1 Trafics maritime, aérien et croissance économique au Togo Palakiyèm KPEMOUA 1 Résumé L’objectif de cette étude est d’évaluer empiriquement les impacts des trafics maritime de marchandises et aérien de passagers sur la croissance économique togolaise à long terme. La méthodologie empirique utilisée est basée sur l’approche Dynamic Ordinary Least Square (DOLS) proposée par Stock et Watson (1993), à partir de deux modèles log-quadratiques et s’appuyant sur des techniques de cointégration. Les estimations portent respectivement sur les périodes 1960-2014 et 1970-2001. Les résultats permettent de dégager deux conclusions fondamentales : d’une part l’impact du trafic maritime de marchandises est négatif alors que celui du trafic aérien de passagers est positif sur la croissance économique, tous faibles et significatifs à long terme ; d’autre part l’étude de l’impact du trafic maritime de marchandises convient à un niveau autre que national, et que la destination Togo n’est pas très attractive. De tels résultats conduisent donc à s’interroger sur l’efficacité opérationnelle, la gestion des infrastructures portuaire et aéroportuaire ainsi que le niveau des exportations du Togo, ceux-ci étant indissociables de la politique économique. Mots-Clés : Infrastructures, corridors, croissance économique, cointegration, Togo. Classification JEL: C32, E62, H54. Abstract The objective of this study is to empirically evaluate the impacts of maritime traffic of goods and passenger air traffic on Togo's long-run economic growth. The empirical methodology used is based on the Dynamic Ordinary Least Square (DOLS) approach proposed by Stock and Watson (1993), based on two log-quadratic models and based on cointegration techniques. The estimates use annual data for the periods 1960-2014 and 1970-2001, respectively. The empirical findings reveal two fundamental conclusions: the impact of maritime freight traffic is negative while that of air passenger traffic is positive on economic growth, all weak and significant in the long-run; furthermore the impact of maritime freight traffic is not suitable for a national level and the destination Togo is not very attractive. Such results raise the question of operational efficiency, the management of port and airport infrastructures as well as the level of Togo's exports, which are inextricably linked to economic policy. Keywords: Infrastructure, corridors, economic growth, cointegration, Togo. JEL Codes : C32, E62, H54. 1 Economiste, Gestionnaire de la Politique Economique, Chef section Planification et statistiques à l’Inspection de l’Enseignement Secondaire Général de Niamtougou, (IESG-Niamtougou)/Togo, E-mail : [email protected]/ [email protected]Cel : (228) 90 08 83 37.
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Trafics maritime, aérien et croissance économique au Togo
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Trafics maritime, aérien et croissance économique au Togo
Palakiyèm KPEMOUA1
Résumé
L’objectif de cette étude est d’évaluer empiriquement les impacts des trafics maritime de
marchandises et aérien de passagers sur la croissance économique togolaise à long terme. La
méthodologie empirique utilisée est basée sur l’approche Dynamic Ordinary Least Square (DOLS)
proposée par Stock et Watson (1993), à partir de deux modèles log-quadratiques et s’appuyant sur des
techniques de cointégration. Les estimations portent respectivement sur les périodes 1960-2014 et
1970-2001.
Les résultats permettent de dégager deux conclusions fondamentales : d’une part l’impact du trafic
maritime de marchandises est négatif alors que celui du trafic aérien de passagers est positif sur la
croissance économique, tous faibles et significatifs à long terme ; d’autre part l’étude de l’impact du
trafic maritime de marchandises convient à un niveau autre que national, et que la destination Togo
n’est pas très attractive. De tels résultats conduisent donc à s’interroger sur l’efficacité
opérationnelle, la gestion des infrastructures portuaire et aéroportuaire ainsi que le niveau des
exportations du Togo, ceux-ci étant indissociables de la politique économique.
Total 188313.6 618245.1 620447 105368.3 3341760 4764871
Sources : BCEAO (Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest) et calculs de l’auteur
1.1.3. Indice logistique
La notion de performance portuaire s’est développée suite aux travaux de Porter (2003). Du
point de vue logistique, elle consiste à adopter une logistique flexible et modulable en
fonction de la demande des donneurs d’ordre et des compagnies maritimes. En effet, sous
l’impact de la globalisation industrielle et de l’intégration des chaines de valeurs
internationales, le terminal portuaire doit évoluer constamment en fonction des décisions aval
des producteurs et des consommateurs. De ce fait, la compétitivité logistique du terminal
portuaire est étroitement liée à la compétitivité des entreprises (Olavarrieta et Ellinger 1997 ;
Day 1994). Paixao et Marlow (2003) parlent « d’agilité », c’est-à-dire, la capacité du port à
répondre aux changements de la demande et de s’aligner sur l’évolution des marchés.
Sur le plan logistique, le PAL a enregistré globalement un score moyen de 2.47 en dessous de
la moyenne (1 = faible à 5 = élevé), indiquant ainsi la faible performance des acteurs
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portuaires du Togo. En effet, selon les indices de performance logistique sur la période 2007-
2016 comme indiqué dans le tableau 2 ci-dessous, en moyenne les meilleures performances
logistiques (celles supérieures à 2.5) de tous les indices du pays représentent 28.57% du total.
Ces résultats montrent que le PAL ne fonctionne pas de manière efficiente pour atteindre ses
capacités potentielles. En d’autres termes l’augmentation régulière du trafic peut masquer des
insuffisances qui, si elles étaient prises en compte et corrigées permettraient au pays d’être
plus compétitif que ses concurrents des autres pays voisins. Ces insuffisances peuvent
entraîner des manques à gagner, voire engendrer un impact négatif de l’accroissement du
trafic sur la croissance économique.
En effet, selon SSATP (2007), l’Afrique de l’Ouest et du Centre reste plutôt. Les grands
navires ne fréquentent pas les ports de l’Afrique de l’Ouest en raison du volume de trafic
limité avec un créneau spécialisé, des installations inadéquates et généralement compte tenu
de l’absence de dragage d’entretien. Néanmoins, l’essor du commerce a été freiné par
l’obsolescence et le manque d’efficacité des ports. Et cette situation ne pourra que se
poursuivre à moins que la capacité et l’efficacité des ports puissent être améliorées.
Tableau n°2 : Indices de performance logistique
Indice de performance logistique 2007 2010 2012 2014 2016 Capacité de suivre et de retrouver les envois 2.2 3.42 2.46 2.48 2.59 Fréquence à laquelle les expéditions atteignent leur
destinataire dans les délais fixés 2.11 3.02 2.77 2.59 3.24
Compétence et qualité des services logistiques 2.4 2.45 2.29 2.13 2.46 Facilité d’obtenir des prix compétitifs sur les expéditions 2.4 2.42 3.13 2.47 2.62 Qualité de l’infrastructure commerciale et des transports 2.25 1.82 2.46 2.07 2.23 Efficacité du processus de dédouanement 2.1 2.4 2.29 2.09 2.49 Performance globale 2.25 2.6 2.58 2.31 2.61
Sources: WDI (World Development Indicator)
1.2. État du réseau de transport aérien
1.2.1. Historique du transport aérien au Togo
Tout comme le PAL, l’histoire de l’aéronautique togolais remonterait vers les années 1904 à
l’époque coloniale allemande, avec la construction d’un aérodrome et d’une station radio à
Kamina (radio devant reliée directement le Togo à Berlin et avec les navires marchands sur
l’océan atlantique), une localité d’Atakpamé. Cependant, cet aérodrome n’a jamais fonctionné
à cause du déclenchement de la Première Guerre mondiale et de la défaite des Allemands le
26 Août 1914 au Togo. Présentement, sur le site, seule une girouette subsiste encore, la piste
9
étant recouverte d’herbes2. Cependant, le premier et véritable aérodrome du Togo, celui de
Lomé-Tokoin a été construit en 1928.
