Section 3 : Résultats et recommandations de
politiques économiques
Dans cette section nous allons interpréter les
résultats obtenus à partir des estimations
précédentes et énumérer certaines recommandations
jugées nécessaires pour l'amélioration du niveau de vie de
la population pauvre des pays de l'UEMOA.
3.1 Interprétation des résultats
En vue des différents tests effectués notamment
le test de Fischer (Likelihood Ratio Test), le test de Breusch et Pagan (le
LM-test) et le test de Hausman, le modèle à effet
aléatoire est le plus privilégié pour mieux expliquer la
significative des variables. L'estimateur MCG est le plus performant pour mener
à bien l'analyse de notre étude. Cependant, le
modèle à effets
CROISSANCE ECONOMIQUE ET PAUVRETE DANS LES PAYS DE
L'UEMOA
aléatoire est le meilleur modèle pour
estimer l'impact de la croissance sur la pauvreté des pays de
l'UEMOA.
Pour ce modèle, le R2 le plus pertinent est
le R2 betwen qui permet de donner une idée sur la
contribution des effets aléatoires du modèle. Sa valeur vaut
0,8435, cela indique que 84,35% des fluctuations de la pauvreté (Ratio
de la population pauvre en disposant de moins de 1.90$ par jour (2011 PPA) en %
de la population nationale) sont expliquées par le PIB par habitant,
l'indice de Gini, la croissance de la population, le degré d'ouverture
et la perception de la corruption. Les fluctuations restantes sont prises en
compte par d'autres facteurs en dehors du modèle
représenté par ??????. La valeur importante du coefficient de
détermination signifie que le modèle a un fort pouvoir
explicatif. Aux termes des différentes estimations, on note aussi une
significativité globale du modèle avec une probabilité
nulle (Prob>chi2 =0,0000). Cela se confirme par le test de Fischer.
Par ailleurs, l'analyse de la matrice de corrélation a
montré que la corrélation est bien élevée qui
illustre les liaisons entre les variables. En effet, les corrélations
entre les variables exogènes sont inférieures à 0.8, on
conclut donc à l'absence de problème de corrélation.
Egalement, l'identification de
l'hétéroscédasticité montre que la
probabilité associée à la statistique Breusch-Pagan (8,81)
est inférieure aux seuils conventionnels. Donc l'hypothèse
d'hétéroscédasticité est retenue.
Par rapport aux hypothèses mises, la première
hypothèse portant impact du PIB par habitant sur
^
la pauvreté est largement validée. Le
coefficient fi = -0,669 associé à la variable
PIBh est négatif et significatif aux seuils conventionnels. On peut donc
dire que la croissance importante enregistrée dans les pays de l'UEMOA a
un effet sur la réduction de la pauvreté.
Ce resultat confirme les études de (Collier et Dollar,
2001 ; Bhalla, 2002), il est en conformité avec les résultats de
Madeleine TOMO NKONO portant sur l'analyse empirique de l'impact de la
pauvreté sur la croissance dans la zone CEMAC et UEMOA. Cependant
si la croissance augmente de 10%, la pauvreté va diminuer de
6,69%. Toutes choses égales par ailleurs.
L'hypothèse 2, elle aussi est
validée. L'indice de Gini agit significativement et positivement sur la
pauvreté. Une croissance accompagnée d'une augmentation des
inégalités de revenu ne
^
|
favorise pas la réduction de la pauvreté.
L'élasticité de la pauvreté-inégalités vaut
f2
|
= 0,727.
|
L'effet marginal est positif, cela implique qu'une
augmentation de 10% les inégalités va
MEMOIRE MASTER II/ METHODES STATISTIQUES ET
ECONOMETRIQUES/MAOULIDA SOUDJAY 48
MEMOIRE MASTER II/ METHODES STATISTIQUES ET
ECONOMETRIQUES/MAOULIDA SOUDJAY 49
CROISSANCE ECONOMIQUE ET PAUVRETE DANS LES PAYS DE
L'UEMOA
entrainer une augmentation de la pauvreté
7,27%, toutes choses égales par ailleurs. Cette
hypothèse confirme aussi les travaux expliquant l'effet des
inégalités sur la pauvreté.
