FLUCTUATIONS DES COURS DU PETROLE ET ... - Idecburundi.org

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 6L’impact de la hausse des cours du pétrole sur l’inflation générale etl’inflation de base peut favoriser le resserrement de la politique monétaire(Hunt, Isard et Laxton, 2001). Les autorités disposent des outils de politiquenécessaires pour réduire au minimum, sinon éliminer totalement les effetsnéfastes de ces chocs. La Banque Centrale) dispose de taux d’intérêtdirecteurs susceptibles d’influer sur l’évolution de la demande et del’inflation au sein de l’économie. Cependant, une politique donnée peutavoir des effets contreproductifs ; lorsque la Banque Centrale réduit sontaux d’intérêt, la demande croît, mais au prix d’une augmentation du tauxd’inflation, et vice-versa.D’après Loungani( 1986) 2 , si le renchérissement du pétrole se prolonge, ilpeut entraîner une modification de la structure de production et ainsi affecterle taux de chômage En effet, il diminue la rentabilité des secteurs trèsconsommateurs de pétrole et peut inciter les entreprises à adopter et mettreau point de nouvelles méthodes de production moins gourmandes en or noir.Au final, certains secteurs ressortent gagnants et d’autres perdants. Cetteredistribution des cartes entraîne une réallocation du capital et de la maind’œuvreentre les secteurs, qui peut à terme affecter le taux de chômage.2 Loungani P., 1986. “Oil Price Shocks and the Dispersion Hypothesis” Review ofEconomics and Statistics 68, cité dans Rajhi, T et al (2009), Impact des chocs pétroliers surles économies africaines : une enquête empirique, (version préliminaire), Banque Africainede Développement, p.14.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 8Adejumo (2006), Jumah et Pastuszyn (2007), Ayadi et al. (2000), Olomola(2006), Tweneboah et Anokye (2008), Aliyu et al. (2009), Asaolu et Ilo(2012).A ces études sur le Nigéria et le Ghana, on pourrait ajouter celle sur le Libyeet le Sénégal. Chouikhi, H et al (2009) ont trouvé, à l’aide d’un modèleVAR, que les hausses des prix du pétrole avaient un effet négatif sur lacroissance économique à très court terme. Par ailleurs, le choc du prix dupétrole entraînait des pressions inflationnistes sur l’économie libyenne.Sur la base des résultats trouvés par la Direction de la Prévision et desEtudes Economiques (2007) suite à une variation positive du prix du barilde pétrole d’environ 30%, le PIB et la valeur ajoutée du secteur secondairesubissaient respectivement une baisse instantanée de 0,4% et 0,7% pour leSénégal.Nous complétons cette revue de la littérature empirique par l’insertion desétudes récentes qui n’ont pas été considérées dans les écrits antérieurs. Al-Ezzee (2011) a trouvé que les coefficients à long terme indiquaient qu’unaccroissement permanent de 1% du niveau prix international du pétrolecausait une augmentation de 1,96% du niveau du PIB réel du Bahreïn. Dansle même temps, à une dépréciation permanente de 1% du taux de changeréel était associée une croissance de 0,81% dans le PIB réel. Il a conclu que

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 9le PIB réel du Bahreïn était plus élastique aux changements mondiaux duprix du pétrole (élastique) que du taux de change réel (inélastique).Les résultats de l’étude de Hui-Siang Brenda et al.(2010) sur la Malaisie ontmontré que le prix du carburant est une variable exogène et suggèrent que leprix du carburant est en mesure d'influencer certains secteurs de l’économiesur une longue période. Sur 10 secteurs économiques constitutifs del’économie malaisienne, seuls les secteurs de l'agriculture, le commerce etautres services évoluaient dans le sens des prix du carburant.Nguyen (2011) utilisant un modèle VEC a trouvé qu’il existait une relationde long terme entre le prix du carburant, l’inflation, le taux de change etl’activité économique du Vietnam. Une hausse du prix pétrole ou unedépréciation pouvait réduire l’activité économique. Cependant, l’activitééconomique vietnamienne était beaucoup plus influencée par la valeur dutaux de change de la monnaie que le prix du pétrole.Zaytsev (2010) a découvert que pendant la décennie 1996-2006, uneaugmentation brutale du prix du pétrole n'avait aucun effet négatif sur lePIB réel contemporain de l’Ukraine. En fait, Le PIB se trouvait encore encroissance, mais cette croissance était modérée si on la comparait à lacroissance moyenne mensuelle observée dans les données. L’effet négatif seproduisait un mois après l'introduction du choc du prix du carburant, lesommet du pic de décroissance étant atteint le troisième mois.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 10Asaolu, et Ilo (2012) ont conclu dans leur étude que le marché boursier duNigeria et le prix du pétrole étaient liés dans le long terme. Une hausse duprix du pétrole conduit à une diminution des performances du marché.De nombreuses recherches suggèrent que les fluctuations du prix du pétroleont des conséquences considérables sur l'activité économique. Cesconséquences sont censées être différentes dans les pays 'importateurs depétrole et dans les pays exportateurs de pétrole. Alors, une hausse des prixdu pétrole devrait être considérée comme une bonne nouvelle dans les paysexportateurs de pétrole et de mauvaise nouvelle dans les pays importateursde pétrole, l'inverse devrait être prévu lorsque le prix du pétrole diminue,Amano et Norden (1998).Malgré cette abondante littérature empirique faisant état d’un effetimportant des chocs du prix du pétrole sur l’activité économique, il y a peude consensus sur ce qui explique réellement cet état de fait. La relation entreles prix du pétrole et l'activité économique reste controversée à la fois dansla théorie et les résultats empirique.Le prix du pétrole pourrait avoir un impact différent sur chaque pays enraison de certains facteurs tels que la composition sectorielle de sonéconomie, la structure fiscale différentielle, les règlementations ou laposition du pays en tant qu'importateur net de pétrole ou d'exportateur. Par

