Memoire Online - Impact de l'AGOA (African Growth and Opportunity Act) sur les exportations des pays éligibles de la CEDEAO (Communauté Economique des Etats de l'Afrique de l'Ouest)

Les données introduites dans le logiciel STATA 9 ont présenté les résultats en fonction des
deux types d'estimateurs (GMM en différence première et GMM en système) et des deux
variantes à savoir la variante à une étape aussi appelée modèle non contraint⁵⁹ et la variante à

Toutes estimations effectuées avec le GMM en différence et en système pour la variante à deux étapes donnent des coefficients non significatifs conformément à Nouve (2005). En effet selon celui-ci, cette estimation bien que robuste en théorie, a tendance à produire des erreurs standards qui sont biaisés dans les échantillons finis. Des cas similaires ont incité Arellano et Bond (1991) à recommander la méthode à une étape pour l'inférence. Mais Windmeijer (2005) développe une méthode pour corriger les erreurs standards dans un échantillon de petite taille pour l'estimation à deux étapes et Roodman (2005) rend la procédure disponible sur STATA. La non disponibilité de cette méthode et de cette procédure ne permet pas l'estimation avec la variante à deux étapes.

L'estimation de l'équation (7) par la méthode GMM en différence à donner les résultats du tableau 3.2 tandis que son estimation par la méthode GMM en système a donné les résultats inscrits dans le tableau 3.3.

⁵⁸ L'hypothèse est Ho : toutes les séries sont non stationnaires contre H1 : elles sont toutes stationnaires. Une probabilité du test inférieure à 10% conduit à rejeter Ho.

⁵⁹ Ce modèle utilise l'ensemble des instruments valides pour chaque période

⁶⁰ Ce modèle suit la pratique habituelle d'utilisation des deux premiers instruments valides.

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Echantillon 1		Echantillon 2				Echantillon 3				Estimation II dlnnoptotalxijt
-0,2424***		-0,2424***				-0,3740***				-0,5248***
(0,5823)		(0,5823)				(0,0027)				(0,0383)
-13,1713		-13,1713				-0,6191				-0,2199
(8,7821)		(8,7821)				(7,0624)				(4,7624)
4,84e-06		4,84e-06				-4,81e-06				-6,77e-07
(4,84e-06)		(4,84e-06)				(8,11e-06)				(1,02e-06)
0,00007**		0,00007**				0,00002				7,61e-07
(0,00003)		(0,00003)				(5,90e-06)				(3,01e-06)
-0,0165				-0,0165				-0,0278				0,0015
(0,01057)				(0,01057)				(0,0163)				(0,0085)
1,51e-07***				1,51e-07***				1,7e-07***				5,47e-08***
(2,88e-08)				(2,88e-08)				(2,60e-08)				(1,0e-08)
5,06e-10			5,06e-10				8,99e-10				-5,91e-10
(2,13e-09)			(2,13e-09)				(2,98e-09)				(1,27e-09)
1,47e-11***			1,47e-11***				5,51e-11				-1,62e-13
(7,14e-12)			(7,14e-12)				(2,54e-11)				(3,02e-12)
1,00	1,00				1,00				1,00
0,31	0,31				0,11				0,07
0,15	0,15				0,31				0,10
0,00	0,00				0,95				0,00
36	36				18				42
6	6				3				6

Les valeurs entre parenthèses dans le tableau représentent les erreurs standards des valeurs des coefficients situées au-dessus

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Tableau 3.3 : Estimation en panel dynamique par le GMM en système, Option Robust

Echantillon 1			Echantillon 2			Echantillon 3			Estimation II dlnnoptotalxijt
-0,2424***			-0,2424***			-0,3740***			-0,5248***
(0,5823)			(0,5823)			(0,0027)			(0,0383)
-13,1713			-13,1713			-0,6191			-0,2199
(8,7821)			(8,7821)			(7,0624)			(4,7624)
4,84e-06			4,84e-06			-4,81e-06			-6,77e-07
(4,26e-06)			(4,26e-06)			(8,11e-06)			(1,02e-06)
0,00005***			0,00005***			0,00002***			7,61e-07
(0,00002)		(0,00002)			(5,90e-06)					(3,01e-06)
-0,0214**		-0,0214**			-0,0278*					0,0015
(0,0108)		(0,0108)			(0,0163)					(0,0085)
1,51e-07***		1,51e-07***			1,72e-07***					5,47e-08***
(2,88e-08)		(2,88e-08)			(2,60e-08)					(1,0e-08)
5,06e-10		5,06e-10					8,99e-10				-5,91e-10
(2,13e-09)		(2,13e-09)					(2,98e-09)				(1,27e-09)
1,47e-11**		1,47e-11**					5,51e-11**				-1,62e-13
(7,14e-12)		(7,14e-12)					(2,54e-11)				(3,02e-12)
-14,9698***		-14,9698***					-5,7163***				-0,2237
(5,2539)		(5,2539)					(1,8728)				(0,9847)
1,00	1,00			1,00				1,00
0,31	0,31			0,11				0,07
0,15	0,15			0,31				0,10
0,00	0,00			0,95				0,00
42	36			21				48

