contribution des financements internationaux a la
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Revue Économie, Gestion et Société Vol 1, N°31 août 2021
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CONTRIBUTION DES FINANCEMENTS INTERNATIONAUX A LA
REDUCTION DES INEGALITES DE REVENU EN AFRIQUE DE
L’OUEST
Par
Insa SANE
Doctorant en Economie, Université Assane SECK de Ziguinchor.
i.sane1566@zig.univ.sn
&
Famara DIEDHIOU
Doctorant en Economie, Université Assane SECK de Ziguinchor.
fa.diedhiou30@outlook.be
&
Abdou Aziz NIANG
Professeur, Université Assane SECK de Ziguinchor.
Résumé
L’objectif du présent article est d’analyser l’effet des financements extérieurs tels que les
transferts de fonds de migrants, l’aide publique au développement ainsi que les
investissements directs étrangers sur les inégalités de revenus en Afrique de l’Ouest. Sur une
période d’étude allant de 1980 à 2019 et des données provenant de la Banque mondiale et de
World Income Inequality Database, l’analyse économétrique a été faite avec un panel
dynamique de pays de la CEDEAO à l’exception du Liberia et de la Sierra Léone. Grâce à la
Méthode des Moments Généralisés en système qui est développée par Blundell et Bond
(1998), les résultats obtenus ont révélé que parmi les trois sources de financement extérieur,
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seuls les investissements directs étrangers contribuent à réduire significativement les
inégalités de revenu dans les pays d’Afrique de l’Ouest.
Mots clés : Financements internationaux, Inégalités de revenus, Afrique de l’Ouest.
Classification JEL : F35, D31, O55
Abstract
The objective of this paper is to analyse the effect of external financing such as
remittances, official development assistance and foreign direct investment on income
inequality in West Africa. Using a study period from 1980 to 2019 and data from the World
Bank and World Income Inequality Database, the econometric analysis was done with a
dynamic panel of ECOWAS countries except Liberia and Sierra Leone. Using the
Generalized System Moment Method developed by Blundell and Bond (1998), the results
obtained revealed that among the three sources of external financing, only foreign direct
investment contributes to significantly reducing income inequality income in West African
countries.
Keywords: External Financing, Income Inequality, West Africa
JEL Code : F35, D31, O55
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Introduction
Trois décennies après le déclenchement de la crise internationale de la dette dû à un défaut
de paiement mexicain en 1982, la question du financement du développement se pose avec
acuité. Il a été constaté que l’approche néolibérale du financement du développement n’a pas
produit les effets escomptés. En effet avec le désengagement1 de l’État et la multiplication des
privatisations, la libéralisation des échanges commerciaux et des mouvements de capitaux
ainsi que le recours excessif à l’épargne extérieure pour financer le développement ont
participé à l’accroissement des inégalités entre pays (Berr et Combarnous, 2005).
En plus d'être le continent le plus pauvre, l'Afrique est aussi l'un des plus inégalitaires, où
les concentrations de richesse et de revenu figurent parmi les plus extrêmes du monde entier.
Les 0,01% des Africains les plus riches possèdent 40% de toute la richesse du continent
(AfrAsia, 2018)2.Par rapport à d'autres régions du continent, l'Afrique de l'Ouest compte le
plus grand nombre de pays, où plus de 30% de la population vit avec moins de1,90 dollar par
jour. La région souffre aussi du plus faible niveau de couverture de soins de santé publique et
des plus faibles proportions de population ayant accès à l'eau et à une éducation décente
(Oxfam, 2019). Ces besoins humains de première nécessité vont de pair avec des inégalités
abyssales qui empêchent la majorité de la population de voir sa situation s’améliorer dans la
région, tandis qu’une toute petite minorité prospère.
C’est bien pour ces raisons qu'agir pour réduire les inégalités est l'un des17 Objectifs de
Développement Durable (ODD). L’ODD n°10 enjoint toutes les nations à prendre des
mesures pour réduire les inégalités économiques, notamment par l'autonomisation des
personnes qui se trouvent au bas de l'échelle des revenus (Berg et Veenhoven, 2010)3.
La réalisation de cet engagement nécessite toutefois des apports de ressources
considérables, indispensables à l’augmentation et à l’amélioration de l’offre de services de
base pour les populations des pays bénéficiaires.