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 11exemple, certaines études suggèrent que l'impact du prix du pétrole estseulement limité à court terme (par exemple Cunado et Gracia, 2005) tandisque les autres suggèrent que la production est influencée de manièresignificative par les fluctuations des prix du pétrole à travers le long terme etle court terme (par exemple Rautava 2002). En tant que pays importateursde pétrole, une hausse du prix mondial du pétrole ferait augmenter les coûtsde production, ce qui retarde la croissance du PIB, mais cela ne semble passe produire dans le cas de la Chine (par exemple, Du et al.2010 3 ).Lescaroux (2008) a constaté dans sa revue de la littérature que la prise encompte de ces effets dans des modèles économétriques standards, qu’ils’agisse de systèmes d’équations structurelles ou de modèles compacts de lafamille des VAR, que l’influence du prix du pétrole sur l’activitééconomique s’exerce de façon instable, tant à court terme que sur unelongue période.2. Analyse descriptive des donnéesDans l’optique d’anticiper sur les résultats économétriques, il sembleimportant de faire ressortir le comportement du prix du baril et de certains3Du, L., He, Y. et Wei, C. (2010), « The Relation between Oil Price Shocks and China’sMacroeconomy: un empirical Analysis », Energy Policy, 38 (8), pp.4142-4151 cité dansVinh, N.T.T (2011), The Impact of Oil Prices, Real Exchange Rate and Inflation onEconomic Activity: Novel Evidence for Vietnam, Discussion Paper Series, ResearchInstitute for Economics and Business Administrationn Kobe University, p.3.

PartRevue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 12agrégats par l’analyse de leurs fluctuations. Afin de cerner l’importance desproduits pétroliers dans l’activité économique, il faut aussi voir la place desimportations des produits pétroliers dans l’économie burundaise.2.1. Fluctuations du prix du pétrole et agrégats macroéconomiqueLes variables utilisées dans cette section sont prises en taux de croissance ousous forme de rapport. Il s’agit de la production industrielle, de l’inflation,du taux de change effectif réel, des importations des produits pétroliers et duprix du baril. Mais nous commençons par analyser la place des importationsdes produits pétroliers et la production industrielle dans l’économieburundaise.Graphiques n° 1: Part desimportations des produits pétroliers(en %)302010019801983198619891992199519982001200420072010AnnéesPart des produits pétroliers dans le PIBPart des importations du pétrole dans le total desimportationsSource : calcul de l’auteur

PartRevue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 13Comme le montre le graphique n°1, les importations du pétrole n’ont jamaisatteint 10% du PIB au cours de la période. Cette part n’a jamais atteint 5%avant 2007. Ce n’est qu’à partir de 2007 que ce taux a pu atteindre 6,48%pour se situer à un sommet de 8,17 en 2008.Par contre, les importations des produits pétroliers représentent une partconsidérable des importations totales. En effet, le minimum desimportations des produits pétroliers se situe à 8,72% en 2007. Pour lesautres années, les importations des produits pétroliers dépassent 10% avecun maximum de 23,70% en 2008.Graphique n° 2 : Part de l'industrie dans le PIB10864201980198219841986198819901992199419961998200020022004200620082010AnnéePart de l'industrie dans le PIBSource : calcul de l’auteurLe graphique n° 2 montre la faiblesse de la production industrielle auBurundi. Elle ne représente même pas 10% du PIB. De 1980 à 1989, la

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 14production industrielle est inférieure à 5%. Elle s’est un peu relevée dans lapériode 1989 à 1995 pour chuter en 1996, année où débute l’embargoimposé sur le Burundi par les pays voisins. Elle s’est maintenue dansl’assiette entre 6 et 8% sur le reste de la période.2.2. Evolution du prix du baril et agrégat macroéconomiquesIl apparait une évolution parallèle des courbes du taux de croissance du prixdu baril et de la production industrielle, exception faite des années 1989,2000, 2001 et 2009 (graphique n° 3). Cette évolution parallèle semblecacher un constat pourtant visible. Quand la courbe du taux de croissance duprix du baril se trouve au dessus, celle de la production industrielle setrouve en dessous et vice versa. Surtout au point extrême des années 1989,2000, 2001 et 2009, le phénomène est assez visible. Ceci signifie qu’on peutanticiper une évolution de sens opposé de l’évolution du prix du baril et dela production industrielle.

