# Effets du terrorisme et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest

Palakiyem Kpemoua

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## To cite this version:

Palakiyem Kpemoua. Effets du terrorisme et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest. Modélisation et analyse économique, A paraître, 1 (1). hal-05470982

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Submitted on 22 Jan 2026

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# Effets du terrorisme et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest

Palakiyèm KPEMOUA

MPDC-Togo

kpemouap@yahoo.fr

## Résumé<fnref n="1" />

Cette étude analyse les effets antagonistes du terrorisme et de l'intégration économique sur le commerce bilatéral au sein de la Communauté Économique des États de l'Afrique de l'Ouest (CEDEAO) et de l'Union Économique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) sur la période 1975-2019. En mobilisant un modèle de gravité structurel augmenté et l'estimateur du pseudo-maximum de vraisemblance de Poisson à effets fixes de grande dimension (PPMLHDFE), nous contrôlons l'hétérogénéité non observée et les résistances multilatérales. Les résultats indiquent une forte résilience des accords régionaux : l'intégration au sein de l'UEMOA et de la CEDEAO stimule significativement les échanges intra-zone. Toutefois, le terrorisme agit comme une friction majeure qui réduit le commerce bilatéral. De manière notable, l'analyse révèle que l'impact de l'insécurité est conditionnel à la géographie : le partage d'une frontière commune, loin de jouer son rôle traditionnel de facilitateur, tend à aggraver les effets négatifs du terrorisme, suggérant une vulnérabilité accrue des zones frontalières aux chocs sécuritaires et aux trafics informels.

**Mots-clés** : Terrorisme, Intégration régionale, Modèle de gravité, PPMLHDFE, Afrique de l'Ouest

<footnote n="1">¹ Pour citer cet article : KPEMOUA, P. (2026). Effets du terrorisme et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique. *Modélisation & Analyse Economique*, Vol.1 n°1.</footnote>
Abstract

This study analyzes the conflicting effects of terrorism and regional integration on bilateral trade within the Economic Community of West African States (ECOWAS) and the West African Economic and Monetary Union (WAEMU) over the period 1975–2019. Using an augmented structural gravity model and the Poisson Pseudo-Maximum Likelihood estimator with High-Dimensional Fixed Effects (PPMLHDFE), we robustly identify the impact of insecurity. The results indicate that while regional integration significantly boosts intra-regional trade, terrorism acts as a severe impediment. Crucially, the analysis reveals that the negative impact of terrorism is heterogeneous: sharing a common border exacerbates the trade-reducing effect of insecurity, turning geographical proximity into a vulnerability rather than an advantage.

**Keywords:** Terrorism, Regional Integration, Gravity Model, PPMLHDFE, West Africa
# 1. Introduction

L'Afrique de l'Ouest présente aujourd'hui un paradoxe économique et sécuritaire saisissant. D'une part, la région s'est engagée dans un processus d'intégration approfondi à travers la CEDEAO et l'UEMOA, visant à stimuler le commerce intrarégional. D'autre part, elle fait face à une recrudescence d'attaques terroristes qui, partant du Sahel, menacent désormais les États côtiers du Golfe de Guinée, comme le soulignent Kohnert (2022) et Aubyn (2021). Cette insécurité n'est pas un phénomène récent dans la région, mais elle s'est intensifiée, alimentée par des facteurs structurels et politiques complexes (Nubukpo, 2024 ; Ike et Chan, 2022).

Sur le plan théorique, le terrorisme agit comme une friction commerciale majeure. Dans le cadre du modèle de gravité structurel, il est assimilé à une augmentation des coûts de transaction, agissant comme une taxe implicite sur les échanges (Mirza et Verdier, 2006). Bandyopadhyay et al. (2017) précisent que cet effet passe notamment par l'accroissement des primes d'assurance et des coûts de transport. De plus, la réponse sécuritaire des États, contrôles aux frontières et inspections accrues, résultent souvent d'interactions stratégiques qui, paradoxalement, freinent la fluidité des échanges visée par l'intégration (Mirza et Verdier, 2006 ; Enders et Sandler, 2012).

Malgré ces prédictions théoriques, les évidences empiriques demeurent ambiguës. Si les travaux pionniers de Nitsch et Schumacher (2004), confirmés récemment par Avrim (2024) ou Pham et Nguyen (2024), établissent un effet négatif significatif sur les flux bilatéraux, d'autres études, comme celles d'Egger et Gassebner (2015) ou de Li (2009), concluent à l'absence d'impact significatif. Plus surprenant encore, Julius et al. (2019) observent parfois une corrélation positive dans des zones comme la SADC, qu'ils attribuent à des effets de substitution ou au niveau de revenu des partenaires. Cette hétérogénéité suggère l'existence de mécanismes complexes, incluant des effets de débordement spatiaux où l'instabilité des voisins affecte le commerce national (De Sousa et al. 2010 ; Bandyopadhyay et al. 2019).

Dans le contexte ouest-africain, bien que l'intégration soit documentée, peu d'études analysent conjointement ces dynamiques sur une longue période en tenant compte des spécificités locales comme le commerce transfrontalier informel, souvent exacerbé par l'instabilité (Sekrafi et al., 2020 ; PNUD, 2019). L'objectif de cet article est donc d'évaluer les effets du terrorisme sur le commerce bilatéral en Afrique de l'Ouest et d'identifier ses canaux de transmission, notamment le rôle des frontières communes identifié comme critique par Fratianni et Kang (2006).
Cette étude contribue à la littérature sur trois points. Premièrement, elle couvre la période étendue 1975-2019. Deuxièmement, elle introduit des mesures fines capturant la simultanéité des chocs. Troisièmement, elle adopte une méthodologie rigoureuse fondée sur l'estimateur PPML à effets fixes de grande dimension suggéré par Correia et al. (2020) et Larch et al. (2019). Cette approche permet de traiter efficacement les flux nuls et l'hétéroscédasticité, tout en contrôlant les résistances multilatérales, offrant ainsi des résultats plus robustes que les méthodes standard souvent critiquées pour leur sensibilité (Santos Silva et Tenreyro, 2006).

Nos résultats indiquent que si l’intégration favorise le commerce, le terrorisme le réduit significativement. De manière notable, et conformément aux intuitions de Fratianni et Kang (2006), nous montrons que le partage d’une frontière commune tend à aggraver cet impact négatif dans la région, transformant les interfaces géographiques en zones de vulnérabilité.

La suite de cet article est organisée comme suit. La section 2 présente les faits stylisés et la revue de la littérature. La section 3 expose la méthodologie et les données. La section 4 détaille les résultats empiriques. Enfin, la section 5 conclut et propose des recommandations.

## 2. Tendances du terrorisme et du commerce en Afrique de l'Ouest

La comparaison des évolutions du pourcentage des pays affectés par le terrorisme (échelle de gauche) dans la région ouest-africaine et du commerce intracommunautaire (échelle de droite) de 1975 à 2019, permet de constater que ces évolutions ont été irrégulières (voir graphique ci-dessous). Les évolutions du commerce intracommunautaire montrent que l'UEMOA présente un meilleur dynamisme comparé à celui de la CEDEAO.

En effet, de 1994 à 2019, les parts moyennes respectivement des exportations intrarégionales dans les exportations totales et des importations intrarégionales dans les importations totales des pays de l'UEMOA sont de 16,93% et 10,11%. Les parts du commerce intracommunautaire d'exportations ont augmenté de 3,58% en 1994 à 19,11% en 1999 et diminué de 18,74% en 2000 à 14,3% en 2015, avant d'entamer une nouvelle progression à partir de 2018 (18,52%) pour atteindre en 2019 un niveau de 20,84%. Au cours de la période, le niveau le plus élevé a été atteint en 2017 avec 22,85%. Pour ce qui concerne le commerce d'importations, l'évolution a été quasi similaire mais avec des niveaux plus bas. En effet, ledit commerce est passé de 3,88% en 1994 à 16,98% en 2000 (niveau le plus élevé de toute la période). Ce commerce a ensuite oscillé pour atteindre un niveau de 10,57% en 2019. Selon les parts des exportations communautaires sur les exportations totales de la zone, les principaux pays qui dépendent de ce commerce sont le Togo (40,75%), le Mali (37,84%), le Sénégal (30,60%), le Burkina Faso
(28,69%) et le Niger (19,45%) alors que la Côte d'Ivoire, principal pays en termes du Produit intérieur brut (PIB) ne représente que (11,35%). S'agissant du commerce d'importations ce sont le Mali (36,12%), la Guinée-Bissau (22,26%), le Burkina Faso (21,48%) et le Niger (12,19%) qui apparaissent comme les principaux importateurs de la zone. Ces évolutions ont parfois été impactées par les incidents terroristes dans la sous-région.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Graphique : Pourcentages des pays affectés par des incidents des activités terroristes et du commerce intracommunautaire en Afrique de l'Ouest</figcaption></figure>

Note : Terro signifie terrorisme

Source : Auteur, à partir des données miroirs de la base de données UN Comtrade et GTD

En effet, si le pourcentage des pays affectés par le terrorisme était relativement élevé de 85,71% en 1994-1995 liés au début des processus démocratiques, on constate que ce phénomène a impacté aussi leur commerce bilatéral. Le pourcentage des pays affectés par le terrorisme a diminué pour atteindre un niveau de 37,50% en 2001 et 12,50% en 2004. En revanche, les années 2005, 2007 et 2009 ont enregistré les pourcentages les plus importants (62,50%) après ceux de 1994-1995. De 2010 à 2018, on observe une oscillation du pourcentage des pays affectés passant soit de 50% (2010-2011 ; 2014, 2016-2017) à 62,50% (2012-2013 ; 2015 ; 2018) avant d'atteindre un seuil de 75% en 2019. Ces évolutions sont consécutives à la recrudescence dudit phénomène depuis le début des années 2000, marquées par les événements du 11 septembre 2001 survenus aux USA, les conflits ou tensions ethniques, des répressions policières associées aux contestations électorales, les coups d'Etat de tout genre, la montée des mouvements islamistes, les événements et émeutes en Côte d'Ivoire de 1999 à 2011, ceux du « printemps arabe » dont les effets de débordements ont atteint les pays côtiers du Golfe de Guinée à travers les pays sahéliens, etc.

Pour la CEDEAO, malgré les protocoles et accords signés par les pays membres (protocole relatif à la libre circulation des travailleurs (1979), les accords relatifs à la route interétatique,
les transports et l'assistance administrative mutuelle en matière douanière (1982), l'accord sur les droits de résidence et établissement et l'adoption du schéma de libéralisation des échanges (1979) avec l'entrée en vigueur du Tarif extérieur commun (TEC CEDEAO) en 2015), les progrès dans le développement du commerce et les relations économiques au sein de la région n'ont pas été satisfaisants. Par exemple, la part des exportations intrarégionales dans les exportations totales des pays de l'Union, qui était de 4,27% en 1975 et 3,01% en 1980, ont augmenté faiblement pour atteindre 6,51% en 1995 et 14,15% en 2019. Ces évolutions irrégulières ont atteint des niveaux parfois élevés de 15,38% et 15,01% en 1998 et 2016 avec un faible niveau de 6,93% en 2010.

