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

ANNEXES

Tableau: Liste des variables du modèle

Variables	Définitions	Sources
Agrégats monétaires (M2)	Mesure la capacité du système financier à affecter l'épargne aux projets d'investissements rentables exprimésen pourcentage du PIB.	WDI 2019
Crédit Au Secteur Privé(CSP)	Il s'agit ici du rôle central, joue le secteur bancaire dans l'allocation des ressources nécessaire au financement des projets du secteur privé bien entendu	WDI 2019
Industrie (INDUS)	Mesure 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.	WDI 2019
Ouverture Commercial (OUV)	Mesure par la somme des exportations et des importations des biens et services rapportée au PIB. Un degré d'ouverture élevé est le signe d'une libéralisation de l'économie et de compétitivité.	WDI 2019
Taux D'inflation (INF)	Elle se mesure par le taux d'inflation, ici elle correspond à la variation de l'indice de prix à la consommation (IPC).	WDI 2019
Service (Serv)	Il mesure la valeur ajoutée du secteur des services dans le PIB.	WDI 2019
Agriculture (AGRI)	Cette variable mesure la valeur ajoutée du secteur agricole dans le PIB.	WDI 2019
Herfindahl (IHNN)	C'est un indicateur de concentration, il mesurer la concentration du panier d'exportation issue 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.	CENUCED (2017)

Source : Auteur

Dependent Variable: D(DIV)
Method: ARDL
Date: 10/24/19 Time: 21:20
Sample: 1997 2017
Included observations: 273
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): INF M2 CSP AGRI SERV OUV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(1, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
INF	0.005942	0.000900	6.602125	0.0000
M2	0.003140	0.000958	3.277160	0.0014
CSP	-0.002483	0.000520	-4.771660	0.0000
AGRI	0.003100	0.001078	2.875824	0.0047
SERV	-0.005593	0.000769	-7.269051	0.0000
OUV	-0.002065	0.000199	-10.38378	0.0000
	Short Run Equation
COINTEQ01	-0.514363	0.102265	-5.029704	0.0000
D(INF)	-0.001054	0.001438	-0.732976	0.4650
D(M2)	-0.002921	0.001490	-1.959768	0.0523
D(M2(-1))	-0.000821	0.001545	-0.531786	0.5958
D(CSP)	0.004673	0.002903	1.609835	0.1100
D(CSP(-1))	0.007769	0.002786	2.788843	0.0061
D(AGRI)	-0.006622	0.003199	-2.069950	0.0405
D(AGRI(-1))	0.005234	0.008101	0.646175	0.5194
D(SERV)	0.004777	0.004200	1.137403	0.2576
D(SERV(-1))	0.001418	0.003459	0.409919	0.6826
D(OUV)	0.000930	0.000598	1.555372	0.1224
D(OUV(-1))	0.000430	0.000953	0.451006	0.6528
C	0.402762	0.091093	4.421423	0.0000
Mean dependent var	-0.000858	S.D. dependent var		0.066368
S.E. of regression	0.045085	Akaike info criterion		-3.091666
Sum squared resid	0.252051	Schwarz criterion		-0.925855
Log likelihood	637.2041	Hannan-Quinn criter.		-2.224809
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.
Dependent Variable: D(INDUS)
Method: ARDL
Date: 10/25/19 Time: 15:38
Sample: 1997 2017
Included observations: 273
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): INF M2 CSP AGRI SERV OUV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
INF	-0.043038	0.033477	-1.285602	0.2013
M2	-0.570249	0.064528	-8.837181	0.0000
CSP	0.123739	0.025918	4.774255	0.0000
AGRI	-0.368808	0.053424	-6.903373	0.0000
SERV	0.137422	0.024943	5.509389	0.0000
OUV	-0.007208	0.016162	-0.445996	0.6565
	Short Run Equation
COINTEQ01	-0.164404	0.073786	-2.228121	0.0279
D(INDUS(-1))	-0.055938	0.102720	-0.544566	0.5871
D(INF)	0.174472	0.071816	2.429445	0.0167
D(M2)	0.119682	0.108013	1.108030	0.2702
D(M2(-1))	0.091346	0.030676	2.977801	0.0036
D(CSP)	0.170721	0.123761	1.379438	0.1705
D(CSP(-1))	-0.242987	0.124596	-1.950196	0.0537
D(AGRI)	0.341490	0.370397	0.921957	0.3586
D(AGRI(-1))	-0.143543	0.284245	-0.504996	0.6146
D(SERV)	-0.021409	0.114730	-0.186600	0.8523
D(SERV(-1))	-0.021568	0.111637	-0.193197	0.8472
D(OUV)	0.004584	0.040468	0.113275	0.9100
D(OUV(-1))	0.039280	0.032565	1.206190	0.2303
C	3.247853	1.361837	2.384905	0.0188
Mean dependent var	0.018627	S.D. dependent var		2.080592
S.E. of regression	1.368298	Akaike info criterion		2.484068
Sum squared resid	207.8186	Schwarz criterion		4.810768
Log likelihood	-183.3681	Hannan-Quinn criter.		3.415320
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.

