Université d Abomey Calavi. Dr Ichaou MOUNIROU, Université de Parakou

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Université d’Abomey Calavi Dr Ichaou MOUNIROU, Université de Parakou

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TROISIEME SENIOR POLICY ACTE DU COLLOQUE

Commerce Régional en Afrique : Enjeux et Opportunité

Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une analyse par le modèle de gravité, BEKE Tite Ehuitché, University Félix Houphouët Boigny (Côte d’Ivoire), pp. 3 - 28

Fraudes sur facture et commerce transfrontalier entre le Bénin et le Nigeria : une analyse de la causalité par l'approche de Toda et Yamamoto, BESSAN Eudoxie, Université d’Abomey-Calavi, Chaire OMC-CIDI (Bénin), pp.29 - 50

Intégration régionale et pauvreté en Afrique : une analyse spatiale, MPABE BODJONGO Mathieu J., University of Yaounde II Soa (Cameroun), pp.51 - 67

Libéralisation commerciale et échanges intra-communautaires : une analyse empirique des effets du TEC-UEMOA, DADEGNON Aimé Kocou, Université de Parakou (Bénin), pp.68 - 87

Product Space and Regional Trade in the ECOWAS, KOTCHONI Rachidi, EconomiX - CNRS, Université Paris Nanterre, France; EDON Cyriaque, Université d’Abomey-Calavi (Bénin), pp.88 - 103

Analyse des effets du commerce sur la pauvreté alimentaire en Afrique de l’Ouest : cas du Bénin, NJOUPOUOGNIGNI Moussa, Université de Gaoundéré (Cameroun), pp.104 - 121

Chaine de valeur inclusive locale et développement des industries : analyse du modèle économique des sociétés coopératives sens France et sens Bénin, N’DJIBIO Kokou Charlemagne, Université d'Abmey- Calavi (Bénin), pp.122 – 146

Industrialisation de l’Afrique Sub-saharienne par le commerce intra régional : une analyse basée sur les chaines de valeurs internationales, NGUEKENG Bernard, University of Yaounde II Soa (Cameroun), pp.147 - 165

Infrastructures économiques et commerce intra-régional dans la CEDEAO : le rôle des TIC, NGUENKWE R Bertrand, TANANKEM V Belmondo, NDJIEUNDE Germain, Université Yaoundé II Soa (Cameroun), pp.166-191

Développer le commerce inter-régional en Afrique : les expériences de la CAE et de l’ANASE pour l’intensification du commerce intra-CEEAC, NGUENKWE R Bertrand, NZIE Oussena, NDJIEUNDE Germain, Université Yaoundé II Soa (Cameroun), pp.192 - 217

Effet des mesures de facilitation du commerce sur la croissance inclusive des pays de la CEEAC, MOUGNOL A E H William, KANGUIA Brice, University of Yaounde II Soa (Cameroun), pp.218 - 235 How Interact the Economies of Trade partners? Evidence of European Union and Sub-Saharan African countries, KEBALO Leleng, Université de Lomé (Togo), pp.236 - 260

Sécurité et Intégration Commerciale en zone CEMAC, NGOUME MOUKOMA Yannick F, AHODODE Bernadin G. C., NGOA TABI Henri, University of Yaounde II-Soa (Cameroon), pp.261 - 280

Capital humain et productivité des économies : les effets d’ouverture économique sont-ils pertinents ? BABATOUNDE L. Alain, Université d'Abomey-Calavi (Bénin), pp.281 - 301

Déterminants du Commerce Intra-régional : Une Analyse comparative CEMAC/UEMOA à l’aide des modèles de gravité, MOUGNOL A Ekoula Herve William, Université Yaoundé II Soa (Cameroun), pp.302 - 321.

Rôle de la demande extérieure dans l’accroissement de l’offre agricole : Etude de cas des noix de cajou dans l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) à l’aide d’un VAR en panel, OLOUKOÏ Laurent, Université de Parakou, Chaire OMC de Cotonou (Bénin), pp.322 - 339

Echanges agricoles intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA : une analyse par le modèle de gravité, BEKE Tite Ehuitché, University Félix Houphouët Boigny (Côte d’Ivoire), …….…...………. pp. 1 - 26 Fraudes sur facture et commerce transfrontalier entre le Bénin et le Nigeria : une analyse de la causalité par l'approche de Toda et Yamamoto, BESSAN Eudoxie, Université d’Abomey-Calavi, Chaire OMC-CIDI (Bénin), ... pp.27 - 48 Intégration régionale et pauvreté en Afrique : une analyse spatiale, MPABE BODJONGO Mathieu J., University of Yaounde II Soa (Cameroun), ... pp. 49 - 65 Libéralisation commerciale et échanges intra-communautaires : une analyse empirique des effets du TEC-UEMOA, DADEGNON Aimé Kocou, Université de Parakou (Bénin), ... pp.66 - 85 Product Space and Regional Trade in the ECOWAS, KOTCHONI Rachidi, EconomiX - CNRS, Université Paris Nanterre, France; EDON Cyriaque, Université d’Abomey-Calavi (Bénin), ... pp. 86 - 101 Analyse des effets du commerce sur la pauvreté alimentaire en Afrique de l’Ouest : cas du Bénin, NJOUPOUOGNIGNI Moussa, Université de Gaoundéré (Cameroun), ... pp.102 - 119 Chaine de valeur inclusive locale et développement des industries : analyse du modèle économique des sociétés coopératives sens France et sens Bénin, N’DJIBIO Kokou Charlemagne,

Université d'Abmey-Calavi (Bénin), ... pp.120 – 144 Industrialisation de l’Afrique Sub-saharienne par le commerce intra régional : une analyse basée sur les chaines de valeurs internationales, NGUEKENG Bernard, University of Yaounde II Soa (Cameroun), ... pp.145 - 163 Infrastructures économiques et commerce intra-régional dans la CEDEAO : le rôle des TIC,

NGUENKWE R Bertrand, TANANKEM V Belmondo, NDJIEUNDE Germain, Université Yaoundé II Soa (Cameroun), ...pp.164-189 Développer le commerce inter-régional en Afrique : les expériences de la CAE et de l’ANASE pour l’intensification du commerce intra-CEEAC, NGUENKWE R Bertrand, NZIE Oussena, NDJIEUNDE Germain, Université Yaoundé II Soa (Cameroun), ...pp.190 - 215 Effet des mesures de facilitation du commerce sur la croissance inclusive des pays de la CEEAC,

MOUGNOL A E H William, KANGUIA Brice, University of Yaounde II Soa (Cameroun), ... pp.216 - 233 How Interact the Economies of Trade partners? Evidence of European Union and Sub-Saharan African countries, KEBALO Leleng, Université de Lomé (Togo), ... pp.234 - 258 Sécurité et Intégration Commerciale en zone CEMAC, NGOUME MOUKOMA Yannick F, AHODODE Bernadin G. C., NGOA TABI Henri, University of Yaounde II-Soa (Cameroon), ... pp.259 - 278 Capital humain et productivité des économies : les effets d’ouverture économique sont-ils pertinents ? BABATOUNDE L. Alain, Université d'Abomey-Calavi (Bénin), ... pp.279 - 299 Déterminants du Commerce Intra-régional : Une Analyse comparative CEMAC/UEMOA à l’aide des modèles de gravité, MOUGNOL A Ekoula Herve William, Université Yaoundé II Soa (Cameroun),.pp.300 - 319.

