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AutoRegressive Distributed Lag (ARDL) ».

Hénoc MPONGO MBULO1

Septembre 2021

Résumé

démographique sur la croissance économique reste notable dans la plupart des économies du monde. Cependant, évaluer cet impact sous le prisme de la structure par age de la population (ratio de dependance) demeure encore plus pertinent. Dans cette optique, ce p demographique sur le produit réel par habitant pour le cas de la RDC. Concretement nous avons etudié comment et dans quelle mesure le poids de la dependance demographique pè modelisation ARDL pour capter croissance par habitant de 5% à court terme et à long terme son effet est faiblement positif soit 1%. Somme toute, la RDC ne bénéficiera pas encore du dividende demographique à court terme. Par contre dans un horizon à long terme, elle peut en bénéficier mais dans des faibles proportions. Mots clés : Dividende demographique, fécondité, produit réel par habitant, ratio de soutien demographique, RDC.

Classification JEL : C22, J1, J13

Abstract

The impact of population growth on economic growth remains notable in most of the world's economies. However, assessing this impact through the prism of the age structure of the population (dependency ratio) remains even more relevant. With this in mind, this paper forced itself to analyze the impact of the demographic dividend measured by the demographic dependency ratio on the real product per capita for the case of the DRC. Concretely, we studied how and to what extent the weight of demographic dependence weighs on the evolution of the real product per capita during a study period extending from 1994 to 2020. To achieve this, we used ARDL modeling to capture the dynamic aspect of our modeling. At the end of the study, it turned out that the ratio of demographic dependence reduces growth per capita by

5% in the short term and in the long term its effect is weakly positive or 1%. All in all,

the DRC will not yet benefit from the demographic dividend in the short term. On the other hand in the long term, it can benefit from it but in small proportions.

1 Economiste chercheur indépendant. Tel : +243 84 30 79 320 ; Mail : henocmpongo@hotmail.com

Keywords: Demographic dividend, fertility, real product per capita, demographic support ratio, DRC.

0. Introduction

Alors que le récent 2016) sur le vieillissement et la santé mondiale

60 ans, les réalités par pays restent très disparates

revenu plus élevé le vieillissement serait facteur de la diminution du taux de mortalité

de plus âgés, dans le pays à faible revenu il serait plutôt expliqué par la baisse de la

mortalité infantile. La conjonction de ces deux réalités favorise le vieillissement de la population mondiale. Si dans les pays à faible revenu la tendance du vieillissement de la population serait

expliquée en grande partie par la baisse de la mortalité infantile, le taux de fécondité,

lui serait toujours plus élevé que dans les pays riches (WDI 2020) ; La moyenne de

20 dernières années dans les pays pauvres oscille autour de 5,6 enfants par femme

contre 1,7 dans les pays riches. Ces deux facettes de la réalité conduisent à des situations démographiques très différente par zone dans le monde ou voire par pays.

En Afrique, pdémographique

note une progression en termes de vie de 10 ans de plus durant les 20 dernières années, la fertilité des femmes congolaises diminue bien plus difficilement que le progrès réalisé, soit de 6,7 à 5,8 enfants par femme durant les 20 dernières années. Ces évolutions démographiques en deux vitesses tirent particulièrement notre de vie conjuguée à une rigidité du taux de fertilité implique des coûts de plus en plus importants à court terme en ce qui éducation des enfants, à moyen et long terme des coûts de plus en plus conséquent éducation et dégager démographie " dividende démographique ». Bloom et al. (1997) ont du sud durant la fin du 20e siècle et ont trouvé que la transition démographique le passage de fort au faible taux de mortalité et fertilité

étude, il y a eu un

intérêt sur les questions démographiques dans le monde et son lien avec s pouvons citer les travaux des auteurs considérés comme des pionniers en la matière ; Bloom, Canning et Fink (2008) ; Bloom, Canning, Fink, et Finlay (2009) ; Bloom, Canning, Fink (2009) ; Bloom, Canning, Fink, et Finlay (2007) ; Bloom, Canning, Fink et Finlay (2009). Leurs travaux sont démographique de fertilité sur la participation des femmes au marché du travail. ion, sur une revue de littérature des études portant sur le lien démographie/économie, ensuite une analyse empirique sera menée démographique sur le PIB per capita en RDC, et enfin nous discuterons sur le résultat