S'agissant du commerce d'importations, on constate que les niveaux sont plus faibles. En effet, la part des importations intrarégionales dans les importations totales passe de 3,87% en 1975 avec une augmentation quasi régulière pour atteindre 5,98% en 1985. Ensuite, elle a diminué de façon irrégulière jusqu'en 1994 pour atteindre 1,57% avant de connaître un regain de dynamisme jusqu'en 2005 pour un niveau de 13,01%. De 2006 à 2019, elle a oscillé en passant de 9,77% à 6,88% avec un pic en 2008 (11,58%). Globalement de 1975 à 2019, les parts moyennes respectivement des exportations intrarégionales dans les exportations totales et des importations intrarégionales dans les importations totales des pays de la CEDEAO sont de 9,22% et 7,39%.

Les principaux pays qui ont tiré le commerce de l'Union en termes d'exportations sont principalement le Sénégal (58,13%), le Togo (44,03%), le Mali (39,82%), le Burkina Faso (34,60%), le Niger (32,46%), le Bénin (20,35%), la Côte d'Ivoire (19,55%), le Ghana (15,62%), la Gambie (14,70%) alors que le Nigéria, principal pays en termes de PIB en Afrique et dans la région ne représente que (4,62%). S'agissant du commerce d'importations, ce sont le Mali (37,87%), le Burkina Faso (25,93%), la Côte d'Ivoire (19,83%), la Guinée-Bissau (19,19%), le Niger (18,79%) et la Gambie (18,39%) qui apparaissent comme les principaux importateurs de la zone. Ces résultats reflèteraient selon Agbodji (2007), Ackah et al. (2012) et Osabuohien et al. (2017), le niveau quelque peu faible de coopération mutuelle au sein de la CEDEAO, la similarité des produits fabriqués. Selon eux, le commerce est resté concentré dans quelques secteurs, associés à la faible valeur ajoutée des produits échangeables résultant du faible niveau d'industrialisation limitant la capacité de diversification des échanges. En outre, malgré l'existence du Traité de la CEDEAO qui est censé favoriser les échanges au sein de la région, les barrières au commerce intrarégional, la qualité des infrastructures liées au commerce,
l'existence du commerce frauduleux non enregistré ou informel et les pratiques anormales
restreignent encore la libre circulation des biens et des personnes.

S'agissant des incidents terroristes, si le Cap-Vert est le seul pays à n'avoir jamais été touché, on constate que de 1975 à 1990, le pourcentage des pays de la CEDEAO ayant enregistré ledit phénomène n'a guère dépassé 20% avec deux pics de 18,75% enregistré en 1980 et 1990. De 1991 à 1997, les processus démocratiques entamés dans la quasi-totalité des pays ont vu le pourcentage de pays affectés par les incidents terroristes évolué de façon irrégulière passant de 43,75% à 62,50% (1996) pour revenir à 43,75% en 1997. De 1998 à 2019, on a enregistré des pourcentages relativement faibles par rapport à la période précédente avec des niveaux de 18,75% à 60%. Les exceptions concernent les années 2005, 2012-2015, 2017 avec un pourcentage de 46,67% et 2016, 2018 et 2019 avec respectivement 53,33% et 60%.

En effet, pour Nubukpo (2024), Ike et Chan (2022), Kohnert (2022) et Rapport GAFI (2013), le terrorisme en Afrique de l'Ouest n'est pas un phénomène récent. Il serait soutenu par plusieurs facteurs, entre autres l'existence de vastes économies informelles basées sur les espèces, l'instabilité politique, la violence ethno-religieuse et communautaire, la corruption endémique, la pauvreté galopante, les inégalités de revenus, le taux élevé du chômage, l'accroissement démographique, le sous-emploi. Selon Kohnert (2010), les luttes intestines des élites politiques et militaires qui ont abouti au terrorisme, étaient notoires dans les États fragiles et défaillants d'Afrique de l'Ouest au cours des dernières décennies, par exemple au Libéria, en Sierra Leone et en Guinée-Bissau. En outre, il existe des problèmes communs de longue date qui alimentent le terrorisme dans presque tous les pays d'Afrique de l'Ouest, tels que les conflits entre agriculteurs et éleveurs, la négligence politique de certaines régions d'un pays au profit d'autres, l'immigration extra-légale, la xénophobie, l'ethnicisation des conflits et l'instrumentalisation des groupes d'autodéfense (Engels, 2021).

Bien qu'il puisse apparaître un lien entre le terrorisme et le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest, les études portant sur plusieurs pays ont trouvé des résultats ambigus et demandent qu'on y prête attention.

### 3. Revue de la littérature

La littérature économique des effets du terrorisme sur le commerce bilatéral des nations est récente. Cette section va examiner brièvement cette littérature à la fois théorique et empirique.
### 3.1. Revue théorique : mécanismes de transmission du terrorisme au commerce international

Le fondement théorique de l'analyse des effets du terrorisme sur le commerce bilatéral repose majoritairement sur le modèle de gravité structurel, dans lequel l'insécurité agit comme une friction commerciale assimilable à une augmentation des coûts de transaction. La littérature théorique identifie trois canaux principaux par lesquels le terrorisme altère les flux commerciaux : l'augmentation directe des coûts opérationnels, les effets indirects liés aux mesures de sécurisation, et la destruction des capacités productives.

#### 3.1.1. Le terrorisme comme coût de transaction additionnel

Dans le cadre analytique de référence proposé par Mirza et Verdier (2006), le terrorisme est modélisé comme un facteur augmentant les coûts de transaction, agissant ainsi comme une taxe implicite sur les échanges. Cet effet direct se manifeste par une modification du comportement des agents économiques, qui intègrent une prime de risque dans leurs échanges avec des partenaires situés dans des zones jugées « non sécurisées » (qu'il s'agisse du pays source, de destination ou de transit).

Bandyopadhyay et al. (2017) précisent que cette augmentation des coûts prend notamment la forme d'un accroissement des primes d'assurance pour le fret et le transport de marchandises vers les pays à haut risque. L'incertitude et l'anxiété générées par la menace terroriste poussent les agents à se détourner de ces marchés, augmentant de facto la distance économique entre les partenaires commerciaux.

#### 3.1.2. Effets indirects : la réponse sécuritaire et l'effet frontière

Au-delà de l'impact direct des attaques, la littérature souligne que la réaction des États constitue un canal de transmission tout aussi puissant. Mirza et Verdier (2006) démontrent que les mesures de lutte contre le terrorisme ne sont pas exogènes mais résultent d'interactions stratégiques entre les organisations terroristes et les autorités gouvernementales.

L'intensification des contrôles aux frontières, le durcissement des réglementations douanières et les inspections accrues de la mobilité des biens et des personnes alourdissent les procédures administratives. Ces politiques sécuritaires, mises en œuvre en réponse à la menace, engendrent des coûts indirects qui freinent la fluidité des échanges. Ce mécanisme est particulièrement
critique dans le contexte de l'intégration régionale, où la porosité des frontières, censée
favoriser le commerce, devient une vulnérabilité sécuritaire incitant au rétablissement des
barrières non tarifaires.

3.1.3. Externalités spatiales et destruction de capacités

Enfin, la théorie suggère que le terrorisme induit des effets de débordement spatiaux et sectoriels. Sur le plan spatial, Mirza et Verdier (2006) établissent que le commerce bilatéral n'est pas seulement affecté par les incidents survenant dans les pays partenaires, mais également par la proximité géographique ou culturelle avec des zones de conflit. Il se produit un effet de diversion des échanges : les flux se détournent des pays voisins des foyers terroristes ou de ceux partageant des affinités (religieuses ou linguistiques) avec les zones instables, au profit de pays jugés plus sûrs.

Sur le plan sectoriel, Bandyopadhyay et al. (2017) notent que le terrorisme peut endommager
physiquement l'infrastructure productive, réduisant l'offre exportable. Paradoxalement, cette
destruction de la capacité de production nationale peut, dans certains cas, accroître les échanges
via une augmentation forcée des importations pour pallier les déficits internes, rendant l'effet
net sur le volume global du commerce ambigu.

En somme, le cadre théorique suggère que le terrorisme agit comme une force de désintégration économique, augmentant la « résistance » au commerce par le biais de l'insécurité et des coûts de transaction, contraignant ainsi potentiellement les effets bénéfiques des accords d'intégration régionale.

Si ce cadre théorique établit clairement les mécanismes par lesquels l'insécurité agit comme un
frein aux échanges, principalement via les coûts de transaction et les mesures de protection, la
quantification de ces effets reste sujette à débat. En effet, la transposition de ces modèles à la
réalité des données ne confirme pas systématiquement une relation univoque. Il convient dès
lors d'examiner la littérature empirique qui, au-delà de la validation des prédictions théoriques,
met en lumière des résultats parfois contrastés selon les zones géographiques et les
méthodologies employées.
## 3.2. Revue de la littérature empirique : des résultats contrastés aux spécificités régionales

L'analyse empirique des effets du terrorisme sur les échanges commerciaux a produit une littérature abondante mais dont les conclusions demeurent hétérogènes. Si un consensus relatif émerge quant à l'impact négatif global du phénomène, l'ampleur et la direction de ces effets varient considérablement selon les méthodologies, les périodes et les zones géographiques considérées.

### 3.2.1. L'effet dépressif du terrorisme sur les flux commerciaux

Les travaux pionniers, notamment ceux de Nitsch et Schumacher (2004), mobilisant des modèles de gravité sur un large panel de plus de 200 pays, établissent que le terrorisme transnational exerce un effet négatif significatif sur les flux commerciaux bilatéraux. Cette relation défavorable est corroborée par des études sectorielles récentes, telles que celle de Pham et Nguyen (2024) sur les services financiers, qui observent une contraction des échanges proportionnelle à l'augmentation des incidents chez les partenaires commerciaux. Toutefois, ces derniers nuancent ce résultat en soulignant le rôle atténuateur de la qualité des institutions financières : des systèmes robustes permettent de mieux absorber le choc sécuritaire.

### 3.2.2. La dimension spatiale : effets de frontières et externalités

Au-delà de l'impact direct, la littérature met en évidence la complexité des dynamiques spatiales. Fratianni et Kang (2006) montrent que l'effet du terrorisme n'est pas uniforme : si les coûts commerciaux liés à l'insécurité diminuent avec la distance géographique, le partage d'une frontière commune tend paradoxalement à aggraver l'impact négatif sur le commerce bilatéral.

Par ailleurs, l'existence d'externalités transfrontalières est largement documentée. De Sousa et al. (2010) ainsi que Bandyopadhyay et al. (2019) confirment que le commerce d'un pays subit les retombées négatives de l'instabilité de ses voisins. Avrim (2024), dans son analyse du cas turc, observe toutefois une dichotomie intéressante : alors que le terrorisme domestique pèse sur les exportations, les incidents dans les pays limitrophes peuvent parfois stimuler positivement les échanges, suggérant des effets de substitution.