Rôle de la demande extérieure dans l’accroissement de l’offre agricole : Etude de cas des noix de cajou dans l’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) à l’aide d’un VAR n panel, OLOUKOÏ Laurent, Université de Parakou, Chaire OMC de Cotonou (Bénin), ... pp.320 - 337

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Actes du colloque

Sous la direction de :

Professeur Moustapha KASSE, Université Check Anta Diop de Dakar (Sénégal) Professeur Albert ONDO OSSA, Université de Libreville (Gabon)

Professeur Adama DIAW, Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal) Professeur Charlemagne IGUE, Titulaire de la Chaire OMC-CIDI (Bénin) Professeur Ega AGBODJI, Université de Lomé (Togo)

Professeur Pam ZAHONOGO, Université Ouaga II (Burkina Faso) Professeur Emmanuel HOUNKOU, Université d’Abomey-Calavi (Bénin) Professeur Aklesso Y. EGBENDEWE, Université de Lomé (Togo) Professeur Akilou AMADOU, Université de Lomé (Togo)

Comité de rédaction et de lecture

Professeur Alastaire ALINSATO, Université d’Abomey-Calavi (Bénin) Dr Alain BABATOUNDE, Université d’Abomey-Calavi (Bénin)

Les textes repris dans ces actes sont ceux qui ont été présentés le 18 mai 2015. Ils sont publiés tels que les auteurs les ont transmis après prise en compte des observations.

Les actes sont publiés en libre accès par le comité scientifique du colloque.

Copyright : Chaire OMC-CIDI, 2018.

Cette œuvre est sous licence Creative Commons. Vous êtes libre de reproduire, de modifier, de distribuer et de communiquer cette création au public à la condition de citer le nom de l'auteur original de la manière indiquée par l'auteur de l'œuvre ou le titulaire des droits qui vous confère cette autorisation (mais pas d'une manière qui suggérerait qu'ils vous soutiennent ou approuvent votre utilisation de l'œuvre).

Le comité scientifique remercie :

Actes du colloque

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Professeur Moustapha KASSE, Université Check Anta Diop de Dakar (Sénégal) Professeur Albert ONDO OSSA, Université de Libreville (Gabon)

Professeur Adama DIAW, Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal) Professeur Charlemagne IGUE, Titulaire de la Chaire OMC-CIDI (Bénin) Professeur Ega AGBODJI, Université de Lomé (Togo)

Professeur Pam ZAHONOGO, Université Ouaga II (Burkina Faso)

Professeur Emmanuel HOUNKOU, Université d’Abomey-Calavi (Bénin) Professeur Aklesso Y. EGBENDEWE, Université de Lomé (Togo)

Professeur Akilou AMADOU, Université de Lomé (Togo)

Comité de rédaction et de lecture

Professeur Alastaire ALINSATO, Université d’Abomey-Calavi (Bénin) Dr Alain BABATOUNDE, Université d’Abomey-Calavi (Bénin)

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Professeur Adama DIAW, Université Gaston Berger de Saint-Louis (Sénégal) Professeur Charlemagne IGUE, Titulaire de la Chaire OMC-CIDI (Bénin) Professeur Ega AGBODJI, Université de Lomé (Togo)

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Professeur Akilou AMADOU, Université de Lomé (Togo)

Comité de rédaction et de lecture

Professeur Alastaire ALINSATO, Université d’Abomey-Calavi (Bénin) Dr Alain BABATOUNDE, Université d’Abomey-Calavi (Bénin)

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Copyright : Chaire OMC-CIDI, 2018.

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PROGRAMME DE CHAIRES

DE L’OMC

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Echanges agricoles transfrontaliers dans l’UEMOA : une analyse par le modèle de gravité

BEKE Tite Ehuitché¹ Résumé

Cette étude a pour objectif d’analyser les déterminants des échanges agricoles transfrontaliers dans l’espace UEMOA. Nous estimons un modèle de gravité sur des données de panel pour évaluer l’impact des facteurs d’intensification ou de résistance sur le commerce agricole intra régional. En l’occurrence l’étude quantifie l’effet de l’appartenance à l’UEMOA sur le commerce agricole intra-zone. Les résultats économétriques obtenus indiquent que les niveaux de PIB des pays importateurs, le partage d’une langue et d’une frontière communes ont des effets positifs significatifs sur les importations agricoles. En revanche, les coûts de transport associés à la distance entre les pays coéchangistes et les coûts liés aux obstacles non réglementaires entravent les échanges agricoles transfrontaliers. L’étude a également montré l’importance de l’Union économique et monétaire en termes de commerce intra-régional.

Mots clés : Modèle de gravité, Intégration Régionale, Sécurité alimentaire, UEMOA.

JEL Classification : F12 ; F14 ; F15 ; C23.

Regional agricultural trade in WAEMU: an analysis by the gravity model Abstract

The main objective of this study is to analyze the determinants of regional agricultural trade in WAEMU.

We estimate a gravity model based on panel data to assess factors of intensification or resistance to intra- regional agricultural trade. In this case, the study quantifies the effect of WAEMU membership on intra- zone agricultural trade. The econometric results will allow identifying the main trade barriers in order to intensify regional agricultural integration. The econometric results indicate that the GDP of the partner countries, the sharing of a common language and the sharing of common border have significant positive effects on the dynamic of agricultural imports. On the contrary, transport costs captured by the distance between countries and the costs due to non-regulatory trade barriers have negative impacts on intra-regional agricultural trade. The study also showed the importance of Economic and Monetary Union in terms of intra-regional trade

Key Words : Gravity Model, Regional Integration, Food Security, WAEMU.

JEL Classification : F12 ; F14 ; F15 ; C23.

1Enseignant-Chercheur à l’UFR-SEG de l’Université Félix Houphouët Boigny de Cocody-Abidjan/CIRES (Centre Ivoirien de Recherches Economiques et Sociales)

Cel. : (+225) 09 66 11 29 / 01 73 14 18 Email : beketite@yahoo.fr

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BEKE Tite Ehuitché - Echanges agricoles transfrontaliers dans l’UEMOA : une analyse par le modèle de gravité.

