CHAPITRE III : EVALUATION DES EFFETS DE
DEBORDEMENT BUDGETAIRES DANS L'UEMOA
La modélisation économétrique classique
à plusieurs équations structurelles a connu beaucoup de critiques
(Granger ; 1969) et Sims (1980) et des défaillances face à un
environnement économique très perturbé. Les
prévisions élaborées à l'aide de ces modèles
se sont révélées très médiocres. Les
critiques principales formulées à l'encontre de ces
modèles structurels concernent la simultanéité des
relations et la notion de variable exogène. La représentation VAR
(Vector- Autorégressive)-généralisation des modèles
AutoRegressifs (AR) au cas multivarié
- apporte une réponse statistique à l'ensemble
de ces critiques.
Il est admis que beaucoup de modèles existent pour
évaluer l'ampleur des externalités budgétaires. Plusieurs
d'entre eux ont été expérimentés notamment, les
modèles à retard échelonné ou modèles
autorégressifs développés par Sims (1980). En
économie, il est fréquent que la valeur présente de la
variable expliquée dépende des valeurs passées des
variables explicatives. Par exemple Duesemberry (1949) expliquait la
consommation comme une variable qui dépend du revenu de la
période, mais aussi des revenus des périodes
précédentes. Ce phénomène peut être
modélisé en intégrant les effets de retard. Selon le
principe du multiplicateur keynésien, les effets budgétaires
agissent sur l'économie durant la période en cours (effet
à court terme), mais aussi sur les périodes à venir (effet
à long terme).
Ce chapitre cherche à évaluer l'ampleur des
débordements budgétaires dans le cadre de l'UEMOA. Il est
structuré autour de trois grandes sections. La section (I) fait la
présentation générale du modèle
autorégressif sur données de panel, avant de procéder dans
la section (II) à la spécification le modèle à
estimer à partir des variables ciblées pour enfin
présenter dans la section (III) les résultats et
interprétations économiques.
SECTION I : PRESENTATION GENENRALE D'UN VAR EN
PANEL
La méthodologie adoptée pour une
évaluation correcte des effets d'un choc budgétaire sur les
variables économiques des pays en union est la modélisation
à partir du vecteur Autorégressif sur données de panel.
Elle s'inspire d'un modèleproposé par Leeper (1991) basé
sur la théorie budgétaire du niveau des prix. Le modèle
est augmenté à la suite par Leith et Wren-Lewis (2000), puis des
effets d'anticipations adaptatives introduites par Creel et Sterdyniak
(2002).
Dans cette section, il est question d'abord de
présenter le modèle théorique, de justifier ensuite le
choix d'un modèle VAR et de faire enfin une description d'un VAR sur
données de panel, puisqu'il est de loin le plus utilisé dans des
cas similaires.
I.1- Présentation du modèle
théorique
Le modèle part d'une équation de la demande
usuelle qui inclut un effet de richesse positif lié à la
détention par les ménages de titres de la dette publique. Toutes
les variables sont exprimées en termes réels.
y cy1 r b
t s 1
y :représente le PIB
r : représente le taux
d'intérêt
b : représente la dette publique
t : représente les recettes fiscales
s : représente le solde primaire
g : représente les dépenses publiques
telles que
g t s
L'indice « -1 » indique une variable
retardée d'une période. Les paramètres
c, ,
sont positifs.
L'offre agrégée relie l'inflation à
l'écart entre le PIB et le PIB potentiel
courbe dite « à la Lucas » :
y* soit une
E
1
y y* 2E :est
l'opérateur d'anticipation.
L'équation d'accumulation de la dette publique est :b
b1 1 r s
3Les deux équations suivantes précisent les
règles poursuivies respectivement par
le gouvernement et la banque centrale :
S S * hb
b* 4
r r * * y
y* 5
L'équation (4) établit que le gouvernement
réagit aux déviations de la dette publique par rapport à
son niveau d'équilibre stationnaire en modifiant les impôts,
tandis que l'équation (5) est de « règle de Taylor »
usuelle pour des valeurs
de paramètres et positives.
Pour obtenir la sixième équation, on
procède à la log-linéarisation de la dette et de
l'inflation par rapport à l'état stationnaire (Creel et
Stendyniak, 2002). Le modèle peut être résolu de
façon standard :
db '
1 r *
b* h
*
b*
b '
b ' '
1
1
' A '
6
d
h
1
1
Où l'apostrophe indique une déviation par
rapport à l'équilibre et dx est la dérivée
de la variable x par rapport au temps. En anticipations rationnelles,
le système est stable si det A 0 .
On peut montrer qu'en anticipations rationnelles
(c'est-à-dire, si 0 , de façon à obtenir une courbe de
Phillips augmentée des anticipations), la résolution du
modèle diffère selon les valeurs respectives des
paramètres
système est stable si :
h et . En effet, le
0 et
1 r *
b*
h
b
Où
1 r * b*
0 et h
b*Si h et sont tous deux
élevés, la première combinaison stable des politiques
budgétaire et monétaire s'applique et la
solvabilité de l'État est assurée par le
gouvernement.
Si les deux paramètres sont faibles, la
solvabilité de l'État est assurée par la variation des
prix : une politique budgétaire perpétuellement expansionniste
accroîtra la demande via l'effet de richesse lié à
la dette, ce qui provoquera une hausse de l'inflation qui viendra
déflater la valeur de la dette publique.
En dehors de ces deux configurations, l'économie entre
dans une dynamique instable. Supposons, par exemple, que le gouvernement assure
sa solvabilité, mais que la banque centrale dispose d'une aversion
faible vis-à-vis de l'inflation (c'est-à-dire 0
). Dans ce cas de figure, l'économie subirait une boucle
inflationniste infinie : la hausse de l'inflation réduirait la
valeur réelle de la dette,
ce qui induirait une politique budgétaire
expansionniste aux effets
inflationnistes, via la demande. Dans le cas
symétrique, l'économie subirait une dérive
perpétuelle de la dette publique : sa hausse, par ses effets
inflationnistes via l'effet de richesse, engendrerait une hausse du
taux d'intérêt réel qui, à son
tour, augmenterait la dette publique.
Etant donnée la structure des relations des
équations 1 , 2
et 3 , on voit
nettement que la valeur prise par les variables
endogènes ( y, b, ) à l'instant
t s'explique aussi par leurs valeurs retardées d'une ou
de plusieurs périodes. La mention « retards
échelonnés » est justifiée par le fait que des
variables explicatives usuelles sont intégrées au modèle
en utilisant leurs valeurs retardées et la mention «
autorégressif », à cause de la présence de la
variable expliquée retardée parmi les variables explicatives.
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