Financement de l'economie et transformation structurelle dans la zone franc africaine

SECTION 2. METHODOLOGIE

Cette section concerne la présentation de la méthodologie de modélisation économétrique adoptée, il s'agit de l'application de l'approche du modèle ARDL en panel, développée par Pesaran et al. (2001). Cependant, nous allons

2.1. L'effetdu financement de l'économie sur la diversification des exportations

Pour tester notre première hypothèse qui stimule que le financement de l'économie sur la diversification des exportations dans les pays de la zone Franc Africaine, nous nous sommes inspirés du modèle de Dermechi et Zakane (2017). Ces auteurs ce sont intéressés sur l'impact des facteurs budgétaire et financière sur la diversification économique en Algérie.

2.1.1. Présentation du modèle

Le modèle se présente comme suit:

IHNN = á₀IHNN_t-1 + á₁G_t + á₂(Capitalisation Boursière)_t + á₃CSP_t + á₄M3_t+ á₅(Ouverture commerciale)_t + v_t

Où IHNN est l'indice de Herfindahl-Hirschman qui mesure le degré de la diversification, les indicateurs des finances publiques, les dépenses publiques en valeur « G » ; l'approfondissement boursier « Capitalisation Boursière » ; la taille bancaire « M3 » ; le crédit au secteur privé « CSP » ; le degré de l'ouverture commerciale «Ouverture commerciale» Avec : ái les coefficients de chaque variable explicative ; t = 1...t ; v_t le est terme d'erreur. La raison du retard de la variable endogène concentration des exportations (IHNN) est de rendre compte d'une grande persistance dans le temps des quatre variables

Plus spécifiquement en a :

DIVi= á₀ DIVi _t-1 + á₁M2_t + á₂CSP_t + á₃OUV_t+ á₄INF_t +á₅SERV_t + á₆AGRI_t + v_t (1)

Où DIVi est l'indice de diversification des exportations, M2_t c'est les agrégats monétaires, OUVtle degré d'ouverture commercial,INF_t l'inflation, IND_t industrialisation,SERV_t service et AGRI_t l'agriculture.Nous n'avons pas utilisé la capitalisation boursière car la capitalisation boursière dans la Zone Franc Africaine n'est pas performante.

2.1.2. Présentation des variables.

Les variables utilisées dans le cadre de cette étude ainsi que leurs définitions sont consignées dans un tableau en annexe. Il s'agit des variablesagrégats monétaires,crédit au secteur privé, le taux d'inflation, industrie, agriculture, service, ouverture commercial et l'indice de diversification.

· Agrégats monétaires (M2),

Exprimésen pourcentage du PIB, qui sont largement utilisés dans la littérature. Cependant ils nepermettent pas d'appréhender la capacité du système financier à affecter l'épargne aux
projets d'investissements rentables (Gehringer, 2013).Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· Le Crédit au Secteur Privé (CSP)

Il s'agit du rapport entre le montant de crédit accordé aux entreprises privées par les banques de second rang et le PIB. Cet indicateur de développement financier mesure le degré d'intermédiation de l'économie (Demetriades et Hussein, 1996 ; Levine et al. 2000), la proportion des ressources consacrée aux investissements privés et l'efficience dans l'allocation des ressources du secteur financier. Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· L'inflation (INF)

L'inflation a un impact négatif sur le secteur financier pour plusieurs raisons que nous allons essayer de résumer dans les lignes qui suivent. Une forte inflation est généralement le signe d'une grande instabilité macroéconomique et entraines des imperfections sur la rentabilité des projets d'investissement. Ces imperfections de marche nuisent au secteur financier dont l'une de ses principales fonctions qui est l'allocation du capital. L'inflation peut également agir négativement ressource sur le système financier par ce qu'elle peut s'apparenter à une taxe sur les banques. Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· Industrie (IND)

L'industrie représente le niveau d'industrialisation. Pour le mesurer, deux indicateurs sont principalement utilisés dans la littérature : la part de la valeur ajoutée du secteur manufacturier dans le PIB à prix constant et la part de l'emploi manufacturier dans l'emploi total (UNIDO 2013). Comme Dodzin & Vamvakidis (2004), Kang et Lee (2011) GuiDiby et Renard (2015) nous utilisons la part de la valeur ajoutée manufacturière dans le PIB pour mesurer le niveau d'industrialisation. La part de l'emploi manufacturier dans l'emploi total ne peut pas être utilisée dans ce travail à cause de l'indisponibilité des données sur l'emploi manufacturier dans les pays africains.Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· Taux d'ouverture commerciale (OUV)

L'indice des réformes commerciales, initialement développé par Sachs et Warner (1995a), a été employé pour représenter le degré de l'ouverture commerciale « Open_market » en prenant en compte les réformes entretenues depuis 1990. Le degré d'ouverture commerciale (OUV), calculé par le ratio de la somme des importations et des exportations par rapport au PIB, est inclus comme une variable de contrôle dans l'équation du développement financier. Plusieurs travaux (Rajan et Zingales, 2003 ; Baltagi et al. 2007) ont récemment montré que l'ouverture commerciale favorise le développement financier.Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· Agriculture (AGRI)

La variable agriculturereprésente respectivement la valeur ajoutée du secteur agricole dans le PIB. En se référant à la loi de Colin Clark, on peut s'attendre à une contraction des autres secteurs lorsque le secteur industriel se développe. Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· Service (SERV)

La variable service représente respectivement la valeur ajoutée du secteur des services dans le PIB. En se référant à la loi de Colin Clark, on peut s'attendre à une contraction des autres secteurs lorsque le secteur industriel se développe. Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)

· L'indice de diversification des exportations (DIV)

Afin de mesurer la concentration du panier d'exportation (réciproquement sa diversification), nous utilisons des indicateurs de concentration issus de la littérature des inégalités de revenu. L'indice de Gini, de Theil et l'indice d'Herfindahl. Ainsi, plus les valeurs des indices sont élevées, plus les exportations ne sont concentrées sur un petit nombre de produits ou de secteurs. Alors que l'indice de Gini donne plus de poids au centre de la distribution, les indices d'Herfindahl et de Theil pondèrent plus fortement les extrémités de la distribution. La sensibilité de l'indice d'Herfindahl à l'introduction de nouvelles exportations est cependant faible : il faut que ces dernières représentent une part significative de la distribution pour qu'il y ait une baisse de l'indice. La propriété de décomposition de l'indice de Theillerend particulièrement attractif pour l'étude des dynamiques de diversification ; il est fréquemment du fait qu'il génère une externalité positive ou négative. Les données proviennent de la base de CNUCED (2019).