Taux decroissance1980198219841986198819901992199419961998200020022004200620082010Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 15Graphique n° 3: Evolution des taux de croissancedu prix du baril et de la production industrielle (en%)1000-100AnnéesSource : calcul de l’auteurTaux de croissance du prix du pétroleTaux de croissance de la production industrielleLa courbe du taux de croissance du prix du baril montre une allure plusvolatile que celle de l’inflation (graphique n° 4). Cette dernière reste engénéral inférieure à 10% hormis les années 1981,1984, 1994 à 1998(période de début du conflit et d’embargo), 2004, 2005, 2008 et 2009.La courbe de l’inflation semble suivre celle du taux de croissance du prix dubaril exception faite des années 1986, 1991, 1998 et 2002. Ici aussi on peutenvisager une même évolution.

Taux decroissanceRevue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 16Graphique n° 4: Evoltion des taux decroissance du prix du baril et de l'inflation(en %)100500-50-1001981198419871990199319961999200220052008AnnéesTaux de croissance du prix du pétroleTaux d'inflationSource : calcul de l’auteurA part les années 1988, 1992, 2000, 2001, 2004 et 2009 qui montrent desévolutions de sens opposé sur le graphique n° 5, les courbes du taux decroissance du prix du baril et du taux de change effectif réel semblentévoluer d’une façon identique. C’est-à-dire que si l’un prend une allureascendante, l’autre aussi suit. Une évolution dans le même sens estanticipée.

Taux decroissanceRevue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 17Graphique n° 5 : Evolution du taux de croissance duprix du baril et du taux de change effectif réel (en %)100500-50-10019811983198519871989199119931995199719992001200320052007Années2009Taux de croissance du prix du barilTaux de croissance du taux de chage effectif réelSource : calcul de l’auteurL’analyse descriptive des variables du taux de croissance du prix du baril etles agrégats macroéconomiques vient de décrire les relations qui peuvent lesrelier. La combinaison de ces variables peut donner des résultatsdissemblables selon la domination de l’une ou l’autre variable. C’est ainsiqu’une analyse économétrique est nécessaire car une seule variable ne peutexpliquer à elle seule l’évolution d’une autre.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 183. Méthodologie et résultats empiriques3.1. Méthodologie et données3. 1 Méthode économétrique d'estimationPour évaluer la relation entre le prix du pétrole et l’activité économique, unmodèle vectoriel (VAR) d'interaction entre l’évolution du prix du pétrole, letaux d’inflation et du taux de change effectif réel a été testé. Le modèleretenu s'inspire de celui de Chouikhi (2009).Les modèles VAR permettent d'analyser les effets d'une politiqueéconomique (impacts de chacune des variables sur les autres) à traversprincipalement deux outils :– l'analyse des fonctions de réponses impulsionnelles, permettant demesurer l'impact d'un choc sur les variables. Elles permettent également decerner les délais de réactions de chaque variable à la suite d'un choc sur lesautres variables ;– la décomposition de la variance de l'erreur de prévision de chaque variablepar les autres variables du modèle. Cette approche sera utile pour quantifierles interactions entre les différentes variables.Au préalable, une étude de causalité au sens de Granger a été menée. Lanotion de causalité au sens de Granger indique par exemple que « le prix dupétrole cause la production industrielle» si la prévision de l'évolution de cedernier est améliorée en incorporant les informations relatives au prix dupétrole et à son passé. Le test de causalité permet en outre de déterminerl'ordre des variables dans le modèle VAR, où les variables doivent être

