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REPUBLIQUE DU BENIN
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UNIVERSITE D'ABOMEY-CALAVI
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ECOLE NATIONALE D'ECONOMIE APPLIQUEE ET DE
MANAGEMENT
**********
MEMOIRE DE LICENCE (DTS)
Option : Economie Appliquée
Filière : Planification et Gestion des Projets
37ième Promotion
Analyse comparative des déterminants de la
croissance économique des pays de l'UEMOA et des pays du
BRICS
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo
Directeur de Mémoire Maître de
stage
Daniel Nougbégnon Dalohoun, Ph D. Léopold
Vidjinagni
Economiste d'innovation Directeur de la DPE/DGAE
Enseignant à l'ENEAM/UAC
Mars 2020
L'école nationale d'économie
appliquée et
de management n'entend donner ni
improbation ni approbation aux opinions
émises dans ce mémoire. Ces opinions
doivent être considérées comme propres
à
leurs auteurs.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo i
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo ii
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Approbation du jury
Nous certifions que le présent mémoire a
été
rédigé par ses auteurs. Il est arrivé
à terme et
a été soutenu devant un jury.
Cotonou, le
Signature du président du jury
Dr Fanougbo AVOCE VIAGANNOU
Enseignant-Chercheur à l'ENEAM/UAC
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Dédicaces
A mes parents bien-aimés Romuald Gomez et Eulalie
Chanhoun. Ce travail vous revient humblement.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo iii
Jean-Baptiste Boris Gomez
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Dédicaces
A mes parents bien-aimés Mathias Segodo et Dénise
Blalogoe. Ce travail vous revient humblement.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo iv
Ulrich Gbènakpon Segodo
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo v
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Remerciements
Nous adressons nos remerciements à tous ceux qui ont
contribué directement ou indirectement à la concrétisation
de ce mémoire. Nous exprimons notre reconnaissance à :
? Rosaline Dado Worou Houndekon, Ph.D., Professeur
Agrégée des Facultés des Sciences de Gestion, Directrice
de l'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management ;
? Théophile Komlan Dagba, Ph.D., Maître de
conférences, Directeur Adjoint chargé des affaires
académiques de l'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de
Management ;
? Daniel Nougbégnon Dalohoun, Ph.D., notre Directeur de
mémoire, pour son attention, sa patience, ses observations, ses
orientations et ses conseils à tous égards ;
? Léopold Vidjinagni, Directeur de la Promotion
Economique de la Direction Générale des Affaires Economiques,
notre maître de stage pour son appui, ses conseils et son aide dans la
réalisation de ce travail ;
? Tous les Responsables de la filière Planification :
Hortensia Acacha, Ph.D., Bernard Ahou, Ph.D. et Fanougbo Avoce Viagannou, Ph.D.
;
? Tout le personnel enseignant et administratif de L'ENEAM
;
? Aristide Medenon, Directeur Général des
Affaires Economiques ;
? Delphin Watchinou, Francis Badou, Roland Legbanon et Rose C.
Ollivier de Montaguere pour tout leur soutien et effort consentis
vis-à-vis de ce travail ;
? Lidwine A. Hounyo, Secrétaire Particulière de
la Direction de la Promotion Economique pour son soutien et son aide durant la
réalisation de ce travail ;
? Tout le personnel et les stagiaires de la Direction
Générale des Affaires Economiques en l'occurrence ceux de la
Direction de la Promotion Economique ;
? Tous les membres du Jury qui ont accepté de juger ce
travail. Recevez notre sincère considération ;
? Toutes les personnes qui ont contribué directement ou
indirectement à la réussite de ce travail.
? Toutes nos familles respectives pour tous leurs conseils et
encouragements tout au long de cette formation. Puisse ce travail vous rendre
fière.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo vi
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Sigles et abréviations
BRICS Brésil-Russie-Inde-Chine-Afrique
du Sud
CEMAC Communauté Economique et
Monétaire de l'Afrique Centrale
CMME Cellule de Modélisation
Macroéconomique
CNUCED Conférence des Nations Unies
sur le Commerce et le Développement
CPI Indice de Perception de la Corruption
CVEF Cellule de Veille Economique et
Financière
DCA Direction du Contrôle des
Assurances
DE Dette Extérieure
DEPUB Dépense Publique
DGAE Direction Générale des
Affaires Economiques
DGE Direction Générale de
l'Economie
DGR Direction de la Gestion des Ressources
DIR Direction de l'Intégration
Régionale
DLC Degré de Liberté face
à la Corruption
DO Degré d'Ouverture
DP Direction de la Prévision
DPC Direction de la Prévision et de la
Conjoncture
DPE Direction de la Promotion Economique
DPS Direction des Politiques Sectorielles
DSAEP Direction de Suivi et de l'Assistance
aux Entreprises Publiques
FBCF Formation Brute de Capital Fixe
FMI Fonds Monétaire International
IDH Indice de Développement Humain
IPRIV Investissement Privé
MCEOM Moindre Carré Ordinaire
Entièrement Modifié
MCG Moindre Carré
Généralisé
MCO Moindre Carré Ordinaire
MCOD Moindre Carré Ordinaire
Dynamique
ONG Organisation Non Gouvernementale
PED Pays en développement
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo vii
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
PIB Produit Intérieur Brut
PNUD Programme des Nations Unies pour le
Développement
RAEE Rapport annuel sur l'Environnement des
Entreprises
SAF Service Administratif Financier
SEEE Service des Etudes de l'Environnement
des Entreprise
SRSAI Service de la Réglementation et
du Suivi des Accords Internationaux
TaBIP Tableau de Bord de l'Investisseur
Privé
TOFE Tableau des Opérations
Financières de l'Etat
UEMOA Union Economique et Monétaire
Ouest-Africaine
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo viii
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Table des matières
Approbations ii
Dédicaces iii
Dédicaces iv
Remerciements v
Sigles et abréviations vi
Table des matières viii
Liste des tableaux x
Liste des graphiques x
Résumé xi
Abstract xi
Introduction 1
CHAPITRE 1 : CADRE INSTITUTIONEL DE L'ETUDE 2
1.1 Présentation de la DGAE 2
1.1.1 Historique, mission et attributions de la DGAE 2
1.1.2 Structure organisationnelle et fonctionnement de la DGAE
5
1.2 Déroulement de stage 5
1.2.1 Présentation de la direction d'accueil 5
1.2.2 Activités menées lors du stage 6
1.2.3 Difficultés rencontrées 6
Chapitre 2 : Cadre théorique et
méthodologique 7
2.1 Enjeux de l'étude 7
2.1.1 Problématique 7
2.1.2 Questions, Objectifs et Hypothèses 9
2.2 REVUE DE LITTERATURE 10
2.2.1 Quelques définitions 10
2.2.2 Facteurs de croissance économique 11
2.3 Méthodologie de recherche 16
2.3.1 Population d'étude et sources de données
16
2.3.2 Identification et spécification des variables
17
2.3.3 Analyse descriptive 18
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo ix
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
2.3.4 Analyse économétrique 18
2.3.5 Difficultés et Limites d'étude 21
Chapitre 3 : Présentation et interprétation
des résultats 22
3.1 Résultats d'analyses descriptives
22
3.2 Résultats d'analyses
économétriques 25
3.2.1 Méthode des Moindres Carrés Ordinaires et
des Moindres Carrés Généralisés (court
terme) 25
3.2.2 Méthode des Moindres Carrés Ordinaires
Entièrement Modifiés (long terme) 27
3.3 Préconisations opérationnelles ou
recommandations 34
Conclusion 35
Références bibliographiques 36
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Liste des tableaux
Tableau 2.1 : Récapitulatif des
variables 18
Tableau 3.1 : Moyennes des variables dans
l'UEMOA (en dix millions de dollars) 23
Tableau 3.2 : Moyennes des variables dans les
BRICS (en dix millions de dollars) 24
Tableau 3.3 : Résultats des
estimations de la relation de court terme dans les pays de
l'UEMOA et du BRICS. 25
Tableau 3.4 : Résultats du test de
cointégration de Pedroni dans l'UEMOA 28
Tableau 3.5 : Résultats du test de
cointégration de Pedroni dans les pays du BRICS 28
Tableau 3.6 : Résultats des
estimations de la relation de long terme dans les pays de
l'UEMOA et du BRICS 29
Tableau 3.7 : Récapitulatif de
l'analyse comparative des variables 31
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo x
Liste des graphiques
Graphiques Titres Pages
Graphique 2.1 Evolution du PIB par habitant en moyenne (en
dollars) dans les 8
pays de l'UEMOA et les pays du BRICS entre 2007 et 2018
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo xi
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Résumé
La présente étude fait l'analyse comparative des
déterminants de la croissance économique dans les pays de l'Union
Economique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA) et les pays du
Brésil, la Russie, l'Inde, la Chine et l'Afrique du Sud (BRICS). Elle a
été réalisée en exploitant des données de
panel sur la période 2007-2018. Après avoir effectué une
analyse descriptive de la base de données à l'aide du logiciel
Excel 2019, nous avons ensuite procédé à une analyse
économétrique sous les logiciels STATA 15.0 et EVIEWS 9. Les
variables de l'étude sont toutes non stationnaires et il existe une
relation de cointégration entre elles dans chacun des deux groupes de
pays. Les équations des modèles de l'étude sont obtenues
à l'aide des estimateurs de la méthode des Moindres Carrés
Ordinaires (MCO), de la méthode des Moindres Carrés
Généralisés (MCG) et de la méthode des Moindres
Carrés Ordinaires Entièrement Modifiés (MCOEM) pour
expliquer l'effet des variables explicatives sur la croissance
économique. Les résultats indiquent que l'investissement
privé, la population active et les dépenses publiques influent
plus positivement sur la croissance économique dans les pays du BRICS
que dans les pays de l'UEMOA. Ainsi, les mesures de politique économique
doivent être axées sur la qualité de la main d'oeuvre et la
bonne gouvernance pour renforcer la capacité humaine, attirer les
investisseurs et améliorer les dépenses gouvernementales.
Mots-clés : UEMOA, BRICS, Panel,
Cointégration, Croissance économique, MCOEM.
Abstract
This study compares the determinants of economic growth in the
countries of the West African Economic and Monetary Union (WAEMU) and the
countries of Brazil, Russia, India, China and South Africa (BRICS). It was
carried out using panel data for the period 20072018. After performing a
descriptive analysis of the database using Excel 2019 software, we then
performed an econometric analysis using STATA 15.0 and EVIEWS 9 software. The
study variables are all non-stationary and there are a cointegrating
relationship between them in each of the two groups of countries. The equations
of the study models are obtained using the estimators of the Ordinary Least
Squares (OLS) method, the Generalized Least Squares (MCG) method and the Fully
Modified Ordinary Least Squares (MCOEM) method. to explain the effect of the
explanatory variables on economic growth. The results indicate that private
investment, the labor force and public spending have a more positive effect on
economic growth in the BRICS countries than in the WAEMU countries. Thus,
economic policy measures must focus on the quality of the workforce and good
governance to build human capacity, attract investors and improve government
spending.
Keywords: WAEMU, BRICS, Panel, Cointegration,
Economic growth, FMOLS.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 1
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Introduction
La croissance économique est un processus fondamental
dans la gouvernance des pays. Elle repose sur la combinaison de plusieurs
facteurs de production. Depuis des décennies, la réalisation
d'une croissance soutenue et durable constitue un objectif majeur pour les
pouvoirs publics. Tous les pays y compris les plus développés, ne
cessent d'améliorer leurs performances économiques pour
accroître le niveau de vie de leurs populations. North (1961) montre que
le cadre institutionnel est important dans le processus de croissance. Selon
lui, la capacité du système juridique à protéger
les droits de propriété, une situation politique stable..., sont
des incitations fortes à la croissance économique.
Les pays de l'Afrique subsaharienne en particulier, ceux de
l'Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA), peinent depuis
la récession de 1980, à réaliser une croissance soutenue.
Ces pays restent confrontés à un certain nombre de pratiques ne
favorisant guère l'émergence telles que les préparations
budgétaires trop longues, la priorité aux intérêts
privés et des groupes de pression au détriment de l'État,
la violation des procédures de passation des marchés (la
récurrence des marchés de gré à gré), les
règles de gestion et de collaboration inopérantes dans la
fonction publique, la corruption, etc. Ces différents manquements se
font également sentir dans les composantes des dépenses de
l'État.
