Double shock: El Niño and rising global commodity prices in Kenya

Points clés

• Le Kenya fait face à d'importants risques économiques et pour la sécurité alimentaire liés aux impacts chevauchants d'El Niño et aux chocs sur les prix du carburant et des engrais liés à la guerre en Iran, selon un modèle.
• Les impacts potentiels incluent une croissance économique plus lente, en particulier une production agricole plus faible, et des prix alimentaires plus élevés, bien que l'ampleur et la répartition de ces effets restent incertaines.
• La sécurité alimentaire pourrait se détériorer fortement après les chocs. Dans un scénario, près de 756 000 personnes supplémentaires pourraient sombrer dans la pauvreté, tandis qu'environ 4,9 millions de personnes supplémentaires pourraient devenir sous-alimentées.

Troisième d'une série. Lisez le premier article ici et le second ici.

Les événements El Niño sont des périodes prolongées de températures de surface de la mer plus chaudes que d'habitude dans le Pacifique tropical oriental qui modifient la circulation atmosphérique mondiale, affectant les précipitations saisonnières dans de nombreuses régions du monde. Actuellement, El Niño se renforce rapidement. Le Centre de Prévision du Climat de la NOAA prévoit une probabilité de plus de 90 % d'un El Niño très fort en 2026-27 et près de 70 % que sa force maximale dépasse celle de tous les événements El Niño précédents depuis 1950. Par ailleurs, la guerre en Iran et les perturbations du transport maritime à travers le détroit d'Hormuz ont fait grimper les prix du carburant et des engrais.

Ensemble, ces chocs qui se chevauchent représentent des menaces potentiellement graves pour la production alimentaire et la sécurité alimentaire, bien que leurs impacts spécifiques varient selon la géographie et le calendrier. Ceci est le deuxième d'une série d'articles de blog portant sur les impacts en Éthiopie, au Kenya, au Malawi et en Inde, ainsi que sur le système alimentaire mondial dans son ensemble. Ces articles reflètent une combinaison de modélisation économique et de recherches politiques et informent un séminaire politique prévu le 8 octobre.

Les événements El Niño peuvent influencer de manière significative les précipitations saisonnières, les saisons de croissance et l'économie nationale du Kenya.

Le plus souvent, les El Niños entraînent des « pluies courtes » supérieures à la moyenne (octobre-décembre) qui peuvent à la fois soutenir la production agricole et provoquer des inondations. Les « longues pluies » (mai-août) n'ont généralement pas eu d'impacts El Niño, mais 2026 a été atypique, la sécheresse affectant une grande partie de l'ouest du Kenya alors qu'un El Niño très fort s'est développé. De nombreuses régions ont connu la période juin-août la plus sèche ou la deuxième plus sèche depuis au moins 1981 (Figure 1) et les évaluations des cultures du ministère de l'Agriculture suggèrent des impacts substantiels sur la longue saison des pluies de 2026, qui représente généralement environ 70 % de la production agricole. Les autorités élevières ont également lié la réduction des livraisons de lait à la sécheresse et à un fourrage insuffisant.

Figure 1 : Zones clés de culture du maïs et sécheresse de 2026

Le modèle

Pour estimer ces impacts, nous avons utilisé RIAPA-AI (Rural Investment and Policy Analysis with artificial intelligence), une interface conversationnelle construite autour du modèle standard d'équilibre général calculable (CGE) de l'IFPRI qui permet aux utilisateurs de générer rapidement des simulations rigoureuses des économies nationales.

Le RIAPA-AI du Kenya est calibré selon une version légèrement agrégée d'une matrice de comptabilité sociale (SAM) 2022 pour le Kenya. Ce SAM comprend 15 groupes de ménages et représente l'économie nationale à travers 46 secteurs de production, comprenant 20 sous-secteurs agroalimentaires (12 agriculteurs primaires et huit agro-transformations) ainsi que 26 sous-secteurs industriels et de services.

Cela nous a permis de modéliser à la fois les effets directs et indirects de rendements agricoles plus faibles et de prix plus élevés des intrants, ainsi que la manière dont ces chocs se propagent à travers les prix alimentaires, l'emploi, les revenus des ménages et l'économie dans son ensemble. Les changements dans la pauvreté et l'insuffisance énergétique alimentaire modélisée ont été estimés à l'aide d'un modèle de microsimulation lié.

Impacts du détroit d'Hormuz

Alors que les perturbations des marchés liées à la guerre d'Iran continuent de se faire sentir à l'échelle mondiale, le modèle suggère que leurs impacts sur le Kenya devraient être modérés.

Premièrement, nos simulations supposent que les prix de base des engrais persistent parce que la plupart des achats d'engrais au Kenya ont eu lieu avant avril 2026, réduisant ainsi l'exposition à la hausse subséquente des prix mondiaux des engrais, bien que ces prix mondiaux élevés puissent avoir un effet plus important sur les coûts internes des intrants en 2027. De plus, le Programme national de subvention des engrais du Kenya peut en partie protéger les agriculteurs contre la hausse des prix internationaux, bien que la disponibilité, l'éligibilité et la distribution en temps opportun déterminent l'accès effectif.

