Global Journal of Human Social Science, E: Economics, Volume 22 Issue 1

confirment l'importance du développement économique général dans l'amélioration de la sécurité alimentaire. Néanmoins, au cours des dernières décennies, de nombreux pays en développement, en particulier dans la zone franc, n'ont pas été en mesure d'améliorer de manière significative les niveaux de sécurité alimentaire (FAO, 2012). Cela peut s'expliquer en partie par l’utilisation des intrants agricoles dans ces pays. Les résultats empiriques confirment en outre que les événements non économiques peuvent être des déterminants importants de la sécurité alimentaire. Les conflits violents, qui peuvent être une cause majeure de l'insécurité alimentaire structurelle, ont un impact négatif mais non significatif sur la consommation de calories. Les catastrophes naturelles ont également un impact négatif et significatif sur la sécurité alimentaire. Le coefficient de la variable représentant la part des terres arables par habitant, qui saisit un aspect important des dotations en ressources domestiques, est positif et statistiquement non significatif. Ceci indique que les ménages disposant de grandes terres agricoles sont plus susceptibles d'être en sécurité alimentaire en raison de niveaux de production plus élevés (Feleke et al., 2005) et (Dithner et Awudu 2017). La part de la population rurale entre positivement et de manière non significative dans la régression, ce qui indique qu’une augmentation de la population (rurale et urbaine) va engendrer une hausse de l’utilisation des terres arables et donc de la sécurité alimentaire. En outre, comme on peut le voir dans la partie inférieure du tableau, la spécification du modèle est étayée par tous les tests de spécification disponibles, de sorte qu'une erreur de spécification ou de mauvais instruments ne semblent pas être à l'origine des résultats. L'autocorrélation de premier ordre AR(1), est envoyée au préalable dans les données, comme prévu. L'autocorrélation du second ordre AR(2), est absente des données, ce qui doit être le cas pour que l'estimateur MMG soit cohérent. Le test de Hansen/Sargan ne rejette pas les restrictions de suridentification (exogénéité des instruments) à des niveaux de signification conventionnels, indiquant que les instruments sont valides. Le test de Hansen/Sargan suggère que l'hypothèse (supplémentaire) de MMG-Système n'est pas violée et que les instruments supplémentaires introduits sont valides, ce qui renforce encore les propriétés statistiques des résultats. Une question importante, qui a fait l'objet d'une certaine attention ces dernières années, est celle des instruments à utiliser pour l'estimation des MMG. On peut avoir « trop d'instruments », auquel cas les instruments n'éliminent pas leurs composantes endogènes et biaisent les estimations des coefficients vers les MCO. En théorie, l'ensemble potentiel d'instruments couvre toutes les observations suffisamment décalées des variables instrumentées et, par conséquent, augmente avec le nombre de périodes de temps, T. Toutefois, lorsque la taille de l'échantillon dans la dimension transversale est limitée, il est recommandé d'utiliser un ensemble plus restreint de conditions de moment afin d'éviter un biais trop important (Roodman, 2009b). En outre, le test de Hansen/Sargan est affaibli par de nombreux instruments et peut générer des valeurs p de 1, ce qui est peu plausible, et donc ne pas détecter les instruments non valides (Bowsher, 2002). Dans la colonne (1) du tableau, nous avons pris deux mesures pour limiter le nombre d'instruments. Premièrement, nous limitons les plages de retards et n'utilisons que trois retards appropriés de chaque variable explicative endogène dans l'équation de différence et la première différence contemporaine comme instrument dans l'équation de niveaux. Deuxièmement, nous « effondrons » l'ensemble des instruments, ce qui équivaut à combiner les colonnes de la matrice d'instruments par addition. La procédure d'estimation utilise alors une variance-covariance commune des conditions de moment à travers les périodes (Roodman, 2009a). Au prix d'une efficacité réduite, ces deux étapes peuvent réduire considérablement les problèmes causés par la prolifération des instruments en tenant compte des cas où la variance-covariance non restreinte est trop importante pour l'estimation et l'inversion (Loayza et al., 2012). Cela peut être particulièrement crucial dans le cas d'un grand nombre de variables explicatives et de la présence de plusieurs périodes de temps. Roodman (2009b), démontre la supériorité de l'utilisation de plages de retards limitées et de l'effondrement des instruments dans certaines situations courantes avec des simulations, et constate que l'effondrement des instruments entraîne moins de biais, tandis que la réduction de l'ensemble des instruments augmente considérablement la capacité du test de Hansen/Sargan à détecter les instruments non valides. Aux fins de comparaison et pour tester la robustesse des résultats par rapport à d'autres spécifications de modèles, nous présentons également les résultats de l'estimation MMG en utilisant tous le maximum retards disponibles comme instruments (colonne 2), en remplaçant les instruments « de type MMG » par leurs principales composantes. Les résultats restent qualitativement les mêmes, le coefficient de la variable d’intérêt « ouverture commerciale » restant positif et significativement différent de zéro. Dans la suite de ce travail, nous présentons la conclusion et les recommandations de politiques économique. V. C onclusion et I mplications de P olitiques Dans la présente étude, nous avons utilisé des données de panel transnationales pour analyser les © 2022 Global Journals Volume XXII Issue I Version I 27 ( ) Global Journal of Human Social Science - Year 2022 E L’ouverture Commerciale Contribue-T-Elle À La Sécurité Alimentaire En Zone Franc ? : Une Étude En Panel Dynamique