Par ailleurs, les pays du BRICS ayant subi aussi les effets de
la récession, occupent aujourd'hui une place très importante dans
l'économie mondiale. Ils représentent 26% du PIB (en $
Parité du Pouvoir d'Achat) en 2012 contre 10% en 1990 (FMI, 2013). Leurs
performances économiques contribuent énormément à
l'amélioration du niveau et de la qualité de vie de leurs
populations. Les pays du BRICS sont caractérisés par d'importants
marchés intérieurs (Inde, Chine, Brésil), une part de plus
en plus accrue dans le commerce international et une ouverture importante aux
investissements étrangers, un intérêt de plus en plus fort
sur la recherche et l'innovation et un optimisme inébranlable sur
l'avenir.
Au regard de ces différences observées entre les
deux groupes des pays, il s'avère pertinent d'analyser les facteurs de
la croissance économique dans les pays du BRICS pour une meilleure
formulation des politiques dans les pays de l'UEMOA. La présente
étude cherche à faire une analyse comparative des
déterminants de la croissance économique dans les pays de l'UEMOA
et du BRICS entre 2007 et 2018. Ainsi, la démarche proposée dans
le cadre du développement de cette étude s'articulera autour de
trois chapitres. D'abord, dans le premier chapitre, nous allons décrire
le cadre institutionnel de l'étude par la présentation de la DGAE
et le déroulement de notre stage. Ensuite, dans le deuxième
chapitre, nous allons présenter le cadre théorique et
méthodologique par l'enjeux de l'étude, la revue de
littérature et la méthodologie de recherche. Enfin, dans le
dernier chapitre, nous allons procéder à l'analyse et
l'interprétation des données recueillies ainsi qu'à la
formulation des propositions utiles.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 2
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
CHAPITRE 1 : CADRE INSTITUTIONEL DE L'ETUDE
Il s'agit de présenter le cadre institutionnel de
la Direction Générale des Affaires Economiques, structure
d'accueil de notre stage.
1.1 Présentation de la DGAE
1.1.1 Historique, mission et attributions de la DGAE
v Historique de la DGAE
La Direction Générale des Affaires Economiques
est une structure du Ministère de l'Economie et des Finances. Elle a
été créée en 1985 et s'appelait au départ
Direction Générale de l'Economie (DGE). Elle était
composée à l'époque de quatre directions techniques,
à savoir : La Direction du Contrôle des Assurances (DCA) ; La
Direction de la Prévision (DP) ; La Direction de Suivi et de
l'Assistance aux Entreprises Publiques (DSAEP) ; La Direction de
l'Intégration Régionale (DIR). Plus tard, d'autres directions
techniques ont été créées, le champ d'action de la
structure s'étant élargie. Elle a pris son appellation actuelle
(Direction Générale des Affaires Economiques) en 1993. Depuis
lors, sa structure a été retouchée par les
différents régimes qui se sont succédé, certaines
directions étant tantôt fusionnées, tantôt
scindées au gré des réformes de chaque régime.
Présentement, une autre réforme est en cours, mais, elle n'est
pas encore entièrement validée. Son contenu n'a donc pu
être pris en compte dans le présent rapport.
v Mission de la DGAE
La mission globale de la DGAE faire intervenir celle de toutes
ses directions techniques. Ainsi, chacune de ses directions techniques de par
leurs activités et missions spécifiques contribue au bon
fonctionnement de la DGAE.
La Direction de la Prévision et de la Conjoncture (DPC)
a pour mission : de proposer et de mettre en oeuvre une stratégie
économique nationale ; de faire le diagnostic régulier de
l'économie et d'en déterminer les implications à court,
moyen et long termes sur les agrégats macro-économiques et
monétaires ; de participer à l'élaboration, à
l'analyse et à la prévision des agrégats
macro-économiques et monétaires ; d'établir les
prévisions financières et les objectifs budgétaires
compatibles avec les contraintes économiques ; de procéder
à des études et recherches sectorielles et
macro-économiques permettant une meilleure connaissance de
l'économie nationale en liaison avec les autres départements
ministériels ou institutions.
La Direction des Assurances (DA) a pour mission : l'examen des
différentes questions d'assurances. A ce titre, elle est chargée
de la conception et de la surveillance de l'application de la
réglementation nationale en matière d'assurance ; de
l'étude et de la proposition au gouvernement de toutes mesures
susceptibles d'assurer la promotion du marché des assurances ; du suivi
du règlement à l'amiable des litiges nés sur le
marché
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 3
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
entre assureurs et/ou intermédiaires, d'une part, et
entre assureurs, assurés et bénéficiaires des contrats,
d'autre part, qui sont soumis au ministre ; de la représentation de
l'Etat au sein des organismes internationaux de coopération en
matière d'assurance ; de veiller à la rédaction des
clauses des contrats d'assurance souscrits par l'Etat ; de la mise en oeuvre de
la tutelle du ministre en charge du secteur de l'assurance en exerçant
le contrôle de l'Etat sur les compagnies et organismes d'assurance, sur
les intermédiaires et autres experts d'assurance opérant sur le
territoire national en vue :
· de sauvegarder les intérêts des
assurés, souscripteurs et bénéficiaires de contrats
d'assurances et de capitalisation ;
· d'inciter le secteur des assurances à
accroître sa participation au développement par l'augmentation de
ses investissements dans les secteurs prioritaires.
La Direction des Politiques Sectorielles (DPS) est
chargée : de suivre les filières organisées de
l'économie nationale ; de contribuer à l'analyse des implications
à court terme des nouvelles mesures de politique publique prises dans
les différents départements ministériels ; d'analyser
l'efficacité des instruments de soutien à la promotion des
différents secteurs de l'économie ; de suivre les
réglementations et leur impact sur le fonctionnement des
activités tertiaires en vue de suggestions d'amélioration ; de
participer à la conception et à l'évaluation des
politiques sectorielles.
La Direction de la Promotion Economique (DPE) où nous
avons effectué notre stage est chargée : d'analyser
l'évolution de l'environnement des entreprises sur le territoire
national et de proposer, au besoin, des solutions correctives ; de centraliser
et de fournir au secteur privé, les informations nécessaires
à la décision d'investir au Bénin et relevant des
attributions du Ministère de l'Economie et des Finances ; de
procéder à l'étude des doléances adressées
par les opérateurs économiques au Ministre chargé de
l'Economie et des Finances et de formuler des suggestions à lui
soumettre ; de contribuer à la diffusion des décisions et actions
ayant des implications sur l'activité des entreprises ; d'appeler
l'attention du Ministre chargé de l'Economie et des Finances sur les
faits susceptibles de perturber l'activité économique ou de
ralentir l'investissement privé ; d'examiner toutes autres questions
relevant du domaine de la réglementation et de l'information
économique et de faire par voie hiérarchique, des propositions au
Ministre, en liaison avec les autres directions techniques des
Ministères compétents.
La Cellule de Veille Economique et Financière (CVEF) a
pour mission d'animer l'intelligence économique et la veille
stratégique en matière économique et financière. A
ce titre, elle est chargée :
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 4
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
· d'analyser les politiques économiques,
budgétaires et financières qui sont menées dans les pays
de la sous-région ;
· d'examiner l'évolution de l'environnement
national, régional et international ;
· de mettre en exergue les menaces stratégiques pour
le Bénin ;
· de réaliser des études spécifiques
et de suggérer des mesures ou des actions propres à endiguer ces
menaces ;
La Cellule de Modélisation Macroéconomique (CMME)
a pour mission d'utiliser les méthodes quantitatives les plus
avancées pour réaliser des travaux de recherche susceptibles de
faciliter la prise de décision. A ce titre, elle est chargée :
· d'appuyer les structures du ministère
chargé de l'économie et des finances dans la mise en place des
modèles macroéconomiques ;
· de renforcer les capacités en matière de
modélisation macroéconomique des structures membres du
Comité Produit Intérieur Brut-Tableau des Opérations
Financières de l'Etat (PIB-TOFE) et des structures partenaires et
· de mener des travaux de recherche empirique sur les
sujets d'intérêt national.
La Direction de la Gestion des Ressources (DGR) a pour
attribution la gestion du personnel, du matériel, des affaires
financières, de l'informatique et du préarchivage. A ce titre,
elle est chargée de :
· la confection des états d'effectifs du personnel
;
· la gestion de la carrière et de la formation des
agents ;
· l'élaboration des propositions budgétaires
des dépenses du personnel ;
· la définition des profils de poste ;
· la détermination des besoins en ressources
humaines ;
v Attribution de la DGAE
Conformément aux dispositions de l'article 112 du
décret N°2017-041 du 25 janvier 2017 portant Attributions,
Organisation et Fonctionnement du Ministère de l'Economie et des
Finances, la Direction Générale des Affaires Economiques est
chargée :
de proposer au Gouvernement les mesures de politique
économique et financière à court et moyen termes,
d'évaluer leurs effets sur les principales variables
macroéconomiques et monétaires et de suivre leur mise en oeuvre
;
d'élaborer des rapports périodiques sur la
conjoncture économique ainsi que des informations prévisionnelles
sur l'évolution économique et financière du Bénin
;
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 5
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
d'assurer l'analyse des implications à court terme des
politiques socio-économiques et sectorielles ;
d'assurer le contrôle de l'Etat sur les
opérations et organismes d'assurance, d'oeuvrer à la promotion du
marché national d'assurance et de veiller à la sauvegarde des
intérêts des assurés et bénéficiaires de
contrats d'assurance ;
de proposer et de suivre l'exécution de la politique
d'intégration économique régional du gouvernement et de
veiller à la mise en oeuvre des mécanismes de surveillance
multilatérale des politiques économiques dans le cadre de
l'intégration régionale ;
de proposer des mesures et actions visant la promotion de
l'économie et l'amélioration de l'environnement
économique.
1.1.2 Structure organisationnelle et fonctionnement de la
DGAE
La Direction Générale des Affaires Economiques
(DGAE) comprend :
+ Direction de la Prévision et de la Conjoncture (DPC)
+ Direction des Assurances (DA)
+ Direction des Politiques sectorielles (DPS)
+ Direction de la Promotion Economique (DPE)
+ Direction de la Gestion des Ressources (DGR)
+ Service Administratif Financier (SAF)
+ Cellule de Veille Economique et Financière (CVEF)
+ Cellule de Modélisation Macroéconomique
(CMME)
1.2 Déroulement de stage
1.2.1 Présentation de la direction d'accueil
Notre stage s'est effectué dans l'une des directions
de la DGAE, précisément dans la Direction de la Promotion
Economique (DPE). La DPE comprend deux services, notamment, le Service des
Etudes de l'Environnement des Entreprises (SEEE) et le Service de la
Réglementation et du Suivi des Accords Internationaux (SRSAI).
+ Service des Etudes de l'Environnement des Entreprises
(SEEE)
Il est chargé de la Centralisation des statistiques
économiques et financières sur l'environnement des entreprises,
de l'élaboration du Tableau de Bord de l'Investisseur Privé
(TaBIP) et du Rapport annuel sur l'Environnement des Entreprises (RAEE). A ce
titre, il s'occupe de : la réalisation d'études en vue
d'apprécier l'environnement des entreprises et le climat des affaires au
Bénin ; la réalisation de travaux de modélisation ; la
collecte périodique de statistiques auprès des micros, petites et
moyennes entreprises ; la collecte périodique de statistiques
auprès des banques et établissements financiers ; la
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 6
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
collecte des données relatives aux réformes
fiscales économiques auprès des structures étatiques.
v Service de la Réglementation et du Suivi des
Accords Internationaux (SRSAI)
Il est chargé : d'étudier tous les accords et
conventions internationaux que le Bénin est amené à signer
dans le cadre d'une coopération bilatérale ou
multilatérale, ainsi qu'avec des organismes non étatiques, et de
participer au suivi de leur mise en application en collaboration avec des
directions techniques des ministères concernés ; d'examiner la
régularité et la conformité des pièces requises et
fournies par l'ONG mais aussi et surtout d'étudier de façon
minutieuse le contenu de chaque pièce du dossier. Cette phase permet de
connaître les domaines d'activité, les zones d'intervention, les
réalisations physiques ou non et la taille de la population
déjà touchée par l'ONG. A ce titre, il réalise les
principales tâches suivantes : l'audition des responsables de l'ONG ; la
mission d'inspection des projets et infrastructures des ONG candidates.
