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Estimation économétrique des fonctions d’importation de produits agricoles de

l’Afrique de L’Ouest

Par

Mourad Ayouz CIRAD ECOPOL

CNRS CIRED UMR 8568

This report was prepared by Mourad Ayouz as a background paper to the Sustainability Impact Assessment (SIA) of the EU-Africa-Caribbean-Pacific (ACP) Economic Partnership Agreements conducted for the European Commission (DG-Trade) under Framework Contract EC TRADE 02-F3-02, Specific Agreement No. 2 by a consortium lead by PricewaterhouseCoopers (PwC). For more information about the PwC Consortium and this project, please visit our website:

www.sia-acp.org.

This report was prepared with financial assistance from the Commission of the European Communities. The views expressed herein are those of the Consortium and do not represent any official view of the Commission.

2

Résumé. L’ objectif de ce travail est de répondre à quatre questions :

a) Existe-t-il des caractéristiques permanentes et transitoires (observables et non observables) des pays d’ Afrique de l’ Ouest ayant des effets sur le niveau des importations des produits agricoles en provenance de l’ UE ?

b) Si oui, quelle est la part de chaque facteur sur la variance des trajectoires importations ?

c) Quelle est la dynamique explicative du niveau et de l’ évolution des importations par tête ?

d) si oui laquelle ?

Nous focaliserons en particulier sur le rôle des prix à court terme des importations en provenance de l’ UE. Pour répondre à ces 4 questions, nous estimons des équations d’ Euler des importations. Le travail empirique est basé sur un panel non cylindré de 11 pays. Les estimateurs utilisés sont ceux de l’ économétrie des panels (effets aléatoires, effets fixes, .GMM). L’ obtention de paramètres permettant de mesurer la réaction des importations aux prix (et donc aux droits de douanes) nous permet d’ évaluer les impacts d’ un accord de libre échange entre les pays étudiés et l’ UE pour quatre produits agricoles importants (blé, oignon, viande bovine, volaille).

3

Plan Introduction 1 Modèle théorique 2 Modèle empirique et méthodes économétriques 3 Résultats des estimations par produit 4 Conclusion 5 Annexe par produit SOMMAIRE Introduction 3 1- Cadre théorique 5 1-1 Programme algébrique du consommateur représentatif 5 1-2 Prise en compte des imperfections des marchés du capital 7 2 - Modèle empirique et méthodes économétriques 7

2-1 Spécification des formes fonctionnelles 7 2-2 Les mesures des élasticités 2-3 Estimateurs économétriques utilisés 11 2-3-1 Identification de la source de la variabilité importations 12 2-3-2 Explication du niveau des importations par les modèles aux erreurs composées 12 2-3-1-1 L’ estimation des niveaux moyens individuels d’ importation 13 2-3-2-2 L’ estimation des écarts aux moyennes individuelles des niveaux d’ importation 15 2-3-2-3 Explication du taux de croissance des importations par un modèle dynamique 16 2-3-2-4 Tests de validité 21 2-3-3 Les données utilisées et codification des variables 23 3 - Les résultats d’estimation 24 3-1 Estimation de la fonction d’ importation du blé 25 3-2 Résultats d’ estimation de la fonction d’ importation de l’ oignon 28 3-3 Fonction d’ importation des pommes de terre 31 3-4 Estimation de la fonction d'importation de viande bovine 34 3-5 Estimation de la fonction d’ importation de volaille 37 4-Conclusion 40

Bibliographie 43

Annexes 44 Annexe 1 Résultats pour le blé Annexe 2 Résultats pour l’ oignon Annexe 3 Résultats pour la pomme de terre Annexe 4 Résultats pour la viande de boeuf Annexe 5 Résultats pour la volaille

4

Introduction Dans cette étude, nous cherchons à répondre à quatre questions :

a) Existe-t-il des caractéristiques permanentes et transitoires (observables et non observables) des pays d’ Afrique de l’ Ouest ayant des effets sur le niveau des importations des produits agricoles en provenance de l’ UE ?

b) Si oui, quelle est la part de chaque facteur sur la variance des trajectoires d'importations ?

c) Quelle est la dynamique explicative du niveau et de l’ évolution des importations par tête ?

d) si oui laquelle ? En se basant sur le cadre théorique d’ un consommateur représentatif « maximisateur » d’ une utilité (ayant comme argument les importations et la consommation nationale) sous une contrainte de revenu, nous avons dérivé des équations d’ Euler qui postulent que les importations de la période courante dépendent :

- du niveau des importations de l’ année dernière - des prix aux importations relatifs - des prix locaux relatifs - du taux de change - des taxes douanières - et éventuellement du revenu si le pays ne peut emprunter sur les marchés des capitaux.

Le travail empirique est basé sur un panel (non cylindré) de 11 pays. Les produits concernés sont : le blé, l’ oignon, la pomme de terre, la viande bovine et la volaille. L’ échantillon comprend 11 pays d’ Afrique de l’ ouest dont les pays de l’ UEMOA : Bénin, Niger, Nigeria, Côte d’ Ivoire, Togo, Cap Vert, Sénégal, Mali, Guinée, Guinée Bissau. L’ obtention de paramètres permettant de mesurer la réaction des importations aux prix (et donc aux droits de douanes) nous permet d’ évaluer les impacts d’ un accord de libre échange entre les pays étudiés et l’ UE pour quatre produits agricoles importants (blé, oignon, viande bovine, volaille). Les estimateurs utilisés sont ceux de l’ économétrie des panels. Dans une première partie, nous utilisons une spécification statique (modèle de panel statique). Les estimateurs implémentés sont donc les estimateurs des modèles aux effets aléatoires et les estimateurs des modèles aux effets fixes. Toutefois ces estimateurs sont biaisés dès qu’ il existe une corrélation entre les variables explicatives et les perturbations. Pour tester l’ existence d’ une liaison dynamique explicative, nous utilisons un modèle de panel dynamique auto-régressif (ordre 1) estimé par les estimateurs des moments généralisés et les estimateurs proposés par Arellano et Bond (1992,1998) ainsi que les estimateurs d’ Anderson et Hsiao (1998). La multiplicité de ces estimateurs et des spécifications choisies permet d’ évaluer la robustesse des résultats obtenus. Afin de ne pas surcharger le texte, nous publions les estimateurs des moments généralisés. Nos tests précisent :

- le rôle des prix aux importations selon l’ appartenance ou non des pays à la zone UEMOA

5

- les valeurs des élasticités des importations par rapport aux prix, au revenu, au taux de change.

Enfin, notre étude débouche sur un classement des produits « à risque », c’ est-à-dire qui présentent une forte élasticité par rapport aux prix des importations. Elle permet en conséquence d’ évaluer l’ impact d’ un changement des relations commerciales entre l’ UE et les pays de la zone UEMOA. Le plan de cette étude est le suivant. Dans une première partie nous présentons le cadre théorique. Dans la deuxième partie, les méthodes économétriques sont détaillées. Enfin, dans la dernière partie, nous présenterons les résultats des estimations.

6

1- Cadre théorique. 1-1 Programme algébrique du consommateur représentatif. Le cadre théorique proposé généralise les modèles dynamiques de consommation car il prend en compte les importations comme argument de la fonction d’ utilité du consommateur représentatif. Nous considérons un cadre dynamique et incertain. Le consommateur représentatif décide de sa dépense en biens de consommation de produits locaux et des biens importés sous une contrainte de richesse. La richesse future est aléatoire. Le problème d’ importation est posé comme un problème d’ optimisation dynamique d’ une somme d’ utilités actualisées.

[ ])(),,()(0

00 tBXCuEAV tttt

t

t

Ω= ∑∞=

=β (1)

Sous la contrainte :

tXtttttt XpCYrAA −−++=+ )1(1 (2)

Avec

0V : La fonction de valeur

:0A La richesse initiale du pays E : L’ opérateur d’ espérance

tβ : Le taux d’ actualisation subjectif u : La fonction d’ utilité

:tC La consommation locale

tX : Les importations

:tB Les facteurs spécifiques aux pays )(tΩ L’ information disponible en t.

1+tA : La richesse du pays en t+1 pondérée par les prix locaux

tr : Le taux d’ intérêt pondéré par les prix locaux

tY : Le PIB Xtp : Le prix des importations pondéré par les prix locaux.

L’ équation de Bellman est alors dérivée de la manière suivante :

[ ])())1((),,()( 1 tXpCYrAVEBXCuAV tXttttttttttt Ω−−+++= +β (3)

Les conditions du premier ordre permettent sont :

0)(),,(

1

1 =

Ω

∂∂

−∂

∂

+

+ tAV

EC

BXCu

t

t

t

ttt β (4)

0)(),,(

1

1 =

Ω

∂∂

−∂

∂

+

+ tpAV

EX

BXCu Xt

t

t

t

ttt β (5)

7

Le théorème de l’ enveloppe permet de déterminer :

[ ])()1()( ’1

’ trVEAV tttt Ω+= +β (6) Avec ces conditions d’ optimalité (4, 5, 6), nous pouvons établir que le taux marginal de substitution entre la consommation locale et les importations est égale au prix relatif (les termes de l’ échange) :

Xtt

t

pXuCu 1

// =∂∂∂∂

(7)

L’ équation d’ Euler de la consommation nationale est :

0)()1( 11

=

Ω+

∂∂−

∂∂

++

trC

uE

Cu

ttt

β (8)

Selon cette relation, la consommation actuelle permet de prédire la consommation nationale future. L’ ensemble des informations est contenu dans la consommation courante. Si l’ utilité est séparable entre les consommations locales et les importations et que celle-ci est quadratique, alors on obtient l’ équation d’ Euler de Hall (1978). L’ équation d’ Euler des importations est simplement :

0)()1)(()( 1

1

11

1 =

Ω+

∂∂+

∂∂− +

−+

+

−trp

Xu

EpXu

tXt

t

Xt

t

β (9-A)

Soit

0)(1)1(//

11

1 =

Ω−+

∂∂∂∂

++

+ trp

p

Xu

XuE tX

t

Xt

t

tβ (9-B)

)(tΩ est un vecteur résumant l’ information publique à l’ année t. Si le consommateur

représentatif fait des anticipations rationnelles, nous obtenons :

111

1 1)1(//

+++

+ =

−+

∂∂∂∂

ttXt

Xt

t

t erp

p

Xu

Xuβ (9-C)

1+te est l’ erreur d’ anticipation qui est selon l’ hypothèse des anticipations rationnelles de moyenne nulle. Ces relations 9-C définissent des relations d’ orthogonalité E(et+1 | Ωt) = 0 qui impliquent E(et+1Ωt) = 0. Si Ωt est un sous ensemble de variables que constitue l’ information courante, les conditions d’ orthogonalité 9-C peuvent être exploitées en utilisant la méthode des moments généralisés de Hansen(1982) (GMM dans le texte) afin d’ estimer les paramètres structurels de l’ équation d’ Euler.

8

Le travail économétrique consiste à estimer par la méthode des moments généralisés les paramètres structurels de l’ équation d’ Euler en utilisant la condition d’ orthogonalité. En spécifiant une forme fonctionnelle de la fonction d’ utilité et en utilisant les retards des taux d’ intérêts et des prix comme instruments, il est possible d’ obtenir des estimateurs convergents des paramètres d’ intérêt. 1-2 Prise en compte des imperfections des marchés du capital. Les équations d’ évolution des importations que nous avons dérivées (relations 9-C) supposent que les marchés des capitaux sont parfaits et que donc le pays peut emprunter quand son revenu courant est inférieur à son revenu permanent. Or les pays que nous étudions sont soumis à une contrainte de liquidité. Dans ce cas il y a de fortes présomptions pour que les importations courantes dépendent du revenu national. Pour tester la sensibilité des importations au revenu, nous utilisons le PIB déflaté comme argument de la fonction d’ importation. 2 - Modèle empirique et méthodes économétriques. 2-1 Spécification des formes fonctionnelles Le modèle théorique présenté dans la partie permet de dire que les importations actuelles (durant l’ année t) est une combinaison compliquée :

- du niveau des importations de l’ année dernière - des prix aux importations relatifs - des prix locaux relatifs - du taux de change - des taxes douanières - et éventuellement du revenu si le pays ne peut emprunter sur les marchés des capitaux.

La forme implicite serait :

0),,,,,,,( 1,1,,,,1,1,,,1, =+++++ titjitjitiimp

tiimp

tititi exxYppXXg ; i = indice des pays Avec

1+tX : Les importations en t+1 imp

tip , : Les prix des importations de l’ année courante

),,,,( 3210 jααααα : sont des paramètres

kjx jt ,....1, = : représentent l’ ensemble des autres variables explicatives déduites du modèle théorique (taux de change, taxes, etc.)

tY : Le PIB

1, +tie : L’ erreur d’ anticipation (anticipation rationnelle). Selon la nature de nos données (panel non cylindré de 11 pays observés entre 1988), il est apparu préférable d’ estimer des modèles de panel linéaires. L’ estimation de relations non linéaires sur de petits échantillons reste problématique. Nous avons ainsi choisi une spécification générale (AR(1)) de la forme suivante :

9

11,

,13

12101 +

++

++ +

++

++= ∑ t

tj

tjj

jtimp

t

impt

tt ex

xLnLnGDP

pp

LnLnXLnX ααααα (9-D)

Avec Ln : Logarithme népérien

),,,,( 3210 jααααα : sont des paramètres Le paramètre 1α permet de mesurer la persistance des importations non expliquée par les rapports de prix. L’ estimation de 2α permet d’ estimer la réaction des importations à la variation des prix relatifs. L’ élasticité de long terme est estimée par le paramètre )1/( 01 αα − .

L’ identification du paramètre 3α permet de voir si les importations dépendent du revenu national (hypothèse de présence d’ une contrainte de liquidité). Afin de vérifier le rôle des taxes, la robustesse de nos résultats, et dans le but d’ éviter les biais d’ endogénéité (cf. partie 2 pour les détails) du fait de la présence du niveau d’ importation

tLnX comme variable explicative (cf. relation 9-D ci-dessus), nous avons testé 8 formes : Forme A. Dans cette première spécification, nous cherchons à distinguer les effets des taxes douanières des effets prix (compétitivité + aides publiques). Nous introduisons donc les prix non taxés (prix calculés sans prendre non taxes comprises) et les taxes douanières comme variables explicatives distinctes :

tititititi

titiimpti

imptititi

edrLnrLnGDPLn

PLnPLnPLnPLnXLnXLn

,,91,8,7,6

1,5,41,3,21,10,

)()()(

)()()()()()(

+++++

+++++=

−

−−−

αααα

αααααα (9D-1)

Avec :

tiX , : Les importations de l’ année courante (per capita)

1, −tiX : Les importations de l’ année dernière (per capita) imp

tip , : Les prix des importations de l’ année courante imp

tip 1, − : Les prix des importations de l’ année dernière

tip , : Indice des prix locaux pour la période courante

1, −tip : Indice des prix locaux de l’ année dernière

tiGDP , : Le GDP per capita (mesuré en termes réels)

tir , : Le taux de change de la période courante

1, −tir : Le taux de change de l’ année dernière

tid , : Droits de douanes. Les paramètres sont :

0α : Une constante

1α L’ élasticité par rapport aux importations de l’ année dernière

10

2α L’ élasticité prix par rapport aux prix courants des importations

3α L’ élasticité prix par rapport aux prix des importations de l’ année dernière

4α L’ élasticité prix par rapport à l’ indice des prix locaux pour la période courante

5α L’ élasticité prix par rapport à l’ indice des prix locaux de l’ année dernière

6α L’ élasticité revenu par rapport au GDP

7α L’ élasticité des importations par rapport au taux de change de l’ année courante

8α L’ élasticité des importations par rapport au taux de change de l’ année dernière

9α Paramètre mesurant l’ impact de la taxe douanière Forme B. Dans cette spécification, nous introduisons directement les prix taxés par le facteur

tid , .

titititi

tititiimpti

tiimptititi

erLnrLnGDPLn

PLnPLndPLn

dPLnXLnXLn

,1,8,7,6

1,5,41,1,3

,,21,10,

)()()(

)()())1((

))1(()()(

++++

++++

+++=

−

−−−

−

ααα

ααα

ααα (9-D2)

Il n’ est donc pas possible avec cette forme de distinguer l’ effet de la compétitivité des pays européens toutes choses égales par ailleurs. Forme C. Afin de distinguer les élasticités prix des pays de l’ UEMOA des élasticités prix des autres pays (hors UEMOA), nous introduisons une indicatrice :

UMEMOA1 =1 si le pays appartient à la zone UEMOA

UMEMOA1 =0 si le pays n’ appartient pas à la zone UEMOA Les paramètres ),( 32 αα mesurent les élasticités prix des pays de l’ UEMOA et les paramètres

),( 54 αα représentent les élasticités prix des pays hors UEMOA. Il aurait été préférable soit d’ estimer une fonction d’ importation pour les pays de l’ UEMOA et une autre fonction d’ importation pour les autres pays. De même, qu’ il aurait été souhaitable de distinguer les effets des autres variables explicatives (indice de prix, GDP, taux de change). Mais le faible degré de liberté nous rend impossible cette stratégie.

tititi

tititi

tiUMEMOAimpti

UMEMOAimpti

UMEMOAimptiUMEMOA

imptititi

edrLn

rLnGDPLnPLn

PLnPLn

PLn

PLnPLnXLnXLn

,,111,10

,9,81,7

,61,5

,4

1,3,21,10,

)(

)()()(

)()11)((

)11)((

1)(1)()()(

+++

+++

+−+

−+

+++=

−

−

−

−−

αα

ααα

αα

α

αααα

(9-D3)

Forme D. La forme fonctionnelle C se distingue de la forme D par le fait que nous introduisons les prix taxés :

11

titi

titititi

UMEMOAtiimptiUMEMOAti

impti

UMEMOAtiimptiUMEMOAti

imptititi

erLn

rLnGDPLnPLnPLn

dPLndPLn

dPLndPLnXLnXLn

,1,10

,9,81,7,6

1,1,5,,4

1,1,3,,21,10,

)(

)()()()(

)11))(1(()11))(1((

1))1((1))1(()()(

++

++++

−++−++

+++++=

−

−

−−

−−−

α

αααα

αα

αααα

(9-D4)

Forme E. Dans cette spécification, nous évitons d’ introduire les importations retardées d’ une période 1, −tiC . Cette façon de précéder permet d’ éviter d’ introduire un biais d’ endogénéité (cf. partie 2). L’ estimation de cette relation en différence première nous permet de nous assurer que les séries utilisées sont stationnaires.

tititititi

titiimpti

imptititi

edrrLnGDPLn

PPLnPPLnXXLn

,,51,,4,3

1,,21,,101,,

)/()(

)/()/()/(

++++

++=

−

−−−

ααα

ααα (9-D5)

Forme F. La forme suivante se distingue de la forme précédente par le fait que nous introduisons les prix taxés comme variables explicatives

tititi

tititi

tiimptiti

imptititi

errLn

GDPLnPPLn

dPdPLnXXLn

,1,,4

,31,,2

1,1,,,101,,

)/(

)()/(

))1(/)1(()/(

++

++

+++=

−

−

−−−

α

αα

αα (9-D6)

Bien qu’ il ne soit pas possible avec cette forme F de distinguer l’ effet de la compétitivité des pays européens toutes choses égales par ailleurs, elle permet néanmoins d’ éviter d’ introduire les importations passées 1, −tiX comme variables explicatives. L’ inconvénient de cette forme réside dans le fait que nous ne pouvons pas évaluer les effets des importations passées

1,, / −∂ titi XX . Forme G. Cette forme permet de distinguer les effets des prix selon l’ appartenance ou non du pays à la zone UEMOA, toute en évitant d’ introduire les importations passées.

tititititi

titiUMEMOAimpti

impti

UMEMOAimpti

imptititi

edrrLnGDPLn

PPLnPPLn

PPLnXXLn

,,61,,5,4

1,,31,,2

1,,101,,

)/()(

)/()11)(/(

1)/()/(

++++

+−+

+=

−

−−

−−

ααα

αα

αα (9D-7)

Notons que la forme G permet d’ estimer l’ impact des taxes toutes choses égales par ailleurs. Forme H. Cette dernière spécification permet de distinguer entre les effets des prix taxés (relatifs) selon que le pays est dans la zone UEMOA ou non.

tititititititi

UMEMOAitimptiit

impti

UMEMOAitimptiit

imptititi

edrrLnGDPLnPPLn

dPdPLn

dPdPLnXXLn

,,61,,5,41,,3

11,,2

11,,101,,

)/()()/(

)11))(1(/)1((

1))1(/)1(()/(

+++++

−+++

×+++=

−−

−−

−−−

αααα

α

αα (9-

D8)

12

La forme H autorise l’ estimation de toutes choses égales par ailleurs des prix taxés mais ne permet pas d’ estimer les effets des importations passées sur les importations courantes. Le lecteur pourra noter que chaque que nous utilisons comme variables endogènes des ratios d’ importation (exemple la forme 9-D2) c’ est dans le but d’ éviter d’ introduire le niveau des importations passées )( 1, −tiXLn comme variable explicative. Comme nous le verrons plus loin

dans le texte, l’ intrusion de )( 1, −tiXLn à droite de l’ équation est source de biais d’ endogénéité. Les estimateurs possibles des formes A-H sont ceux d’ Arellano et Bond (1992,1998) et d’ Anderson-Hsiao (1998). Ce dernier estimateur est une généralisation est de l’ estimateur des moments généralisés initialement proposé par Hansen (1982). La deuxième méthode possible consiste à estimer directement l’ équation d’ Euler selon la méthode Hansen Singleton qui permet de prendre en compte la non linéarité de l’ équation d’ Euler. Mais cette méthode nécessite d’ utiliser des techniques numériques de résultions d’ équation non linéaires qui sont problématique quand nous disposons de petits échantillons. En conséquence, nous avons privilégié les méthodes d’ estimations de relations linéaires. 2-2 Les mesures des élasticités. Puisque les variables endogènes et les variables exogènes sont mesurées sur une échelle logarithmique, les paramètres estimés ),,( 21 etcαα représentent les élasticités. Ainsi, si nous prenons la forme B (relation 9-D2 dans le texte), l’ effet d’ inertie (ou effet des habitudes) est mesuré par la réaction des importations actuelles aux importations passées :

11,

,

)()(

α=∂∂

−ti

ti

XLn

XLn

Nous devons distinguer en les élasticités de court terme et les élasticités de long terme. Si nous raisons toujours par rapport à la relation B, l’ élasticité de court terme des importations par rapport aux prix des importations (prix taxés puisqu’ ils sont pondérés par )1( ,tid+ ) est mesurée par la différentielle suivante :

2,,

,

))1(()(

α=+∂

∂

tiimp

ti

ti

dpLn

XLn

Par contre, l’ élasticité de long terme est mesurée comme il suit :

1

32

1,

,

1,1,

,

,,

,

1

)(

)(1

))1((

)(

))1((

)(

ααα

−+=

∂∂

−

+∂∂

++∂

∂

=

−

−−

ti

ti

tiimp

ti

ti

tiimp

ti

ti

LT

XLn

XLn

dpLn

XLn

dpLn

XLn

élasticité

2-3 Estimateurs économétriques utilisés. Quand on peut suivre un pays dans le temps (on peut parler de trajectoires), il est intéressant dans une première phase d’ analyser les sources de la variabilité des importations par tête de chaque pays. Posons un indice i=1,..N qui caractérise chaque pays de l’ échantillon. Supposons que le niveau d’ importation est une variable en partie aléatoire dont les réalisations sont notées yit. Ces variables sont observées sur T périodes et sur N pays (i=1,…N) constituant

13

un ensemble NT. Notons aussi xit les caractéristiques observables (transitoires) de chaque pays i qui permettent d’ expliquer yit. La matrice xit comprend K colonnes et N lignes :

itity += iti x i=1,…..N, t=1,…..T (10) Pour chaque pays, le vecteur i représente l’ effet des déterminants des importations xit. Notre ignorance concernant les facteurs du développement des importations est représentée par le terme d’ erreur itε . Traditionnellement, avec les MCO, nous cherchons à expliquer la variance totale du niveau des importations var(yit). En général, sur des données transversales, la part expliquée par les variables explicatives est faible. Nous avons des difficultés à expliquer les différentes dimensions des importations pour de multiples raisons. Supposons que nous ayons assez d’ informations pour éviter les biais de données manquantes. Si les facteurs observables n’ influencent pas de la même manière les importations ββ ≠i , il y aurait alors N relations d’ importation et il est alors nécessaire d’ estimer pour chaque pays une relation d’ importation ce qui n’ est pas possible en général faute d’ un degré de liberté élevé (1). Faute de tests, les observateurs intuitivement pensent qu’ il n’ y aurait pas un seul modèle qui expliquerait le niveau des importations. Les situations seraient diverses et l’ hétérogénéité importante. En fonction de l’ information dont nous disposons (2), nous supposerons qu’ il existe une relation identique entre les pays mais qu’ il existe aussi « autre chose » que nous ne pouvons contrôler faute d’ informations, qui expliquerait l’ évolution des importations par tête. Nous pensons bien sûr aux préférences des pays. Le degré d’ aversion au risque quant à la dépendance alimentaire devrait jouer un rôle important dans la gestion des flux d’ importation. L’ hétérogénéité entre les pays proviendrait soit des ordonnées à l’ origine contrôlables par des indicatrices (estimateur LSDV (3)), soit des facteurs non observables inclus dans le terme d’ erreur (modèle à erreurs composées MEE). Avec nos données nous étudions dans ce qui suit la composition de la variabilité des évolutions des trajectoires importations. Nous cherchons ainsi à savoir quelle est la part de la variance des importations qui est due aux facteurs permanents (observables et non observables), et quelle est celle qui est due (observables et non observables) (4). Pour cette partie, nous estimons d’ abord les sources de la variabilité des importations entre les pays et dans le temps. Puis un modèle de panel statique essentiellement pour tester et contrôler l’ hétérogénéité et évaluer les variances intra classes (Within) et les variances inter classes (Between). 2-3-1 Identification de la source de la variabilité importations. Pour savoir quelle dimension privilégier (temporelle ? individuelle « pays »?) dans l’ explication des importations, nous devons d’ abord chercher à évaluer les sources de la variabilité (non conditionnelle) )var( iy . Cette variance (non conditionnelle aux variables explicatives xit) a pour expression : 1 Les tests d’ homogénéité (test de Fisher) usuels peuvent être mobilisés pour tester l’ hypothèse d’ homogénéité des paramètres (les pentes et les constantes). 2 Avec nos données (faible degré de liberté), il n’ est pas possible d’ estimer pour chaque pays une relation explicative d’ importation. 3 LSDV : Least Square Dummy Variables (MCO appliqué à un modèle a effet fixe). 4 La forte variance observée en général sur ces types de données et le contrôle de l’ hétérogénéité devraient augmenter les parts expliquées des variances.

14

i

Ni

iit

Tt

t

Ni

itotit yNTyyy ∑∑∑ =

=

=

=

=

==−==

12

112 /][)var( σ (11)

avec NTyy it

Tt

t

Ni

i/

11 ∑∑ =

=

=

== la moyenne totale calculée sur tout l’ échantillon et

Tyy it

Tt

ti /1∑ =

== les moyennes individuelles (niveau des importations moyen dans le temps).

La variance totale se décompose en deux éléments :

]/)[(/]/)([)var( 21

211

222 NyyNTyyy iNi

iiitTt

t

Ni

iindtemptotiti

−+−=+== ∑∑∑ =

=

=

=

=

=σσσ (12)

La variance 2

tempσ (dite variance temporelle) est la moyenne calculée dans le temps (t=1,… T) des variances individuelles des niveaux d’ importation pour chaque pays i=1,..N. Cette variance rend compte des fluctuations dans le temps, pour tous les pays, des indices yit autour

du niveau moyen d’ importation ( )( iit yy − ). Cette statistique incorpore l’ information d’ ordre temporel dans le sens où elle prend en compte la variabilité par rapport au comportement moyen des pays dans le temps. 2

jindσ est la variance des moyennes individuelles attribuables

aux différences entre les moyennes niveaux d’ importation. Cette variance est due aux écarts

des niveaux moyens entre les pays. Pour i=1,… ,N pays, les différences ii yy − représente les différences permanentes entre les pays (hétérogénéité permanente). Une première analyse de la variance consiste à vérifier quelle dimension (temporelle ou individuelle) est prépondérante. Nous utilisons des tests de Fisher (5) à partir de notre panel pour vérifier si la dimension temporelle est prépondérante par rapport à la dimension individuelle. Si le ratio entre les carrés moyens individuels et les carrés moyens temporels est faible (respectivement élevé), non significativement différent de zéro (respectivement différent de zéro) nous pourrions conclure que la dimension temporelle est prépondérante (respectivement n’ a pas d’ importance) dans l’ explication du niveau d’ importation (les différences temporelles entre les pays sont plus importantes que leurs différences permanentes). Si la dimension temporelle est importante, elle devrait plutôt nous orienter vers des estimateurs qui privilégient la variabilité des importations, tout en prenant en compte bien sûr l’ omission possible de variables propres aux pays (non prises en compte par les autres déterminants observables des importations agricoles xit). C’ est le cas des estimateurs Within et l’ estimation d’ effets spécifiques aux pays qui soit certain). Après avoir réalisé l’ analyse de la variance, nous affinerons notre analyse les relations (9-D, 10) explicatives du niveau d’ importation. 2-3-2 Explication du niveau des importations par les modèles aux erreurs composées. Le cadre usuel des spécifications avec erreurs composées (MEE) permet de penser que les effets autres que les caractéristiques variables observables xit qui influencent le niveau d’ importation sont de trois natures (Hsio, 1986) :

5 En effet si les niveaux d’ importation yit suivent une loi normale, le rapport des carrés moyens individuels et temporels suit une loi de Fisher à N-1 et NT-N degrés de liberté.