Les prix plus élevés du carburant, quant à eux, n'ont que des impacts marginaux sur le PIB, suggère le modèle. Pour cette analyse, nous avons supposé que les prix moyens annuels du Brent étaient de 94 $ le baril en 2026 contre un seuil de base sans conflit de 67 $ par baril, soit une augmentation d'environ 40 %. Selon ces hypothèses, le PIB national chute d'environ 0,01 % par rapport au seuil de référence sans choc des prix (Figure 2). Le PIB agricole augmente de près de 0,03 %, en partie grâce à une performance des exportations plus forte dans le secteur associée à la dépréciation du taux de change, tandis que le PIB des services baisse d'environ 0,15 % à mesure que les coûts des intrants commerciaux et de transports augmentent.

Ces effets limités sur le PIB proviennent en partie des accords d'importation de pétrole entre gouvernements du Kenya, qui peuvent alléger le financement et les pressions sur les changes, et la réduction temporaire de la taxe sur la valeur ajoutée sur le carburant (TVA) de 16 % à 8 % annoncée en avril 2026 a atténué les prix des pompes.

Figure 2

Comment El Niño change la perspective

Lorsque les impacts liés aux conditions météorologiques sont ajoutés au modèle, le tableau économique se détériore considérablement.

Le modèle comprend trois scénarios de production agricole : doux, modéré et sévère. Par exemple, pour le sous-secteur du maïs, on suppose une baisse de 13 % (douce), 15 % (modérée) ou 18 % (sévère) de la productivité nationale dans ces trois scénarios. Pour l'élevage, on suppose une baisse de la productivité de 7 %, 8 % ou 9 %. Pour la mise en œuvre des scénarios, ces chocs de productivité sont agrégés aux groupes sectoriels RIAPA-AI appropriés en utilisant des poids de production (par exemple, groupe céréales pour le maïs, le sorgho, le riz et le blé). Chacun de ces trois scénarios de production est ensuite superposé au scénario du prix du carburant, avec des impacts rapportés pour 2026.

Les trois scénarios de production agricole étaient basés sur plusieurs sources de données, notamment l'évaluation rapide du Kenya Food Security Steering  Committee de juillet 2026 sur la production de longues pluies, une revue des données historiques sur les précipitations et la production agricole, ainsi que des modèles statistiques de la production de cultures à longues pluies de 2026 produite par NASA Harvest en collaboration avec le ministère kényan de l'Agriculture et du Développement de l'Élevage. Le modèle a également pris en compte la part de la production annuelle générée pendant la longue saison des pluies, a supposé une production de cultures de pluie courte proche de la moyenne, et a pris en compte une certaine incertitude dans les estimations actuelles de production.

Impacts sur le PIB

Le modèle montre des pertes du PIB national allant de 1,1 % à 1,5 %, avec une perte en scénario modéré de 1,3 % (Figure 3, Panel A), tandis que les pertes du PIB agricole varient entre 4,5 % et 6,1 %, avec une perte en scénario modéré de 5,3 % (Panel B). Presque toutes les pertes simulées du PIB national et agricole proviennent des chocs de productivité supposés liés aux conditions météorologiques. Les effets des prix des carburants ne se reflètent pas dans les chiffres du PIB national, mais les faibles effets positifs des termes de l'échange sont visibles pour l'agriculture, bien que largement compensés par l'effet négatif d'El Niño.

Figure 3

Prix plus élevés, pouvoir d'achat plus bas

Une production agricole plus faible exerce une pression à la hausse sur les prix des matières premières agricoles, qui augmentent de 6,7 % à 10,2 % dans les scénarios de choc de production (Figure 4, Panel A). Bien que bénéfiques au secteur agricole, ces prix plus élevés, associés à une activité économique moindre, réduisent le pouvoir d'achat des ménages : la dépense réelle des ménages diminue de 2,8 % dans le scénario modéré (Panel B), allant de 2,5 % dans le scénario Mild à 3,0 % dans le scénario Sévère. Les pertes sont plus importantes pour les ménages urbains (-3,4 %) que pour les ménages ruraux (-1,6 %), car la baisse des salaires agricoles et non agricoles est en partie compensée dans les zones rurales par des rendements plus élevés sur les terres à mesure que l'offre agricole se resserre.

Les ménages plus riches subissent des pertes plus importantes pour deux raisons principales. Premièrement, la contraction du secteur des services affecte de manière disproportionnée l'emploi parmi les ménages urbains à revenu plus élevé. Deuxièmement, les chocs des prix de l'énergie augmentent les prix des produits et services principalement consommés par les ménages plus riches.

Figure 4

Augmentation de la pauvreté et de la sous-alimentation

Le modèle montre une augmentation de la pauvreté. Dans le scénario du choc combiné modéré, les chocs combinés poussent 756 000 personnes supplémentaires vers la pauvreté (Figure 5, Panel A) et 4,9 millions dans la sous-alimentation (Panel B), au-dessus du seuil de référence du modèle, où 46,8 % des Kényans (27,5 millions de personnes) sont pauvres, et 35,3 % (20,8 millions) en dessous de ce seuil de faim.