1.2.2 Activités menées lors du stage
Au cours de notre stage, nous avons effectué plusieurs
tâches, notamment, l'inventaire de tous les matériels et
fournitures de bureaux, l'enregistrement des courriers arrivée et
départ dans les registres respectifs, photocopies et archivage des
originaux des actes administratifs du personnel et la rédaction des
lettres administratives. Nous avons également assisté notre
maître de stage dans l'accomplissement de certaines tâches
relatives au Tableau de Bord de l'Investisseur Privé (TaBIP), à
l'établissement des attestations de stages professionnel et
académique et au traitement des dossiers d'autorisation d'absence, de
congé administratif.
1.2.3 Difficultés rencontrées
Notre stage allant du 17 septembre au 17 décembre de
l'année 2019 s'est déroulé dans une ambiance de travail
conviviale. Néanmoins, nous avons été confrontés
à certaines difficultés, notamment :
v le manque de données statistiques ;
v la non disponibilité de travaux antérieurs
relatifs à notre thème ;
v l'agenda chargé de certains responsables lors de nos
recherches d'informations malgré leur volonté manifeste de nous
aider.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 7
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Chapitre 2 : Cadre théorique et
méthodologique
Dans ce chapitre nous abordons d'abord, les enjeux de
l'étude (l'énoncé du problème,
l'intérêt de l'étude, les objectifs, les questions et les
hypothèses de recherche). Ensuite viennent la revue de
littérature et la méthodologie de recherche de
l'étude.
2.1 Enjeux de l'étude
Cette partie met en exergue le contexte et la justification
de la présente étude. De ce fait, cette partie énonce le
problème et présente l'intérêt de mener une telle
étude. Des questions, des hypothèses ainsi que des objectifs de
recherches y sont présentés.
2.1.1 Problématique
v Enoncé du problème
Après la récession économique de 1980,
les pays de l'Est de l'Asie comme le Japon, la Taiwan et la Corée du Sud
se sont lancés dans l'investissement en infrastructure rural et aussi
dans des reformes agricoles. Les aspects organisationnels et institutionnels du
développement rural de ces pays sont aussi pris en compte afin de
financer l'industrialisation au moyen d'une base agricole hautement productive
(Peter et Somsak, 1993). Aujourd'hui, ses pays qui étaient auparavant
des Pays en développement (PED), ont connu une nouvelle impulsion et
s'écarte remarquablement des pays sous-développés sur le
plan mondial. Le Brésil, la Russie, l'Inde, la Chine et l'Afrique de Sud
(BRICS) constituent une force économique majeure mondiale avec 42,1% de
la population mondiale à leurs actifs, une dépense publique
élevé d'environ 28,06% du PIB et un niveau d'investissement
important d'environ 24,92% du PIB (Dione, 2016). En effet, entre 2000 et 2010,
ces pays ont connu des taux de croissance nettement supérieurs à
ceux des pays développés : Brésil (3,7%), l'Inde (8%), la
Chine (10,8%) et l'Afrique du Sud (3,9%) contre 1,6% en moyenne pour les pays
développés (CNUCED, 2012).
En revanche, les pays africains, en particulier, ceux de
l'UEMOA ayant subi la même récession économique sont
restés à la traine. Malgré les réformes mises en
oeuvre pour améliorer le cadre macroéconomique, le taux de
croissance de ces pays demeure instable et encore en dessous de ceux
estimés par les Objectifs de Développement Durable, qui doit
être supérieur à 7%. L'agriculture, un secteur clé
à la portée de l'évolution de la croissance
économique de ces pays, fait face à des obstacles comme les
aléas climatiques. La pauvreté, le chômage et
l'insécurité alimentaire sévissent encore dans ces
pays.
Selon un rapport de la Banque Mondiale sur le
développement dans le monde 1998/1999, la population de l'UEMOA
estimée à 66 millions d'habitants en 1997, ne compte que trois
millions de population active, soit 4,5% de la population totale. Plus d'une
personne sur deux en milieu rural connaît une situation de sous-emploi.
Selon Dione (2016), l'UEMOA en 1997 ne dispose que d'un faible niveau de
dépenses
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 8
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
publiques et d'investissement (14,7% du PIB et 16,9% du PIB).
Selon le classement de l'Indice de Développement Humain (IDH) de 2013
réalisé par le PNUD, les pays de l'UEMOA font partie des
cinquante derniers pays.
Face à cette situation, les organisations sous
régionales telles la Communauté Economique et Monétaire de
l'Afrique Centrale (CEMAC) et l'UEMOA ont demandé aux différents
Etats-membres de s'engager dans la voie du développement pour l'atteinte
d'une forte croissance (Dedewanou, 2016). Le graphique 2.1 présente
l'évolution du PIB par habitant (en dollars) dans les pays de l'UEMOA et
du BRICS entre 2007 et 2018. On remarque que le PIB par habitant des pays du
BRICS en moyenne, est largement au-dessus de ceux de l'UEMOA.
Le graphique 2.1 : Evolution du PIB par
Habitant en moyenne (en dollars) dans les pays de l'UEMOA et les pays du BRICS
entre 2007 et 2018
Source : Banque Mondiale (2020).
La différence du PIB par habitant observée
entre les pays de l'UEMOA et du BRICS de 20072018, peut s'expliquer par
plusieurs facteurs sur le plan économique, politique ou social. Il est
donc très important d'analyser les facteurs de la croissance des pays
à forte croissance (les BRICS) afin d'aider ceux de l'UEMOA dans la mise
en oeuvre de leurs politiques de marche vers une croissance
équilibrée et soutenue. Nous nous sommes ainsi posés la
question : comment expliquer l'écart de croissance économique
entre les pays du BRICS et les pays de l'UEMOA ?
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 9
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
v Intérêt de l'étude
L'importance de la croissance économique pour un pays
n'est plus à démontrer d'autant plus qu'elle permet :
l'amélioration des services publics, l'investissement, etc. L'analyse
comparative et l'identification des principaux facteurs caractéristiques
de l'émergence dans les pays du BRICS permettront de forger des
politiques susceptibles de relancer la croissance économique dans les
pays de l'UEMOA. Ainsi, l'étude met en exergue des facteurs sur
lesquelles l'UEMOA devrait agir pour améliorer sa croissance. Il ne
suffit pas de montrer simplement l'effet d'une variable sur la croissance
économique. Il faudra que cette variable soit utilisable par les
gouvernants pour avoir de meilleurs résultats économiques. Par
exemple, une hausse de l'investissement privé, de la population active
et des dépenses publiques induira une augmentation de la production pour
une meilleure croissance dans les pays de l'UEMOA. Cette hausse des
investissements privés peut aussi engendrer une réduction du taux
de chômage et une amélioration des conditions de vie des
populations.
2.1.2 Questions, Objectifs et Hypothèses
v Questions et objectifs de l'étude
Face à la question « comment expliquer
l'écart de croissance économique entre les pays du BRICS et les
pays de l'UEMOA ? », l'objectif principal de la présente
étude est d'expliquer l'écart de croissance entre les BRICS et
les pays de l'UEMOA au moyen des variables explicatives de notre étude.
Il s'agira plus spécifiquement :
Objectif 1 : Estimer l'effet de
l'investissement privé sur la croissance économique dans les pays
de l'UEMOA et les pays du BRICS
Objectif 2 : Déterminer l'effet de la
population active sur la croissance économique dans les pays de l'UEMOA
et les pays du BRICS.
Objectif 3 : Estimer l'effet des
dépenses publiques sur la croissance économique dans les pays de
l'UEMOA et les pays du BRICS.
v Hypothèses de l'étude
Plusieurs facteurs sont susceptibles d'avoir une influence
sur la croissance économique dans les pays de l'UEMOA et dans les pays
du BRICS. Nous pouvons citer entre autres : la population active,
l'investissement privé, l'investissement public, la corruption, le
degré d'ouverture commerciale, la dette extérieure, le
crédit à l'économie. Au regard des objectifs
formulés, nous formulons trois hypothèses.
Hypothèse 1 : Comparativement aux
pays de l'UEMOA, l'investissement privé a un effet statistiquement
significatif supérieur sur la croissance économique à
court et à long termes dans les pays du BRICS.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 10
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Hypothèse 2 : Par rapport aux pays
BRICS, la population active a un effet statistiquement significatif
supérieur sur la croissance économique à court et à
long termes dans les pays de l'UEMOA.
Hypothèse 3 : Les dépenses
publiques influent plus positivement sur la croissance économique
à court et à long termes dans les pays du BRICS que dans les pays
de l'UEMOA.
2.2 REVUE DE LITTERATURE
2.2.1 Quelques définitions
La politique économique-Elle
représente l'ensemble des moyens mis en oeuvre par l'Etat pour atteindre
les objectifs qu'il s'est fixé dans le but d'améliorer la
situation économique générale du pays. La politique
économique poursuit divers objectifs à court et à long
termes. A court terme, ces objectifs sont représentés dans un
« carré magique » : le plein emploi, la stabilité des
prix, l'équilibre de la balance extérieure, la croissance
(Kaldor, 1971). Ces objectifs paraissent difficiles à atteindre
simultanément d'où l'expression de « carré magique
».
Musgrave (1989) distingue les politiques économiques
structurelles qui visent à agir à court terme sur les
déséquilibres de la situation économique, à l'aide
d'instruments dans un cadre institutionnel donné. Elle englobe : la
politique budgétaire, la politique monétaire, la politique de
change, la politique des revenus, la politique de l'emploi, etc. Les politiques
structurelles qui visent à agir à long terme sur les
caractéristiques fondamentales de l'économie pour
améliorer les performances de l'économie.
Croissance économique-Elle peut se
définir comme une augmentation sur une longue période de la
production et des dimensions caractéristiques de l'économie d'un
pays généralement une année. Elle se traduit par un
accroissement des revenus distribuables. Pour Bernier (1998), la croissance
économique est une augmentation de la production sur une longue
période. La croissance économique désigne au sens large
l'augmentation des produits et services produits dans une économie sur
une période donnée (Bernier, 1998). Selon Perroux (1966), la
croissance économique correspond à l'augmentation soutenue
pendant une ou plusieurs périodes longues d'un indicateur de dimension,
pour une nation, le global net en termes réels. Contrairement à
Perroux (1966) et Bernier (1998), Garello et Naudet (1991) ajoutent que la
croissance économique se caractérise par une augmentation durable
de la production et des principales grandeurs économiques comme le
Produit Intérieur Brut (PIB).
Kuznets (1971) explique « la croissance
économique d'un pays peut être définie comme étant
une hausse sur une longue période de sa capacité d'offrir
à sa population une gamme sans cesse élargie de biens
économiques. Cette capacité croissante est fondée sur le
progrès technique et les ajustements institutionnels et
idéologiques qu'elle requiert. Les fruits de la croissance
s'étendent par suite aux autres secteurs de l'économie ». On
distingue deux
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 11
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
formes de croissance : la croissance extensive et la
croissance intensive. La croissance extensive est proportionnelle à
l'augmentation des quantités des facteurs de production. La croissance
intensive, est liée à l'augmentation de la productivité du
travail ou du capital.
2.2.2 Facteurs de croissance économique
v Généralités
La croissance économique est un concept complexe et
multidimensionnel. Elle est basée sur un nombre important de
théories. Les premières théories de la croissance furent
celles des classiques. Smith (1776) avance l'idée, selon laquelle, la
division du travail est une source de productivité. Dans son analyse, il
met l'accent sur les économies d'échelle, la
spécialisation, et le commerce international. Cependant, Smith (1776)
néglige le progrès technique dans le processus de la croissance.
Selon Malthus (1798), le mécanisme principal qui conditionne la
croissance est la pression démographique et les besoins de subsistance
de cette population croissante. Par ailleurs, Ricardo (1819), admet que le
progrès technique peut relever la productivité dans
l'agriculture. En rejoignant les classiques, Marx (1967) identifie le
progrès technique comme facteur de productivité et il est l'un
des pionniers des théories récentes sur la croissance
endogène.
Le premier modèle de croissance endogène a
été l'oeuvre de Romer (1986) qui considère que la
croissance endogène provient d'une externalité qui est la source
des rendements d'échelle croissants. A la suite des classiques, la
théorie de la croissance néoclassique développée
par Solow (1956) offre une approche beaucoup plus satisfaisante que le
modèle de Harrod (1939) et Domar (1947). En outre, Solow (1956)
identifie deux sources de croissance : une source « endogène
», l'accumulation de capital, et une source « exogène »,
la quantité du travail disponible. Par la suite, le modèle de
Solow fut enrichi en y intégrant la notion d'investissement en capital
humain. Sous l'impulsion de Mankiw, Romer et Weil (1992), la notion
d'investissement en capital humain est assimilée à un
investissement de court terme. Si une formation permet de transformer du
travail non qualifié en travail plus qualifié, donc d'utiliser
des équipements plus complexes et d'en tirer meilleur parti, le niveau
technologique du pays augmente du même coup son état
régulier et son rythme de croissance.
