Le graphique présentant
les diagrammes de dispersion des variables deux à deux, laisse entrevoir
l'existence d'une relation linéaire entre le Ln_PIB et les autres
variables : Ln_KTIC, LnKHTIC et Ln_L.
Ces
résultats suggèrent un modèle de régression
linéaire multiple expliquant le PIB en fonctions des trois variables
explicatives.
II.4. Estimation des paramètres du
modèle
L'application de la méthode des moindres carrés
ordinaires nous a permis d'obtenir les résultats suivants :
Tableau 12 : Tableau des coefficients du
modèle avant introduction de la variable Dummy.
Tableau des coefficients du modèle
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Modèle
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Coefficients non standardisés
|
Coefficients standardisés
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t
|
Sig.
|
|
|
B
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Erreur standard
|
Bêta
|
|
|
|
(Constante)
|
6,870
|
,255
|
|
26,968
|
,000
|
|
Ln_KTIC
|
,037
|
,042
|
,106
|
,891
|
,382
|
|
Ln_KHTIC
|
,415
|
,054
|
,898
|
7,719
|
,000
|
|
Ln_L
|
-,004
|
,010
|
-,014
|
-,415
|
,682
|
L'examen des résultats fournis par ce premier
modèle nous donne les élasticités de la variable KTIC et L
théoriquement non significatives et une valeur du test de
Durbin-Watson qui ne permet pas de certifier l'inexistence
d'auto-corrélation des erreurs. Pour cette raison nous avons
jugé utile d'introduire une variable Dummy (binaire), afin de capter la
volonté des pouvoirs publics en faveur du développement du
secteur TIC au Maroc. Cette variable prend la valeur 0 entre 1980 et 1997 et 1
pour les autres années restantes.
Ainsi en tenant compte de nos remarques, nous pouvons
réécrire l'équation générique du
modèle à estimer de la manière suivante :
En estimant à nouveau notre modèle par la
méthode des moindres carrés ordinaires (MCO), nous obtenons les
résultats suivants :
Tableau 13 : Tableau des coefficients du
modèle avec variable Dummy.
Tableau des coefficients du Modèle rectifié
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Modèle
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|
Coefficients non standardisés
|
Coefficients standardisés
|
t
|
Sig.
|
|
|
A
|
Erreur standard
|
Bêta
|
|
|
|
(Constante)
|
7,460
|
,288
|
|
25,892
|
,000
|
|
Ln_KTIC
|
,076
|
,038
|
,217
|
2,014
|
,056
|
|
Ln_KHTIC
|
,322
|
,055
|
,696
|
5,882
|
,000
|
|
Ln_L
|
,000
|
,008
|
,002
|
,059
|
,953
|
|
D_1998
|
,061
|
,020
|
,110
|
3,112
|
,005
|
a. Variable dépendante : Ln_PIB
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D'où l'équation du modèle devient :
La valeur signifie qu'en moyenne, une augmentation de 1 % du
capital TIC devrait se traduire par une augmentation de 7,56 % du PIB selon une
certaine limite.
En comparant les coefficients du modèle, nous
remarquons qu'ils sont plus élevés pour la variable KHTIC que
pour la variable TIC. On peut interpréter ce résultat de la
manière suivante : à un taux de croissance du facteur capital
égal dans les deux secteurs, ce sont les investissements dans les
secteurs hors TIC qui contribuent le plus à la croissance
économique malgré le fait comme nous l'avions montré
précédemment, que le secteur TIC soit devenu dynamique ces
dernières années.
Aussi constatons-nous que le coefficient du facteur travail L
n'est pas significatif. Nous décidons quand même de maintenir ce
modèle malgré cela car le modèle aurait pu donner des
résultats très satisfaisants s'il était appliqué
à un pays développé. En effet, des facteurs limitatifs
peuvent être à la base de résultats non escomptés
dans un pays en développement. Parmi ces facteurs, nous pouvons retenir
l'analphabétisme ; ainsi une augmentation du capital dans le
secteur TIC pourrait ne pas avoir un effet significatif du fait qu'une part
importante de la population ne saurait faire bon usage de ces technologies.
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