4.2. Données et variables
Dans le cadre de notre analyse économétrique,
nous avons utilisé une transformation Log7 pour le calcul des
variables d'intérêt et de contrôle. En fait, la
transformation Log permet en plus de lisser la tendance de la série,
d'éliminer les fortes asymétries dans les distributions. Kahn et
Senhadji (2000) calculent les taux de croissance des variables en utilisant la
transformation Log, qui fournit des distributions les plus appropriées
dans le cadre des modèles nonlinéaires.
4.2.1. Les variables d'intérêt
Cette analyse empirique s'appuie sur un panel de 7 pays au
lieu de 8 car nous ne disposons pas de données suffisantes sur la
Guinée Bissau. Ainsi notre échantillon comprend le Bénin,
le Burkina Faso, la Côte d'Ivoire, le Mali, le Niger, le
Sénégal et le Togo. Utilisant les données annuelles notre
étude couvre la période de 1980 à 2005.
Pour chaque pays, nous utilisons les taux de croissance
réelle annuelle calculées à partir des PIB réelles
en les différenciant en Log. Le taux d'inflation est
considéré dans notre étude comme le taux de variation du
Log de l'Indice de Prix à la consommation (IPC) collecté à
partir du World Developpement Indicators (WDI) 2007.
4.2.2. Variables de contrôle
Toute analyse empirique de l'impact de l'inflation sur la
croissance économique doit contrôler l'influence des autres
variables qui pourraient influer le taux de croissance économique des
pays de l'UEMOA. En nous
7 Cf. Mubarik (2005)
référant aux différents
déterminants de la croissance dans les modèles de croissance
endogène et les plus significatives dans l'UEMOA selon les estimations
de Ténou Kossi soulignée dans le chapitre précédent
et sur la base de données à notre disposition, les variables
sélectionnées sont :
> Le taux de croissance de la population
(tcpop)
> Le taux de croissance de l'investissement
(tci)
> Le taux de croissance de la dépense publique
(tcdp)
> Le taux d'accroissement de l'exportation
(tcx)
> Le taux d'accroissement du taux brut de scolarisation
secondaire (tctbbs)
4.2.3. Sources de données
Les différentes données sur ces valeurs nous
proviennent principalement de la base de données de la BCEAO. A celle-ci
nous adjoignons celle du World Developpement Indicators 2007 et de la banque de
France.
4.2.4. Forme fonctionnelle du modèle
Ainsi, nous obtenons le modèle sous la forme fonctionnelle
suivante :
Pour estimer l'équation (2), nous y remplaçons
qit<kj)
respectivement par Infld1kj et
Infld2kj. Ainsi cette équation devient :
Avec kj = 7, 8, 9, 10,11
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