Ouverture commerciale et volatilité de la croissance économique : cas du Maroc Fouzia El Majidi Chapitre du live Overture, productivité et croissance économique au Maroc , Édité par Chatri Abdellatif, Publié par Laboratoire d’Economie Appliquée (Mohammed V Univ.) & Policy Center for the New South, ISBN (WEB) : 978-9920-37-593-1 Citer ce document : El Majidi, F. (2019). Ouverture commerciale et volatilité de la croissance économique : cas du Maroc. In A. Chatri (éd). Ouverture, productivité et croissance économique au Maroc. Laboratoire d’Économie Appliquée & Policy Center for the New South. Rabat Lien vers l'article : http://www.labeamse.com/2019/04/OPCM14.html Copyright © 2019 Laboratoire d’Économie Appliquée, Policy Center for the New South & CNRST. Tous les droits sont réservés. CHAPITRE 14 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE : CAS DU MAROC Fouzia El Majidi Laboratoire d’Économie Appliquée, Université Mohammed V de Rabat E-mail de correspondance : fouelmajidi@gmail.com Résumé : Ce papier examine l’effet de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique au Maroc pendant la période 1980-2016 en utilisant le modèle Autorégressif à Re- tards Distribués (ARDL) dans le cadre de la théorie de la cointégration (l’approche de test aux bornes de Pesaran et al. 2001) et la technique de correction d’erreur. Les principaux résultats trouvés ont montré que l’ouverture commerciale exerce un effet significativement négatif sur la volatilité de la croissance économique aussi bien à long terme qu’à court terme. On a trouvé éga- lement une relation d’équilibre à long terme entre la volatilité de la croissance économique et l’ensemble des variables de contrôle. En effet, la volatilité de la croissance économique est néga- tivement liée à l’ouverture financière et au taux de change tandis qu’elle est positivement corrélée avec le développement financier. Enfin, les résultats sur les dynamiques à court terme ont montré que l’ouverture financière et le développement financier exercent un effet négatif sur la volatilité de la croissance économique. Mots clés : Ouverture Commerciale, Volatilité de la Croissance Economique, ARDL - Cointé- gration, ECM, Maroc. Abstract : This paper examines the effect of trade openness on economic growth volatility in Morocco from 1980 to 2016 using the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) cointegration ap- proach (or bound cointegration technique) and the error correction technique. The main results showed that both the long and short run economic growth volatility is negatively influenced by trade openness. A long-run equilibrium had also found between economic growth volatility and the set of control variables. Indeed, the economic growth volatility is negatively associated with Ouverture, productivité et croissance économique au Maroc, Éd. Chatri Abdellatif. 253 Copyright c 2019 Laboratoire d’Économie Appliquée & Policy Center for the New South. 254 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE financial openness and the exchange rate while it is positively correlated with financial develop- ment. Finally, the results on short-term dynamics showed that financial openness and financial development have a negative effect on the economic growth volatility. 14.1 Introduction L’ouverture commerciale, qui constitue l’une des principales dimensions de la globali- sation mondiale, est observée dans la plupart des pays développés et ceux en développe- ment. Elle est devenue, à l’heure actuelle, un choix de premier plan à l’échelle internatio- nale puisqu’elle est considérée comme un pivot central de la croissance économique et une source inéluctable des richesses. Le Maroc, comme d’autres pays émergents et en développement, s’est engagé depuis le début des années 80 dans un processus d’ouverture à travers l’instauration de la libéralisa- tion du commerce extérieur et la mise en place d’un cadre juridique régissant les relations commerciales avec ses partenaires. La stratégie d’ouverture commerciale menée par le Ma- roc a permis d’enregistrer certains gains en termes d’accroissement du PIB, d’attractivité pour les IDE et de la croissance des échanges. Sur le plan théorique, l’un des principaux postulats de la théorie de la croissance en- dogène est que l’ouverture commerciale permet l’intégration aux marchés internationaux et contribue à des gains potentiels de croissance économique en influant favorablement le PIB. Ce postulat est prouvé par plusieurs travaux empiriques (D OLLAR & K RAAY, 2003 ; E DWARDS, 1998 ; F RANKEL & ROMER, 1999 ; H ADDAD, 1993 ; S ACHS, WARNER, Å S - LUND & F ISCHER , 1995 ; WACZIARG , 1999 ; WACZIARG & W ELCH , 2008). H ADDAD, L IM, PANCARO et S ABOROWSKI (2013) avancent que les travaux antérieurs prouvent que, dans des conditions appropriées, l’ouverture commerciale est positivement liée à la croissance économique. Or, s’il est possible d’admettre que l’ouverture commer- ciale peut accélérer la croissance économique, elle pourrait également accroître la vola- tilité de la croissance économique à travers la vulnérabilité aux chocs externes. En effet, certaines études empiriques ont conclu que l’ouverture commerciale constitue un des fac- teurs de la volatilité de la croissance économique (E ASTERLY, I SLAM & S TIGLITZ, 2001 ; E ASTERLY & K RAAY, 2000 ; KOSE, P RASAD & T ERRONES, 2006 ; P RASAD & G ABLE, 1998). Quoique le lien entre ouverture commerciale et croissance économique soit considéra- blement étudié dans la littérature, la question traitant les effets de l’ouverture commerciale en termes de volatilité de la croissance économique reste un sujet moins bien appréhendé et développé. À cet effet, ce travail vise à vérifier empiriquement l’impact de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique dans le cas spécifique du Maroc. En particulier, il consiste à vérifier à long terme si cette ouverture est positivement liée à la volatilité de la croissance économique. Pour ce faire, on va utiliser le modèle autoré- gressif à retards distribués (ARDL) avec le test de cointégration. Ce dernier prend la forme d’un modèle à correction d’erreur (ECM) et permet de déterminer la relation de cointégra- tion à long terme ainsi que les dynamiques à court terme entre ouverture commerciale et volatilité de la croissance économique au Maroc. Ce papier est structuré comme suit : la section suivante passe en revue sur la littérature théorique et empirique relative à l’ouverture commerciale et son effet sur la volatilité de la  REVUE DE LITTÉRATURE THÉORIQUE ET EMPIRIQUE 255 croissance économique. La troisième section présente une description des données et des variables utilisées. Cela est suivi par l’approche économétrique adoptée dans cette analyse. La cinquième section rapporte les principaux résultats et les interprétations et la section finale conclut ce papier. 14.2 Revue de littérature théorique et empirique L’analyse théorique de la relation entre ouverture et volatilité de la croissance écono- mique trouve son origine dans "l’hypothèse de la compensation" C AMERON (1978) et K ATZENSTEIN (1985). Ces auteurs étaient les premiers à considérer les "effets déstabili- sateurs" d’une ouverture économique sur les économies domestiques. C AMERON (1978) démontre qu’une forte dépendance des petites économies au commerce extérieur accentue la volatilité de l’économie domestique à travers une propulsion des politiques sociales et salariales de compensation et, par conséquent, une augmentation des dépenses publiques. Pour sa part, K ATZENSTEIN (1985) suggère que les petits pays ouverts à l’international se trouvent dans l’obligation d’augmenter la demande publique pour contrecarrer la volatilité économique générée de l’extérieur. Par la suite, RODRIK (1998) approuve une évidence qui affirme "l’hypothèse de la com- pensation" et montre que la relation entre l’ouverture d’une économie au commerce ex- térieur et la taille des dépenses publiques est fortement positive et significative quand le risque des termes de l’échange est élevé aussi bien dans les pays développés que dans les pays en développement. Les gouvernements cherchent, donc, à réduire l’exposition au risque externe en augmentant la part de la consommation publique dans le PIB. Plusieurs recherches empiriques se sont succédé et traitant de la relation entre l’ouver- ture commerciale et la volatilité de la croissance économique. Ces recherches diffèrent considérablement dans les méthodes empiriques, les échantillons et surtout présentent des résultats divergents. Certaines études économétriques montrent l’existence d’une corré- lation positive et significative entre ouverture commerciale et volatilité de la croissance économique tandis que d’autres trouvent une relation non significative ou même un effet négatif de l’ouverture sur la volatilité de la croissance économique. En effet, les recherches empiriques ont trouvé dans la majorité des cas une relation po- sitive entre ouverture et volatilité. Ainsi, E ASTERLY et K RAAY (2000) montrent que si l’ouverture des petites économies au commerce international engendrait un bénéfice net positif en termes de croissance économique, elle génèrerait des coûts de croissance en rai- son de la plus grande volatilité des taux de croissance de ces pays. Ces