LE SECTEUR INFORMEL ET LE CHOMAGE AU TOGO AUTEURS : DOTO Agbessi Augustin, HANTO Ohiniko Kokou Gilles, DALMEIDA MANNKO Ayoko Charlotte, BAKENABENA Harika Quentin Table des matières RESUME................................................................................................................................................. 2 I. INTRODUCTION........................................................................................................................... 3 II. LA REVUE DE LITTERATURE ................................................................................................. 5 III. APPROCHE THEORIQUE ET SPECIFICATION DU MODELE .............................................................. 9 IV. DONNEES, SOURCES DE DONNEES ET METHODES D’ESTIMATION ................................................. 9 V. DISCUSSION DES RESULTATS .......................................................................................................... 10 VI. LIMITES DU TRAVAIL ........................................................................................................... 11 VII. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ........................................................................................ 12 viii. REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES .............................................................................................. 13 ANNEXE ............................................................................................................................................ 14 RESUME Ce document examine le rôle du secteur informel dans la réduction du chômage au Togo. Il explique que le chômage, qui est l'un des problèmes macroéconomiques, pourrait être réduit grâce à la participation du secteur informel, à condition qu'il soit bien soutenu et géré grâce à l'accès au crédit et à d'autres mesures similaires. Les études qui ont été menées sur le secteur informel expliquent que ceux qui sont pris dans la pauvreté à cause du chômage ont recours au secteur informel comme stratégie de survie. C'est dans ce contexte de pauvreté croissante et de déclin des opportunités d'emploi formel au Togo que le document tente d'examiner si le secteur informel est ou non une panacée ou une solution au chômage au Togo. ABSTRACT: This Paper examine the role of the informal sector in reducing unemployment in Togo. It explains that unemployment, which is one of the macroeconomic problems, could be reduced through the participation of the informal sector, provided it is well supported and managed through access to credit and other similar measures. Studies that have been conducted on the informal sector explain that those caught in poverty because of unemployment use the informal sector as a survival strategy. It is in this context of growing poverty and declining formal employment opportunities in Togo that the paper attempts to examine whether or not the informal sector is a panacea or a solution to unemployment in Togo. i. INTRODUCTION Contrairement à ce qu’on a longtemps supposé, le secteur informel n’est pas un phénomène passager, ni marginal et voué à disparaître à moyen terme. Son ampleur et sa complexité grandissantes dans la vie économique, sociale et politique des pays en développement, en général, et d’Afrique, en particulier, sont une réalité incontestée et de plus en plus reconnue. En Afrique, les estimations indiquent que, au cours de ces quelques dix dernières années, le travail informel a représenté près de 80 pour cent de l’emploi non agricole, plus de 60 pour cent de l’emploi urbain et plus de 90 pour cent des emplois nouveaux en Afrique. En Afrique subsaharienne, le secteur informel représente les trois quarts de l’emploi non agricole, contre deux tiers environ il y a dix ans, soit une augmentation spectaculaire. Pour les femmes dans cette région, le secteur informel représente 92 pour cent de l’ensemble des possibilités d’emploi en dehors de l’agriculture (contre 71 pour cent pour les hommes). Le secteur informel peut se définir comme une réponse spontanée d’une proportion majoritaire et croissante des travailleurs aux limites d’absorption du secteur industriel moderne, du secteur public et du secteur rural. Limites qui s’expliquent par l’échec