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Insularité et tourisme : les indicateurs du tourisme soutenable

Modèle macro-économique applicable aux petits états insulaires en développement : l’exemple de la Dominique

Macro-economic Model Applicable to Small Islands Developing States : The Case of Dominica
Louis Dupont

Résumés

L’application de modèles macro-économiques à l’analyse et la conception de politique économique ainsi qu’à la maitrise des déséquilibres macro-économiques est encore à un stade précoce dans les petits états insulaires en développement. La présente étude tente de combler cette lacune en proposant un modèle macro-économique applicable à chacun de ces territoires et destiné à l’analyse, la prévision et l’impact de chocs sur leurs économies. La Dominique, petit État insulaire en développement de la Caraïbe, a été choisie comme étude de cas pour un tel exercice. Ce modèle s’appuie sur les techniques analytiques de la cointégration et du modèle à correction d’erreur. Les équations du modèle sont spécifiées et leur performance prévisionnelle évaluée. Une fois élaboré et estimé, ce modèle est ensuite utilisé à des simulations de chocs issues de scénarios alternatifs afin de fournir des enseignements sur la trajectoire future des principales variables économiques de ce pays. L’un des principaux scénarios de l’étude consiste à déterminer le taux de croissance économique que la Dominique devrait cibler pour atteindre l’objectif de réduction de la pauvreté de moitié d’ici à 2015 et ce, conformément aux Objectifs du millénaire pour le développement (OMD), et de déterminer la politique budgétaire et monétaire compatible avec cet objectif. Enfin, l’intérêt d’une telle étude réside dans le fait qu’elle peut servir à réaliser les cadrages macro-économiques des stratégies de réduction de la pauvreté. Sa flexibilité peut en faire un instrument de décloisonnement administratif, favorisant ainsi la discussion avec toutes les parties prenantes de l’élaboration des politiques économiques.

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Texte intégral

Introduction

1Parvenir à l’analyse et la prévision des principaux agrégats économiques devient pour tout pays un exercice incontournable dans la réalisation de leur politique de développement et de croissance, et notamment de leur programmation financière. Pour atteindre ce but, il convient de disposer d’instruments de mesure pertinents, et donc de statistiques économiques, financières et sociales pouvant être utilisées efficacement dans le cadre de modèles macroéconomiques. Aussi, une des tâches principales de la recherche en macroéconomie consiste à comprendre comment chocs (évènements inattendus) et changements systématiques de politique affectent les variables macroéconomiques à court et long terme. L’économie, nous en sommes tous témoins, est constamment affectée par des évènements imprévus (hausse soudaine du prix du pétrole, baisse brutale de la consommation des ménages, changement inattendu pour les prêteurs et emprunteurs des taux d’intérêt), changement de politique monétaire afin d’instaurer de plus strictes mesures anti-inflation ou une politique budgétaire plus rigoureuse.

2Il s’agit là des principaux évènements ou défis auxquels les autorités nationales sont souvent confrontées. Pour y faire face, elles ont le plus souvent recours à des modèles macroéconomiques ou à des indicateurs macroéconomiques structurels comme ceux que préconisent par exemple dans leurs travaux, Thomas Sergent et Christopher Sims, lauréats du prix Nobel 2011 d’économie, couronnés pour leurs recherches dans ce domaine.

3Partant de ce constat, cette étude présente les aspects théoriques et pratiques d’un modèle macroéconomique destiné à l’analyse, la prévision et l’impact de divers chocs sur l’économie des petits états insulaires en développement, avec application au cas de la Dominique, petit état insulaire de la Caraïbe, membre de l’organisation des états de la Caraïbe orientale (OECO).

4Tout d’abord, soulignons qu’il existe de nombreuses façons de modéliser les économies en développement. Aucune méthode ne peut-être adaptée à tous points de vue. La critique de Lucas (les coefficients dépendent de la politique menée) est particulièrement pertinente dans le cas des pays en développement. Par ailleurs, il est important de noter que les travaux de modélisation macroéconomique dans les petits pays en développement se heurtent, en dépit de récents développements à plusieurs limites, liées essentiellement aux méthodes économétriques utilisées et au choix des indicateurs. Il en résulte que les travaux de modélisation dans le monde en développement sont divers et se caractérisent par une absence d’homogénéité au plan méthodologique et empirique. Au plan méthodologique, les hypothèses utilisées varient considérablement d’un modèle à l’autre et d’un pays à l’autre, et ce, même pour les éléments de base que sont par exemple : la détermination de l’agrégation de l’offre et de la demande, les caractéristiques du commerce et les régimes de taux de change, le degré de mobilité du capital et du travail, la flexibilité du salaire réel, plus quelques controverses traditionnelles concernant la structure même des modèles, par exemple la modélisation adéquate des anticipations des agents économiques. Au plan empirique, des différences existent sur la spécification générale des modèles ainsi que sur la valeur des paramètres. A ces différents problèmes, s’ajoutent un certain nombre d’obstacles observés par les économistes pour l’élaboration même des modèles tels : l’insuffisance dans bon nombre de pays notamment de la caraïbe, de données disponibles et de séries longues et fiables. L’insuffisance et la qualité des données font que les expériences de modélisation macroéconomique demeurent modestes dans la plupart de ces petits états, à l’exception toutefois de quelques grands pays de la Caraïbe qui ont accompli des efforts dans ce domaine, tels la Jamaïque avec les travaux empiriques de Carter et Harris (1970), Manhertz (1971), le PNUD (1991), Allen-Hall-Robinson (2002), l’Institut de la planification de la Jamaïque (aujourd’hui). Trinidad et Tobago avec les contributions de Persad (1975), Gafard (1977), Hilaire-Nicholls-Henry (1990), Charles-Saint-Cyr (1992) et plus récemment celles de P.K. Watson et Teelucksingh (2001), de Worrell et Holder (1987) et Craigwell pour la Barbade, sans oublier l’apport de Ganga pour le Guyana (1990).

5En revanche, les tentatives en matière de modélisation macroéconomique se font beaucoup plus rares pour les plus petits pays de la Caraïbe tels ceux qui adhérent à l’Organisation des États de la Caraïbe orientale. Les modèles réalisés jusqu’ici pour cette sous-région sont, à notre connaissance, relativement anciens. Citons par exemple celui de Bernard François (1991) pour la Grenade, de Léon et Samuel pour Sainte-Lucie, et celui réalisé en 1996 par Vinhas de Souza pour un ensemble de douze pays de la région.

6Aussi, cette étude se propose de combler cette lacune constatée en matière de modélisation macroéconomique pour les plus petits pays de la région, en soumettant à leurs responsables, un modèle macroéconomique, adaptable à chaque cas, très simple dans sa structure, et qui vise dans son application à fournir à leurs dirigeants, des informations essentielles destinées à faciliter leur prise de décisions en matière de politique économique.

7Ce faisant, le modèle passe en revue les principaux secteurs de l’économie, notamment le secteur réel, le secteur budgétaire et fiscal, le secteur monétaire, le secteur des prix et le secteur social.

8Appliqué à la Dominique, le modèle se fixe pour objectifs prioritaires (i) analyser les variations économiques du passé (ii) explorer la sensibilité économique de ce pays à divers chocs (iii) assister les décideurs dans la formulation et la prévision des principales variables macroéconomiques du pays.

9Cette étude commence par une synthèse des faits marquants de l’économie dominicaise. La section suivante décrit la structure du modèle ainsi que ses équations. L’estimation des différentes équations du modèle est abordée dans la troisième section puis les résultats issus des simulations de chocs sont présentés dans la dernière section qui introduit des considérations relatives aux implications politiques et ainsi les principales recommandations qui découlent du modèle.