auteurs soutiennent le constat qu’un degré plus élevé de l’ouverture commerciale dans les petits pays engendre une plus grande volatilité de la croissance économique. Pareillement, E ASTERLY et al. (2001) trouvent un effet double de l’ouverture commer- ciale sur la croissance économique en utilisant des données de panel pour un échantillon de 60-74 pays pour les périodes 1960-1978 et 1979-1997. Leurs résultats montrent que l’ou- verture commerciale, la volatilité des termes de l’échange et les flux des capitaux sont tous liés à la volatilité de la croissance économique. Certes, les auteurs affirment que l’ouver- ture conduit à une augmentation de la croissance et de la spécialisation, mais, elle expose les pays à une volatilité de la croissance économique, via les chocs que peuvent engen- drer les termes de l’échange. Cependant, ils montrent qu’un système financier développé et profond peut jouer le rôle d’un stabilisateur et réduit, par conséquence, la volatilité de la croissance économique. 256 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE De même, KOSE et al. (2006) constatent une corrélation positive entre l’intégration commerciale et la volatilité de la croissance économique, ce qui laisserait suggérer que les pays les plus ouverts peuvent tolérer une volatilité supérieure sans impact significatif sur la croissance à long terme. Ils trouvent le même résultat mais moins robuste pour la relation entre l’ouverture financière et la volatilité de la croissance économique. De plus, G IOVANNI et L EVCHENKO (2009) montrent, dans leur recherche sur un panel non équi- libré de 68 pays pour la période 1970-99, que la relation entre ouverture commerciale et volatilité globale est positive et statistiquement significative. Par ailleurs, d’autres recherches ont montré que l’ouverture engendre une diminution de la volatilité macroéconomique comme le montrent les résultats empiriques de H ADDAD et al. (2013) qui illustrent que l’effet de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique s’avère négatif dans une proportion significative de pays ayant des paniers d’exportation relativement diversifiés. Pareillement, D OWN (2007) démontre une corrélation négative entre l’ouverture au commerce extérieur et la volatilité de l’économie domestique puisque l’intégration éco- nomique internationale devrait faciliter la diversification du risque plutôt que détériorer la stabilité économique et souligne également que les petites économies ouvertes sont sus- ceptibles à connaitre plus de volatilité économique que les grandes économies. De même, C OMBES, G UILLAUMONT, G UILLAUMONT et M OTEL C OMBES (2000) examinent l’impact de l’ouverture commerciale et l’ouverture financière sur l’instabilité de la croissance à travers un échantillon mondial au cours de la période 1970-95. Les résultats empiriques montrent l’existence d’une relation négative et significative entre l’ouverture commerciale et l’instabilité de la croissance économique tandis que l’ouverture financière exerce un impact positif sur l’instabilité de la croissance économique. D’un autre côté, certaines études ont trouvé une relation non significative entre ouver- ture commerciale et volatilité de la croissance économique. C’est le cas par exemple de R AZIN et ROSE (1992) qui, en utilisant des données de panel pour un échantillon de 138 pays pour la période 1950-1988, testent l’effet de l’ouverture commerciale et de l’ouverture financière sur les volatilités de trois aspects différents du cycle économique. en l’occur- rence, les volatilités de la croissance économique, de l’investissement et de la consomma- tion. Leurs résultats empiriques montrent l’inexistence d’une corrélation significative entre l’ouverture et la volatilité de ces trois variables. Également, KOSE, P RASAD et T ERRONES (2003) dans leur échantillon de 55 pays sur la période 1960-99 montrent que ni l’ouverture commerciale ni l’ouverture financière n’ont d’impact sur la volatilité du PIB tandis que la volatilité des termes de l’échange l’augmente. Enfin, la relation ouverture-volatilité a été étudiée également par des chercheurs en se référant à "l’hypothèse de la compensation". Il s’agit notamment de la recherche menée par I VERSEN et C USACK (2000) en comparant la volatilité de la production, de l’emploi et des salaires d’un échantillon de 60 pays de l’OCDE pendant la période 1970-93. Leurs résultats montrent qu’il n’y a pas de relation significative entre la dépendance vis-à-vis de l’exportation du secteur manufacturier et la volatilité de ces variables. 