La croissance est un phénomène quantitatif qui
mesure l'évolution des ressources dont on dispose naturellement et
collectivement. Dans la sphère macroéconomique, l'indicateur qui
permet de mesurer la croissance est la Production Intérieure Brute (PIB)
du pays. Schumpeter (1935) met l'accent sur le progrès technique pour
relancer la croissance plus que l'accumulation du capital. A cet effet, il
rejette totalement l'analyse de Malthus et de Ricardo concernant la contrainte
imposée par la pression de la population. Pour Schumpeter les recherches
et développement permettent d'accroître la productivité et
d'innover en créant de nouveaux produits grâce à la
technologie. On peut donc énoncer de manière
générale que les variables telles que : augmentation de la
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 12
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
population active, la main d'oeuvre qualifiée, une
accumulation de capital favorisée par les investissements publics qui
attirent ceux du privé, les progrès techniques, les
progrès de la division de travail, l'innovation favorisent la croissance
économique.
v Investissement privé comme facteur de
croissance économique
L'investissement désigne l'ensemble des biens et
services achetés par les agents économiques au cours d'une
période donnée pour produire ultérieurement d'autres biens
et services. En d'autres termes, c'est l'ensemble des biens non
consommés au cours de l'année, ceux que l'on met en
réserve pour augmenter le patrimoine national. Elle peut être
définie selon trois approches : l'approche comptable définit
l'investissement comme étant des dépenses affectées aux
actifs immobilisés. Pour l'approche financière, c'est ce qui est
déboursé en vue d'encaisses futures. Selon l'approche
économique, investir c'est acquérir ou créer un capital
physique destiné à être utilisé dans le processus
productif pendant au moins un an.
Selon Guerrien (2002), l'investissement est une
opération qui consiste, pour une entreprise ou un pays, à
augmenter le stock des moyens de production (machines, équipements de
tous types, infrastructures, biens de tout ordre, mais aussi acquisition de
connaissances et formation des hommes), avec pour perspective une production
future. D'après Villieu (2000), dans le langage courant, la notion
d'investissement décrit une multitude d'opérations : on investit
en Bourse, dans l'achat d'une nouvelle voiture, dans l'éducation de ses
enfants, dans l'acquisition d'un logement ou dans une nouvelle machine. Il
poursuit en disant que la définition économique est plus
précise mais aussi, plus arbitraire : « l'investissement est, au
sens large, l'acquisition des biens de production ».
Le contenu de la notion d'investissement oppose deux
approches : celle de la
comptabilité d'entreprise et celle de la
comptabilité nationale. Au niveau
microéconomique, la
comptabilité privée identifie trois grands types
d'investissements : les investissements matériels (terrains,
constructions, machines, outillages, ...), les investissements financiers
(prises de participation, achats de titres, ...) et certains investissements
immatériels (brevets, licences, marques, fonds de commerce, ...). Au
niveau macroéconomique, au terme d'investissement, la
comptabilité nationale substitue celui de Formation Brute de Capital
Fixe (FBCF), qui constitue « la valeur des biens durables acquis par les
unités de production pour être utilisés pendant au moins un
an dans le processus de production » (Villieu, 2000).
L'investissement privé, quant à elle,
désigne l'ensemble d'opérations consistant à investir une
épargne ou un capital sur des opérations à long terme
portant sur des biens ou des avoirs financiers dans le but de dégager un
revenu et ou une plus-value. C'est le revenu qui n'est pas consommé et
que l'on destine à maintenir constant ou à augmenter (Lamier,
2003). D'après Flamant (2003), l'investissement est l'utilisation de
capitaux détenus par les entreprises pour acquérir les moyens
nécessaires à son exploitation, ce
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 13
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
qui se traduit financièrement par l'affectation de ces
capitaux à des emprunts à long terme.
v Investissement public comme facteur de croissance
économique
L'investissement public désigne l'ensemble des biens
et services qui rendent possible l'activité économique
(Hirschman,1958). Cette approche particulièrement large est reprise par
Hansen (1965) qui distingue : les investissements en infrastructures sociales,
dont la fonction est d'entretenir et de développer le capital humain et
les investissements en infrastructures économiques, dont la
caractéristique est de participer au processus productif. De
façon plus précise, l'investissement public est la Formation
Brute de Capital Fixe (FBCF) réalisée par les administrations
publiques.
Le débat relatif à l'effet de l'investissement
public sur la croissance économique a connu récemment un
engouement remarquable. Aschauer (1989) et Barro (1990) considèrent que
les dépenses publiques peuvent entrer soit dans la fonction de
production des entrepreneurs, soit dans la fonction d'utilité des
consommateurs. Tandis que dans la première hypothèse la
substitution entre dépenses publique et privée est
vraisemblablement forte, dans la seconde en revanche, la dépense
publique est essentiellement complémentaire de la dépense
privée. Romer (1986) fait jouer un rôle productif aux
dépenses publiques tout en considérant la croissance comme
endogène. L'influence des dépenses publiques passerait donc par
l'offre. Le modèle de Barro (1990), complété par Barro et
Sala-I-Martin (1992) est le prototype de cette approche `'Les investissements
publics concourent à la productivité privée». Ainsi,
sans routes, quelle serait la productivité d'une entreprise de
transport. Dans cette optique, Barro (1990), enrichit le modèle de
croissance endogène en incorporant les dépenses publiques.
Afonso et Furceri (2010) expliquent que les dépenses
de contributions sociales et les dépenses de fonctionnement ont un effet
négatif sur la croissance économique pour les pays
européens tandis que les dépenses publiques d'investissement
exercent par leur volume un effet positif sur la croissance mais, plus leur
niveau est volatile, moins le niveau de croissance est élevé.
Afonso et Furceri (2010) parviennent aux mêmes résultats que
Devarajan et al (1996) concernant l'effet des dépenses d'investissement
sur la croissance pour les pays en développement ; ce qui parait
surprenant si l'on s'en tient aux théories de la croissance
endogène qui postulent que ces dépenses sont
bénéfiques à l'économie du fait des
externalités qu'elles produisent. Il est possible d'interpréter
les résultats d'Afonso et Furceri (2010) par l'existence d'effets de
seuil impliquant qu'au-delà d'un certain moment, investir des fonds
publics dans les infrastructures est contre-productif si cela se fait au
détriment de dépenses de fonctionnement.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 14
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
v Degré d'ouverture commerciale comme facteur de
croissance économique
Le degré d'ouverture de l'économie est
mesuré par le rapport entre la somme des échanges
extérieurs de biens et services et le PIB. La littérature
économique suppose une corrélation positive entre le degré
d'ouverture commerciale et la croissance, (Vamvakidis, 1998). La théorie
économique suppose que le développement économique des
exportations permet de desserrer la contrainte extérieure et de
faciliter l'importation du capital non produit localement. Cela a pour effet de
relancer la croissance économique. De façon
générale, l'ouverture sur l'extérieur est supposée
accroître les économies d'échelle, permettre la diffusion
de la technologie et la diversité des biens produits, l'effet global
étant l'accélération de la croissance
économique.
En procédant à une analyse transversale portant
sur les pays en développement, Mbaye (2006) montre par ailleurs, un
impact défavorable et significatif de l'instabilité des
exportations sur la croissance du PIB par tête. Par contre, Ojo et
Oshikoya (1995) et Ghura et Hadjimiichael (1996) ont trouvé une relation
positive entre la croissance des exportations et celle du PIB par tête
chez les pays africains. Selon Levine et Renelt (1992), la relation de
causalité entre le degré d'ouverture commerciale et la croissance
se fait à travers l'investissement. Si l'ouverture au commerce
international permet l'accès à des biens d'investissement, cela
mènera à une croissance de long terme. Un pays
libéralisant ses échanges s'attirera des flux d'investissement
étranger.
Grossman et Helpman (1992) avancent également qu'un
pays protégeant son économie peut stimuler sa croissance. Cela
est possible dans le cas où l'intervention gouvernementale encourage
l'investissement domestique selon les avantages comparatifs du pays. Pour Batra
(1992) et Leamer (1995), la libéralisation des échanges
réduit les tarifs, et par conséquent, diminue le prix relatif des
biens domestiques manufacturés. Ces biens deviennent moins attirants que
les biens étrangers, et l'économie domestique peut alors subir
une perte.
v Corruption comme facteur de croissance
économique
La corruption désigne l'abus du pouvoir public afin
d'obtenir un gain privé (Tanzi, 2002). Alesina et Weder (2002)
présentent la corruption comme l'utilisation abusive de la
propriété de l'Etat par un fonctionnaire pour en tirer un gain
personnel. Il faut, en outre, que le bénéfice tiré soit
perçu comme une compensation directe d'un acte spécifique de
corruption (Coulibaly, 2008). L'acte de corruption peut être
initié, soit par un agent de l'Etat, soit par un usager de service
public. Lui (1996) précise que la propriété
étatique peut prendre la forme d'une licence d'importation, d'un
passeport, d'une disposition réglementaire, de l'attribution de
marchés publics, de services fiscaux, etc. Mishra (2005) partage la
même approche de la corruption que Lui (1996). Mishra (2005) estime, en
outre, que la corruption est un phénomène qui fait partie
intégrante de la personne humaine. Et à ce titre, il est
naturellement sensible aux pots de vin et a
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 15
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
tendance à vouloir profiter de sa situation
professionnelle ou du pouvoir discrétionnaire dont il
bénéficie.
Les travaux pionniers sur la corruption remontent à
Leff (1964), Leys (1964), Huntington (1968) et Lui (1985). Ils aboutissent au
fait que, en améliorant l'efficience, la corruption aurait des effets
positifs sur l'activité économique. Cependant, la
littérature économique sur la corruption ne connait un
déploiement remarquable qu'à partir des années 90. En
particulier, l'article de Mauro (1995), première étude empirique
sur la question, met en évidence les effets néfastes de la
corruption sur la croissance et l'investissement. Par la suite, Gupta, Mello et
Sharan (2001), de même que Tanzi et Davoodi (2000), montrent que la
corruption entrainerait une distorsion des dépenses publiques en faveur
des dépenses militaires, et d'investissement respectivement. Gupta et
al. (2002) trouvent empiriquement que la corruption tendrait à
accroître les inégalités.
Plusieurs recherches considèrent la corruption comme
étant un autre facteur institutionnel qui entrave la croissance des
entreprises. Mauro (1995) démontre, avec un ensemble de données
constitué des indices subjectifs de corruption et d'efficacité du
système judiciaire, que la corruption diminue les investissements et,
par conséquent, affecte négativement la croissance de
l'économie dans les pays où les lourdeurs administratives sont
plus importantes. Pour les économistes tels que Collier (2000), la
corruption permet, par exemple, à des entreprises au bord de la
faillite, donc peu rentables, de continuer à exister et de
bénéficier de subventions gouvernementales. De telles pratiques
rendent inefficientes une grande partie des dépenses publiques. L'auteur
conclut alors qu'un niveau de corruption élevé freine la
croissance économique par le biais des dépenses.
v L'endettement extérieur comme facteurs de
croissance économique
L'endettement extérieur d'un pays désigne
l'ensemble des dettes qui sont dues par un pays, État, entreprises et
particuliers compris, à des prêteurs étrangers.
Techniquement, on désigne par endettement extérieur l'ensemble
des concours demandés par un gouvernement auprès des partenaires
(bilatéraux, multilatéraux, institutions financières,
marchés financiers, etc.) pour financer les actions de
développement qui n'ont pu être prises en charge par le budget
national. Sachs (1988) a constaté que la capacité de
remboursement de la dette d'un pays concerné est affaiblie par un niveau
d'endettement important, donc les coûts futurs du service de la dette
découragent l'investissement national. Ce principe est connu sous le nom
du fardeau virtuel de la dette ou « debt overhang ». Cette
théorie est perceptible à travers la courbe de Laffer selon
laquelle l'alourdissement de la dette baisse la probabilité de son
remboursement.
