# Effet de la Diffusion des TIC Sur la Croissance Economique dans les Pays de l'UEMOA

Salouka Yacouba, Chercheur

Laboratoire d'Analyse, de Recherche et d'Etude du Développement (LARED)

Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FASEG)

Université Cheikh Anta Diop de Dakar, Sénégal

Kane Chérif Sidy

Professeur Titulaire des Universités

Université Cheikh Anta Diop de Dakar

Tiehi Tito Nestor

Professeur Titulaire des Universités

Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody (UFHBC)

Doi:10.19044/esj.2023.v19n34p103

Submitted: 26 August 2023

Accepted: 30 November 2023

Published: 31 December 2023

Copyright 2023 Author(s)

Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

Cite As:

Salouka Y., Kane C.S. & Tiehi T.N. (2023). *Effet de la Diffusion des TIC Sur la Croissance Economique dans les Pays de l'UEMOA*. European Scientific Journal, ESJ, 19 (34), 103.
https://doi.org/10.19044/esj.2023.v19n34p103

Résumé

Au début de la décennie 1990, les nouvelles théories de la croissance développées suggèrent que l'innovation est la principale source de progrès technologique. Partant de cette idée que l'innovation est source de croissance économique, les technologies de l'information et de la communication (TIC) se sont diffusées de façon exponentielle un peu partout dans le monde.

Cet article se fixe donc pour objectif d'analyser l'effet de la diffusion des TIC sur la croissance économique dans sept pays de l'UEMOA sur la période 2002-2021. Pour ce faire, nous avons estimé un modèle Autoregressive Distributed Lag (ARDL) sur un panel issu des données de cette zone. Suite à l'utilisation de l'estimateur Pooled Mean Group (PMG), les résultats montrent qu'à long terme, la diffusion des TIC a un effet positif et significatif sur la croissance économique des pays de l'UEMOA. Ces résultats suggèrent la nécessité pour les décideurs des pays de l'UEMOA de s'engager à développer leurs infrastructures de télécommunications pour une meilleure diffusion des
TIC afin d'accélérer au mieux le processus de croissance de leurs économies.

**Mots-clés:** TIC ; croissance économique ; UEMOA ; ARDL ; PMG

# Effect of ICT Diffusion on Economic Growth in WAEMU Countries

***Salouka Yacouba, Chercheur***

Laboratoire d'Analyse, de Recherche et d'Etude du Développement (LARED)

Faculté des Sciences Économiques et de Gestion (FASEG)

Université Cheikh Anta Diop de Dakar, Sénégal

***Kane Chérif Sidy***

Professeur Titulaire des Universités

Université Cheikh Anta Diop de Dakar

***Tiehi Tito Nestor***

Professeur Titulaire des Universités

Université Félix Houphouët-Boigny de Cocody (UFHBC)

## Abstract

At the start of the 1990s, new theories of growth developed suggested that innovation was the main source of technological progress. Based on this idea that innovation is a source of economic growth, information and communication technologies (ICT) have spread exponentially all over the world. This article therefore sets itself the objective of analyzing the effect of the diffusion of ICT on economic growth in seven WAEMU countries over the period 2002-2021. To do this, we estimated an Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model on a panel taken from data from this area. Following the use of the Pooled Mean Group (PMG) estimator, the results show that in the long term, the diffusion of ICT has a positive and significant effect on the economic growth of WAEMU countries. These results suggest the need for decision-makers in WAEMU countries to commit to developing their telecommunications infrastructure for better diffusion of ICT in order to accelerate the growth process of their economies.

**Keywords:** ICT; economic growth; WAEMU; ARDL; PMG

## Introduction

Au début de la décennie 1990, les nouvelles théories de la croissance suggèrent que l'innovation est la principale source de progrès technologique, qui à son tour stimule la croissance économique. Ces théories encouragent alors les investissements en recherche et développement (R&D) qui devraient
en principe déboucher sur de nouvelles technologies, de nouveaux processus, produits et matériaux. Ce qui favorise l'expansion soutenue des capacités de production tant pour les pays qui investissent que pour les pays exportateurs (Chavula, 2013).

Partant de cette idée que l'innovation est source de croissance économique, les technologies de l'information et de la communication (TIC) se sont diffusées de façon exponentielle et cela presque partout dans le monde. Les TIC sont un ensemble de techniques et de dispositifs mis en place pour transmettre, traiter, échanger et stocker des informations (Monino et Sedkaoui, 2013; Sedkaoui, 2014). Leur expansion rapide a suscité l'hypothèse d'émergence d'une nouvelle révolution industrielle « numérique » dans la littérature économique (David et Wright, 1999 ; David, 2001). C'est ainsi que certains auteurs, en évoquant les TIC, parlent de l'avènement d'une « nouvelle économie ».

Dans le rapport de l'Union internationale des télécommunications (UIT) intitulé "Mesurer le développement numérique : faits et chiffres 2022" qui donne un aperçu des indicateurs les plus importants des TIC, il ressort que le nombre d'internautes au niveau mondial a plus que triplé en dix ans (2005-2015), passant de 1 milliard à 3,2 milliards de personnes. Les derniers chiffres montrent qu'environ 5,3 milliards de personnes, sur les 8 milliards que compte la planète, utilisent Internet en 2022, soit environ 66% de la population mondiale. L'augmentation enregistrée est de 24% depuis 2019. Dans le même temps, les trois quarts de la population âgée de 10 ans et plus possèdent un téléphone mobile. En moyenne, dans presque toutes les régions, le pourcentage de personnes possédant un téléphone mobile est supérieur au pourcentage d'utilisateurs d'Internet, mais l'écart s'est réduit.

Les pays en développement ne sont pas restés en marge de cette diffusion même si ces derniers ont accusé un grand retard dans cette dynamique. En 2022, le nombre d'individus utilisant internet sur 100 habitants était de 89,5% en Europe, 83,2% en Amérique, 70,3% dans les pays Arabes, 64,3% pour les pays d'Asie Pacifique contre seulement 39,7% pour les pays d'Afrique. Au niveau des pays membre de l'UEMOA, le taux de pénétration de l'internet en 2021 était de 14, 96% au Niger, 24,2% au Burkina Faso, 28,38% au Benin, 30,14% au Mali, 43,90% en Côte d'Ivoire et 46,86% au Sénégal et au Togo. Les mêmes tendances sont observées en ce qui concerne les taux de pénétrations du téléphone mobile et fixe.

