L'impact de la décentralisation sur la corruption: Etude théorique et validation empirique

1.3.2) LE TEST DE HAUSMAN

Le test du Hausman permet de faire le choix entre Les deux effets spécifiques présentés ci-dessus. Il permet de tester l'existence ou non de corrélations entre les effets individuels et les variables explicatives. Les hypothèses sont données comme suit :

H₀= effets aléatoires

H₁ = effets fixes

Les résultats du test sont donnés dans le tableau ci-dessous

Tableau 9 : Le test de Husman

Modèles	pays	test : H0 : difference in coefficients not systematic	Type du modèle
Modele global	Ensemble des pays	chi2(7) = 118,18	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0000
Modèle 1	Europe	chi2(8) = 41,66	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0000
Modèle 2	Afrique	chi2(4) = 54,78	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0000
Modèle 3	Asie	chi2(0) = 0,00	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0000
Modèle 4	Amérique	chi2(3) = 9,62	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0220
Modèle 7	Pays démocratiques	chi2(8) = 108,45	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0000
Modèle 8	Pays non démocratiques	chi2(8) = 108,45	Modèle à effets fixes
		Prob>chi2 = 0.0488

Source :calcul réalisé par l'auteur

On constate d'après les résultats affichés dans le tableau que tous les modèles sont à effets fixes. L'estimation de ces modèles dépend de la structure des termes des erreurs. Dans le cas où les erreurs sont homoscédastiques et non corrélées on utilise la méthode de LSDV^8(*)et dans le cas contraire, on utilise la méthode de moindre carrées généralisées.

Pour savoir la méthode d'estimation la plus adaptée, on utilise successivement le test d'hétéroscédasticité et le test de corrélation.

1.3.3) LE TEST D'HÉTÉROSCÉDASTICITÉ ET D'AUTOCORRÉLATION DES ERREURS

Le premier test est conçu pour tester l'hypothèse d'homoscédasticité des erreurs. on utilise le test de Breusch-Pagan. L'hypothèse nulle suppose une égalité de la variance des erreurs pour tous les individus. Pour le deuxième test, on utilise le test Wald dont l'hypothèse nulle est celle d'absence d'autocorrélation des erreurs. Si on rejette cette hypothèse, les erreurs des individus sont autocorrélées. Les résultats sont donnés dans le tableau suivant

Tableau 10 : Résultats des tests

Modèles	Groupes de pays	Test d'hétéroscédasticité		Test d'autocorrélation des erreurs
		Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of IPC	Résultats des tests		Wooldridge test for autocorrelation H0: no first-order autocorrelation	Résultats des tests
Modèle global	Ensemble des pays	chi2(1) = 0.14 Prob>chi2 = 0.71	Erreurs homoscédastiques		F( 1, 65) = 88.462 Prob> F = 0.0000	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 1	Europe	chi2(1) = 14.68 Prob>chi2 = 0.0001	Erreurs hétéroscédastiques		F( 1, 30) = 60.741 Prob> F = 0.0000	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 2	Afrique	chi2(1) = 13.57 Prob>chi2 = 0	Erreurs hétéroscédastiques		F( 1, 16) = 10.376 Prob> F = 0.0053	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 3	Asie	chi2(1) = 0.04 Prob>chi2 =0.8381	Erreurs homoscédastiques		F( 1, 7) = 27.702 Prob> F = 0.0012	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 4	Amérique	chi2(1) = 0.38 Prob>chi2 = 0.5395	Erreurs homoscédastiques		F( 1, 9) = 19.318 Prob> F = 0.0017	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 7	Pays démocratique	chi2(1) = 22.32 Prob>chi2 = 0.00	Erreurs hétéroscédastiques		F( 1, 37) = 40.010 Prob> F = 0.0000	présence d'autocorrélation des erreurs
Modele 8	Pays non démocratique	chi2(1)= 5.46 Prob>chi2 = 0.0195	Erreurs hétéroscédastiques		F( 1, 26) = 46.015 Prob> F = 0.0000	présence d'autocorrélation des erreurs

Source : calcul réalisé par l'auteur

* ⁸La méthode LSDV (Least Square Dummy Variable) consiste à appliquer la MCO ou la MCG sur le modèle avec introduction des variables dummy spécifiques pour chaque pays.