# Ouverture commerciale, inégalités de revenu et croissance économique en République Démocratique du Congo

Elie Bola Boongo, Jonathan Kitoko Asenga, Micheline Azaro Bahati

► To cite this version:

Elie Bola Boongo, Jonathan Kitoko Asenga, Micheline Azaro Bahati. Ouverture commerciale, inégalités de revenu et croissance économique en République Démocratique du Congo. Global Scientific Journals - GSJ, 2025, 12 (12), pp.GSJ: Volume 12, Issue 12, December 2024. hal-04909611

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Submitted on 24 Jan 2025

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Ouverture commerciale, inégalités de revenu et croissance économique en
République Démocratique du Congo

Trade openness, income inequality and economic growth in the Democratic
Republic of Congo

Elie BOLA BOONGO<fnref n="1" />

Université de Kisangani

[eliebola628@gmail.com](mailto:eliebola628@gmail.com)

Jonathan KITOKO ASENGA<fnref n="2" />

Université de Kisangani

[kitokoasengajonathan22@gmail.com](mailto:kitokoasengajonathan22@gmail.com)

Micheline AZARO BAHATI<fnref n="3" />

Institut Supérieur de Commerce de Bunia

[michelinebahati245@gmail.com](mailto:michelinebahati245@gmail.com)

<footnote n="1">¹ Chercheur indépendant, apprenant au programme de D.E.S en sciences économiques, option : économie monétaire, financière et internationale de l'université de Kisangani.</footnote>

<footnote n="2">² Chercheur indépendant, Licencié en sciences économiques, option : économie monétaire de l'université de Kisangani</footnote>

<footnote n="3">³ Assistante de deuxième mandat à l'Institut Supérieur de Commerce de Bunia et apprenante au programme de D.E.S en sciences économiques, option : économie quantitative de l'université de Kisangani</footnote>
Résumé

Cette recherche examine la relation entre l'ouverture commerciale, les inégalités de revenus et la croissance économique en République Démocratique du Congo (RDC) de 1990 à 2020. En utilisant un modèle économétrique ARDL (Auto Regressive Distributed Lag), l'étude évalue comment l'ouverture commerciale et les inégalités de revenu influencent la croissance économique. Les résultats de cette étude démontrent qu'à court terme, L'ouverture commercial exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commercial supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 26.85 % ; Les inégalités de revenu mesurées par l'indice de GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des inégalités de 1 point entraine une diminution du de la croissance économique (PIBH) de 141.8667%, et qu'à long terme, L'ouverture commerciale mesurée par le degré d'ouverture (OUVCOM) exerce un effet positif et non significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commerciale supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 84.85 % ; GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique.

Mots-clés : Ouverture commerciale, inégalités de revenu, croissance économique, gouvernance.

Abstract

This research examines the relationship between trade openness, income inequality and economic growth in the Democratic Republic of Congo (DRC) from 1990 to 2020. Using an ARDL (Auto Regressive Distributed Lag) econometric model, the study assesses the comment trade openness and income inequality influence economic growth. The results of this study demonstrate that in the short term, trade openness has a positive and significant effect on economic growth. Every additional 1 point of trade opening leads to an increase in economic growth of 26.85%; GINI has a negative and significant effect on economic growth. Any increase in inequality of 1 point leads to a decrease in GDPH of 141.8667%, and that in the long term, trade openness has a positive and insignificant effect on economic growth. Every additional 1 point of trade opening results in an increase in economic growth of 84.85%; GINI has a negative and significant effect on economic growth.

Keywords: Trade openness, income inequality, economic growth, governance.
# 0. INTRODUCTION

La République Démocratique du Congo (RDC) est confrontée à un dilemme persistant: comment concilier une ouverture commerciale accrue, potentiellement bénéfique pour la croissance économique, avec la réduction des inégalités de revenus qui persistent depuis des décennies? Ce paradoxe, complexe et multidimensionnel, est au cœur de cette étude qui vise à explorer l'impact de l'ouverture commerciale sur la croissance économique et la corrélation potentielle avec les inégalités de revenus en RDC. L'analyse de cette interaction est cruciale pour la formulation de politiques économiques pertinentes et durables capables de soutenir un développement inclusif et équitable dans le pays.

L'analyse de l'impact des inégalités de revenus sur la croissance économique en RDC s'inscrit dans un cadre théorique plus large. De nombreuses études, notamment celles de Kuznets (1955) et de Acemoglu et al. (2005), ont exploré la relation complexe entre inégalités et croissance. Ces travaux suggèrent que les inégalités extrêmes peuvent, à terme, entraver la croissance en limitant l'accès au capital humain, en freinant la consommation et en dégradant la stabilité politique. La RDC, avec ses fortes disparités régionales et sociales, illustre parfaitement cette potentialité.

L'ouverture commerciale, souvent présentée comme un moteur de croissance, est perçue comme un levier essentiel pour stimuler la production, améliorer l'efficience allocative des ressources et favoriser l'intégration dans l'économie mondiale. Elle suppose l'abaissement des barrières douanières, la libéralisation des échanges et l'amélioration du climat des affaires. Cependant, les bénéfices de l'ouverture ne sont pas toujours répartissent équitablement. Des études antérieures suggèrent que l'ouverture commerciale peut, dans certaines circonstances, amplifier les inégalités de revenus en favorisant la concentration de richesses au profit de certains secteurs, d'individus ou de régions (Rodrik, 2008). Ce phénomène, souvent lié à des institutions faibles et à une mauvaise gouvernance, peut compromettre la durabilité de la croissance et la consolidation de la cohésion sociale.

La RDC est ouverte au commerce international, qui représente 95% de son PIB (Banque mondiale, dernières données disponibles). Avec 80 millions d'hectares de terres arables et plus de 1 100 minéraux et métaux précieux, la RDC a le potentiel pour devenir l'un des principaux pays exportateurs du continent et un moteur de la croissance africaine. Le pays exporte principalement du cuivre raffiné (16,3 milliards USD), du cobalt (5,99 milliards USD), du minerai de cuivre (1,55 milliard USD), du cuivre brut (1,37 milliard USD) et du pétrole brut
(916 millions USD), tandis que les importations sont dominées par le pétrole raffiné (1,12 milliard USD), le soufre (979 millions USD), les camions de livraison (367 millions USD), les machines de traitement de la pierre (363 millions USD) et les structures en fer (285 millions USD - données OEC 2022). Entre 2020 et 2022, les exportations de cuivre de la République démocratique du Congo ont bondi de près de 50 %, passant de 1,601 million de tonnes en 2020 à 2,394 millions de tonnes en 2022, avec des chiffres intermédiaires de 1,797 million de tonnes en 2021. Cette croissance remarquable est principalement attribuée à la flambée des prix du cuivre, qui ont augmenté de 51,3 % pour atteindre une moyenne de 9 299,3 USD par tonne en 2021, ce qui a considérablement augmenté la valeur des exportations de cuivre. En outre, les exportations de cobalt ont augmenté de 86 590 tonnes en 2020 à 115 371 tonnes en 2022, avec une estimation de 93 010 tonnes en 2021. (CAM, 2021)

Alors que la balance commerciale de la RDC était structurellement négative, la reprise des prix des matières premières joue en faveur de la croissance des exportations et du rééquilibrage des comptes courants, faisant basculer la balance commerciale du pays en positif ces dernières années. Selon les chiffres de l'OMC, les exportations de biens ont totalisé 28,2 milliards USD en 2022, contre 11 milliards USD d'importations. En ce qui concerne les services, la RDC est importatrice nette (4,5 milliards USD d'importations contre 109 millions USD d'exportations).

