Modélisation ARDL et analyse de l'effet des activités industrielles sur la performance économique au Sénégal

Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) ISSN: 2958-8413 Vol. 3, No. 6, Novembre 2025 This is an open access article under the CC BY-NC-ND license. http://www.revue-irs.com 6625 Modélisation ARDL et analyse de l’effet des activités industrielles sur la performance économique au Sénégal Ousmane SAMBOU Docteur en Sciences économiques Laboratoire de Recherche en Economie de Saint-Louis Université Gaston Berger de Saint-Louis, Sénégal Abdoul Aziz NDIAYE Professeur Titulaire des Universités Laboratoire de Recherche en Economie de Saint-Louis Université Gaston Berger de Saint-Louis, Sénégal Résumé : L’objectif de cet article est d’analyser l’effet des activités industrielles sur la performance économique au Sénégal de 1980 à 2021. En s’appuyant sur un modèle autorégressif à retards échelonnés (ARDL) et les données issues de la Banque mondiale (2023) et de la CNUCED (2023), nos résultats révèlent qu’à long terme, l’industrie manufacturière n’affecte pas de façon significative la performance économique tandis que les autres industries sont significativement associées à la croissance économique. En revanche, l’interaction entre l’industrie manufacturière et les autres industries ne présente aucun impact sur la croissance économique du pays à long terme. Aussi, nos résultats montrent-ils que les investissements publics, le capital humain et les investissements directs étrangers demeurent des déterminants de la croissance économique. Par ailleurs, les résultats montrent l’existence d’une relation de causalité unidirectionnelle au sens de Granger allant des autres industries à la croissance économique, d’une part et de la croissance économique à l’industrie manufacturière, d’autre part. Mots clés : Industrie manufacturière, autres industries, croissance économique, ARDL, effet non linéaire. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6626 Abstract: The objective of this paper is to analyze the effect of industrial activities on economic performance in Senegal over the period 1980–2021. Based on an Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model and data from the World Bank (2023) and UNCTAD (2023), our results reveal that, in the long run, the manufacturing industry does not significantly affect economic performance, while other industries are significantly associated with economic growth. However, the interaction between the manufacturing industry and other industries has no impact on the country’s long-term economic growth. Furthermore, our findings indicate that public investment, human capital, and foreign direct investment remain key determinants of economic growth. In addition, the results show the existence of a unidirectional Granger causality running from other industries to economic growth, on the one hand, and from economic growth to the manufacturing industry, on the other hand. Keywods: Manufacturing industry, other industries, economic growth, ARDL, nonlinear effect. Digital Object Identifier (DOI): https://doi.org/10.5281/zenodo.17680092 1 Introduction « Quelles sont les causes du développement économique des nations ? Pourquoi certains pays connaissent une prospérité économique alors que d’autres des revenus par tête faibles ? » 1 Telles sont les questions qu’ont tenté répondre les différentes théories économiques. Depuis la parution en 1776 de « Recherche sur la nature et les causes de la richesse des nations » avec Smith, les mécanismes de stimulation des performances économiques ont été sujets à controverse dans l’analyse économique. Si pour les uns, le fonctionnement du marché permettait d’assurer une bonne réalisation des activités économiques, pour les autres, l’intervention de l’État semblait s’imposer pour faciliter le processus de transformation d’un environnement propice à l’industrialisation (Lin, 2013). Avec la révolution industrielle du XVIIIᵉ siècle en Grande-Bretagne ayant occasionné le triomphe des économies nordistes, l’industrialisation est placée au cœur de plusieurs initiatives de développement économique. En effet, en s’inspirant du succès des économies du Nord, les pays en développement ont senti l’euphorie de fonder leur développement sur l’industrialisation constituant, à leurs yeux, un levier important de croissance et d’élimination de la pauvreté. De ce fait, le développement économique est très vite axé sur un développement industriel pour trois raisons : (i) l’industrialisation constitue le moteur de croissance grâce à l’utilisation accrue d’une haute technologie capable d’améliorer le niveau de productivité, (ii) elle est perçue comme un outil de stimulation du marché par l’octroi d’opportunités dégageant des externalités positives sur d’autres secteurs de l’économie, (iii) le processus d’industrialisation permettrait de réduire les chocs externes et d’assurer un développement économique à long terme. Buzenot (2013) indique que l’industrialisation était saisie comme un moyen de diversification des structures 1 Kabinet Kaba. The Determinants of Industrialization in Sub-Saharan Africa. Economics and Finance. Université Clermont Auvergne, 2023. English. ffNNT : 2023UCFA0078ff. fftel-04461445, p. 23. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6627 économiques en vue de les rendre moins vulnérables à la conjoncture des marchés primaires. Il estime, par ailleurs, que l’industrialisation permet le passage d’une économie traditionnelle à une économie de consommation en masse 2 . Au Sénégal, malgré les efforts des autorités pour redynamiser le processus d’industrialisation, les résultats escomptés n’ont jamais été atteints. En effet, la contribution du secteur manufacturier au PIB a été instable avec une tendance baissière notée au cours des dernières décennies. Selon la Conférence des Nations Unies pour le Commerce et le Développement (CNUCED), cette part est établie à 23,85% en 1990 ; 20,60% en 2000 ; 19,49% en 2010 et 17,01% en 2020. La contribution des autres industries composées d’activités de construction, d’activités extractives, de production d’électricité, d’eau et de gaz a connu une progression passant de 3,59% en 1990 à 8,99% en 2020 avec 5,18% en 2000 et 6,07% en 2010. Cependant, cette forte amélioration du taux de croissance économique cohabite avec la persistance de la pauvreté, de la baisse du niveau de la vie, la problématique de l’emploi des jeunes dans un contexte de boom démographique important. Dans la littérature, l’analyse des effets des activités industrielles notamment les activités manufacturières a fait l’objet de plusieurs études avec des résultats contrastés. En effet, le rôle moteur de l’industrialisation dans la dynamique économique parait évident au plan théorique. Cependant, les conclusions empiriques sont loin d’être unanimes sur l’impact favorable du développement industriel sur la croissance économique. En effet, deux tendances de résultats semblent se dégager. La première tendance est relative aux travaux ayant soutenu l’existence d’une association positive entre l’industrialisation et la dynamique économique (Hansen et Zhang, 1996 ; McCausland et Theodossiou, 2013 ; Guçlu, 2013 ; Opoku et Yan, 2018). La seconde tendance de ces résultats indique l’existence d’une corrélation négative ou l’absence d’impact significatif entre les deux facteurs (Sutikno et Suliswanto, 2017 ; Obioma et al. 2015 ; Saba et Ngepah, 2021). Eu égard à ces contrastes majeures tant sur la littérature économique que sur les statistiques énoncées, cette étude entend contribuer à ce débat en apportant une réponse empirique à l’interrogation principale suivante : quels sont les effets de long terme des activités industrielles sur la dynamique économique au Sénégal ? De façon spécifique, cet article répond aux questions ci-après : quel est l’impact de l’industrie manufacturière sur la dynamique économique ? Quelle est l’influence des autres industries (ou industries non manufacturières) sur la croissance économique ? Quel est le rôle des autres industries dans la relation industrie manufacturière-dynamique économique ? Ainsi, l’objectif général de cet article est d’analyser les effets de long terme des activités industrielles sur la dynamique économique au Sénégal. Cet article entend contribuer tant sur le plan théorique que sur le plan pratique. Sur le plan théorique, cet article apporte une contribution à la littérature économique dans les pays en développement et relative aux effets des activités manufacturières sur la performance économique en mettant en évidence le rôle modérateur des autres types d’industries. Pratique, par ce que ce travail vise à doter les décideurs politiques d’informations nécessaires à la bonne prise de décisions dans le cadre des stratégies d’industrialisation dans un contexte d’une relance économique via l’industrialisation pour amorcer un développement durable. 2 Comme le soutient Rostow dans sa théorie sur les étapes de la croissance économique. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6628 Aussi, l’originalité de cet articler se mesure-t-elle à la prise en compte des activités industrielles non manufacturières et de leur rôle dans la relation industrie manufacturière-croissance économique généralement négligées dans les travaux antérieurs. Pour aboutir à notre objectif, l’approche du test de cointégration aux bornes et le modèle autorégressif à retards échelonnés (ARDL) ont été appliqués afin de détailler les effets de long terme. La suite de notre analyse est structurée en trois points principaux. D’abord, nous présenterons la revue de la littérature tant théorique qu’empirique. Ensuite, nous décrirons l’approche méthodologique et les données de l’étude. Enfin, les résultats empiriques seront présentés et discutés dans la dernière partie afin de montrer l’impact des activités industrielles sur la croissance économique. 