Intégration régionale, agglomérations naturelles et convergence économique au sein de la SADC : Approche économétrique

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Collège d’Economistes pour le recyclage avec 3 outils

Université de Kinshasa-Faculté des Sciences Economiques et de Gestion Département des Sciences Economiques

B.P. 832 Kinshasa XI

Working paper n°001/WP.CREQ/12-19

Intégration régionale, agglomérations naturelles et convergence

économique au sein de la SADC :

Approche économétrique

Par

Jonas KIBALA KUMA

(DEA en cours en Sciences Economiques, UNIKIN) kibala.jonas@gmail.com

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Citation de l’article :

Kibala Kuma J. (2013), « Intégration régionale, agglomérations naturelles et convergence économique au sein de la SADC : Approche économétrique », Working paper n°001/WP.CREQ/12-19 du CREQ, janvier.

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Jonas Kibala Kuma (kibala.jonas@gmail.com), CREQ-2013. Page 1 Note aux lecteurs

Cet article, qui se propose d’analyser les effets de l’espace, saisi par les agglomérations naturelles, sur l’évolution de niveaux de vie des économies au sein de la SADC (ou dans un processus d’intégration économique), s’inscrit dans le cadre de travaux du CER-3. En effet, CER-3 est un collège d’Economistes qui s’approprient les outils quantitatifs, 3 essentiellement (mathématique, statistique/économétrie et informatique) comme le sigle l’indique, pour ainsi s’inscrire sur la frontière des connaissances en sciences économiques et être compétitifs à l’échelle internationale, autant pour la faculté de sciences économiques et de gestion de l’Université de Kinshasa. L’idée est de susciter un regain et remettre en avant plan les aspects quantitatifs dans la formation de l’économiste congolais (RDC), africain en général, pour une élite à la taille des exigences internationales. Pour y parvenir, nous nous occupons à :

(i) Nous mettre à jour, soit nous (l’équipe) former continuellement sur les aspects théoriques et empiriques de techniques et méthodes quantitatives en sciences économiques (principalement en mathématique, statistique et informatique) ; et (ii) Mettre à la disposition du public scientifique les résumés (notes ou fiches techniques)

de nos discussions et recherches.

Ce collège (CER-3) est un cadre qui prépare les chercheurs membres à être éligibles pour intégrer le Centre de Recherches Economiques et Quantitatives, soit CREQ en sigle. CREQ, dont le site internet va être lancé incessamment, se veut un espace de discussions au tour de techniques et méthodes quantitatives (mathématique, statistique, économétrie, etc.) en sciences économiques (finance, monnaie, macro et micro-économie, etc.), ou mieux un centre de recherche qui va regorger des Economistes rodés et équipés pour théoriser et apporter des réponses aux problèmes économiques que posent la RDC et le monde, pour l’avancement de la discipline (les sciences économiques).

Nous avons compris que les outils quantitatifs, aujourd’hui incontournables en sciences économiques, sont d’un grand apport dans l’évolution de cette discipline. Les problèmes économiques se posent de plus en plus, les outils d’analyse se complexifient sans frein, mais le programme de formation de l’Economiste congolais (l’Afrique en générale) ne suit pas le rythme : il y a un gap. Plus concrètement, il y a quelques années, le laboratoire d’analyse-recherche en économie quantitative/Lareq (www.lareq.com) estimait à 40 ans le retard de la République Démocratique du Congo (RDC), si pas l’Afrique, dans la modélisation macro-économétrique, partant de la critique de Lucas dans les années 70 (1976). Ne serait-on pas au-delà de 40 ans dans d’autres branches ? En attendant de répondre à cette question, le CER-3 se donne la mission de réduire, si pas combler, le gap dans la formation de l’économiste congolais pour constituer une élite à la taille des exigences internationales. C’est le sens de notes techniques que nous produisons, lesquelles seront directement accessibles en ligne, dans un site dédié (en construction), par le temps qui court.

Jonas Kibala Kuma, initiateur du CER-3 et du CREQ. Kinshasa, décembre 2019.

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Jonas Kibala Kuma (kibala.jonas@gmail.com), CREQ-2013. Page 2

Résumé

Parmi les effets attendus du processus d’intégration régionale, il est souvent repris la convergence de niveau de vie entre les membres d’une même région. L’idée – partant du modèle de Solow (1956) – est que plus les pays seront intégrés, plus ils seront homogènes en termes des caractéristiques structurelles, et plus grande sera la probabilité que les riches soient rattrapés par les pauvres à long terme. Mais, considérant la SADC, le constat est qu’elle enregistre des fortes disparités en termes de niveau de vie, il y a environ deux décennies. Pourquoi une telle tendance en dépit des multiples efforts fournis et politiques régionales mises en places par les autorités de cette région ?

Cherchant à apporter des éléments de réponse à cette question faisant l’objet de notre étude, nous avons accordé plus d’importance à la dimension spatiale, se référant aux modèles de la nouvelle synthèse « géographie-croissance ». Il ressort de cette synthèse que l’organisation spatiale des activités productives a une influence sur le rythme de croissance relatif des régions, à tel enseigne qu’elle justifie parfois les disparités entre les pays (régions), en termes de performances économiques. Ainsi, en menant une telle étude, nous avons visé principalement la baisse des disparités par la mise en place des politiques adéquates au sein de la SADC. Par ailleurs, pour saisir de façon empirique les effets des agglomérations naturelles sur l’évolution des disparités des revenus au sein de la SADC (de 2000 à 2011), nous avons estimé un modèle de beta convergence absolue, celui de beta convergence conditionnelle et un modèle de beta convergence absolue spatialisé. Les résultats des estimations de ces modèles attestent que le niveau de connectivité ou proximité géographique entre pays – favorisant les agglomérations naturelles et la concentration spatiale de certaines activités économiques – est un facteur de croissance qui permet la baisse des disparités pour certains pays agglomérés au détriment des autres. La convergence économique au sein de la SADC est ainsi liée à un phénomène substantif qui implique que les pays proches les uns les autres bénéficient des externalités spatiales plus que ceux qui ne font pas partie de l’agglomération. Une telle situation a pour corollaire l’aggravation des disparités économiques au sein de la SADC d’autant plus que certains espaces agglomérés prospèrent au détriment d’autres espaces ne faisant pas partie de l’agglomération. En outre, les résultats ont attesté l’existence d’un long processus de convergence à la vitesse de 0,08% l’an au sein de la SADC, indépendamment des caractéristiques structurelles de ses membres. Par contre – si l’on considère les spécificités de chaque pays et les implications des variables structurelles sur la dynamique de croissance de la SADC – l’on trouve que, d’une part, l’hypothèse de beta convergence conditionnelle n’y semble pas être vérifiée. Ce résultat, de paire avec les conclusions relevant de la sigma convergence, confirme un processus de divergence économique au sein de la SADC. Cette situation pourrait se justifier par le non respect des « critères de convergence » avec comme corollaire l’hétérogénéité des structures économiques, la réaction des économies aux chocs n’étant pas similaire. D’autre part, bien que faiblement explicatifs, l’investissement national (LFBCF) et les échanges interrégionaux comme intra-régionaux (TOUV) constituent des vecteurs d’accélération de la croissance économique et d’amélioration des niveaux de vie au sein de la SADC. Il s’en suit que les investissements directs étrangers entrants (FIDEE) contribuent à décélérer la dynamique de croissance dans cette zone, vu qu’ils sont souvent orientés vers des secteurs moins productifs.

Mots clés

:

Intégration régionale

,

convergence économique, Agglomération naturelle, et SADC. Classification JEL

:

C01, C13, C33, R11.