En s'appuyant sur des données quantitatives et qualitatives, cette recherche s'efforcera d'éclairer la corrélation entre l'ouverture commerciale, les inégalités de revenus et la croissance économique en RDC. L'étude se penchera sur les facteurs structurels et institutionnels qui modèrent cette relation. Elle s'efforcera d'identifier les politiques et les stratégies susceptibles de promouvoir une croissance plus inclusive et durable dans le pays.

Le besoin d'analyse sur ce sujet soulève des questionnements auquel la tentative de trouver des réponses empiriques constitue la trame de notre étude. Ainsi, la présente étude tente d'apporter des éléments de réponse aux questions suivantes :

* Comment l'ouverture commerciale influence-t-elle la croissance économique en R.D.C ; et

* Quel est l'impact des inégalités de revenus sur la croissance économique en RDC ?

A la recherche des réponses à ces interrogations, la présente recherche a comme objectifs d'évaluer comment l'ouverture commerciale influence la croissance économique en R.D.C et de dégager l'impact des inégalités du revenu sur la croissance économique en R.D.C.
Outre cette section introductive, le reste d'article est composé de quatre sections. La première porte sur la revue de la littérature, la deuxième sur la méthodologie, la troisième sur la présentation des résultats, discussion et le dernier point expose la conclusion et les recommandations.

# I. REVUE DE LA LITTERATURE

## I.1 <u>Revue théorique</u>

### 1. Inégalités (économiques)

Les inégalités économiques désignent des situations dans lesquelles certaines personnes détiennent un montant de ressources (au sens large) supérieur à celui possédé par d'autres personnes. Les inégalités économiques renvoient à l'existence d'une stratification sociale : certains individus ont un niveau de revenu ou de patrimoine plus élevé, ils accèdent à des biens et des services, ou à des statuts professionnels, etc., qui sont socialement valorisés et hiérarchisés.

Il est à distinguer plusieurs types d'inégalités:

– Les inégalités de droits, qui sont inscrites dans la loi, par exemple dans les sociétés de castes (certains métiers sont réservés aux castes les plus hautes) ou les sociétés féodales (privilèges du clergé et de la noblesse, servage), dans le cadre de l'apartheid.

– Les inégalités des chances sont celles qui empêchent les individus d'exercer leurs talents et d'accéder aux positions les plus élevées de la société du fait de leur origine sociale (la réussite scolaire des enfants d'ouvriers est par exemple plus faible que celle des enfants de cadres, ce qui est un obstacle à l'accès aux positions sociales élevées).

– Enfin, les inégalités de situations, sont celles qui sont observées dans une société, d'un point de vue économique, social, culturel, etc. (inégalités de salaires, de conditions de vie, etc.).

Il faut distinguer les inégalités des discriminations. Ces dernières, qui consistent à traiter les individus de façon différenciée du fait de leurs caractéristiques personnelles (la religion, l'origine ethnique, le sexe, etc.), conduisent nécessairement des inégalités. Néanmoins, une inégalité n'est pas nécessairement une discrimination.

Si l'on reprend le propos d'Aristote, « est juste ce qui est égal », on peut en déduire que les inégalités sont injustes, ce qui explique l'existence de politiques publiques visant à les réduire. En luttant contre les discriminations, en modifiant la réglementation et les dispositifs institutionnels dans un sens favorable à l'égalité, par la mise en place d'une redistribution verticale, etc. Chaque société détermine les domaines dans lacquers elle entend promouvoir l'égalité (en en précisant quelle forme) et quels sont les domaines dans lesquels elle accepte de
laisser se manifester des inégalités.

Il existe un débat entre les spécialistes des inégalités: Pour certains, toute inégalité est injuste. Pour d'autres, il existe des inégalités justes. L'important est donc le jugement que l'on porte sur les critères de justices.

**1.1. Mesure des inégalités de revenu**

A la différence des mesures de la pauvreté qui se limitent aux pauvres, les mesures de l'inégalité incluent toute la population étant entendu que la notion d'inégalité est beaucoup plus large que celle de pauvreté. La plupart des mesures d'inégalité ne dépendent pas de la moyenne de la distribution mais de la situation de chaque individu par rapport à la valeur moyenne. Les mesures les plus courantes sont (i) la courbe de Lorenz, (ii) l'indice de Gini, (iii) la part des pauvres dans les ressources et (iv) les ratios de Kuznets.

> L'indice de Gini

L'indice de Gini est la mesure de l'inégalité la plus couramment utilisée. Il traduit en termes chiffrés le niveau d'inégalité représenté par la courbe de Lorenz. Le coefficient varie entre 0, qui traduit une égalité complète, et 1, qui indique une inégalité totale (un seul individu s'accapare de tous les revenus et les autres n'ont absolument rien).

**2. Ouverture commerciale**

**A. Définition**

L'ouverture commerciale, aussi appelée libéralisation commerciale ou ouverture des marchés, désigne le processus par lequel les pays réduisent ou éliminent les barrières commerciales qui entravent le libre-échange de biens et services entre eux. Cela se traduit par une intégration plus forte des économies mondiales.

L'ouverture commerciale se caractérise par une diminution des restrictions gouvernementales sur les échanges internationaux. Ces restrictions peuvent prendre plusieurs formes:

-Tarifaires: Ce sont les droits de douane (taxes sur les importations), qui augmentent le prix des produits étrangers et rendent les importations moins compétitives.

- Non-tarifaires: Il s'agit d'un ensemble de mesures plus subtiles et complexes, comme: les quotas: limites quantitatives sur les importations, Les normes techniques et sanitaires: réglementation sur la qualité, la sécurité et la santé des produits importés, qui peuvent être utilisées pour restreindre les importations.
- Les subventions: aides financières aux entreprises nationales qui leur permettent de concurrencer plus facilement les importations.

- Les mesures antidumping et compensatoires : mises en place pour contrer les pratiques commerciales déloyales (dumping = vente à perte).

- Les obstacles bureaucratiques: procédures administratives complexes et longues qui rendent les importations plus difficiles.

## B. Mesures de l'ouverture commerciale

Plusieurs indicateurs permettent de mesurer le degré d'ouverture commerciale d'un pays ou d'une région:

1. **Le degré d'ouverture:** le degré d'ouverture est le ratio (Importations + Exportations) / PIB. Plus, ce ratio est élevé, plus le pays est ouvert commercialement. Il reflète la part des échanges internationaux dans l'activité économique nationale.

2. **La part des importations dans la consommation intérieure:** Elle mesure dans quelle mesure les consommateurs d'un pays dépendent des biens et services étrangers.

3. **Le taux de protection effective:** Cet indicateur mesure l'impact des mesures protectionnistes (tarifaires et non-tarifaires) sur les prix intérieurs.

4. **L'indice de complexité économique (ECI):** mesure la diversité des exportations d'un pays, reflétant une certaine forme d'ouverture aux échanges de produits variés et sophistiqués. Un ECI élevé suggère une plus grande ouverture et sophistication.

