Blaise Gnimassoun
email: blaise.gnimassoun@univ-lorraine.fr.

L'intégration de l'UEMOA est-elle pro-croissance ? *

Keywords: Intégration régionale, Union monétaire, Modèle empirique de croissance. Classification JEL : F15, F45, O47 Regional integration, Monetary Union, Empirical growth model. Classification JEL : F15, O47, E32

Les économistes sont divisés sur l'effet des régimes de taux de change sur la croissance économique. Dans cet article, nous étudions le cas particulier de l'Union Économique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA), l'une des unions monétaires les plus anciennes au monde, résultant de la colonisation française en Afrique. L'objectif est d'étudier l'impact de cette intégration sur la croissance économique de la région. À cette fin, nous proposons un modèle empirique de croissance économique spécifique à la zone. Par ailleurs, nous traitons le problème de biais de simultanéité entre l'intégration et la croissance en utilisant la stratégie d'identification basée sur les modèles de gravité. Nos résultats économétriques montrent que, bien que l'intégration régionale ouest africaine ait été l'une des plus fortes en Afrique, elle n'a pas impulsé une croissance économique significative au sein de l'Union. Nous proposons un plan d'investissement massif dans les infrastructures communautaires de transport, indispensables pour renforcer l'intégration et son impact sur la croissance de la zone.

Introduction

Le régime de change a-t-il un impact sur la croissance économique ? La question divise les économistes et aucun consensus ne se dégage des travaux empiriques (voir entre autres [START_REF] Levy-Yeyati | To float or to fix : Evidence on the impact of exchange rate regimes on growth[END_REF][START_REF] Dubas | Effective exchange rate classifications and growth (No. w11272[END_REF][START_REF] Husain | Exchange rate regime durability and performance in developing versus advanced economies[END_REF]. Pour participer à ce débat toujours vif, la zone CFA (ZCFA) 1 offre un cadre d'étude unique et approprié parce qu'elle totalise plus d'un demi-siècle d'intégration monétaire couplée d'une intégration économique de plus de deux décennies.

Plusieurs avantages peuvent être tirés d'une intégration économique et/ou monétaire régionale. Outre les avantages économiques théoriques relatifs à l'intensification des échanges, à la mobilité des personnes et des capitaux, l'intégration régionale est un outil de croissance et de stabilité politique. Pour les "petits pays" comme ceux de la zone CFA qui n'ont aucune influence individuelle sur la scène internationale, les avantages d'une intégration peuvent être encore plus importants. Elle constitue un instrument de diplomatie et d'expression de pouvoir dans un contexte mondialisé. L'intégration économique et/ou monétaire présente aussi des désavantages et plus spécifiquement des restrictions dans la conduite de la politique économique des États. En effet, l'inconvénient majeur à l'échelle d'un pays reste l'abandon d'une partie de ses instruments de politique économique -par exemple le taux de change dans le cadre d'une intégration monétaire, les contraintes budgétaires ou la gestion des flux migratoires dans le cadre d'une intégration économique -pour mener en toute autonomie une politique contra-cyclique. La difficulté pourrait être encore plus importante pour les pays de la zone CFA en raison de leur système de change que l'on pourrait qualifier de "double ancrage". Alors que le premier ancrage est régional et concerne l'appartenance à une union monétaire régionale, le deuxième concerne 1. La zone CFA est un espace monétaire, économique et culturel issu de la colonisation par la France de certains pays d'Afrique de l'Ouest et d'Afrique centrale. Elle est composée de deux blocs distincts : l'Union Économique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA) et la Communauté Économique et Monétaire de l'Afrique Centrale (CEMAC). L'UEMOA, dont la politique monétaire est assurée par la Banque Centrale des États de l'Afrique de l'Ouest (BCEAO), se compose actuellement de huit pays à savoir le Bénin, le Burkina Faso, la Côte d'Ivoire, la Guinée-Bissau, le Mali, le Niger, le Sénégal et le Togo. En ce qui concerne la CEMAC, elle comprend actuellement six pays que sont le Cameroun, le Congo, la Guinée équatoriale, le Gabon, la République centrafricaine et le Tchad. Sa politique monétaire est menée par la BEAC (Banque des États de l'Afrique Centrale). La convertibilité des devises émises par les établissements émetteurs de la zone CFA est garantie sans limite par le Trésor français. En retour, les banques centrales de la zone CFA sont tenues de déposer 50% de leurs réserves de change auprès du Trésor français. La Banque de France participe au fonctionnement des institutions dans la zone CFA pour maintenir la stabilité monétaire. Cependant, l'ancrage du franc CFA à l'euro ne permet pas aux pays de la zone CFA de faire varier leur monnaie en fonction de leurs situations économiques conjoncturels. Depuis 1960, le seul changement important dans le système d'ancrage est la dévaluation du franc CFA en 1994. l'arrimage à l'euro qui ne laisse aucune marge de manoeuvre aux Banques centrales pour mener une politique pro-active de taux de change. Au total, la gestion du taux de change comme instrument de politique économique échappe aussi bien aux États qu'aux Banques centrales. En d'autres termes, la politique de change de la zone CFA lui est totalement exogène et les dévaluations ou réévaluations du franc CFA sont les seules possibilités d'ajustement qu'offre ce système de double arrimage.

Pour qu'une intégration contribue réellement à l'amélioration du niveau de vie des populations des pays membres, ses avantages théoriques donnés par le renforcement des échanges entre les pays, la mobilité des travailleurs, et la synchronisation des cycles économiques doivent être suffisamment importants pour surpasser son principal coût qui est la perte de l'autonomie de la politique monétaire pour mener des politiques contra-cycliques (voir entre autres [START_REF] Mundell | A Theory of Optimum Currency Areas[END_REF][START_REF] Frankel | The endogenity of the optimum currency area criteria[END_REF]. Dans ces conditions, il est difficile a priori de se prononcer sur l'impact de l'intégration de la zone CFA sur la croissance économique des pays membres. Si la question se pose pour les deux zones CFA (UEMOA et CEMAC), la réponse doit être apportée séparément pour plusieurs raisons. Premièrement, chacune des deux banques centrales gère indépendamment l'émission de son propre franc CFA (le franc de la "Communauté Financière d'Afrique" pour la BCEAO et le franc de la "Coopération Financière d'Afrique Centrale" pour la BEAC) initialement arrimé au franc français et ensuite à l'euro depuis le 1er janvier 1999. Bien que les deux francs CFA aient la même parité avec l'euro, ils ne sont ni interchangeables ni convertibles entre eux. Deuxièmement, les deux zones n'ont pas les mêmes structures économiques puisque l'économie de la CEMAC est essentiellement concentrée sur l'exportation des produits pétroliers tandis que celle de l'UEMOA s'appuie sur l'exportation des matières premières agricoles et est relativement plus diversifiée. Enfin, l'UEMOA apparaît comme étant la zone la plus intégrée des deux zones CFA. En effet, alors que le commerce intra-CEMAC ne représente que 3% du commerce total de la CEMAC, celui de l'UEMOA atteint 12% selon des données sur le commerce international du FMI. Par ailleurs, alors que la migration intra-communautaire représente 48% de la migration totale de la CEMAC, celle de l'UEMOA atteint 70% selon les données sur la migration internationale de la Banque mondiale.

Plusieurs études empiriques confirment cette plus forte intégration de l'UEMOA parmi les blocs économiques et monétaires régionaux en Afrique [START_REF] Fielding | Modelling Macroeconomic shocks in the CFA Franc Zone[END_REF][START_REF] Carrère | African regional agreements : impact on trade with or without currency unions[END_REF][START_REF] Masson | The Monetary Geography of Africa[END_REF][START_REF] Bénassy-Quéré | On the Adequacy of Monetary Arrangements in Sub-Saharan Africa[END_REF]Tsangarides et al., 2006 ;[START_REF] Tsangarides | What is Fuzzy about Clustering in West Africa ? IMF Working Paper 06/90[END_REF][START_REF] Houssa | Monetary union in West Africa and Asymmetric shocks : A Dynamic Structural Factor Model Approach[END_REF][START_REF] Coulibaly | Optimality of a monetary union : New evidence from exchange rate misalignments in West Africa[END_REF]. Dès lors, la question se pose de savoir si cette intégration régionale a été suffisamment forte et dynamique pour impulser une amélioration du niveau de vie dans les pays membres. C'est à cette question que répond cette étude dont l'objectif est d'étudier l'impact de l'intégration de l'UEMOA sur la croissance économique de la zone. Pour traiter rigoureusement cette question, il convient d'élucider d'autres interrogations subsidiaires. La première porte sur le cadrage thématique et plus précisément la définition de la mesure de l'intégration régionale. La deuxième est celle du modèle empirique de croissance à retenir pour l'UEMOA dans un contexte d'incertitude sur la spécification. La troisième difficulté concerne le problème de simultanéité (ou de la double causalité) entre l'intégration et la croissance. En effet si l'intégration régionale (à travers le commerce et la mobilité des personnes) peut avoir un impact positif sur la croissance, les pays qui réalisent de bonnes performances économiques pour d'autres raisons que l'intégration peuvent s'intégrer davantage. L'ensemble de ces interrogations secondaires mais fondamentales sont traitées dans ce document pour répondre convenablement à la question centrale.

Plusieurs contributions ressortent ainsi de cette étude. Premièrement, nous mesurons le niveau d'intégration régionale par l'intensité les flux commerciaux et migratoires bilatéraux entre les pays membres. La raison derrière cette définition est qu'une intégration se matérialise souvent par des accords commerciaux et diplomatiques qui se traduisent par un renforcement des échanges de biens entre les pays ainsi qu'une libre circulation des personnes entre les États. Deuxièmement, nous mobilisons des techniques quantitatives sophistiquées pour proposer un modèle empirique de référence pour la croissance dans l'UEMOA. Elles sont basées sur une approche bayésienne (Bayesian Model Averaging, BMA) et une approche "General to specific, GETS" que nous présentons plus en détail dans la stratégie empirique. Le but ici est d'estimer l'impact de l'intégration régionale en s'appuyant sur un modèle empirique de référence dénué de tout a priori subjectif. Troisièmement, nous traitons la question de la causalité inverse en nous inspirant de l'approche en deux étape impulsée par [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] et reprise par d'autres comme [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Cela nous a conduit à estimer un modèle de gravité pour le commerce et la migration au sein de l'UEMOA.

