Analyse du paysage de données relatives au logement financement du logement: le cas de la HEVC Côte d’Ivoire

Il est important de plaider pour le développement des secteurs du logement et du financement du logement en Afrique tout en se concentrant sur les outils appropriés pour permettre un tel développement dans chaque pays africain. Pour atteindre cet objectif, nous pensons qu’il est nécessaire de faire évoluer les perceptions des secteurs privé et public qui considèrent souvent le logement comme un bien social, pour le considérer maintenant comme un actif financier et une composante active du développement économique aux niveaux macro et micro. Ce faisant, le CAHF a conçu ses études sur la chaîne de valeur économique du logement (HEVC) et son analyse comparative des coûts du logement (HCB) pour offrir au gouvernement et aux principaux intervenants une compréhension de la contribution économique du logement à la génération de revenus pendant le processus de construction (chez un ménage, promoteurs et entrepreneurs) et son potentiel à stimuler l’économie locale et nationale (au niveau du marché du logement).

Ce blog traite de l’analyse du paysage du financement du logement et des données sur le logement en Côte d’Ivoire qui découle de la récente analyse HEVC du CAHF sur ce pays. Le but de l’analyse de la chaîne de valeur économique ivoirienne est de décrire les liens entre les différents secteurs de l’économie ivoirienne et de quantifier l’échelle et la structure de la valeur ajoutée à cette économie par la construction de logements et les activités locatives. Toutefois, il est important de noter que pour fournir une estimation précise de ces différents impacts sur l’économie ivoirienne, il est essentiel d’accéder à des données récentes, pertinentes et précises.

Les liens entre la production d’un produit particulier (comme une maison) et d’autres industries dans une économie sont généralement saisis dans un tableau des ressources et des emplois (SUT), une matrice de comptabilité sociale (SAM) ou un tableau d’entrées-sorties (IOT). Selon l’étude, on estime que la chaîne de valeur de la construction de logements en Côte d’Ivoire aurait pu contribuer à hauteur de 1 520 milliards FCFA (2.59 milliards USD) au PIB en 2019, soit 69% d’intrants intermédiaires et 31% de valeur ajoutée brute. En termes de dépenses des ménages pour les loyers, l’étude a révélé qu’elles étaient estimées à 1 539 milliards FCFA (2.62 milliards USD).[1] Cependant, il est important de souligner que l’étude a été entravée par un manque d’ensembles de données économiques actuels et défendables.

Comment en sommes-nous arrivés à ces estimations?

Pour atteindre un niveau optimal de précision dans une chaîne de valeur économique, trois domaines importants nécessitent des données: les intrants intermédiaires; valeur ajoutée brute et demande finale. Les intrants intermédiaires achetés dans les secteurs en amont (données du groupe 1) se concentrent sur les données collectées à partir de quelles matières premières, produits manufacturés et services sont nécessaires pour soutenir la construction de logements et l’activité locative et de quels secteurs (secteurs primaires, secteurs secondaires ou secteurs tertiaires) ils proviennent. La valeur ajoutée brute (données du groupe 2) représente la somme des subventions fiscales indirectes et des revenus gagnés (salaires, intérêts, loyers et bénéfices) par les différents facteurs de production (travail, capital, foncier et entrepreneuriat) associés à cette activité (construction de logements ou location de logement) sur une période donnée. L’impact combiné de ces activités à valeur ajoutée dans la construction et la location de logements et l’achat d’intrants intermédiaires à l’appui de ces activités constitue l’impact direct de ces activités. Enfin, la demande finale (données du groupe 3) reflète l’ampleur des dépenses intérieures sur la production de l’activité ciblée au cours d’une période donnée. Dans le cas des chaînes de valeur liées au logement, cela sera intégré dans la formation brute de capital fixe (FBCF) et les dépenses de consommation finale par éléments des ménages dans les estimations du PIB selon la méthode des dépenses.

Figure 1: conception conceptuelle d’une chaîne de valeur économique

Source: HEVC – Côte d’Ivoire, CAHF 2021

Alors, quel est l’état de la collecte de données pour chaque groupe en Côte d’Ivoire?