(***) significatif au seuil de 1%, (**) significatif à 5% , (*) significatif à 10%

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Comme signifié précédemment, l'échantillon 1 comprend les douze pays de la CEDEAO éligibles à l'AGOA à la date du 1^er janvier 2005 à savoir le Benin, le Burkina, le Cap Vert, la Gambie, le Ghana, la Guinée, la Guinée-Bissau, le Mali, le Niger, le Nigeria, le Sénégal et la Sierra Leone. L'échantillon 2 est constitué par les douze pays éligibles de la CEDEAO sauf le Nigéria. Enfin, l'échantillon 3 est formé des pays qui ont le moins exporté sous l'AGOA c'est-à-dire tous les pays sauf le Nigeria, le Ghana, le Sénégal, le Mali et le Niger.

Ces deux tableaux 3.2 et 3.3 donnent en plus des coefficients des autres variables, la valeur ä du coefficient des exportations antérieures dans l'équation 6. Il sied alors de déterminer la valeur (ä - 1) de cette variable dans l'équation de croissance.

Tableau 3.2' : Valeur du coefficient des exportations antérieures. GMM en différence

Tableau 3.3' : Valeur du coefficient des exportations antérieures. GMM en système

La valeur du coefficient des exportations antérieures contenue dans les tableaux 3.2' et 3.3' pour les trois échantillons et l'estimation II sera retenue pour l'interprétation.

Pour ces deux estimations, le test d'autocorrelation AR(2) d'Arellano et Bond donne une probabilité supérieure à 10%. On ne peut donc pas rejeter l'hypothèse d'absence d'autocorrelation du second ordre. Dès lors le modèle est valide. De même, la statistique de Sargan et Hansen a une probabilité supérieure à 10%. Cela implique que les instruments sont valides.

Du point de vue de la robustesse du modèle, le test de contribution globale (Wald chi-2)
révèle que ce modèle est significatif à 1% pour toutes les estimations sauf dans le cas de
l'échantillon 3 où la significativité du modèle est remise en cause même à 10%. Autrement

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dit, les coefficients sont globalement significatifs avec le GMM en système et le GMM en différence. Toutefois, l'estimation par le GMM en système est meilleure, ce qui corrobore les prédictions statistiques. En effet pour les échantillons 1 et 2, six (6) coefficients sont significatifs à 5% avec le GMM en système contre quatre (4) avec le GMM en différence première ; pour l'échantillon 3, six (6) coefficients le sont avec le GMM en système contre deux (2) avec le GMM en différence. Ainsi, vu la qualité des résultats de l'estimateur GMM en système, il sera prisé dans la suite de l'analyse et donc nous ferons fi du GMM en différence.

Il s'agit de tester si les coefficients (ä, â, ou ã) sont significativement différents de zero à un seuil donné. L'hypothèse nulle à tester est :

Le critère de décision peut repose ici sur la comparaison de la probabilité (Proba) de rejet de Ho par rapport au seuil á (1%, 5% ou 10%). Ho est rejetée lorsque Proba < á. Dans ce cas, le coefficient est significativement différent de zéro au seuil á et la variable dont le coefficient est testé a une influence sur la variable dépendante.

Les tableaux 3.2, 3.3, 3.2' et 3.3' montrent que dans l'estimation GMM en système pour l'échantillon 1, quatre (4) coefficients (celui des exportations antérieures et des exportations AGOA, de la distance et de la population américaine) sont significatifs au seuil de 1%. Le coefficient du taux de change et celui des exportations de la CEDEAO vers l'UE le sont au seuil de 5%. Pour l'échantillon 2 composé de tous les pays éligibles sauf le Nigeria, les mêmes résultats statistiques sont obtenus comme pour l'échantillon 1.

Pour l'échantillon 3 (pays ayant le moins exporté sous l'AGOA), les mêmes résultats sont obtenus sauf que le coefficient du taux de change devient significatif à 10%.

Considérant l'estimation II (tous pays éligibles, les exportations non pétroliers étant la variable dépendante), seules la variable dépendante retardée et la variable exportations AGOA sont significatives et à 1%.

Au total, les résultats montrent que les exportations retardées, les exportations AGOA, la
population américaine, la distance, le taux de change et les exportations vers l'UE ont eu une
influence significative sur les exportations totales entre 1999 et 2008 dans la quasi-totalité

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des échantillons. Cependant, considérant le signe des coefficients, l'effet des exportations vers l'UE sur les exportations totales et les exportations non produits pétroliers est contrasté. Les résultats corroborent la dominance de l'estimateur GMM en système et la non pertinence de la variante à deux étapes surtout dans les petits échantillons comme ceux de cette étude.

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3.1.2.3. Résultats des estimations