### 3.2.3. Hétérogénéité structurelle et résultats divergents

L'impact du terrorisme semble également conditionné par le niveau de développement des partenaires. Haq et al. (2018) notent que l'effet négatif est statistiquement plus marqué lorsque les échanges s'opèrent entre un pays du Sud et un pays du Nord.
Cependant, certaines études remettent en cause la généralisation de cet impact négatif. Egger et Gassebner (2015) ne trouvent aucun effet significatif à court terme des attaques transnationales. Plus surprenant encore, Julius et al. (2019), en étudiant la Communauté de développement de l'Afrique australe (SADC), révèlent que le terrorisme a pu provoquer une augmentation du commerce bilatéral, un résultat contre-intuitif qu'ils attribuent au niveau de revenu des partenaires et à une possible reconfiguration des flux vers les pays à revenu faible et intermédiaire. Fratianni et Kang (2006) suggèrent d'ailleurs que les résultats significatifs obtenus par Nitsch et Schumacher (2004) pourraient être spécifiques à leur échantillon et non généralisables.

En somme, la littérature existante offre des résultats ambigus, oscillant entre des impacts négatifs, positifs ou non significatifs. Ces divergences s'expliquent en partie par le traitement méthodologique des données, notamment la gestion inadéquate des flux commerciaux nuls, et par la faible prise en compte des spécificités de l'Afrique de l'Ouest. Ces lacunes justifient la nécessité d'une nouvelle analyse empirique adaptée au contexte régional.

Face à ces résultats mitigés et aux limites méthodologiques identifiées dans les travaux antérieurs, notamment la sensibilité aux flux nuls et l'absence d'effets fixes multidimensionnels, cette étude propose une approche économétrique renouvelée. La section suivante expose la stratégie d'identification retenue, fondée sur un modèle de gravité structurel augmenté et l'estimateur PPML à effets fixes de grande dimension, afin d'isoler avec précision l'impact du terrorisme dans le contexte spécifique de la CEDEAO et de l'UEMOA.

# 4. Méthodologie et données

## 4.1. Méthodologie

Pour estimer les effets des incidents terroristes et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest, à l'instar de Mirza et Verdier (2006), Fratianni et Kang (2006) et Julius et al, (2019), le modèle théorique de gravité à spécifier se présente comme suit :

$$ Com_{ij} = \alpha_0 (Y_i Y_j)^{\alpha_1} Dist_{ij}^{\alpha_2} A_{ij}^{\alpha_3} \varepsilon_{ij} \quad (1) $$

Où Comij, représente la valeur du commerce bilatéral entre le pays i et le pays j; Y_i et Y_j représentent le Produit Intérieur Brut (PIB) du pays i et du pays j; Distij est une mesure générique des coûts de transaction entre i et j. Il comprend généralement les coûts de transport mais peut également inclure tous les autres coûts de transaction possibles. Aij représente un ensemble de
variables quantitatives et qualitatives ; les αᵢ sont des paramètres à estimer et εᵢⱼ est un facteur de nuisance. Le paramètre α₁ est supposé positif, le paramètre α₂ est négatif alors que α₀ est une constante. En effet, un niveau élevé de revenu (PIB) implique un niveau élevé de la production donc une plus grande capacité à importer ou à exporter ; tandis que la distance, intuitivement, est souvent considérée comme une estimation des coûts de transport. Ainsi, plus elle est élevée, plus les coûts de transport sont élevés, moins les pays commercent entre eux. Elle intègre en général les coûts de transaction et d'information (Avom et Mignamissi, 2013). S'agissant des signes du paramètre α₃, ils dépendent de la nature des variables considérées. Comᵢⱼ désigne le montant des importations du pays i en provenance du pays j.

Exprimée sous forme logarithmique, l'équation (1) peut être reformulée comme ci-après :

$$ \ln(Com)_{ijt} = \alpha_0 + \alpha_1 \ln(Y_{it}Y_{jt}) + \alpha_2 \ln(Dist_{ij}) + \alpha_3 A_{ij} + \varepsilon_{ijt} \quad (2) $$

t exprime le temps.

Pour capter l'effet du terrorisme sur les flux de transactions internationales, Mirza et Verdier (2006) considèrent que Distᵢⱼ doit être définie comme une fonction croissante de la menace terroriste unilatéralement dans les deux pays et des politiques de sécurité adoptées en montrant que le terrorisme augmente les coûts des transactions. Après avoir pris en compte deux autres sources de coûts de transaction, Distᵢⱼ est formulée comme suit :

$$ Dist_{ijt} = dist_{ij} e^{(\beta_1 Front_{ij} + \beta_2 Lang_{ij})} H(Ter_{it}, Ter_{jt}) \quad (3) $$

Frontᵢⱼ est une variable muette indiquant si les deux pays échangistes sont des pays frontaliers ; Langᵢⱼ variable muette indiquant si les deux pays échangistes ont en partage une langue officielle commune. En conséquence, les paramètres β₁ et β₂ sont supposés positifs car devant favoriser le rapprochement entre les pays coéchangistes. distᵢⱼ représente la distance géographique entre les pays i et j et invariante dans le temps, considérée comme un élément des coûts de transport. Terᵢₗt et Terⱼₗt sont les menaces « perçues » ou incidences d'activité terroriste dans les pays i et j à l'instant t. H(.) est une fonction qui augmente en Terᵢₗt et Terⱼₗt (c'est-à-dire ont des paramètres positifs). L'équation (2) devient alors :

$$ \ln(Com)_{ijt} = \alpha_0 + \alpha_1 \ln(Y_{it}Y_{jt}) + \alpha_2 \ln(dist)_{ijt} + \alpha_3 Front_{ijt} + \alpha_4 Lang_{ijt} + \alpha_5 Ter_{it} + \alpha_6 Ter_{jt} + \alpha_7 A_{ij} + \varepsilon_{ijt} \quad (4) $$

Où α₃, α₄ sont des paramètres positifs, exprimant le pourcentage d'augmentation des échanges dû à l'existence d'une frontière ou au partage d'une langue officielle commune (prennent la valeur 1 si les deux pays partagent une même frontière ou une langue commune nulle sinon) ;
$\alpha_5$,$\alpha_6$ sont des paramètres négatifs qui captent les effets des incidences d'activité terroriste. Les variables $Ter_{it}$ et $Ter_{jt}$ prennent la valeur 1 si un incident terroriste est notifié quel que soit sa nature et nulle sinon. Contrairement à la plupart des auteurs susmentionnés, les variables $Ter_{ij1t}$ et $Ter_{ij2t}$ sont ensuite introduites dans les estimations pour prendre en compte les effets des incidents d'activité terroriste sur le commerce bilatéral des pays coéchangistes prenant respectivement la valeur 1 lorsque les deux pays ont été touchés la même année et lorsque au moins un incident a été enregistré dans l'un des pays et nulle sinon.

En outre, comme le durcissement des frontières bilatérales génère un mélange d'effets de création et de détournement d'échanges entre deux pays et leurs partenaires, les modèles de gravité ne réagissent pas seulement aux coûts des échanges bilatéraux mais aussi aux facteurs de « résistance multilatérale » qui dépendent de tous les coûts des échanges bilatéraux (Anderson et Van Wincoop, 2003). Ainsi, aux variables traditionnelles susmentionnées, certains auteurs ont généralement ajouté d'autres variables. Elles peuvent être quantitatives (similarité des économies, le taux de change nominal bilatéral (TCR), prime de change sur le marché parallèle, la volatilité du taux de change nominal bilatéral (VCR), etc.) et/ou qualitatives (liens sociologiques et historiques, position géographique, variables d'intégration, etc.).

Rose et Van Wincoop (2001) et Feenstra (2004) recommandent aussi l'utilisation des termes de résistance multilatérale ou relatifs aux effets fixes des pays. Cependant, comme le soulignent Baldwin et Taglioni (2006), dans un contexte de données de panel, les résistances multilatérales vers l'intérieur et vers l'extérieur devraient varier avec le temps. Par conséquent, une spécification appropriée de l'équation de gravité avec des données de panel doit prendre en compte les effets fixes pays-temps comme dans Baier et Bergstrand (2007), Olivero et Yotov (2012) et Anderson et Yotov (2016). Aussi, pour faire ressortir les effets de l'intégration régionale ou des accords commerciaux, à l'instar de Bayoumi et Eichengreen (1995), Frankel (1997) et Soloaga et Winters (2001) des variables muettes en termes de création et de détournement de commerce sont introduites.

À partir du modèle théorique, des développements ci-dessus, le modèle empirique est le modèle de gravité structurel augmenté en ajoutant au modèle standard d'autres variables relatives aux facteurs de résistance ou de promotion du commerce. Ainsi, le modèle de gravité augmentée à estimer est le suivant :
$$
\begin{align}
\ln(\text{Com})_{ijt} ={}& \alpha_0 + \alpha_1 \ln(\text{PIB}_{it}\text{PIB}_{jt}) + \alpha_2 \ln(\text{dist})_{ijt} + \alpha_3 \text{Front}_{ij} + \alpha_4 \text{Lang}_{ij} + \alpha_5 \text{Ter}_{it} \nonumber \\
& + \alpha_6 \text{Ter}_{jt} + \alpha_7 \ln(\text{Remot})_{ijt} + \alpha_8 \ln(\text{Siml})_{ijt} + \alpha_9 \ln(\text{TCR})_{ijt} + \alpha_{10} \text{VCR}_{ijt} \nonumber \\
& + \alpha_{11} \text{PrimeChg}_{ijt} * \text{Front}_{ij} + \alpha_{12} \text{Uemoa}_{1ijt} + \alpha_{13} \text{Uemoa}_{2ijt} \nonumber \\
& + \alpha_{14} \text{Cedea}_{1ijt} + \alpha_{15} \text{Cedea}_{2ijt} + \mu_{ij} + \lambda_t + \vartheta_i + \gamma_j + \varepsilon_{ijt} \tag{5}
\end{align}
$$

Où t désigne le temps, μᵢⱼ est le terme d'erreur représentatif de l'effet spécifique bilatéral, λᵢ, vᵢ et γⱼ sont respectivement les effets fixes de l'année, l'importateur et de l'exportateur.

Les autres variables sont définies comme suit :

- Comᵢⱼ est la variable dépendante et désigne le montant des importations du pays i en provenance du pays j. Le choix des importations est motivé par la revue de la littérature et la qualité ainsi que la disponibilité des données. En effet, les données relatives aux importations sont généralement reportées avec plus de précision eu égard aux droits et taxes à collecter (Carrère, 2004). Toutefois, certains auteurs privilégient les données des exportations (Gbetnkom et Avom, 2005). Les données relatives à ces flux d'échanges sont des données miroirs en dollar US courant parce que comme le montre les dernières études spécialisées (Baldwin et Taglioni, 2006), l'utilisation des US dollars constants peut introduire des biais importants dans les résultats obtenus.

