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
|
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