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Le traite d'amitié et de coopération entre la Côte d'Ivoire et le Burkina Faso et le renforcement de l'intégration économique sous-régionale


par Ceba Timothée KELY
EENI Global Business School - Doctorat 2020
  

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2.2 . Forme économétrique du modèle

Afin d'appréhender les déterminants des échanges bilatéraux, nous avons recours au modèle de gravité pour analyser les données et expliquer l'effet des variables explicatives suivantes, sur le volume des échanges des pays africains. D'après Benhin (2006), la présence d'un trop grand nombre de variables explicatives dans un modèle peut être sources de multi colinéarité. La présence de colinéarité dans un modèle peut générer des coefficients de régression estimés très élevés ou encore des signes des coefficients peu robustes, ce qui rendrait nos résultats erronés.

Au moins deux (2) méthodes peuvent nous permettre de diagnostiquer la présence de colinéarité. La première est basée sur deux indicateurs à savoir l'indice global de conditionnement (ICG) et le tableau de décomposition des variables (Erkel-Rousse, 1995). La seconde méthode porte sur le critère VIF (Variance Inflation Factors).

S'agissant tout d'abord de la première méthode, l'ICG permet de détecter la présence de colinéarité à travers ses valeurs. Ainsi, lorsque la valeur de l'ICG dépasse le seuil de 100, cela indique que la colinéarité est très forte. Lorsqu'elle est comprise entre 30 et 100, on parle de colinéarité modérée. On peut supposer une absence de colinéarité en dessous du seuil de 30. Ces seuils étant indicatifs (Erkel-Rousse, 1995), le tableau de décomposition de variance permet de détecter précisément les variables sources du problème de colinéarité.

Concernant le critère VIF, son calcul consiste à régresser chacune des variables explicative, sur les autres variables. Ensuite, le calcul de permet d'obtenir la statistique VIF pour chacune des variables. Il y a colinéarité pour un indice VIF supérieur à 10 ou si la moyenne des indices est supérieure à 2 (Chatterjee et al, 2000).

La prise en compte de ces critères et indices permet de produire des estimateurs robustes à l'hétéroscédasticité.

L'analyse de la colinéarité dans notre modèle à partir du critère VIF présente les résultats suivants :

Tableau 15 : Test de colinéarité à partir du critère VIF.

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Source : auteur, à partir du logiciel STATA 2015

Source : auteur, à partir du logiciel STATA 2015

Le critère VIF associé à la moyenne des variables explicatives est inférieure à 2. Par conséquent, le modèle ne présente pas de colinéarité. Ainsi, notre équation de gravitation est la suivante :

- Comij indique les exportations totales du pays i à destination du pays j ;

- Yi et Yj sont respectivement le produit intérieur brut (PIB) des pays i et j ;

-Infli et Inflj représentent respectivement l'inflation au niveau des pays i et j ;

-Distij est la distance relative entre les capitales des pays partenaires ;

-Frontcomij est la variable muette frontière commune qui prend la valeur 1 si les partenaires ont une frontière commune et 0 sinon ;

-MonUij est la monnaie unique qui vaut 1 si les partenaires partagent la même monnaie et 0 sinon ;

-Enclavij désigne la variable enclavement qui vaut 1 si l'un des deux partenaires ne dispose pas de façade maritime ;

-Comcolonij est la variable commun colonisateur qui est égale à 1 si les partenaires ont été colonisés par le même colonisateur et 0 autrement ;

-Langcomij représente la variable muette langue, qui vaut 1 si les partenaires ont une langue commune et 0 autrement ;

-Ftaij désigne la variable muette, qui vaut 1 s'il existe un accord commercial entre les deux partenaires et 0 sinon.

2.2.1. Les variables du modèle et les signes attendus des coefficients

L'utilisation du modèle de gravité dans le commerce international révèle que le volume des échanges dépend des potentialités de chaque pays à commercer et de l'attraction mutuelle à l'échange. On admet donc que les potentialités sont fonctions du niveau richesse de chaque pays, mesuré par le PIB. Cela montre qu'un pays qui dispose d'importante richesse est disposé à échanger. Et le coefficient associé à cette variable devrait donc être significatif et positif.

La distance est une variable proxy des coûts de transaction. Le volume du commerce évolue négativement avec les coûts de transaction. Ainsi, le coefficient associé à cette variable devrait être significatif et négatif.

L'inflation est une variable de résistance multilatérale. L'augmentation des prix explique positivement et significativement les exportations. Et la diminution des prix explique négativement et significativement le commerce bilatéral.

Avoir une frontière commune serait un potentiel avantage comparatif pour le développement des échanges entre certains pays partenaires. Et le coefficient associé à la variable frontière devrait être significatif et positif. L'enclavement ne favorise pas le commerce. Cette variable agit négativement sur les échanges bilatéraux Par contre, disposer d'une ouverture maritime et des voies terrestres et aériennes développe les échanges. Ainsi, le coefficient associé à cette variable devrait être significatif et positif sachant qu'une part importante du commerce international se fait du plus en plus par voie maritime (Gouel et al, 2008).

Plusieurs travaux ont démontré que le passé colonial commun entre les partenaires commerciaux influence le commerce bilatéral. Ainsi, les variables colonie, colonisateur commun et langue commune devraient agir positivement sur les échanges bilatéraux.

La monnaie unique est une variable qui permet de saisir l'effet supposé positif d'une union monétaire. Et la variable UEMOA devrait se traduire par une création nette (création ou détournement) de commerce entre les pays membres.

Afin de considérer l'effet discriminatoire de l'appartenance à une zone d'intégration avec l'impact d'une politique commerciale telle que la réduction des tarifs douaniers entre les pays membres, la variable dichotomique UEMOA a été introduite dans le modèle. S'il y a une création de commerce, alors le coefficient associé à cette variable sera positif et significatif. Ces variables serviront dans l'analyse et l'interprétation des résultats des estimations.

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