La nécessité de la numérisation de l'économie repose sur l'idée que les TIC seraient responsables d'une transformation des modes de production, de consommation et de transactions des agents économiques. Elles facilitent l'acquisition et le partage, à temps réel, des informations intra et inter-pays, de même que les idées, les compétences, les services, les technologies dans divers secteurs (Oliner et Sichel, 2000). Sur le plan économique, elles offrent de
nouvelles opportunités de création d'entreprises et d'emplois à travers la recherche, la comparaison et le partage des informations entre économies. Ces technologies numériques peuvent aider, d'une part les entreprises à accroître leur productivité à travers la mise en place de nouveaux procédés, et d'autre part la population active à trouver de l'emploi et à élargir sa possibilité du bien-être (Chabossou, 2018).

En outre, la théorie de la société de l'information Bell (1973) ; Castells (1996) place la productivité au cœur de la dynamique du changement social et du développement économique, laquelle productivité est technologiquement déterminée. Ainsi, selon cette théorie les TIC sont une source d'amélioration de la productivité, toute chose qui permettra d'assurer la croissance et le développement économique.

Toutefois, cette idée que l'économie numérique est source d'amélioration de la productivité va être remise en cause dans le *New York Times Book Review* en 1987 par Robert M. Solow lorsqu'il annonce ceci :

> « on voit les ordinateurs partout sauf dans les statistiques de productivité ». Par cette phrase, il remet en cause ce que le monde pense être une révolution technologique, un changement radical dans nos vies productives en indiquant que ce changement est accompagné partout par une baisse du taux de croissance de la productivité. En effet, la productivité était de 1,1 % sur la période 1972-1995 contre 2,6 % juste après la seconde guerre mondiale jusqu'au début des années 1970 (Greenan & L'Horty, 2000). Dès lors, cette phrase de Solow (1987) a été qualifiée de « paradoxe de la productivité de Solow ». Gordon (2000) s'inscrit dans cette logique en affirmant que les innovations technologiques n'auraient rien d'exceptionnelles ; elles s'inscrivent dans la continuité des bouleversements qui ponctuent le cours de l'histoire économique. Cette remise en cause de ce que tout le monde appelle révolution technologique va donner lieu à plusieurs vérifications empiriques.

Eu égard au rôle prépondérant que jouent les TIC sur la croissance économique comme le souligne une littérature de plus en plus abondante, de nombreux pays en développement et en particulier ceux de l'UEMOA ont entrepris des réformes structurelles de leurs secteurs au milieu des années 90 pour favoriser leur expansion. En effet, l'ouverture du marché des télécommunications à la concurrence a été caractérisée par le développement des services mobiles et Internet. Le but visé à travers les réformes est d'assurer une meilleure diffusion des TIC et une meilleure attractivité des investissements notamment dans le secteur des télécommunications. L'objectif étant de pouvoir booster la croissance économique grâce au développement du secteur des TIC (Chabossou, 2010)

L'objectif de cet article est d'analyser l'effet de la diffusion des TIC sur la croissance économique des pays de l'UEMOA. Pour ces différentes
analyses, sept pays de l'UEMOA (excepté la Guinée-Bissau) sont retenus en
suivant le critère de disponibilité de données sur de séries longues et la période
d'étude s'étend de 2002 à 2021.

Cet article est divisé en trois parties distinctes. Nous présenterons d'abord la revue de la littérature, ensuite de l'approche méthodologique et enfin nous présenterons les résultats issus de l'estimation du modèle *Autoregressive Distributed Lag (ARDL)* à travers une approche *Pooled Mean Group (PMG)*.

# 1. Effet de la diffusion des TIC sur la croissance économique : revue de la littérature

## 1.1 Revue théorique

En 1987, le Prix Nobel d'économie Robert Solow énonce dans le *New York Times book Review* cette phrase devenue célèbre : « on voit des ordinateurs partout sauf dans les statistiques de la productivité ». Cette affirmation reprise sous l'expression « paradoxe de productivité » revient à affirmer que les investissements massifs réalisés par les entreprises dans les TIC n'auraient pas entraîné de gains de productivité significatifs. Il avance ainsi que ce que tout le monde pense être une révolution technologique, un changement radical dans nos vies productives en faisant allusion à l'avènement des technologies de l'information et de la communication, a été accompagné partout par une baisse du taux de croissance de la productivité. Par contre, d'autres auteurs en référence à Romer (1990) et Barro et Sala-i-Martin (1990) ont montré que les investissements publics et privés dans les télécommunications nécessaires pour accompagner la poursuite de la diffusion des TIC dans tous les pays du monde sont en eux-mêmes d'autres sources de croissance économique, Ainsi, les effets bénéfiques de l'investissement en télécommunications et de la diffusion des TIC sur la croissance économique des pays sont naturellement attendus, contrairement au constat de Solow (1987).

Partant ces controverses, jusqu'à très récemment, il était de fait quasiment impossible de conclure à un effet sensible de l'informatisation sur la croissance économique et plus spécifiquement sur la productivité du travail. Il semble toutefois établi que ce paradoxe soit levé (Cohen et al., 1998). Le paradoxe de Solow ne serait alors qu'une phase transitoire et normale au développement des TIC. Il existe en outre des coûts cachés liés à la diffusion des TIC (formation, dysfonctionnements, détournements d'usages) qui sont difficiles à évaluer et à intégrer aux analyses économiques sur l'impact réel des TIC.

Pohjola (2000) a déclaré que « étant donné que les TIC sont généralement considérées comme la manifestation actuelle de la séquence continue des révolutions technologiques, elles peuvent être considérées
comme le facteur clé de la croissance économique dans les sociétés actuelles
». Il a également expliqué que « les TIC jouent un double rôle dans l'économie
moderne » en tant qu'intrant et extrant.

Dans une autre étude, Zon et Muysken (2005) ont constaté l'influence
des TIC sur la productivité. Selon les auteurs, les TIC influencent la
productivité de plusieurs façons. Premièrement, elle peut affecter la
productivité par ses liens en amont et en aval avec le reste de l'économie.
Deuxièmement, étant donné que le secteur non TIC utilise des biens et services
TIC dans ses processus de production, il peut améliorer sa productivité.
Troisièmement, les processus du marché seront améliorés, ce qui entraînera
une amélioration de la productivité. Quatrièmement, en raison de son réseau
d'externalités, il peut être plus productif plus les gens l'utilisent. Enfin, les TIC
catalyse la création de nouvelles connaissances qui améliorent la productivité.

