Capital public et productivité en zone CEMAC

b. Estimations

Les données de panel comportent une double dimension, une dimension individuelle, ici spatiale puisque les individus observés sont les Etats, et une dimension temporelle. L'analyse de telles données permet de distinguer un "effet individuel" et un "effet temporel", dans les phénomènes économiques. Pour estimer une relation dans ce cadre, quatre estimateurs principaux peuvent être retenus (Dormont, 1989). Le premier est obtenu en effectuant une régression simple à l'aide des MCO sur l'ensemble des variables. L'ensemble de la variance est alors utilisée. Un second estimateur est obtenu en effectuant une régression simple sur les moyennes calculées des variables expliquées et explicatives, calcul effectué sur l'ensemble de la période pour chaque individu. Il s'agit de l'estimateur between ou inter, que nous ne retiendrons pas ici en raison du faible nombre d'observations (six Etats). Une troisième méthode consiste à appliquer les MCO sur un modèle aux variables transformées par le calcul des écarts à la moyenne individuelle, ce qui permet de contrôler les caractéristiques propres à chaque individu et non introduites dans la relation estimée. Ce modèle est appelé modèle à effets fixes^29(*) par opposition au modèle à effets aléatoires. Le modèle à effets aléatoires suppose qu'il existe des composantes individuelles qui suivent une distribution aléatoire. Contrairement au modèle à effets fixes, une estimation par les MCO n'est pas efficiente si les constantes individuelles sont corrélées avec la variable indépendante. Il est alors nécessaire de faire appel aux Moindres Carrés Généralisés (MCG).

* ²⁹ Les effets fixes sont les effets qui affectent la productivité de chaque Etat et qui sont extérieurs au modèle de production, comme les conditions climatiques et l'usage de technologie.