1. Profil démographique de la République Démocratique du Congo

Considérée démographiques du continent mais aussi du monde, la RDC fera partie de dix premiers pays le plus peuplé au monde à et sera la deuxième puissance du continent derrière le Nigeria (C. Guil moto, et al. 2012). Ce tableau peint la tendance démographique de la RDC durant les trois dernières décennies. Tableau 1. Tendance démographique de la RDC (intervalle de 5 ans)

Année Population

Taux naturel (%)

Natalité

Mortalité

(%) Fécondité

Esperance

de vie à la naissance

1990 34612023 2,134 3,799 1,666 6,746 49,043

1995 41576239 2,946 4,607 1,661 6,779 49,111

2000 47105830 3,001 4,596 1,596 6,751 50,041

2005 54785894 3,213 4,570 1,357 6,69 53,675

2010 64563853 3,327 4,485 1,159 6,544 56,909

2015 76244532 3,264 4,280 1,016 6,203 59,254

2020 89561404 3,223 4,103 0,88 5,96 60,5

Source: World Development Indicator 2020 et United Nations Population Funds (UNFPA) De 1990 à 2020, la croissance de la population demeure très soutenue, passant de évolution positive passant de 2 à 3% conjugué durant ces trois dernières décenniesdémographique Selon les projections des nations unies (World Population Projections) en 2030 la

RDC atteindra 120 millions

Suivant ces données démographiques, les tendances de la fécondité diminuent à un rythme très faible. Pendant les trente dernières années, la femme congolaise, en dépit de la planification familiale et moyen soit de 6,7 enfant/femme à 1990 à 5,96 enfant/femme. Par contre, la population meurt de moins en moins et vit de plus en plus longtemps. A en croire ce tableau ci-dessus, le taux de mortalité a été réduit de la moitié, la natalité a cru de 0,4% toute au long de la période, et le congolais moyen vit 11 ans En effet, selon les dernières enquêtes démographiques et de santé (EDS-RDC II

2013 2014), les femmes en union désirent

6,1 pour celles qui ne sont pas en union. Les hommes eux veulent encore plus

soient 8,1 pour les hommes en unions et 7 pour ceux qui ne sont pas en union. Quoique ces enquêtes ont été réalisées il y a six ans, mais elles nous dépeignent une image de la culture congolaise qui reste très attachée à une descendance très nombreuse. En faisant une comparaison avec la tendance consubi évolution de la fécondité en RDC connait un fléchissement bien plus lent. Graphique 1 : Evolution de fertilité en RDC et en Afrique Subsaharienne (Excluding high income)

Source : World Development Indicator 2020

Cette comparaison est bien plus parlante car nous avons choisi les pays de subsaharienne qui connaissent les mêmes réalités en matière de niveau de vie que la RDC. Toutes choses restantes égales par ailleurs, la fécondité en RDC est toujours plus élevée que la moyenne de subsaharienne hors revenu élevé, quoique la tendance reste baissière. Cette évolution démontre existence de certaines constantes pro-natales qui rendent inefficace les programmes visant à contrôler et réduire la fécondité des femmes en RDC. interaction démographie/économie est captée aussi par la structure par âge de la population. Avoir une population nombreuse visiblement ne pose pas vraiment problème si les conditions pour leurs prises en charge sont réunies, par contre une population nombreuse ou pas, mais exposée à la charge de la population passive plus importante pénalise par âge de la population demeure alarmante, au moins la moitié de celle-ci est constitué des enfants en âge être pris en charge (0 à 14 ans) et quelque peu des vieux (64 ans ou plus). 4.4 F EĠ Graphique 2 : Pyramides des âges de la RDC en 1990

Source : World development indicator 2020

Graphique 3 : Pyramides des âges de la RDC en 2020

Source : World Development Indicator 2020

améliorer significativement la taille de la population de moins de 15 ans. Celle-ci est passée plutôt de 45,12 à 45,71% par rapport à la population globale (Cfr. Graphique 1 et 2). Cette tendance ne pressage pas un qui reste malheureusement pro natale. Avec des taux de croissance économique très soutenus durant les 30 dernières vécu des congolais, car mesuré en termes de croissance par habitant, le surplus de la quand on tient compte du paramètre taille de la population.