1. Synthèse des faits marquants de l’économie dominicaise.

10Cette section présente un panorama socio-économique le plus complet possible de la Dominique au regard des aspects fondamentaux du développement économique et humain de ce pays. Elle aide à connaître la performance économique du passé, d’appréhender les tendances futures de l’économie et permet d’appliquer des politiques macroéconomiques anticipatrices, de manière à amortir les effets d’éventuels chocs. Un tableau synthétique résume l’évolution des principaux indicateurs et agrégats de ce pays. Enfin, un indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM) ainsi qu’un indice de la misère (IM) sont évalués pour la Dominique.

1.1. Panorama socio-économique de la Dominique

11La Dominique, petit état insulaire de la Caraïbe, située entre la Guadeloupe et la Martinique, occupe une superficie de 754 km2 et est peuplée de 74 000 habitants, soit une densité de 98 habitants au km2, elle est l’île la plus montagneuse des Petites Antilles.

12Elle diffère des autres pays de l’OECO en ce qu’elle est de loin le pays qui dépend le plus des secteurs de l’agriculture et de la pêche par rapport au tourisme (près d’un tiers de la population est employée dans le secteur agricole). Ce pays affiche le revenu par habitant le plus faible de l’OECO et demeure fortement dépendant de l’aide extérieure et du transfert de fonds de ses ressortissants vivant à l’étranger.

Figure 1. Évolution du PIB réel de la Dominique et des autres pays de l’OECO

Figure 1. Évolution du PIB réel de la Dominique et des autres pays de l’OECO

13Ancienne colonie britannique, elle a acquis son indépendance le 3 novembre 1978 et est devenue la même année membre du Commonwealth. Son économie repose pour l’essentiel sur un petit nombre de produits, en particulier sur la production de banane, de l’huile de noix de coco ainsi que sur la production de savon. Cependant, sa production de banane est affectée aujourd’hui par l’érosion du régime préférentiel de l’Union européenne et par l’importante concurrence des pays producteurs d’Amérique Centrale et du Sud. Face à ces difficultés, le pays a entrepris une diversification de son agriculture avec l’introduction de nouvelles productions telles : le café, l’aloe vera, le patchouli et quelques fruits tropicaux. La Dominique s’est orientée également vers une économie de services, principalement vers le tourisme et les services financiers. L’île est présentée sur le marché du tourisme international comme une destination écotouristique, grâce à son environnement protégé, ses forêts et ses paysages avec comme slogan de campagne « the Nature Island » et l’île aux 365 rivières. Cependant, sur le plan des arrivées, le tourisme de croisière dépasse aujourd’hui le tourisme de séjour. Il est également important de souligner que la Dominique, comme les îles voisines est particulièrement exposée aux risques climatiques, en particulier aux cyclones dont le dernier en date, l’ouragan Dean (août 2007) qui a détruit les cultures et sévèrement endommagé les infrastructures du pays.

14Par ailleurs, en qualité de membre de l’Organisation des États de la Caraïbe orientale (OECO) et de l’Union monétaire de la Caraïbe orientale (ECCU), la Dominique adhère à ce titre à la Banque centrale des États de la Caraïbe orientale (ECCB) et partage de ce fait une monnaie commune, le dollar des Caraïbes de l’Est ou EC$ (Eastern Caribbean dollar) avec les cinq autres îles indépendantes de l’OECO et les trois territoires dépendants (Anguilla, Montserrat, et les Îles Vierges britanniques). Cette monnaie est liée depuis 1976 au dollar des États-Unis, selon un régime de taux de change fixe, et ce, au taux de 1US$ = 2,70 EC$, soit 1euro = 3,85 EC$ (avril 2011). Soulignons que l’engagement de disposer d’un taux de change fixe et d’une politique monétaire commune sous les auspices de l’ECCB, a été un élément important qui a permis à ce pays d’atteindre un taux d’inflation proche des niveaux internationaux. Cependant, malgré l’adhésion à une banque centrale commune et à une monnaie commune, la Dominique comme les autres États membres de l’ECCU conduisent une politique fiscale indépendante.

15L’analyse des principaux agrégats économiques (voir tableau suivant) montre selon la banque mondiale que sur la période 1989-2009, le taux de croissance économique annuel moyen de la Dominique a été de 2,1% et celui des exportations de biens et services de 3,6%. L’agriculture représentait en 2009 19,5% du PIB, l’industrie, 23,2%, et les services, 57,3%. Cependant, le taux de croissance économique a connu durant cette période une baisse de 4,2% en 2001, de 4,7% en 2002 et depuis cette date, il a été relativement atone. Cette contraction de l’économie fut accompagnée par une augmentation de la dette publique qui représentait selon le FMI, 67,7% du PIB en 2010. L’île connaît également un déficit commercial structurel réel, elle importe 3 fois plus qu’elle n’exporte. Ses principaux clients sont le CARICOM (40%), l’Union européenne - y compris la Guadeloupe et la Martinique - (29%), la Chine (8%). Ses principaux fournisseurs étant les États-Unis (25%), la Chine (23%), Trinidad & Tobago (14%), l’Union européenne (11%), la Corée du Sud (5%). Quant au déficit budgétaire, il est passé de 6% du PIB en 2007 à 23,5% en 2008. Soulignons que les déficits externes majeurs ne sont que partiellement compensés par les recettes touristiques (30% du PIB) et par les transferts de la diaspora (7,9% du PIB).

16En bref, l’économie dominicaise reste marquée par un taux de pauvreté élevé : 30% des ménages et 39% de la population vivent en dessous du seuil de pauvreté, environ 75 % des pauvres vivent dans les zones rurales et le secteur informel représente, selon le FMI, plus de 30% du PIB.

17Cette économie se caractérise également par un taux de chômage important (26% de la population active) et par un PIB réel/habitant faible, évalué en 2010 à 4 417 dollars américains de 2000. En termes de développement humain, la Dominique, avec un indice de développement humain (IDH) évalué par le PNUD en 2011 à 0,724, est classée 81e sur 187 pays contre un IDH de 0,723 à Sainte-Lucie (82e), de 0,793 à la Barbade (47e) et de 0,454 à Haïti (158e). En outre, sur le plan de la corruption, sur une échelle allant de 0 (degré élevé de corruption) à 10 (degré élevé d’intégrité), l’organisation Transparency international a attribué en 2011 un indice de perception de la corruption (IPC) de 5,2 à la Dominique contre 7,0 à Sainte-Lucie, 7,8 à la Barbade et 1,8 à Haïti. La Banque mondiale pour sa part a évalué en 2009 la politique et les institutions nationales de la Dominique à l’aide d’un outil de diagnostic intitulé CPIA, qui vise à rendre compte du degré de qualité des politiques suivies par le pays et de leurs dispositifs institutionnels. Il s’agit d’un système d’évaluation qui comprend 16 critères, regroupés en quatre catégories affectées d’un poids identique : gestion économique, politiques structurelles, politiques de lutte contre l’exclusion et de promotion de l’équité, gestion et institutions du secteur public.

18Autrement dit, on cherche à savoir dans quelle mesure le cadre politique et institutionnel du pays va dans le sens d’une croissance durable et d’une réduction de la pauvreté. Pour chacun de ces critères, les pays sont notés sur une échelle de 1 (minimum) à 6 (maximum). Une note de 4 a été attribuée en 2009 à la Dominique, de 4 également à Sainte-Lucie ainsi qu’à Saint-Vincent et les Grenadines, contre 3,7 à la Grenade et 3,2 à Haïti. Le tableau suivant présente les principaux indicateurs socio-économiques de la Dominique. Ces indicateurs mesurent les résultats et les variations de la production, du commerce et de la demande globale ainsi que la performance macroéconomique du pays.