15

1) des effets individuels spécifiques aux pays, indépendants du temps (effets individuels) que l’ on note iα 2) des effets temporels qui touchent l’ ensemble des pays (effets périodes) qui seraient dues à des variables macroéconomiques ou de contexte global que l’ on note tλ 3) des effets mixtes qui influencent différemment les pays à des périodes différentes et qui peuvent être supposées nuls en moyenne (effets purement aléatoires qui se compensent entre eux) que l’ on note itµ . Les termes d’ erreurs sont exprimés ainsi :

itiiit µλαε ++= (13) Notre hypothèse est qu’ à côté de l’ effet des caractéristiques observables des pays (prix, PIB, taux de change etc), que l’ on mesure avec le vecteur β (commun à tous les pays), il y a un effet individuel iα spécifique à chaque pays i qui explique l’ hétérogénéité des décisions d’ importation des produits agricoles. Les erreurs (13) devraient satisfaire les hypothèses suivantes :

0][][][ === ttti EEE λµα ; 0][][][ === tttttiti EEE µλµαλα ;

≠=

=li si 0

l’i si ][

2ασ

αα liE ;

≠=

=t’ tsi 0

t’ tsi ][

2

’λσ

λλ ttE ;

≠≠

===

t’ tj’i si 0

t’ tj,i si ][

2

’µσ

µµ ititE (14)

=+

≠=

t’ tsi

t’ tsi ][

22

2

’µα

α

σσσ

εε ititE ; 0][][][ === ittitttiti xExExE λµα (15)

Avec ces hypothèses, nous pouvons écrire que la variance du niveau d’ importation yit conditionnelle aux caractéristiques observables des pays xit est la somme des variances suivantes :

TTitit

itit

WBTxy

xy222

222

)()/var(

)/var(

εεα

µλα

σσσ

σσσ

++=

++= (16)

Avec TNT JITB )/1(= l’ opérateur between qui donne la valeur moyenne répliquée T fois et

TNNTT JITIW )/1(−= l’ opérateur Within qui donne le vecteur des écarts des variables à leur moyenne. IN et INT sont respectivement des matrices identité de dimension (N,N) et (NT,NT). JT est une matrice unité. La variance 2

µσ est la variance within (intra classe) et la variance 2ασ

est la variance between (inter-classe). Avec la relation (16), nous pouvons lier la variance du niveau d’ importation aux variances des effets individuels aléatoires spécifiques à chaque pays (hétérogénéité non observables). Si la dimension individuelle est importante, la part de la variance between devrait être élevée. Si la dimension temporelle est prédominante, la part de la variance du niveau d’ importation yit due à la variance within devrait être élevée (6).

6 Une autre façon de poser le problème est de supposer que l’ effet individuel n’ est pas introduit dans le résidu mais qu’ il existe différentes fonctions de parts qui diffèrent entre elles par l’ ordonnée à l’ origine. A chaque pays

16

Sur le plan technique, le fait de supposer l’ existence d’ un effet individuel aléatoire iα ne nous permet pas d’ estimer la relation explicative du niveau d’ importation yit par les MCO. La prise en compte d’ un effet individuel rend la matrice variance covariance non diagonale. Il y a corrélation entre les résidus (la covariance est égale à ασ ) pour chaque pays i et pour tout t=t’ . C’ est la « fausse dépendance des phénomènes» de Heckman ou l’ hétérogénéité non observée (Heckman, 1981). Pour éviter les biais d’ hétérogénéité, il est possible de centrer les données ou de contrôler les effets individuels. Les estimateurs usuels du modèle à erreurs composées MEE utilisés sont les estimateurs : between, within et l’ estimateur des moindres carrés quasi généralisés MCQG. Les deux premiers estimateurs privilégient chacun une source de la variabilité totale du niveau d’ importation (7). 2-3-1-1 L’estimation des niveaux moyens individuels d’importation. Cette méthode consiste à utiliser l’ estimateur Between qui privilégie la dimension individuelle de la variabilité des niveaux d’ importation. Avec cet estimateur, on cherche à évaluer l’ effet des différences permanentes entre les pays sur les différences permanentes observées en matière d’ importation. L’ estimateur Between est obtenu en appliquant les MCO au modèle de moyennes temporelles :

iBii xy εβ += (17) avec )var()/1()var()var()var( µαµαε TiiBi +=+= et 0),cov( ’ =BitBit εε . Pour le modèle Between, seules les caractéristiques permanentes et les moyennes des variables sont utilisées. Les variables explicatives qui n’ ont qu’ une dimension temporelle (information constante sur les pays à chaque période) sont colinéaires avec le terme constant dans cette dimension (cf. tableau IV). A l’ aide des résidus de la régression Between, il est possible d’ estimer la variance : nbNee BBBi −= /’)var(ε avec nb le nombre de régresseurs utilisés dans cette dimension. Les effets des déterminants des importations sont mesurés alors par :

1

1

1

1)’)(()’)((

−=

=

−=

=

−−

−−= ∑∑ yyxxxxxx ii

Ni

iii

Ni

iBβ (18)

avec 1’’ ])[var()var( −= BBBiB XXεβ . XB étant la matrice des moyennes des variables. Bien que nos données ne nous permettent pas d’ estimer avec beaucoup de précision l’ impact des facteurs permanents (8), nous publions dans cette étude les élasticités prix et les élasticités revenus quand la dimension temporelle semble être faible. est associée une constante individuelle non aléatoire. Dans ce cas, la variance du niveau d’ importation n’ est autre que la variance du terme d’ erreur. Ce modèle devra être estimé lorsque la dimension temporelle est recherchée. 7 Dans la dimension temporelle, il est aussi possible de prendre en compte l’ auto-corrélation dans le temps des erreurs et l’ hétéroscédasticité en utilisant l’ estimateur de Da Silva et l’ estimateur de Parks. Cependant, du fait de la nature de nos données (panel non cylindré), nous n’ avons pas utilisé ces estimateurs. 8 En effet, nous avons que 11 pays, ce qui implique un faible degré de liberté.

17

2-3-2-2 L’estimation des écarts aux moyennes individuelles des niveaux d’importation. Cette estimation est réalisée par l’ estimateur Within qui privilégie la dimension temporelle de la variabilité des données. Estimateur Within. Avec cet estimateur, on cherche à expliquer les fluctuations temporelles (écarts des parts par rapports aux moyennes temporelles) des niveaux d’ importation. L’ estimateur Within est obtenu en appliquant les MCO au modèle de variables centrées :

Wiiitiit xxyy εβ +−=− )(’)( (19) avec

)var()/1()var()var()var()var()var( µµµµµαµαεεε TitiitiiitWi −=−=+−+=−=

)var()/1(),(c),cov( ’’ εεεεεεε Tov iitiitWitWit −=−−= Les caractéristiques permanentes des pays (l’ enclavement par exemple) ne peuvent pas figurer parmi les variables explicatives du modèle Within. Les variables explicatives qui n’ ont qu’ une dimension individuelle (les informations constantes dans le temps pour chaque individu) ne peuvent être utilisées dans la dimension individuelle car elles sont identiquement nulles dans cette dimension. La variance peut être calculée à partir des résidus Within nwNNTee WWWi −−= /’)var(ε avec nw le nombre de régresseurs utilisés dans la dimension Within. Le modèle ne contient plus de constante du fait du centrage des variables. Les effets des variables explicatives du niveau d’ importation sont donnés comme suit :

[ ] [ ] 1

11

1

11)’)((()’)((

−=

=

=

=

−=

=

=

=−−−−= ∑∑∑∑ yyxxxxxx itiit

Tt

t

Ni

iiitiit

Tt

t

Ni

iWβ (20)

2-3-2-3 Explication du taux de croissance des importations par un modèle dynamique Du fait de l’ introduction du niveau des importations passées comme variables explicatives (cf. relation 9-D) nos estimateurs (MCO, Within) sont sujets au biais d’ endogénéité. Nous utilisons alors comme instrument des valeurs retardées des variables exogènes. Une première estimation a été réalisée en utilisant seulement les valeurs retardées des variables xit que l’ on peut supposer être exogènes 1, −tix . Dans ce qui suit nous allons préciser les méthodes d’ estimation d’ un modèle de panel dynamique autorégressif explicatif du niveau d’ importation. Supposons que l’ activité d’ importation suit un processus AR(1) comme l’ indique notre modèle théorique:

titititi uxyy ,,1,, ++= − δα (21)

Avec ce cadre, il est possible de tester l’ effet du niveau passé d’ importation sur le niveau actuel toute chose égale par ailleurs. Cependant, sur le plan technique, les estimateurs usuels

18

MCO, Within, Between, MCQG sont non convergents quand T<∞ (9). En l’ absence de variables strictement exogènes nous proposons deux estimateurs (10) : L’ estimateur Anderson-Hsio (noté dans ce qui suit AH1) et l’ estimateur d’ Arellano –Bond (coté AB). Le choix des instruments. Supposons que notre matrice de variables exogènes x contienne des variables endogènes, c’ est-à-dire qu’ il existe des éléments de x qui sont corrélés au terme d’ erreur uit : plim x’u/N≠0. Nous devons choisir une matrice Z d’ instruments telle que :

0/*lim =Np uZ’ (22) Np /lim ZZ’ Inversible (23) Np /lim xZ’ de même rang que le nombre de variables explicatives du modèle (24)

L’estimateur des moments généralisés MMG. Il est établi à partir des moments empiriques de l’ échantillon. Il consiste à minimiser la distance suivante :

= ∑∑ =

=−

=Zu

NZu

NNi

i

N

i*’

1*’

1minarg

11

1ϕβ β (25)

où )’*,....*(* ’’

1 Nuuu = est le vecteur des résidus, ϕ est une norme (cf. ci dessous). Cette minimisation donne :

*’)’( 1 PyXPXX −Λ

=β (26) où P est la matrice de projection orthogonale sur l’ image de Z :

’)’(’ 1ZZZZP −= (27) soit

*’)’(’)’)’(’( 111 yZZZZXXZZZZX −−−Λ

=β (28) La matrice de covariance asymptotique est :

1111 )’(’)’()’(’)’()(var −−−−= PXXXZZZZZZXPXXasy β (29)

)’(var uZasy=ϕ (30)

9Pour les panel ayant une composante temporelle faible T finie et une dimension transversale élevée N→∞, les vus précédemment ne sont pas convergents. Ce résultat a été mis en évidence par les simulations Monte Carlo de Nerlov, 1967, Nerlov, 1971 (cf. Sevestre, Trognon, 1985). Nickell (1981) a dérivé une relation du biais due à la présence de la variable endogène retardée. L’ auteur montre comment ce biais se rapproche de zéro quand T→∞. Ainsi, il semble que l’ estimateur LSDV est performant que seulement lorsque T approche l’ infini. 10 L’ estimateur Balestra-Nerlove (1966) (MCQG-VI et son extension Within-VI) convergent si les valeurs courantes et retardées des variables exogènes courantes de X utilisées comme instruments sont strictement exogènes.

19

ϕ est une matrice de pondération qui est symétrique et définie positive à estimer. Si 121 )’( −− = ZZσϕ alors l’ estimateur MMG est l’ estimateur des variables instrumentales que

nous verrons plus loin (11). La méthode d’ estimation est en deux étapes. Dans une première étape un estimateur quelconque de ϕ (appelé estimateur des MGG de première étape MGG1) est obtenu :

AZZN

Ni

i’

11∑ =

==ϕ (31)

Avec A définie comme une matrice identité si les estimateurs sont en niveaux. Dans une seconde étape, on suppose que les résidus

Λu obtenus durant la première période sont

indépendamment distribués dans la dimension individuelle (pays). L’ estimateur MGG2 est obtenu en posant :

DZZN

Ni

i’

11∑ =

==ϕ (32)

Avec

ΛΛ= *’*uuD (33)

Si l’ estimateur de ϕ n’ est pas convergent, l’ estimateur β reste convergent sous des conditions assez peu restrictives. L’estimateur Anderson Hsio : Quand la dimension temporelle T n’ est pas élevée, Anderson et Hsio (1081) ont proposé une procédure d’ estimation IV en deux étapes. Partant de la relation précédente (12), nous supposons que les résidus )’,....( 1 iTii uuu = sont iid et satisfont les conditions suivantes :

0)( =iuE ; Tii IuuE 2)’( σ= (34) où IT désigne une matrice identité. Dans le modèle à effet fixe (aléatoire ou non), on transforme les données en utilisant des différences premières pour éliminer l’ effet fixe ou aléatoire (12) :

**

)()(

,1,1,,

1,,2,1,2,1,1,,

uWy

uxyy

uuxxyyyy

titititi

titititititititi

+=∆+∆+∆=∆

−+−+−=−

−−

−−−−−−

βδα

δα

(35)

11 Si le nombre de colonne de Z est égal au nombre de colonnes de x, le modèle est alors juste identifié. L’ estimateur obtenu est celui des MCO. 12 Le lecteur peut donc observer que les méthodes proposées permettent d’ éviter le biais d’ hétérogénéité.

20

avec ],[* 1 xyW t ∆∆= − une nouvelle matrice. Il y a corrélation entre )( 2,1,1, −−− −=∆ tititi yyy et

1,,, −−=∆ tititi uuu ce qui nous pousse à penser que l’ estimateur MCO est biaisé non

convergent. En effet, 1, −tiy dépend de 1, −tiu . Puisque

0/*’lim ≠NWp u aucun estimateur de type Within n’ est convergent comme nous l’ avons dit précédemment. Nous devons alors utiliser alors une méthode de variable instrumentale (VI). On a besoin d’ instrumenter 2,1,1, −−− −=∆ tititi yyy soit par 2, −tiy soit par 3,2,2, −−− −=∆ tititi yyy qui sont

corrélés à 2,1,1, −−− −=∆ tititi yyy mais indépendants 1,,, −−=∆ tititi uuu . Sous les hypothèses

précédentes sur les résidus, les valeurs retardées jtiy −, pour j≥2 constituent des instruments

valides. On peut aussi utiliser des retards supplémentaires sur les tix ,∆ si les variables x sont faiblement exogènes. Cependant, nous devons nous assurer que les perturbations ne soient pas auto corrélées (cf. le test proposé plus loin). L’ utilisation de 2, −tiy ne nécessite que deux observations par pays, alors que l’ utilisation de

3,2,2, −−− −=∆ tititi yyy en nécessite trois (c’ est le cas du deuxième estimateur proposé par Anderson-Hsio AH2). Rappelons qu’ Arellano et Bond (1988) ont suggéré qu’ il était préférable d’ utiliser 2, −tiy à cause du problème de singularité qui peut être occasionné par

l’ utilisation de 3,2,2, −−− −=∆ tititi yyy ( 3,2,2, −−− −=∆ tititi yyy est vraisemblablement corrélé à

)( 2,1,1, −−− −=∆ tititi yyy ). Du fait des caractéristiques de notre échantillon, le modèle en différence première est estimé en instrumentant la variable endogène retardée par son niveau retardé à l’ ordre de 2. L’ estimateur utilisé est le même que précédant. La seule différence vient du fait que l’ opération de différentiation première génère des perturbations MA(1) (cf. Sevestre, Trognon). Il est donc plus pertinent d’ utiliser la relation suivante (Cf. Sevestre, Trognon) :

*’)’(’)’)’(’( 111 yZAZZZWWZAZZZW −−−Λ

=β (36) où

21001

010121

0012

−−

−−−

−

⊗= nIA (37)

A est une matrice carrée de dimension T-2 avec des deux en diagonale, des moins un (-1) pour les premières sous-diagonales et des zéros.

21

Estimation par la méthode Arellano et Bond. L’ estimateur MMG proposé par Arellano et Bond (1991) est une généralisation du MGG initialement proposé par Hansen (1982). Il peut aussi être considéré comme une généralisation de l’ estimateur de Andersion-Hsiao. L’ estimateur VI-AH1 est convergent mais il n’ est pas efficace car il ne prend pas en compte toutes les conditions d’ orthogonalité sur les covariances entre les régresseurs et la perturbation (l’ information disponible n’ est pas totalement utilisée). Comme nous l’ avons dit plus haut, les valeurs retardées de la variable endogène constituent sous certaines conditions des instruments valides des modèles spécifiés en différences premières. Lorsque l’ on dispose de plus de trois données dans la dimension temporelle (T≥4), le modèle consiste à tester pour chaque ménage de l’ échantillon des restrictions linéaires du type :

0))(())(()( 1,,,1,,, =∆−∆=∆−∆= −−−− ZyyEyyyEyuE titijtititijtii αα , j=2,… t-1, t=3,… T (38) Pour chaque pays on a g=(T-2)(T-1)/2 restrictions linéaires. Etant donné que les estimateurs en différence ont des perturbations qui suivent un processus de MA(1), alors la matrice A utilisée est celle identique à celle vue précédemment. Donc pour la première étape, on utilise l’ estimateur suivant :

*’))(’(’)’))(’(’( 11111 yZZAIZZWWZZAIZZW NN−−−−−

Λ⊗⊗=β (39)

L’ estimateur d’ Arellano-Bond, utilise plus d’ instruments que l’ estimateur AH1, reposant sur la condition d’ orthogonalité entre 2,1, , ii yy et les perturbations. La solution d introduire et Bond (1991) consiste à utiliser tous les retards disponibles de la variable endogène retardée en niveau 2,2,1, ,...., −Tiii yyy pour instrumenter )( 2,1,1, −−− −=∆ tititi yyy . La matrice des instruments est de dimension (T-2)×g, bloc diagonale :

2........1

321

21

1

),2( ,,0,0

00

−

− =

iTi

iii

ii

i

gT

yy

yyy

yy

y

Z (40)

La première période d’ estimation disponible est t=3 qui fait référence à la relation :

3,2,2,3,

2,3,3,2,3,2,2,3, )()(

iiii

iiiiiiii

uxyy

uuxxyyyy

∆+∆+∆=∆

−+−+−=−

δα

δα (41)

Pour cette relation 1,iy est un bon instrument car il est corrélé avec )( 3,2,2, iii yyy −=∆ et il

n’ est pas corrélé avec 2,3,3, iii uuu −=∆ si les perturbations ne sont pas auto-corrélées. Ainsi,

pour notre échantillon, nous ne pouvons avoir que 2,1, , ii yy instruments valides et la matrice des instruments est une matrice de dimension 2×3.

22

2-3-2-4 Tests de validité Tests d’hétéroscédasticité. Dans les tableaux, l’ ensemble des variances est robuste à l’ hétéroscédasticité. Pour tester l’ hétéroscédasticité des résidus, nous avons utilisé le test de Breusch et Pagan. Il s’ agit de calculer la statistique

2)(~2/ KNSCEQ −= χ (42)

avec )(’ 2iiZZ gNgSCE ∑−= αα , )’()’( 1 gZZZZ

−=α , ]//[22

Ng iii

ΛΛ

∑= εε . Z étant les

vecteurs des variables explicatives de la variance des résidus Λε . Les valeurs des statistiques Q

calculées pour l’ ensemble des spécifications montrent que l’ hypothèse nulle d’ une homoscédasticité des résidus doit être rejetée. Nous avons effectué la correction de White (1980). Les écarts types obtenus sont alors robustes à l’ hétéroscédasticité. Test de l’existence des effets individuels. Nos tests montrent qu’ il existe pour certains biens et pour certaines spécifications des effets individuels aux pays qui sont aléatoires. Pour tester l’ existence d’ un effet individuel, dans le modèle à erreurs composées (MEE) on utilise un test de Fisher basé sur le ratio de la variance between et de la variance totale :

))1(/()’/()]/()’([ nwTNnbNT WWBB −−− εεεε . Sous H0, 22 ))1(/()1)(( WB nbTNTnwN σσ −−−− suit une loi de Fisher à N-nb et N(T-1)-nw degrés de liberté. Ce test permet de dire si nous pouvons affirmer que la variance de l’ effet individuel aléatoire est différente de 0 (13). Par ailleurs, à partir des estimateurs Within nous avons évalué les effets fixes. Le test de Fisher consiste à calculer la statistique

1/][]][[ 1’’’’’’ −−−−= − NnwNNTF WWWWMCOMCO εεεεεε . (43) Il est alors possible avec ce test de vérifier l’ homogénéité des effets spécifiques aux pays. Test de l’existence d’une corrélation entre les effets individuels et les caractéristiques observables des pays. Les estimateurs Within, Between MCQG devraient converger pour les grands échantillons. Cependant, le problème majeur posé par le modèle à effet aléatoire est

13 Nous avons également effectué le test de Honda-Pagan-Breusch. Le test de Honda (1985) consiste à tester H0 : 02 =ασ contre H0 : 02 >ασ . La statistique calculée est :

221

5.0 ]1/[)]1(2/[1 −−= ∑ AATNTLM ii

avec 21 )],([ tieA MCO

ti

Λ

∑= , 22 ),( tieA MCO

ti

Λ

∑∑= . ),( tieMCO

Λ sont les résidus des MCO.

Nous utilisons également le test LM2 de Breusch-Pagan (1980) pour tester H0 : 02 =ασ . Pour cela on calcule la statistique

221 ]1/)][1(2/[2 −−= ∑ AATNTLM ii

Cette statistique suit un )1(2χ .

23

qu’ il est possible que l’ effet pays soit corrélé avec les variables explicatives. Or si T est fini et même si N tend vers l’ infini, en présence d’ un effet aléatoire corrélé avec les variables explicatives, les estimateurs between et les estimateurs des MCQG sont biaisés. En effet, sur le plan technique, cette corrélation implique que l’ estimateur within soit proche de la vraie valeur (asymptotiquement non biaisé). La construction même de l’ estimateur within permet de supprimer les effets individuels. Un test de Hausman est proposé qui permet de vérifier l’ absence de corrélation entre l’ effet individuel et les variables explicatives. La statistique de Hausman permet de calculer les distances entre les estimateurs Between, Within, MCQG. La distance entre les estimateurs Within et Between permet de tester la corrélation entre les effets individuels et les variables explicatives. La statistique de Hausman est :

)())var()(var()’( 1WBWBWBH

ΛΛ−

ΛΛΛΛ−−−= ββββββ (44)

suit asymptotiquement sous H0 une loi du Khi deux à K-1 (K nombre de paramètres avec la constante) degrés de liberté (14). Ce test permet de savoir si la spécification d’ un modèle à erreurs composées est alors la bonne spécification (on test H0 le MCG est optimal). Test d’auto corrélation des résidus. Nous avons effectué des tests plus poussés car l’ estimateur AB est convergent si les perturbations du modèle ne sont pas auto-corrélées d’ ordre 1, et donc si les perturbations en différence première ne sont pas auto-corrélées à l’ ordre 2 :

0][ 2 =∆∆ −ititE εε . En différence première les perturbations peuvent être corrélées seulement au premier ordre

0][][ 111 ≠−=∆∆ −−− itititit EE εεεε . La statistique d’ Arellano et Bond (1991, pp 282, pp 294) a

été calculée. Sous l’ hypothèse nulle 0][][ 111 =−=∆∆ −−− itititit EE εεεε , la statistique

5.01 /’1 εεε ∆∆∆= − ititM (45)

suit une loi normale centrée réduite. Un autre test proposé par Arellano et Bond permet de tester l’ auto corrélation mais il nécessite plus de 4 observations par individu. En effet, sous l’ hypothèse nulle 0][ 2 =∆∆ −ititE εε la statistique 5.0

2 /’2 εεε ∆∆∆= − ititM suit une loi normale centrée réduite Pour mettre en oeuvre ce test, il faut au moins quatre observations par pays, ce qui est notre cas. Si les perturbations du modèle suivent une marche aléatoire :

ititit δεε += −1 (46)

14 En cas d’ hétéroscédasticité ou d’ auto-corrélation des perturbations, le test de Hausman est inadéquat (cf. Arellano, 1993). Nous avons alors utilisé la correction de White.

24

alors itititit δεεε =−=∆ −1 et donc on peut écrire l’ hypothèse nulle comme

suit 0][][ 21 ==∆∆ −− itititit EE δδεε . Le modèle réécrit avec ces hypothèses est

ititit yy δρ +∆=∆ −1 (15). Ainsi, 1−∆ ity dépend de 1−itδ qui n’ est pas corrélé à itδ . Par conséquent, des perturbations qui suivent un processus de marche aléatoire en niveaux donnent des estimateurs MGG et MCO du modèle en différence convergents. Test de validité des instruments. Pour les modèles avec variables instrumentales, le test de spécification de Sargan (1958) permet de vérifier la validité des instruments utilisés. C’ est donc un test de spécification du modèle lui-même. En utilisant l’ estimateur MMG de la deuxième période, on effectue le test de sur-identification sur la base de la statistique suivante :

[ ] 21

1 ~*’’*’*’*’ Kp

Ni

iuZDZZZuuZZuS −

Λ=

=

ΛΛΛ−

Λ

∑== χϕ (47)

avec Λ*u les résidus de la deuxième étape d’ estimation. Sous l’ hypothèse nulle 0)’( =ZuE la

statistique S suit un khi deux à p-k degrés de liberté. P est le nombre de colonnes de la matrice des instruments Z (16). Ce test permet de vérifier si les instruments utilisés sont valides. 2-3-3 Les données utilisées et codification des variables. Les données utilisées ont été collectées de différentes de deux sources principales : la Banque Mondiale et les sources européennes. Les variables utilisées sont : -Indice des prix à la consommation (source World Bank (1995=100)) -Droit de douane (%) (Données européennes) -GDP at market prices (Const. 1995 US$) (source World Bank) -Local currency / US$, market rate, period avg (source World Bank) -Importation (kE) -Importation (tonnes) -Termes de l'échange=GNFS from SNA (World Bank). -Population (source FAO, Wolrd Bank) Les prix aux importations ont été calculés en divisant le tonnage des importations par la valeur. D’ autres variables indicatrices ont été testées (des indicatrices d’ enclavement, les taux d’ intérêt) mais ont été retirées soit du fait des problèmes de colinéarité que nous avons détectés, soit parce que le nombre de données manquantes était important. L’ ensemble des variables a été pondéré par la population (hormis les prix bien sûr). Quand nous avons utilisé le modèle aux effets fixes, nous avons codé des indicatrices (qui valent 1 ou 0) spécifiques à chaque pays afin de captent les spécificités de chaque Etat. Ces indicatrices ont été repérées par la variable CSj, j=1,…12 : CS N° PAYS benin 1

15 Pour la démonstration, on néglige les variables exogènes xit. 16 Le test de Sargan ne peut être réalisé que si le nombre de colonnes de la matrice des instruments Z est supérieur aux variables explicatives. C’ est pour cette raison que ce test ne peut pas être calculé pour l’ estimateur VI.

25

burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 niger 10 nigeria 11 senegal 12 Togo 13 (référence)

Du fait de la nature de nos données, nous avons choisi le Togo comme situation de référence. En outre, quand pour un pays, le nombre d’ années d’ observation était inférieur ou égal à 2, ce pays a été éliminé de l’ échantillon d’ estimation des modèles aux effets fixes et des modèles aux effets aléatoires. Les variables des formes A-H ont été codifiées de la manière suivante (cf. les années 1 à 5) : LIMP : Logarithme des importations courantes (t) LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR : Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR : Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1 : Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t)-LZN(t-1) D1LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t)-LZU(t-1) D2LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t-1)-LZN(t-2) D2LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t-1)-LZU(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

3 - Les résultats d’estimation Dans ce qui suit, nous allons présenter pour chaque produit les résultats des estimations des formes A-H selon les différentes méthodes économétriques utilisées. 3-1 Estimation de la fonction d’importation du blé

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L’ estimation des importations par tête de blé a été effectuée sur un échantillon de 103 observations (11 pays). Le nombre de périodes minimum est de 3 pour le Ghana. Pour le Niger et le Nigeria nous disposons que de 5 périodes observations. Sur toute la période étudiée, le Cap vert et le Sénégal sont les plus gros importateurs de blé avec respectivement 40 et 20 kg de blé par tête. Le Nigeria et le Ghana importent très peu de blé. Le Nigeria en particulier taxe fortement ses importations de blé (en moyenne 150%).