1. Introduction

Les dynamiques du commerce agricole transfrontalier jouent un rôle de premier plan dans la sécurité alimentaire des pays de l’espace ouest-africain qui possèdent d’importants atouts d’un point de vue agricole. En effet, la région dispose d’abondantes ressources naturelles (terres cultivables, ressources en eau) et bénéficie d’une grande diversité des écosystèmes, favorables à la production d’une large variété de produits. Cette diversité agro-climatique est source d’échanges de sorte que le secteur agricole constitue un levier important de l’intégration régionale (Bonjean et al., 2013).

L’Union Economique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) englobant le Bénin, le Burkina Faso, la Côte d’Ivoire, la Guinée-Bissau, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo est parcourue par des flux commerciaux de longue distance qui sous-tendent les systèmes de vie et la sécurité alimentaire et nutritionnelle des ménages. Ces flux transfrontaliers s’organisent de façon à répondre à la demande des zones déficitaires par une offre du surplus agricole des zones de production. Quand ils fonctionnent sans entrave, les flux commerciaux transfrontalier de céréales (riz, maïs, mil, sorgho), de féculents et de bétail sont d’autant d’opportunités permettant aux ménages de l’Union d’assurer leur sécurité alimentaire et nutritionnelle et de faire face aux crises.

Les céréales, les tubercules, le plantain et les produits d’élevage constituent l’alimentation de base de la majorité des ménages de l’UEMOA. Ces produits agricoles font l’objet d’échanges transfrontaliers intenses qui jouent un rôle essentiel dans la régulation de l’offre et des prix des produits alimentaires au niveau de chaque pays et participent à la sécurité alimentaire et nutritionnelle des populations.

Des études relatives aux dynamiques transfrontalières ont mis en évidence l’existence de stratégies commerciales sous-régionales (Abdoul et al., 2007). Au niveau de l’UEMOA, l’une des priorités affichées de la politique agricole est la sécurité alimentaire par le développement de la production et des échanges.

Les trois axes majeurs de la Politique Agricole de l’Union (PAU) visent à renforcer les systèmes de production, à développer les échanges intracommunautaires et à intégrer les marchés domestiques aux marchés régional et international. Le premier axe de la PAU met l’accent sur l’amélioration de la sécurité alimentaire, l’accroissement des revenus des producteurs et la réduction de la pauvreté. Le deuxième et le troisième axe visent à faciliter l’accès aux marchés régional et international et à écouler les productions résultant de l’accroissement de l’offre.

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L’harmonisation de la politique commerciale de l’UEMOA permet une libre circulation des produits agricoles au sein des pays membre sous une protection extérieure commune. En effet, depuis sa création, les produits agricoles d’origine communautaire, mais aussi les produits de l’élevage et les produits industriels originaires agréés, circulent librement au sein de l’UEMOA (Bonjean et al., 2013).

Cependant, un ensemble d’obstacles tarifaires, non tarifaires et techniques aux échanges agricoles entre les pays de l’Union subsiste en dépit des réformes institutionnelles visant à intensifier le commerce agricole intra zone. En effet, comme l’indique le Centre Ouest-Africain pour le Commerce (West Africa Trade Hub – WATH), les échanges de marchandises, y compris de produits agricoles, restent entravés par des barrières d’ordre tarifaire, non-tarifaire et technique.

La non application des textes de l’intégration est visible à travers de nombreuses restrictions quantitatives et tarifaires sur les importations dans l’Union comme l’indique les enquêtes effectuées par le WATH (Bonjean et al., 2013). Ces obstacles aux échanges prennent la forme des contrôles, des prélèvements et autres tracasseries routières depuis la sortie de la zone de production jusqu’au lieu de consommation. Ces contrôles demeurent coûteux étant donné les retards et les pertes qu’ils occasionnent notamment pour les denrées alimentaires périssables.

Les obstacles aux échanges agricoles dans l’espace UEMOA revêt également la forme d’interdictions temporaires des exportations mises en place par les pouvoirs publics de façon discrétionnaire en cas de mauvaise récolte ou de baisse des prix.

Quelles que soient leurs formes, les entraves aux échanges des produits agricoles dans l’espace UEMOA contribuent à l’augmentation des coûts de transaction. Ces coûts additionnels de commercialisation pénalisent les producteurs et les consommateurs et introduisent des inefficiences dans la distribution et la commercialisation des produits agricoles. En effet, ces entraves sont un facteur de baisse des prix payés aux producteurs et de hausse des prix à la consommation. Ces obstacles aux échanges de produits agricoles compromettent les objectifs de sécurité alimentaire dans l’UEMOA.

Dans ce contexte, il est crucial d’évaluer l’ensemble des facteurs pertinents et notamment les facteurs de résistance qui influencent la dynamique du commerce des produits agricoles au sein de l’UEMOA. Une telle analyse contribuera à orienter les acteurs régionaux dans la mise en œuvre de politiques cohérentes et efficaces en vue d’une meilleure intégration des économies agricoles de la région.

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L’objectif principal de l’étude est d’analyser les déterminants des échanges commerciaux agricoles transfrontaliers dans l’espace UEMOA.

De manière spécifique, il s’agit :

- d’examiner le lien entre la structure agricole de l’espace UEMOA et la dynamique des flux commerciaux agricoles ;

- d’identifier les facteurs d’intensification et de résistance au commerce agricole intra régional ; - d’évaluer les déterminants des flux commerciaux agricoles dans l’Union.

2. Revue de la littérature sur le modèle de gravité 2.1. Revue de la littérature théorique

Le modèle de gravité appliqué au commerce international s’inspire de la loi de la gravitation universelle selon laquelle deux corps ponctuels de masses respectives _ et _ s’attirent avec des forces de mêmes valeurs proportionnelles au produit des deux masses et inversement proportionnelles au carré de la distance qui les sépare. La force gravitationnelle entre deux corps

 et  étant données leurs masses _ et _ et la distance _ qui les sépare s’écrit :

_=_. _

_^

Une transposition simple de la loi gravitationnelle de Newton fut appliquée au commerce international à partir d’une expression économique de type Cobb-Douglas. Etant donnés les poids économiques des pays partenaires à l’échange (PIB), la distance géographique entre les pays, les forces de stimulation ou de résistance au commerce et d’un terme de perturbation, le modèle multiplicatif pour les échanges commerciaux entre deux pays  et  peut s’écrire :

_=_^^_^^_^^^^

_^^

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La transformation logarithmique donne la forme linéaire du modèle de gravité des échanges commerciaux bilatéraux comme suit :

ln_

 = ^+  + _ln_ + _ln_  + ^ln_  + ^ln_ ^

Echanges Poids Economiques Distance Autres forces Bilatéraux (PIB)

 = Flux des importations à destination du pays i et en provenance du pays j ;

 = PIB du pays i ;  = PIB du pays j.