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 19classées de la plus exogène à la plus endogène. Pour l’étude des chocs,comme nous comptons utiliser la décomposition de Choleski, nous devonsainsi choisir un ordre des chocs. Cette question est importante car différentschoix mènent à différents résultats et à différentes conclusions. L'ordre desvariables est donc : Production industrielle ==> Taux de change effectifréel==> prix du pétrole ==> Inflation (voir test de causalité).Afin d’étudier l’impact des fluctuations du prix du pétrole sur l’économieburundaise, nous adopterons la démarche suivante. D’abord, pour examinerles propriétés stochastiques des variables, nous allons procéder au test destationnarité (test de racine unitaire). Dans ce cadre, pour s’assurer ducomportement exact des séries étudiées, nous allons utiliser deux méthodes.La première généralement utilisée est le test de racine unitaire Dukey-FullerAugmenté (ADF). La deuxième n’est pas encore très utilisée alors qu’elleest plus puissante que le test ADF. Il s’agit du test de racine unitaire avec lesmoindres carrés généralisés de Dickey-Fuller (DF-GLS) (en anglaisGeneralized Least Squares (GLS)-detrended Dickey–Fuller (DF-GLS) unitroot ) proposé par Elliot et autres (1996) 4 . Ensuite, nous vérifieronsl’existence de la causalité de granger entre le prix réel du pétrole et lesautres variables macroéconomiques. Pour ce faire, nous appliquerons le testde causalité bivariée et le block exogeneity test. Enfin, nous investiguerons4Elliott, G., Rothenberg, T. J. and Stock, J. H. (1996) Efficient tests for an autoregressiveunit root, Econometrica, 64, pp. 813-836.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 20l’impact du prix du pétrole par les fonctions de réponses impulsionnelles etla décomposition de la variance.3.2. Les donnéesLa série sur le prix du pétrole (cours du baril) a été extraite du site de laConférence des nations unies sur le commerce et ledéveloppement(CNUCED) alors que toutes les autres séries ont étéimportées à partir des rapports sur l’économie burundaise. D’une fréquenceannuelle, ces données s’étendent sur la période 1980-2008 avec l’année1996 comme base. La longueur de l’échantillon ainsi que la fréquence noussont imposées par la disponibilité des données car les statistiques sur laproduction industrielles ne sont disponibles qu’à partir de 1980. Le Prix réeldu Baril au niveau national est obtenu en multipliant le prix du baril en $ parle taux de change du Franc Burundais et déflaté par l'indice des prixconsommation (IPC).L’activité économique a été représentée par la production industrielle(IND). Il est supposé que les produits pétroliers entrent dans la productionau Burundi comme consommation intermédiaire dans l’industrie. Lesvariables explicatives de l’activité économique utilisées dans la régressionsont le taux d’inflation (INF) mesuré par la variation de l’indice des prix àla consommation et le taux de change effectif réel (TER) pour apprécier lacompétitivité du pays et le prix réel du pétrole (PP). Le préfixe « L »signifie que la variable a été transformée en logarithme.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 213.3. Résultats économétriques et interprétations3.3.1. Test de stationnaritéLe tableau n° 1 montre que trois variables sont stationnaires en premièredifférence et donc intégrées d’ordre un I (1)), tandis que l’inflation eststationnaire en niveau. Les résultats du test ADF montrent aussi qu’il y aune certaine ambiguïté au niveau de la variable du taux de change effectif(LTER). Les tests DF-GLS confirment la stationnarité de la variable enpremière différence.Tableau n°1 : Test de stationnaritéEn niveauvariables Avec constante Avec constante et tendanceLIND -2.729329***ADF DF-GLS ADF DF-GLS-1.763313 -2.734157 -2.046487LTER --0.881977 --2.2682271.0896914.971151*LIPP 0.7632 -1.026530 0.7067 -1.607615INFL ----4.218348*5.555579* 3.094499* 5.616071*LIND -3.299086*-3.354846*En différence première-3.321266*-3.419031*LTER -4.704217* -3.578690* -4.575474* -4.350137*LIPP -5.997049* -4.371743* -6.131900* -5.519105*INFL -8.026366* -4.168358* -8.104791* -5.642299**, **, ***: significatif au seuil respectif de 1%, 5% et 10%.Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 223.3.2. La détermination du nombre de retard optimal « p »L’estimation de notre modèle passe en premier lieu, par la recherche d’unretard optimal entre les variables. Pour cela, on va retenir les critèresd’information LR (sequentiel modified LR statistic), FPE (Final predictionerror), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz informationcriterion), HQ (Hannan-Quinn information criterion) pour des retards allantde 1 à 3 étant donné le faible nombre d’observations.Tableau n° 2 : Retard optimalLag LogL LR FPE AIC SC HQ0 -109.8316 NA 0.039933 8.130827 8.321142 8.1890081 -11.17315 162.0817* 0.000111* 2.226654* 3.178228* 2.517560*2 1.994975 17.87103 0.000147 2.428930 4.141765 2.9525613 20.57114 19.90303 0.000151 2.244919 4.719013 3.001274Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Nous avons obtenu pour chacun des critères la structure des retardsrécapitulée au tableau n° 2. Pour chaque critère le signe (*) indique le retardoptimal retenu. Selon les statistiques des cinq critères, un retard suffit pourmodéliser les interrelations dynamiques entre la production industrielle etses deux variables explicatives.