En effet, la véritable histoire de l’aéroport de Lomé commence en 1931, l’année où un
aérodrome a été construit à l’emplacement actuel du centre hospitalier universitaire (CHU)
Sylvanus Olympio. Cet aéroport avait été construit pour renforcer les activités du nouveau
wharf de Lomé, construit par les français en 1928 et s’étendait sur une surface totale de 484
hectares. Il servait à relier Lomé aux villes voisines et à la France. Mais en 1944, l’aéroport de
Lomé-Tokoin a été transféré sur son site actuel pour l’écarter des habitations. Malgré ce
déménagement, l’aéroport de Lomé-Tokoin a encore été envahi par les habitations des années
plus tard. Il est aujourd’hui entouré par les quartiers Anfamé, Akodésséwa, Ablogamé, Bè,
Noukafou, Forever et Hédzranawoé (Marchés nouveaux (op. cit.)).
En 1945 une piste en latérite d’une longueur de 800 m est construite, et en 1948-1949, cette
petite piste a été rallongée et revêtue en bitume de 1200 m pour une largeur de 50 m. A peine
étrenné par les petits appareils, elle était réaménagée l’année suivante pour recevoir les DC4
avec une infrastructure aéroportuaire de caractéristiques très limitées. A l’indépendance en
1960, l’aéroport de Lomé est passé sous la juridiction de l’Agence de la Sécurité de la
Navigation Aérienne en Afrique et à Madagascar (ASECNA), qui a lancé en 1961 la
construction d’une nouvelle aérogare sur 1200 m², la piste ayant été prolongée jusqu’à 2400
m. Cette piste pourra désormais supporter des avions de l’importance d’un DC7.
En 1968, la piste a été prolongée à 2500 m pour recevoir les jets (DC8). Deux ans après,
débutait la construction d’une aérogare moderne capable d’accueillir 300 000 passagers
(superficie : 4300 m²) tandis que les anciennes installations étaient affectées au fret.
L’aéroport de Lomé disposait alors d’une piste de longueur ne permettant guère aux avions
long-courriers d’atterrir. A la fin des années 1970, l’aéroport de Lomé a été agrandi et
aménagé, selon les normes de l’Organisation de l’Aviation Civile (OACI) en aéroport
international avec pour ambition de devenir la première grande plaque tournante aérienne
(hub) en Afrique de l’Ouest. Dans les années 1970, il existait également une piste
d’atterrissage dans le canton de Tchitchao (aérodrome de « Sarakawa »), actuellement
désaffecté et érigé en un mausolée (mausolée de « Sarakawa »), en souvenir d’un attentat
Parallèlement aux trafics passagers, les trafics de fret ont connu une évolution également
erratique. Cependant la situation par rapport à la période 1990-1992 est différente, car cette
année a enregistré une hausse de 4.2, 30.01 et 18.32% pour respectivement les frets pour les
importations, les exportations et le total. Toutefois, la période 1993-1995 a connu une baisse
plus marquée du trafic de fret. Il est à noter que cette période fait également partie de la
période post-sociopolitique. Les trafics les plus élevés sont observés durant la période 2005-
2007. Il apparaît donc que, le réseau de transport aérien togolais est caractérisé par un déficit
et des insuffisances structurelles, et reste de loin inaccessible à la grande majorité de sa
population, peut être à cause du faible niveau de revenus par habitants en moyenne sur la
période d’étude (559.92 $ US).
2. REVUE DE LA LITTERATURE
Le débat sur l’aménagement du territoire, les modes de transport internationaux et leurs outils
politiques amènent à s’interroger, entre autres, sur les effets des infrastructures de transport
sur la croissance économique générale et régionale. Dans la littérature économique, les deux
principaux modes de transport internationaux sont le maritime et l’aérien ; les transports
terrestres – rail et route – étant utilisés surtout par les pays qui ont une frontière commune.
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2.1. Revue théorique
Dans la littérature, l’idée d’une relation positive entre les infrastructures, les échanges et la
croissance remonte à Adam Smith (1776), qui affirmait que les infrastructures sont
importantes dans la facilitation des échanges et qu’une amélioration de l’offre
d’infrastructures réduit les coûts de production en permettant la spécialisation, qui entraîne à
son tour les économies d’échelles et les avantages comparatifs prônés par David Ricardo
(1817).
Pour David Ricardo, en situations de concurrence parfaite et d’immobilité d’un ou plusieurs
facteurs de production, la spécialisation dans la production génère des avantages comparatifs
dans un contexte de dotations de facteurs. Les dotations relatives sont à l’origine des échanges
internationaux ou interrégionaux et des spécialisations. Ces arguments ont permis de conclure
que le développement des infrastructures de part la facilitation des échanges, engendre la
croissance. Cependant, les véritables travaux fondateurs viennent de Von Thünen (1826) qui
considère l’espace comme un bien économique et un substrat des activités productives avec
des conséquences économiques. Weber (1909) et Marshall (1920) apportèrent ensuite des
réponses plus poussées sur l’explication de la concentration spatiale des activités.
François Perroux (1955, 1962) prolonge ces analyses en avançant que la croissance peut être
amorcée à partir des pôles des secteurs prioritaires, pouvant exercer des effets d’entraînement
et des économies externes. Cette polarisation serait la politique de croissance la plus
pertinente, incluant par là même une dimension géographique. En effet selon François
Perroux, « la croissance n’apparaît pas partout à la fois ; elle se manifeste en des points ou
pôles de croissance, avec des intensités variables ; elle se répand par divers canaux et avec
des effets terminaux variables pour l’ensemble de l’économie. », le développement
économique d’un territoire s’appuie avant tout sur des espaces géographiques précis dont la
configuration des éléments détermine le potentiel d’entraînement sur les unités économiques
environnantes. Ces idées sont à l’origine de la création des zones franches industrielles, autour
de certains ports et aéroports du monde, composées d’une zone logistique et d’une zone
industrielle sans droits de douane admettant une multitude d’activités comme
l’agroalimentaire, le textile, la métallurgie, l’électronique, les industries chimiques et les
hautes technologies.