14.3 Description des données et Modèle économétrique Dans cette étude, on cherche à saisir l’effet de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique au Maroc. Pour ce faire, on a utilisé les données des séries  DESCRIPTION DES DONNÉES ET MODÈLE ÉCONOMÉTRIQUE 257 temporelles annuelles sur le Maroc pour la période 1980-2016 tirées du World Develop- ment Indicators Database (WDI, 2016) et du Global Financial Developement Database (GFDD, 2016) avec un total de 37 observations pour chaque variable. La variable dépendante est la volatilité de la croissance économique (PIBVOL) approxi- mée par la composante cyclique de la série du PIB réel par tête et estimée par la méthode du filtre Hodrick-Prescott (HP). Cette méthode (HP), qui a été utilisée par plusieurs auteurs comme A LLARD (1994), C HRISTODOULAKIS, D IMELIS et KOLLINTZAS (1995), F IO - RITO et KOLLINTZAS (1994), F UJITA et R AMEY (2009), permet de décomposer le PIB réel en composante cyclique ou cycle et composante de long terme ou trend (cf. figure.1 en annexe 1). La variable indépendante retenue dans cette étude est le taux d’ouverture commerciale (OC) calculée par la somme des exportations et des importations en biens et services en pourcentage du PIB par tête durant la même période. La représentation graphique de cette variable montre que l’évolution de la série ouverture commerciale au Maroc a, en général, une tendance ascensionnelle entre 1980 à 2016 (cf. figure.1). Considérant que l’ouverture commerciale est mesurée en pourcentage du PIB, elle s’établissait à 47.30%, 54.60% et à 59.16% en 1980, 1990 et 2000 respectivement. Elle est passée à 75.16% en 2010 et à 80.42% en 2016. Donc, Il s’avère que cette série a une tendance stochastique et non déterministe et il semblerait qu’elle ne soit pas stationnaire du moins dans les valeurs de la moyenne. En plus de la variable d’intérêt ouverture commerciale, on a introduit certaines variables dites de contrôle qui pourraient avoir un effet sur la volatilité de la croissance économique. On contrôle, donc, l’effet de l’ouverture financière (OF) estimée par L’indice Chinn-Ito (KAOPEN). du taux de change (CH) et du développement du secteur financier (DF) ap- proximé par le crédit intérieur au secteur privé octroyé par les banques en pourcentage du PIB. Ces variables sont introduites dans l’analyse menée par plusieurs chercheurs (Combes et al., 2000 ; Kose et al., 2003 ; Kose et al., 2006 ; Di Giovanni & Levchenko, 2009 ; Haddad et al., 2013 ) La méthode utilisée pour estimer la relation entre l’ouverture commerciale et la vola- tilité de la croissance économique au Maroc est le test de cointégration appliqué sur le modèle autorégressif à retard distribués (ARDL) (P ESARAN & S HIN, 1995 ; P ESARAN, S HIN & S MITH, 2001). Cette méthode permet d’examiner la corrélation entre l’ouverture commerciale à court et à long terme et la volatilité de la croissance économique en in- troduisant des variables de contrôle citées plus haut. Suivant G IOVANNI et L EVCHENKO (2009) et H ADDAD et al. (2013), le modèle d’estimation qu’on utilise dans cette analyse est le modèle de régression stochastique spécifique suivant : P IBV OLt = α0 + β1 OCt + β2 OFt + β3 DFt + β4 CHt + εt (1) Avec P IBV OLt , la variable dépendante, est la volatilité de la croissance économique, OCt mesure l’ouverture commerciale, OFt représente l’ouverture financière, DFt est le développement financier, CHt est le taux de change et εt ∼ iid (0, σ 2 ) est le terme d’er- reur. Toutes les variables sont exprimées en logarithme naturel sauf la variable "ouverture financière" approximée par l’indice KAOPEN qui comporte certaines valeurs négatives. 258 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE 14.4 Méthodologie économétrique L’étude de la relation entre deux séries temporelles par la méthode des Moindres Car- rées Ordinaires (MCO) peut conduire à des erreurs d’estimation des paramètres du moment où les séries ne sont pas stationnaires, ainsi, toute combinaison linéaire entre séries non stationnaires peut aboutir à une régression fallacieuse. Dans cette analyse, il est possible que la série ouverture commerciale soit un processus stochastique non stationnaire (cf. figure.1) d’où l’intérêt d’étudier au préalable la stationnarité des variables en vue de res- sortir les séries qui sont stationnaires et celles qui ne le sont pas. Pour pallier au problème des régressions fallacieuses, on recourt dans l’estimation de la relation entre les séries à l’approche ARDL cointégrée ou test de cointégration par les retards échelonnés (test de P ESARAN et al. (2001)). Pour ce faire, la stratégie empirique adoptée pour vérifier l’existence d’une ou plusieurs relations à long terme entre les variables suit trois