- PIBi et PIBj représentent le PIB nominal (dollar US) en Parité de Pouvoir d'Achat (PPA) de 2015 du pays i et du pays j respectivement. L'OCDE (2005) recommande l'utilisation du PIB exprimé au prix du marché en PPA car selon elle, ce PIB exprime mieux le niveau de développement d'un pays lorsqu'on compare des pays avec des revenus assez différents parce qu'on élimine ainsi les différences de niveau de prix entre pays.

- PrimeChgᵢⱼt, est une variable *proxy* introduite dans le modèle comme variable indicatrice des incitations à effectuer le commerce frauduleux ou non enregistré pour capter son effet sur les échanges bilatéraux officiels. La prime de change sur le marché parallèle est considérée comme une incitation à exercer un commerce frauduleux, en particulier en Afrique de l'Ouest où les échanges frauduleux sont non négligeables (Agbodji, 2007). Son signe est supposé positif car elle vient augmenter la valeur du commerce officiel (Agbodji, 2007). Elle est représentée par le ratio entre le taux de change sur le marché parallèle et le taux de change officiel des pays concernés.

- Frontij est une variable qui mesure l'effet frontière. Elle est une variable muette désignant si les deux pays échangistes sont des pays frontaliers ; elle prend la valeur 1
si les deux pays partenaires sont frontaliers et 0 sinon. Son signe est supposé positif indiquant que des pays contigüs ou proches commercent plus que ceux qui sont éloignés (MacCallum, 1995).

- Remotijt ou résistance multilatérale, est une variable qui capte le niveau moyen de tous les obstacles qu'impose un pays vis-à-vis de l'ensemble de ses partenaires et qui vient réduire l'effet escompté d'un accord commercial considéré (Trotignon, 2009). Son signe est supposé positif. Spécifiquement, cette variable est la distance qui sépare deux pays i et j de leurs autres partenaires c'est-à-dire la somme des distances les séparant d'un partenaire l pondérées par le poids du PIB (Yᵢ) de l dans le PIB des pays retenus (Yw), où les poids sont les parts des pays partenaires dans le PIB régional (dénoté par le PIBR). Elle est obtenue en calculant la moyenne arithmétique des valeurs multilatérales de chaque pays. Elle est obtenue à l'instar de (Head et Mayer, 2013) par la formule :

$$ \text{Remot}_i = \sum_l \left( \frac{\text{Dist}_{ij}}{Y_j/Y_R} \right) \qquad (6) $$

- Simlᵢjt permet de capter le type de spécialisation en présence entre les pays. D'après la thèse de Linder (1961), le rapprochement des demandes nationales impulse le commerce intra-branche. Un signe positif du coefficient de la variable est donc attendu alors qu'un signe négatif indiquera plutôt un commerce de nature inter-branche. Il est obtenu de la

$$ \text{manière suivante : } Siml = 1 - \left( \frac{\text{PIB}_i}{\text{PIB}_i+\text{PIB}_j} \right)^2 - \left( \frac{\text{PIB}_i}{\text{PIB}_i+\text{PIB}_j} \right)^2 \qquad (7) $$

- TCR (ij) est le taux de change réel bilatéral à l'incertain de la monnaie du pays i exprimé dans celle du pays j. Il capte l'instabilité mondiale des marchés des changes venant renforcer ou relativiser les avantages du partage d'une monnaie unique (Soloaga et Winters, 2001). Il est introduit dans ce modèle à cause du fait qu'il influence les prix relatifs des biens sur les marchés internationaux (Martinez-Zarzoso et Nowak-Lehmann, 2003). Son signe attendu est positif. Il est obtenu par la formule suivante :

$$ TCR_{ij} = TCNB_{ij} \times \frac{\pi_j}{\pi_i} \qquad (8) $$

Où TCNBᵢⱼ est le taux de change nominal à l'incertain en moyenne annuelle de la monnaie du pays i exprimée dans celle du pays j ; Πj et Πi sont le niveau de l'inflation annuelle des pays j et i.

Les variables susmentionnées à savoir TCR (ij) et VCR sont introduites dans le modèle empirique afin de saisir l'utilité de l'adoption d'une monnaie commune dans la région ouest-africaine.
- La volatilité du taux de change nominal bilatéral (VCR) est introduite en vue d'apprécier le rôle de l'union monétaire sur le commerce intra régional (Agbodji, 2007). Le signe attendu est négatif. Comme Rose (2000), la volatilité sera mesurée par l'écart-type de la différence première du taux de change nominal bilatéral mensuel (en logarithme) de l'année précédente.

- Les effets des variables des accords régionaux à l'intérieur de l'UEMOA et la CEDEAO sont captés par deux groupes de variables à l'instar de Geourjon et al. (2013).

La première ou principale variable d'intérêt teste l'effet de l'appartenance à l'UEMOA et à la CEDEAO sur le commerce entre les pays membres. Il s'agit des variables Uemoa₁, Cedeao₁. Suivant Osabuohien et al. (2015), elle prend les valeurs : 0 = pas d'ACR existant ; 1 = ACNR à sens unique (préférences commerciales non-réciproques) ; 2 = ACR bidirectionnelle (préférences commerciales réciproques entre deux pays : libéralisation) ; 3= accord de libre-échange (préférences commerciales réciproques dans le cadre d'un processus d'intégration régionale) ; 4 = union douanière ; 5 = marché commun ; 6 = union économique conformément à la base de données de la NSF-Kellogg Institute Database on Economic Integration Agreements avec quelques aménagements. Les signes de ces paramètres sont supposés positifs justifiant l'intérêt d'adhérer à un accord commercial (effets de création de commerce).

- Les variables Uemoa₂ et Cedeao₂ captent les effets des regroupements sur les importations en provenance du reste du monde (pays ne participant pas à l'accord). Elle prend la valeur 1 lorsque le pays i n'appartient pas à l'ensemble auquel le pays j participe, et 0 autrement. Leurs signes sont indéterminés.

Ensuite pour tester les canaux par lesquels les effets du terrorisme affectent le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest (les effets indirects), l'équation suivante est estimée:

$$
\begin{align}
\ln(\text{Com})_{ijt} ={}& \alpha_0 + \alpha_1 \ln(\text{PIB}_{it}\text{PIB}_{jt}) + \alpha_2 \ln(\text{dist})_{ijt} + \alpha_3 \text{Front}_{ij} + \alpha_4 \text{Lang}_{ij} \nonumber \\
& + \alpha_5 \text{Ter}_{ij2t} + \alpha_6 \ln(\text{Remot})_{ijt} + \alpha_7 \ln(\text{Siml})_{ijt} + \alpha_8 \ln(\text{TCR})_{ijt} + \alpha_9 \text{VCR}_{ijt} \nonumber \\
& + \alpha_{10} \text{PrimeChg}_{ijt} * \text{Front}_{ij} * \text{Ter}_{ij2t} + \alpha_{11} \text{Uemoa}_{1ijt} + \alpha_{12} \text{Uemoa}_{2ijt} \nonumber \\
& + \alpha_{13} \text{Cedeao}_{1ijt} + \alpha_{14} \text{Cedeao}_{2ijt} + \alpha_{15} \text{Ter}_{ij2t} * \text{Canal}_{ijt} + \mu_{ij} + \lambda_t + \vartheta_i \nonumber \\
& + \gamma_j + \varepsilon_{ijt} \tag{9}
\end{align}
$$

La variable Ter$_{ij2t}$ représente, les effets des activités terroristes dans au moins l'un des pays coéchangistes. Ter$_{ij2t}$ * canal est le terme d'interaction entre les effets des activités terroristes
et une des variables déterminantes du commerce bilatéral des pays coéchangistes. Dans ce papier, le canal du revenu, de la distance, de la frontière et le canal des accords d'intégration régionale seront explorés. Le coefficient α₁₅ représente donc l'effet indirect des activités terroristes sur le commerce bilatéral des pays coéchangistes à travers les différents canaux. Le signe de α₁₅ dépend de la variable canal utilisée. L'hypothèse à tester suppose que les effets du terrorisme vont influencer négativement le commerce bilatéral à travers une baisse des revenus ou de la production, la libre circulation des personnes et des biens en nuisant les effets bénéfiques de l'intégration régionale. En revanche, par rapport à l'éloignement de la capitale ou des centres de grande production à travers la distance géographique va avoir un effet positif sur le commerce bilatéral des pays coéchangistes.

## 4.2. Données et méthode d'estimation

Les données utilisées pour l'estimation des équations des modèles (5) et (9) couvrent les 16 pays de l'Afrique de l'Ouest selon la classification des Nations Unies que sont : Bénin, Burkina Faso, Cap-Vert, Côte d'Ivoire, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée-Bissau, Libéria, Mali, Mauritanie, Niger, Nigéria, Sénégal, Sierra Leone et Togo. La période utilisée pour l'analyse économétrique s'étend de 1975 à 2019 et s'explique par la disponibilité des données.

Les détails sur les caractéristiques des variables sont présentés ci-dessous suivant les tableaux 1, 2 et en annexe. Le tableau 1 présente les variables utilisées pour l'analyse avec les signes attendus de leurs coefficients et sources. Les statistiques descriptives sont présentées dans le tableau 2 ci-dessous et l'annexe présente les coefficients de corrélation. Le tableau 3 présente les résultats des analyses de régression indiquant l'effet du terrorisme sur le commerce bilatéral dans la région Afrique de l'Ouest.

Les statistiques du tableau 2 ci-dessous révèlent un écart-type élevé associé aux flux de commerce d'importations et celui de la prime de change sur le marché parallèle des pays de l'Afrique de l'Ouest, indiquant une dispersion élevée de la prime de change et desdits flux autour de leur moyenne.