F. Perroux constate que, ces relations internes à une zone considérée ne suffisent pas à elles
seules à produire des effets de contagion sur l’ensemble de l’économie locale, mais nécessite
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une certaine impulsion donnée par certaines unités considérée comme motrices. Il estime en
effet que, certaines firmes ou groupements de firmes (industries) ont vocation à exercer des
effets de liaisons (linkage effects) à travers les transactions marchandes qu’elles réalisent. Ces
effets se traduisent alors par les prix (différentiel du prix de vente et de revient destiné à
devenir un nouvel investissement), par les flux (l’input d'une firme est l’output d'une autre
firme) et par les anticipations (activités nouvelles ou innovations destinées à accroître la
productivité du capital investi). De l’intensité des liaisons dépendront ensuite les propensions
à consommer, à épargner et à investir. Le processus ne deviendra cumulatif que si les firmes
densifient leurs relations productives, commerciales, financières et informationnelles en
entraînant dans leur sillage des activités complémentaires. De cette façon, l’industrie motrice
aura vocation non seulement à propager les effets d’entraînement cités, mais aussi à
développer des effets d’agglomération dont l’origine tient à la contiguïté des liaisons
marchandes. Ce modèle, tend par conséquent à montrer que les mécanismes d’entraînement
obéissent à un processus spécifique où, la nature des échanges industriels et leur organisation
territoriale jouent un rôle essentiel. Pour Coppin et al. (2000), c’est l’une des raisons pour
laquelle l’application de ce modèle s’est d’abord imposée dans une logique de filières
d’activités avec, pour secteur principal, celui des industries lourdes. Offrant des inputs vers
l’aval des différents stades de production, les industries de base (sidérurgie, pétrochimie en
l’occurrence) répondent à cette logique d’entraînement fondée sur l’articulation d’opérations
successives conduisant à la production du bien final. Seulement, pour que les enchaînements
s’opèrent de manière efficace et produisent les effets escomptés, cette stratégie doit s’appuyer
sur une maîtrise complète de la filière. Cette condition suppose alors d’intégrer la fonction
d’acheminement des matières premières.
Or, à partir des années 1950-60, le contexte mondial rendait possible, contrairement à ce
qu’énonçait la théorie de Weber, l’exploitation du paramètre espace-coût (B. Dezert, 1980) ;
c’est-à-dire la diminution du coût de la tonne transportée sur des parcours très vastes. Compte
tenu du gigantisme naval qui avait été stimulé par l’évolution des techniques de construction,
l’optimum du coût de chargement se déplaçait sur une courbe d’échelle croissante. De sorte
que la localisation des industries motrices n’était plus conditionnée par la proximité des
sources de matières premières. Leur coût d’importation devenant compétitif (notamment pour
les pondéreux comme le charbon et le minerai de fer), l’implantation des industries de base en
bord de quai devenait dans ces conditions rationnelle et justifiait par la même occasion la
création des Zones Industrialo-Portuaires (ZIP).
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Krugman (1991,1995), s’inspire des approches de ses prédécesseurs pour expliquer la
polarisation des activités économiques par la présence d’une concurrence imparfaite, des
rendements d’échelle croissants et des coûts de transport relativement bas. En effet, selon
Krugman (1991), la localisation des activités productives est soumise à deux forces : une
force de dispersion et une force d’agglomération. La première s’explique par la volonté de
diminuer l’intensité concurrentielle suite à une localisation à proximité. Quant à la deuxième,
elle trouve sa justification dans les bénéfices qu’une entreprise tire d’une localisation à
proximité d’un bassin industriel en bénéficiant d’externalités positives. Ces deux forces sont
au cœur de la nouvelle économie géographique. Elles éclairent les firmes sur les choix de
localisation dans une vision purement stratégique (Buckley, Devinney et Louvière 2007).
Pour Krugman et Venables (1996), la révolution des transports a constitué une source
d’agglomération et d’externalités positives.
Selon Thisse (1997), Venables (2000) et Lafourcade et Tropeano (2000), l’existence d’une
infrastructure de transport régionale constitue un facteur incitatif pour le regroupement des
producteurs et des consommateurs, ce qui favorise l’émergence d’une agglomération spatiale.
Les travaux de Charlot et Combes (2000) vont dans le même sens de validation du rôle des
infrastructures publiques dans la concentration spatiale des activités productives. Par la suite,
Fujita et Thisse (2003) démontrent l’importance de l’espace dans la répartition des activités
économiques en insistant sur le rôle des équipements de transport dans la compréhension du
problème de la localisation spatiale des activités. D’une part, l’espace constitue un obstacle
qu’il faut vaincre par le transport et le rapprochement des distances, et d’autre part, le
transport est générateur de coûts qu’il convient de diminuer par une localisation optimale des
activités économiques. Le débat sur les disparités spatiales s’est alors orienté vers
l’exploration des caractéristiques intrinsèques des régions, autrement dit, les « forces
régionales endogènes » influençant les choix de localisation et les asymétries régionales.
La théorie de la croissance néoclassique constitue véritablement le point de départ des
analyses empirique sur la question. Elle identifie deux principales sources de variation du
revenu par tête : le capital par tête et l’efficacité du travail. La théorie montre toutefois que
seule l’efficacité du travail peut conduire à une croissance permanente du revenu par habitant.
Cependant, cette croissance est le résultat d’un progrès technique exogène (Solow, 1956). Le
caractère exogène du progrès technique et l’aggravation des différences de niveau de vie et de
revenu par habitant vont ouvrir la voie à une vague de renouvellement de la question visant à
« endogénéiser » le progrès technique (Lucas (1988), Romer (1990) et Barro (1990)). Le
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progrès technique a permis d’accroître les capacités des navires et des aéronefs leur
permettant ainsi de transporter de très grands volumes de frets.
La complexification des activités de gestion des stocks, des échanges de marchandises et de
coordination de la production a entraîné la naissance d’une industrie de la logistique (Carroué,
2002). Dans ce contexte, les ports mondiaux, les zones proches des aéroports, les périphéries
des grandes villes et leurs nœuds autoroutiers deviennent des lieux où se concentrent ces
activités. Lorsqu’on s’éloigne de ces localisations « idéales », l’accessibilité des territoires se
dégrade et les entreprises logistiques se concentrent sur les principaux nœuds de transport
pour conserver une bonne accessibilité.
2.2. Revue empirique
Les fondements analytiques des théories sur le commerce international ont fait l’objet d’âpres
débats. Les économistes ont proposé quelques principes de base utiles qui expliquent
pourquoi certaines nations commercent entre elles. D’une manière générale, ceci s’explique
par le niveau de l’activité économique et, dans une moindre mesure, par les dotations en
ressources naturelles (Heckscher et Ohlin (1933)). Empiriquement, la cause la plus importante
de l’évolution commerciale et des trafics de marchandises et de passagers, est la croissance de
l’activité économique mesurée par le PIB. Les deux principaux modes de transport
internationaux sont le maritime (80 à 90%) et l’aérien (10%) (Bureau of Transportation
Statistics, 2003). Cette partie de la revue sera scindée en deux parties.