201510505101520

80+

70 - 74

60 - 64

50 - 54

40 - 44

30 - 34

20 - 24

10 - 14

00 - 04

Homme (%)Femme (%)

20151050510152025

80+

70 - 74

60 - 64

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30 - 34

20 - 24

10 - 14

00 - 04

Homme (%)Femme (%)

Graphique 4 : Evolution de la croissance économique par rapport à la croissance démographique en RDC.

Source : World development indicator, 2020

a toujours demeuré nettement supérieur à celui du PIB/habitant, tandis que la croissance brute, elle demeure supérieure aux deux autres variables durant les années deux milles flèche) et la crise covid-

19 (deuxième flèche).

En dépit des taux de croissance soutenu économie congolaise ces dernières décennies réel en termes de croissance rapporté à la taille de la population rend statistiquement et économiquement la croissance sans impact réel sur le revenu individuel de onomie, notamment inégalités.

2. Revue de la littérature

2.1. Les liens entre dividende démographique et croissance économique

Cprécurseurs de Bloom ont

ouverts une brèche population sur la croissance économique. (Bloom, et al. 1997) Ses premiers travaux en la matière " demographic transitions and economic miracles in emerging Asia » concluent que la performance économique réalisée Et par la transition démographique caractérisées par une croissance de la population en âge de travailler supérieure à celle de la population passive durant la période 1965- 1990.
Cependant en ce qui concerne les pays en développement, le papier écrit par Bloom, référence. Dans leur article -20

TĠc

intitulé " Fertility, Female Labor Force Participation and the Demographic Dividend », les fécondité sur la participation des femmes au marché du travail en utilisant des données et en instrumentant le taux de fécondité par législation résultats trouvés femmes qui est plus important dans la tranche de 20-étend aussi à tous les âges. Dans le même sens, une autre étude a été menée par les mêmes auteurs (2007) dans un panel de 85 pays dont 19 localisés en Afrique subsaharienne sur la période

1960-2000. étude deux principaux résultats ont été trouvés ;

démographique sur la croissance économique sont considérables, mais conditionné par la qualité des institutions. Secondement, les estimations interaction entre les variables démographiques et la croissance économique demeurent constantes dans tous les échantillons. Ceci implique que les implications du dividende démographique sur la croissance

économique sont presque identiques partout.

Au Nigeria, une étude

dividende démographique en identifiant les défis auxquels fait face le jeune Nigérian typique et les différentes façons jeunes peut compromettre le développement si certains défis ne sont relevés, notamment ; le chômage économiques, le prévalence au VIH très élevé.

Au Gabon, une étude conjointe menée par

Pros Gabon (Fonds des Nations Unies pour la Population) et le CREFAT (Centre de Recherche en Economie Appliquée et Finances de Thiès) sur le rapport du profil du dividende démographique a démontré que le ratio de soutien au Gabon présente deux phases principales. Il est négatif sur la période de 1950 à 1998 (excepté les fenêtre fenêtre marque le début du premier dividende démographique et illustre le début de la période où des politiques proactives devraient être bénéficier de démographique sur la croissance économique. démographique échelle continental, A. Nayihouba (2015) a mené une étude empirique sur un panel des pays résultats de la modélisation économétrique montrent que les pays les plus avancés démographique peut être tiré de ces dynamiques démographiques par les pays adéquates. Une étude réalisée au niveau du CEPII (centre étude internationales) par Agnès C. et al. (2014) apporte le résultat qui va dans le même dépit de fortes performances démographique la plus forte au monde à cause de la diminution très lente de sa fécondité. A cet effet, les auteurs estiment que le sous-continent pourrait bénéficier pleinement du dividende démographique Même si le continent ne présente résultats tendant à certifier la contribution de la structure par âge sur la croissance économique, les disparités en term récente étude publiée par L. Dramani et al. (2021) démontre que la fenêtre démographique2 centrale. En outre, leur conclusion explique que le potentiel économique qui dérive de dividende démographique Au Sénégal par exemple le dividende démographique de soutien économique (ceci tient compte du chômage parmi les personnes en âge consommation au fil du temps) démontre croissance (L. Dramani, 2016). Par contre au Nigeria, la fenêtre du dividende a été retombé en termes de dividende démographique par individu pour 1% de variation dans la structure par âge de la population (O.

