Union monéaire e impac du commerce bilaéral inra zone : approche par les VAR srucurels dans la zone CFA Laif DRAMANI dramaniarmel@yahoo.fr Oumy Laye layendiaye78@yahoo.fr Résumé Ce aricle ene de répondre empiriquemen à la deuxième hypohèse sur la héorie des ZMO développée par Mc Kinnon (1963), à parir d une éude menée sur un échanillon de pays de la Zone Franc. Il s appuie sur les aous des modèles de gravié pour mere en évidence l impac des unions monéaires exisanes sur le flux de commerce bilaéral. Un modèle VAR srucurel es uilisé afin de mesurer les effes de l union monéaire sur le commerce inra zone. Les résulas monren une diminuion sensible des effes fronières, une amélioraion des effes insiuionnels, ainsi que des effes liés à la disance sur le flux de commerce inra zone. Vu l imporance des chocs de demande réelle, Il ressor aussi de l éude que des effors doiven êre fais pour diversifier la srucure de l économie des pays de la Zone Franc, acuellemen basée sur les indusries agroalimenaires qui, elles mêmes, son rès sensibles aux aléas climaiques. Mos Clés : modèle VAR srucurel ; zone monéaire opimale ; symérie des chocs ; filre de Kalman Code JEL : F15 ; C33 ; C5 ; O24 Absrac This aricle ries o answer empirically o he second assumpion on he heory of he ZMO developed by Mc Kinnon (1963), saring from a sudy on a sample of counry of he CFA zone. I is pressed on he asses of he graviy models o highligh he impac of he exising moneary unions on he flow of bilaeral rade. A srucural VAR model is used in order o measure he effecs of he moneary union on he inra zone rade. The resuls of our invesigaions show a considerable reducion of he borders effecs, an improvemen of insiuional effecs, as of he effecs relaed o he disance on inra zone rade flow. Considering he imporance of he shocks of real demand, I arises from he sudy ha effors mus be made o diversify he srucure of he economy of he CFA zone counries, currenly based on agro business indusries, which are very sensiive o he climaic risks. Key mords: Srucural VAR model; Opimal currency area; Shocks symmery; Kalman Filer JEL Classificaion: F15; C33; C5; O24 1
Inroducion La mondialisaion des économies, caracérisée par un élargissemen de l accès aux marchés, aux inrans, à la echnologie e à l informaion, es un long processus hisorique, considérée par beaucoup d observaeurs comme un phénomène qui ne profie qu aux pays développés. Elle s es imposée aux Eas africains avec des avanages, mais aussi avec des inconvéniens e des risques sysémiques. Face à cee siuaion, l inégraion économique e monéaire es, de plus en plus, considérée par beaucoup de chercheurs comme une sraégie perinene pour assurer une inserion harmonieuse des économies naionales africaines dans le issu économique mondial permean ainsi aux Eas africains de irer un meilleur profi de ce phénomène. Ainsi, cerains pays de l Afrique de l Oues e du Cenre, consciens de cee réalié, on amorcé, après les indépendances, des processus d inégraion avec, noammen, la mise en place de communaués économiques e d unions monéaires dans des espaces communs comme la zone Franc. C es dans ce conexe que les pays de l Afrique de l Oues de la Zone Franc Franc on insiué, en remplacemen de la CEAO, l Union économique e monéaire oues africaine (UEMOA), e ceux de l Afrique cenrale on mis en place la Communaué économique e monéaire de l Afrique cenrale (CEMAC) qui s es vu doée d aures insiuions, noammen, l Union monéaire de l Afrique cenrale (UMAC) e l Union économique de l Afrique cenrale (UEAC). Ces iniiaives d inégraion répondaien au souci de favoriser la croissance e la mobilié des faceurs. Elles visaien aussi à saisfaire un besoin d élargissemen des marchés, éan donné le sous dimensionnemen des marchés naionaux. En s engagean dans un processus d inégraion, les pays de la Zone Franc Franc renoncen au aux de change comme moyen de réablissemen de l équilibre, suie à un choc asymérique. Un des crières permean de définir une zone monéaire opimale es la mobilié des faceurs. Mundell (1961), un des premiers héoriciens des zones monéaires opimales, souien qu une fore mobilié des faceurs e/ou une fore flexibilié des prix e des salaires peuven minimiser les coûs liés à l abandon de ce insrumen de correcion des déséquilibres. Pour Mc Kinnon (1963), le degré d ouverure des économies fai baisser les coûs liés à l abandon du aux de change comme insrumen de poliique économique. Plusieurs éudes poran sur la relaion enre union monéaire e commerce on monré que l adhésion à une monnaie unique inensifie les échanges commerciaux enre pays membres. Cependan, l examen des données de commerce monre que les pays de la Zone Franc Franc CFA commercen relaivemen peu enre eux. La par du commerce inra-régional représene moins de 1 % du commerce oal des pays de l'uemoa (9,47 % en moyenne sur la période 1995-1999) e moins de 3 % pour les pays de la CEMAC (Lochard, 25). On peu ainsi penser que les accords d'inégraion n'on pas réellemen conribué à accroîre le commerce inrarégional. Cee éude pore sur l impac d une union monéaire sur le commerce bilaéral enre les différens pays consiuan la Zone Franc Franc. Jusque là, les principaux ravaux de recherche poran sur le hème on uilisé le modèle de gravié, les esimaions ayan éé effecuées avec la méhode des moindres carrés ordinaires ou en panels. L approche mise en œuvre ici s appuie sur le modèle graviaionnel classique, mais surou, sur la méhode de Blanchard e Quah (1989), compléée par les modèles d éa mesure. Nous uilisons 2