2.2.1. Relations entre trafic maritime et développement économique
La littérature scientifique souligne d’abord l’importance des ports dans le développement
économique et des corridors. Selon cette littérature, l’augmentation du trafic maritime
autorisée par les économies d’échelles et d’envergure, repose sur une interaction étroite entre
une infrastructure portuaire et les axes de transport fournissant des structures intermodales et
des connexions avec les arrière-pays. Elle indique que, quel que soit le niveau auquel on se
situe, national ou régional, le rôle joué par les ports de commerce au service de l’économie,
est incontestable. Ces infrastructures remplissent en effet de multiples fonctions. Elles sont à
la fois des outils de communication vers des destinations plus ou moins lointaines tant pour
les passagers que pour les marchandises, des lieux privilégiés d’échanges intermodaux (mer-
route, mer-fer, mer-mer…) et enfin, des zones d’activités où les produits peuvent être
manutentionnés, stockés, conditionnés et parfois transformés. Les ports sont donc des moteurs
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de développement qui apportent surtout aux nations ou aux régions qui en sont pourvues un
avantage économique indéniable.
Hoyle (1989) étudiant les relations spatiales qui existent entre les ports et les villes, montre
qu’il existe une relation interactive entre ces deux espaces en mettant l’accent sur des
variables comme la population, le développement industriel, et les contraintes spatiales liées à
la relation dynamique à long terme. Pour Charlier (1979), trois éléments essentiels
déterminent l’essor des régions métropolitaines portuaires : la politique portuaire nationale, le
pôle de croissance régionale, et la dimension territoriale. Borruey et Fabre (1992), et Bonillo
(1994) étudient le cas de la région de Marseille et, valident le rôle de facteurs urbains,
métropolitains, régionaux, nationaux et internationaux dans l’essor de la région portuaire
autour de l’agglomération marseillaise. A leur suite, une abondante littérature classe en deux
catégories, les relations entre ports et développement régional. La première ou approche
optimiste, considère le port comme un moteur pour le développement économique, tandis que
la seconde voit les ports comme des nœuds quelconques dont la fonction est de suivre, et non
de provoquer, le développement.
L’approche optimiste définit les ports comme des pôles de croissance permettant aux activités
productives et commerciales de réaliser des économies d’échelles, conférant par là-même aux
villes et aux régions concernées un avantage comparatif durable (Fujita et al., 1999 ; Clark et
al., 2004). Cette conception classique basée sur les théories de la localisation économique,
implique que l’efficacité portuaire permet d’accroitre les bénéfices ainsi que le trafic lui-
même, tandis que les ports inefficients risquent d’éloigner davantage un pays ou une région
des ressources ou des marchés avantageux pour la production (Haddad et al., 2006).
Des études antérieures ont aussi montré l’importance des effets multiplicateurs, locaux et
régionaux dans les pays en développement (Omiunu, 1989) et développés (Witherick, 1981).
Pour cette école de pensée, le port crée des richesses et favorise le développement
économique (Haddad et al. Op. cit., et Hall (2003), Bird (1984)), d’où l’importance du
maintien de la qualité des infrastructures portuaires et de leur connexion avec les autres
systèmes de transport.
L’autre approche, plutôt pessimiste, remet en cause les bénéfices systématiques des
investissements portuaires (Goss, 1990), ainsi que l’idée générale de l’effet structurant des
infrastructures de transport (Offner, 1993). En effet, les bénéfices locaux et régionaux de la
croissance portuaire restent limités dans le cas des ports éloignés des concentrations
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économiques et urbaines (Stern et Hayuth, 1984; Fujita et Mori, 1996). L’amélioration de la
desserte des arrière-pays et de l’efficacité du transit portuaire peut accentuer, au contraire,
l’effet « tunnel ». La congestion due à la croissance des flux est emblématique des effets
négatifs locaux par opposition aux bénéfices globaux des opérateurs (Mc Calla, 1999 ;
Rodrigue, 2003). Des études comparatives montrent le désavantage d’une trop forte
spécialisation dans le secteur des transports dans le cas des villes portuaires européennes
(Rozenblat et al., 2004) et dans celui des comtés portuaires américains (Ducruet et al., 2007).
De nombreuses monographies montrent que le déclin des emplois directs liés à l’activité
portuaire découle d’une moindre attractivité des ports pour les emplois manufacturiers, et
d’une réorganisation drastique des arrière-pays et chaînes de transport, comme à Liverpool,
Plymouth et Hambourg (Damesick, 1986; Gripaios, 1999; Hesse et Rodrigue, 2004).
Enfin, une approche intermédiaire, plus modérée, fut proposée par Vallega (1983) qui
considère le développement portuaire et le développement urbain/régional comme deux
processus distincts qui entrent en interaction de façon épisodique et indirecte. On retrouve
cette pensée dans les travaux de Langen (2004) sur les clusters portuaires, et dans l’analyse
temporelle et mondiale des liens cycliques ville-port (Ducruet et Lee, 2006). Les effets limités
des activités portuaires peuvent également provenir de facteurs politiques et géopolitiques (Jo
et Ducruet, 2007).
Johann Legault (2001) étudiant la corrélation entre trois catégories de marchandises (solides,
liquides et diverses) et la croissance du PIB des ports autonomes et d’intérêt national de la
France sur la période 1991-1999, constate sans surprise que c’est le trafic des marchandises
diverses qui est le plus lié à la tendance économique (définie comme pour les solides). Ces
résultats indiquent qu’une variation de 1 point de pourcentage du PIB national et du
commerce extérieur, aurait pour effet direct une variation de 0.42 points de pourcentage sur le
trafic des divers. Les coefficients de spécificité, plus forts que pour les autres catégories,
confirment un potentiel naturel de croissance supérieur. Il remarque aussi que, comme pour
les trafics liquides et solides, les ports autonomes possèdent un avantage comparatif sur les
ports d’intérêt national, mais celui-ci est moins prononcé dans la catégorie diverse. La
Rochelle, Bayonne, Sète et Brest ont des spécificités comparables aux ports autonomes.
L’effet volume constaté pour les liquides et les solides semble donc moindre pour la catégorie
des diverses.
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La relation linéaire se trouve diminuée pour certaines régions ou le rapport entre trafic et
richesses est déséquilibré soit d’un côté, soit de l’autre. Par exemple, la Haute-Normandie (Le
Havre et Rouen), la province du Gyeongnam (Busan), la Ligurie (Gênes et La Spezia), la
Nouvelle-Ecosse (Halifax) et Colima (Lazaro Cardenas) concentrent bien plus de trafic que
leur poids économique ne nécessite. La raison est simple ; ces régions sont les interfaces
portuaires d’ensembles plus vastes et de cœurs économiques continentaux comme Paris,
Séoul, Rome, Montréal et Mexico City. L’effet lock-in exercé par les centres économiques
mondiaux sur les interfaces littorales tend à freiner le développement local et l’attractivité
économique des ports pour d’autres fonctions que celles du transport et de la logistique.
Inversement, il est de nombreuses régions portuaires dont le trafic est extrêmement bas par
rapport à leur poids économique : certains Etats Américains (Floride, Californie, Texas), les
régions urbaines géantes du Kanto (Tokyo-Yokohama) et de Séoul-Gyeonggi (Incheon), les
régions capitales de Stockholm, Istanbul, Rome (Civitavecchia) et Noord-Holland
(Amsterdam). Bien que ces résultats restent limités, ils indiquent néanmoins que les liens
port-région existent mais se modifient dans l’espace et le temps.