Selon la théorie de la balance des paiements développée par Caimes (1874) et Bastable
(1899) préconisant que les financements internationaux investis dans un pays est favorable à
la croissance économique. À cet effet, l’on est en droit de se poser la question suivante : les
différentes sources de financement extérieur, telles que les transferts de fonds des migrants,
1 Privatisation des économies africaines sur recommandation du Fonds Monétaire International à travers les
politiques d’ajustement structurelles. 2Cité par Oxfam (2019).
3Ibid.
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l’Aide Publique au Développement (APD) ainsi que les Investissements Directs Étrangers
(IDE), contribuent-elles à la réduction des inégalités de revenus en Afrique de l’Ouest?
Cet article a pour objectif d’analyser respectivement l’effet de ces trois sources de
financement international sur les inégalités de revenus au sein des pays d’Afrique de l’Ouest.
L’originalité de ce papier réside dans le choix de l’indicateur de mesure des inégalités de
revenus (Indice de Gini) qui ne prend en charge que la distribution des revenus au sein des
pays (inégalités intra-pays) dans la mesure où la plupart des études qui se sont penchées sur la
même problématique ont privilégié l’approche inter-pays afin d’analyser la contribution des
sources financements extérieurs à la réduction des inégalités de revenus.
L’article s’articule autour des points suivants. Nous présentons, d’abord, une brève revue
de la littérature sur les différentes relations entre les sources de financement extérieur et les
inégalités de revenu. Ensuite, nous proposons une méthodologie à partir de laquelle découle
notre spécification du modèle pour l’analyse économétrique. Enfin, nous discutons des
résultats économétriques obtenus.
1. Revue de la littérature
Les sources de financement externe représentent un aspect majeur du processus de
globalisation actuel. La relation entre ces flux et les inégalités de revenu s’inscrit dans un
débat plus large traitant des effets de la globalisation sur la distribution du revenu dans les
Pays En Développement (PED) (Meschi et Vivarelli, 2009)4.
1.1. Relation entre transferts de fonds des migrants et Inégalités de revenu
En relâchant la contrainte financière des ménages, les transferts de fonds des migrants sont
susceptibles d’encourager l’investissement en capital humain et physique (Edwards et Ureta
(2003)), lui-même favorable à long terme au niveau et à la stabilité de la croissance
économique des pays récipiendaires (Giuliano et Ruiz-arranz, 2009). Dans la mesure où ces
fonds semblent également être plus stables que les autres flux de capitaux et évoluent souvent
de façon contracyclique (Ratha, 2005), ils peuvent constituer pour les ménages une forme
d’assurance privée contre les chocs négatifs (Mohapatraet al., 2009). Enfin, lorsque les pays
bénéficiaires présentent des niveaux d’éducation et de développement financier suffisamment
élevés, les transferts de fonds des migrants sont susceptibles de réduire les inégalités de
revenu au sein du pays (Koechlin et Leon, 2007).
4 Cité par Ekebe et Goff (2010).
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Cependant, à travers leur influence sur l’appréciation du taux de change (Amuedo-
dorantes et Pozo (2004)), leur effet négatif sur la qualité des institutions (Abdihet al., 2008)
ou leur effet désincitatif sur la participation au marché du travail des ménages récipiendaires
(Chami et al., 2005), les transferts de fonds des migrants peuvent, au contraire, déstabiliser les
économies récipiendaires. De plus, la migration impliquant des coûts financiers importants,
ces transferts qui en résultent sont susceptibles de bénéficier principalement aux franges les
plus riches de la population et d’augmenter ainsi les inégalités de revenu au sein des pays
récipiendaires ainsi que la frustration entre les ménages (Gonzalez-König et Wodon, 2005)5.
1.2.Relation entre APD et inégalités de revenu
Le débat sur l’efficacité de l’aide s’est toujours focalisé sur son impact sur la croissance
économique. Toutefois depuis le début des années 1990, l’APD s’est progressivement
recentrée sur l’objectif de réduction de la pauvreté à travers les Objectifs du Millénaire pour le
Développement. Cette volonté est concrétisée par l’engagement de189 pays aux Nations
Unies à réduire de moitié la pauvreté dans le monde en 2015 (Dazoué, Ngameni et Mba,
2015).
