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South-South Trade : Geography Matters
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Résumé.
Le commerce entre les pays de l'Afrique subsaharienne apparaît très faible, un fait qui est souvent justifié par la taille économique réduite
de ces pays. Si cette explication était la bonne, cela voudrait dire qu'il n'y a pas de potentiel commercial entre ces pays. Nous montrons que
la géographie peut expliquer une bonne partie du déficit d'échanges entre ces pays en développement. L'enclavement et la pauvreté peuvent se
traduire en des barrières au commerce très importantes. Nous essayons de mesurer les obstacles géographiques au commerce intracommunautaire de
l'UEMOA. Nous nous focalisons sur les importations de ces pays qui sont impliqués dans un processus d'intégration commerciale depuis leur
indépendance. Nous dérivons un modèle structurel qui s'inspire de l'hypothèse de biens différenciés d'Armington dans le but d'évaluer l'impact
des obstacles géographiques sur le commerce intracommunautaire. Nous utilisons alternativement et simultanément les bases de données de
commerce de l'ONU (COMTRADE) et de l'UEMOA pour réaliser nos estimations.
Abstract.
Intra-subsaharan African trade appears to be very low, an outcome that is often justified on the grounds of the size of the exporting
and the importing economies. If that were the explanation, there would be no untapped trade potential. We argue instead that the main
determinant of this "missing trade" is geography. Being landlocked (and poor) translates into very high trade costs. In
this paper, we try to measure the impact of geographical impediments on South-South trade. We focus on the intra and extra regional
trade of the countries belonging to the West African Economic and Monetary Union, which have been involved in an integration process
since the early days of their independence. We derive and estimate an Armington-based model in order to evaluate the impact of
geographical impediments on bilateral trade flows within this region. We alternatively and simultaneously use COMTRADE and West
African Economic and Monetary Union data to perform these estimations.
JEL Classification :
F11, F15, O55.
![]() *BFSH1 1015 Lausanne-Dorigny (Switzerland). ![]() |