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Ressources minières, croissance économique et guerres civiles en R.D.Congo


par Fanny KABWE
Université de Yaoundé 2/ Soa - DEA 2014
  

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§2. Spécification du modèle économétrique 

La forme spécifique du modèle à estimer s'écrit comme suit :

Encadré 1. Modèle d'analyse

Tpibh est le taux de croissance économique du PIB/H ; Rente est la rente minière en % du Pib ;Scolar est le taux d'alphabétisation global ;Leb est l'espérance de vie à la naissance ; Dépcons sont les dépenses de consommation en % du Pib ;Fbcf est la formation brute du capital fixe en % du Pib ;Epargne est l'épargne nationale, Infl est le taux d'inflation et War est les guerres civiles, t est le temps.

L'analyse économétrique exige beaucoup de prudence puisqu'une violation ne serait-ce que partielles des hypothèses fragiliserait la validité des résultats obtenus. Ainsi, les données collectées doivent être testées avant de les soumettre à l'estimation. C'est à ce titre que les tests de diagnostic concernant la stationnarité et la multicolinéarité de nos séries ainsi que la normalité et l'autocorrélation des résidus ont été systématiquement effectués.Après application des tests de Dickey-Fuller augmenté (test de racine unitaire), il ressort que quelques variables sont stationnaires à niveau et il n'existe pas un risque de colinéarité entre les variables explicatives puisque tous les coefficients de corrélation entre variables explicatives sont inférieurs au coefficient de détermination (Voir annexe 1).

Par ailleurs, les tests de Jarque-Bera et du Durbin-Watson révèlent que les résidus sont normalement distribués et non-correlés (voir annexe 2), le test de Ramsey montre que le modèle est bien spécifié et le test de Breush-Godfrey révèle qu'il n'y a pas la présence d'autocorrelation en série.

Tableau 3.Résultat de la stationnarité des variables de 1980-2012

Variables

Test ADF à niveau (t-stat)

Mackinnon (test VC)

Test ADF en différence première (t-stat)

Mackinnon (test VC)

Agriculture

Cobalt

Commerce

Cuivre

Epargne

Industries

Or brut

Rente minière

Services

Zinc

Espérance

Diamant

Taux d'inflation

Dép.Cons

Investissement

Taux d'alph.

-2,24

-2,96

-2,04

-1,23

-4,311

-2,96

-3,49

-2,31

-2,23

-1,87

-4,769

-2,22

-3,308

-0,939

-3,16

-5,337

-2,96

-3,56

-3,56

-3,56

-3,55

-3,55

-3,55

-3,55

-3,55

-2,98

-3,61

-3,56

-3,56

-3,58

-3,55

-3,55

-6,95

-4,42

-5,09

-1,11(-18,14 diff. 2)

-6,57

-5,13

-5,61

-7,52

-3,02

-3,98

-7,907

-9,534

-8,150

-1,95

-2,96

-1,95

-1,95

-1,95

-3,56

-1,95

-2,96

-1,95

-1,95

-1,95

-3,58

-1,95

 

Noter que le test à niveau, les interceptes ne sont pas significatifs, test ADF  c'est le test de Dickey Fuller Augmenté et test VC c'est le test de la valeur critique Mackinnon.

Ce tableau ci-dessus renseigne que toutes nos variables sont stationnaires et il n'ya aucune présence de la racine unitaire car :

- à niveau, nous avons l'espérance de vie, le taux d'alphabétisation global et l'épargne. C'est-à-dire le test ADF à niveau est supérieure au test de la valeur critique Mackinnon ;

- En différence première, presque toutes les varaibles sauf le cuivre qui est stationnaire à la deuxième différence. C'est-à-dire le test ADF en différence est supérieure à sa valeur critique Mackinnon.

Il existe quatre types de régressions8(*), dans le cadre de cette étude, nous allons recourir à la régression standard pour estimer notre modèle. En effet, ce type de régression consiste d'abord à estimer toutes les variables en même temps et par après, interpréter le résultat obtenu sans modifier le modèle initial, même en cas de non signification de certaines variables. Pour résumer ces différents types de régression, nous proposons le schéma suivant.Eu égard aux précautions-diagnostics établies, l'équation de la croissance économique per capita a été estimée par la méthode des moindres carrés ordinaires. Les résultats de ce test sont repris dans l'annexe 3.

Au regard de la valeur de F de Fisher significative au seuil de 5% et du R2 relativement bon (environ 80%), donc il y a lieu de dire que ce modèle a un pouvoir explicatif et un ajustement linéaire globalement satisfaisants.

* 8 Les quatre types de régression multiple sont : régression hiérarchique, régression pas-à-pas, régression set wise et régression standard (pour de plus amples détails, lire Tsasa, J.P., 2009).

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