La pauvreté est mesurée en utilisant le seuil international de pauvreté extrême de 3,00 $ par personne et par jour en termes de parité de pouvoir d'achat (PPA) de 2021, tandis que le modèle lié classe les personnes consommant moins d'environ 1 850 kcal par équivalent adulte par jour comme ayant un apport énergétique alimentaire insuffisant.

Le choc de guerre en Iran explique plus de la moitié de l'augmentation de la pauvreté dans le scénario modéré (444 000 personnes), mais seulement environ 8 % de l'augmentation de la sous-alimentation (380 000 personnes). Bien que les impacts sur la pauvreté soient fortement urbains, avec plus de 59,8 % des personnes vivant en milieu urbain, les impacts de la sous-alimentation sont particulièrement concentrées dans les zones rurales, environ 66,4 % des personnes devenant sous-alimentées vivant en zones rurales.

Figure 5

Perspectives alternatives pour la saison des pluies courtes

La courte saison des pluies, qui vient de commencer, est une source d'incertitude que nous avons prise en compte lors de l'exercice de modélisation, constatant qu'elle pourrait avoir des impacts dans les deux sens.

Les prévisions saisonnières du 31 août 2026 de l'Autorité météorologique du Kenya prévoyaient des précipitations supérieures à la moyenne entre octobre et décembre dans la plupart des comtés, avec des précipitations proches à supérieures à moyennes à la moyenne à Turkana ainsi que dans certaines parties de West Pokot, Samburu et Marsabit. Des précipitations supérieures à la moyenne pendant la courte saison des pluies sont souvent bénéfiques pour la production agricole. Cependant, des niveaux très élevés de précipitations peuvent endommager les cultures et provoquer de graves inondations.

Pour tenir compte de cette incertitude, nous avons comparé notre scénario central vu d'en haut (déficit de production modéré pendant la longue saison des pluies + production moyenne de pluies courtes) à deux scénarios supplémentaires : 1. Déficit modéré de production pendant la longue saison + 15 % au-dessus de la moyenne de production de pluies courtes (Modéré/AA), et 2. Déficit modéré de production pendant la longue saison des pluies + 15 % en dessous de la production moyenne des pluies courtes (Modéré/BA).

Dans le scénario Modéré/AA, une production de pluies courtes supérieure supérieure à la moyenne compense les déficits antérieurs, réduisant respectivement les pertes du PIB national et du PIB agricole de 0,4 et 1,6 point de pourcentage (Figure 6) et diminuant le nombre de personnes supplémentaires tombant dans la pauvreté (-127 000) et la sous-alimentation (-1,7 million) (Figure 7). En revanche, dans le scénario Modéré/BA, une production faible des pluies courtes entraîne une augmentation des pertes du PIB à 1,7 %. Comparé au cas Modéré, le scénario Modéré/AB augmente la pauvreté supplémentaire de 78 000 personnes et l'insuffisance énergétique alimentaire d'environ 1,3 million (Figure 7).

Figure 6

Figure 7

Conclusion

Dans l'ensemble, l'analyse met en lumière les risques économiques et sociaux importants auxquels le Kenya est confronté en 2026, notamment à cause du Niño exceptionnellement fort cette année. Bien que la guerre contre l'Iran devrait avoir un effet minimal cette année, El Niño représente un risque nettement plus important pour l'économie (une perte du PIB national de 1,3 % et une baisse de 5,3 % du PIB agricole) et pour les moyens de subsistance.

Les pressions qui en résultent sur les prix agricoles, le bien-être des ménages, la pauvreté et la sécurité alimentaire soulignent l'importance d'élaborer des réponses politiques ciblées et en temps opportun pour atténuer les impacts et protéger les ménages vulnérables. Par ailleurs, une incertitude importante concernant les niveaux futurs de PIB, de pauvreté et de sous-alimentation persiste. Les prévisions de pluies courtes supérieures à la moyenne (octobre–décembre) pourraient avoir des effets positifs ou négatifs, les futures saisons de culture pourraient faire face à des pressions d'achat d'engrais et de budgets de subventions, et de fortes périodes d'El Niño, comme celle actuellement en place, augmentent le risque d'une transition rapide vers La Niña, un événement associé à un risque accru de sécheresse au Kenya durant la période Mapril à juin.

Un prochain article de blog se concentrera plus directement sur les implications politiques de ces résultats de modélisation.

Emerta Aragie est chercheur associé à l'unité de prospective et de modélisation des politiques (FPM) de l'IFPRI ; Shadrack Mwatu et Adan Shibia sont analystes principaux en politiques au Kenya Institute for Public Policy Research and Analysis (KIPPRA) ; Chris Hillbruner est responsable du Programme mondial de sécurité alimentaire au sein de l'unité Marchés, commerce et institutions de l'IFPRI. Les opinions sont celles des auteurs.