Selon Chabossou (2018), le secteur des technologies de l'information et de la communication a contribué directement et de manière importante au cycle de croissance et de créations d'emplois qu'ont connu la plupart des économies au cours des dernières décennies. En effet, l'augmentation de la production des TIC contribue également à la production nationale, à la création de l'emploi et à l'augmentation des recettes d'exportation, tandis que l'utilisation des TIC augmente la productivité, la compétitivité et la croissance.

## 1.2 Revue empirique

L'analyse de l'effet de la diffusion des TIC sur la croissance économique a fait l'objet de nombreuses vérifications empiriques surtout dans les pays développés et principalement aux Etats-Unis et dans certains pays de l'OCDE. La plupart des études prédit un effet positif des TIC sur la croissance mais quelques rares études empiriques sur cette relation produisent des résultats négatifs et mitigés.

### 1.2.1 Effets positifs de la diffusion des TIC sur la croissance économique

Hardy (1980) est l'un des premiers auteurs a analyser l'impact des télécommunications sur la croissance en utilisant de groupes différents de 45 pays. Il divise les pays en pays développés et pays moins développés et trouve que les télécommunications ont un impact assez important sur la croissance économique dans les pays moins avancés que dans les pays développés. Ce résultat se justifie par le fait que le taux de pénétration des services de télécommunications reste relativement faible dans les pays les moins avancés. Avant lui, Bee et Gilling (1976) ont montré que l'impact des télécommunications sur la croissance dépend des différents stades de développement du pays ou de la région prise en compte. Pour ce faire, ils ont construit trois indices : un indice du téléphone qui représente la disponibilité des installations téléphonie et leur utilisation, un indice de la performance
économique et un indice de développement. Leur étude montre une relation intense entre l'indice de téléphone et celui de la performance économique et explique le rôle de la contribution des télécommunications sur le développement économique.

Sur une période plus récente, Oliner et Sichel (2000) étudient l'impact des technologies de l'information et de la communication (TIC) dans les entreprises non agricoles sur la production et sur la productivité du travail aux Etats-Unis au cours des années 1996-1999. Ils distinguent le capital TIC et le reste de capital physique dans l'économie. Après estimation, les résultats indiquent que les TIC contribuaient pour 1,10 point de pourcentage à l'augmentation annuelle de la production de 4,8% pendant la même période. Pour ces auteurs, 22,8% de l'augmentation de la production de l'économie provenait des investissements dans le capital TIC. Spécifiquement, le matériel informatique qui avait la plus forte contribution avec 0,63 point de pourcentage, suivis des logiciels avec 0,32 point de pourcentage et des équipements de télécommunication avec 0,15 point de pourcentage.

Youssef et M'Henni (2003) étudient également « les effets des TIC sur la croissance économique en Tunisie » au cours de la période (1991-2000). Pour ce faire, ils divisent le capital physique en deux catégories à savoir : le capital TIC et le capital hors TIC. Après avoir utilisé, l'estimateur des Moindres carrés Ordinaires, les résultats obtenus permettent de conclure que le secteur TIC ne représente que 2,9% dans l'économie tunisienne, mais sa contribution à la croissance est assez importante (8,6%). En dépit d'un faible niveau d'investissement en TIC (2,4% du PIB à prix constant), les TIC contribuent à hauteur de 3% à la production nationale Tunisienne et expliquent 9% de sa croissance sur la fin de la dernière décennie de leur période d'étude. De plus, les deux auteurs identifient cinq types de canaux par lesquels les TIC agissent sur la croissance économique à savoir, l'effet multiplicateur des investissements en TIC, l'effet déflateur, l'effet capital deepening (substitution capital/travail suite aux investissements en TIC), l'effet productivité globale des facteurs et l'effet qualité. Ils trouvent que, dans le cas tunisien, seul l'effet multiplicateur semble jouer un rôle majeur.

Sridhar et al. (2007) étudient la relation simultanée entre les télécommunications et la croissance économique, à l'aide de données pour les pays en développement. Ces auteurs, à l'aide des triples moindres carrés (3SLS), estiment un système d'équations qui endogenéise la croissance économique et la pénétration de télécom ainsi que de la fourniture des services de télécommunications. Ils trouvent qu'il y a un impact significatif des télécommunications mobiles sur le revenu national, en tenant compte des effets du capital et du travail. L'impact de la pénétration de la télécommunication sur la production totale s'avère nettement plus faible pour les pays en développement que le chiffre rapporté pour les pays de l'OCDE,
dissipant l'hypothèse de la convergence des niveaux en matière d'effort dans
les investissements.

Vu (2011) examine l'hypothèse selon laquelle la pénétration des TIC a
des effets positifs sur la croissance économique sur un panel couvrant 102 pays
sur la période 1996-2005. Il utilise trois indicateurs pour mesurer la diffusion
des TIC : la pénétration d'Internet, des téléphones portables et des ordinateurs
personnels. Les résultats empiriques de la méthode traditionnelle de régression
internationale et de la méthode généralisée du moment (GMM) pour l'analyse
dynamique des données de panel mettent en évidence le rôle important des
TIC en tant que source de croissance. Ses conclusions soulignent que la
pénétration d'Internet a eu un effet marginal important par rapport aux autres
téléphones portables et ordinateurs personnels et suggèrent la promotion de
l'e-gouvernement et du e-commerce.

Tripathi et Inani (2016) examinent la relation à long terme et à court
terme entre l'utilisation d'Internet et croissance pour 42 pays d'Afrique
subsaharienne, à l'aide du modèle de retard distribué autorégressif de panel
(ARDL) pour la période de 1998 à 2014. Les résultats du test des limites de
l'ARDL indiquent que l'utilisation d'Internet et la croissance économique sont
cointégrés et partagent une relation à long terme. Les résultats montrent que
l'utilisation d'internet a un effet positif et significatif impact sur la croissance
économique à long terme. Cependant, le paramètre pertinent à court terme est
négatif.

