Impact de l’emploi sur la croissance économique au Sénégal.

SECTION II : RESULTATS EMPIRIQUES ET IMPLICATION DES POLITIQUES ECONOMIQUES

2.1. Présentation des résultats

Nous allons d'abord effectuer les différents tests de validation du modèle, ensuite interpréter les résultats des estimations, et formuler des implications des politiques économiques enfin.

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2.2. Tests Statistiques

Modèle semi-logarithmique linéaire

Log(PIBRHt)=â0+â1Log(TEt) + â2Log(KHt) + â3Log(IDEt) + â3DTt+??t

Pour tous les tests qui vont suivre, on prendra comme seuil de significativité 5% et la règle de décision sera la suivante et la même.

Règle de décision

- Si Probabilité > 5%, on ne rejette pas H₀ - Si Probabilité = 5%, on rejette H0

a-Test de significativité ? Test de Student

Le test de Student permet d'apprécier la qualité individuelle des coefficients du modèle ou bien d'apprécier la significativité des variables explicatives.

Les hypothèses du test sont :

H₀ : ??_? = 0 (la variable n'est pas significative) H₁ : ??_? ? 0 (la variable est significative)

Tableau 2 : Résumé du test de Student

Variable	Coefficient	Pro
LOG(TE)	0.881755	0.0003
LOG(KH)	0.498752	0.00000
LOG(IDE)	-0.026952	0.0011
DT	1.66E-05	0.4245

Source de l'auteur par Eviews6

D'après les valeurs extraites de l'estimation du modèle linaire simple par la MCO, nous trouvons que les variables log(TE),log(KH) et log(IDE) ont une influence significative sur la croissance économique car leur probabilité respective est inférieure à 5%.Par contre, la variable dépenses publiques n'a pas d'influence significative car sa probabilité est supérieure à 5%.

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Ainsi, nous constatons que certaines variables ont une influence significativement positive et La variable IDE à une influence négative sur la croissance économique. En effet, une augmentation des IDE réduit par conséquent le PIB. Ce qui se traduit par une baisse de la croissance économique du pays à court terme.

Avec les nouvelles technologies, le KH se doit de prendre une ligne ascendante, cette hausse rend la création d'emploi et la participation de la population au développement du pays. Ce qui réduit le chômage, la pauvreté et donc la contribution à la croissance économique du pays.

Toutefois, ce test ne permet pas de faire une conclusion sur la significativité du modèle. Afin de tester globalement la significativité, nous allons nous servir du test de Fisher.

? Test de Fisher

Ce test nous renseigne sur la significativité globale du modèle. Les hypothèses du test sont :

H₀ : /31= /32= ? = /34= 0 (aucune significativité du modèle)

H₁ : il existe au moins un paramètre non nul (le modèle est globalement significatif)

Tableau 3 : Résumé du test de FISHER

FISHER TEST
F-statistic	436.8196	Prob (F-statistic)	0.000000

Source de l'auteur à partir du logiciel Eviews6

La probabilité de Fisher Prob (F-statistic) = 0,000000 est inférieur à 5%. Alors il existe au moins un paramètre non nul dans le modèle. Ce qui nous amène à conclure que le modèle est globalement significatif.

b- Test de normalité des erreurs

? Test de Jarque-Bera

Ce test a été proposé par Jarque et Bera (1980) pour caractériser la symétrie et l'aplatissement. Une loi normale a un coefficient de dissymétrie(ou d'asymétrie) nul et un coefficient d'aplatissement égal à 3.

Les hypothèses du test sont :

H₀ : les erreurs suivent une loi normale

H₁ : les erreurs ne suivent pas une loi normale

¹²

¹⁰

⁸

⁶

⁴

²

⁰

^{Series: RESID}

^{Sample 1991 2015}

^{Observations 25}

^Skewness ^Kurtosis ^Jarque-Bera ^Probability

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Les résultats du test sont présentés dans le graphique suivant :

Figure 5 : Test de Jarque-Bera

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^{-0.02 -0.01 0.00 0.01 0.02}

^Mean

^Median

Source : réalisé par l'auteur sur Eviews 6

^Maximum

^Minimum

^{Std. Dev.}

^{-5.12e-16 -0.000463 0.020219 -0.018400 0.009727 -0.050790 2.735491 0.083629 0.959048}

La probabilité critique de Jarque-Bera est de 0,959.Elle est supérieure au

seuil de 5% .Alors on ne rejette pas l'hypothèse de normalité des erreurs.

Donc, nous pouvons conclure que les erreurs du modèle suivent une loi

normale.

c-Test d'homocédasticité des erreurs

? Test de White

Le test de White (1980) est basé sur la comparaison de variances estimées des erreurs lorsque le modèle est estimé par la méthode des moindres carrés ordinaires sous l'hypothèse d'homocédasticité.

Les hypothèses du modèle sont :

H₀ : les erreurs sont homocédastiques H₁ : les erreurs sont hétéroscédastiques

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Tableau 4 : Test de White

Heteroskedasticitytest:White
F-statistic	0.241167	Prob. F(14,10)	0.9920
Obs*R-squared	6.310277	Prob. Chi-Square(14)	0.9581
Scaled explained SS	3.504457	Pro. Chi-Square(14)	0.9978

Source : Estimation par l'auteur Eviews6

Le test de White (cross terms) donne une probabilité (Prob = 0,992). Nous constatons que cette probabilité est supérieure au seuil de significativité (5%). Alors on ne rejeter H₀. Les erreurs du modèle sont donc homocédastiques.

