Déterminant de la croissance pro-pauvre au Sénégal

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Déterminant de la croissance pro-pauvre au Sénégal Determinant of pro-poor growth in Senegal

Alphonse Mané SAMBOU¹, Parfait Antoine MANGOU² Enseignant-chercheur, Université Assane Seck de Ziguinchor,

Département Economiques et Gestion, alphonsemanesambou@gmail.com Instituteur, école élémentaire de Djibanar,

parfaitantoinem@yahoo.fr

ABSTRACT:Pro-poor growth policies are increasingly encouraged around the World. In order to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs) and the Emerging Senegal Plan (PSE), Senegal has had to carry out several development policies. This paper therefore aims to analyze the determinants of economic growth in Senegal between 1990 and 2016. To do this, the ordinary least squares method and the error correction model are used. The results of the first method show that the rate of inflation, the rate of trade openness and agricultural value added are the variables that affect economic growth in Senegal. On the other hand, the results of ECMs reveal that exports, official development assistance and agricultural value added are the variables that explain Senegal’s economic growth in the short term.

KEYWORDS: Economic growth; pro-poor growth; determinant; Senegal.

RÉSUMÉ: Les politiques de croissance pro-pauvre sont de plus en plus encouragées partout dans le monde. Dans le but d’atteindre les Objectifs du Développement Durable (ODD) et du Plan Sénégal Emergent (PSE), le Sénégal a mené plusieurs politiques de développement. Ce papier a donc pour objectif d’analyser les déterminants de la croissance économique au Sénégal entre 1990 et 2016. Pour ce faire, la méthode des moindres carrés ordinaires et le modèle à correction d’erreur sont utilisés. Les résultats de la première méthode montrent que le taux d’inflation, le taux d’ouverture commerciale et la valeur ajoutée agricole sont les variables qui affectent la croissance économique au Sénégal. En revanche, les résultats des MCE révèlent que l’exportation, l’aide publique au développement et la valeur ajoutée agricole sont les variables qui expliquent la croissance économique du Sénégal à court terme.

MOTS-CLÉS: Croissance économique; croissance pro-pauvre; déterminant; Sénégal.

Introduction

Le développement économique des pays pauvres était souvent au cœur des préoccupations des Organisations Economiques Internationales (OEI) telles que le FMI et la Banque Mondiale. Toutefois, la lutte contre la pauvreté ne semblait pas l’être. En effet, la problématique de la pauvreté était accessoirement liée à celle de la croissance. Car, certains économistes (dont Kuznets, 1955) avaient soutenu que la croissance économique profiterait à tous grâce à l’effet de ruissellement « trickle down effects ». En effet, ils signifiaient par-là que la croissance permettrait d’améliorer les conditions de vie de toute la population et de réduire les inégalités. Par ailleurs, devant la persistance voire l’aggravation de la pauvreté surtout dans les Pays En Développement (PED) et malgré le niveau de croissance si élevé parfois, il est de plus en plus démontré que la croissance économique, même forte, ne garantit pas forcément la réduction de la pauvreté ni celle des inégalités.

Dès lors, la nécessité d’une définition de politiques de gestion de la pauvreté qui prennent en compte les aspects socio-économiques de celle-ci se fait de plus en plus sentir. D’où l’intérêt de développer la croissance pro-pauvre ; c’est-à-dire une croissance qui entraînerait une

188 diminution significative de la pauvreté ainsi que celle des inégalités, principalement dans les PED. C’est dans ce sens que, depuis les années 2000, la lutte contre la pauvreté s’affirme de plus en plus dans les préoccupations des Organisations Economiques Internationales (OEI).

Cette ferme volonté des bailleurs de fonds et des OEI, de réduire de façon considérable l’extrême pauvreté, la faim chronique et les inégalités, s’explique particulièrement par la rédaction des Documents de Stratégies de Réduction de la Pauvreté (DSRP) dans la plupart des pays. Puisque l’ampleur de la pauvreté et des inégalités de répartition des revenus est l’une des principales caractéristiques des PED.

Pour ne pas rester en marge de cette volonté de combattre efficacement ces phénomènes, plusieurs politiques et programmes ont été adoptés par le Sénégal. D’où les interrogations suivantes : la croissance économique enregistrée au Sénégal entre 1990 et 2016 a-t-elle été favorable aux pauvres ? Et quels en ont été les principaux déterminants ?