Bessan et Ayédoun (2020) examinent les liens entre le développement
des infrastructures de télécommunication et la croissance économique.
L'étude couvre les pays de l'UEMOA sur la période 2000-2016. Pour éviter
les problèmes de multicolinéarité, en plus de considérer trois indicateurs
séparément, ils ont construit un indice composite obtenu à partir d'une analyse
en composantes principales (ACP) pour mesurer les infrastructures de
télécommunication. En utilisant un modèle de correction d'erreur vectorielle
autorégressive (VECM) pour détecter la causalité de Granger, ils trouvent une
relation causale à long terme entre les variables de l'étude et une causalité
unidirectionnelle entre le développement de l'infrastructure des
télécommunications et la croissance économique à court terme. Ils ont conclu
qu'avec une large marge de croissance potentielle dans les infrastructures de
télécommunications, les gouvernements de l'UEMOA devraient fortement
encourager les politiques visant à élargir l'accès et à réduire les coûts, en
particulier en ce qui concerne les services Internet et de téléphonie mobile.

Awad et Albaity (2022) ont trouvé, à l'aide d'un indice composite des
TIC que les TIC contribuaient directement à la croissance comme le propose
les théories de la croissance. La diffusion des TIC exerce un impact positif et
significatif sur la croissance inclusive en Afrique en général et spécifiquement
dans les sous-régions du continent. En moyenne, un accroissement de 10 %
du taux de pénétration de la large bande mobile entraînait une augmentation de 1,5 % du PIB par habitant. De plus, un accroissement de 10 % du taux de pénétration du large bande fixe entraînait une augmentation de 0,8 % du PIB par habitant.

### 1.2.2 Effets négatifs ou mitigés de la diffusion des TIC sur la croissance économique

Les travaux empiriques précités montrent, au niveau macroéconomique, des effets positifs des TIC sur la productivité et la croissance économique. Cependant, tous les travaux empiriques ne partagent pas la même conclusion sur les effets des TIC sur la croissance économique. En effet, Jacobsen (2003) sur la période 1990-1999 avec un échantillon de 84 pays ne trouve aucun effet de l'adoption des TIC sur la croissance économique. A l'échelle méso-économique, l'analyse de Berndt et Morrison (1995) ont trouvé une corrélation négative entre l'investissement en TIC et la productivité totale des facteurs dans les industries manufacturières américaines sur la période 1968-1986. Gordon (2000), examinant l'évolution de la productivité multifactorielle aux États-Unis sur la période 1870-1999, a constaté qu'elle ralentissait en même temps que l'investissement dans les TIC ne faisait qu'augmenter. Ainsi, l'analyse de Gordon (2000) sous-tend également celle de Solow (1987). Les résultats de ces travaux antérieurs montrent que le paradoxe de Solow n'est peut-être pas un mythe et qu'il est nécessaire de continuer à aborder cette question, en particulier de manière empirique, des effets des TIC sur l'activité économique en général.

Par conséquent, une autre ligne de littérature empirique a fourni des preuves mitigées. Pohjola (2000) a constaté qu'une relation positive entre les TIC et la croissance économique existait dans 23 pays de l'OCDE, et pas dans les 16 autres pays, sur la base de données couvrant 39 pays de 1980 à 1995. Hassan et Islam (2005) ont également présenté une conclusion mitigée, confirmant l'effet positif de la diffusion des TIC sur la croissance économique dans l'ensemble de l'échantillon couvrant 95 pays, mais des résultats négatifs sont trouvés dans 8 pays MENA (Moyen-Orient et Afrique du Nord). Yousefi (2011) a examiné les contributions des TIC et d'autres facteurs de production à la croissance économique dans 62 pays, montrant que les TIC peuvent améliorer la croissance économique dans les pays à revenu élevé et moyen supérieur, mais pas dans les pays à revenu moyen inférieur.

Chien et al. (2020) ont analysé cette question pour un panel de 72 pays de 2000 à 2015. Ils ont montré, sur la base des données de panel de la méthode généralisée des moments (GMM), que la diffusion des TIC peut améliorer la croissance économique dans les pays à revenu élevé, mais l'effet est ambigu pour les pays à revenu intermédiaire et faible. Cependant, dans les pays à revenu intermédiaire et faible, seule la croissance du secteur mobile peut avoir
un impact positif sur la croissance économique, contrairement à l'augmentation de l'accessibilité à Internet ou du nombre de serveurs Internet sécurisés.

### 3. Approche méthodologique

Dans cette section nous présentons d'abord le modèle empirique, ensuite les sources de données et enfin les tests préliminaires.

#### 3.1. Modèle empirique de l'analyse

En s'inspirant du modèle de croissance découlant du cadre théorique de Solow (1956), nous aboutissons ainsi à l'équation de croissance dynamique ci-dessous :

$$lngdp_{it} = \philngdp_{it-1} + \beta_1Idi_{it} + \beta_2X_{it} + \mu_i + \alpha_t + \varepsilon_{it} \quad (1)$$

Avec : ln gdp : le logarithme népérien du pib par tête ; ln gdp$_{it-1}$, représente la variable endogène retardée. Cette dernière permet de tenir compte de l'aspect dynamique du modèle ; Idi : l'indice de développement des TIC, X : la matrice des variables de contrôle ; $\mu_i$ : l'effet spécifique pays ; $\alpha_t$ : paramètre des effets temporels et $\varepsilon_{it}$ : le terme aléatoire. Les variables énumérées dans notre modèle peuvent être réparties en deux groupes, à savoir la variable expliquée et celles explicatives.

#### La variable expliquée

Notre variable expliquée est le PIB par habitant, qui est un indicateur général du niveau de vie moyen ou bien-être économique d'un habitant dans un pays. Il est évalué en monnaie constante afin d'éviter les effets de l'inflation. Ainsi, le PIB réel par habitant est couramment utilisé pour estimer la croissance économique. Cette variable est utilisée par plusieurs auteurs (Barro et al., 1996).

#### Les variables explicatives

Les variables explicatives composées des variables d'intérêt qui est l'indice de développement des TIC et les variables de contrôles que sont la formation brute du capital fixe, le capital humain, l'ouverture commerciale, l'investissement étranger direct.

L'indice de développement des TIC (Idi) : Cet indice a été calculé selon la méthode proposée par l'IUT. Pour des raisons d'indisponibilité ou d'incomplétude de données sur certains indicateurs, deux (02) sous-indices ont été utilisés. Il ne fait aucun doute que les TIC sont un catalyseur majeur du développement économique. Même si, le lien entre les TIC et le
développement économique a fait l'objet de nombreux débats, la majorité des chercheurs sont optimistes quant au son rôle des TIC dans le croissance économique (Palvia et al., 2018). Le signe attendu de cette variable est positif.