Tableau 1 : Principaux indicateurs socio-économiques de la Dominique

Tableau 1 : Principaux indicateurs socio-économiques de la Dominique

19Enfin, au plan de la politique extérieure, la Dominique est en tant qu’État indépendant, membre de la plupart des agences spécialisées des Nations Unies, de l’OECO, de la CARICOM et de l’AEC, elle adhère aussi à l’OEA, au Commonwealth, elle est également membre du mouvement des Non-Alignés (NOL). Elle entretient de bonnes relations avec Cuba et adhère depuis le 29 juin 2005, au programme PetroCaribe de livraison d’hydrocarbures à des conditions préférentielles. Depuis 2008, elle fait partie de l’ALBA (Alliance bolivarienne pour les peuples de notre Amérique), initiative lancée par le président Hugo Chavez.

20Dans le cadre de l’initiative PetroCaribe lancée par le Venezuela, la Dominique bénéficie de livraisons d’asphalte et de bourses d’études universitaires. 12 millions de dollars américains ont été consacrés à l’achat et l’installation de cuves de stockage de pétrole. Une raffinerie d’une capacité de 10 000 barils/jour et un terminal pétrolier, financés par le Venezuela, ont été construits.

21Ajoutons que le gouvernement a signé en avril 2011 un contrat de 6,3 millions dollars américains avec une compagnie islandaise pour la prospection d’énergie géothermale, projet qui intéresse également la France et auquel est associée l’agence française de développement (AFD), une partie de la production étant susceptible d’être exportée par câble sous-marin vers la Guadeloupe et la Martinique. Enfin, la Dominique est un center financier offshore, avec notamment une banque et environ 12 800 sociétés enregistrées localement.

1.2. Les indices de la pauvreté multidimensionnelle et de la misère de la Dominique

22Ces deux indices reflètent pour l’indice de la pauvreté multidimensionnelle (IPM), les déprivations multiples dont souffre chaque individu, sur le plan de l’éducation, de la santé et du niveau de vie, et pour l’indice de la misère (IM), les difficultés économiques générales d’un peuple dans leur vie quotidienne.

1.2.1. L’indice de pauvreté multidimensionnelle

23Cet indice a été lancé en juillet 2010 par l’Oxford Poverty and Human Development (OPHI) de l’Université d’Oxford et le bureau du rapport sur le développement humain du Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD). Il remplace l’indice de pauvreté humaine qui figurait dans les rapports sur le développement humain depuis 1997. Il s’appuie sur des microdonnées tirées des enquêtes effectuées auprès des ménages et représente la proportion de la population qui est « multidimensionnellement » pauvre, ajustée par l’intensité des déprivations dans 10 domaines ou composants couvrant trois dimensions : la santé, l’éducation, et le niveau de vie. A chaque enquête, on attribue aux personnes enquêtées, un score en fonction du nombre de déprivations subies par ménage pour obtenir chacun des 10 indicateurs et leurs composants. Le score maximal est de 10 alors que chaque dimension fait l’objet d’une pondération. Les seuils concernant les trois dimensions de la pauvreté multidimensionnelle se répartissent de la manière suivante : (a) la santé (au moins une personne du ménage souffre de malnutrition, et un ou plusieurs enfant(s) est/sont décédé(s) ; (b) l’éducation (aucun membre du ménage n’a achevé un cycle scolaire s’étendant sur 5 ans, et au moins un enfant d’âge scolaire, jusqu’à 14 ans, ne fréquente pas l’école) ; (c) le niveau de vie (pas d’électricité, aucun accès à de l’eau potable propre, aucun accès à des moyens d’assainissement adéquats, utilisation de combustibles de cuisson « sales » tels que déjections animales, bois ou charbon de bois, habitation avec des sols sales, le ménage ne possède ni voiture, ni camionnette, ni autre véhicule motorisé similaire).

24En définitive, la valeur de l’IPM correspond au produit de deux mesures, à savoir le taux de pauvreté multidimensionnelle et la sévérité (ou l’ampleur) de la pauvreté.

25Un indice faible correspond à un niveau de pauvreté « multidimensionnellement » faible.

26La formule permettant le calcul de l’IPM est la suivante :
IPM= H x A
H= taux de pauvreté
A= la sévérité de la pauvreté

27Comme indiqué précédemment, le niveau de pauvreté à la Dominique est considéré comme élevé. Selon la banque mondiale (2005), 39 % de la population dominicaise entrent dans la catégorie des pauvres et 15 % dans celle de l’indigence ou de l’extrême pauvreté. En appliquant cette formule au cas de la Dominique, l’indice de pauvreté multidimensionnelle de ce pays peut être raisonnablement estimé comme suit :
IPM= 0,39 x 0,15 = 0,058

28Selon les critères du PNUD, ce résultat classe la Dominique parmi les pays ayant un niveau de développement humain moyen, avec un IPM proche de celui de la Guyana (0,055), mais après celui de la République dominicaine (0,048). Il le place également après celui de Trinidad et Tobago (IPM=0,020) et de Belize (IPM=0,024), et selon nos calculs après ceux de la Barbade, des iles vierges Britanniques, d’Anguilla et de Nevis, pays classés parmi les territoires ayant un niveau de développement humain élevé. En revanche, l’IPM de la Dominique est de loin meilleur à celui d’Haïti (0,306), qui figure parmi les pays ayant un niveau de développement humain faible. Le résultat de ce dernier demeure particulièrement alarmant, en particulier depuis le séisme du 12 janvier 2010.

1.2.2. L’indice de la misère

29Cet indice a été créé dans les années 1970 par le professeur Arthur Okun de l’université de Yale (États-Unis). Il synthétise le stress financier auquel sont soumis les ménages d’un pays. Ce faisant, il mesure également la performance économique globale d’un pays, en combinant un indicateur de politique monétaire, un indicateur de politique fiscale, un indicateur du commerce extérieur, et un indicateur du secteur réel. Autrement dit, cet indicateur est une combinaison du taux d’inflation, du déficit de la balance commerciale par rapport au PIB (en %), du déficit budgétaire par rapport au PIB (en %), et du taux de croissance du PIB, soit :
IM= α/3 (π + RDC/PIB + RDB/PIB) – (1 – α)ΔY
Où,
π = taux d’inflation ;
RDC = ratio du déficit commercial au PIB ;
RDB = ratio du déficit budgétaire au PIB ;
ΔY = taux de croissance du PIB :
α = coefficient de pondération du taux de croissance du PIB : ce coefficient représente dans l’équation précédente les 2/3 de l’indice (0,6).

30Rappelons que l’indice de la misère a fait l’objet en 2008 d’une évaluation par la CEPAL (commission des Nations Unies pour l’Amérique latine et la Caraïbe) portant sur un ensemble de pays de la Caraïbe (y compris la Dominique). Cette évaluation indique que l’indice de la misère est passé à la Dominique de 1,8 % en 2006 à 5,3 % en 2007 contre 3,1 % à 5,8 % a Antigua et Barbuda, et de 5,8 % à 8 % a Sainte-Lucie (voir graphique suivant). Les performances les plus faibles sont celles d’Anguilla (11,1 %), de la Grenade (8,3 %) et celle de Sainte-Lucie (8,3 %).