2 Revue de la littérature Cette section passe en revue la revue de la littérature théorique, d’une part et la revue de la littérature empirique, d’autre part. 2.1 Revue de la littérature théorique Pour arriver à une croissance économique durable en ces moments d’incertitude, il importe de cibler des activités à fort potentiel de développement économique. Pour cette raison, l’industrialisation s’avère être un moteur au miroir des effets directs et indirects qu’elle peut entrainer avec les autres secteurs de l’économie. D’ailleurs, le postulat selon lequel l’industrialisation notamment l’industrie manufacturière constitue un moteur de croissance économique remonte aux travaux de Kaldor (1966, 1967) dont les conclusions ont finalement de lois. Ces lois confirment l’existence d’un lien positif entre la croissance de l’industrie manufacturière et la croissance économique. Szirmai (2013, 2012) montre l’existence des arguments théoriques et empiriques sur le rôle de l’industrialisation dans le développement économique. Au regard des effets directs et des effets d’entrainement qu’elle engendre par le renforcement des capacités d’innovation, de production, de création d’emplois, d’utilisation optimales des ressources, d’une part, et le processus cumulatif permettant d’embrasser tous les autres secteurs d’activités de l’économie, d’autre part, Elfaki et al. (2021) et Opoku et Yan (2018) considèrent l’industrialisation comme un levier de développement économique. Olfa (2019) renchérit que l’industrialisation reste la locomotive de la croissance économique en ce sens qu’il n’y pas une nation ayant connu un passage d’une économie agricole à une économie industrialisée sans avoir pu enregistrer des niveaux de croissance soutenue et durable. Edward et Ngasamiaku (2021) distinguent, sur la base des travaux de Kaldor (1966, 1967), deux principales raisons de la domination du secteur industriel sur les autres secteurs : (i) l’existence d’un excédent de main d’œuvre dans les secteurs non industriels rendant la productivité dans le secteur industriel plus importante, (ii) la soumission de l’industrie notamment manufacturière à la loi des rendements d’échelle dynamiques. Celle-ci dispose que l’amélioration de la demande et la production dans l’industrie n’engendre pas un effet de baisse dans la production des secteurs non industriels. Par une comparaison aux autres secteurs de l’économie, quatre arguments 3 sur le rôle moteur de l’industrialisation dans la croissance économique sont identifiés (Szirmai, 2009, 2012 ; Rowthorn et Coutts, 2004 ; Kaldor, 1966, 1967 ; Guerrieri et Meliciani, 2005). L’argument 1 3 Pour plus de développement sur ces arguments, voir Szirmai (2012). Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6629 estime que la productivité des travailleurs dans le secteur industriel est plus élevée que celle du secteur agricole. Ce secteur offre ainsi des opportunités d’amélioration de la productivité grâce au déplacement des ressources des activités à faible productivité vers les activités à plus forte productivité (Szirmai, 2012 ; Syrquin, 1988). Aussi, ce transfert des ressources offre-t-il une prime de changement structurel tant que l’apport de l’industrie au PIB se maintient à un niveau élevé. En conséquence, le déplacement des ressources du secteur industriel au secteur des services constitue un défi de changement structurel tant que les autres activités tertiaires continuent à enregistrer de faibles potentialités d’amélioration de la productivité : un principe qualifié de loi de Baumol stipulant que l’amélioration de la part du tertiaire dans le PIB a tendance à provoquer la baisse du PIB par tête. L’argument 2 indique que le secteur manufacturier engendre plus d’opportunités en termes d’économies d’échelle par rapport aux secteurs tertiaire et agricole et le progrès technique né dans le secteur industriel se propage vers les autres secteurs (Szirmai, 2009 ; Kaldor, 1966 ; Kaldor, 1967). L’argument 3 affirme que les possibilités d’accumulation du capital sont plus importantes dans le secteur manufacturier car celle-ci se réalise plus facilement dans un secteur manufacturier concentré que dans un secteur agricole dispersé dans l’espace. Szirmai (2009) révèle, à cet effet, que cette accumulation du capital constitue la locomotive de l’accroissement de la productivité du secteur industriel faisant de celui-ci un levier de croissance