Tableau 1. Nombre d’observations disponibles pour l’estimation de la fonction d’importation de blé ETAT Nombre de périodes Identifiant du pays Bénin 8 1 Burkina 13 2 cap_vert 13 3 cote_ivoire 13 4 Ghana 3 5 guinée 6 6 mali 13 7 Niger 5 8 Nigeria 5 9 senegal 13 10 Togo 11 11

Tableau 2 Valeurs moyennes des variables sur toute la période étudiée (Importation de blé). OBS ETAT IMPORT GDP95 IMPORT PRICE LOCAL PRICE EXCHANGE TAXES 1 bénin 1.7236 376.98 0.12576 95.375 501.5535 5.625 2 burkina 3.2037 222.44 0.13882 90.6153846 439.408308 65.4384615 3 cap_vert 39.9113 1251.58 0.14370 94 83.9368615 0 4 cote_iv 16.6387 757.69 0.15372 88.0769231 440.087154 15.9230769 5 Ghana 0.2770 384.31 1.88590 173.666667 2569.50533 40 6 guinée 5.8617 587.09 0.11598 109.333333 1237.4335 57 7 mali 2.3432 261.34 0.12932 90.3076923 441.299077 56.3538462 8 Niger 0.8197 212.49 0.12568 81.2 376.863 50 9 Nigeria 0.1323 254.97 0.18482 113.8 49.565318 150 10 senegal 20.3596 560.67 0.15287 88.2307692 444.946769 140.538462 11 togo 2.4841 337.62 0.13524 81.2727273 402.659727 75.1818182

Une première analyse de la variance (cf. annexe 1 tableau 12) permet de tester quelle dimension (temporelle ou individuelle spécifique aux pays) est prépondérante. Les statistiques de Fisher calculées à partir de notre panel montrent la prépondérance de la dimension temporelle sur la dimension individuelle. En effet, le ratio entre les carrées moyens individuels et les carrés moyens temporels est faible, non significativement différent de zéro. Il y a ainsi prépondérance dans l’ explication du niveau des importations de blé en provenance de l’ UE des différences temporelles sur les différences permanentes entre pays. Ceci devrait plutôt nous orienter vers des estimateurs qui privilégient la dimension temporelle de la variable endogène. L’ estimateur Between (cf. annexe 1, tableau 17) confirme que seules les différences structurelles entre les pays en terme de richesse (PIB) par tête ont une influence sur les niveaux des importations (cf. tableau). Analysons en premier les déterminants de la variance totale. L’ ensemble des estimations effectuées a révélé la présence d’ hétéroscédasticité. En conséquence, nous avons effectué les corrections de White. Les estimations des formes A et B par les MCO (cf. annexe1, tableaux 13, 14) souffrent d’ un problème de colinéarité dû principalement au taux de change. La qualité de l’ ajustement estimée par les MCO est élevée : R² ajusté =86%. L’ élasticité des importations par rapport à sa valeur retardée est significative. Elle implique qu’ une augmentation de 1% des importations aujourd’ hui augmenterait de 0.55% les importations de demain. Conformément à la théorie, les élasticités de court terme de la période courante sont positives. Les pays diminuent leurs importations futures au profit des importations actuelles quand le prix relatif (prix futur augmente par rapport au prix actuel). L’ augmentation d’ 1 % des prix futurs diminue les importations futures de –0.46%. L’ élasticité « revenu » est autour

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de 1. En utilisant la correction de White, l’ élasticité revenu apparaît fortement significative. Enfin, les taux de change et les droits douanes ne semblent pas avoir une influence. Lorsque nous estimons les formes A et B par un modèle à effet aléatoire (comme nous le suggère l’ analyse de la décomposition de la variance) (cf. annexe 1, tableaux 15 18), nous constatons que les paramètres changent de signes et dans la plupart des cas ils deviennent non significatifs. Le test de Hausman que nous avons effectué pour la forme A par exemple permet d’ obtenir une statistique m = 7.3166, ce qui équivaut à une p-value de 0.6042 (cf. le résultat du tests effectué pour la forme B). Il est donc fort probable que les effets aléatoires ne soient pas corrélés avec les variables explicatives du modèle. Le paramètre associé aux prix des importations de la période courante est significatif à 10% (cf. forme B) et les deux formes (A et B) permettent d’ estimer une élasticité de –0.4. L’ élasticité des importations par rapport à sa valeur retardée n’ est plus significative au même titre que l’ élasticité revenu qui n’ est plus différente de 0. L’ importance des effets des indices des prix locaux est confirmée. Nous obtenons une élasticité de –2.4, valeur qui peut paraître très élevée. L’ estimateur des effets fixes donne les mêmes résultats (cf. annexe 1, les tableaux 16, 19). Le test de l’ hypothèse nulle de l’ inexistence d’ effets fixes est rejeté au seuil de 1%. En effet, nous obtenons par exemple pour la forme A un F de Fisher égal à 10.2316, ce qui équivaut à une p-value inférieure à 1%. Seuls les prix locaux semblent être estimés avec beaucoup de précision. L’ élasticité des importations par rapport aux prix locaux est estimée à -2.4. L’ élasticité des importations par rapport au prix des importations (prix courant) est toujours de -0.4 (elle est significative à 10% lorsqu’ on estime la forme B). Le modèle à effet fixe permet de trouver l’ effet des spécificités des pays sur les importations. Nous pouvons ainsi constater dans le tableau 5 que le Nigeria et le Ghana sont les pays où les importations de blé per capita sont les plus faibles. Nous pouvons également penser qu’ il n y’ a pas de différence entre le Burkina Faso, le Mali, le Bénin et le Togo dont les paramètres (effets pays) ne sont pas différents statistiquement. Retenons pour l’ instant une valeur de -0.4 comme étant une valeur probable de l’ élasticité des importations par rapport aux prix (des importations) de la période courante (le test de Fisher donne une statistique de 0.0121 pour 1 et 73 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.9128). L’ estimation de la forme C et D par les MCO (cf. annexe 1, tableaux 20 21) montrent que le rapport des prix des importations et le rapport des revenus (des GDP) sont significatifs (le rapport des GDP est significatif à 19%). L’ élasticité du rapport des importations (rapport entre les importations de la période courant et les importations de la période de l’ année dernière) semble être forte (de l’ ordre de -1). L’ impact de la variation des revenus est estimé à 3.6. Mais ces paramètres semblent être biaisés. Le test de Hausman donne une statistique m= 8.74 pour 4 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 6% (forme D). Le modèle à effet fixe (cf. annexe 1, tableau 22) est rejeté puisque le test de Fisher indique que les effets fixes des pays sont égaux à zéro. Les estimations des relations E et F (cf. tableaux 26-31), nous permettent de constater que la réaction des pays hors zone UEMOA aux changements des prix aux importations est plus élevée que celle des pays hors UMEMA(une augmentation du prix futur diminuerait d’ à peu près -1% les importations futures). Les taxes de douanes n’ ont pas d’ influence, ce qui peut paraître étonnant. Les paramètres associés aux prix de la zone UMEOA ne sont pas significatifs quelle que soit la méthode utilisée. L’ élasticité « revenu » est toujours autour de 0.9 mais cette estimation n’ est pas robuste (elle change de signe et perd sa significativité selon les méthodes utilisées). Globalement, le test de Hausman permet d’ accepter l’ hypothèse nulle d’ absence de corrélation entre les variables explicatives et le terme d’ erreur. Le test de Fisher

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permet d’ accepter l’ existence d’ effets fixes (effets pays). Le taux de change de la période courant semble avoir une influence positive et ce paramètre est significatif qu’ à 1% dans le modèle à effet fixe. Afin de vérifier le rôle des taxes douanières, nous avons estimé la forme F, en utilisant les prix taxés et en omettant la variable « LTX ». L’ objectif est donc de mesurer la réaction des importations aux prix taxés, ce qui exclut l’ estimation des effets des taxes douanières toutes choses égales par ailleurs. Les résultats de cette stratégie d’ estimation sont identiques à celles réalisées précédemment. Les pays de la zone UEMOA ne réagissent pas aux prix des importations (taxés). Par contre, les pays hors UEMOA sont fortement réactifs malgré la taxation des prix. Un test de Fisher permet de dire que les élasticités prix sont différentes entre les pays de l’ UEMOA et les autres pays. En effet, nous obtenons un F de Fisher de 11.4571 pour (1, 80) degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.0011. L’ élasticité estimée pour les pays hors UEMOA est de -1. Cette estimation est confirmée par le test de F de Fisher. En effet, nous obtenons une statistique de 0.3098 pour (1,80) degrés de liberté, ce qui équivaut une p-value très élevée de l’ ordre de 0.5794. L’ élasticité revenu ne se semble pas être significative. Les estimations des relations G et H (cf. annexe1, tableaux 32-37) permettent de vérifier si le rapport entre les importations actuelles et les importations passées réagissent différemment aux prix relatifs selon qu’ il s’ agit d’ un pays UEMOA ou d’ un pays hors de cette zone. Le test de Hausman confirme que l’ effet aléatoire n’ est pas corrélé aux variables explicatives. De même que le test de Fisher permet de conclure qu’ il n’ existe pas d’ effets fixes « pays » (ou de spécificité permanente des pays) qui influencerait différemment la variation des importations. Quelle que soit la méthode utilisée, il semble que les variations des importations sont insensibles aux variations des prix aux importations dans la zone UEMOA. Les effets sur la variation des importations (entre deux périodes) des changements des prix locaux et des prix aux importations pour les pays hors UEMOA semblent être élevés. Les élasticités sont en valeur absolue d’ ordre 2. Mais des tests complémentaires (des tests de Fisher) nous permettent de penser que l’ élasticité prix aux importations des pays hors UEMOA est proche de -1.9, alors que l’ élasticité des variations des importations par rapport aux variations des indices de prix est de -1.3. L’ élasticité « revenu » est souvent estimée avec peu de précision. En effet, elle significative à 10%. Des tests de Fisher nous ont convaincu que l’ élasticité de la variation du revenu est faible de l’ ordre de 0.2. En ce qui concerne les estimateurs des panels dynamiques (Arellano Bond, Anderson Hasio, GMM) (cf. annexe1, tableaux 38, 40), les tests sur les résidus (cf. annexe1, tableau 39) indiquent que les résidus ne sont pas auto corrélés. L’ utilisation des importations (en niveau) retardées comme instruments permet d’ obtenir une statistique de Sargan très faible. Les estimations formes B et F en différence première par la méthode des moments généralisés confirme les résultats des estimations menées sans instrumentalisation. Elles apportent en outre de nouveaux éclairages. Le niveau des importations passées semble avoir une influence négative sur les importations courantes. L’ élasticité serait de -0.3. Le test de Wald permet de rejeter l’ existence d’ une racine unitaire (la statistique de Wald est de 12.06). Les estimateurs des GMM confirment que les réactions aux prix taxés des pays hors UEMOA sont fortes et sont différentes de celles des pays de l’ UEMOA. En effet, on obtient un Wald de 11.87. Si les élasticités des importations par rapport aux prix des pays hors UMEMA apparaissent à première vue supérieure à un, des tests de Wald permettent d’ accepter l’ hypothèse d’ une élasticité de -1 (voire -0.9). Les paramètres associés aux prix des pays UEMOA ne sont pas significatifs. L’ impact des indices des prix courants est élevé et négatifs contrairement à ce qui était prévu. Un test de Wald permet de penser que la valeur probable est de -0.6. Enfin, les

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variations des taux de change ont un impact positif de l’ ordre de 0.8 (un test de Wald ne nous permet pas de refuser l’ hypothèse d’ une élasticité unitaire). En conclusion, la diminution future des prix d’ importation (taxés courants) a un impact positif sur les importations futures (du moins à court terme). Ce résultat est nous semble-t-il surtout valable pour les prix hors UEMOA. Pour les pays membres de cet accord régional, les estimations prédisent une insensibilité aux prix taxés et aux taux de douanes. Résumé pour le blé.

- Une augmentation de 1% des importations aujourd’ hui augmenterait de 0.55% les importations de demain.

- L’ augmentation d’ 1 % des prix des importations diminue à court terme les importations de -0.4%. L’ élasticité globale de long terme serait de -0.34%.

- L’ élasticité globale (pour tous les pays sans distinguer s’ ils appartiennent ou non à la sone UEMOA) de court terme des importations par rapport aux prix locaux est estimée à -2.4

- Le Nigeria et le Ghana sont les pays où les importations de blé per capita sont les plus faibles.

- Les importations futures. Les pays de la zone UEMOA ne réagissent pas aux prix des importations (taxés). Par contre, les pays hors UEMOA sont fortement réactifs (à court terme) malgré la taxation des prix : une augmentation du prix des importations diminuerait d’ à peu près -1% (voir -0.9%) les importations de blé en provenance de l’ UE. L’ élasticité de long terme pour les pays hors UEMOA est estimée à -1.4.

- L’ élasticité « revenu » est estimée avec peu de précision. - L’ effet du taux de change à court terme est positif de l’ ordre de 0.8.

3-2 Résultats d’estimation de la fonction d’importation de l’oignon (cf. les tableaux dans annexe 2). Les tests effectués concernant la fonction de demande d’ importation de l’ oignon (per capita) ont été réalisés sur 112 observations. Ce sous échantillon comprend 12 pays. C’ est en particulier en Gambie et au Sénégal qu’ on importe le plus d’ oignon par tête (respectivement 4 et 2 kg par tête). Le Mali importe en moyenne au prix 0.71 écu par tonne, ce qui représente le coût le plus excessif de la région. L’ oignon est particulièrement taxé au Nigeria et au Sénégal.

Tableau 3. Nombre d’observations par pays. Estimation de la fonction d’importation de l’oignon. ETAT PÉRIODES N° PAYS benin 6 1 cap_vert 13 2 Cote_iv 13 3 gambie 13 4 ghana 13 5 guinee 5 6 guinee_b 13 7 mali 5 8 niger 2 9 nigeria 4 10 senegal 13 11 Togo 12 12

Tableau 4 Caractéristiques moyennes de l’échantillon. ETAT IMPORT LOCAL_PRICE IMPORT_PRICE POPULATION EXCHANGE TAXES GDP PER CAPITA benin 0.01066 96.000 0.39508 5601318.33 514.96 7.500 381.83 cap_vert 1.49357 94.000 0.20405 377081.54 83.94 0.000 1251.58 cote_iv 1.17866 88.077 0.21854 13465730.77 440.09 17.077 757.69 gambie 4.04231 92.308 0.19790 1069735.38 9.47 103.000 361.81

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ghana 0.02927 114.385 0.30439 16619507.69 1424.21 99.000 376.79 guinee 0.98111 61.800 0.30144 5756642.00 676.41 57.000 526.16 guinee_b 0.22076 114.000 0.89505 1065619.23 979.91 3.231 223.54 mali 0.00433 88.000 0.71123 9456190.00 428.28 55.440 262.76 niger 0.00339 72.500 0.13313 8262415.00 282.64 50.000 219.57 nigeria 0.00046 91.250 0.28477 112088500.00 38.40 150.000 257.61 senegal 2.25833 88.231 0.19912 8163361.54 444.95 141.731 560.67 togo 0.02184 85.833 0.24304 3988710.00 423.31 76.833 338.49

L’ analyse de la variance permet de conclure qu’ il y a prépondérance de la dimension temporelle sur la dimension individuelle spécifique aux pays. Comme nous pouvons le constater dans le tableau 41 (annexe 2), le ratio entre les carrés moyens individuels et les carrés moyens temporels est faible, non significativement différent de zéro. Les importations d’ oignon en provenance de l’ UE s’ expliquent plus par des différences temporelles que par les différences permanentes entre pays. Les estimateurs qu’ on privilégié donc sont ceux qui focalisent sur la dimension temporelle de la variable endogène. Comme pour le blé, l’ estimateur Between (cf. annexe 2, tableau 42) confirme que seules les différences structurelles entre les pays en terme de richesse (PIB) par tête ont une influence sur les niveaux des importations d’ oignon (cf. tableau). En ce qui concerne, les estimateurs permettant d’ expliquer la variance totale des importations d’ oignon, les tests effectués ont révélé la présence d’ hétéroscédasticité qui a été corrigée par les matrices des variances covariances de White. Les estimations de la forme A et de la forme B (cf. tableaux 44 et 46) montrent que les estimateurs des MCO diffèrent quelque peu des estimateurs du modèle à effet aléatoire et du modèle aux effets fixes (cf. annexe 2, tableaux 44,45, 47). Pour le modèle à effets aléatoires, les tests de Hausman effectués permettent de conclure (au seuil de 10%) qu’ il existe une corrélation entre les variables explicatives et les effets aléatoires. D’ un autre côté, les tests de Fisher permettent de penser que les effets fixes « pays » sont différents de 0 (cf. annexe2, tableaux 45 et 48)). Conformément à la théorie, l’ impact du prix courant (aux importations) est négatif. Sa valeur est supérieure à 1 en valeur absolue. Mais les tests de Fisher effectués permettent de préciser que l’ élasticité prix est de -1 (cf. tableau 5 ci-dessous) :

Tableau 5 Tests de Fisher effectués à partir de la forme B. Test de l’hypothèse H0 : élasticité prix=-1 MCO Numerator: 0.9604 DF: 1 F value: 1.3572 Denominator: 0.707662 DF: 91 Prob>F: 0.2471 Modèles aux effets aléatoires Numerator DF: 1 F value: 2.4580 Denominator DF: 90 Prob.>F: 0.1204 Modèle aux effets fixes Numerator DF: 1 F value: 1.9778 Denominator DF: 80 Prob.>F: 0.1635

Les indices des prix locaux semblent jouer un rôle important. En effet, l’ élasticité indice de prix courant est significative. Selon des tests de Fisher, cette élasticité serait précisément de -1 et ce quelle que soit la méthode utilisée. Les impacts des prix passés sont positifs et l’ importation d’ oignon semble dépendre du revenu national. Le taux de change par contre apparaît ne pas avoir un effet sur les importations. En ce qui concerne l’ impact des importations passées (de l’ année dernière), celle-ci est proche de 1 quand on utilise les MCO. Mais sa valeur baisse à 0.4 quand nous utilisons les modèles aux erreurs composées. L’ hypothèse de l’ existence d’ une racine unitaire est rejetée. Les tests de Fisher nous permettent de suggérer une valeur de 0.3. L’ estimation de la forme A en particulier, permet de constater que l’ impact direct des taxes douanières (toutes choses égales par ailleurs) est significatif statistiquement uniquement lorsque nous utilisons les MCO.

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Les estimations des formes C et D (estimation du rapport entre les importations actuelles et les importations passées) (cf. annexe 2, tableaux 49-54) confirment les résultats précédents. Nous obtenons une élasticité du rapport des importations (actuelles vs passées) par rapport aux ratios des prix des importations de l’ ordre de -1. Les tests de Fisher que nous avons effectués nous pousse à retenir une valeur de -0.9. De même que l’ élasticité de la variation des importations de l’ oignon par rapport au ratio des indices prix (indice des prix de l’ année courante vs indice de prix de l’ année dernière) est unitaire. Quelle que soit la méthode utilisée, les tests de Fisher nous permettent de retenir une valeur de -0.7. En ce qui concerne les variations des revenus (GDPR=ratio GDP(t)/GDP(t-1)), son impact est important et les tests suggèrent une valeur de 2.6. Les estimations des formes D et E (cf. annexe 2, tableaux 54-57) ont donné les résultats suivants. Les tests de Hausman effectués permettent de penser que les variables explicatives ne sont pas corrélées aux effets aléatoires (au moins seuil de 5%). Les tests de Fisher réalisés pour les modèles aux effets fixes montrent que les effets spécifiques aux pays sont différents de 0. L’ impact des importations passées est confirmé mais celui-ci apparaît faible inférieur à 1. En effet, selon les tests de Fisher que nous avons effectués, il semble raisonnable de retenir une élasticité entre 0.2 et 0.3. En ce qui concerne les effets différenciés des prix selon l’ appartenance ou non des pays à la zone UEMOA (cf. annexe 2, tableaux 58-60), nous constatons que seuls les pays de l’ UEMOA sont sensibles aux prix des importations. Sur la base des tests de Fisher que nous avons réalisés à partir des estimations des deux formes fonctionnelles (D et E), nous avons retenu une élasticité de -1.1 (une diminution de 1% des prix des importations non taxées diminuerait de -1.1% les importations d’ oignon). L’ estimation de l’ élasticité « revenu » est très variable de 0.28 à 0.8 (valeurs obtenues par des tests de Fisher). Les autres paramètres ne paraissent pas significatifs. Il faut noter que nous butons sur des problèmes de colinéarité due aux taxes douanières et au taux de change. Les estimations des relations G et H (qui permettent d’ éviter d’ introduire les importations de l’ année dernière comme variables explicatives) (cf. annexe 2, tableaux 61-66) confirment les résultats précédents. Les tests de Hausman effectués à partir des estimations des relations G et H permettent d’ accepter l’ hypothèse nulle d’ absence de corrélation entre les effets aléatoires et les variables explicatives. Les tests de Fisher permettent de penser que les effets des spécificités des pays sur les rations d’ importations sont nuls. Seuls les ratios des prix des pays de l’ UEMOA sont significatifs. Selon nos tests, l’ élasticité du ratio des importations par rapport aux prix (relatifs) d’ importation des pays de l’ UEMOA est de -1. En toute vraisemblance l’ élasticité des ratios d’ importation par rapport aux variations de « revenu » (rapport du revenu courant par rapport au revenu de l’ année dernière) est de l’ ordre de 1.6 (estimation obtenue par des tests de Fisher). Pour ce qui est des estimateurs des panels dynamiques (cf. annexe 2, tableau 68), les tests sur les résidus (cf. annexe 2, tableaux 67) permettent d’ accepter l’ hypothèse nulle d’ absence d’ auto-corrélation (au moins pour les statistiques de Durbin Watson et la statistique M2). Le test de Sargan confirme que l’ utilisation des importations (en niveau) retardé comme instrument est correcte pour la forme B. L’ estimation de la forme F par les GMM n’ a pas été possible faute d’ instruments (le test de Sargan a invalidé nos instruments). Nous pouvons retenir que l’ estimateur des MGG confirme le rôle des prix des importations et des indices de prix. En effet, en estimant la forme B, nous estimons une élasticité de -1.1 mais l’ effet des revenus n’ est pas significatif. L’ élasticité de la variation des importations par rapport aux

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indices de prix est de -1.62. Des tests de Wald nous permettent de penser que sa borne inférieure est de -0.9. En conclusion, il semble que l’ importation d’ oignon est particulièrement sensible aux prix des importations (qu’ ils soient taxés ou non). Nous estimons qu’ une réduction de 1% des prix taxés augmenterait de 1 à 1.6% les importations d’ oignon. Cette réduction aura un impact (à court terme) en particulier pour les pays de l’ UEMOA. Résumé pour l’oignon.

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport au prix courant probablement de -1. Cette réduction aura un impact en particulier pour les pays de l’ UEMOA. L’ élasticité des importations de long terme (pour tous les pays) est estimée à -1.4 (grandeur qui peut paraître élevée).

- Les indices des prix locaux semblent jouer (à court terme) un rôle important (l’ élasticité serait précisément de -1)

- L’ élasticité des importations actuelles par rapport aux importations passées serait de 0.2 à 0.3.

- L’ estimation de l’ élasticité « revenu » (de court terme) est très variable de 0.28 à 0.8 avec des écarts types souvent élevés.

- L’ élasticité de la variation des importations par rapport aux indices de prix est unitaire ou de l’ ordre de -0.9.

3-3 Fonction d’importation des pommes de terre (cf. annexe 3 pour les tableaux). L’ estimation de la fonction de demande des pommes de terre a été effectuée sur 146 observations. Nous avons seulement deux années d’ observations pour le Niger, ce qui ne nous permet pas d’ estimer le modèle avec des retards. C’ est dans le cap vert surtout puis en Gambie et au Sénégal que nous trouvons les niveaux d’ importation par tête les plus élevés (respectivement de 13 et 2 kg per capita). Les prix aux importations varient fortement entre les pays : 3 écus la tonne au Nigeria à 0.18 en Côte d’ Ivoire.

Tableau 6 Caractéristiques de l’échantillon utilisé pour l’estimation de la demande d’importation de la pomme de terre.

ETAT NOMBRE D’ANNÉES D’OBSERVATION IDENTIFIANT DU PAYS Benin 12 1 Burkina 13 2 cap_vert 13 3 cote_iv 12 4 gambie 13 5 ghana 13 6 guinee 5 7 guinee_b 13 8 mali 13 9 niger 2 10 nigeria 11 11 senegal 13 12 togo 13 13

Tableau 7 Caractéristiques moyennes de l’échantillon utilisé pour estimer la fonction d’importation de la pomme de terre

ETAT IMPORT LOCAL PRICE IMPORT PRICE POPULATION EXCHANGE TAXES GDP PER CAPITA benin 0.0190 87.667 0.29593 5414957.50 456.31 6.250 370.75 burkina 0.0140 90.615 0.63155 9799480.77 439.41 66.592 222.44 cap_vert 13.0093 94.000 0.19082 377081.54 83.94 0.000 1251.58 cote_iv 0.6893 90.083 0.18601 13670891.67 451.94 17.250 752.43 gambie 2.0791 92.308 0.18557 1069735.38 9.47 103.000 361.81

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ghana 0.0391 114.385 0.27627 16619507.69 1424.21 99.000 376.79 guinee 0.1809 61.800 0.31024 5756642.00 676.41 57.000 526.16 guinee_b 0.2374 114.000 0.74121 1065619.23 979.91 3.231 223.54 mali 0.1923 90.308 0.59178 9398735.38 441.30 57.508 261.34 niger 0.0012 81.000 0.28439 8691665.00 419.18 50.000 206.83 nigeria 0.0004 70.909 3.07979 107029972.73 29.91 150.000 254.30 senegal 1.8413 88.231 0.19916 8163361.54 444.95 141.731 560.67 togo 0.2485 85.846 0.20157 3988809.23 433.45 77.077 335.86

L’ analyse préalable de la variance permet de penser qu’ il y a prépondérance de la dimension temporelle sur la dimension individuelle spécifique aux pays. Comme nous pouvons le constater dans le tableau 69 (annexe 3), le ratio entre les carrés moyens individuels et les carrés moyens temporels est faible, non significativement différent de zéro. Les importations de la pomme de terre en provenance de l’ UE s’ expliquent plus par des différences temporelles que par les différences permanentes entre pays. Les estimateurs privilégiés sont donc ceux qui focalisent sur la dimension temporelle de la variable endogène. En utilisant la forme A (les prix non taxés et les droits de douanes sont introduits comme variables distinctes) et la forme B (cf. annexe 3, tableaux 70, 73), nous obtenons une élasticité des importations par rapport aux prix courants de -0.8 (-0.89 à -0.97 pour les MCO et -0.8 pour le modèle à effet aléatoire). Les deux modèles donnent des résultats identiques. Ils expliquent 92% de la variance des importations. L’ élasticité « revenu » donnée par les MCO est faible de l’ ordre de 0.22. Les taxes douanières et les taux de change ne semblent êtres pas significatifs. Le test de Hausman de la présence de corrélation entre les effets aléatoires et les variables explicatives donne une statistique de 10.3381, ce qui équivaut à une p-value élevée de l’ ordre 0.3238 (cf. annexe 3, tableaux 71, 74). Le test de Fisher de l’ existence d’ effets pays spécifiques donne une p-value nulle (cf. annexe 3, tableaux 72 et 75). Les effets fixes sont surtout significatifs pour le Bénin, le Ghana et le Nigeria. C’ est en particulier dans ce dernier pays que l’ on importe le moins de pomme de terre (par tête d’ habitant). Le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes (cf. annexe 3, tableaux 71-72-74-75) donnent une élasticité « revenu » de 1.4 à 1.6. Les taxes douanières et les taux de change ne sont toujours pas significatifs à 5%. Les prix locaux jouent un rôle important puisque l’ élasticité mesurée à partir des différents modèles (modèle aux effets fixe, modèle aux effets aléatoires) est de l’ ordre de -1.5 à -1.8 (le paramètre associé aux indices de prix est significatif à 1%). Les tests de Fisher (à partir des MCO et à partir des estimateurs du modèle à effet aléatoire) (cf. annexe 3, tableaux 76-77) permettent de penser que l’ élasticité des importations par rapport aux importations passées n’ est pas unitaire (égale à 0.92 pour les MCO), c’ est que confirme le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes (l’ élasticité est autour de 0.4). Les tests de Fisher réalisés à partir des estimateurs des modèles aux effets aléatoires et des modèles aux effets fixes confirment que l’ élasticité des importations aux prix courants est unitaire. De même que les élasticités « revenu » et les élasticités par rapport aux prix locaux sont égales à un (cf. par exemple test de Fisher à partir du modèle à effet aléatoire). La forme E et la forme F (nous estimons le rapport des importations en fonction de variables explicatives mesurées en termes relatifs) (cf. annexe 3, tableaux 86-91), explique 33% de la variance du rapport des importations (en logarithme). Les tests de Hausman donne une p-value de l’ ordre de 25% alors que le test de Fisher (tests de la présence d’ effet fixe) donnent une p-value nulle. L’ élasticité globale (tous les pays) du rapport entre les importations actuelles et les importations passées par rapport aux prix relatifs apparaît être toujours de l’ ordre à -0.8. Le rôle insignifiant des taxes douanières est confirmé. Les variations de taux de change ne semblent pas être avoir aux seuils habituels des effets significatifs. L’ effet du GDP

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en terme relatif (rapport du GDP de la période courant / GDP de la période passée) ne semble pas également être significatif. L’ élasticité des prix locaux est toujours élevée en valeur absolue de l’ ordre de -1.5 à -1.4. Les tests de Fisher (cf. annexe 3, tableaux 92) confirment que les élasticités des importations par rapport aux prix locaux et aux prix aux importations sont unitaires en valeur absolue. En distinguant les élasticités de la zone UEMOA des élasticités des autres pays (estimation de la forme E et F qui donne un R² de 95%), nous constatons que l’ élasticité des importations courantes par rapport aux importations passées est toujours de l’ ordre de 0.9 pour les MCO. Elle baisse cependant à 0.5 quand nous utilisons l’ estimateur du modèle à effet aléatoire. L’ estimation de la forme F (cf. annexe 3, tableau 101) par la méthode des moments généralisés donne une élasticité de 1.54 mais celle-ci n’ est significativement différente de 0 qu’ au seuil de 10%. Le fait important à noter est que les importations des pays de la zone UEMOA réagissent fortement aux prix comparativement aux autres pays. En effet, l’ élasticité des importations par rapport aux prix courants est de -1.2 quand nous utilisons la méthode des moments généralisés (elle est de -1.3 pour le modèle à effet aléatoire et de -1.43 pour les MCO) alors que pour les pays hors UEMOA elle est inférieure à 1 en valeur absolue (de l’ ordre de -0.5 pour les MCO, de -0.6 pour le modèle à effet aléatoire, de -0.7 pour les GMM). Le test de Fisher confirme que les réactions des pays de la zone UEMOA sont différentes de celles des pays hors UEMOA. Pour les autres variables explicatives, nous retrouvons les mêmes ordres de grandeur : une élasticité par rapport aux indices des prix locaux de l’ ordre de -1.6 pour le modèle à effet aléatoire (-1.2 pour les MCO) et une élasticité « revenu » de 1.5 pour le modèle à effet aléatoire (0.2 pour les MCO). L’ utilisation des GMM par contre donne des paramètres non significatifs pour les prix locaux et pour le GDP. Enfin, quelle que soit la méthode utilisée, le taux de change ne semble toujours pas agir sur les importations. L’ estimation des formes G et H (cf. annexe 3, tableaux 93-98) confirment les résultats des tests précédents : l’ élasticité des rapports des importations par rapport aux rapports aux prix (des importations) est de l’ ordre de -1.3 dans la zone UEMOA alors qu’ elle est de -0.5 dans les pays hors UEMOA. Un test de Fisher permet de confirmer que statistiquement, l’ intensité des élasticités est différente pour un pays selon que l’ on soit membre ou non la zone UEMOA. En effet, nous obtenons une statistique F= 17.5635 pour (1,126) degré de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.0001. L’ élasticité du rapport des importations par rapport aux indices nationaux est de -1.2. Les taux de change relatifs et les revenus relatifs ne semblent pas influencer la dynamique des importations. En conclusion, les importations de pommes de terre semblent être fortement sensibles aux prix. Une diminution des prix aux importations devrait toutes choses égales par ailleurs augmenter les importations en particulier dans la zone UEMOA. Il est fort probable que l’ élasticité des importations par rapport aux prix soit unitaire dans la zone UEMOA. Il n’ est pas sûr cependant que la croissance économique des pays puisse modifier considérablement les flux des importations. Résumé pour la pomme de terre.