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Introduction

I. Etat de la question

Il y a environ deux décennies depuis que le processus d’intégration

économique connaît une réactivation dans le monde en développement. Cependant, en dépit des multiples efforts fournis et politiques régionales mises en place par les autorités de cette partie du globe, il est globalement observé des faibles résultats quant aux performances économiques des différentes zones

d’intégration régionales (Kouadio, 2008).A ce sujet, la décennie quatre-vingt-dix est

plus illustrative en ce qu’elle s’accompagne, malgré l’adoption de « critères de convergences » par certaines zones, d’un processus de divergence autant pour

l’Afrique que l’Amérique latine(1)_{(Akanni-honvo, 2003 ; Kouadio, 2008). Considérant}

la SADC, le constat est qu’elle enregistre des fortes disparités en termes de niveau de vie depuis près de deux décennies. Ce qui amène à dire que les accords régionaux impliquant les pays en voie de développement semblent ne pas favoriser la baisse des disparités des revenus inter ou intra-zones. Et pourtant, comprise comme un accord préférentiel entre un groupe de pays visant à réduire – voire supprimer – les obstacles aux transactions économiques et non économiques entre eux, l’intégration économique est souvent présentée comme un cadre idéal d’amélioration des performances économiques – soit d’accélération ou de renforcement de la croissance économique – de développement du tissu industriel, d’intensification des échanges intra-régionaux et de réduction des écarts de

développement(2) _{(Kouadio, 2008 ; Opara O., 2010 ; Dévilé H., 2003 ; et Kabuya K. et}

Tshiunza M., 2010).

De ce fait, préoccupées par l’évolution des disparités des revenus au sein des

zones d’intégration impliquant les PED, des nombreuses études récentes – cherchant à en expliquer les causes – ont identifié plusieurs facteurs parmi lesquels la dimension spatiale a tiré plus d’attention, se référant aux modèles de la nouvelle synthèse géographie-croissance. Il ressort de cette synthèse que l’organisation

1_{Il n’est pas observé une réduction significative des écarts des revenus en Afrique (CEMAC, UEMOA, CEDEAO, COMESA}

et SADC) et en Amérique latine (CACM, MERCOSUR et LAIA).

2_{C’est à ce titre que la littérature économique reprend de manière générale la convergence des économies parmi les}

effets attendus du processus d’intégration économique. Pour reprendre les propos de la Communauté Economique pour l’Afrique (CEA), « la convergence économique, dans ses différentes formes, est en même temps une condition nécessaire

pour la réalisation du processus d’intégration et un résultat attendu de ce processus d’intégration » (CEA/BSR-CA, 2007).

D’une part, en tant que contrainte à la réussite du processus d’intégration régionale, la convergence des économies paraît être un mécanisme par lequel les différences structurelles entre pays (régions) sont résorbées. Ce mécanisme consiste à définir une série des critères de convergence, portant sur les agrégats macroéconomiques clés, devant être remplis par les pays membres de l’union, préalablement à la création de leurs zones monétaires respectives. Pour le cas de l’Afrique, ces critères sont entre autre la réduction de l’inflation, des déficits budgétaires et de l’endettement (appelés « critères de premier rang »). A cela s’ajoute l’accroissement du taux de croissance réelle, du montant de la masse salariale, de l’investissement public et des recettes fiscales – appelés « critères de second rang » – (KABUYA K. et T. MBIYE, 2010). Cette convergence des agrégats macroéconomiques clés des pays (régions) est d’autant plus importante que le processus d’intégration risque d’être fragilisé si les pays membres n’ont pas le même niveau de performance économique. D’autre part, en tant qu’effet attendu d’une intégration économique, la convergence économique consiste à l’égalisation à long terme des taux de croissance des revenus par tête des différents pays ou régions ; ce qui traduit l’absence des disparités des revenus par tête entre pays, et donc le rattrapage des pays riches par les pays pauvres (Solow, 1956).

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spatiale des activités productives a une influence sur le rythme de croissance relatif des régions, à tel enseigne qu’elle justifie parfois les disparités entre les pays

(régions) en termes de performances économiques(1)_.

A l’image de ces modèles, notre étude se veut d’appréhender l’évolution des disparités des revenus par tête entre les pays de la SADC, en considérant que les éventuelles externalités de croissance – générées par le processus d’intégration – possèdent une dimension spatiale dans cette zone. Il sera alors question d’étudier l’effet de voisinage ou de proximité géographique – favorisant à la fois la concentration spatiale des activités et des externalités de croissance – sur la convergence des économies au sein de la SADC. Ainsi, en menant cette étude, nous visons principalement la baisse des disparités des revenus ou la convergence des économies au sein de la SADC, partant des recommandations que nous formulons quant aux politiques régionales à y mettre en place dans le cadre des réformes internes.

Nous nous proposons plus spécifiquement d’aborder les questions

suivantes :

Comment évoluent les écarts des revenus par tête entre les pays de la SADC, de 2000 à 2011 ?

Quel serait l’impact de la proximité géographique (effets de voisinage) sur l’évolution des disparités dans cette zone, durant la période sous-étude ?

Partant du fait que près de la moitié des pays constituant la SADC sont classés

dans les groupes des Pays les moins avancés, et que l’Afrique du sud représente à elle seule plus de 68% du PIB de la région (Akanni-Honvo, 2003 ; Kouadio, 2008), nous formulons – en premier lieu – l’hypothèse selon la quelle les écarts des revenus seraient entrain de se creuser (c.à.d. qu’ils évoluent à la hausse) entre les pays de la SADC.

En second lieu, nous serons amenés à tester l’hypothèse de beta

convergence absolue et conditionnelle au sein de la SADC, suivant la théorie relevant de la synthèse géographie-croissance. En effet, cette théorie – basée sur le modèle de Solow, celui de croissance endogène et de la nouvelle économie géographique – stipule que le taux de croissance du PIB d’un pays est fonction non seulement du niveau de son PIB initial, mais également des taux de croissance des PIB de ses voisins ou du système social ou technologique au quel leurs firmes appartiennent. Ainsi, les pays initialement plus pauvres – à côté des pays plus riches – bénéficieront des externalités spatiales et croîtront plus vite que les riches, d’autant plus qu’ils seront éloignés de leur équilibre de long terme.

1_{Parmi les facteurs pouvant expliquer la tendance générale à la disparité des revenus entre les PED, il est identifié les}

différences structurelles entre pays, la faiblesse des infrastructures (obsolescence), l’étroitesse des marchés, la faible capacité d’attraction des IDEs, la faible élasticité-revenu aux produits essentiellement primaires de ces pays, l’inconvertibilité des monnaies, les multiples appartenances régionales, le manque de complémentarité entre pays, etc.

(Perroux, 1995 ; Hirschman, 1958 ; Romer, 1986 ; Lucas, 1988 ; Krugman, 1981, 1991a, 1995 ; Krugman et venables, 1995 ; Grossman et Helpman, 1991 ; Baldwin et al. 2001 et Venables, 2000, 2006 ; Cliff et Ord, 1981 ; Upton et Fingleton, 1985 ; Baumont, 2000 ; J. Le Gallo, 2000; Akanni-Honvo, 2003 ; Samson, 2004 ; et Kouadio, 2008).

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A cet effet, nous supposons ce qui suit :

En présence des structures ou des configurations centre-périphérie, justifiées tant par les agglomérations naturelles ou la concentration spatiale des activités productives que par l’absence des politiques régionales adéquates, la divergence des revenus entre les pays de la SADC sera le résultat attendu. Au cas contraire, la convergence ou la divergence économique peut être observée au sein de cette zone, suivant le degré d’homogénéité des économies qui se traduit par le respect de « critères de convergence ».

