Comme pays de destination, l’UE reçoit une grande partie des exportations de la Tunisie, de l’Algérie et le Maroc respectivement cette part est de 74,6 %, 66,3 % et 63,5. Par contre cette part est moindre pour la Mauritanie et l’Égypte, respectivement de 22,3 % et 29,4 %, mais l’UE reste un partenaire important ; la deuxième destination pour la Mauritanie après la Chine et pour l’Égypte ce partenaire est au premier rang (OMC, 2017). Ces chiffres montrent l’importance du marché européen pour l’ensemble de ces pays.

14

10

Des initiatives ont été entreprises pour renforcer le lien entre les partenaires des deux rivages méditerranéens (Malorgio, 2010). L’UpM visant le renforcement de la cohésion régionale et l’amélioration des conditions de croissance et d’intégration en méditerranée a permis de créer plusieurs projets afin d’atteindre ces objectifs. Toutefois, et malgré l’importance du secteur agricole surtout dans la rive sud, les propositions de projets n’ont pas mentionné des actions visant le développement technologique, organisationnel et productif du secteur agroalimentaire et le résultat n’était pas satisfaisant (Malorgio, 2010).

Selon Malorgio (2010), le secteur agricole est un secteur stratégique pour le

développement économique intégré du bassin méditerranéen. L’importance du secteur

dans l’économie est liée à la fois au rôle important du secteur agroalimentaire dans les pays situés sur le pourtour de la méditerranée et à son poids dans l’échange entre les deux rives de la méditerranée. Ceci pourrait justifier la solidité des structures de protection encore mises en place (Crescimanno et al., 2013). Pour les pays du Sud, il représente un facteur crucial pour le développement socioéconomique qui répond à leurs ressources et également important pour la sécurité alimentaire de la population et les aide également à atteindre un taux de production et d’efficacité commerciale plus élevé. Alors que pour les pays de la rive nord, c’est plutôt un facteur de complémentarité à la fois pour leur production et leur activité commerciale (Malorgio, 2010). Les intérêts des pays des deux rives sont aussi divergents. De leur part les pays de la rive sud demandent la libéralisation pour les produits dont ils ont des avantages comparatifs (fruits, légumes, les produits de la mer, l’huile d’olive …) et refusent de libéraliser les marchés agricoles où ils ne sont pas compétitifs (viandes, produits laitiers et les céréales) (Corrons et al., 2004).

Les PNA sont parmi les plus gros importateurs de céréales (pour consommation animale

et humaine à la fois). Selon Le Mouël et al. (2017) la région du MENA15 est le plus gros

importateur net de céréales, les importations nettes ayant été multipliées par 15 entre 1961 et 2011. Selon ces auteurs, cette augmentation est liée à l’augmentation de la population et au changement du régime alimentaire. Tout produit agricole compris, les besoins de ces pays sont couverts par les importations à raison de 40% alors qu’au début des années soixante elles sont de 10% (Le Mouël et al., 2017). Ces besoins peuvent augmenter encore plus avec le changement climatique et elles pèseront plus lourd sur le

15

11

budget des États et la dépendance aux importations de la région pourrait s’accentuer et

devenir extrême au Maghreb, au Moyen-Orient et au Proche-Orient (Le Mouël et al., 2017).

Du côté des exportations, le Tableau 5 montre l’importance du marché européen. Par ailleurs, les productions agricoles de ces pays présentent un avantage comparatif lié aux conditions climatiques favorables, à la compétitivité des couts de production et leur proximité de marché européen. Ils ont ainsi un potentiel important dans le commerce agricole avec l’Union européenne (belhaj hassine, 2006). Bien qu’il y ait un avantage comparatif commun, les exportations agricoles vers ces pays diffèrent d’un produit à l’autre et d’un marché à l’autre.

91,5% des exportations des produits agroalimentaires frais du Maroc sont destinées au marché européen y compris la Russie dont 38.9 % sont absorbées par le marché français sur la période (2007-2013)16. À une échelle désagrégée, la structure des exportations diffère d’un marché à l’autre. L’exportation des tomates fraiches représente 53% des exportations sur le marché français (en 2012, 79 % des exportations totales de tomates fraiches) tandis qu’elle représente 9% des exportations sur le marché russe. Cette situation est inversée pour les agrumes, les exportations étant de 46% sur le marché russe et uniquement 10% sur le marché français. Pour le cas de la Tunisie, les exportations en agrumes sont destinées essentiellement au marché français (GIFRUIT, 2015). De cet exemple on peut affirmer que les exportations agricoles dépendent du produit et du marché et diffèrent d’un pays à l’autre des PNA. Notant que les exportations peuvent contribuer à alléger la balance commerciale, il serait intéressant de développer et accroitre les exportations agricoles et agroalimentaires.

16

Ministère de l’Économie et des Finances : Royaume du Maroc (2014). Performances et compétitivité des exportations marocaines des filières phares du secteur agroalimentaire marocain.