Ceci témoigne de l'hétérogénéité en termes de taille des pays et l'existence d'une multiplicité de monnaies et de régimes de change dans la région. En effet, les pays tels que le Nigéria, le Ghana, la Côte d'Ivoire et le Sénégal apparaissent comme les principaux pays de la zone en termes de PIB et de population.
<table><caption>Tableau 1. Variables et signes attendus des résultats des coefficients</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Signes attendus</th><th>Sources</th></tr></thead><tbody><tr><td>M<sub>ij</sub> (Comij) (importations)</td><td>-</td><td>UN Comtrade</td></tr><tr><td>PIB<sub>i(j)</sub></td><td>Positif (+)</td><td>Penn World Tables 10.01</td></tr><tr><td>dist<sub>ij</sub></td><td>Négatif (-)</td><td>CEPII</td></tr><tr><td>Simlij</td><td>Positif (+)</td><td>Penn World Tables 10.01</td></tr><tr><td>Front<sub>ij</sub></td><td>Positif (+)</td><td>CEPII</td></tr><tr><td>Lang<sub>ij</sub></td><td>Positif (+)</td><td>CEPII</td></tr><tr><td>Teri(j)</td><td>Négatif (-)</td><td>GTD</td></tr><tr><td>Terij1</td><td>Négatif (-)</td><td>Compilation de l'auteur à partir de GTD</td></tr><tr><td>Terij2</td><td>Négatif (-)</td><td>Compilation de l'auteur à partir de GTD</td></tr><tr><td>TCR<sub>i(j)</sub></td><td>Négatif (-)</td><td>Statistiques financières du FMI (TCBN) et WDI (Π<sub>i(j)</sub>)</td></tr><tr><td>VCR<sub>i(j)</sub></td><td>Négatif (-)</td><td>FMI</td></tr><tr><td>PrimeChg<sub>ij</sub></td><td>Positif (+)</td><td>ADI</td></tr><tr><td>Uemoa<sub>1</sub>, Cedeao<sub>1</sub></td><td>Positif (+)</td><td>NSF-Kellogg Institute Database on Economic Integration Agreements</td></tr><tr><td>Uemoa<sub>2</sub>, Cedeao<sub>2</sub></td><td>+/-</td><td>Compilation de l'auteur</td></tr></tbody></table>

Note : UN Comtrade signifie United Nations Comtrade ; CEPII - Centre d'Études Prospects et d'Informations Internationales ; FMI- Fonds Monétaire International ; WDI- World Développement Indicators ; GTD- Global Terrorism Database ; ADI- African Development Indicators

Source : Auteur

<table><caption>Tableau 2 : Statistiques descriptives</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Écart-type</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mij</td><td>13762,845</td><td>25,534</td><td>86627,969</td><td>0</td><td>2886628,493</td></tr><tr><td>lndistij</td><td>7,027</td><td>7,086</td><td>0,662</td><td>5,050</td><td>8,130</td></tr><tr><td>lnPIBiPIBj</td><td>18,421</td><td>18,216</td><td>2,150</td><td>13,034</td><td>25,909</td></tr><tr><td>lnremotij</td><td>12,787</td><td>12,689</td><td>0,324</td><td>12,387</td><td>14,038</td></tr><tr><td>lnTCRij</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>5,520</td><td>-23,928</td><td>23,928</td></tr><tr><td>lnsimlij</td><td>-1,477</td><td>-1,154</td><td>0,948</td><td>-5,964</td><td>-0,693</td></tr><tr><td>VCRij</td><td>0,677</td><td>0,000</td><td>17,422</td><td>0,000</td><td>1100,838</td></tr><tr><td>Primechngeij</td><td>8245,036</td><td>0,241</td><td>107641,430</td><td>0,000</td><td>2137494,293</td></tr><tr><td>Langij</td><td>0,392</td><td>0</td><td>0,488</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Frontij</td><td>0,229</td><td>0</td><td>0,420</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Teri</td><td>0,293</td><td>0</td><td>0,455</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Terj</td><td>0,293</td><td>0</td><td>0,455</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Terij1</td><td>0,118</td><td>0</td><td>0,323</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>Terij2</td><td>0,468</td><td>0</td><td>0,499</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>UEMOA1</td><td>0,757</td><td>0</td><td>1,912</td><td>0</td><td>6</td></tr><tr><td>UEMOA2</td><td>0,171</td><td>0</td><td>0,376</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>CEDEAO1</td><td>2,255</td><td>2</td><td>0,990</td><td>0</td><td>5</td></tr><tr><td>CEDEAO2</td><td>0,002</td><td>0</td><td>0,041</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur
S'agissant des monnaies, les 8 pays de l'UEMOA sont liés par une monnaie commune, une inflation modérée avec un régime de change fixe avec l'Euro ainsi que le Cap-Vert. Le Nigéria, le Ghana, la Guinée etc. ont des monnaies à régime de change flexible et connaissent des niveaux d'inflation élevés. Les coefficients de corrélation en annexe indiquent une corrélation relativement faible entre les variables, signifiant qu'il n'y a pas de dépendance très forte entre les variables dépendantes et avec la variable expliquée, ce qui réduit les problèmes de multicolinéarité.

### 4.3. Technique d'estimation

Diverses techniques d'estimation ont été utilisées pour estimer le modèle de gravité, mais elles sont restées controversées parmi les chercheurs. Par exemple, de nombreux chercheurs critiquent l'utilisation des MCO pour des raisons fondamentales, à savoir leur incapacité à capturer les échanges nuls, tandis que les MCO tronqués, les moindres carrés généralisés faisables (FGLS) et les MCO censurés sont considérés comme manquant de cohérence et de capacité à traiter l'hétéroscédasticité (Martin et Pham, 2008). Agbodji (2007) a mis l'accent plutôt sur l'approche dynamique du modèle de gravité par la méthode généralisée des moments (GMM). D'autres études ont privilégié la procédure en deux étapes de Heckman (Helpman et al. 2008). Cependant, certains auteurs comme Gomez-Herrara (2013) affirment que la méthode de Heckman est plus appropriée aux données en coupe transversale et que son utilisation en panel requiert davantage de recherche. Bien que cette technique puisse être un instrument analytique de premier plan dans ce domaine, Santos et Tenreyro (2006, 2011) montrent que les résultats de ces estimations se sont révélés trop sensibles à la présence des flux commerciaux nuls. Ils ont alors proposé, l'utilisation de l'estimateur poisson du pseudo maximum de vraisemblance (PPML) qui selon eux, est une méthode naturelle pour résoudre le problème des flux commerciaux nuls en raison de sa robustesse, de sa cohérence et de sa capacité à capturer les transactions nulles et traiter le problème d'hétéroscédasticité.

Pour tenir compte des diverses résistances multilatérales théoriquement motivées, de divers chocs, l'autocorrélation, la multi colinéarité, l'hétérogénéité non observée, du biais de variables omises et corriger les éventuels problèmes de flux nuls souvent rencontrés au niveau des flux commerciaux bilatéraux et, en raison de l'endogénéité des accords commerciaux régionaux qui n'est pas facile à résoudre et pour capturer les effets fixes appropriés, à l'instar de Julius et al. (2019) et Gammadigbe (2021), l'estimateur du PPML à partir des effets fixes de grande dimension (PPMLHDFE) suggéré par Correia et al. (2020) va être adopté comme technique
d'estimation. En effet, selon Correia et al. (2020) et Larch et al. (2019), cet estimateur est très sensible aux effets fixes (pour prendre en compte de manière exhaustive tous les coûts commerciaux invariants dans le temps et atténuer les problèmes d'endogénéité concernant les politiques commerciales bilatérales), en particulier à des effets fixes de chaque pays (importateur et exportateur), par paire de pays et les effets fixes temps efficaces pour tenir compte des chocs spécifiques entre et au sein des pays contrairement à la littérature existante.
Ainsi, les résultats obtenus peuvent différer à bien des égards des autres méthodes généralement employées. Ce choix s'explique également par le fait que les pays de l'Afrique de l'Ouest ont subi divers chocs au cours de ladite période (sécheresses et famines, inondations, dévaluation du FCFA, crises socio-politique, énergétique, d'endettement, guerres civiles, etc.). Les résultats des estimations figurent dans le tableau 3 ci-dessous ainsi que leurs interprétations.

## 5. Présentation et analyse des résultats de l'estimation

Les colonnes (1), (2), (3), (4), (5), (6) et (7) présentent les résultats des estimations du modèle de gravité incluant les effets fixes pays importateur, exportateur et temps (les effets fixes de paires de pays étant parfaitement colinéaires). La première présente l'estimation du modèle de gravité sans les effets du terrorisme, la deuxième avec les effets du terrorisme sur le commerce bilatéral des pays coéchangistes, la troisième lorsque au moins l'un des pays est touché par un incident terroriste. Les colonnes (4), (5), (6) et (7) quant à elles relèvent les canaux à travers lesquels ces effets peuvent transiter pour affecter le commerce bilatéral respectivement par le partage d'une frontière commune, la distance qui sépare deux pays coéchangistes, leurs PIB nominaux et leur appartenance commune à un même processus d'intégration régionale.

L'équation de gravité étant exprimée sous forme multiplicative et d'une fonction log-linéaire, les coefficients estimés des variables explicatives seront interprétés directement comme des élasticités pour les variables exprimées en logarithme, mais par contre les élasticités des variables qui ne sont pas sous forme de logarithme seront données comme l'exponentiel des coefficients estimés et vont être interprétées comme des semi-élasticités (Nicet-Chenaf et Wachs, 2006 ; Santos et Tenreyro, 2006, 2011).

Les résultats des estimations économétriques présentés dans le tableau 3 montrent que globalement les coefficients de détermination sont compris entre 0,7121 et 0,7145. Ils signifient que globalement les variables explicatives expliquent entre 71,21% et 71,45% des variations des flux commerciaux bilatéraux entre les pays partenaires. Les estimations indiquent également que les coefficients de la statistique de Fisher (WaldChi2) prennent des valeurs
comprises entre 297,73 et 410,76, significatives au seuil de 1% car la probabilité associée à ces statistiques (Prob>chi2= 0,000) est inférieure à 0,01.

Les résultats de la corrélation entre la variable d'importation et les variables de résistance multilatérales, similitude, de taux de change et des incidents terroristes présentent un signe contraire à celle obtenue pour les estimations, contrairement aux autres variables. Ceci s'expliquerait par le fait que ces variables seraient très sensibles à la présence d'autres prédicteurs liés au contexte d'interaction avec les différentes variables pouvant affecter la variance des coefficients estimés.

**5.1.Effets des variables traditionnelles des modèles de gravité**

D'une manière générale, il ressort des résultats du tableau 3 que les variables traditionnelles du modèle de gravité telles que le niveau des PIB des pays exportateurs et importateurs, la distance séparant deux pays coéchangistes, le partage d'une frontière et une langue officielle commune, la résistance multilatérale ou distance relative possèdent les signes attendus et significatifs au seuil de 1%, car la probabilité associée à chacune de ces variables est inférieure ou égale à 0,01.

Ainsi, un point de croissance des PIB engendrerait une forte augmentation des importations comprise entre 0,68% et 0,72% conformément à la corrélation entre ces deux variables (0,26). Ceci s'explique par le fait que l'augmentation du revenu induit un pouvoir d'achat et une capacité de consommation supplémentaires et une variabilité moindre du niveau de revenus (2,15). Le pouvoir d'achat supplémentaire encourage les importations, accroît les moyens de production avec un effet multiplicateur sur la production et le volume des exportations et par conséquent sur le commerce bilatéral des pays. De même, un accroissement de la consommation va induire une augmentation de la production locale et améliorer le bien-être de la population du pays exportateur qui trouvera les biens moins chers.

L'intuition derrière ces résultats est que dans le cas du commerce entre les pays de l'Afrique de l'Ouest, en moyenne, les consommateurs ont tendance à consommer plus d'importations en provenance des pays de la zone à mesure que leur revenu augmente, traduisant l'importance de l'existence des économies d'échelle dans la région (Gbetnkom et Avom, 2005). Ce résultat est conforme à celui de Buongiorno (2015) mais opposé à celui d'Ackah et al. (2012), qui trouvent une relation négative entre le commerce intrarégional et le revenu des pays de la CEDEAO, déduisant qu'avec l'augmentation du revenu, les consommateurs nationaux ont tendance à préférer les substituts de l'étranger. En effet, d'après la théorie microéconomique, la structure des dépenses des consommateurs se modifie avec l'accroissement du revenu, la part du revenu
consacrée à la consommation devenant faible relativement aux autres dépenses (équipement et investissement) avec l'émergence d'une classe moyenne en Afrique de l'Ouest (BAD, 2011).

