Commerce potentiel entre le Cameroun et ses pays frontaliers

Chapitre 4 :  Potentiels de commerce entre le Cameroun et ses pays limitrophes

Suivant la méthodologie présentée au chapitre 2, nous entreprenons ici l'estimation d'un modèle de gravité afin de déterminer les potentialités et les entraves commerciales existantes entre les pays de la zone CEMAC+Nigéria.

A cet effet, ce chapitre comporte trois sections ; nous présenterons d'abord (Section 1) les données utilisées, ensuite (Section 2) les procédures économétriques envisagées de même que l'estimation du modèle ; enfin nous consacrerons-nous (Section 3) à l'analyse et l'évaluation potentiels de commerce entre le Cameroun et ses pays limitrophes.

1. Les données

1.1. Echantillon des pays

Le modèle de gravité étant un modèle de commerce bilatéral qui fait intervenir des variables macroéconomiques, il est nécessaire pour l'estimer de disposer d'un échantillon de pays ainsi que des données à la fois bilatérales et individuelles sur cet ensemble de pays. Le choix de l'échantillon et de sa taille dépend en grande partie de la disponibilité et l'accès aux données.

Quoi qu'il en soit, la sélection des pays de l'échantillon ne fait très souvent pas l'objet d'un échantillonnage aléatoire à la manière des techniques de sondage lors des enquêtes. Il en découle des problèmes (statistiques) de biais de sélection que l'on peut corriger par des techniques d'estimation adéquates comme nous le verrons dans le paragraphe suivant.

Au demeurant, FONTAGNE et al. (2001) montrent par exemple qu'une estimation du modèle de gravité entre économies hétérogènes comprenant par exemple les pays en développement et les pays industrialisés déboucherait sur des résultats erronés. De même, si l'échantillon d'estimation ne comprenait que les pays industrialisés (l'auteur prend le cas des pays de l'OCDE), il serait impossible d'utiliser les élasticités obtenues en dehors de cet échantillon. Il est ainsi mis en exergue la nécessité de disposer d'un échantillon de pays assez homogène et conforme à l'étude ; PIERMARTINI et TEH (2005) admettent d'ailleurs à cet effet le principe général selon lequel les résultats de chaque étude empirique dépendent de la méthodologie et des données utilisées. Pour le cas des modèles de gravité, l'échantillon de pays, la taille, les variables retenues, la qualité des données et surtout les procédures d'estimation influencent les résultats obtenus. La plus grande attention doit donc être portée dans une telle entreprise afin d'assurer la robustesse des résultats.

Etant donné que la détermination des potentiels de commerce que nous entreprenons porte essentiellement sur un sous-ensemble spécifique de pays pouvant être différent de l'échantillon-test permettant d'estimer les coefficients du modèle, la question qui se pose généralement est celle de savoir quelle serait la composition de l'échantillon d'estimation. A cette question, EGGER (2002) cité par BENEDICTIS et al. (2005) donne une réponse quant aux « méthodes de sélection » des pays de l'échantillon.

Dans la première, l'on détermine les coefficients du modèle à partir d'un échantillon de pays (out-of-sample) tous distincts de ceux pour lesquels on cherche à déterminer les potentiels de commerce ; les coefficients obtenus leur sont appliqués par la suite^28(*) pour déterminer d'abord les valeurs prédites des exportations, et ensuite le potentiel commercial égal à la différence entre les valeurs des échanges observées et celles prédites.

Dans la seconde méthode, l'on introduit directement les pays pour lesquels on recherche les potentiels de commerce dans l'échantillon d'estimation (in-sample); les potentiels commerciaux correspondent alors dans ce cas aux valeurs des résidus estimés^29(*).

Pour le cas qui nous concerne, l'accès à la base COMTRADE de l'Organisation des Nations Unies (ONU) à travers le système World Integrated Trade System (WITS) conçu conjointement par la Banque mondiale et la CNUCED a permis de disposer des données du commerce extérieur de 43 pays d'Afrique dont 38 d'ASS. La liste de ces pays est donnée en annexe 1.

Les données sont disponibles sur la période de 1996 à 2003, ce qui nous permet d'envisager les estimations en coupe transversale et/ou en données de panel.

* ²⁸ BENEDICTIS et al. citent à cet effet les travaux de WANG et WINTERS (1992) ; HAMILTON et WINTERS (1992), et BRULHART et KELLY (1999) ;

* ²⁹ On a l'exemple des travaux de BALDWIN (1994), NILSSON (2000), MARTINEZ-ZARZOSO et LEHEMANN (2003) cités par BENEDICTIS et al.