- L’ élasticité « revenu » serait unitaire ou supérieure à 1 (de l’ ordre de 1.4). - Les taxes douanières et les taux de change ne sont toujours pas significatifs à 5%. - Les prix locaux jouent un rôle important puisque l’ élasticité de court terme mesurée à

partir des différents modèles est de l’ ordre de -1.5 à -1.8 - L’ élasticité des importations par rapport aux importations passées n’ est pas unitaire

(égale à probablement 0.4).

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- Les importations des pays de la zone UEMOA réagissent fortement (à court terme) aux prix comparativement aux autres pays (l’ élasticité des importations par rapport aux prix des importations courants est de -1.2 à -1.4). L’ élasticité de long terme est estimée à -2 (grandeur qui peut paraître très élevée).

- Pour les pays hors UEMOA, l’ élasticité de court terme des importations par rapport aux prix courants serait de l’ ordre -0.5 à -0.7). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.6.

- Il n’ est pas sûr cependant que la croissance économique des pays puisse modifier considérablement les flux des importations.

3-4 Estimation de la fonction d’importation de viande bovine (cf. annexe 4 pour les tableaux). L’ estimation de la fonction d’ importation de la viande bovine a été réalisée sur un échantillon de 125 observations. Nous disposons de 2 années d’ observation pour le Burkina Fao et de 3 années d’ observation pour le Niger. L’ importation par tête en Côte d’ Ivoire est de 0.78. Il représente le plus important importateur de viande bovine de la région. Les pays Sahéliens par contre importent très peu de viande.

Tableau 8 Nombre de périodes observées par pays (Viande bovine)

ETAT NOMBRE D’ANNÉES D’OBSERVATION IDENTIFIANT DU PAYS benin 10 1 burkina 2 2 cap_vert 8 3 cote_iv 13 4 gambie 12 5 ghana 13 6 guinee 13 7 guinee_b 9 8 mali 9 9 niger 3 10 nigeria 13 11 senegal 12 12 togo 8 13

Tableau 9 Caractéristiques de l’échantillon (moyennes des variables). ETAT IMPORT LOCAL PRICE IMPORT PRICE POPULATION EXCHANGE TAXES GDP PER CAPITA benin 0.44557 82.800 1.3703 5324468.00 430.21 6.500 366.73 burkina 0.00239 74.000 1.2854 8573420.00 308.43 95.100 205.55 cap_vert 0.08463 105.750 2.6251 396958.75 90.16 0.000 1329.35 cote_iv 0.78107 88.077 1.1113 13465730.77 440.09 17.077 757.69 gambie 0.04504 90.750 3.5631 1051713.33 9.18 110.000 360.68 ghana 0.49310 114.385 2.8266 16619507.69 1424.21 99.000 376.79 guinee 0.15988 88.538 1.1080 6422111.54 979.91 57.000 556.53 guinee_b 0.03133 62.000 14.1955 1020903.33 822.33 0.000 228.70 mali 0.00092 89.778 4.7401 9370916.67 440.97 56.933 259.65 niger 0.00507 72.000 4.2703 8259763.33 276.65 200.000 216.53 nigeria 0.00152 79.538 9.0929 108416669.23 28.68 150.000 254.14 senegal 0.06038 89.583 3.3724 8249677.50 455.44 139.375 560.69 togo 0.33076 73.750 1.2243 3742471.25 350.24 80.000 344.51

Comme nous l’ avons déjà constaté pour les autres produits, l’ analyse de la variance des importations de la viande bovine permet de penser qu’ il est judicieux de se focaliser sur la dimension temporelle des importations (cf. annexe 4, tableau 102). L’ estimation des formes A et B par les MCO (cf. annexe 4, tableaux 103, 106) permet d’ expliquer 80% de la variance des importations de viande bovine (en logarithme). Les deux formes (A et B) donnent des résultats identiques car les taxes douanières ne semblent pas avoir une influence sur les importations. Le test de Hausman (cf. annexe 4, tableau 104) donne une statistique de m =8.3569, pour 9 degré de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.4986. Le test de Fisher de

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l’ existence des effets fixes (cf. annexe 4, tableau 105) donne pour 11 et 90 degrés de liberté, une statistique F=2.05, ce qui équivaut à une p-value de 3%. Selon les estimateurs utilisés (MCO, modèle au effets aléatoires, modèles aux effets fixes), l’ élasticité des importations courantes par rapport aux importations de l’ année dernière est significative mais inférieure à un (de l’ ordre de 0.6 à 0.7 pour les MCO et pour le modèle à effet aléatoire, et de l’ ordre de 0.4 pour le modèle aux effets fixes). L’ élasticité des importations par rapport au prix courant est très élevée (de l’ ordre de -1.4 à -1.5 pour les MCO, le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes) et significativement différente de 0. Les indices de prix locaux ont également un impact important et significatif statistiquement (au seuil de 5% pour le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes). En effet, nous évaluons l’ élasticité des importations par rapport aux indices de prix locaux entre -1.6 et -2. Le modèle aux effets fixes permet d’ accepter l’ hypothèse d’ une élasticité unitaire (le test de Fisher donne une statistique de 1.40 pour 1 et 90 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 23%). L’ élasticité « revenu » est significative à 5% quand nous utilisons la forme A (les prix non taxés et les taxes de douanes sont introduits comme variables explicatives). Elle se situe entre 0.4 et 0.6 pour les MCO et pour le modèle à effet aléatoire. La taux de change influence négativement les importations (l’ élasticité des importations par rapport à la valeur courante du taux de change est de -0.5) mais ce résultat n’ est pas robuste en fonction de la méthode utilisée (les taux de change ne sont pas significatifs dans le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes). Les estimations des formes C et D expliquent 34% la variance des importations courantes. Les tests de Fisher de l’ existence permettent de conclure que l’ utilisation des ratios réduit la significativité des effets fixes (le F de Fisher pour la forme C par exemple est de seulement 0.39 pour 11 et 95 degrés de liberté). Le test de Hausman permet toujours d’ accepter l’ hypothèse nulle (pour la forme C par exemple, la statistique obtenue est de 1.94 pour 4 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 74%). Mais bien que le test de Fisher permet d’ accepter les modèles C et D contre l’ hypothèse de modèles sans variables explicatives, nous constatons qu’ à l’ exception du paramètre associé au rapport des prix, les autres paramètres ne sont pas significatifs statistiquement. L’ élasticité des importations relatives par rapport aux prix relatifs est entre -1.22 et -1.26 (pour les MCO, le modèle à effet aléatoire et le modèle aux effets fixes). Les estimations de la forme E et F (cf. annexe 4, tableaux 109- 115) expliquent 81% de la variance des importations et donnent les mêmes résultats que les tests effectués sur les formes A et B. Elles confirment que l’ élasticité des importations courantes par rapport aux importations passées est inférieure à 1 (de l’ ordre de 0.6 à 0.7). L’ élasticité des importations par rapport au prix (des importations) courant est de -1.4 ou -1.5 pour les pays hors UEMOA. Elle est proche de celle des pays hors UEMOA (de l’ ordre de -1.4 à -1.7). Le test de Fisher confirme que les deux élasticités ne sont pas différentes aux seuils habituels (en effet, nous obtenons une statistique F de 0.0384 pour (1,99) degrés de liberté). L’ élasticité des importations par rapport aux indices des prix courants est de l’ ordre de -1.7 ou -1.8. L’ élasticité « revenu » se situe toujours aux alentours de 0.6-0.7. Les estimations des formes G et H (qui permettent d’ expliquer les ratios des importations par rapport aux ratios des prix tout en utilisant des indicatrices d’ appartenance à la zone UEMOA) confirment les résultats précédents (cf. annexe 4, tableaux 116- 121). Les tests de Fisher confirment que l’ utilisation des ratios réduit la significativité des effets fixes. Les formes G et H permettent de dire qu’ un accroissement de 1% du rapport des prix aux importations diminue de -1.2% à -1.3% les importations qu’ il s’ agisse d’ un pays de

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l’ UEMOA ou non. Le test de Fisher d’ égalité des élasticités entre les pays de l’ UEMOA et les pays hors UEMOA donne de très faibles statistiques F (de l’ ordre 0.1531 pour 1 et 105 degrés de liberté pour le modèle à effet aléatoire). En ce qui concerne les estimateurs des modèles dynamiques (cf. annexe 4, tableaux 123 -124), les tests effectués sur les résidus des modèles dynamiques (cf. annexe 4, tableau 122) permettent de penser que les instruments utilisés sont valides (cf. le test de Sargan dans le tableau). Les estimations de la forme B et de la forme G en différence première par les estimateurs des GMM confirment que ce sont surtout les prix qui influencent les importations (les formes B et G estimées par les GMM permettent d’ expliquer 28% de la différence première du logarithme des importations). L’ élasticité globale (sans distinguer les pays de l’ UEMOA des autres pays) est de -1.4. Les autres paramètres ne semblent pas être significatifs. Le test de Wald permet d’ accepter l’ hypothèse d’ une élasticité unitaire au seuil de 10%. En effet, nous obtenons une statistique de Wald de 3.57, ce qui équivaut à une p-value de 0.0587. Les autres paramètres ne semblent pas être significatifs. En conclusion, la fonction d’ importation de la viande bovine semble dépendre essentiellement des prix aux importations. Nous pouvons dire qu'une diminution de 1% des prix des importations devrait augmenter (à court terme) dans la même proportion les importations dans la zone UEMOA ou pour les autres pays. Résumé pour la viande bovine.

- L’ élasticité des importations courantes par rapport aux importations de l’ année dernière est significative mais inférieure à un (de l’ ordre de 0.7 à 0.4).

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport au prix (des importations) courant semble être unitaire en valeur absolue (ou supérieure à 1 ; de l’ ordre de -1.4 à -1.5). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.4.

- Les indices de prix locaux ont un impact important et significatif statistiquement (élasticité peut être supérieure à 1).

- L’ élasticité « revenu » est estimée avec peu de précision. Sa valeur pourrait être de l’ ordre de 0.4-0.7.

- Les élasticités prix de court terme des pays UEMOA et les élasticités prix des pays hors UEMOA ne sont pas différentes statistiquement aux seuils habituels

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport aux indices des prix locaux (courants) est de l’ ordre de -1.7 ou -1.8.

3-5 Estimation de la fonction d’importation de volaille (cf. annexe 5 pour les tableaux). L’ estimation de la fonction d’ importation de volaille a été réalisée sur un échantillon de 143 observations. Nous disposons de seulement deux périodes d’ observation pour le Mali et de 5 observations pour le Burkina Faso. Le Bénin semble être le plus gros importateur de volaille par tête d’ habitant. Le Niger et le Sénégal apparaissent comme les deux pays qui taxent le plus leurs importations de volaille.

Tableau 10 Nombre d’observations par pays. Estimation de la fonction d’importation de volaille ETAT NOMBRE D’ANNÉES D’OBSERVATION IDENTIFIANT DU PAYS benin 12 1 burkina 5 2 cap_vert 12 3 cote_iv 12 4 gambie 13 5

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ghana 13 6 guinee 13 7 guinee_b 13 8 mali 2 9 niger 9 10 nigeria 13 11 senegal 13 12 togo 13 13

Tableau 11 Caractéristiques moyennes de l’échantillon utilisé pour l’estimation de la fonction d’importation de la volaille. ETAT IMPORT LOCPRICE IMPPRICE POPULATI EXCHANGE TAXES GDPCAPI benin 3.11373 87.667 0.86590 5414957.50 456.31 6.250 370.75 burkina 0.00713 95.400 0.81595 10279396.00 478.09 59.080 234.19 cap_vert 0.65158 96.333 1.39597 380622.50 84.43 0.000 1261.72 cote_iv 0.15664 89.917 1.14455 13570566.67 467.38 8.083 758.02 gambie 0.30947 92.308 1.30861 1069735.38 9.47 96.000 361.81 ghana 0.40278 114.385 1.39213 16619507.69 1431.55 91.769 376.79 guinee 0.09313 88.538 1.09549 6422111.54 979.91 57.000 556.53 guinee_b 0.10021 114.000 5.88982 1065619.23 979.91 3.231 223.54 mali 0.00010 99.000 3.31409 9988720.00 585.45 58.800 264.54 niger 0.00930 94.333 3.58892 9303338.89 471.06 182.444 210.77 nigeria 0.00455 79.538 4.98392 108416669.23 28.68 75.000 254.14 senegal 0.10511 88.231 1.23166 8163361.54 444.95 141.731 560.67 togo 1.32019 85.846 0.72518 3988809.23 433.45 77.077 335.86 L’ analyse de la variance (cf. annexe 5, tableau 125) permet de constater que la variance temporelle est prépondérante et occupe 65% de la variance totale des importations de volaille. Le ratio entre les carrés moyens individuels « pays » et les carrés moyens temporels est faible, non significativement différent de zéro. Les estimations des formes A et B (cf. tableaux 126-129) par les MCO permettent d’ expliquer 88% de la variance totale des importations de volaille. Le test de Hausman donne une statistique de 9.2 pour 9 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 41%. Le test de Fisher de l’ existence d’ effets fixes donne une statistique de F=7.31 pour 11 et 107 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0. Les tests de Pagan Breusch effectués confirment l’ existence d’ hétéroscédasticité, ce qui nous a poussés à utiliser les corrections de White. Les différentes méthodes d’ estimation suggèrent que les élasticités prix sont très élevées. L’ élasticité globale (sans distinguer les pays selon qu’ ils appartiennent ou non à la zone UEMOA) est de l’ ordre de -1.5 à -1.7. Un test de Fisher (effectué à partir des estimateurs de la forme B estimée par la méthode des effets aléatoires et par le modèle aux effets fixes) permet de penser que les élasticités prix sont différentes de -1. En effet, nous obtenons par exemple pour le modèle aux effets aléatoires une statistique F=12.86 pour (1,191) degrés de liberté (pour le modèle aux effets fixes nous obtenons une statistique F=16.4758 pour 1 et 107 degrés de liberté). Selon ces premiers tests, l’ élasticité prix a une borne inférieure de -1.5 (le F de Fisher du modèle aux effets fixes par exemple donné est de 1.61 pour 1,107 degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 20%). Les prix locaux semblent également avoir un impact important. L’ élasticité prix est de -3.4 à -3.8 mais des tests de Fisher permettent de dire qu’ elle n’ est pas statistiquement différente de -1. Nous obtenons par exemple un F de 0.4268, ce qui équivaut à une p-value de 50%. En ce qui concerne la réaction des importations courantes aux importations passées, nous évaluons l’ élasticité à 0.3 (borne inférieure). L’ élasticité revenu est de 0.5 et elle ne semble pas être significative et ce quelle que soit la méthode utilisée. Quand nous cherchons à éviter le biais d’ endogénéité en estimant la relation C et D (cf. annexe 5, tableaux 132-137), nous constatons que les fourchettes des élasticités données par le modèle A et le modèle B restent valables. Cependant, les tests de Hausman (cf. tableaux 133-136) réalisés nous suggèrent qu’ il y a un risque de corrélation entre les effets aléatoires et les variables explicatives (au moins au seuil de 10%). Les tests de Fisher indiquent que pour les

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formes C et D, les effets fixes des pays ne sont pas significatifs (cf. annexe 5, tableaux 134-137). En ce qui concerne les valeurs des élasticités estimées, nous obtenons un ratio des importations par rapport au ratio des prix de l’ ordre de -1 (les différents tests de Fisher réalisés n’ ont pas permis d’ accepter une élasticité inférieure à -1). L’ élasticité du ratio des importations par rapport aux ratios des indices des prix locaux est de -1.4 mais cette valeur n’ est pas très précise. En effet, par des tests de Fisher, nous avons pu vérifier que la borne inférieure de cette élasticité est probablement de -0.4. En ce qui concerne l’ élasticité par rapport au ration des « revenus » (PIB(t)/PIB(t-1)), celle-ci apparaît être élevée mais estimée avec très peu de précision. Les tests de Fisher permettent de confirmer les estimations des élasticités prix des formes A et B. En effet, le test d’ égalité de l’ élasticité prix des importations à -1 donne une F de 0.3659 pour (1, 123) degrés de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.5463. De même que le test d’ égalité de l’ élasticité du ratio des importations par rapport au ratio des indices des prix locaux donne une statistique F=0.5189 pour (1,123) degré de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 0.4727. En ce qui concerne les revenus (GDP) et le taux de change, ces variables explicatives ne semblent pas être significatives lorsqu'on prend en compte l’ hétérogénéité non observée et en corrigeant l’ hétéroscédasticité. Lorsque nous chercherons à distinguer les élasticités prix selon l’ appartenance ou non du pays à la zone UEMOA (estimations des formes E et F, cf. annexe 5, tableaux 138-142), les tests de Fisher suggèrent l’ existence d’ effets fixes (en particulier pour le Bénin, le Burkina Faso, la Côte Ivoire et la Gambie). Les tests de Hausman (cf. annexe 5, tableau 139 et 142) suggèrent qu’ il n’ existe pas de corrélation entre les effets aléatoires et les variables explicatives de la fonction d’ importation de volaille. Notons également que les MCO expliquent 86% de la variance totale des importations de volaille. Les tests de Pagan Breusch ont confirmé l’ existence d’ hétéroscédasticité que nous avons corrigé par les matrices de variances covariances de White. Après avoir effectué ces différents tests de validité, il apparaît que les élasticités prix mesurées sont toujours élevées. Mais les différents tests de Fisher que nous avons effectués nous permettent de penser que les élasticités prix de la zone UEMOA sont égales aux élasticités des autres pays non membres de la zone. Cependant, contrairement aux tests précédents, il n’ est pas possible de penser que l’ élasticité prix soit égale à -1. En effet, nous obtenons des distances Fisheriennes très élevées pour l’ ensemble des méthodes utilisées. La valeur probable semble être de -1.6 (confirmée par les MCO, le modèle aux effets aléatoires et le modèle aux effets fixes). Puisque les résultats des formes E et F peuvent être entachés de biais d’ endogénéité, nous avons cherché à vérifier ces résultats en estimant les formes G et H ((cf. annexe 5, tableaux 144-149). Les différents tests de validité, nous permettent de penser que les effets fixes ne sont plus significatifs dès que nous utilisons les ratios des variables (cf. forme G et H). La présence d’ hétéroscédasticité est confirmée et les résultats des tests de Hausman permettent de conclure que l’ hypothèse nulle d’ absence de corrélation entre les effets aléatoires et les variables explicatives est acceptée aux seuils habituels. Après avoir réalisé ces tests de validité, il est permis de penser que les élasticités prix sont égales selon que les pays soient membre de l’ UEMOA ou non. Nous obtenons par exemple pour le modèle aux effets aléatoires un F de Fisher de 1.3417 pour (1,122) degré de liberté, ce qui équivaut à une p-value de 24%. Les élasticités du ratio des importations par rapport au ratio des prix (des importations) sont en toute vraisemblance égales à -1.6 (le F de Fisher obtenu est de 15.6804,

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ce qui équivaut à une très faible p-value). C’ est ce que confirme partiellement l’ estimateur des GMM. En effet, l’ élasticité globale des importations par rapport au prix est estimée à partir de la forme B à hauteur de -1.6. Mais si l’ estimation de la forme F par les GMM (cf. annexe 5, tableau 151) permet de confirmer que l’ élasticité prix des pays hors UEMOA est de -1.6 (le test de Wald donne une statistique de 3.25, ce qui équivaut à une p-value 0.0715), elle ne confirme pas l’ égalité des élasticités. Ce dont nous pouvons être sûr c’ est que l’ élasticité prix pour les pays de l’ UEMOA est de -1 (le test de Wald donne une statistique de 1.77 pour une p-value 0.1839). Notons cependant, que les instruments utilisés (cf. tableau 152) pour implémenter la méthode des GMM ne sont valides qu’ au seuil de 10% En conclusion, les importations de volaille semblent être très sensibles aux variations des prix des importations (et ce quelle que soit la nature des prix que nous avons utilisés c’ est-à-dire en les prix taxés ou non). Selon les différentes méthodes utilisées et les tests utilisés, il semblerait que toute modification des prix d’ exportations de l’ UE aura le même impact sur les pays et ce indépendamment de leur appartenance ou non à la zone UEMOA. Résumé pour la volaille.

- L’ élasticité globale (sans distinguer les pays selon qu’ ils appartiennent ou non à la zone UEMOA) de court terme est différente de -1 (de l’ ordre de -1.5 à -1.7). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.9.

- Les prix locaux semblent avoir un impact important à court terme (l’ élasticité prix serait de -1).

- La réaction des importations courantes aux importations passées serait inférieure à un. Nous évaluons l’ élasticité à 0.3 (borne inférieure).

- L’ élasticité « revenu » est de 0.5 mais ne semble pas être significative statistiquement. - L’ élasticité du ratio des importations (rapport entre les importations actuelles et les

importations passées) par rapport aux ratios des indices des prix locaux est de -0.4 mais cette valeur n’ est pas toujours robuste.

- Les élasticités prix de la zone UEMOA sont égales aux élasticités des autres pays non membre de la zone. Il semblerait donc que toute modification des prix d’ exportations de l’ UE aura le même impact sur l’ ensemble des pays et ce indépendamment de leur appartenance ou non à la zone UEMOA.

4- Conclusion Dans cette étude, nous avons cherché à expliquer les niveaux et la croissance des importations en provenance de 5 produits importants : le blé, l’ oignon, la pomme de terre, la viande bovine et la volaille. Le but était de tester un certain nombre d’ hypothèses, ce qui permettait de distinguer les facteurs déterminants et la dimension des données prépondérantes dans l’ explication des décisions d’ importation. Nous avons aussi cherché à savoir si le niveau actuel des importations dépend du niveau de croissance passé. Après avoir corrigé l’ hétéroscédasticité, testé l’ existence d’ auto-corrélations des résidus, instrumentalisé les variables faiblement exogènes, nous avons pu dégager un certain nombre d’ enseignements. D’ abord, la variance temporelle occupe une place importante dans la variance totale des importations. Bien sûr la dimension individuelle « pays » de notre panel est très faible (rappelons que nous ne disposons que de seulement 11 pays et que le panel est non cylindré). Cependant, la variabilité des prix semble jouer un rôle prépondérant qu’ il faudra vérifier sur des données plus complètes, moins entachées d’ erreurs

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de mesure. Malgré le manque de données disponibles qui réduit le champ des investigations et nous interdit d’ utiliser d’ obtenir des estimateurs sans biais, cette étude permet d’ apporter un éclairage nouveau sur les échanges entre les pays d’ Afrique de l’ Ouest et l’ UE. Les résultats de cette étude semblent être conformes aux dires d’ experts et peuvent se résumer de la manière suivante. Aux 4 questions posées initialement, nous pouvons conclure

e) Il existe des caractéristiques permanentes et transitoires (observables et non observables) des pays d’ Afrique de l’ Ouest ayant des effets sur le niveau des importations des produits agricoles en provenance de l’ UE.

f) Les importations des différents produits apparaissent élastiques. Les prix des importations semblent jouer un rôle important dans l’ explication de l’ évolution temporelle des importations. Le revenu mesuré par le PIB semble plus expliquer les différences permanentes entre les pays. Sur la base de la méthode utilisée et des données disponibles, rien ne permet de penser que les taxes ont une influence sur les importations toutes choses égales par ailleurs.

g) Les impacts des variations des taux de change ne semblent pas être significatifs h) Les importations actuelles semblent dépendre des niveaux importés par le passé, mais

l’ effet « d’ inertie » (mesuré par l’ élasticité des importations actuelles par rapport aux importations passées) ne semble pas être très important. De petites modifications des prix peuvent changer radicalement les niveaux d’ importation.

En ce qui concerne les résultats par produit, nous pouvons retenir ce qui suit. Pour le blé.

- Une augmentation de 1% des importations aujourd’ hui augmenterait de 0.55% les importations de demain.

- L’ augmentation d’ 1 % des prix des importations diminue à court terme les importations de -0.4%. L’ élasticité globale de long terme serait de -0.34%.

- L’ élasticité globale (pour tous les pays sans distinguer s’ ils appartiennent ou non à la sone UEMOA) de court terme des importations par rapport aux prix locaux est estimée à -2.4

- Le Nigeria et le Ghana sont les pays où les importations de blé per capita sont les plus faibles.

- Les importations futures. Les pays de la zone UEMOA ne réagissent pas aux prix des importations (taxés). Par contre, les pays hors UEMOA sont fortement réactifs (à court terme) malgré la taxation des prix : une augmentation du prix des importations diminuerait d’ à peu près -1% (voir -0.9%) les importations de blé en provenance de l’ UE. L’ élasticité de long terme pour les pays hors UEMOA est estimée à -1.4.

- L’ élasticité « revenu » est estimée avec peu de précision. - L’ effet du taux de change à court terme est positif de l’ ordre de 0.8.

Pour l’oignon.

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport au prix courant probablement de -1. Cette réduction aura un impact en particulier pour les pays de l’ UEMOA. L’ élasticité des importations de long terme (pour tous les pays) est estimée à -1.4 (grandeur qui peut paraître élevée).

- Les indices des prix locaux semblent jouer (à court terme) un rôle important (l’ élasticité serait précisément de -1)

- L’ élasticité des importations actuelles par rapport aux importations passées serait de 0.2 à 0.3.

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- L’ estimation de l’ élasticité « revenu » (de court terme) est très variable de 0.28 à 0.8 avec des écarts types souvent élevés.

- L’ élasticité de la variation des importations par rapport aux indices de prix est unitaire ou de l’ ordre de -0.9.

Pour la pomme de terre.

- L’ élasticité « revenu » serait unitaire ou supérieure à 1 (de l’ ordre de 1.4). - Les taxes douanières et les taux de change ne sont toujours pas significatifs à 5%. - Les prix locaux jouent un rôle important puisque l’ élasticité de court terme mesurée à

partir des différents modèles est de l’ ordre de -1.5 à -1.8 - L’ élasticité des importations par rapport aux importations passées n’ est pas unitaire

(égale à probablement 0.4). - Les importations des pays de la zone UEMOA réagissent fortement (à court terme)

aux prix comparativement aux autres pays (l’ élasticité des importations par rapport aux prix des importations courants est de -1.2 à -1.4). L’ élasticité de long terme est estimée à -2 (grandeur qui peut paraître très élevée).

- Pour les pays hors UEMOA, l’ élasticité de court terme des importations par rapport aux prix courants serait de l’ ordre -0.5 à -0.7). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.6.

- Il n’ est pas sûr cependant que la croissance économique des pays puisse modifier considérablement les flux des importations.

Pour la viande bovine.

- L’ élasticité des importations courantes par rapport aux importations de l’ année dernière est significative mais inférieure à un (de l’ ordre de 0.7 à 0.4).

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport au prix (des importations) courant semble être unitaire en valeur absolue (ou supérieure à 1 ; de l’ ordre de -1.4 à -1.5). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.4.

- Les indices de prix locaux ont un impact important et significatif statistiquement (élasticité peut être supérieure à 1).

- L’ élasticité « revenu » est estimée avec peu de précision. Sa valeur pourrait être de l’ ordre de 0.4-0.7.

- Les élasticités prix de court terme des pays UEMOA et les élasticités prix des pays hors UEMOA ne sont pas différentes statistiquement aux seuils habituels

- L’ élasticité de court terme des importations par rapport aux indices des prix locaux (courants) est de l’ ordre de -1.7 ou -1.8.

Pour la volaille.

- L’ élasticité globale (sans distinguer les pays selon qu’ ils appartiennent ou non à la zone UEMOA) de court terme est différente de -1 (de l’ ordre de -1.5 à -1.7). L’ élasticité de long terme est estimée à -1.9.

- Les prix locaux semblent avoir un impact important à court terme (l’ élasticité prix serait de -1).

- La réaction des importations courantes aux importations passées serait inférieure à un. Nous évaluons l’ élasticité à 0.3 (borne inférieure).

- L’ élasticité « revenu » est de 0.5 mais ne semble pas être significative statistiquement. - L’ élasticité du ratio des importations (rapport entre les importations actuelles et les

importations passées) par rapport aux ratios des indices des prix locaux est de -0.4 mais cette valeur n’ est pas toujours robuste.

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- Les élasticités prix de la zone UEMOA sont égales aux élasticités des autres pays non membre de la zone. Il semblerait donc que toute modification des prix d’ exportations de l’ UE aura le même impact sur l’ ensemble des pays et ce indépendamment de leur appartenance ou non à la zone UEMOA.

