L'incidence de la dette publique extérieure sur l'économie congolaise de 1980 à 2012.

CHAPITRE QUATRIEME

ANALYSE DE LA CORRELATION ENTRE LA DETTE PUBLIQUE ET LA CROISSANCE ECONOMIQUE

Dans ce chapitre il sera question d'analyser la causalité entre la dette publique et la croissance économique en RD Congo. A travers la causalité entre la dette publique extérieure et le service de la dette en pourcentage du PIB d'une part et le taux de croissance économique, le taux de croissance par habitant d'autre part. Mais avant de passer à l'analyse de causalité proprement dite, nous allons brièvement présenter la démarche méthodologique à suivre.

4.1. Démarche méthodologique d'analyse de la causalité

4.1.1. Analyse de la stationnarité des séries chronologique

L'étude de la stationnarité est pour les séries chronologiques est justifiées par les régressions fallacieuses (spurous régression) car il peut exister une corrélation importante entre les variables par le seul fait que celles-ci sont liées à une variable commune qui est le temps (trend)^40(*).

Pour étudier la stationnarité, nous allons recourir au trois tests complémentaires ci-après :

Ø l'analyse graphique ;

Ø le test de la racine unitaire à travers les statistiques de Dickey-Fuller^41(*). le test de la racine unitaire a l'avantage de déterminer la nature du non stationnarité et permet ainsi de choisir la méthode appropriée pour stationnariser.

En effet, il existe deux types de non stationnarité : le type déterministe ou trend stationary (TS) et le type aléatoire ou differency stationary (DS). En cas de non stationnarité de type déterministe, on stationnarise en utilisant l'écart à la tendance et pour le type DS, on utilise le filtre aux différences.

Une série stationnaire est celle qui n'a ni trend, ni saisonnalité, c'est-à-dire :

Ø sa moyenne est constante et indépendante du temps ;

Ø sa variance est finie et indépendante du temps ;

Ø sa covariance est indépendante de différents décalages dans le temps.

a) L'analyse graphique.

Toute analyse économétrique des séries chronologiques commence par l'analyse graphique qui permet de voir l'évolution des données et de se prononcer sur la stationnarité de celles-ci. En effet, le graphique peut faire ressortir une tendance croissante ou décroissante, ou une variabilité autour d'une moyenne. Dans le cas contraire, on est en présence d'une série stationnaire.

b) Test de la racine unitaire par la statistique de Dickey-Fuller Augmentée (ADF).

Ici, il est question de comparer la statistique T de Dickey-Fuller à la valeur critique de Mackinnon au seuil fixé. Les logiciels économétriques fournissent automatiquement ces valeurs au seuil de 1%, 5% et 10%. Si la statistique ADF est inférieure à la valeur critique de Mackinnon, on conclut à la stationnarité de la série ; dans le cas contraire, il y a non stationnarité. Le test ADF permet de déterminer le type de non stationnarité à travers l'analyse de trois équations du test :

Ø l'équation avec constante et tendance ;

Ø l'équation avec constante et sans tendance ;

Ø l'équation sans constante ni tendance.

Le type TS est celui où le trend est significatif dans la troisième équation et la stationnarisation se fait par l'écart à la tendance.

Le type DS est celui où le coefficient de la variable décalée est significatif dans la troisième équation. Lorsque dans la deuxième équation, le coefficient de la variable décalée et la constante sont significatifs, on est en présence d'un non stationnarité de type DS avec dérive.

Dans les deux derniers cas, la stationnarisation se fait par le filtre aux différences.

Lorsque dans la première équation, les coefficients de la variable décalée ainsi que le trend sont significatifs, on a les deux types de non stationnarité dans la même série.

Une série non stationnaire de type DS est également qualifiée de série intégrée. L'ordre d'intégration est donné par le nombre des différences qui permettent de stationnariser la série. Lorsque deux ou plusieurs séries sont intégrées de même ordre, il peut arriver que leur combinaison linéaire soit stationnaire. On dit alors que ces séries sont cointégrées et on peut estimer un modèle à correction d'erreur qui permet de déterminer la relation à long terme entre elles si les autres conditions requises sont réunies.

* ⁴⁰Bourbonnais, R ; Econométrie, manuel et exercices corrigés, 4^ème édition, Dunod, Paris, 2002, p.279

* ⁴¹Idem, pp.231-234