Cette étude justifie son choix du constat selon lequel la réactivation des

accords régionaux durant la décennie quatre-vingt-dix ne s’est pas accompagnée d’une baisse des écarts des revenus à l’intérieur des zones d’intégration impliquant les PED ; et cela, malgré l’adoption des critères de convergence par certaines zones. De ce fait, il paraît opportun d’expliquer les causes d’une telle tendance à la divergence des économies en développement. A ce titre, notre étude contribue non seulement à identifier les facteurs à la base des écarts des revenus entre les PED (au sein de la SADC en particulier), mais également à proposer des politiques adéquates pour les réduire.

Notre étude a la particularité de vérifier les effets de proximité géographique

sur la convergence ou la divergence des économies au sein de la SADC, durant la dernière décennie (de 2000 à 2011). Cette période n’a pas encore fait l’objet d’une telle analyse au sein de la SADC, c’est ainsi qu’elle est retenue. En ce qui concerne l’espace choisi, la SADC a retenu notre attention du fait que près de la moitié des pays qui la composent sont classés parmi les PMA. A cela s’ajoute le fait qu’elle apparaît comme une zone d’intégration optimale pour la R.D.Congo et qu’elle se

prête à accéder à la zone de libre échange(1)_.

Ce travail est basé sur l’approche méthodologique non seulement d’un

modèle de panel, mais aussi d’un modèle spatialisé. En effet, Il est admit que la prise en compte de la dimension géographique (effets frontières ou spatiaux) permet de mieux expliquer l’évolution des disparités des revenus qu’un modèle a-spatial (J. Le

Gallo, 2000 ; Baumont et al. 2006).

Outre l’introduction et la conclusion, notre travail est organisé en deux

chapitres. Le premier chapitre est consacré à l’analyse des caractéristiques de la SADC. L’analyse empirique des effets des agglomérations naturelles sur l’évolution des disparités des revenus au sein de la SADC fait l’objet du second chapitre. Dans ce chapitre, nous spécifions nos modèles, après quoi nous précisons la nature et les sources des données avant de présenter les résultats d’estimation et leur interprétation.

1 _{Ce travail contribue à montrer l’importance de la dimension spatiale dans la formulation des politiques régionales}

relatives à la zone de libre échange (ZLE) de la SADC. Il permet également aux autorités de la R.D.Congo de se faire une idée sur les facteurs de croissance au sein de la SADC, envue d’en relever les incidences sur les politiques nationales ou les réformes à mettre en œuvre.

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II. Revue de littérature

L’analyse de la convergence économique, en particulier celle des revenus par

tête, entre les pays riches et les pays pauvres est une question de l’ère au centre de la plupart d’études sur la croissance économique, tant sur le plan théorique qu’empirique.

Sur le plan théorique, Trois théories expliquent la convergence ou la

divergence des économies comme résultat du processus d’intégration économique, à savoir : la théorie néoclassique de la croissance, la théorie des pôles de croissance (ou

théorie de la polarisation), ainsi que les nouvelles théories de l’économie géographique et celles de croissance endogène.

En effet, basée sur le modèle de Solow (1956), la théorie néoclassique de la

croissance prédit une convergence des pays vers un même niveau de PIB par tête,

sous l’hypothèse de rendements décroissants et d’un espace où les économies sont semblables en termes de préférences et de technologies. Ainsi, l’intégration commerciale et la libéralisation des mouvements des capitaux constituent – dans ce contexte – un facteur d’accélération de la convergence.

Par contre, la théorie des pôles de croissance initiée par François PERROUX

(1995), puis approfondie par HIRSCHMAN (1998), souligne les difficultés qu’ont les

effets de croissance à se diffuser à l’ensemble de secteurs de l’économie et à quitter les secteurs moteurs dont ils sont originaires. Cette théorie stipule que la convergence dépend de la confrontation entre deux effets opposés d’une intégration. Le premier effet est celui qui est défavorable aux pays pauvres (constituant la périphérie), tendant à renforcer l’avantage compétitif des pays riches (constituant le centre) et à attirer vers ces derniers les facteurs de production. Contrairement au premier, le second effet est favorable aux pauvres, car il consiste à inciter les facteurs de production et l’activité économique à quitter le centre pour la périphérie, suite aux effets de congestion dont souffre le premier.

Un peu plus tard, les nouvelles théories de la croissance ainsi que les nouvelles

théories de l’économie géographique – insistant toutes deux sur l’importance des

économies d’échelle, de la concurrence imparfaite et des phénomènes de spillovers localisés – ont apporté des éclairages nouveaux quant à l’évolution des disparités entre régions (pays).

Dans un premier temps, contrairement à la vision néo-classique, les théories

de la croissance endogène, initiées par les modèles de Romer (1986) et Lucas (1988),

ne prédisent pas la convergence entre pays riches et pays pauvres, même lorsque les mouvements de biens et de capitaux sont libres. En effet, en rejetant l’hypothèse de rendements décroissants sur le capital, ces modèles excluent le mécanisme économique qui génère le processus de convergence. Par endroit, ces travaux n’envisagent donc au mieux qu’une persistance des disparités ; car, des mécanismes liés à la présence de rendements croissants, viennent renforcer les avantages initiaux caractérisant les pays. Au demeurant, Lucas (1988) pense même que

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l’ouverture et l’intégration économique peuvent retarder la convergence régionale car, le commerce entre pays peut conduire ceux-ci à se spécialiser dans des secteurs où ils disposent d’un avantage comparatif, mais où sont présents de faibles effets d’apprentissage.

Dans un second temps, Les nouvelles théories de l’économie géographique

renforcent les nouvelles théories de croissance avec un certains nombre d’études dont celle de Krugman (1981, 1991a, 1995) et celle de Baumont (1998). En effet, ces auteurs soulignent respectivement que l’évolution des disparités interrégionales dépend de la confrontation entre des forces centrifuges (poussant à la dispersion des activités dans l’espace) et des forces centripètes (conduisant à leur agglomération), et que les politiques d’intégration régionale – en favorisant la concentration spatiale des systèmes productifs – peuvent accroître le taux de croissance d’une zone géographique, mais ne peuvent pas améliorer la convergence entre les régions/pays.

Il ressort de la synthèse géographie-croissance que les écarts des revenus par

tête entre pays/régions s’expliquent non seulement par leurs différences structurelles (taux d’épargne, taux de croissance démographique, technologie,…), mais également par la localisation et la structure du voisinage de chacun(es) d’entre eux/elles. De ce fait, l’organisation spatiale des activités productives peut avoir une influence sur le rythme de croissance relatif des régions, jusqu’à justifier les disparités entre les pays/régions en termes de performances économiques.

Par ailleurs, toutes ces théories ont été confronté aux faits par plusieurs

études empiriques – chacune insistant sur un facteur spécifique – parmi les quelles nous présentons quelques unes.

L’étude de base est celle de Solow et Swan (1957), où les disparités des

revenus moyen entre les riches et les pauvres sont justifiées par les différences structurelles entre les pays du monde (en terme de taux d’épargne, taux de croissance démographique et de technologie/dotation factorielle). Cette étude a démontré une convergence des PIB par tête des pays ayant les mêmes structures.

Ensuite, les études de Romer (1986, 1990) ; Lucas (1988) ; Mankiw et al. (1992)

et Haghion et Howit ont souligné l’importance des effets externes dus à

l’accumulation des facteurs de production (capita physique et humain) dans l’évolution des disparités entre pays. Ces études ont montré que, grâce aux externalités de connaissance et politiques publiques – renforçant les activités de recherche et développement – un pays pauvre peut rattraper un pays riche dans un équilibre de long terme.

Dans ce cadre, Benhabib et al. (1994) ont trouvé qu’un rattrapage entre pays

est possible lorsque les pays plus pauvres peuvent augmenter leur stock de capital humain et dépasser celui des pays riches.