le modèle VAR srucurel. L originalié de cee approche réside dans le fai que nous enons d analyser l effe des chocs de poliiques commerciales de chaque pays. L idenificaion des chocs de producion, de demande réelle, de prix, nous perme de mesurer l inensié de l impac d un choc dans un pays non spécifié, dans ous les aures pays de la Zone Franc Franc. De plus, l analyse des coûs e bénéfices de la paricipaion de chaque pays de la zone monéaire dépendra de l inensié avec laquelle les chocs des prix e de l offre son corrélés enre pays, e de leur degré de similarié macroéconomique. L éa du commerce inra régional dans la Zone Franc CFA Les échanges son rès faibles e rès erraiques dans la Zone Franc CFA. Sur l ensemble de la période 1981 1999, la par du commerce inra-régional es passée de 8,5 % à 11 % pour l'uemoa e de 2,47 % à 2,17 % pour les pays de la CEMAC. La endance es la même pour le commerce iner-zone. Les pays de l UEMOA e ceux de la CEMAC commercen relaivemen peu enre eux ; les échanges enre les pays de l UEMOA e de la zone CEMAC s élèven à 11,9 % en 1999 e ceux enre les pays de la CEMAC e de l UEMOA son de seulemen 3,34 % la même année. Cependan, le commerce inrarégional de ces pays es le plus souven souenu par un ou deux pays don le poids économique dans la Zone Franc es le plus élevé. Ainsi, le Sénégal e la Côe d Ivoire son les principaux exporaeurs vers les aures pays de l'uemoa (14 % de leurs exporaions oales en 1999 son desinées aux aures pays membres). Ce son les pays enclavés du Sahel (Burkina Faso, Mali e Niger) qui imporen le plus des pays de l'uemoa (enre 2 % e 25 % en 1999). Dans la zone CEMAC, les principaux imporaeurs son la République Cenrafricaine e le Tchad (avec, respecivemen 15 % e 22 % des imporaions oales en 1999), e le principal exporaeur, le Cameroun, avec seulemen 6 % d'exporaions inra-régionales (Lochard, 25). 1 - Revue sélecive de la liéraure Face à la nouvelle srucure du sysème monéaire inernaional, les pays en quêe de sabilié économique réelle e monéaire open, de plus en plus, pour des soluions inermédiaires, compromis enre régime de change fixe e flexible. L union monéaire, en an que «soluion mixe», paraî êre une bonne alernaive. Selon Mundell, c es l une de celles qui son compaibles avec l ouverure soudaine e imporane des marchés aux flux de capiaux. En oure, elle présene de nombreux avanages pour les pays membres : augmenaion des relaions commerciales, diminuion des coûs de ransacion e des mouvemens spéculaifs, réducion de l inceriude e des exernaliés négaives enre pays de la Zone Franc, ec. C es ainsi que ceraines régions économiques inégrées open pour la mise en place d une fixié régionale parfaie par rappor à une monnaie unique de référence, égalemen flexible vis-à-vis des aures devises (comme c es le cas pour l Union monéaire européenne). D aures régions elles que la zone CFA, s accommoden davanage d une union monéaire ancrée sur une monnaie clé (dollar, yen ou euro). Cependan, cee opion s accompagne de conraines liées à l adopion de changes fixes par chaque pays de la région, avec, comme conséquence, la pere d indépendance en maière de poliique monéaire, orienée en foncion de la siuaion globale de la Zone Franc. Selon Mc Kinnon (1963), les coûs liés à l abandon du aux de change comme insrumen de poliique économique diminuen en foncion du degré d ouverure des économies (mesuré par le raio des échangeables sur les non échangeables) e de l imporance de leurs échanges réciproques. Plus le degré d ouverure d un pays es imporan, plus la ransmission d un changemen des prix mondiaux sur les prix relaifs inernes es probable. Ainsi, l illusion monéaire end à disparaîre : la baisse des revenus réels devien apparene, e les agens 3
réclamen la révision de leurs revenus nominaux. Il fau donc limier les variaions des aux de change pour limier les variaions de prix. Par ailleurs, l efficacié de la poliique de change diminue avec le degré d ouverure de l économie. Dans une économie rès ouvere, les coûs de producion son foremen influencés par les prix des maières premières e des consommaions inermédiaires imporées, celles-ci éan difficilemen remplaçables par une producion locale. Lors d une dévaluaion, les effes d inflaion causés par la hausse des prix des imporaions nécessaires se répercuen immédiaemen sur les prix des aures biens e salaires e limien les effes aendus de la dévaluaion. Le aux de change es, par conséquen, moins efficace comme insrumen d ajusemen. Par ailleurs, Mac Kinnon esime que les économies sur les coûs de ransacion augmenen, selon l inensié du commerce inra zone. Pour mesurer l'impac de l'union monéaire sur le commerce, cerains aueurs on eu recours à une équaion de gravié, modèle empirique généralemen uilisé pour expliquer le niveau du commerce enre deux pays. Déjà en 1962, à la suie de Ravensein (1885) e de Young (1924), Tinbergen a uilisé ce modèle, afin d expliquer l inensié des mouvemens migraoires en foncion de la aille des naions concernées - des régions ou des villes - e de la disance qui les sépare. Les fondemens héoriques de ces modèles se son progressivemen développés, grâce aux ravaux de Linneman (1966), Leamer (197, 1974), Anderson (1979), Bergsrand (1985 e 1989), Deardorff (1995), Evene e Keller (1998). Cee approche a longemps éé mal considérée par les spécialises d économie inernaionale, à cause de son manque de fondemen microéconomique même si elle donne des résulas empiriques qui permeen de mieux expliquer les flux d échanges bilaéraux que les modèles de Ricardo e d Heckscher-Ohlin. En effe, ces aueurs disinguen les pays par ceraines caracérisiques srucurelles, sans les localiser dans un espace géographique. La plupar de ceux qui emploien ce modèle conviennen que les faceurs déerminans du commerce bilaéral son la disance, les niveaux de revenu e la aille du pays (Rose, 21). D après ces modèles, on s aend à un effe posiif du revenu, e à un effe négaif de la disance, andis que les variables prix e aux de change possèden un effe posiif, si les prix du pays exporaeur son inférieurs à ceux du pays imporaeur. Selon Combes, Mayer e Thisse (25), dans la version de base du modèle graviaionnel, les flux commerciaux bilaéraux son posiivemen liés à la aille de chaque parenaire, e négaivemen affecés par le niveau des coûs de ransfer. Helpman (1987) e Hummel-Levinsohn (1995) on esé la héorie de la graviaion sur les pays de l OCDE, puis sur des données plus globales. Ils on analysé l impac des ailles e, surou celui de la dispersion sur le volume d échange relaif. Les résulas obenus on monré que, pour les pays de l OCDE, la dispersion joue, de façon posiive e significaive, dans les déerminans du volume d échange. Concernan les pays non membres de OCDE, les résulas son plus miigés puisque le coefficien de dispersion joue, cee fois, de façon négaive. Selon ces aueurs, les équaions de gravié modernes se son affinées pour prendre en compe un effe fronière indépendan de la disance (coûs de ranspors ou drois de douanes). Frankel esime l équaion graviaionnelle pour les années 1967, 197, 1975, 198, 1985, 1987, 199, 1992 e 1994. Son éude sur les échanges de marchandises pore sur 63 pays (soi, 1953 observaions) indusrialisés ou non. Frankel effecue une régression sur chacune des neuf années, puis sur l ensemble des années en uilisan l économérie des panels. Il en conclu que l apparenance de deux pays à une fronière commune, à une même langue e à un passé hisorique augmenen leurs échanges commerciaux. 4
