II - 2 L'inflation, l'indépendance de la banque
centrale et les variables macroéconomiques :
Campillo & Miron (1997) ont utilisé un
indice légal de l'IBC dans l'estimation de la relation entre l'IBC et
des variables macroéconomiques dans les pays en voie de
développement. Le résultat de cette estimation affirme que l'IBC
n'a pas d'effet sur l'inflation lorsque des variables de contrôle
(degré d'ouverture de l'économie, l'instabilité politique,
la dette de l'Etat, le taux de change...) sont introduites dans le processus
d'estimation. Toutefois, la pertinence de ce résultat est remise en
cause car Campillo & Miron (1997) ont mesuré l'IBC dans
les pays en voie de développement par un indicateur légal
qui n'est pas un bon proxy pour l'IBC dans ces pays selon
Cukierman et al (1992). Dans ce cadre, on va introduire maintenant des
variables macroéconomiques une à une. Notre estimation comporte
61 pays et couvrant une période allant de 1980 à 1998.
L'actualisation des données nous a permis d'avoir des informations sur
42 pays (pour la construction de l'indice TOR), ce nombre est jugé assez
faible dans une procédure d'estimation en coupe transversale à
l'aide des moindres carrées.
Tableaux 9 : Corrélation entre
l'indépendance de la banque centrale et les variables
macroéconomiques.
-I-
|
Variable dépendante : Inflation (INF)
Échantillon : 61 pays Régression linéaire
à trois variables
|
|
Variables
|
Coefficients
|
t-Student
|
Prob
|
R²
|
F- statistique
|
|
C
|
0.060524
|
2.648327
|
0.0104
|
0.226835
|
0.000575
|
|
TOR
|
0.281958
|
3.889650
|
0.0003
|
|
|
|
TC
|
9.28E-12
|
1.201583
|
0.2344
|
|
|
-II-
|
Variable dépendante : Inflation (INF)
Échantillon : 61 pays Régression linéaire
multi variables
|
|
Variable
|
Coefficient
|
t-Student
|
Prob.
|
R²
|
F- statistique
|
|
C
|
0.090198
|
3.090145
|
0.0032
|
0.219885
|
0.003621
|
|
TOR
|
0.249599
|
3.361409
|
0.0014
|
|
|
|
TC
|
9.07E-12
|
1.177842
|
0.2440
|
|
|
|
GDP/capita
|
-5.02E-06
|
-1.334922
|
0.1875
|
|
|
-III-
|
Variable dépendante : Inflation (INF)
Échantillon : 61 pays Régression linéaire
multi variables
|
|
Variable
|
Coefficient
|
t-Student
|
Prob.
|
R²
|
F- statistique
|
|
C
|
0.097650
|
3.401716
|
0.0013
|
0.272475
|
0.001794
|
|
TOR
|
0.229430
|
3.138111
|
0.0028
|
|
|
|
TC
|
6.18E-12
|
0.808215
|
0.4226
|
|
|
|
GDP/capita
|
8.96E-07
|
0.188626
|
0.8511
|
|
|
|
OPEN
|
-0.000730
|
-1.957339
|
0.0556
|
|
|
-IV-
|
Variable dépendante : Inflation (INF)
Échantillon : 61 pays Régression linéaire
multi variables
|
|
Variable
|
Coefficient
|
t-Student
|
Prob.
|
R²
|
F- statistique
|
|
C
|
0.135767
|
4.397256
|
0.0001
|
0.357393
|
5.784073
|
|
TOR
|
0.199905
|
2.844508
|
0.0063
|
|
|
|
TC
|
4.54E-12
|
0.623218
|
0.5359
|
|
|
|
GDP/capita
|
7.58E-06
|
1.464037
|
0.1492
|
|
|
|
OPEN
|
-0.000521
|
-1.436107
|
0.1570
|
|
|
|
CR
|
-0.001857
|
-2.621377
|
0.0115
|
|
|
-V-
|
Variable dépendante : Inflation (INF)
Échantillon : 61 pays Régression linéaire
multi variables
|
|
Variable
|
Coefficient
|
t-Student
|
Prob.
|
R²
|
F- statistique
|
|
C
|
0.154711
|
4.495977
|
0.0001
|
0.430697
|
0.000303
|
|
TOR
|
0.091427
|
1.174131
|
0.2468
|
|
|
|
TC
|
-7.44E-13
|
-0.102205
|
0.9191
|
|
|
|
GDP/capita
|
2.33E-05
|
3.107236
|
0.0033
|
|
|
|
OPEN
|
-0.002535
|
-2.713633
|
0.0095
|
|
|
|
CR
|
-0.002352
|
-3.087901
|
0.0035
|
|
|
|
DEBT
|
0.102529
|
1.832794
|
0.0738
|
|
|
CR : les montants des crédits accordés au
secteur privé par rapport au PIB
DEBT : les montants de la dette extérieure
rapportés aux PIB
TC : taux de change nominal
OPEN : somme des exportations des biens et services et
des importations par rapport au PIB
GDP/capita : PIB/capita
Toutes les variables sont en moyenne arithmétique
simple entre 1980 et 1998. Sauf la variable DEBT qui est le rapport en niveau
de la dette extérieure et le Produit Intérieur Brut pour1998.
En introduisant les variables taux de change, PIB/capita et
OPEN, l'indice d'indépendance (TOR) reste toujours significatif au seuil
de 5% (même au seuil de 1% pour les deux premiers cas). Dans notre cas
l'indépendance de la banque centrale explique le mieux les niveaux
enregistrés d'inflation. La significativité globale pour ces
trois premiers modèles reste tout de même élevée.
Pour les deux deniers cas, lorsque les variables CR ou DEBT entrent dans
l'estimation l'indice TOR perd son pouvoir explicatif. C'est alors au tour des
autres variable d'expliquer le phénomène d'augmentation des
prix ; les coefficients de GDP/capita et de CR deviennent alors hautement
significatifs.
Même si on n'a pas régressé des
variables macroéconomiques de contrôle semblables à celles
de Campillo & Miron (1997) on peut avancer que
l'indépendance de la banque centrale reste l'un des
éléments majeurs dans l'explication de l'inflation mais il n'est
pas le seul. L'inflation reste toutefois un phénomène confus dont
la compréhension nécessite l'élaboration des
modèles plus compliqués qui intègrent plusieurs approches
et encore plus des variables, qui tiennent compte des données du
problème.
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