Estimation de la première équation pour la Zone UEMOA

Dependent Variable: D(DIV)
Method: ARDL
Date: 11/07/19 Time: 16:13
Sample: 1997 2017
Included observations: 168
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): M2 CSP INF AGRI SERV OUV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
M2	0.006206	0.000719	8.627204	0.0000
CSP	0.000467	0.000332	1.407693	0.1639
INF	-0.000240	0.001131	-0.212611	0.8323
AGRI	0.011882	0.001175	10.10970	0.0000
SERV	0.000552	0.001008	0.547947	0.5856
OUV	-0.001239	0.000121	-10.21087	0.0000
	Short Run Equation
COINTEQ01	-0.605839	0.194664	-3.112224	0.0027
D(DIV(-1))	-0.081361	0.090718	-0.896854	0.3731
D(M2)	-0.004128	0.002074	-1.990020	0.0507
D(M2(-1))	-0.001326	0.001539	-0.861745	0.3919
D(CSP)	0.000268	0.003324	0.080514	0.9361
D(CSP(-1))	0.002594	0.003262	0.795273	0.4293
D(INF)	-0.001263	0.001334	-0.946526	0.3473
D(AGRI)	-0.009288	0.004724	-1.966359	0.0535
D(AGRI(-1))	-0.003218	0.004019	-0.800651	0.4262
D(SERV)	0.003844	0.005044	0.761982	0.4488
D(SERV(-1))	0.000126	0.004763	0.026410	0.9790
D(OUV)	0.000970	0.000550	1.762830	0.0826
D(OUV(-1))	0.001054	0.001053	1.000848	0.3206
C	0.041131	0.033176	1.239776	0.2194
Mean dependent var	-0.002563	S.D. dependent var		0.063635
S.E. of regression	0.047887	Akaike info criterion		-3.336178
Sum squared resid	0.151349	Schwarz criterion		-1.274426
Log likelihood	424.9284	Hannan-Quinn criter.		-2.500524
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.

Estimation de la deuxième équation pour la Zone UEMOA

Dependent Variable: D(INDUS)
Method: ARDL
Date: 11/07/19 Time: 16:14
Sample: 1997 2017
Included observations: 168
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): M2 CSP INF AGRI OUV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(2, 2, 2, 2, 2, 2)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
M2	0.524939	0.243373	2.156937	0.0339
CSP	-0.112999	0.105004	-1.076149	0.2850
INF	2.673392	0.946263	2.825210	0.0059
AGRI	0.236550	0.126653	1.867697	0.0653
OUV	0.170591	0.074702	2.283615	0.0249
	Short Run Equation
COINTEQ01	-0.071316	0.041123	-1.734197	0.0866
D(INDUS(-1))	-0.209221	0.125943	-1.661234	0.1004
D(M2)	-0.039684	0.042398	-0.935979	0.3520
D(M2(-1))	-0.031850	0.036456	-0.873658	0.3848
D(CSP)	0.002966	0.075051	0.039518	0.9686
D(CSP(-1))	-0.110590	0.053216	-2.078125	0.0408
D(INF)	-0.082116	0.085414	-0.961379	0.3392
D(AGRI)	-0.498896	0.169904	-2.936341	0.0043
D(AGRI(-1))	-0.183208	0.095651	-1.915373	0.0589
D(OUV)	-0.030806	0.049168	-0.626560	0.5327
D(OUV(-1))	-0.042433	0.034019	-1.247323	0.2158
C	-0.630141	0.371189	-1.697628	0.0933
Mean dependent var	0.059215	S.D. dependent var		1.991208
S.E. of regression	1.048674	Akaike info criterion		2.926779
Sum squared resid	91.27645	Schwarz criterion		4.691499
Log likelihood	-168.2637	Hannan-Quinn criter.		3.642042
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.