L une des principales uilisaions du modèle graviaionnel a éé celle faie par Rose (2) e Engel e Rose (2). Dans une éude effecuée sur les zones monéaires communes, Rose (21) a monré avec l indice herfindahl que les pays apparenan à une union monéaire son plus ouvers e plus spécialisés que ceux qui on leur propre monnaie. Il uilise le modèle graviaionnel du commerce inernaional pour évaluer l effe de l adhésion à une monnaie unique sur l inensié des échanges commerciaux, en gardan fixes, plusieurs aures déerminans des échanges exérieurs. Les données poren sur plus de 15 pays (dépendances, errioires, déparemens d oure-mer, colonies, ec., appelés simplemen «pays»). D après les résulas obenus, il apparaî, d une par, que l éloignemen de deux pays rédui les échanges, alors que l augmenaion de la «masse économique» (évaluée d après le PIB réel e le PIB par habian) les inensifie. D aure par, les esimaions obenues indiquen que l uilisaion d une même monnaie augmene les échanges bilaéraux. Ces résulas son semblables à ceux obenus par le même aueur dans une éude menée en 2 sur des données comparables. Jusqu à récemmen, la plupar des esimaions uilisan une équaion de gravié éaien réalisées à parir de données en coupe ransversale. De nombreux aueurs (Shapiro e Wason, 1988 e Blanchard e Quah, 1989) on proposé d idenifier des impulsions srucurelles inerpréables économiquemen : chocs d offre, de demande, de poliique économique, ec. Ainsi, la procédure de décomposiion de la méhode VAR (Vecor auoregression analysis) perme d'idenifier les chocs d'offre e de demande, e de les différencier des réponses aux chocs. Cee méhode perme, non seulemen de mesurer la corrélaion des chocs enre pays, mais aussi d'examiner la viesse avec laquelle les économies s'ajusen à ces chocs. A l insar de Blanchard e Quah (1989), Bayoumi e Eichengreen (1994, 1996) e Funke (1995) on uilisé une VAR réduie pour idenifier des chocs srucurels de chaque variable (inflaion e aux de croissance de la producion), en imposan un ensemble de resricions fondées sur l hypohèse selon laquelle, à long erme, les chocs de producion peuven affecer l'inflaion, mais non le conraire (Fielding e Shields, 1999). 2- Méhodologie 2-1 Modèle héorique de gravié L analyse empirique es basée sur une forme augmenée du modèle de gravié radiionnel. L uilisaion de ce modèle augmené perme de cerner l effe de la disance e de l apparenance à une même zone monéaire sur l inensié des échanges commerciaux enre pays membres de la Zone Franc CFA. Cee disance es habiuellemen mesurée enre les cenres économiques ou les capiales des deux pays considérés. Formellemen, l'équaion de gravié, sous sa forme la plus simple, es donnée par : YiY j X ij = A (1) D ij où Xij représene la valeur des flux de commerce (par exemple, les exporaions) enre un pays i e un pays j, Y, leur revenu naional, Dij une mesure de la disance enre ces pays e A, un coefficien de proporionnalié. Elle es généralemen esimée sous forme logarihmique. En plus des variables radiionnelles de PIB e de disance, différenes variables on éé ajouées à cee formulaion de base afin, noammen, de caper ceraines spécificiés de la relaion bilaérale : le parage d une fronière erresre, l effe des pays péroliers e coonniers. La variable de PIB par habian a égalemen éé inroduie pour mesurer le niveau de développemen de chaque pays, car on suppose qu'au fur e à mesure qu'un pays se développe, il end à se spécialiser davanage, e à commercer plus (Frankel, 1997). L'effe de l'union monéaire sur le commerce es mesuré à l aide 5
de la méhode uilisée dans l'aricle de Rose (2) qui inrodui dans l'équaion de gravié radiionnelle une variable indicarice qui prend la valeur pour des pays qui on leur propre monnaie, e la valeur 1 pour des pays membres d'une union monéaire. L'équaion de gravié esimée es la suivane : Log ( XIJCOR ) = α + α Log( GDP * GDP ) + α Log( GDPT GDPT ) + α Log( D ) + α UM 4 ij IJ 1 i j 2 i * + α LAND + α OIL 5 6 ij + α COTON 7 ij + ε où X IJ COR ij es le flux des exporaions enre les pays i, e j à la période, GDP représene le PIB global réel, GDPT es le PIB réel par êe, Dij es la disance enre i e j, provenan du sie du CEPII. UM es une variable muee qui vau 1, lorsque i e j paragen la même zone monéaire. Elle es décomposée en UMOA e UDEAC, pendan la période de 198 à 1993, e en UEMOA e CEMAC, sur la période de 1994 à 2. LAND es une variable muee qui vau 1, si i e j paragen une fronière. OIL es une dummy qui prend en compe les pays pérolifères, COTON es une dummy qui prend en compe les pays coonniers, ij es le erme d'erreur. Les données uilisées pour esimer nore modèle graviaionnel proviennen du sie du CEPII. 2-2 Modèle VAR srucurel En plus du modèle graviaionnel, nous uilisons la méhode VAR srucurelle e la procédure de décomposiion développée par Blanchard e Quah (1989) afin de mesurer la corrélaion des chocs enre pays, e d'examiner la viesse à laquelle les économies s'ajusen à ces chocs. 2-2-1 Idenificaion des chocs L uilisaion du modèle VAR «srucurel» perme de passer des chocs issus d une VAR canonique à des chocs économiquemen inerpréables. Suivan une approche iniiée par Blanchard e Quah (1989), l idenificaion es obenue en imposan une série de resricions sur l effe, à long erme, de chaque perurbaion au niveau des rois variables incluses dans nore modèle VAR : - le flux des exporaions appréhendé par le flux du commerce bilaéral inra zone ; - les prix appréhendés par l indice des prix à la consommaion ; - la producion appréhendée par le PIB par êe. L objecif de ce papier es d idenifier e de comparer les différens chocs de poliique économique enre les pays membres de la Zone Franc CFA. L idenificaion des impulsions srucurelles repose sur rois hypohèses : 1- un choc de poliique commerciale ne se ransme pas au prix ni à l offre globale ; 2- un choc sur les prix a un impac sur la poliique commerciale e sur l offre globale ; ij 3- un choc d offre a un effe sur oues les variables du sysème (flux de commerce bilaéral, prix, offre). j 3 ij (2) 6