globale. L’argument 4 montre qu’en cas d’une hausse du revenu par tête, la part des dépenses agricoles dans le total des dépenses diminue à cause de la faiblesse de l’élasticité du revenu et celle en produits manufacturés progresse. Cet argument justifie, d’ailleurs, le fait que les pays spécialisés dans la production agricole se confrontent à des problèmes de croissance de la demande, à moins qu’ils ne puissent tirer profit de l’industrialisation. Sur la base de ces arguments, des auteurs tels que Kassé (2013), McMillan et al. (2014), Szirmai et Serspagen (2015), Arjun et al. (2020) soutiennent que l’industrialisation affecte les structures productives de l’ensemble des secteurs en améliorant le progrès technique et les innovations et en contribuant à la diversification économique, la création d’emplois, le transfert de technologie et l’amélioration du bien-être. En ce qui a trait à la transformation structurelle, Ajakaiye et Page (2012) identifient trois niveaux de contribution pour l’industrialisation : (i) avec ses grandes potentialités de création de valeur ajoutée, la main d’œuvre migre vers le secteur industriel et ce dernier offre des opportunités d’absorption de main d’œuvre (Page, 2012). Ainsi, l’échec du processus d’industrialisation en Afrique a mis en péril sa croissance économique de long terme, (ii) les différences importantes de productivité entre les entreprises du secteur industriel. En ce sens, l’on note la réaffectation des travailleurs des entreprises moins productives vers celles plus efficaces (Hsieh et Klenow, 2009), (iii) les différences structurelles des produits manufacturés, en l’occurrence leur diversification et leur sophistication affectent nécessairement la productivité et la croissance économique. Cadot et al. (2011) estiment que les nations exportant des produits manufacturés plus sophistiqués ont connu un PIB par habitant plus élevé faisant de l’industrie manufacturière la locomotive de la transformation structurelle. Lall (2001) affirme à cet effet que l’industrialisation constitue un levier de développement, de changement structurel, de croissance technologique et de modernisation et l’augmentation durable du commerce de produits manufacturés en constitue le signe d’une machine qui fonctionne normalement. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6630 2.2 Revue de la littérature empirique Si dans la littérature théorique, le rôle favorable de l’industrialisation sur la performance économique est unanimement reconnu, les conclusions empiriques se caractérisent par leur divergence importante. Certaines études ont mis en relief un effet favorable de l’industrialisation sur la dynamique économique. D’autres ont trouvé une corrélation négative ou une absence d’impact entre les deux variables. Dans le premier point de vue, plusieurs études empiriques confirment l’influence positive et significative de l’industrialisation sur la croissance économique (Hansen et Zhang, 1996 ; McCausland et Theodossiou, 2013 ; Guçlu, 2013). Hansen et Zhang (1996) en s’appuyant sur des données d’un panel de 28 régions chinoise entre1985 et 1991 trouvent une corrélation positive et significative entre la productivité du secteur industriel et la croissance économique. McCausland et Theodossiou (2012) examinent cette même relation sur un échantillon de 11 pays 4 sur la période allant de 1992 à 2012 avec les effets fixes et les moindres carrés généralisés. Ils indiquent que l’industrialisation affecte de façon positive la croissance économique. L’étude de Guçlu (2013) sur la Turquie utilisant une approche économétrique riche et variée (modèle d’erreur spatial, modèle de décalage spatial et les MCO) affirme l’existence d’une corrélation positive entre l’industrialisation et la croissance économique. Boyer et Petit (1984) dans le cas des pays en développement renseignent qu’une hausse d’un point de la production industrielle provoque un accroissement de la productivité d'un demipoint. Abordant dans le même sillage, Ben Amar (2013) en appliquant un modèle à effets fixes sur 30 pays africains repartis en deux groupes 5 rapportent un effet positif et significatif de l’industrialisation sur le produit intérieur brut par tête. En revanche, les résultats deviennent contrastés lorsque les estimations sont réalisées par zone de pays. En effet, une amélioration d’un point de pourcentage des performances industrielles entraine une hausse de la croissance économique de 0,104% dans les pays du nord et 0,051% dans les pays d’Afrique subsaharienne. Cet écart entre les deux zones se justifie par des niveaux hétérogènes de performance et de compétitivité industrielle en termes de technologie, de rapprochement avec les pays occidentaux ou de dotation en matières premières. Aussi, une lecture poussée de ce