étapes successives. La première consiste à étudier la stationnarité de toutes les séries temporelles utilisées dans le modèle (PIBVOLt, OCt, OFt, DFt, CHt) et déterminer ainsi leurs degrés d’intégration en utilisant les tests de racine unitaire en l’occurrence le test d’Augmented Dickey-Fuller/ADF et le test de Phillippe-Perron/PP qui sont couramment utilisés dans la littérature. La seconde étape vise à tester l’existence d’une relation de cointégration à long terme entre la variable PIBVOL et les variables OC, DF, OF et CH. Les approches traditionnelles de cointégration comme celle d’E NGLE et G RANGER (1987) et J OHANSEN et J USELIUS (1990) ne sont pas utilisées. On applique plutôt le modèle autorégressif à retards distribués (ARDL) cointégré ou test de cointégration par les retards distribués appelé encore test de cointégration aux bornes développé par P ESARAN et al. (2001) et qui est connu par ses multiples avantages par rapport aux techniques conventionnelles. En effet, le test de cointégration par les retards distribués de P ESARAN et al. (2001) permet d’estimer la relation à long terme entre des variables dont l’ordre d’intégration est différent soit un ordre d’intégration I(0) ou I(1) ou encore I(0) et I(1). De plus, l’approche ARDL convient mieux aux échantillons de petites tailles en donnant des résultats meilleurs et permet enfin d’estimer simultanément les paramètres à long et à court terme. Une fois la relation de cointégration est déterminée entre les variables, alors la rela- tion entre ces variables peut être exprimée comme un modèle à correction d’erreur (ECM). Ainsi, on peut mener la dernière étape qui consiste à estimer le modèle à correction d’er- reur (ECM) qui permet de modéliser les dynamiques de long terme représentées par les variables en niveau et de court terme représentées par les variables en première différence d’où la reconstruction de l’équation (1) : p X ∆P IBV OLt =α0 + β1 P IBV OLt−1 + β2 Xt−1 + γi ∆P IBV OLt−i i=1 q (2) X + λi ∆Xt−j + θECTt−1 + εt j=1 Où ∆ est un opérateur de différence première ; ∆P IBV OLt est la variable dépendante désignée par différence première de la volati- lité de la croissance économique ; X est un vecteur des variables explicatives (ouverture  RÉSULTATS EMPIRIQUES 259 commerciale, ouverture financière, développement financier, taux de change) ; β1 et β2 re- présentent les coefficients ou effets à long terme ; γi et λj représentent les coefficients ou effets à court terme ; θ indique l’ampleur de la correction du déséquilibre de court à long terme ou coefficient d’ajustement ; ECT représente le terme de correction d’erreur ; εt est le terme d’erreur (bruit blanc) ∼ iid (0, σ 2 ). Comme tout modèle dynamique, notre modèle basé sur l’approche ARDL nécessite avant de procéder au test de cointégration de déterminer le décalage optimal qui offre la valeur minimale de l’un des critères d’information connus. On se sert dans ce modèle du critère d’information d’Akaike pour déterminer le nombre de retard p et q indiqué dans l’équation (2). L’existence d’une relation de cointégration entre les variables est estimée par le recourt au test de cointégration de Pesaran en utilisant le test de Fisher pour vérifier les hypothèses suivantes : H0 : β1 = β2 = 0 : Absence d’une relation de cointégration entre les variables de l’équation (2) et H1 : β1 6= β2 6= 0 : Existence d’une relation de cointégration entre les variables. La décision de rejeter ou d’accepter l’hypothèse nulle dépend de la comparaison entre la valeur de Fisher calculée et les valeurs de Fisher critiques ou bornes. Si la valeur de Fisher calculée dépasse la valeur critique supérieure, on rejette H0 et on conclut l’existence d’une relation de long terme de cointégration entre les variables explicatives et la variable à expliquer. Si la valeur de Fisher tombe en dessous de la valeur des bornes critiques inférieures, cela implique qu’on ne peut pas rejeter l’hypothèse nulle et, donc, l’absence d’une relation de cointégration. Enfin, si la valeur de Fisher est comprise entre les bornes inférieure et supérieure, le test est donc non conclusif. 