Ainsi, l’objectif de ce papier consistera à déterminer la qualité et les principaux facteurs explicatifs de la croissance économique au Sénégal entre 1990 et 2016.

Ce papier est structuré de la manière suivante : la première section présente l’approche théorique et les faits stylisés, la deuxième section aborde le modèle et la méthodologie et la troisième et dernière section présente et discute les résultats de ce papier.

1. Approche théorique

1.1. Contexte et origine du concept de la croissance pro-pauvre

La relation entre la croissance et la réduction de la pauvreté a souvent fait l’objet de multiples controverses entre les économistes. Gilbert Aho (2009) précise qu’elle remonte de plusieurs siècles. En effet, certains auteurs (dont Kuznets, 1955) soutenaient la thèse selon laquelle : l’accumulation et l’enrichissement favoriseraient l’éradication de la misère et de la pénurie.

Cependant, cette thèse n’a pas trouvé sa traduction dans la réalité. Car peu de pays (Chili, Corée du Sud) peuvent être cités en exemple où seule la croissance économique a permis une distribution plus équitable des ressources ainsi qu’une baisse du niveau de pauvreté monétaire (Aho, 2009).

D’ailleurs, l’expérience de certains pays sous-développés ayant enregistrés un fort taux de croissance au début des années 1990 (Cameroun et Centre Afrique), ne leur a pas permis de réduire leur niveau de pauvreté. Au contraire, la situation s’est empirée. D’où la déduction que la croissance, à elle seule, n’entraîne pas une distribution équitable des revenus de la croissance. En effet, la corrélation entre la croissance et la pauvreté ne prouve nullement que les stratégies dites « trickle down » ou retombées constituent la meilleure méthode de lutte contre la pauvreté. C’est ainsi que, depuis la fin des années 1990, l’initiative en faveur des Pays Pauvres Très Endettés (PPTE) a remis la question de la pauvreté et de la croissance au centre des débats économiques. En fait, Griffoni (2005) a soutenu que les riches disposent d’un avantage comparatif en termes de capital humain et financier leur permettant de mieux capter et de canaliser les opportunités économiques générées par la croissance.

Ainsi, plusieurs définitions de la croissance pro-pauvre peuvent être retenues, selon qu’on soit dans un courant de pensée ou dans un autre ; dans une catégorie socioprofessionnelle ou dans une autre. Toutefois, nous pouvons retenir en terme absolu, qu’une croissance est pro-pauvre lorsqu’elle accélère l’augmentation du niveau de revenu et ce, quel que soit le niveau des inégalités (Ravallion et Chen, 2003).

Mais de façon relative, une croissance est qualifiée de pro-pauvre, quand les pauvres en bénéficient plus que les autres ; c’est-à-dire, lorsque, suite à une croissance, les revenus du groupe des pauvres croissent de manière plus que proportionnelle à celle de la catégorie des non-pauvres (Kakwani et Pernia, 2000 ; Weeks, 2000). Ainsi, la croissance pro-pauvre peut être appréhendée comme un processus offrant des possibilités aux pauvres de contribuer à la croissance et d’en tirer le maximum de profit (Stiglitz, 2006 ; Sen, 2000). Pour Griffoni

189 (2005), cette initiative consiste en une impulsion de la croissance, de la base vers le sommet, pour en faire bénéficier à l’ensemble de la population. Ce qui revient à promouvoir une croissance économique durable entreprise par les pauvres et qui leur est plus profitable.

Dans notre cadre, nous dirons qu’une croissance est pro-pauvre, lorsqu’elle bénéficie aux couches pauvres et qu’elle milite en faveur d’une répartition plus ou moins équitable des revenus. Autrement dit, il s’agit d’une croissance qui entraîne une hausse du niveau de revenu des personnes pauvres et qui réduit, par la même occasion, les niveaux de pauvreté et d’inégalité.

Il faudrait donc différencier une croissance pro-pauvre d’une croissance au service du développement humain. En effet, une croissance est supposée être au service du développement humain, lorsqu’elle permet d’élargir les opportunités et les choix des pauvres (Aho, 2009). De façon plus explicite, il s’agit d’une croissance favorable à une hausse du revenu, de la productivité et des salaires et qui vise à accroître l’utilisation des ressources publiques en vue d’un meilleur développement humain.