Formation brute du capital fixe (Fbcf) : l'investissement en capital physique longtemps considéré comme source de croissance économique est mesuré par la formation brute de capital fixe (Pattillo et al., 2002). Ces auteurs montrent que l'investissement entraîne un accroissement de la croissance économique. Le signe attendu du coefficient de cette variable est positif.

Le Capital humain (Khum) : Les économistes ont peu à peu pris conscience de l'éventuelle influence du capital humain dans l'analyse économique. Le capital humain apparaît indispensable à la croissance économique (Mankiw et al., 1992). L'amélioration du capital humain permet de mesurer l'effort réalisé par un gouvernement en vue de permettre l'accumulation du capital humain et d'accroitre la productivité. Dans le cadre de notre travail, nous avons considéré le taux brut de scolarisation au primaire. Les signes attendus des coefficients de cette variable sont positifs.

L'ouverture commerciale (Ouv) : l'ouverture extérieure est une source d'élargissement du marché, elle offre des opportunités commerciales pour les pays. Les travaux de Romer (1990) et Rivera-Batiz et Romer (1991) considèrent l'innovation comme source de croissance et encouragent les politiques d'ouverture. L'ouverture commerciale est captée par le ratio des importations plus les exportations sur le PIB. Le signe attendu de cette variable est indéterminé.

L'investissement direct étranger (Ide) : Certains auteurs soutiennent que les IDE réalisés par des sociétés transnationales ou multinationales en vue d'acquérir des actifs et de gérer des activités de production et de commercialisation dans les pays d'accueil, affectent positivement la croissance économique (Hassane et Zatla, 2001). D'autres, par contre, pensent plutôt que cet impact est négatif (Carkovic et Levine (2005). La littérature économique montre que surtout dans les pays en développement, son effet sur la croissance économique est ambigu. Le signe attendu peut alors être positif ou négatif.

## 3.2 Nature et source des données

Les données utilisées dans cette étude sont essentiellement des données secondaires et couvrent sept (07) des huit (08) pays de l'UEMOA pour la période allant de 2002 à 2021. La Guinée-Bissau n'a pas été considérée à cause de l'indisponibilité des plusieurs données. Les données sur le PIB réel par tête, l'investissement domestique, l'investissement étranger direct, l'ouverture commerciale ont été extraites de la base de données en ligne du World Développent Indicator (WDI, 2022) et les données sur la diffusion des TIC ont été extraites de la base des données de l'Union Internationale des
Télécommunications ( UIT,2022). Le tableau 1 ci-dessous présente les statistiques descriptives des variables retenues. Les résultats obtenus sont synthétisés suivant la moyenne, l'écart-type, les valeurs minimales et maximales des pays de l'échantillon.

<table><caption>**Tableau 1.** Statistiques descriptives des variables</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Obs.</th><th>Moyenne</th><th>Ecart type</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th></tr></thead><tbody><tr><td>Logarithme népérien du PIB par habitant</td><td>140</td><td>900,645</td><td>467,828</td><td>390,424</td><td>2377,973</td></tr><tr><td>Indice de développement des TIC</td><td>140</td><td>1,723</td><td>1,387</td><td>0,238</td><td>5,614</td></tr><tr><td>Formation brute du capital fixe</td><td>140</td><td>20,765</td><td>4,697</td><td>12,843</td><td>32,607</td></tr><tr><td>Capital humain</td><td>140</td><td>88,622</td><td>22,904</td><td>39,539</td><td>132,466</td></tr><tr><td>Ouverture commerciale</td><td>140</td><td>56,533</td><td>15,301</td><td>30,368</td><td>112,466</td></tr><tr><td>Investissement direct étranger</td><td>140</td><td>2,370</td><td>2,615</td><td>-2,544</td><td>18,817</td></tr></tbody></table>

Source : auteurs, à partir des résultats des statistiques descriptives.

Le tableau 2 montre la matrice de corrélation pour toutes les variables explicatives et le PIB et donne une première approximation de la relation entre PIB et ses déterminants. Le PIB est positivement corrélaté à l'indice de développement des TIC.

<table><caption>**Tableau 2.** Matrice de corrélation des variables du modèle</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Logarithme<br>népérien<br>du PIB par<br>habitant</th><th>Indice<br>de<br>développement<br>des TIC</th><th>Formation<br>brute du<br>capital<br>fixe</th><th>Capital<br>humain</th><th>Ouverture<br>commerciale</th><th>Investissement<br>direct étranger</th></tr></thead><tbody><tr><td>Logarithme<br>népérien du<br>PIB par<br>habitant</td><td>1,000</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Indice de<br>développement<br>des TIC</td><td>0,537</td><td>1,000</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Formation<br>brute du capital<br>fixe</td><td>-0,081</td><td>0,349</td><td>1,000</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Capital humain</td><td>0,163</td><td>0,295</td><td>0,085</td><td>1,000</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ouverture<br>commerciale</td><td>-0,003</td><td>0,119</td><td>0,147</td><td>0,561</td><td>1,000</td><td></td></tr><tr><td>Investissement<br>direct étranger</td><td>-0,241</td><td>0,019</td><td>0,594</td><td>-0,051</td><td>0,273</td><td>1,000</td></tr></tbody></table>

Source : auteurs, à partir des données de la WDI (2022) et l'UIT (2022).
## 3.3 Tests préliminaires et méthode d'estimation

### 3.3.1 Test de dépendance.

Le tableau 3 présente les tests de dépendance inter-individuelle de résultat du test de Breusch-Pagan (1980) pour les résidus du modèle. La probabilité associée au test est inférieure à 5%, on rejette donc l'hypothèse nulle de non-dépendance inter-individuelle au seuil de 5%. Ce résultat autorise donc à effectuer les tests de stationnarité de secondes générations qui admettent la dépendante inter-individuelle.

<table><caption>Tableau 3. Résultat du test de Breusch-Pagan (1980)</caption><thead><tr><td>Tests</td><td>Statistiques</td><td>Probabilités</td></tr></thead><tbody><tr><td>Breusch-Pagan (1980)</td><td>90,255</td><td>0,000</td></tr></tbody></table>

Source : auteur à partir des résultats des tests de dépendance

### 3.3.2 Test de stationnarité

Nous conduisons l'analyse de la stationnarité de nos variables à l'aide d'un test de stationnarité de deuxième génération, notamment ceux de ADF de Pesaran (2003) et IPS de Pesaran (2007) modifiés que sont CADF (Cross Sectionally Augmented Dickey-Fuller) et CIPS (Cross-Sectionally Augmented IPS).