12 1.5 Les objectifs de recherche

Le secteur agricole dans le pays nord-africain est un secteur économique important

surtout de point de vue d’emploi et développement en milieu rural. L’exportation agricole

et agroalimentaire constitue un apport économique important pour ces pays. Une étude récente à l'échelle régionale était faite par contre elle porte sur plusieurs secteurs (n’est pas spécifique au secteur agricole et agroalimentaire) (Tamini et al., 2016) d’autres, plus anciennes (Achy et al., 2007) et d’autres qui portent sur des filières bien déterminées. Il parait intéressant ainsi d’étudier les échanges de ces pays avec leurs partenaires de part et d’autre de la méditerranée : les pays de l’Europe, les pays du Moyen-Orient ainsi qu’entre eux.

Ce présent travail porte sur les déterminants (économique, historique, géographique …) de leurs exportations à une échelle agrégée. Les objectifs de recherche sont :

1. Chercher les déterminants des exportations agricoles et agroalimentaires des pays nord-africains vers leurs partenaires européens. Il s’agit de savoir les facteurs les plus influents pour chaque produit et pour chaque pays.

2. Analyser l'efficacité commerciale de ces pays, il s’agit d’examiner la possibilité de l’existence d’un potentiel non exploité dans l’exportation.

À cet effet, la revue de littérature fera l’objet de la recherche des déterminants énumérés comme influant sur les exportations agricoles et agroalimentaires ainsi que l'examen de la littérature relative aux approches de détermination du potentiel commercial

13

Chapitre 2 : Revue de littérature

Dans l’analyse du commerce international, une diversité de méthodes est employée. Les modèles d’équilibre général, les modèles d’équilibre partiel ainsi que les modèles mathématiques plus simples, tels que le modèle de gravité, sont les principaux modèles utilisés dans ce type de travaux. Tongeren et al. (2000) notent qu’il n'y a pas de modèle qui puisse servir toutes les fins. Le choix du cadre théorique, l'étendue de la désagrégation régionale et sectorielle et le choix des données et des méthodes d'estimation déterminent le domaine d'applicabilité du modèle. D’autre part, les utilisateurs potentiels des modèles doivent être conscients des forces et des faiblesses des approches alternatives (Tongeren et al., 2000).

Ces modèles sont utilisés pour plusieurs fins en commerce international agricole à savoir : simuler des changements de politiques agricoles et/ou commerciales, analyser les éléments qui influencent les flux bilatéraux du commerce, évaluer l’impact des crises sanitaires sur le commerce, évaluer l’effet des accords commerciaux sur le commerce intra régional et international …

Cette partie est constituée de deux sous-parties : la première partie (Revue de la littérature empirique) porte sur les différents modèles adoptés pour analyser les flux de commerce agricole et les variables qui sont prises en compte par chaque modèle et la deuxième partie (les approches de détermination du potentiel commercial) porte sur la littérature liée aux approches permettant de déterminer le potentiel commercial d’un pays avec ses différents partenaires.

2.1 Revue de la littérature empirique

2.1.1 Modèle d’équilibre général calculable

Les modèles d’équilibre général sont des modèles multisectoriels et multirégionaux qui représentent l’ensemble des transactions dans une économie de marché. Ils représentent l’ensemble des transactions qui coexistent dans le système économique en incluant les différents acteurs soit : les producteurs, les consommateurs et les investisseurs ...

Les modèles d'équilibre général calculable (EGC) sont couramment utilisés pour l'évaluation des réformes de la politique commerciale. Ils sont généralement employés pour quantifier l'impact d'une modification de la politique commerciale sur le bienêtre

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des pays et la répartition des revenus entre les pays ou les régions (Ivus et Strong, 2007). Cette quantification des changements de bienêtre joue un rôle crucial dans la prise de décision politique. En effet, la modélisation de l'équilibre général prend explicitement en compte l’interaction entre les différents secteurs de l'économie (Ivus et Strong, 2007). La modélisation EGC adopte une approche ex ante, pour analyser l'impact des différentes questions de politique commerciale sur les flux commerciaux bilatéraux entre différentes entités géographiques, qui consiste à quantifier les effets futurs d'une nouvelle politique (Jayasinghe et Sarker, 2004 ; Ivus et Strong, 2007). D'un autre côté, les modèles EGC sont généralement utilisés pour quantifier l'impact d'une modification de la politique commerciale sur les niveaux de bienêtre des pays et la répartition des revenus entre les régions (plusieurs pays) (Ivus et Strong, 2007).