1.2. Relation entre croissance, inégalité et pauvreté

Bourguignon (2003) a apporté une innovation majeure dans la formulation de la croissance pro-pauvre à travers son triangle « pauvreté- croissance-inégalité ». Ce qui impliquerait l’existence d’un cercle vertueux entre le niveau de la croissance économique, celui des inégalités et celui de la pauvreté. En effet, certains auteurs avaient soutenu que la redistribution des revenus des riches aux pauvres entraînerait une baisse du taux d’épargne et, de ce fait, une baisse de la croissance économique. Ils soutenaient par ailleurs que les revenus s’égaliseraient spontanément si la croissance était assez rapide pour épuiser l’excès d’offre de la main d’œuvre. Cependant, les simulations permettent de montrer que le degré de redistribution de la croissance est d’autant plus faible que le taux de pauvreté est élevé, quel que soit le taux de croissance économique. Autrement dit, plus le taux de pauvreté est élevé, moins grand sera le degré de distribution de la croissance et vice versa.

Par ailleurs, d’autres études ont estimé qu’une croissance du PIB par habitant de 10%

permettrait de réduire l’incidence de pauvreté monétaire de 30% dans les sociétés relativement égalitaires (c’est-à-dire présentant un coefficient de Gini de 0,25) et de 10%

seulement, dans les sociétés plus inégales où le coefficient est de 0,50 (Bertola, 1993 ; Alesina et Rodrik, 1994 ; Persson et Tabellini, 1994). A vrai dire, lorsqu’une crise frappe plus gravement les plus démunis, la reprise de la croissance ne garantit pas forcément un processus plus équitable. Elle peut même se traduire par une persistance de ces inégalités, surtout dans le cadre des régimes d’accumulation excluant. Ainsi, une croissance inégalement répartie entraîne plus de situations désastreuses chez les plus pauvres, tout en permettant aux riches d’améliorer leur situation. C’est ainsi que Hanmer et Naschold (2000) ont trouvé qu’avec un niveau faible d’inégalité initiale, la croissance réduit la pauvreté deux fois plus qu’avec un niveau élevé d’inégalité initiale. D’autres auteurs ont cependant démontré le contraire (Li, Squire et Zou, 1998 ; Forbes, 2000).

Toutefois, Dollar et Kraay (2002) ont trouvé qu’il existe une élasticité unitaire entre le revenu moyen par tête et celui des 20% les plus pauvres. Ils en déduisent donc que la croissance économique bénéficie aussi bien aux non-pauvres qu’aux pauvres. Quant à Banerjee et Duflo (2003), ils expliquent la différence de ces résultats par le fait que l’effet positif de l’égalité sur la croissance est concentré dans les pays les plus pauvres.

Certes, une croissance forte pourrait favoriser une plus grande réduction de la pauvreté et des inégalités. Toutefois, il faut reconnaître que l’impact d’une croissance dans la réduction de la pauvreté et des inégalités dépend plus de la nature des politiques entreprises et des mesures d’accompagnement déployées. Ce qui revient à dire qu’une croissance qui émane plus ou moins des secteurs et des activités où les personnes pauvres sont abondantes, aura tendance à

190 réduire les niveaux de pauvreté et d’inégalité. En revanche, une croissance portée par des secteurs fortement concurrentiels et qui emploient moins de personnes pauvres, aura tendance à accentuer les inégalités et la pauvreté s’il n’existe pas d’autres mesures d’accompagnement et de redistribution.

En passant en revue les différentes relations qui existent entre croissance, inégalité et pauvreté, nous remarquons que la croissance occupe un rôle important dans l’atteinte d’une croissance pro-pauvre.

2. Modèle et méthodologie

2.1. Choix et justification des variables du modèle

En convoquant la théorie économique, nous remarquons que plusieurs facteurs ont une influence sur la croissance. Toutefois, dans notre étude, nous choisirons d’autres variables explicatives non seulement pour des raisons d’absence et/ou de fiabilité de certaines données, mais aussi pour certaines réalités propres à l’économie sénégalaise. En effet, le Sénégal est un PED où le secteur primaire, l’économie informelle de même que l’aide au développement exercent une influence non négligeable sur le niveau de croissance.

Le choix des importations, des exportations et du taux d’ouverture commerciale se justifie par le désir de connaître l’impact du commerce extérieur sur la croissance économique au Sénégal. Quant à la valeur ajoutée agricole, elle trouve sa justification dans le fait que le Sénégal est un PED fortement caractérisé par l’importance des secteurs informel et agricole.