 = Distance entre les pays i et j.

_ = Forces d’intensification ou de résistance au commerce international

 = Terme de l’erreur.

Conformément à la loi de la gravitation, les signes attendus sont : > 0; > 0 et < 0. Tinbergen (1963) a été le premier a utilisé le modèle de gravité pour expliquer les flux des échanges internationaux. Ce modèle est devenu au cours des deux dernières décennies un outil standard de modélisation du commerce international (Fontagné et al., 1999).

Les modèles gravitationnels sont aussi employés dans l’étude des déterminants d’autres phénomènes impliquant des flux bilatéraux tels que les migrations (Beine et al., 2011 ; Grogger et Henson, 2011), les investissements directs étrangers (Kleinert et Toubal, 2010 ; Keller et Yeaple, 2009), les investissements internationaux de portefeuille, etc. (Portes et Rey, 2005 ; Martin et Rey, 2004).

Cette étude s’intéresse aux modèles de gravité appliqués au commerce international pour expliquer les flux des échanges internationaux. En effet, le modèle de gravité permet d’évaluer les effets des politiques de libéralisation, de la distance géographique, des coûts de de commerce et de transaction, des accords commerciaux régionaux et des politiques d’intégration sur l’intensité du commerce international (Sorgho, 2013).

En dépit de sa popularité dans les applications empiriques au commerce international, le modèle de gravité a fait l’objet d’importantes critiques. Ces critiques résumées par Anderson et van Wincoop (2003) reprochaient principalement aux modèles gravitationnelles d’être dépourvus de fondements théoriques.

A partir du milieu des années 1990, les travaux de Deardorff (1998), Hummels et Levinsohn (1995), Anderson et van Wincoop (2004), Evenett et Keller (2002) montrèrent empiriquement que le modèle gravitationnel peut émerger de plusieurs modèles théoriques du commerce

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international. Toutefois, il reste difficile d’identifier dans la littérature théorique l’approche fondamentale la plus plausible, à même d’expliquer le mieux les données observées.

Théoriquement les modèles gravitationnels fondés sur une concurrence monopolistique sous- tendent une spécialisation complète. Cependant, les tests empiriques ne confirment pas toujours la spécialisation complète. En effet, Evenett et Keller (2002) démontrent que les modèles à spécialisation imparfaite avec des dotations factorielles expliquent le mieux les données du commerce international.

Haveman et Hummels (2004) soulignent cependant que les conclusions de Evenett et Keller (2002) ne peuvent pas être appliquées aux échanges entre plusieurs pays. Ainsi, Haveman et Hummels (2004) spécifient une équation de gravité à partir d’un modèle de spécialisation incomplète avec des coûts de transaction et qui peut être aisément utilisée dans un cadre d’échanges entre plusieurs pays. Par ailleurs, Eaton et Kortum (2002) spécifient une équation de gravité globale mettant en relation les secteurs hétérogènes ricardiens pour expliquer les échanges entre plusieurs pays spécialisés.

Le cadre théorique de la majeure partie des modèles gravitationnelles est celui des marchés de concurrence monopolistique fondés sur la libre entrée et sortie d’un grand nombre de firmes produisant une variété unique de bien différencié. Dans son approche au commerce international en concurrence monopolistique, le modèle de gravité postule que chaque pays exporte une variété unique de bien différentié vers son partenaire commercial, même si les firmes dans les différents pays échangistes peuvent produire les mêmes variétés de bien en autarcie (Sorgho, 2013).

A l’ouverture des marchés, les pays se spécialisent dans l’exportation de variétés uniques des biens différentiés pour lesquels ils disposent d’un avantage comparatif. Dans le cadre de ces échanges, deux principales hypothèses peuvent être formulées : la première est le cas d’un libre échange effectif impliquant des prix identiques dans tous les pays échangistes. Le second est celui où les prix diffèrent d’un pays à l’autre.

L’hypothèse de libre échange effectif permet d’arriver à la forme simple de l’équation de gravité qui sera complexifiée avec l’hypothèse des prix différents d’un pays à l’autre.

2.2. Revue de la littérature empirique

Le modèle de gravité a été largement appliqué dans la littérature empirique sur le commerce international pour analyser les impacts de plusieurs déterminants majeurs des flux commerciaux

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bilatéraux. Ainsi, un nombre considérable de travaux ont utilisé une équation de gravité pour étudier les effets de la distance géographique, de la démographie, des coûts de transport et de transaction, de la corruption, des tarifs douaniers, des sanctions commerciales, des accords commerciaux régionaux et des unions monétaire sur le commerce international.

En dépit du grand nombre d’applications du modèle de gravité, la littérature relève plusieurs problèmes d’ordre économétrique à même de biaiser les estimations. Cette revue de la littérature empirique discute des défis économétriques du modèle de gravité et des solutions apportées dans la littérature tout en mettant en évidence les principaux déterminants des flux d’échanges commerciaux.

Les applications empiriques du modèle de gravité se heurtent à un premier défis économétrique évident : la prise en compte des résistances multilatérales qui existent par construction théorique mais ne peuvent être directement observées. Anderson et Van Wincoop (2003) distinguent la résistance multilatérale intérieure qui représente la facilité d’importer dans un pays donné et la résistance multilatérale extérieure qui représente la facilité pour un pays d’exporter.

Plusieurs auteurs ont approximé les résistances multilatérales par une fonction des distances bilatérales et des PIB (Wei, 1996 ; Baier and Bergstrand, 2009). Cette approche a été critiquée par Head et Mayer (2014) car l’approximation des termes de résistance multilatérale ne reflète pas suffisamment la représentation théorique. Une approche alternative appliquée par Anderson and Yotov (2010) ; Feenstra (2016) et Fally (2015) tenant suffisamment compte des termes de résistance multilatérale, consiste à introduire des effets fixes directionnels (exportateur et importateur). A partir des données fournies par le « Global Trade Analysis Project « (GTAP) et le CEPII, Fally (2015) démontre que l’estimation de l’équation de gravité incorporant des effets fixes exportateur et importateur est consistante en utilisant une méthode de pseudo maximum de vraisemblance de Poisson. Les termes de résistance bilatérale tels que la distance et les coûts de commerce sont estimés sans biais et influencent significativement les flux commerciaux.