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Annexe 1. Résultats d’estimation de la fonction d’importation du blé Tableau 12 : Décomposition de la variance du logarithme des importations de blé. LABEL ERREURS DDL MOYENNE DES ERREURS CARRE DES ERREURS INDIVIDUEL «PAYS» 15.957287 10 1.5957287 CARRE DES ERREURS TEMPOREL 1056.9734 132 8.0073742 CARRE DES ERREURS TOTAL 1264.4181 142 8.904353 STATISTIQUE DU F LABEL F_FISHER F DE FISHER 0.1992824 P_VALUE 0.9960458 SEUIL CRITIQUE 1.9031146

Tableau 13 Estimation de la forme A par les MCO. Fonction d’importation du blé. Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -11.1466 0.91745 12.1495 0.00000 LIMP_1 0.5571 0.05719 9.7412 0.00000 LW -0.4693 0.19607 2.3938 0.01668 LW_1 1.1948 0.12604 9.4795 0.00000 LPC -1.1965 0.43752 2.7348 0.00624 LPC_1 1.9133 0.22722 8.4206 0.00000 LGDP 0.9762 0.13042 7.4847 0.00000 LTX 0.2421 0.20159 1.2010 0.22975 LTX_1 -0.0494 0.14708 0.3361 0.73683 DOUANE 0.0009 0.00113 0.8360 0.4031 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 14. Estimation de la forme B par les MCO. Fonction d’importation de blé T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -11.3520 1.01248 11.2121 0.00000 LIMP_1 0.5409 0.06557 8.2499 0.00000 LZ -0.7113 0.19760 3.5995 0.00032 LZ_1 1.0747 0.16803 6.3955 0.00000 LPC -1.3765 0.40357 3.4107 0.00065 LPC_1 1.7386 0.27261 6.3775 0.00000 LGDP 1.1112 0.13990 7.9429 0.00000 LTX 0.1967 0.20438 0.9622 0.33594 LTX_1 0.0044 0.15614 0.0285 0.9772 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 15. Estimation de la fonction d’importation de blé par la méthode des effets aléatoires. Forme A. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 9 m value: 7.3166 Prob. > m: 0.6042 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label

46

INTERCEP 1 -6.511450 3.978184 -1.636789 0.1055 Intercept LIMP_1 1 -0.121149 0.102589 -1.180916 0.2410 IMPORT en t-1 LW 1 -0.380840 0.237536 -1.603294 0.1127 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.112635 0.209479 0.537690 0.5922 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -2.442919 0.665981 -3.668149 0.0004 INDICE PRIX en t LPC_1 1 2.050735 0.391956 5.232052 0.0001 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.116910 0.670707 0.174308 0.8621 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.375396 0.270932 1.385569 0.1696 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.246165 0.268384 -0.917214 0.3617 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.002755 0.002703 -1.019105 0.3112 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 16 Estimation de la forme A par la méthode des effets fixes. Fonction d’importation du blé. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 10.2316 Denominator DF: 72 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.318011 0.277080 -1.147721 0.2549 Cross Sectn Effect CS 2 1 0.113816 0.402140 0.283025 0.7780 Cross Sectn Effect CS 3 1 4.583241 1.280359 3.579654 0.0006 Cross Sectn Effect CS 4 1 2.967066 0.652671 4.546037 0.0001 Cross Sectn Effect CS 5 1 -0.681830 0.678664 -1.004666 0.3184 Cross Sectn Effect CS 6 1 1.468261 0.546497 2.686677 0.0090 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.219273 0.287666 -0.762248 0.4484 Cross Sectn Effect CS 8 1 -1.936957 0.467519 -4.143052 0.0001 Cross Sectn Effect CS 9 1 -2.927575 1.017844 -2.876252 0.0053 Cross Sectn Effect CS 10 1 3.379449 0.544952 6.201370 0.0001 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -2.015375 4.388460 -0.459244 0.6474 Intercept LIMP_1 1 -0.167449 0.107512 -1.557489 0.1237 IMPORT en t-1 LW 1 -0.328628 0.241490 -1.360837 0.1778 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.062032 0.212696 0.291646 0.7714 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -2.363037 0.712860 -3.314868 0.0014 INDICE PRIX en t LPC_1 1 2.077688 0.397055 5.232743 0.0001 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -0.844726 0.781270 -1.081222 0.2832 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.381508 0.289714 1.316840 0.1921 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.260388 0.285152 -0.913156 0.3642 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.003307 0.002787 -1.186888 0.2392 DOUANE Note Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS ETAT 1 benin 2 burkina 3 cap_vert 4 cote_iv 5 ghana 6 guinee 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 togo

Tableau 17 ESTIMATION DANS LA DIMENSION INTER-INDIVIDUELLE (BETWEEN)

47

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 9.47638 19.8450 0.47752 0.63299 LZ -2.04548 1.7038 1.20055 0.22993 LPC -7.61622 4.8291 1.57716 0.11476 LGDP 2.55610 0.8193 3.11990 0.00181 Avec LZ : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t

Tableau 18 Estimation de la fonction d’importation de Blé par un modèle à effet aléatoire. Forme B. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 8 m value: 7.3919 Prob. > m: 0.4950 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -6.936682 3.700394 -1.874580 0.0644 Intercept LIMP_1 1 -0.133646 0.102783 -1.300271 0.1971 IMPORT en t-1 LZ 1 -0.405815 0.207283 -1.957778 0.0536 LZ_1 1 0.063451 0.207601 0.305636 0.7606 LPC 1 -2.483114 0.648599 -3.828426 0.0002 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.990991 0.377855 5.269201 0.0001 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.195819 0.630232 0.310709 0.7568 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.385850 0.268189 1.438723 0.1540 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.230064 0.252277 -0.911953 0.3644 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 19. Estimation de la fonction d’importation de blé par le modèle à effet fixe. Forme B. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 10.2461 Denominator DF: 73 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.300336 0.268677 -1.117830 0.2673 Cross Sectn Effect CS 2 1 0.200810 0.363913 0.551807 0.5828 Cross Sectn Effect CS 3 1 4.620425 1.266162 3.649159 0.0005 Cross Sectn Effect CS 4 1 2.966564 0.647709 4.580086 0.0001 Cross Sectn Effect CS 5 1 -0.740854 0.669577 -1.106450 0.2722 Cross Sectn Effect CS 6 1 1.400795 0.515469 2.717518 0.0082 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.155616 0.258675 -0.601589 0.5493 Cross Sectn Effect CS 8 1 -1.867209 0.438720 -4.256034 0.0001 Cross Sectn Effect CS 9 1 -2.914698 0.986956 -2.953220 0.0042 Cross Sectn Effect CS 10 1 3.282936 0.514338 6.382835 0.0001 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -2.764180 4.050637 -0.682406 0.4971 Intercept LIMP_1 1 -0.186480 0.107817 -1.729598 0.0879 IMPORT en t-1 LZ 1 -0.376894 0.210188 -1.793127 0.0771 LZ_1 1 -0.000191 0.211443 -0.000904 0.9993 LPC 1 -2.442783 0.690174 -3.539372 0.0007 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.993276 0.382222 5.214971 0.0001 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -0.715663 0.736382 -0.971864 0.3343 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.401632 0.286030 1.404159 0.1645 TAUX CHANGE en t

LTX_1 1 -0.223965 0.266464 -0.840507 0.4034 TAUX CHANGE en t-1

Note Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t)

48

LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS ETAT 1 benin 2 burkina 3 cap_vert 4 cote_iv 5 ghana 6 guinee 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 togo

Tableau 20 Estimation de fonction d’importation de Blé par les MCO. Forme C. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.03610 0.09853 0.36639 0.71407 LWR -1.21879 0.60789 2.00496 0.04497 LPCR -0.38928 1.57219 0.24760 0.80444 LGDPR 3.63476 2.18870 1.66070 0.09677 LTXR 0.20661 0.41700 0.49547 0.62027 DOUANE -0.00011 0.00122 0.08995 0.9283 Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 21 Estimation de la fonction d’importation de blé par le modèle à effet aléatoire. Forme C. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 9.4211 Prob. > m: 0.0934 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.021994 0.170492 0.129006 0.8977 Intercept LWR 1 -1.191222 0.258822 -4.602474 0.0001PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -0.390065 0.519295 -0.751142 0.4546 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 3.585422 1.977957 1.812689 0.0734 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.174070 0.342271 0.508573 0.6124 TAUX CHANGE RELATIF en t

DOUANE 1 -0.000631 0.002154 -0.292958 0.7703 DOUANE

Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 22 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effet fixe. Forme C. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 1.1440 Denominator DF: 76 Prob.>F: 0.3418 Parameter Estimates

49

Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.140177 0.474698 -0.295297 0.7686 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.127161 0.328807 -0.386735 0.7000 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.282618 0.456638 -0.618911 0.5378 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.160233 0.405226 -0.395417 0.6936 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 2.475167 0.876928 2.822542 0.0061 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.182056 0.418297 0.435231 0.6646 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -0.112605 0.333165 -0.337985 0.7363 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.229974 0.453875 -0.506690 0.6138 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.462698 0.600660 0.770315 0.4435 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.175201 0.428199 0.409159 0.6836 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 0.196322 0.398446 0.492720 0.6236 Intercept LWR 1 -1.111257 0.268268 -4.142334 0.0001PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -0.834076 0.573974 -1.453160 0.1503 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.926980 2.085426 1.403541 0.1645 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.129086 0.360316 -0.358257 0.7211 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.002268 0.004304 -0.526923 0.5998 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 23 Estimation de la fonction d’importation de blé par les MCO. Forme D. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.06571 0.06863 0.95732 0.33841 LZR -1.20043 0.58419 2.05484 0.03989 LPCR -0.35799 1.56224 0.22915 0.81875 LGDPR 3.65246 2.26602 1.61184 0.10700 LTXR 0.22117 0.41238 0.53633 0.59173 Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 24 Estimation de la fonction d’importation de Blé par un modèle à effet aléatoire. Forme D. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 4 m value: 8.7413 Prob. > m: 0.0679 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -0.022246 0.132311 -0.168138 0.8669 Intercept LZR 1 -1.174377 0.246506 -4.764094 0.0001 LPCR 1 -0.390763 0.505380 -0.773206 0.4415 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 3.630282 1.941324 1.870003 0.0648 PIB RELATIF en t

LTXR 1 0.171502 0.337127 0.508716 0.6122 TAUX CHANGE RELATIF en t

Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 25 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effets fixes. Forme D. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 1.1413 Denominator DF: 77 Prob.>F: 0.3435 Parameter Estimates

50

Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.059707 0.370693 0.161069 0.8725 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.103076 0.322295 -0.319818 0.7500 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.076768 0.327985 -0.234061 0.8156 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 0.020043 0.314606 0.063709 0.9494 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 2.584841 0.852069 3.033606 0.0033 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.259078 0.407611 0.635600 0.5269 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -0.054106 0.321218 -0.168441 0.8667 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.136668 0.436469 -0.313122 0.7550 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.321934 0.504556 0.638053 0.5253 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.003126 0.317574 0.009842 0.9922 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 -0.011622 0.237102 -0.049017 0.9610 Intercept LZR 1 -1.096470 0.256094 -4.281510 0.0001 LPCR 1 -0.817025 0.560173 -1.458522 0.1488 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.977329 2.056324 1.447889 0.1517 PIB RELATIF en t

LTXR 1 -0.119711 0.355440 -0.336798 0.7372 TAUX CHANGE RELATIF en t

Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 26 Estimation de la fonction d’importation de blé par les MCO. Forme E

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -9.56338 1.03730 9.2194 0.00000 LIMP_1 0.63880 0.06383 10.0082 0.00000 LWN -1.62581 0.21892 7.4264 0.00000 LWN_1 1.85582 0.21116 8.7885 0.00000 LWU -0.00216 0.14351 0.0151 0.98799 LWU_1 0.10551 0.21002 0.5024 0.61540 LPC -2.20129 0.43724 5.0345 0.00000 LPC_1 2.64798 0.35212 7.5202 0.00000 LGDP 0.89575 0.14538 6.1616 0.00000 LTX 0.37163 0.21335 1.7419 0.08153 LTX_1 -0.28735 0.21761 1.3204 0.18669 DOUANE 0.00122 0.00101 1.2036 0.2287 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 27. Estimation de la fonction d’importation de Blé par un modèle à effet aléatoire. Forme E Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 11 m value: 11.8825 Prob. > m: 0.3725 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -2.964146 3.958256 -0.748852 0.4561 LIMP_1 1 -0.060373 0.108339 -0.557256 0.5789 LWN 1 -1.133871 0.332535 -3.409776 0.0010 LWN_1 1 0.290539 0.273771 1.061249 0.2918 LWU 1 0.071986 0.262663 0.274062 0.7847 LWU_1 1 -0.022450 0.249045 -0.090145 0.9284 LPC 1 -2.481936 0.654914 -3.789714 0.0003 LPC_1 1 1.724615 0.460290 3.746803 0.0003

51

LGDP 1 -0.467397 0.667067 -0.700676 0.4855 LTX 1 0.568863 0.266028 2.138357 0.0355 LTX_1 1 -0.124184 0.268686 -0.462191 0.6452 DOUANE 1 -0.003152 0.002599 -1.212685 0.2288 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 28 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effet fixe. Forme E F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 8.9930 Denominator DF: 70 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 -0.222860 0.259265 -0.859586 0.3930 CS 2 1 -0.020980 0.372530 -0.056317 0.9552 CS 3 1 2.836078 1.286773 2.204023 0.0308 CS 4 1 3.127941 0.610480 5.123738 0.0001 CS 5 1 -5.673198 1.654669 -3.428599 0.0010 CS 6 1 -2.040684 1.191580 -1.712586 0.0912 CS 7 1 -0.248892 0.265387 -0.937845 0.3515 CS 8 1 -2.053892 0.438087 -4.688322 0.0001 CS 9 1 -5.040358 1.221359 -4.126843 0.0001 CS 10 1 3.506380 0.526220 6.663338 0.0001 INTERCEP 1 1.178955 4.136439 0.285017 0.7765 LIMP_1 1 -0.144237 0.111522 -1.293354 0.2001 LWN 1 -1.260410 0.343067 -3.673950 0.0005 LWN_1 1 0.070925 0.282235 0.251297 0.8023 LWU 1 0.267573 0.271849 0.984269 0.3284 LWU_1 1 0.074692 0.251284 0.297241 0.7672 LPC 1 -2.268301 0.680488 -3.333347 0.0014 LPC_1 1 1.281877 0.497720 2.575496 0.0121 LGDP 1 -1.213791 0.728144 -1.666966 0.1000 LTX 1 0.697113 0.280002 2.489670 0.0152 LTX_1 1 -0.001935 0.280080 -0.006909 0.9945 DOUANE 1 -0.003939 0.002617 -1.505027 0.1368 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 29 Estimation de la fonction d’importation de blé par les MCO. Forme F. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -9.02747 1.16587 7.7431 0.00000 LIMP_1 0.65305 0.05850 11.1637 0.00000 LZN -1.62280 0.23088 7.0287 0.00000 LZN_1 1.88097 0.15905 11.8264 0.00000 LZU -0.05528 0.13108 0.4217 0.67325 LZU_1 0.24335 0.14951 1.6276 0.10360 LPC -2.22731 0.44391 5.0175 0.00000

52

LPC_1 2.65394 0.32351 8.2035 0.00000 LGDP 0.83736 0.12480 6.7097 0.00000 LTX 0.35229 0.21486 1.6396 0.10108 LTX_1 -0.24794 0.20955 1.1832 0.23673 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 30. Modèle à effets aléatoires. Fonction d’importation de blé. Forme F. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 11 m value: 10.4559 Prob. > m: 0.4899 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -3.080815 3.896132 -0.790737 0.4314 Intercept LIMP_1 1 -0.061167 0.108638 -0.563041 0.5750 IMPORT en t-1 LZN 1 -1.184419 0.331346 -3.574564 0.0006 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.257936 0.277268 0.930277 0.3550 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 0.092891 0.264112 0.351710 0.7260 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 -0.068961 0.239215 -0.288281 0.7739 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -2.475445 0.654352 -3.783047 0.0003 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.662386 0.463954 3.583085 0.0006 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -0.397825 0.652168 -0.610004 0.5436 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.570343 0.263167 2.167230 0.0332 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.125079 0.265952 -0.470306 0.6394 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.003538 0.003169 -1.116432 0.2676 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 31 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effet fixe. Forme F F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 9.0794 Denominator DF: 70 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.208925 0.274948 -0.759871 0.4499 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 0.007927 0.368115 0.021533 0.9829 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 2.954063 1.276608 2.313993 0.0236 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 3.132143 0.613397 5.106223 0.0001 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 -4.946201 1.478100 -3.346323 0.0013 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 -1.201355 0.989929 -1.213577 0.2290 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -0.239471 0.264449 -0.905545 0.3683 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -2.045856 0.439622 -4.653674 0.0001 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -3.566137 0.997278 -3.575871 0.0006 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 3.530213 0.536281 6.582772 0.0001 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 1.000332 4.118704 0.242875 0.8088 Intercept LIMP_1 1 -0.146518 0.112159 -1.306338 0.1957 IMPORT en t-1 LZN 1 -1.274760 0.343182 -3.714533 0.0004 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.059813 0.284413 0.210302 0.8340 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 0.261246 0.272004 0.960449 0.3401 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 -0.030575 0.240451 -0.127158 0.8992 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -2.323611 0.682159 -3.406260 0.0011 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.301842 0.497743 2.615489 0.0109 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -1.174733 0.723907 -1.622767 0.1091 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.694794 0.280216 2.479491 0.0156 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.025779 0.279194 -0.092332 0.9267 TAUX CHANGE en t-1

53

DOUANE 1 -0.005314 0.003237 -1.641625 0.1052 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 32 Estimation de la fonction d’importation de blé par les MCO. Forme G. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.02537 0.09602 0.26426 0.79158 LWUR 0.04069 0.22597 0.18007 0.85710 LWNR -2.25220 0.61016 3.69117 0.00022 LPCR -2.08176 1.40840 1.47810 0.13938 LGDPR 2.78945 1.50001 1.85962 0.06294 LTXR 0.50714 0.39505 1.28375 0.19923 DOUANE 0.00026 0.00108 0.24203 0.80876 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 33 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effet aléatoire. Forme G

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 6 m value: 3.6671 Prob. > m: 0.7216 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 0.025374 0.103090 0.246131 0.8062 LWUR 1 0.040690 0.295959 0.137484 0.8910 LWNR 1 -2.252203 0.272174 -8.274869 0.0001 LPCR 1 -2.081755 0.505117 -4.121334 0.0001 LGDPR 1 2.789448 1.605005 1.737968 0.0858 LTXR 1 0.507140 0.290055 1.748427 0.0840 DOUANE 1 0.000262 0.001347 0.194533 0.8462 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 34 Estimation de la fonction d’importation de blé par un modèle à effet fixe. Forme G. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.5409 Denominator DF: 75 Prob.>F: 0.8556 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 0.065324 0.412850 0.158227 0.8747 CS 2 1 -0.156872 0.284682 -0.551045 0.5832 CS 3 1 -0.241569 0.395357 -0.611015 0.5430 CS 4 1 -0.077301 0.351144 -0.220140 0.8264 CS 5 1 1.250376 0.795602 1.571610 0.1203 CS 6 1 0.081426 0.362617 0.224550 0.8229 CS 7 1 -0.140870 0.288448 -0.488371 0.6267 CS 8 1 -0.240598 0.392891 -0.612380 0.5421 CS 9 1 0.440809 0.519964 0.847769 0.3993 CS 10 1 0.044197 0.371534 0.118958 0.9056 INTERCEP 1 0.181915 0.344916 0.527419 0.5995

54

LWUR 1 -0.036170 0.312509 -0.115741 0.9082 LWNR 1 -2.158316 0.308887 -6.987406 0.0001 LPCR 1 -2.298520 0.572719 -4.013346 0.0001 LGDPR 1 2.734143 1.805586 1.514270 0.1342 LTXR 1 0.285074 0.322135 0.884950 0.3790 DOUANE 1 -0.000953 0.003734 -0.255116 0.7993 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 35 Estimation de la fonction d’importation de blé par les MCO. Forme H T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.03892 0.07279 0.53473 0.59284 LZUR -0.05231 0.21986 0.23791 0.81195 LZNR -2.25874 0.61315 3.68384 0.00023 LPCR -2.07011 1.42391 1.45382 0.14600 LGDPR 2.74497 1.50873 1.81939 0.06885 LTXR 0.48550 0.38735 1.25339 0.21007 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 36 Fonction d’importation de blé estimée par un modèle à effets aléatoires. Forme H. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 3.8040 Prob. > m: 0.5780 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.040428 0.074020 0.546179 0.5864 Intercept LZUR 1 -0.051905 0.277840 -0.186818 0.8522 LZNR 1 -2.259518 0.268467 -8.416386 0.0001 LPCR 1 -2.073688 0.499159 -4.154364 0.0001 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.763343 1.572363 1.757446 0.0824 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.483551 0.286047 1.690459 0.0946 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 37 : Estimation de la fonction d’importation de blé estimée par un modèle à effet fixe. Forme H

F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.5623 Denominator DF: 76 Prob.>F: 0.8394 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.129268 0.322239 0.401156 0.6894 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.146834 0.280048 -0.524318 0.6016 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.167552 0.285413 -0.587053 0.5589 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.017953 0.273340 -0.065680 0.9478 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 1.321019 0.780315 1.692932 0.0946 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.103593 0.355322 0.291546 0.7714 Cross Sectn Effect 6

55

CS 7 1 -0.121919 0.279297 -0.436523 0.6637 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.206099 0.379322 -0.543336 0.5885 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.393250 0.438435 0.896941 0.3726 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -0.020952 0.275856 -0.075953 0.9397 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 0.107798 0.207249 0.520136 0.6045 Intercept LZUR 1 -0.126206 0.292521 -0.431445 0.6674 LZNR 1 -2.170445 0.306101 -7.090626 0.0001 LPCR 1 -2.312871 0.567886 -4.072773 0.0001 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.791689 1.786310 1.562824 0.1222 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.254858 0.317298 0.803212 0.4244 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 38 Estimation de la fonction d’importation de blé. Méthode GMM. Forme F

Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 -0.00501757 0.05899 -0.09 0.9325 cst A1 -0.325151 0.38163 -0.85 0.3974 d2LIMP A2 -1.703746 0.50764 -3.36 0.0013 d1Lzn A3 0.110840 0.20860 0.53 0.5970 d1Lzu A4 -0.156023 0.82241 -0.19 0.8501 d2Lzn A5 0.270082 0.41283 0.65 0.5153 d2Lzu A6 -2.093116 0.92962 -2.25 0.0278 d1LPC A7 0.520826 0.42940 1.21 0.2297 d2LPC A8 -0.369929 1.42817 -0.26 0.7965 d1LGDP A9 0.768348 0.28901 2.66 0.0099 d1Ltx A10 0.501013 0.21008 2.38 0.0201 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t)-LZN(t-1) D1LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t)-LZU(t-1) D2LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t-1)-LZN(t-2) D2LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t-1)-LZU(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

Tableau 39 Test d’hypothèses à partir des estimateurs d’Arellano Bond (fonction d’importation du blé. Forme F).

Est. autocorr. of e(i,t) =0.331236 D. W. = 2.9686159 Sargan [CHI**2] = 56.285076 p-value = 0.7427452 ddl= 64

m1 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] =1.505795 ==> p-value = 0.1321198 m2 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] = 0.9637804 ==> p-value = 0.335156

Tableau 40 Estimation de la fonction d’importation de blé. Forme B. Nonlinear GMM Parameter Estimates

56

Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 -0.151702 0.05362 -2.83 0.0062 cst A1 -0.567894 0.13354 -4.25 0.0001 d2LIMP A2 -0.358719 0.23935 -1.50 0.1388 d1Lz A3 -0.192321 0.33334 -0.58 0.5660 d2Lz A4 -0.981490 0.40999 -2.39 0.0196 d1LPC A5 0.656305 0.35773 1.83 0.0711 d2LPC A6 0.069024 1.50668 0.05 0.9636 d1LGDP A7 1.368105 0.30771 4.45 0.0001 d1Ltx A8 0.635297 0.19008 3.34 0.0014 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

57

Annexe 2. Résultats d’estimation de la fonction d’importation d’oignon

Tableau 41 Décomposition de la variance du logarithme des importations d’oignon LABEL ERREURS DDL MOYENNE DES ERREURS CARRE DES ERREURS INDIVIDUEL «PAYS» 79.750529 11 7.2500481 CARRE DES ERREURS TEMPOREL 2270.9584 144 15.770544 CARRE DES ERREURS TOTAL 3307.7152 155 21.340098 STATISTIQUE DU F LABEL F_FISHER F DE FISHER 0.4597209 P_VALUE 0.9250179 SEUIL CRITIQUE à 5% 1.8556964

Tableau 42 ESTIMATION DANS LA DIMENSION INTER-INDIVIDUELLE (BETWEEN) (oignon) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -25.5371 20.8929 1.22229 0.22160 LZ 0.1655 1.5474 0.10693 0.91484 LPC -2.3558 5.0716 0.46452 0.64228 LGDP 4.3938 1.0086 4.35655 0.00001 Avec LZ : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LGD : Logarithme du PIB pour la période t

Tableau 43 Fonction d’importation d’oignon estimée par les MCO. Forme A. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.53578 1.49759 0.3578 0.72052 LIMP_1 0.96838 0.03935 24.6088 0.00000 LW -1.33385 0.21399 6.2333 0.00000 LW_1 1.09297 0.18293 5.9750 0.00000 LPC -1.26745 0.27979 4.5301 0.00001 LPC_1 1.03098 0.10460 9.8563 0.00000 LGDP 0.16823 0.15257 1.1026 0.27020 LTX -0.21649 0.08504 2.5458 0.01090 LTX_1 0.19969 0.08472 2.3572 0.01841 DOUANE 0.00011 0.00162 0.0650 0.94820 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 44 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par le modèle à effet aléatoire. Forme A. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 8 m value: 14.7540 Prob. > m: 0.0641 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -10.354637 4.515118 -2.293326 0.0242 Intercept LIMP_1 1 0.466351 0.092687 5.031482 0.0001 IMPORT en t-1 LW 1 -1.397054 0.186218 -7.502258 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.288636 0.238342 1.211015 0.2291 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -2.173631 0.614186 -3.539041 0.0006 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.077792 0.507702 2.122881 0.0365 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.666988 0.710739 2.345429 0.0212 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.315008 0.366555 -0.859376 0.3924 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.069789 0.386310 0.180654 0.8570 TAUX CHANGE en t-1

58

DOUANE 1 -0.000107 0.004241 -0.025231 0.9799 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 45 Fonction d’importation d’oignon estimée par un modèle à effet fixe. Forme A. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 4.7723 Denominator DF: 79 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -1.164601 0.552728 -2.107004 0.0383 Cross Sectn Effect CS 2 1 -0.138976 1.738432 -0.079943 0.9365 Cross Sectn Effect CS 3 1 1.470056 1.018238 1.443724 0.1528 Cross Sectn Effect CS 4 1 1.594546 1.261951 1.263557 0.2101 Cross Sectn Effect CS 5 1 0.354035 0.425173 0.832685 0.4075 Cross Sectn Effect CS 6 1 2.583820 0.764607 3.379280 0.0011 Cross Sectn Effect CS 7 1 3.155958 0.801391 3.938102 0.0002 Cross Sectn Effect CS 8 1 -0.455216 0.516038 -0.882137 0.3804 Cross Sectn Effect CS 9 1 -3.605075 1.108985 -3.250786 0.0017 Cross Sectn Effect CS 10 1 2.596422 0.880601 2.948466 0.0042 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -12.011016 6.258215 -1.919240 0.0586 Intercept LIMP_1 1 0.265765 0.107579 2.470403 0.0156 IMPORT en t-1 LW 1 -1.345444 0.185650 -7.247206 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.042146 0.245838 0.171438 0.8643 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -1.992441 0.620100 -3.213097 0.0019 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.887956 0.512666 1.732036 0.0872 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.810233 1.101219 1.643846 0.1042 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.406393 0.367054 -1.107173 0.2716 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.185841 0.414894 -0.447924 0.6554 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.000815 0.004697 -0.173487 0.8627 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 46 Estimation de la fonction d’importation de blé estimée par les MCO. Forme B. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.65130 1.59130 0.4093 0.68233 LIMP_1 0.96964 0.03863 25.1016 0.00000 LZ -1.22246 0.19794 6.1761 0.00000 LZ_1 1.07871 0.23844 4.5240 0.00001 LPC -1.11136 0.23689 4.6915 0.00000 LPC_1 0.98441 0.14525 6.7772 0.00000 LGDP 0.14335 0.16201 0.8848 0.37627

59

LTX -0.18343 0.07327 2.5035 0.01230 LTX_1 0.16461 0.07633 2.1567 0.03103 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 47 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par la méthode des effets aléatoires. Forme B

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 7 m value: 14.0564 Prob. > m: 0.0502 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -9.652630 4.656563 -2.072909 0.0410 Intercept LIMP_1 1 0.434501 0.094924 4.577339 0.0001 IMPORT en t-1 LZ 1 -1.281434 0.179507 -7.138624 0.0001 LZ_1 1 0.251925 0.239784 1.050633 0.2962 LPC 1 -1.961580 0.609791 -3.216809 0.0018 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.024947 0.513902 1.994439 0.0491 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.578541 0.739739 2.133916 0.0356 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.348997 0.370292 -0.942490 0.3485 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.009532 0.390155 -0.024430 0.9806 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 48 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets fixes. Forme B. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 4.9712 Denominator DF: 80 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -1.764309 0.463743 -3.804497 0.0003 Cross Sectn Effect CS 2 1 -0.767741 1.711098 -0.448683 0.6549 Cross Sectn Effect CS 3 1 1.148297 0.997033 1.151714 0.2529 Cross Sectn Effect CS 4 1 1.468044 1.287552 1.140182 0.2576 Cross Sectn Effect CS 5 1 0.584109 0.394854 1.479305 0.1430 Cross Sectn Effect CS 6 1 2.638962 0.764390 3.452375 0.0009 Cross Sectn Effect CS 7 1 2.656672 0.744053 3.570542 0.0006 Cross Sectn Effect CS 8 1 -0.689526 0.493754 -1.396499 0.1664 Cross Sectn Effect CS 9 1 -3.590300 1.105904 -3.246484 0.0017 Cross Sectn Effect CS 10 1 3.044932 0.828051 3.677226 0.0004 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -11.171372 6.315176 -1.768972 0.0807 Intercept LIMP_1 1 0.247490 0.108134 2.288747 0.0247 IMPORT en t-1 LZ 1 -1.251278 0.178673 -7.003174 0.0001 LZ_1 1 0.022592 0.248587 0.090880 0.9278 LPC 1 -1.820837 0.617669 -2.947917 0.0042 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.861749 0.518887 1.660765 0.1007 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.748338 1.114763 1.568349 0.1207 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.443308 0.370574 -1.196274 0.2351 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.246725 0.418246 -0.589905 0.5569 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t

60

LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 49 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les MCO. Forme C. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.02793 0.11875 0.23521 0.81404 LWR -1.11050 0.20259 5.48144 0.00000 LPCR -1.25131 0.46405 2.69649 0.00701 LGDPR 5.03908 2.28111 2.20905 0.02717 LTXR -0.34454 0.32459 1.06147 0.28848 DOUANE 0.00062 0.00125 0.49816 0.61837 Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 50 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets aléatoires. Forme C

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 2.5394 Prob. > m: 0.7705 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -0.006911 0.130035 -0.053145 0.9577 Intercept LWR 1 -1.149828 0.158697 -7.245414 0.0001PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -1.302844 0.443023 -2.940807 0.0041 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 4.437604 1.543728 2.874602 0.0050 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.332281 0.377030 -0.881311 0.3804 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 0.000527 0.001472 0.358230 0.7210 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 51 Estimation de la forme C par un modèle aux effets fixes. Fonction d’importation d’oignon