Nos résultats confirment que l'union monétaire a été bénéfique pour le commerce et la migration intra-UEMOA et que comparativement aux unions voisines, l'intégration est plus effective au sein de l'UEMOA. Cependant, nous n'avons aucune preuve empirique solide sur l'impact positif de l'intégration sur la croissance intra-régionale. En d'autres termes, l'intégration au sein de l'UEMOA n'a pas été suffisamment forte pour impulser une croissance économique dans la zone. Nous tentons d'apporter des explications à ce résultat et proposons des pistes susceptibles d'améliorer l'intégration et son impact sur la croissance.

Le reste du document est organisé comme suit. La section 2 fait un panorama de la littérature la plus influente sur la question au coeur de cette étude et définit le positionnement théorique de notre papier. La section 3 présente la stratégie empirique suivie ainsi que les données. La section 4 expose les résultats empiriques et les discute successivement. La section 5 conclut l'étude et propose des recommandations de politique économique.

2 État de l'art et positionnement théorique Dans cette section, nous présentons dans un premier temps les travaux les plus influents sur la problématique centrale de cette étude à savoir l'impact de l'intégration sur la croissance. Ces travaux relèvent du champs de la macroéconomie internationale et ont une couverture géographique plus large que la zone CFA pour laquelle n'existe par d'étude sur le sujet. Fort de cette revue de la littérature et en considérant le contexte singulier de l'UEMOA, nous nous positionnerons du point de vue théorique sur cette question. L'intensité de l'intégration régionale étant ici appréhendée par le commerce et la migration communautaires, l'étude de l'impact de l'intégration sur la croissance se confond avec celle de l'impact du commerce et de la migration sur la croissance. En d'autres termes, cette étude s'inscrit dans la littérature en économie internationale sur l'impact de l'ouverture (régionale ici en l'occurrence) sur la croissance économique. L'effet "croissance-améliorant" de l'ouverture est bien documenté en économie. De point de vue théorique, la discussion sur la relation entre le commerce et la croissance remonte à la théorie des avantages comparatifs (ou relatifs) de Ricardo. Les néoclassiques ont poursuivi cette discussion avec le modèle de Heckscher-Ohlin-Samuelson. Ils montrent également que l'ouverture est bénéfique pour tous les pays participant aux échanges. Cependant, leurs analyses se limitent aux gains statiques de bien-être. En somme, du point de vue théorique, l'effet "croissanceaméliorant" de l'ouverture s'appuie essentiellement sur la théorie du commerce international classique qui met en évidence que par la spécialisation fondée sur l'avantage comparatif, l'ouverture au commerce augmente la production. La nouvelle théorie du commerce international aboutit à la même conclusion en mettant l'accent sur l'exploitation des rendements d'échelle croissants et les effets de réseaux (Grossman and Helpman, 1991a,b ;[START_REF] Helpman | Market structure and foreign trade[END_REF].

Sur le plan empirique, le problème fondamental que soulève cette littérature est celui de la causalité inverse ou du biais de simultanéité. Alors que de nombreuses études empiriques d'économie internationale mettent en avant un effet de croissanceaméliorant (growth-enhancing effect) de l'ouverture économique, [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] ont été les premiers à fournir une solution convaincante au problème de la bi-causalité. Ils s'appuient sur un modèle de gravité pour estimer le commerce bilatéral à partir de facteurs géographiques qu'ils utilisent ensuite dans une stratégie d'instrumentation. L'argument principal est que ces facteurs ne sont plausiblement pas corrélés avec d'autres déterminants de la croissance. Ces conclusions ont été confirmées par plusieurs travaux ultérieurs (voir entre autres [START_REF] Frankel | An estimate of the effect of common currencies on trade and income[END_REF][START_REF] Dollar | Institutions, trade, and growth[END_REF][START_REF] Noguer | Trade raises income : a precise and robust result[END_REF][START_REF] Freund | Trade, regulations, and income[END_REF], y compris à travers différentes périodes dans le temps (voir par exemple [START_REF] Irwin | Does trade raise income ? : Evidence from the twentieth century[END_REF].

Cependant, le consensus est loin d'être établi sur cette question. En effet, Rodriguez and [START_REF] Rodriguez | Trade policy and economic growth : a skeptic's guide to the cross-national evidence[END_REF] considèrent que ces résultats ne sont pas robustes puisqu'ils perdent toute significativité statistique lorsque les estimations sont corrigées du biais de variables omises en introduisant des variables comme la distance par rapport à l'équateur ou les institutions dans la régression. Plus récemment, [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF] vont plus loin en soulignant que les facteurs géographiques utilisés par Frankel et [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] et repris par d'autres auteurs sont également valables pour la migration bilatérale, qui pourrait à son tour être considérée comme un déterminant de la croissance économique. En intégrant l'ouverture au commerce et l'ouverture à la migration -toutes deux instrumentées par les mêmes facteurs géographiquesdans l'équation du revenu réel par tête, les auteurs établissent un effet positif et significatif de l'immigration sur le revenu par habitant à long terme, mais n'y parviennent pas pour le commerce. L'impact joint du commerce et de la migration sur le revenu est expliqué par [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF] dans un modèle théorique multi-pays simple. Dans ce modèle, qui est une extension mineure du modèle proposé par [START_REF] Alesina | Economic integration and political disintegration[END_REF], la production totale est fonction de variétés de biens intermédiaires et du capital humain, et chaque région est dotée d'un bien différencié et un type différencié de main-d'oeuvre. Compte tenu de la faible mobilité ou du coût de mobilité élevé de la main-d'oeuvre et des biens intermédiaires entre les régions de différents pays, ce modèle définit le revenu par travailleur comme étant fonction des mesures théoriques de l'ouverture commerciale et migratoire. Étant donné que les mesures théoriques de l'ouverture ne sont pas observables, leurs équivalences empiriques sont respectivement les flux commerciaux (exportations + importations) en pourcentage du PIB et les flux migratoires (immigrants + émigrants) en pourcentage de la population totale.

L'effet positif de l'ouverture à la migration dans le modèle théorique de Ortega et Peri (2014) opère par le biais d'une augmentation de la productivité totale des facteurs reflétant une plus grande diversité dans les compétences productives causée par l'immigration. Pour ce qui est de l'émigration, plusieurs canaux expliquent le fait qu'elle puisse promouvoir la performance économique dans les pays d'origine. Tout d'abord, les envois de fonds des émigrants peuvent permettre aux ménages et aux entrepreneurs de surmonter les contraintes de crédit et de fournir une autre façon de financer les investissements dans le capital humain et physique [START_REF] Giuliano | Remittances, Financial Development and Growth[END_REF]. Ensuite, le pays d'origine peut bénéficier du capital humain des migrants de retour [START_REF] Stark | A brain gain with a brain drain[END_REF][START_REF] Beine | Brain drain and human capital formation in developing countries : winners and losers[END_REF] et du transfert des connaissances à travers la diaspora [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. En outre, étant donné qu'il existe des preuves solides du rôle des institutions dans le développement économique [START_REF] Hall | Why do some countries produce so much more output per worker than others ?[END_REF], [START_REF] Acemoglu | The colonial origins of comparative development : an empirical investigation[END_REF], [START_REF] Acemoglu | Reversal of fortunes : geography and institutions in the making of the modern world income distribution[END_REF] et [START_REF] Rodrik | Institutions rule : the primacy of institutions over geography and integration in economic development[END_REF]), l'émigration peut être profitable à la croissance économique dans les pays d'origine en améliorant la qualité des institutions. En effet, de nombreuses études récentes dans la littérature sur les migrations internationales soulignent le rôle de l'émigration dans l'amélioration des institutions [START_REF] Spilimbergo | Foreign students and democracy[END_REF][START_REF] Docquier | Emigration and democracy[END_REF]. En utilisant un ensemble de données internationales, [START_REF] Spilimbergo | Foreign students and democracy[END_REF] montre que les personnes formées à l'étranger jouent un rôle important dans la promotion de la démocratie dans le pays d'origine, à condition que l'éducation à l'étranger soit acquise dans des pays démocratiques. Sur la base d'une analyse en coupe transversale et en panel sur un grand échantillon de pays en développement, [START_REF] Docquier | Emigration and democracy[END_REF] constatent également que l'émigration a un effet positif sur la qualité des institutions du pays d'origine. Ce canal est plus ambiguë et l'effet positif de l'émigration peut être atténué voire neutralisé ou contrebalancé dans le cas des pays africains et donc des pays de l'UEMOA. En effet, il est possible que la fuite des cerveaux (l'émigration des individus relativement instruits) puisse avoir un impact négatif sur le revenu par habitant en privant ces pays de talents précieux comme mentionné par [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF].