Singh (2006), admet qu'un niveau élevé de la
dette publique a des incidences négatives sur la croissance et sur
d'autres indicateurs du développement économique, et par
conséquent sur la stabilité macroéconomique. Par ailleurs,
Alesina et Guido (1989) et Cerra, Meenakshi et Sweta (2008) ont prouvé
l'existence d'une relation entre
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 16
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
l'accroissement de la dette et la fuite de capitaux. Ainsi,
les pays à faibles institutions ont tendance à accumuler la dette
et donc décourager les entrées des capitaux tout en favorisant
les fuites de capitaux. Kumar et Woo (2010), en analysant les composantes de la
croissance, ont montré que l'effet négatif du niveau
élevé de la dette reflète en général une
trêve de la croissance de la productivité du travail,
principalement dû à une baisse des investissements et un
ralentissement de la croissance du stock de capital.
v Le capital humain comme facteur de croissance
économique
Le capital humain renvoie à l'ensemble des
compétences qui peuvent être valorisées
économiquement. Cette notion a été introduite par Schultz
(1961), qui fait valoir que les connaissances et les compétences sont
une forme de capital et que ce capital est le produit d'un «investissement
volontaire». Il montre alors qu'il existe un lien entre la croissance des
pays occidentaux et l'investissement dans le capital humain, notamment, dans
l'éducation. Bassanini et Scarpetta (2001), ont montré qu'une
année supplémentaire d'études au niveau moyen engendre une
hausse de dix pour cent en capital humain. De plus, la formation en capital
humain peut avoir un impact durable sur la croissance de la productivité
et accélérer la capacité d'absorption des nouvelles
technologies (Romer, 1990). Pour Becker (1964), le capital humain est un stock
de ressources productives incorporées aux individus eux-mêmes,
constitué d'éléments aussi divers que le niveau
d'éducation, de formation et d'expérience professionnelle,
l'état de santé.
Le capital humain, comme facteur de production, regroupe
toutes les personnes qui contribuent à la production de biens et
services, à savoir : les agriculteurs, les ouvriers, les
commerçants, les professeurs etc., en somme, toutes ces personnes
contribuent à l'élaboration du PIB (Becker, 1964). Selon le
modèle de Solow (1956), la croissance provient, d'une part, de
l'augmentation de la population active et, d'autre part, de l'accroissement de
l'efficacité de la combinaison productive. Lucas (1988) a montré
que la croissance est liée au capital humain. De même, il a
montré que les connaissances génèrent des
externalités positives sur la production et l'économie. Le
capital humain est donc au coeur des stratégies de
développement.
2.3 Méthodologie de recherche
2.3.1 Population d'étude et sources de
données
La présente étude est effectuée sur les
huit pays membres de l'UEMOA et les cinq pays membres du BRICS. Les
données utilisées dans la présente étude, leur
nature et leurs composantes proviennent d'une base de données de la
Banque Mondiale. Cependant, compte tenu de la non disponibilité de
données par pays et par variable, nous avons été
obligés de nous contenter de la période de 2007 à 2018
pour bénéficier d'une base de données complète de
toutes les variables. La double dimension (temporelle et spatiale) des
informations étudiées nous a amenés à utiliser des
données de panels.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 17
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
2.3.2 Identification et spécification des
variables
v Spécification de la variable
dépendante
Il s'agit de la croissance économique mesurée
par le Produit Intérieur Brut par Habitant (PIB_HAT). Le PIB par
habitant est le produit intérieur brut divisé par la population
en milieu d'année. Les données sont en dollars américains
courants.
v Spécification des variables
indépendantes
Les variables supposées être les
déterminants de la croissance économique dans la présente
étude sont : l'investissement privé (IPRIV), la population active
(POP_ACT), le degré de liberté face à la corruption (DLC),
la dette extérieure (DE), les dépenses publiques (DEPUB) et le
degré d'ouverture commerciale (DO).
L'investissement privé (IPRIV) La
formation de capital brut (anciennement appelée investissement
intérieur brut) consiste en des dépenses pour des ajouts aux
immobilisations corporelles de l'économie, plus les variations nettes
des inventaires. Les données sont en dollars américains.
La population active (POP_ACT) comprend les
personnes âgées de 15 ans et plus, qui fournissent du travail pour
la production de biens et de services au cours d'une période
donnée. Cette définition comprend à la fois les
travailleurs et les demandeurs d'emploi.
Le degré de liberté face à la
corruption (DLC) il s'agit d'un indicateur qui fait la synthèse
des indicateurs spécifiques pour évaluer l'évolution des
libertés. Un degré fort proche de 100, signifie que la corruption
est faible. Inversement, un degré faible, proche de 0, signifie que la
corruption est grande.
La dette extérieure (DE) est le total
de dette publique et garantie par l'État non décaissée
à la fin de l'année. Les données sur la dette
privée non garantie ne sont pas disponibles. La dette à long
terme publique et la dette à long terme garantie par l'État sont
regroupées. Les données sont en dollars américains
courants.
Les dépenses publiques (DEPUB)
(anciennement appelées consommation générale du
gouvernement) comprennent toutes les dépenses courantes du gouvernement
pour des achats de biens et services (y compris la rémunération
des employés). Les données sont en dollars américains
constants.
Le degré d'ouverture (DO) L'ouverture
d'une économie se traduit par une forte progression de ses
échanges avec l'étranger et son interdépendance avec le
reste du monde. Le degré d'ouverture indique la dépendance du
pays vis-à-vis de l'extérieur et la place que tient le reste du
monde dans l'économie d'un pays. La formule de calcul est la suivante :
DO = [(Exportations + Importations) /2] /PIB) x 100.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 18
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Tableau 2.1 : Récapitulatif des
variables
Variables Natures Signes attendus
|
DE Quantitative +/-
DO Quantitative +/-
DLC Quantitative +/-
IPRIV Quantitative +
DEPUB Quantitative +/-
POP_ACT Quantitative +
PIB_HAT Quantitative
|
|
2.3.3 Analyse descriptive
Nous avons effectué une analyse descriptive des
variables avec MS office Excel 2019 sur deux périodes. La
première période s'étale de 2007 à 2012 et la
deuxième période de 2013 à 2018. En effet, la Côte
d'ivoire étant le pays le plus développé de l'espace UEMOA
a connu une guerre civile en 2012 qui n'a pas été sans effet sur
l'économie de l'espace UEMOA. Pour mieux cerner l'évolution des
facteurs de croissance dans les pays de l'UEMOA avant et après la guerre
civile de la Côte d'ivoire, nous avons préféré
scinder la période de la présente étude en deux dans notre
analyse descriptive. Une première période allant de 2007 à
2012 et une seconde période allant de 2013 à 2018. De plus, une
analyse complémentaire est effectuée sous le logiciel STATA 15
(figure A22 et A44).
2.3.4 Analyse économétrique
v Spécification du modèle
Le modèle de base retenu est celui de la fonction de
croissance de type Cobb-Douglas. Ce modèle à l'avantage de
prendre en compte un certain nombre de variables permettant de mieux expliquer
l'évolution de la croissance du PIB par habitant dans n'importe quels
pays. Il se présente comme suit :
Y = f (A, K, L)
Soit Y = AKáL3 avec 0 < á
< 1 ; 0 < 3 < 1 et á + 3 = 1
Et après linéarisation on a : Ln(Y) = ln(A) +
áln(K) + 3ln(K)
Où Y désigne la production ; K le stock du
capital ; L la main d'oeuvre, A un paramètre d'échelle et
á, 3 sont des élasticités de la production aux
différents facteurs de
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 19
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
productions. Dans notre modèle, Y sera
approchée au PIB par habitant (PIB_HAT) ; le stock du capital sera
approché à l'investissement privé (IPRIV) ; la main
d'oeuvre, quant à elle, sera approchée à la population
active (POP_ACT). Ainsi, en introduisant les autres variables de notre
modèle on a :
LPIB HAT = á0 +
á1LIPRIV + á2POP ACT +
á3DLC + á4LDE +
á5LDEPUB + á6DO
_ _
+ Er avec á0 =
LA
Les données en panel possèdent deux dimensions
(spatiale et temporelle) : une pour les individus (ou une quelconque
unité d'observation) et une pour le temps. Elles sont
généralement indiquées par l'indice i et t respectivement.
Il est souvent intéressant d'identifier l'effet associé à
chaque individu, c'est-à-dire, un effet qui ne varie pas dans le temps,
mais, qui varie d'un individu à l'autre. Cet effet peut être fixe
ou aléatoire.
Ce modèle qui exprime la croissance économique
s'écrit :
v
LPIB_HATit = á0i +
a1LIPRIVit + a2POP_ACTit +
a3DLCit + a4LDEit +
a5LDEPUBit + a6DOit +
Eir
LPIB_HATir : Logarithme du PIB par
habitant du pays i à l'année t ;
LIPRIVir : Logarithme de
l'investissement privé du pays i à l'année t ;
POP_ACTir : Population active du pays i
à l'année t ;
DLCir : Degré de liberté
face à la corruption du pays i à l'année t ;
LDEir : Logarithme de la dette
extérieure du pays i à l'année t ;
LDEPUBir : Logarithme des
dépenses publiques du pays i à l'année t ;
DOir : Degré d'ouverture
commercial du pays i à l'année t.
Procédure d'estimation
Les coefficients a1, a2, a3,
a4, as et a6 des variables explicatives de la
croissance économique dans les pays de l'UEMOA et dans les pays du BRICS
sont estimés par trois méthodes : la méthode des Moindres
Carrés Ordinaires (MCO), la méthode des Moindres Carrés
Généralisés (MCG) et celle des Moindres Carrés
Ordinaires Entièrement Modifiés (MCOEM).
La méthode des Moindres Carrés
Ordinaires (MCO) et la méthode des Moindres Carrés
Généralisés (MCG)
Ces méthodes permettent d'estimer une relation de court
terme entre la variable dépendante (PIB_HAT) et les variables
explicatives. L'analyse des variables ainsi que les estimations des
modèles de court terme sont faites à l'aide du logiciel
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 20
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
STATA 15. Pour s'assurer de la qualité du modèle,
nous avons effectué des tests de stationnarité sur les variables
du modèle ainsi que les tests de validité du modèle.
· Test de stationnarité -Nous
avons effectué le test d'Im-Pesaran-Shin sur les différentes
variables présentes dans le modèle. On procède à
l'estimation du modèle sans aucune modification, si les résultats
indiquent que les séries sont non stationnaires.
· Test de spécification du modèle
-Pour les estimations sur des données de panels, il existe deux
types de modèles : le modèle à effets fixes (MCO) et le
modèles à effets aléatoires (MCG). Pour choisir un
modèle, nous avons effectué le test de Hausman dont les
hypothèses sont émises comme suit :
H0 . Le modèle est un modèle à effets
aléatoires H1 . Le modèle est un modèle à effets
fixes
Le modèle a effets aléatoires est retenu
lorsque la p-value associée à ce test est supérieure au
seuil conventionnel de 5% (P > 0,05).
· Test d'effets individuels aléatoires :
Le test du multiplicateur de Lagrange (test de Breusch-Pagan) est
effectué afin de valider définitivement le choix du
modèle. Les hypothèses émises lors de ce test sont les
suivantes :
H0 . Présence d'effets fixes
H1 . Présence d'effets aléatoires
Il y a présence effective d'effets aléatoires
lorsque la probabilité associée à ce test est
inférieure au seuil conventionnel de 5% (P < 0,05).
· Le test de normalité des erreurs de
Jarques Bera suivant l'hypothèse nulle que les erreurs suivent
une loi normale et l'hypothèse alternative de la non normalité
des erreurs.
· Le test d'autocorrélation des erreurs
de Woodbridge avec comme hypothèse nulle l'absence
d'autocorrélation des résidus.
· Le test
d'hétéroscédasticité intra-individu de White
d'hypothèse nulle la présence
d'homoscédasticité intra-individus.
La méthode des Moindres Carrés
Ordinaires Entièrement Modifiés (MCOEM)
Cette méthode permet d'estimer une relation de long
terme entre la variable dépendante (PIB_HAT) et les variables
explicatives. La méthode corrige les biais
d'endogénéités ainsi que les problèmes
d'autocorrélation et
d'hétéroscédasticité.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 21
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
L'analyse des variables ainsi que les estimations des
modèles de long terme sont faites à l'aide des logiciels STATA 15
et Eviews 9.
· Test de cointégration
Les deux tests les plus utilisés dans les recherches
empiriques pour tester la cointégration en panel sont : le test de
Pedroni (1999, 2001) et celui de Kao (1999). Ces tests supposent tous l'absence
de dynamiques inter-individuelles et testent donc l'existence de relations de
cointégration intra-individuelles. Leur hypothèse nulle est
identique. Il s'agit de l'absence de cointégration entre les variables
considérées. Pedroni (1999, 2001) et Kao (1999) testent la
stationnarité des résidus de la relation de long terme de
façon analogue aux tests d'Engle et Granger (1987). Pedroni
présente sept tests statistiques pour tester l'hypothèse nulle.