résultat permet-elle de constater l’existence d’un effet d’entrainement de l’industrialisation sur les autres variables (Ben Amar, 2013). Cet écart pourrait trouver une autre explication dans ce que Robinson (2010) appelle les « contraintes récurrentes » : tout pays doit amorcer une industrialisation en tenant compte de son contexte spécifique pour mieux l'inscrire dans une perspective de résultats positifs durables. Lin (2013) renseigne à cet effet que les stratégies de développement industriel qui réussissent le mieux pour un pays sont celles qui ont été élaborées et mises en œuvre selon les avantages comparatifs du pays. Dans une étude peu récente, Iheoma et Jelilov (2017) s’appuient sur un panel de 11 pays de la CEDEAO entre 2000 et 2013 puis des estimations pris individuellement. A l’aide des moindres carrés ordinaires, leurs résultats indiquent que l’industrie manufacturière présente un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toutefois, l’ampleur de l’effet diffère 4 Royaume-Uni, États-Unis, Canada, Australie, Allemagne, France, Suède, Grèce, Japon, Corée et Taïwan 5 Le groupe des pays nord africains et celui des pays d’Afrique subsaharienne. Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6631 d’un pays 6 à un autre. Par exemple, une amélioration d’un point de pourcentage de la production manufacturière entraine une hausse de la croissance économique de 0,90 point de pourcentage au Nigéria, 1,04 au Bénin, 0,53 au Cap Vert, 1,32 en Côte d’Ivoire. Dans le même ordre d’idées, Zhao et Tang (2018) explorent les sources de croissance de la Chine et de la Russie dans une approche comparative. Leurs résultats révèlent que la croissance chinoise a été tirée par l’industrie manufacturière alors que celle de la Russie a été dominée par les services. Des auteurs tels qu’Opoku et Yan (2018), Binta et Bazza (2018), Haraguchi et al. (2017), Szirmai et Verspagen (2015), Elfaki et al. (2021) Ben Amar et Hamdi (2019), Wonyra (2018), Olfa (2019), Adugna (2014) ont mis en relief l’influence positive et significative de l’industrialisation sur la croissance économique. Contrairement aux travaux ayant trouvé une corrélation positive, d’autres auteurs montrent un effet négatif ou une absence d’impact de l’industrialisation sur la croissance économique. Saba et Ngepah (2021) recourent à un panel VAR et la méthode des moindres carrés généralisés pour analyser le lien entre la diffusion des TIC, l’industrialisation et la croissance économique pour 171 pays répartis en quatre groupes selon le niveau de revenus. Leurs résultats issus du panel VAR suggèrent une association négative entre l’industrialisation et la croissance économique. Les auteurs recommandent ainsi la nécessité de promouvoir des politiques réalistes d’amélioration des performances de la fabrication. Un résultat similaire est trouvé par Rioba (2014) au kenyan. Dans une étude appliquée à la région de Gresik avec les moindres carrés ordinaires, Sutikno et Suliswanto (2017) ne présente aucun impact de l’industrialisation sur la croissance économique de la région. Ominami (1986) souligne l’incapacité de l’industrie manufacturière à réduire la vulnérabilité externe des économies latino-américaines. En effet, la dépendance accrue de ces pays vis-à-vis des pays développés en matière de technologie fait que ces économies restent à la traine lorsqu’il est ressenti un essoufflement économique au niveau des pays riches. Un même résultat trouvé par Obioma et al. (2015) dans son analyse sur le cas nigérian avec le recours à la méthode des moindres carrés ordinaires, confirment l’impact non significatif de l’industrialisation sur la croissance économique. Un résultat similaire au Nigéria par Obamuji et al. (2012) utilisant l’approche de cointégration et un modèle vectoriel à correction d’erreur pour évaluer l’effet de la production manufacturière sur la croissance économique. 3 Méthodologie et données 3.1 Spécification du modèle empirique Différents modèles de croissance économique (Harrod-Domar, Swan, Solow) avec leurs différents prolongements sont identifiés dans la littérature économique. Dans le cadre de l’analyse de l’effet de l’industrialisation sur la croissance économique, Adofu et al. (2015) révèlent l’existence d’une divergence sur la forme empirique à adopter. Ainsi, dans le cadre de notre étude, nous nous inspirons du modèle de base de Solow développé par Mankiw et al. (1992) et présenté comme une fonction de production de type Cobb-Douglas 7 : Yt = At (Kt)α(Ht)β (Xt)1-α-β eεt avec 0 < α < 1 et 0 < δ < 1 (1) 6 Pour les autres pays, cette part est évaluée à 0,83 pour la Gambie, 0,60 pour le Libéria, 0,98 pour la Sierra Léone, 0,68 pour le Niger, 0,93 pour la Guinée Bissau et 20,59 pour le Togo. 7 Napo, F. (2018). Capital humain, productivité manufacturière et croissance économique dans les pays de l'UEMOA, (p. 9). Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6632 Où Yt représente la production globale, Kt représente le stock de capital physique, Ht représente le stock de capital humain, l’argument A représente le progrès technologique et Xt un vecteur de variables d’intérêt capté par les valeurs ajoutées des activités industrielles et d’autres variables de contrôle, εt est la perturbation aléatoire qui capte l’impact agrégé des facteurs inobservables. α et β des coefficients à déterminer. Sur la base du modèle base présenté à l’équation 1, nous spécifions le modèle économétrique avec une transformation logarithmique comme suit : LPibht = αLInvestt + βLCaphumt + δ1LManut + δ2LAindt + δ3LDepubt + δ4Idet + δ5Inflatt + µt (2) Où L représente le logarithme népérien, Pibh, le produit intérieur brut par tête, Invest, le stock de capital, Caphum, le capital humain, Manu, la valeur ajoutée du secteur manufacturier, Aind, la valeur ajoutée des autres industries, Depub, les dépenses publiques, Ide, investissements direct étrangers, Inflat, l’inflation ou niveau général des prix. Les paramètres α, β et δi représentent les élasticités de la croissance économique par rapport à leur variable respective. Par ailleurs, nous admettons l’hypothèse que l’industrie manufacturière pourrait agir sur la croissance économique par le canal des autres industries. Pour cela, nous introduisons la variable d’interaction comme présenté dans l’équation (3) afin de mesurer l’effet modérateur. LPibht = δ1LInvestt + δ2LCaphumt + δ3LManut + δ4LAindLManut + δ5LAindt + δ6LDepubt + δ7Idet + δ8Inflatt + µt (3) Tableau 1 : Description des variables du modèle variables Codes Description Sources Croissance économique Pibh Produit brut réel par habitant Indicateurs de développement mondial (2023). Productivité manufacturière Man Valeur ajoutée brute du secteur manufacturier par habitant. CNUCED (2023), calcul de l’auteur Productivité des autres industries Aind Valeur ajoutée brute des autres industries rapportée à la population totale. CNUCED (2023), calcul de l’auteur Stock de Capital physique Invest La formation brute de capital fixe en % du PIB CNUCED (2023) Investissement direct étranger IDE Les flux d’entrées nettes d’IDE en pourcentage du PIB Indicateurs de développement mondial (2023). Inflation Inflat L’indice des prix à la consommation en pourcentage annuel. Indicateurs de développement mondial (2023). Dépenses publiques Depub CNUCED (2023) Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6633 Dépenses publiques de consommation en pourcentage du PIB Capital humain Caphum L’espérance de vie à la naissance (politique de la santé) Indicateurs de développement mondial (2023). Source : Elaboration de l’auteur 3.2 Données et propriétés statistiques Les données utilisées concernent le Sénégal pour la période allant de 1980 à 2021. Ces données sont principalement issues de deux sources : World Development Indicators (WDI, 2023) et la Conférence des Nations Unies pour le Commerce et le développement (CNUCED, 2023). Les statistiques descriptives des principaux variables sont consignées dans le tableau. Tableau 2 : Statistiques descriptives des variables Variable Moyenne Ecart-type Min. Max. Obs. LPibh 6,985 0,116 6,822 7,253 42 LMan 5,328 0,060 5,150 5,420 42 LAind 4,401 0,412 3,700 4,996 42 LInvest 2,941 0,237 2,584 3,536 42 LCaphum 4,08 0,09 8,87 4,21 42 LDepub 2,666 0,148 2,433 3,041 42 IDE 1,658 1,936 -,971 9,404 42 Infl 3,545 6,314 -4,131 32,105 42 Source : Calcul de l’auteur Il ressort du tableau que le taux de croissance moyen du PIB par tête est d’environ 6,98% avec un minimum de 6,82% et un maximum de 7,25%. Le taux de croissance moyen de la production manufacturière par tête est de 5,32% tandis que le minimum est de 5,15% et 5,42% est le maximum. La moyenne de la production des autres industries s’élève à 4,40% avec un minimum de 3,7% et un maximum de 4,99%. La moyenne de l’investissement domestique et de l’investissement direct étranger est de 2,94% et 1,65%, respectivement. Les dépenses publiques de consommation sont en moyennes de 2,66% alors que l’inflation s’élève en moyenne à 3,54%. L’inflation a un minimum de -4,131% et un maximum de 32,105%. L’analyse des coefficients de corrélation fournis dans le tableau indique que les variables explicatives sont corrélées positivement à la variable dépendante, exception faite des variables relatives aux autres industries, à l’inflation et aux dépenses publiques de consommation. Tableau 3 : coefficients de corrélation Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (1) LPibh 1,000 (2) LMan 0,569*** 1,000 (3) LAind -0,254* -0,388** 1,000 (4) LInvest 0,850*** 0,582*** -0,459*** 1,000 (5) LDepub -0,123 -0,503*** 0,735*** -0,444*** 1,000 (6) LCaphum 0,762*** 0,590*** -0,469*** 0,837*** -0,545*** 1,000 Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6640 résultats indiquent que la productivité de l’industrie manufacturière présente à long terme un coefficient positif et non significatif sur la croissance économique alors que la stabilité macroéconomique mesurée par l’inflation a un coefficient négatif et non significatif, impliquant l’absence d’impact de celle-ci sur la croissance économique du Sénégal. L’introduction de la variable d’interaction entre la productivité manufacturière et la productivité des autres industries dont les résultats sont présentés dans la colonne du Modèle 2 a influencé les coefficients estimés et leurs signes. Notamment, la productivité de l’industrie manufacturière avec un coefficient significatif égal à 0,375 à long terme, soulignant son effet positif sur la croissance économique lorsque l’on prend en compte la variable d’interaction. L’effet interactif de la productivité manufacturière et de la productivité des autres industries est également négatif et uniquement significatif à court terme pour l’année t-2. Ce résultat implique que les autres industries ne constituent pas un canal de transmission des effets du secteur de la transformation sur la dynamique économique du Sénégal car leur rôle dans la relation industrie manufacturière-croissance économique n’est pas significatif. Ce résultat peut s’expliquer par le fait que les industries non manufacturières notamment les industries extractives ne profitent pas mieux au secteur de la transformation car dans la majorité des cas, les produits sont exportés à l’état brut vers le marché international sans maitrise des prix sur ce marché. Par ailleurs, les estimations de l’interaction ont révélé également des résultats peu contrastés. En effet, l’investissement domestique et le capital humain sont considérés comme des leviers de croissance économique au regard de leurs coefficients qui sont positifs et statistiquement significatifs, impliquant leur rôle clé dans le développement économique. Cependant, les investissements directs étrangers, les dépenses publiques et l’inflation n’ont pu présenter un impact significatif sur la croissance économique à long terme. 4.5 Etude de la robustesse des résultats Pour des raisons de test de robustesse de nos résultats de la relation de long terme, nous utilisons la méthode des moindres carrés modifiés (FMOLS). Cette approche est une méthode nonparamétrique qui permet de corriger l’autocorrélation et l’hétéroscédasticité par l’élimination d’une éventuelle corrélation pouvant exister entre les variables explicatives et le terme d’erreur. En d’autres termes, elle est utilisée pour pallier les problèmes d’autocorrélation et d’endogénéité pour affecter les estimations économétriques avec un modèle de régression standard. Le tableau suivant présente des résultats des estimations pour nos deux modèles. Tableau 9 : Les résultats du modèle FMOLS Variables Modèle 1 Modèle 2 LMan 0.498*** (0.167) 1.387 (1.566) LAind -0.044** (0.023) 1.034 (1.929) LInvest 0.193*** (0.067) 0.195*** (0.066) LDepub 0.396*** 0.376*** Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6641 (0.070) (0.069) LCaphum 0.429*** (0.148) 0.462*** (0.146) Ide 0.008 (0.005) 0.008 (0.005) Inflat 0.001 (0.001) 0.001 (0.001) LManuLAind - -0.200 (0.361) c 1.135 (1.149) -3.735 (8.478) R-squared Adjusted R-squared 0,890918 0,867779 0.892745 0.865932 Note :(***), (**) et (*) significativité respectivement à 1%, 5% et 10%. (…) représente des écart-types Source : Calcul de l’auteur. Les résultats obtenus suite à l’estimation des deux modèles par la méthode des moindres carrés modifiés montrent que la productivité de l’industrie manufacturière présente une influence positive et significative sur la croissance économique tandis qu’il existe une association négative entre les autres industries ou industries non manufacturières et la croissance économique (modèle 1). Avec la prise en compte de la variable d’interaction, les impacts de la productivité de l’industrie manufacturière et de la productivité des autres industries sur la croissance économique apparaissent non significatifs. De même, les résultats du modèle 2 montrent une influence non significative de l’interaction de l’industrie manufacturière avec les autres industries sur la croissance économique, impliquant l’absence de transmission de l’effet du secteur de la transformation sur la croissance économique par le canal des autres industries. 