2.2 . Forme
économétrique du modèle
Afin d'appréhender les déterminants des
échanges bilatéraux, nous avons recours au modèle de
gravité pour analyser les données et expliquer l'effet des
variables explicatives suivantes, sur le volume des échanges des pays
africains. D'après Benhin (2006), la présence d'un trop grand
nombre de variables explicatives dans un modèle peut être sources
de multi colinéarité. La présence de
colinéarité dans un modèle peut générer des
coefficients de régression estimés très
élevés ou encore des signes des coefficients peu robustes, ce qui
rendrait nos résultats erronés.
Au moins deux (2) méthodes peuvent nous permettre de
diagnostiquer la présence de colinéarité. La
première est basée sur deux indicateurs à savoir l'indice
global de conditionnement (ICG) et le tableau de décomposition des
variables (Erkel-Rousse, 1995). La seconde méthode porte sur le
critère VIF (Variance Inflation Factors).
S'agissant tout d'abord de la première méthode,
l'ICG permet de détecter la présence de colinéarité
à travers ses valeurs. Ainsi, lorsque la valeur de l'ICG dépasse
le seuil de 100, cela indique que la colinéarité est très
forte. Lorsqu'elle est comprise entre 30 et 100, on parle de
colinéarité modérée. On peut supposer une absence
de colinéarité en dessous du seuil de 30. Ces seuils étant
indicatifs (Erkel-Rousse, 1995), le tableau de décomposition de variance
permet de détecter précisément les variables sources du
problème de colinéarité.
Concernant le critère VIF, son calcul consiste à
régresser chacune des variables explicative, sur les autres variables.
Ensuite, le calcul de   permet d'obtenir la statistique VIF pour chacune des variables. Il y a
colinéarité pour un indice VIF supérieur à 10 ou si
la moyenne des indices est supérieure à 2 (Chatterjee et al,
2000).
La prise en compte de ces critères et indices permet de
produire des estimateurs robustes à
l'hétéroscédasticité.
L'analyse de la colinéarité dans notre
modèle à partir du critère VIF présente les
résultats suivants :
Tableau 15 : Test de colinéarité à
partir du critère VIF.
Source : auteur, à partir du logiciel STATA
2015
Source : auteur, à partir du logiciel STATA
2015
Le critère VIF associé à la moyenne des
variables explicatives est inférieure à 2. Par conséquent,
le modèle ne présente pas de colinéarité. Ainsi,
notre équation de gravitation est la suivante :
- Comij indique les exportations totales du pays i
à destination du pays j ;
- Yi et Yj sont respectivement le
produit intérieur brut (PIB) des pays i et j ;
-Infli et Inflj représentent
respectivement l'inflation au niveau des pays i et j ;
-Distij est la distance relative entre les
capitales des pays partenaires ;
-Frontcomij est la variable muette frontière
commune qui prend la valeur 1 si les partenaires ont une frontière
commune et 0 sinon ;
-MonUij est la monnaie unique qui vaut 1 si les
partenaires partagent la même monnaie et 0 sinon ;
-Enclavij désigne la variable enclavement
qui vaut 1 si l'un des deux partenaires ne dispose pas de façade
maritime ;
-Comcolonij est la variable commun colonisateur qui
est égale à 1 si les partenaires ont été
colonisés par le même colonisateur et 0 autrement ;
-Langcomij représente la variable muette
langue, qui vaut 1 si les partenaires ont une langue commune et 0
autrement ;
-Ftaij désigne la variable muette, qui vaut
1 s'il existe un accord commercial entre les deux partenaires et 0
sinon ;
2.2.1. Les variables du
modèle et les signes attendus des coefficients
L'utilisation du modèle de gravité dans le
commerce international révèle que le volume des échanges
dépend des potentialités de chaque pays à commercer et de
l'attraction mutuelle à l'échange. On admet donc que les
potentialités sont fonctions du niveau de richesse de chaque pays,
mesuré par le PIB. Cela montre qu'un pays qui dispose d'importante
richesse est disposé à échanger. Et le coefficient
associé à cette variable devrait donc être significatif et
positif.
La distance est une variable proxy des coûts de
transaction. Le volume du commerce évolue négativement avec les
coûts de transaction. Ainsi, le coefficient associé à cette
variable devrait être significatif et négatif.
L'inflation est une variable de résistance
multilatérale. L'augmentation des prix explique positivement et
significativement les exportations. Et la diminution des prix explique
négativement et significativement le commerce bilatéral.
Avoir une frontière serait un potentiel avantage
comparatif pour le développement des échanges entre certains pays
partenaires. Et le coefficient associé à la variable
frontière devrait être significatif et positif. L'enclavement ne
favorise pas le commerce. Cette variable agit négativement sur les
échanges bilatéraux Par contre, disposer d'une ouverture maritime
et des voies terrestres et aériennes développe les
échanges. Ainsi, le coefficient associé à cette variable
devrait être significatif et positif sachant qu'une part importante du
commerce international se fait du plus en plus par voie maritime (Gouel et al,
2008).
Plusieurs travaux ont démontré que le
passé colonial commun entre les partenaires commerciaux influence le
commerce bilatéral. Ainsi, les variables colonie, colonisateur commun et
langue commune devraient agir positivement sur les échanges
bilatéraux.
La monnaie unique est une variable qui permet de saisir
l'effet supposé positif d'une union monétaire. Et la variable
UEMOA devrait se traduire par une création nette (création ou
détournement) de commerce entre les pays membres.
Afin de considérer l'effet discriminatoire de
l'appartenance à une zone d'intégration avec l'impact d'une
politique commercial e telle que la réduction des tarifs douaniers entre
les pays membres, la variable dichotomique UEMOA a été introduite
dans le modèle. S'il y a une création de commerce, alors le
coefficient associé à cette variable sera positif et
significatif. Ces variables serviront dans l'analyse et l'interprétation
des résultats des estimations.
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