Le coefficient de la variable relative au partage d'une frontière commune montre que les pays frontaliers voient leurs échanges commerciaux augmenter pour des valeurs comprises entre 87,01% à 102,18% (= 100 ($e^{0.626}-1$) et 100 ($e^{0.704}-1$)). En effet, le partage d'une frontière renforcerait les liens entre des peuples de pays voisins comme entre la Mauritanie et le Sénégal qu'entre la Mauritanie et le Ghana ; Agbodji (2007) a trouvé des résultats similaires dans le cas des pays de l'UEMOA. Toutefois, ces résultats ont été remis en cause par (Wei, 1996 ; Helliwell, 1997) qui trouvent des « effets frontières » en baisse graduellement. La variable distance a des coefficients négatifs conformément au coefficient de corrélation (-0,036). Ce résultat implique qu'en moyenne, l'augmentation de la distance de 1 km entre deux pays coéchangistes réduit leur commerce bilatéral avec une augmentation des coûts de transport allant de 0,38% à 0,42%. Ainsi, pour deux pays comme le Togo et le Sénégal, la probabilité de commencer ensemble se réduit par rapport au Togo et la Côte d'Ivoire. Ces résultats sont en cohérence avec ceux obtenus par (Mignamissi, 2018).

En ce qui concerne la distance relative, elle apparaît comme un déterminant positif significatif des flux commerciaux, traduisant ainsi une augmentation des flux commerciaux bilatéraux comprise entre 0,60% et 0,65% contrairement au coefficient de corrélation qui prévoit une association inverse relativement faible (-0,025) avec une faible variabilité (0,324), traduisant l'importance des effets de l'appartenance multiple à d'autres schémas de préférence commerciale concurrents : plus un pays i est membre d'accords concurrents moins il importe du pays j, c'est le cas par exemple de la Mauritanie et les pays de l'Union du Maghreb Arabe (UMA). Bien que la Mauritanie ait quitté la CEDEAO en 2000, elle a gardé ses liens commerciaux avec les pays de cette Union et a souhaité sa réintégration dans la CEDEAO en 2017. Ngowattana (2005) trouve des résultats semblables dans le cas de l'Accord de Libre-Échange (AFTA) entre les pays membres de l'Association des Nations de l'Asie du Sud-Est (ASEAN).

S'agissant de la variable similitude de taille à travers les PIB, les résultats montrent qu'un rapprochement de 1% des PIB des pays coéchangistes se traduisant par une augmentation de leur commerce comprise entre 0,43% et 0,47%, diffèrent de celui de la corrélation (-0,024) avec une forte variabilité de 0,948 indiquant que les pays de la région sont fortement hétérogènes. Ces résultats stipulent que le commerce bilatéral entre les pays de l'Afrique de l'Ouest est un commerce intra-branche, ce qui suppose que ces pays exportent et importent des biens
similaires. Considérant la variable de partage d'une langue officielle commune, les résultats montrent que communiquer dans une même langue augmente le commerce bilatéral des pays coéchangistes pour des valeurs comprises entre 54,65% à 58,72% (= 100 (e<sup>0,436</sup>-1) et 100 (e<sup>0,462</sup>-1)). En effet, sur les 16 pays de l'Afrique de l'Ouest, 9 parlent une même langue (pays francophone), 5 pays l'anglais et 2 pays le portugais, ce qui faciliterait le commerce entre les pays frontaliers également, grâce à leur passé colonial et, partagent le plus souvent non seulement des liens culturels et linguistiques, mais également des structures administratives et institutionnelles similaires. Ces résultats confirment ceux d'Ackah et al. (2012), qui ont notés que l'utilisation d'une langue commune est un déterminant important du commerce bilatéral entre les pays membres de la CEDEAO. Cependant, ils contrastent quelque peu de ceux de Carrère et Masood (2014) qui trouvent que l'impact du partage de la langue française sur les flux bilatéraux de commerce a été décroissant durant la décennie 1995-2006, comparé à celui d'autres espaces linguistiques (anglais, espagnol, portugais et arabe).

Les coefficients du taux de change réel bilatéral sont peu élevés présentant des niveaux de significativité de 5% et 10% avec un signe négatif contraire à celui du coefficient de corrélation (0,001). Ces coefficients indiquent globalement qu'en moyenne, une augmentation du taux de change réel de 10% fait diminuer les importations de 0,16 à 0,19% au seuil de 10%. Étant donné qu'on raisonne dans un cadre de cotation à l'incertain, le signe du taux de change réel n'est pas conforme au signe attendu. L'incidence négative, du taux de change réel bilatéral sur les échanges commerciaux indique qu'une dépréciation de la devise du pays importateur par rapport à celle du pays partenaire a pour effet la réduction de ses importations en provenance du partenaire pour des valeurs comprises entre 0,016 à 0,019%. Ces résultats renforcent l'idée de l'adoption d'une monnaie unique au sein de la région. En effet, la coexistence d'une multiplicité de plusieurs devises (09) engendrerait des coûts supplémentaires pour les transactions économiques. Ce résultat contraire à celui de Trotignon (2009) traduit une faiblesse des élasticités-prix du commerce, ce qui constitue un phénomène fréquent dans les PED.

## 5.2.Effets des variables régionales

D'une manière générale, il ressort des résultats du tableau 3 ci-dessous que les variables du commerce intrarégional possèdent les signes attendus et significatifs aux seuils de 5% et 10% dans le cas de l'UEMOA et de 5% et 1% pour la CEDEAO car elles sont associées à des probabilités inférieures soit à 0,1 ; 0,05 ou 0,01.
Les coefficients associés à la variable UEMOA1 indiquent une création de commerce intrarégional peu important comparativement à ceux de la CEDEAO1 avec des valeurs comprises entre 0,065 et 0,087, soit une augmentation de 6,7% à 9,08% (= 100(e<sup>0,065</sup>-1) et 100(e<sup>0,087</sup>-1)) significatifs respectivement aux seuils de 10% et 5%; ces résultats sont conformes à ceux du coefficient de corrélation mais avec une corrélation plus importante pour l'UEMOA1 (0,097) et de (0,073) pour la CEDEAO1. Ces résultats s'expliqueraient par le fait que les pays de l'UEMOA font partie intégrante de la CEDEAO. Ainsi, les pays de l'UEMOA commerceraient de moins en moins entre eux qu'avec ceux de la CEDEAO. En parallèle aucun détournement de trafic n'a été observé pour ces pays. Les importations en provenance des pays hors UEMOA augmentent pour des valeurs comprises entre 55,73% à 59,99% (= 100(e<sup>0,443</sup>-1) et 100(e<sup>0,47</sup>-1)) au seuil significatif de 10%. Ces résultats sont conformes à ceux obtenus par Bangake et Eggoh (2009) qui trouvent un effet positif et significatif de l'appartenance à l'UEMOA sur leurs échanges commerciaux intra-zone. En revanche, ils sont contraires à ceux obtenus par MacPhee et Sattayanuwat (2014) qui trouvent un effet négatif. Ce résultat s'expliquerait par le fait que les pays de l'UEMOA utilisent une monnaie commune facilitant les transactions, la courte durée de mise œuvre des réformes tarifaires, la proximité géographique et linguistique ainsi que la quasi-similarité des structures administratives.

S'agissant de la CEDEAO, l'Union présente une augmentation du commerce intrarégional (CEDEAO1) un peu plus important avec des valeurs comprises entre 26,74% à 40,49% (= 100(e<sup>0,237</sup>-1) et 100(e<sup>0,34</sup>-1)). Ces résultats sont en accord avec ceux de N'guessan et Tounsi (2021) qui montrent que la CEDEAO crée du commerce entre ses membres contrairement à Luqman et al. (2015) qui ont constaté un effet de détournement du commerce intra-CEDEAO. Toutefois, ces résultats sont à relativiser, car le commerce dans l'espace UEMOA apparaît plus dynamique que celui de l'espace CEDEAO. En effet, basé sur une performance préalablement faible (le commerce intra-CEDEAO d'exportations et d'importations respectivement 4,27% et 3,87%), cet effet multiplicateur ne serait donc que marginal. L'ensemble de ces résultats impliquent que les pays de la CEDEAO devraient renforcer leur intégration en adoptant et mettant en œuvre des dispositions communes.

### 5.3.Effets du terrorisme sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest

L'analyse des résultats des estimations reportées dans la colonne (2) montre que les incidents d'actes terroristes tant au niveau des pays importateurs (i) et exportateurs (j) pris individuellement ont des effets négatifs défavorables sur le commerce bilatéral desdits pays, tandis que cet effet est positif lorsque les pays sont touchés ensemble au cours d'une même
année et significatifs au seuil de 5%, car la probabilité associée aux coefficients de ces variables est inférieure à 0,05.

Ces résultats montrent que lorsqu'un événement terroriste se produit dans l'un des pays, le commerce bilatéral du pays est réduit de 27,31%(=100(1-e⁻⁰,³¹⁹)) et 26,28%(=100(1-e⁻⁰,³⁰⁵)) respectivement pour les pays importateurs et exportateur. Cette ampleur quasi identique entre les pays coéchangistes résulte du fait que l'échantillon est constitué des mêmes pays avec une différence du niveau de corrélation avec la variable dépendante respectivement de (0,107) et (0,137) pour les pays importateurs et exportateurs. Cependant, lorsque les pays coéchangistes sont victimes du terrorisme au cours d'une même année, on observe que cela engendre un important effet positif contre intuitif et signifiant que lesdits pays augmenteraient leur commerce de 56,51% (>=100(e⁰,⁴⁴⁸-1)) compte tenu de la forte corrélation (0,165) de cette variable comparée aux deux premières, alors même que les valeurs moyennes sont nettement différentes de (0,293) pour ces dernières et de (0,118) pour la première. Globalement, l'ensemble des pays coéchangistes verra son commerce diminuer de 16,13%(=100(1-e⁻⁰,¹⁷⁶)) avec -0,176 somme de -0,319 ; -0,305 ; 0,448). Par ailleurs, lorsque les actes terroristes touchent au moins un des pays coéchangistes (colonne (3)), les résultats confirment ceux précédemment obtenus avec des effets plus importants, montrant que le commerce bilatéral se réduit de 28,46%(=100(1-e⁻⁰,³³⁵)) significativement au seuil de 1%, contraires à celui du coefficient de corrélation (0,116). La nette différence entre les valeurs résident dans l'importance de la valeur moyenne observée de cette variable (0,468) qui résulte directement des variables d'actes terroristes individuellement prises.