Le modèle peu êre exprimé sous la forme d une moyenne mobile : = + + = + X A ε A1ε 1... A ε i i= Avec i X Où X X = P Y X, P i = L Aiε, Y, désigne respecivemen, le flux des exporaions, les prix, la producion. Où L es l opéraeur reard e VAR( ) = I. Le choix du nombre de décalage es déerminé, grâce aux crières de Akaike e Schwarz. d ε p ε = ε (3) s ε d P s Où ε, ε, ε représenen respecivemen, les chocs de demande réelle, de prix e les chocs d offre qui frappen l économie. Où ys a i Xd Xp Xs a i a i a i Pd Pp Ps A i = a i a i a i (4) yd yp ys a i a i a i doi êre inerpréé comme l'effe d'un choc d offre en -i sur le PIB réel en. En résumé, le veceur obéi à un processus vecoriel moyenne mobile d'ordre infini. On obien ainsi les deux ouils radiionnels de la modélisaion VAR ; il s agi des foncions de réponses aux chocs e des décomposiions de la variance de l erreur de prévision. Cependan, vu la difficulé liée à la modélisaion VAR srucurel, on effecue une orhogonalisaion elle que préconisée par Shapiro e Wason (1988), Blanchard e Quah (1989), King e al. (1992). L orhogonalisaion auorise une décomposiion de la variance de l erreur de prévision correspondan aux différenes séries comme somme des conribuions des différens chocs srucurels. Cee méhode nous perme de dégager, pour chaque pays, des chocs d offre, de demande réelle e de prix. 7
8 2-2-2 Idenificaion des composanes communes e spécifiques des chocs par le filre de Kalman Il s agi d idenifier une composane commune e une composane spécifique (à chaque pays) au sein d un ype de choc pour le groupe de pays éudié, en considéran le cas des chocs de demande réels d un groupe de pays. Il fau alors décomposer ces chocs de la manière suivane : = d d d d c d d d d d d 3 2 1 3 2 1 3 2 1 1 1 1 α α α α θ θ θ ε ε ε (5) où le premier veceur es consiué des chocs de demande réels que nous avons déerminés précédemmen dans les modèles VAR srucurel, les indiquen, pour chaque pays, dans quelle mesure la composane commune déermine le choc de demande réel, c représenan le choc commun, e i, le choc spécifique à chaque pays (oujours du poin de vue de l offre). Les e n éan pas observables, il s agi de les esimer à ravers un modèle espace-éa (à composanes inobservables) par la procédure du filre de Kalman. Il nous fau donc déerminer une équaion de mesure e une équaion de ransiion. En fai, l équaion de mesure es exprimée par l équaion précédene. L équaion de ransiion se présene quan à elle de la manière suivane : = 2 3 2 2 2 1 3 2 1 1 σ σ σ α α α α IIDN d d d d c (6) On fai donc l hypohèse que les composanes communes son des bruis blancs, e que les différens chocs srucurels ne son pas auocorrélés. Le filre de Kalman va donc nous permere d esimer les séries des (composanes communes e spécifiques), les pars de la composane commune au sein des chocs de demande réels naionaux, ainsi que les variances. Ainsi, avec l idenificaion d une endance commune, on dispose d un nouvel insrumen de mesure de l asymérie enre pays. Ceux ayan enregisré une conribuion imporane de la par de la variance de leur chocs de demande réels vis-à-vis de la endance commune présenen un caracère symérique par rappor à ce choc. En d aures ermes, plus la par de la variance des chocs de demande réelle d un pays sera expliquée par la endance commune, plus ce pays aura endance à présener un caracère symérique de ces mêmes chocs vis-à-vis de pays présenan les mêmes caracérisiques. La décomposiion de la variance des chocs se présene de la manière suivane : 2 2 2 j ij ij α ε σ θ σ + = (7)
avec i le pays éudié e j la naure du choc. La par de la variance du choc expliquée par la endance commune es alors égale au raio 2 3- Inerpréaion des résulas 3-1 Le modèle de gravié θ σ 2 ij ε ij L équaion de gravié augmenée a éé esimée sur données de panel en uilisan les MCG sans effes avec correcion d hééroscédasicié. L esimaeur uilisé es PCSE (Panel Cross Secion Error). Les résulas obenus on éé plus robuses que ceux obenus avec les MCG avec effes fixes e aléaoires. L échanillon compore 2358 observaions, de 198 à 22. La variable dépendane es le flux des exporaions. L échanillon a éé divisé en deux sous-périodes. L inérê de ce découpage es double. Dans un premier emps, il perme de prendre en compe l effe des programmes d ajusemens srucurels sur la période 198 1993 ainsi que les effes de la dévaluaion compéiive survenue sur la période 1994 2. Dans un second emps, il monre l imporance de l analyse des effes insiuionnels. En effe, enre 198 e 2, des changemens son inervenus dans les insiuions des pays de la zone CFA avec l avènemen de l UEMOA e de la CEMAC. Les résulas de nore esimaion son présenés aux ableaux 1, 2 e 3. (8) Tableau 1 : Esimaion du modèle graviaionnel sur la période de 198 à 1993 Dependen Variable: LOG(XIJCOR) Mehod: Pooled Leas Squares Cross-secions included: 128 Toal pool (unbalanced) observaions: 137 Cross-secion weighs (PCSE) sandard errors & covariance (no d.f. correcion) Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. LOG(GDPT*GDPTJ).13992.35568.39342.6941 LOG(GDP*GDPJ) 1.6154.3253 49.64756. LOG(DIJ) -.313629.444-7.63712. CEMAC 1.189252.122967 9.671322. UEMOA 3.13593.1786 28.9822. LAND 1.126699.49398 22.8879. OIL.324932.51422 6.31895. COTON -.138655.53643-2.584746.98 C -69.4586 1.26421-54.94226. R-squared.943751 Mean dependen var 3.49924 Adjused R-squared.943421 S.D. dependen var 8.36877 S.E. of regression 1.99615 Akaike info crierion 3.26974 Sum squared resid 5393.29 Schwarz crierion 3.3448 Log likelihood -223.772 F-saisic 2854.389 Durbin-Wason sa.779621 Prob(F-saisic). Source : Esimaion des aueurs. 9
