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Réformes macroéconomique et intégration par le marché dans la CEMAC

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par Michel Dieudonné MIGNAMISSI
Université Yaoundé II - DEA 2008
  

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2.2.2. Sources de données, résultats et interprétations

Pour mesurer l'effet de la monnaie commune sur le commerce des pays de la CEMAC, 25 pays d'ASS ont été regroupés dans un échantillon parmi lesquels 5 pays de la CEMAC à savoir le Cameroun, le Congo, le Gabon, la RCA et le Tchad (voir en annexe la liste des pays). Ce choix est important parce que cerner les déterminants des échanges en Zone CEMAC requiert la prise en compte des autres pays partenaires, ce qui permet de contourner le problème que pose la spécification des variables muettes.

Les sources des différentes données quant à elle sont assez homogènes. Les données sur les exportations bilatérales des pays sont extraites des annuaires de la Banque Mondiale (African Data Indicators). Les données sur les PIB, les populations et les surfaces arables sont obtenues à partir du CD-Rom de la banque mondiale (World Bank Africa Data Base 2005). Toutes les variables muettes ont été compilées par l'auteur. La distance (orthodromique) a été obtenue à partir du site www.indo.com/cgi-bin/dist.

Les données étant transformées en leurs moyennes, aucun test relatif aux séries temporelles n'est nécessaire, car les données doivent être considérées comme transversales. Seul le test de White en vue de corriger l'hétéroscédasticité a été effectué. Cette spécification des données en moyennes se justifie par le fait que des phénomènes conjoncturels au fil du temps peuvent facilement biaiser les résultats. Il peut s'agir d'une baisse ou d'une augmentation inattendue de la production due aux aléas climatiques, de l'effondrement d'un pont sur une voie stratégique d'approvisionnement, etc. En générant les moyennes, ces effets conjoncturels sont expurgés, ce qui permet un filtrage optimal. Mais la limite à ce niveau est de ne pas tenir compte de la spécificité annuelle des données. En effet, la moyenne est interprétée comme un niveau similaire d'une variable observé chaque année. Or il peut exister un écart important entre les observations.

Au final, c'est cette mesure qui a été adoptée ; la méthode d'estimation étant celle des moindres carrés sur données empilées (Pooled Least Squares - PLS), car les pays sont considérés comme homogènes et les erreurs iid (indépendantes, centrées et suivant une loi log-normale). Les résultats sont consignés dans le tableau ci-dessous.

Tableau 3: Résultats des estimations du modèle de gravité

Pooled Least Squares

Variable dépendante : Log Xij

Sous-période 1990-1993

Sous-période 2000-2003

Variables explicatives

Coefficients

t-statistiques

Coefficients

t-statistiques

Log PIBi

0,369

(1,33)

1,604

(3,49)*

Log PIBj

0,759

(1,93)***

1,138

(3,24)*

Log Popi

0,218

(0,50)

-1,060

(-1,82)***

Log Popj

0,160

(0,33)

-0,502

(-1,086)

Log SAi

0,105

(1,28)

0,097

(1,13)

Log SAj

-0,036

(-0,55)

-0,0007

(-0,01)

Log Dist ij

-3,774

(-9,55)*

-4,209

(-10,13)*

Langcom

-0,716

(-1,03)

-0,059

(-0,08)

Frocom

3,321

(3,44)*

3,130

(3,15)*

Ouv

2,864

(4,78)*

3,072

(4,56)*

Colcom

2,729

(3,45)*

1,322

(1,61)

MC

1,560

(1,39)

1,980

(1,81)***

AC1

-5,829

(-3,49)*

-7,409

(-4,65)*

AC2

-2,099

(-2,77)*

-4,119

(-5,51)*

AC3

-1,786

(-2,37)**

-1,553

(-2,10)**

Statistiques sommaires

Nombre d'observations

575

 

575

 
 

0,4362

0,4686

 

0,4211

0,4544

F-statistic

28,83

32,87

Prob(F-statistic)

0,00

0,00

NB: * implique significativité à 1%; ** implique significativité à 5%; *** implique significativité à 10%

Source : Construit par l'auteur

Les résultats de cette estimation montrent globalement une évolution de la significativité des variables qui ont pour la plupart le signe attendu. En plus, la significativité globale du modèle est appréciable (F=28,83 et 32,87 significatif à 1%). Enfin, l'ajustement est aussi appréciable pour un modèle en coupe transversale (=42,11% et 45,44%).