Figure 2. Indice de la misère dans les pays de l’OECO (en pourcentage)

Figure 2. Indice de la misère dans les pays de l’OECO (en pourcentage)

2. Structure du modèle et description des équations

31Ce modèle que l’on peut classer dans la catégorie de minimodèles (5 à 20 équations) vise à analyser l’économie d’une petite économie en développement, dans laquelle l’activité économique et les prix sont fortement influencés par des forces extérieures. L’objectif du modèle est d’étudier l’impact de variations d’instruments budgétaires, monétaires et sociaux sur des objectifs cibles que sont : les prix, la balance commerciale, le PIB, le chômage... Il est conçu pour répondre à des questions précises à travers des simulations de chocs. En ce sens, l’approche <prospective> est incontournable et s’avère un outil précieux d’analyse.

32Le modèle renferme 14 équations (11 équations de comportement et 3 identités), réparties en six blocs : le secteur réel, le secteur budgétaire et fiscal, le secteur monétaire, le secteur des prix, le secteur de la main-d’œuvre, le bloc de la pauvreté. Le modèle est structuré comme suit :

33Le bloc du secteur réel qui renferme des équations qui décrivent la demande domestique privée (consommation et investissement) ainsi que les actions budgétaires du gouvernement, la balance des opérations courantes, et le PIB réel. L’équation comptable de la demande et de l’offre globales qui est établie à partir des comptes nationaux du pays est le point de départ de la spécification du secteur réel. Cette équation s’exprime comme suit :
Y = C + I + G + (X – M) (1)
Où,
Y= PIB réel
C= Consommation privée à prix constant
I= Investissement ou Formation brute de capital fixe (FBCF) à prix constant
G= Dépenses publiques réelles
X= Exportations réelles
M= Importations réelles

34- La consommation totale est fonction des variables suivantes :
CO= f(Yd, ir, if) (2)
Où,
Yd= Revenu disponible, obtenu par différence entre le PIB (Y), proxy du revenu national et le total des impôts (TI) :
Yd= Y – TI (3)
ir= taux d’intérêt réel
if= taux d’inflation

35-L’Investissement ou la Formation brute de capital fixe (FBCF) est affecté par les variables suivantes :
I= f(Yd, Δk(t-1), ir, IPCm) (4)
Où,
Δk= Variation du stock de capital
IPCm= Indice mondial des prix à la consommation

36- Les dépenses publiques, cette variable est déterminée par la somme de la consommation publique et de l’investissement public, soit :
G= Cg + Ig (5)

37- Les exportations : la demande d’exportation de biens et services (X) est déterminée par la demande mondiale, exprimée par le PIB mondial ou revenu mondial (Ym) et par la compétitivité du pays, exprimée par le taux de change effectif réel (tcr), soit :
X= f(Ym, tcr) (6)

38- Les importations de biens et services (M) sont fonction de la demande domestique brute (DDB), exprimée par la somme (consommation + investissement), et par le niveau relatif des prix, exprimé par le ratio de l’indice des prix à l’importation (IPI) à l’indice des prix à la consommation (IPC), soit :
M= f(DDB, IPI/IPC) (7)

39Le bloc budgétaire et fiscal concerne les recettes et les dépenses budgétaires du gouvernement. Aussi, le déficit budgétaire (DB) résulte d’un excès des dépenses publiques (DP) sur les recettes fiscales (RF), déficit financé par des ressources locales (endettement intérieur) et étrangères (dette extérieure). Par conséquent, ce bloc permet de fournir une analyse sur la structure du budget (recettes et dépenses) et son mode de financement. Le déficit budgétaire s’exprime par l’équation suivante :
DB= DP – RF (8)

40Les recettes publiques (RP) représentent la somme des impôts directs (ID), des impôts indirects (II), et des recettes non fiscales du gouvernement (RNF).
RP= ID + II + RNF (9)

41Les impôts directs (ID) sont influencés par le PIB nominal (Yn), par le taux de fiscalité directe (TFD) exprimant le ratio des impôts directs au PIB nominal, et par le taux d’inflation.
ID= f(Yn, TFD, IF) (10)

42Les impôts indirects ((II) sont influencés également par le PIB nominal, par le taux de fiscalité indirecte (TFI), exprimant le rapport des impôts indirects au PIB nominal. Ces impôts sont affectés également par le taux d’inflation.
II= f(Yn, TFI, IF) (11)

43Les dépenses publiques totales sont ventilées en dépenses courantes et dépenses d’investissement (DI). Les dépenses courantes comprennent les traitements et salaires (SAL), les dépenses en biens et services (DBS), les paiements d’intérêt de la dette (PID)-interne et externe- ainsi que les subventions et transferts (ST).
DP= SAL + DBS + PID + ST + DI (12)

44Les dépenses publiques en biens et services : ces dépenses sont fonction du PIB nominal et du taux d’inflation
DBS= f(Yn, if) (13)

45Le bloc monétaire comporte une équation de comportement qui exprime la demande de monnaie au sens large (M2). La demande de monnaie est définie ici comme une fonction du PIB réel, des taux relatifs aux dépôts bancaires (tdb), et du taux d’inflation.
M2= f(Y, tdb, if) (14)

46Le bloc de la formation des prix s’appuie sur l’indice des prix à la consommation (IPC), indice fortement influencé à la Dominique par les prix à l’importation (inflation importée). Rappelons que ce pays importe 3 fois plus qu’il n’exporte. Cette influence est captée à travers l’indice des prix à l’importation (IPI). on considère également qu’il existe une relation à long terme entre les prix et les salaires nominaux. En cas d’absence d’indexation de l’inflation aux salaires, la hausse des prix à la consommation peut conduire à la baisse des salaires réels (la hausse des prix est supérieure à la hausse des salaires nominaux). Ceci peut avoir des conséquences négatives sur la demande finale des biens et services, et contribuer ainsi au ralentissement ou à la baisse de la croissance économique (baisse du PIB réel ou de l’activité économique).
IPC= f(IPI, SAL) (15)

47Le bloc de l’emploi. Dans ce bloc, on s’intéresse à la spécification de l’équation du chômage (CH). Elle est expliquée ici par la loi d’Okun et par une tendance temporelle. Selon la loi d’Okun, il existe une relation négative entre le chômage et le PIB. l’idée qui sous-tend cette théorie est que le nombre de personnes ayant un emploi a un impact sur la production de biens et services contrairement au nombre des chômeurs. Le chômage est alors fonction du PIB réel du pays ainsi que de la tendance temporelle.
CH (nombre de chômeurs)= f(PIB, TimeTrend)
TCH (taux de chômage)= CH/PA
Où :
PA= population active

48Le bloc de la pauvreté met l’accent sur la spécification de l’équation de la pauvreté. Selon la Banque mondiale (2002), la pauvreté est influencée par plusieurs variables macroéconomiques. Ces variables comprennent principalement : le taux d’inflation, le taux de scolarisation au primaire, le PIB réel par habitant, le taux de croissance économique, le niveau d’ouverture au commerce international, et le degré d’inégalité de revenu ou de consommation (coefficient de Gini). Aussi, la pauvreté est fonction des variables suivantes :

49Incidence de la pauvreté= f (taux d’inflation, taux de scolarisation au primaire, PIB réel par habitant, croissance économique, ouverture, indice de Gini). (16

  • L’incidence de la pauvreté (variable dépendante) exprime le pourcentage de la population gagnant moins de 1 dollar américain (en parité de pouvoir d’achat) par jour. Les variables indépendantes sont :

  • Taux d’inflation= variation en pourcentage de l’indice des prix à la consommation.

  • Taux de scolarisation au primaire= ratio de l’enrôlement total au primaire à la population du groupe d’âge qui correspond au niveau de l’éducation primaire.

  • Croissance économique= taux de croissance du PIB réel par habitant

  • Ouverture au commerce international= ratio de la somme des importations et des exportations au PIB.