L’influence de l’APD sur les inégalités peut être plus ou moins directe et dépend de sa
finalité. Ses canaux de transmission sont différents si elle est allouée à des projets
d’infrastructures ou à des projets d’éducation et de santé, ou encore si elle est distribuée
directement auprès des populations. Son impact distributif dépend aussi des priorités des pays
donateurs et récipiendaires. Enfin, quelle que soit la finalité de l’aide, le mode de
fonctionnement des institutions dans les PED est susceptible d’influencer son effet distributif
(Chauvet et Mesple-Somps, 2007)
Les travaux qui abordent la question de l’impact de l’aide sur la pauvreté et les inégalités
de revenu retiennent pour la plupart l’approche standard des modèles de croissance dans
lesquels l’indicateur de croissance économique comme variable dépendante est simplement
remplacé par une mesure de la pauvreté ou du bien-être agrégé (Chauvet, Gubert et Mesple-
Somps, 2009).
Boone (1996) conclut à un impact non significatif de l’aide sur plusieurs indicateurs du
développement humain. Bien que, sur le plan théorique, l’APD puisse réduire le taux de
mortalité des enfants via l’augmentation de la consommation privée ou de la provision de
5Ibid.
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services publics aux pauvres, l’auteur montre que l’accroissement de l’aide contribue
uniquement à augmenter la taille de l’État sans pour autant avoir un impact sur les indicateurs
de développement humain.
Cependant, certains auteurs ont d’abord mis en avant l’idée que les effets de l’aide
n’étaient pas directs, mais qu’ils transitaient plutôt par le canal de l’accroissement de la part
des dépenses publiques allouées aux secteurs sociaux. Les tests économétriques de
Boone(1996) souffriraient donc d’une erreur de spécification. Mosley, Hudson et Verschoor
(2004) estiment un système de trois équations dans lesquelles la pauvreté, l’aide et les
dépenses publiques sociales (dépenses pro-pauvres) sont les variables dépendantes. Leurs
résultats suggèrent que l’aide agit positivement sur le montant des dépenses publiques pro-
pauvres et que ces dernières contribuent à réduire l’incidence de la pauvreté dans les pays
receveurs. Gomanee, Girma et Morrissey (2005) aboutissent à des conclusions similaires en
ayant recours à des régressions par quintiles. Dans un second article, Gomaneeet al., (2005)
remettent en cause ce résultat en montrant que l’aide accroît les niveaux des indicateurs de
bien-être à travers des effets principalement directs.
1.3. Relation entre IDE et inégalités de revenu
Du point de vue théorique, plusieurs études ont montré que les IDE ont d’une part, des
effets d’entraînement horizontaux qui résultent de transfert de technologie vers des entreprises
locales (Calvo et Hernandez, 2006) ; et d’autre part, des effets d’entraînement verticaux
composés de liaisons en amont et en aval (Liu, Wang et Wei, 2009)6. Les liens en amont
impliquent l’achat de biens intermédiaires par une filiale étrangère auprès d’entreprises
nationales alors que les liaisons en aval impliquent la croissance d’un secteur qui utilise la
production de la filiale étrangère. De plus, les IDE apportent un certain nombre d’avantages
au pays hôte dont le plus important est une augmentation du capital d’investissement essentiel
à la croissance économique (Klein, Aaron et Hadjimichael, 2001). La croissance économique
qui en résulte joue un rôle important dans la réduction de la pauvreté.
Quant aux études empiriques, elles sont abondantes et diversifiées. Toutefois, les résultats
de ces études diffèrent les uns des autres, tant en raison des méthodes économétriques
utilisées que des espaces et indicateurs de pauvreté considérés. Parmi les études qui ont trouvé
que les IDE réduisent les inégalités de revenus, nous pouvons citer les travaux de Bussmann,
6 Cité par Kouamé (2019).
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De Soysa et Oneal (2005) qui évaluent l’effet de la mondialisation sur l’inégalité des revenus
dans les pays, en mettant l’accent sur l’influence des stocks d’IDE accumulés pour 72 pays au
cours de la période 1970-1990. Les résultats montrent que la mondialisation n’augmente pas
les inégalités des revenus nationaux. De même, Jensenet Rosas (2007) examinent le lien entre
les IDE et les inégalités de revenus au Mexique. Ils utilisent une approche par variables
instrumentales et constatent que l’augmentation des entrées d’IDE est associée à une
diminution des inégalités de revenus dans les 32 Etats du Mexique. Aux Etats-Unis,
Chintrakarn, Herzer et Nunnenkamp (2012) constatent que les IDE réduisent
considérablement les inégalités de revenus entre 1977 et 2001, et ce malgré l’importante
hétérogénéité qui existe entre les Etats américains.