L'une des principales motivations sous-jacentes à l'utilisation des modèles EGC est de pouvoir envisager des changements de politique à grande échelle en utilisant l'économie actuelle comme référence. La politique commerciale est intrinsèquement un problème à grande échelle. Même un changement d'échelle dans une seule industrie peut entrainer des conséquences drastiques et inattendues étant donné les liens en amont et en aval de l'économie. Les MEGC prennent en considération ces interdépendances afin d'analyser l'impact total des changements de politique (Ivus et Strong, 2007 ; Tongeren et Meijl, 1999 ; Hess et Cramon-Taubadel, 2006). Ils contiennent généralement des détails complets sur les entrées-sorties, mais ils contiennent en plus des équations qui décrivent la réponse comportementale des producteurs, des consommateurs, des importateurs et des exportateurs et éventuellement d'autres agents de l'économie. Les modèles EGC sont spécifiquement concernés par les problèmes d'allocation des ressources, c'est-à-dire lorsque l'allocation des facteurs de production sur des utilisations alternatives est affectée par certaines politiques ou des développements exogènes (Tongeren et Meijl, 1999). Ces modèles couvrant l'ensemble de l'économie saisissent les implications du commerce international pour l'économie dans son ensemble, à travers le flux circulaire des revenus et des dépenses et en prenant soin des relations interindustrielles (Tongeren et al., 2001). L'agrégation sectorielle, que les MEGC adoptent, ne permet pas l'analyse de marché spécifique (Jayasinghe et Sarker, 2004) d’une manière isolée de l’économie. Les modèles CGE comme GTAP peuvent être désagrégés pour étudier plus en détail un secteur en particulier tout en maintenant des liens avec des secteurs plus agrégés.

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Une grande partie de ces modèles sont encore opérationnels et sont actuellement utilisés pour l'analyse des politiques et des perspectives. Du coup, ils sont dans un état continu de flux d'évolution à travers des mises à jour et des changements successifs (Tongeren et Meijl, 1999). La modélisation GTAP (Global Trade Analysis Project) est l’une des modélisations les plus récentes dont les principes directeurs du cadre de cette modélisation GTAP sont la flexibilité, la facilité d'utilisation, la transparence et le traitement symétrique des principes de base de la production et de l'utilité dans toutes les régions (Hertel, 2012). Le GTAP est apparu pour la première fois au milieu des années 1980 et il a connu un grand succès par la suite en tant que base de données. Le GTAP fournit une base de données économiques mondiales qui s'efforce d'enregistrer les flux annuels de biens et de services pour l'ensemble de l'économie mondiale au cours de l'année de référence (Hertel, 1997). Des versions successives de cette base de données ont été créées et continuent d’évoluer. Quant au secteur agricole, le modèle GTAP-AGR représente une version spéciale du modèle GTAP, conçue pour capturer certaines caractéristiques structurelles des marchés agricoles mondiaux qui ne sont pas bien reflétées dans le modèle GTAP standard. Ces caractéristiques sont requises afin de fournir une représentation plus réaliste du système agricole et alimentaire (Keeney et Hertel, 2005).

Bach et al. (2000) analysent l'effet de l'élargissement de l'UE en se concentrant sur les secteurs et les politiques agricoles, tels que la Politique agricole commune (PAC) et la proposition de l'Agenda 2000 de la Commission européenne. Brown (1993) et François et Shiells (1994) ont analysé les effets de l'ALENA à travers un modèle EGC. Ils ont constaté que la création d'échanges dominait le détournement des échanges.

2.1.2 Modèle d’équilibre partiel

Les modèles d’équilibre partiel sont des modèles plus restreints que les MEG dont l'accent est mis sur un secteur de l'économie. Les effets intersectoriels ne sont pas pris en compte dans ce type de modèles (Ivus et Strong, 2007). Ces modèles peuvent être mono ou multiproduits. Les modèles multi produits sont capables de saisir les interrelations entre l'offre et la demande parmi les produits agricoles. La plupart des modèles partiels représentent les relations d'offre et de demande qui existent dans les marchés étudiés. Ils intègrent également des variables exogènes telles que le changement technique et le revenu des ménages (Tongeren et Meijl, 1999 ; Tongeren et al., 2001).

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Les modèles partiels traitent les marchés internationaux pour un ensemble sélectionné de biens échangés, par ex. produits agricoles. Ils considèrent le système agricole comme un système fermé sans liens avec le reste de l'économie (Tongeren et al., 2001). En commerce international agricole, les modèles partiels sont généralement axés sur le commerce des produits de base. C'est-à-dire qu'ils saisissent l'offre, la demande et le commerce de produits agricoles non transformés ou de première transformation sans tenir compte du commerce des produits alimentaires transformés bien que ces derniers représentent une part croissante du commerce mondial (Tongeren et Meijl, 1999 ; Tongeren et al., 2001).

Le principal domaine d'application des modèles d'équilibre partiel est l'analyse détaillée de la politique commerciale de produits spécifiques, qui ne représentent qu'une petite partie des activités de l'économie en question. Cette condition (de petit secteur) implique que les changements induits par les politiques sur le reste de l'économie (en dehors du secteur agricole) sont si faibles qu'ils peuvent être ignorés en toute sécurité (Tongeren et Meijl, 1999 ; Badri et al., 2009).