5. **L'adhésion à des accords commerciaux:** Le nombre d'accords de libre-échange auxquels un pays participe reflète son engagement envers l'ouverture commerciale.

## C. Avantages et inconvénients de l'ouverture commerciale

### 1. Avantages de l'ouverture commerciale

- **Croissance économique:** Accroissement de la productivité, de la concurrence et de l'innovation.

- **Réduction des prix:** Augmentation de l'offre et de la concurrence, entraînant une baisse des prix pour les consommateurs.

- **Amélioration du bien-être:** Accès à une plus grande variété de biens et services.

- **Spécialisation et gains de productivité:** Les pays se spécialisent dans la production de biens et services où ils ont un avantage comparatif.

### 2. Inconvénients de l'ouverture commerciale:

- **Perte d'emplois dans certains secteurs:** La concurrence étrangère peut entraîner la fermeture d'entreprises nationales.
- Augmentation des inégalités: Les gains de l'ouverture commerciale ne sont pas toujours répartis équitablement.

- Dépendance à l'égard des marchés étrangers: Les pays peuvent devenir vulnérables aux chocs économiques internationaux.

- Problèmes environnementaux: La production et le transport de biens peuvent avoir des conséquences négatives sur l'environnement.

En somme, l'ouverture commerciale est un processus complexe aux multiples facettes, avec des avantages et des inconvénients qui doivent être soigneusement pesés. Sa mesure repose sur différents indicateurs qui permettent d'analyser son impact sur les économies nationales et internationales.

### 3. Croissance économique

La croissance économique est un phénomène de longue période qui se différencie de l'expansion, terme utilisé dans l'analyse des fluctuations et des cycles. À la suite de F. Perroux, la croissance est également distinguée du progrès économique et du développement économique qui «englobe et soutient la croissance».

La définition de F. Perroux (1962) assimilant la croissance à l'augmentation de la production de l'économie d'un pays reste toujours une référence. Le fameux taux de croissance de l'économie est ainsi mesuré par la variation du produit intérieur brut (PIB) en volume. Néanmoins, les économistes sont aujourd'hui de plus en plus nombreux à définir la croissance par l'augmentation en longue période de la production par tête.

Les origines de la croissance remontent à la révolution industrielle. En effet, avant cette période, les données économiques reconstituées permettent d'observer une quasi stagnation de la production. Pour P. Bairoch (1997), la révolution industrielle est la seconde rupture décisive de l'histoire de l'humanité, la première étant la révolution néolithique qui a instauré l'agriculture. Selon cet historien, entre les deux révolutions, néolithique et industrielle, l'accroissement du niveau de vie a été modeste, aux alentours de 60 à 90%, et ce, en neuf millénaires. D'après les travaux d'A. Maddison (2001), période précédant la Révolution industrielle, les pays d'Europe ont connu un taux de croissance annuel moyen de leur produit intérieur brut (PIB) de 0,6%. Entre 1820 et 1980, le taux de croissance annuel moyen s'élève à 2,5%, attestant ainsi de la rupture décisive opérée avec l'émergence et l'essor du capitalisme industriel.

#### 3.1 Mesure de la croissance économique
La croissance économique est généralement mesurée par l'augmentation du produit intérieur brut en volume. Cet agrégat de la comptabilité nationale repose sur des conventions conduisant à ne comptabiliser que les productions, marchandes et aussi non marchandes, si elles étaient réalisées avec des facteurs de production marchands.

# I.2 Revue de la littérature de l'ouverture commerciale, inégalités de revenu et croissance économique

Cette revue de littérature examine les liens théoriques et empiriques entre l'ouverture commerciale, les inégalités de revenu et la croissance économique, en se concentrant sur les aspects pertinents pour le cas de la République Démocratique du Congo (RDC).

## 1.2.1 Impacts des inégalités sur la croissance économique

Nous pouvons séparer la littérature sur l'impact des inégalités sur la croissance économique en deux thèses principales: une thèse optimiste et une thèse pessimiste.

### I. Thèse Optimiste (croissance stimulée par les inégalités)

Cette thèse, également appelée théorie duruissellement (trickle-down economics), postule qu'une augmentation des inégalités, en concentrant la richesse chez les plus aisés, stimule finalement la croissance économique pour tous. Les arguments clés sont les suivants:

- Epargne et investissement: Les riches ont un taux d'épargne plus élevé que les pauvres. Cette épargne accrue alimente l'investissement, favorisant l'innovation, la création d'emplois et une croissance économique globale (Kuznets, 1955; Simon Kuznets a initialement observé une relation en forme de U inversé entre inégalité et croissance, suggérant une relation positive dans les phases initiales du développement). Des travaux plus récents comme ceux de (Aghion et al., 1999) mettent l'accent sur l'impact des inégalités sur l'innovation et la croissance. Ils argumentent qu'une certaine inégalité est nécessaire pour inciter à l'effort et à la prise de risque, moteurs de l'innovation.

- Augmentation de la demande: La consommation des riches, même si elle représente une part plus petite du PIB que celle des pauvres, génère une demande accrue pour des biens et services haut de gamme, stimulant la production et l'emploi dans certains secteurs. (Rajan et Zingales, 2003) suggèrent que le financement de l'innovation est plus efficace lorsque les ressources sont concentrées entre les mains de quelques individus.
- Effet d'entraînement (multiplier effect): L'enrichissement des plus aisés peut avoir un effet d'entraînement sur l'économie, créant des emplois et des opportunités pour les moins aisés. (Kremer, 1993) explore l'impact des interactions spatiales et des externalités sur la croissance.

## II. Thèse Pessimiste (croissance entravée par les inégalités)

Cette thèse met en avant les effets négatifs des fortes inégalités sur la croissance économique. Les arguments clés sont:

- Instabilité sociale et politique: Des inégalités élevées peuvent mener à des troubles sociaux, à des conflits et à une instabilité politique, qui nuisent à l'investissement et à la croissance économique (Persson et Tabellini, 1994). Une grande disparité de richesse peut entraîner des manifestations, des grèves et même des révolutions.

- Imperfections du marché: Les inégalités peuvent amplifier les imperfections du marché, comme la discrimination, l'accès limité au crédit et l'accumulation de dette, conduisant à une allocation inefficace des ressources (Stiglitz, 2012). L'accès au crédit, à l'éducation et aux soins de santé est souvent inégal, limitant les opportunités pour les moins aisés.

- Trappes à pauvreté: Les inégalités peuvent piéger les individus et les familles dans des cycles de pauvreté, limitant leur capacité à investir dans l'éducation, la santé et l'entreprenariat (Banerjee et Duflo, 2011). (Piketty, 2013) montre l'impact de la concentration du capital sur les inégalités à long terme.

- Demande insuffisante: Une forte concentration de la richesse dans les mains d'une petite minorité peut entraîner une demande globale insuffisante, car les riches ont une propension à consommer plus basse que les pauvres.

- Réduction de la mobilité sociale: De fortes inégalités limitent la mobilité sociale, réduisant les perspectives d'amélioration du niveau de vie pour les individus et les familles à faibles revenus.

