Gouvernance locale et attractivité territoriale des entreprises: cas de la ville de Douala

II.1.2- La forme fonctionnelle du modèle

L'attractivité des entreprises dans la ville de Douala étant fonction des facteurs d'ordre

institutionnels, économiques et démographiques, la relation qui lie les variables se présente de la manière suivante :

TXCREt = P_o + Pi?Xt + ut (2)

Avec : P_o : la constante

Pi : les coefficients, avec (i = 1,2.....9) Xt : les variables explicatives

ut : le terme d'erreur

Ce modèle s'apparente à celui de Sallez (1995, op.cit), (Pépin, Grosse, Guesnier, 2002,

op.cit), qui est le plus utilisé dans les études empiriques du fait de sa simplicité et de la disponibilité des données relatives aux variables du modèle.

Toutefois, partant du postulat selon lequel les investisseurs décident de la création de leurs entreprises en se basant sur les performances antérieures de l'économie considérée, les variables exogènes seront retardées d'une période (un an). Ainsi, le modèle à estimer s'exprime par l'équation suivante :

TXCREt = P_o + P1PADEVt-1 + P2E_PPt-1 +P3STABt-1 + P4CORRt-1 + P5QUALt-1 + P6TXPLBt-1

+ P7PLB_HABt-1 + P8TMARt-1 + P9TXALPHt-1 + ut-1 (3)

A partir de cette formalisation mathématique de la fonction d'attractivité des entreprises à Douala, les valeurs numériques des coefficients du modèle d'estimation seront déterminées. Pour la réussite de cette phase, on testera d'abord la stationnarité de toutes les séries et leur Co-intégration.

II.2- Estimation du modèle

II.2.1- Analyse de la stationnarité

Les variables économiques étant rarement des réalisations de processus stationnaire, et

compte tenu du fait que la non stationnarité des variables a des conséquences sur le plan

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CAS DE LA VILLE DE DOUALA

économique, il convient d'abord de procéder aux tests de stationnarité des différentes variables du modèle.

Dans le cas des séries temporelles, cette analyse est jugée préalable à toute régression. Le problème principal revient à déterminer si la série est stationnaire ou pas, en particulier lorsqu'on a affaire à des séries chronologiques. Par définition, une série chronologique est considérée non stationnaire lorsque sa variance et sa moyenne se trouvent modifiées dans le temps (Bourbonnais 2005). Le test consiste donc à vérifier si les propriétés des séries statistiques temporelles sont indépendantes du temps durant la période d'étude. Si cette condition n'est pas vérifiée, les résultats sont invalides et il y a lieu de remplacer les séries par leur différence dans l'estimation.

Le test de stationnarité utilisé est celui de Dickey Fuller Augmenté³⁵ (ADF) avec les hypothèses suivantes :

· H0 : présence de racine unitaire (série non stationnaire)

· H1 : absence de racine unitaire (série stationnaire)

Si ADF calculé < ADF théorique alors l'hypothèse H1 est vérifiée. La série est donc stationnaire; sinon, alors l'hypothèse H0 est vérifiée et la série est non stationnaire. Dans ce cas, il faut la différencier et recommencer la procédure de test sur la série en différence première.

Les résultats du test de Dickey-Fuller Augmenté des variables du modèle sont résumés dans le tableau suivant :

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³⁵ Élaboré en 1979 et en 1981 par Dickey et Fuller. Ces tests sont les plus utilisés en raison de leur simplicité, mais souffrent également d'un certain nombre de critiques.

Rappelons que le test de Dickey Fuller augmenté (ADF) considère trois modèles à la base pour une série Xt, t = 1...T (T étant le nombre total d'observations). Nous avons ainsi le modèle sans constance ni tendance déterministe que nous notons (1), modèle avec constance sans tendance déterministe (2) et le modèle avec constance et tendance déterministe noté (3).

Il est à noter que le test de Dickey Fuller augmenté se fait de façon séquentielle en trois grandes étapes en allant du modèle (3) au modèle (1).

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Tableau 10 : résultat des tests de stationnarité sur les variables du modèle³⁶

Variables	Trend	Constante	ADF (1) En niveau		ADF (1) En différence première	TXCRE
Non	Non	-1,155	-2,223**		PADEV
Non	Non	2,118	-1,512*		E_PP
Non	Non	2,894	-1,144*		STAB
Non	Non	-1,666*			CORR
Non	Non	-1,125*			QUAL
Non	Non	-0,492	-3,670***		TXPLB
Non	Non	-1,620*			PLB_HAB
Non	Non	0,170	-1,585*		TMAR
Non	Non	2,092	-1,198*		TXALPH
Non	Non	1,820	-1,053*

* = variable stationnaire au seuil de 10% ; **= variable stationnaire au seuil de 5% ; ***= variable stationnaire au seuil de 1%

Sources : construction de l'auteur à partir des résultats de STATA 12.

Il ressort du test de Dickey Fuller augmenté (ADF) que toutes les séries ne sont pas

Stationnaires en niveau. Nous les avons ainsi rendues stationnaires en appliquant un filtre aux différences premières.

Pour avoir des résultats valables, nous allons remplacer dans notre modèle les séries non stationnaires en niveau par leur différence première. Ainsi, dans l'estimation, les variables TXCRE, PADEV, E_PP, QUAL, PLB_HAB, TMAR et TXALPH nécessitent leur remplacement par leur différentielle d'ordre 1.

Le tableau 11 présente les statistiques descriptives des variables du modèle

³⁶ Voir détail des tests en Annexe N⁰2

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Tableau 11 : statistiques descriptives des variables du modèle

Variables	Nombre d'observations	Moyenne	Ecart-type	Minimum		Maximum	TXCRE
14	19.28071	12.31548	3.46	46.66		PADEV
14	0,45	0,1850156	0,2	0,7		E_PP
14	0,277857	0,0964906	0,1	0,45		STAB
14	-0,579285	0,2487032	-1.06	-0,18		CORR
14	2.335714	0,1780542	2,1	2,6		QUAL
14	-0,788571	0,1424973	-1,13	-0,59		TXPLB
14	3,832143	0,9618187	2	5,09		PLB_HAB
14	1655,857	100,7356	1467	1770		TMAR
14	4,614286	0,491242	3.8	5.1		TXALPH
14	92,14286	2.343145	88	94.9

Sources : construction de l'auteur à partir des résultats de STATA 12