Pour ce qui est de l’aide publique au développement, son choix s’explique par le fait qu’il améliore le niveau de l’investissement souvent considéré comme facteur déterminant de la croissance économique. En ce qui concerne l’investissement et le taux d’inflation, il existerait une forte corrélation entre le niveau d’investissement et celui de la croissance économique. En effet, de nouveaux investissements permettent de stimuler la productivité et la croissance.

Quant à ce qui est de IDH, il trouve son choix dans le fait qu’il permet de capter la cause à effet entre la croissance économique et le niveau de pauvreté au Sénégal afin de voir si la croissance économique est pro-pauvre c’est-à-dire contribue au recul de la pauvreté.

2.2. Méthode d’estimation pour les déterminants de la croissance 2.2.1. Test de stationnarité de Dickey-Fuller augmenté

Cette partie servira à tester économétriquement l’efficacité de la politique économique au Sénégal entre 1990 et 2016 afin de voir le type de relations qui existent entre la croissance du PIB et les autres variables explicatives de notre modèle. Pour ce faire, nous utiliserons la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) et celle des modèles à correction d’erreur (MCE). L’utilisation de certains tests tels que celui de la stationnarité des variables et des résidus ainsi que celui de la cointégration reste, dans ce cas, primordiale. Vue les contraintes temporaires et financières qui s’imposent, nous utiliserons seulement les données quantitatives de la base de donnée de la Banque Mondiale (WDI, 2019)¹. Ainsi, le logiciel Stata 15 est utilisé pour le traitement des données.

Si l’analyse du comportement des variables laisse entrevoir l’inexistence d’une stationnarité des différentes variables, cela suppose l’existence d’une cointégration entre les différentes variables. Dans ce cas, c’est l’application du test de Dickey-Fuller qui permettra de vérifier l’ordre d’intégration. Et si les variables sont intégrées du même ordre, l’application du test de cointégration de Johansen permet de résoudre le problème d’intégration des séries.

1https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=2&country=USA.

191 2.2.2. Test de cointégration

Selon Granger, le test de cointégration permet de tester les relations d’équilibre qui existent à long terme entre plusieurs variables. Ce qui nous amène à tester la relation d’équilibre entre les différentes variables de notre modèle. L’existence de relation d’équilibre entre ces différentes variables est souvent vérifier à travers des procédures statistiques dont les plus usitées sont celles d’Engle et Granger (1987) et Johansen (1988, 1991). En effet, la présence d’une intégration d’ordre (1) insinue l’existence d’une relation de long terme qui sous-entend une tendance stochastique commune. Elle se vérifie à travers deux approches que sont : celle d’Engle et Granger ainsi que celle de Johansen.

2.2.3. La méthode des Moindres Carrés Ordinaires

Nous utiliserons cette méthode en appliquant une régression sur le modèle linéaire général suivant:

dLpibrht=β0+β1dExportt+β2dImportt+β3Aidepubdevt+β4dTinvt+β5dTinft+β6Touvt+β7dVal_agrt

+β₈dIDH +ε_t. (1)

Avec Lpibrh le logarithme du PIB par habitant, Export les exportations, Import les importations, Aidepubdev l’aide publique au développement, Tinv le taux d’investissement, Tinf le taux d’inflation, Touv le taux d’ouverture commerciale, Val_agr la valeur ajoutée agricole et IDH l’indice de développement humain du Sénégal.

2.2.4. Modèle à correction d’erreur

L’utilisation du modèle à correction d’erreur permet de montrer la tendance commune et d’en déduire les interactions entre les différentes variables. Il permet de ce fait d’obtenir des prévisions plus fiables que si on utilisait la relation de long terme; car les résultats de l’estimation de cette relation peuvent être faussés par la non-stationnarité des séries. Par ailleurs, il permet de déterminer le nombre de variables explicatives qui exercent des impulsions sur la variable endogène. Ainsi, l’équation s’écrit de la manière suivante :

dLpibrht = δ1i + δ2it + a11dExportit-j + a12dImportit-j + a13Aidepubdevit-j + a14dTinvit-j + a15dTinfit-j + a16Touvit-j +a17dVal_agrit-j+ a18dIDHit-j+α1LPibrht-1+ b11Exportit-i + b12Importit-i + b₁₃Aidepubdev_it-i + b₁₄Tinv_it-i + b₁₅Tinf_it-i + b₁₆Touv_it-i +b₁₇Val_agr_it-i+ b₁₈IDH_1 + ε_it (2)

Où les a_1i représentent les élasticités de court terme, les ratios (-b_1i/α₁) les élasticités de long terme et α₁ est le terme de correction d’erreur (TCE). Un signe négatif du coefficient associé au TCE indique la convergence vers l’équilibre de long terme alors que sa significativité statistique du TCE prouve l’existence d’un lien de causalité de long terme.