L’estimation des équations de gravité par les moindres carrés ordinaires a été largement utilisée dans la littérature empirique. Cependant, cette approche soulève un problème majeur qui est l’impossibilité de prendre en compte les flux de commerce nuls après la transformation logarithmique du modèle de gravité. Une technique de correction fréquemment utilisée consiste à remplacer les flux de commerce nuls par une très faible grandeur. Head et Mayer (2014)

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indique que cette approche n’est pas cohérente avec la théorie et induit des coefficients de gravité erronés. Une autre alternative proposée par Eaton et Tamura (1995) et Martin et Pharm (2008) consiste à utiliser un estimateur de type Tobit afin de corriger la troncation des données à zéros et le biais potentiel engendré par la log-linéarisation du modèle de gravité.

Une estimation en deux étapes d’un modèle Tobit généralisé est utilisée par Egger et Larch (2011) pour évaluer les effets des accords européens sur le commerce, le PIB et le bien-être.

Les auteurs montrent que les Accords Européens exercent un effet positif et significatif sur les flux commerciaux entre les 15 pays membres de l’Union Européenne (UE) mais également sur les flux de commerce avec les pays non membres de l’Europe Centrale et Orientale. En outre, l’étude a estimé une faible réaction du PIB des pays membres de l’UE (moins de 1% de gain de croissance) et une plus grande sensibilité du PIB des pays non membres (plus de 1% de gain de croissance) suite aux Accords Européens.

Une solution pertinente proposée par Silva et Tenreyo (2006) consiste à appliquer l’estimateur du Pseudo Maximum de Vraisemblance de Poisson (PPML) à la forme multiplicative du modèle de gravité. Les simulations de Monte Carlo démontrent que l’estimateur PPML est plus efficient en cas d’une proportion non négligeable des flux de commerce nuls.

L’un des défis majeur dans l’estimation des équations de gravité reste l’évaluation de l’effet d’une politique commerciale ou d’un accord commercial régional en contrôlant l’endogénéité potentielle due à une double causalité (Egger and Nigai, 2015 ; Egger and Staub, 2016). En effet, toutes choses égales par ailleurs, la propension à appartenir à des accords de libre-échange croît avec l’intensité des échanges commerciaux du pays et inversement l’intensité des flux commerciaux est d’autant plus élevé que le pays appartient à des accords de libre-échange. La question de l’endogénéité des accords commerciaux régionaux a été bien identifiée dans la littérature empirique (Trefler, 1993 ; Baier et Bergstrand, 2007).

L’application d’un modèle d’effet de traitement dans le cadre d’une approche contrefactuelle d’évaluation comme décrite par Wooldridge (2010) et proposée par Baier et Bergstrand (2007).

L’objectif est d’identifier pour les pays membres d’un accord commercial régional, un contrefactuel pertinent pour évaluer l’effet isolé de cet accord sur les flux des échanges.

La contribution de notre étude est de spécifier et estimer le modèle de gravité en prenant en compte l’ensemble de ces problèmes économétriques majeurs relevés par la littérature empirique. En l’occurrence, notre équation de gravité évalue l’effet de l’appartenance à

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l’UEMOA sur les échanges transfrontaliers relativement aux autres pays de la CEDEAO, ces derniers constituant des contrefactuels pertinents pour évaluer l’effet sur le commerce d’une union économique et monétaire.

3. Structure de la production, échange intra zone et sécurité alimentaire dans l’espace UEMOA

Les statistiques de la FAO estiment que les terres arables des pays de l’UEMOA couvrent 33 802 000 hectares, soit un peu moins de 10% de la surface territoriale totale. De ces terres, 4 445 000 hectares sont cultivés de façon permanente, soit 13% du total des terres arables (UEMOA, 2011). De grands systèmes fluviaux, directement liés aux niveaux des précipitations traversent la région. En effet, les fleuves, Niger, Sénégal, Gambie, Sassandra, Bandama, Comoé, Volta et le Lac Tchad, déterminent la maintenance de la couverture des sols et les ressources en eau.

Le système de production agricole dans l’espace UEMOA combine l’agriculture d’exportation avec l’agriculture de subsistance. Cette dernière assure en partie la couverture alimentaire des Etats. Les aliments de base dans la zone UEMOA sont les céréales (riz, maïs, blé, etc. ) les féculents (manioc, igname, etc.) et les protéines animales.

La mesure des disponibilités alimentaires par habitant et par jour calculé par la FAO est l’indicateur de sécurité alimentaire le plus usuel. Les disponibilités alimentaires peuvent être mesurées en quantités ou en calories². Le tableau ci-après décrit l’évolution des disponibilités alimentaires en zone UEMOA de 1961 à 2013.

Tableau 1. Evolution des disponibilités alimentaires en zone UEMOA (Kcal/personne/jour) 1961 1970 1980 1990 2000 2010 2013 UEMOA

Benin 1747 1849 1930 2236 2395 2592 2786

Burkina Faso 1459 1687 1646 2270 2371 2647 2841

Côte d’Ivoire 2223 2585 2840 2489 2550 2670 3382

Guinée-Bissau 1740 1738 1979 2249 2372 2476 2295

Mali 1594 1863 1560 2205 2217 2624 2613

Niger 1575 1885 2069 2146 2171 2489 2518

Sénégal 2389 2259 2244 2316 2243 2479 2499

2Les disponibilités alimentaires sont données par : (production+importations-exportations+variation des stocks-alimentations

(13)

10

Togo 2045 2109 2091 2161 2208 2363 2933

Source : FAO

La dynamique des disponibilités alimentaires des Etats membres de l’Union indique une augmentation continue sur la longue période 1961-2013. Dans l’hypothèse qu’un individu dans un pays en développement a une activité physique modérée et permanente, ses besoins énergétiques quotidiens approximatifs selon la FAO se situent entre 2000 et 2335 kilocalories par personne et par jour (FAO, 2000).

Suivant ces normes, la période d’observation présente un contraste entre les disponibilités avant 1990 et la convergence rapide des disponibilités vers des niveaux relativement élevés à partir de 1990 (Tableau 1). Ainsi, le Bénin, le Burkina Faso, la Guinée-Bissau, le Mali et le Niger ont présenté une situation critique avant 1990 avec des disponibilités inférieures au seuil de 2000 kilocalories. En revanche, la Côte d’Ivoire, le Sénégal et le Togo sont au dessus de ce seuil critique sur toute la période d’observation.

D’une manière générale, les disponibilités alimentaires tendent à s’améliorer pour tous les pays de l’Union depuis la fin des années 1980. Les niveaux de disponibilité alimentaire ont été au- delà de la barre de 2335 kilocalories pour tous les Etats membres de l’UEMOA en 2013 (Tableau 1).

La satisfaction des besoins alimentaires de la plupart des pays de l’Union a fortement reposé sur les importations de denrées alimentaires (origines végétale et animale) (Bonjean et al., 2013). En effet, l’amélioration des disponibilités alimentaires s’est accompagnée d’une tendance à la dégradation des balances commerciales des pays de l’espace UEMOA à partir des années 1980, à l’exception de la Côte d’Ivoire dont le solde commercial est demeuré positif et en constante hausse (Tableau 2).

