a demande finale est considérée, dans la théorie économique, comme un des moteurs de la croissance (principe de la demande effective). La consommation finale des ménages marocains, représente une part importante de la demande finale intérieure, soit presque 54%, même si son poids a enregistré quelques fluctuations au cours des dernières années, passant de 58,3% en 2000 à 53,54% en 2007 et 53,60 % en 2015. Relativement au PIB, les dépenses en consommation finale des ménages, ont représenté une part supérieure à 57% en 2015 (avec 61% en 2000 et 58 % en 2007). Par ailleurs, le Haut Commissariat au Plan (HCP) affirme que la demande intérieure a apporté, au premier trimestre 2016, une contribution de 3,3 points à la croissance et que les dépenses de consommation finale des ménages en ont contribué pour 1,6 point.

Dans ce papier, nous nous proposons d'étudier et d'évaluer, à partir du TRE du Maroc de 2013, l'impact d'une variation de la consommation finale des ménages marocains sur la valeur ajoutée de chaque secteur d'activité ainsi que sur la valeur ajoutée globale d'une part, et sur la création d'emploi au niveau sectoriel et global de l'autre.

Pour ce faire, nous avons eu recours à l'analyse input-output et au concept de multiplicateur utilisé par Leontief que nous avons appliqué sur les données du TRE du Maroc de 2013 en utilisant le logiciel GAMS-MINOS comme outil.

Ainsi, ce papier est articulé en quatre sections : une première présente l'évolution, la structure ainsi que la contribution de la consommation finale des ménages à l'économie du Maroc La deuxième, donne une lecture du TRE du Maroc en 2013 et en déduit la structure de l'économie marocaine en cette année. La troisième rappelle l'analyse input-output et le concept du multiplicateur de Leontief. Alors que, la quatrième et dernière section, relate les résultats ou les effets des simulations de chocs sur la consommation finale des ménages pour en tirer des leçons et recommandations au niveau de la conclusion.

L'étude de la demande finale intérieure au cours des 3 dernières années (2013-2015) montre que, même si elle a enregistré une baisse en 2015, sa part dans le PIB demeure importante, soit plus de 77,5% du PIB du Maroc aux prix courants (passant de 79,8% en 2013 à 80,33% en 2014) avec une contribution majoritaire pour la consommation finale des ménages qui en représente, à elle seule, plus de 57%. L'analyse de l'évolution de cette dernière, montre qu'elle a enregistré une hausse de 6,3% entre 2013-2015, même si sa croissance s'est ralentie de 3,63% entre 2013-2014 à 2,58% entre 2014-2015.

Par ailleurs, le haut commissariat au plan (HCP) estime que la consommation finale des ménages a contribué pour 1,1 point à la croissance en 2015, au lieu de 1,4 point une année auparavant, alors que la Formation Brut du Capital Fixe (FBCF) n'en a contribué qu'à hauteur de 0,5 point. La figure 1, résume l'évolution, entre 2013 et 2015, de la contribution de composantes de la demande finale dans le PIB (en %) (le tableau 1 de l'annexe, donne les données qui correspondent à la figure). Le coefficient ?? ???? de la matrice A, est appelé coefficient technique et représente la quantité du produit i nécessaire pour produire une unité du produit j soit:

???? ???? ???? ?? ??ù:

? ???? ?? : ???? ???????????????????? ???? ???? ????????????? ?? ???? ? ???? ???? : ???? ???????????????????????? ????????????é???????????? ???? ???? ????????????? ?? ???? ?????????????? ?? Alors que le coefficient ?? ???? de la matrice R, représente la quantité du produit i directement et indirectement nécessaire pour satisfaire une unité de la demande finale en produit j. Ce coefficient permet aussi de mesurer le lien entre les branches d'activité et de déterminer, par les techniques de linkage, les branches les plus ancrées et les plus influentes dans une économie donnée (branche clés produisant l'effet de contingent (d'entrainement) le plus élevé).

En effet, le principe de base du modèle inputoutput est de respecter l'équilibre ressources-emplois pour chaque produit i de l'économie (le nombre de produits étant égal au nombre de branches d'activité) en prenant en considération la différence entre le prix de base et le prix d'acquisition. Ceci revient à déduire des emplois, les marges et les impôts et taxes liés à la distribution et à rajouter les subventions sur les produits. L'équation ressources-emplois pour un produit i s'écrit alors :

Où :

? XP i = la production totale interne du produit i, au prix de base (???? ?? = ? ?? ???? )

= la demande intermédiaire, par toutes les branches d'activité, sur le produit i ;

? DF i = la demande finale totale sur le produit i, y compris les exportations ; ? M i = les importations du produit i ;

? MT i = la marge de transport sur le produit i ;

? MC i = la marge commerciale sur le produit i ;

? IT i = les impôts et taxes sur le produit i, y compris la TVA ; ? Sub i = les subventions sur le produit i.