L'impact des inégalités sur la croissance économique est un sujet complexe et débattu. Bien que la théorie du ruissellement ait ses partisans, la majorité de la littérature empirique suggère que des niveaux élevés d'inégalités ont un impact négatif sur la croissance à long terme, notamment en raison des effets négatifs sur la stabilité sociale, l'investissement et l'efficacité économique. Le cas de la RDC, avec ses inégalités criantes, illustre parfaitement la pertinence de cette question. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour mieux
comprendre les mécanismes complexes qui relient les inégalités et la croissance économique
dans des contextes spécifiques.

1.2.2 Impact de l'ouverture commerciale sur la croissance économique

L'ouverture commerciale est largement considérée comme un moteur de croissance économique. Adam Smith (1776) a déjà souligné l'expansion du marché et l'efficacité accrue des entreprises grâce à la concurrence internationale. Le modèle HOS (Heckscher-Ohlin-Samuelson) et la théorie de l'avantage comparatif (Ricardo) prédisent une réallocation des ressources vers les secteurs les plus efficaces, augmentant la productivité totale des facteurs (Harrison, 1995). L'intégration au commerce international favorise également l'innovation technologique, le transfert de technologie, et l'amélioration de la division du travail. L'approche de la croissance endogène conforte ce point de vue, en intégrant les rendements croissants et l'accumulation de capital (Solow, 1956). Cependant, l'analyse traditionnelle ne considérait pas suffisamment le rôle des facteurs endogènes et l'impact de la concurrence imparfaite.

1.2.2.1. Thèse optimiste

Un pays, avec un degré plus élevé d'ouverture, a une plus grande capacité d'employer des technologies produites dans les économies avancées; et ces possibilités les mènent à se développer plus rapidement qu'un pays avec un degré inferieur d'ouverture (Edwards, 1998). Ainsi, quelques études ont identifié une association positive entre l'ouverture commerciale et la croissance économique (Chang et al., 2009 et Jouini, 2015). Les défenseurs de cette thèse pensent que l'ouverture commerciale a une influence positive sur la croissance économique à travers un certain nombre de mécanismes notamment le transfert des technologies, l'élargissement du marché etc... Ils soutiennent également le fait que l'ouverture commerciale impulse la croissance économique à travers l'investissement, c'est le cas de Grossman et Helpman (1991).

1.2.2.2. Thèse pessimiste

Contrairement à la première, cette thèse soutient le fait que l'ouverture
commerciale peut être nuisible à la croissance économique (Almeida et Fernandes, 2008). En
effet, la composition commerciale en termes de marchandises importe également concernant
son effet de croissance (Haussmann et al., 2007; Kali et al., 2007) si les gains d'un pays du
commerce international dépendent également de la facilité avec laquelle des technologies
étrangères sont maitrisées et adaptées à l'environnement local (Grossman et Helpman, 1991). De nombreux auteurs présentent cette association négative, c'est le cas de Rodriguez et Rodrik (1999) ; Rodrik (2001). Ils pensent que prescrire l'ouverture commerciale comme la clé du succès des économies contemporaines et surtout aux PED est une utopie car la plupart des PED ont des structures mal adaptées et incapable de faire face aux industries des pays développés et par conséquent, ne peuvent tirer aucun profit de l'ouverture commerciale. Allant dans le même sens, Koeniger et Silberberger (2015) montrent que certes l'ouverture commerciale impulse la croissance économique mais, les préconditions pour la réalisation d'un effet positif de l'ouverture commerciale sur la croissance ne sont pas réunies dans la plupart des PED. Par conséquent, l'effet de l'ouverture commerciale sur la croissance ne peut être que négatif. Cette littérature nous montre donc que l'ouverture commerciale ne conduit pas automatiquement à la croissance économique.

Cette revue de littérature met en lumière la complexité des relations entre
ouverture commerciale, inégalités de revenu et croissance économique. L'application des
modèles théoriques au cas de la RDC exige une analyse contextuelle, en tenant compte de ses
spécificités structurelles et institutionnelles.

II. METHODOLOGIE

## 2.1 Méthode

Pour parvenir à l'atteinte des objectifs assignés, l'étude fait recours à la méthode analytique opérationnalisée dans une approche économétrique. Cette méthode est appuyée d'une part, par la technique documentaire pour la collecte des données nécessaires à la matérialisation de la recherche et d'autre part par l'analyse des faits économiques observés à travers des données collectées auprès de la banque mondiale. Ces données sont analysées à l'aide du logiciel Eviews.

## 2.2 <u>Techniques de collecte des données</u>

La technique documentaire nous a permis de collecter les données en consultant
diverses archives, des rapports de la Banque Centrale du Congo, banque mondiale et ensuite les
travaux réalisés par d'autres chercheurs ayant un rapport étroit avec notre sujet.

## **2.3 Choix et spécification du modèle**

L'analyse stochastique des variables sous examen nous a conduit à recourir à un
modèle autorégressif à retards échelonnés (modèle ARDL) suivant la nouvelle approche de
cointégration de Pesaran et al. (2001)<fnref n="4" /> ou test de cointégration aux bornes. Le modèle ARDL est l'une des classes des modèles dynamiques. Ces derniers ont la particularité de prendre en compte la dynamique temporelle (délai d'ajustement, anticipations, etc.) dans l'explication d'une variable (série chronologique), améliorant ainsi les prévisions et efficacité des politiques (décisions, actions, etc.), contrairement au modèle simple (non dynamique) dont l'explication instantanée (effet immédiat ou non étalé dans le temps) ne restitue qu'une partie de la variation de la variable à expliquer.

En effet, bien que la littérature antérieure sur le sujet suggère plusieurs variables susceptibles d'influencer la croissance économique, il n'est pas possible de les inclure toutes. A cet effet, la présente étude retient les seulement quelques-unes dans le contexte de la RDC.

Comme dit précédemment, la présente étude cherche à saisir l'effet sur la croissance économique mesurée par le PIB par habitant (PIBH) (variable dépendante), l'indice de GINI et l'ouverture commerciale (OUVCOM) qui sont les variables d'intérêt en tenant compte d'autres variables de contrôle indispensables dont la qualité gouvernance (QOG) et les investissements directs étrangers (IDE) dont l'influence améliore les résultats. Ainsi, l'on se propose d'estimer un modèle ARDL pour la fonction suivante (forme fonctionnelle linéaire) :

$$PIBH = f(GINI, OUVCOM, GOUV, IDE) \quad (1)$$

$$PIBH = a_0 + \sum_{i=1}^{p} a_{1i}GINI_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} a_{2i}OUVCOM_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} a_{3i}GOUV_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} a_{4i}IDE_{t-i} + e_t \quad (2)$$

Avec $a_0, a_{1i}, a_{2i}, a_{3i}, a_{4i}$ et $a_{5i}$ les paramètres à estimer et $e_t \sim iid(0, \sigma)$ le terme d'erreur.

### 2.3.1. Source et Description des variables

* **GINI**: c'est le coefficient de Gini collecté dans la base de données WID et mesure le niveau d'inégalité de revenus dans le pays. Le coefficient de Gini est un nombre variant

<footnote n="4">⁴ Cette approche a l'avantage de tester la cointégration lorsqu'on dispose de plusieurs variables intégrées d'ordres différents (I (0), I (1) seulement et non I (2)). Ceci constitue un remède aux limites du test de Engle et Granger pour le cas multivarié ainsi que l'approche de Johansen qui, exige aussi que toutes les séries ou variables soient intégrées de même ordre ; ce qui n'est pas toujours le cas en pratique et manque de puissance pour des échantillons de petite taille.</footnote>
de 0 à 1, où 0 signifie une parfaite égalité et 1 signifie une inégalité parfaite. C'est la variable dépendante du modèle.