Pour ce faire, le test de Stationnarité des variables de Dickey-Fuller augmenté est appliqué.

Les résultats sont consignés dans le tableau 1 ci-dessous.

Tableau 1 : test de stationnarité des variables de Dickey-Fuller augmenté

variables Stationnarité à niveau Stationnarité en différence 1^ère Test-statistique p-value Test-statistique p-value

Lpibrh 1,148 0,9956 -3,875 0,0022

IDH 1,954 0,9986 -2,985 0,0363

Export 2,264 0,9989 -3,816 0,0027

Import 2,789 1,0000 -3,265 0,0165

Aidepubdev -3,609 0,0056

Tinv -2,896 0,0458

Tinf -1,450 0,5580 -4,250 0,0005

Touv -3,464 0,0090

Val-agr 0,090 0,9654 -5,422 0,0000

Source : auteurs à partir des données de la Banque mondiale

192 Les résultats du test ont montré que toutes les variables sont stationnaires en différence première à l’exception des variables aide publique au développement, le taux d’investissement et le taux d’ouverture commerciale stationnaires à niveau. Aussi pour éviter le problème de biais, le test de multi-colinéarité est appliqué. Les résultats du test sont consignés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 2: Test de multi-colinéarité

Source : auteurs à partir des données de la Banque Mondiale

L’analyse des résultats du test de multi-colinéarité ne montre aucun problème de multi- colinéarité entre les variables explicatives car leur vif est inférieur à 5. Ce qui stipule que l’ensemble de ces variables peut être maintenu dans cette analyse.

3. Présentation, analyse et discussion des résultats

3.1. Présentation, analyse et interprétation des estimations du modèle des MCO Le tableau suivant montre l’estimation du modèle de croissance par les MCO

Tableau 3: Estimation du modèle de croissance par les MCO.

Source : auteurs à partir des données de la Banque mondiale

193 Après vérification des tests liés au MCO, les résultats montrent que 62,11 % de la variabilité de la croissance économique au Sénégal sont expliqués par les variables explicatives retenues.

Aussi, la probabilité associée au test de Fisher révèle que le modèle est bien spécifié puisque la probabilité est inférieure à 5 %.

En ce qui concerne la significativité individuelle de Student, nous remarquons que le taux d’inflation affecte négativement la croissance économique au seuil de 5 %. En revanche, le taux d’ouverture commerciale et la valeur ajoutée agricole ont des effets positifs sur la croissance économique respectivement au seuil de 10 % et de 5 %. Par ailleurs, l’effet positif du taux d’ouverture commerciale sur la croissance économique du Sénégal est problématique dans la mesure où nous savons que l’ouverture commerciale n’est pas entièrement favorable au pays exportant que de la matière première en particulier. Cependant de toutes les variables qui affectent la croissance économique Sénégalaise, le secteur agricole reste la variable la plus fortement corrélée à la croissance économique.

Par contre, l’IDH, les exportations, les importations et le taux d’investissement, malgré leurs coefficients positifs, n’affectent pas significativement la croissance économique. En revanche, l’aide publique au développement a un coefficient négatif et n’est pas statistiquement significatif. En effet, pour ce qui est de la corrélation négative qui existe entre l’aide publique au développement et l’accroissement du niveau du PIB, il trouverait sa justification dans le fait que l’aide alimentaire décourage l’effort et peut entraîner des situations désastreuses telles que la mévente. Quant à l’aide financière, le poids considérable que représente le service de la dette dans le PIB du Sénégal peut compromettre les possibilités d’investissements futurs et de ce fait, réduit le niveau de croissance du PIB. D’autant plus que la plupart de cet argent est détourné et ne contribue donc pas de façon efficiente à l’activité productive à laquelle elle a souvent été prédestinée (Stiglitz, 2002).

Pour montrer le sens de causalité entre la croissance économique et la pauvreté capté par l’indice de développement humain du Sénégal de 1990 à 2016, le test de causalité au sens de Granger est appliqué. Les résultats du test sont consignés dans le tableau 4.