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 233.3.3. Le test de co-intégrationLa co-intégration permet de traiter les séries non stationnaires. Elle décrit lavéritable relation à long terme existante entre deux ou plusieurs variables.Afin de tester le nombre de relations de co-intégration dans le systèmeVAR, nous avons choisi d’adopter la méthode de Johansen et Juselius(1988, 1990) sur la base du test de la trace et des valeurs propres.L'hypothèse nulle selon laquelle il n'existe pas de relation de co-intégrationentre les variables est rejetée. Il existe une relation de cointégration.Tableau n° 3 : Test de cointégrationUnrestricted Cointegration Rank Test (Trace)Hypothesized Trace 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**None * 0.655567 59.07615 54.07904 0.0168At most 1 0.411778 28.16637 35.19275 0.2339At most 2 0.274778 12.77749 20.26184 0.3818At most 3 0.112482 3.460455 9.164546 0.4984Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 levelUnrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)Hypothesized Max-Eigen 0.05No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**None * 0.655567 30.90978 28.58808 0.0248At most 1 0.411778 15.38887 22.29962 0.3438At most 2 0.274778 9.317038 15.89210 0.4006At most 3 0.112482 3.460455 9.164546 0.4984Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 levelSource : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 243.3.4. Test de causalitéA partir de ce test de causalité, nous cherchons à montrer si le prix réel dupétrole cause au sens de Granger les trois variables macroéconomiques. Letableau n° 4 résume les différents résultats.Le test de causalité bivariée montre que le prix du baril n’affecte aucunevariable. Par contre, le taux de change effectif réel cause le prix du baril. Cerésultat semble bizarre étant donné que la fixation du prix du pétrole estexogène par rapport aux autres variables macroéconomiques au Burundi. Cerésultat n’est pas non plus le fait du hasard. En effet, le prix du baril a étéconverti en francs burundais. C’est ainsi que les deux variables peuvent êtreliée par l’indice des prix à la consommation qui, est pris en compte dans lecalcul des deux variables.Il s’observe aussi dans le tableau n° 4 une causalité bidirectionnelle entre letaux de change effectif réel et le taux d’inflation.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 25Tableau n° 4 : Test de causalité bivariéPairwise Granger Causality TestsLags: 1Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityDLTER does not Granger Cause DLIND 29 0.56969 0.45717DLIND does not Granger Cause DLTER 0.52708 0.47432DLPP does not Granger Cause DLIND 29 0.66189 0.42328DLIND does not Granger Cause DLPP 0.31237 0.58101DINFL does not Granger Cause DLIND 29 0.11065 0.74207DLIND does not Granger Cause DINFL 1.48445 0.23402DLPP does not Granger Cause DLTER 29 2.03303 0.16581DLTER does not Granger Cause DLPP 5.25860 0.03017DINFL does not Granger Cause DLTER 29 4.39651 0.04589DLTER does not Granger Cause DINFL 5.57379 0.02601DINFL does not Granger Cause DLPP 29 2.91950 0.09943DLPP does not Granger Cause DINFL 0.94394 0.34022Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Le test d’exogénéité nous indique que la variation du prix réel du pétrolen’affecte pas directement la production industrielle. Ce résultat affirme lesrésultats du test de causalité de granger bivariée. Ce test montre aussi que letaux de change effectif réel cause le prix du baril tandis que le taux dechange cause l’inflation. Par contre, avec ce test, l’inflation ne cause pas letaux de change effectif réel. Une autre causalité qui apparaît est celle entrela production industrielle et le taux d’inflation. La production industriellecause l’inflation.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 26Tableau 5:Test de causalité de granger (Block Exogeneity Test)Variables excluesBLOCKEXOGENEITYVariableDépendanteDLIND DLTER DLPP DINFL Toutes lesvariablesDLIND 0.148591(0.6999)DLTER 0.322770(0.5699)DLPP 2.473747( 0.1158)DINFL 4.762557**0.635225( 0.4254)0.502048(0.4786)0.260895(0.6095)2.163431(0.1413)1.686557(0.1941)ensemble1.210941( 0.7504)4.932139(0.1768)9.169955**(0.0271)10.98692*(0.0118)4.565268**( 0.0326)7.126257* 0.203176(0.0291) (0.0076) (0.6522)LPP: prix réel du pétrole, LIND: production industrielle, INFL: taux d’inflation et LTER:taux de change effectif réel. Les valeurs dans chaque case représentent les statistiques deWald (chi-square Wald) pour la significativité jointe de chaque variable endogène retardéedans les équations du modèle VAR. Les statistiques dans la dernière colonne sont lesstatistiques de significativité jointe pour toutes les autres variables retardées dans leséquations.*, **, : significatif au seuil de 1% et 5%.3.3.5. Fonction de Réponses ImpulsionnellesLes résultats des fonctions de réponses montrent qu’il y a un impact négatifsur la croissance économique mesurée par la production industrielle à courtterme (environ quatre ans). Cet impact n’est pas spontané. L'impact estminimum au bout de 2 ans, puis croît progressivement pour s'annuler àl'horizon de 5 ans.L’explication intuitive qui est derrière cette influence négative de la haussedes produits pétroliers est qu’à un niveau de salaire donné, une