Par rapport à l'hypothèse 3 du
modèle, les résultats obtenus ne valident pas l'hypothèse
préalablement posée. L'effet du degré d'ouverture n'est
pas significatif sur la pauvreté mais agit négativement sur la
pauvreté. Cela peut être causé par la faible ouverture au
commerce international des pays de la zone et la difficulté des
économies Africaines à s'insérer dans le processus de la
mondialisation.
Par rapport à l'effet de la croissance
démographique sur la pauvreté, la variable croissance de la
population est significative et positive. Ce qui est contradictoire à
notre hypothèse de base étant donné que l'effet marginal
pauvreté-croissance démographique est négatif. Ainsi, les
résultats obtenus après estimation indiquent qu'une
augmentation de 10% de la croissance de démographique
entraine une réduction de la pauvreté de 3,88%,
toutes choses égales par
=
^
ailleurs. L'élasticité de la croissance
démographique par rapport à la pauvreté vaut fl,
-0, 388. Cela peut s'expliquer par l'augmentation du taux de
scolarisation des pays de l'UMEOA qui est source de perfection de main d'oeuvre
qualifié. Une fois que le capital humain s'améliore, la
production s'amplifie.
Par rapport à la significativité de la variable
la transparence, responsabilité et corruption, elle agit positivement et
significativement sur la pauvreté. Cela laisse comprendre qu'un pays qui
se rapproche à 6 au classement de la transparence, de la
responsabilisation et de la corruption dans le secteur public est susceptible
d'avoir une pauvreté très élevée.
Sur ce, ces résultats cadrent parfaitement avec les
conclusions de la théorie économique mettant en évidence
l'importance de ces facteurs pour l'explication du modèle. Le non
significativité du degré d'ouverture peut probablement
s'expliquer par le fait que les économies Africaines accusent un retard
au niveau de la mondialisation.
Pour notre test de robustesse, nous allons à nouveau
estimer l'équation (3), avec l'indice d'écart de pauvreté,
les résultats sont indiqués en annexe. Cette mesure
reflète l'ampleur de la pauvreté ainsi que son incidence. C'est
un exercice supplémentaire du modèle de panel appliqué sur
les pays de l'UEMOA afin de savoir la tendance des personnes susceptibles de
tomber dans la pauvreté. Comme dans l'étude
précédente, nous utilisons également les trois
modèles, modèle sans effets, modèle à effet simple
et modèle à effet aléatoire pour faire l'analyse du
phénomène.
CROISSANCE ECONOMIQUE ET PAUVRETE DANS LES PAYS DE
L'UEMOA
Après simulation du modèle, la tendance de la
significativité des variables de l'indice d'écart de la
pauvreté sont similaires à celle obtenue avec le Ratio de la
population. Cependant le degré d'ouverture n'est pas significatif dans
les trois modèles. L'indice de la transparence, responsabilité et
corruption n'est significatif que sur le modèle sans effet au seuil de
5%.
Avec l'indice de Gini, le coefficient de
l'élasticité de l'indice de Gini par rapport à
l'écart de la
|
^
pauvreté ????
|
a triplé dans les trois modèles impliquant une
forte inégalité dans la dispersion de
|
la pauvreté contrairement au niveau du Ratio de la
population pauvre dont l'élasticité était moyennement
faible. Tout en maintenent sa significativité, ce coefficient est
passé de 0,727 à 2,282 avec le modèle à effets
aléatoire. Cela implique qu'une augmentation de 10% des
inégalités va entrainer une augmentation de 22,82 de
l'écart de la pauvreté, toutes choses égales par
ailleurs. La tendance est pareille dans les deux autres modèles. En
outre, les résultats trouvés de l'indice d'écart de
pauvreté ne modifient pas nos conclusions préalables de l'effet
de la croissance sur la pauvreté.
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