des modèles de développement appliqués jusqu’à présent. Elle représente une composante de développement économique et social pour atténuer les effets du chômage et de la baisse de pouvoir d’achat de ménages, puisque ces activités offrent une large gamme de services et de biens à bon marché, plus accessibles à la population. Mais, c’est justement parce qu’il couvre une large palette d’activités et possède des formes d’organisation hors normes que le secteur informel apparaît comme inclassable. Parmi les problèmes auxquels est confronté le Togo avec une population d’environ 7 millions d’habitants, figure le taux de chômage élevé. Certaines des raisons invoquées pour expliquer l'augmentation du chômage sont : l’inadéquation entre les compétences des jeunes et les besoins du marché du travail ; l’illettrisme, qui souvent dénote du manque de soutien pour commencer ou même poursuivre les études ; le manque d’emplois et la négligence d'autres secteurs critiques de l'économie comme, l'industrie manufacturière et d'exploitation minière a absorbé la main d’œuvre disponible. Actuellement le Togo connait un taux de chômage d’environ 28,6% y compris le taux de sous-emploi ; une population de jeunes chômeurs évaluer a plus de 400 000 en 2015. Le taux de scolarisation y est peut-être élevé (133% en 2012), mais pas autant que le taux d’achèvement de l’école primaire (77% en 2012) avec des centaines de nouveaux chômeurs entrants sur le marché du travail chaque année. Cette situation constitue un sérieux défi pour l'économie togolaise ; car le nombre croissant des personnes qui rejoignent les mouvements militants et des activités criminelles sont stimulées par le chômage. En raison de la forte population de chômeurs et de l'incapacité du gouvernement à fournir des emplois, l'attention s'est portée sur le secteur informel comme une panacée probable pour réduire le chômage, car il constitue une part importante de l'économie Togolaise et il emploie un grand nombre de travailleurs non agricoles dans de nombreux pays en développement L’intérêt de cette étude est d'apporter dans la littérature presque inexistante une contribution sur l’effet du secteur informel sur le chômage au Togo. Taux de chômage du Togo de 1998 à 2019 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Source : par les auteurs grâce aux données de la Banque mondiale OBJECTIS ET HYPOTHESES Objectifs : L’objectif général de cette étude est d’analyser l’effet du secteur informel sur le chômage au Togo. Spécifiquement il s’agira de : • Déterminer le rôle que joue le secteur informel sur le chômage au Togo • Détermine le rang qu’occupe le secteur informel dans le domaine de l’emploi au Togo Hypothèses : • ii. Le secteur informel est un terrain de refuge pour la plupart de la population active LA REVUE DE LITTERATURE Les résultats d'études sur le secteur informel et le chômage ont montré que les entreprises plus anciennes ont une plus grande capacité d'employer plus de main-d'œuvre, mais qu'une augmentation des salaires et du coût du capital à long terme tend à décourager l'emploi de main-d'œuvre (voir Folawewo, 2006). Le rôle du secteur informel sur le niveau de chômage et de pauvreté ne peut être sous-estimé dans l'économie mondiale. Selon Chukuezi (2010), le secteur informel est le deuxième plus grand employeur de main-d'œuvre après l'agriculture dans le monde, y compris au Togo. Cette conclusion indique également que le secteur informel est un refuge pour les travailleurs licenciés du secteur formel, les jeunes chômeurs et les nouveaux diplômés universitaires dans les pays du tiers monde, en particulier au Togo. Dans l'étude d'Emmanuella (2010), il a été constaté que les personnes à faible revenu dans les villes nigérianes dépendent principalement des secteurs informels pour survivre parce que le secteur offre de nombreuses possibilités de soutenir leur maigre revenu ; l'étude a en outre souligné que le secteur se développe et change au fil du temps et qu'il interagit avec l'environnement et l'affecte, ce qui entraîne une dégradation de l'environnement résultant des activités du secteur informel qui ont été négligées à grande échelle. De plus, en examinant le niveau de création d'emplois dans les secteurs informels au Nigeria, Fasanya et Onakoya (2012), en utilisant un modèle de correction d'erreurs et en adoptant le modèle de Mankiew, Romer et Weil (1992), ont découvert que les secteurs informels ont un impact positif sur la création d'emplois par rapport au secteur formel. Il a été noté qu'une augmentation unitaire dans le secteur informel, entraîne une diminution du taux de chômage d'environ 569 pour cent par rapport à la production du secteur formel qui ne peut réduire le chômage que de 75 pour cent. Les travaux de Fasanya et Onakoya (2012) confirment les conclusions d'Akerele (1997) et de Dessy et Pallage (2003), selon lesquelles les activités du secteur informel ont absorbé une part plus importante de la maind’œuvre que le secteur formel, ce qui a permis de réduire le taux de chômage. Dans l'approche descriptive des possibilités d'emploi et de revenu disponibles dans les secteurs informels, en particulier avec le déclin des possibilités d'emploi dans le secteur formel, Duru (2012) a observé que les 200 activités du secteur informel qui ont été étudiées étaient susceptibles de créer ou de générer 690 emplois. Son étude a montré que tous les participants aux activités du secteur informel ont reçu une forme d'éducation formelle ou une autre. Cela montre une amélioration considérable par rapport aux études antérieures qui indiquaient un faible niveau d'éducation pour les participants des secteurs informels. Dans une autre étude descriptive sur la façon dont les apprentis professionnels informels assurent leur formation dans l'État de Lagos, des données ont été recueillies auprès de 480 apprentis, 40 maîtres, 20 compagnons et 120 membres de diverses communautés au moyen d'un questionnaire structuré. De plus, les conclusions d'Akinwale (2012) ont montré que 64,8 % des répondants ont déclaré que leurs parents parrainaient des professions dans les secteurs informels, que 14,2 % des répondants se parrainaient eux-mêmes et que les autres (18,5 % et 2,5 %) étaient parrainés par leurs parents et leurs maîtres. 100 des répondants ont indiqué qu'ils connaissaient les possibilités de travail indépendant dans les secteurs non structurés. Toutefois, l'étude a révélé que la planification du travail autonome était influencée de façon significative par plusieurs facteurs, dont le sexe, l'âge, la profession de la mère, le plan de carrière et la satisfaction dans les secteurs informels. Le secteur informel est donc perçu comme étant vital pour la survie des jeunes de l'État de Lagos, au Nigeria, et peut soutenir la réduction de la pauvreté et le développement de l'esprit d'entreprise. Une étude qui s'est concentrée sur les défis de l'amélioration des conditions des activités du secteur informel dans l'île de Lagos, au Nigeria, par Farinmade (2012) a adopté une technique d'enquête utilisant un échantillonnage aléatoire stratifié. L'étude a montré qu'il existe une relation entre l'emploi dans les secteurs informels et le chômage dans le secteur formel, l'analphabétisme, la dégradation de l'environnement et la violation généralisée des règlements de planification. L'étude a donc recommandé la formulation de politiques et de programmes qui renforceront l'efficacité tant des secteurs informels que de l'administration de la planification, la fourniture d'infrastructures qui favorisent les activités des secteurs informels. En plus de ce qui précède, Philip, Samson et Ogwu (2013) ont tenté d'explorer le rôle des secteurs informels comme stratégie de réduction du chômage au Nigeria, en particulier dans l'État de Kogi. L'étude a utilisé la conception de recherche par sondage en utilisant des données collectées à la fois à partir de sources secondaires et primaires. L'outil d'analyse Chisquare a été utilisé et le résultat a indiqué que les secteurs informels au Nigeria ne constituent pas une menace pour la fortune socio-économique de l'État. L'étude a suggéré que le gouvernement devrait encourager les secteurs informels par le financement, le renforcement des capacités, les infrastructures, etc. Après avoir observé la retraite régulière des travailleurs du secteur formel au Nigeria ces derniers temps, Ezi (2014) a constaté que la majorité des retraités dépensaient leur pension pour le service de base, ce qui la rend insuffisante et oblige environ 80 % des retraités