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 27augmentation dans le prix du pétrole fait augmenter le coût de production,ce qui oblige les entreprises à augmenter les prix qui, à leur tour conduisentà une augmentation du niveau général des prix. Dans la mesure oùl'augmentation du prix du pétrole induit une hausse du niveau des prix, elleréduit par conséquent le pouvoir d’achat des consommateurs par le biaisd'une réduction du stock de monnaie réel. Il en résulte une baisse de laproduction.Les fonctions de réponse données par la production industrielle, montrentune réaction non instantanée à un choc sur la hausse du prix international.Elle est maximale au bout de 2 ans et s'estompe au bout de 6 ans(cf.graphique n° 6). Ceci démontre que la transmission du prix du carburantse fait à travers d’autres canaux.Graphique n° 6 : Réponse de la production industrielle à un choc sur lavariation du prix internationale du pétroleResponse to Cholesky One S.D. Innovations.10Response of DLIND to DLPP.08.06.04.02.00-.021 2 3 4 5 6 7 8 9 10Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Le graphique n° 7 indique que tout choc du prix du pétrole n’entraîne pasune réaction précoce sur le taux de change effectif réel. Le choc se produit

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 28au cours de la deuxième période à la suite de la hausse des prix des produitspétroliers importés, puis il connaît une diminution au cours de la troisièmepériode en réponse à la diminution de la demande locale des produitspétroliers pour atteindre son d’équilibre au cours de la quatrième année.Graphique n° 7: Réponse du taux de change effectif réel à un choc surla variation du prix internationale du pétroleResponse to Cholesky One S.D. Innovations.10Response of DLTER to DLPP.08.06.04.02.00-.02-.041 2 3 4 5 6 7 8 9 10Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Le graphique n° 8 montre un choc positif sur le taux d’inflation. Cettehausse du prix du pétrole qui provoque une hausse de l’inflation peut êtresuivie d’effets de second tour liés à l’ajustement des salaires. Comme auBurundi la hausse du prix du carburant est rarement suivie d’une hausse dessalaires, le canal de transmission se fait naturellement par la baisse de laconsommation.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 29Le choc du prix du baril sur l’inflation est assez considérable. En effet, lafonction de réponses impulsionnelles est de 0,53%, ce qui signifie qu’uneaugmentation de 1% du prix du baril entraîne une augmentation du tauxd’inflation de 0,5%. Nous avons vu dans la revue de la littérature qu’unevariation à la hausse du prix du pétrole engendre une baisse de laconsommation de biens durables et de l’investissement, car l’environnementéconomique est incertain. Une hausse du pétrole peut avoir des effetsdéfavorables sur la consommation et les investissements. La consommationen pâtit du fait de sa corrélation positive avec le revenu disponible et lesinvestissements du fait de la hausse des coûts que doivent supporter lesentreprises.Graphique n° 8 : Réponse du taux d’inflation à un choc sur la variationdu prix internationale du pétroleResponse to Cholesky One S.D. Innovations8Response of DINFL to DLPP6420-2-4-61 2 3 4 5 6 7 8 9 10Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Ce comportement du taux d’inflation nous a poussé à voir comment luiaussi est influencé par d’autres variables macroéconomiques. Les réponsesimpulsionnelles en annexe montrent qu’un choc de la production industrielle

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 30agit de façon instantanée et négativement sur l’inflation. Par contre, un chocsur le taux de change effectif réel agit positivement sur l’inflation. Ceciconduit à conclure que la façon d’agir pour faire baisser l’inflation doitnécessairement passer par l’augmentation de la production.3.3. 5. Fonction de Décomposition de la varianceLa décomposition de la variance de l'erreur de prévision de la productionindustrielle révèle une importance de la composante inertielle (valeur passéede la production industrielle) dans l'explication du niveau actuel de laproduction (cf. tableau n° 6). Ainsi, l'erreur de prévision de la productionindustrielle au Burundi est due à 95,50% à ses propres innovations, à 1,72%à celles du taux de change effectif réel, à 1,76% aux évolutions du prix desproduits pétroliers et à 1,02% à la variation du taux d’inflation.Tableau n° 6: Décomposition de la variance de la productionindustrielle (en%):Variance Decomposition of DLIND:Period S.E. DLIND DLTER DLPP DINFL1 0.088995 100.0000 0.000000 0.000000 0.0000002 0.097897 96.79738 0.919127 1.713404 0.5700893 0.100174 95.60048 1.685385 1.753660 0.9604714 0.100485 95.50369 1.716000 1.758726 1.0215825 0.100527 95.49967 1.714684 1.761784 1.0238656 0.100536 95.49801 1.715102 1.762618 1.0242677 0.100538 95.49715 1.715590 1.762704 1.0245598 0.100539 95.49703 1.715635 1.762713 1.0246209 0.100539 95.49702 1.715636 1.762716 1.024625