  • Indice de Gini= variable exprimant le degré d’inégalité des revenus ou de la consommation. Une augmentation de l’indice de Gini implique un accroissement de l’inégalité de revenu :

3. Estimation des équations

50Cette section présente l’estimation des différentes équations en utilisant des données issues de différentes sources, notamment de : la Banque mondiale (World Development Indicators), du FMI (International Financial Statistics), de la Banque caribéenne de développement, de la Banque centrale des états de la Caraïbe orientale, du CEPAL… La fréquence des données est annuelle et couvre la période 1990-2010. Toutes les variables, à l’exception des taux d’intérêt et du taux d’inflation, sont exprimées en logarithme. Le programme Eviews, version 7 a été employé dans le cadre de cet exercice.

51Les équations sont estimées selon un modèle à correction d’erreur (Engle et Granger, 1987). Cela implique deux étapes :

  • Lors de la première étape, toutes les variables sont testées pour leur stationnarité. Si l’hypothèse nulle de non-stationnarité est acceptée, on procédera à un test de cointégration. Si l’hypothèse de cointégration est acceptée, l’équation est estimée en niveau (équation de long terme). Si l’hypothèse de cointégration est rejetée, l’équation est alors estimée en différence première.

  • Dans le seconde étape, le résidu est utilisé comme variable explicative (terme à correction d’erreur) et les variables sont estimées en différence première (équation de court terme).

52Une fois les différentes équations estimées et leur performance prévisionnelle satisfaite, le modèle s’appuie sur ces estimations pour évaluer la performance historique du modèle et pour effectuer des simulations. Ainsi, les prévisions statiques aussi bien que dynamiques produites par le modèle sont comparées aux données actuelles afin d’évaluer leur efficacité. Enfin, précisons qu’en raison de la dimension relativement réduite des données, seuls quelques modèles à correction d’erreur seront estimés pour déterminer les relations à long terme. Dans le cas contraire, des régressions de type OLS (MCO) seront effectuées en niveau.

3.1. Le secteur réel

53Les séries du secteur réel sont non-stationnaires. Par conséquent, la méthode de la co-intégration est employée. L’étude de la co-intégration permet de tester l’existence d’une relation stable de long terme entre des variables non-stationnaires, en incluant des variables retard et des variables exogènes. Si les variables étudiées sont co-intégrées, on déduit qu’il existe un mécanisme à correction d’erreurs.

3.1.1. Consommation privée

54La consommation privée est estimée conformément à l’équation (2), équation à partir de laquelle, on cherche à déterminer la relation de long terme existant entre la consommation privée, qui est la variable dépendante (co), et les variables indépendantes que sont : le revenu disponible (Yd), le taux d’intérêt réel (ir), le taux d’inflation (if), et une variable muette (dum) qui capte les années de cyclone à la Dominique, variable qui prend la valeur de 1 pour les années cycloniques et 0 ailleurs.

55Relation de long terme
log(co)= -1 216 + 0,496 lyd + 0.724lco(-1) + 0,001if -0,018ir
(-2 668) (3 205) (7 499) (0,180) (-3 972)
-0.018dum
(-0,902)
R2= 0,98 S.E= 0,04 DW= 2,3 Prob( F-statistic )= 0.000000

56La qualité des résultats est satisfaisante au regard des signes attendus et du coefficient de détermination R2. Le revenu disponible (yd) a, comme prévu, un impact positif sur la consommation privée. En effet, un accroissement de 1% du revenu disponible impliquerait une augmentation de la consommation privée d’environ 0,5%, tandis que le taux d’intérêt réel (ir) et la variable muette (dum) affectent négativement comme prévu la consommation privée.

57Relation de court terme :

58lco= 0,050 + 0,419∆lco(-1) + 0,765∆(lyd(-1)) – 0,018∆if(-1)) – 0,013∆(ir(-1)) – 0,01∆dum + 0,082Z(-1)
R2 = 0,38 S.E = 0,04

3.1.2. Investissement privé

59Relation de long terme :

60Log(I)= 0,305 + 0,298log(yd) + 0,233log(ipcm) + 0,401log(I(-1)) – 0.008ir
(0,146) (0,428) (0,623) (1.684) (-0,635)
0.111dum
(1.515)
R2= 0,85 S.E= 0,11 DW= 1,73 Prob( F-statistic)= 0.000020

61Le revenu disponible (yd) de même que l’indice mondial des prix à la consommation (ipcm) ont comme prévu les signes attendus et ont un impact positif sur l’investissement tandis que le taux d’intérêt réel affecte négativement l’investissement.

62Relation de court terme :

63∆li= -0,025 + 0,110∆li(-1) + 0,946∆lyd(-1) + 1.151∆lipcm(-1) – 0,012∆ir(-1) –0,115∆dum – 0.466Z(-1)
R2= 0,44 S.E= 0,12

3.1.3. Exportations

64Relation de long terme :

65Log(X)= 3 355 + 0,103log(ym) – 0.683log(tcr) + 0,660log(x(-1))
(0,823) (0,617) (-1.333) (4 128)
R2= 0,84 S.E= 0,07 DW= 1,62 Prob(F-statistic)= 0.000001

66Les tests de diagnostic montrent que ce modèle est bien spécifié. Le coefficient relatif à l’économie mondiale (ym) a, conformément à la théorie un signe positif et le taux de change effectif réel (tcr) affiche un signe négatif.

67Relation de court terme :

68∆lx= 0,018 + 0,179∆lx(-1) + 0,778∆lx(-2) - 0,105∆lym(-1) – 0,840∆lym(-2) + 0,427∆ltcr(-1) – 0,550∆ltcr(-2) – 0.692Z(-1)
R2= 0,77 S.E= 0,05

3.1.4. Importations

69Relation de long terme
Log(M)= 0,542 + 0,547log(ddb) + 0,055log(pr) + 0,331log(m(-1))
(0,898) (3 875) (0,361) (1.983)
R2= 0,95 S.E= 0,05 DW= 1,46 Prob(F-statistic)= 0.000000

70Comme attendu, le signe de la demande domestique brute (ddb) est positif. Celui de l’indice relatif des prix est également positif.

3.2. Secteur budgétaire et fiscal

3.2.1. Impôts directs

71Relation de long terme
Log(ID)= 5.003 + 0.575log(tfd) + 0.007 if + 0.033@trend+ 0.037 dum
(17.157) (5.520) (1.300) (1.622) (20.426)
R2= 0.96 S.E= 0.03 DW= 1.20 Prob(F-statistic)= 0.00000

72Le taux de fiscalité direct (tfd) a un impact positif sur les impôts directs ainsi que l’inflation.

3.2.2. Impôts indirects

73Relation de long terme
Log(II)= 5.651 + 0.856log(tfi) + 0.004 if + 0.040 dum + 0.044@trend
(38.896) (22.286) (0.853) (1.689) (16.314)
R2= 0.99 S.E= 0.03 DW= 0.87 Prob(F-statistic)= 0.000000

74Le taux de fiscalité indirect (tfi) ainsi que le taux d’inflation ont un impact positif sur les impôts indirects.

3.2.3. Dépenses publiques

75Relation de long terme
Log(G)= -0.006 + 0.317log(y) + 0.000 if + 0.585log(g(-1)) + 0.005 dum
(-0.021) (2.828) (0.027) (4.456) (0.222)
R2= 0.95 S.E= 0.04 DW= 1.13 Prob(F-statistic)= 0.000000

76Le PIB courant (y) de même que les dépenses publiques décalées d’une année affectent comme prévu et positivement les dépenses publiques.

