Institutions, changement structurel et croissance économique

Tableau 1 : Signes attendus

Variables	Intitulé	Signe attendu
CS	Changement structurel	+ / -
Inst	Qualité des institutions	+
Inst x CS	Qualité des institutions et changement structurel	+
Ide	Investissements directs à l'étranger	+
Inf	Inflation	- /+
Credit	Crédit intérieur au secteur privé	+
Exp	Exportations	+

Source : auteur

3.3. Données et méthode d'estimation

Nous présentons les données avant de décliner la démarche économétrique.

3.3.1. Présentation des données

Les données annuelles utilisées pour nos variables proviennent de la Banque Mondiale (2020) sauf celles de la qualité institutionnelle, qui proviennent de la banque de données de la Fondation Heritage (2020). Du fait du manque de données sur certaines périodes, nous avons utilisé la méthode des moyennes mobiles afin de compléter notre base de données.

Des séries chronologiques annuelles couvrant la période de 1980 à 2019 sont utilisées pour notre étude dans tous les pays de la zone CEMAC à l'exception de la République centrafricaine. Le choix de cette période est justifié par la disponibilité des données.

3.3.2. Démarche économétrique

Nous réalisons notre travail dans le contexte de l'économétrie des données de panel dynamique. Les avantages de l'utilisation de cette méthode sont divers (Baltagi, 2001 ; Sylvestre, 2002 ; Pirotte, 2011) :

- Une structure à double dimension^10(*)qui apporte une information plus riche que celle habituellement disponible en coupe ou en séries temporelles (Hsiao, 2007) ;

- Un contrôle de l'hétérogénéité individuelle et des unités ;

- Une meilleure compréhension de la dynamique d'ajustement de certains phénomènes ;

- Une meilleure convergence des estimateurs du fait de la taille importante des données, entrainant plus de variabilité et plus de degré de liberté.

Dans cette section, il s'agira de présenter les tests préliminaires d'un côté puis, la méthode d'estimation de l'autre.

3.3.2.1. Tests préliminaires

Il s'agit des tests de multicolinéarité, de racine unitaire et de cointégration.

* ¹⁰ Par simplification dans ce travail, il est considéré uniquement une double dimension pourles donnéesde panel : une dimension individuelle et temporelle où le terme individu est utilisé dans un sens génériqueafin de définir des micro-unités telles que les individus, les secteurs industriels, les pays etc.

La prise en compte de la dimension individuelle et temporelle permet de faire ressortirdes caractéristiques intéressantes qui n'auraient pas pu être distinguées faute de suffisamment d'observations. De plus, en travaillant simultanément sur plusieurs individus au lieu de les agréger, les risques de biais peuvent être minimisés.