Tableau 4 : test de causalité au sens de granger entre croissance économique et IDH

Source : auteurs à partir des données de la Banque mondiale

L’analyse des résultats du test de causalité au sens de Granger indique l’existence d’une relation causale unidirectionnelle allant de la pauvreté vers la croissance économique ce qui montre que la croissance économique du Sénégal n’est pas favorable aux pauvres. Cette causalité unidirectionnelle a déterminé le choix de l’équation 2 sur la méthode à correction d’erreur. Après le test de causalité, celui de cointégration de Johansen nous révèle qu’il existe au moins une relation de cointégration entre les variables ce qui impose l’utilisation d’un modèle à correction d’erreur. Les résultats du test de cointégration de Johansen sont consignés dans le tableau 6 (voir annexe).

194 3.2. Présentation, analyse et interprétation des résultats des élasticités de long terme

du Modèle à Correction d’Erreur

Le tableau ci-après démontre les élasticités de long terme.

Tableau 5: Les élasticités de long terme

Source : Données de la Banque Mondiale et calcul de l’auteur.

L’analyse des résultats de la méthode à correction d’erreur indique que la probabilité associée au test de fichier est significatif car inférieure à 5 %. Aussi, 92,90 % de la variabilité du modèle sont expliqués par les variables retenues dans cette analyse.

Par ailleurs, les exportations, l’aide publique au développement et la valeur ajoutée agricole sont les variables qui affectent positivement la croissance économique du Sénégal à court terme. Comme dans les résultats des MCO, l’effet du secteur agricole sur la croissance économique est plus fort que celui des autres variables à court terme. Ces résultats abondent dans le même sens que ceux de l’Association Internationale pour le Développement (IDA) qui stipule que les pays qui empruntent pour financer leur agriculture ont enregistré une croissance économique globale et une croissance de leur productivité agricole par travailleur beaucoup plus rapides que celles enregistrées par les pays qui empruntent pour investir dans d’autres secteurs que celui de l’agriculture (IDA, 2008). En revanche, l’indice du développement humain, le taux d’investissement et le taux d’inflation, malgré leurs coefficients positifs, n’affectent pas statistiquement la croissance économique du Sénégal à

195 court terme. Il en est de même des importations et du taux d’ouverture commerciale sauf que leurs coefficients sont négatifs.

En ce qui concerne la relation de long terme, le signe négatif du coefficient du terme de correction d’erreur traduit une convergence vers l’équilibre de long terme. Toutefois, la non- significativité statistique du TCE exclut l’existence d’une relation causale de long terme.

Malgré l’absence de relation causale de long terme, nous pouvons noter que l’IDH affecte négativement la croissance économique dans le long terme. En revanche, les exportations et le taux d’investissement affectent positivement la croissance économique.

Conclusion

La relation entre croissance économique et pauvreté a fait l’objet de plusieurs controverses dans la théorie économique. En effet, si la croissance a permis de réduire la pauvreté dans certains pays, elle a souvent été perçue comme une source d’accentuation des disparités de développement dans d’autres. Une attitude qui avait poussé à penser à la croissance pro- pauvre, que nous pourrions définir comme celle qui permette de réduire de façon simultanée et considérable la pauvreté et les inégalités et qui accroisse l’aptitude des pauvres à y contribuer. Les résultats de la présente étude ont révélé l’existence d’une relation causale unidirectionnelle allant de la pauvreté vers la croissance économique. Aussi, les résultats des MCO révèlent que le taux d’inflation, le taux d’ouverture et la valeur ajoutée agricole sont les variables qui affectent la croissance économique au Sénégal.

En ce qui concerne les résultats des MCE, les exportations, l’aide publique au développement et la valeur ajoutée agricole sont les variables statistiquement significatifs à court terme.

Certes, la croissance repose particulièrement sur les activités des secteurs tertiaire et secondaire. Cependant, son caractère pro-pauvre n’est réellement perçu et ressenti que lorsque les activités du primaire vont bon train. Ce qui montre la place indéniable qu’occupe le secteur primaire en générale et particulièrement les activités agricoles dans l’atteinte d’une croissance pro-pauvre au Sénégal. Aussi, les estimations indiquent l’absence d’une relation causale de long terme. Autrement dit, pour escompter une croissance durable et favorable aux pauvres, l’Etat devrait privilégier le développement agricole. Pour ce faire, il faudrait qu’il y ait une bonne formation ainsi qu’une qualification de la main d’œuvre productive.

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197 Annexe :

Tableau 6 : Test de cointégration de Johansen

Source : auteurs à partir des données de la Banque mondiale