14.5 Résultats empiriques On présente, dans cette section, les résultats empiriques des tests de racine unitaire, du test de Pesaran de cointégration et les relations de long et de court terme engendrées par le modèle ARDL à l’aide du logiciel STATA. Les tests de racine unitaire (ADF, PP), rapportés dans les tableaux 1 et 2 (cf. annexe.2), indiquent que les variables P IBV OLt , CHt sont stationnaires en niveau alors que les variables OCt , DFt et OFt ne sont pas stationnaires en niveau. En effet, l’hypothèse nulle de présence de racine unitaire est reje- tée pour les variables P IBV OLt et CHtt avec et sans trend au seuil de signification de 1%. A contrario, l’hypothèse nulle est acceptée pour les variables OCt, DFt et OFt (ADF et PP) mais deviennent stationnaires en première différence. On déduit que les variables P IBV OLt et CHt sont intégrées d’ordre zéro I(0) tandis que les variables OCt , DFt et OFt sont intégrées d’ordre 1 I(1). Cette différence d’ordre d’intégration des variables justifie l’utilisation de l’approche ARDL cointégrée dans ce modèle. Après avoir connu l’ordre d’intégration des variables (I(0) et I(1)), on procède au test de cointégration aux bornes afin de vérifier l’existence ou non d’une relation stable à long terme entre la volatilité de la croissance économique et les variables explicatives. Les ré- sultats de ce test sont présentés dans le tableau 3 (cf. annexe 2). Les résultats du test de cointégration aux bornes montrent que F-Fisher excède la valeur critique de la borne supérieure (5.06) au seuil de signification de 1% ce qui conduit à rejeter l’hypothèse nulle qui suppose l’absence d’une relation de cointégration entre les variables. On déduit, donc, l’existence d’une relation de cointégration à long terme entre les variables P IBV OLt , OCt , DFt , OFt et CHt . L’étape suivante consiste à examiner 260 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE l’effet des variables explicatives sur la volatilité du PIB. Les tableaux 4 et 5 (cf. annexes 2) présentent respectivement les résultats des relations de long et de court terme. Les résultats empiriques indiqués dans le tableau 4 révèlent que, d’une part, tous les coefficients de la relation d’équilibre de long terme sont significatifs indiquant que la va- riable dépendante PIBVOLt est cointégrée avec toutes les variables explicatives choisies dans le modèle et, d’autre part, la constante est significativement différente de zéro, on retient, alors, le modèle ECM avec constante. La relation de cointégration de long terme entre volatilité du PIB et ouverture commerciale est négative avec un coefficient inférieur à zéro au seuil de signification de 5% (β = −0.03 et P < 0.05). Ainsi, toute augmentation de 10% de l’ouverture commerciale diminue la volatilité de la croissance économique au Maroc d’environ 0.3%. La relation d’équilibre négative entre ouverture commerciale et volatilité de la crois- sance économique semble être en ligne avec certaines études antérieures C OMBES et al. (2000), D OWN (2007), H ADDAD et al. (2013). Ce résultat peut être expliqué, d’abord, par l’existence d’un panier relativement diversifiée des exportations marocaines avec un indice de concentration sectorielle des exportations au Maroc qui reste largement faible et ne dé- passe pas un score de 7 en 2013 selon l’observatoire de la compétitivité durable (OCD) et, ensuite, par la diversification du risque qu’offre l’intégration économique internationale (C OMBES et al., 2000). Les résultats montrent, également, l’existence d’une relation d’équilibre à long terme négative et significative entre la volatilité du PIB et l’ouverture financière (β = −0.002 et P < 0.05). Cela implique qu’une hausse de 0.1% de l’ouverture financière réduirait la volatilité du PIB d’environ 0,02%. Cette situation indiquerait que l’ouverture financière, poursuivie graduellement au cours de ces dernières années, s’est accompagnée de résultats favorables pour le Maroc en ce qui concerne le niveau total des Investissements Directs Etrangers constituant des flux plus stables ayant ainsi des externalités positives sur la crois- sance économique (AGÉNOR, 2018). Parallèlement, on peut expliquer le lien négatif entre ouverture financière et volatilité du PIB par le fait que l’intégration financière du Maroc a pu entrainer une diversification des risques et par conséquence une réduction de la volatilité de la croissance économique (H ADDAD et al., 2013). A l’instar de l’ouverture commerciale et celle financière, le taux de change entre avec un coefficient de signe négatif et significatif (β = −0.04etP < 0.05). Donc, une appréciation ou une politique de réévaluation de 1% du taux de change diminuerait la volatilité de la croissance économique d’environ 0.04%. Considérant le régime de change fixe au Maroc. le lien négatif entre taux de change et volatilité du PIB peut être attribué au degré de l’ouverture commerciale et financière qui constitue bien un canal par lequel le régime de change influence la croissance (R IZZO, 1999). A contrario, le coefficient du développement financier s’annonce positif et statistique- ment significatif (β = 0.012 et P < 0.05) ce qui