Alors que la plupart des études empiriques traitent sans discrimination la question de l'impact de l'ouverture sur la croissance, très peu d'études sont consacrées à la question de l'impact de l'intégration régionale. Parmi celles-ci figurent les travaux de [START_REF] Vamvakidis | Regional integration and economic growth[END_REF], [START_REF] Vamvakidis | Regional Integration Arrangements or Broad Liberalization : Which Path Leads to Faster Growth[END_REF]. L'auteur montre que l'intégration régionale entre les petites économies n'a aucun impact positif sur la croissance et que ces dernières ont intérêt à échanger avec de grandes économies. Pour [START_REF] Torstensson | Growth, Knowledge Transfer and European Integration[END_REF] l'intégration européenne a été favorable à la croissance, les canaux principaux étant le transfert du savoir-faire et l'accroissement des investissements. [START_REF] Spilimbergo | Income distribution, factor endowments, and trade openness[END_REF] montrent que les accords commerciaux régionaux pourraient inhiber la croissance en changeant la composition du commerce en faveur des produits de faible composition technologique ou des marchandises avec moins d'effet d'apprentissage par la pratique ("learning by doing"). Cette thèse est aussi celle développée par Puga et [START_REF] Puga | Trading arrangements and industrial development[END_REF] et [START_REF] Venables | Winners and Losers from Regional Integration Agreements Economic[END_REF] qui montrent que les accords commerciaux Sud-Nord offrent de meilleures perspectives pour les pays du Sud.

Sur la question de l'impact de l'intégration régionale (commerce et migration) sur la croissance, les canaux prévus théoriquement semblent inopérants pour les petits pays et par conséquent pour l'UEMOA. En effet, l'effet de complémentarité et le transfert de technologie sont peu probables en raison de la forte similitude dans la structure du commerce entre les pays. De même, le canal de la migration présenté précédemment n'est pas très pertinent pour l'UEMOA compte tenu de la relative homogénéité des qualifications, des techniques et des institutions entre les pays. Par ailleurs, les transferts de fonds entre les pays des travailleurs régionaux sont relativement limités pour tabler sur un effet positif et significatif de l'émigration régionale. On peut cependant penser que le renforcement du commerce intra-régional permet de créer une dynamique favorable à la diversification des économies et à une croissance inclusive. Par ailleurs, comme l'immigration régionale constitue pour les pays d'accueil une main d'oeuvre productive et utile dans certains secteurs comme l'agriculture (plantations de café et de cacao en Côte d'Ivoire par exemple), les BTP ou encore les mines, on peut espérer que la migration régionale puisse être bénéfique pour la croissance dans l'Union. Par ailleurs, malgré son faible niveau, le commerce intra-régional s'est accru depuis l'intégration monétaire et le niveau de la migration intra-régionale est relativement élevé. Par conséquent, on peut tout à fait penser que la mobilité du facteur travail est à l'oeuvre au sein de l'UEMOA. Compte tenu de ces éléments d'analyse, il n'est pas évident de se prononcer définitivement sur l'impact de cette intégration sur la croissance.

Stratégie empirique et données de l'étude

Cette partie regroupe quatre sous-sections. La première est consacrée à la présentation d'un modèle de base pour estimer l'impact de l'intégration sur la croissance au sein de l'UEMOA. La deuxième expose la technique bayésienne permettant de définir le "bon modèle" de croissance économique propre à l'UEMOA. La troisième soussection quant à elle définit la stratégie pour traiter la question de l'endogénéité dans la relation entre l'intégration et la croissance économique. Enfin la quatrième soussection présente l'ensemble des données utilisées dans cette étude ainsi que leurs sources.

Le modèle de base

L'objectif étant d'estimer l'impact de l'intégration sur la croissance économique, nous commençons par présenter une spécification de base permettant d'illustrer la relation entre la croissance économique et nos variables quantitatives de l'intégration que sont l'intensité du commerce et des flux migratoires régionaux. Nous considérons donc le modèle ci-dessous :

y i,t = α 0 + α Y lnY i,t0 + α I I i,t + β X i,t + u i,t (1)
où y i,t est le taux de croissance du PIB réel par habitant du pays i à la période t, I i est la variable d'intégration pour le pays i. Celle-ci peut être l'ouverture commerciale régionale (C i,t ) ou l'ouverture migratoire régionale (M i,t ) ou les deux conjointement pour le pays i à l'instant t. Y i,t0 désigne le revenu par tête initial (début de période) pour capter un éventuel rattrapage des revenus entre pays, X rassemble les fondamentaux de croissance économique et u est le terme d'erreur.

Cette spécification de base part d'une idée simple. L'intégration entre les pays se traduit par définition par une plus grande ouverture (mobilité des biens et des personnes) entre eux. Pour les pays de l'UEMOA l'intégration est marquée non seulement par une union monétaire depuis le début des années 60 mais elle s'est renforcée au fil du temps avec des accords commerciaux préférentiels et un processus du surveillance multilatérale depuis 1995 avec pour objectif de promouvoir la convergence économiques des États membres. Par ailleurs, la libre circulation des biens et des personnes, qui est régie par les textes communautaires, est l'un des fondamentaux de cette intégration. Dès lors, l'intensité des flux commerciaux et migratoires entre les pays est certainement la meilleure mesure quantitative de cette intégration. Enfin cette spécification trouve bien un appui théorique puisque la théorie néoclassique pose les conditions de cette relation à travers la théorie des avantages comparatifs qui considère que le commerce entre les pays permet d'améliorer leur croissance respective. Cette thèse est également soutenue par la nouvelle théorie du commerce international qui met l'accent sur l'exploitation des rendements d'échelle croissants et des effets de réseaux (Grossman and Helpman, 1991a,b ;[START_REF] Helpman | Market structure and foreign trade[END_REF]. Concernant la migration inter-pays, son impact sur la croissance est théoriquement et empiriquement établi par [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF].

L'introduction du revenu par tête initial est standard et a pour seul but d'appréhender le phénomène de rattrapage entre les pays. Cependant, compte tenu de la relative similitude des niveau de vie entre les pays de l'UEMOA, un tel effet est susceptible d'être inopérant. La difficulté désormais est de spécifier le bon modèle de croissance pour l'UEMOA sachant qu'il existe potentiellement des millions de modèle empiriques possibles. En d'autres termes, quels sont les fondamentaux (X) de la croissance propres à l'UEMOA ? C'est à cette question que la sous-section suivante tente de répondre.

Le modèle de croissance de l'UEMOA

Plusieurs modèles de croissance ont été proposés dans la littérature en partant du modèle de croissance néoclassique de [START_REF] Solow | A contribution to the theory of economic growth[END_REF] aux modèles de croissance endogène de [START_REF] Barro | Economic Growth[END_REF] en passant par [START_REF] Romer | Increasing returns and long-run growth[END_REF] Considérons le modèle empirique de croissance ci-après :

y = α γ + X γ β γ + ∼ N (0, σ 2 I) (2)
où y est le taux de croissance du PIB réel par tête en parité de pouvoir d'achat (PPA), X est la matrice des variables explicatives potentielles, α γ est la constante, β γ désigne les coefficients de régression et est le terme d'erreur. La BMA aborde le problème de l'incertitude sur la spécification du modèle en estimant l'ensemble des modèles permis par les combinaisons possibles de X et en construisant une moyenne pondérée des paramètres issus de ces estimations. En supposant par exemple que X contient K variables explicatives potentielles, cela implique l'estimation de 2 K combinaisons de variables et donc 2 K modèles, chacun avec une certaine probabilité d'être le "vrai" modèle. L'intuition de la procédure BMA est simple et peut être illustrée par un principe d'"entonnoir" comme le montre la Figure 2. L'idée est de partir de l'ensemble des déterminants potentiels pour arriver aux fondamentaux (ceux ayant les plus fortes probabilités d'inclusion) une fois que l'ensemble des possibles a été exploré par la procédure BMA.

p (θ| D) = 2 K γ=1 p (θ| M γ , D)p (M γ | D) (3)
Ainsi, la distribution a posteriori de θ est une moyenne de la distribution a posteriori sous chacun des modèles considérés, pondérée par la probabilité a posteriori de ces modèles. Pour un modèle M γ , la probabilité a posteriori est obtenue en utilisant le théorème de Bayes :

p (M γ | D) = p (D| M γ )p(M γ ) 2 K l=1 p (D| M l )p(M l ) (4) où p (D| M γ ) = p (D| θ γ , M γ )p (θ γ | M γ )
E (θ| D) = 2 K γ=0 ∆ γ p (M γ | D), (5)
V (θ| D) = 2 K γ=0 (V (θ| D, M γ ) + ∆ 2 γ )p (M γ | D) -E (θ| D) 2 , ( 6
) où ∆ γ = E (θ| D, M γ ).
En guise d'analyse de robustesse, nous utilisons comme méthode empirique alternative à la BMA, l'approche General-to-Specific (GETS) pour traiter la question de l'incertitude du modèle. En effet, tout comme la BMA, la méthode GETS est l'une des approches économétriques et statistiques les plus répandues pour la modélisation de l'incertitude du modèle (voir [START_REF] Ding | Why has China Grown So Fast ? The Role of Physical and Human Capital Formation[END_REF]. Très brièvement, alors que la BMA aborde cette problématique en estimant l'ensemble des modèles issus des combinaisons possibles des variables explicatives, conduisant ainsi à l'estimation de milliers (voire de millions) de régressions, la méthode GETS aborde la même problématique en se basant sur un modèle unique. Ce modèle est appelé General Unrestricted Model (GUM) ou modèle général sans restriction en français. Ce dernier, qui contient toutes les variables explicatives potentielles, est ensuite soumis à une série de tests statistiques par étape (voir [START_REF] Hendry | Bayesian model averaging for linear regression models[END_REF], conduisant à la suppression des variables empiriquement sans importance pour arriver au modèle spécifique ou définitif qui contient les variables explicatives les plus pertinentes. La validité du modèle retenu est principalement soumise à l'adéquation entre le modèle général et le processus de génération de données. Il est ainsi important de tenir compte de la théorie économique et des travaux empiriques précédents pour construire le modèle général sans restriction.