Estimation de la première équation pour la Zone CEMAC

Dependent Variable: D(DIV)
Method: ARDL
Date: 11/07/19 Time: 10:58
Sample: 1997 2017
Included observations: 105
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): M2 CSP INF AGRI SERV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(1, 2, 2, 2, 2, 2)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
M2	0.008207	0.004001	2.051084	0.0450
CSP	-0.005990	0.000481	-12.45950	0.0000
INF	2.84E-05	0.001794	0.015825	0.9874
AGRI	0.005686	0.004017	1.415593	0.1625
SERV	-0.007285	0.001320	-5.518495	0.0000
	Short Run Equation
COINTEQ01	-0.468950	0.174365	-2.689467	0.0095
D(M2)	-0.005382	0.003043	-1.768468	0.0825
D(M2(-1))	-0.004204	0.003642	-1.154477	0.2533
D(CSP)	0.010504	0.006028	1.742641	0.0870
D(CSP(-1))	0.007692	0.002579	2.982479	0.0043
D(INF)	0.001848	0.001923	0.961143	0.3407
D(AGRI)	-0.005799	0.006092	-0.951884	0.3453
D(AGRI(-1))	0.018819	0.026420	0.712316	0.4793
D(SERV)	0.001025	0.008480	0.120874	0.9042
D(SERV(-1))	-2.49E-05	0.004512	-0.005509	0.9956
C	0.387780	0.195019	1.988420	0.0518
Mean dependent var	0.001870	S.D. dependent var		0.070748
S.E. of regression	0.052315	Akaike info criterion		-2.727642
Sum squared resid	0.150530	Schwarz criterion		-1.295503
Log likelihood	216.8394	Hannan-Quinn criter.		-2.146344
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model
selection.

Estimation de la deuxième équation pour la Zone CEMAC

Dependent Variable: D(INDUS)
Method: ARDL
Date: 11/07/19 Time: 16:34
Sample: 1997 2017
Included observations: 105
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (2 lags, automatic): M2 CSP INF AGRI OUV
Fixed regressors: C
Number of models evalulated: 4
Selected Model: ARDL(2, 1, 1, 1, 1, 1)
Note: final equation sample is larger than selection sample
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.*
	Long Run Equation
M2	21.48085	424.5442	0.050597	0.9598
CSP	-46.04902	897.6344	-0.051300	0.9592
INF	-56.95073	1113.355	-0.051152	0.9593
AGRI	-43.53666	841.4685	-0.051739	0.9589
OUV	14.77285	289.4259	0.051042	0.9594
	Short Run Equation
COINTEQ01	0.001504	0.000589	2.554388	0.0128
D(INDUS(-1))	0.041319	0.137278	0.300990	0.7643
D(M2)	0.045846	0.050726	0.903799	0.3692
D(CSP)	0.318506	0.186070	1.711752	0.0914
D(INF)	-0.006781	0.017473	-0.388093	0.6991
D(AGRI)	0.350518	0.284608	1.231581	0.2222
D(OUV)	-0.013015	0.017393	-0.748337	0.4568
C	-0.880334	0.626489	-1.405186	0.1644
Mean dependent var	0.027271	S.D. dependent var		1.545916
S.E. of regression	1.320174	Akaike info criterion		2.522942
Sum squared resid	122.0002	Schwarz criterion		3.597046
Log likelihood	-100.0692	Hannan-Quinn criter.		2.958915
*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model

Wald Test:
Equation: Untitled
Test Statistic	Value	df	Probability
F-statistic	17.92472	(6, 189)	0.0000
Chi-square	107.5483	6	0.0000
Null Hypothesis: C(1)=0, C(2)=0, C(3)=0, C(4)=0, C(5)=0,
C(6)=0
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0)		Value	Std. Err.
C(1)		0.005157	0.001452
C(2)		0.002752	0.001110
C(3)		-0.002661	0.000834
C(4)		-0.002485	0.000426
C(5)		-0.005031	0.001123
C(6)		0.007009	0.001355
Restrictions are linear in coefficients.

TABLES DES MATIERES

AVERTISSEMENT

SOMMAIRE ii

DEDICACE iii

REMERCIEMENTS iv

SIGLES ET ABREVIATIONS v

LISTE DES GRAPHIQUES ET FIGURES vi

LISTE DES TABLEAUX vii

RESUME viii

ABSTRACT ix

INTRODUCTION GENERALE 1

CHAPITRE  I : FINANCEMENT DE L'ECONOMIE ET TRANSFORMATION STRUCTURELLE : CADRE THEORIQUE 2

INTRODUCTION 9

SECTION 1. DEFINITONS ET MESURES DES CONCEPTS 9

1.1. Transformation structurelle 9

La transformation structurelle est un concept ancien, définit par plusieurs auteurs. 9