Olaniyan et al. 2012).

En effet, certaines études se penchent plus sur les variables démographiques qui influencent le dividende démographique, notamment éducation, la fertilité, la préférence en matière de fécondité, etc.

2.2. fécondité, dividende démographique et

croissance économique. A partir des années 1980, on a mieux perçu les limites du " tout planning familial » ; pour être pleinement efficaces, ces programmes devaient être accompagnés de Guengant, et al. 2011). En effet, les pays africains sont caractérisés en général par la conjongénérale, il existe une relation inverse entre le revenu par tête et synthétique de fécondité). En Afrique, cette relation demeure bien palpable quoique la corrélation Certainement, quand la part de la population en âge de travailler augmente plus vite que celle de la population passive dans un pays, nous parlons du dividende démographique. Cependant, une forte population en âge de travailler ne se traduit pas forcement à un gain sur le plan économique, car si cette population en âge de travailler ne bénéficie être productive et de surcroit les effets attendus sur le plan macroéconomique ne seraient

devient de plus en plus importante que la population inactive au sens démographique (0-14 et 65 ans et plus)

menée par Wolfgang L. et al. (2019) démontre que la part de la population en âge influence positivement la croissance si seulement -secondaire tend lui aussi à augmenter. Ainsi, la simulation du produit intérieur brut par tête du Nigeria devrait être environ 65% plus élevé que ce Également, J. crespo et al. (2013), reprenant pratiquement les mêmes données mais en contrôlant

âge guère déterminant de la

croissance. Leur résultat amélioration de la productivité et la croissance du revenu par tête

3. Méthodologie

Léquation empirique utilisée dans ce papier est celle de Bloom et Canning (2004) qui est une équation standard qui permet de régresser la croissance du PIB par tête aux variables démographiques. Dans cette étudeintérêt est le ratio de dépendance démographique qui capte le dividende démographique. Ce type de spécification est fondé sur des modèles de croissance du revenu par travailleur de type Barro et Sala i martin (2004), et est formulé en équation estimable en liant la croissance du revenu par habitant et la croissance de la population en âge de travailler. notre estimation. Le logarithme du revenu par travailleur est noté ݖ, et la croissance du revenu par travailleur est notée ݃௭donnée,

état

équilibre du revenu par travailleur כܼ

de periode ܼ଴. ߣ

équilibre.

cependant כܼ fonction de plusieurs variables ayant potentiellement une influence sur elle par le biais de la productivité du travail. Parmi ces facteurs nous avons des indicateurs de déterminant dans la croissance du revenu par habitant entre autres désignant ces déterminants de la productivité du travail Pour relier cette équation qui représente la croissance du revenu par travailleur à la croissance du PIB/ suivante représente : de travailler. Le ratio de soutien démographique lui est capté par le terme ௅ productivité du travail multiplié le ratio de soutien démographique.

Puis en posant ݕൌ݈݋݃ቀ௒

productivité et ݃௪ la croissance du ratio de soutien démographique. En remplaçant equation stipule que, au cours du temps, le niveau initial du ratio du soutien démographique devrait être positivement liés à la croissance du revenu par tête. On cent le

ݓ଴et ݕ଴

Finalement, notre modèle empirique sera spécifié de la sorte : productivité du travail. Dans cette etude, tenant compte de la disponibilité des données, nous incluons comme variables de contrôle

3.1. Spécification du modèle

dividende demographique, donc du ratio de soutien démographique sur le retard échelonnés, communément appelé modelé ARDL (Auto Regressive Distributed Lag model, en anglais). Ce modèle, qui fait partie de la classe des anticipation, etc. intérêt de ce soit : Par ses propres valeurs décalées (modèle autorégressive AR) et peut

écrire :

échelonné écrire :