La stratégie d'identification

Pour quantifier l'impact causal de l'intégration, nous utilisons la procédure proposée par [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF]. Ceci permet par ailleurs d'augmenter le pouvoir prédictif de la régression [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. L'équation (7) est estimé en tenant compte de l'effet fixe du pays de destination.

lnI ij,t =γ 0 + γ 1 lnDist ij + γ 2 lnP op i,t + γ 3 lnP op j,t + γ 4 lnSup i + γ 5 lnSup j + γ 6 Enclav i + γ 7 Enclav j + γ 8 M onnaieCom ij + γ 9 LangCom ij + γ 10 F ront ij + γ 12 lnP op i,t × F ront ij + γ 13 lnP op j,t × F ront ij + γ 14 lnSup i × F ront ij + γ 15 lnSup j × F ront ij + γ 16 Enclav i × F ront ij + γ 17 Enclav j × F ront ij + e ij,t (7)
Une fois que les modèles de gravité décrits par l'équation (7) sont estimés, nous en extrayons les valeurs prédites du commerce et de la migration pour chaque pays i par simple addition des valeurs bilatérales estimées à travers les pays de destination j pour une période t donnée. Plus précisément, considérons que Z ij,t est le vecteur des variables explicatives incluses dans l'équation (7) et Γ C est le vecteur des coefficients dans la régression du commerce bilatéral, tandis que Γ M est le correspondant pour la régression de la migration bilatérale. La prédiction basée sur le modèle de gravité de l'ouverture commerciale pour le pays d'origine i à une date donnée est alors obtenue en additionnant le commerce bilatéral à travers les pays de destination :

Ĉi,t = j =i exp(Γ C Z ij,t ) (8)
De même, la prédiction basée sur le modèle de gravité de l'ouverture migratoire pour le pays d'origine i est donnée par : S'agissant du modèle de croissance, la variable expliquée (le taux de croissance du PIB réel par tête, croisspt) provient de la base de données du "World Developpement Indicators" de la Banque Mondiale. Nous considérons un ensemble de déterminants potentiels de la croissance par tête en nous référant à la fois aux modèles théoriques et empiriques sur la croissance.

Mi,t = j =i exp(Γ M Z ij,t ) (9)

Les données

Sur le plan théorique, nous nous référons principalement au modèle de Solow qui constitue le point d'ancrage de la quasi-totalité des modèles de croissance mais aussi aux modèles de croissance endogène qui l'ont prolongé. Dans le modèle de Solow, le taux de croissance démographique joue un rôle déterminant dans la croissance du revenu par tête. Pour examiner ce phénomène, nous considérons cette variable comme un déterminant potentiel de croissance du revenu par tête notamment pour tenir compte de la dynamique de croissance démographique dans l'UEMOA (un taux de croissance démographique autour de 3% par an). En lien avec les modèles de croissance endogène, nous prenons en compte le rôle potentiellement déterminant du capital humain tel que cela a été souligné par Lucas en considérant des variables comme le taux de scolarisation primaire et le nombre moyen d'années de scolarisation. Compte tenu du faible niveau de développement technologique et des faibles investissements dans la "recherche-développement" dans les pays de l'UEMOA, il apparaît difficile d'utiliser une variable pouvant capter l'importance du capital technologique mis en évidence par [START_REF] Romer | Increasing returns and long-run growth[END_REF]. Cependant, nous estimons qu'un trans-fert technologique peut s'opérer à travers les investissements directs étrangers dans ces pays. Ainsi, nous considérons cette variable comme un déterminant potentiel de la croissance au sein de l'UEMOA. Sachant que [START_REF] Barro | Government spending in a simple model of endogeneous growth[END_REF] met en relief l'importance de l'accumulation du capital public dans la croissance, nous considérons par ailleurs les investissements publics comme un potentiel déterminant de la croissance dans l'UEMOA.

Sur le plan empirique, Sala-i-Martin (1997) identifie une soixantaine de variables explicatives potentielles dont celles évoquées précédemment. Comme pour la variable expliquée, la plupart de nos variables explicatives utilisées sont issues du WDI. C'est le cas notamment du taux de croissance démographique (Croiss pop), de la formation brute de capital fixe publique (FBCF pub), de la formation brute de capital fixe privée (FBCF priv ), des transferts de fonds des migrants (Fds diaspora), de l'aide publique au développement (APD), de la dotation initiale en ressources naturelles (Dotation RN ), de la consommation publique (Conso pub), de la consommation privée (Conso priv), des dépenses militaires (Dép milit), de la variation des termes de l'échange (Var ITEC ), de la superficie du territoire (Superf ), de la population active (Pop active), du taux brut de scolarité primaire ( Éduc prim), du degré d'ouverture totale (Ouv ) et de l'espérance de vie initiale (Exp vie). Le taux d'inflation (Inflation) provient de la base de données "World Economic Outlook" du FMI. La variable de démocratie (Démoc) est issue de la base de données de Freedom House et les investissements directs étrangers (IDE ) sont obtenus de la base de données de la "CNUCED". Quant aux données sur le nombre moyen d'années de scolarisation (Nbreduc), elles proviennent des bases de données de Barro et Lee ( 2013) et de l'UNESCO. Enfin les données sur le taux de change effectif réel proviennent de la base de données du "Bruegel". Les distorsions de change (Distchge) sont considérées comme étant l'écart du taux de change réel par rapport à sa tendance naturelle (obtenue par filtre Hodrick Prescott, HP). La plupart des travaux sur l'UEMOA [START_REF] Nubukpo | Dépenses publiques et croissance des économies de l'UEMOA[END_REF][START_REF] Kpodar | Short -Versus Long-Term Credit and Economic Performance : Evidence from the WAEMU[END_REF] ou encore Moreno-Dodson et Bayraktar, 2015) s'inspire de cet ensemble de variables pour construire un modèle de croissance sans pour autant justifier la préférence de certains déterminants par rapport à d'autres.

Pour finir, précisons que les données sur la migration bilatérale sont disponibles par période de cinq ans (1980-1985-1990-1995-2000-2005-2010). Les autres variables de l'étude sont donc toutes construites sur des moyennes de cinq ans (1980-1984, 1985-1989, 1990-1994, 1995-1999, 2000-2004, 2005-2009 et 2010-2014). Outre la nécessité de cette correspondance avec les données de la migration, le calcul des moyennes de données a l'avantage de "purger" celles-ci de leurs composantes transitoires permettant ainsi de se focaliser sur les composantes de long-terme. C'est généralement le cas dans les études en coupes sur la croissance économique.

En somme, nous avons une structure de données en panel avec une dimension temporelle égale à 7 et une dimension pays égale à 83 , soit au total 56 observations. Le modèle de gravité impliquant des interactions bilatérales entre les huit pays sur les 7 périodes, nous avons au total 8 × 7 × 7 = 392 observations. Enfin pour des raisons de comparaison régionale, nous avons rajouté les six pays de la CEMAC et les autres 5 pays de l'Afrique de l'Ouest (Ghana, Gambie, Guinée, Sierra Léone et Nigeria) qui forment avec les pays de l'UEMOA, la Communauté Économique des États de l'Afrique de l'Ouest (CEDEAO). Le panel complet est alors constitué de 19 pays pour 19 × 18 × 7 = 2394 observations bilatérales. Il est important de préciser que les estimations concernant ce panel ont uniquement pour vocation de comparer l'intensité de l'intégration entre les régions. Le reste des analyses concerne uniquement les pays de l'UEMOA pour les raisons évoquées dans l'introduction. Les statistiques descriptives sommaires des principales variables utilisées pour ces derniers sont présentées dans le Tableau A-1 dans l'annexe.

Résultats empiriques

Comme la méthodologie empirique, les résultats sont déclinés en trois points mais en sens inverse. Nous présentons et commentons d'abord les résultats du modèle de gravité pour le commerce et la migration. Ensuite, les résultats des approches BMA et GETS sur le choix des fondamentaux de la croissance dans l'UEMOA sont présentés et commentés. Enfin nous présentons et analysons les résultats de l'impact de l'intégration sur la croissance du revenu par tête dans une troisième sous-section.

Résultats des modèles de gravité

Les résultats du modèle de gravité estimé pour le commerce bilatéral sont présentés dans le Tableau 1. L'estimation a été effectuée pour deux échantillons : un échantillon restreint à l'UEMOA pour tenir compte de sa spécificité (colonnes 1 et 3) et un échantillon plus large pour effectuer une comparaison inter-régionale de l'intégration (colonnes 2 et 4). Les résultats des deux premières colonnes sont basés sur l'estimateur linéaire des MCO. Ceux des deux dernières colonnes sont basés sur l'estimateur non-linéaire PPML (Poisson pseudo maximum likelihood, en français "Poisson pseudo maximum de vraisemblance") recommandé par [START_REF] Silva | The log of gravity[END_REF] [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] ou [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Il faut souligner que compte tenu de la relative proximité entre les pays de l'UEMOA, l'importance de la distance peut avoir été exacerbée par l'insuffisance et/ou la faible qualité des infrastructures routières inter-pays. Comme dans les études précédentes, nous trouvons également que les échanges commerciaux entre deux pays dépendent positivement de la taille (population) du pays de destination [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF]. Cet effet est plus important au sein de l'UE-MOA. En revanche, le commerce bilatéral baisse avec la population d'origine au sein de l'UEMOA. Sur ce point il n'y a pas de consensus dans la littérature puisque [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] trouvent une élasticité négative alors que Ortega et Peri (2014) trouvent le contraire. L'un des points consensuels dans cette littérature est que l'enclavement réduit la possibilité de commerce entre les pays et ce résultat est clairement mis en évidence ici.

Si l'on s'attend à un effet favorable des frontières, les coefficients associés à la variable "frontière" ne peuvent pas être interprétés directement puisque celle-ci est en interaction avec beaucoup d'autres variables du modèle (voir Frankel et Romer, 1999). Dans le cas de l'UEMOA, nous trouvons par exemple un coefficient négatif associé à la frontière commune (avec l'estimateur PPML) comme dans [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Cela ne signifie pas pour autant que le partage d'une frontière commune pénalise le commerce. Quant au rapprochement culturel (mesuré par le partage de langues ethniques communes), nous trouvons qu'il renforce le commerce bilatéral au sein de l'UEMOA.