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En outre, Barro et Sala-i-martin (1991) ; Braun (1993) ; et Hatton et Williamson

(1992) ont montré que le processus de convergence peut être accéléré par la

mobilité des capitaux et par les flux migratoires.

Olson (1982) et Abramovitz (1986) estiment que l’environnement propice

(définit par des facteurs tels que le niveau d’instruction, les structures sociales, la législation sur la propriété, la culture, etc.) peut influencer le niveau et le taux de croissance de la productivité à tel point que les vitesses de convergence entre nations en dépendent.

Grahl et Simms (1993) relèvent l’importance de la structure économique, selon

que les activités agricoles ou industrielles sont privilégiées, dans le processus de rattrapage entre pays. Ils font observer que la croissance des régions agricoles semble plus faible que celle des régions industrielles.

Maurel (1997) considère que la structure du tissu industriel (spécialisation ou

diversification) influence la croissance des zones d’emploi en France et leur convergence.

Redding et Venables (2004) ont estimé, pour chaque pays, des indicateurs

d’accès à l’offre mondiale des biens intermédiaires et à la demande mondiale en se servant d’une équation de gravité. Ils trouvent que 70% des différences internationales des revenus par tête peuvent s’expliquer par des différences géographiques d’accès au marché.

Allaoui Z. et Chkir A. (2006) se servent d’un modèle de panel pour un

échantillon de 12 pays hétérogène (dont 8 pays de L’OCDE et 4 pays méditerranéens) afin de tester les hypothèses de beta et sigma convergence, de 1980 à 2000. Il ressort de leurs estimations que les pays en développement n’ont pas convergé vers les pays développés malgré que la mondialisation, considérée comme vecteur de rattrapage pouvant permettre aux pays pauvres de bénéficier de potentiels de croissance, soit en pleine expansion. En revanche, Ces auteurs attestent l’existence des clubs de convergence où l’on observe une certaine convergence conditionnelle entre pays ayant les mêmes structures (c’est le cas de l’OCDE d’une part, et des pays méditerranéens d’autre part).

Ndiaye (2006) démontre l’existence d’un processus de convergence dans la

zone UEMOA, même si celui-ci est relativement faible, soit 1,71% entre 1980 et 2000.

Masweka (2006), cherchant à tester l’hypothèse de convergence absolue au

sein de l’Union Européenne, prouve l’existence de la dite convergence par les résultats de son étude ; confirmant que le taux de croissance est une fonction décroissance du niveau de production par tête retardée (au sein de l’Union Européenne).

Dramani (2007), inspiré par les modèles de croissance endogène, met en

lumière la présence d’un processus de convergence dans les zones UEMOA et CEMAC ; en utilisant les similarités par rapport aux facteurs de production et aux avantages naturels.

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Boccanfusco et al. (2009) considèrent les aspects qualitatifs (ACP) et les

rendements décroissants du capital humain pour expliquer au mieux le processus de convergence en Afrique. Ils trouvent que ce processus est lent de 1970 à 2000.

Nguetse T. et al. (2009) recourent à l’économétrie des panels dynamiques et

se servent des variables telles le PIB ; le taux d’ouverture ; la population ; le marché du travail ; les investissements et les dépenses publiques pour étudier la convergence des économies Africaines. Les résultats sont tel qu’à l’exception du COMESA et de la région Afrique, l’on assiste à une 𝛽 −convergence pour le cas de la SADC ; du CEMAC ; de la CEDEAO et de l’UEMOA. Il s’en suit que la 𝜎 − convergence n’est observable que dans l’UMOA.

Pambu Pambu (2010) teste l’hypothèse de convergence au sein des zones

dont fait partie la RD Congo – soit la SADC, le COMESA et la CEPGL – en recourant à l’économétrie des données de panel. De façon globale, Il valide l’hypothèse de beta convergence au sein des zones sous études en prenant en compte les spécificités structurelles de chaque pays membre et les implications des variables structurelles

sur le taux de croissance économique (1)_{, du moins partant de 1970 à 2008. Pour ce}

qui est des résultats par zone d’intégration, si l’on ne considère que la SADC, l’auteur fait constater qu’elle ne connaît pas de convergence absolue, mais converge au taux de 0,96% l’an étant donné les spécificités de chaque pays et au taux de 0,94% si l’on tient compte des implications des variables structurelles. Il s’en suit que seuls le flux d’investissements directs étrangers entrants et le taux d’ouverture contribuent à accélérer la croissance dans cette zone, à l’opposé du croit démographique qui y exerce une influence négative.

D’autres études s’appuient plutôt sur l’hypothèse d’une dimension

géographique bornée des externalités (technologiques, de connaissances,…) pour expliquer des phénomènes de concentration spatiale des activités productives et les dynamiques de croissance différenciées qui en découlent.

Il s’agit, entre autres, de l’analyse d’Englmann et Walz (1995) qui considèrent

que les effets de débordements peuvent contribuer à renforcer les phénomènes de polarisation et de croissance inégale des espaces – selon qu’ils sont locaux – ou favoriser la réduction des disparités de croissance entre les régions (selon qu’ils sont globaux).

Baumont et al. (2000) renchérissent l’hypothèse lorsqu’ils font remarquer que

les schémas d’association spatiale ne sont pas neutres quant aux performances économiques des régions ; car, plus une région se trouve entourée de régions riches ou dynamique, plus son taux de croissance sera élevé.

Venables (2000) ajoute que la concentration spatiale des activités, résultat de

libre échange entre pays du sud – de ce fait, facteur d’accroissement des inégalités

1_{Comme Nguetse et al. (2009), Pambu P. (2010) intègre les variables explicatives de la dynamique des PIB par tête}

suivantes : la formation brut du capital fixe, la valeur ajoutée agricole en % du PIB, la valeur ajoutée industrielle en % du PIB, le taux d’ouverture, le flux d’investissements directs étrangers entrants, la taille de la population et le PIB retardé.

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– favorise une divergence des revenus ; et qu’à contrario – dans les zones de libre-échange « Nord-sud » – la convergence des niveaux des revenus serait favorisée par des forces telles que le transfert technologique et l’attractivité des IDE.

Maurice (2000), de son côté, fait remarquer qu’au-delà des politiques

d’ouverture internationale mises en évidences par Krugman et Elizondo, les choix de financement des infrastructures ont un impact certain sur le degré et l’efficacité de la concentration spatiale au sein des PED.

Diop (2002) observe – au regard des indicateurs d’inflation et de déficit

budgétaire – un processus global de convergence nominal entre les économies de la CEDEAO (de 1995 à 1975) ; et l’absence de convergence réelle entre ces économies de 1975 à 2001. Selon Diop, cette dernière est justifiée par des problèmes liés au développement des échanges commerciaux, à la diversification des économies et à la mise en place des fonds de cohésion.

Mucchielli J-L. (2002) pense que l’importance de la distance économique et

physique qui sépare les territoires africains et le reste du monde expliquerait la divergence de développement qui les caractérise.

Akanni-Honvo (2003) constate que l’effet frontière/marché de proximité

n’exerce pas une influence significative sur la convergence en Afrique ; et que les facteurs tels que les infrastructures, la complémentarité productive, et la capacité des pays leaders à exercer des effets d’entrainement régionaux se révèlent être des facteurs déterminant npour une forte convergence régionale en Afrique.

Hammani et Menegaldo (2004) constatent que les PED espèrent à des

externalités de recherche et développement – à travers des programmes de coopération – mais que les importations et les IDEs ne semblent pas être un vecteur de diffusion des technologies.

Henia (2008) trouve qu’il existe un mouvement de convergence des revenus

par habitant maghrébiens vers ceux des pays de l’Europe centrale et Orientale – de 1995 à 2007, grâce à la prise en compte des externalités spatiales.

Kouadio (2008) fait observer d’énormes disparités des revenus au sein de la

SADC, de 1975 à 2000.