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 3110 0.100539 95.49702 1.715636 1.762717 1.024626Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Il ressort du tableau n° 7 que la décomposition de la variance que l'erreur deprévision du taux de change est due à 81,47% à ses propres innovations et11,68% à la production industrielle. Les chocs sur l’inflation expliquent4,86% des variations du taux de change effectif réel alors que lesfluctuations des prix des produits pétroliers importés en expliquentseulement 1,99%.Tableau n° 7: Décomposition de la variance du taux de change effectifréel (en%):Variance Decomposition of DLTER:Period S.E. DLIND DLTER DLPP DINFL1 0.098755 9.741861 90.25814 0.000000 0.0000002 0.108906 9.781018 83.63896 1.876276 4.7037503 0.111613 11.38161 81.97669 2.016813 4.6248884 0.112294 11.65933 81.49279 1.992454 4.8554265 0.112314 11.67773 81.47298 1.991752 4.8575436 0.112320 11.67938 81.46974 1.992539 4.8583447 0.112321 11.68074 81.46832 1.992699 4.8582488 0.112322 11.68103 81.46792 1.992685 4.8583649 0.112322 11.68106 81.46788 1.992684 4.85837010 0.112322 11.68107 81.46788 1.992685 4.858370Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).Pour un horizon de 10 périodes (tableau n° 8), 67,31% de la variation duprix des produits pétroliers sont expliqués par ses propres innovations,tandis que les variations les variations du taux de change effectif réelexpliquent 19,83%. De même, 9,23% des variations sont expliquées par les

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 32chocs de la production industrielle, alors que 3,62% de ladite variation estexpliquée par les chocs sur le niveau général des prix à la consommation(inflation).Tableau n°8: Décomposition de la variance du prix des produitspétroliers (en%):Variance Decomposition of DLPP:Period S.E. DLIND DLTER DLPP DINFL1 0.245119 9.054154 0.398188 90.54766 0.0000002 0.284509 9.273706 19.61673 67.79944 3.3101223 0.284972 9.244119 19.56135 67.63978 3.5547524 0.285653 9.234608 19.83528 67.31803 3.6120825 0.285666 9.233799 19.83383 67.31358 3.6187886 0.285680 9.233670 19.83958 67.30707 3.6196787 0.285680 9.233650 19.83958 67.30691 3.6198678 0.285681 9.233647 19.83969 67.30678 3.6198799 0.285681 9.233647 19.83969 67.30678 3.61988410 0.285681 9.233647 19.83969 67.30677 3.619884Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).La décomposition de la variance de l'erreur de prévision de l'inflation révèleune importance de la composante inertielle de l'inflation (valeur passée del'indice des prix) dans l'explication du niveau actuel (cf. tableau n° 9). Ainsi,l'erreur de prévision de l'inflation au Burundi est due à 55,49% à ses propresinnovations, à 40,05% à celles du taux de change effectif réel, à 3,75% auxévolutions de la production industrielle et à 0,73% à la variation des prix desproduits pétroliers. Ce résultat n’est pas en conformité avec les conclusionsdes travaux de Lougani et Swagel (2001) qui ont montré la prédominance de

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 33la composante inertielle de l'inflation comme facteur explicatif del'évolution des prix dans les pays africains.Tableau n° 9: Décomposition de la variance du taux d’inflation (en%):Variance Decomposition of DINFL:Period S.E. DLIND DLTER DLPP DINFL1 8.142363 0.249703 22.38571 0.417160 76.947432 9.789560 3.557259 39.76056 0.627744 56.054433 9.921028 3.739433 39.81145 0.726217 55.722904 9.942497 3.737719 40.03682 0.724608 55.500865 9.945198 3.736282 40.04362 0.727503 55.492596 9.945703 3.737539 40.04751 0.727638 55.487317 9.945800 3.737726 40.04775 0.727651 55.486878 9.945805 3.737722 40.04781 0.727652 55.486819 9.945807 3.737721 40.04782 0.727653 55.4868010 9.945807 3.737722 40.04782 0.727654 55.48680Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1).4. Conclusion et recommandationsIl ressort de l’analyse que l’importation des produits pétroliers représenteune faible part dans le PIB. De même, l’activité industrielle n’est pas encoretrès développée au Burundi. Malgré cela, les fluctuations du prix du barilont un impact négatif sur la production industrielle.Les fluctuations des hausses des prix des produits pétroliers se répercutentsur le niveau de consommation des ménages et l’investissement desentreprises qui voient leur pouvoir d’achat diminué. Ce comportement desménages et des investisseurs agit à son tour sur la production. Il en découleque les fluctuations du cours du baril peuvent constituer à terme, un frein au