vient en conformité avec les résultats obtenus par KOSE et al. (2003). Ce résultat suggère qu’une augmentation de 1% du crédit intérieur octroyé par les banques au secteur privé augmenterait la volatilité de la croissance économique au Maroc d’environ 0.01%. Maintenant que les résultats du test de cointégration affirment l’existence des relations d’équilibre à long terme entre les variables. On peut procéder à l’estimation des relations de court terme par le modèle à correction d’erreur. Le tableau 5 relate l’ensemble des résultats de l’estimation des dynamiques à court terme entre les variables ainsi que certains tests usuels associés au modèle à correction  CONCLUSION 261 d’erreur (cf. annexe 2). Ces derniers montrent que le modèle choisi dans cette étude réussit tous les tests de spécification appliqués dans la régression principalement le test F-Fisher estimé à 46.23 (p < 0.05) est significatif et le coefficient de détermination R2 est de l’ordre de 0.98 montrant la validité globale du modèle et confirmant sa capacité prédictive. Egalement, le test Ramsey RESET suggère l’absence de mauvaise spécification de la forme fonctionnelle du modèle. Enfin, le test de Jarque-Bera affirme que les résidus sont normalement distribués, le test de Breusch-Godfrey LM confirme l’absence d’autocorré- lation des résidus et celui de Breusch-Pagan indique l’absence d’hétéroscédasticité des résidus. En outre, le modèle de correction des erreurs convertit automatiquement les variables en première différence et ressortent les variables indépendantes en deux à trois retards. Les résultats présentés dans le tableau.5 indiquent que le terme de correction d’erreur ECTt−1 , ou le coefficient d’ajustement de l’équilibre de court terme à l’équilibre de long terme, a un signe négatif et significativement différent de zéro (ECTt−1 = −2.74etP = 0.000) ce qui augure la présomption d’un bon modèle à correction d’erreur. Ce résultat laisse suggérer deux conclusions possibles, d’une part, puisque la valeur du coefficient d’ajustement ECTt−1 est négative alors la valeur de δP IBV OLt est aussi négative pour restaurer l’équilibre. Ceci dit, si la valeur de P IBV OLt est supérieure à sa valeur d’équilibre, elle commencera à chuter dans la période suivante pour corriger l’erreur d’équilibre. D’où un retour de la variable dépendante P IBV OLt à sa valeur d’équilibre de long terme avec une vitesse annuelle de convergence vers l’équilibre de (2.74). Et d’autre part, l’existence d’une relation de causalité de long terme entre l’ouverture commerciale, l’ouverture financière et le développement financier et la volatilité du PIB. Par ailleurs, les résultats sur les relations de court terme présentés ci-dessus montrent que la volatilité du PIB dépend amplement de ses valeurs passées en particulier de sa valeur retardée d’ordre 1 (δP IBV OL(−1)) dont le coefficient de régression est positif et statistiquement significatif (β = 0.58, p = 0.015). En effet, toute augmentation de 1% de la volatilité du PIB (δP IBV OL(−1)) engendrerait une hausse de la volatilité du PIB de 0.58%. En outre, les résultats montrent que la relation de court terme entre volatilité du PIB et l’ensemble des variables est négative et presque toujours statistiquement significative. On note finalement que toutes les variables exercent un effet significativement négatif sur la volatilité du PIB aussi bien à long terme que à court terme (toutes les coefficients sont négatifs) sauf la variable développement financier qui change d’effet en un impact négatif à court terme mais qui devient positif à long terme. 14.6 Conclusion Ce papier a examiné l’effet de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique au Maroc pendant la période 1980-2016, en utilisant le modèle autorégressif à retards distribués (ARDL) dans le cadre de la théorie de la cointégration et la technique de correction d’erreur. Les résultats empiriques ont montré l’existence d’une relation de cointégration à long terme entre la variable dépendante "volatilité de la croissance écono- mique" et la variable explicative d’intérêt "ouverture commerciale". En effet, on a trouvé que la volatilité de la croissance économique au Maroc est négativement liée à l’ouverture commerciale. 