Les variables quantitatives étant exprimées en logarithme népérien, leurs coefficients sont directement interprétés comme des élasticités, alors que les coefficients des variables indicatrices seront interprétés comme des semi-élasticités74(*).

Ainsi, les variables qui symbolisent la masse des pays à savoir le PIB sont de signe attendu, avec une significativité individuelle appréciable, sauf le PIB du pays i à la sous-période 1990-1993. Cette situation peut s'expliquer par le fait que la richesse dont dispose un pays n'est pas utilisée pour la production des biens exportables. Un phénomène économique peut aussi expliquer ce fait : les pays sont sous ajustement et la priorité n'est pas le commerce, mais la recherche des équilibres macro-économiques.

Les populations quant à elles jouent un rôle ambigu au cours des deux sous-périodes : lors de la première, elles sont non significatives. Mais à la deuxième, le coefficient devient significatif pour le pays exportateur, mais faiblement (10%). Ce comportement des populations traduit un dynamisme dans la production des produits exportables. Les surfaces arables sont de signes attendus, mais non significatifs.

La variable distance explique comme attendu négativement et significativement (à 1%) le commerce bilatéral. D'abord considérée comme la prise en compte des coûts de transaction, elle explique le fait que l'augmentation d'un point de ces coûts diminue respectivement de 3,74 et 4,20 les exportations bilatérales. Tous les modèles de gravité rencontrés jusqu'alors confirment cette hypothèse. Il ressort donc pour les pays de la CEMAC que la diminution du coefficient de cette variable impliquerait l'augmentation du commerce avec les partenaires les plus éloignés, mais malheureusement, il augmente.

Avant de passer à l'interprétation des autres variables muettes, il convient d'analyser le signe de la principale variable, à savoir la variable d'union monétaire (MC). Tout d'abord, cette variable a un signe positif, mais sa significativité doit être examinée. Ainsi, sur la période 1990-1993, le coefficient n'est pas significatif. Ce résultat corrobore les études précédentes appliquées en Afrique (Carrere, 2002 et 2004 ; Avom, 2005 ; Agbodji, 2007). Rose (2002) a justifié ce résultat par la petite taille des observations et a conclu que l'effet est positif et statistiquement significatif pour de grands échantillons. Il convient d'ajouter aussi que le temps qui passe peut renforcer les échanges bilatéraux. Le commerce bilatéral s'inscrivant dans une logique dynamique, plusieurs facteurs (signature des accords régionaux, stabilité du taux de change, renforcement de la convergence et de la surveillance multilatérale) peuvent contribuer à expliquer l'effet positif quoique non substantiel de la monnaie commune. La période post-réformes montre une réalité légèrement différente, à savoir l'augmentation du coefficient (attendu) malgré sa faible significativité (10%). Ce résultat inspire un premier commentaire, celui de confirmation, mais au sens faible de la deuxième hypothèse de cette étude, à savoir l'impact positif et significatif des réformes macro-monétaires et institutionnelles sur l'intégration par le marché dans la CEMAC. On pourrait ainsi « conclure naïvement » à l'optimalité monétaire ex post de la Zone monétaire CEMAC, tel que le prédisent fortement Frankel et Rose (1998) et Rose (2000). Mais il convient de retenir au final que l'augmentation du coefficient de la variable MC peut être imputable à l'effet des réformes et aux aspects techniques d'estimation75(*).