Dans ces sept tests, quatre sont basés sur la dimension intra (within)
et trois sur la dimension inter (between).
Par contre, les tests de Kao (1999) sont des tests du type
Dickey-Fulley Augmenté de stationnarité des résidus de la
relation de cointégration. Ces deux tests sont effectués sur des
variables qui sont intégrées du même ordre. Si le test
conclut que le PIB par habitant et les variables explicatives du modèle
entretiennent une relation de long terme, il sera plus pertinent dans le cas
des données de panel de recourir à la méthode des Moindres
Carrées Ordinaires Entièrement Modifiées (MCOEM) pour
estimer cette relation.
2.3.5 Difficultés et Limites d'étude
D'une part, nous n'avons pas tenu compte de tous les facteurs
qui influent sur la croissance économique dans les pays de l'espace
UEMOA et les pays du BRICS comme le taux de change, le taux d'inflation,
l'épargne intérieure, le taux d'intérêt et autres.
Pour des raisons de manque de données dans certains de ses pays. D'autre
part, nous nous sommes confrontés à des problèmes de
manque de données dans notre base d'étude. Pour cela, nous avons
comblé ses données manquantes de la façon suivantes :
v effectuer une matrice de corrélation entre toutes les
variables du modèle ;
v rechercher la variable ayant la plus forte
corrélation significative avec la variable à données
manquantes ;
v faire une régression simple entre les deux variables
;
v compléter les données manquantes à
l'aide de l'équation de régression obtenue.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 22
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Chapitre 3 : Présentation et
interprétation des résultats
Le chapitre présente les résultats obtenus
après le traitement et l'analyse des données. Ce chapitre
contient également les préconisations opérationnelles qui
découlent de la présente étude.
3.1 Résultats d'analyses descriptives
Les tableaux 3.1 et 3.2 présentent respectivement les
moyennes des variables dans l'UEMOA et dans les BRICS (exprimée en dix
millions de dollars). Il ressort que pour les pays de l'UEMOA, le PIB par
habitant est passé de 741,55 sur la période 2007-2012 à
845,15 sur la période 2013-2018. Soit une augmentation de 15,18%. Par
contre au niveau des pays du BRICS, nous avons une augmentation de 9,68% (de
12.580 à 13.798). Par ailleurs, la dette extérieure est
passé de 118,50 sur la période 2007-2012 à 339,82 sur la
période 2013-2018 dans les pays de l'UEMOA. Soit une augmentation de
187%. Alors que dans les pays de BRICS nous avons une augmentation de 43,01%
(1.372,70 à 1.973,15).
Malgré les écarts entre les pays de l`UEMOA et
les pays du BRICS en termes d'investissement privé, il ressort que
l'UEMOA a connu sur les deux périodes une augmentation remarquable, soit
d'environ 97,02% (de 182,00 à 358,57) contre 12,63% (de 31.698 à
35.701). Un autre fait marquant dans le tableau 3.1 est que pour les pays de
l'UEMOA, les dépenses publiques sont passées de 139,40 sur la
période 2007-2012 à 200,55 sur la période 2013-2018. Soit
une augmentation de 43,86%. Alors que dans les pays du BRICS, nous avons une
augmentation de 12,44% (19389 à 21801).
On observe une certaine stabilité de la part du
degré d'ouverture commerciale dans les deux groupes de pays sur les deux
périodes (32,21% à 40,04% dans l'UEMOA et 19,36% à 19,19%
dans les BRICS). On peut noter aussi que dans les pays du BRICS, le
degré de liberté face à la corruption ne connaît pas
une augmentation aussi élevée sur les deux périodes
(34,60% à 36,98%) que dans les pays de l'UEMOA (26,39% à 30,80%).
En ce qui concerne la part de la population en âge de travailler dans la
population totale, elle est plus élevée dans les BRICS que dans
les pays de l'UEMOA.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 23
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Tableau 3.1 : Moyennes des variables dans
l'UEMOA (en dix millions de dollars)
PIB_HAT IPRIV POP_ACT DLC DE DEPUB DO
07-12 13-18 07-12 13-18 07-12 13-18 07-12 13-18 07-12 13-18
07-12 13-18 07-12 13-18
Bénin 761,97 843,84 155,40 276,48 52,83 53,81 28,16 32,90
88,42 190,70 113,04 145,99 27,39 35,34
Burkina-Faso 575,58 662,70 250,37 373,07 51,22 52,11 32,83 34,05
103,58 1.027,32 172,18 279,37 22,99 31,17
Côte d'Ivoire 1.198,10 1.497,80 252,53 579,28 53,45 54,69
20,66 28,91 293,62 534,47 298,64 371,65 45,28 37,44
Guinée-Bissau 555,89 587,77 8,87 10,12 53,98 54,64 16,83
22,73 2,75 14,62 7,88 12,18 25,39 25,68
Mali 693,56 733,91 226,63 685,35 49,71 49,62 28,33 30,06 160,30
216,43 160,79 202,67 29,12 47,16
Niger 344,77 387,59 189,56 229,32 47,49 47,27 26,00 30,78 112,31
213,47 85,96 127,33 30,58 28,84
Sénégal 1.273,30 1.412,80 318,66 605,69 53,27
53,55 32,33 37,70 156,56 428,29 241,85 358,20 27,09 27,54
Togo 529,28 634,80 53,95 109,27 54,46 55,19 26,00 29,28 30,45
93,25 34,88 106,99 49,84 87,14
Panel 741,55 845,15 182,00 358,57 52,05 52,61 26,39 30,80 118,50
339,82 139,40 200,55 32,21 40,04
Source : Banque Mondiale 2020, calcul des
auteurs.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 24
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Tableau 3.2 : Moyennes des variables dans les
BRICS (en dix millions de dollars)
|
PIB_HAT
|
IPRIV
|
POP_ACT
|
DLC
|
DE
|
DEPUB
|
|
DO
|
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
07-12
|
13-18
|
Afrique du Sud
|
7.372
|
7.518
|
7.645
|
8.548
|
65,42
|
65,65
|
47,16
|
42,81
|
350,72
|
212,85
|
7.426
|
8.542
|
29,34
|
30,01
|
Brésil
|
11.043
|
11.392
|
45.208
|
45.245
|
68,17
|
69,53
|
35,66
|
38,15
|
1.881,10
|
3.258,05
|
41.168
|
44.364
|
11,06
|
11,62
|
Chine
|
32.312
|
36.756
|
5.246
|
6.147
|
74,87
|
73,19
|
34,50
|
38,00
|
1.421,40
|
1.954,07
|
2.000
|
2.397
|
9,51
|
8,66
|
Inde
|
1.312
|
1.817
|
61.515
|
82.043
|
63,93
|
66,05
|
33,00
|
36,95
|
3.065,70
|
4.358,45
|
17.421
|
24.502
|
21,64
|
19,88
|
Russie
|
10.860
|
11.509
|
38.878
|
36.523
|
71,74
|
69,14
|
22,66
|
28,98
|
144,61
|
32,33
|
28.929
|
29.200
|
25,27
|
25,78
|
Panel
|
12.580
|
13.798
|
31.698
|
35.701
|
68,83
|
68,71
|
34,60
|
36,98
|
1.372,70
|
1.963,15
|
19.389
|
21.801
|
19,36
|
19,19
|
|
Source : Banque Mondiale 2020, calcul des
auteurs.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 25
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
3.2 Résultats d'analyses
économétriques
3.2.1 Méthode des Moindres Carrés Ordinaires
et des Moindres Carrés Généralisés (court
terme)
Cette section analyse la relation de court terme entre le PIB
par habitant et les variables explicatives considérées.
v Test de spécification des
modèles
Le test de Hausman révèle dans les pays de
l'UEMOA une statistique de 1,48 avec une probabilité de 0,9608 (96,08%)
supérieure au seuil conventionnel de 0,05 (5%). Nous n'avons donc pas
assez d'évidences statistiques pour rejeter l'hypothèse H0. Le
modèle à effet aléatoire est donc retenu pour la suite des
interprétations et l'analyse des résultats dans l'UEMOA (Annexe,
figure A17). Par contre, le test de Hausman dans les pays du BRICS
révèle une statistique de 77,20 avec une probabilité de
0,0000 (0%), inférieure au seuil conventionnel de 0,05 (5%). Il y'a
assez d'évidences statistiques pour rejeter l'hypothèse H0. Le
modèle à effets fixes est donc retenu pour la suite des
interprétations et l'analyse des résultats dans les pays du BRICS
(Annexe, figure A39).
Tableau 3.3 : Résultats des
estimations de la relation de court terme dans les pays de l'UEMOA et du
BRICS.
|
UEMOA (modèle à effets
aléatoires)
|
Variables
|
Coefficient Probabilité
|
DO
|
0,0007
|
0,156
|
DE
|
0,0122
|
0,087
|
DLC
|
0,0038
|
0,005
|
IPRIV
|
0,0087
|
0,232
|
DEPUB
|
0,0792
|
0,000
|
POP_ACT
|
0,0660
|
0,000
|
R-carré between
|
0,9114
|
|
|
BRICS (modèle à effets fixes)
|
|
Variables
|
Coefficient Probabilité
|
DO
|
-0,0089
|
0,048
|
DE
|
-0,0175
|
0,000
|
DLC
|
0,0244
|
0,074
|
IPRIV
|
0,2426
|
0,000
|
DEPUB
|
0,5112
|
0,000
|
POP_ACT
|
0,0028
|
0,481
|
R-carré between
|
0,9325
|
|
|
Source : Estimé à partir des
données de la Banque Mondiale (2020).
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 26
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Les résultats des estimations montrent d'une part,
qu'à court terme dans l'UEMOA, la probabilité de Fisher est
inférieure au seuil de 5%. Le modèle est globalement
significatif, avec un coefficient de détermination qui indique que
91,14% de la croissance économique dans l'UEMOA, est expliqué par
la population active, degré de liberté face à la
corruption et les dépenses publiques, (Annexe, figure A16). Les
coefficients associés aux variables explicatives : population active
(POP_ACT), degré de liberté face à la corruption (DLC),
dépenses publiques (DEPUB) sont statistiquement significatives au seuil
de 5%. Par contre, les variables : investissement privé (IPRIV), dette
extérieure (DE) et degré d'ouverture commerciale (DO) n'ont pas
un effet significatif sur la croissance économique dans l'UEMOA. Le
modèle sous la forme linéaire au sein de l'UEMOA est :
LPIB_HAB = (0,0087) x LIPRIV +
(0,0660) x POP_ACT + (0,0038) x DLC +
(0,0122) x LDE + (0,0792) x LDEPUB + (0,0007)
x DO
D'autre part, les résultats des estimations montrent
que dans les pays du BRICS, la probabilité de Fisher est
inférieure au seuil de 5%. Le modèle est globalement
significatif, avec un coefficient de détermination qui indique que
93,25% de la croissance économique dans les pays du BRICS, est
expliqué par l'investissement privé, dépenses publiques,
dette extérieure et degré d'ouverture. (Annexe, figure A37). Les
coefficients associés aux variables explicatives : investissement
privé (IPRIV), dépenses publiques (DEPUB), dette
extérieure (DE) et degré d'ouverture commerciale (DO) sont
statistiquement significatives au seuil de 5%. Par contre, les variables :
population active (POP_ACT) et degré de liberté face à la
corruption (DLC) n'ont pas un effet sur la croissance économique dans
les BRICS car leurs coefficients respectifs ne sont pas significatifs au seuil
de 5%. Le modèle sous la forme linéaire pour les pays du BRICS
est :
LPIB_HAB = (0,2426) x LIPRIV +
(0,0028) x POP_ACT + (0,0244) x DLC +
(0,0175) x LDE + (0,5112) x LDEPUB +
(-0,0089) x DO
v Interprétation du modèle à court
terme
Des résultats obtenus après l'estimation de la
relation de court terme nous retenons que sur la période 2007-2018
toutes les variables explicatives du modèle n'ont pas un effet
significatif sur la croissance économique dans les pays de l'UEMOA et
les pays du BRICS. En effet, dans les pays du BRICS, l'investissement
privé a un effet statistiquement positif sur le PIB par habitant. Une
augmentation de 1% de l'investissement privé entraine une hausse de
0,2426% du PIB par habitant.