262 OUVERTURE COMMERCIALE ET VOLATILITÉ DE LA CROISSANCE ÉCONOMIQUE Les résultats ont prouvé, également, une relation d’équilibre à long terme entre la vola- tilité de la croissance économique et l’ensemble des variables de contrôle choisies dans le modèle. En effet, la volatilité de la croissance économique est négativement liée à l’ouver- ture financière et au taux de change tandis qu’elle est positivement corrélée avec le crédit intérieur octroyé par les banques au secteur privé. Les résultats sur l’estimation des relations de court terme par le modèle à correction d’erreur suggèrent l’existence d’une relation de causalité de long terme entre les variables explicatives (ouverture commerciale, ouverture financière et crédit intérieur octroyé par les banques au secteur privé) et la volatilité de la croissance économique au Maroc puisque le terme de correction d’erreur ECTt−1 a un signe négatif et significativement différent de zéro. Les résultats sur les dynamiques à court terme montrent que la volatilité de la crois- sance économique au Maroc est négativement influencée par l’ouverture commerciale. De plus, l’ouverture financière et le crédit intérieur octroyé par les banques au secteur privé exercent un effet négatif sur la volatilité de la croissance économique. En définitive, ces résultats empiriques pourraient avoir des implications politiques im- portantes. Ils laissent suggérer, aux décideurs politiques, la mise en œuvre des mesures pour encourager davantage les politiques d’ouverture commerciale et financière puisqu’elles contribuent à la diminution de la volatilité de la croissance économique au Maroc. Les ré- sultats enregistrés, aussi encourageants soient-ils, ne devraient pas pour autant faire perdre de vue la part de la consommation publique dans le PIB ou encore la demande publique en augmentant les dépenses publiques qui servent à contrecarrer et à diminuer la volatilité éco- nomique générée de l’extérieur comme le démontre l’hypothèse de la compensation. Cela dit, si on tient compte de l’augmentation de la demande publique qui, selon l’hypothèse de la compensation, réduit la volatilité économique, quel serait l’impact de l’ouverture commerciale sur la volatilité de la croissance économique au Maroc ? Références AGÉNOR, P.-R. (2018). 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ANNEXES Annexe I Figure 1 : Tendance historique du PIB, de la composante cyclique du PIB et de l’ouverture commerciale au Maroc (1980-2016) Source : Établi par nous même à l’aide du logiciel STATA à partir des données du WDI, 2016. Annexe II Tableau 1 : Test d’ADF de racine unitaire ADF en niveau ADF en 1 différence ère Décision Variable T-test Sans Trend T-test Avec Trend T-test Sans Trend T-test Avec Trend PIBVOL -12.795*** -12.696 *** - - I(0) OC -1.169 -2.239 -7.699*** -7.684*** I(1) DF -1.869 -3.058 -6.445*** -6.377*** I(1) OF -2.433 -2.286 -5.775*** -5.778*** I(1) CH -5.817 *** -5.027*** - - I(0) Tableau 2 : Test de Phillip-Perron (PP) de racine unitaire PP en niveau PP en 1 différence ère Décision Variable T-test Sans Trend T-test Avec Trend T-test Sans Trend T-test Avec Trend PIBVOL -13.162 *** -13.183 *** - - I(0) OC -0.971 -2.138 -8.176 *** -8.416 *** I(1) DF -1.844 -3.175 -6.467 *** -6.400 *** I(1) OF -2.401 -2.251 -5.800 *** -5.824 *** I(1) CH -5.276 *** -4.669 *** - - I(0) NB : *** Valeur de P < 0.01 (Signification statistique à 1%), ** Valeur de P < 0.05 (Signification statistique à 5%), * Valeur de P < 0.1 (Signification statistique 10%).  ANNEXES 265 Tableau 3 : Test de cointégration aux bornes 3ème cas (test de Pesaran et al. 2001) Seuil de signification 10% 5% 2.5% 1% Ordre d’intégration I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1) I(0) I(1) Valeurs critiques 2.45 3.52 2.86 4.01 3.25 4.49 3.74 5.06 F- Fisher avec k=4 15.84 *** Décision Rejeter H donc Existence de relation de cointégration 0 Tableau 4 : Estimation de la relation de long terme par le modèle ARDL Variables Coefficient Valeur de P Erreur Standard OC - 0.031 0.000 0.005 DF 0.012 0.000 0.002 OF - 0.002 0.012 0.000 CH - 0.040 0.000 0.006 Constante 0.200 0.000 0.033 Tableau 5 : Estimation des relations à court terme par le modèle à correction d’erreur (ECM) Coefficient P-value Standard error ECT ADJ t-1 -2.742 0.000 0.332  PIBVOL (-1) 0.587 0.015 0.131  PIBVOL (-2) 0.116 0.256 -0.094  OC -0.006 0.783 -0.052 OC (-1) -0.000 0.975 -0.045  OC (-2) -0.007 0.718 -0.051  OC (-3) -0.043 0.033 -0.083  DF -0.020 0.016 -0.036  DF (-1) -0.040 0.000 -0.054  DF (-2) -0.033 0.002 -0.051  OF 0.000 0.969 -0.005 OF (-1) -0.000 0.898 -0.006 OF (-2) -0.007 0.008 -0.013 OF (-3) -0.009 0.004 -0.016 Constant 0.200 0.000 0.128 R ajusté 2 0.96 46.23 F-Fisher (P-value= 0.000 à 5%) Durbin Watson 1.813917 Chi2 (2) = 0.98 Test de Normalité des résidus Jarque-Bera Prob > chi2 = 0.6118 F(3, 11) = 1.66 Test de mauvaise spécification Ramsey RESET Prob > F = 0.2335 Chi2 (1) = 0.209 Test d’Autocorrélation Breusch-Godfrey Prob > chi2 = 0.6478 chi2 (1) = 0.01 Test d’hétéroscédasticité Breusch-Pagan Prob > chi2 = 0.9298