3.3. Le secteur monétaire

77Relation de long terme
log(M2)= 3.387 + 0.399log(y) – 0.036 tdb + 6.64E-05 if + 0.046@trend + 0.038
(2.381) (1.812) (-0.927) (0.009) (5.725) (1.262) dum
R2= 0.99 S.E= 0.04 DW= 1.80 Prob(F-statistic)= 0.000000

78La demande de monnaie est influencée positivement par le PIB (y) et négativement par le taux d’intérêt.

3.4. Le secteur des prix

3.4.1. Indice des prix à la consommation

79Relation de long terme
Log(IPC)= 1.797 + 0.333log(ipi) + 0.263log(sal)
(8.224) (10.000) (5.345)
R2= 0.91 S.E= 0.03 Prob(F-statistic)= 0.000000

80Les salaires de la fonction publique (sal) aussi bien que l’indice des prix à l’importation ont un impact réel direct sur l’indice des prix à la consommation.

3.4.2 Le secteur de l’emploi

81Relation de long terme
Log(CH) = 344.3778 -0.0392log(yr) + 31.984 t
(9.032) (8.187) (9.999)
R2 = 0.888 S.E= 0.04 DW= 1.05 Prob(F-statistic)= 0.000000

82Comme indiqué précédemment, le chômage conformément à la loi d’Okun est relié négativement à la production (PIB). Plus la production est élevée, plus faible sera le niveau du chômage. La relation négative entre chômage et revenu est exprimée dans l’équation ci-dessus. Les résultats sont statistiquement significatifs.

83Cependant, il est important de noter que les mesures relatives au chômage doivent être interprétées avec la réserve qui s’impose, en raison de la qualité des données et donc de leur fiabilité.

3.5. Le secteur de la pauvreté

84Relation de long terme
Log(pauv)= 7.138 + 0.002 if – 0.459log(y) + 0.190log(gini) – 0.496log(tsp(-1))
(1.569) (0.589) (-1.241) (0.546) (-0.787)
- 0.071dy - 0.024 dum
(-0.198) (-1.335)
R2= 0.79 S.E= 0.03 Prob(F-statistic)= 0.002558

85On constate que le taux de scolarisation au primaire (tsp) décalé d’une année a une influence positive sur le taux de pauvreté. En effet, 1 % d’accroissement du taux de scolarité au primaire engendrerait un an après, une diminution de 0,5% de l’incidence de la pauvreté. Le PIB réel par habitant (y) a le signe attendu, son impact sur la réduction de la pauvreté est positif. Un accroissement de 1% du revenu par habitant impliquerait une diminution de 0,4% de la pauvreté. L’inflation, le taux de croissance du PIB ainsi que le coefficient de Gini ont tous le signe attendu. En revanche, le coefficient de la variable muette, proxy des périodes cycloniques n’est pas significatif.

4. Résultats empiriques issus des simulations

86Les résultats empiriques du modèle sont présentés ci-dessous, d’abord à l’aide de prévisions ex-post qui reflètent la trajectoire historique des principales variables du modèle. Ensuite, des prévisions ex-ante sont également présentées, elles découlent de différents scénarios issus de politiques économiques alternatives.

4.1. Performance historique du modèle

87Des prévisions ex-post sont effectuées sur la période historique afin de déterminer l’efficacité prévisionnelle du modèle. Deux statistiques sont utilisées à cette fin : le MPE (mean percent error) et le RMSPE (root mean square percent error). La figure 3 ci-dessous retrace la trajectoire de douze variables du modèle, en comparant leurs valeurs actuelles ou historiques à celles des valeurs issues de leur prévision. Le résultat des tests de même que les graphiques laissent présager la robustesse du modèle ainsi que son efficacité prévisionnelle.

Figure 3. Prévisions ex-post du modèle

Figure 3. Prévisions ex-post du modèle

4.2. Simulations de politiques économiques alternatives : analyse d’impacts

88Un des objectifs de l’étude est d’estimer l’effet de chocs émanant d’un certain nombre de variables exogènes sur les valeurs courantes de diverses variables endogènes.

89Pour ce faire, nous réalisons deux types de simulation : le premier, à partir de scénarios proposés par le FMI pour la période 2010-2015, scénarios qui évaluent les perspectives d’évolution de variables explicatives du modèle, en particulier celles issues de politique économique (dépenses publiques, taux d’intérêt, endettement…). Leurs effets sur le PIB réel, sur la balance commerciale, sur l’indice des prix etc. sont présentés et discutés.

90En second lieu, un deuxième type de simulation est effectué en vue de déterminer le taux de croissance nécessaire pour diviser par deux le taux de pauvreté absolue à la Dominique à l’horizon 2015, et ce, conformément aux objectifs du millénaire pour le développement.

91L’analyse des scénarios permet aux décideurs de tester à l’avance la performance d’une réforme politique dans différentes situations, permettant ainsi la création de plans alternatifs. Le FMI, dans un récent rapport sur la Dominique (novembre 2011) a établi pour la période 2011-2016, des scénarios de croissance pour un certain nombre de variables, scénarios portant en particulier sur les variables de politique économique, et fondés sur quelques hypothèses, notamment de croissance du PIB. A ce propos, le FMI a revu à la baisse ses prévisions de croissance pour la Dominique et escompte désormais une croissance à moyen terme de 1,8% pour ce pays contre 3% précédemment, et ce, en raison du ralentissement économique prévu dans les pays développés. Nous allons procéder maintenant à une simulation dynamique de ces variables conditionnelles du FMI, en prenant en compte nos spécifications, en vue d’estimer leurs sensibilités et/ou impact sur les principales variables endogènes du modèle. Les principales variantes de politique économique projetées par le FMI pour cette période sont les suivantes :

  • Taux d’intérêt réel : taux de croissance annuel moyen 2011-2016= +3%,

  • Dépenses et recettes publiques réelles : les volumes restent constants sur la période de simulation ;

  • Taux d’inflation : 1,9% pour 2011-2016.

92Appliqués à notre modèle, ces différents scénarios engendrent sur la période 2011-2015 des prévisions ex-ante des principales variables endogènes. Les résultats sont présentés ci-dessous sous forme de graphiques. Ces résultats sont conformes à la théorie, car aucun dérapage notable n’a été constaté.

Figure 4. Prévisions ex-ante du modèle

Figure 4. Prévisions ex-ante du modèle

93En résumé, ces graphiques ainsi que le tableau ci-dessous, fournissent des enseignements utiles sur la trajectoire future des principales variables économiques de la Dominique. Ainsi, il ressort de ce constat que l’économie dominicaise se redresse quelque peu, mais en l’absence de véritables moteurs de croissance, les perspectives de développement à court et à moyen terme demeurent modestes pour réduire de manière significative la pauvreté dans ce pays. En effet, le tourisme et l’industrie sur lesquels la Dominique pourrait compter sont aujourd’hui stagnants, et l’aide étrangère dépendra de la politique fiscale conduite par le gouvernement. Quant à l’agriculture, il y a peu d’espoir de voir son redressement s’effectuer, car sa principale production (la banane) est affectée aujourd’hui par l’érosion du régime préférentiel de l’Union européenne et par la concurrence de plus en plus prononcée des pays producteurs de l’Amérique centrale et du sud. Aussi, avec un faible potentiel d’expansion, les dépenses publiques risquent d’être insuffisantes pour maintenir le niveau actuel des infrastructures ainsi que les filets sociaux de sécurité. Dans ces conditions, un accroissement de la pauvreté apparaît inévitable dans ce pays.