La principale variable historique, le colonisateur commun (Colcom), explique positivement les exportations entre les pays partenaires. Mais il reste non significatif dans la seconde sous-période. Ce résultat montre l'élan de déconnexion qui prévaut actuellement entre les anciennes colonies et la métropole (Côte-d'Ivoire et France par exemple). On remarque aussi la montée des nouveaux partenaires tels que l'Inde, les Etats-Unis et surtout la Chine, qui déjouent le rôle de la métropole. Ces nouveaux pays expliquent le détournement de commerce entre la métropole et les colonies. La langue commune, fortement corrélée à cette variable génère un coefficient négatif et non significatif, quelle que soit la sous-période. Ceci s'explique par le fait que les pays africains en général et ceux de la CEMAC en particulier utilisent plusieurs langues, surtout les langues maternelles, reléguant ainsi au second plan la langue officielle. En plus, la population est majoritairement illettrée, son seul moyen de communication étant sa langue maternelle, pourtant incomprise par l'autre. Ainsi, les coûts de transaction que génèrent les traductions et le risque de se tromper peuvent expliquer négativement le commerce.

Les autres facteurs géographiques tels que la frontière commune (Frocom) et l'ouverture à la mer (Ouv) donnent des effets significativement positifs et escomptés (1%). Ainsi le partage d'une frontière terrestre par deux pays est un facteur qui aide à intensifier les échanges, car les coûts de transaction et de manutention sont considérablement allégés. En plus, l'ouverture à la mer est un atout géographique naturel qui dope le commerce d'un pays, lui permettant ainsi de contourner les coûts liés au dédouanement et au transit.

Les variables AC, qui captent la création et le détournement des exportations sont toutes affectées du signe négatif et sont significatives à 1% pour AC1 et AC2 et à 5% pour AC3. Le coefficient affecté à AC1 est négatif, traduisant le fait que l'appartenance des deux partenaires à la Zone CEMAC diminue significativement leur commerce. Ceci peut se justifier par le manque de demandes croisées et surtout la non application effective du bouclier fiscalo-douanier. On note même une augmentation de la semi-élasticité en valeur absolue de ce coefficient dans le temps (de 5,82 à 7,4). AC2 est aussi négatif, augmente dans le temps et est significatif à 1%. Ceci implique que les pays de la CEMAC ont exporté de moins en moins vers leurs partenaires extra-zone, ce qui laisse présager paradoxalement une création de commerce intra-zone. AC3 est aussi négatif, significatif à 5% mais diminue dans le temps en valeur absolue (de 1,78 à 1,55). Ainsi les pays de la CEMAC ont augmenté leurs importations en provenance de leurs partenaires extra-zone.

Ce modèle décèle quand même quelques limites au niveau technique, c'est-à-dire à la méthode d'estimation (Pooled Least Squares), un estimateur plus performant tel que celui de Hausman et Taylor (1981) pouvant corriger les problèmes d'endogénéité ; ensuite, le caractère statique et transversal du modèle, qui s'est imposé par la structure des données disponibles. L'introduction d'un régresseur retardé de l'endogène (Agbodji, 2007) aurait pris en compte le caractère dynamique du commerce bilatéral ; en outre la considération en une seule variable du facteur UM manque aussi de précision en ce qui concerne l'effet net du Franc CFA sur les échanges des pays de la CEMAC.

* 74 On parle de semi-élasticité lorsque le coefficient estimé lie une variable en niveau et une variable en logarithme.

* 75 Ainsi, lorsque la variable MC est uniquement composée des pays de la CEMAC, le résultat montre un lien fortement négatif et significatif entre la monnaie unique et le commerce. En plus, cet effet s'amplifie au cours du temps, venant ainsi contredire l'hypothèse d'optimalité ex post ou d'endogénéité. La semi-élasticité associée à cette variable est de -4,73 pour la période 1990-1993, et de -6,02 pour la sous-période 2000-2003, significative à 1%.

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9Impact, le film from Onalukusu Luambo on Vimeo.



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