Ainsi, alors que certaines études ont démontré que l’IDE est un instrument indispensable à
la réduction de la pauvreté, d’autres par contre n’ont pu mettre en évidence cette relation
positive (Kouamé, 2019).
Des études ont montré que les flux d’IDE aggravent les inégalités de revenus ou
présentaient des résultats ambigus. C’est le cas de Tsai (1995) qui, en utilisant un échantillon
de 33PED, vérifie la variation du coefficient de Gini en fonction de la croissance économique,
des entrées d’IDE et d’autres variables instrumentales politiques et géographiques. Il trouve
que les IDE, certes, augmentent les inégalités de revenu (surtout dans les pays asiatiques),
mais cet effet est marginal et dépend des considérations géographiques. Choi (2006) analyse
la relation entre l’IDE et les inégalités des revenus au sein119 pays en testant les effets des
stocks d’IDE sortants et entrants sur le coefficient de GINI de 1993 à 2002.Les résultats
révèlent que les mouvements des IDE dans les deux sens augmentent les inégalités de revenu.
En outre, Pandej, Herzer et Nunnenkamp (2010), en utilisant des techniques de cointégration
et des tests de causalité, explorent la relation entre les IDE et les inégalités de revenus aux
Etats-Unis. Ils constatent que les effets à court terme des IDE sur les inégalités de revenus
sont non significatifs ou faiblement significatifs et négatifs. Récemment, en Turquie, Ucal,
Bilgin et Haug (2014) analysent, à l’aide d’un modèle autorégressif à retard échelonné,
comment les IDE et d’autresfacteurs influencent les inégalités de revenus de 1970 à 2008. Les
auteurs constatent que l’IDE augmente les inégalités de revenus à court terme mais cet effet
disparaît à long terme.
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2. Méthodologie
Dans cette partie, il s’agit d’analyser empiriquement, à partir d’un modèle économétrique,
l’efficacité des différentes sources de financement extérieur sur la réduction des inégalités de
revenu dans les pays d’Afrique de l’Ouest. Pour ce faire, le modèle retenu est fonction de la
structure des données.
2.1.Spécification du modèle
Le choix du modèle à utiliser pour analyser l’efficacité des différentes sources de financement
extérieur sur la réduction des inégalités de revenu des pays d’Afrique de l’Ouest est
déterminant pour la pertinence des résultats.
Le modèle économétrique que nous estimons s’inspire des travaux de Chauvet et Mesple-
Somps (2007). Ainsi, son expression générale s’écrit comme suit :
𝑮𝒊𝒏𝒊𝒊,𝒕 = 𝜶𝒊 + 𝜷𝟏𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒇𝒊,𝒕 + 𝜷𝟐𝑨𝑷𝑫𝒊,𝒕 + 𝜷𝟑𝑰𝑫𝑬𝒊,𝒕 + 𝜷𝟒𝑿𝒊,𝒕 + 𝝁𝒕 + 𝜺𝒊,𝒕 (𝟏)
Où :
- 𝐺𝑖𝑛𝑖 désigne l’indice de Gini qui traduit la répartition des revenus dans un pays 𝑖 à
l’année 𝑡;
- 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓 est les transferts des migrants en pourcentage du PIB ;
- 𝐴𝑃𝐷 est l’aide publique au développement nette en pourcentage du PIB ;
- 𝐼𝐷𝐸 désigne les flux entrants des IDE en pourcentage du PIB ;
- 𝑋 est le vecteur de variables de contrôle. Il inclut la croissance économique,
l’ouverture commerciale, le taux d’inflation annuel et la Formation Brute de Capital
Fixe (FBCF) ;
- α est l’effet spécifique au pays ;
- 𝛽1,𝛽2,𝛽3 𝑒𝑡 𝛽4désignent les vecteurs de coefficients de régression ;
- µest l’effet spécifique temporel ;
- l’indice 𝑖représente les pays de la CEDEAO pris individuellement à l’exception du
Liberia et de la Sierra Léone qui ont été extraits de la base de données pour faute de
données disponibles ;
- l’indice 𝑡représente la période d’observation ;
- 𝜀, le terme d’erreur.
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2.2.Source et Description des données
La définition des variables utilisées pour l’analyse descriptive et économétrique est
consignée dans le tableau ci-dessous, de même que les sources et les signes attendus de ces
variables.
