Memoire Online - Intégration économique régionale et dynamique de la croissance économique dans la sous région de la sadc: approche par modèles des données de panel. de 1990 à 2013.

La présente étude porte sur les pays de la sous-région de la SADC ; pour ce faire nous avons fait recours aux données issues d'une Base des données de la Banque mondiale et de la CNUCED pour une analyse théorique approfondie (figures et tableaux liés aux échanges intra zone). Le problème lié à la disponibilité de certaines données pour certains pays de la sous-région a fait que notre étude ne se limite qu'à 10 pays membres de la SADC

Les différentes variables mises relation pour cerner l'impact de l'intégration régionale sur la croissance économique sont principalement la croissance du PIB des pays membres (% annuel), représentant la variable dépendante, les flux d'IDE entrants en % du PIB et l'Ouverture commerciale

Intégration économique régionale et dynamique de la croissance économique dans la sous-région de la SADC : analyse en modèle des données de Panel de 1990 à 2013

rapportée au PIB. Certaines variables de contrôle font partie aussi dans l'analyse pour essayer d'améliorer la qualité de nos estimateurs.

La variable liée à l'ouverture économique est introduite dans l'équation, et fait l'objet d'une variable d'état ou variable cible pour cerner les effets de l'intégration économique régionale sur la croissance des économies de la sous-région. Il est ici question de l'ouverture économique individuelle calculée de façon traditionnelle, c'est-à-dire la somme des importations et des exportations rapportée au PIB pour chaque pays considéré. Elle peut être positive²⁰ou négative. Sa positivité en termes de signe attendu sur la croissance économique est dû au fait que lorsqu'une économie s'ouvre au marché extérieur ou à l'intégration, elle bénéficie des effets d'avantages comparatifs proportionnellement à l'épanouissement de son marché et sa spécialité. Dans des analyses plus poussées, cette ouverture est utilisée de manière bilatérale pour cerner les effets de détournement ou non du marché. Son influence négative se révèle selon la structure économique des états qui s'intègre et dont les effets induits de leurs spécificités sont d'un facteur déterminant dans le développement de la région. Et de plus dans des conditions marquées par des économies d'échelle et par une concurrence imparfaite, l'effet de la libéralisation du commerce sur la prospérité générale peut être négatif.

Les IDE sont un facteur déterminant de la régionalisation économique et son analyse comme facteur déterminant de la croissance économique requiert une attention particulière. Les études empiriques et voir même la théorie sur les IDE montrent que ces derniers ont des effets escomptés positifs et négatifs, voire même indéterminé en ce sens que l'impact des IDE sur la croissance est fonction du type d'IDE, des structures de l'économie du pays d'accueil et des interactions qui se développeront ou non entre les variables telles que le capital humain, l'investissement domestique, le commerce extérieur, etc. Par contre, considérant l'influence de la structure du pays d'accueil sur l'attractivité des IDE, ces derniers ont souvent tendance à donner des effets qui dépendent de l'ampleur même de son attractivité et d'autres facteurs influents ; d'où, le signe attendu reste indéterminé.

20 L'ouverture varie ensuite positivement avec le revenu par tête : à mesure que celui-ci progresse une demande de variétés se manifestant chez les consommateurs, le commerce international - notamment intra branche - se développe.

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Dans la présente analyse, plusieurs variables de contrôle ont été utilisées afin de bien cerner les effets d'une intégration réussie sur la croissance des pays de la région sous examen. Il s'en suit des variables liées au proxy du développement financier qui, dans cette étude a été représenté par la masse monétaire rapportée au PIB et qui présente un effet positif escompté sur la croissance économique. En deuxième lieu, l'autre indicateur utilisé est les investissements domestiques avec comme proxy les crédits accordés au secteur privé et présentant un signe attendu positif.

De plus, il a été aussi question de cerner les effets de la population sur la croissance de la sous-région. Le choix de cette variable s'est justifié par le fait que la population constitue un facteur déterminant de l'intégration par le marché car constituant des véritables débouchées pour l'écoulement des marchandises tant au niveau local que régional (effet taille du marché)²¹. Le niveau des vies des populations des pays membres et les conditions de misère et de la pauvreté éventuelle dans la région montre que la population aurait des effets soit négatifs ou positifs sur la croissance des économies de la région. Il sied aussi de signaler l'effet de la population entre dans une certaine mesure dans la considération d'une économie comme émergente ou pas selon que sa population lui offre ou non une taille réelle de son marché.