Au regard de ce qui précède, nous déduisons que les accords régionaux

n’impliquent pas – de manière mécanique – une convergence économique au niveau des zones d’intégration. Par contre, comme effet attendu d’un processus d’intégration régionale, la convergence des économies – en plus de la simple réduction des tarifs douaniers – est fonction des structures/infrastructures économiques des pays (intégrés ou pris individuellement). Celles-ci justifieraient – pour chaque pays – sa taille économique ; la manière dont le capital est accumulé ; l’accès à la technologie ; la réaction aux chocs ; la structure des coûts de production et la structure concurrentielle des différents marchés (le type de commerce considéré), bref la possibilité d’une convergence des pays vers un même niveau de revenu par tête à long terme. En outre, la prise en compte de la dimension spatiale

(12)

– externalités spatiales/agglomérations naturelles – est une condition nécessaire, mais pas suffisante pour expliquer l’évolution des disparités entre les pays.

Mais aussi, Il ressort de la littérature que les effets de

voisinage/agglomérations naturelles sur l’évolution des disparités des revenus par tête au sein de la SADC ne sont pas évidents pour la dernière décennie; car, n’ayant pas fait l’objet d’une étude spécifique. Telle est notre contribution, en menant une telle étude.

(13)

Chapitre I

Analyse des caractéristiques de la SADC

Dans ce chapitre, nous faisons une analyse des caractéristiques de la SADC

sur le plan socio-économique ; sur le plan de la densité, l’urbanisation, la distance et l’accès au marché ; et, concernant la relation « intégration et croissance ».

I.1. Sur le plan socio-économique

1.1.1. Caractéristiques économiques des pays membres de la SADC

Tableau 1.1 : Quelques indicateurs économiques des pays membres de la SADC (2008)

Indicateurs

PIB (en Population PIB/capital Taux de Exportations Exportations

Pays milliards (en million (en $) croissance SADC Mondiales

de $) d'habitants) (en %) (en million $) (en million $)

Angola 61 16,3 3 764 21,1 * 44,32 Botswana 12 1,6 7 694 5,4 548 4,479 RDC 10 61,1 166 6,3 * 1,587 Lesotho 2 2,4 667 4,9 92 474 Madagascar 7 17 431 6,3 * 989 Malawi 4 13,4 264 7,4 208 665 Maurice 7 1,3 5 354 4,6 160 2,168 Mozambique 8 20,5 369 7 455 2,381 Namibie 7 2,1 3 524 4,4 1,126 3,393 Afrique du Sud 283 47,9 5 900 5,1 5,304 58,596 Swaziland 3 1,2 2 450 2,4 131 1,781 Tanzanie 16 39 415 7,3 290 1,536 Zambie 11 12,2 915 5,3 1,306 3,694 Zilmbabwe 1 11,7 55 * * * Total 432 247,7 1 743 * * *

Source : Manuel sur la Zone de libre échange de la SADC (2008, p.2)

Il ressort du tableau [1.1] ci-dessus que l’ensemble des revenus du marché de

la SADC est de 432 milliards de dollars pour une population totale estimée à 247,7 millions d’habitants en 2007. Il s’en suit que l’Afrique du Sud est la plus grande économie avec un PIB de 283 milliards de dollars, soit 65% du marché total de la SADC. La RDC, de son côté, bat le grand record en terme de population dont l’effectif avoisine 61 millions d’habitants. En revanche le Botswana, le Maurice, la Namibie et le Swaziland ont des effectifs de moins de deux millions d’habitants.

Si l’on s’intéresse à la dynamique du PIB per capita, le constat est qu’il varie

largement. Pour le Botswana, le PIB par habitant est de 7,694 dollars par an, alors que pour le Mozambique et la RDC, il est respectivement évalué à 264 dollars et 166 dollars. L’on notera aussi que la croissance économique de l'Angola est la plus rapide avec un taux approximatif de 21%. D’autres pays tels que la Tanzanie, le Malawi et le Mozambique connaissent une croissance du PIB de plus de 7%. Il

(14)

convient en plus de relever que la configuration du commerce transfrontalier est dominée dans la zone par des activités peu diversifiées et à faible valeur ajoutée : les services du tourisme et des affaires, principalement en faveur de l’Afrique du sud

(Amdjad, 1998, cité par Akanni-Honvo, 2004). L’on notera, à titre illustratif, que la part

des trois principaux produits primaires (l’or, le café/thé et le poisson) dans les exportations totales varie de 70 à 90% par pays (Tavlas, 2009, cité par Nyembwe,

2011). Il tient à signaler aussi que si l’Afrique du sud – faisant partie de la CEMA –

présente un système financier développé, tel n’est pas le cas pour la SADC dans son ensemble ; car, plusieurs pays ont encore des mécanismes de contrôle de change spécifiques (Nyembwe M., 2011).

1.1.2. Evolution des disparités au sein de la SADC

(1)

Rappelons qu’un des objectifs de taille en formant des zones d’intégration –

surtout du type sud-sud – est l’accélération de la croissance ainsi que la convergence des niveaux de vie entre les membres. Mais, puisque ces derniers n’ont pas nécessairement les mêmes caractéristiques structurelles au début, il apparaît difficile voir même incertain pour certaines zones d’obtenir les résultats escomptés au fil de temps. Ce qui amène à dire que, dans une organisation régionale, l’homogénéité des structures entre les membres, grâce au respect des critères de convergence, est une contrainte à la réussite du processus d’intégration. Alors, peut-on parler d’homogénéité au sein de la SADC ?

Lorsqu’on observe quelques indicateurs d’asymétrie dans cette zone, la

tendance est à rejeter l’hypothèse d’une certaine similarité entre les économies de la SADC.

Tableau 1.2 : Indicateurs d’asymétrie au sein de la SADC(2)

Afrique du Sud Botswana Lesotho Namibie Swaziland Indicateurs de taille du Marché

Population totale (en millions)** 44,30 1,60 2,00 2,00 1,10

PIB (millions de USD en PPA)** 463000,00 19500,00 5330,00 13700,00 4850,00

PIB par tête en PPA ($)* 10441,10 11890,20 2624,30 6745,40 4261,90

Tx de crois. An. Moy. PIB 1960-2005* 3,20 9,60 4,80 2,90 5,90

Tx de crois. An. Moy. Pop. 1960-2005* 2,10 2,70 1,90 2,80 2,60

Indicateurs de développement technologique et des infrastructures

Routes revêtues (%)*** 17,30 36,50 . 13,00 .

Lignes de téléphones (p.1000 hbts)*** 554,10 395,80 109,10 206,10 169,20

Ordinateur Personnel (p.1000 hbts)*** 76,90 33,90 23,90 37,30 32,10

Indicateurs de développement socio-économique et capital humain

Population Urbaine (%)* 57,00 50,70 16,50 33,20 22,00

Taux de scol. dans le secondaire*** 93,00 75,10 36,40 60,70 45,00

Espérance de vie (année)*** 49,00 37,00 37,00 49,00 33,00

Main d'œuvre totale (2004 en millier)* 19759,00 619,00 637,00 639,00 307,00

dont Agriculture (2004 en millier)* 1570,00 352,00 277,00 306,00 119,00

Indicateurs d'asymétrie de spécialisation

VA agricole (% du PIB)**** 3,60 2,50 17,10 10,60 13,50

VA industrielle (% du PIB)**** 31,90 49,00 40,00 29,80 45,10

dont manufacturier 19,40 4,40 18,90 11,60 36,70

VA service (% du PIB)**** 64,60 48,50 42,90 59,60 41,40

Source : * Cfr Kouassi K. (2008); ** Pen World Table 6.2;