* **OUVCOM** : C'est l'ouverture commerciale. Elle est mesurée par le ratio de la somme des exportations et des importations rapportées au PIB (en pourcentage) et collectée la base de données de la Banque Mondiale. Un niveau élevé d'ouverture commerciale indique que le pays participe activement au commerce mondial, ce qui peut influencer la croissance économique et la compétitivité et par ricochet réduire les inégalités de revenus (Uy et al, 2013 ; CEA, 2020).

* **Le PIB par habitant** : il mesure la croissance économique et est obtenu dans la base de données de la Banque Mondiale. Plusieurs études empiriques montrent la croissance économique comme étant un déterminant de l'inégalité de revenus.

* **GOUV** : C'est l'indicateur de la qualité de la gouvernance et est collecté dans la base de données QOG. L'indicateur de qualité de la gouvernance est indicateur composite. Il est la moyenne de trois variables notamment la corruption, les lois et les ordres ainsi que la qualité de la bureaucratie. Sa valeur est comprise entre 0 et 1. Plus la valeur est proche de 1, plus la qualité de la gouvernance est bonne ; plus la valeur est proche de 0, moins la qualité de la gouvernance est bonne.

* **IDE** : Les IDE se définissent comme une opération par laquelle un investisseur basé dans un pays (pays d'origine) acquiert un actif dans un autre pays (pays d'accueil dans le but d'exercer une influence significative sur sa gestion.

Comme pour tout modèle dynamique, nous nous servirons des critères d'information (Akaike-AIC, Shwarz-SIC et Hannan-Quin) pour déterminer les décalages optimaux (p,q) du modèle ARDL par parcimonie<fnref n="5" />.

Notons qu'après l'estimation du modèle, une série de tests est effectuée (LM test d'autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey/BG (lag = 2), test de normalité des résidus de JarqueBerra, test d'homoscédasticité (soit le test de Breush-Pagan-Godfrey/BPG, celui de Harvey, celui de Glejser, celui de ARCH ou White selon le cas, etc.), test de spécification de Ramsey, test de stabilité, etc) pour la validité du modèle ARDL estimé.

<footnote n="5">⁵Technique qui consiste à retenir le modèle significatif (faible AIC, SIC) qui a le moins de paramètres.</footnote>
### III. PRESENTATIONS DES RESULTATS DE LA RECHERCHE

<table><caption>**Tableau 1. Test de stationnarité**</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Test ADF</td><td>Probabilité</td><td>Conclusion</td></tr></thead><tbody><tr><td>IDE</td><td>-3.750452</td><td>0.0082</td><td>I(0)</td></tr><tr><td>GINI</td><td>-5.724524</td><td>0.0003</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-4.623387</td><td>0.0065</td><td>I(0)</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-4.596477</td><td>0.0015</td><td>I(0)</td></tr><tr><td>PIBH</td><td>-3.894433</td><td>0.0281</td><td>I(0)</td></tr></tbody></table>

Source: Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Le tableau ci-haut dégage les résultats selon lesquels : les variables IDE, OPEN, GOUV et PIBH sont stationnaires à niveau donc intégrée d'ordre 0 ; tandis que la variable GINI est stationnaire à la différence première donc intégrée d'ordre 1.

<table><caption>**Tableau 2. Estimation du modèle ARDL**</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Coefficient</td><td>Std. Error</td><td>t-Statistic</td><td>Prob.*</td></tr></thead><tbody><tr><td>PIBH(-1)</td><td>1.489808</td><td>0.172395</td><td>8.641828</td><td>0.0033</td></tr><tr><td>PIBH(-2)</td><td>-1.230363</td><td>0.315974</td><td>-3.893874</td><td>0.0300</td></tr><tr><td>PIBH(-3)</td><td>1.154884</td><td>0.280506</td><td>4.117143</td><td>0.0260</td></tr><tr><td>PIBH(-4)</td><td>-0.546492</td><td>0.130150</td><td>-4.198940</td><td>0.0246</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>26.84793</td><td>19.54176</td><td>1.373875</td><td>0.2631</td></tr><tr><td>OPEN(-1)</td><td>29.82479</td><td>19.36477</td><td>1.540157</td><td>0.2212</td></tr><tr><td>OPEN(-2)</td><td>-18.82653</td><td>17.54926</td><td>-1.072782</td><td>0.3620</td></tr><tr><td>OPEN(-3)</td><td>-59.88901</td><td>21.15126</td><td>-2.831463</td><td>0.0661</td></tr><tr><td>OPEN(-4)</td><td>33.17699</td><td>21.51194</td><td>1.542259</td><td>0.2207</td></tr><tr><td>GINI</td><td>-141.8667</td><td>95.88852</td><td>-1.479496</td><td>0.2356</td></tr><tr><td>GINI(-1)</td><td>-128.5359</td><td>78.30891</td><td>-1.641396</td><td>0.1993</td></tr><tr><td>GINI(-2)</td><td>20.27276</td><td>104.5858</td><td>0.193839</td><td>0.8587</td></tr><tr><td>GINI(-3)</td><td>55.49390</td><td>76.25323</td><td>0.727758</td><td>0.5194</td></tr><tr><td>GINI(-4)</td><td>-171.8682</td><td>87.28134</td><td>-1.969129</td><td>0.1436</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-442.4717</td><td>178.5990</td><td>-2.477459</td><td>0.0895</td></tr><tr><td>GOUV(-1)</td><td>320.4347</td><td>201.7708</td><td>1.588112</td><td>0.2105</td></tr><tr><td>GOUV(-2)</td><td>-294.3826</td><td>184.8081</td><td>-1.592910</td><td>0.2094</td></tr><tr><td>GOUV(-3)</td><td>398.3772</td><td>136.1460</td><td>2.926102</td><td>0.0612</td></tr><tr><td>GOUV(-4)</td><td>-247.3900</td><td>137.6741</td><td>-1.796926</td><td>0.1702</td></tr><tr><td>IDE</td><td>0.768732</td><td>0.483390</td><td>1.590295</td><td>0.2100</td></tr><tr><td>IDE(-1)</td><td>-0.301446</td><td>0.438821</td><td>-0.686947</td><td>0.5415</td></tr><tr><td>IDE(-2)</td><td>2.159379</td><td>0.472282</td><td>4.572225</td><td>0.0196</td></tr><tr><td>IDE(-3)</td><td>1.530166</td><td>0.486954</td><td>3.142318</td><td>0.0516</td></tr><tr><td>C</td><td>355.3785</td><td>171.6215</td><td>2.070710</td><td>0.1302</td></tr></tbody></table>

Source: Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Comme il apparaît dans le résultat de l'éstimation, le modèle ARDL (4, 4, 4, 4, 3) est le plus optimal parmi les 19 autres présentés, car il offre la plus petite valeur AIC.
<table><caption>**Tableau 3. Test de cointégration aux bornes**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Test Statistique</th><th rowspan="2">Valeur</th><th rowspan="2">Seuil</th><th colspan="2">Décision</th><th rowspan="2"></th></tr><tr><th>Borne &lt; I(0)</th><th>Borne &gt; I(1)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F-statistique</td><td><strong>10.48338</strong></td><td>10%</td><td>2.2</td><td>3.09</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td rowspan="3">K</td><td rowspan="3">4</td><td>5%</td><td>2.56</td><td>3.49</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td>2.5%</td><td>2.88</td><td>3.87</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td>1%</td><td>3.29</td><td>4.37</td><td>Cointégration</td></tr></tbody></table>

Source : Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Le résultat du test de cointégration aux bornes indique que la valeur de F-statistique calculé est supérieure aux valeurs de la borne supérieure, donc il existe une cointégration entre les variables sous-étude. Autrement dit il existe une relation de long terme entre la série sous étude.