Tableau 2 : Esimaion du modèle graviaionnel sur la période de 198 à 22 Dependen Variable: LOG(XIJCOR) Mehod: Pooled Leas Squares Cross-secion weighs (PCSE) sandard errors & covariance Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. LOG(GDPT*GDPTJ).77341.2757 2.85197.51 LOG(GDP*GDPJ) 1.446936.25627 56.46141. LOG(DIJ) -.43591.3614-11.92646. CEMAC 1.66667.9713 1.9956. UEMOA 3.31197.86999 34.8418. LAND 1.2913.4611 25.341. OIL.6256.585 12.21356. COTON -.35969.5574 -.711225.477 C -62.2312 1.385-6.374. R-squared.92866 Mean dependen var 3.244591 Adjused R-squared.928417 S.D. dependen var 8.2867 S.E. of regression 2.19665 Akaike info crierion 3.51815 Sum squared resid 11328.53 Schwarz crierion 3.532821 Log likelihood -413.251 F-saisic 3822.238 Durbin-Wason sa.649611 Prob(F-saisic). Source : Esimaion des aueurs. Tableau 3 : Esimaion du modèle graviaionnel sur la période de 1994 à 22 Dependen Variable: LOG(XIJCOR) Mehod: Pooled Leas Squares Cross-secion weighs (PCSE) sandard errors & covariance Variable Coefficien Sd. Error -Saisic Prob. LOG(GDPT*GDPTJ).36791.818 3.75511.2 LOG(GDP*GDPJ).177142.376 4.779879. LOG(DIJ) -1.722398.143974-11.96325. CEMAC -.9712.263532-3.442161.6 UEMOA 1.7236.22195 7.764623. LAND 1.431575.197897 7.233932. OIL 1.29275.224676 4.581159. COTON -.945737.25389-4.6465. C.36791.818 3.75511.2 R-squared.432972 Mean dependen var -.61212 Adjused R-squared.428922 S.D. dependen var 3.8335 S.E. of regression 2.3278 Sum squared resid 531.281 F-saisic 16.914 Durbin-Wason sa.272418 Prob(F-saisic). Source : Esimaion des aueurs. 1
3-1-1 Période 198-1993 Cee phase correspond à la période d applicaion des programmes d ajusemen srucurels dans les pays de la zone CFA, suie aux déséquilibres macroéconomiques. Au vu des résulas obenus (Tableau 1), les esimaions effecuées sur la période 198-1993 son assez robuses. Le pouvoir explicaif du modèle es de 94,3 %, e le modèle es globalemen significaif. Toues les variables, excepé le PIB par êe, son significaivemen différenes de zéro. Les esimaions obenues son conformes aux résulas empiriques obenus dans les ravaux anérieurs. L éloignemen de deux pays rédui les échanges de,73 %, andis que l augmenaion du PIB réel e du PIB par habian les inensifie. Le parage d une fronière commune es égalemen un des élémens déerminans qui explique l accroissemen des échanges bilaéraux. Le PIB e les variables muees union monéaire (CEMAC, UEMOA) e fronière commune (Land) conribuen le plus à l augmenaion des flux des exporaions. Les pays de la Zone Franc ayan une fronière commune commercen rois fois plus que les aures pays. Par ailleurs, les résulas monren que les échanges bilaéraux augmenen dans la zone UEMOA (ex CEAO) de 22,27 fois e dans la zone CEMAC (ex UDEAC), de 3,28 fois. En d aures ermes, le commerce dans la zone UEMOA es 6,78 fois plus inense que dans la zone CEMAC. L analyse des saisiques du FMI confirme les résulas obenus. Pendan cee sous-période, la par du commerce inra zone dans le commerce oal de l UEMOA es plus imporane que dans la zone CEMAC. Celle-ci es comprise enre 8 e 11 % dans l UEMOA, andis que dans la zone CEMAC, elle flucue enre,9 e 3,51 %. Au vu de ces résulas, l on peu affirmer que l objecif de la CEAO, qui éai, enre aures, de favoriser les échanges enre ces pays en réponse aux problèmes de débouchés, a éé aein. Les pays produceurs de pérole commercen davanage enre eux, que ceux, produceurs de coon. Duran la sous-période 198 1993, les échanges enre les pays produceurs de pérole augmenen de 1,38 %, andis que ceux des produceurs de coon n augmenen que de,87 %. Ceci s explique par la chue des prix à l'exporaion des maières premières agricoles (coon, noammen) duran cee période, suie à la déérioraion des ermes de l'échange e des poliiques de dévaluaion compéiive menées par les pays voisins n'apparenan pas à la zone CFA. 3-1-2 Période 1994-22 Pendan la sous-période 1994-21, nous ajouons au modèle graviaionnel les variables indicarices CEMAC, UEMOA, LAND, OIL e COTON pour enir compe de l effe des différenes zones monéaires, des fronières e des pays produceurs de pérole e de coon de la Zone Franc sur les échanges bilaéraux. La qualié de l ajusemen évaluée par le coefficien de déerminaion R 2 indique que 43 % des flucuaions des exporaions son expliquées par le modèle. Tous les coefficiens associés aux variables esimées son significaivemen différens de zéro. Le modèle es globalemen significaif. L inroducion des variables LAND, OIL e COTON dans le modèle monre que le flux des exporaions ne dépend pas seulemen des variables radiionnelles du modèle de gravié. Les échanges augmenen de 4,17 % de plus dans les pays paragean une fronière commune que dans les aures pays de la Zone Franc e l effe de la disance sur la variable exogène diminue de moiié (Tableau 3). Par ailleurs, le PIB des pays i e j explique posiivemen les flux commerciaux enre eux. Lorsque le PIB augmene de 1 %, le flux des exporaions s accroî de,1 %. Cependan, comparé à la sous-période 198-1993, ce effe es faible. La crise poliique e économique qui sévi dans les pays de la zone CFA, depuis 1999, a enraîné un nouveau ralenissemen de l économie des pays membres. L inroducion des variables muees CEMAC e UEMOA indique que l apparenance à une zone monéaire commune agi posiivemen sur les échanges 11
bilaéraux. Touefois, comparé à la sous-période 198-93, ce effe diminue : les pays de la zone UEMOA commercen 13,87 fois plus que les pays de la zone CEMAC. Touefois, l effe des zones monéaires n es pas idenique. On pourrai en conclure que la consiuion des unions monéaires e économiques, dans les deux zones, n a qu un effe négligeable sur les échanges bilaéraux inra zone. Au delà de la faciliaion de la circulaion des biens e services, l objecif de la créaion de ces insiuions es de caalyser les exporaions, en général, e le commerce inra zone, en pariculier. Le commerce bilaéral enre les pays produceurs de pérole s accroî de 2,8 %, andis que l accroissemen es de,38 % dans les pays produceurs de coon. Ces résulas dissimulen la faiblesse du commerce inra zone. Selon le FMI, le commerce inra UEMOA es oujours freiné par d'imporanes barrières non arifaires (normes naionales, resricions quaniaives sur ceraines imporaions, discriminaion de raiemen des produis naionaux e régionaux, ec.). Quan à la zone CEMAC, le arif préféreniel adopé en 1994 sur le commerce inra-communauaire es appliqué de manière inégale. 