*** World Development Indicator; **** UNTAD (2006)

1_{Akanni-Honvo (2004) ; Kouassi K. (2008) ; et Opara O. (2009). NB : CNUCED s’écrit en anglais « UNCTAD ».} 2_{Madagascar n’a pas fait l’objet de notre analyse suite à l’indisponibilité des données.}

(15)

Tableau 1.2 : Indicateurs d’asymétrie au sein de la SADC (suite)

Maurice Seychelles Zimbabwe Angola Indicateurs de taille du Marché

Population totale (en millions)** 1,2 0,1 12,2 11,7

PIB (millions de USD en PPA)** 14 100,00 1 210,00 23 600,00 33 100,00

PIB par tête en PPA* 11 454,10 14 938,30 1 940,60 2 827,40

Tx de crois. An. Moy. PIB 1960-2005* 5,40 3,9 2,6 2,9

Tx de crois. An. Moy. Pop. 1960-2005* 1,40 1,5 2,5 2

Routes revêtues (%)*** 98 96 19 10,4

Lignes de téléphones (p.1000 hbts)*** 558,1 850,5 49 53,9

Ordinateur Personnel (p.1000 hbts)*** 103,3 144,9 39,1 11,1

Population Urbaine (%)* 43,6 51,8 31,5 36,1

Taux de scol. dans le secondaire*** 86 . 40 16,5

Espérance de vie (année)*** 72 73 37 41

Main d'œuvre totale (2004 en millier)* 562 . 5 684 6 825

dont Agriculture (2004 en millier)* 56 30 3 555 4 521

VA agricole (% du PIB)**** 5,2 3 16,7 7,6

VA industrielle (% du PIB)**** 25,9 30,9 36,8 67,2

dont manufacturier 18,5 19,2 23,3 3,6

VA service (% du PIB)**** 69 66,1 46,6 25,2

Tableau 1.2 : Indicateurs d’asymétrie au sein de la SADC (suite et Fin)

Malawi Mozambique Tanzanie Zambie Indicateurs de taille du Marché

Population totale (en millions)** 13 20,2 36,8 11,1

PIB (millions de USD en PPA)** 7 650,00 21 900 25 400 10 600

PIB par tête en PPA* 589,60 1 086,60 690,9 953,7

Tx de crois. An. Moy. PIB 1960-2005* 3,90 3,1 3,9 2

Tx de crois. An. Moy. Pop. 1960-2005* 3,00 2,2 2,9 2,8

Routes revêtues (%)*** 45 . 8,6 22

Lignes de téléphones (p.1000 hbts)*** 17,8 40 39,1 48,4

Ordinateur Personnel (p.1000 hbts)*** 2,9 7,1 6,8 20,1

Population Urbaine (%)* 16,4 35,6 36,6 36,8

Taux de scol. dans le secondaire*** 29 10,8 . 26

Espérance de vie (année)*** 40 42 46 37

Main d'œuvre totale (2004 en millier)* 5 810 9 132 18 913 4 855

dont Agriculture (2004 en millier)* 4 777 8 065 15 214 3 078

VA agricole (% du PIB)**** 39,6 21,8 44,9 21,6

VA industrielle (% du PIB)**** 16,5 25,3 16,6 28,5

dont manufacturier 11,5 12,è 6,7 10,9

VA service (% du PIB)**** 43,9 52,8 38,5 49,8

(16)

Se référant aux indicateurs d’asymétrie sus présentés, d’énormes disparités

économiques et spatiales sont à relever au sein de la SADC (Kouadio, 2008). Si l’on tient à la taille du marché et au capital humain, le constat est que l’Afrique du sud détient une grande part du marché régional et dispose du taux de scolarisation dans le secondaire le plus élevé. Concernant le développement technologique, le Seychelles dispose de plus de lignes téléphoniques que les autres pays. Quant à la spécialisation, il est à noter que la RD Congo est le plus dominé par le secteur agricole, pendant que l’Angola, le Swaziland et l’Île Maurice privilégie – respectivement – le secteur industriel ; manufacturier ; et tertiaire (services).

Par ailleurs, les disparités s’observent également tant en termes de PIB que

de population. En considérant l’année 2005, il apparaît que le PIB de l’Afrique du Sud correspond à 70 % du PIB de la SADC, alors que sa population ne représente que 20 % de celle de l’ensemble de la région. Il s’en suit que le PIB sud-africain est 12,6 fois supérieur à celui de la R.D.Congo, 23,7 fois supérieur à celui du Botswana et 382,6 fois supérieur à celui des Seychelles. A cet effet, les écarts entre le PIB sud-africain et les PIB du reste de la SADC permettent de souligner des très fortes disparités de niveaux de développement dans la région Australe. Un autre constat est que l’Afrique du Sud domine la production industrielle régionale ; car, Mesuré en termes de valeur ajoutée, son secteur manufacturier est de cinq fois supérieur que celui de ses partenaires au sein de la SADC, et quinze fois supérieure à celui du Zimbabwe. Il s’en suit que l’île Maurice, les Seychelles, le Botswana et l’Afrique du Sud présentent des niveaux de développement supérieurs en termes d’infrastructures, de capital humain et en matière de conditions de vie des populations.

Aussi, notons que les effets-frontières ou agglomérations naturelles – bien

que de moindre importance – expliquent aussi les disparités au sein de la SADC, du moins de 1975 à 2000 (Akanni-Honvo, 2003). Autant dire que le niveau de développement est relativement corrélé à la situation géographique (Kouadio K.,

(17)

I.2. Sur le plan de la densité, l’urbanisation, la distance et l’accès au

marché

Tableau 1.3 : Quelques indicateurs géographiques et d’accès au marché au sein de la

SADC Pays Frontières terrestres (en km) 2007 Distance nationale moyenne de la capitale (km) 2000 Afrique du sud 4 862 608 Angola 5 198 711 Botswana 4 013 441 Lesotho 909 98 Madagascar 0 385 Malawi 2 881 230 Maurice 0 51 Mozambique 4 571 1 112 Namibie 3 936 407 RD Congo 10 730 1 006 Seychelles 0 413 Swaziland 535 64 Tanzanie 3 861 395 Zambie 5 664 436 Zimbabwe 3 066 285

Source : Rapport sur le développement : Repenser géographie économique (2009)

Légende :

 Frontières terrestres (km) : C’est la longueur totale des frontières

terrestres de chaque pays avec les pays limitrophes. Les méthodes de cartographie pouvant différer, les longueurs des frontières nationales mentionnées peuvent être différentes entre pays limitrophes ;

 Distance nationale moyenne de la capitale (km) : elle représente la distance

moyenne des frontières avec la capitale pondérée par la population.

Il est à relever du tableau ci-dessus que la RD Congo dispose de plus d’espace

en termes de frontières terrestres, pendant que le Mozambique bat le grand record en termes d’espace moyen séparant la capitale des frontières. Notons que ces deux indicateurs sont déterminants dans les échanges entre pays ou régions ; car, plus large sont les frontières entre pays, plus coûteux seront les échanges entre eux suite aux coûts liés à la distance. D’où nécessité aux pays disposant de plus d’espace de définir des politiques territoriales de nature à réduire les coûts de l’espace dans les échanges internationaux.

(18)

Tableau 1.4 : Quelques indicateurs d’urbanisation au sein de la SADC

Pays Indice d’agglomération, de 0 (faible) à 100 (élevé) 2000 Densité de la population (habitant par km2₎ 2006 Afrique du sud 50,2 39 Angola 26,8 13 Botswana 27,9 3 Lesotho 23,1 65 Madagascar 19,5 32 Malawi 23,8 141 Maurice 92,1 612 Mozambique 24,1 26 Namibie 13,3 2 RD Congo - 26 Seychelles 0 180 Swaziland 20,2 66 Tanzanie 28,2 43 Zambie 30,8 15 Zimbabwe 33,4 34

Légende :

 Indice d’agglomération : Elle correspond à la proportion de la population

urbaine par rapport à la population totale du pays ;

 Densité de population : c’est le poids démographique par unité d’espace

(nombre d’habitants par km²).