En effet, en Afrique de l'Ouest, les actes terroristes occasionnent des mouvements massifs de déplacement des populations, créant une prolifération des activités informelles, une situation d'insécurité et de psychose au sein des populations et des entreprises d'accueil, limitant ou bloquant l'exercice de toute activité économique et de consommation, avec des impacts touchant tous les secteurs sociaux ainsi que des moyens de subsistance des ménages (Touré, 2021 ; Konhert, 2022). C'est le cas des populations des régions Nord vers le Sud du Burkina Faso, Ghana, Mali, Niger, Togo, Nigéria, Côte d'Ivoire, etc. Ces actes terroristes favorisent les trafics de marchandises des pays qui ne sont pas attaqués et servant parfois de base arrière aux groupes armés : c'est le cas par exemple du Ghana, l'Algérie, la Mauritanie qui sont les pays les plus cités par les médias (Reuters et RFI, octobre 2024), semblant bénéficier d'une grâce de la part des terroristes venant du Burkina Faso, du Mali et du Niger et qui y hébergeraient leurs familles en pratiquant le commerce de contrebande de produits agricoles, élevage,
électroniques, pharmaceutiques, etc. Les résultats obtenus sont conformes à ceux obtenus par Mirza et Verdier (2014). Par contre, Julius et al. (2019) ont trouvé que le terrorisme a provoqué une augmentation du commerce bilatéral dans les pays du SADC du fait du faible niveau de revenu des partenaires commerciaux.

Les résultats de la colonne (4) quant à eux, indiquent qu’en présence d’un incident terroriste dans l’un au moins des pays coéchangistes, les flux commerciaux bilatéraux officiels diminuent de 25,84%(=100(1-e⁻⁰,²⁹⁹)) significativement au seuil de 5% confirmant ceux des colonnes (2) et (3). En outre, cet effet négatif serait aggravé par les incitations à commercer frauduleusement lorsque les pays coéchangistes ont en partage une frontière commune : le commerce bilatéral officiel se réduit alors de 0,019%(=100(1-e⁻⁰,⁰⁰⁰²)) significativement au seuil de 1%.

Ces résultats signifient aussi que les actes terroristes ont des effets négatifs sur les pays voisins à travers le commerce non enregistré. Ces effets viennent atténuer le bénéfice lié au partage d’une frontière commune passant de 102,18% à 102,14% (=100(e⁰,⁷⁰⁴-1) ; 100(e⁰,⁷⁰³⁸-1)). Quoique marginal, les effets de ces actes obligent les entreprises et les personnes à faire plus recours au commerce officiel compte tenu des craintes et des risques qu’entraînerait une telle collaboration. Ces résultats peuvent être rapprochés à ceux de Fratianni et Kang (2006) qui ont trouvé que le partage d’une frontière commune tend à aggraver l’effet du terrorisme sur le commerce bilatéral. En effet, Agbodji (2007), Banque mondiale (2018) et Fall et Moussa (2018) ont montré qu’une part importante du commerce dans la zone est informelle et qu’il s’agirait du commerce illicite de réexportation et de transit de produits minéraux et agricoles en particulier au Bénin, Burkina Faso, Guinée, Guinée-Bissau, Gambie, Libéria, Mali, Niger et de la Sierra Leone. En revanche, le PNUD (2019) trouve plutôt un renforcement du commerce officiel.

Parallèlement, les résultats de la colonne (5) révèlent qu’en présence d’un effet aggravant du commerce frauduleux via le partage d’une frontière commune, et en considérant la distance qui sépare les capitales des pays coéchangistes, les actes terroristes entraînent une augmentation des coûts de transactions réduisant le commerce bilatéral de 0,38% à 0,43% (0,388+0,042) lorsque les pays sont éloignés de 1 km significativement au seuil de 5%. Ce résultat quoique contre intuitif (Fratianni et Kang, 2006) vient rappeler les problèmes et défis liés à l’insuffisance et à la dégradation des infrastructures de communication, notamment routières à cause de la pose des mines par les terroristes, détournant les trafics des pays les moins sûrs vers les plus sûrs.
<table><caption>**Tableau 3** : Résultats de l'estimation des effets des incidents des activités terroristes et de l'intégration régionale sur le commerce bilatéral des pays de l'Afrique de l'Ouest</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="7">M<sub>ij</sub></th></tr><tr><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Constante</td><td>-9,753<br>(-3,14)***</td><td>-9,119<br>(-2,94)***</td><td>-8,925<br>(-2,86)***</td><td>-9,245<br>(-2,98)***</td><td>-9,447<br>(-3,04)***</td><td>-9,516<br>(-3,06)***</td><td>-9,634<br>(-3,10)***</td></tr><tr><td>PIB du pays i* PIB du pays j</td><td>0,692<br>(9,05)***</td><td>0,685<br>(8,66)***</td><td>0,694<br>(8,90)***</td><td>0,706<br>(9,37)***</td><td>0,706<br>(9,36)***</td><td>0,722<br>(9,52)***</td><td>0,712<br>(9,55)***</td></tr><tr><td>Distance entre les pays i et j</td><td>-0,415<br>(-5,13)***</td><td>-0,420<br>(-5,33)***</td><td>-0,423<br>(-5,37)***</td><td>-0,412<br>(-5,22)***</td><td>-0,388<br>(-4,78)***</td><td>-0,412<br>(-5,21)***</td><td>-0,405<br>(-5,09)***</td></tr><tr><td>Distance relative moyenne des pays i et j</td><td>0,655<br>(3,71)***</td><td>0,628<br>(3,56)***</td><td>0,606<br>(3,44)***</td><td>0,605<br>(3,51)***</td><td>0,608<br>(3,53)***</td><td>0,600<br>(3,47)***</td><td>0,600<br>(3,48)***</td></tr><tr><td>Similitude de production du pays i par rapport au pays j</td><td>0,477<br>(5,21)***</td><td>0,437<br>(4,69)***</td><td>0,449<br>(5,08)***</td><td>0,449<br>(5,04)***</td><td>0,450<br>(5,04)***</td><td>0,453<br>(5,08)***</td><td>0,438<br>(4,83)***</td></tr><tr><td>Taux de change réel bilatéral des pays i et j</td><td>-0,017<br>(-2,04)**</td><td>-0,016<br>(-1,95)*</td><td>-0,017<br>(-2,03)**</td><td>-0,019<br>(-2,25)**</td><td>-0,019<br>(-2,26)**</td><td>-0,019<br>(-2,26)**</td><td>-0,019<br>(-2,29)**</td></tr><tr><td>Volatilité des taux de change nominal des pays i et j</td><td>-0,002<br>(-0,95)</td><td>-0,002<br>(-1,01)</td><td>-0,002<br>(-1,02)</td><td>-0,002<br>(-1,04)</td><td>-0,002<br>(-1,04)</td><td>-0,002<br>(-1,04)</td><td>-0,002<br>(-1,03)</td></tr><tr><td>Partage d'une langue officielle commune (pays i et j)</td><td>0,442<br>(3,55)***</td><td>0,462<br>(3,70)***</td><td>0,453<br>(3,74)***</td><td>0,438<br>(3,55)***</td><td>0,436<br>(3,52)***</td><td>0,444<br>(3,61)***</td><td>0,443<br>(3,60)***</td></tr><tr><td>Partage d'une frontière commune (pays i et j)</td><td>0,655<br>(5,81)***</td><td>0,660<br>(5,70)***</td><td>0,626<br>(5,64)***</td><td>0,704<br>(6,12)***</td><td>0,700<br>(6,11)***</td><td>0,704<br>(6,12)***</td><td>0,703<br>(5,98)***</td></tr><tr><td>Prime de change sur le marché parallèle ij* Partage d'une frontière commune (pays i et j)</td><td>0,118<br>(0,88)</td><td>0,061<br>(0,35)</td><td>0,156<br>(1,13)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>UEMOA1 (commerce intracommunautaire)</td><td>0,065<br>(1,87)*</td><td>0,069<br>(2,05)**</td><td>0,069<br>(2,01)**</td><td>0,074<br>(2,17)**</td><td>0,074<br>(2,19)**</td><td>0,072<br>(2,11)**</td><td>0,087<br>(2,16)**</td></tr><tr><td>UEMOA2 (commerce d'importation du reste du monde)</td><td>0,467<br>(1,70)*</td><td>0,443<br>(1,75)*</td><td>0,463<br>(1,73)*</td><td>0,466<br>(1,72)*</td><td>0,470<br>(1,73)*</td><td>0,464<br>(1,72)*</td><td>0,466<br>(1,73)*</td></tr><tr><td>CEDEAO1 (commerce intracommunautaire)</td><td>0,238<br>(2,15)**</td><td>0,249<br>(2,23)**</td><td>0,253<br>(2,31)**</td><td>0,240<br>(2,27)**</td><td>0,237<br>(2,25)**</td><td>0,244<br>(2,30)**</td><td>0,340<br>(3,03)***</td></tr><tr><td>CEDEAO2 (commerce d'importation du reste du monde)</td><td>-1,254<br>(-1,45)</td><td>-1,339<br>(-1,59)</td><td>-1,328<br>(-1,59)</td><td>-1,332<br>(-1,59)</td><td>-1,336<br>(-1,59)</td><td>-1,311<br>(-1,57)</td><td>-1,119<br>(-1,31)</td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i</td><td></td><td>-0,319<br>(-2,21)**</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays j</td><td></td><td>-0,305<br>(-2,64)**</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et j</td><td></td><td>0,448<br>(2,67)***</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j</td><td></td><td></td><td>-0,335<br>(-3,15)***</td><td>-0,299<br>(-2,85)***</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j * Prime de change sur le marché parallèle ij* Partage d'une frontière commune (pays i et j)</td><td></td><td></td><td></td><td>-0,0002<br>(-2,16)**</td><td>-0,0002<br>(-2,19)**</td><td>-0,0002<br>(-2,14)**</td><td>-0,0002<br>(-2,18)**</td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j * Distance entre les pays i et j</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,042<br>(-2,65)***</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j * PIB du pays i* PIB du pays j</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,015<br>(-2,94)**</td><td></td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j * UEMOA1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,016<br>(-0,63)</td></tr><tr><td>Incidents terroristes dans le pays i et/ou j * CEDEAO1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,119<br>(-3,00)***</td></tr><tr><td>Nombre d'observations</td><td>6 673</td><td>6 673</td><td>6 673</td><td>6 673</td><td>6 673</td><td>6 673</td><td>6 673</td></tr><tr><td>Effets fixes pays importateurs-années</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Effets fixes pays exportateurs-années</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Effets fixes années</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td><td>Oui</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0,7121</td><td>0,7140</td><td>0,7137</td><td>0,7138</td><td>0,7137</td><td>0,7140</td><td>0,7145</td></tr><tr><td>Statistique de Fisher (WaldChi2)</td><td>374,32</td><td>393,52</td><td>387,38</td><td>398,02</td><td>394,27</td><td>297,73</td><td>410,76</td></tr><tr><td>Prob>Chi2</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td><td>0,000</td></tr></tbody></table>

Note : z-stat : valeur des statistiques z entre parenthèses ; * significatif à 10%; ** significatif à 5%; *** significatif à 1%. R² obtenu de l'estimation par une méthode des erreurs standards robustes.