Deuxièmement, nous pouvons tirer des enseignements en termes de comparaisons inter-régionales. C'est le but des colonnes additionnelles à celles de l'UEMOA. En effet, les résultats des colonnes (2) et (4) respectivement pour l'estimateur des MCO et l'estimateur PPML montrent clairement que les pays de l'UEMOA appartenant à une union monétaire (UEMOA et/ou CEMAC) commercent plus entre eux que les pays de la ZMAO (Zone Monétaire de l'Afrique de l'Ouest constituée par le Ghana, la Gambie, la Guinée, la Sierra Léone et le Nigeria). Il apparaît également nettement que les pays de l'UEMOA commercent plus entre eux que la moyenne des pays de la région (CEMAC, UEMOA et ZMAO). La CEMAC ne fait pas significativement mieux que la moyenne tandis que les pays de la ZMAO commercent beaucoup moins entre eux que la moyenne. Ainsi, en dehors de l'union monétaire, il y a bien un "effet UEMOA" marquée par une intégration commerciale plus forte.

Le Tableau 2 présente les résultats du modèle de gravité estimé pour la migration inter-pays au sein de l'UEMOA. Ces résultats sont aussi intéressants à plusieurs titres.

Nous observons une similitude assez frappante entre ces résultats et celui sur le commerce ; ce qui corrobore très bien la thèse de Ortega et Peri (2014) qui estiment que les facteurs géographiques valables pour le commerce, le sont également pour la migration. Nous trouvons que la migration entre les pays est négativement et significativement corrélée avec la distance, la taille du pays d'origine et l'enclavement. L'effet distance est relativement important avec une élasticité largement supérieure à 2 en valeur absolue pour l'UEMOA. Cette valeur est aussi supérieure à celle estimée par [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF] pour un ensemble beaucoup plus large de pays développés et en développement. L'effet négatif de la taille du pays d'origine est attendu par construction (la variable expliquée étant la migration totale divisée par la population d'origine). Par ailleurs, on peut penser que plus le pays d'origine est grand, plus la migration intra-pays est importante et moins la migration inter-pays l'est. L'effet de l'enclavement est aussi attendu et cohérent avec l'estimation de [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Quant aux coefficients associés à la population d'origine et aux superficies, aucun consensus n'est établi dans la littérature. Pour les pays de l'UE-MOA, nous trouvons que la migration régionale réagit positivement à ces variables. Comme précédemment, l'effet frontière ne peut être interprété directement même si nous trouvons un signe négatif ici comme dans [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Comme pour le commerce, nous trouvons également que le rapprochement culturel favorise la migration entre les pays.

Pour ce qui est des comparaisons entre les régions, les résultats sont là aussi très clairs. Nous montrons que la mobilité des personnes est plus importante dans l'UE-MOA et dans la ZMOA. Elle apparaît moins importante entre les pays de la CEMAC. Si l'estimateur MCO met en évidence une mobilité des personnes plus importante au sein de l'UEMOA comparé à la ZMAO, ce n'est pas le cas pour l'estimateur PPML assez précises avec un R 2 allant de 0,38 avec l'estimateur PPML à 0,86 avec l'estimateur des MCO pour l'UEMOA. Cette précision des résultats à la fois pour le commerce et la migration se traduit par le bon ajustement des modèles comme on peut le voir à travers la Figures 2. Nos ajustements sont comparables voire meilleurs que ce que l'on retrouve habituellement dans la littérature [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF][START_REF] Frankel | An estimate of the effect of common currencies on trade and income[END_REF][START_REF] Dollar | Institutions, trade, and growth[END_REF][START_REF] Noguer | Trade raises income : a precise and robust result[END_REF][START_REF] Freund | Trade, regulations, and income[END_REF][START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Nos résultats permettent également d'établir que malgré le niveau relativement faible du commerce intra-régional, l'UEMOA a progressé plus vite en termes d'intégration que ses voisines (CEMAC, ZMOA) avec des relations commerciales plus dynamiques et une mobilité inter-pays des personnes plus intense. Ces résultats confirment ainsi que l'intégration peut permettre d'accroître les échanges entre les pays. Si cela semble être le cas de l'UEMOA, la question se pose de savoir si cette intégration a été suffisante pour créer de la croissance dans cette zone. C'est ce à quoi répondent les sections suivantes dans lesquelles nous nous focalisons uniquement sur l'UEMOA.

Résultats des méthodes BMA et GETS

Comme présenté précédemment, nous avons identifié 20 déterminants potentiels de la croissance économique au sein de l'UEMOA. Techniquement, avec ces déterminants, il existe plus d'un million de spécifications et donc de modèles différents possibles (précisément 2 20 = 1.048.576 modèles). Les résultats de l'approche BMA pour l'UE-MOA sont présentés dans le Tableau 3. L'importance des variables dans l'explication de la croissance du revenu par tête est donnée par p (β i = 0| D) dans la colonne "BMA-PIP", qui représente la probabilité d'inclusion a posteriori (PIP) pour chaque variable. La PIP d'une variable correspond à la somme des probabilités a posteriori des modèles dans lesquels cette variable a été incluse. Une variable est censée être pertinente pour expliquer la croissance du PIB par tête et peut donc être considérée comme une variable fondamentale lorsque sa PIP est supérieure ou égale à 50% et qu'il n'y a aucune incertitude quant à son signe (voir [START_REF] Raftery | Variable selection and Bayesian model averaging in case ? Control studies[END_REF][START_REF] Dufrénot | The trade-growth nexus in the developing countries : a quantile regression approach[END_REF].

Les résultats de la BMA sont assez édifiants. Des 20 déterminants potentiels de la croissance, trois s'identifient clairement à savoir l'investissement public, le taux d'inflation et le taux de croissance démographique. Ces variables ont une probabilité d'inclusion a posteriori supérieure à 50%, ce qui signifie qu'elles ont plus de 50% chance de figurer dans le "bon" modèle de croissance pour l'UEMOA. Dans une moindre mesure mais avec des probabilités non négligeables, on peut considérer que la démocratie (avec une PIP de 40%) et les IDE (avec une PIP de 17,4%) pourraient figurer dans les fondamentaux de la croissance au sein de l'UEMOA. Les deux colonnes qui suivent celles de la "BMA-PIP" présentent respectivement la moyenne des coefficients estimés pour chaque variable et l'écart-type qui lui est associé. On peut ainsi noter que si l'augmentation des investissements publics et des IDE permet d'améliorer la croissance du revenu par habitant, l'augmentation de l'inflation et du taux de croissance démographique réduit le niveau de vie par habitant. Par ailleurs, l'absence de démocratie ou les entorses à la démocratie4 mesurée par la liberté civile et le droit politique sont nuisibles pour la croissance. Les éléments de la dernière colonne sont les probabilités que le signe associé à chaque variable soit positif. Pour les investissements publics et les IDE, les probabilités sont égales à 1, ce qui confirme bien les signes positifs associés à ces variables. L'implémentation de l'approche GETS entérine totalement les résultats précédents en validant les fondamentaux identifiés. En effet, en partant du modèle général, nous parvenons au modèle spécifique (ou final) présenté dans le Tableau A.2 dans l'annexe. Ces résultats sont similaires aux résultats de l'approche BMA. Les déterminants retenus avec la BMA ressortent tous significatifs dans le modèle final de l'approche GETS avec une marge d'erreur inférieure à 1%. Tout ceci montre que nos résultats sont robustes à la méthode de sélection des variables. Ainsi, nous pouvons considérer que les déterminants les plus pertinents de la croissance par tête dans l'UEMOA sont la croissance de la population, le capital public, l'inflation, la démocratie et les investissements directs étrangers.

Quoique empiriques, les fondamentaux identifiés ainsi que leurs signes sont conformes aux prédictions des modèles théoriques. En effet, l'impact négatif du taux de croissance démographique est prévu dans le modèle de Solow. Un accroissement démographique, toutes choses égales par ailleurs, entraîne une diminution du capital par tête, ce qui conduit à l'appauvrissement du pays. L'impact positif du capital public sur la croissance a été théorisé par [START_REF] Barro | Government spending in a simple model of endogeneous growth[END_REF]. Par ailleurs, il est maintenant bien connu et suffisamment mise en évidence empiriquement que l'inflation appauvrit. Ceci justifie dans une large mesure l'obsession des autorités monétaires pour l'inflation, faisant de la stabilité des prix leur objectif principal. En considérant que les IDE peuvent être un canal de transfert de capital technologique comme le mettent en évidence [START_REF] Borensztein | How does foreign direct investment affect economic growth ?[END_REF] pour les pays en développement, l'effet favo-rable mis en évidence ici peut être rapproché à la théorie de [START_REF] Romer | Increasing returns and long-run growth[END_REF] qui prédit le rôle déterminant de cette variable. A défaut de ce rapprochement, cet impact positif a été suffisamment documenté empiriquement (voir entre autres [START_REF] Borensztein | How does foreign direct investment affect economic growth ?[END_REF][START_REF] Alfaro | FDI and economic growth : the role of local financial markets[END_REF]. Enfin, le rôle déterminant des institutions dans le développement économique a été théorisé et documenté par des auteurs influents comme [START_REF] Hall | Why do some countries produce so much more output per worker than others ?[END_REF], [START_REF] Acemoglu | The colonial origins of comparative development : an empirical investigation[END_REF], [START_REF] Acemoglu | Reversal of fortunes : geography and institutions in the making of the modern world income distribution[END_REF] et [START_REF] Rodrik | Institutions rule : the primacy of institutions over geography and integration in economic development[END_REF]. L'impact négatif de l'entorse à la démocratie sur la croissance du revenu par habitant -mis en évidence dans cet article -s'inscrit clairement dans cette littérature. Au total, bien qu'ayant adopté une approche empirique pour le choix des déterminants de la croissance, nos résultats trouvent des ancrages théoriques solides. Ainsi, même si notre modèle de croissance reste cohérent avec certaines prédictions théoriques, il a l'avantage de ne pas se fonder sur une spécification imposée a priori. Ce modèle est ainsi spécifique à l'UEMOA en tenant compte des caractéristiques qui lui sont propres. Les déterminants ainsi identifiés dans cette partie servent de variables de contrôle dans l'évaluation ci-dessous de l'impact de l'intégration intra-UEMOA.

