Efficacité de l'Aide Publique au Développement: cas du Sénégal

Section 2 : Analyse et Interprétation des résultats

Dans cette partie nous procéderons d'abord aux tests d'homocédasticité et d'autocorrélation des résidus, avant de voir la significativité globale et des paramètres et enfin une interprétation des résultats.

2.1. Test d'Homocédasticité des résidus (Test de White) Hypothèses :

H₀ : Erreurs homocédastiques

H₁ : Erreurs hétérocédastiques

Les erreurs sont homocédastiques si Probability est supérieure à 5%. Les erreurs sont hétérocédastiques si Probability est inférieure ou égale à 5%. D'après les valeurs obtenues dans le tableau (11) toutes les probabilités sont supérieures à 5%, on accepte l'hypothèse d'Homocédasticité des erreurs. Les estimations obtenues par la méthode des doubles moindres carrés sont optimales.

Tableau 11: Test d'Homocédasticité des résidus

Modèle	Système 1				Système 2
Equations	1.1	1.2	1.3	1.4	2.1	2.2
F-Statistics	1.532099	0.766811	0.446448	0.199004	2.530975	0.659785
Prob(F- Statistics)	0.263156	0.269721	0.874432	0.986565	0.110910	0.716540
Obs*R- squared	16.90626	9.298768	4.615551	2.302838	5.527733	6.485058
Probability	0.261208	0.504004	0.797764	0.970292	0.063048	0.593066

2.2. Test d'autocorrélation des résidus (Test de Breuch-Godfred) Hypothèses :

H₀ : Erreurs non corrélées

H₁ : Erreurs corrélées

On accepte l'hypothèse H₀ si la valeur de Probability est supérieure à 5% et H₁ si Probability

est inférieure à 5%. Les valeurs de Probability (voir tableau 12) sont toutes supérieures à 5% d'où les erreurs sont non corrélées.

Tableau 12 : Test d'autocorrélation des résidus

Modèle	Système 1				Système 2
Equations	1.1	1.2	1.3	1.4	2.1	2.2
F-Statistics	1.567470	1.479636	0.087779	1.270822	2.530975	0.508056
Prob(FStatistics)	0.243063	0.269721	0.916375	0.305947	0.110910	0.613130
Obs*R- squared	4.390943	4.027873	0.245314	3.121510	5.527733	1.449919
Probability	0.111306	0.133462	0.884567	0.209977	0.063048	0.484344

2.3. Test de significativité

Pour cette partie nous procéderons d'abord par le test de significativité globale avec l'interprétation du R² et ensuite on aura le test de significativités des paramètres.

2.3.1. Test de Significativité globale (Test de Fisher)

Le test de significativité globale ou test de Fisher (voir tableau 13) permet de juger de la qualité d'un modèle. Le modèle est globalement significatif si R² est proche de 1 ou la Prob (F-Statistics) est inférieure à 5%.On a pour toutes les équations un R² proche de 1 (car on a de 0,68 à 0,99) d'où une bonne spécification des équations. On constate que les importations(1 .3) sont bien spécifiées avec R² =0.99 c'est-à-dire 99% des fluctuations des importations sont expliquées par les exportations, l'aide, le taux de change réel et le taux d'ouverture.

2.3.2. Test de Significativité des paramètres (Test de Student)

Une variable exogène a une influence significative sur la variable dépendante si la probabilité est inférieure à 5%( ou 1% et 10%) (Voir tableau 13).

Ainsi, le Produit Intérieur Brut par tête (PIBO), le niveau d'éducation primaire (PRIC), l'inflation (INF), l'investissement (INV), les importations (MPIB) et l'Aide Publique au Développement en pourcentage du PIB (AID) ont une influence significative sur le taux de croissance du Sénégal sur la période de 1980 à 2003. Cependant, la variable dépenses publiques n'a aucun impact significatif sur la croissance économique.

Le niveau d'éducation primaire, l'investissement antérieur (INV (-1)), l'Aide, l'inflation et le rapport crédit secteur privé à celui du secteur public (Log (CRED) ont une influence significative sur l'investissement.

Les exportations (XPIB), l'Aide en pourcentage du PIB, le taux de change réel (ER) et le taux d'ouverture (TO) ont une influence significative sur les importations du Sénégal.

L'inflation, les recettes fiscales (TRPIB), la dette extérieure (EXDEBT) et l'Aide ont une influence significative sur les dépenses publiques (GCON).

Le Produit Intérieur Brut par tête, les dépenses antérieures en santé, le revenu courant par tête (REVC) et l'Aide ont un impact significatif sur les dépenses en santé.

Et enfin, le PIB par tête, les dépenses antérieures en éducation et l'Aide ont une influence significative sur les dépenses d'éducation.

Tableau 13: Test de significativité

Modèle	Système 1				Système 2
Variables dépendantes	Y	INV	MPIB	GCON	SAN	EDU
C	-12.19654 (0.3081)	-39.67499 (0.2208)	2.259434 (0.5071)	6.432917 (0.0001)*	9.848720 (0.0408)**	2.319472 (0.0165)*
PIBO					0.016766 (0.0933)***	0.012313 (0.0705)***
PIBO(-1)	0.001115 (0.0253)**
PRIC	0.916650 (0.0840)***	0.093214 (0.0092)*
INF	-0.026715 (0.0043)*	-0.106082 (0.0640)***		-0.084901 (0.0001)*
INV	0.201409 (0.01 18)*
INV (-1)		0.510717 (0.0767)***
Log (CRED)		0.243400 (0.0108)*
MPIB	0.241968 (0.0375)**
XPIB			0.748225 (0.0047)*
TO			-1.924071 (0.0098)
ER			-0.868922 (0.0543)**
GCON	-0.642414 (0.2051)
TRPIB				1.173892 (0.0000)*
EXTDEBT				-0.347131 (0.0274)*
REVC					-1.142050 (0.0262)**	-0.247695 (0.4144)
EDU (-1)						0.425765 (0.0658)***
SAN (-1)					0.63443 1 (0.003 1)*
AID	0.730222 (0.0296)**	0.332246 (0.0833)***	0.356103 (0.0002)*	0.148095 (0.0234)**	0.283315 (0.0725)***	1.966401 (0.1089)***
R^2	0.688281	0.825617	0.991053	0.967180	0.653346	0.941600
Prob(F-Statistics)	0.003530	0.000149	0.000000	0.000000	0.000497	0.000000
Nbre d'observation	24	24	24	24	24	24

(.) Représente la probabilité du t-Student *significatif à 1%

** Significatif à 5%

*** Significatif à 10%