3-1-3 Période 198-22 Sur la période 198-22, les esimaions obenues (Tableau 2) monren que le flux des exporaions es expliqué à 92,86 % par le modèle graviaionnel. Les coefficiens de oues les variables, excepé celui du coon, son significaifs. Tou comme dans les sous-périodes, la conribuion de la variable union monéaire de la zone UEMOA à l augmenaion des flux d exporaion es la plus imporane. Ceci découle du fai que le processus d inégraion dans la Zone Franc a renforcé la libre circulaion des biens, des services e des personnes, andis que dans la zone CEMAC, malgré l insiuion d une union douanière, il exise oujours des barrières insiuionnelles qui enraven le commerce bilaéral. Dans une éude plus approfondie e comporan des données plus récenes, Carrère (25) monre que les pays de l'uemoa e de la CEMAC commercen davanage au sein de chaque union qu'avec d'aures pays, oues choses égales par ailleurs, e que ces effes son imporans (Lochard, 25). On en dédui que l uilisaion d une monnaie commune a une plus fore incidence sur les échanges exérieurs de la zone UEMOA que de la zone CEMAC. La aille de l économie, mesurée par le PIB, es la seconde variable qui a un effe significaivemen posiif sur le flux des exporaions. La disance qui sépare deux pays a un effe négaif sur les échanges bilaéraux. Les résulas obenus son conformes à la liéraure, même si les coefficiens rouvés dans nore esimaion diffèren. Comme on peu le consaer dans les sous-périodes considérées, les pays produceurs de pérole commercen davanage enre eux que les pays produceurs de coon, cerainemen parce que la plupar de ces pays son enclavés. 3-2 Esimaion par le modèle VAR srucurel 3-2-1 Analyse par l approche de la corrélaion des chocs srucurels dans la zone UEMOA a- Chocs de poliique commerciale L analyse des corrélaions au niveau des chocs de demande réel (Tableau 4) monre une relaive symérie des effes enregisrés. En effe, la plupar des corrélaions significaives on une valeur moyenne de,5, e son ous de même signe, à l excepion du choc sur le Bénin qui présene un caracère mixe (un signe posiif e un négaif). On noe ainsi qu un choc de poliique commerciale, dans un pays quelconque de l UEMOA, affece généralemen deux aures pays de 12
la Zone Franc, e la plupar du emps, il s agi de pays fronaliers, ou ayan de rès bons rappors commerciaux enre eux. Ces résulas éaien prévisibles dans la mesure où les pays de la zone UEMOA présenen, dans l ensemble, une même spécificié, du poin de vue de leurs exporaions : la spécialisaion dans des monoculures d exporaion. A l excepion de la Côe d Ivoire, don l économie es un peu diversifiée, avec un issu indusriel plus dense, la plupar des aures pays son réduis à l exporaion des maières premières (coon, café, phosphae). L explicaion peu aussi enir au fai que le commerce bilaéral enre les pays membres de la zone UEMOA es praiquemen basé sur les mêmes produis. Il exise donc une similarié frappane marquée par la symérie de chocs au niveau des poliiques commerciales ; ce qui perme de conclure que les chocs de poliiques commerciales on un effe symérique dans la zone UEMOA. Tableau 4 : Chocs de demande réelle dans l UEMOA Corrélaions e1ben e1bfa e1civ e1mli e1ner e1sen e1go e1ben Correlaion 1,552(*),128,299 -,586(*) -,32 -,86 Sig. (2-ailed),17,614,244,11,899,733 e1bfa Correlaion,552(*) 1,452 -,11 -,131,231 -,222 Sig. (2-ailed),17,6,965,64,357,377 e1civ Correlaion,128,452 1 -,5,416,47(*),228 Sig. (2-ailed),614,6,985,86,49,362 e1mli Correlaion,299 -,11 -,5 1 -,261,21,534(*) Sig. (2-ailed),244,965,985,311,438,27 e1ner Correlaion -,586(*) -,131,416 -,261 1,52(*),379 Sig. (2-ailed),11,64,86,311,34,121 e1sen Correlaion -,32,231,47(*),21,52(*) 1,265 Sig. (2-ailed),899,357,49,438,34,287 e1go Correlaion -,86 -,222,228,534(*),379,265 1 Sig. (2-ailed),733,377,362,27,121,287 * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). Source: Esimaions des aueurs. b- Chocs des prix Le ableau 5 monre le caracère foremen asymérique des chocs de prix dans la zone UEMOA. En aesen les différens signes observés au niveau des chocs inervenus au Burkina e en Côe d Ivoire. Par ailleurs, on noe l exisence de deux groupes au sein des pays de cee Zone Franc : ceux dans lesquels les chocs de prix son pluô symériques (Bénin, Burkina, Niger, Sénégal, Togo) e ceux dans lesquels ces chocs son asymériques (Côe d Ivoire, Mali). Il apparaî ainsi que les chocs de prix dans la zone UEMOA on un caracère asymérique beaucoup plus marqué. 13
Tableau 5 : Les chocs de prix dans l UEMOA e2ben e2bfa e2civ e2mli e2ner e2sen e2go * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). ** Correlaion is significan a he.1 level (2-ailed). Source : Esimaions des aueurs. c- Chocs d offre globale Correlaions e2ben e2bfa e2civ e2mli e2ner e2sen e2go Correlaion 1,38,98 -,296,565(*) -,25,51 Sig. (2-ailed),881,698,249,15,923,841 Correlaion,38 1 -,72(**) -,483(*) -,147 -,198 -,256 Sig. (2-ailed),881,1,5,56,431,35 Correlaion,98 -,72(**) 1,179,24,458,27 Sig. (2-ailed),698,1,491,417,56,279 Correlaion -,296 -,483(*),179 1 -,125 -,78,464 Sig. (2-ailed),249,5,491,633,765,6 Correlaion,565(*) -,147,24 -,125 1 -,277,26 Sig. (2-ailed),15,56,417,633,266,413 Correlaion -,25 -,198,458 -,78 -,277 1,13 Sig. (2-ailed),923,431,56,765,266,66 Correlaion,51 -,256,27,464,26,13 1 Sig. (2-ailed),841,35,279,6,413,66 Les chocs d offre globale son rès disparaes (Tableau 6). Les valeurs des ampliudes des corrélaions iner UEMOA obenues son assez différenes, du poin de vue des signes obenus e de leurs valeurs inrinsèques. De ce fai, l asymérie des chocs d offre globale apparaî comme une évidence. Tableau 6 : Les chocs d offre réelle dans l UEMOA Correlaions e3ben e3bfa e3civ e3mli e3ner e3sen e3go e3ben e3bfa e3civ e3mli e3ner e3sen e3go Correlaion 1,92 -,176,214 -,526(*),53 -,85 Sig. (2-ailed),716,484,49,25,835,738 Correlaion,92 1,574(*),91 -,34 -,26 -,422 Sig. (2-ailed),716,13,729,168,413,81 Correlaion -,176,574(*) 1 -,28 -,12 -,47 -,263 Sig. (2-ailed),484,13,915,687,94,292 Correlaion,214,91 -,28 1 -,25,171,491(*) Sig. (2-ailed),49,729,915,334,511,45 Correlaion -,526(*) -,34 -,12 -,25 1,311,229 Sig. (2-ailed),25,168,687,334,29,36 Correlaion,53 -,26 -,47,171,311 1,33 Sig. (2-ailed),835,413,94,511,29,221 Correlaion -,85 -,422 -,263,491(*),229,33 1 Sig. (2-ailed),738,81,292,45,36,221 * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). ** Correlaion is significan a he.1 level (2-ailed). Source : Esimaions des aueurs. 14
