Politique fiscale et croissance économique en zone CEMAC.

Conclusion du Chapitre

Il était question pour nous de présenter nos modèles économétriques, et les techniques d'estimations utilisées pour répondre à nos questions spécifiques. A cet effet, pour notre première hypothèse d'étude, nous avons construit un modèle de panel à effets aléatoires avec variable instrumentale. De plus, nous avons présenté les différents tests effectués sur ce modèle. Il s'agit des tests de stationnarité de IPS ; d'homogénéité ; de spécification de Hausman ; de causalité bidirectionnelle de Granger mais aussi l'estimation des paramètres du modèle par les variables instrumentales. Notre seconde hypothèse s'est également construite autour d'un modèle de panel à erreurs composées ; dont la régression a nécessité que nous présentions la méthode d'estimation par variables instrumentales.

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CHAPITRE IV : RESULTATS ET RECOMMANDATIONS

Au chapitre précédent, nous avons présenté les modèles et les étapes d'estimations économétriques, en relation avec nos différentes hypothèses. Dans ce chapitre, nous nous attèlerons à présenter les résultats de nos estimations et les recommandations de politiques économiques tant pour la relation fiscalité et croissance économique (Section 1) que celle de l'instabilité des recouvrements fiscaux et la variabilité de la croissance économique (Section 2). Le but de cette démarche est de confirmer ou d'infirmer nos hypothèses d'étude. Rappelons le, ces hypothèses stipulent d'une part que : les taux de pressions fiscales appliquées en CEMAC sont si élevés qu'ils dépriment la croissance économique des pays concernés (Hypothèse 1), et d'autre part que : l'instabilité des recouvrements fiscaux au sein de la zone CEMAC a un impact positif sur la variabilité de la croissance de la sous-région (Hypothèse 2).

SECTION 1 : FISCALITE ET CROISSANCE ECONOMIQUE: RESULTATS ET
RECOMMANDATIONS

Cette section ambitionne de présenter et d'interpréter les résultats de nos estimations effectuées pour le modèle [III.1] et d'en donner des recommandations concernant la fiscalité et la croissance économique.

I.1- Présentation et interprétation des résultats.

A la lumière des différents tests économétriques effectués au chapitre précédent, nous avons obtenu les résultats suivants que nous interprétons :

> Analyse de la stationnarité des variables

Tout comme nous l'avons mentionné au chapitre 3, nous effectuons le test de stationnarité en panel de « Im, Pesaran et Shin (IPS) ». Les résultats sont consignés dans les tableaux IV.1 et IV.2 se trouvant à l'annexe.

Il ressort du test IPS au seuil de 1% (un pourcent) que la variable endogène est stationnaire dans les formulations avec constante d'une part et avec constante et trend d'autre part. De ce fait le taux de croissance est intégrée d'ordre zéro c'est-à-dire I(0).

Au rang des variables explicatives, le logarithme du PIB réel par habitant et capital humain mesuré par le taux de scolarisation sont non stationnaires au seuil de 1% (voir 10% dix pourcent) selon le test IPS (spécification avec trend). Nous les considérerons comme ayant une racine unitaire. Ces deux variables de contrôle seront différenciées une fois dans l'optique de les rendre stationnaire avant l'estimation du modèle. Par contre toutes les autres variables explicatives : logarithme de la formation brute de capital fixe, l'ouverture économique (taux d'ouverture), recettes fiscales et taux de pression fiscale sont stationnaires dans la spécification du test IPS avec trend. Elles sont intégrée d'ordre zéro [I(0)]. Nos variables étant de différents ordres d'intégration, nous ne pouvons pas effectuer un test de cointégration.

> Test de spécification ou d'homogénéité (Hsiao)

L'algorithme du test d'analyse de l'homogénéité du premier modèle donne les résultats

présentés dans le tableau ci-dessous.

