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.
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.