Abbassi et al. (2016) ont utilisé un modèle d’équilibre partiel pour le secteur laitier tunisien. L’objectif était de chercher l’impact de la suppression de la politique du prix minimum sur le marché, à la suite de la libéralisation du secteur envisagé par la négociation de la zone de libre-échange profonde et complète UE-Tunisie. Pour le même secteur, Abbassi et al. (2008) ont utilisé un modèle d’équilibre spatial pour simuler les impacts de divers scénarios de libéralisation des échanges dans l'industrie laitière canadienne.

L’application de ce type de modèle intègre des variables des paramètres de la politique commerciale intérieure ainsi que des paramètres de la politique commerciale internationale. Comme les modèles d’équilibre général, les modèles d’équilibre partiel nécessitent le calibrage pour avoir de meilleurs résultats.

2.1.3 Modèle de gravité

L’approche gravitationnelle est utilisée principalement dans l'analyse des flux de commerce. Tinbergen (1962) et Pöyhönen (1963) ont été les premiers économistes à utiliser une équation de type gravitaire (Nguyen, 2010 ; Sevela, 2002 ; Ivus et Strong, 2007). Depuis, il est devenu l’un des modèles utilisés dans l’analyse du commerce international et il a connu un grand succès dans ce type d’analyse. Il était également

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utilisé pour d’autres objectifs soient : les flux d’investissement direct étranger, l’immigration, le tourisme ...

Une approche par modèle de gravité, même avec sa formulation assez simple, est particulièrement efficace dans l'analyse du commerce international (Anderson, 2011 ; Crescimanno et al., 2013). Le modèle gravitaire a été largement utilisé au cours des 50 dernières années dans l'analyse du commerce bilatéral entre pays d'origine et pays partenaires pour expliquer les déterminants, le potentiel et l'orientation des flux bilatéraux, expliquer et prédire les effets des accords de libre-échange sur les flux commerciaux dans divers secteurs y compris le secteur agricole et agroalimentaire

(Crescimanno et al., 2013). Auparavant, une approche ex post était l’approche adoptée

par le modèle de gravité pour l'analyse des politiques commerciales. Cette approche mesure l'effet d'une politique commerciale passée sur les flux commerciaux en expliquant la structure du commerce bilatéral, mais elle ne fournit pas des estimations directes des couts sociaux comparativement aux MEGC (Ivus et Strong, 2007). Par contre les modèles gravitaires structurels, développés depuis quelques années, permettent de réaliser des expériences contrefactuelles (Yotov et al., 2016). Head et Mayer (2014) ont noté que suite à ces modélisations récentes le modèle de gravité a eu un autre usage permettant d’avoir les effets d’une politique donnée sur le bienêtre (calculer les changements de bienêtre implicite). Ceci est possible en utilisant les estimations de la gravité en combinaison avec des expériences de politique commerciale. Du coup, ils considèrent qu’un modèle gravitaire est suffisant pour calculer les gains de bienêtres issus du commerce notamment les salaires (Head et Mayer, 2014).

Cette approche, inspirée de la loi de gravité de Newton, était le sujet de plusieurs essais pour fournir une base théorique solide (Anderson, 1979 ; Bergstrand, 1989 ; Deardorff, 1998 ; Anderson et Wincoop, 2003). À la base ce modèle explique les volumes de marchandises échangés par deux variables soit : le poids économique des partenaires et la distance qui les sépare (Ivus et Strong, 2007). Plusieurs tentatives d’amélioration ont pris lieu pour intégrer d’autres variables explicatives qui sont susceptibles d’influencer les flux de commerce entre les partenaires. Il est devenu courant ainsi d'augmenter l'équation de base avec un certain nombre de variables supplémentaires (Ivus et Strong, 2007) telles que la population, les liens historiques, les frontières communes, la langue commune, les superficies agricoles, l’union monétaire, l’union douanière, les accords préférentiels

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d’échanges … Une discussion plus élaborée du modèle de gravité et de différentes variables sont mises en annexe (annexe 1).

Pour les produits agricoles et agroalimentaires, cette approche empirique a été largement utilisée pour analyser l'impact des différentes questions de politique commerciale sur les flux commerciaux bilatéraux entre différentes entités géographiques. Les objectifs des études sont aussi diversifiés dont : Évaluer les principaux déterminants des exportations agricoles et l’analyse du potentiel d’exportation (Atif et al., 2016 ; Crescimanno et al., 2013), analyser les effets de la création et du détournement d'échanges d’un accord de libre-échange (Jayasinghe et Sarker, 2004 ; Rakhal et Jayasinghe, 2007).