Selon Puga (2002) « la présence des infrastructures de transport a une influence sur le choix
de localisation de l’activité dans une région et /ou pays… ». En effet, l’interdépendance des
modes de transport et l’importance de l’accessibilité a de fortes implications sur l’économie
régionale et sur la localisation des activités productives. Aux Etats-Unis par exemple, 15
usines de fabrication automobile ont été implantées le long des corridors inter-régionaux entre
1980 et 1990 du Michigan à la vallée de l’Ohio.
Pour Hameleers (2007), le port de Rotterdam – « The Door to Europe » – constitue la voie
principale d’entrée des marchandises en Europe. Il est au cœur de la croissance économique
au Pays-Bas et dans le nord-centre de l’Europe. Pour soutenir ce moteur de croissance,
l’adossement de ce port aux diverses infrastructures de transport – voie d’eau, route, fer – est
l’objet de toutes les attentions de la part du Benelux, de l’Allemagne et des principaux pays
d’Europe centrale.
Rami et al. (2016) cherchant à tester l’existence d’une relation stable de long terme entre le
commerce maritime et le PIB de la Tunisie, montrent que le développement économique va
de pair avec le commerce maritime. En outre ils affirment que, le succès économique de la
Tunisie des 50 dernières années repose presque entièrement sur le développement du
commerce maritime.
20
Des corrélations entre trafic conteneurisé et Produit Régional Brut (PRB) à deux années, 1996
et 2006, ont été réalisées pour deux échelons géographiques (régional et national) et pour un
groupe de pays. D’un côté, les échelons spatiaux étendus, moins nombreux et plus compacts,
montrent une certaine cohérence du point de vue de la relation entre trafic et production de
richesses (0.49), par rapport à l’échelon plus fin (0.36). On retrouve bien la corrélation,
malgré la moindre significativité des résultats au niveau régional. Or, de 1996 à 2006, les
corrélations baissent fortement pour les deux niveaux (0.20 et 0.21). Ceci s’explique par le
fait que les changements survenus dans l’organisation géographique des réseaux maritimes et
terrestres sont bien plus lisibles au niveau régional qu’au niveau national (Bureau of
Transportation Statistics, 2003).
2.2.2. Relations entre trafic aérien et développement économique
L’importance du transport aérien pour le commerce n’a cessé d’augmenter ces dernières
années. Le transport aérien est particulièrement important pour les produits pour lesquels le
facteur temps est important, tels que les produits agricoles et les produits intermédiaires
échangés dans le cadre de réseaux de production internationaux. En 1995, les principales
marchandises transportées par avion dans le commerce des États-Unis étaient, en poids, les
pièces de machines (10%), le matériel électronique (13%), les instruments de haute
technologie (4.6%) et, les fleurs coupées et le poisson (4% chacun) (OCDE, 1999).
La part des importations des États-Unis effectuées par voie aérienne est passée de 7% en
valeur en 1965 à 23% en 2001. En tonnes-kilomètre, le fret aérien a augmenté de 1970 à 1996
à un taux annuel de 10%, alors que le transport maritime a augmenté en moyenne de 2.6% au
cours de la même période (Banque mondiale, 2001). Le transport aérien est également très
important pour les pays en développement, où il intervient pour près de 30% en valeur de
leurs exportations (Banque mondiale, 2003). Plus de 20% des exportations africaines vers les
États-Unis se font par voie aérienne. Les produits ainsi exportés sont essentiellement des
pierres précieuses, instruments scientifiques, horloges et montres (Amjadi et Yeats, 1995).
Les études relatives à l’impact du trafic aérien sur la croissance économique ne sont qu’à leur
début et moins nombreuses.
Selon l’IAURIF (2003), « la comparaison des taux de croissance annuels du PIB mondial et
du trafic des passagers montre que ce dernier croît deux fois plus vite que le PIB en période
de croissance économique mais s’effondre plus fortement en cas de crise ».
21
Beneš, et al. (2008) étudiant le développement du secteur des transports de la République
tchèque, affirment que le passage d’une économie planifiée à une économie de marché a
conduit le pays à faire face à de nombreuses difficultés dans le domaine des transports car,
bien que la plupart des changements aient été favorables à la satisfaction des demandes de
transport aux niveaux national et mondial, il y a eu également de nombreux problèmes
supplémentaires. Ainsi, les auteurs ont recommandé de se concentrer sur l’efficacité des
systèmes de transport, en mettant l’accent sur la qualité, le développement des infrastructures,
la réduction de la demande énergétique, la protection de l’environnement et, surtout, sur
l’investissement dans ce secteur.
Les analyses des indicateurs économiques réalisées par Oxford Economic Forecasting (2009)
montrent que la contribution du secteur aérien tchèque au PIB représentait 0.7% et 31 400
emplois soit 0.6% de la population active. Elles indiquent que si on inclut la contribution du
secteur du tourisme, la croissance du PIB atteint 0.9% et la création d’emplois atteint 42 900
emplois (soit 0.9% de la population active) et que, les transporteurs basés en République
tchèque étaient responsables de 67% des passagers transportés et de 39% du fret. Tous les
revenus et revenus de ces compagnies aériennes ont généré des effets multiplicateurs sur
l’économie tchèque avec des avantages économiques pour leurs clients et l’économie
internationale.
D’autres recherches ont été menées par Marazzo et al. (2010) pour saisir sur le lien entre le
trafic aérien et la croissance en testant empiriquement la relation entre la demande d’aviation
et le PIB du Brésil. En utilisant un modèle autorégressif vectoriel bivarié et le passager-
kilomètre comme un indicateur de la demande de l’aviation, ils ont trouvé un équilibre de
long terme entre ces deux variables. Les résultats révèlent l’existence d’une forte causalité
positive entre le PIB et la demande de l’aviation, et une causalité relativement plus faible à
l’inverse. Les tests de robustesse ont été appliqués à travers le filtre Hodrick et Prescott pour
capturer les composantes cycliques de la série et les résultats ont résisté à ces tests de
robustesse. Leur interprétation de la causalité positive indique l’existence d’un effet
multiplicateur.
Mehmood et Kiani (2013) examinent l’hypothèse de croissance induite par l’aviation au
Pakistan en testant la causalité de Granger entre l’aviation et la croissance économique en
utilisant les techniques FMOLS et les DOLS sur la période 1973 à 2012. Les estimations
révèlent que la contribution positive du trafic aérien à l’économie est plus importante que
22
celle de la croissance économique au trafic aérien. Ils montrent que la contribution positive du
trafic aérien à la croissance économique est similaire à la fois par les FMOLS et les DOLS.
Bilal et Amna (2014) examinent empiriquement l’hypothèse de croissance induite par le trafic
aérien pour la République tchèque en testant la causalité entre la croissance du trafic aérien et
la croissance économique sur une période de 42 ans entre 1970 et 2012 en utilisant trois
techniques (FMOLS, DOLS et CCR) d’estimation de l’équation de cointégration et le test de
causalité de Granger. Les résultats empiriques révèlent l’existence de cointégration entre le
trafic aérien et la croissance économique et une contribution positive du trafic à la croissance
économique. Ces résultats aident à mettre en lumière l’importance de l’industrie aéronautique
dans la croissance économique d’un pays en développement comme la République tchèque.
