Commerce potentiel entre le Cameroun et ses pays frontaliers

1.2. Applications des modèles de gravité et travaux empiriques

A ce jour, les applications du modèle de gravité sont nombreuses et sont surtout marquées par leurs succès empiriques. Elles couvrent des domaines très divers allant jusqu'à l'analyse spatiale en statistique, mais c'est en économie qu'il en est fait grand usage.

D'après FONTAGNE et al. (2002), les modèles de gravité sont utilisés pour de nombreux types d'études :

F analyse des politiques commerciales et des effets du régionalisme notamment les effets de création et détournement de commerce au sein des unions douanières ;

F mise en exergue des barrières aux échanges ;

F analyse du commerce potentiel.

En Afrique subsaharienne, deux grands travaux sont généralement cités concernant l'application des modèles de gravité à l'évaluation des potentiels de commerce : ceux de FOROUTAN et PRITCHETT en 1993 et ELBADAWI en 1997^20(*).

Au moyen d'un échantillon de 19 pays d'ASS^21(*), FOROUTAN et PRITCHETT (1993) entre 1980 et 1983 trouvent que le niveau potentiel moyen des échanges intra-communautaires (8,1 % en moyenne et en pourcentage du commerce total) des pays d'ASS est au dessus de ceux prédits par le modèle (qui s'établit à 7,5% du total). Une telle conclusion n'est cependant qu'une généralisation à l'ASS toute entière ; les résultats individuels par pays montrent que 10 des 19 pays de l'échantillon de FOROUTAN et PRITCHETT (dont le Cameroun, le Congo et le Gabon) importent et exportent moins que prédit et donc pourraient augmenter leurs échanges en ASS. ELBADAWI (1997) cité par LONGO et SEKKAT (2001) a couvert un échantillon de 28 pays d'ASS sur deux périodes de temps : 1980-84 et 1986-90. Son principal résultat est que les accords d'intégration régionaux (AIR) ont eu un impact négligeable sur la suppression des entraves au commerce intra-communautaire d'ASS.

1.3. Les limites du modèle

Si le succès empirique du modèle de gravité est avéré (ACCOMINOTTI, 2005), il est important de noter ses limites. En effet, de nombreuses difficultés inhérentes à plusieurs facteurs ont surgi des différents travaux empiriques ; PIERMARINI et TEH (2005) insistent sur la nécessité de tenir compte de celles-ci dans l'estimation des modèles de gravité ; les principales sont les suivantes :

F l'introduction des variables muettes destinée à capturer les effets des politiques commerciales et d'autres facteurs peut entraîner des problèmes de multicolinéarité, de sorte qu'il apparaisse difficile de mesurer la contribution véritable de chaque variable explicative (les coefficients peuvent être biaisés). Ce problème survient surtout lorsqu'on évalue le modèle en données de panel avec effets fixes individuels ; il convient alors dans ce cas d'éliminer toutes les variables "dummies" qui sont implicitement prises en compte par les effets fixes ;

F l'introduction de ces effets fixes est cependant nécessaire comme le montre ANDERSON et Van WINCOOP (2003) car ils permettent non seulement de corriger les éventuelles omissions^22(*) de variables explicatives qui peuvent se traduirent sur le plan empirique par une grande part de variabilité due aux résidus, mais également de prendre en compte `les spécificités inobservables' (SEVESTRE, 2002) liées à chaque couple de pays ; l'estimation en données de panel a ainsi l'avantage de bien prédire les valeurs du commerce potentiel.

Généralement, l'échantillon des pays de référence ne fait pas l'objet d'un sondage ; l'impact sur les estimations `peut' être considérable car pouvant entraîner un biais de sélectivité. L'effet de ce biais peut augmenter avec le nombre de valeurs manquantes de la variable endogène et il convient dans ces cas d'entreprendre les méthodes de correction de ce biais notamment la procédure de HECKMAN (1976) en deux étapes; ce qui permet d'obtenir des estimations sans biais des élasticités partielles (contributions) de chaque variable explicative.

* ²⁰ GBETNKOM (2005) ;

* ²¹ Il s'agit des pays suivants : Côte d'Ivoire, Cameroun, Congo, Ethiopie, Gabon, Ghana, Kenya, Liberia, Madagascar, Nigéria, Niger, Soudan, Sénégal, Somalie, Togo, Tanzanie, Zaïre, Zambie, Zimbabwe (FOROUTAN et PRITCHETT, 1993).

* ²² Nous rappelons que la variable destinée à capturer les prix est généralement omise ; d'après ANDERSON et Van WINCOOP (2003), celle-ci explique une part de variabilité du phénomène. Comme elle est difficile à mettre en oeuvre (Voir UNCTAD, 2005) sur le plan empirique, ANDERSON et Van WINCOOP proposent l'évaluation en données de panel avec introduction d'effets fixes par pays ;