? Test ARCH

Les modèles d'ARCH ont été introduits par Engle en 1982.Ils permettent de modéliser des chroniques qui ont une volatilité instantanée qui dépend du passé. Ce test est fondé aussi sur le Multiplicateur de Lagrange.

Les hypothèses du modèle sont :

H₀ : les erreurs ne suivent pas un modèle ARCH(les erreurs sont homocédastiques)

H₁ : les erreurs suivent un modèle ARCH(les erreurs sont hétéroscédastiques)

Tableau 5 : Test d'ARCH

HeteroskedasticityTest :ARCH
F-statistic	2.514136	Prob. F(1,22)	0.1271
Obs*R-squared	2.461407	Prob.ChiSquared(1)	0.1167

Source : Estimation de l'auteur à partir du logiciel Eviews6

Les deux probabilités (Prob=0,127 et Prob=0,117) sont supérieures au seuil de 5%.Les erreurs ne suivent pas un modèle d'ARCH d'ordre 1.

Donc, l'hypothèse d'hetérocédasticité conditionnelle est rejetée. Les erreurs du modèle sont homocédastiques.

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d-Test d'autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey

Ce test nous permet de déceler la présence d'auto-corrélation d'ordre supérieur à 1 restant valide lorsque le modèle comporte la variable endogène retarde dans les variables explicatives.

Les hypothèses du test sont :

H₀ : les erreurs sont non corrélées H₁ : les erreurs sont corrélées

Les résultats du test sont présentés dans le tableau suivant :

Tableau 6 : Breusch-Goffrey

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic	1.317576	Prob. F(2,18)	0.2924
Obs*R-squared	3.192552	Prob. Chi-Square(2)	0.2026

Source : Estimation de l'auteur à partir du logiciel Eviews6

Le test de Breusch-Godfrey obtenu à partir des MCO (lags = 2) donne deux probabilités (Prob = 0,292 et Prob=0,203).

Nous constatons que ces deux probabilités sont supérieures à 5%.

Alors on ne rejette pas H₀. Les erreurs du modèle ne sont pas corrélées. Les estimations obtenues par les MCO sont donc optimales.

? Test de Ramsey

Ce test nous renseigne sur la spécification d'un modèle. Les hypothèses du modèle sont : H₀ : le modèle est bien spécifié H₁ : le modèle est mal spécifié

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Les résultats du test de Ramsey sont consignés dans le tableau suivant :

Tableau 7 : Test de Ramsey

Ramsey RESET Test :
F-statistic	0.538000	Prob F(1,19)	0.4722
Log likelihood ratio	0.698058	Prob Chi-Square(1)	0.4034

Source : Estimation de l'auteur à partir du logiciel Eviews6

Le test de Ramsey obtenu à partir des MCO (lags = 1) donne les deux probabilités (Prob =0,472 et 0,403).Nous constatons que les probabilités sont supérieures à 5%.Alors on ne rejette pas H₀. Ce qui nous amène à dire que le modèle est bien spécifié.

e-Test CUSUM de stabilité (Brown, Durbin, Ewans) ? Test de CUSUM

Ce test permet de détecter d'éventuels mouvements dans des coefficients reflétant une position d'instabilités structurelles du modèle.

Les hypothèses du test sont :

H₀ : le modèle est structurellement stable H₁ : le modèle est structurellement instable La règle de décision est la suivante :

? Si la courbe ne coupe pas les bornes du corridor, alors le modèle est stable

? Si la courbe coupe les bornes du corridor, alors le modèle est instable

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Les résultats du test sont présentés dans le graphique suivant :

Figure 6 : Test de CUSUM

^15 10 5 0 -5 -10 -15

^{96 98 00 02 04 06 08 10 12 14}

^{CUSUM 5% Significance}

Source : réalisé par l'auteur sur l'Eviews6

Conclusion : la courbe ne coupe pas le corridor, donc le modèle est structurellement stable.

? Test de CUSUM Carré

Ce test permet de détecter les instabilités ponctuelles du modèle.

Les hypothèses du test sont :

H₀ : le modèle est ponctuellement stable

H₁ : le modèle est ponctuellement instable

La règle de décision est la suivante :

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? Si la courbe ne coupe pas les bornes du corridor alors le modèle est stable

? Si la courbe coupe les bornes du corridor alors le modèle est instable. Dans ce cas, la courbe indique la période d'instabilité.

Figure 7 : Test de CUSUM Carré

^1.6 1.2 0.8 0.4 0.0 -0.4

^{96 98 00 02 04 06 08 10 12 14}

^{CUSUM of Squares 5% Significance}

Source : réalisé par l'auteur sur l'Eviews6

Conclusion : Le test de CUSUM carré appliqué aux MCO donne la courbe de CUSUM carré ci-dessus. Cette courbe ne sort pas du corridor. Nous ne rejetons pas alors H₀. Le modèle est donc ponctuellement stable.

Les tests statistiques effectués sur notre modèle ont tous répondus présent. Ce qui permet d'affirmer que le modèle est significatif globalement, mais également stable structurellement et ponctuellement.

Après les tests de Ramsey et Breusch-Godfrey, nous pouvons de même affirmer que notre modèle est bien spécifié et dispose des estimations optimales (BLUE). Toutefois nous constatons qu'avec le test de student, certaines variables exogènes n'ont pas d'influence individuelle sur la variable endogène (PIB).

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