3. METHODOLOGIE DE L’ETUDE
La littérature économique retient généralement quatre approches pour étudier l’impact des
infrastructures sur la croissance économique : il s’agit de l’approche directe ou estimation
basée sur la fonction de production augmentée, de l’approche duale ou de l’estimation d’une
fonction de coût des entreprises, de l’estimation par la méthode de convergence conditionnelle
et l’évaluation de l’effet de diffusion spatiale. Dans cette partie c’est la première approche qui
est retenue.
3.1 Spécification du modèle théorique
Pour analyser empiriquement la relation entre les infrastructures de transport à travers les
trafics induits et la croissance économique du Togo, les modèles estimés se présentent sous
formes quadratiques comme suit :
(1)
(2)
Y : représente la productivité par tête, utilisé comme un proxy de la croissance économique ;
K : représente le stock de capital par tête ; L : représente la population totale, utilisée comme
un proxy du travail ; Trafic1 : représente le trafic de marchandises transportées en tonne;
: représente le degré d’ouverture commerciale de l’économie ; Trafic2 : représente le nombre
de passagers transporté ; et représentent le terme d’erreur et : représente l’horizon
23
temporelle des variables avec des paramètres ; ; ; ; ; et ; , ln
représente le logarithme népérien.
L’hypothèse nulle du test de linéarité consiste à tester : (H0 : ). Si cette hypothèse
est rejetée, on peut conclure à l’existence de la non-linéarité entre les trafics de marchandises
et de passagers et la croissance économique. Selon la théorie, l’effet des trafics de
marchandises et de passagers sur la croissance économique doit être positif lorsque (
et ). Toutefois, si les trafics de
marchandises et de passagers arrivent à un niveau suffisamment élevé ou faible, cet effet peut
être négatif. Alors, la spécification quadratique est compatible avec la possibilité que la
relation entre les trafics de marchandises et de passagers et la croissance économique peut ne
pas être monotone, elle peut passer du positif au négatif et vice versa à un niveau où les trafics
de marchandises et de passagers sont élevés ou faibles.
3.2 Données
Les statistiques été utilisées dans la plupart des études pour illustrer les grandes tendances
internationales dans l’évaluation des échanges proviennent de l’Organisation Mondiale du
Commerce. Cependant ces statistiques présentent néanmoins deux grands désavantages.
D’abord, tous les chiffres sur les exportations et les importations s’expriment en dollars US et
non en volume cubes ou en équivalent vingt pieds (EVP) des différents types de cargaisons
traitées. Ensuite, la prépondérance excessive de produits comme le pétrole et le gaz pourrait
mener à des conclusions erronées quant à l’importance du commerce d’un pays en termes
d’impact logistique. C’est pourquoi il devient nécessaire d’introduire des statistiques qui
reflètent le tonnage des marchandises et le nombre de passagers. Malheureusement, ces
données ne sont pas disponibles dans un format spécifique, détaillé et fiable. Seules des
données sur une échelle globale sont disponibles, comme par exemple les données publiées
par la Banque Centrale des Etats de l’Afrique de l’Ouest (BCEAO) sur son site.
Les données de l’étude couvrent respectivement la période 1960-2015 pour le modèle (1) et
de 1970-2001 pour le modèle (2) à cause de la disponibilité des données. Le PIB réel est
utilisé comme indicateur de croissance économique au niveau global et la formation brute du
capital fixe comme proxy du stock de capital. Les données relatives au PIB, à la formation
brute du capital fixe à prix constant de 2000, le nombre de passagers transporté, l’effectif de
la population, les exportations et les importations de biens et services sont toutes issues du
24
World Develoment Indicator du site de la Banque Mondiale. Pour la variable de quantité de
marchandises transportées utilisée, les données proviennent du site de la BCEAO.
3.3 Estimation et interprétations des résultats
Avant de procéder à une estimation basée sur séries temporelles, il convient de connaître les
caractéristiques dynamiques des données, dont les tests de racine unitaire ou tests de
stationnarité et les tests de cointégration.
3.3.1 Tests de racine unitaire
Lorsque l’on utilise des données temporelles, il est primordial qu’elles conservent une
distribution constante dans le temps, sinon les tests statistiques ne peuvent pas s’appliquer
sans certaines conditions préalables. Ce concept de stationnarité doit être vérifié pour chacune
des séries afin d’éviter des régressions factices ou fallacieuses pour lesquelles les résultats
pourraient être significatifs alors qu’ils ne le sont pas.
Les méthodes les plus utilisées sont celles de Dickey-Fuller augmenté (ADF) et celui de
Phillips-Perron (PP).
La mise en œuvre des différents tests de stationnarité pour chaque série a abouti aux résultats
résumés dans le tableau 4 suivant.
Tableau n°4: Tests de stationnarité
Variables En niveau en différences premières
CONCLUSION ADF PP ADF PP
Tests de stationnarité de la relation entre le PIB, le travail, le stock de capital et le trafic portuaire
4.496 3.888 -6.635*** -6.645*** I(1)
1.039 1.550 -7.657*** -7.743*** I(1)
0.859 14.817 -1.314 -3.092** I(1)
2.212 2.370 -7.661*** -7.676*** I(1)
2
2.055 2.224 -7.757*** -7.778*** I(1)
Tests de stationnarité de la relation entre le PIB réel par tête, le stock de capital par tête, le degré d’ouverture commerciale et le trafic aéroportuaire
1.046 0.906 -6.549*** -6.554*** I(1)
1.082 1.561 -7.755*** -7.862*** I(1)
-2.531 -2.466 -8.707*** -9.053*** I(1)
-0.449 0.473 -1.360 -1.038*** I(1)
2 -0.516 0.394 -5.051*** --5.139*** I(2)
Note : *** dénotent le rejet de l’hypothèse nulle au seuil de 1 %.
Source : calculs de l’auteur
25
Les résultats obtenus pour les variables en niveau indiquent que les séries ln(Y), ln(K), ln(L),
ln(Y/L), ln(K/L), (ln(X+M)/Y), ln(Trafic1), (ln(Trafic1))2, ln(Trafic2) et (ln(Trafic2))
2 ne sont
pas stationnaires au seuil de 1 %. En effet pour toutes les séries, les statistiques des tests ADF
et PP ont des probabilités supérieures à 1 % et autorisent donc à ne pas rejeter l’hypothèse
nulle de racine unitaire (non stationnarité).
Les tests effectués sur les séries en différence première permettent de rejeter l’hypothèse nulle
de non stationnarité pour toutes les séries au seuil de 1 % car les statistiques des tests ADF
(sauf pour les variables ln(L), ln(Trafic2)) et PP ont des probabilités inférieures à 1 % sauf
dans le cas de la variable (ln (Trafic2))2. Cependant le test de stationnarité en différence
première par la méthode KPSS (dont les résultats ne sont pas reportés) plus évolué que les
deux tests précédents, indique que les variables ln(L), ln(Trafic2) et (ln (Trafic2))2 sont bel et
bien stationnaires. En définitive on retient que toutes les séries sont non stationnaires en
niveau et stationnaires en différence première.