Tableau 1 : Statistiques descriptives, source et signe attendu des variables
Variables Nombre
d’observation
Moyenne Ecart-
type
Minimum Maximum Source Signe
attendu
Indice de Gini 520 0,6034 0,049 0,506 0,703 WIID7 Variable
expliquée
Transferts de
fonds des
migrants
512
4,260
4,606
0,004
28,165
WDI8 (2021)
+/-
APD 520 11,846 11,318 0,024 78,707 WDI (2021) +/-
IDE 520 1,886 2,583 -3,373 18,828 WDI (2021) +/-
Taux de
croissance du
PIB par habitant
519
1,036
4,471
-29,461
18,181
WDI (2021)
-
Ouverture
Commerciale
520
60,705
21,792
6,320
131,485
Calculée à
partir de la
base de
données de
WDI (2021)
+/-
Taux d’inflation
annuel
520 11,165 17,732 -7,796 142,294 WDI (2021) +/-
FBCF 520 21,596 11,457 0,000004 89,381 WDI (2021) -
Source : Auteurs
Le Tableau ci-dessus montre que nous sommes en présence d’un panel non cylindré. Il
nous renseigne qu’en Afrique de l’Ouest sur la période 1980 à 2019, les inégalités de revenus
varient en moyenne de 0,60. En 1980, les transferts de fonds des migrants contribuent à
hauteur de 28,16% du PIB au Cap-Vert soit la plus grande contribution enregistrée en Afrique
de l’Ouest depuis trois décennies. Cependant pour ce qui concerne l’APD, sa plus grande
7World IncomeInequalityDatabase
8 World DevelopementIndicators
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contribution en Afrique de l’Ouest est enregistrée par le Nigéria en 1981 avec 78,70% du PIB.
S’agissant des IDE, la Guinée est le pays d’Afrique l’Ouest qui a plus attiré, en 2016, les
investissements étrangers soit 18,82 % du PIB.
2.3.Techniques d’estimation économétriques sur les données de panel
2.3.1. Test de dépendance transversale
La dépendance transversale est un problème dans les macro-panels avec des séries
chronologiques longues (plus de 20-30 ans) et peut entrainer un biais dans les résultats des
tests.
Ainsi, le test de dépendance de Pesaran permet de tester si les résidus sont corrélés entre les
pays. La statistique Cross Dependancede Pesaran est basée sur la moyenne des coefficients
de corrélation entre les différents pays pris deux à deux pour chaque période de temps. Sous
l’hypothèse nulle, cette statistique est asymptotiquement distribuée selon une loi normale
standard N (0, 1).
𝐻0 ∶ 𝐼𝑛𝑑é𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑎𝑦𝑠
𝐻1 ∶ 𝐷é𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑙𝑒𝑠 𝑝𝑎𝑦𝑠
𝑷𝒓𝒐𝒃 = 𝟎,𝟓𝟏𝟒𝟏
Le test de Pesaran présente une probabilité de 0, 5141 qui est supérieure au seuil de 5%,
alors nous ne pouvons pas rejeter l’hypothèse H0. Ce qui implique qu’il y a une indépendance
entre les pays.
2.3.2. Tests de racine unitaire sous l’hypothèse d’indépendance des individus (pays)
(Tests de première génération)
La première génération de tests repose sur l’indépendance entre les individus. C’est
précisément cette hypothèse d’indépendance qui permet d’établir très simplement les
distributions statistiques de test et d’obtenir généralement des distributions asymptotiques ou
semi-asymptotiques normales (Hurlin et Mignon, 2006). L’analyse de la stationnarité est un
préalable à satisfaire pour éviter des régressions fallacieuses. Le test proposé par Im, Pesaran
et Shin (IPS) (2003) pour évaluer l’ordre d’intégration des séries en données de panel a été
utilisé pour l’étude la stationnarité des séries
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𝒀 𝒊,𝒕 = 𝜶 𝒊 + 𝝆𝒀𝒊,𝒕 − 𝟏 + 𝜺𝒊,𝒕 (𝟐)
Le test d’IPS est un test joint de l’hypothèse nulle de racine unitaire (𝜀𝑖 ,𝑡 = 0) et de l’absence
d’effets individuels puisque sous l’hypothèse nulle𝛼𝑖 = 0.
