Structure de l'actif bancaire et croissance économique dans l'UEMOA

3-2/Stationnarité des variables

De nos jours, les tests de stationnarité les plus usités sont : le test Augmenté de Dickey-Fuller (ADF), le test de Phillips-Perron (PP) etc. Le test retenu dans cette étude est celui de Dickey-Fuller Augmented(ADF).

Les hypothèses du test sont les suivantes :

H0 : la variable est non stationnaire

H1 : la variable est stationnaire

Il ressort du test que toutes les variables sont stationnaires. Les résultats sont consignés dans le tableau ci-après.

Tableau n°3 : Résultats du test de stationnarité

Variables	Test ADF à niveau		Test ADF en différence	1ère	Test ADF en différence 2nd
	Valeur calculée	valeur critique	Valeur calculée	valeur critique	Valeur calculée	valeur critique
lnPIB	0.736895	-3.020686	-3.018404	-3.020686	-5.497432***	-3.029970
lnCE	3.260920	-3.029970	0.200905	-3.040391	-4.831907***	-3.040391
lnRE	2.838772	-3.012363	-1.963787	-3.020686	-5.066746***	-3.029970
lnCET	3.499720	-3.012363	-2.034433	-3.020686	-4.760569***	-3.040391
lnAE	-1.109317	-3.012363*
lnCS	0.264455	-3.012363	-3.819143	-3.020686	-8.693584***	-3.029970

* : stationnaire à niveau

** : stationnaire en différence 1ère

*** : stationnaire en différence 2nd

Source : Calcul de l'auteur sur EVIEWS 5 à partir des données collectées à la BCEAO

Les valeurs calculées (Statistique t de Dickey Fuller) comparées aux valeurs critiques permettent de se prononcer sur l'hypothèse nulle de non-stationnarité des séries. Ici, les valeurs calculées sont inférieures aux valeurs critiques. Alors, l'hypothèse nulle de non stationnarité des séries est rejetée. En conclusion, toutes nos séries sont stationnaires.

Les conclusions des deux précédents tests amènent à étudier le modèle avec des valeurs logarithmiques. Ainsi, la forme définitive du modèle sera :

LnPIB_t = ç + á₁LnREt + á₂ LnCE_t + á₃ LnCET_{t +} á₄ LnCS_{t +} á₅LnAE_{t +} å_1r (3)

Tableau4 :résultat de l'estimation du modèle

Dependent Variable: PIB
Method: Least Squares
Date: 01/28/03 Time: 05:27
Sample: 1990 2011
Included observations: 22
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
CE	0.004822	0.000893	5.398934	0.0001
CET	-0.002602	0.000660	-3.941540	0.0012
RE	0.002157	0.001999	1.078680	0.2967
AE	0.016664	0.003517	4.738124	0.0002
CS	-0.023340	0.004396	-5.309866	0.0001
C	4168.112	904.5775	4.607799	0.0003
R-squared	0.994437	Mean dependent var		20081.87
Adjusted R-squared	0.992699	S.D. dependent var		8929.333
S.E. of regression	762.9914	Akaike info criterion		16.33937
Sum squared resid	9314495.	Schwarz criterion		16.63693
Log likelihood	-173.7331	F-statistic		572.0385
Durbin-Watson stat	1.815592	Prob(F-statistic)		0.000000

Source : Calcul de l'auteur sur EVIEWS 5 à partir des données collectées à la BCEAO

Notre équation devient alors :

LnPIB_t = 4168.112+0.002157LnREt+ 0.004822LnCE_t -0.002602LnCET_t -0.023340LnCS_{t +} 0.016664LnAE_t (4)

Les résultats de l'estimation, du modèle par les moindres carrés ordinaires, sont satisfaisants de façon globale avec une bonne adéquation. Le concours bancaire au secteur privé, mesuré par le crédit à l'économie affecte positivement mais non significativement la croissance économique de l'UEMOA avec un coefficient de 0.004822. Ce résultat, est contraire à la conclusion de l'étude menée par Hay (2000) sur un échantillon de 12 pays dont 617 sont développés et 618 sont en développement et celle de Soumaré (2009) sur le Mali. Par ailleurs, les créances sur les Etats ont un effet négatif et non significatif sur la croissance économique. Les avoirs extérieurs bruts et les réserves bancaire agissent positivement mais non significativement sur la croissance économique en des pays de l'UEMOA avec des coefficients respectifs de 0.016664 et 0.002157. Les créances en souffrance avec un coefficient de -0.023340 impact négativement mais non significativement la croissance économique.

Avant de se prononcer sur des recommandations de politique économique, la prudence oblige de mesurer les implications économiques des résultats. Le rôle moteur du financement bancaire dans la croissance économique a été mis en exergue par beaucoup d'auteurs cités plus haut. Hay (2000) et Soumaré (2009) dans leurs travaux respectifs, ont remis en cause la relation positive entre le secteur bancaire et secteur réel. Les résultats de notre étude économétrique s'écartent de leur conclusion et confirment l'hypothèse postulée. Le diagnostic de la distribution actuelle du crédit à l'économie interpelle et milite en faveur d'une allocation optimale de celui-ci, gage de la croissance économique.