Concernant l’urbanisation de la population, précisons que l’Île Maurice est le

pays le plus urbanisé dans la SADC, suivi de l’Afrique du sud. A cela s’ajoute que la densité est très élevée pour l’Île Maurice ainsi que le Malawi, pendant que la Namibie et le Botswana en souffrent énormément. Il tient à signaler aussi que des études montrent que la densité peut freiner le processus de croissance (Combes,

2000), tout comme elle peut contribuer à son accélération (Ciconne et Hall, 1996 ; cité par Crozet, 2005). Quant à l’urbanisation, Williamson (1965, cité par Crozet, 2005)

estime qu’elle est positivement corrélée avec la croissance économique. Autant dire que l’urbanisation et la densité – jouant un rôle essentiel dans la répartition spatiale des activités économiques – exercent une influence significative sur la productivité d’une région/pays. Pour le cas de la SADC, elles peuvent être déterminantes dans l’évolution des disparités entre économies.

(19)

I.3. Concernant la relation « intégration et croissance »

Avant tout, rappelons qu’en dépit du fait que l’intégration régionale s’inscrit

depuis plus de trente ans (cent ans dans certains cas) dans une stratégie de transformation économique en Afrique, il est globalement observé – dans cette

partie du globe – des réalisations en deçà des espérances ou résultats escomptés(1)_.

Si l’on remonte aux causes, la multiplicité d’accords régionaux et leur chevauchement, ainsi que les divergences entre politiques nationales et régionales sont plus explicatifs. L’on notera, à titre illustratif, que plus de la moitié des pays africains appartient à deux zones d’intégrations régionales (Cfr graphique ci-dessus, tiré de Lee–Ching–Ken, 2005).

Une communauté Deux communautés Trois communautés Quatre communautés

Graphique 1.1 : Chevauchement des effectifs des communautés économiques régionales

Il semble que ces chevauchements sont à la base des conflits entre les

membres appartenant à plusieurs accords (difficultés à remplir tous les engagements pris au sein de chaque communauté économique), ce qui implique des complications en termes d’harmonisation et de coordination des politiques, l’incohérence des politiques macroéconomiques, l’instabilité politique (juridique), etc. (Lee–Ching–Ken, 2005).

Dans un tel contexte, le bilan de la SADC – comme pour d’autres

communautés économiques régionales africaines – est mitigé. L’on notera que c’est en 1992 que les Etats membres de la SADCC conclurent le traité SADC qui met désormais l’accent sur l’intégration des échanges dans un espace plus large intégrant, depuis 1994, l’Afrique du sud. En fait, Cette nouvelle donne régionale a favorisé un début d’ouverture des marchés de certains produits historiquement protégés vers les pays de la SADC ; mais, la quantité importée des produits en provenance de la zone vers l’Afrique du sud est encore faible. Les exportations Sud-Africaines vers la région représentent, en volume, près de huit fois les importations en provenance de la zone SADC (Akanni-Honvo, 2004). En outre, s’il est globalement observé une tendance à la hausse des PIB per capita au sein de la SADC de 1980 à 2011 (Cfr Graphique 1.2), les inégalités des niveaux de vie entre les membres se creusent plutôt depuis les années 90, puis s’amplifie au cours de la dernière décennie (de 2000 à 2011). On dirait que le processus d’intégration semble ne pas favoriser la convergence entre les économies dans l’ensemble au sein de la SADC.

1_{Même comparativement avec les zones d’intégration européennes, nord ou sud-américaines, voir même asiatiques.}

1 20

26

(20)

Cela peut être imputable aux longues crises politiques et économiques traversées par certains pays (le cas de la RD Congo) ; à la répartition non uniforme de la

population(1)_{et de la richesse}(2)_{, etc. En revanche, l’aspect général du graphique}

ci-dessous semble témoigner l’émergence de plusieurs dynamiques au sein de la SADC pouvant conduire à des clubs de convergence.

Graphique 1.2 : Evolution du PIB par habitant au sein de la SADC, de 1980 à 2011

Source : l’auteur (sur base des données de la Banque Mondiale)

Graphique 1.3 : Evolution du niveau de vie des économies entre 2000 et 2011

Source : l’auteur (sur base des données de la Banque Mondiale)

Au passif du bilan de la SADC, Il est à relever également l’aggravation de la pauvreté (76 millions d’habitants vivent sous le seuil de pauvreté) et l’inefficacité

1_{A titre exemplatif, 64% des 200 millions d’habitants sont concentrés dans 3 pays en 2005.}

2_{L’Afrique du sud, à elle seule, a un PIB représentant 70% de celui de la SADC. Il s’en suit que le plus haut PIB par tête de}

la zone est de 90 fois supérieur au plus faible. Il ressort du classement IDH des Nations Unies que 97 rangs séparent l’île Maurice – le mieux classé – du Mozambique, le moins bien classé.

(21)

des structures éducatives(1)_{, pour ne considérer que ces deux aspects. Dans les}

lignes qui suivent, nous illustrons nos propos à travers quelques indicateurs susceptibles de donner une vue d’ensemble sur le bilan du processus d’intégration au sein de la SADC.

Tableau 1.5 : indicateurs sur le développement territorial au sein de la SADC

Pays Incidence de pauvreté 1995-2006 Mesure du bien être 1995-2006

Nombre des pauvres (% du total des pauvres du pays) 1995-2006 Afrique du sud 19,0 186 6,6 Angola - - - Botswana - - - Lesotho - - - Madagascar 61,7 158 25,3 Malawi 68,1 119 48,7 Maurice - - - Mozambique 47,8 192 4,2 Namibie 23,5 274 5,1 RD Congo 57,6 65 18,5 Seychelles - - - Swaziland - - - Tanzanie 19,1 188 4,3 Zambie 52,0 170 10,0 Zimbabwe - - -

Partant des indicateurs sur le développement territorial de la SADC ci-dessus,

le constat est que la Namibie, suivie de la Tanzanie, sont des pays les plus prospères assurant le plus de bien être à leur population. A cela s’ajoute que pendant que l’Afrique du sud, le Mozambique et la Tanzanie souffrent le moins de la pauvreté, le Malawi passe pour la grande victime de la région. En outre, la Tanzanie – disposant d’un revenu faible (Cfr la suite du tableau) – semble moins souffrir des inégalités dans la redistribution de ses revenus, ce qui implique qu’il souffre moins de la pauvreté de ses habitants.