Les résultats des tests de racine unitaire consignés dans le tableau 4 ci-dessous montrent que les variables sont intégrées d'ordre 1. Ainsi, ces résultats rejettent l'hypothèse nulle de présence de racine unitaire dans une seule série à savoir, le PIB par habitant (lnGdp). L'hypothèse d'une relation de long terme entre les variables peut être investigué.

<table><caption>Tableau 4. Synthèse des tests de stationnarité</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>CIPS A niveau</td><td>CADF A niveau</td><td>CIPS En différence</td><td>CADF En différence</td><td>Conclusion</td></tr></thead><tbody><tr><td>Logarithme népérien du PIB par habitant</td><td>-2,184</td><td>-2,143</td><td>-------</td><td>-------</td><td>I (0)</td></tr><tr><td>Indice de développement des TIC</td><td>-1,241</td><td>-1,533</td><td>-3,235</td><td>-2,333</td><td>I (1)</td></tr><tr><td>Formation brute du capital fixe</td><td>-1,803</td><td>-1,630</td><td>-4,446</td><td>-3,171</td><td>I (1)</td></tr><tr><td>Capital humain</td><td>-1,945</td><td>-1,753</td><td>-3,445</td><td>-2,691</td><td>I (1)</td></tr><tr><td>Ouverture commerciale</td><td>-1,198</td><td>-1,296</td><td>-4,463</td><td>-2,649</td><td>I (1)</td></tr><tr><td>Investissement direct étranger</td><td>-1,874</td><td>-1,593</td><td>-4,400</td><td>-2,269</td><td>I (1)</td></tr></tbody></table>

Source : auteurs, à partir des résultats des tests de stationnarité de seconde génération.

### 3.3.3 Test de cointégration

Les résultats du test de cointégration aux bornes ou « bounds test to cointegration » sont consignés dans le tableau 5 ci-dessus. A la lumière du
tableau, la valeur de la F-statistique est supérieure à toutes valeurs critiques (ou bornes) supérieures au seuil de 1%. Par conséquent, l'hypothèse nulle d'absence de cointégration entre les variables est rejetée au seuil de 1%. Il existe donc une relation de long terme entre les différentes variables du modèle spécifié. Dans la perspective d'analyser les effets de court et long terme, la régression de panel dynamique peut être incorporée dans un modèle à correction d'erreur en utilisant une modélisation autorégressive à retards échelonnés (ARDL) (Pesaran et Smith, 1995).

<table><caption>**Tableau 5.** Résultat du test de cointégration</caption><thead><tr><th rowspan="2">Cas ARDL</th><th rowspan="2">F-statistique</th><th colspan="2">10%</th><th colspan="2">5%</th><th colspan="2">1%</th></tr><tr><th>Borne Inf.</th><th>Borne Sup</th><th>Borne Inf.</th><th>Borne Sup</th><th>Borne Inf.</th><th>Borne Sup</th></tr></thead><tbody><tr><td>(1,1,1,1,1,1,1)</td><td>4,731<sup>***</sup></td><td>2,03</td><td>3,13</td><td>2,32</td><td>3,50</td><td>2,96</td><td>4,26</td></tr></tbody></table>

Source : auteurs à partir des résultats du test de cointégration aux bornes.

## 3.4 Méthode d'analyse

Les résultats issus du test de cointégration confirment l'existence d'une relation de cointégration entre nos variables retenues pour cette étude. Ces résultats nous obligent à effectuer nos estimations par le biais des estimateurs du modèle à correction d'erreur proposés par Pesaran et Smith (1995). Ces méthodes autorisent la spécification dynamique de panel d'un modèle autorégressif à retards échelonnés ARRE ou ARDL (Auto Regressive Distributed Lag model) et sont efficaces pour l'estimation des variables intégrées d'ordre I(0) et I(1). Aussi, l'estimation du modèle ARDL avec un retard approprié corrige en même temps, la corrélation sérielle et le problème d'endogénéité (Pesaran et al., 2001). Ce dernier spécifie le modèle ARDL (p, q, q,..., q) de la manière suivante :

$$y_{it} = \sum_{j=1}^{p} \lambda_{it} y_{it-j} + \sum_{j=0}^{q} \delta'_{ij} X_{it-j} + \mu_{i} + \varepsilon_{it} \quad (2)$$

Avec :

$i=1,2,...,N$ et $t=1,2,...,T$; $X_{it}$ : le vecteur des variables explicatives; $\lambda_{it}$ : les coefficients des variables expliquées retardées; $\delta'_{ij}$ : les coefficients des variables explicatives; $\mu_{it}$ : les effets fixes; $\varepsilon_{it}$ : le terme d'erreur; $P$ le nombre de retards de la variable dépendante et $q$ le nombre de retards des variables explicatives.

En spécifiant l'équation 2, nous obtenons un modèle à correction d'erreur donné par les relations 3 et 4 comme suit :
$$ \Delta y_{it} = \phi_i y_{i,t-1} + \beta_i' X_{it} + \sum_{j=1}^{p-1} \lambda_{ij} \Delta y_{i,t-j} + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^* X_{i,t-j} + \mu_i + \varepsilon_{it} \quad (3) $$

Où :

$$ \phi_i = - \left( 1 - \sum_{j=1}^{p} \lambda_{ij} \right), \quad \beta_i = \sum_{j=0}^{q} \delta_{ij}, \quad \lambda_{it}^* = - \sum_{m=j+1}^{p} \lambda_{im} \quad j = 1, 2, \dots, p-1 \quad (4) $$

$$ \delta_{ij}^* = - \sum_{m=j+1}^{q} \delta_{im} \quad j = 1, 2, \dots, q-1 \quad (5) $$

Avec $\phi_i$ la composante de correction d'erreur et $i=1, 2, \dots, N$ et $t=1, 2, \dots, T$.

Suivant l'approche adoptée par Pesaran et al. (1999), nous admettons que le modèle ARDL($p, q, q, \dots, q$) est stable en ce sens que les racines $\left(1 - \sum_{j=1}^{p} \lambda_{ij} z^j = 0\right)$, se situent en dehors du cercle unitaire. Cette hypothèse garantit que $\phi_i < 0$ et qu'il existe donc une relation à long terme entre $y_{it}$ et $X_{it}$ définit par $y_{it} = -\left(\frac{\beta_i'}{\phi_i}\right) X_{it} + \eta_{it}$, où $\eta_{it}$ est un processus stationnaire. Les coefficients à long terme de $X_i$ définit par $\theta_i = -\frac{\beta_i'}{\phi_i}$ sont les mêmes entre groupes, à savoir : $\theta_i = \theta$.