Contrairement aux pays du BRICS, l'investissement
privé n'a pas un effet significatif sur la croissance économique
des pays de l'UEMOA. Ce qui est contraire aux travaux de Ojo et Oshikoya (1995)
et Ghura et Hadjimicheal (1996) qui ont trouvé une relation positive et
significative entre le PIB par tête et l'investissement privé dans
les
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 27
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
économies africaines. De plus, la corruption ne cesse
de sévir dans les pays de l'UEMOA. Soit une augmentation de 1% de la
corruption entraîne une diminution de 0,0038 de la croissance
économique.
Le capital humain approché dans cette étude par
la population active de 15-64 ans, a un effet positif significatif au seuil de
5% sur le PIB par habitant dans les pays de l'UEMOA, alors que dans
les pays du BRICS, cet effet n'est pas significatif. D'après les
résultats d'estimations dans le court terme, une augmentation de 1% de
la population active entraîne une augmentation de 0,0660% du PIB par
habitant dans l'UEMOA.
Par ailleurs, les dépenses publiques ont une influence
significative sur la croissance économique à court terme autant
dans les pays de l'UEMOA que dans les pays du BRICS. Ce résultat obtenu
confirme celui de Gueye et Diatta (2018). En revanche, les dépenses
publiques affectent plus positivement la croissance économique dans les
pays du BRICS que dans les pays de l'UEMOA, soit une augmentation de 1% des
dépenses publiques entraîne une augmentation de 0,5112% de la
croissance économique dans les pays du BRICS contre 0,0792% dans les
pays de l'UEMOA.
3.2.2 Méthode des Moindres Carrés Ordinaires
Entièrement Modifiés (long terme)
Cette section analyse la relation de long terme entre le PIB
par habitant et les variables explicatives de la présente étude.
D'abord, nous avons effectué un test de racine unitaire sur les
différentes variables de notre modèle. Ensuite, nous testons
l'existence d'une relation de long terme entre les différentes
variables. Enfin, nous estimons cette relation de long terme.
v Résultats des tests de racine
unitaire
Le test de racine unitaire d'Im, Pesaran et Shin (2003)
effectués sur les différentes variables de l'étude montre
que dans les pays de l'UEMOA et du BRICS, les variables ne sont donc pas
stationnaires à niveau. Lorsqu'on passe en différence
première, toutes les variables deviennent stationnaires dans les deux
groupes de pays. Les variables sont donc toutes intégrées d'ordre
1. Il y a donc risque de cointégration (Annexe, figure A44 et A45).
v Résultats du test de
cointégration
Les résultats de cointégration des tableaux 3.4
et 3.5 permettent de conclure qu'il existe une relation de long terme entre les
sept variables non stationnaires à niveau (PIB_HAT, POP_ACT, IPRIV, DLC,
DEPUD, DE et DO) dans les deux groupes de pays. En effet, le test de
cointégration de Pedroni révèle que dans les pays de
l'UEMOA, quatre tests sur sept sont significatifs et dans les pays du BRICS
cinq test
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 28
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
sur sept sont significatifs (Annexe, figure A46 et A48). De
plus, les valeurs des probabilités du test de Kao dans chacun des deux
groupes de pays sont significatives (Annexe, figure A47 et A49). Ce qui nous
permet d'admettre la cointégration entre les variables utilisées
dans les deux groupes de pays. Partant de ces résultats, nous pouvons
donc estimer notre modèle de long terme avec l'estimateur MCOEM (Annexe,
figure A50 et A51).
Tableau 3.4 : Résultats du test de
cointégration de Pedroni dans l'UEMOA
UEMOA
V-statistic RHO-statistic PP-statistic ADF-statistic
Stat P-value Stat P-value Stat P-value Stat P-value
Panel Statistics 9,3481 0,0000 2,2794 0,9887 -15,5639 0,0000
-7,2736 0,0000
Group Statistics - - 3,3026 0,9995 -16,5896 0,0000 0,2446
0,5966
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Tableau 3.5 : Résultats du test de
cointégration de Pedroni dans les pays du BRICS
BRICS
V-statistic RHO-statistic PP-statistic ADF-statistic
Stat P-value Stat P-value Stat P-value Stat P-value
Panel Statistics 3,2747 0,0007 2,7104 0,9966 -24,8026 0,0000
-10,7932 0,0000
Group Statistics - - 3,5549 0,9998 -26,9988 0,0000 -11,4366
0,0000
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 29
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Tableau 3.6 : Résultats des estimations
de la relation de long terme dans les pays de l'UEMOA et du BRICS
|
UEMOA
|
|
|
Variables
|
Coefficient
|
|
Probabilité
|
DO
|
0,0087
|
|
0,0000
|
LDE
|
0,0369
|
|
0,4671
|
DLC
|
-0,0192
|
|
0,0029
|
IPRIV
|
0,0551
|
|
0,2877
|
DEPUB
|
0,2157
|
|
0,0110
|
POP_ACT
|
0,1305
|
|
0,0000
|
R-carré
|
|
0,8203
|
|
|
BRICS
|
|
|
Variables
|
Coefficient
|
|
Probabilité
|
DO
|
-0,0423
|
|
0,0000
|
DE
|
-0,0892
|
|
0,0027
|
DLC
|
0,0027
|
|
0,7303
|
IPRIV
|
1,0024
|
|
0,0000
|
DEPUB
|
0,6743
|
|
0,0000
|
POP_ACT
|
-0,1550
|
|
0,0000
|
R-carré
|
|
0,9590
|
|
|
Source : Estimé à partir des
données de la Banque Mondiale (2020).
Les résultats des estimations montrent qu'à
long terme dans l'UEMOA, le modèle est globalement significatif, avec un
coefficient de détermination qui indique que 82,03% de la
variabilité de la croissance économique dans l'UEMOA, est
expliquée par la population active, degré de liberté face
à la corruption et dépenses publiques et le degré
d'ouverture (Annexe, figure A48). Les variables explicatives population active
(POP_ACT), degré de liberté face à la corruption (DLC),
les dépenses publiques (DEPUB) et degré d'ouverture (DO) sont
statistiquement significatives au seuil de 5%. Par contre, les variables :
investissement privé (IPRIV) et la dette extérieure (DE)
n'impactent pas significativement la croissance économique dans l'UEMOA.
Le modèle sous la forme linéaire au sein de l'UEMOA est :
LPIB_HAB = (0,0551) x LIPRIV +
(0,1305) x POP_ACT + (-0,0192) x DLC +
(0,0369) x LDE + (0,2157) x LDEPUB +
(-0,0087) x DO
D'autre part, les résultats des estimations montrent
qu'à long terme dans les pays du BRICS, le modèle est globalement
significatif, avec un coefficient de détermination qui indique que
95,90% de la variabilité de la croissance économique dans les
BRICS,
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 30
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
est expliquée par la population active,
l'investissement privé, les dépenses publiques, la dette
extérieure et le degré d'ouverture (Annexe, figure A49). Les
variables explicatives population active (POP_ACT), investissement privé
(LIPRIV), dépenses publiques (DEPUB), dette extérieure (DE) et
degré d'ouverture commerciale (DO) sont statistiquement significatives
au seuil de 5%. Par contre, seule la variable degré de liberté
face à la corruption (DLC) n'a pas un effet statistiquement significatif
sur la croissance économique dans les pays du BRICS. Le modèle
sous la forme linéaire pour les pays du BRICS est :
LPIB_HAB = (1,0024) x LIPRIV +
(0,1550) x POP_ACT + (0,0027) x DLC +
(0,0892) x LDE +(0,6743) x LDEPUB + (-0,0423)
x DO
v Interprétation du modèle à long
terme
Des résultats obtenus après l'estimation de la
relation de long terme, nous retenons que sur la période 2007-2018,
toutes les variables explicatives de notre modèle n'ont pas un effet
à long terme sur la croissance économique. En effet, sur le long
terme, dans les pays du BRICS l'investissement privé impacte plus
positivement le PIB par habitant. Une augmentation de 1% de l'investissement
privé entraîne une hausse de 1,0024% du PIB par habitant. Par
contre, à long terme dans l'UEMOA, l'investissement privé ne
contribue toujours pas à la croissance économique. Ce qui est
contraire au travail de Nubukpo (2007). Il a abouti à un résultat
qui révèle qu'à court et à long termes,
l'investissement privé réel a un impact positif et significatif
sur la croissance économique dans l'UEMOA. On note par ailleurs, que le
degré de liberté à la corruption est toujours significatif
à long terme avec un coefficient négatif. Ce qui confirme les
travaux de Leff (1964), Leys (1964), Huntington (1968) et Lui (1985) qui
aboutissent au fait qu'en améliorant l'efficience, la corruption aurait
des effets positifs sur l'activité économique. Dans la mesure
où les « pots-de-vin » peuvent jouer un rôle positif
dans la promotion du développement des entreprises.
En outre, la population active (capital humain) sur le long
terme, a un impact positif et significatif sur la croissance économique
dans les deux groupes de pays. Mais, cet impact est plus accentué au
niveau des pays du BRICS que dans ceux de l'UEMOA. Soit une augmentation de 1%
de la population active entraîne une augmentation de 0,1550% de la
croissance économique dans les pays du BRICS contrairement dans l'UEMOA,
où nous avons une augmentation de 0,1305% de la croissance
économique.
De même que la population active, les dépenses
publiques ont un impact positif et significatif sur la croissance
économique dans les deux groupes de pays. Mais, cet impact est plus
important dans les pays du BRICS que dans ceux de l'UEMOA. Soit une
augmentation de 1% des dépenses publiques entraîne une
augmentation de 0,0792% de la croissance économique dans les pays de
l'UEMOA contrairement dans les pays du BRICS, où nous avons une
augmentation de 0,5112% de la croissance économique. Ce qui confirme le
résultat obtenu précédemment sur le court terme.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 31
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Tableau 3.7 : Récapitulatif de l'analyse
comparative des variables
Variables
|
Court
UEMOA
|
terme
BRICS
|
Long Terme
|
|
BRICS
|
|
Non
significative
|
Significative
|
Non
significative
|
Significative
|
Non
significative
|
Significative
|
Non
significative
|
DO
|
-
|
0,0007
|
-0,0089
|
-
|
0,0087
|
-
|
-0,0423
|
-
|
LDE
|
-
|
0,0122
|
-0,0175
|
-
|
-
|
0,0369
|
-0,0892
|
-
|
DLC
|
0,0038
|
-
|
-
|
0,0244
|
-0,0192
|
-
|
-
|
0,0027
|
LIPRIV
|
-
|
0,0087
|
0,2426
|
-
|
-
|
0,0551
|
1,0024
|
-
|
LDEPUB
|
0,0792
|
-
|
0,5112
|
-
|
0,2157
|
-
|
0,6743
|
-
|
LPOP_ACT
|
0,0660
|
-
|
-
|
0,0028
|
0,1305
|
-
|
0,1150
|
-
|
|
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 32
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
v Discussions
Au regard des résultats de nos estimations, l'effet
significatif de l'investissement privé sur la croissance
économique dans les BRICS à court et à long termes est
lié au climat favorable qu'offrent les pays du BRICS aux investisseurs
sur le marché des matières premières, de l'outil
industriel, des ressources alimentaires..., et aux levées des
restrictions sur les entrées et sorties des capitaux. C'est l'exemple de
la Chine qui a mis en place une stratégie de délocalisation par
l'abaissement des barrières institutionnelles grâce à la
relance des réformes économiques, à l'ouverture de
nouveaux secteurs et aux possibilités accrues de commercialisation sur
le marché intérieur.
L'effet non significatif de l'investissement privé
observé dans les pays de l'UEMOA à court et à long termes,
peut être justifié par le fait qu'avec l'avancée de la
technologie de nos jours, les pays de l'UEMOA n'offrent pas un environnement
favorable aux investissements privés. L'état
dégradé des routes, les difficultés d'accès
à l'internet, l'insuffisance des chemins de fer sont autant de
barrières à l'augmentation des investissements privés dans
l'UEMOA. De plus, la gabegie, la dilapidation, le gaspillage et tous genres de
trafic règnent en maître dans toutes les sphères politiques
de ces pays. Ainsi, l'hypothèse selon laquelle comparativement aux pays
de l'UEMOA, l'investissement privé à un effet statistiquement
significatif supérieur sur la croissance économique à
court et à long terme dans les pays du BRICS est confirmée.