La spécification du modèle, la nature et le nombre des variables introduites dans le modèle varient d’une étude à l’autre, tout dépend des objectifs recherchés. Des modèles simples et augmentés (ou étendus) ont été employés selon le besoin des chercheurs. Ces modèles sont souples permettant d’inclure plusieurs variables de différentes natures. Dans le même contexte géographique de la présente étude (l’Afrique du Nord), Achy al. (2007) ont utilisé cette approche pour étudier le commerce intrarégional pour l’ensemble des secteurs y compris le secteur agricole et agroalimentaire. Ceci en utilisant le PIB, PIB par tête, la distance, la superficie, l’existence d’une frontière maritime, frontière et langue commune, les liens coloniaux, l’existence d’un accord préférentiel d’échanges comme variables explicatives dans le modèle de gravité. Une étude plus récente réalisée par Tamini et al. (2016) étudiant aussi le commerce intrarégional en Afrique du Nord des différentes catégories des produits. Dans leur modèle, ils ont utilisé les indices de résistance multilatérale, la production totale du pays d’origine et les dépenses totales du pays partenaire ainsi que le cout du commerce englobant plusieurs variables explicatives sous-jacentes qui sont : la distance, les frontières communes, le temps ainsi que d’autres variables spécifiques au contexte géographique spécifiant les relations bilatérales entre les pays partenaires ou la relation avec l’Union européenne. Ces dernières sont employées pour rechercher l’effet des conflits géopolitiques entre l’Algérie et le Maroc, le statut avancé obtenu par le Maroc de la part de l’UE et le changement politique dans la région qui a eu lieu en 2011-2012, à la suite du soulèvement populaire en Tunisie et en Égypte, ainsi que la crise alimentaire et économique ayant lieu en 2007-2008-2009. De cette étude il en résulte que la distance, les tensions politiques, les conflits géopolitiques entre le Maroc et l’Algérie, la crise sociopolitique de 2011 ainsi que la contigüité entre l'Algérie et les autres pays (sauf l'Égypte) ont des impacts négatifs sur les flux du

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commerce. Cependant les effets du statut avancé obtenu par le Maroc de la part de l’UE et des crises alimentaires et économiques mondiales ne sont pas significatifs.

Plusieurs autres études analysant les flux de commerce des produits agricoles et

agroalimentaires ont été réalisées dans d’autres contextes géographiques (Sevela, 2002 ;

Atif et al., 2016, Crescimanno et al., 2013 ; Erdal et al.,2012 ; Nguyen, 2010 ; Olper et Raimondi,2008 ; Erdem et Nazlioglu, 2008) en employant l’approche gravitationnelle. Atif et al. (2016) ont employé cette approche pour les déterminants et le potentiel commercial des exportations agricoles du Pakistan. Les variables explicatives utilisées sont : le PIB des deux pays d’origine (Pakistan) et de destination comme variables reflétant le poids économique des pays correspondants et des variables explicatives liées aux couts du commerce qui sont : la distance entre les capitales, les tarifs, le taux de change, frontière et langue commune, les liens historiques et l’existence d’accord préférentiel d’échange avec les partenaires. La même approche a été utilisée par Crescimanno et al. (2013) pour analyser les exportations italiennes des produits agricoles et agroalimentaires vers les pays partenaires méditerranéens non membres de l'UE. Ils ont fait recours au PIB, la distance, la superficie agricole, les liens coloniaux et l’existence d’un accord d’association entre l'Italie et le pays partenaire comme variables explicatives dans le modèle de gravité.

2.1.4 Le choix d’une approche et sa justification

Prenant en compte l’objectif de ce travail de recherche, le modèle de gravité est plus

adéquat pour les atteindre. Les modèles d’EGC et d’EP sont des modèles qui englobent

des analyses plus larges que celles recherchées par le présent travail surtout en termes d’effet d’équilibre général et de bienêtre. Ces modèles sont exigeants en termes de variables et de données tels que les élasticités (de production, de consommation, de demande, d’offre ...) qui doivent être déjà disponibles ou déjà trouvées dans d’autres travaux. Ce genre de données n’est pas facile à se procurer surtout lorsqu’il s’agit des pays en développement. Le besoin de calibration de ces modèles pourrait aussi poser un problème.

Le modèle de gravité est celui adopté alors pour accomplir les objectifs. En fait ce modèle s’est imposé comme un outil empirique efficace pour l’analyse de flux commerciaux bilatéraux : explorer les flux commerciaux entre les partenaires, étudier les

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principaux déterminants des flux commerciaux entre les pays ainsi que l’analyse du potentiel commercial.

Limites du modèle de gravité

Les auteurs intègrent généralement plus de variables explicatives dans le modèle de gravité pour éviter la sous-spécification du modèle (Sévèla, 2002). Mais le désavantage principal de cette approche est très souvent l'augmentation de la multicolinéarité, qui détruit aussi les estimations (Sévèla, 2002). Du coup il est essentiel de vérifier, lors de l’estimation des paramètres, s’il existe de la multicolinéarité entre les variables, en faisant recours à des tests statistiques appropriés.