**Source** : Calculs de l'auteur
En effet, en présence de bonnes infrastructures on s'attendrait à ce que les flux commerciaux augmentent avec les pays les plus éloignés que les pays les plus proches. Or, ces résultats font entrevoir la possibilité que même s'il devrait avoir un détournement de commerce, il se réaliserait au profit des pays les plus proches. Ces résultats s'expliquent par le fait que dans la plupart des pays de l'Afrique de l'Ouest, les activités économiques les plus importantes sont concentrées dans les capitales et/ou autour des ports à cause de la concentration des infrastructures (Fontagné et al. 2002) souvent éloignées des lieux et plus protégés où se produisent les actes terroristes.

Par ailleurs, les résultats des colonnes (6) et (7) révèlent qu'en présence d'un effet aggravant du commerce frauduleux à travers le partage d'une frontière commune, les actes terroristes provoquent une diminution du commerce officiel des pays coéchangistes de 0,72% à 0,70% (0,722-0,015) à travers les revenus, et réduisent de 40,49%(=100(e<sup>0.34</sup>-1)) à 24,73%(=100(e<sup>0.34</sup>-1,19)-1)) les gains liés à l'intégration régionale dans la CEDEAO significativement au seuil de 5%. Ces résultats traduisent en ce qui concerne les revenus que les effets positifs des revenus sur le commerce bilatéral tendent à diminuer à mesure qu'un acte terroriste est produit. Ces résultats sont conformes aux prévisions de Mirza et Verdier (2006) et Bandyopadhyay et al. (2017) qui suggèrent une réduction de la capacité de production dans le ou les pays dans lesquels ces actes terroristes se produisent, capacité qui a dû être endommagée par lesdits actes et que le seul moyen d'augmenter la demande intérieure était de dépendre du commerce international.

S'agissant des gains de l'intégration régionale dans l'espace-CEDEAO, ces résultats confirment ceux de Mirza et Verdier (2006) qui estiment que les mesures de sécurité que les pays entreprennent tendront à réduire la libre circulation des personnes et des biens venant limiter les bénéfices de l'intégration régionale. En effet, comme le suggèrent ces résultats, les mesures de sécurité auraient imposé des coûts de transaction supplémentaires aux flux commerciaux desdits pays. Ce raisonnement est d'autant plus vrai que depuis les années 2015, la plupart des pays côtiers et sahéliens ont érigé des contrôles plus rigoureux sur la libre circulation des personnes et des biens en limitant les déplacements des populations notamment au Bénin, Burkina Faso, en Côte d'ivoire, au Niger, Togo, etc. En revanche ces résultats ne sont pas vérifiés pour l'UEMOA qui pourtant comporte des pays les plus affectés par le terrorisme ces derniers temps. Cela peut s'expliquer par le fait que ces pays ont plus progressé dans le processus d'intégration sous et régional avec l'utilisation d'une même monnaie ce qui peut favoriser le commerce officiel même avec les terroristes.
## 6. Conclusion

Depuis les indépendances, la coopération économique entre les pays de l'Afrique de l'Ouest s'est inscrite dans le cadre de l'intégration régionale à travers les accords commerciaux régionaux au sein de l'UEMOA et la CEDEAO. La multiplication des actes de terrorisme et le faible niveau du commerce intracommunautaire cette dernière décennie dans la région sont devenus une préoccupation majeure pour lesdits pays et le monde en général. C'est ainsi que cet article a été élaboré avec comme principal objectif d'évaluer les effets du terrorisme et de l'intégration régionale en Afrique de l'Ouest sur le commerce bilatéral desdits pays. L'approche méthodologique adoptée est la technique PPMLHDFE en raison de sa robustesse, de sa cohérence et de sa capacité à traiter les flux de commerce nuls, résoudre les problèmes d'endogénéité, d'hétéroscédasticité et à capturer des effets fixes appropriés à partir des données couvrant la période 1975 à 2019.

Les résultats des estimations montrent que les variables traditionnelles des modèles de gravité et de la résistance multilatérale ont des coefficients attendus et globalement significatifs. Les résultats indiquent que l'appartenance à l'UEMOA et à la CEDEAO est créatrice de commerce intrazone et que dans l'ensemble, le terrorisme a dû provoquer une réduction du commerce bilatéral dans la région. En outre, que l'influence du terrorisme sur le commerce dépendait du partage d'une frontière commune, du niveau de revenu, la distance qui sépare les pays, des mesures antiterroristes adoptées et de l'existence du commerce transfrontalier frauduleux non enregistré. En effet, de par ses caractéristiques, le terrorisme nuit au commerce bilatéral en créant de l'incertitude et de l'instabilité, ce qui réduit la confiance des entreprises, diminue les investissements (locaux et étrangers) et augmente les coûts de transaction (sécurité, assurances), entraînant une baisse des flux commerciaux et un détournement des capitaux vers des pays plus sûrs, et en perturbant les chaînes d'approvisionnement. Au regard de ces résultats, l'intégration régionale apparaît comme un facteur déterminant pour la promotion du commerce international et le développement socioéconomique des pays de l'Afrique de l'Ouest et susceptible de favoriser la paix et la stabilité. Cependant si rien n'est fait, l'insécurité peut réduire les bénéfices de l'intégration régionale, créant un cercle vicieux où le manque de sécurité empêche le commerce et l'intégration, et vice-versa, rendant inefficace la coopération économique régionale essentielle pour briser ces dynamiques.

A cet effet, un effort collaboratif dans la lutte contre le terrorisme doit être entrepris pour enrayer ledit phénomène en s'attaquant à ses causes profondes qui sont souvent d'origine
structurelle et ne pas se limiter seulement aux réponses sécuritaires. Ainsi, les Etats ouest-africains ne viendront à bout du terrorisme qu'à travers la mutualisation des efforts à l'échelle sous et régionale, prenant en compte, en plus de la riposte militaire, les aspects politiques, diplomatiques, économiques, sociaux et religieux. En particulier lutter contre la pauvreté chronique, le chômage des jeunes, mettre en œuvre des politiques efficaces de développement local.

Par ailleurs, les faiblesses internes dans l'espace CEDEAO conjuguées au caractère transnational du terrorisme imposent une coopération avec des organisations internationales et des Etats ayant acquis une expérience dans la lutte contre ce fléau. En outre, des efforts visant à réduire les disparités économiques entre les pays, le développement des infrastructures de transport, le respect des critères de convergence macroéconomique visant la réalisation des conditions de l'adoption d'une monnaie unique et, veillant à accélérer et rationaliser le processus d'intégration régionale devraient être encouragés.

Une autre question qui mérite d'être soulignée est celle de la relation entre le terrorisme et le degré de spécialisation des pays, qui caractérise les échanges commerciaux bilatéraux entre les pays de l'Afrique de l'Ouest et limite la libre circulation des personnes et des biens dans la région.
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Annexe : Matrice des corrélations.

<table><thead><tr><th></th><th>Mij</th><th>Indistij</th><th>InPIBiPIBj</th><th>Inremotij</th><th>Inremotij</th><th>InTCRij</th><th>Insimlij</th><th>VCRij</th><th>Primechngeij</th><th>Langij</th><th>Frontij</th><th>Teri</th><th>Terj</th><th>Terij1</th><th>Terij2</th><th>UEMOA1</th><th>UEMOA2</th><th>CEDEAO1</th><th>CEDEAO2</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mij</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Indistij</td><td>-0,036</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>InPIBiPIBj</td><td>0,26</td><td>0,09</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Inremotij</td><td>-0,025</td><td>0,208</td><td>-0,051</td><td>0,144</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>InTCRij</td><td>0,001</td><td>-0,012</td><td>0</td><td>-0,006</td><td>-0,052</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Insimlij</td><td>-0,024</td><td>-0,207</td><td>-0,379</td><td>-0,394</td><td>-0,24</td><td>0</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>VCRij</td><td>-0,002</td><td>-0,006</td><td>0,027</td><td>-0,008</td><td>-0,013</td><td>0,023</td><td>-0,008</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Primechngeij</td><td>-0,009</td><td>-0,049</td><td>0,021</td><td>0,007</td><td>0,010</td><td>-0,249</td><td>0,015</td><td>-0,003</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Langij</td><td>0,039</td><td>0,025</td><td>0,142</td><td>-0,038</td><td>-0,051</td><td>0</td><td>0,241</td><td>-0,007</td><td>-0,061</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Frontij</td><td>0,065</td><td>-0,571</td><td>0,100</td><td>-0,155</td><td>-0,134</td><td>-0,007</td><td>0,127</td><td>-0,004</td><td>0,031</td><td>0,212</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Teri</td><td>0,107</td><td>0,021</td><td>0,306</td><td>0,027</td><td>-0,057</td><td>-0,007</td><td>-0,126</td><td>0,015</td><td>-0,048</td><td>0,051</td><td>0,049</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Terj</td><td>0,137</td><td>0,025</td><td>0,306</td><td>0,114</td><td>-0,118</td><td>0,007</td><td>-0,126</td><td>-0,018</td><td>-0,044</td><td>0,051</td><td>0,045</td><td>0,155</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Terij1</td><td>0,165</td><td>0,011</td><td>0,282</td><td>0,043</td><td>-0,075</td><td>0</td><td>-0,069</td><td>-0,011</td><td>-0,027</td><td>0,076</td><td>0,072</td><td>0,568</td><td>0,568</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Terij2</td><td>0,116</td><td>0,035</td><td>0,375</td><td>0,101</td><td>-0,111</td><td>0,000</td><td>-0,186</td><td>0,005</td><td>-0,066</td><td>0,044</td><td>0,039</td><td>0,686</td><td>0,686</td><td>0,390</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>UEMOA1</td><td>0,097</td><td>-0,041</td><td>0,129</td><td>-0,048</td><td>-0,18</td><td>-0,009</td><td>0,152</td><td>-0,015</td><td>-0,03</td><td>0,284</td><td>0,152</td><td>0,143</td><td>0,147</td><td>0,131</td><td>0,18</td><td>1</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>UEMOA2</td><td>0,067</td><td>-0,007</td><td>0,099</td><td>-0,063</td><td>-0,031</td><td>0,112</td><td>-0,026</td><td>0,028</td><td>-0,035</td><td>-0,116</td><td>-0,019</td><td>0,186</td><td>0,053</td><td>0,079</td><td>0,167</td><td>-0,180</td><td>1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CEDEAO1</td><td>0,073</td><td>-0,015</td><td>0,248</td><td>0,006</td><td>-0,151</td><td>0,008</td><td>-0,04</td><td>-0,001</td><td>-0,02</td><td>-0,013</td><td>0,021</td><td>0,158</td><td>0,138</td><td>0,128</td><td>0,187</td><td>0,144</td><td>0,148</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>CEDEAO2</td><td>-0,006</td><td>-0,015</td><td>-0,028</td><td>0,062</td><td>0,04</td><td>-0,007</td><td>0,015</td><td>-0,002</td><td>-0,003</td><td>-0,033</td><td>-0,022</td><td>-0,026</td><td>0,004</td><td>-0,015</td><td>-0,011</td><td>-0,016</td><td>-0,019</td><td>-0,093</td><td>1</td></tr></tbody></table>