3-2-2 Analyse par l approche de la corrélaion des chocs srucurels dans la zone CEMAC a- Chocs de poliique commerciale Il n exise aucun coefficien de corrélaion significaif applicable aux pays de la zone CEMAC (Tableau 7) ; ce qui confirme les résulas du modèle graviaionnel qui monrai une faiblesse remarquable du niveau du commerce bilaéral dans la CEMAC. Ces résulas meen donc en évidence la difficulé, pour les décideurs des pays de la CEMAC, à prendre les bonnes décisions dans le domaine du commerce. Tableau 7 : Les chocs de demande réelle dans la CEMAC Correlaions e1cmr e1cog e1gab e1rca e1cd e1cmr e1cog e1gab e1rca e1cd Correlaion 1 -,78 -,242,313 -,7 Sig. (2-ailed),759,334,26,784 Correlaion -,78 1 -,281 -,19,157 Sig. (2-ailed),759,259,45,534 Correlaion -,242 -,281 1 -,298 -,177 Sig. (2-ailed),334,259,23,482 Correlaion,313 -,19 -,298 1,183 Sig. (2-ailed),26,45,23,468 Correlaion -,7,157 -,177,183 1 Sig. (2-ailed),784,534,482,468 * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). Source : Esimaions des aueurs. b- Chocs de poliique de prix S agissan de la poliique des prix, les résulas son ideniques à ceux obenus précédemmen. L inexisence de corrélaion significaive me en lumière une asymérie plus marquée e plus évidene dans cee zone (Tableau 8). Tableau 8 : Les chocs de prix dans la CEMAC Correlaions e2cmr e2cog e2gab e2rca e2cd e2cmr e2cog e2gab e2rca e2cd Correlaion 1 -,288,379 -,218,148 Sig. (2-ailed),246,121,385,557 Correlaion -,288 1 -,291,61 -,178 Sig. (2-ailed),246,241,89,48 Correlaion,379 -,291 1 -,245,189 Sig. (2-ailed),121,241,328,451 Correlaion -,218,61 -,245 1 -,195 Sig. (2-ailed),385,89,328,439 Correlaion,148 -,178,189 -,195 1 Sig. (2-ailed),557,48,451,439 * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). ** Correlaion is significan a he.1 level (2-ailed). Source : Esimaions des aueurs. 15
c- Chocs d offre Seule la corrélaion enre le Cameroun e le Congo présene un significaivié (Tableau 9). Ainsi, dans la zone CEMAC, la coordinaion des poliiques économiques émanan de l offre globale peu poser des problèmes aux insances chargées de mere sur pied des sraégies de poliique économique. Tableau 9 : Les chocs d offre dans la CEMAC Correlaions e3cmr e3cog e3gab e3rca e3cd e3cmr e3cog e3gab e3rca e3cd Correlaion 1,667(**) -,26 -,86,153 Sig. (2-ailed),2,411,736,544 Correlaion,667(**) 1 -,26 -,151,329 Sig. (2-ailed),2,298,549,182 Correlaion -,26 -,26 1 -,341 -,197 Sig. (2-ailed),411,298,165,434 Correlaion -,86 -,151 -,341 1,116 Sig. (2-ailed),736,549,165,648 Correlaion,153,329 -,197,116 1 Sig. (2-ailed),544,182,434,648 * Correlaion is significan a he.5 level (2-ailed). ** Correlaion is significan a he.1 level (2-ailed). Source : Esimaions des aueurs. 3-3 Décomposiion de la variance e simulaions 3-3-1 Sources des variaions du commerce inra zone Les ableaux 1 e 11 meen en évidence la conribuion des chocs aux flucuaions du niveau du commerce inra zone. On observe globalemen une prédominance des chocs de demande réelle, pour la plupar des pays de l échanillon. Un peu erraique dans la zone UEMOA, cee prédominance es beaucoup plus uniforme dans la zone CEMAC, avec environ, plus de 65 % de la conribuion émanan du flux de commerce bilaérale inra zone. Elle se mainien, en général, après les cinq premières années, e elle jusifie les 6 % de la variabilié du commerce inra zone. Cependan pour le Bénin, le Burkina e le Niger on observe une conribuion beaucoup plus imporane du PIB par êe aux variaions du flux du commerce bilaérale. En effe, pour les deux premiers pays, c es pluô le niveau du PIB par êe qui conribue le plus aux flucuaions du commerce bilaéral, à long erme. Pour le Niger cependan, ce son les conribuions du prix qui prédominen, à long erme. On observe en général, pour les réponses des chocs, que les changemens dans le flux de commerce bilaéral inra zone se solden, à cour erme, par un effe négaif sur l indice des prix à la consommaion, e par un effe mixe sur le niveau du PIB par êe, A long erme, en revanche, on noe un impac négaif marqué sur les prix, andis que le niveau du flux bilaéral inra zone enregisre un endance à la hausse. De même, on observe une endance baissière de niveau du PIB par êe, à long erme. 16
Tableau 1 : Décomposiion de la variance du flux de commerce bilaéral inra zone de la zone UEMOA Période S.E. Shock1 Shock2 Shock3 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOBEN): 1.15135 1... 5.26429 83.26353 5.871962 1.86451 1.388755 59.21958 15.6554 25.1252 15.676868 45.956 23.9523 3.14471 2.756678 36.9824 33.5826 29.9597 3 2.42641 4.6592 22.61947 36.72134 5 11.66852 38.755 24.1181 37.8685 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOBFA): 1.14811 1... 5.214853 62.876 17.17616 2.238 1.23733 57.262 18.59257 24.14723 15.2615 48.489 16.51545 35.43565 2.292538 38.458 13.5761 48.38431 3.414557 18.9644 7.998349 73.3761 5 1.97745 2.74634 3.314477 93.9889 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOCIV): 1.15223 1... 5.196317 79.51969 3.284235 17.1968 1.222349 67.87737 5.744821 26.37781 15.2285 66.955 6.78264 26.26236 2.23276 66.9657 7.33528 26.5729 3.235348 65.4856 7.78982 26.72512 5.236742 65.22974 7.977647 26.79261 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOMLI): 1.26495 1... 5.31394 85.76544 9.529945 4.74612 1.34894 7.196 22.39737 7.583572 15.36156 67.92771 23.57415 8.498145 2.365663 67.4268 24.19259 8.381332 3.372533 65.3797 25.88191 8.73839 5.37458 64.9596 26.2679 8.77338 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLONER): 1.81684 1... 5.125655 73.59116 25.856 1.323242 1.196232 37.57666 59.38742 3.3592 15.2167 33.42748 63.24821 3.324312 2.211398 33.1436 63.6329 3.382349 3.226363 29.12857 67.1142 3.7717 5.233716 27.4799 68.58772 3.933192 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOSEN): 1.235835 1... 5.278254 87.8592 4.45523 7.685955 1.31152 8.1167 4.28153 15.6917 15.322974 79.58445 4.834985 15.5856 2.325114 79.4727 5.94785 15.43252 3.34262 77.9317 7.911669 14.18516 5.34161 77.71148 8.1225 14.16827 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOTGO): 1.323775 1... 5.449873 85.4485 11.5352 3.16294 1.473732 82.36414 13.6695 4.2899 15.493894 82.12449 12.92214 4.95337 2.58637 81.72973 12.7828 5.561984 3.529351 81.3437 12.36312 6.33257 5.55319 8.91558 12.5892 7.25493 Source: Esimaions des aueurs. 17