Test IPS
𝐻0 ∶ 𝜌𝑖 = 0, ∀i = 1, . . . ,N (Présence de racine unitaire : non stationnaire)
𝐻1 ∶ 𝜌𝑖<0, ∀i = 1, . . . , N (Absence de racine unitaire : stationnaire)
Tableau 2 : Résultats du test d’IPS
Variables Ordre d’intégration P-value Stationnarité
Indice de Gini Niveau I(0) 0,0016 Stationnaire
Transferts de fonds des
migrants Différence première I(1) 0,0000 Stationnaire
APD Niveau I(0) 0,0012 Stationnaire
IDE Niveau I(0) 0,0045 Stationnaire
Taux de croissance du
PIB par habitant Niveau I(0) 0,0000 Stationnaire
Ouverture commerciale Différence première I(1) 0,0000 Stationnaire
Taux d’inflation annuel Niveau I(0) 0,0000 Stationnaire
FBCF Niveau I(0) 0,0006 Stationnaire
Source : Auteurs, résultats obtenus à partir du traitement économétrique des données.
Nous notons, dans le Tableau 2, que toutes les variables d’étude ont une p-value inférieure
au seuil de 5%. Donc, nous rejetons l’hypothèse 𝐻0 de présence de racine unitaire, alors ces
variables sont stationnaires mais à deux ordres d’intégration. Les variables telles qu’Indice de
Gini, APD, IDE, Taux de croissance du PIB par habitant, Taux d’inflation annuel et
FBCFsont stationnaires à niveau tandis que Transferts de fonds des migrants et Ouverture
commerciale sont stationnaires en différence première.
L’utilisation du test d’IPS nous a permis de régler le problème de non stationnarité des
variables d’étude. Il s’avère essentiel de tester au préalable le niveau de stationnarité des
variables, pour prétendre à la robustesse statistique du modèle.
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3. Résultats et Discussion
Nous présentons la nouvelle spécification du modèle issue de l’étude de la stationnarité.
L’équation (3) intègre les variables explicatives nouvellement stationnaires. Ainsi, on obtient
un modèle de panel à effets individuels présenté comme suit :
𝑮𝒊𝒏𝒊𝒊,𝒕 = 𝜶𝒊 + 𝜷𝟏𝑮𝒊𝒏𝒊𝒊,𝒕−𝟏 + 𝜷𝟐𝑫.𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒇𝒊,𝒕 + 𝜷𝟑𝑨𝑷𝑫𝒊,𝒕 + 𝜷𝟒𝑰𝑫𝑬𝒊,𝒕 + 𝜷𝟓𝑫.𝑶𝒖𝒗𝒄𝒐𝒎𝒊,𝒕
+ 𝜷𝟔𝑰𝒏𝒇𝒍𝒂𝒊,𝒕 + 𝜷𝟕𝑮𝒓𝒐𝒘𝒕𝒉𝒊,𝒕 + 𝝁𝒕 + 𝜺𝒊,𝒕 (𝟑)
L’analyse empirique est réalisée sur un panel de 13 pays de l’Afrique de l’Ouest avec des
données annuelles de la période 1980-2019. L’estimation économétrique est faite par la
Generalized Method of Moments (GMM) en panel dynamique. Cette méthode permet de
traiter le problème d’endogénéité des variables explicatives, qui peut être dû au biais de
simultanéité, de causalité inverse et à l’omission de certaines variables explicatives. Elle
présente également l’avantage de générer les instruments internes à partir des variables
explicatives endogènes du modèle.
L’estimateur ici utilisé est le GMM en système, qui selon Blundell et Bond (1998), est
plus performant que l’estimateur GMM en différence première. L’estimateur GMM en
système combine pour chaque période, dans un seul système, l’équation en niveau avec celle
en différence première. Dans l’équation en différence première, les instruments sont les
variables explicatives en niveau, les variables retardées (d’au moins deux périodes). Par
contre, dans l’équation en niveau, les variables explicatives sont instrumentées par leur
différence première la plus récente et c’est sous l’hypothèse de de la « quasi-stationnarité » de
ces variables.
Le Tableau 3 présente les résultats de l’estimateur GMM en système. Ces résultats sont-ils
fiables ? Avant de passer à l’analyse et l’interprétation de ceux-ci, il conviendra de s’assurer
que les tests post-estimations sont vérifiés.
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Tableau 3 : Résultats de l’estimateur GMM en panel dynamique en système
Variables explicatives Coefficients Prob>|t|
L1.Indice de Gini 0,6043 0,000
D.Transferts de fonds des migrants -0,0254 0,335
APD 0,0007 0,722
IDE -0,018* 0,063
Taux de croissance du PIB par habitant 0,0014 0,488
D. Ouverture commerciale 0,0034* 0,089
Taux d’inflation annuel 0,0033 0,506
FBCF 0,0004 0,511
Constante 0,548 0,000
Nombre d’observations = 511
Nombre de groupe = 13
Prob> F = 0,000
AR(2) : Prob>z = 0,154
Test de Sargan : Prob>Chi2 = 0,629
Test de Hansen : Prob>Chi2 = 0,485
Note : La variable expliquée est : Gini. La significativité à 1% est représentée par (***), 5%
par (**) et 10% par (*). L1 : Variable retardée d’ordre 1. (D) : Variable stationnaire en différence première.