La combinaison de ces deux modèles fait autorégressifs à retards échelonnés ou distribués, modèle ARDL en anglais. Ci-dessous leurs formes : Sachant que ܾ଴ e court terme de ܺ௧ sur ܻ

équilibre de long terme suivant :

Pour ce faire, on calculera :

Les modèles ARDL, qui héritent les caractéristiques des modèles AR et DL, souffrent de certains problèmes économétriques et rendent son estimation par le Moindres Carrés Ordinaires (MCO) quasiment impossibles : colinéarité entre variables explicatives (Modèle Distributed Lag), autocorrélation des erreurs (Modèle AR), etc. (J.K. Kumar, 2018). En réponse à ces difficultés, nous proposons une estimation par la méthode ARDL pour évaluer RDC dans une période étalant de 1994 à 2020. Comme variables de contrôle nous utilisons l améliorent e PIB/habitant. Ainsi, nous nous suivante : Passant par une transformation de Box-cox (linéarisation du modèle), nous aurons ceci : En voulant saisir la dynamique de court terme et celle de long terme quant aux intérêt et variables de contrôle) sur la sera : Avec ߂ : operateur de différence première ; ܽ଴ : constante ; ܽଵǥܽ Comme nous le savons pour un modèle dynamique la recherche des critères cette etude, les critères (Akaike-AIC, Shwarz-SIC, et Hannan-Quin) seront utilisés par parcimonie3 pour trouver le décalage optimal du modèle.

écriture d-

cointégration de long terme entre les variables qui conditionnent à cet effet longs termes de ces mêmes variables. Pour étudier la cointégration entre deux ou plusieurs variables, la littérature économique nous offre une palette des tests dont celui de Engel et Granger (1987), celui de Johansen (1988, 1991) et Johansen et Juselius (1990), et celui de Pesaran et al. (1996), Pesaran et Shin (1998) et Pesaran et al. (2001). Concernant le test de

Engle et Granger son application

deux variables et celles-ci doivent être intégrées de même ordre, ce qui le rend inutilisable pour des cas multivariés. Alors que le test de Johansen résous ces difficultés en faisant intervenir plusieu intégration qui doit être identique. Cependant, le test de Pesaran et al. (2001) appelé " test de cointégration aux bornes » ou " bounds test to cointegration », permet de trouver la trace de cointegration entre deux ou plusieurs notre modèle. Cependant, il y a deux étapes à suivre pour appliquer le test de cointegration de

Pesaran :

Détermination du décalage optimal avant tout (AIC, SIC, HQ) ; Recourir au test de Fisher pour vérifier les hypothèses ;

3 Technique qui consiste à retenir le modèle significatif (faible AIC, SIC) qui a le moins de paramètres.

A en croire J. Kibala Kuma (2018), La procédure comparer les valeurs de Fisher obtenues aux valeurs critiques (bornes) simulées pour plusieurs cas et différents critiques que la borne supérieure (2e ensemble) reprend les valeurs pour lesquelles les variables sont intégrés I (1) et la borne inferieure (1er ensemble) concernant les variables I (0). Ainsi :

Ainsi nous pouvons écrire qui nous aidera à

cointégration entre variables : Déterminer intégration des variables (test de stationnarité) : test de Dickey-Fuller Augmenté (ADF) sera utilisé dans ce cas.

éventuelle en

utilisant le test de cointegration de Pesaran et al. (2001) autrement appelé

Bounds test.

Tester la causalité entre nos variables : test de causalité au sens de Toda et Yamamoto sera utilisé dans ce cas en lieu et place du fameux test de

Granger.

3.2. études

3.2.1. Nature et Source

Pour évaluer démographique sur la croissance économique en RDC, nous nous sommes servis des données provenant de la banque mondiale et du Fonds Monétaire International (FMI). Ces données annuelles couvrent la période allant de 1994 à 2020. Ce tableau ci-dessous renseigne sur les effets attendus :

Tableau 2. Variables utilisées

Variables Descriptions Impacts attendus

PIB per capita (par habitant)

Le Produit Intérieur Brut par tête exprimé en USDquotesdbs_dbs1.pdfusesText_1

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