Tableau 2. Evolution de la balance commerciale alimentaire et animale (1000 US$)

1961 1970 1980 1990 2000 2010

UEMOA

Benin -3479 -2486 -28476 -90042 -79539 -98586

Burkina Faso 3542 -443 -29823 -68166 -102401 -176021

Côte d’Ivoire 100005 242391 1366729 929756 1317162 3575467

Guinée-Bissau -1372 -5023 -9228 -5145 16521 -7942

Mali 2563 9363 33055 -17559 18341 -227152

Niger 8536 22251 10339 -50321 -4439 -114205

(14)

Sénégal -42436 -37002 -185088 -328371 -282683 -859882

Togo 7650 26092 13091 -15564 -5793 83491

Source : FAO

Les observations de long terme des données alimentaires indiquent nettement que les pays de l’UEMOA sont structurellement dépendants du commerce pour leur sécurité alimentaire à l’exception de la Côte d’Ivoire et du Togo qui en moyenne ne présentent pas de déficits commerciaux alimentaires (Tableau 2).

La forte dépendance des pays de l’UEMOA aux importations pour faire face à l’insécurité alimentaire est plus visible dans le secteur céréalier (Tableau 3). Le ratio de dépendance aux importations indique la part provenant des importations dans les disponibilités totales du pays, l’autre part étant assurée par la production nationale. Le Tableau 3 présente la moyenne des observations triennales de 2000 à 2011. Les importations céréalières proviennent généralement du marché international. Cependant, les marchés agricoles régionaux jouent de plus en plus un rôle essentiel en participant à une allocation efficace des produits alimentaires de base au sein de la sous-région, notamment les marchés des céréales locales, des féculents et des produits animaux (Bonjean et al., 2013).

Tableau 3. Evolution du ratio de dépendance aux importations céréalières en zone UEMOA (en %)

Périodes de 3 ans

Pays 00-02 02-04 04-06 06-08 08-10 09-11

Benin 13,4 19,3 31,3 40,8 26,9 22,2

Burkina Faso 8,9 6,8 7,5 7,2 7,7 9,8

Côte d'Ivoire 47,4 50,1 51,1 52,5 51,6 52,4

Guinée Bissau 40,1 45 34,2 22 27 31,4

Mali 9,3 8,9 9,7 8,1 5 4,7

Niger 10 9,4 9,9 7,2 7 7,3

Sénégal 53,8 54,1 52,5 56,1 45 46,9

Togo 14,1 18,2 17,8 14,6 12,4 14

Source : FAO

Par ailleurs, l’analyse des parts des pays membres dans les productions agricoles alimentaires indique des ratios de concentration relativement élevés par produit (Figures 1, 2 et 3).

Les productions céréalières sont réalisées aussi bien dans les zones forestières (riz) que dans les zones de savane (riz, mil, maïs, sorgho, fonio). La production de fonio est tirée par deux principaux acteurs : le Mali avec 51% de la production régionale et la Côte d’Ivoire (25%). La

(15)

12

production de maïs reste dominée par le Mali qui représente 28% de la production régionale, suivi du Burkina Faso (23%) et du Benin (22%). Deux acteurs majeurs dominent la production de mil : le Niger avec 51% de la production régionale et le Mali (26%). Quant à la production de sorgho, elle reste concentrée entre trois pays : le Burkina Faso dont le poids représente 34%

de la production régionale, le Niger (29%) et le Mali (26%). En ce qui concerne, la production rizicole, elle est portée par le Mali qui représente 38% de la production régionale et la Côte d’Ivoire (36%) (Figure 1).

Source : Auteur à partir des données de la FAO

Figure 1 : Concentration des productions céréalières dans la zone UEMOA

La figure 2 ci-dessous présente les parts des Etats membres dans la production régionale des féculents. La Côte d’Ivoire (43%) et le Benin (41%) concentrent à eux seuls plus de 80% de la production régionale de manioc. La banane plantain est essentiellement portée par la Côte d’Ivoire qui représente plus de 90% de la production de l’Union. Deux acteurs majeurs dominent les productions des pommes de terre et des patates douces : le Mali et le Niger qui représentent respectivement 59 et 30% de la production régionale de pommes de terre et 57 et 12% de la production régionale de patate douce (Figure 2).

2%

22%

4% 2%

12%

23%

15% 6%

25% 34%

11%

1%

36% 1%

1% 2%

51% 28%

26%

38%

26%

6%

1%

51%

2%

29%

3%

6% 10% 2%

13% 3% 6%

Fonio Maïs Mil Riz Sorgho

Poids des pays dans les productions céréalières de l'UEMOA en 2014

Benin Burkina Faso Côte d'Ivoire Guinea-Bissau Mali Niger Sénégal Togo BEKE Tite Ehuitché - Echanges agricoles transfrontaliers dans l’UEMOA : une analyse par le modèle de gravité.

(16)

Figure 2 : Concentration des productions de féculents dans l’espace UEMOA

La figure 3 décrit les parts relatives des Etats membres dans les productions animale et halieutique de l’espace UEMOA.

Figure 3 : Concentration des productions animale et halieutique dans l’UEMOA

Les principaux pays producteurs de protéines bovines sont le Niger avec près de 29% de la production régionale, suivi du Mali (26%) et du Burkina Faso (23%), ils concentrent à eux trois plus de 75% de la production de l’Union. La filière avicole est constituée d’une aviculture traditionnelle pratiquée dans tous les villages et d’une aviculture moderne pratiquée dans les centres urbains et périurbains. L’aviculture moderne d’émergence récente s’est rapidement

41%

1% 10%

6%

43%

97%

7% 33%

3%

66%

1%

59%

57%

1%

30%

3% 11% 12%6%

12% 2% 1%

Manioc Plantain Pommes de terre Patate douce Autres Racines et tubercules Parts des Etats dans la production de féculents dans l'espace UEMOA Benin Burkina Faso Côte d'Ivoire Guinea-Bissau Mali Niger Sénégal Togo

6% 7% 9% 4% 3% 1% 10%

23% 13%

51%

8%

4% 25%

8%

6% 6%

83%

4%

2%

1%

10%

3%

6%

26% 15%

2%

42%

29%

7%

1% 19%

9%

22% 9%

84% 87%

8% 14%

1% 10% 10% 3% 4% 1% 2%

Bovin Volaille Porc Démerseaux Pélagiques Autres espèces marines

Espèces d'eau douce Parts relatives des Etats dans les productions animale et halieutique

dans la zone UEMOA

Benin Burkina Faso Côte d'Ivoire Guinea-Bissau Mali Niger Sénégal Togo

(17)

14

développée dans les pays côtiers, disposant d’un marché urbain important : la Côte d’Ivoire et le Sénégal. Ces deux pays ont les poids relatifs les plus importants avec respectivement 25% et 22% de la production avicole régionale. Quant à la filière porcine est elle est dominée par le Burkina Faso qui représentent plus de la moitié de la production de viande porcine de l’espace UEMOA.