Cette équation se transforme en modèle de Leontief, si on introduit l'équation qui lie la consommation intermédiaire à la production de la branche. Soit (2) l'équation comportementale de la production : ???? ???? = ?? ???? ???? ?? (2) 2 ???????? ???? ?? ???? ???????????????????? ???????????? ???? ???? ????????????? ?? N'oublions pas de souligner qu'il existe, dans ce cas, une différence entre la production de la branche d'activité (XB j ) et la production du produit j (XP j ) puisque, selon la construction des TRE, un produit j peut être fabriqué par plusieurs branches à la fois et une branche peut produire plusieurs produits à la fois. Il s'agit alors, d'une matrice de production ??(?? ???? ) et non pas d'un vecteur de sorte que :

On peut démontrer que ???? ?? peut s'écrire aussi:

L'équation (4) permet de déduire ???? ?? à partir de ???? ?? .

De la production de chaque branche j, on peut déduire sa valeur ajoutée (VA j ):

(5) Cette dernière permet de calculer la rémunération salariale (RS j ):

???? ?? = ?????? ?? ???? ?? (6) où : Il est à signaler, toutefois, que certains ajustements de ce TRE ont été nécessaires afin de l'adapter aux besoins du calcul. Il s'agit du traitement de la ligne 'correction territoriale', qui a été annulée en l'ajoutant à la ligne 'Poste et télécommunication' et en faisant tous les ajustements qui en découlent afin de rééquilibrer le TRE. Les résultats du choc introduit sur la consommation finale des ménages (augmentation de 25% de la CFM de tous les produits) sont :

Le calcul de la variation de la valeur ajoutée de chaque branche d'activité, montre que toutes les branches d'activité ont connu une augmentation de leur valeur ajoutée. L'ampleur de cette variation est variable et dépend de l'insertion de la branche dans l'économie et donc de l'effet multiplicateur. En effet, la variation la plus grande profite à l'Industrie de l'extraction (72%) suivie par Postes et télécommunications (presque 53%), raffinage de pétrole et autres (plus de 47%) et Industrie de textile et cuir (presque 46%). L'effet le moins élevé est subi par les branches Bâtiments et travaux publics (1,4%) et Administration publique générale (2,6%).

Le produit intérieur brut, de son côté, a enregistré une variation positive de 166761,750 millions de DH, soit une augmentation de 19,3%, ou ce qui signifie encore, une augmentation du PIB de 1,15 DH pour chaque dirham supplémentaire consacré à la consommation finale des ménages. Le tableau 1, relate la variation relative (en %) des valeurs ajoutées de toutes les branches d'activité (Les tableaux 2 et 3 de l'annexe, donnent respectivement les variations de la valeur ajoutée et de la production des branches d'activité). b) Variation de la masse salariale La rémunération salariale est une composante importante de la valeur ajoutée (optique revenu) puisque chaque augmentation de la valeur ajoutée est source d'une distribution de revenus nouveaux, notamment salariaux, ce qui pourrait se traduire par une création de nouveaux postes d'emplois.

La liaison de la rémunération salariale d'une branche d'activité à sa valeur ajoutée, par un coefficient de la masse salariale (équation 6 ci-dessus), nous a permis de déduire les salaires supplémentaires distribués par la branche pour chaque augmentation de sa valeur ajoutée. Ceci, peut donner une idée sur le nombre d'emplois potentiels qui pourraient être crées par la branche, si on considère un salaire moyen au niveau de la branche4 Par ailleurs, l'utilisation des données du HCP . Nos résultats, montrent une augmentation de la masse salariale distribuée par chaque branche d'activité (tableau 2 ci-dessous). L'Agriculture, l'Administration publique générale et l'Industrie mécanique, métallurgique et électrique ne contribuent, quant à elles, qu'avec moins de 5%. Les branches dont la contribution à la création d'emplois est la moins élevée sont: Raffinage de pétrole et autres (0,7%) et Bâtiment et travaux publiques (0,6%).

Au niveau globale, nous aboutissons à une augmentation de la masse salariale globale évaluée à 39 338 millions de DH (soit 13,4%), ce qui correspond à 0,27 DH pour chaque dirham supplémentaire de la consommation finale des ménages ou encore à 8 742 milliers de postes crées, si on considère un salaire mensuel moyen de 4 500 DH6 Il est à souligner aussi, que le modèle inputoutput dans la version que nous adoptons dans ce papier, considère que la consommation finale des ménages est exogène et par conséquent ne permet pas d'évaluer , inférieur au double du salaire minimum interprofessionnel garantie (SMIG) en 2012.

La demande finale et la consommation finale des ménages particulièrement sont des stimulateurs de l'activité économique. Le modèle input-output, que nous avons utilisé, a mis en évidence le rôle de la consommation finale des ménages dans la relance de l'activité économique aussi bien au niveau global (augmentation du PIB de 19,5%) que sectoriel (augmentation de la valeur ajoutée de toutes les branches d'activité). Il s'en suit, une augmentation de la masse salariale globale de 13,4%.

Cependant, et comme il a été souligné, le modèle input-output ne permet pas de capter l'effet de la variation des revenus sur la consommation et ne prend pas en considération le comportement des agents. Ce qui constitue une limite majeure de ce type de modèles. Ajoutons encore que, le TRE, source de nos données, n'a pas été corrigé des importations ce qui ne manque pas d'affecter les résultats.