Tableau 2. Perspectives d’évolution à moyen terme des principales variables économiques et sociales de la Dominique

Tableau 2. Perspectives d’évolution à moyen terme des principales variables économiques et sociales de la Dominique

Sources : FMI et calculs de l’auteur

4.3. Estimation du taux de croissance nécessaire pour diviser par deux le taux de pauvreté absolue à la Dominique à l’horizon 2015

94Nous cherchons à établir si la Dominique sera ou non en mesure de réduire de moitié le taux d’extrême pauvreté tel qu’il était en 1990 (par rapport au seuil international de la pauvreté qui est de 1 dollar américain par jour et par habitant) d’ici à 2015.

95Rappelons que l’étude de la pauvreté et des inégalités dans leur rapport à la croissance économique a toujours tenu une place éminente dans les recherches afférentes à l’économie du développement. En général, la réduction de la pauvreté peut se faire de trois manières : (i) en favorisant la croissance (ii) en modifiant la fonction de distribution des revenus en faveur des pauvres (iii) ou les deux simultanément. Dans ces conditions, il apparaît clairement qu’un objectif déterminé de pauvreté, tel que la réduction de moitié du taux de pauvreté à un horizon donné, peut être réalisé moyennant différentes combinaisons de taux de croissance économique et de réduction des inégalités. Deux types d’approche complémentaires sont en général mobilisés pour traiter ce problème : l’approche économétrique (abordée précédemment) et l’approche arithmétique que nous traitons ci-dessous, approche qui cherche à établir une décomposition comptable de l’effet de deux facteurs sur la pauvreté. Dans cette hypothèse, un scénario historique est étudié, il est basé sur l’extrapolation dans le futur de la dynamique de croissance et des inégalités observées. Soulignons que la croissance économique est importante au regard de tous les objectifs du millénaire pour le développement mais elle concerne plus directement le premier objectif, et en particulier la cible 1 : réduire de moitié entre 1990 et 2015, la proportion de la population vivant dans la pauvreté. De nombreuses études concluent à une élasticité de la pauvreté par rapport au revenu moyen équivalente en pourcentage à la baisse de l’indice numérique de pauvreté pour chaque progression de 1% du revenu par habitant. Selon une estimation fréquemment reprise dans l’abondante littérature économétrique, à répartition constante du revenu, le taux de pauvreté diminue de 2% chaque fois que le revenu moyen par habitant augmente de 1%, soit une élasticité de 2. Sur la base de cette élasticité estimée, il faut que le revenu par habitant s’accroisse de 41% pour que l’indice numérique de pauvreté recule de moitié. Si cet accroissement s’effectue progressivement sur 25 ans (de 1990 à 2015), une croissance annuelle de 1,4% est donc nécessaire. Si en revanche, un pays doit accomplir l’intégralité de cette hausse entre 2003 et 2015 (cas de la Dominique), le rythme de croissance annuelle requis est bien plus élevé (2,9 %). Sur la base des projections économiques actuelles, la Dominique n’apparaît pas en mesure d’atteindre cet objectif cible, et ce, en raison des faibles perspectives de croissance estimées à moyen terme pour ce pays (8%). Ce taux de croissance n’est donc pas suffisant pour permettre à la Dominique d’atteindre cet objectif.

Tableau 3. Statistiques sur la relation entre croissance économique, inégalités des revenus et pauvreté : Cas de la Dominique

1990

1995

2000

2005

2010

Taux de pauvreté nationale (%)

2,057

1,982

1,883

1,784

1,830

PIB réel par tête (en EC dollar)

11 380

12 212

13 462

14 761

17 603

Indice de Gini

0,287

0,308

0,339

0,361

0,444

96Pour mesurer à la fois l’élasticité de la pauvreté et l’élasticité des inégalités par rapport au revenu, nous utilisons les formules suivantes :
Ng = (∆p/p)/(∆g/g)
Ni = (p/p)/(∆gini/gini)

Ng = l’élasticité de la pauvreté par rapport au revenu
∆p = variation de la pauvreté entre deux périodes
p = niveau de pauvreté en année de base
∆g = la croissance du revenu par habitant entre deux périodes
g = le revenu par habitant en année de base
Ni = élasticité des inégalités
gini = variation des inégalités de revenu entre deux périodes
gini = inégalité des revenus en année de base

97Autrement dit, en divisant les variations en pourcentage de la pauvreté par les variations en pourcentage du PIB/hab, nous arrivons pour la Dominique à une élasticité de la pauvreté par rapport au revenu de -0,3 pour la période 1990-2010 (-0,4 par l’approche économétrique). Aussi, pour chaque augmentation de 1% du PIB/hab., la pauvreté dans ce pays recule de 0,3%. Cette élasticité apparaît modeste comparée à celle des autres pays de la Caraïbe et de l’Amérique latine, estimée par la Banque mondiale pour la même période à –0,8.

98Enfin, l’élasticité des inégalités de revenu montre qu’une diminution de 1% des inégalités de revenu entraînerait une réduction de la pauvreté de 0,2%, cette élasticité est équivalente à celle obtenue par l’approche économétrique (0,19%). Les résultats montrent également que bien qu’il y ait eu croissance économique, la pauvreté à la Dominique diminue à un rythme plus faible que la croissance, autrement dit le taux de croissance du revenu est ici plus élevé que le taux de réduction de la pauvreté. Il en résulte que l’absence d’une croissance économique soutenue et d’un ciblage soigneux des filets sociaux de sécurité empêchera la Dominique d’atteindre l’objectif 1 des OMD à l’horizon 2015. De plus, selon un récent rapport d’évaluation de la pauvreté à la Dominique (2009), seuls 11% de cet objectif a été atteint dans les années 1990. En bref, les simulations basées sur les résultats historiques suscitent pour ce pays une certaine préoccupation en matière de pauvreté.

Conclusion

99Le présent document propose un modèle macroéconomique simple, applicable aux petites économies insulaires en développement, destiné à l’analyse, la prévision et l’impact de divers chocs sur ces économies. La Dominique, petit état insulaire en développement de la Caraïbe a été choisi comme étude de cas pour un tel exercice. Les objectifs de l’étude sont doubles : (i) élaborer un modèle dans le but d’identifier et d’analyser les problèmes de stabilisation macroéconomique et autres difficultés rencontrées par ces petits états. (ii) utiliser la structure du modèle et ses estimations pour effectuer des simulations de politique économique afin de déterminer l’impact de divers chocs sur les principales variables macroéconomiques du pays. Plus précisément, il s’agit de disposer d’un outil visant à prévoir au plan économique et social, l’impact de la politique gouvernementale, et par la même d’être en mesure d’indiquer aux autorités nationales, l’incidence de leur politique économique. Appliqué à la Dominique, ce modèle a nécessité pour son estimation, des données annuelles couvrant la période 1990-2010. Les paramètres du modèle ont utilisé l’approche des MCO, en ligne avec la technique de la cointégration. La plupart des coefficients qui ont été estimés sont significatifs au seuil de 5% et affichent les signes attendus.

100Les principaux enseignements qui découlent de l’application du modèle sont les suivants :

  • les demandes de consommation et d’exportation sont les principales composantes de la demande à la Dominique.

  • par rapport à la dépense, on constate que le revenu disponible est le principal déterminant de la consommation privée, et les principales variables affectant l’investissement privé sont le PIB réel ou le revenu disponible ainsi que les taux d’intérêt.

  • les résultats de l’étude montrent que le PIB mondial ainsi que le taux de change effectif réel sont les facteurs majeurs dans la demande d’exportation à la Dominique, tandis que la demande domestique (consommation + investissement) et l’indice des prix constituent les principaux déterminants des importations. Par ailleurs, en analysant les résultats relatifs aux différents coefficients du modèle, on constate que pour la plupart, leur élasticité à long terme est inférieure à l’unité. Ces résultats indiquent par exemple que les exportations dominicaises sont inélastiques par rapport au revenu mondial, impliquant que les variations du revenu mondial ont de faibles impacts sur les exportations dominicaises.