L'impact de l'intégration sur la croissance

En considérant comme variable d'intérêt de notre modèle de croissance l'intégration et comme variables de contrôle les fondamentaux identifiés par les approches BMA et GETS, nous obtenons les résultats figurant dans le Tableau 4. Plusieurs cas ont été présentés pour nous assurer de la robustesse de nos résultats. Les résultats des trois premières colonnes sont ceux basés sur la méthode des variables instrumentales lorsque nous utilisons comme instruments du commerce et de la migration leurs valeurs prédites par le modèle de gravité avec l'estimateur linéaire des MCO tel chez [START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF]. Pour les trois colonnes suivantes, nous procédons de la même manière en utilisant les prédicteurs basés sur l'estimateur PPML comme dans [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Ensuite, étant donné la taille limité de notre échantillon, nous utilisons l'estimateur LIML (Limited Information Maximum Likelihood) dans les colonnes 7 à 9. Cet estimateur peut produire de meilleurs résultats dans les situations où il existe de nombreux instruments "faibles". Enfin dans les trois dernières colonnes, nous estimons la forme réduite du modèle en introduisant directement les valeurs prédites par MCO du commerce et de la migration entre les pays de l'union.

Ces résultats sont intéressants à plusieurs titres. Du point de vue empirique, il apparaît évident que nos estimations sont robustes dans la mesure où les tests de validité des instruments confirment globalement la pertinence des instruments utilisés aussi bien pour le commerce que pour la migration même si les statistiques sont moins intéressantes lorsque les deux variables sont incluses en même temps dans les régressions. Par ailleurs, l'ensemble des fondamentaux précédemment identifiés apparaissent significatifs quelle que soit la spécification retenue. Cela confirme bien la pertinence de ces fondamentaux pour la croissance au sein de l'UEMOA.

Pour ce qui concerne notre variable d'intérêt (l'intégration), nous ne parvenons pas à établir un impact significatif de celle-ci sur la croissance au sein de l'UEMOA. Ce résultat reste valable quelles que soient la spécification et la mesure de l'intégration retenues (le commerce et la migration à la fois, le commerce seul ou la migration seule). Par ailleurs, le choix de l'estimateur (2SLS ou LIML) n'influence pas le résultat. L'intégration n'a pas eu un impact significatif sur la croissance par habitant au sein de l'UEMOA.

Quoique surprenant en raison de de la longévité de cette intégration et de son effet relativement positif sur le commerce et la migration, ce résultat est tout à fait défendable pour plusieurs raisons. Premièrement, une explication pourrait être que l'intégration régionale n'a pas été suffisamment solide pour générer de la croissance réelle par habitant au sein de l'UEMOA et que des progrès substantiels sont requis pour arriver à un tel effet. En effet, les échanges intra-régionaux restent faibles. Ceci est en partie entretenu par l'insuffisance des infrastructures inter-pays pour dynamiser le commerce intra-communautaire. Deuxièmement, lorsqu'on se réfère à la théorie du commerce international, l'effet "croissance-améliorant" du commerce passe largement par la complémentarité des échanges ainsi que par le transfert technologique. Pour les pays ayant des structures de commerce globalement similaires comme les pays de l'UEMOA, ces canaux sont inopérants. Il en est de même pour la qualification de la main d'oeuvre dont le niveau reste globalement homogène entre les pays. Par ailleurs, le canal de la migration salvatrice pour la démocratie n'est pas pertinent en raison du niveau globalement comparable des institutions dans les pays de l'UEMOA. C'est l'ensemble de ces raisons qui font que plusieurs auteurs comme [START_REF] Vamvakidis | Regional integration and economic growth[END_REF][START_REF] Vamvakidis | Regional Integration Arrangements or Broad Liberalization : Which Path Leads to Faster Growth[END_REF], [START_REF] Spilimbergo | Income distribution, factor endowments, and trade openness[END_REF], [START_REF] Puga | Trading arrangements and industrial development[END_REF][START_REF] Venables | Winners and Losers from Regional Integration Agreements Economic[END_REF] estiment que l'intégration régionale entre les petites économies offre à celles-ci moins de perspectives de croissance que le renforcement de leurs échanges avec les économies industrialisées. L'argument principal est que les échanges Sud-Nord favorisent le "learning by doing" et le transfert de technologies vers les pays du Sud. Si de manière factuelle nos résultats confirment cette perspective d'analyse, ils ne remettent aucunement en cause la capacité de croissance potentielle que l'UEMOA en tant qu'intégration régionale peut générer. Nous pensons en revanche que plusieurs piliers doivent être activés pour accompagner l'intégration régionale et faire d'elle un accélérateur de croissance au sein de l'UEMOA. [START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]. Comme le choix des déterminants de la croissance peut influencer l'impact des variables d'intérêt, nous ne nous contentons pas d'imposer un modèle de croissance a priori mais nous utilisons deux approches économétriques adaptées pour identifier ce que l'on peut considérer comme étant les fondamentaux de la croissance au sein de l'UEMOA.

Figure 1 -

 1 Figure 1 -Intuition de la technique BMA

  [START_REF] Lucas | On the mechanics of economic development[END_REF]. Ces modèles théoriques ont ensuite inspiré la plupart des études empiriques sur les économies développées et les économies en développement. Si ces modèles restent incontestablement des références fondamentales, leur transposition sans discernement dans les études empiriques notamment sur les pays en développement peut soulever certaines questions d'autant qu'ils ont été conçus en référence aux économies développées comme les États-Unis. Hormis ce problème, les différents modèles de croissance ne proposent pas les mêmes déterminants de la croissance ; ce qui pose la question du modèle à privilégier. Par ailleurs, aucun modèle théorique n'est capable de prendre en compte tous les déterminants potentiels de la croissance identifiés dans la littérature. En effet, Sala-i-Martin (1997) identifie pas moins de 60 déterminants potentiels de la croissance ; chacun ayant été significatif au moins une fois dans un modèle empirique sur la croissance. Dès lors, il existe une incertitude sur le choix de la spécification du modèle qui est encore plus marquée dans le cas les pays en développement dont ceux de l'UEMOA. Pour ces derniers, quelques travaux empiriques comme ceux de[START_REF] Nubukpo | Dépenses publiques et croissance des économies de l'UEMOA[END_REF],[START_REF] Kpodar | Short -Versus Long-Term Credit and Economic Performance : Evidence from the WAEMU[END_REF] ou encore[START_REF] Moreno-Dodson | Public spending and growth in an economic and monetary union : the case of West Africa[END_REF] 2 utilisent des modèles de croissance inspirés des travaux théoriques et empiriques. Comme la plupart des études empiriques, ces travaux sont souvent critiqués pour leur choix a priori de certains déterminants avec le risque de laisser de côté les déterminants les plus pertinents de la croissance.

Pour faire la lumière sur les principaux déterminants de la croissance tout en tenant compte de l'incertitude associée à la spécification du modèle et du nombre relativement important de déterminants potentiels, nous nous appuyons sur la méthode "Bayesian Model Averaging (BMA)". L'intérêt de cette approche est qu'elle traite deux questions majeures qui se posent généralement dans les études empiriques lorsque le nombre de variables explicatives est relativement important, à savoir : (i) quelles sont les variables qui devraient être incluses dans le modèle et (ii) quelle est leur importance respective. Ces questions, pour lesquelles les modèles de régression classiques ne fournissent pas une réponse satisfaisante, se posent avec acuité notamment lorsque la dimension temporelle des données est limitée pour produire des résultats robustes dans une perspective d'un modèle général qui introduirait tous les déterminants potentiels de la croissance.

  dθ γ est la vraisemblance marginale du modèle M γ , θ γ est le vecteur de paramètres du modèle M γ , p (θ γ | M γ ) est la densité a priori de θ γ sous le modèle M γ , p (D| θ γ , M γ ) est la vraisemblance et p(M γ ) est la probabilité a priori que M γ soit le vrai modèle. Comme[START_REF] Fernández | Model Uncertainty in Cross-Country Growth Regressions[END_REF], nous choisissons une loi a priori uniforme, ce qui signifie que la probabilité a priori du modèle est identique, soit p(M γ ) = 2 -K . Ceci est un choix communément opéré pour représenter le manque de connaissance préalable. Ce choix implique que la probabilité a priori d'inclure un régresseur est 1/2, indépendamment des autres variables explicatives incluses dans le modèle. Sur cette base, nous considérons qu'un déterminant potentiel de la croissance peut être considéré comme un déterminant pertinent si sa probabilité d'inclusion a posteriori est supérieure ou égale à 50%.