F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.4063 Denominator DF: 83 Prob.>F: 0.9401 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.129827 0.571627 -0.227117 0.8209 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 0.038563 0.532034 0.072481 0.9424 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.111329 0.459518 0.242274 0.8092 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.055839 0.361306 -0.154548 0.8776 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 -0.132523 0.375676 -0.352760 0.7252 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.236635 0.485887 0.487016 0.6275 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.414787 0.533174 0.777959 0.4388 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.516139 0.488293 -1.057028 0.2936 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.190240 0.759918 0.250343 0.8029 Cross Sectn Effect 9

61

CS 10 1 -0.143801 0.481257 -0.298802 0.7658 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 -0.094252 0.477825 -0.197251 0.8441 Intercept LWR 1 -1.140754 0.165673 -6.885570 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -1.702322 0.598512 -2.844258 0.0056 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 5.427094 1.731554 3.134233 0.0024 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.275780 0.415242 -0.664142 0.5084 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 0.002367 0.005356 0.441897 0.6597 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 52 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les MCO. Forme D. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.00218 0.08956 0.02438 0.98055 LZR -1.04558 0.20950 4.99081 0.00000 LPCR -1.16249 0.46517 2.49909 0.01245 LGDPR 5.04943 2.21091 2.28387 0.02238 LTXR -0.32829 0.33429 0.98206 0.32607 Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 53 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets aléatoires. Forme D

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 4 m value: 2.6245 Prob. > m: 0.6225 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.012267 0.098470 0.124580 0.9011 Intercept LZR 1 -1.081295 0.156494 -6.909508 0.0001 LPCR 1 -1.207979 0.445887 -2.709163 0.0080 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 4.484906 1.553666 2.886661 0.0048 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.320951 0.376312 -0.852885 0.3959 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 54. Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets fixes. Forme D. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.4132 Denominator DF: 84 Prob.>F: 0.9367 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label

62

CS 1 1 -0.248150 0.445641 -0.556838 0.5791 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.125435 0.345628 -0.362920 0.7176 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.011118 0.336738 0.033016 0.9737 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.024068 0.337531 -0.071305 0.9433 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 -0.053116 0.359914 -0.147581 0.8830 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.220741 0.480717 0.459191 0.6473 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.304700 0.367737 0.828580 0.4097 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.566237 0.481083 -1.177005 0.2425 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.392309 0.659496 0.594863 0.5535 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -0.022188 0.338468 -0.065555 0.9479 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 0.068855 0.249457 0.276020 0.7832 Intercept LZR 1 -1.071783 0.163125 -6.570321 0.0001 LPCR 1 -1.664478 0.605816 -2.747497 0.0073 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 5.545743 1.751654 3.166004 0.0022 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.287540 0.420455 -0.683880 0.4959 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 55 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les MCO. Forme E. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -1.71537 1.41603 1.2114 0.22575 LIMP_1 0.95904 0.04344 22.0756 0.00000 LWN -0.13847 0.22533 0.6145 0.53886 LWN_1 -0.15848 0.32786 0.4834 0.62883 LWU -1.46134 0.20344 7.1831 0.00000 LWU_1 1.20468 0.27479 4.3840 0.00001 LPC -0.34159 0.24278 1.4070 0.15943 LPC_1 0.16793 0.19219 0.8738 0.38224 LGDP 0.28069 0.13873 2.0234 0.04304 LTX -0.70741 0.08302 8.5207 0.00000 LTX_1 0.69338 0.09422 7.3595 0.00000 DOUANE 0.00138 0.00153 0.8974 0.36949 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 56. Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets aléatoires. Forme E. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 10 m value: 14.1345 Prob. > m: 0.1669 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -13.094769 4.676983 -2.799832 0.0063 LIMP_1 1 0.458667 0.095027 4.826704 0.0001

63

LWN 1 -0.611127 0.472113 -1.294449 0.1989 LWN_1 1 0.003252 0.489097 0.006648 0.9947 LWU 1 -1.441798 0.186026 -7.750514 0.0001 LWU_1 1 0.339450 0.248675 1.365031 0.1758 LPC 1 -1.553310 0.699333 -2.221132 0.0289 LPC_1 1 0.642111 0.567726 1.131022 0.2612 LGDP 1 1.965493 0.723923 2.715057 0.0080 LTX 1 -0.446353 0.415802 -1.073477 0.2860 LTX_1 1 0.267219 0.426972 0.625845 0.5331 DOUANE 1 0.000145 0.004171 0.034740 0.9724 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 57 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets fixes forme E. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 4.5887 Denominator DF: 77 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 -1.297903 0.542805 -2.391102 0.0192 CS 2 1 1.584730 1.903217 0.832659 0.4076 CS 3 1 1.377842 1.008096 1.366776 0.1757 CS 4 1 4.518053 1.838789 2.457081 0.0163 CS 5 1 1.122745 0.524291 2.141453 0.0354 CS 6 1 3.265552 0.815255 4.005561 0.0001 CS 7 1 2.797186 0.805489 3.472657 0.0008 CS 8 1 -0.398218 0.504691 -0.789035 0.4325 CS 9 1 -1.322047 1.440988 -0.917459 0.3618 CS 10 1 2.551740 0.869977 2.933113 0.0044 INTERCEP 1 -15.595223 6.304903 -2.473507 0.0156 LIMP_1 1 0.255232 0.111322 2.292736 0.0246 LWN 1 -0.741330 0.480870 -1.541645 0.1273 LWN_1 1 0.120657 0.494661 0.243918 0.8079 LWU 1 -1.378101 0.185590 -7.425514 0.0001 LWU_1 1 0.027391 0.262838 0.104212 0.9173 LPC 1 -1.733045 0.703878 -2.462137 0.0160 LPC_1 1 0.596812 0.565879 1.054663 0.2949 LGDP 1 1.958962 1.076882 1.819105 0.0728 LTX 1 -0.270037 0.433181 -0.623382 0.5349 LTX_1 1 0.122500 0.455546 0.268908 0.7887 DOUANE 1 -0.000783 0.004600 -0.170257 0.8653 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

64

Tableau 58 Estimation de la fonction d’importation par les MCO. Forme F. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -1.77643 1.43761 1.2357 0.21658 LIMP_1 0.97080 0.04013 24.1900 0.00000 LZN -0.24510 0.19148 1.2800 0.20053 LZN_1 0.21647 0.25363 0.8535 0.39339 LZU -1.30557 0.19711 6.6235 0.00000 LZU_1 1.24133 0.25321 4.9024 0.00000 LPC -0.26308 0.21413 1.2286 0.21922 LPC_1 0.31850 0.13113 2.4290 0.01514 LGDP 0.23214 0.14828 1.5656 0.11745 LTX -0.49293 0.06459 7.6320 0.00000 LTX_1 0.45173 0.08286 5.4517 0.00000 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 59 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par un modèle aux effets aléatoires. Forme F. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 9 m value: 15.3802 Prob. > m: 0.0810 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -13.549360 4.741391 -2.857676 0.0053 Intercept LIMP_1 1 0.461028 0.094597 4.873578 0.0001 IMPORT en t-1 LZN 1 -0.710343 0.434335 -1.635474 0.1056 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.153950 0.468264 0.328766 0.7431 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.428613 0.188128 -7.593816 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.327338 0.246954 1.325499 0.1885 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -1.684929 0.687036 -2.452460 0.0162 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.765301 0.556144 1.376084 0.1723 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 2.005973 0.725611 2.764529 0.0070 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.362838 0.412174 -0.880303 0.3811 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.225105 0.417449 0.539239 0.5911 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.006854 0.004447 1.541107 0.1269 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 60 Estimation de la fonction d’importation de l’oignon par un modèle aux effets fixes. Forme F F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 4.7809 Denominator DF: 77 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -1.480621 0.575505 -2.572735 0.0120 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.415607 1.889328 0.749265 0.4560 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 1.289278 0.996536 1.293759 0.1996 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 4.020546 1.691456 2.376973 0.0199 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.614866 0.437726 1.404685 0.1641 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 2.941720 0.762378 3.858611 0.0002 Cross Sectn Effect 6

65

CS 7 1 2.621504 0.796313 3.292050 0.0015 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.433889 0.504961 -0.859253 0.3929 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -2.086976 1.272652 -1.639864 0.1051 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 2.547001 0.898650 2.834253 0.0059 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 -15.282633 6.323868 -2.416659 0.0180 Intercept LIMP_1 1 0.247777 0.111282 2.226569 0.0289 IMPORT en t-1 LZN 1 -0.845755 0.439503 -1.924346 0.0580 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.216174 0.476615 0.453562 0.6514 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.368519 0.187139 -7.312843 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.004985 0.262029 0.019026 0.9849 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -1.831349 0.691009 -2.650252 0.0098 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.683356 0.554888 1.231521 0.2219 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.938231 1.083527 1.788816 0.0776 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.213077 0.429628 -0.495957 0.6213 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.063527 0.446115 0.142400 0.8871 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.006345 0.004952 1.281370 0.2039 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 61 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les MCO. Forme G T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.06018 0.11128 0.54078 0.58866 LWUR -1.20094 0.20162 5.95652 0.00000 LWNR -0.32346 0.32290 1.00174 0.31647 LPCR -0.75640 0.55076 1.37337 0.16964 LGDPR 4.75077 2.27867 2.08489 0.03708 LTXR -0.60187 0.32496 1.85215 0.06400 DOUANE 0.00129 0.00117 1.10326 0.26991 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 62 Estimation de la fonction d’importation de l’oignon par le modèle à effet aléatoire. Forme G. Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 6 m value: 1.8618 Prob. > m: 0.9320 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -0.039094 0.128642 -0.303894 0.7619 LWUR 1 -1.246910 0.162606 -7.668307 0.0001 LWNR 1 -0.331469 0.420235 -0.788770 0.4323 LPCR 1 -0.790101 0.499139 -1.582928 0.1169 LGDPR 1 4.095037 1.525057 2.685171 0.0086 LTXR 1 -0.599892 0.391699 -1.531512 0.1291

66

DOUANE 1 0.001220 0.001483 0.822529 0.4129 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 63 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par le modèle aux effets fixes. Forme G F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.3635 Denominator DF: 82 Prob.>F: 0.9588 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 -0.184354 0.563819 -0.326974 0.7445 CS 2 1 0.043065 0.524078 0.082172 0.9347 CS 3 1 0.067416 0.453243 0.148742 0.8821 CS 4 1 0.043204 0.359771 0.120088 0.9047 CS 5 1 0.088471 0.388243 0.227875 0.8203 CS 6 1 0.417868 0.488210 0.855918 0.3945 CS 7 1 0.190395 0.538563 0.353523 0.7246 CS 8 1 -0.498396 0.481078 -1.035997 0.3032 CS 9 1 0.438444 0.760079 0.576840 0.5656 CS 10 1 -0.053267 0.476490 -0.111791 0.9113 INTERCEP 1 -0.049704 0.471270 -0.105468 0.9163 LWUR 1 -1.250086 0.173228 -7.216401 0.0001 LWNR 1 -0.253959 0.498721 -0.509220 0.6120 LPCR 1 -1.118890 0.666113 -1.679730 0.0968 LGDPR 1 4.882654 1.730008 2.822330 0.0060 LTXR 1 -0.646132 0.453916 -1.423459 0.1584 DOUANE 1 0.001449 0.005298 0.273472 0.7852 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 64 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les MCO. Forme H T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.00845 0.08629 0.09790 0.92201 LZUR -1.14337 0.21072 5.42597 0.00000 LZNR -0.34592 0.29860 1.15849 0.24667 LPCR -0.74723 0.53931 1.38553 0.16589 LGDPR 4.71948 2.16716 2.17773 0.02943 LTXR -0.52668 0.33172 1.58774 0.11234 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes Tableau 65 Estimation de la fonction d’importation d’oignon par le modèle aux effets aléatoires. Forme H Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5

67

m value: 2.4605 Prob. > m: 0.7824 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.024772 0.096875 0.255715 0.7987 Intercept LZUR 1 -1.187408 0.161639 -7.346052 0.0001 LZNR 1 -0.348677 0.378611 -0.920937 0.3595 LPCR 1 -0.775376 0.483176 -1.604749 0.1119 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 4.086187 1.537238 2.658136 0.0093 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.528942 0.382363 -1.383348 0.1699 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes Tableau 66. Estimation de la fonction d’importation d’oignon par le modèle aux effets fixes. Forme H. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 10 F value: 0.4211 Denominator DF: 83 Prob.>F: 0.9327 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -0.233183 0.437630 -0.532831 0.5956 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.050568 0.341361 -0.148138 0.8826 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.026101 0.330720 0.078923 0.9373 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 0.091115 0.336230 0.270989 0.7871 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.144109 0.366483 0.393221 0.6952 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.417237 0.481815 0.865969 0.3890 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.161376 0.367902 0.438639 0.6621 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.536025 0.472602 -1.134201 0.2600 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.579299 0.654056 0.885702 0.3783 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.004487 0.332595 0.013492 0.9893 Cross Sectn Effect 10 INTERCEP 1 0.041450 0.245309 0.168971 0.8662 Intercept LZUR 1 -1.196283 0.171491 -6.975784 0.0001 LZNR 1 -0.229201 0.444556 -0.515574 0.6075 LPCR 1 -1.133735 0.649671 -1.745091 0.0847 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 5.035766 1.738140 2.897216 0.0048 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.633363 0.446548 -1.418355 0.1598 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 nigeria 9 senegal 10 Togo 11 (référence)

Tableau 67 Tests des hypothèses sur les résidus à partir des estimateurs d’Arellano Bond (oignon)

Est. autocorr. of e(i,t) = -0.369892 D. W. = 2.8972335 Sargan [CHI**2] = 62.325635 p-value= 0.5359385 ddl = 64 m1 step 1 [N(0,1)] = -3.879766 ==> p-value = 0.0001046 m2 step 1 [N(0,1)] = 0.4884985 ==> p-value = 0.6251968 Tableau 68. Estimation de la fonction d’importation d’oignon par les GMM. Forme B

68

Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.00149957 0.08173 0.02 0.9854 cst A1 -0.068836 0.34968 -0.20 0.8445 d2LIMP A2 -1.067342 0.29760 -3.59 0.0006 d1Lz A3 -0.438045 0.58378 -0.75 0.4555 d2Lz A4 -1.620531 0.49093 -3.30 0.0015 d1LPC A5 -0.341903 0.67350 -0.51 0.6133 d2LPC A6 4.997118 3.20542 1.56 0.1235 d1LGDP A7 -0.271476 0.43821 -0.62 0.5376 d1Ltx A8 0.183446 0.58166 0.32 0.7534 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

69

Annexe 3. Résultats d’estimation de la fonction d’importation de la pomme de terre Tableau 69. Décomposition de la variance des importations de la pomme de terre LABEL ERREURS DDL MOYENNE DES ERREURS CARRE DES ERREURS INDIVIDUEL «PAYS» 121.41119 12 10.117599 CARRE DES ERREURS TEMPOREL 1171.6245 156 7.5104131 CARRE DES ERREURS TOTAL 2749.9699 168 16.368869 STATISTIQUE DU F LABEL F_FISHER F DE FISHER 1.3471428 P_VALUE 0.197394 SEUIL CRITIQUE 1.814696

Tableau 70 Estimation de la forme A (importation de la pomme de terre) par les MCO (estimateurs robustes à l’hétéroscédasticité). T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -2.51505 1.12095 2.2437 0.02485 LIMP_1 0.92523 0.02793 33.1224 0.00000 LW -0.89170 0.10475 8.5125 0.00000 LW_1 0.88635 0.11947 7.4190 0.00000 LPC -1.30649 0.15721 8.3103 0.00000 LPC_1 1.47570 0.09142 16.1413 0.00000 LGDP 0.22513 0.12206 1.8444 0.06512 LTX 0.02141 0.06214 0.3445 0.73045 LTX_1 -0.03674 0.07825 0.4695 0.63870 DOUANE -0.00097 0.00109 0.8873 0.3749 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 71 Estimation de la forme A par le modèle à effet aléatoire (importation de la pomme de terre) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 9 m value: 10.3381 Prob. > m: 0.3238 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -14.166881 3.745227 -3.782650 0.0002 Intercept LIMP_1 1 0.422248 0.073535 5.742118 0.0001 IMPORT en t-1 LW 1 -0.881224 0.116488 -7.564924 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.601071 0.122131 4.921517 0.0001 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -1.857757 0.605222 -3.069547 0.0026 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.588016 0.491344 3.231985 0.0016 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.604537 0.596298 2.690830 0.0081 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.429623 0.276712 1.552603 0.1231 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.371440 0.285832 -1.299505 0.1962 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.000416 0.003057 -0.135997 0.8920 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 72. Fonction d’importation de la pomme de terre. Modèle aux effets fixes. Forme A F Test for No Fixed Effects

70

Numerator DF: 11 F value: 6.0146 Denominator DF: 111 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -1.894660 0.413710 -4.579686 0.0001 Cross Sectn Effect CS 2 1 -0.790369 0.461074 -1.714189 0.0893 Cross Sectn Effect CS 3 1 1.261021 1.295336 0.973509 0.3324 Cross Sectn Effect CS 4 1 -0.350989 0.703501 -0.498917 0.6188 Cross Sectn Effect CS 5 1 1.899648 0.961679 1.975344 0.0507 Cross Sectn Effect CS 6 1 -1.286113 0.354248 -3.630539 0.0004 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.588982 0.492631 -1.195585 0.2344 Cross Sectn Effect CS 8 1 0.890097 0.563345 1.580022 0.1169 Cross Sectn Effect CS 9 1 0.427291 0.360408 1.185576 0.2383 Cross Sectn Effect CS 10 1 -3.560692 0.869529 -4.094968 0.0001 Cross Sectn Effect CS 11 1 0.785276 0.579936 1.354073 0.1785 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -13.653149 4.802678 -2.842820 0.0053 Intercept LIMP_1 1 0.320065 0.080392 3.981302 0.0001 IMPORT en t-1 LW 1 -0.891060 0.119655 -7.446897 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.547458 0.124463 4.398558 0.0001 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -1.894995 0.634347 -2.987315 0.0035 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.526501 0.497594 3.067766 0.0027 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.424867 0.838964 1.698365 0.0922 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.506412 0.284286 1.781346 0.0776 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.408370 0.303034 -1.347603 0.1805 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.000077445 0.003258 0.023770 0.9811 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 73 : Estimation de la forme B par les MCO (écarts-types robustes à l’hétéroscédasticité)

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -2.54378 1.17087 2.1725 0.02981 LIMP_1 0.92110 0.02745 33.5542 0.00000 LZ -0.87634 0.10013 8.7521 0.00000 LZ_1 0.82441 0.13832 5.9600 0.00000 LPC -1.34622 0.13616 9.8869 0.00000 LPC_1 1.45806 0.09584 15.2139 0.00000 LGDP 0.23577 0.12805 1.8412 0.06559 LTX -0.01760 0.04860 0.3621 0.71728 LTX_1 0.01712 0.06418 0.2667 0.7897 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 74 Estimation de la forme B par le modèle à effet aléatoire

71

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 8 m value: 10.2251 Prob. > m: 0.2496 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -13.718633 3.631831 -3.777332 0.0002 Intercept LIMP_1 1 0.417586 0.073642 5.670471 0.0001 IMPORT en t-1 LZ 1 -0.837245 0.111652 -7.498717 0.0001 LZ_1 1 0.575120 0.120209 4.784333 0.0001 LPC 1 -1.787930 0.597394 -2.992882 0.0033 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.566370 0.492555 3.180093 0.0019 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.550201 0.585527 2.647531 0.0092 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.401708 0.276499 1.452838 0.1488 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.391769 0.285723 -1.371147 0.1728 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 75 Estimation de la fonction d’importation de la pomme de terre. Modèles aux effets fixes. Forme B F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 6.0792 Denominator DF: 112 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -2.053297 0.368086 -5.578309 0.0001 Cross Sectn Effect CS 2 1 -0.918312 0.437412 -2.099421 0.0380 Cross Sectn Effect CS 3 1 1.099829 1.289370 0.852997 0.3955 Cross Sectn Effect CS 4 1 -0.373323 0.706163 -0.528664 0.5981 Cross Sectn Effect CS 5 1 1.622940 0.952005 1.704761 0.0910 Cross Sectn Effect CS 6 1 -1.163485 0.323580 -3.595661 0.0005 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.518852 0.493751 -1.050837 0.2956 Cross Sectn Effect CS 8 1 0.775123 0.510715 1.517720 0.1319 Cross Sectn Effect CS 9 1 0.331481 0.329359 1.006443 0.3164 Cross Sectn Effect CS 10 1 -3.737533 0.871700 -4.287637 0.0001 Cross Sectn Effect CS 11 1 0.932011 0.512109 1.819947 0.0714 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -12.784722 4.652056 -2.748187 0.0070 Intercept LIMP_1 1 0.314694 0.080510 3.908762 0.0002 IMPORT en t-1 LZ 1 -0.838140 0.114194 -7.339640 0.0001 LZ_1 1 0.527115 0.122895 4.289131 0.0001 LPC 1 -1.767884 0.624444 -2.831130 0.0055 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.487384 0.498504 2.983696 0.0035 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.326324 0.828020 1.601802 0.1120 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.461990 0.283212 1.631254 0.1056 TAUX CHANGE en t

LTX_1 1 -0.448538 0.303162 -1.479529 0.1418 TAUX CHANGE en t-1

Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6

72

guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 76 : Tests d’hypothèses (tests de Fisher sur les paramètres des MCO) effectués pour la forme A

Elasticité unitaire par rapport aux importations passées Test: Numerator: 2.9504 DF: 1 F value: 6.5710 Denominator: 0.448999 DF: 123 Prob>F: 0.0116 Elasticité unitaire par rapport aux prix aux importations courants Test: Numerator: 0.3482 DF: 1 F value: 0.7755 Denominator: 0.448999 DF: 123 Prob>F: 0.3802 Elasticité unitaire par rapport au GDP Test: Numerator: 10.6682 DF: 1 F value: 23.7599 Denominator: 0.448999 DF: 123 Prob>F: 0.0001

Tableau 77 : Tests d’hypothèses (test de Fisher ) à partir des estimateurs du modèle à effet aléatoire Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport aux importations pssées: Numerator DF: 1 F value: 62.5473 Denominator DF: 123 Prob.>F: 0.0001 Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport aux prix des importations Numerator DF: 1 F value: 2.1249 Denominator DF: 123 Prob.>F: 0.1475 Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport au revenu Numerator DF: 1 F value: 0.8830 Denominator DF: 123 Prob.>F: 0.3492 Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport aux indices de prix Numerator DF: 1 F value: 1.7396 Denominator DF: 123 Prob.>F: 0.1896

Tableau 78 Estimation par les MCO de la forme C (écarts-types robustes à l’hétéroscédasticité)

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.13578 0.09894 1.37236 0.16995 LWR -0.89048 0.20364 4.37284 0.00001 LPCR -1.54141 0.40432 3.81237 0.00014 LGDPR 0.36220 0.98337 0.36833 0.71263 LTXR 0.17308 0.35059 0.49368 0.62153 DOUANE -0.00065 0.00103 0.62845 0.52971 Avec LWR: Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix locaux relatifs courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

Tableau 79 : Estimation du modèle aux effets aléatoires (forme C) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 0.4128 Prob. > m: 0.9950 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.137172 0.102793 1.334457 0.1845 Intercept LWR 1 -0.887910 0.108078 -8.215437 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF ent LPCR 1 -1.541869 0.447958 -3.441999 0.0008 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.356942 1.282472 0.278324 0.7812 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.192519 0.313511 0.614073 0.5403 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.000673 0.001155 -0.583078 0.5609 DOUANE Avec LWR: Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix locaux relatifs courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

73

Tableau 80 Estimation de fonction d’importation de la pomme de terre. Modèle aux effets fixes. Forme C

F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.1238 Denominator DF: 115 Prob.>F: 0.9997 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.143057 0.405016 0.353212 0.7246 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.034836 0.297673 -0.117029 0.9070 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.067044 0.418209 0.160311 0.8729 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.100884 0.376190 -0.268173 0.7890 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.091891 0.308626 0.297742 0.7664 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.157374 0.327263 0.480880 0.6315 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.008689 0.429883 0.020211 0.9839 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.117587 0.435695 0.269884 0.7877 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -0.014091 0.302634 -0.046560 0.9629 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.132179 0.445945 0.296401 0.7675 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.021551 0.386258 -0.055793 0.9556 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.119262 0.363852 0.327775 0.7437 Intercept LWR 1 -0.884119 0.113605 -7.782365 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -1.759618 0.614197 -2.864906 0.0050 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.287400 1.389569 0.206827 0.8365 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.170068 0.334720 0.508090 0.6124 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.000690 0.003902 -0.176959 0.8599 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 81 Estimation de la forme D par les MCO (écarts-types robustes à l’hétéroscédasticité)

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.08708 0.07032 1.23829 0.21561 LZR -0.84667 0.19173 4.41592 0.00001 LPCR -1.45143 0.39938 3.63422 0.00028 LGDPR 0.38599 0.95139 0.40571 0.68496 LTXR 0.12193 0.34701 0.35137 0.72531 Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 82 : Estimation de la forme D à partir du modèle à effet aléatoire Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 4 m value: 0.7852 Prob. > m: 0.9404 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.087071 0.076197 1.142716 0.2553 Intercept LZR 1 -0.844204 0.105914 -7.970647 0.0001 LPCR 1 -1.451922 0.449174 -3.232424 0.0016 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.383038 1.288493 0.297276 0.7667 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.139926 0.309968 0.451422 0.6525 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec

74

LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 83 Estimation de la fonction d’importation de la pomme de terre. Forme D. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.1904 Denominator DF: 116 Prob.>F: 0.9979 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.218999 0.301633 0.726042 0.4693 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.031007 0.295496 -0.104931 0.9166 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.137696 0.297766 0.462430 0.6446 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.025304 0.298526 -0.084764 0.9326 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.052366 0.292683 0.178917 0.8583 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.169925 0.316022 0.537698 0.5918 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.048966 0.424986 0.115219 0.9085 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.221679 0.331286 0.669147 0.5047 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.008253 0.295123 0.027965 0.9777 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.113192 0.342006 0.330964 0.7413 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.087971 0.293401 -0.299832 0.7648 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.051026 0.210105 0.242858 0.8085 Intercept LZR 1 -0.848004 0.110607 -7.666829 0.0001 LPCR 1 -1.760314 0.617124 -2.852449 0.0051 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.284894 1.391957 0.204671 0.8382 PIB RELATIF en t

LTXR 1 0.158138 0.336175 0.470403 0.6390 TAUX CHANGE RELATIF en t

Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 84 : Tests d’hypothèses à partir de la forme D estimée par les MCO (tests de Fisher) Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport aux prix des importations Test: Numerator: 1.0017 DF: 1 F value: 2.1236 Denominator: 0.471679 DF: 128 Prob>F: 0.1475 Hypothèse nulle : élasticité revenu unitaire Test: Numerator: 0.1079 DF: 1 F value: 0.2287 Denominator: 0.471679 DF: 128 Prob>F: 0.6333 Hypothèse nulle Elasticité unitaire par rapport aux indices des prix locaux Test: Numerator: 0.4798 DF: 1 F value: 1.0173 Denominator: 0.471679 DF: 128 Prob>F: 0.3151

Tableau 85 : Tests d’hypothèses à partir de la forme D estimée par le modèle à effet aléatoire (tests de Fisher) Hypothèse nulle : élasticité unitaire par rapport aux prix des importations Numerator DF: 1 F value: 2.1637 Denominator DF: 127 Prob.>F: 0.1438 Hypothèse nulle : élasticité revenu unitaire Numerator DF: 1 F value: 0.2293 Denominator DF: 127 Prob.>F: 0.6329

75

Hypothèse nulle Elasticité unitaire par rapport aux indices des prix locaux Numerator DF: 1 F value: 1.0123 Denominator DF: 127 Prob.>F: 0.3163

Tableau 86 Estimation de la forme E (écarts types robustes à l’hétéroscédasticité) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -2.89776 1.03597 2.7972 0.00516 LIMP_1 0.91620 0.02702 33.9114 0.00000 LWN -0.54435 0.10129 5.3740 0.00000 LWN_1 0.50373 0.12838 3.9236 0.00009 LWU -1.43824 0.20288 7.0892 0.00000 LWU_1 1.49077 0.20113 7.4120 0.00000 LPC -1.22103 0.15325 7.9676 0.00000 LPC_1 1.37073 0.09889 13.8607 0.00000 LGDP 0.27693 0.11196 2.4734 0.01338 LTX -0.12322 0.04984 2.4721 0.01343 LTX_1 0.11927 0.06286 1.8974 0.05778 DOUANE -0.00025 0.00101 0.2438 0.8073 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 87 : Modèle aux effets aléatoires (forme E) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 11 m value: 9.7193 Prob. > m: 0.5558 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -12.689240 3.577936 -3.546525 0.0006 LIMP_1 1 0.499629 0.071831 6.955601 0.0001 LWN 1 -0.586068 0.150860 -3.884846 0.0002 LWN_1 1 0.394185 0.129525 3.043311 0.0029 LWU 1 -1.303263 0.162420 -8.024047 0.0001 LWU_1 1 1.072431 0.172900 6.202620 0.0001 LPC 1 -1.456770 0.604192 -2.411107 0.0174 LPC_1 1 1.243208 0.509188 2.441547 0.0161 LGDP 1 1.415361 0.562575 2.515862 0.0132 LTX 1 0.191544 0.277209 0.690971 0.4909 LTX_1 1 -0.106247 0.294918 -0.360260 0.7193 DOUANE 1 0.000004174 0.002916 0.001432 0.9989 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 88 Estimation de la fonction d’importation de la pomme de terre par un modèle aux effets fixes. Forme E F Test for No Fixed Effects