La zone maritime du front atlantique présentant le plus de potentialités halieutiques au sein de l’UEMOA concerne le Sénégal et la Guinée Bissau. Les productions halieutiques maritimes (démerseaux et pélagiques) sont fortement dominées par le Sénégal qui représente plus de 80%

des productions régionales. Quant à la production d’espèces halieutiques d’eau douce, elle est tirée par le Mali avec 42% de la production régionale.

Dans l’ensemble, l’on note une tendance à la spécialisation des pays dans différentes productions agricoles liée aux avantages naturels spécifiques à chaque pays. L’ouverture au commerce intra-régional favorisée par les politiques d’intégration serait donc bénéfique pour l’économie et la sécurité alimentaire des états membres. En effet, les flux des importations agricoles intra-zone contribueraient à réduire le déficit alimentaire de l’Union (Figure 4).

Source : Auteur à partir des données de la FAO

Figure 4 : Dynamiques du déficit alimentaire et du flux des importations de 2001à 2013 dans l’UEMOA

4. Méthodologie 4.1. Le cadre théorique

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Déficit alimentaire de l'Union Linéaire (Déficit alimentaire de l'Union)

(Kcal/tête/jour)

0 5000 10000 15000 20000 25000

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013

Importations Linéaire (Importations)

(tonnes)

(18)

Notre démarche s’inspire des travaux de Heid et Lard (2016) qui font une extension du modèle standard de gravité pour prendre en compte les barrières tarifaires. Nous examinons un modèle structurel qui fournit un cadre approprié d’analyse du commerce international dans un environnement multi-pays.

On considère  pays produisant des variétés de biens différenciés en fonction du pays d’origine du bien. Le PIB de chaque pays  est noté _ . On définit par _, la valeur des exportations du pays  à destination du pays . Définissons la fonction de demande du pays  pour les biens de consommation en provenance du pays  par _. Les préférences du pays j pour les biens de consommation importés sont approximées par une fonction de type CES comme suit :

_=  _^^ _^^









où _ est le vecteur de biens de consommation importés ; > 1 est l’élasticité de substitution de la fonction d’utilité ; _≥ 0 sont les paramètres de préférence de la fonction CES.

Le programme de maximisation des consommateurs est le suivant :

max _=  _^^ _^^









 ⁄ :  _= _





1

2

La contrainte budgétaire (Eq 2), assure que les dépenses agrégées d’importation du pays  égalise la somme des dépenses en biens importés en provenance de tous les pays partenaires évalués au prix d’accès _= 1 + __ où _ est un tarif ad-valorem appliqué aux importations en provenance du pays i et _ le prix du bien importé provenant du pays i.

La résolution du programme d’optimisation permet de dériver la fonction de demande d’importation du pays  pour des biens de consommation originaires du pays  (Eq 3).

_= ___

 



_ 3

Où _ représente l’indice de prix dans le pays importateur . Cet indice de prix est défini par :

(19)

= ^







4

Où  est l’élasticité de substitution ;  un coefficient positif ;  le prix du bien en provenance du pays  et , l’ensemble des barrières commerciales appliquées à l’entrée du pays j pour les biens en provenance du pays .

La condition d’équilibre du marché s’écrit :

= ∑  

 ⇒ = ∑ ^^^_^^^

 ^

 ⇒ = ^∑ ^_^

^

 ∀. (5) Notons ^= ∑  

 , le revenu mondial et =_^_^ la part du revenu du pays j dans le revenu mondial. La fonction de demande d’importation devient alors :

=

^

Π



6

Où Π = ∑ ^_^

^

 





représente un indice de résistance multilatérale. En substituant

l’expression de Π dans (4), on a : = ∑ ^_^

^

 





Sous l’hypothèse des coûts de commerce symétriques (= ), on peut définir une fonction implicite de prix comme une fonction de toutes les barrières bilatérales au commerce et des parts de revenu. Ainsi :

= ∑ _^{}

 , ∀ 7

L’équation de gravité s’écrit alors :

=^_^^_^_^^

_^ 8

La forme logarithmique se définit comme suit :

ln = ln + ln + ln − ln^ + 1 −  ln 

 +  9

= flux des importations du pays j en provenance du pays i ;

 = PIB du pays i ;  = PIB du pays j ; ^= revenu mondial ;

 = Indice de prix dans le pays importateur j ;  = indice de prix dans le pays exportateur i.

Dans cette formulation théorique de l’équation de gravité, la variable =

_^^. _^^. ^^^^ intègre les termes de résistance et les facteurs d’intensification du commerce avec :

(20)

 = la distance géographique pondérée entre les pays partenaires i et j ;

 = les tarifs douaniers appliqués par le pays j aux produits provenant du pays i.

 = un ensemble de variables binaires permettant de mesurer les effets liés à la contigüité, à l’utilisation d’une langue commune, aux accords régionaux commerciaux, à l’appartenance à une union monétaire…

En incluant les termes de résistance multilatérale dans les effets fixes des pays exportateurs  et des pays importateurs , la forme estimable de notre équation de gravité s’écrit comme suit :

ln = ln + _ln + _ln + 1 − ln + 1 − ln + 1 −

__+ _+ _+ _ 10

4.2. Modèle économétrique et méthodes d’estimation

4.2.1. Quantification de l’effet de l’UEMOA sur le commerce agricole intra-zone Les accords commerciaux permettent une réduction des barrières tarifaires, mais également une harmonisation des politiques d’intérêt commun réduisant de ce fait les résistances bilatérales aux échanges. Dans l’analyse des déterminants des échanges transfrontaliers, il importe de contrôler l’effet des accords commerciaux régionaux. Pour ce faire, l’on introduit dans la spécification du modèle de gravité une variable muette indiquant l’existence ou pas d’un accord commercial régional entre chaque paire de pays partenaires aux échanges.

L’échantillon est élargi à tous les pays de la CEDEAO permettant ainsi de définir pour chaque paire de pays membre de l’UEMOA, un contre-factuel pertinent. Ainsi, les flux commerciaux bilatéraux entre les pays de l’UEMOA sont comparés aux flux des échanges observés entre les coéchangistes n’appartenant pas tous à l’UEMOA.