Hoeting et al. (1997)

définissent la moyenne et la variance a posteriori θ respectivement comme suit :

  et reprise par d'autres auteurs. Cette procédure consiste à utiliser la technique des variables instrumentales basée sur un modèle de gravité. Plus spécifiquement, pour traiter le problème de simultanéité,[START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] estiment l'effet causal du commerce sur la croissance en utilisant comme instruments les flux commerciaux inter-pays expliqués par des facteurs géographiques inter-pays.[START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF] soulignent que cette procédure souffre potentiellement d'un problème de variables omises dans la mesure où le commerce et la migra-Notre modèle de gravité est inspiré de celuide Ortega et Peri (2014) qui lui-même étend la spécification proposée par[START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF]. Les déterminants du commerce bilatéral (dans le casde Frankel et Romer, 1999) et de la migration bilatérale (dans le casde Ortega et Peri, 2014) sont essentiellement des facteurs géographiques. Dès lors, les valeurs prédites à travers les estimations sont utilisées comme des instruments pour le commerce et la migration dans le modèle de croissance économique pour traiter la question de la bi-causalité. La spécification ainsi retenue de notre modèle de gravité est la suivante :

tion sont tous deux influencés par des facteurs géographiques. Les caractéristiques géographiques d'un pays peuvent influencer sa croissance non seulement à travers le commerce mais également à travers la migration. En effet, la proximité géographique et la libre circulation augmentent les revenus à travers les interactions entre les pays (échange d'idées, diffusion de la technologie, investissement) et ces interactions se reflètent dans la mobilité des biens et des personnes

[START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]

. En d'autres termes, le commerce n'est pas le seul canal par lequel les interactions entre les pays augmentent le revenu. Par conséquent, pour identifier l'impact de l'ouverture (ou de l'intégration), il est important de considérer ces deux canaux simultanément.

[START_REF] Ortega | Openness and income : The roles of trade and migration[END_REF]

proposent ainsi d'instrumenter à la fois l'ouverture au commerce et l'ouverture à la migration par leurs prédicteurs basés sur la gravité. Nous nous inscrivons dans cette logique en utilisant cette approche en deux étapes.

  où I ij est soit le commerce bilatéral -la valeur du commerce (importations + exportations) entre le pays i et le pays j divisée par le PIB du pays d'origine -, soit la migration bilatérale -mesurée par le stock de migrants nés dans un pays i (j) et résidant dans un pays j (i) en pourcentage de la population du pays d'origine i (j)-, t fait référence à la période, Dist ij est la distance entre le pays d'origine i et le pays de destination j, P op désigne la population, Sup est la superficie du pays, Enclav est une variable dummy pour distinguer les pays enclavés, M onnaieCom est une variable dummy pour indiquer le partage ou non de la même monnaie entre deux pays, LangCom est une variable dummy pour le partage d'une langue com-

mune (officielle et/ou ethnique), F ront est aussi une variable dummy pour désigner le partage ou non d'une frontière entre deux pays. L'objectif étant d'identifier l'influence des facteurs géographiques sur l'intégration, il est souvent commun d'inclure des termes d'interaction entre la variable muette de la frontière commune avec la distance, la population, la superficie et l'enclavement (voir

  Plusieurs sources de données ont été mobilisées. Concernant les modèles de gravité, les données sur le commerce bilatéral proviennent de la Direction des statistiques commerciales (DOTS) du FMI. La disponibilité des données dépend du pays mais elles remontent à 1980 pour la plupart des pays considérés. Les données sur la migration bilatérale sont issues des bases de données "Global Bilateral Migration Database" de la Banque Mondiale et "United Nations Global Migration Database" des Nations Unies. Alors que les données de la Banque Mondiale sont disponibles par décennie à partir de 1960, celles des Nations Unies sont disponibles par quinquennat et remontent à 1990. Après avoir vérifié la conformité de ces bases, nous les avons combinées pour obtenir des données quinquennales de 1980 à 2010. Les données sur les variables géographiques et culturelles sont extraites de la base de données du CEPII (Centre d'Etudes Prospectives et d'Informations Internationales).

  Toutefois, nous considérons dans ce document une vingtaine de variables au total y compris celles déjà mentionnées en lien avec les modèles théoriques pour trois raisons. D'abord, notre échantillon est relativement limité pour considérer un plus grand nombre de variables. Ensuite, contrairement à Sala-i-Martin (1997), notre base ne contient aucune variable dummy régionale puisque nous nous focalisons sur une région précise. Enfin et plus fondamentalement, nous estimons qu'il est inutile de considérer certaines variables muettes ou qui relèvent du déterminisme et sur lesquelles aucune action politique n'est possible ou efficace comme entre autres les variables de religion, de fragmentation ethnique, d'origine coloniale ou d'origine légale.

  dans le cadre des modèles de gravité pour tenir compte d'une éventuelle sur-représentation de la nullité des flux commerciaux bilatéraux, du potentiel biais d'hétéroscédasticité induit par le modèle log-linéaire et du biais lié à la transformation logarithmique des flux commerciaux nuls.

Plusieurs enseignements peuvent être tirés de ces résultats. Premièrement, les deux approches produisent des résultats globalement comparables et cohérents avec la littérature. En effet, la distance a un impact extrêmement élevé et significativement négatif sur le commerce bilatéral et cela quel que soit le panel considéré. L'élasticité estimée du commerce par rapport à la distance est sensiblement supérieure à l'unité en valeur absolue avec l'estimateur des MCO et légèrement inférieure à l'unité avec l'estimateur PPML. Elle est plus élevée pour l'UEMOA que pour l'échantillon plus large. Ces élasticités sont proches de celles estimées par

Table 1 -

 1 Estimation du modèle de gravité pour le commerce bilatéral 'intensité du commerce bilatéral est mesurée par la somme des exportations et des importations rapportée au PIB du pays d'origine. L'intensité de la migration bilatérale est mesurée par la somme de l'émigration et de l'immigration rapportée à la population du pays d'origine. Les écarts-types entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation des résidus. *, **, et *** font référence à la significativité au seuil de 10%, 5% et 1% d'erreur, respectivement.

		Modèle linéaire (MCO)	Modèle non linéaire (PPML)
		(1)	(2)	(3)	(4)
	VARIABLES	UEMOA	REGION	UEMOA	REGION
	Ln Distance	-1.43***	-0.86***	-0.87***	-0.60***
		(0.23)	(0.14)	(0.14)	(0.14)
	Ln pop. Origin	-0.06	0.16*	-0.68***	0.44***
		(0.28)	(0.09)	(0.20)	(0.09)
	Ln pop. Destination	1.60***	0.99***	1.35***	0.81***
		(0.26)	(0.08)	(0.14)	(0.08)
	Ln area Origin	0.77***	-0.09	0.87***	-0.22*
		(0.24)	(0.09)	(0.15)	(0.13)
	Ln area Destination	0.46*	-0.00	0.34**	0.30***
		(0.24)	(0.09)	(0.14)	(0.10)
	Lancloked	-2.69***	-2.00***	-1.86***	-1.88***
		(0.43)	(0.17)	(0.29)	(0.18)
	Border	-2.69	3.39	-14.75***	14.79***
		(6.37)	(2.34)	(4.18)	(2.80)
	Border x Ln dist	1.16**	-0.19	2.17***	0.36
		(0.52)	(0.33)	(0.33)	(0.29)
	Border x Ln pop o	-0.09	-0.45***	0.18	-0.84***
		(0.35)	(0.13)	(0.24)	(0.16)
	Border x Ln pop d	-0.11	-0.06	0.49**	0.19
		(0.34)	(0.12)	(0.24)	(0.14)
	Border x Ln area o	0.03	0.45***	-0.33	0.08
		(0.32)	(0.17)	(0.22)	(0.19)
	Border x Ln area d	-0.08	0.11	-0.32	-0.62***
		(0.31)	(0.16)	(0.21)	(0.15)
	Border x lanckloked	-0.01	0.80***	-0.88**	1.70***
		(0.51)	(0.23)	(0.39)	(0.25)
	Com. Lang	0.57***	0.57***	0.27*	0.16**
		(0.14)	(0.08)	(0.14)	(0.06)
	cemac		0.42*		0.70*
			(0.25)		(0.36)
	uemoa		1.52***		1.05***
			(0.14)		(0.15)
	zmao		-1.39***		-0.56***
			(0.24)		(0.21)
	Constant	-35.17***	-19.15***	-24.62***	-22.68***
		(4.99)	(1.58)	(2.64)	(2.05)
	Observations	340	1,536	392	2,394
	R-squared	0.60	0.46	0.65	0.27
	Notes : L

Table 2 -

 2 Estimation du modèle de gravité pour la migration bilatérale 'intensité du commerce bilatéral est mesurée par la somme des exportations et des importations rapportée au PIB du pays d'origine. L'intensité de la migration bilatérale est mesurée par la somme de l'émigration et de l'immigration rapportée à la population du pays d'origine. Les écarts-types entre parenthèses sont robustes à l'hétéroscédasticité et à l'autocorrélation des résidus. *, **, et *** font référence à la significativité au seuil de 10%, 5% et 1% d'erreur, respectivement.qui ne permet pas de conclure clairement. Quel que soit l'estimateur la CEMAC connait une migration intra-régionale plus faible que la moyenne régionale.En résumé, les résultats issus des modèles de gravité sont cohérents avec la littérature précédente et montrent que les facteurs géographiques et les rapprochements culturels sont les principaux déterminants du commerce bilatéral. Les estimations sont : Le graphique le nuage des points de la relation entre les valeurs observées et prédites du commerce (côté gauche) et de la migration (côté droit) pour les pays de l'UEMOA.

