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Les subventions agricoles des pays développés sont fréquemment désignées comme responsables des distorsions observées sur le marché mondial des produits agricoles- principalement de la baisse des prix des produits en question. Le cas du coton a donné lieu à l'un des plus vifs débats notamment à l'Organisation Mondiale du Commerce (OMC). Ce travail essaie d'approcher cette question à travers un Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur (MVCE). L'analyse par les fonctions de réponses impulsionnelles et par la décomposition de la variance a quant à elle confirmé les résultats du MVCE. Les principaux…mehr

Produktbeschreibung
Les subventions agricoles des pays développés sont fréquemment désignées comme responsables des distorsions observées sur le marché mondial des produits agricoles- principalement de la baisse des prix des produits en question. Le cas du coton a donné lieu à l'un des plus vifs débats notamment à l'Organisation Mondiale du Commerce (OMC). Ce travail essaie d'approcher cette question à travers un Modèle Vectoriel à Correction d'Erreur (MVCE). L'analyse par les fonctions de réponses impulsionnelles et par la décomposition de la variance a quant à elle confirmé les résultats du MVCE. Les principaux résultats sont alors que les subventions ne créent pas de distorsions en termes de prix et de consommation, sauf en termes de production. Afin d'apprécier parfaitement l'impact des politiques de subventions ; les études futures devront prendre en compte les données sur les subventions chinoises puis incorporer dans leur modèle toutes formes de mesures incitatives à la production et à l'exportation tout en séparant subventions à la production d'un côté et subventions à l'exportation de l'autre.
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Autorenporträt
Mr. Mathieu Avoutou, est docteur en sciences économiques, et études en macroéconomie appliquée à l'Université d'Abomey-Calavi au Bénin. Il est spécialiste en monnaie et finances internationales. Il est Enseignant-Chercheur à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de l'Université de Parakou, Bénin.