5 Conclusion L’objectif de cette recherche était de mettre en évidence l’impact de long terme des activités industrielles sur la croissance économique. Pour y parvenir, un modèle de croissance a été estimé à l’aide du modèle autorégressif à retards échelonnés (ARDL) sur des données chronologiques du Sénégal pour la période allant de 1980 à 2021. Les résultats obtenus du modèle 1 indiquent que la productivité du secteur manufacturier et de celle des autres industries influencent positivement sur la croissance économique à long terme et uniquement significatif pour la variable relative aux autres industries. Aussi, les résultats de l’interaction entre les deux facteurs montrent-ils l’absence d’un canal de transmission de l’effet de l’industrie manufacturière sur la croissance économique via les autres industries, d’une part et indiquent une modification des coefficients et des signes de certaines variables. Les résultats indiquent que le capital humain, les investissements domestiques et les investissements directs étrangers agissent sur la croissance économique du Sénégal. A la lumière de ces résultats, il serait intéressant de privilégier les stratégies de diversification économique notamment tournées vers les produits manufacturés à haute valeur ajoutée et créer Revue Internationale de la Recherche Scientifique (Revue-IRS) - ISSN : 2958-8413 http://www.revue-irs.com 6642 une structure de promotion des PME/MI afin d’asseoir un secteur manufacturier performant capable de porter la croissance économique. Dans une perspective de recherches futures, il serait pertinent de faire une analyse multisectorielle avec les principaux sous-secteurs, de procéder une analyse de l’effet de l’industrialisation via la complexité économique ou l’indice de diversification des exportations, évaluer l’impact de chaque modèle d’industrialisation sur la croissance économique par un score de propension moyen à travers une date à déterminer pour chaque politique industrielle. Aussi, serait-il intéressant de porter cette recherche à l’ensemble des pays de l’UEMOA ou de la CEDEAO à travers leur politique industrielle commune. REFERENCES [1] Adams, S. (2009). Foreign Direct investment, domestic investment, and economic growth in Sub-Saharan Africa. Journal of Policy Modeling, 31(6), 939-949. https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2009.03.003 [2] Adofu, I., Taiga, U. U., & Tijani, Y. (2015). Manufacturing sector and economic growth in Nigeria (1990-2013). Donnish journal of economics and international finance, 1(1). 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ANNEXES -4.36 -4.34 -4.32 -4.30 -4.28 -4.26 -4.24 ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 1, 1, 0) ARDL(1, 0, 3, 2, 1, 1, 1, 0) ARDL(2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 0, 1, 0) ARDL(2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0) ARDL(1, 0, 3, 2, 1, 0, 1, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 1, 3, 0) ARDL(1, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 0) ARDL(2, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0) ARDL(2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1) ARDL(1, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 1, 2, 0) ARDL(1, 0, 3, 2, 1, 0, 2, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 2, 1, 0) ARDL(1, 0, 3, 2, 1, 1, 0, 0) ARDL(2, 0, 3, 3, 1, 1, 1, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 1, 0, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 1, 1, 1) ARDL(1, 0, 3, 3, 2, 1, 1, 0) ARDL(1, 0, 3, 3, 1, 0, 3, 0) Schwarz Criteria (top 20 models) -4.76 -4.72 -4.68 -4.64 -4.60 -4.56 ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 2, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 2, 0, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 3, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 2, 0, 3, 2, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 3) ARDL(3, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 3) ARDL(3, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 2, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 1, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 2, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 3) ARDL(2, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 3, 3) ARDL(3, 3, 3, 3, 1, 0, 3, 2, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 1, 3) ARDL(3, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 1, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 2, 0, 3, 3, 3) ARDL(1, 3, 3, 3, 3, 0, 3, 2, 3) Schwarz Criteria (top 20 models) Figure A1: Choix du décalage optimal du modèle 1 et du modèle 2 -15 -10 -5 0 5 10 15 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 CUSUM 5% Significance -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 CUSUM of Squares 5% Significance -12 -8 -4 0 4 8 12 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 CUSUM 5% Significance -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 CUSUM of Squares 5% Significance Figure A3: Test de cusum du modèle 2