Dans l'analyse des flux commerciaux bilatéraux, trouver des observations nulles ou manquantes est assez commun et ceci constitue un problème lors de l'estimation des équations de gravité log-linéaires (Meilke et al., 2012, Frankel, 1997). Les valeurs nulles sont en raison des niveaux d'échange trop faibles pour être enregistrés et il n'est pas toujours possible de déterminer si leur commerce est littéralement nul, ou est très petit et a été arrondi à zéro (Frankel, 1997 ; Silva et Tenreyro, 2006). Selon Frankel (1997), la petite taille des pays ou leurs éloignements sont les principales raisons derrière la faiblesse des échanges. Ce qui pose problème ici c’est que la procédure standard consiste à prendre les logarithmes de l'équation de la gravité multiplicative originale afin de pouvoir l'estimer sous forme linéaire alors que ce n’est pas possible de prendre le log de zéro puisqu’ils ont un logarithme indéfini (Frankel, 1997 ; Silva et Tenreyro, 2006). D’où la nécessité de traiter ces flux de commerce nul.

Pour résoudre le problème, les chercheurs ont fait recours à différentes techniques. Frankel (1997) énumère 3 approches qui ont été soulevées dans la littérature. La première s’agit simplement d’omettre les paires nulles de l'ensemble de données, mais ceci pourrait biaiser les résultats. La deuxième consiste en une substitution des petits nombres arbitraires à la place des zéros. Bien que cette dernière stratégie permette à l'ordinateur d'exécuter la régression linéaire des moindres carrés ordinaires (MCO), elle a un inconvénient évident est que c'est ad hoc et un autre inconvénient moins évident est que le log d'un petit nombre positif, bien que non infini négatif, est toujours un nombre négatif qui est très grand (en valeur absolue). La régression des MCO en effet donne plus de poids aux valeurs extrêmes, qu'elles soient grandes ou petites. Du coup, les paires nulles pourraient alors recevoir un poids trop important dans les estimations. La troisième stratégie s’agit d’utiliser un Tobit pour faire l’estimation. Un Tobit est une technique qui

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estime des paramètres séparés pour déterminer si une observation est non nulle, puis pour déterminer quels sont les coefficients conditionnels à ce que l'observation soit différente de zéro (Frankel, 1997).

Meilke et al. (2012) ont fait recours le modèle de sélection de Heckman pour traiter ce problème. Le modèle de sélection des échantillons est un outil novateur dans la littérature sur le commerce bilatéral bien qu’il ait été largement utilisé dans d'autres domaines de l'économie appliquée. Selon Meilke et al. (2012), ce modèle offre une solution théoriquement saine et économiquement élégante pour inclure les flux commerciaux nuls dans le modèle de gravité du commerce bilatéral. Ces chercheurs ont conclu que le fait d'ignorer le biais de sélection affecte rarement les signes de variables, mais influence souvent l'ampleur, la signification statistique et l'interprétation économique des effets marginaux. Du coup ils suggèrent que lorsque des flux commerciaux nuls sont prédominants, dans un ensemble de données commerciales, le biais de sélection doit être pris en compte dans l'estimation du modèle de gravité (Meilke et al., 2012).

Silva et Tenreyro (2006) suggèrent la méthode PPML (Poisson pseudo-maximum-likelihood) pour résoudre les différents problèmes d’estimation du fait que c’est un modèle robuste à différents modèles d’hétéroscédasticité et fournit un moyen naturel pour traiter les zéros.

2.2 Approches de détermination du potentiel commercial

La littérature sur les potentiels commerciaux définit généralement les potentiels d'exportation bilatéraux comme étant la différence entre les exportations réelles (observées) et le niveau des exportations attendu compte tenu des caractéristiques de la paire de pays (Ruiz et Vilarrubia, 2007). Ce paragraphe porte sur les méthodes de calcul du potentiel de commerce repérées dans la littérature.

2.2.1 La simulation à partir des résultats estimés par le modèle de gravité

Parmi l’ensemble des utilisations possibles du modèle de gravité : le calcul des potentiels d’échange. Le potentiel est défini comme étant le ratio entre les échanges simulés (à partir d’une équation de gravité estimée sur un échantillon de référence) et les échanges observés (Fontagné et al., 2002). Il s’agit d’estimer une équation de commerce bilatéral fondée sur le modèle de gravitation des échanges pour un échantillon de pays de référence et à utiliser dans un deuxième temps cette équation en simulation, pour des

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pays de l’échantillon ou pour des pays hors échantillon échangeant avec les pays de l’échantillon (Fontagné et al., 2002).

Plusieurs études utilisent les estimations du modèle de gravité pour calculer le potentiel commercial (Achy et al., 2007 ; Fontagné et al., 2001 ; Söderling, 2005 ; Ruiz et Vilarrubia, 2007 ; Fontagné et al., 2002). Cette méthodologie a été critiquée par Egger (2002). Il considère que cette mesure est inutile puisque les résidus devraient être dus bruit blanc, du coup tout écart systématique du commerce réel par rapport au commerce prévu devrait être interprété comme découlant des variables omises lors de la spécification du modèle. Ceci pourrait introduire un biais dans les résultats de l'estimation si ces variables omises sont corrélées avec les autres variables explicatives. Ainsi Egger (2002) suggère d'utiliser des estimations hors échantillon des potentiels commerciaux. Une autre possibilité consiste à utiliser des données de panel et à introduire des effets spécifiques à la paire de pays, prenant ainsi explicitement en compte les effets non observables omis (Egger, 2002 ; Fontagné et al., 2002). D’une manière plus détaillée, même si la méthode est la même, le calcul (ou la formule) mathématique employé peut changer d’une étude à l’autre, mais ils se basent tous sur les estimations du modèle de gravité (Ruiz et Vilarrubia, 2007 ; Achy et al., 2007 ; Fontagné et al., 2001 ; Söderling, 2005).