Source : Auteurs, résultats obtenus à partir du traitement économétrique des données.
3.1.Analyse empirique des résultats : validité empirique
Dans nos régressions, les résultats des tests de sur identification de Sargan et de Hansen,
et d’autocorrélation de second ordre AR(2) sont conformes à nos attentes.
Le test d’autocorrélation des erreurs de second ordre AR(2) présente une probabilité
𝑷𝒓𝒐𝒃 > 𝑧 = 0,154qui est supérieure au seuil de 5%. Donc, les erreurs sont non auto-
corrélées. Le test de Sargan présente une probabilité 𝑷𝒓𝒐𝒃 > 𝐶ℎ𝑖𝟐 = 𝟎,𝟔𝟐𝟗qui est
supérieure au seuil de 5%. De même, le test de Hansen présente une probabilité 𝑷𝒓𝒐𝒃 >
𝐶ℎ𝑖𝟐 = 𝟎,𝟒𝟖𝟓qui est supérieure au seuil de 5%. Donc, les instruments sont valides ; ce qui
affirme que le problème d’endogénéité ne se pose pas.
Ces tests n’ont pas conduit à rejeter l’hypothèse H0, celle de la validité des variables
retardées comme instruments. Ce qui traduit la bonne spécification des modèles notamment
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en ce qui concerne le choix des instruments. L’estimateur par GMM de Blundell et Bond
(1998) en système confirme la pertinence de certaines variables telle qu’obtenue par les
estimateurs du modèle à effets fixe.
Les problèmes d’autocorrélation des erreurs et d’endogénéité étant levés, l’estimation du
modèle est validée. Donc, les résultats du modèle sont fiables et par conséquent, nous passons
à l’analyse et l’interprétation des ceux-ci.
Avec une probabilité 𝑷𝒓𝒐𝒃 > 𝐹 = 0,000qui est inférieure au seuil de 5%, nous pouvons
alors conclure qu’au moins une des variables du modèle a un effet significatif sur l’indice de
Gini. Donc, le modèle est globalement significatif.
Pour se prononcer sur la significativité individuelle des variables, nous considérons la
probabilité associée au « t » de student de chaque variable. Si cette dernière est inférieure
aux seuils de 1%, 5% et 10% alors le coefficient lié à la variable est significatif ; au cas
contraire, il est non significatif.
Les flux entrants des IDE, qui sont l’une des variables d’intérêt, ont une probabilité de
𝟎,𝟎𝟔𝟑 qui est inférieure à 10% ; donc ceux-ci un effet significatif et négatif sur la variable
Indice de Gini.
Par ailleurs, pour ce qui est des variables de contrôle, seule l’ouverture commerciale a un
effet significatif et positif sur l’indice de Ginicar la probabilité associée à cette variable est
de𝟎,𝟎𝟖𝟗, inférieure au seuil de10%.
3.2.Analyse économique des résultats
Les résultats de l’estimation, présentés dans le Tableau 3, montrent qu’une augmentation
𝑑’𝑢𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑖𝑡édes flux entrants des IDE en pourcentage du PIB entraine en moyenne, toutes
choses étant égales par ailleurs, à une diminution de 𝟎,𝟎𝟏𝟖 𝒖𝒏𝒊𝒕éde l’indice du
Gini.Autrement dit, une augmentation des IDE contribue à une réduction des inégalités de
revenus des pays CEDEAO.
La relation qui lie les IDE aux inégalités de revenus est souvent expliquée par les théories
néoclassiques (Kaur, Wall et Fransen, 2018). Cette relation soutient que les IDE conduisent à
une croissance économique et, par conséquent, une diminution des inégalités de revenus dans
les pays bénéficiaires (Mundell, 1957). Parallèlement au comblement du manque de
ressources, les IDE favorisent une meilleure croissance économique et un développement plus
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important par le biais de la diffusion des technologies, le développement du capital humain et
les compétences en gestion, et l’accès au marché d’exportation (Tsai, 1995 ; Li et Liu, 2005).