à retourner dans le secteur informel. L'étude a également montré que les secteurs informels jouent un grand rôle dans la détermination de la sécurité des revenus des personnes âgées. Une étude sur l'emploi et les secteurs informels basée sur une enquête de terrain dans les quartiers à faible revenu d'Istanbul, menée par Ozar (1998), a montré que 65,8 pour cent des personnes employées de manière informelle ont tout au plus une éducation primaire. Ceci confirme l'accent mis par Tansel (1998) sur le niveau d'éducation en tant que promoteur du secteur informel. L'étude indique également que 80,5 pour cent de la population active est sous-emploi informel. Cependant, les données indiquent également que tous les travailleurs informels ne sont pas tous des personnes à faible revenu employées dans les secteurs informels. Un autre rapport de l'OIT (2002a et 2002b) a noté que, dans les statistiques sud-africaines, le nombre d'employés dans les secteurs informels a augmenté de manière significative. L'enquête nationale sur les ménages a montré que, de 1997 à 2005, le nombre d'employés dans les secteurs informels a augmenté d'environ 1,1 million, ce qui représente environ 1,9 million de personnes employées dans les secteurs informels. Il a également été constaté que les activités qui ont conduit à cette augmentation comprennent la vente ambulante, la réparation de chaussures, la coiffure, le transport et la fabrication, entre autres. Cependant, la majorité des travailleurs du secteur informel sont concentrés dans le commerce, suivi par la construction, l'industrie manufacturière et les services. De même, les rapports d'une autre étude réalisée à Alice Town dans la province du Cap Oriental en Afrique du Sud ont suggéré que les petites entreprises qui constituent un sousensemble des secteurs informels peuvent briser le cycle de la pauvreté, promouvoir un taux plus rapide de croissance économique et de développement si des mesures efficaces sont prises pour les soutenir (Tshuma et Jari, 2013). Cela implique donc que, pour que le secteur informel puisse réduire le chômage et augmenter la production, d'autres nécessités doivent être prises en considération. En ce qui concerne la nature de l'in formalisation du marché du travail et ses liens avec la pauvreté et la survie des ménages, Beneria et Floro (2003), à l'aide d'un questionnaire sur un échantillon de ménages urbains pauvres effectuant des travaux à domicile, ont recueilli des informations auprès de quatre cent quatre-vingt-quatre femmes et hommes interrogés dans deux cent quarante-deux couples du sous-échantillon de ménages en Bolivie et en Équateur. Il a tenté de saisir les différents niveaux de sécurité économique auxquels sont confrontés les hommes et les femmes de la communauté urbaine pauvre en mesurant le degré d'informalité, l'accès à la protection sociale ou l'absence de protection sociale, les gains et la variabilité des revenus. Les résultats suggèrent que 95 pour cent et 79 pour cent de l'échantillon vivant dans une zone urbaine à faible revenu en Bolivie et en Équateur respectivement ont des emplois principaux qui sont modérément ou sévèrement informels Les femmes de l'échantillon des ménages urbains ont tendance à avoir des emplois relativement plus précaires que les hommes dans les deux pays, ce qui implique une plus grande vulnérabilité. L'étude a également montré qu'avec le déclin de la sécurité économique et de l'emploi, les travailleurs ont tendance à occuper plus d'un emploi. Près d'un sixième de l'ensemble des personnes interrogées dans l'échantillon de la Bolivie occupent plus d'un emploi, ce qui montre un mécanisme d'adaptation qui sert de contrefort à la sécurité de l'emploi et du revenu. Mais dans le cas de l'Equateur, la proportion de ceux qui ont plus d'un emploi est moindre, tant pour les hommes que pour les femmes. L'étude indique en outre qu'environ 18 à 20 pour cent des travailleurs urbains des communautés à faible revenu ont uniquement des emplois formels et sont majoritairement des hommes, la majorité (environ 77 pour cent et 60 pour cent des répondants des échantillons de Bolivie et d'Équateur) occupent à la fois des emplois formels et informels parce que la plupart de leurs emplois formels sont soit à temps partiel, soit