Tableau IV.3 : Résultats du test d'homogénéité de HSIAO

Etapes du test	... ~	~ ...		3 ...	p-value associée
0, 00001172	0, 124152	0, 00409323		Décision
On rejette H01	On accepte H02	On rejette H03

Sources : Nos calculs sous STATA

Le p-value associée au test de Fischer de l'hypothèse ...~ est égale à 0, 00001172. Elle est inférieure au seuil de 10%, donc pour ce seuil, on rejette l'hypothèse nulle _...^~d'égalité des

constantes D; et des coefficients E; et k; avec E; = (E_J; E_K et E_`)' etk; = ( †; e i= h)'. Il convient alors de tester l'hypothèse ...~ d'égalité des coefficients E; et k; (coefficients associés aux variables explicatives) entre les pays. Le p-value associée à ce test indique que jusqu'au seuil de 0, 124152 (12,4152%), l'hypothèse nulle ne peut pas être rejetée. A 10%, on confirme donc ici la structure de panel. Il reste enfin à tester l'hypothèse ...~ des constantes individuelles D;. Le p-value est inférieur au seuil de 5%. Pour ce seuil, on rejette l'hypothèse nulle d'égalité des constantes D; : il est nécessaire d'introduire dans le premier modèle des effets individuels. Pour savoir si l'effet individuel est fixe ou aléatoire, nous avons eu recours au test de spécification de Hausman.

> Test de spécification de Hausman

Par la suite, l'on fait appel au test de Hausman pour savoir si l'effet individuel est fixe ou aléatoire. Les résultats de ce test regroupés dans le tableau IV.4 de l'annexe ne réfutent pas l'hypothèse d'absence de corrélation entre le terme aléatoire et les variables explicatives du modèle (P-value= 92,4% supérieur à 5%), et le test de Chi2(7)= 2,57. Dans ce contexte, le

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modèle à effet aléatoire est préférable au modèle à effet fixe. Pour le premier modèle, l'on estimera donc un panel de type erreurs composées dont la structure est la suivante :

TC i_,t= ai + _9Dévali,t + p _ln(Yi,t) + _13sln(Ki,t) + _132educi,t + 133T _0i,t + gpTPF_{i,t_s} +

Ei,t

Avec ai = a + ui ; a désigne la composante fixe et uila composante stochastique individuelle, non observable.

> Test de causalité bidirectionnelle : test de causalité en panel de Granger par paire de

variables.

Le test de causalité de Granger en panel par paires de variables nous a fourni des résultats consignés dans le tableau IV.5 de l'annexe. Il en ressort d'une part qu'au seuil de 10%, le taux de croissance économique cause au sens de Granger le capital physique, le taux d'ouverture et le taux de pression fiscale. On relève d'autre part que le PIB réel par habitant (que l'on a retardé d'une année), le taux d'ouverture commerciale, les recettes fiscales (retardées d'une année) et le taux de pression fiscale (retardé d'une année) causent au sens de Granger le taux de croissance économique. On en déduit l'existence d'une causalité bidirectionnelle entre les paires de variables : « taux de croissance économique- taux d'ouverture commerciale », et « taux de croissance économique - taux de pression fiscale ».

Une fois que nous connaissons les sens des causalités bidirectionnelles, nous pouvons passer à l'estimation proprement dite des paramètres de notre modèle.

> Estimation des paramètres du modèle

Le tableau IV.6 de l'annexe, implique que la corrélation entre le taux de croissance du PIB et le taux de pression fiscale est de -0,164, et celle entre ce taux de pression fiscale et les recettes fiscales est de 0,775. Par conséquent, notre variable explicative d'intérêt est donc endogène, et la covariance entre cette variable et celle des recettes fiscales est non nulle. Dans ces conditions, il nous est possible d'effectuer une régression en panel à erreurs composées, avec les recettes fiscales comme variable instrumentale.

L'estimation des paramètres du modèle nous donne le tableau ci-après.

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Tableau IV.7: Estimation du modèle 1. (Variable dépendante : taux de croissance du PIB)

Code	Variables explicative	fi	P>t		Influence	Constante
Constante	-4,153**	0,039	Négative		Deval
Dévaluation (variable indicatrice)	-0,585*	0,000	Négative		ln_pibr_hbt
Logarithme du PIB réel par habitant	102,19*	0,000	Positive		ln_fbcf
Logarithme de la formation brute de capital fixe (capital phy.)	0,320*	0,000	Positive		dk_h
capital humain mesuré par le taux de scolarisation	0,021	0,418	Positive		t_o
L'ouverture commerciale / Le taux d'ouverture	5,398**	0,049	Positive		L.tpf
Taux de pression fiscale retardé	-6,750*	0,000	Négative

L'influence d'une variable est en gras-italique lorsque son coefficient estimé est *= Significatif à 1%, **= Significatif à 5%.