Achy (2007) a utilisé cette méthodologie afin de prédire le potentiel de commerce dans la région de l’Afrique du Nord pour l’ensemble des secteurs économiques. Nugent (2002) a aussi opté pour la même méthode pour examiner le potentiel commercial des pays du

Moyen-Orient et de l’Afrique du Nord (MENA) tant intrarégional qu'extrarégional.

2.2.2 La méthode de frontière stochastique : modèle gravité à frontière stochastique

La frontière stochastique est une méthodologie récemment introduite dans l’analyse du commerce international. L’estimation du potentiel commercial et l’évaluation de l’efficacité commerciale des pays sont inspirées de la technique développée par Aigner et al. (1977) en économie de la production. Cette dernière a été utilisée dans l’évaluation de la performance des entreprises. Un modèle à frontière stochastique postule des frontières de possibilités de production représentant le niveau optimal de production obtenu à partir d'intrants disponibles fixes. Une entreprise efficace opère sur la frontière de possibilité de production alors qu’une entreprise inefficace opère à l'intérieur du niveau frontière.

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Cette dernière subit une perte de production égale à la différence entre la production réelle et la production potentielle. Cette perte est due à l’inefficacité technique (Atif et al., 2016).

Kalirajan (2007) a introduit la frontière stochastique dans le modèle de gravité pour déterminer l'impact de la résistance spécifique aux flux commerciaux bilatéraux entre deux pays. Ainsi une frontière commerciale stochastique représentant le niveau maximum de commerce bilatéral pourrait être interprétée en utilisant un modèle de gravité (Tamini et al., 2016). Selon Atif et al. (2016) et (Ravishankar et Stack, 2014), ces frontières commerciales bilatérales sont influencées par un terme d'erreur positif ou négatif généré dans le modèle permettant à la frontière commerciale générée de fluctuer aléatoirement en fonction de la partie déterministe du modèle de gravité. Ainsi des estimations d'efficacité commerciale spécifiques au pays et variant dans le temps peuvent être obtenues (Ravishankar et Stack, 2014, Tamini et al., 2016). L'efficacité commerciale est conditionnée par les variables des pays de destination et d'origine ainsi que par certaines variables caractérisant la relation bilatérale (Tamini et al., 2016). Si deux pays atteignent des niveaux élevés d'intégration, ils vont opérer sur la frontière commerciale et réaliser leur potentiel commercial maximal (Tamini et al., 2016). L'ampleur observée du commerce peut être comparée aux valeurs frontières prévues pour chacun des partenaires commerciaux pour analyser et évaluer les possibilités d’expansion du commerce (Ravishankar et Stack, 2014, Atif et al., 2016).

Cette méthode s’agit de spécifier le terme d’erreur du modèle de gravité. Ainsi le terme sera subdivisé en deux composantes : la première composante représente l'efficacité technique et peut être utilisée pour déterminer dans quelle mesure le niveau réel du commerce s'écarte du commerce maximal possible (Atif et al., 2016), c'est-à-dire le pourcentage avec lequel un pays n’atteint pas sa pleine efficacité commerciale. Selon Anderson et Wincoop (2003), ces écarts sont dus à des résistances commerciales multilatérales. Ces dernières peuvent conduire à un niveau inefficace de performance commerciale (Ravishankar et Stack, 2014). Quant à la deuxième composante, elle explique le bruit statistique provoqué par l'erreur d'estimation (Atif et al., 2016).

La méthode par frontière stochastique est plus intéressante que la précédente. Elle permet d’estimer le potentiel commercial et elle offre aussi l’avantage d’avoir un aspect dynamique de l’évolution de l’efficacité et de la performance commerciale (évolution du score d’efficacité commerciale).

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Cette méthodologie a été employée par Atif et al. (2016) pour expliquer la variation du commerce agricole entre les partenaires pour le cas du Pakistan. Dans le même contexte géographique (Pays nord-africains), Tamini et al. (2016) ont utilisé un modèle de gravité à frontière stochastique pour analyser le potentiel commercial par rapport au commerce réel réalisé par les partenaires commerciaux nord-africains. Cette étude suggère que les efficiences commerciales ont augmenté au fil du temps en particulier pour le Maroc et la Tunisie. Ces deux pays semblent les plus intégrés d'Afrique du Nord. Quant à l'Algérie, elle est loin de réaliser son potentiel commercial et n'effectue pas de commerce notable avec ses premiers pays voisins. La Mauritanie a les relations commerciales les moins efficaces parmi les pays nord-africains confirmant que les partenaires commerciaux de la Mauritanie ne sont pas les pays d'Afrique du Nord.