<table><caption>**Tableau 4. Dynamique de court terme**</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>D(OPEN)</td><td>26.84793</td><td>7.622051</td><td>3.522402</td><td>0.0389</td></tr><tr><td>D(OPEN(-1))</td><td>45.53855</td><td>8.303826</td><td>5.484044</td><td>0.0119</td></tr><tr><td>D(OPEN(-2))</td><td>26.71202</td><td>7.097145</td><td>3.763769</td><td>0.0328</td></tr><tr><td>D(OPEN(-3))</td><td>-33.17699</td><td>6.490009</td><td>-5.112011</td><td>0.0145</td></tr><tr><td>D(GINI)</td><td>-141.8667</td><td>25.32595</td><td>-5.601634</td><td>0.0112</td></tr><tr><td>D(GINI(-1))</td><td>96.10158</td><td>36.45586</td><td>2.636108</td><td>0.0779</td></tr><tr><td>D(GINI(-2))</td><td>116.3743</td><td>33.28174</td><td>3.496642</td><td>0.0396</td></tr><tr><td>D(GINI(-3))</td><td>171.8682</td><td>30.10737</td><td>5.708510</td><td>0.0107</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-442.4717</td><td>64.58243</td><td>-6.851270</td><td>0.0064</td></tr><tr><td>D(GOUV(-1))</td><td>143.3955</td><td>58.27428</td><td>2.460700</td><td>0.0908</td></tr><tr><td>D(GOUV(-2))</td><td>-150.9871</td><td>45.86537</td><td>-3.291963</td><td>0.0460</td></tr><tr><td>D(GOUV(-3))</td><td>247.3900</td><td>45.28203</td><td>5.463316</td><td>0.0121</td></tr><tr><td>D(IDE)</td><td>0.768732</td><td>0.196289</td><td>3.916322</td><td>0.0296</td></tr><tr><td>D(IDE(-1))</td><td>-3.689545</td><td>0.345030</td><td>-10.69339</td><td>0.0017</td></tr><tr><td>D(IDE(-2))</td><td>-1.530166</td><td>0.211707</td><td>-7.227767</td><td>0.0055</td></tr><tr><td>CointEq(-1)*</td><td>-0.132162</td><td>0.010205</td><td>-12.95122</td><td>0.0010</td></tr></tbody></table>

Source : Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Le coefficient d'ajustement ou force de rappel est statistiquement significatif, ce qui garantit un mécanisme de correction d'erreur. Et il y a existence de relation de long terme entre les variables.

Le résultat du modèle de court terme indique que :
* L'ouverture commercial exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commercial supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 26.85 %.

* GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des inégalités de 1 point entraine une diminution du PIBH de 141.8667%.

* GOUV exerce un effet négatif et significatif sur le PIBH. Cela suppose que toute augmentation de la qualité de la gouvernance de 1 unité entraine une diminution du PIBH de 442.4717%.

* IDE exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des IDE de 1% entraine une augmentation de la croissance économique de 0.768732.

<table><caption>**Tableau 5. Dynamique de long terme**</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Coefficient</td><td>Std. Error</td><td>t-Statistic</td><td>Prob.</td></tr></thead><tbody><tr><td>OPEN</td><td>84.24612</td><td>279.8918</td><td>0.300995</td><td>0.7831</td></tr><tr><td>GINI</td><td>-2773.137</td><td>637.5056</td><td>-4.349981</td><td>0.0224</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-2008.383</td><td>1564.969</td><td>-1.283338</td><td>0.2895</td></tr><tr><td>IDE</td><td>31.45247</td><td>18.68546</td><td>1.683259</td><td>0.1909</td></tr><tr><td>C</td><td>2688.955</td><td>671.1893</td><td>4.006254</td><td>0.0279</td></tr></tbody></table>

Source : Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Le résultat du modèle de long terme indique que :

* L'ouverture commerciale exerce un effet positif et non significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commerciale supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 84.85 %.

* GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des inégalités de 1 point entraine une diminution du PIBH de 2773.137%.

* GOUV exerce un effet négatif et non significatif sur le PIBH. Cela suppose que toute augmentation de la qualité de la gouvernance de 1 unité entraine une diminution du PIBH de -2008.383%.

* IDE exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des IDE de 1% entraine une augmentation de la croissance économique de 31.45247%.
<table><caption>**Tableau 7 : Récapitulatifs des tests sur les résidus**</caption><thead><tr><th colspan="2">Test d' autocorrélation sérielle (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F-statistic : 2.610850<br>Obs*R-squared : 22.66035</td><td>Prob. F (2,1) : 0.4009<br>Prob. Chi-Square (2) : 0.0000</td></tr><tr><td colspan="2">Test d'hétéroscédasticité (Breusch-Pagan-Godfrey test)</td></tr><tr><td>F-statistic : 9.860659<br>Obs*R-squared : 26.64751</td><td>Prob. F (23,3) : 0.0416<br>Prob. Chi-Square (1) : 0.2713</td></tr><tr><td colspan="2">Test de Normalité des résidus de JarqueBera (JB)</td></tr><tr><td>JB : 0.769643</td><td>Prob : 0.680572</td></tr><tr><td colspan="2">Test de specification de Ramsey (Ramsey RESET Test)</td></tr><tr><td>F-statistic : 0.522893</td><td>Prob : 0.5447</td></tr></tbody></table>

Source : Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Du présent tableau, il ressort que l'hypothèse nulle est acceptée pour tous ces tests. De ce fait, les conditions économétriques exigées (absence d'autocorrélation, absence d'hétéroscédasticité, normalité des résidus et une bonne spécification de la forme fonctionnelle du modèle) sont valides.

**CONCLUSION**

Ce papier a essayé d'étudier empiriquement la relation entre l'ouverture commerciale mesurée par le degré d'ouverture, inégalités de revenu mesurées par l'indice de GINI et la croissance économique mesurée par le PIB par habitant, en utilisant des indicateurs adéquats.

Il était question dans ce travail, de répondre aux préoccupations majeures dont comment l'ouverture commerciale influence-t-elle la croissance économique en R.D.C et comment les inégalités de revenus impactent-t-elles sur la croissance économique en RDC ?

Y égard à ces préoccupations, les objectifs assignés étaient de dégager l'influence de l'ouverture commerciale sur la croissance pour économique en RDC et analyser l'impact des inégalités de revenu sur la croissance économique en République Démocratique du Congo malgré l'utilisation de certaines politiques étaient les objectifs poursuivis dans ce travail.

