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Agriculture et croissance économique dans les pays de la CEMAC

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par AZAKI MAHAMAT
UNIVERSITÉ DE NGAOUNDERE - MASTER II 2014
  

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II-1- Le test de Hausman

Nous avons effectué le test de Hausman sur la deuxième équation du modèle (annexe 5.2), après avoir fait le test de Fisher d'effet fixes (annexe 6.2) et le test de Breush-Pagan d'effets aléatoires (annexe 7.2).

Tableau 9 : Test de spécification des équations et choix du modèle approprié

Tests

Modèle

Fischer (effet fixe)

Breush-Pagan (effet aléatoire)

Hausman

Choix du modèle

Equation 2

F(3,105)=65,90
Prob>F=0,000

Wald Chi2(3)=203,91
Prob>Chi2=0,000

Chi2(3)=21,38
Prob>Chi2=0,000

Modèle à effets fixes

Source : Auteur à partir des résultats du logiciel STATA 11

L'analyse des résultats de ces tests nous recommande le choix du modèle à effets fixes pour l'estimation du modèle 2. Car les probabilités des ces différents tests sont inférieures à 5%.

II-2- Résultats des estimations

Avant de présenter les résultats de l'estimation pour la CEMAC, nous présenterons d'abord ceux de l'estimation de chaque pays membre de la sous-région.

· La régression par pays

Le tableau ci-dessus présente les résultats de l'estimation pour chaque pays (annexe 8.2).

Tableau 10 : Résultats des estimations par pays (modèle 2)

PAYS



VRBLES



CAMEROUN


CENTRAFRIQUE



CONGO



GABON



GUINEE EQUATRLE



TCHAD

 

Coeff

Prob

Coeff

Prob

Coeff

Prob

Coeff

Prob

Coeff

Prob

Coeff

Prob


C

6,47

0,26

6,94

0,00

-4,42

0,64

17,02

0,00

-34,47

0,00

26,75

0,00


LOG(PIBH)

-0,15

0,73

0,45**

0,03

0,20

0,75

2,16***

0,00

0,08

0,97

2,88***

0,00

LOG(k)

0,25

0,42

0,25**

0,01

0,05

0,95

-0,37***

0,00

0,24

0,31

0,50***

0,00

LOG(VAAGR)

0,50***

0,00

0,22

0,23

1,20

0,24

-0,27

0,42

2,70***

0,00

-1,62***

0,00


R2

0,6663

0,9224

0,4936

0,9780

0,8629

0,9751

R2 ajustée

0,5948

0,9069

0,3924

0,9736

0,8354

0,9702

Prob(F-Statistic)

0,0012***

0,0000***

0,0146**

0,0000***

0,0000***

0,0000***

(***), (**): Significatifs respectivement au seuil de 1% et 5%

Source : Construction de l'auteur à partir du logiciel Eviews 8.0

Les valeurs de Ret R2 ajusté dans les 6 pays de la CEMAC à l'exception du Congomontrent que les variables choisies du modèle théorique ont bien une influence sur la variable expliquée ; on peut donc dire que la qualité d'ajustement du modèle est bonne. De plus, la probabilité de Fisher montre que le modèle est globalement significatif au seuil de 1% et 5%.

Le logarithme du PIB par tête influence positivement le logarithme de la valeur ajoutée du secteur industriel dans l'ensemble de la sous-région à l'acception du Cameroun où ce logarithme influence négativement le logarithme de la valeur ajoutée du secteur industriel et qui est aussi non significatif.

On constate que le capital physique par tête est non significatif au Cameroun ; Congo et Guinée Equatoriale, et significatif au Gabon ; Tchad et Centrafrique. Il influence positivement l'industrie à l'exception du Gabon où cette influence est négative.

Le sous-secteur agricole influence positivement la dynamique du secteur industriel dans la majorité des pays. Bien que cette relation se soit révélée négative au Gabon et au Tchad, elle n'est pas significative au Gabon et significative au Tchad. Malgré que la corrélation soit positive au Congo et en Centrafrique, elle n'est pas significative. Dans les pays de la CEMAC, les élasticités du secteur industriel par rapport à l'agriculture sont respectivement 0,50 ; 0,22 ; 1,20 ; -0,27 ; 2,70 ; -1,62 pour le Cameroun, la Centrafrique, le Congo, le Gabon, la Guinée Equatoriale et le Tchad. Ce qui signifie, si le logarithme de la valeur ajoutée du secteur agricole augmente de 1% dans ces pays, alors le logarithme de la valeur ajoutée du secteur industriel augmente respectivement de 0,50% ; 0,22% ; 1,20% ; -0,27% ; 2,70% et -1,62%.

· La régression pour la CEMAC

Tableau 11 : Résultats des estimations du modèle 2

Variable dépendante : LOG(VAIND)

Variables explicatives

Coeff.

Prob.

C

1,6063

0,470

LOG(PIBH)

0,5973***

0,000

LOG(k)

0,1136

0,328

LOG(VAAGR)

0,6348***

0,000

Spécification : Modèle à effets fixes
Nombre d'observation = 114
R2 (Within) = 0,6531
Test de Fischer : F(5,105) = 13,64 Prob> F = 0,000

*** : Significatif au seuil de 1%

Source : Construction de l'auteur à partir du logiciel STATA 11

Le tableau précedent présente l'estimation de l'équation 2. Il en ressort que le modèle est globalement significatif (Prob>F = 0,000?1%) au seuil de 1%. Le R2 est de 0,65 ; la variabilité des variables explicatives de l'équation explique 65% de la variabilité de la valeur ajoutée du secteur industriel.

L'équation qui permet d'estimer la dynamique du sous-secteur agricole sur celle du secteur industriel s'écrit de la façon suivante :

LOGVAINDt= á0 + á1LOGPIBHt + á2LOGKt + á3LOGVAAGRt + Et

Le modèle estimé s'écrit comme suit :

t = 1,60+ 0,59LOGPIBHt + 0,11LOGk + 0,63LOGVAAGRt

L'estimation de l'équation ci-dessus montre que la variable logarithme de la valeur ajoutée agricole (LOGVAAGR) affecte positivement la dynamique du secteur industriel. Ces résultats sont aussi conformes aux prédictions empiriques de la plupart des travaux. En effet, l'estimation d'un modèle vectoriel à correction d'erreur (VECM) par Yao (2000) et Katircioglu (2006) aboutissent à une relation positive entre le sous-secteur agricole et le secteur industriel.

Etant donné la significativité et le signe attendu de la variable logarithme de la valeur ajoutée agricole, notre deuxième hypothèse se trouve ainsi valider :

Hypothèse 2 : la dynamique du secteur agricole influence positivement celle du secteur industriel

Notre deuxième hypothèse ayant été aussi validée, nous pouvons maintenant passer aux implications des politiques économiques.

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