1_{Si l’éducation primaire semble donner des signes de satisfaction, tel n’est pas le cas pour l’enseignement secondaire et}

(22)

Tableau 1.5 : indicateurs sur le développement territorial au sein de la SADC

(suite) Pays Classification des pays (prospère ou faible) 1995-2006 Classification des pays par

revenus

2000

Classification des pays par

revenus

2009

Classification des pays par

revenus

2011

Evolution des pays Selon les revenus

(de 2000 à 2011)

Afrique du sud

P RII RIS RIS A

Angola - RF RII RIS A

Botswana - RII RIS RIS A

Lesotho - RF RII RF S

Madagascar P RIS RF RIS S

Malawi P RF RF RF S

Maurice - RF RIS RF S

Mozambique P RF RF RF S

Namibie P RF RII RF S

RD Congo F RII RF RIS A

Seychelles - RIS RIS RIS S

Swaziland - RII RII RII S

Tanzanie P RF RF RF S

Zambie P RF RF RII A

Zimbabwe - RF RF RF S

Source : Rapport sur le développement : Repenser géographie économique (2009) et nos propres analyses

Légende :

 Pays prospère (P) : elle est définie comme étant le pays avec la plus grande

mesure de bien-être (revenus, consommation ou PIB) par habitant ;

 Pays retardataire (F) : elle est définie comme étant le pays avec la plus faible

mesure de bien-être (revenus, consommation ou PIB) par habitant ;

 A : Cette lettre caractérise un pays qui connaît une augmentation de son PIB

par tête (de 2000 à 2011), ce qui lui permet de passer d’un groupe de bas revenu vers celui du revenu amélioré ;

 S : Cette lettre caractérise un pays qui voit son PIB par tête stagner, de 2000

à 2011 ;

 L’incidence de la pauvreté est la proportion de la population vivant sous le

seuil de pauvreté ;

 Ce tableau classifie toutes les économies de la SADC en groupes de revenus

selon leur PIB par habitant de 2007, calculé en utilisant la méthode de l’Atlas de la Banque mondiale. Les groupes sont :

les revenus faibles/RF : ≤ 935$;

(23)

la tranche supérieure des revenus intermédiaires/RIS :[3 706$ − 11 455$] ;

les revenus élevés/RE : ≥ 11 456$

Il est à relever également des indicateurs de développement au sein de la

SADC que bon nombre de pays de la zone n’ont pas franchi certains seuils en termes de niveau de vie. En effet, 10 pays sur un total de 15 ont maintenus leurs statuts (de 2000 à 2011), parmi les quels 7 demeurent dans un état de retard de développement/RF et 2 – par contre – maintiennent leur niveau de vie élevé (il s’agit de Madagascar et Seychelles). En revanche, 5 pays connaissent une amélioration des leurs PIB/h, passant ainsi d’un groupe de bas/moyen revenu vers celui du revenu amélioré (à la tête, il est repris le Botswana). Aussi, relevons que le Seychelles est le pays disposant du PIB/h le plus élevé (surtout en 2011) de la zone, avec un nombre réduit d’habitants. La RD Congo – pays ayant la plus faible mesure de bien être – a eu à maintenir ce statut de 1995 à 2011.

Tableau 1.6 : indicateurs sur l’intégration internationale au sein de la SADC

Pays Echanges totaux en % du PIB 2005-2006 Indice de difficulté d’expédition 2008 Tarifs/obligations douaniers (% de la valeur importée) 2005 Part des échanges avec pays voisins 2000-2005 Afrique du sud 63,1 134 4,2 6,6 Angola 111,7 164 - - Botswana 83,8 145 - - Lesotho 98,0 99 1,3 - Madagascar 70,7 126 24,8 25,3 Malawi 46,4 161 - 48,7 Maurice 127,1 17 16,8 - Mozambique 88,9 140 - 4,2 Namibie 110,0 144 31,8 5,1 RD Congo 70,4 154 27,4 18,5 Seychelles 244,5 84 10,7 - Swaziland 167,5 146 47,7 - Tanzanie 55,1 100 - 4,3 Zambie 67,8 160 9,0 10,0 Zimbabwe 129,8 169 - -

Légende :

Échanges totaux en tant que part du PIB : Il s’agit de la somme des

exportations et importations de biens et de services mesurés en tant que part du produit intérieur brut ;

(24)

Jonas Kibala Kuma (kibala.jonas@gmail.com), CREQ-2013. Page 23 Indice des difficultés d’expédition : Il se mesure par les délais aux frontières,

les contrôles, les frais, les formalités, etc.) ;

Part des échanges avec pays voisins (% du total des échanges) : Il s’agit des

échanges avec les pays voisins en tant que part des échanges totaux du pays.

Quant à l’intégration internationale, il est à noter que le Seychelles exerce une

influence de taille au sein de la SADC, en termes d’échanges interrégionaux. Considérant les éléments tels que les délais aux frontières, les contrôles, les formalités, etc., il apparaît que le Zimbabwe, la Zambie et l’Angola éprouvent plus des difficultés à expédier leurs produits, contrairement à l’Île Maurice et le Seychelles qui en souffrent le moins. Si l’on tient aux tarifs douaniers, il est un constat qu’ils sont plus élevés au Swaziland, en Namibie ainsi qu’en RD Congo. Tandis qu’en Afrique du sud et au Lesotho, ils sont faibles. Notons, en dernier lieu, que le Malawi est le pays qui échange plus avec ses voisins.

En somme, il est à retenir de tous les indicateurs ci-haut présentés qu’ils

influent – d’une façon ou d’une autre – sur les performances des économies au sein de la SADC, pouvant ainsi justifier les disparités socio-économiques entre les membres.

(25)

Chapitre II

Effets des agglomérations naturelles sur la convergence

économique au sein de la SADC : Analyse empirique

L’analyse empirique des effets des agglomérations naturelles sur l’évolution

des disparités des revenus per capita au sein de la SADC fait l’objet de ce dernier chapitre. Dans ce chapitre, nous spécifions nos modèles, après quoi nous précisons la nature et les sources des données avant de présenter les résultats d’estimation et leur interprétation.

II.1. Spécification des modèles

2.1.1. Modèle de Convergence économique

(1)

1) Spécification mathématique

Les équations de convergence ont pour fondement la fonction de production

du type Cobb-douglas suivante(2)_:

𝑌_𝑡 = 𝐹(𝐾_𝑡 , 𝐴_𝑡𝐿_𝑡) = 𝐾_𝑡𝛼(𝐴_𝑡𝐿_𝑡)1−𝛼_{, 𝑎𝑣𝑒𝑐 0 < 𝛼 < 1 [2.1]}

Où 𝑌 est la production ; 𝐾 est le stock de capital physique ; 𝐿 est la force de travail et 𝐴 est l’état de la technologie disponible. 𝛼 est un paramètre positif compris entre 0 et 1, c.à.d. 0 < 𝛼 < 1.

Si « 𝑠 » est la fraction du revenu investie en capital, l’évolution de l’économie

est déterminée par l’équation de la dynamique fondamentale du capital ci-dessous : 𝑑𝑘̅_𝑡 = 𝑠𝑦̅_𝑡− (𝑔 + 𝑛 + 𝛿)𝑘̅_𝑡 = 𝑠𝑘̅_𝑡𝛼 − (g + 𝑛 + 𝛿)𝑘̅_𝑡 [2.2𝑎]

ou

𝛾_𝑘̅ = 𝑠𝑘̅𝑡 −(1−𝛼)

− (g + 𝑛 + 𝛿) [2.2𝑏]

Avec 𝑦̅𝑡 = 𝑌 𝐴𝐿⁄ , 𝑘̅𝑡 = 𝐾 𝐴𝐿⁄ , 𝑛 est le taux de croissance de la population active 𝐿,

g est le taux de croissance du progrès technique 𝐴, et 𝛿 est le taux de dépréciation du capital physique 𝐾.

A long terme, sous les conditions d’Inada, toute économie converge vers son

état stationnaire ou son sentier de croissance équilibré, où les variables par tête croissent à un taux constant. Notons qu’à l’équilibre, le stock de capital et le produit par unité de travail (efficace) s’expriment comme suit :

𝑘̅∗ _{= [} 𝑠 (𝑔 + 𝑛 + 𝛿)] 1 (1−𝛼) [2.3]

1_{Bofoya K. (2010), Mukendi M. (2010), Salle I. (2007), Bensidoun I. et Boone L. (1999).}

2_{Il est à noter que, pour simplifier la présentation, les variables sont exprimées par unité de travail efficace. Ce qui signifie}

que chaque variable est divisée par AL. Ainsi, 𝑘̅ = 𝐾 𝐴𝐿⁄ correspond au stock de capital par unité de travail efficace et 𝑦̅ = 𝑌 𝐴𝐿⁄ traduit la production par unité de travail efficace.