L'aide publique au développement net reçu est retenue aussi dans l'analyse car étant un des indicateurs du développement individuel d'une économie. Ses effets sur la croissance restent cependant positifs.

Variables	Mesures (proxy)	Acronyme	Signe attendu
Croissance Economique	Taux de croissance du PIB (% annuel)	PIB	Aucun signe
Investissements directs étrangers	Flux nets entrants en % du PIB	Lide (en logarithme)	+/- ( ?)
Ouverture commerciale	Somme des exportations et importations en % du PIB	Louv (en logarithme)	+/-
Développement financier	masse monétaire sur le PIB (MM/PIB)	Ldvfin (en logarithme)	+
Investissements domestiques	crédits octroyés au secteur privé	Linvdom (en logarithme)	+
Population	Population totale	Lpop	+/-
Aide publique au développement net reçu		Lapdnr	+

Note : les signes (+) et (-) correspondent respectivement aux effets positifs et négatifs attendus ; le signe (+/-) signifie que l'impact dépend de l'ampleur ; et enfin le signe ( ?) est mis pour l'effet indéterminé ou difficile à appréhender.

Les signes attendus des variables ainsi présentées, décrivent leurs effets sur la croissance économique et leurs coefficients nous permettent d'appréhender les proportions dans lesquelles elles affectent les variations de

21 Plus la population est importante, plus une grande part du produit global est réalisée entre acteurs nationaux, plus la recherche de nouveaux marchés peut s'effectuer dans le cadre national. L'étendue de la demande interne permet de concilier diversification de la production et compétitivité et partant réduit le recours à l'échange international.

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cette croissance. La présence des logarithmes dans ces équations linéaires offre l'avantage d'interpréter leurs coefficients comme des élasticités, d'où leur choix dans la construction du modèle.

Le présent chapitre s'est largement attelé sur l'approche méthodologique. L'objectif principal de ce chapitre fut de passé en revue la méthodologie d'usage dans l'étude afin de bien cerner l'impact de l'intégration économique régionale sur la croissance des pays de la région. C'est dans ce contexte que ce chapitre s'est articulé sur deux sections principales ; la première section traitant essentiellement de l'adaptation et fonctionnement général du modèle des données de panel avant de voir la deuxième section aborder le pont sur la méthode d'estimation, la spécification du modèle, données et sources des données.

Il en découle que l'analyse des variables capables de promouvoir ou de freiner la croissance économique d'un groupe de pays, pose un problème de choix de la méthodologie, dans la mesure où la croissance peut être endogène à certaines variables et exogènes aux autres. La non-prise en compte de cette hétérogénéité peut conduire à des résultats erronés.

Ainsi, pour mieux saisir l'effet de l'intégration régionale sur la croissance dynamique dans certains pays de la sous-région de la SADC et de faire ressortir les différences entre les pays, l'approche par les modèles de données de panel permet d'obtenir de meilleurs résultats. Ces modèles de données de panel présentent plusieurs avantages. La double dimension des données (individuelle et temporelle) permet de rendre compte simultanément de la dynamique des comportements et de leur éventuelle hétérogénéité, ce qui constitue un avantage par rapport aux autres types de données que sont les séries temporelles et les coupes transversales. A ces avantages viennent s'ajouter d'autres liés au nombre très élevé des données et leur variabilité.

Dans une première phase, l'équation fut estimée par la méthode des moindres carrés ordinaires sur les données groupées (Pooled model), sans tenir compte de la dimension temporelle. Cette première approche a permet de vérifier la conformité des signes des coefficients au regard des hypothèses formulées précédemment. Il a été ensuite fait recours à l'estimateur des effets fixes encore appelé « Within » qui fixe les effets individuels et effectue alors une régression sur les moyennes individuelles de sorte à obtenir une plus grande précision dans l'estimation. Cet estimateur ne permet toutefois pas d'estimer les variables invariantes dans le temps.

La régression a été donc faite avec l'estimateur des effets aléatoires encore appelé « modèle à erreurs composées » qui utilise les moindres carrés

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généralisées pour palier à cette insuffisance de la méthode des effets fixes et qui a présenté des résultats plus au moins meilleurs.

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3.2.3. Données et sources des données