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Numerator DF: 11 F value: 4.6081 Denominator DF: 109 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 -1.624571 0.405412 -4.007211 0.0001 CS 2 1 -0.716417 0.466431 -1.535953 0.1274 CS 3 1 1.639200 1.310279 1.251031 0.2136 CS 4 1 -0.218621 0.676660 -0.323088 0.7472 CS 5 1 2.254337 1.128985 1.996783 0.0483 CS 6 1 -1.020772 0.396114 -2.576968 0.0113 CS 7 1 -0.386026 0.499308 -0.773122 0.4411 CS 8 1 0.508739 0.553637 0.918904 0.3602 CS 9 1 0.401352 0.371927 1.079114 0.2829 CS 10 1 -2.789801 0.958512 -2.910553 0.0044 CS 11 1 0.732299 0.557490 1.313564 0.1918 INTERCEP 1 -12.019098 4.696290 -2.559275 0.0119 LIMP_1 1 0.393527 0.080171 4.908597 0.0001 LWN 1 -0.613923 0.153840 -3.990654 0.0001 LWN_1 1 0.358675 0.131601 2.725476 0.0075 LWU 1 -1.294947 0.172979 -7.486168 0.0001 LWU_1 1 0.965246 0.178344 5.412280 0.0001 LPC 1 -1.556003 0.622464 -2.499749 0.0139 LPC_1 1 1.184323 0.515750 2.296311 0.0236 LGDP 1 1.155260 0.810787 1.424863 0.1571 LTX 1 0.293450 0.282796 1.037671 0.3017 LTX_1 1 -0.102286 0.332499 -0.307629 0.7590 DOUANE 1 0.000477 0.003143 0.151802 0.879 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 89 : Estimation de la forme F par les MCO (écarts types robustes à l’hétéroscédasticité) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -2.72766 1.11197 2.4530 0.014167 LIMP_1 0.90861 0.02590 35.0770 0.000000 LZN -0.56798 0.08708 6.5222 0.000000 LZN_1 0.46407 0.11506 4.0332 0.000055 LZU -1.36958 0.19200 7.1334 0.000000 LZU_1 1.37544 0.19859 6.9260 0.000000 LPC -1.23828 0.13414 9.2316 0.000000 LPC_1 1.33595 0.08943 14.9389 0.000000 LGDP 0.26528 0.12170 2.1797 0.029277 LTX -0.11632 0.05080 2.2899 0.022027 LTX_1 0.10991 0.06581 1.6701 0.094904 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1)

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LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 90 Modèle à effet aléatoire (forme F) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 11 m value: 10.0075 Prob. > m: 0.5297 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -13.659931 3.629682 -3.763396 0.0003 Intercept LIMP_1 1 0.485236 0.072592 6.684465 0.0001 IMPORT en t-1 LZN 1 -0.619318 0.149262 -4.149188 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.391091 0.128467 3.044284 0.0029 PRIX TAXES IMPO HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.261188 0.163384 -7.719153 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.997055 0.168799 5.906766 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -1.601863 0.606068 -2.643043 0.0093 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.338698 0.509825 2.625798 0.0098 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.529702 0.572107 2.673803 0.0085 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.243192 0.278491 0.873248 0.3843 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.131583 0.298260 -0.441169 0.6599 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.004629 0.003114 1.486739 0.1397 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 91. Modèle aux effets fixes. Fonction d’importation de la pomme de terre. Forme F F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 4.9891 Denominator DF: 109 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 -1.448376 0.423361 -3.421136 0.0009 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.619271 0.463268 -1.336743 0.1841 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 1.705749 1.308563 1.303528 0.1951 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.134831 0.686171 -0.196498 0.8446 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 2.157828 1.065074 2.025989 0.0452 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 -1.172544 0.355249 -3.300626 0.0013 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -0.407268 0.485191 -0.839397 0.4031 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.850509 0.556384 1.528637 0.1293 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.533677 0.363801 1.466948 0.1453 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -3.092642 0.901952 -3.428830 0.0009 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 0.414858 0.566901 0.731799 0.4659 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 -13.268323 4.688350 -2.830062 0.0055 Intercept LIMP_1 1 0.382407 0.080417 4.755306 0.0001 IMPORT en t-1 LZN 1 -0.643607 0.150763 -4.269000 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.364909 0.130382 2.798775 0.0061 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.259497 0.172004 -7.322481 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.903371 0.173896 5.194895 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -1.668567 0.625345 -2.668232 0.0088 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.269162 0.515358 2.462682 0.0154 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 1.321007 0.813438 1.623980 0.1073 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.337230 0.283681 1.188766 0.2371 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.137440 0.330075 -0.416391 0.6779 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.005766 0.003364 1.714299 0.0893 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t

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LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 92 Tests de Fisher à partir du modèle à effet aléatoire (pomme de terre) Hypothèse nulle : les élasticités des importations par rapport aux prix courant sont égales Numerator DF: 1 F value: 9.0525 Denominator DF: 120 Prob.>F: 0.0032 Hypothèse nulle : les élasticités des importations par rapport aux prix passés sont égales Numerator DF: 1 F value: 11.4540 Denominator DF: 120 Prob.>F: 0.0010

Tableau 93 Estimation de la forme G par les MCO (écarts types robustes à l’hétéroscédasticité) (pomme de terre)

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.07178 0.08502 0.84426 0.39853 LWUR -1.43443 0.28217 5.08367 0.00000 LWNR -0.54742 0.15072 3.63215 0.00028 LPCR -1.32312 0.37224 3.55445 0.00038 LGDPR 0.55174 1.04766 0.52664 0.59844 LTXR 0.02517 0.30460 0.08262 0.93415 DOUANE 0.00017 0.00100 0.17185 0.86356 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes Tableau 94 : Estimation de la forme G par le modèle à effet aléatoire (pomme de terre) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 6 m value: 1.8710 Prob. > m: 0.9312 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 0.069579 0.096970 0.717532 0.4744 LWUR 1 -1.443431 0.159691 -9.038925 0.0001 LWNR 1 -0.546144 0.126318 -4.323548 0.0001 LPCR 1 -1.320117 0.420363 -3.140423 0.0021 LGDPR 1 0.559456 1.195962 0.467787 0.6408 LTXR 1 0.003057 0.295196 0.010356 0.9918 DOUANE 1 0.000206 0.001094 0.188713 0.8506 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 95 Estimation de la forme G par le modèle aux effets fixes. (pomme de terre) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.3354 Denominator DF: 114 Prob.>F: 0.9761 Parameter Estimates

79

Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 0.161158 0.373820 0.431113 0.6672 CS 2 1 -0.031146 0.274731 -0.113369 0.9099 CS 3 1 0.117900 0.386135 0.305335 0.7607 CS 4 1 -0.107244 0.347197 -0.308885 0.7580 CS 5 1 0.127886 0.284947 0.448806 0.6544 CS 6 1 0.242221 0.302605 0.800454 0.4251 CS 7 1 0.081353 0.397066 0.204884 0.8380 CS 8 1 -0.151745 0.406384 -0.373404 0.7095 CS 9 1 0.006673 0.279345 0.023890 0.9810 CS 10 1 0.220888 0.412028 0.536099 0.5929 CS 11 1 -0.036552 0.356502 -0.102529 0.9185 INTERCEP 1 0.075184 0.335946 0.223799 0.8233 LWUR 1 -1.491451 0.168965 -8.826957 0.0001 LWNR 1 -0.503910 0.133693 -3.769157 0.0003 LPCR 1 -1.316247 0.575051 -2.288922 0.0239 LGDPR 1 0.254954 1.282486 0.198796 0.8428 LTXR 1 -0.106935 0.314777 -0.339718 0.7347 DOUANE 1 -0.000420 0.003601 -0.116750 0.9073 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 96 Estimation de la forme H par les MCO (écarts types robustes à l’hétéroscédasticité) (pomme de terre) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.07236 0.06416 1.12771 0.25944 LZUR -1.34224 0.26423 5.07980 0.00000 LZNR -0.53298 0.14344 3.71585 0.00020 LPCR -1.25683 0.37417 3.35895 0.00078 LGDPR 0.49636 1.01811 0.48753 0.62588 LTXR 0.03263 0.30173 0.10813 0.91389 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes Tableau 97 Modèle à effet aléatoire (forme H) (pomme de terre) Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 1.6712 Prob. > m: 0.8925 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.072258 0.071754 1.007027 0.3159 Intercept LZUR 1 -1.347440 0.156021 -8.636285 0.0001 LZNR 1 -0.532542 0.124314 -4.283845 0.0001 LPCR 1 -1.255126 0.425071 -2.952745 0.0038 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.499225 1.212204 0.411833 0.6812 PIB RELATIF en t LTXR 1 0.019242 0.292958 0.065683 0.9477 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec

80

LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes Tableau 98 Modèle aux effets fixes. Forme H (pomme de terre) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.3355 Denominator DF: 115 Prob.>F: 0.9761 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.235042 0.281897 0.833785 0.4061 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -0.035748 0.276139 -0.129455 0.8972 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.175097 0.278398 0.628944 0.5306 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.024343 0.278968 -0.087259 0.9306 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.118095 0.273950 0.431081 0.6672 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.266947 0.296210 0.901209 0.3694 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.126316 0.397564 0.317723 0.7513 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.001784 0.314071 -0.005680 0.9955 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.026266 0.275820 0.095228 0.9243 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.228537 0.320764 0.712479 0.4776 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.101687 0.274198 -0.370855 0.7114 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.020839 0.196470 0.106065 0.9157 Intercept LZUR 1 -1.388751 0.164554 -8.439505 0.0001 LZNR 1 -0.498284 0.132441 -3.762302 0.0003 LPCR 1 -1.397374 0.583060 -2.396620 0.0182 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 0.280075 1.300761 0.215316 0.8299 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.076386 0.319020 -0.239439 0.8112 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

DOUANE : Taxes de Douanes

CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 mali 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 99 : Estimation du modèle de panel dynamique (forme E) par la méthode des moments généralisés (pomme de terre) Nonlinear GMM Parameter Estimates Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.00432324 0.08787 0.05 0.9609 cst A1 1.064776 0.44310 2.40 0.0181 d2LIMP A2 -0.780425 0.15625 -4.99 0.0001 d1Lz A3 1.260013 0.48569 2.59 0.0109 d2Lz A4 -0.081610 0.90509 -0.09 0.9283 d1LPC A5 0.995209 0.89369 1.11 0.2681 d2LPC A6 1.987069 1.43142 1.39 0.1682 d1LGDP A7 0.138782 0.45256 0.31 0.7597 d1Ltx A8 -1.015673 0.60843 -1.67 0.0982 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

81

Tableau 100 Tests des hypothèses à partir des paramètres d’Arellano Bond (pomme de terre) Est. autocorr. of e(i,t) =0.469912 D. W. = 3.1023321

Sargan [CHI**2] = 74.399949 pvalue = 0.1756944 ddl = 64 m1 robust [N(0,1)] =1.958341 ==> p-value = 0.05019

m2 robust [N(0,1)] = 1.3596596 ==> p-value = 0.1739377

Tableau 101 Estimation du modèle de panel dynamique (forme F) en différence première à partir de la méthode des moments généralisés (pomme de terre) Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 -0.023402 0.11588 -0.20 0.8404 cst A1 1.543944 0.91318 1.69 0.0941 d2LIMP A2 -0.675543 0.23419 -2.88 0.0048 d1Lzn A3 -1.163191 0.53242 -2.18 0.0313 d1Lzu A4 1.530394 0.76593 2.00 0.0485 d2Lzn A5 2.343106 1.43962 1.63 0.1069 d2Lzu A6 0.477591 1.43531 0.33 0.7400 d1LPC A7 1.348265 1.27932 1.05 0.2946 d2LPC A8 2.724180 2.00294 1.36 0.1770 d1LGDP A9 -0.046033 0.61203 -0.08 0.9402 d1Ltx A10 -0.866784 0.81256 -1.07 0.2887 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t)-LZN(t-1) D1LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t)-LZU(t-1) D2LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t-1)-LZN(t-2) D2LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t-1)-LZU(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

82

Annexe 4. Résultats d’estimation de la fonction d’importation de la viande bovine Tableau 102 Décomposition de la variance et test de Fisher (logarithme fonction d’ importation de la viande bovine)

LABEL ERREURS DDL MOYENNE DES ERREURS CARRE DES ERREURS INDIVIDUEL «PAYS» 123.11996 12 10.259997 CARRE DES ERREURS TEMPOREL 2932.5316 156 18.798279 CARRE DES ERREURS TOTAL 4533.0911 168 26.982685 LABEL F_FISHER F DE FISHER 0.5457945 P_VALUE 0.8817183 SEUIL CRITIQUE 1.814696

Tableau 103 Estimation par les MCO de la forme (A). Fonction d’importation de la viande Bovine T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -1.45759 1.66337 0.8763 0.38087 LIMP_1 0.65830 0.05537 11.8884 0.00000 LW -1.48948 0.15398 9.6732 0.00000 LW_1 0.61909 0.16881 3.6674 0.00024 LPC -1.65074 0.21639 7.6285 0.00000 LPC_1 0.46758 0.20216 2.3129 0.02073 LGDP 0.63550 0.29327 2.1670 0.03024 LTX -0.54710 0.08510 6.4291 0.00000 LTX_1 0.49589 0.11394 4.3520 0.00001 DOUANE -0.00165 0.00214 0.7688 0.44198 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 104 Estimation de la forme A par la méthode des effets aléatoires. Fonction d’importation de la viande bovine

Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 9 m value: 8.3569 Prob. > m: 0.4986 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -1.293393 2.103035 -0.615013 0.5399 Intercept LIMP_1 1 0.651574 0.074226 8.778219 0.0001 IMPORT en t-1 LW 1 -1.498970 0.181265 -8.269475 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.605401 0.216454 2.796904 0.0062 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -1.720190 0.879257 -1.956413 0.0532 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.515883 0.823441 0.626497 0.5324 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.616189 0.291916 2.110847 0.0373 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.540689 0.546343 -0.989650 0.3247 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.490564 0.551505 0.889501 0.3758 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.001708 0.002364 -0.722416 0.4717 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 105. Estimation de la fonction d’importation de la viande bovine par un modèle aux effets fixes. F Test for No Fixed Effects

83

Numerator DF: 11 F value: 2.0564 Denominator DF: 90 Prob.>F: 0.0318 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.934794 0.851059 1.098388 0.2750 Cross Sectn Effect CS 2 1 3.120446 3.327833 0.937681 0.3509 Cross Sectn Effect CS 3 1 2.255635 1.834621 1.229483 0.2221 Cross Sectn Effect CS 4 1 0.729905 2.226077 0.327888 0.7438 Cross Sectn Effect CS 5 1 1.909512 0.783648 2.436698 0.0168 Cross Sectn Effect CS 6 1 1.493434 1.247025 1.197598 0.2342 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.471738 1.516119 -0.311148 0.7564 Cross Sectn Effect CS 8 1 -1.552240 1.020751 -1.520684 0.1318 Cross Sectn Effect CS 9 1 -0.729156 1.734234 -0.420448 0.6752 Cross Sectn Effect CS 10 1 -1.604106 1.826998 -0.878001 0.3823 Cross Sectn Effect CS 11 1 1.284385 1.363499 0.941978 0.3487 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 10.205921 12.531415 0.814427 0.4176 Intercept LIMP_1 1 0.389751 0.098484 3.957517 0.0002 IMPORT en t-1 LW 1 -1.479447 0.191227 -7.736589 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.321401 0.229992 1.397441 0.1657 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -2.251389 1.054124 -2.135792 0.0354 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.814391 1.022829 0.796214 0.4280 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -1.556544 2.241758 -0.694341 0.4893 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.576708 0.569879 -1.011984 0.3143 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.442083 0.668239 0.661564 0.5099 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.003651 0.008780 -0.415826 0.6785 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 106 Estimation de la forme B par les MCO. Fonction d’importation de la viande bovine

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.58669 1.64936 0.3557 0.72206 LIMP_1 0.69171 0.06427 10.7619 0.00000 LZ -1.42289 0.13803 10.3084 0.00000 LZ_1 0.70706 0.17473 4.0465 0.00005 LPC -1.74442 0.19954 8.7421 0.00000 LPC_1 0.74122 0.18026 4.1119 0.00004 LGDP 0.46414 0.30561 1.5187 0.12883 LTX -0.46502 0.07337 6.3381 0.00000 LTX_1 0.39107 0.10312 3.7923 0.00015 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 107 Estimation de la forme B par la méthode des effets aléatoires. Fonction d’importation de la viande Bovine

84

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.58669 1.64936 0.3557 0.72206 LIMP_1 0.69171 0.06427 10.7619 0.00000 LZ -1.42289 0.13803 10.3084 0.00000 LZ_1 0.70706 0.17473 4.0465 0.00005 LPC -1.74442 0.19954 8.7421 0.00000 LPC_1 0.74122 0.18026 4.1119 0.00004 LGDP 0.46414 0.30561 1.5187 0.12883 LTX -0.46502 0.07337 6.3381 0.00000 LTX_1 0.39107 0.10312 3.7923 0.00015 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 108 Modèle à effet fixe (viande Bovine). Forme B

F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 2.3047 Denominator DF: 91 Prob.>F: 0.0153 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.618963 0.596371 1.037881 0.3021 Cross Sectn Effect CS 2 1 2.945845 3.309003 0.890252 0.3757 Cross Sectn Effect CS 3 1 2.134441 1.820949 1.172158 0.2442 Cross Sectn Effect CS 4 1 0.727798 2.214720 0.328619 0.7432 Cross Sectn Effect CS 5 1 1.989889 0.740797 2.686145 0.0086 Cross Sectn Effect CS 6 1 1.523894 1.246161 1.222871 0.2245 Cross Sectn Effect CS 7 1 -0.900268 1.286794 -0.699621 0.4859 Cross Sectn Effect CS 8 1 -1.676806 0.969698 -1.729204 0.0872 Cross Sectn Effect CS 9 1 -0.682584 1.518007 -0.449658 0.6540 Cross Sectn Effect CS 10 1 -1.577712 1.774125 -0.889290 0.3762 Cross Sectn Effect CS 11 1 1.435773 1.167029 1.230281 0.2218 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 11.614238 12.116554 0.958543 0.3403 Intercept LIMP_1 1 0.393166 0.097484 4.033129 0.0001 IMPORT en t-1 LZ 1 -1.462873 0.186632 -7.838287 0.0001 LZ_1 1 0.319040 0.228491 1.396290 0.1660 LPC 1 -2.204881 1.042737 -2.114514 0.0372 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.800011 1.015822 0.787550 0.4330 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -1.733509 2.199685 -0.788071 0.4327 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.605301 0.563151 -1.074845 0.2853 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.452488 0.663718 0.681748 0.4971 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11

85

Togo 12 (référence)

Tableau 109 : Estimation de la forme E par les MCO. Fonction d’importation de la viande bovine

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -1.28020 1.60513 0.7976 0.42512 LIMP_1 0.64821 0.06378 10.1626 0.00000 LWN -1.69221 0.18817 8.9930 0.00000 LWN_1 0.60729 0.21300 2.8511 0.00436 LWU -1.42211 0.19365 7.3438 0.00000 LWU_1 0.59979 0.20130 2.9795 0.00289 LPC -1.70224 0.22524 7.5576 0.00000 LPC_1 0.42243 0.19543 2.1615 0.03065 LGDP 0.72098 0.33550 2.1490 0.03163 LTX -0.43975 0.11587 3.7951 0.00015 LTX_1 0.32306 0.11787 2.7409 0.00613 DOUANE -0.00158 0.00217 0.7285 0.46632 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 110 : Estimation de la forme E par les MCO. Fonction d’importation de la viande bovine. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -1.28020 1.60513 0.7976 0.42512 LIMP_1 0.64821 0.06378 10.1626 0.00000 LWN -1.69221 0.18817 8.9930 0.00000 LWN_1 0.60729 0.21300 2.8511 0.00436 LWU -1.42211 0.19365 7.3438 0.00000 LWU_1 0.59979 0.20130 2.9795 0.00289 LPC -1.70224 0.22524 7.5576 0.00000 LPC_1 0.42243 0.19543 2.1615 0.03065 LGDP 0.72098 0.33550 2.1490 0.03163 LTX -0.43975 0.11587 3.7951 0.00015 LTX_1 0.32306 0.11787 2.7409 0.00613 DOUANE -0.00158 0.00217 0.7285 0.46632 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 111. Estimation de la forme E par la méthode des effets aléatoires. Fonction d’importation de la viande bovine. Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -1.112422 2.138102 -0.520285 0.6040 LIMP_1 1 0.641549 0.075547 8.492018 0.0001 LWN 1 -1.704051 0.325998 -5.227188 0.0001 LWN_1 1 0.597356 0.317330 1.882447 0.0627 LWU 1 -1.430381 0.211082 -6.776433 0.0001

86

LWU_1 1 0.584572 0.239087 2.445013 0.0163 LPC 1 -1.774152 0.900581 -1.970008 0.0516 LPC_1 1 0.473972 0.854129 0.554918 0.5802 LGDP 1 0.700335 0.318884 2.196205 0.0304 LTX 1 -0.432853 0.563085 -0.768717 0.4439 LTX_1 1 0.317673 0.586383 0.541749 0.5892 DOUANE 1 -0.001649 0.002431 -0.678270 0.4992 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 112 : Estimation de la forme E par la méthode des effets fixes. Fonction d’importation de la viande bovine. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 2.3514 Denominator DF: 88 Prob.>F: 0.0136 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 1.059823 0.845724 1.253154 0.2135 CS 2 1 1.464851 3.426756 0.427475 0.6701 CS 3 1 1.640160 1.854659 0.884345 0.3789 CS 4 1 -0.460778 2.293271 -0.200926 0.8412 CS 5 1 2.235944 0.794831 2.813108 0.0061 CS 6 1 1.427024 1.237852 1.152823 0.2521 CS 7 1 -0.101753 1.533982 -0.066333 0.9473 CS 8 1 -1.725726 1.016928 -1.697000 0.0932 CS 9 1 -0.847343 1.719401 -0.492813 0.6234 CS 10 1 -2.204995 1.835798 -1.201110 0.2329 CS 11 1 0.553091 1.408896 0.392571 0.6956 INTERCEP 1 5.749214 12.672203 0.453687 0.6512 LIMP_1 1 0.335473 0.101478 3.305875 0.0014 LWN 1 -1.633071 0.320223 -5.099800 0.0001 LWN_1 1 0.036608 0.328000 0.111609 0.9114 LWU 1 -1.366514 0.220626 -6.193795 0.0001 LWU_1 1 0.435217 0.249805 1.742228 0.0850 LPC 1 -2.052983 1.075823 -1.908290 0.0596 LPC_1 1 0.594482 1.047198 0.567688 0.5717 LGDP 1 -0.476332 2.302014 -0.206920 0.8366 LTX 1 -0.609749 0.574962 -1.060502 0.2918 LTX_1 1 0.064414 0.707808 0.091005 0.9277 DOUANE 1 -0.002485 0.008717 -0.285123 0.7762 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

87

Tableau 113. Estimation de la forme F. Méthode des MCO. Fonction d’importation de la viande bovine. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.66915 1.57196 0.4257 0.67034 LIMP_1 0.68947 0.06513 10.5865 0.00000 LZN -1.48363 0.16995 8.7300 0.00000 LZN_1 0.83444 0.17528 4.7605 0.00000 LZU -1.39684 0.17153 8.1434 0.00000 LZU_1 0.64166 0.21140 3.0353 0.00240 LPC -1.88322 0.19895 9.4659 0.00000 LPC_1 0.89311 0.18930 4.7178 0.00000 LGDP 0.42804 0.32012 1.3371 0.18118 LTX -0.48844 0.11622 4.2025 0.00003 LTX_1 0.45504 0.12258 3.7122 0.00021 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 114 Estimation de la forme F par la méthode des effets aléatoires. Fonction d’importation de la viande bovine. Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -1.068641 2.169953 -0.492472 0.6235 Intercept LIMP_1 1 0.658277 0.075029 8.773599 0.0001 IMPORT en t-1 LZN 1 -1.546352 0.314900 -4.910608 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.696592 0.308247 2.259847 0.0260 PRIX TAXES IMPO HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.477246 0.209041 -7.066762 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.572574 0.235238 2.434019 0.0167 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -1.843457 0.913826 -2.017296 0.0464 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.667098 0.863675 0.772395 0.4417 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.561571 0.304286 1.845536 0.0679 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.530021 0.567210 -0.934434 0.3524 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.500243 0.591837 0.845239 0.4000 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.003417 0.002793 1.223152 0.2242 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 115. Estimation de la forme F par la méthode des effets fixes. Fonction d’importation de la viande bovine. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 2.4839 Denominator DF: 88 Prob.>F: 0.0092 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 1.154509 0.857030 1.347104 0.1814 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.538583 3.426176 0.449067 0.6545 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 1.731174 1.866229 0.927632 0.3561 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.039793 2.235790 -0.017798 0.9858 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 2.629879 0.870182 3.022216 0.0033 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 1.767663 1.246787 1.417775 0.1598 Cross Sectn Effect 6

88

CS 7 1 -0.020013 1.528208 -0.013096 0.9896 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -1.677222 1.009403 -1.661598 0.1002 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -1.308906 1.735783 -0.754073 0.4528 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -1.827111 1.814505 -1.006947 0.3167 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 0.303406 1.401391 0.216503 0.8291 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 5.570283 12.619665 0.441397 0.6600 Intercept LIMP_1 1 0.334302 0.101223 3.302618 0.0014 IMPORT en t-1 LZN 1 -1.633626 0.319378 -5.115025 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.035658 0.327143 0.108998 0.9135 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.369117 0.219169 -6.246866 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.434073 0.249105 1.742527 0.0849 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -2.060102 1.072987 -1.919969 0.0581 INDICE PRIX en t LPC_1 1 0.596154 1.044472 0.570771 0.5696 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 -0.463622 2.296036 -0.201923 0.8404 GDP PRIX cst en t LTX 1 -0.606069 0.573475 -1.056835 0.2935 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.066970 0.705926 0.094868 0.9246 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.005412 0.008816 0.613855 0.5409 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 116. Estimation de la forme G par les MCO. Fonction d’importation de la viande Bovine T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.16311 0.23271 0.70092 0.48336 LWUR -1.22655 0.24418 5.02313 0.00000 LWNR -1.34356 0.30035 4.47329 0.00001 LPCR -0.93105 1.03054 0.90346 0.36628 LGDPR 0.51788 2.87440 0.18017 0.85702 LTXR -0.71224 0.47283 1.50633 0.13198 DOUANE 0.00017 0.00222 0.07893 0.93709 Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 117 Estimation de la forme G par la méthode des effets aléatoires (viande Bovine)

Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -0.164522 0.226166 -0.727441 0.4686 LWUR 1 -1.226342 0.199013 -6.162120 0.0001 LWNR 1 -1.343460 0.286522 -4.688854 0.0001 LPCR 1 -0.925993 0.878175 -1.054451 0.2941 LGDPR 1 0.525974 3.359046 0.156584 0.8759 LTXR 1 -0.712355 0.606149 -1.175214 0.2426 DOUANE 1 0.000169 0.002261 0.074753 0.9406

89

Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 118 : Estimation de la forme G par la méthode des effets fixes F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.3920 Denominator DF: 93 Prob.>F: 0.9561 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| CS 1 1 0.091073 1.010751 0.090104 0.9284 CS 2 1 0.657271 1.094213 0.600679 0.5495 CS 3 1 0.049210 0.903687 0.054455 0.9567 CS 4 1 0.857519 0.713096 1.202529 0.2322 CS 5 1 1.062546 0.685667 1.549653 0.1246 CS 6 1 0.416198 0.670041 0.621153 0.5360 CS 7 1 0.155145 1.182626 0.131187 0.8959 CS 8 1 0.537673 0.723989 0.742654 0.4596 CS 9 1 0.759458 1.633128 0.465033 0.6430 CS 10 1 1.289570 0.979430 1.316653 0.1912 CS 11 1 0.813392 0.893167 0.910683 0.3648 INTERCEP 1 -0.254574 0.971854 -0.261947 0.7939 LWUR 1 -1.211157 0.208878 -5.798385 0.0001 LWNR 1 -1.256294 0.312417 -4.021213 0.0001 LPCR 1 -1.072254 1.286095 -0.833728 0.4066 LGDPR 1 -1.383769 3.740436 -0.369949 0.7123 LTXR 1 -0.881808 0.662977 -1.330073 0.1867 DOUANE 1 -0.005746 0.010488 -0.547826 0.5851 Avec LWnR : Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWuR : Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LPCR: Logarithme des prix locaux relatifs courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 119 : Estimation de la forme H par les MCO. Fonction d’importation de la viande Bovine. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.15986 0.15860 1.00795 0.31348 LZUR -1.21041 0.23138 5.23136 0.00000 LZNR -1.34017 0.29682 4.51511 0.00001 LPCR -0.85951 1.05873 0.81183 0.41689 LGDPR 0.14843 2.98855 0.04967 0.96039 LTXR -0.72243 0.47964 1.50619 0.13202 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 120 Estimation de la forme H par la méthode des effets aléatoires (viande Bovine) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de

90

Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP -0.15986 0.15860 1.00795 0.31348 LZUR -1.21041 0.23138 5.23136 0.00000 LZNR -1.34017 0.29682 4.51511 0.00001 LPCR -0.85951 1.05873 0.81183 0.41689 LGDPR 0.14843 2.98855 0.04967 0.96039 LTXR -0.72243 0.47964 1.50619 0.13202 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 121 Estimation de la forme H par la méthode des effets fixes F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.3842 Denominator DF: 94 Prob.>F: 0.9593 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.532445 0.667488 0.797684 0.4271 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.121273 0.728901 1.538306 0.1273 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.431499 0.619860 0.696124 0.4881 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 0.686204 0.632068 1.085650 0.2804 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.954519 0.650033 1.468415 0.1453 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.550105 0.625090 0.880040 0.3811 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.615960 0.818074 0.752939 0.4534 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.657465 0.683106 0.962464 0.3383 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.065930 1.058446 0.062289 0.9505 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.887492 0.646297 1.373196 0.1730 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 0.400811 0.635366 0.630836 0.5297 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 -0.715843 0.506856 -1.412321 0.1612 Intercept LZUR 1 -1.207762 0.203452 -5.936355 0.0001 LZNR 1 -1.255344 0.310163 -4.047366 0.0001 LPCR 1 -1.061720 1.272176 -0.834570 0.4061 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 -1.460455 3.678644 -0.397009 0.6923 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.883725 0.657973 -1.343103 0.1825 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 cap_vert 2 Cote_iv 3 gambie 4 ghana 5 guinee 6 guinee_b 7 mali 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 122 Tests des hypothèses à partir des paramètres d’Arellano Bond (viande Bovine) Est. autocorr. of e(i,t) = 0.281576 D. W. = 3.3471371 Sargan [CHI**2] = 68.308998 pvalue = 0.3331307 ddl = 64 m1 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] = 2.584075 ==> pvalue = 0.009764 m2 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] = 0.3212281 ==> pvalue = 0.748037