1.1.1. Définition 9

1.1.2 Evolution de la transformation structurelle 10

1.1.2.1. Transformation structurelle Selon les structuralistes 10

1.1.2.2. Transformation structurelle selon les évolutionnistes 13

a). L'innovation comme moteur des transformations structurelles 13

b). La réallocation des facteurs de production : catalyseur de la croissance de la productivité des facteurs 14

1.1.3. Mesure de la transformation structurelle 16

a. La diversification des exportations. 16

b. La sophistication des exportations 17

c. L'industrialisation 17

1.2. Financement de l'économie. 17

1.2.1 Définition 17

1.2.2. Financement de l'économie selon la théorie de la libéralisation financière 18

1.2.3. Système financier selon Turunç et le Department For International Development (DFID) 18

1.2.4. Financement de l'économie selon une approche fonctionnelle 19

a. La mobilisation du capital 19

c. La maitrise et partage de risque 20

d. Le suivi des investissements et la gouvernance des entreprises 20

e. La réduction des coûts de transaction et la qualité des placements financiers 20

1.3. Mesure de financement de l'économie 20

SECTION 2 : RELATION THEORIQUE ENTRE FINANCEMENT DE L'ECONOMIE ET TRANSFORMATION STRUCTURELLE 21

2.1. Selon les théoriciens de libéralisation financière 21

2.2. Selon les théoriciens de la croissance endogène 21

2.3. Les canaux de transmission 22

CONCLUSION 23

CHAPITRE  II : CARACTERISTIQUES DES ECONOMIES DE LA ZONE FRANC AFRICAINE. 2

INTRODUCTION 24

SECTION 1 : PRESENTATION DE LA ZONE FRANC AFRICAINE 24

1.1. Vue d'ensemble 25

1.2. Le système financier de la Zone Franc Africaine 26

1.2.1. Le système financier en Zone UEMOA 26

1.2.2. Le système financier en Zone CEMAC 27

1.3. Le système bancaires. 28

1.3.1. Le système bancaire de la Zone UEMOA 28

1.3.1.1. La place des banques dans l'activité économique. 28

1.3.2. Le système bancaire de la Zone CEMAC. 29

1.3.2.1. Activités des banques 29

1.3.2. La place des banques dans l'activité économique 30

SECTION 2. LES FAITS STYLISES SUR LA TRANSFORMATION STRUCTURELLE ET LE FINANACEMENT DE L'ECONOMIE. 30

2.2. Situation économique dans la Zone CEMAC 35

2.2.1. Activité 35

2.2.2. Dynamique de diversification des exportations dans les pays de la Zone Franc Africaine. 39

CONCLUSION 42

CHAPITRE  III : CADRE EMPIRIQUE ET METHODOLOGIE. 2

INTRODUCTION 43

SECTION 1 : REVUE EMPIRIQUE 43

1.1. Résultats ambigus sur le financement de l'économie et la transformation structurelle 43

1.2. Les controverse sur les résultats 45

SECTION 2. METHODOLOGIE 49

2.1. L'effet du financement de l'économie sur la diversification des exportations 49

2.1.1. Présentation du modèle 49

2.1.2. Présentation des variables. 50

2.3. L'effet du financement de l'économie sur l'industrialisation en zone Franc Africaine 52

2.3.1. Présentation du modèle 52

2.3.2. Spécification des modèles 53

2.3.3. Présentation des variables. 53

3.1. Principe de l'estimation 55

3.2. Nature du modèle économétrique. 56

3.2.1. Les avantages de l'approche ARDL 56

3.2. Test de Racine unitaire 58

3.4. Presentation des estimateurs « Pooled Mean Group (PMG) », Mean Group (MG), Dynamic fixed effect (DFE). 59

3.5. SOURCES DES DONNEES 60

CONCLUSION 61

CHAPITRE  IV : PRESENTATION ET ANALYSE DES RESULTATS 2

INTRODUCTION 62

SECTION I : PRESENTATION DES STATISTIQUES DESCRIPTIVES 62

1.1Analyse descriptive. 62

1.2. Matrice de corrélation. 63

1.3. Tests de racine unitaire en données de panel. 64

SECTION 2. PRESNTATION DES RESULTAT ECONOMETRIQUE. 66

2.1. Les Résultats économétriques. 66

2.1.2. Résultats par sous-Zone 69

2.1.2. Résultats de la Zone UEMOA 69

CONCLUSION 71

CONCLUSION GENERALE 72

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 76

ANNEXES 81

TABLES DES MATIERES 89