3.3.2 Cointegration
La présence d’au moins deux séries non-stationnaires conduit à rechercher la présence d’une
relation d’équilibre de long terme entre les variables du modèle par la procédure de Johansen
(1990) basée sur l’estimation d’un modèle vectoriel autoregressif par la méthode du
maximum de vraisemblance. Toutefois, certains travaux ont montré que la statistique du test
de Johansen est biaisée en petit échantillon dans le sens d’un rejet trop fréquent de
l’hypothèse nulle d’absence de cointégration. En d’autres termes, le test de Johansen conclut
trop souvent à l’existence d’au moins une relation de cointégration entre des variables non
stationnaires. Le risque d’une sous-paramétrisation du VAR sous-jacent à la procédure de test
ainsi que la perte de degrés de libertés introduisent des distorsions de niveau qui affaiblissent
l’efficacité du test. Reinsel et Ahn (1992) et Cheung et Lai (1993) ont fait des proposions pour
corriger ces distorsions.
Les statistiques de tests et les valeurs critiques ont ainsi été corrigées suivant un facteur de
correction monotone proposé par Reinsel et Ahn (1992) et Cheung et Lai (1993). Ce facteur
correctif permet en effet d’atténuer le risque de cointégration fallacieuse. L’ensemble des
résultats des tests de cointégration est présenté dans le tableau 5 ci-dessous :
26
Tableau n° 5 : Test de cointégration de Johensen Juseluis (1990)
Nombre de relations de
cointégration Valeurs propres
Statistique de la
trace
Statistique de la
trace ajustéea Valeurs
critiques à 5%
Valeurs
critiques à 5%
ajustéeb
Test de cointégration entre le PIB réel, le travail, le stock de capital et le trafic portuaire
r = 0 0.62068 115.0244
88.4803 60.06141 78.08295
r ≤ 1 0.59636 64.6161 49.7046 40.17493 52.22949
r ≤ 2 0.17793 17.43908 13.4146* 24.2759* 31.55993*
r ≤ 3 0.13003 7.25070 5.5774 12.32090 16.01781
r ≤ 4 0.00013 0.00698 0.0053 4.12990 5.369084
Tests de stationnarité de la relation entre le PIB réel par tête, le stock de capital par tête, le degré d’ouverture commerciale et le
trafic aéroportuaire
r = 0 0.87655 110.7944
95.5124 60.06141 69.67680
r ≤ 1 0.60908 50.1279 43.2137 40.17493 46.60664
r ≤ 2 0.48844 22.8891 19.7319* 24.2759* 28.1622*
r ≤ 3 0.09151 3.4502 2.97431 12.32090 14.29338
r ≤ 4 0.02273 0.6668 0.57482 4.12990 4.791067
Note : a/ Les valeurs de la statistique sont ajustées suivant la correction de Reinsel et Ahn (1992).
b/ Les valeurs critiques asymptotiques sont corrigées suivant Cheung et Lai (1993).
r indique le nombre de relations de cointégration. Les critères d’AIC et de SC ont été utilisés pour déterminer le nombre de re tards optimal. * indique le rejet de
l’hypothèse nulle de non-cointégration à 5%.
Source : calculs de l’auteur
Les résultats des tests de cointégration de Johansen et en considérant les corrections de
Reinsel et Ahn et Cheung et Lai révèlent que pour la relation entre le PIB, le capital, le travail
et le trafic de marchandises, les hypothèses (r = 0) et (r ≤ 1) c’est-à-dire qu’il n’existe aucune
relation d’une part, et d’au plus une relation de cointégration d’autre part, entre ces variables
sont à rejeter. Pour ces hypothèses, les statistiques de la trace reportent respectivement des
valeurs de 115.0244 et 64.6161 alors que les statistiques de la trace ajustée reportent
respectivement des valeurs de 88.4803 et 49.7046, supérieures aux valeurs critiques à 5%
respectivement de 60.06141 et 40.17493. De même les statistiques de la trace sont supérieures
aux valeurs critiques ajustées à 5% respectivement de 78.08295 et 52.22949. Cependant on ne
peut rejeter l’hypothèse d’au plus deux relations de cointégration (r ≤ 2).
En effet, la statistique de la trace reporte une valeur de 17.43908 et celle de la trace ajustée
une valeur de 13.4146, inférieures aux valeurs critiques au seuil de 5% respectivement de
24.2759 et de 31.55993 pour la valeur critique ajustée. Ces résultats conduisent à retenir pour
ces variables l’hypothèse de l’existence de deux relations de cointégration.
Les résultats des tests de cointégration de Johansen et en considérant les corrections de
Reinsel et Ahn et Cheung et Lai révèlent que pour la relation entre le PIB par tête, le capital
par tête, le degré d’ouverture et le trafic des passagers, les hypothèses (r = 0) et (r ≤ 1) c’est-à-
dire qu’il n’existe aucune relation d’une part, et d’au plus une relation de cointégration d’autre
part, entre ces variables sont à rejeter. Pour ces hypothèses, les statistiques de la trace
reportent respectivement des valeurs de 110.7944 et 50.1279 alors que les statistiques de la
27
trace ajustée reportent respectivement des valeurs de 95.5124 et 43.2137, supérieures aux
valeurs critiques à 5% respectivement de 60.06141 et 40.17493. De même les statistiques de
la trace sont supérieures aux valeurs critiques ajustées à 5% respectivement de 69.67680 et
46.60664. Cependant on ne peut rejeter l’hypothèse d’au plus deux relations de cointégration
(r ≤ 2).
En effet, la statistique de la trace reporte une valeur de 22.8891 et celle de la trace ajustée une
valeur de 19.7319, inférieures aux valeurs critiques au seuil de 5% respectivement de 24.2759
et de 28.1622 pour la valeur critique ajustée. Ces résultats conduisent à retenir pour ces
variables l’hypothèse de l’existence de deux relations de cointégration.
Pour savoir si toutes les variables appartiennent effectivement à ces relations de cointégration,
un test d’exclusion a été réalisé (voir Johansen et Juselius, 1990). Les résultats des tests du
ratio de vraisemblance (tableau 6) indiquent que les quatre variables ne peuvent être exclues
des espaces de cointégration.