En outre, des résultats de nos estimations, l'effet non
significatif de la population active sur la croissance économique obtenu
dans les pays du BRICS à court terme s'explique par le fait que ces pays
ont atteint un niveau avancé en technologie et en innovation au point
où la population active n'a pas d'effet sur la croissance
économique. Ainsi, l'hypothèse selon laquelle par rapport aux
pays du BRICS, la population active a un effet statistiquement significatif
supérieur sur la croissance économique à court et long
terme dans les pays de l'UEMOA est confirmée.
Quant aux dépenses publiques, elles influent plus
positivement et significativement sur croissance économique dans les
pays du BRICS que dans les pays de l'UEMOA. Ce résultat s'explique par
la gestion efficace et le financement adéquat des activités
régaliennes de l'Etat (sécurité, éducation et
santé). Comme exemple nous avons la promotion des dépenses
militaires en Russie pour une meilleurs système sécuritaire ; un
système éducatif bien amélioré pour maintenir
l'alphabétisation de la population jusqu'à la vieillesse et
même les amenés à contribuer à la production des
facteurs de productivité. Ainsi, l'hypothèse selon laquelle les
dépenses publiques influent plus positivement sur la croissance
économique à court et à long termes dans les pays du BRICS
que dans les pays de l'UEMOA est confirmée.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 33
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Après ces analyses, on peut conclure :
|
Hypothèses
|
Observations
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H1 : Comparativement aux pays de l'UEMOA,
l'investissement privé a un effet statistiquement significatif
supérieur sur la croissance économique à court et à
long termes dans les pays du BRICS.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Confirmée
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
H2 : Par rapport aux pays BRICS, la
population active a un effet statistiquement significatif supérieur sur
la croissance économique à court et à long termes dans les
pays de l'UEMOA.
|
|
Confirmée
|
|
H3 : Les dépenses publiques influent
plus positivement sur la croissance économique à court et
à long termes dans les pays du BRICS que dans les pays de l'UEMOA.
|
|
Confirmée
|
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 34
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
3.3 Préconisations opérationnelles ou
recommandations
Au regard de l'analyse comparative des déterminants de
la croissance économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS, la
présente étude doit permettre aux pays de l'UEMOA de formuler des
politiques susceptibles de stimuler et de dynamiser la croissance
économique à court et à long termes. Les pays de l'UEMOA
peuvent :
Sur le court terme :
· orienter leurs investissements privés vers les
secteurs porteurs de croissance économique ou ayant des effets
d'entraînement rapides sur ces secteurs pour améliorer
significativement la productivité globale de l'économie.
· augmenter les capacités productives et
commerciales déjà existantes en promouvant la qualité de
main d'oeuvre dans les secteurs de productivités commerciales ;
· instaurer un processus transparent de
définition des priorités pour une meilleure utilisations des
dépenses publiques.
v Sur le long terme :
· intensifier les efforts déjà
déployés, en poursuivant les actions visant l'amélioration
du climat des affaires et le climat socio-politiques pour renforcer le cadre
réglementaire de l'investissement privé ;
· promouvoir les secteurs d'activités productifs et
faciliter un meilleur accès à des formations de qualité
pour améliorer dans le long terme l'employabilité de la
population active ;
· améliorer sur le long terme, les politiques
budgétaires pour renforcer la gestion efficace des dépenses
publiques.
· créer un organisme chargé de veiller
à la compétitivité des produits de la zone UEMOA ;
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 35
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Conclusion
Les BRICS (Brésil, Russie, Chine, Afrique du Sud) ayant
plus de 42,1 % de la population active occupent une place importante dans
l'économie mondiale avec des taux de croissance remarquablement
élevés. La présente étude a fait une analyse
comparative sur le court et le long termes de quelques déterminants de
la croissance économique dans les pays du BRICS et les pays de l'UEMOA.
Pour cela, nous avons estimé sur le court terme deux modèles
(effets aléatoires et effets fixes) respectivement pour les pays de
l'UEMOA et les pays du BRICS à l'aide des données de panels
provenant d'une base de la Banque Mondiale sur la période allant de
2007-2018. Six facteurs ont été retenus : l'investissement
privé approché par le capital physique, la population active en
pourcentage de la population totale approchée par le capital humain, les
dépenses publiques, la dette extérieure, le crédit fourni
au secteur privé et le degré d'ouverture commerciale
mesuré par le total des importations et exportations dans les
proportions du PIB.
Comparer l'effet de l'investissement privé, de la
population active et des dépenses publiques sur la croissance
économique entre ces deux groupes de pays est l'objectif poursuivi dans
notre étude. Après l'estimation du modèle de court terme,
nous avons constaté la présence d'une relation de
cointégration entre les variables de l'étude lorsque l'on passe
en différence première. Ce qui nous a permis d'estimer un
modèle à long terme. Les modèles ont été
estimés par la méthode des moindres carrés ordinaires et
celle des moindres carrés généralisés (court terme)
et aussi par la méthode des moindres carrés ordinaires
entièrement modifiés (long terme). Les estimations montrent
qu'à court et à long termes, la population active et les
dépenses publiques, contrairement à l'investissement privé
contribuent à la croissance économique dans les pays de l'UEMOA.
Par contre, dans les pays du BRICS, l'investissement privé, la
population active et les dépenses publiques contribuent à la
croissance économique mais, la population active n'est pas significative
à court terme. Il y a donc une différence significative entre les
trois variables de ces groupes de pays, de même que le degré de
liberté face à la corruption, le degré d'ouverture
commerciale et la dette extérieure.
L'analyse comparatives des déterminants de la
croissance économique a suscité beaucoup d'intérêt
dans la littérature économique. Cette étude vient donc
enrichir la littérature déjà existante. Pour mieux cerner
ce qui a permis aux pays du BRICS d'avoir une croissance soutenue, nous devons
prendre en compte toutes les variables explicatives de la croissance
économique dans ces pays tant sur le plan politique, socio-culturel,
organisationnel que sur le plan financier. Ainsi, une analyse approfondie de
cette étude avec la méthode du Moindre Carré Ordinaire
Dynamique (MCOD) est souhaitée pour une meilleure compréhension
de la croissance économique de ces pays développés.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo 36
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
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46. Smith, A. (1776). Recherches sur la nature et les
causes de la richesse des nations. Paris : Flammarion.
47. Solow, R. M. (1956). « A contribution to the theory
of economic growth ». Journal of Economics, 70, pp.
65-94.
48. Tanzi, V. (2002). Corruption around the world :
Causes, consequences, scope and cures. Washington, DC : IMF Working
Paper.
49. Tanzi, V., et Davoodi, H. R. (2000). Corruption,
Growth, and Public Finances. Washington, DC : IMF Working Paper.
50. Vamvakidis, A. (1998). Explaining Investment in WAEMU.
IMF Working Paper, 34, pp. 210-222.
51. Villieu, P. (2000). Macroéconomie :
l'investissement. Paris : La Découverte.
ANNEXE
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo a
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo b
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A1 : Ordre optimal du test de
stationnarité de PIB_HAT (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A2 : Ordre optimal du test de
stationnarité de POP_ACT (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo c
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A3 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LIPRIV (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A4 : Ordre optimal du test de
stationnarité de DLC (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo d
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A5 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LDEPUB (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A6 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LDE (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo e
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A7 : Ordre optimal du test de
stationnarité de DO (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A8 : Test de stationnarité de
PIB_HAT (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo f
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A9 : Test de stationnarité de
POP_ACT (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A10 : Test de stationnarité de
LIPRIV (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo g
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A11 : Test de stationnarité de DLC
(UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A12 : Test de stationnarité de
LDEPUB (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo h
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A13 : Test de stationnarité de LDE
(UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A14 : Test de stationnarité de DO
(UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo i
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A15 : Modèle de régression
à effets fixes (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A16 : Modèle de régression
à effets aléatoires (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo j
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A17 : Test de spécification du
modèle (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A18 : Test de Breusch Pagan pour la
validation du modèle à effets aléatoires (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo k
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A19 : Test de normalité des
erreurs (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A20 : Test d'autocorrélation des
erreurs de Wooldridge (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A21 : Test
d'hétéroscédasticité intra individu de Breusch
Pagan (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo l
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A22 : Statistiques descriptives des
variables dans l'UEMOA
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A23 : Ordre optimal du test de
stationnarité de PIB_HAT (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo m
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A24 : Ordre optimal du test de
stationnarité de POP_ACT (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A25 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LIPRIV (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo n
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A26 : Ordre optimal du test de
stationnarité de DLC (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A27 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LDEPUB (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo o
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A28 : Ordre optimal du test de
stationnarité de LDE (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A29 : Ordre optimal du test de
stationnarité de DO (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo p
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A30 : Test de stationnarité de
PIB_HAT (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A31 : Test de stationnarité de
POP_ACT (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo q
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A32 : Test de stationnarité de
LIPRIV (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A33 : Test de stationnarité de DLC
(BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo r
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A34 : Test de stationnarité de
LDEPUB (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A35 : Test de stationnarité de LDE
(BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo s
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A36 : Test de stationnarité de DO
(BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A37 : Modèle de régression
à effets fixes (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo t
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A38 : Modèle de régression
à effets aléatoires (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A39 : Test de spécification du
modèle (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo u
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A40 : Test de Breusch Pagan pour la
validation du modèle à effets fixes (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A41 : Test de normalité des
erreurs (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A42 : Test d'autocorrélation des
erreurs de Wooldridge (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo v
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A43 : Test
d'hétéroscédasticité intra individu de Breusch
Pagan (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Figure A44 : Statistiques descriptives des
variables dans les BRICS
Source : Etabli par les auteurs sous STATA
15.0
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo w
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A44 : Tests de racine unitaire au niveau
des pays de l'UEMOA
UEMOA
|
NIVEAU
|
|
DIFFERENCE
|
|
|
VARIABLES
|
IPS
|
|
IPS
|
|
Ordre
|
|
Stat
|
Prob
|
Stat
|
Prob
|
|
|
PIB_HAT
|
3,5218
|
0,9998
|
-3,8648
|
0,0001
|
1
|
|
POP_ACT
|
4,7290
|
1,0000
|
-1,7379
|
0,0000
|
1
|
|
LIPRIV
|
0,9153
|
0,8200
|
-4,2110
|
0,0000
|
1
|
|
DLC
|
-0,6680
|
0,2521
|
-4,0934
|
0,0000
|
1
|
|
LDEPUB
|
3,1110
|
0,9991
|
-6,5898
|
0,0000
|
1
|
|
LDE
|
-0,2996
|
0,3822
|
-4,4263
|
0,0000
|
1
|
|
DO
|
-0,0261
|
0,4896
|
-3,7766
|
0,0001
|
1
|
Source : Etabli par les auteurs sous Excel
2019
Figure A45 : Tests de racine unitaire au niveau
des pays du BRICS
BRICS
|
VARIABLES
|
NIVEAU
|
DIFFERENCE
|
Ordre
|
|
IPS
|
|
IPS
|
|
Stat
|
Prob
|
Stat
|
Prob
|
|
|
PIB_HAT
|
1,8399
|
0,9671
|
-4,6861
|
0,0000
|
1
|
|
POP_ACT
|
-0,6377
|
0,2618
|
-3,1291
|
0,0000
|
1
|
|
LIPRIV
|
-0,3941
|
0,3468
|
-2,2938
|
0,0109
|
1
|
|
DLC
|
1,6970
|
0,9551
|
-4,2800
|
0,0000
|
1
|
|
LDEPUB
|
0,4716
|
0,6814
|
-1,7024
|
0,0443
|
1
|
|
LDE
|
0,6354
|
0,7374
|
-6,2457
|
0,0000
|
1
|
|
DO
|
-0,6816
|
0,2477
|
-5,1399
|
0,0000
|
1
|
Source : Etabli par les auteurs sous Excel
2019
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A46 : Test de cointégration de
Pedroni (UEMOA)
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Figure A47 : Test de cointégration de Kao
(UEMOA)
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo x
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo y
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A48 : Test de cointégration de
Pedroni (BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Figure A49 : Test de cointégration de Kao
(BRICS)
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Boris J. B. Gomez & Ulrich G. Segodo z
Analyse comparative des déterminants de la croissance
économique des pays de l'UEMOA et des pays du BRICS
Figure A 50 : Estimation de la relation de long
terme dans les pays de l'UEMOA.
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
Figure A51 : Estimation de la relation de long
terme dans les pays du BRICS.
Source : Etabli par les auteurs sous EVIEWS
9.
| 