Au cours du processus d’étude, le paysage ivoirien des données sur le logement s’est avéré assez difficile en terms d’accès aux données requises pour produire une estimation précise de la contribution du logement dans son économie. Les données du groupe 1 qui proviennent généralement d’un SUT, SAM ou IOT n’étaient pas suffisamment récentes et suffisamment détaillées pour cette analyse. Le SAM le plus récent que nous ayons pu trouver est dérivé des données de 2006 et a été publié en 2015. Il se concentre sur la production agricole et ne fournit pratiquement aucun aperçu des activités de construction de logements. On peut également faire valoir qu’au vu de l’ampleur du changement structurel intervenu dans l’économie de la Côte d’Ivoire depuis 2006, il est peu probable que cette SAM reflète fidèlement les liens actuels entre les différentes activités / secteurs de l’économie. En l’absence d’une SAM détaillée à jour, les données collectées dans l’analyse comparative des coûts du logement peuvent être un substitut raisonnable à la composition des intrants intermédiaires dans la chaîne de valeur de la construction. Cependant, ces données ne sont pas entièrement inclusives car elles ne capturent que «les intrants intermédiaires dans la construction formelle de typologies de logement spécifiées dans des emplacements urbains particuliers et elles ne donnent aucune idée de l’échelle (nombre d’unités) produite dans le pays concerné. L’omission spécifique des données sur le marché informel est très importante dans le cas d’un pays comme la Côte d’Ivoire, où une majorité des ménages utilisent les marchés informels pour se procurer ou construire des logements. »[1] Les données du groupe 2 sont généralement publiées dans le cadre des estimations des comptes nationaux avec des détails de composition généralement obtenus à partir d’un SUT, SAM ou IOT. Malheureusement, ces données n’étaient pas disponibles pour la Côte d’Ivoire. Les résultats de l’analyse comparative du coût du logement peuvent être utilisés comme approximation de la composition, sous réserve des mêmes limites identifiées pour les données du groupe 1 ci-dessus. Enfin, les données du groupe 3 sont généralement dérivées de données publiées qui reflètent la composition de la FBCF par type d’actif. Dans le cas de la Côte d’Ivoire, les estimations disponibles n’ont pas été détaillées de cette manière. Si les pondérations de l’IPC de la Côte d’Ivoire identifient une part spécifique (6,57%) des dépenses de location réelle, les activités immobilières en général ne sont pas quantifiées séparément du côté de la production de l’économie. Au lieu de cela, ils sont regroupés dans les comptes nationaux avec les services communautaires, sociaux et personnels et les chercheurs n’ont pas été en mesure de trouver des données leur permettant de répartir toute valeur ajoutée aux activités immobilières liées au logement.

Les conclusions de l’étude ont donc été possible grâce à la combinaison d’informations économiques limitées mises à disposition par l’Institut national de statistique, associées à des pondérations régionales comme approximation [2] ainsi que les informations disponibles issues du processus d’analyse comparative des coûts de logement.[3] «La chaîne de valeur jette peu de lumière sur la structure et l’échelle de la construction de logements, ou sur la composition sectorielle des intrants intermédiaires et la composition factorielle de la VAB. Les principaux défis sont premièrement, que nous n’avons aucun moyen de déterminer / estimer quelle part de la FBCF se rapporte aux actifs immobiliers; deuxièmement, quelle part de l’activité de construction est liée à la construction de logements; et troisièmement, qu’en l’absence d’un SUT récent et complet, nous ne sommes pas en mesure de déterminer la composition des intrants intermédiaires ou de la valeur ajoutée brute. “[4]

Que devrions-nous apprendre de cette expérience?

Alors que certains pays ont un paysage de disponibilité des données acceptable pour construire des SUT assez détaillés ou leur équivalent, dans d’autres pays, la disponibilité et la qualité des données sont médiocres, ce qui rend la construction de SUT impossible ou difficile. En préparant le HEVC Côte d’Ivoire, nous avons beaucoup appris sur le contexte du logement, la performance économique globale, les tendances du côté de la production et des dépenses de l’économie, et avons pu comparer les coûts de la nouvelle construction formelle à d’autres pays africains. Cependant, cette étude met en évidence une carence critique et cruciale dans le développement du secteur ivoirien du logement: l’accès aux données sur le logement. Bien que nous ayons réussi à estimer la contribution du marché national du logement à l’économie nationale en utilisant diverses hypothèses et sources de données alternatives, cette approche comporte des risques et des limites importantes. Par conséquent, nous avons identifié deux recommandations clés pour améliorer le paysage des données nationales:

  • Nous encourageons le gouvernement de Côte d’Ivoire à concevoir et à développer de toute urgence des instruments nationaux de données pour aider à l’analyse de l’impact économique national et sectoriel; et
  • Nous avons identifié le besoin urgent de développer un SUT détaillé et à jour pour aider le logement et d’autres secteurs à améliorer l’analyse de leurs impacts et à travailler au sein de l’économie ivoirienne

Enfin, ces recommandations bien que n’étant pas exhaustives, pourraient contribuer (si implémentées) à offrir un paysage d’accès des données sur le logement et le financement du logement plus propice à une analyse et à la comprehension de ces secteurs en matière de contribution direct ou indirect à l’économie national.

[1] Ibid. Pg. 31.

[2] Ibid. Pg. ii.

[3] Ibid. Pg. 33.

[4] Ibid.

[1] Gardner D. Lockwood K. Pienaar Jacus. (2021). Côte d’Ivoire cost benchmarking and housing economic assessment. CAHF. pg. ii.

 

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