Le modèle linéaire à estimer est donné par la relation 6 suivante :

$$ \Delta \ln gdp_{it} = \phi_i \ln gdp_{i,t-1} + \beta_i' X_{it} + \sum_{j=1}^{p-1} \lambda_{ij}^* \Delta \ln gdp_{i,t-j} + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^* \Delta X_{i,t-j} + \mu_i + \varepsilon_{it} \quad (6) $$

Où $\ln gdp$ est le logarithme népérien du PIB par habitant.

Dans la perspective d'analyser les effets long terme de la qualité des institutions sur la croissance économique, nous formulons un modèle ARDL présenté par l'équation ci-dessous :
$$
\begin{align}
\Delta \ln g dp_{it} ={}& \beta_{i0} + \phi_i \ln g dp_{i,t-1} + \beta_{i1} \ln d i_{i,t-1} + \beta_{i2} F b c f_{i,t-1} + \beta_{i3} K h u m_{i,t-1} \nonumber \\
& + \beta_{i4} O u v_{i,t-1} + \beta_{i5} I d e_{i,t-1} + \sum_{j=1}^{p-1} \lambda_{ij}^* \Delta \ln g dp_{i,t-j} \nonumber \\
& + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^1 \Delta \ln d i_{i,t-j} + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^2 \Delta F b c f_{i,t-j} + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^3 \Delta K h u m_{i,t-j} \nonumber \\
& + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^4 \Delta O u v_{i,t-j} + \sum_{j=0}^{q-1} \delta_{ij}^5 \Delta I d e_{i,t-j} + \mu_i + \varepsilon_{it} \tag{7}
\end{align}
$$

Cette équation peut être estimées par trois différents estimateurs à savoir : le Mean Group (MG) de Pesaran et Smith (1995), le Pooled Mean Group (PMG) et le Dynamic Fixed Effects (DFE) de Pesaran et al. (1999).

4. Resultats et discussions

Pour examiner l’effet de long terme du développement des TIC sur la croissance économique dans les pays de l’UEMOA sur la période 2002-2021, nous avons utilisés la méthode ARDL. Les résultats de notre analyse sont synthétisés dans le tableau 6. Le premier constat est que les coefficients de la force de rappel sont négatifs et significativement différent de zéro au seuil statistique de 1% pour la plupart et au seuil de 5% pour certains. La validité de la spécification des modèles estimés est établie. En rappel, la force de rappel n’est autre que le paramètre de convergence. Ce résultat confirme la présence d’une relation de long terme entre la croissance économique et les variables explicatives retenues.

Il ressort de l'analyse de ces résultats que l'indice composite de développement des TIC a un effet positif et significatif au seuil de 1% sur la croissance économique. Cela implique que la diffusion des TIC dans l'UEMOA est favorable à l'augmentation du niveau de la croissance. Une amélioration de la diffusion des TIC, se traduisant par un accroissement de l'indicateur composite d'un point contribue, toutes choses étant égales par ailleurs, à une hausse du PIB par habitant de 4,07 %. Ces résultats corroborent ceux d'Awad et Albaity (2022) qui ont trouvé, à l'aide d'un indice composite des TIC que les TIC contribuaient directement à la croissance comme le propose les théories de la croissance.

Les résultats montrent également des coefficients positifs et statistiquement significatifs au seuil de 5% pour les différents indicateurs de la diffusion des TIC (Téléphonie mobile, Internet, Téléphonique fixe). Cela signifie qu'à long terme, une amélioration du niveau de ces différentes composantes de la diffusion des TIC agit de façon positive sur la croissance du PIB par habitant des pays de l'UEMOA. Ces résultats corroborent ceux de Qiang et al. (2009), Chavula (2013) et Coulibaly et al. (2020). En effet, Qiang
(2009) montre, dans une analyse visant à tester l'impact du taux de pénétration des télécommunications sur les taux de croissance économique au niveau de 120 pays, que l'accroissement du taux de pénétration des téléphones mobiles entraîne une augmentation de la croissance économique dans les pays en développement. Chavula (2013) a quant à lui, étudié l'impact du téléphone mobile, du téléphone fixe et de l'Internet sur le revenu par habitant de 49 pays africains au cours des périodes 1990-2007. Il a constaté que le téléphone fixe et le téléphone mobile ont un impact positif et significatif sur la croissance économique de ces pays. Coulibaly et al. (2020) ont analysé également les effets de l'investissement dans les télécommunications et de la diffusion des TIC sur la croissance économique dans l'Union économique et monétaire ouest-africaine. Les résultats ont montré que la diffusion du téléphone mobile et de l'internet au sein de l'UEMOA affecte positivement et significativement la croissance économique à long terme.

Cependant, les résultats montrent que les effets marginaux de la téléphonie mobile, de l'internet et de la téléphonie fixe sont très faibles. Ces effets marginaux sont respectivement de 0,0010, 0,0030 et de 0,0145 au seuil de 5%. L'effet marginal de l'indice composite est relativement plus élevé et se situe à 0,0407. Cette faiblesse relative de l'effet des TIC sur la croissance économique peut s'expliquer par l'introduction assez tardive des TIC au niveau de l'UEMOA (Chabossou, 2018). En plus, les pays de l'Union sont des pays qui consomment principalement les technologies numériques importées et ne possèdent pas assez d'infrastructures numériques. Ces explications corroborent les conclusions de Cronin et al. (1991) qui affirment que les pays qui possèdent plus d'infrastructures numériques sont ceux qui connaissent une croissance plus forte de leur production.

La plupart des variables de contrôle ont le signe attendu. La formation brute du capital fixe, le capital humain et l'investissement direct étranger ont un effet positif et significatif sur la dynamique de croissance conformément à la théorie de la croissance endogène. Par contre, l'ouverture commerciale a un effet négatif et significatif sur la croissance économique.