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 34développement économique, sans oublier que l’Etat aggrave cet état de faitpar l’augmentation continue des taxes sur les produits pétroliers.Le fait que les chocs des prix du pétrole ont une incidence négative surl'économie burundaise et les décisions du gouvernement de recourir le plussouvent aux taxes sur le carburant ont des implications importantes pour lapolitique monétaire. Pour une politique effective de ciblage de l’inflation auBurundi, la crédibilité des politiques monétaires et fiscales devrait êtreaméliorée et coordonnée de façon à atténuer les anticipations inflationnisteslors des chocs des produits pétroliers.Les politiques monétaires et fiscales doivent être conçues pour favoriserl’activité économique, canal qui s’est montré pouvoir faire baisser le tauxd’inflation. Les politiques fiscales qui tentent d’augmenter le prix desproduits pétroliers risquent d’entraver l’activité économique du fait qu’ellesprovoquent une inflation élevée qui à son tour réduit l’activité économique.Nous ne pouvons pas terminer cet étude sans signaler une des ses limites. Laquestion de la symétrie et de l'asymétrie dans la structure de la réponse del'économie aux chocs positifs et négatifs du prix du carburant n’a pas étéanalysée du fait que nous avons utilisé des données annuelles. D'autresrecherches devraient contourner cette limitation en utilisant des donnéestrimestrielles ou mensuelles.

Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 35Références bibliographiquesAdebiyi, M.A.; Adenuga, A.O.; Abeng, M.O. and Omanukwue, P.N.(2012), Oil Price Shocks, Exchange Rate and Stock Market Behaviour:Empirical Evidence from Nigeria, Central Bank of Nigeria, disponible enligne sur http://www.africametrics.org/documents/conference09/papers/Adebiyi_Adenuga_Abeng_Omanukwue.pdfAgence Monétaire de l’Afrique de l’Ouest (2008), Impact des fluctuationsdes cours du pétrole sur les principaux critères de convergence dans lesEtats membres de la CEDEAO, Freetown, 55p., disponible en ligne surhttp://www.amao-wama.org/fr/Publications/Impact%20des%20prix%20des%20 produits% 20p%C3%A9troliers.pdfAl-Ezzee, I.(2011), « Real Influences of Real Exchange Rate and Oil PriceChanges on The Growth of Real GDP: Case of Bahrain », InternationalConference on Management and Service Science IPEDR, vol.8, pp.155-164,disponible en ligne sur www.ipedr.com/vol8/29-S10046.pdfAliyu, Shehu Usman Rano (2009), « Impact of Oil Price Shock andExchange Rate Volatility on Economic Growth in Nigeria: An EmpiricalInvestigation», MPRA Paper No. 16319, posted 16. July 2009 / 22:47, pp.1-21, aussi disponible en ligne sur http://mpra.ub.uni-muenchen.de/16319/

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Revue de l’Institut de Développement Economique (RIDEC) 46Annexe : Réponses impulsionnellesResponse to Cholesky One S.D. InnovationsResponse of DLIND to DLINDResponse of DLIND to DLTERResponse of DLIND to DLPPResponse of DLIND to DINFL.10.10.10.10.08.08.08.08.06.06.06.06.04.04.04.04.02.02.02.02.00.00.00.00-.021 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.021 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.021 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.021 2 3 4 5 6 7 8 9 10Response of DLTER to DLINDResponse of DLTER to DLTERResponse of DLTER to DLPPResponse of DLTER to DINFL.10.10.10.10.08.08.08.08.06.06.06.06.04.04.04.04.02.02.02.02.00.00.00.00-.02-.02-.02-.02-.041 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.041 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.041 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.041 2 3 4 5 6 7 8 9 10Response of DLPP to DLINDResponse of DLPP to DLTERResponse of DLPP to DLPPResponse of DLPP to DINFL.3.3.3.3.2.2.2.2.1.1.1.1.0.0.0.0-.1-.1-.1-.1-.21 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.21 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.21 2 3 4 5 6 7 8 9 10-.21 2 3 4 5 6 7 8 9 10Response of DINFL to DLINDResponse of DINFL to DLTERResponse of DINFL to DLPPResponse of DINFL to DINFL88886666444422220000-2-2-2-2-4-4-4-4-61 2 3 4 5 6 7 8 9 10-61 2 3 4 5 6 7 8 9 10-61 2 3 4 5 6 7 8 9 10-61 2 3 4 5 6 7 8 9 10Source : calculs de l’auteur (Résultats de Eviews 5.1)