Tableau 11 : Décomposiion de la variance du flux de commerce bilaéral inra zone de la CEMAC Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOCMR): 1.265559 1... 5.382932 61.47391 13.343 25.1839 1.386512 6.72643 13.35645 25.91712 15.39281 6.58629 13.3159 26.9781 2.392731 6.56628 13.3286 26.11286 3.392836 6.5612 13.31719 26.12269 5.392841 6.5623 13.31716 26.12261 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOCGO): 1.36543 1... 5.48499 67.3491 8.959159 23.69993 1.58291 64.8239 12.49694 22.67997 15.59284 64.6866 12.618 22.71214 2.59353 64.68193 12.6619 22.71188 3.59377 64.67996 12.684 22.712 5.59377 64.67995 12.685 22.712 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOGAB): 1.43595 1... 5.566 86.879 4.48265 8.7133 1.58656 86.674 4.634192 8.75846 15.589345 86.46321 4.745 8.832743 2.589828 86.483 4.727282 8.871886 3.5981 86.34451 4.752239 8.93247 5.59252 86.368 4.776391 8.922927 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLORCA): 1.336661 1... 5.518613 77.27749 15.49281 7.2297 1.53955 74.2296 17.18369 8.58675 15.54924 73.53611 16.5754 9.893355 2.55576 72.616 17.44449 9.944912 3.56354 72.2884 17.48837 1.48279 5.567595 71.71595 17.52691 1.75713 Variance Decomposiion of LOG(XIJGLOTCD): 1.65816 1... 5.765565 78.7514 5.613487 15.68137 1.828345 77.99689 5.57463 16.42848 15.851158 78.23846 5.481121 16.2842 2.8565 78.3335 5.469369 16.22728 3.859236 78.21523 5.49938 16.28573 5.859557 78.21696 5.497437 16.28561 Source : Esimaions des aueurs. 3-3-2 Source de variaions des prix L observaion des ableaux 12 e 13 me en évidence la conribuion des chocs aux flucuaions des prix. On disingue, en général, rois groupes de pays qui présenen des similiudes dans la conribuion aux chocs de prix. Le premier groupe es consiué de pays dans lesquels la conribuion des chocs de flux bilaéraux explique l esseniel de la variabilié des prix. Il s agi du Cameroun, de la Côe d Ivoire, du Tchad, du Togo, e de la République Cenrafricaine. Le niveau de conribuion de ces différens chocs es d environ 45 %, en moyenne, par pays. Le deuxième 18
groupe comprend les pays où la conribuion des prix explique, en grande parie, la variabilié de l indice des prix à la consommaion. Il s agi du Gabon, du Congo, du Sénégal, du Niger, e du Mali. La moyenne de la conribuion de ces chocs es de 65 % par pays. Enfin, le dernier groupe, comprenan le Bénin e le Burkina, es caracérisé par une conribuion fore du PIB par êe aux flucuaions des prix à la consommaion. On noe en moyenne, une conribuion par pays de près 67 %. L analyse des réponses des chocs me en évidence un impac significaif du PIB par êe sur la variaion des prix. Les esimaions monren qu un choc de demande nominale maérialisan une augmenaion des prix se solde par une augmenaion à cour erme du niveau du PIB par êe e du niveau de l indice des prix à la consommaion, e par une baisse du flux de commerce bilaéral. En revanche, à long erme, on noe pluô une réacion négaive des flux de commerciaux bilaéraux e du PIB par êe. 19
Tableau 12 : Décomposiion de la variance des prix de la zone UEMOA Variance Decomposiion of LOG(PIJBEN): 1.15141 34.9625 65.3975. 5.85359 72.49811 11.6116 15.972 1.166751 44.33165 21.63675 34.316 15.262292 31.95195 32.8956 35.95849 2.291445 28.9529 37.73132 33.31579 3.96493 36.7988 25.3117 37.8922 5 5.518462 35.68853 26.2653 38.1494 Variance Decomposiion of LOG(PIJBFA): 1.928 1.72155 98.27845. 5.173699 19.22585 33.9612 46.81313 1.2248 16.44884 25.59911 57.9525 15.2748 11.73887 18.83369 69.42744 2.34846 7.4157 12.92783 79.65716 3.565148 2.699821 6.276326 91.2385 5 1.661992.312242 2.965482 96.72228 Variance Decomposiion of LOG(PIJCIV): Period S.E. Shock1 Shock2 Shock3 1.4949 6.517578 93.48242. 5.91891 45.7723 43.52624 1.7353 1.124623 41.61 34.66251 23.73748 15.138698 42.46519 32.6469 24.9312 2.146384 42.52234 31.68743 25.7923 3.15289 42.6379 31.3829 26.3392 5.15547 42.6681 3.79197 26.53993 Variance Decomposiion of LOG(PIJMLI): 1.5766 3.26896 96.7319. 5.151555 2.5232 74.6584 5.431849 1.24392 13.29964 74.962 11.73836 15.21665 18.522 69.39932 12.5546 2.22558 18.53382 69.37484 12.9134 3.233617 18.3969 68.9679 12.6361 5.23659 18.43114 68.92728 12.64158 Variance Decomposiion of LOG(PIJNER): 1.3686.335635 99.66437. 5.84189 1.4542 86.73915 2.86837 9.93411 8.514581 87.4675 4.18371 14.14821 7.65433 88.185 4.334849 19.111662 6.95645 88.4821 4.635389 29.12758 6.331179 88.78785 4.88973 5.128596 5.879795 89.62 5.6181 Variance Decomposiion of LOG(PIJSEN): 1.36753 6.17192 93.98281. 5.139953 26.81872 67.52993 5.651344 9.2249 24.96535 64.73418 1.347 14.225564 21.95382 63.35472 14.69146 19.23772 21.44178 61.75541 16.8282 29.237633 24.1113 59.47195 16.51691 5.24166 24.7893 59.958 16.1239 Variance Decomposiion of LOG(PIJTGO): 1.33863 1.786772 98.21323. 5.8177 33.37368 58.74939 7.87693 1.1228 51.91215 37.4976 1.5979 15.115383 56.82553 31.5592 11.66854 2.12514 59.76339 27.9757 12.2691 3.137988 62.65837 24.48768 12.85394 5.15344 64.77684 21.93595 13.28721 Source : Esimaions des aueurs. 2
Tableau 13 : Décomposiion de la variance des prix de la zone CEMAC Variance Decomposiion of LOG(PIJCMR): 1.73367 2.71891 79.2819. 5.136479 34.87535 36.15394 28.9771 1.156258 43.59884 32.6426 23.7969 15.15749 43.27213 32.23531 24.49257 2.157634 43.314 32.1924 24.49756 3.157694 43.3985 32.17374 24.51641 5.157696 43.316 32.17316 24.51678 Variance Decomposiion of LOG(PIJCGO): 1.329 6.997299 93.27. 5.7773 32.424 57.88572 1.114 1.89749 33.39198 55.3546 11.25396 15.9574 33.75717 55.11 11.24271 2.9586 33.75291 54.99967 11.24742 3.961 33.75434 54.99815 11.24751 5.961 33.75435 54.99813 11.24751 Variance Decomposiion of LOG(PIJGAB): 1.27667 2.32734 97.96727. 5.5466 12.17226 75.11917 12.7857 1.69674 8.81775 71.2762 2.176 15.8796 8.751349 66.2555 25.4311 2.88548 8.968334 63.24227 27.7894 3.97831 9.25566 6.37369 3.37125 5.15119 9.459194 58.6151 31.93929 Variance Decomposiion of LOG(PIJRCA): 1.31613 9.894766 9.1523. 5.53842 19.5282 59.61567 2.86352 1.755 4.5719 34.565 24.93276 15.8888 38.7545 37.89793 23.35162 2.86523 41.22657 33.87774 24.89568 3.9498 41.56866 33.74554 24.68581 5.92573 41.995 33.55593 24.54313 Variance Decomposiion of LOG(PIJTCD): 1.21669 49.5262 5.4738. 5.961 8.4493 1.46268 9.492393 1.17252 79.75298 1.14111 1.1591 15.1826 78.82135 1.27697 1.9168 2.1183 79.22128 1.1651 1.61821 3.1189 79.38385 1.7888 1.53727 5.11112 79.39812 1.7155 1.5332 Source : Esimaions des aueurs. 3-3-3 Source des variaions de l acivié économique Les sources de variaion des flucuaions du niveau du PIB par êe s expliquen, à cour erme, en grande parie, par les chocs de poliiques économiques, les chocs de poliiques commerciales, e dans une moindre imporance, par les chocs de prix. Les chocs de poliique économique y conribuen pour 52 % en moyenne, ceux de poliiques commerciales, pour 29 %, e les chocs de poliique de prix, pour 19 %. Les chocs d offre dans l explicaion des flucuaions du PIB par êe, semblen prédominer. 21