La formation brute du capital fixe a un effet positif et significatif (modèle 1 à 4) sur la croissance économique. Ce résultat signifie qu'une amélioration du capital physique entraîne une hausse de la croissance économique. Ce qui confirme la théorie économique qui considère l'investissement comme une variable clé de la croissance économique. La décomposition de la croissance suivant le modèle de Solow montre que près de 60% de la croissance en Afrique subsaharienne entre 1996 et 2014 est attribuable à la formation brute de capital fixe (Banque Mondiale, 2018). Ce résultat est conforme aux résultats des auteurs tels que Gong et al. (2012) qui ont montré que l'investissement en capital physique est l'un des facteurs
importants de la croissance de la production nationale et de sa qualité et exerce
un effet positif sur la croissance économique.

De même, le capital humain influence positivement et significativement (modèle 1 à 4) la croissance économique. Une hausse de la formation brute de capital fixe de 1% entraîne une hausse de la croissance économique de 0,390% à long terme. Le capital humain influence également positivement la croissance économique à long terme. Une hausse du niveau du capital humain conduit à une hausse de la croissance économique à long terme. Ce résultat est conforme aux hypothèses du modèle de croissance endogène. Conformément aux prédictions de Lucas (1988), le capital humain favorise la croissance économique.

L'investissement direct étranger a un effet positif et significatif sur la croissance économique lorsque les TIC sont captés par le téléphone fixe, l'internet et le téléphone mobile mais il est non significatif lorsqu'on utilise l'indice composite des TIC. Ce résultat est conforme aux attentes théoriques. S'il est vrai que plusieurs travaux ont abouti à un effet ambigu de cette variable sur la croissance économique. On considère que l'IDE est comme un ingrédient essentiel à une croissance économique solide et au développement, notamment parce que l'essence même du développement économique réside dans le transfert rapide et efficace et l'adoption des meilleures pratiques d'un pays à l'autre (Klein et al, 2001). Borensztein et al (1998) et Xu (2000) démontrent que l'IDE apporte la technologie, d'où une hausse de la croissance, mais seulement dans la mesure où le pays hôte possède un seuil minimal de capital humain.

L'ouverture commerciale a présenté un effet négatif et significatif au seuil de 1% sur la dynamique de la croissance pour toutes les régressions. L'effet négatif de l'ouverture commerciale ne surprend guère, il est conforme à nos prédictions et vient justifier les critiques apportées au système des échanges internationaux au sein de l'Union. Les pays membres de l'Union ont en effet une économie purement dépendante basée plus sur l'importation que sur l'exportation. Les produits exportés par la plupart de ces pays sont essentiellement des matières premières (cacao, café, coton, uranium, or et pétrole) dont les cours sont généralement soumis aux chocs extérieurs. L'exportation brute de ces produits génère moins de valeur ajoutée pouvant stimuler la croissance et par conséquent freine le développement économique au sein de ces pays membres de l'Union. Nos résultats sont conformes aux résultats obtenus par Rivera-Batiz et Romer (1991).
<table><caption>**Tableau 6.** Résultats de long terme de l'estimation de l'effet de la diffusion des TIC (agrégées et désagrégées).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variable expliquée<br>Variables explicatives</th><th colspan="4">Logarithme népérien du PIB par habitant</th></tr><tr><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>2,5663**<br>(0,045)</td><td>2,2433**<br>(0,073)</td><td>2,3297**<br>(0,055)</td><td>1,0204*<br>(0,055)</td></tr><tr><td>Force de rappel</td><td>-0,3792**<br>(0,037)</td><td>-0,3302***<br>(0,006)</td><td>-0,3554**<br>(0,044)</td><td>-0,1537**<br>(0,044)</td></tr><tr><td>Indice de développement des TIC</td><td>0,0407***<br>(0,000)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Téléphone mobile</td><td></td><td>0,0010***<br>(0,000)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Internet</td><td></td><td></td><td>0,0030***<br>(0,000)</td><td></td></tr><tr><td>Téléphone fixe</td><td></td><td></td><td></td><td>0,0145**<br>(0,022)</td></tr><tr><td>Formation brute du capital fixe</td><td>0,0407***<br>(0,000)</td><td>0,0024**<br>(0,052)</td><td>0,0102***<br>(0,000)</td><td>0,0332***<br>(0,000)</td></tr><tr><td>Capital humain</td><td>0,0348***<br>(0,000)</td><td>0,0051***<br>(0,000)</td><td>0,0047***<br>(0,000)</td><td>0,0003<br>(0,746)</td></tr><tr><td>Ouverture commerciale</td><td>-0,0059***<br>(0,000)</td><td>-0,0072***<br>(0,000)</td><td>-0,0051***<br>(0,000)</td><td>-0,0332***<br>(0,000)</td></tr><tr><td>Investissement direct étranger</td><td>0,0021<br>(0,228)</td><td>0,0044*<br>(0,099)</td><td>0,0052**<br>(0,033)</td><td>0,0518***<br>(0,003)</td></tr></tbody></table>

Source : estimations des auteurs.

## Conclusion

Le développement des TIC représente pour les pays en développement une opportunité pour affecter positivement leur croissance économique. L'analyse de l'effet de la diffusion des TIC sur la croissance économique des pays de l'UEMOA a été l'objet de cet article. La revue de littérature théorique et empirique a montré que le débat sur les liens TIC et croissance économique occupe une place centrale dans la communauté des scientifiques des pays développés et en développement, qui cherchent par plusieurs techniques, à expliquer et à orienter le rôle du secteur dans l'activité économique. Pour l'analyse empirique de la relation entre les TIC et croissance économique dans l'UEMOA, l'étude a adopté un modèle de panel dynamique qui a été estimé par un modèle de type ARDL. L'estimation du modèle ARDL en panel à travers le *Pooled Mean Group (PMG)*. Les résultats ont permis de monter qu'à long terme la diffusion des TIC influence positivement la croissance économique dans les pays de l'UEMOA. Ces résultats suggèrent la nécessité pour les décideurs des pays de l'UEMOA de s'engager à développer davantage leurs infrastructures de télécommunications afin d'accélérer au mieux le
processus de croissance de leurs économies. Toutefois, il est à souligner que notre travail comporte quelques limites. En effet, nous pensons que pour le calcul de l'indice composite de la diffusion des TIC, la prise en compte de seulement trois indicateurs des TIC à savoir, le taux de pénétration du téléphone fixe et mobile et de l'internet sur onze indicateurs identifiés par l'Union internationale des télécommunications pourrait statistiquement diminuer la significativité de nos résultats.

**Conflit d'intérêts** : Les auteurs n'ont signalé aucun conflit d'intérêts.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.

**Déclaration de financement** : Les auteurs n'ont obtenu aucun financement pour cette recherche.

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