		Modèle linéaire (MCO)	Modèle non linéaire (PPML)
		(1)	(2)	(3)	(4)
	VARIABLES	UEMOA	REGION	UEMOA	REGION
	Ln Distance	-2.75***	-2.20***	-2.53***	-1.95***
		(0.14)	(0.10)	(0.14)	(0.10)
	Ln pop. Origin	-0.13	-0.75***	-0.37***	-0.78***
		(0.11)	(0.06)	(0.11)	(0.06)
	Ln pop. Destination	0.87***	0.25***	0.38***	0.16**
		(0.11)	(0.06)	(0.08)	(0.06)
	Ln area Origin	0.35***	0.56***	0.74***	0.51***
		(0.11)	(0.06)	(0.09)	(0.07)
	Ln area Destination	0.35***	0.56***	0.80***	0.52***
		(0.11)	(0.06)	(0.09)	(0.07)
	Lancloked	-0.50**	-1.34***	-0.73***	-0.74***
		(0.20)	(0.12)	(0.22)	(0.12)
	Border	-13.28***	0.18	-24.71***	-2.84*
		(4.77)	(1.83)	(5.15)	(1.70)
	Border x Ln dist	0.65*	0.21	2.38***	1.08***
		(0.33)	(0.22)	(0.36)	(0.23)
	Border x Ln pop o	-0.33	0.10	0.06	0.35***
		(0.22)	(0.09)	(0.26)	(0.11)
	Border x Ln pop d	-0.33	0.10	1.02***	0.01
		(0.22)	(0.09)	(0.30)	(0.10)
	Border x Ln area o	0.88***	-0.16	-0.12	-0.44***
		(0.16)	(0.11)	(0.19)	(0.12)
	Border x Ln area d	0.88***	-0.16	-0.34*	-0.29**
		(0.16)	(0.11)	(0.19)	(0.13)
	Border x lanckloked	-1.84***	1.00***	-1.28***	0.55***
		(0.28)	(0.17)	(0.35)	(0.16)
	Com. Lang	0.87***	0.27***	0.79***	0.39***
		(0.09)	(0.05)	(0.23)	(0.05)
	cemac		-0.30*		-0.66***
			(0.16)		(0.18)
	uemoa		1.01***		0.68***
			(0.10)		(0.12)
	zmao		0.66***		0.79***
			(0.16)		(0.16)
	Constant	-8.82***	1.47	-8.62***	3.66***
		(2.53)	(1.22)	(2.08)	(0.78)
	Observations	368	1,990	392	2,394
	R-squared	0.86	0.60	0.38	0.32
	Notes : L

Notes

Table 3 -

 3 Résultats de l'estimation BMA Notes : Les résultats sont basés sur 1 000 000 d'itérations et 1 000 000 de tirages. Pour chaque simulation, nous utilisons une loi a priori uniforme et la méthode de calcul MCMC (Monte-Carlo par chaîne de Markov). Les statistiques en gras sont celles dont la probabilité inclusion a posteriori est supérieure ou égale à 50%. Celles en italiques sont celles des variables qui pourraient probablement figurer dans le modèle avec une probabilité plus faible. La corrélation entre le nombre d'itérations et les probabilités analytiques des modèles a posteriori pour les 2000 meilleurs modèles est 0.9995, ce qui signifie que l'on tend déjà vers une stabilité des résultats au bout de 2000 régressions.

	Variables	BMA-PIP Moyenne Post.	Écart-type Post.	Signe Pos. Cond.
	FBCF pub	0.592	0.140	0.135	1.000
	Inflation	0.528	-0.058	0.063	0.000
	Croiss pop	0.523	-0.918	1.001	0.000
	Démoc	0.405	-0.110	0.152	0.000
	IDE	0.174	0.049	0.128	1.000
	FBCF priv	0.117	0.012	0.043	0.998
	Fds diaspora	0.094	0.016	0.067	0.985
	APD	0.086	0.006	0.029	0.893
	Ouv	0.081	-0.002	0.011	0.006
	Nbreduc	0.076	0.034	0.175	0.942
	Distchge	0.067	-0.346	1.835	0.000
	Conso pub	0.062	-0.032	0.191	0.018
	Pop active	0.049	-0.006	0.059	0.148
	Dotation RN	0.049	0.002	0.020	0.920
	Conso priv	0.045	0.000	0.010	0.504
	Éduc prim	0.045	0.000	0.003	0.857
	Superf (en Log)	0.041	-0.004	0.065	0.154
	Exp vie	0.041	-0.001	0.018	0.334
	Dép milit	0.040	-0.001	0.131	0.512
	Var ITEC	0.037	0.000	0.006	0.817

Table 4 -

 4 Impact de l'intégration régionale sur la croissance 'intégration économique et/ou monétaire a des avantages considérables notamment dans un monde où la concurrence est très intense entre les nations. Les avantages sont encore plus palpables pour les petits pays qui, individuellement, n'ont aucune influence sur la scène internationale. Cependant, les coûts associés à une intégration économique et surtout monétaire peuvent aussi être importants. En effet, l'intégration économique implique le transfert d'une partie de la souveraineté nationale qui a un coût pour les États. Par conséquent, l'intégration économique et monétaire n'est économiquement souhaitable que si elle concoure à un gain collectif, c'est-à-dire à l'amélioration du niveau de vie des pays membres.Cette étude s'intéresse au cas singulier de l'UEMOA, une intégration initialement uniquement monétaire (depuis 1962) puis économique et monétaire (depuis 1994). La question centrale de l'étude est de savoir si cette intégration a contribué à améliorer significativement le niveau de vie des populations. Pour ce faire, nous avons traité la question du biais de simultanéité entre la croissance et l'intégration (mesurée par le commerce et la migration intra-UEMOA) en instrumentant l'intégration par des facteurs géographiques et culturels comme le font[START_REF] Frankel | Does trade cause growth ?[END_REF] ou encore

		Prédicteur linéaire	Prédicteur non-linaire	Prédicteur non-linéaire	Forme réduite
		(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)	(11)	(12)
	VARIABLES	2SLS	2SLS	2SLS	2SLS	2SLS	2SLS	LIML	LIML	LIML	OLS	OLS	OLS
	com uemoa	0.86	4.06		-15.86	10.68		-0.53	-1.73		2.84	4.04
		(12.96)	(9.32)		(29.64)	(15.32)		(20.59)	(8.36)		(12.65)	(9.67)
	mig uemoa	2.41		2.88	14.63		26.45	-0.67		-0.72	1.35		3.46
		(9.97)		(6.56)	(19.89)		(53.09)	(12.00)		(4.94)	(10.32)		(8.35)
	Revenu initial	-0.83	-0.98	-0.77	0.01	-1.64	-2.37	-0.48	-0.40	-0.53	-0.87	-0.91	-0.72
		(1.15)	(1.17)	(0.87)	(1.68)	(1.67)	(3.95)	(1.49)	(1.04)	(0.70)	(1.15)	(1.12)	(0.87)
	Croissance pop.	-1.94*** -1.90*** -1.96*** -2.17**	-1.79**	-1.86** -1.98*** -2.00*** -1.97***	-1.89**	-1.87**	-1.94***
		(0.71)	(0.67)	(0.67)	(0.89)	(0.70)	(0.83)	(0.61)	(0.55)	(0.54)	(0.76)	(0.72)	(0.70)
	Inflation	-0.10**	-0.10**	-0.10**	-0.10*	-0.09*	-0.04	-0.11*** -0.11*** -0.11***	-0.10*	-0.10*	-0.10*
		(0.05)	(0.05)	(0.05)	(0.05)	(0.05)	(0.17)	(0.04)	(0.04)	(0.04)	(0.06)	(0.05)	(0.05)
	FBCF publique	0.28**	0.28**	0.28**	0.27**	0.25**	0.14	0.30***	0.30***	0.30***	0.27**	0.28**	0.28**
		(0.11)	(0.11)	(0.11)	(0.11)	(0.12)	(0.36)	(0.10)	(0.10)	(0.10)	(0.12)	(0.12)	(0.12)
	Libertes civiles	-0.50**	-0.46*	-0.51**	-0.71**	-0.40	-0.57**	-0.51	-0.53**	-0.51**	-0.46*	-0.46*	-0.48*
		(0.23)	(0.24)	(0.21)	(0.36)	(0.28)	(0.26)	(0.33)	(0.24)	(0.23)	(0.26)	(0.27)	(0.25)
	IDE	0.27***	0.26***	0.27***	0.30**	0.28***	0.42	0.24*	0.24*	0.24*	0.25***	0.25***	0.24***
		(0.10)	(0.09)	(0.10)	(0.12)	(0.10)	(0.40)	(0.14)	(0.13)	(0.13)	(0.08)	(0.08)	(0.08)
	Constant	11.42*	12.15*	11.16*	7.46	15.60	20.31	9.50	9.14	9.76**	11.38*	11.61*	10.63*
		(6.65)	(6.95)	(5.73)	(8.21)	(9.51)	(23.90)	(7.84)

L

[START_REF] Tenou | Les déterminants de la croissance à long terme dans les pays de l'UEMOA[END_REF] utilise également une spécification dans la même lignée sur les déterminants de la croissance dans les pays de l'UEMOA mais nous n'avons pas pu avoir la version complète de son document.

Les huit pays de l'UEMOA : Bénin, Burkina Faso, Côte d'Ivoire, Guinée-Bissau, Mali, Niger, Sénégal, Togo.

Il faut noter que l'indice de démocratie est tel qu'une augmentation de l'indice signifie une moindre démocratie.

Plusieurs résultats ressortent de cette étude. D'abord, nous montrons à travers les modèles de gravité que l'UEMOA est plus aboutie en terme d'intégration que ses voisines de l'Afrique de l'Ouest (ZMOA) et de l'Afrique centrale (CEMAC). Ensuite, la méthode bayésienne (BMA) et l'approche GETS nous conduisent à identifier comme fondamentaux de la croissance au sein de l'UEMOA : l'investissement public, le taux de croissance démographique, l'inflation, la démocratie et dans une moindre mesure les IDE. En outre, nos estimations montrent que l'intégration n'a permis de générer une croissance au sein de l'UEMOA. Ce résultat est certainement la conséquence d'une intégration, malgré tout, faible des économies de la zone. En effet malgré le rapprochement géographique des pays, les coûts de transactions entre eux sont encore très importants. Ces coûts s'expliquent en grande partie par le manque notable d'infrastructures de transport intra-communautaires. Nous suggérons donc un plan colossal d'investissement pour combler le déficit des infrastructures de transport entre les pays. Ce plan pourrait être financé par une taxe spéciale sur les importations de véhicules dans l'unique but de financer ces infrastructures.