Pour atteindre ces objectifs, la présente recherche fait recourt au modèle ARDL (Auto Regressive Distributed Lag model), qui constitue une approche novatrice abordant cette question pour le cas de la RDC. Ce modèle, qui fait partie de la classe des modèles dynamiques, permet de capter les effets temporels (délai d'ajustement, anticipations, etc.) dans l'explication d'une variable. Dans le cadre de cette étude, le modèle ARDL estimé a aidé à saisir le PIB par habitant pris comme indicateur
de la croissance économique (PIBH : variable dépendante), Degré d'ouverture (OUVCOM : variable d'intérêt), Inégalités de revenu (GINI : variable d'intérêt) tenant compte d'autres variables de contrôle indispensables, couramment utilisées dans la littérature empirique, dont l'influence améliore les résultats : Qualité de gouvernance (GOUV) et des investissements directs étrangers (IDE)

Après analyse empirique, les résultats ont montré qu'à court terme : L'ouverture commercial exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commercial supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 26.85 % ; GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des inégalités de 1 point entraine une diminution du PIBH de 141.8667% ; GOUV exerce un effet négatif et significatif sur le PIBH. Cela suppose que toute augmentation de la qualité de la gouvernance de 1 unité entraine une diminution du PIBH de 442.4717% et les IDE exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des IDE de 1% entraine une augmentation de la croissance économique de 0.768732.

A long terme : L'ouverture commerciale exerce un effet positif et non significatif sur la croissance économique. Toute ouverture commerciale supplémentaire de 1 point entraine une augmentation de la croissance économique de 84.85 % ; GINI exerce un effet négatif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des inégalités de 1 point entraine une diminution du PIBH de 2773.137% ; GOUV exerce un effet négatif et non significatif sur le PIBH. Cela suppose que toute augmentation de la qualité de la gouvernance de 1 unité entraine une diminution du PIBH de -2008.383% et IDE exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique. Toute augmentation des IDE de 1% entraine une augmentation de la croissance économique de 31.45247%.

Au regard des résultats trouvés, les recommandations suivantes s'adressent aux autorités publiques et aux autres acteurs de la vie économique de la RDC :

* Réduire les inégalités dans la répartition du revenu entre la classe politique et les fonctionnaires publics ;

* Améliorer la qualité des institutions ;

* Mise en place d'une structure de production efficace pour que l'ouverture commerciale puisse profiter à la RDC ;

* Reformer le climat des affaires afin d'encourager les investissements locaux et attirer les investissements directs étrangers.
## REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

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# Annexes

## Annexes 1. Test des racines unitaires

### 1.1 Test des racines unitaires de la variable GINI (1)

Null Hypothesis: D(GINI) has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-5.724524</td><td>0.0003</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-4.309824</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-3.574244</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-3.221728</td><td></td></tr></tbody></table>

### 1.2. Test des racines unitaires de la variable GOUV I (0)

Null Hypothesis: GOUV has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 7 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-4.596477</td><td>0.0015</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-3.752946</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-2.998064</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-2.638752</td><td></td></tr></tbody></table>

### 1.3. Test des racines unitaires de la variable IDE I(0)

Null Hypothesis: IDE has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-3.750452</td><td>0.0082</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-3.670170</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-2.963972</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-2.621007</td><td></td></tr></tbody></table>

### 1.4 Test des racines unitaires de la variable OPEN I(0)

Null Hypothesis: OPEN has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 7 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-4.623387</td><td>0.0065</td></tr></tbody></table>

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>
<table><tr><td rowspan="3">Test critical values:</td><td>1% level</td><td>-4.416345</td></tr><tr><td>5% level</td><td>-3.622033</td></tr><tr><td>10% level</td><td>-3.248592</td></tr></table>

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## 1.5 Test des racines unitaires de la variable LPIBH I (0)

Null Hypothesis: PIBH has a unit root

Exogenous: Constant, Linear Trend

Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-3.894433</td><td>0.0278</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-4.374307</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-3.603202</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-3.238054</td><td></td></tr></tbody></table>

## 2. MODELE DE LONG TERME

ARDL Long Run Form and Bounds Test

Dependent Variable: D(PIBH)

Selected Model: ARDL(4, 4, 4, 4, 3)

Case 2: Restricted Constant and No Trend

Date: 01/03/20 Time: 03:50

Sample: 1 31

Included observations: 27

<table><caption>Conditional Error Correction Regression</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>C</td><td>355.3785</td><td>171.6215</td><td>2.070710</td><td>0.1302</td></tr><tr><td>PIBH(-1)*</td><td>-0.132162</td><td>0.056976</td><td>-2.319594</td><td>0.1031</td></tr><tr><td>OPEN(-1)</td><td>11.13416</td><td>41.18669</td><td>0.270334</td><td>0.8044</td></tr><tr><td>GINI(-1)</td><td>-366.5042</td><td>177.6307</td><td>-2.063293</td><td>0.1311</td></tr><tr><td>GOUV(-1)</td><td>-265.4326</td><td>232.9656</td><td>-1.139364</td><td>0.3373</td></tr><tr><td>IDE(-1)</td><td>4.156831</td><td>1.099126</td><td>3.781941</td><td>0.0324</td></tr><tr><td>D(PIBH(-1))</td><td>0.621971</td><td>0.179904</td><td>3.457233</td><td>0.0407</td></tr><tr><td>D(PIBH(-2))</td><td>-0.608392</td><td>0.184943</td><td>-3.289619</td><td>0.0461</td></tr><tr><td>D(PIBH(-3))</td><td>0.546492</td><td>0.130150</td><td>4.198940</td><td>0.0246</td></tr><tr><td>D(OPEN)</td><td>26.84793</td><td>19.54176</td><td>1.373875</td><td>0.2631</td></tr><tr><td>D(OPEN(-1))</td><td>45.53855</td><td>26.07796</td><td>1.746246</td><td>0.1791</td></tr><tr><td>D(OPEN(-2))</td><td>26.71202</td><td>27.64105</td><td>0.966389</td><td>0.4051</td></tr><tr><td>D(OPEN(-3))</td><td>-33.17699</td><td>21.51194</td><td>-1.542259</td><td>0.2207</td></tr><tr><td>D(GINI)</td><td>-141.8667</td><td>95.88852</td><td>-1.479496</td><td>0.2356</td></tr><tr><td>D(GINI(-1))</td><td>96.10158</td><td>86.93708</td><td>1.105415</td><td>0.3497</td></tr><tr><td>D(GINI(-2))</td><td>116.3743</td><td>99.79118</td><td>1.166179</td><td>0.3278</td></tr><tr><td>D(GINI(-3))</td><td>171.8682</td><td>87.28134</td><td>1.969129</td><td>0.1436</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-442.4717</td><td>178.5990</td><td>-2.477459</td><td>0.0895</td></tr><tr><td>D(GOUV(-1))</td><td>143.3955</td><td>221.1150</td><td>0.648511</td><td>0.5629</td></tr><tr><td>D(GOUV(-2))</td><td>-150.9871</td><td>128.1303</td><td>-1.178387</td><td>0.3236</td></tr><tr><td>D(GOUV(-3))</td><td>247.3900</td><td>137.6741</td><td>1.796926</td><td>0.1702</td></tr><tr><td>D(IDE)</td><td>0.768732</td><td>0.483390</td><td>1.590295</td><td>0.2100</td></tr><tr><td>D(IDE(-1))</td><td>-3.689545</td><td>0.859338</td><td>-4.293476</td><td>0.0232</td></tr><tr><td>D(IDE(-2))</td><td>-1.530166</td><td>0.486954</td><td>-3.142318</td><td>0.0516</td></tr></tbody></table>
### 3. MODELE DE COURT TERME