insuffisants pour répondre à leurs besoins de subsistance. Là encore, cela montre bien le rôle du secteur informel dans la réduction du chômage dans l'économie. iii. APPROCHE THEORIQUE ET SPECIFICATION DU MODELE Le cadre théorique qui sous-tend la présente étude est fondé sur le modèle de croissance Solow augmenté de Mankiew, Romer et Weil (1992). Avant ce modèle, Solow (1956), stipulait que la croissance économique est le résultat de l'accumulation de capital physique et aussi de l'expansion de la population active en conjonction avec un facteur exogène, le progrès technologique qui rend le capital physique et le marché du travail plus productifs. Mankiew et al. (1992) ont élargi le modèle de Solow pour y inclure le capital humain. Dans cette optique, le lien entre le chômage et les diverses mesures indirectes des secteurs informels peut être examiné à l'aide de Mankiew, Romer et Weil (1992), comme le précisent Onakoya et Fasanya (2012). 𝑳𝑻𝑪𝒕 =∝𝟎+∝𝟏 𝑳𝑬𝒅𝑼/𝑷𝒐𝒑𝒕 +∝𝟐 𝑫𝑬𝑵 − 𝑹𝑬𝑵𝒕 +∝𝟑 𝑴𝒕 +∝𝟒 𝑳𝑬𝑴_𝑽𝑼 + 𝜺𝒕 Où 𝑇𝐶𝑡 est le taux de chômage ; 𝐸𝑑𝑢/𝑃𝑜𝑡 = Ratio des dépenses d'éducation par rapport à la population totale (comme approximation pour le capital humain) ; 𝐷𝐸𝑁 − 𝑅𝐸𝑁𝑡= Différences entre les dépenses globales et le revenu global (comme approximation pour les secteurs informels) ; 𝑀𝑡 = Ratio des devises (comme approximation pour les secteurs informels) ; 𝐸𝑀_𝑉𝑈𝑡 = Différences entre la population active et l'emploi formel (comme approximation pour l'emploi informel). iv. DONNEES, SOURCES DE DONNEES ET METHODES D’ESTIMATION Les données annuelles sur le taux de chômage, les dépenses publiques d'éducation, les données sur la population active, le taux d'activité et la population ont été obtenues à partir des Indicateurs du développement dans le monde (WDI) ; la masse monétaire au sens étroit (M1), la masse monétaire au sens large (M2) pour la détermination du ratio des devises ont été obtenues à partir de la base de données de la BCEAO. Nous avions testé la stationnarité de nos données en utilisant les tests de Dickey-Fuller (ADF) et Phillips perron qui Revel que nos données son non stationnaire à niveau mais stationnaire aux différences premières donc intégré tous d’ordre 1. Les résultats de l’ADF et Phillips perron sont présentés dans l’annexe dans le tableau 1 et 2. Le test de cointégration aussi a été effectué pour tester la relation de long terme entre les variables. Ainsi les résultats indique nos variables sont cointégré d’ordre 3 au seuil de 5%. Ces résultats sont présentés dans le tableau 3. Le nombre de retard dans notre étude a été sélectionné à base de SBIC. Par la suite, nous appliquons la méthode Vector Error Correction (VECM) et enfin un test de corrélation est fait pour ressortir les interactions entre les variables. v. DISCUSSION DES RESULTATS Nos résultats ont montré une relation négative entre le chômage et le secteur informel capté par les variables emploi vulnérable et le capital humain d’une part et une relation positive entre le chômage et le secteur informel capté par le ratio monétaire et l’écart entre la dépense nationale et le revenu national d’autre part à long terme. la relation négative obtenu rejoint le travail de Messie, Abaka John, Olofin et Philip Olabode ,2017 ; Duru ,2012 et Fasanyan et Onakoya 2012 où il a été noté que le secteur informel impact négativement le taux de chômage .un résultat qui est normal puisque dans le long terme les chômeurs étant des personnes à besoin vont se donner par tous les moyens à chercher de quoi satisfaire leur besoin ; plus précisément le résultats de l’emploi vulnérable au Togo(L(EM_VU)) en tant que mesure des secteurs informel montre une réduction du chômage . Nous remarquons qu’une augmentation du 1% du secteur informel au Togo entraine une réduction du chômage de 10,53% à long terme. Le résultat authentifie également les travaux de Ogunrinola (2010) qui ont déclaré que le secteur informel est un grand employeur de jeunes quittant prématurément l'école qui vient de rejoindre la population active et a indiqué que les secteurs informels emploient une part importante de la population active dans les pays en développement. Nous remarquons aussi qu’une augmentation des investissements en capital humain à un impact à la baisse sur le chômage à long