Annexes du chapitre 3

Sevestre et Trognon (1992) indiquent que dans un modèle autorégressif, si a1 est la valeur du coefficient de la variable endogène retardée, elle est encadrée par les estimateurs within, MCQ et MCO,

Pour s’assurer de l’ordre de grandeur de l’estimation par la méthode des moments généralisés (MMG) proposée par Arellano et Bond (1991), nous avons comparé les résultats de cette estimation avec les estimateurs intra - individuels (within), des moindres carrés quasi généralisés (MCQG) et des moindres carrés ordinaires (MCO). Le tableau ci-dessous montre que les coefficients estimés par les MMG sont bien encadrés par ces différentes estimations.

Notes:. Proba: probabilité estimée de présence continue dans l’échantillon. Test de Student: coefficient significatif au seuil de 10% (*), au seuil de 5% (**) et au seuil de 1% (***). La faible valeur de la statistique du test du multiplicateur de Lagrange indique un rejet de l’hypothèse d’existence d’effets spécifiques. Se reporter au tableau 28 pour les tests concernant l’estimation de la dernière colonne.

Les deux graphiques suivants montrent les étapes du passage de l’échantillon initial, composé de 5557 observations pour 613 entreprises de 1986 à 1996, à l’échantillon utilisé pour les estimations de ce chapitre, composé de 3096 observations pour 472 entreprises sur la période 1989 à 1996. En effet, à partir de l’échantillon complet (Base), nous avons écarté les entreprises dont l’investissement est nul sur toute la période (A), celles ayant une observation manquante (B), celles ayant moins de quatre observations consécutives sur la période (C) et enfin les trois premières années ont été utilisées pour construire les variables retardées (D).

Comme le montre la figure suivante, l’échantillon est composé à 76% d’entreprises qui n’exportent pas et à 50% de grandes entreprises (plus de 20 employés permanents). On constate d’autre part que 45% des entreprises sont de petites taille et n’exportent pas.