Tableau 123. Estimation de la forme B par les GMM (viande Bovine)

91

Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.029642 0.18888 0.16 0.8757 cst A1 0.198479 0.29403 0.68 0.5016 d2LIMP A2 -1.397712 0.21042 -6.64 0.0001 d1Lz A3 0.273563 0.34299 0.80 0.4274 d2Lz A4 -1.498705 1.34057 -1.12 0.2669 d1LPC A5 -0.691882 1.37429 -0.50 0.6160 d2LPC A6 -0.967850 2.59419 -0.37 0.7101 d1LGDP A7 -1.016319 0.56085 -1.81 0.0737 d1Ltx A8 0.791276 0.57452 1.38 0.1722 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

Tableau 124. Estimation de la forme F par les GMM (viande Bovine) Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.017931 0.19703 0.09 0.9277 cst A1 0.136360 0.30477 0.45 0.6558 d2LIMP A2 -1.332687 0.45378 -2.94 0.0043 d1Lzn A3 -1.388674 0.21378 -6.50 0.0001 d1Lzu A4 -0.065247 0.47554 -0.14 0.8912 d2Lzn A5 0.279798 0.32656 0.86 0.3941 d2Lzu A6 -1.280255 1.46815 -0.87 0.3858 d1LPC A7 -0.927383 1.36527 -0.68 0.4990 d2LPC A8 -0.046870 2.76864 -0.02 0.9865 d1LGDP A9 -1.079559 0.60667 -1.78 0.0790 d1Ltx A10 0.648622 0.58554 1.11 0.2713 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t)-LZN(t-1) D1LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t)-LZU(t-1) D2LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t-1)-LZN(t-2) D2LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t-1)-LZU(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

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Annexe 5. Résultats d’estimation de la fonction d’importation de la volaille. Tableau 125 Décomposition de la variance du logarithme des importations de Volaille. LABEL ERREURS DDL MOYENNE DES ERREURS CARRE DES ERREURS INDIVIDUEL «PAYS» 90.032598 12 7.5027165 CARRE DES ERREURS TEMPOREL 1675.4631 156 10.740148 CARRE DES ERREURS TOTAL 2845.8869 168 16.939803 LABEL F_FISHER F DE FISHER 0.6985673 P_VALUE 0.7511803 SEUIL CRITIQUE 1.814696

Tableau 126 Estimation de la fonction d’importation de Volaille par les MCO. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 3.38131 1.40282 2.4104 0.01594 LIMP_1 0.79380 0.04087 19.4240 0.00000 LW -1.68404 0.15917 10.5798 0.00000 LW_1 0.66152 0.13656 4.8441 0.00000 LPC -2.30020 0.26309 8.7431 0.00000 LPC_1 1.42191 0.09102 15.6226 0.00000 LGDP -0.13650 0.14781 0.9234 0.35578 LTX -0.29736 0.03642 8.1638 0.00000 LTX_1 0.29022 0.04014 7.2302 0.00000 DOUANE -0.00222 0.00102 2.1756 0.02958 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 127. Estimation de la fonction d’importation de volaille par la méthode des effets aléatoires. Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -5.217398 4.410260 -1.183014 0.2392 Intercept LIMP_1 1 0.328656 0.074364 4.419540 0.0001 IMPORT en t-1 LW 1 -1.778059 0.176858 -10.053580 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 0.078667 0.155542 0.505761 0.6140 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -3.585064 0.707902 -5.064351 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.828603 0.656067 2.787222 0.0062 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.755433 0.682235 1.107292 0.2704 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.425662 0.340824 1.248922 0.2142 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.055364 0.345075 0.160441 0.8728 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.001494 0.003065 -0.487374 0.6269 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 128. Modèle aux effets fixes (Volaille) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 7.3135 Denominator DF: 107 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 1.253374 0.391438 3.201972 0.0018 Cross Sectn Effect CS 2 1 -2.679855 0.702062 -3.817120 0.0002 Cross Sectn Effect CS 3 1 1.018544 1.638941 0.621465 0.5356 Cross Sectn Effect

93

CS 4 1 -2.008881 0.967535 -2.076288 0.0403 Cross Sectn Effect CS 5 1 3.738076 1.110560 3.365939 0.0011 Cross Sectn Effect CS 6 1 -0.559194 0.401490 -1.392798 0.1666 Cross Sectn Effect CS 7 1 -1.780256 0.665139 -2.676516 0.0086 Cross Sectn Effect CS 8 1 -0.560636 0.700760 -0.800040 0.4255 Cross Sectn Effect CS 9 1 -2.039650 0.745464 -2.736081 0.0073 Cross Sectn Effect CS 10 1 -0.778678 0.839456 -0.927598 0.3557 Cross Sectn Effect CS 11 1 -0.847256 0.693572 -1.221582 0.2246 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -5.036547 6.031889 -0.834987 0.4056 Intercept LIMP_1 1 0.246371 0.079561 3.096623 0.0025 IMPORT en t-1 LW 1 -1.727655 0.179268 -9.637286 0.0001 PRIX NON TAXES en t LW_1 1 -0.019063 0.160227 -0.118975 0.9055 PRIX NON TAXES en t LPC 1 -3.886587 0.726162 -5.352234 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.891877 0.662582 2.855311 0.0052 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.490448 1.049194 0.467452 0.6411 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.654028 0.352509 1.855348 0.0663 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.202326 0.365611 0.553392 0.5811 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 -0.000983 0.003281 -0.299519 0.7651 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LW : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LW_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 129 Estimation de la fonction d’importation de volaille par les MCO de la forme B. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 3.29981 1.30382 2.5309 0.01138 LIMP_1 0.80233 0.04235 18.9466 0.00000 LZ -1.47201 0.11212 13.1289 0.00000 LZ_1 0.68966 0.14600 4.7236 0.00000 LPC -2.42106 0.17926 13.5056 0.00000 LPC_1 1.76284 0.09081 19.4130 0.00000 LGDP -0.24120 0.16326 1.4773 0.13958 LTX -0.17596 0.03713 4.7393 0.00000 LTX_1 0.17109 0.04268 4.0088 0.00006 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 130 Estimation de la de la fonction d’importation de volaille (forme B) par un modèle aux effets aléatoires

Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 8 m value: 9.7068 Prob. > m: 0.2862 Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -4.381586 4.495140 -0.974738 0.3317 Intercept LIMP_1 1 0.308451 0.074587 4.135461 0.0001 IMPORT en t-1

94

LZ 1 -1.585604 0.163295 -9.710056 0.0001 LZ_1 1 0.047319 0.158225 0.299060 0.7654 LPC 1 -3.454319 0.724953 -4.764885 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.908442 0.674329 2.830133 0.0055 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.551112 0.687130 0.802049 0.4241 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.469299 0.351002 1.337025 0.1838 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 -0.018707 0.354585 -0.052757 0.9580 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 131 Modèle aux effets fixes (Volaille) (forme B) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 7.7096 Denominator DF: 108 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.511696 0.330361 1.548900 0.1243 Cross Sectn Effect CS 2 1 -3.201515 0.698908 -4.580739 0.0001 Cross Sectn Effect CS 3 1 0.144434 1.657631 0.087133 0.9307 Cross Sectn Effect CS 4 1 -2.735948 0.977296 -2.799509 0.0061 Cross Sectn Effect CS 5 1 3.650742 1.140212 3.201810 0.0018 Cross Sectn Effect CS 6 1 -0.383201 0.403304 -0.950154 0.3442 Cross Sectn Effect CS 7 1 -1.964438 0.679367 -2.891572 0.0046 Cross Sectn Effect CS 8 1 -1.490538 0.656666 -2.269857 0.0252 Cross Sectn Effect CS 9 1 -1.733876 0.729825 -2.375744 0.0193 Cross Sectn Effect CS 10 1 -1.157052 0.842540 -1.373290 0.1725 Cross Sectn Effect CS 11 1 -0.506507 0.687266 -0.736988 0.4627 Cross Sectn Effect INTERCEP 1 -4.297956 6.178844 -0.695592 0.4882 Intercept LIMP_1 1 0.224482 0.079611 2.819737 0.0057 IMPORT en t-1 LZ 1 -1.542141 0.166557 -9.258950 0.0001 LZ_1 1 -0.060919 0.163820 -0.371868 0.7107 LPC 1 -3.731180 0.741547 -5.031620 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.935248 0.682094 2.837216 0.0054 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.376263 1.073211 0.350596 0.7266 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.700152 0.362929 1.929169 0.0563 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.118073 0.374756 0.315066 0.7533 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZ : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) LZ_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 132. Estimation de la de la fonction d’importation de volaille (forme C) par les MCO. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.26789 0.14200 1.88659 0.05922 LWR -1.08690 0.29247 3.71631 0.00020

95

LPCR -1.43740 0.62080 2.31538 0.02059 LGDPR 2.92498 1.41299 2.07007 0.03845 LTXR -0.10784 0.46848 0.23019 0.81794 DOUANE -0.00045 0.00115 0.38856 0.69760 Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 133. Estimation de la fonction d’ importation de Volaille par la méthode des effets aléatoires. Forme C.

Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 9.6930 Prob. > m: 0.0844 Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.268384 0.158427 1.694057 0.0928 Intercept LWR 1 -1.133901 0.137784 -8.229582 0.0001PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -1.518715 0.679317 -2.235651 0.0272 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.357100 1.833344 1.285683 0.2010 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.107751 0.439207 -0.245332 0.8066 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.000477 0.001548 -0.308538 0.7582 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 134. Modèles aux effets fixes (Volaille) (forme C) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.9966 Denominator DF: 111 Prob.>F: 0.4541 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.295133 0.521955 0.565438 0.5729 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.481297 0.615844 2.405314 0.0178 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.090399 0.542369 -0.166674 0.8679 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.100217 0.521076 -0.192328 0.8478 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.206263 0.417604 0.493920 0.6223 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.575448 0.441932 1.302120 0.1956 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.098550 0.413526 0.238317 0.8121 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.540335 0.563174 0.959445 0.3394 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.336185 0.649350 0.517726 0.6057 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.625882 0.432583 1.446849 0.1508 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 0.095894 0.496969 0.192957 0.8473 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.172013 0.451894 0.380648 0.7042 Intercept LWR 1 -1.254759 0.145745 -8.609260 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF en t LPCR 1 -2.522082 0.877639 -2.873714 0.0049 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.046524 1.935560 1.057329 0.2927 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.320203 0.454222 -0.704949 0.4823 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.001206 0.004547 -0.265360 0.7912 DOUANE Avec LWR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

96

Tableau 135. Estimation de la fonction d’importation de volaille par les MCO. Forme D. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.22273 0.11565 1.92592 0.05411 LZR -1.03188 0.26807 3.84928 0.00012 LPCR -1.24409 0.63998 1.94395 0.05190 LGDPR 2.87217 1.43705 1.99865 0.04565 LTXR -0.16348 0.51132 0.31972 0.74918 Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 136. Estimation de la fonction d’importation de volaille par la méthode des effets aléatoires. Forme D

Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 4 m value: 7.4779 Prob. > m: 0.1127 Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.239221 0.124060 1.928263 0.0561 Intercept LZR 1 -1.082864 0.136979 -7.905340 0.0001 LPCR 1 -1.433346 0.700935 -2.044905 0.0430 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.337820 1.857199 1.258789 0.2105 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.181959 0.444821 -0.409061 0.6832 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 137 Modèles aux effets fixes ((Volaille) forme D) F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.9240 Denominator DF: 112 Prob.>F: 0.5202 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.418716 0.420855 0.994916 0.3219 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.386580 0.609115 2.276385 0.0247 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.030598 0.425446 0.071919 0.9428 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 0.043151 0.427266 0.100993 0.9197 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.200329 0.408263 0.490686 0.6246 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.646717 0.438897 1.473507 0.1434 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.149856 0.411523 0.364149 0.7164 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.696869 0.464311 1.500867 0.1362 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.128198 0.455847 0.281230 0.7791 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.663845 0.440935 1.505537 0.1350 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.014077 0.409292 -0.034393 0.9726 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.055877 0.293630 0.190298 0.8494 Intercept LZR 1 -1.188487 0.143972 -8.254970 0.0001 LPCR 1 -2.463982 0.893761 -2.756868 0.0068 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.025186 1.971816 1.027067 0.3066 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.350631 0.464199 -0.755346 0.4516 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7

97

guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 138. Estimation de la fonction d’importation de volaille (forme E) T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 4.72932 1.47533 3.2056 0.00135 LIMP_1 0.79465 0.04325 18.3731 0.00000 LWN -2.33457 0.28859 8.0896 0.00000 LWN_1 0.92370 0.26418 3.4965 0.00047 LWU -1.55022 0.15191 10.2049 0.00000 LWU_1 0.66426 0.15437 4.3031 0.00002 LPC -2.77726 0.28336 9.8011 0.00000 LPC_1 1.70644 0.09485 17.9909 0.00000 LGDP -0.16440 0.14763 1.1136 0.26544 LTX -0.34509 0.04622 7.4657 0.00000 LTX_1 0.29545 0.04344 6.8006 0.00000 DOUANE -0.00274 0.00099 2.7655 0.00568 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 139 Estimation de la fonction d’importation de Volaille par l’estimateur des effets aléatoires. Forme E. Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 11 m value: 8.9978 Prob. > m: 0.6221 Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -3.930429 4.443404 -0.884554 0.3782 LIMP_1 1 0.355861 0.075389 4.720358 0.0001 LWN 1 -2.160128 0.300988 -7.176791 0.0001 LWN_1 1 0.392232 0.303017 1.294421 0.1981 LWU 1 -1.709994 0.182683 -9.360463 0.0001 LWU_1 1 0.096244 0.158001 0.609137 0.5436 LPC 1 -3.747975 0.718085 -5.219406 0.0001 LPC_1 1 1.986948 0.667264 2.977753 0.0035 LGDP 1 0.652271 0.672150 0.970425 0.3339 LTX 1 0.370737 0.345524 1.072971 0.2855 LTX_1 1 0.047188 0.344584 0.136942 0.8913 DOUANE 1 -0.001941 0.003065 -0.633134 0.5279 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 140 Estimation de la forme E par un modèle aux effets fixes (Volaille). F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 6.5102 Denominator DF: 105 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 1.216799 0.393490 3.092327 0.0025 Cross Sectn Effect 1

98

CS 2 1 -2.617570 0.706267 -3.706204 0.0003 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 1.033372 1.642426 0.629174 0.5306 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -1.926020 0.973379 -1.978696 0.0505 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 3.650896 1.165490 3.132498 0.0022 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 -0.528666 0.406638 -1.300090 0.1964 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -1.722099 0.679096 -2.535870 0.0127 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.542588 0.702055 -0.772856 0.4413 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -1.970104 0.748622 -2.631640 0.0098 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -0.814514 0.855410 -0.952191 0.3432 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.771960 0.698290 -1.105500 0.2715 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 -4.258056 6.167858 -0.690362 0.4915 Intercept LIMP_1 1 0.265588 0.081567 3.256070 0.0015 IMPORT en t-1 LWN 1 -2.041178 0.306030 -6.669859 0.0001 PRIX NON TAXES IMPORT HORS UEMOA LWN_1 1 0.292809 0.306970 0.953868 0.3423 PRIX NON TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LWU 1 -1.676845 0.184945 -9.066707 0.0001 PRIX NON TAXES IMPORT UEMOA LWU_1 1 -0.018556 0.164207 -0.113006 0.9102 PRIX NON TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -4.033667 0.737303 -5.470840 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 2.040464 0.674496 3.025166 0.0031 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.414175 1.054870 0.392632 0.6954 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.633830 0.361647 1.752618 0.0826 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.197083 0.367014 0.536991 0.5924 TAUX CHANGE en t-1 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LWn : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWn_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LWu : Logarithme des prix des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LWu_1: Logarithme des prix des importations passés non taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 141 : Estimation de fonction d’importation de Volaille par les MCO. Forme F T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 4.16356 1.41933 2.9335 0.00335 LIMP_1 0.80590 0.04346 18.5424 0.00000 LZN -1.80266 0.29190 6.1757 0.00000 LZN_1 0.80183 0.28490 2.8145 0.00489 LZU -1.42022 0.12229 11.6137 0.00000 LZU_1 0.67435 0.14605 4.6174 0.00000 LPC -2.45977 0.19244 12.7820 0.00000 LPC_1 1.69232 0.08793 19.2470 0.00000 LGDP -0.25030 0.16139 1.5509 0.12092 LTX -0.19095 0.05061 3.7728 0.00016 LTX_1 0.14099 0.04357 3.2361 0.00121 Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 142. Estimation de la fonction d’importation de Volaille en prenant en compte les effets aléatoires. Forme F Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects

99

Degrees of Freedom: 11 m value: 9.1851 Prob. > m: 0.6048 Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 -3.993166 4.522542 -0.882947 0.3791 Intercept LIMP_1 1 0.335085 0.074295 4.510196 0.0001 IMPORT en t-1 LZN 1 -2.057749 0.282945 -7.272619 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.241539 0.258244 0.935315 0.3516 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.729721 0.184082 -9.396464 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 0.033492 0.160640 0.208491 0.8352 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -3.720458 0.722600 -5.148710 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.902071 0.668514 2.845224 0.0052 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.678748 0.681801 0.995522 0.3216 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.403565 0.350681 1.150806 0.2522 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.030542 0.349024 0.087507 0.9304 TAUX CHANGE en t-1 DOUANE 1 0.007917 0.003409 2.322445 0.0220 DOUANE Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1)

Tableau 143 Estimation de la forme G par un modèle aux effets fixes ((Volaille)). F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 7.2259 Denominator DF: 105 Prob.>F: 0.0000 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 1.017963 0.392943 2.590614 0.0109 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 -2.774443 0.714243 -3.884453 0.0002 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 0.819077 1.655862 0.494653 0.6219 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -2.163227 0.994732 -2.174683 0.0319 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 3.735896 1.141519 3.272742 0.0014 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 -0.501454 0.445359 -1.125954 0.2628 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 -1.736201 0.710976 -2.441995 0.0163 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 -0.807072 0.705953 -1.143238 0.2555 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 -2.214290 0.750410 -2.950774 0.0039 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 -0.799839 0.847863 -0.943360 0.3477 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.850906 0.695793 -1.222930 0.2241 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 -3.970975 6.187657 -0.641757 0.5224 Intercept LIMP_1 1 0.250316 0.079880 3.133634 0.0022 IMPORT en t-1 LZN 1 -1.969575 0.286435 -6.876173 0.0001 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA LZN_1 1 0.169470 0.261596 0.647829 0.5185 PRIX TAXES IMPORT HORS UEMOA t-1 LZU 1 -1.687198 0.186153 -9.063498 0.0001 PRIX TAXES IMPORT UEMOA LZU_1 1 -0.069116 0.167580 -0.412433 0.6809 PRIX TAXES IMPORT UEMOA t-1 LPC 1 -4.019738 0.741103 -5.423991 0.0001 INDICE PRIX en t LPC_1 1 1.975409 0.676234 2.921192 0.0043 INDICE PRIX en t-1 LGDP 1 0.412184 1.059236 0.389133 0.6980 GDP PRIX cst en t LTX 1 0.659856 0.365770 1.804018 0.0741 TAUX CHANGE en t LTX_1 1 0.185290 0.370461 0.500160 0.6180 TAUX CHANGE en t-1

Avec LIMP_1 : Logarithme des importations passées (t-1) LZn : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LZn_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays hors UEMOA LZu : Logarithme des prix des importations courants taxés (période t) pour les pays UEMOA LZu_1: Logarithme des prix des importations passés taxés (période t-1) pour les pays UEMOA LPC: Logarithme des prix locaux courants (période t) LPC_1: logarithme des prix locaux passés (période t-1) LGDP : Logarithme du PIB pour la période t LTX : Logarithme du taux de change de la période courante (t) LTX_1 : Logarithme du taux de change de la période passée (t-1) CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

100

Tableau 144 Estimation de la fonction d’importation de la volaille par les MCO. Forme G

T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.27131 0.13886 1.95385 0.05072 LWUR -1.00888 0.29133 3.46305 0.00053 LWNR -1.83075 0.49402 3.70581 0.00021 LPCR -1.67443 0.63762 2.62605 0.00864 LGDPR 3.19292 1.38700 2.30203 0.02133 LTXR -0.16668 0.39577 0.42114 0.67365 DOUANE -0.00063 0.00116 0.54107 0.58846 Avec LWnR: Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWuR: Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LPCR: Logarithme des prix (relatifs) locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB (relatifs) pour la période t LTXR : Logarithme des taux de change (relatifs) de la période courante (t)

Tableau 145 Estimation de la fonction d’importation de volaille par l’estimateur des effets aléatoires. Forme G Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 6 m value: 10.2432 Prob. > m: 0.1148 Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 0.271679 0.155563 1.746420 0.0833 LWUR 1 -1.054292 0.139450 -7.560375 0.0001 LWNR 1 -1.856084 0.335259 -5.536274 0.0001 LPCR 1 -1.743911 0.673836 -2.588037 0.0108 LGDPR 1 2.660762 1.804751 1.474310 0.1430 LTXR 1 -0.165156 0.431940 -0.382359 0.7029 DOUANE 1 -0.000649 0.001521 -0.426463 0.6705 Avec LWnR : Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays hors UEMOA LWuR : Logarithme des prix (relatifs) des importations courants non taxés (période t) pour les pays UEMOA LPCR: Logarithme des prix (relatifs) locaux courants (période t) LGDPR: Logarithme des PIB (relatifs) pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change (relatifs) de la période courante (t)

Tableau 146. Estimation de fonction d’importation de volaille par le modèle aux effets fixes. Forme H. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 1.0286 Denominator DF: 110 Prob.>F: 0.4264 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.233041 0.512445 0.454764 0.6502 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.361119 0.605995 2.246091 0.0267 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.240971 0.535657 -0.449861 0.6537 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 -0.147933 0.511303 -0.289325 0.7729 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.185594 0.409541 0.453176 0.6513 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.547826 0.433458 1.263849 0.2090 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.013447 0.407077 0.033032 0.9737 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.584366 0.552492 1.057691 0.2925 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.419734 0.637665 0.658236 0.5118 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.456673 0.430260 1.061388 0.2908 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 0.126138 0.487431 0.258781 0.7963 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.251703 0.444374 0.566422 0.5723 Intercept LWUR 1 -1.161229 0.148390 -7.825512 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF UEMOA en t LWNR 1 -1.997075 0.348131 -5.736558 0.0001 PRIX NON TAXES RELATIF HORS UEMOA en t LPCR 1 -2.793668 0.868294 -3.217421 0.0017 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.568750 1.910839 1.344304 0.1816 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.324043 0.445350 -0.727614 0.4684 TAUX CHANGE RELATIF en t DOUANE 1 -0.001937 0.004469 -0.433364 0.6656 DOUANE Avec LWUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LWNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants non taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

DOUANE : Taxes de Douanes CS N° PAYS

101

benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 147 Estimation de la fonction d’importation de volaille par les MCO. Forme H. T de Coefficient Ecart-Type Student Seuil de Régresseur MCO Robuste Robuste Significativité INTERCEP 0.21837 0.11632 1.87720 0.06049 LZUR -0.98849 0.27765 3.56024 0.00037 LZNR -1.36607 0.58777 2.32416 0.02012 LPCR -1.31543 0.67557 1.94715 0.05152 LGDPR 3.00249 1.41033 2.12893 0.03326 LTXR -0.20146 0.46498 0.43327 0.66482 Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 148 Estimation de la fonction d’importation de volaille par l’estimateur des effets aléatoires. Forme H. Parameter Estimates Hausman Test for Random Effects Degrees of Freedom: 5 m value: 7.3688 Prob. > m: 0.1946 Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label INTERCEP 1 0.232858 0.122974 1.893559 0.0607 Intercept LZUR 1 -1.038198 0.141875 -7.317722 0.0001 LZNR 1 -1.396649 0.304317 -4.589456 0.0001 LPCR 1 -1.485470 0.699719 -2.122951 0.0358 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.497992 1.858961 1.343757 0.1815 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.212902 0.445018 -0.478412 0.6332 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t) DOUANE : Taxes de Douanes

Tableau 149. Modèle aux effets fixes (Volaille). Forme H. F Test for No Fixed Effects Numerator DF: 11 F value: 0.9088 Denominator DF: 111 Prob.>F: 0.5346 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| Label CS 1 1 0.412316 0.420629 0.980239 0.3291 Cross Sectn Effect 1 CS 2 1 1.341731 0.610168 2.198953 0.0300 Cross Sectn Effect 2 CS 3 1 -0.009524 0.426826 -0.022314 0.9822 Cross Sectn Effect 3 CS 4 1 0.041736 0.426995 0.097743 0.9223 Cross Sectn Effect 4 CS 5 1 0.183293 0.408312 0.448904 0.6544 Cross Sectn Effect 5 CS 6 1 0.642419 0.438634 1.464590 0.1459 Cross Sectn Effect 6 CS 7 1 0.119195 0.412258 0.289127 0.7730 Cross Sectn Effect 7 CS 8 1 0.729004 0.464986 1.567799 0.1198 Cross Sectn Effect 8 CS 9 1 0.135475 0.455606 0.297351 0.7668 Cross Sectn Effect 9 CS 10 1 0.591187 0.445861 1.325947 0.1876 Cross Sectn Effect 10 CS 11 1 -0.019373 0.409060 -0.047361 0.9623 Cross Sectn Effect 11 INTERCEP 1 0.065756 0.293587 0.223973 0.8232 Intercept LZUR 1 -1.143561 0.149889 -7.629405 0.0001 LZNR 1 -1.487773 0.314692 -4.727715 0.0001

102

LPCR 1 -2.543796 0.896302 -2.838101 0.0054 INDICE PRIX RELATIF en t LGDPR 1 2.247377 1.981478 1.134193 0.2592 PIB RELATIF en t LTXR 1 -0.363042 0.464047 -0.782339 0.4357 TAUX CHANGE RELATIF en t Avec LZUR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays de la zone UEMOA LZNR : Logarithme des prix relatifs des importations courants taxés (période t) pour les pays n’ appartenant pas à la zone UEMOA LPCR: Logarithme des prix relatifs locaux courants (période t) LGDPR : Logarithme des PIB relatifs pour la période t LTXR: Logarithme des taux de change relatifs de la période courante (t)

DOUANE : Taxes de Douanes

CS N° PAYS benin 1 burkina 2 cap_vert 3 Cote_iv 4 gambie 5 ghana 6 guinee 7 guinee_b 8 niger 9 nigeria 10 senegal 11 Togo 12 (référence)

Tableau 150 Estimation de la forme B par les GMM. Fonction d’importation de Volaille Nonlinear GMM Parameter Estimates Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.252008 0.10883 2.32 0.0226 cst A1 0.00014568 0.16234 0.00 0.9993 d2LIMP A2 -1.647463 0.30760 -5.36 0.0001 d1Lz A3 -0.326851 0.17110 -1.91 0.0590 d2Lz A4 -1.341578 0.84037 -1.60 0.1136 d1LPC A5 -1.184269 0.81339 -1.46 0.1486 d2LPC A6 2.570841 1.22330 2.10 0.0381 d1LGDP A7 -0.563052 0.56349 -1.00 0.3201 d1Ltx A8 0.251886 0.28905 0.87 0.3856 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t : LZ(t)-LZ(t-1) D2LZ = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1: LZ(t-1)-LZ(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1) D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

Tableau 151. Estimation de la forme F par les GMM. Fonction d’importation de Volaille Nonlinear GMM Parameter Estimates Approx. ’T’ Approx. Parameter Estimate Std Err Ratio Prob>|T| Label A0 0.338915 0.14780 2.29 0.0240 cst A1 0.216122 0.23644 0.91 0.3630 d2LIMP A2 -2.411740 0.45043 -5.35 0.0001 d1Lzn A3 -1.408632 0.30750 -4.58 0.0001 d1Lzu A4 -0.245585 0.53718 -0.46 0.6486 d2Lzn A5 -0.070348 0.29511 -0.24 0.8121 d2Lzu A6 -1.199819 1.18871 -1.01 0.3153 d1LPC A7 -1.961054 1.10694 -1.77 0.0796 d2LPC A8 2.212501 1.18487 1.87 0.0649 d1LGDP A9 -0.866082 0.69520 -1.25 0.2158 d1Ltx A10 0.290923 0.29991 0.97 0.3344 d2Ltx Avec D2LIMP= Différence première du logarithme des importations en t-1 : LIMP(t-1)-LIMP(t-2) D1LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t)-LZN(t-1) D1LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t)-LZU(t-1) D2LZN = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays n’ appartenant pas à la zone UMEMOA : LZN(t-1)-LZN(t-2) D2LZU = Différence première du logarithme des prix aux importations en t-1 pour les pays appartenant à la zone UMEMOA : LZU(t-1)-LZU(t-2) D1LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t : LPC(t)-LPC(t-1)

103

D2LPC = Différence première du logarithme des prix locaux en t-1 : LPC(t-1)-LPC(t-2) D1LGDP = Différence première du logarithme des PIB locaux en t : LGDP(t)-LGDP(t-1) D1LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t : LTX(t)-LTX(t-1) D2LTX = Différence première du logarithme des taux de change en t-1 : LTX(t-1)-LTX(t-2)

Tableau 152 : Tests des hypothèses à partir des estimateurs d’Arellano Bond (Volaille) Est. autocorr. of e(i,t) = 0.349454 D. W. = 2.9677852 Sargan [CHI**2] = 83.521591 pvalue = 0.0511846 ddl = 64 m1 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] =2.517974 ==> pvalue = 0.0118032 m2 robust (Gauss/DPD) [N(0,1)] = 0.884703 ==> pvalue = 0.3763169