Sources : Estimations de l'auteur sous le logiciel Stata 12

Les résultats présentés ci-dessus font état de ce que la seule variable non significative est le capital humain. Toutes les autres sont significatives soit à 1% (un pour cent), soit à 5% (cinq pour cent). Les variables peuvent donc être classées en deux groupes. D'un côté le groupe de variables qui ont des élasticités positives à savoir les variables : niveau de PI3 par tête, capital physique, le capital humain et taux d'ouverture commerciale. De l'autre côté, le groupe des variables à élasticités négatives. Il s'agit des variables taux de pression fiscale et dévaluation le signe est négatif.

Pour le premier groupe de variables :

Le niveau de PI3 par habitant a un impact positif sur la croissance économique, du fait du signe de son coefficient. Toute hausse de 1% du niveau de cette variable, entraine une augmentation de la croissance économique de 102,19%. Ceci n'a rien d'étonnant, car cette variable est considérée comme un indicateur de développement économique. De plus, le tableau IV.8 réfute la théorie de la convergence conditionnelle. En effet, le modèle de Solow (1956) prédit que les économies ayant un niveau initial du revenu peu élevé croissent plus rapidement que celles dont le niveau du revenu est plus important et proche de l'état stationnaire. Or on constate qu'en zone CEMAC, les pays qui en 1980, avaient les niveaux de PI3 réel les plus faibles (Congo,

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République Centrafricaine et Tchad) occupent toujours les dernières places. On conclut alors qu'il n'y a pas convergence des niveaux de vie des populations de la sous-région.

L'investissement a un impact positif sur la croissance du PIB. Cela se traduit par le signe de son coefficient. En effet une augmentation du niveau de l'investissement de 1 % entraîne une augmentation de la croissance du PIB de 0,320%. Cette sensibilité de la croissance économique à l'investissement traduit l'importance de cette variable dans le processus du développement. Toutefois, il est important de constater que cette sensibilité est pratiquement non signifiante du fait de l'envergure que la littérature reconnaît à l'investissement. Ce niveau d'investissement est d'autant plus faible que malgré la croissance du PIB, la pauvreté n'a pas reculée. Il urge alors donc que les politiques macroéconomiques, mettent un accent particulier sur l'investissement privé et public. Cela exige un tissu économique sain et peu contraignant avec les mesures fiscales visant à stimuler l'investissement.

Le capital humain, tout comme les autres variables présentées a une influence positive sur la croissance du PIB, mais malheureusement, cette influence est non significative.

Le taux d'ouverture commerciale a également un impact positif sur la croissance économique des pays de la zone CEMAC. Une augmentation de 1 % du taux d'ouverture commerciale entraîne une augmentation du taux de croissance économique de du PIB de 5,398%. Cette situation ne surprend guère car si l'on en croit Avom (2011), les taux de croissance excellents de la zone CEMAC sont largement tributaires de l'exportation de quelques produits de base, et notamment le pétrole. Cette situation rend la sous-région, vulnérable aux chocs des pays dont elle dépend. Nous en avons pour preuve la récente crise financière de 2008²⁵.

Pour le deuxième groupe de variables

Les taux de pression fiscale utilisés pour la régression de notre modèle ne jouent pas en faveur de la croissance du PIB. Comme l'atteste son coefficient, avec 1% de chances de se tromper, une augmentation du taux de pression fiscale de 1 % entraîne une baisse de la croissance économique de 6,750%. Force est de constater que le seuil d'imposition en zone CEMAC est franchi²⁶. Ce résultat n'est pas surprenant car la majeure partie des études empiriques rendent compte du lien négatif existant entre la politique fiscale et la croissance économiques des pays à travers le monde.

²⁵ Banque de France, 2008

²⁶ Confère Laffer (1978)

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Quant à la dévaluation, elle a eu un impact négatif sur le niveau de croissance de la sous-région. Cette vision est partagée par de nombreuses études notamment celles de la BAD²⁷ qui stipulent que la dévaluation de 50% du FCFA en 1994 qui a corrigé la surévaluation de la monnaie a eu des effets mitigés sur la croissance économique jusqu'au début des années 2000.

Aussi, les variables indépendantes du modèle contribuent à 99,06% en l'explication de la variabilité interindividuelle du taux de croissance ; tandis que les effets aléatoires des différents pays contribuent à 94,93% au modèle²⁸. Après l'analyse de ces résultats, nous proposons des stratégies à adopter par les gouvernements de la sous-région pour réduire l'instabilité de leurs croissances économiques.