terme qui est d’ailleurs significatif ; ainsi une augmentation des dépenses d’investissement en capital humain de 1% entraine une réduction du chômage de 0 ,11%. Même s’il réduit le chômage nous pouvons noter qu’il contribue faiblement à la réduction de chômage. Chose qui peut être due à l’inadéquation entre l’emploi et la formation éducative. Pour ce qui est des variables tel que le ratio monétaire et l’écart entre le revenu et la dépense national nous l’avons soulevé plus haut. Pour ce qui est du ratio monétaire nous remarquons qu’une augmentation d’une unité entraine à long terme une augmentation du chômage de 0,83%. Ceci peut être expliqué par le fait que les politique de filet social ainsi que les crédit accordé acteurs son utilisé pour la consommation finale, cela pourrait aussi être en raison des habitants des zones rurales au Togo qui ont un accès limité aux services bancaires et encore eu recours à système de troc de transactions dans la plupart de leurs services. Et l’effet positive de l’écart entre les dépenses et le revenu sur le chômage peut être expliqué par le fait qu’une grande partie des dépenses nationales sont réalisé par les agents économies étrangers qui par des voies et moyenne illicite ou par la corruption sur les frontières du pays entre dans le pays effectue leur opération et reparte sans laisser de trace ce qui défavorise les résidents sur le marché de l’emploi dit informel. Étant donné que la valeur de probabilité pour l'estimation VECM n’est pas donné, afin de tester pour la signification de la variable à la fois à long terme et à court terme, il est donc important d'estimer un modèle Least Square régression ordinaire (voir Mukhtar et Rasheed, 2010). Compte tenu de cela, les résultats du tableau 7 montrent la valeur P value. Les résultats du tableau 4 et 6 nous présente respectivement les estimations de long terme et les estimations de court terme. Il montre également que à court terme le taux de chômage indique une valeur de probabilité de 0,000 qui est significatif au seuil 1%. Cela signifie qu'il y’a un effet significatif à long terme de toute les variables indépendantes sur le chômage au Togo. Le coefficient de chômage qui est 0,084204 suggère également qu’il est y’à vitesse rapide d’ajustement. Cela implique que le modèle permettra d'atteindre un équilibre à long terme ou la convergence quand il y a une erreur dans le modèle en raison de choc économique. Cela a également réaffirme l'existence de cointégration entre les variables. vi. LIMITES DU TRAVAIL Conscient des difficultés au tour de la thématique du secteur informel, il sera honnête de notre part de relever un certain nombre de limites à notre travail. En premier lieu, le manque de données nous a amenés à faire des approximations enfin de capter le secteur informel. L’analyse inverse c’est à dire l’effet du chômage sur le secteur informel pourrait être analyser mais a été laisser pour les recherches avenir vii. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS L'importance du secteur informel a été de plus en plus reconnue ces dernières années et divers aspects des activités ont été étudiés dans le monde entier ; probablement parce qu'il est apparu clairement que l'emploi dans le secteur formel (moderne) était structurellement incapable d'absorber tous les demandeurs d'emploi. En termes d'emploi, qui est l'un des principaux problèmes des économies en développement, la contribution des très petites entreprises dans le secteur informel du Tiers Monde est impressionnante. Il est donc nécessaire de continuer à faire prendre conscience du potentiel de ce secteur, en particulier dans le rôle de contribution à la réduction du problème du chômage. La situation du chômage serait en effet très explosive sans ce secteur. Il mérite donc d'être reconnu par les décideurs économiques et politiques. Le secteur informel, tel que nous avons tenté de le définir, a été un secteur négligé qui a reçu très peu d'attention et d'aide de la part du gouvernement. Outre son rôle en matière d'emploi, le secteur fournit de nombreux produits et services qu'il génère et qui constituent la principale base de consommation, en particulier pour la majorité pauvre de la population, à des prix relativement bon marché. Il est également un