PDF, FR, 219 p., 3,1 Mo - Femise

4. Justification des spécifications et choix des modèles
Il est maintenant bien établi que l’une des critiques centrales que l’on peut faire à l’encontre des
méthodes les plus souvent utilisées en économétrie des données de Panel est la distinction
quelque peu artificielle, voire imaginaire, au sens de Mundlack (1978), entre un modèle à effet fixe
et un modèle à effet aléatoire.
Cette critique a pu être dépassée en théorie grâce aux contributions de Hausman et Taylor (1981),
Amemyia et Ma-Ccurdy (1986), Breush, Mizon et Shmidt (1989) et surtout grâce à la plus récente,
celle de Arellano et Bover (1995).
Sur le plan empirique et dans le domaine nous concernant directement ici, c’est à dire le lien entre
ouverture et croissance, Abdouni et Hanchane (2003) spécifient et estiment un modèle à effet
aléatoire corrélé en passant par la proposition de Arellano et Bover (1995).
Cependant, malgré l’intérêt de ces méthodes et la robustesse des résultats qu’elles impliquent,
elles demeurent soumises à une critique assez sévère.
Les modèles à effet fixe et à effet aléatoire attribuent l’hétérogénéité individuelle à l’effet des
variablesomisesquisontinvariantesdansletemps 106 .
Et dans ces mêmes modèles, l’hétérogénéité temporelle est due à des facteurs qui sont identiques
pour l’ensemble des individus tout en variant dans le temps 107
Ces modèles ne permettent cependant pas d’étudier l’interaction entre ces spécificités
individuelles et temporelles et les variables explicatives.
Autrement dit, une part de l’effet de l’hétérogénéité individuelle et temporelle que permettent les
données de panel est totalement occultée.
Ainsi, une formulation alternative et plus robuste consiste à introduire aussi l’hétérogénéité au
niveau des paramètres du modèle. Celle-ci est par conséquent considéré comme étant la
spécification la plus générale d’un modèle sur données longitudinales (Hsiao 1994). Elle donne
lieu à la formulation suivante :
y it = ’ itx it + μ it
i = 1,…,N et t = 1,…,Ti
Cependant, on peut aisément comprendre qu’une telle démarche pose un problème
d’identification : le nombre de paramètre à estimer est supérieur au nombre d’observations.
106 Dans le domaine de la croissance, on peut citer la terre, le PIB initiale…
107 Par exemple, le taux d’intérêt, les prix…..
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