Tableau n° 6: Test d’exclusion de l’espace de cointégration
Variables Equation avec le trafic portuaire Equation avec le trafic aéroportuaire
ᵪ2 Probabilité ᵪ2 Probabilité
ln(Y) 4519.172* 0.000
ln(K) 225.5079* 0.000
ln(L) 311512.4* 0.000
ln(Trafic1) 1745.691* 0.000
(ln(Trafic1))2 1670.736* 0.000
ln(Y/L) 56.27122* 0.000
ln(K/L) 27.39770* 0.000
ln(X+M)/L 47.06911* 0.000
ln(Trafic2) 220.5179* 0.000
(ln(Trafic2))2 214.3878* 0.000
Notes: Le test d’exclusion est basé sur la statistique du ratio de vraisemblance et suit une distribution du χ2(r), où le nombre de degrés de liberté r est le
nombre de vecteurs de cointégration (ici r = 1pour le trafic portuaire et 1 pour le trafic aéroportuaire). * indique une significativité au seuil de 1%. Source : calculs de l’auteur
3.3.3 Résultats de l’estimation du modèle
Pour estimer les coefficients de la relation de long terme, la méthode des moindres carrés
ordinaires dynamiques (DOLS : Dynamic OLS) proposée par Stock et Watson (1993) sera
utilisée. Cette procédure dynamique suggérée par Stock et Watson (1993) consiste à estimer
un modèle augmenté de régresseurs supplémentaires constitués des retards et des avances des
variables explicatives. Cette méthode permet ainsi de corriger l’estimation des biais
d’endogénéité, et permet alors d’obtenir les t-student efficaces. Dans le cas de ce travail, le
28
nombre de retards et d’avances retenu est le chiffre 1 pour le premier modèle alors que le
nombre de retards et d’avances retenu pour le deuxième modèle est respectivement de 2 et 1.
Les résultats des estimations figurent dans le tableau 7.
Tableau n° 7 : Coefficients de long terme
Variables explicatives I II
Stock de capital 0.247
(5.156)***
Travail 0.869
(6.604)***
Trafic portuaire 0.902
(2.789)***
Trafic portuaire au carré -0.035
(-2.980)***
Stock de capital par tête 0.323
(6.801)***
Degré d’ouverture 0.107
(2.250)**
Trafic aéroportuaire -29.942
(-7.705)***
Trafic aéroportuaire au carré 1.364
(7.687)***
Constante -7.499
(-3.061)***
168.639
(8.092)***
R2
R2 ajusté
Variance de long terme
Nombre d’observations (N)
0.990
0.985
0.005
53
0.980
0.924
0.000
28
Jarque-Bera
1.981
(0.371)
1.730
(0.420) Note : Les nombres entre parenthèses sont les t-ratios. Pour les statistiques de tests de diagnostic, les nombres entre
parenthèses sont les p-values. ***, ** et * = significativité à 1%, 5% et 10%.
Source : calculs de l’auteur
Les résultats des ajustements des deux modèles pour les variables retenues sont d’une bonne
qualité, puisque les coefficients de détermination (R2) du logarithme du PIB réel et du PIB
réel par tête sont respectivement de 99.0 et 98.0%.
Les tests de diagnostic indiquent que les spécifications adoptées sont globalement
satisfaisantes, car les tests de la variance de long terme effectués ont révélé des probabilités
inférieures au seuil de 5%. Les tests de Jarque-Bera ne permettent pas de rejeter l’hypothèse
de normalité des erreurs au seuil de 5%.
Les estimations indiquent que le capital, le travail, le capital par tête et le degré d’ouverture
commerciale ont un impact positif et significatif à long terme sur la croissance économique et
la productivité par tête. Une augmentation du capital, de la population, du capital par tête et le
29
degré d’ouverture commerciale de 1% par exemple, peut entraîner une augmentation du taux
de croissance économique et de la productivité par tête respectivement de 0.24, 0.86, 0.32 et
0.10% au seuil de 5%.
La variable trafic de marchandises indique un signe inattendu selon la théorie économique,
c'est-à-dire que le trafic de marchandises contribue négativement à la croissance économique
à long terme. Une augmentation supplémentaire du trafic de marchandises de 1% se traduira
par une diminution de 0.068% ( , la moyenne de la variable trafic
de marchandises a été prise pour calculer son élasticité) du PIB réel au seuil de 1%. L’impact
négatif observé au niveau du trafic de marchandises peut être expliqué par plusieurs raisons :
- faible niveau du volume de trafic et des équipements portuaires inadéquats ou insuffisants ;
- la faible efficacité opérationnelle et gestion portuaire ;
- la faiblesse des exportations et de la diversification de l’économie ;
- le manque de dynamisme des différents acteurs intervenants dans la chaîne portuaire ;
- la persistance des mauvaises pratiques (corruption, vols, fraudes) et anticoncurrentielles ;
- la lourdeur des procédures ;
- l’insécurité maritime.
La variable trafic de passagers indique un signe global attendu selon la théorie économique,
c’est-à-dire que le trafic de passagers contribue positivement à la croissance économique à
long terme. Une augmentation supplémentaire du trafic de passagers de 1% se traduira par
une augmentation de 0.032% ( , la moyenne de la variable trafic
de marchandises a été prise pour calculer son élasticité) du PIB réel par tête au seuil de 1%.
Bien que le trafic passager ait un impact positif sur la croissance économique, il faut relever
que cet impact est très faible lié notamment à la faiblesse du revenu par habitant du Togo.
Ceci s’explique par le fait que les Togolais se déplacent très peu par avion : en d’autres termes
l’usage du transport aérien est réservé pour un certain nombre de privilégiés.
CONCLUSION
L’objectif de la présente étude était d’utiliser certains développements récents de
l’économétrie des séries temporelles non stationnaires, notamment la théorie de la
cointégration, pour explorer le lien entre trafics maritime, aérien et la croissance économique
au Togo.
30
Les estimations indiquent que le trafic de passagers a un impact positif et significatif sur la
productivité par tête alors que le trafic de marchandises a un impact négatif et significatif sur
la croissance économique à long terme. En outres, le capital, le travail, le capital par tête et le
degré d’ouverture commerciale ont un impact positif et significatif à long terme sur la
croissance économique et la productivité par tête.
Ainsi, eu égard aux résultats entre le PIB réel, le PIB réel par travailleur, le stock de capital et
le stock de capital par travailleur et les trafics maritime, aérien, les infrastructures portuaires
et aéroportuaires devraient être au centre de la politique de développement du Gouvernement.
Pour améliorer la compétitivité de l’économie togolaise, les infrastructures, facteur
incontournable du développement économique et social, devraient être disponibles en
quantité, en qualité et à un coût optimal. Les principales recommandations qui émergent donc
au terme de cette étude et dont le Gouvernement devrait mettre en œuvre sont :
- accroître les trafics maritime et aérien par augmentation des exportations et la diversification
de l’économie avec une rapidité et une efficacité, en luttant contre les pratiques
anticoncurrentielles et les mauvaises pratiques;
- promouvoir une coopération entre les autorités portuaires, aéroportuaires, les pouvoirs
publics et, les compagnies maritimes et aériennes ;
- encourager les armateurs logistiques à l’investissement dans les nouvelles installations et
nouveaux équipements tout en favorisant les partenariats publics et privés et à la gestion plus
efficace des terminaux ;
- faciliter et améliorer l’accès, les procédures et les contrôles dans les ports et aéroports ;
- assurer un maintien et un contrôle régulier de l’entretien des infrastructures ;
- assurer et faciliter une plus grande efficacité portuaire et une intégration régionale favorisant
une meilleure liaison entre les ports et les pays sans littoral à travers les corridors existants ;
- accorder un accent particulier à la sécurité des infrastructures et aux divers trafics.
31
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES
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