important fournisseur de matières premières pour le secteur formel. L'avenir réside dans le renforcement conscient du secteur, notamment par la modernisation de ses modes et techniques de gestion. Plus que jamais, les décideurs politiques des pays en développement reconnaissent le rôle vital du secteur informel en tant que moteur de la vitalité et de la diversité de l'économie urbaine ; en tant que principal fournisseur d'emplois pour les personnes à la recherche d'un premier emploi, les travailleurs peu qualifiés et les migrants des zones rurales ; en tant que vivier de talents entrepreneuriaux et source de développement des compétences. L'un des moyens de commencer à fournir à ce secteur le soutien nécessaire consiste à réaliser des études plus approfondies et plus complètes sur le secteur et à définir les moyens d'améliorer les perspectives de croissance du secteur dans le cadre de l'effort de planification national. Par exemple, il faudrait envisager d'inclure le secteur dans les bénéficiaires de crédits, de successions, d'ateliers et d'équipements dans le cadre d'un programme spécial de réhabilitation parrainé par le gouvernement pour compenser les nombreuses années de négligence dans ce secteur. viii. REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 1. Emmanuella CO (2010). « Étude sur le secteur informel et de l'environnement au Nigeria Villes : Ce que nous savons et ce que nous avons encore besoin de savoir » : revue de la recherche de l'environnement et sciences de la santé, vol. 3, n ° 1. 2. Ezi, B. (2014). « Retraité mais pas fatigué » : le lien entre la retraite et informalité du travail ». Journal asiatique des sciences humaines et sociales, vol. 2 - question 1. [19] 3.Folawewo, AO (2006). « Les déterminants de la demande de main-d’œuvre des secteurs informels : application Une des approches méthodologiques alternative aux Sud Etats occidentaux du Nigeria ». Économétrie appliquée et le développement international (AEID Vol. 6-2. 4. Farinmade A. (2012). « Les défis de l'amélioration des secteurs informels Activités Conditions à Lagos Island, Nigeria » : British Journal of Arts et sciences sociales Vol. 6 No. 2. 5. Fasanya IO et Onakoya, BO (2012). « Les secteurs informels et de création d'emplois au Nigeria : Une erreur modèle de correction ». La recherche sur les sciences humaines et sociales, ISSN 2222 - 1719 vol papier. 2, n ° 7. 6. Feige, E. (1986). « Un réexamen de l'économie souterraine aux États-Unis » : Un commentaire sur Tanzi, papiers FMI- personnel 33, No. 4, pp. 768 -81. 7. Economics, vol. 107, No. 2, pp. 407-437. Oxford University Press. [29] Meagher, K. (2013). « Libérer l'économie informelle : une analyse bibliographique sur les liens entre les économies formelles et informelles Pays en voie de développement". Document de travail WIEGO n ° 27 8. Mukhtar, T., et Rasheed, S. (2010). « Les tests à long terme Relation entre les exportations et les importations en provenance du Pakistan : preuves » ANNEXE Tableau 1 : Résultat de l'unité Fuller Dickey (ADF) Roots test sur les variables variables niveau 1er 2nd différence remarque différence L(TC) -1,228 -6,137*** - I(1) L(EDU /PO) -2,303 -5,884*** - I(1) DEN- REN -1,061 -6,331*** - I(1) M -2.013247 - - I(1) - I(1) 7.37189*** L(EM_VU) -0.757810 5.16191*** SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 NOTE : Un, deux et trois astérisque indique le rejet de l'hypothèse nulle à 1%, 5% et 10% respectivement basée sur la valeur critique. Pour la longueur test, le décalage maximum automatique Dickey -Fuller augmentée (ADF) sur la base de critère d'information de Schwarz est appliqué. TABLEAU 2 : Résultat de Phillips - Perron test de stationnarité sur les variables variables niveau 1er différence 2nd différence remarque L(TC) -1.228449 -6.35969*** - I(1) L(EDU /PO) -2.406424 -6.23913*** - I(1) DEN- REN -0.380011 -7.39248*** - I(1) M -3.777182 -9.14064*** - I(1) L(EM_VU) -1.078709 -5.16955*** - I(1) SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 NOTE : Un, deux et trois astérisque indique le rejet de l'hypothèse nulle à 1%, 5% et 10% respectivement basée sur la valeur critique. TABLEAU 3 : test de cointégration(avec une tendance déterministe linéaire) où r est le nombre de vecteur de cointégration trace test alternative