La variable muette UEMOA introduite dans l’équation de gravité prend la valeur 1 lorsque les deux pays coéchangistes appartiennent tous deux à l’accord UEMOA et 0 si au moins l’un des deux partenaires n’appartient pas à cet accord.

4.2.2. Le modèle économétrique

Sous sa forme logarithmique, le modèle de gravité à estimer est le suivant : ln = α_^+ ln_ + ln_ + ln + 

+ __+_ln _{_} + _ln _{_} + __+ _+ _+ _

+ _ 11

(21)

La description des différentes variables est présentée dans le tableau 4 ci-après.

Une limite de la base de données de commerce utilisée dans cette étude est qu’elle ne prend pas en compte les flux du commerce agricole informel transfrontalier. En effet, les statistiques commerciales utilisées dans l’étude sont les données officielles représentant les flux de commerce agricole formellement déclarés aux douanes.

Tableau 4. Description des variables du modèle de gravité

Variables Description Source

_ Flux des importations agricoles du pays j en provenance du pays i (en dollars constant)

FAOSTAT

_{_} PIB du pays exportateur à prix constant (en dollars constant 2000)

WDI

_ PIB du pays importateur à prix constant (en dollars constant 2000)

WDI

_ Distance pondérée entre les capitales des pays i et j. CEPII ³ (gravity dataset)

_ Variable binaire qui décrit l’appartenance à l’accord d’intégration économique et monétaire UEMOA

CEPII (gravity dataset)

_ Variable binaire décrivant le partage d’une frontière commune (pays adjacents)

_ Variable binaire décrivant le partage d’une langue commune

_{_} Coûts de transaction spécifiques au pays exportateur CEPII (gravity dataset)

_{_} Coûts de transaction spécifiques au pays importateur CEPII (gravity dataset)

_ Effets fixes pays exportateurs

_ Effets fixes pays importateurs

_ Effets spécifiques individuels (paires de pays) Source : Auteur

4.2.3. Méthodes d’estimation

3 Centre d’études prospectives et d’Informations Internationales

(22)

L’estimation des modèles de gravité soulèvent d’importants problèmes économétriques, en l’occurrence les problèmes d’hétéroscédasticité, de flux de commerce nuls et d’endogénéité de certaines variables.

Une méthode d’estimation usuelle est de log-linéariser l’équation de gravité et d’estimer les variables d’intérêt par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO). Silva et Tenreyo (2006) montrent qu’en présence d’hétéroscédasticité, la log-linéarisation du modèle de gravité conduit à des estimateurs MCO non efficaces. En effet, si les erreurs sont hétéroscédastiques, leur transformation par la log-linéarisation génère des termes stochastiques corrélés avec les variables explicatives (Herrera et Baleix, 2011).

Par ailleurs, la présence des flux de commerce nuls est problématique sous la formulation logarithmique du modèle de gravité. En effet, cette formulation usuelle des modèles gravitationnelles ne permet pas d’inclure les flux de commerce nul car le logarithme de zéro est indéfini, d’où la nécessité de traiter les flux de commerce nuls. En effet, la non prise en compte des flux de commerce nuls lors des estimations peut influencer les résultats empiriques (Gbagbeu, 2013).

Récemment, le problème des flux de commerce nuls a été revisité (Helpman et al., 2008 ; Martin et Pham, 2008 ; Silva and Tenreyro, 2008 ; Burger et al., 2009). La littérature fournit plusieurs méthodes alternatives d’estimation pour solutionner les problèmes de flux de commerce nuls et d’hétéroscédasticité : l’estimation par le Tobit ; l’estimation par le Pseudo Maximum de Vraisemblance de Poisson (PPML), l’estimation par les Moindres carrés non Linéaires (NLS) et l’estimation par les Moindre Carrés Généralisés (FGLS) (Helpman et al., 2008).

L’équation de gravité dans cette étude est estimée par un modèle de Poisson par Pseudo- Maximum de Vraisemblance (PPML). Ce dernier estimateur a l’avantage de corriger la troncation des données à zéros et le biais potentiel engendré par la log-linéarisation (Silva et Tenereyro, 2006).

5. Résultats des estimations et discussion

Le Tableau 5 présente les résultats de l’équation de gravité estimée par un modèle à effets aléatoires (colonnes 1 et 2) et par un modèle de Poisson par Pseudo-Maximum de Vraisemblance (PPML) (colonnes 3 et 4). Ce dernier estimateur a l’avantage de corriger la troncation des données à zéros et le biais potentiel engendré par la log-linéarisation (Silva et Tenereyro, 2006). Les résultats du test d’Hausman a justifié le choix du modèle à effets

(23)

aléatoires contre le modèle à effets fixes (Prob>chi2=0,4107). L’équation de gravité a été estimée avec deux modifications : - les effets fixes des pays exportateurs et des pays importateurs ne sont pas pris en compte (colonnes 1 et 3) ; - nous introduisons des variables muettes qui captent les effets fixes des pays exportateurs et des pays importateurs (colonnes 2 et 4) afin de prendre en compte les termes de résistance multilatérale (Anderson et Van Wincoop, 2003 ; Feenstra, 2004).

L’estimation de l’équation de gravité par le modèle de Poisson par pseudo-maximum de vraisemblance donne les meilleurs résultats. Nous nous concentrons sur la colonne (4) qui prend en compte les effets fixes exportateurs et importateurs dans l’estimation. Les signes des coefficients sont conformes à la littérature et aux résultats des travaux empiriques.

Le PIB du pays importateur a un effet positif significatif sur le flux des importations agricoles intra-régionales. En effet, l’estimation PPML (colonne 4) indique qu’une hausse de 1% du PIB du pays importateur engendre une augmentation de 0,17% du volume des importations. En revanche le PIB des pays exportateurs n’a pas une influence significative sur le niveau des exportations agricoles intra-zone. Ce résultat s’expliquerait par le fait que la spécialisation dans les exportations de produits agricoles est davantage due aux spécificités naturelles et agroclimatiques qu’au niveau de développement des pays.

Les variables muettes « Contigij » et « Comlangij » décrivent respectivement, l’existence d’une frontière commune (pays contigus) et le partage d’une langue par les pays partenaires aux échanges. Les résultats indiquent que les flux des échanges agricoles sont significativement plus intensifs entre les pays qui partagent une frontière ou une langue commune.

Tableau 5. Résultats des estimations du modèle de gravité

(1) (2) (3) (4) Variables Ln(importij) Ln(importij) Ln(import)ij Ln(import)ij

Ln(gdp_d) .75728^***

(.101187) .7278335^***

(.165594) .1244874^***

(.0137584) .1691564^***

(.0400052) Ln(gdp_o) .1786008

(.1198903) .2641725

(.1905256) .0055578

(.0150095) .0044097 (.0493117)

UEMOA .8351368^**

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