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Chapitre 3 : Méthodologie

3.1 Spécification du modèle

La forme originale du modèle de gravité est multiplicative, mais pour faire l’estimation

les chercheurs adoptent toujours la forme log-linéaire. Le modèle de gravité à estimer dans le cadre de ce travail prend donc cette dernière. Suivant la littérature, un modèle de gravité basé sur des préférences CES (Constant Elasticity of Substitution) inspiré des travaux de Tamini et al. (2016) et Atif et al. (2016) est spécifié. La spécification est la suivante :

Ln Xijt = β0 + β1 Ln PIBit + β2 Ln PIBjt +β3 Ln Dij +β4 colji+ β5 comlangij + β6 AA ijt +

β7 contigij+ β8 contig_dzaij+ β9mar_eujt+β10 landlockj +β11 EU04t +β12 EU13t+ EFj +

EFi + EFt +εijt

(1)

Définition des variables et les effets attendus

X ijt : Indique les exportations d’un type de produits donné du pays i (nord-africain) à destination du pays j (appartenant à l’Union européenne) au cours de l’année t

PIB it : représente le PIB du pays i (pays d'origine des exportations) de l’année t

PIB jt : représente le PIB du pays j (de destination) de l’année t

Dij : C’est la distance géographique entre les capitales des deux pays i et j ou entre leurs centres économiques respectifs.

Colji: C’est une variable binaire spécifique aux partenaires i et j. Elle prend la valeur de 1 s’il y a un lien historique de colonisation et/ ou culturel entre i et j sinon elle prend la valeur 0

Comlangij : est une variable binaire spécifique aux partenaires i et j qui prend la valeur de 1 si les deux pays partagent la même langue officielle.

Contigij : Cette variable est aussi une variable binaire qui capte si les deux pays partenaires ont des frontières communes, dans ce cas elle prend la valeur de 1 sinon elle prend 0.

Contig_dzaij : variable similaire à la précédente, mais spécifique au pays d’origine l’Algérie. Ainsi elle prend la valeur de 1 si le pays de destination ou d’origine a une frontière avec l’Algérie.

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Mar_eujt : variable binaire qui prend la valeur de 1 si le pays d’origine est le Maroc et le pays de destination appartient à l’Union européenne ceci après l'année 2007. Cette variable est destinée pour capter l’effet de l’accord préférentiel entre le Maroc et l’UE sur les échanges commerciaux

Landlockj : variable binaire prenant 1 si le pays de destination est un pays enclavé (n’a pas des frontières marines) sinon elle prend 0.

EU04t et EU13t : variables binaires captant l’effet de l'élargissement de l’UE respectivement en 2004 (l’intégration de dix pays : la Pologne, la République tchèque, la Hongrie, la Slovaquie, la Slovénie, la Lettonie, la Lituanie, l’Estonie, Malte, Chypre) et

en 2013 (Inclusion de la Croatie) et 2013 (l’intégration de la Bulgarie et la Roumanie)

prenant la valeur de 1 respectivement après l’année 2004 et 2013 et 0 ailleurs, captant

l’effet de l'élargissement de l’UE.

AA ij : C’est une variable binaire spécifique aux partenaires i et j. Elle prend la valeur de 1 s’il y a un accord d’échange entre eux sinon elle prend la valeur 0

EFj, EFi, EFt17: ces variables sont des effets fixes spécifiques respectivement aux pays d’origine, de destination et à l’année. Ceux-ci permettent de capter les aspects inobservables, liés aux pays et à l’année. Ces aspects peuvent influencer le commerce comme la pluviométrie, les dotations en terre qui peuvent influencer le potentiel de production agricole et par la suite le commerce.

ε

0, 1, …. et 12 sont les paramètres à estimer. Suivant la littérature sur le modèle de

gravité, ceux associés aux PIB, Taux de change, lien historique, accord d’échange auront ainsi des signes positifs alors que ceux associés à la distance géographique et aux tarifs auront un signe négatif. Ces paramètres seront interprétés comme des élasticités c’est-à-dire l’effet de la variation de la variable correspondante au niveau des exportations. Modèle à frontière stochastique

Suivant Tamini et al. (2016) et Atif et al. (2016), la méthode frontière stochastique est choisie pour estimer le potentiel commercial et évaluer l’efficacité commerciale.

Ainsi le terme d’erreur associé au modèle dans l’équation (1) est spécifié comme suit :

ε

= ν

− u

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Les effets fixes spécifiques à l’année et aux pays (de destination ou d’origine) (EFjt, EFit EFijt ) n’étaient

pas employés étant donné l’objectif de l’étude qui cherche l’effet des variables de même dimension telles que PIBjt et PIBit ).