101Après avoir estimé et validé le modèle, nous avons effectué une simulation dynamique de ce dernier afin de déterminer : (i) la sensibilité des principales variables endogènes aux variations de variables exogènes, notamment de politique économique.(ii) le taux de croissance nécessaire à la Dominique pour diminuer de moitié le taux d’extrême pauvreté dans ce pays à l’horizon 2015, conformément aux Objectifs du millénaire pour le développement (OMD). Dans la première simulation, les résultats issus de scénarios et hypothèses diverses, montrent que la croissance projetée à l’horizon 2015-2016 à la Dominique est faible (estimée à 1,8% au lieu de 3%) et ce, en raison notamment du ralentissement de l’activité économique dans les pays développés. Dans ces conditions, l’absence d’une croissance économique soutenue affectera vraisemblablement le secteur des exportations et importations, engendrant de ce fait un déficit prévisionnel de la balance commerciale, estimé pour 2015 à -31,1% du PIB. Les recettes fiscales s’en trouveront également affectées, impliquant une stagnation de ces recettes sur toute la période de simulation. Ces recettes représenteraient 25,5% du PIB en 2015 contre 28 % en 2009. La baisse des entrées fiscales entraînerait à leur tour un déficit budgétaire estimé en 2015 à –1% du PIB. Dans cette hypothèse, les besoins de financement de la Dominique représenteraient 7,1% du PIB, en 2015. Enfin, l’absence de véritables moteurs de croissance à la Dominique fait que les autorités de ce pays disposent de peu de moyens pour relancer l’économie. Par conséquent, les perspectives de croissance à moyen terme demeurent faibles. Aussi, le ratio de l’endettement extérieur risque encore d’être élevé, il est estimé pour 2015 à 46,4% du PIB.

102Dans la deuxième simulation, la question fondamentale qui se pose dans le cadre de cette étude est de savoir si la Dominique, conformément aux Objectifs du millénaire pour le développement est susceptible d’atteindre l’objectif 1 des OMD. Autrement dit, comment la croissance économique, les inégalités et la pauvreté interagissent entre-elles? La croissance réduit-elle la pauvreté ou génère t’elle plus d’inégalités, les inégalités pourraient-elles agir de façon à ralentir ou accélérer la croissance économique. Les résultats montrent qu’un taux de croissance annuel moyen de 1,4% entre1990-2015 ou de 2,9% entre 2003 et 2015 serait nécessaire à la Dominique pour lui permettre de diviser par deux, son taux de pauvreté absolue. Or, les projections économiques actuelles révèlent pour ce pays un taux de croissance annuel moyen de seulement 1,8% sur la période 2010-2015. Dans ces conditions, la Dominique n’est pas en passe d’atteindre cet objectif. Les effets conjugués des cyclones de 1995 et 2007, de la crise économique que ce pays a traversée en 2001-2002, ainsi que l’abaissement depuis 2008 de l’activité économique dans les pays développés ont incontestablement contrecarré les efforts accomplis par les autorités dominicaises pour lutter contre la pauvreté. Il n’en demeure pas moins que de bonnes politiques macroéconomiques restent cruciales pour progresser dans le sens des OMD, surtout dans le contexte actuel où la Dominique risque de voir sa capacité de réponse entravée par le tarissement des financements internationaux et par la dégradation de plus en plus aiguë de la conjoncture mondiale. Dans cette conjoncture déprimée, la Dominique est confrontée aujourd’hui à trois défis majeurs :

  • la restructuration de la dette publique ;

  • la réduction de la pauvreté ;

  • la diversification économique.

103Pour le premier défi, face à l’accroissement de la dette publique dominicaise dont les deux tiers environ proviennent de créanciers multilatéraux et bilatéraux et le reste en provenance de banques locales et du secteur privé (avec le rôle prépondérant de la Chine et du Vénézuela), nous recommandons aux autorités du pays, dans le cadre de la restructuration de la dette publique, de refinancer à l’avance ses déficits budgétaires et donner la priorité aux dépenses de protection sociale et d’infrastructure. Pour le deuxième défi, la persistance de la pauvreté appelle des actions efficaces, notamment favoriser l’accès des ménages au micro-crédit et dans le monde rural développer des infrastructures communautaires de base (route, électricité, téléphone, soins de santé primaire, alphabétisation etc.). Enfin, troisième défi, la diversification de l’économie doit constituer également un objectif prioritaire pour la Dominique. En l’absence aujourd’hui de véritables moteurs de croissance, l’accent dans ce cadre doit être porté sur la poursuite de la diversification de la production agricole le développement dans le domaine du tourisme, de marchés de niches tels que le marché du honeymoon (lune de miel), le tourisme de remise en forme et de bien-être, le tourisme de découverte et de pleine nature, la plongée sous-marine, le tourisme communautaire. En bref, la Dominique doit garder sa caractéristique de « nature island » qui constitue son principal atout et éviter surtout de s’orienter vers un tourisme de masse, vecteur trop souvent de nuisances au plan environnemental et humain.

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Annexe

Appendices

A. Structure complète du modèle

co = βo + β1yd + β2co(-1) + β3if + β4ir + β5dum Consommation privée

i = βo + β1yd + β2ipcm + β3i(-1) + β4ir + β5dum Investissement (FBCF)

x = βo + β1 ym + β2tcr + β3x(-1) Exportations

m = βo + β1ddb + β2pr + β3m(-1) Importations

id = βo + β1tfd + β2if + β3@trend + β4dum Impôts directs

ii = βo + β1tfi + β2if + β3dum + β4@trend Impôts indirects

g = βo + βy + β2if + β3g(-1) + β4dum Dépenses publiques

m2 = βo + βy + β2tdb + β3if + β4@trend + β4dum Offre de monnaie

ipc = βo + βipi + β2sal Prix

ch = βo + β1y + β@trend Emploi

pauv = βo + β1y + β2dy + β3if + β4ouv + β5gini + β6tsp(-1) + β7dum

Pauvreté

Identités

Y = CO + I +G + (X-M) Produit intérieur brut

DDB = CO + I Demande domestique brute

TCH = CH/PA Taux de chômage

B. Tests de racine unitaire : Tests de Dickey Fuller (ADF)

C. Tests de cointégration : Tests de Johansen

D.Scénarios et projections 2008- 2031 des principales variables économiques de la Dominique

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Évolution du PIB réel de la Dominique et des autres pays de l’OECO
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 76k
Titre Tableau 1 : Principaux indicateurs socio-économiques de la Dominique
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 176k
Titre Figure 2. Indice de la misère dans les pays de l’OECO (en pourcentage)
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 52k
Titre Figure 3. Prévisions ex-post du modèle
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 144k
Titre Figure 4. Prévisions ex-ante du modèle
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-5.jpg
Fichier image/jpeg, 156k
Titre Tableau 2. Perspectives d’évolution à moyen terme des principales variables économiques et sociales de la Dominique
Crédits Sources : FMI et calculs de l’auteur
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-6.jpg
Fichier image/jpeg, 244k
URL http://etudescaribeennes.revues.org/docannexe/image/6283/img-7.jpg
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Pour citer cet article

Référence électronique

Louis Dupont, « Modèle macro-économique applicable aux petits états insulaires en développement : l’exemple de la Dominique », Études caribéennes [En ligne], 23 | Décembre 2012, mis en ligne le 15 décembre 2012, consulté le 23 août 2017. URL : http://etudescaribeennes.revues.org/6283 ; DOI : 10.4000/etudescaribeennes.6283

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