statistiqu e valeur critique 5% Max eigw n tes Alternativ e statistiqu e valeur critique 5% None * 165.3525 69.81889 None * 82.22147 33.87687 At most 1 83.13106 47.85613 At most 1 45.69656 27.5843 24.61647 21.1316 * At most 2 * 37.43449 29.79707 * At most 2 * At most 3 12.81802 15.49471 At most 3 10.62990 14.2646 At most 4 2.188123 3.841466 At most 4 2.188123 3.84146 test de trace montre que notre modèle est le test de max eigw montre que notre modèle cointégré d'ordre 3 est cointégr" d'ordre 3 SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 TABLEAU 4 : estimation de long terme(VECM) L(TC(-1)) M(-1) L(EM_VU(-1)) L(EDU/PO(-1)) DEN_REN(1) 1.000000 0.832577 -10.53441 -0.118445 1.03E-11 (0.06768) (0.57626) (0.01022) (1.7E-12) [ 12.3022] [-18.2808] [-11.5900] [ 6.16258] SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 TABLEAU 5 : modèle à correction d'erreur D(L(TC)) D(M) D(L(EM_VU)) D(L(EDU/POP)) D(DEP___REVN ) coeficient -0.084204 -0.0604 1.877110 0.019286 4.72E-13 Std. Error 0.209468 0.1290 0.042353 4.03E-12 2.388158 SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 TABLEAU 6 : les estimations du modèle à court terme D(L(TC)) D(M) D(L(TC(-1))) D(L(EM_VU D(L(EDU/PO D(DEN_RE )) )) ) -0.10440 0.253913 -0.020675 -2.402759 4.34E+10 (0.46996) (0.5696) (0.02550) (1.25450) (1.6E+10) [-0.2221] [ 0.4457] [-0.81072] [-1.91532] [ 2.78928] D(L(TC(-2))) D(M(-1)) D(M(-2)) D(L(EM_VU(-1))) 0.007009 0.008197 -0.009479 -0.483129 4.27E+10 (0.33584) (0.4071) (0.01822) (0.89648) (1.1E+10) [ 0.0208] [ 0.0201] [-0.52013] [-0.53892] [ 3.84494] -0.21145 -0.85758 0.014558 -2.058412 3.68E+10 (0.35507) (0.4304) (0.01927) (0.94781) (1.2E+10) [-0.5955] [-1.9924] [ 0.75556] [-2.17175] [ 3.13488] -0.02267 -0.42233 0.016456 -1.418816 4.95E+09 (0.22217) (0.2693) (0.01206) (0.59304) (7.4E+09) [-0.1020] [-1.5682] [ 1.36502] [-2.39246] [ 0.67258] 5.170002 8.218245 0.469592 -7.254206 -1.95E+11 (4.89484) (5.9335) (0.26562) (13.0660) (1.6E+11) [ 1.0562] [ 1.3850] [ 1.76793] [-0.55520] [-1.20370] 0.124209 3.402957 0.374968 6.460254 -7.61E+10 (4.85682) (5.8874) (0.26355) (12.9645) (1.6E+11) [ 0.0255] [ 0.5780] [ 1.42274] [ 0.49830] [-0.47341] D(L(EDU/POP(- 0.110055 0.166794 0.002205 0.206542 -5.44E+09 1))) (0.07509) (0.0910) (0.00407) (0.20044) (2.5E+09) [ 1.4656] [ 1.8324] [ 0.54107] [ 1.03046] [-2.18985] D(L(EDU/POP(- 0.038077 0.100276 -0.006398 0.337653 -7.02E+08 2))) (0.06861) (0.0831) (0.00372) (0.18314) (2.3E+09) [ 0.5549] [ 1.2057] [-1.71841] [ 1.84367] [-0.30899] D(DEPN___REVN -1.24E- 8.47E- 5.03E-13 7.89E-12 0.222497 (-1)) 11 12 D(L(EM_VU(-2))) (9.0E- (1.1E-1) (4.9E-13) (2.4E-11) (0.29750) [-1.3841] [ 0.7770] [ 1.03062] [ 0.32884] [ 0.74790] D(DEPN___REVN -2.85E- 1.00E- 5.29E-13 1.29E-12 -0.065258 (-2)) 12 11 (7.5E- (9.1E-1) (4.1E-13) (2.0E-11) (0.24938) [-0.3788] [ 1.0950] [ 1.29461] [ 0.06422] [-0.26169] -0.00604 -0.01463 -0.000523 -0.046359 9.70E+08 (0.01021) (0.0123) (0.00055) (0.02725) (3.4E+08) [-0.5922] [-1.1824] [-0.94331] [-1.70114] [ 2.86969] 12) 12) C R-squared 0.533943 0.691811 0.623772 0.867913 0.809026 Adj. R-squared 0.029047 0.357940 0.216191 0.724818 0.602137 F-statistic 1.057531 2.072092 1.530425 6.065310 3.910436 SOURCE : Calcul des auteurs par E-views7 TABLEAU : 7 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C1 L(TC) -0.084204 0.209468 205.8596 0.0000 C2 D(L(TC(-1))) 3.053515 1.240917 2.460692 0.0265 C3 D(L(TC(-2))) 2.212059 1.067410 2.072361 0.0559 C4 D(M(-1)) -0.663526 0.809114 -0.820065 0.4250 C5 D(M(-2)) -0.384597 0.804906 -0.477816 0.6397 C6 D(L(EM_VU(-1))) 21.27868 14.71242 1.446307 0.1687 C7 D(L(EM_VU(-2))) 30.70523 18.64246 1.647059 0.1203 C8 D(L(EDU__PO(- 0.512567 0.296881 1.726505 0.1048 -0.264132 0.237658 -1.111394 0.2839 1))) C9 D(L(EDU_PO(-2))) C10 D(DEN___REN(- -4.68E-11 2.95E-11 -1.584752 0.1339 3.18E-12 3.22E-11 0.098683 0.9227 1)) C11 D(DEN___REN(2)) R-squared 0.937989 Adjusted R-squared 0.896648 S.E. of regression 0.127999 Source : Calcul des auteurs par E-views7 TABLEAU 8 : les coefficients de corrélation M EM_VU TC EDUC/PO EDUC/PO DEN_REV P N 1,00 0.806215 -0.786 -0.886 -0.820 1,00 -0.708 -0.826 -0.827 DEPN_REVN 0.8062 M -0.7863 -0.7078 1,00 0.896 0.750 EM_VU -0.88 -0.826 0.896 1,00 0.885 TC -0.820 -0.827 0.7501 0.885 1,00 Source : Calcul des auteurs par E-views7