ARDL Error Correction Regression

Dependent Variable: D(PIBH)

Selected Model: ARDL(4, 4, 4, 4, 3)

Case 2: Restricted Constant and No Trend

Date: 01/03/20 Time: 03:51

Sample: 1 31

Included observations: 27

<table><caption>ECM Regression
Case 2: Restricted Constant and No Trend</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>D(PIBH(-1))</td><td>0.621971</td><td>0.080836</td><td>7.694273</td><td>0.0046</td></tr><tr><td>D(PIBH(-2))</td><td>-0.608392</td><td>0.104318</td><td>-5.832090</td><td>0.0100</td></tr><tr><td>D(PIBH(-3))</td><td>0.546492</td><td>0.063822</td><td>8.562727</td><td>0.0033</td></tr><tr><td>D(OPEN)</td><td>26.84793</td><td>7.622051</td><td>3.522402</td><td>0.0389</td></tr><tr><td>D(OPEN(-1))</td><td>45.53855</td><td>8.303826</td><td>5.484044</td><td>0.0119</td></tr><tr><td>D(OPEN(-2))</td><td>26.71202</td><td>7.097145</td><td>3.763769</td><td>0.0328</td></tr><tr><td>D(OPEN(-3))</td><td>-33.17699</td><td>6.490009</td><td>-5.112011</td><td>0.0145</td></tr><tr><td>D(GINI)</td><td>-141.8667</td><td>25.32595</td><td>-5.601634</td><td>0.0112</td></tr><tr><td>D(GINI(-1))</td><td>96.10158</td><td>36.45586</td><td>2.636108</td><td>0.0779</td></tr><tr><td>D(GINI(-2))</td><td>116.3743</td><td>33.28174</td><td>3.496642</td><td>0.0396</td></tr><tr><td>D(GINI(-3))</td><td>171.8682</td><td>30.10737</td><td>5.708510</td><td>0.0107</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-442.4717</td><td>64.58243</td><td>-6.851270</td><td>0.0064</td></tr><tr><td>D(GOUV(-1))</td><td>143.3955</td><td>58.27428</td><td>2.460700</td><td>0.0908</td></tr><tr><td>D(GOUV(-2))</td><td>-150.9871</td><td>45.86537</td><td>-3.291963</td><td>0.0460</td></tr><tr><td>D(GOUV(-3))</td><td>247.3900</td><td>45.28203</td><td>5.463316</td><td>0.0121</td></tr><tr><td>D(IDE)</td><td>0.768732</td><td>0.196289</td><td>3.916322</td><td>0.0296</td></tr><tr><td>D(IDE(-1))</td><td>-3.689545</td><td>0.345030</td><td>-10.69339</td><td>0.0017</td></tr><tr><td>D(IDE(-2))</td><td>-1.530166</td><td>0.211707</td><td>-7.227767</td><td>0.0055</td></tr><tr><td>CointEq(-1)*</td><td>-0.132162</td><td>0.010205</td><td>-12.95122</td><td>0.0010</td></tr><tr><td>R-squared</td><td>0.995956</td><td>Mean dependent var</td><td colspan="2">-1.182551</td></tr><tr><td>Adjusted R-squared</td><td>0.986856</td><td>S.D. dependent var</td><td colspan="2">18.41707</td></tr><tr><td>S.E. of regression</td><td>2.111468</td><td>Akaike info criterion</td><td colspan="2">4.523656</td></tr><tr><td>Sum squared resid</td><td>35.66638</td><td>Schwarz criterion</td><td colspan="2">5.435541</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>-42.06936</td><td>Hannan-Quinn criter.</td><td colspan="2">4.794807</td></tr><tr><td>Durbin-Watson stat</td><td>2.301130</td><td></td><td colspan="2"></td></tr></tbody></table>

F-Bounds Test
Null Hypothesis: No levels relationship

<table><thead><tr><th>Test Statistic</th><th>Value</th><th>Signif.</th><th>I(0)</th><th>I(1)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F-statistic</td><td>10.48338</td><td>10%</td><td>2.2</td><td>3.09</td></tr><tr><td rowspan="3">K</td><td rowspan="3">4</td><td>5%</td><td>2.56</td><td>3.49</td></tr><tr><td>2.5%</td><td>2.88</td><td>3.87</td></tr><tr><td>1%</td><td>3.29</td><td>4.37</td></tr></tbody></table>

<footnote>* p-value incompatible with t-Bounds distribution.</footnote>
# 4. TESTS DE RESIDUS

## 4.1. Test de stabilité de Ramsey

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Omitted Variables: Squares of fitted values

Specification: PIBH PIBH(-1) PIBH(-2) PIBH(-3) PIBH(-4) OPEN OPEN(-1)
OPEN(-2) OPEN(-3) OPEN(-4) GINI GINI(-1) GINI(-2) GINI(-3) GINI(-4)
GOUV GOUV(-1) GOUV(-2) GOUV(-3) GOUV(-4) IDE IDE(-1) IDE(-2)
IDE(-3) C

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>Probability</th></tr></thead><tbody><tr><td>t-statistic</td><td>0.723113</td><td>2</td><td>0.5447</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>0.522893</td><td>(1, 2)</td><td>0.5447</td></tr><tr><td>Likelihood ratio</td><td>6.270993</td><td>1</td><td>0.0123</td></tr></tbody></table>

F-test summary:

<table><thead><tr><th></th><th>Sum of Sq.</th><th>df</th><th>Mean Squares</th></tr></thead><tbody><tr><td>Test SSR</td><td>7.392186</td><td>1</td><td>7.392186</td></tr><tr><td>Restricted SSR</td><td>35.66638</td><td>3</td><td>11.88879</td></tr><tr><td>Unrestricted SSR</td><td>28.27419</td><td>2</td><td>14.13710</td></tr></tbody></table>

LR test summary:

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Restricted LogL</td><td>-42.06936</td></tr><tr><td>Unrestricted LogL</td><td>-38.93386</td></tr></tbody></table>

## 5.2 Test d'hétéroscedasticité

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

Null hypothesis: Homoskedasticity

<table><tr><td>F-statistic</td><td>9.860659</td><td>Prob. F(23,3)</td><td>0.0416</td></tr><tr><td>Obs*R-squared</td><td>26.64751</td><td>Prob. Chi-Square(23)</td><td>0.2713</td></tr><tr><td>Scaled explained SS</td><td>0.196139</td><td>Prob. Chi-Square(23)</td><td>1.0000</td></tr></table>

## 5.3 Test de Normalité
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## 5.4 Test d'autocorrélation

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags

<table><tr><td>F-statistic</td><td>2.610850</td><td>Prob. F(2,1)</td><td>0.4009</td></tr><tr><td>Obs*R-squared</td><td>22.66035</td><td>Prob. Chi-Square(2)</td><td>0.0000</td></tr></table>

## 5.5 CRITERE D'INFORMATION

Akaike Information Criteria (top 20 models)

<figure><img src="image_3.png" /></figure>