SECTION II : ESTIMATIONS EMPIRIQUES
Les estimations des séries temporelles sont
exposées à de nombreux problèmes
économétriques donc les tests de spécification (II-1)
préalables sont recommandés. Ils permettent le choix de la
méthode appropriée d'estimation (II-2).
II-1 : Tests de spécification du modèle
Il est important ici de discuter des fondements et de la
nécessité d'une démarche spécifique à
l'analyse des séries temporelles (II-1-1) et de faire les tests
standards de l'ordre d'intégration et de cointégration
afférents (II-1-2).
II-1-1 : Fondements et nécessité d'une
méthodologie spécifique à l'analyse des séries
chronologiques
On présente dans la suite les problèmes
liés à la spécification du modèle (A) et la
nécessité d'une démarche spécifique (B)
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A : Problèmes
Comme souligné par Caselli et al. (1996), la
plupart des études empiriques souffrent d'au moins un des
problèmes d'estimation suivant :
· Le problème de la
sous-détermination du modèle peut être exacerbé
du fait que le modèle de croissance comprend une valeur retardée
de la variable dépendante (effet de rattrapage). Avec une
spécification dynamique, telle que celle-ci, une corrélation
sérielle des erreurs - qui peut résulter de l'omission d'un
regrésseur pertinent - peut se traduire par un manque de
fiabilité des coefficients estimés.
· L'endogénéité constitue un
problème général dans l'analyse de la croissance puisqu'il
est permis de penser qu'un grand nombre des déterminants de la
croissance sont, eux-mêmes, affectés par le taux de croissance
(par exemple, on considère souvent que l'investissement est lié
à la croissance escomptée). L'endogénéité
peut se révéler plus préoccupantes lorsqu'on examine les
effets des dépenses de protection sociale, dans la mesure où la
demande de protection sociale semble être fortement liée au niveau
moyen de revenu de la population (Arjona et al., 2002).
Souvent on est obligé de rechercher un compromis pour
pouvoir minimiser ces sources potentielles de biais dans les estimations. Par
exemple, la plupart des études qui cherchent à trouver une
solution aux problèmes liés aux variables omises ignorent
purement et simplement le risque d'endogénéité ou
inversement.
B : La nécessité d'une
méthodologie spécifique
Les études visant à déterminer les effets
de certaines variables sur la croissance économique procèdent
souvent à l'estimation d'une fonction de production
log-linéarisée. Comme le souligne Keho Yaya (2004), cette
approche économétrique est particulièrement fragile pour
les raisons suivantes :
1°) Elle suppose l'exogénéité des
variables figurant au membre de droite de la fonction de production. Le rejet
de cette hypothèse d'exogénéité illégitime
les estimations et nécessite l'estimation par la méthode des
variables instrumentales afin de corriger les biais
d'endogénéité ;
2°) Il y a un risque de régression fallacieuse
lié à des tendances communes que fait peser la non
stationnarité des séries. Si les séries ne sont ni
stationnaires, ni cointégrées, l'estimation de la fonction de
production n'a pas de sens économique en ce sens qu'elle ne reproduit
pas la dynamique de long terme qui lie réellement les séries. Si
en revanche, les
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séries ne sont pas stationnaires mais sont
cointégrées, la régression correspondrait à une
équation de long terme, mais ne rendrait pas compte des ajustements de
court terme.
Les effets des dépenses de protection sociale qu'on
cherche à déterminer nécessitent donc la mise en oeuvre
des techniques économétriques plus rigoureuses pour éviter
des cas de régression fallacieuse. Ainsi, dans une première
étape on testera la stationnarité des séries en vue de
déterminer leur ordre d'intégration. Et dans une seconde
étape, on testera l'existence d'une relation de cointégration
entre les variables. Ces deux premières étapes permettront de
choisir la méthode d'estimation appropriée.
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