Kaur, Wall et Fransen (2018), dans une étude, indiquent qu’un niveau plus élevé de
développement technologique et d’innovation (à un moindre degré d’importance) est
susceptible d’intensifier les inégalités de revenus dans la mesure où les technologies de pointe
ont tendance à remplacer la main-d’œuvre humaine par des machines et à réduire les emplois.
Toutefois, il est constaté, même si ce point est négligeable dans ce modèle, qu’une interaction
entre les IDE et la technologie locale réduit les inégalités de revenus (représentés par le signe
négatif) grâce à un transfert des connaissances. De plus, l’interaction entre les IDE et la
technologie révèle des résultats plus solides dans le cas des différents secteurs des IDE. Ces
premières constatations indiquent que si un pays bénéficiaire d’IDE améliore ses capacités
technologiques au niveau local, il sera mieux à même d’intégrer les technologies étrangères
dans le cadre de la diffusion des IDE. Ceci peut aussi lui permettre de créer de nouvelles
activités économiques et de diversifier son économie. Une hausse de la productivité et la
création d’emplois renforceront à leur tour l’économie locale et réduiront les inégalités de
revenus.
Dans ce même ordre d’idée, Kaur, Wall et Fransen (2018) soutiennent toujours que les
IDE entretiennent une relation indirecte avec les inégalités de revenus par le biais des
conditions socio-économiques du pays bénéficiaire. Par exemple, l’application mobile de
« crédit Tala » fournit des services financiers personnalisés aux populations du Kenya et de la
Tanzanie en proposant des prêts sur le téléphone mobile du client. La majorité de ses clients
sont de petites et micro entreprises qui nécessitent de petits prêts pour financer leur activité.
Les IDE consacrés aux hautes technologies ont des répercussions économiques positives
et favorisent l’entrepreneuriat local en utilisant de nouvelles technologies dans la prestation de
services traditionnels (Banque Africaine de Développement (BAD), 2017). Ces innovations
inspirées par la technologie comprennent des services financiers et des paiements mobiles qui
simplifient les transactions financières au quotidien. Certaines entreprises étrangères et
africaines collaborent d’ailleurs actuellement avec des start-ups et des plateformes
technologiques afin d’encourager une nouvelle génération d’entrepreneurs spécialisée en
hautes technologies (BAD, 2017)
Quant à la variable « ouverture commerciale », les résultats de l’estimation, présentés dans
le Tableau 3, montrent qu’une augmentation𝑑’𝑢𝑛𝑒 𝑢𝑛𝑖𝑡édu taux d’ouverture commerciale en
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pourcentage du PIB entraine en moyenne, toutes choses étant égales par ailleurs, une
augmentation de 𝟎,𝟎𝟎𝟑𝟒 𝒖𝒏𝒊𝒕éde l’indice du Gini.Autrement dit, une ouverture
commerciale favorise l’accroissement des inégalités de revenu dans les pays d’Afrique de
l’Ouest.
Une libéralisation commerciale expose un pays à des chocs externes (non contrôlés par les
gouvernements), ce qui accroîtra sa vulnérabilité structurelle. Le commerce profite aux
pauvres s’il est associé à une plus grande diversification et à une plus grande stabilité
macroéconomique (Banque mondiale et Organisation Mondiale du Commerce (OMC), 2018).
La volatilité macroéconomique est généralement mauvaise pour les pauvres, car elle peut
freiner la croissance économique, avoir un effet négatif sur la répartition du revenu et
engendrer des inégalités. Les pauvres ont peu accès au financement pour faire face à une
période de resserrement des liquidités; ils sont donc les plus touchés par la volatilité
macroéconomique.
Daumal (2010) dans le cadre de l'Institut de Recherche pour le Développement, a étudié
l'impact de l'ouverture commerciale sur les inégalités régionales en Inde. Elle trouve que
l'ouverture commerciale a substantiellement accru les disparités de niveaux de vie en Inde
avec, des régions du nord de plus en plus pauvres et des régions du sud plus riches. Ces
disparités renforcent donc les tensions au sein du pays.
Conclusion
La présente étude a analysé l’effet des différentes sources de financement international sur
les inégalités de revenu des pays d’Afrique de l’Ouest. Pour y parvenir, nous avons utilisé une
analyse descriptive complétée par une analyse économétrique.
Les résultats montrent que, sur l’ensemble des trois sources de financement externe, seuls
les IDE, sur la période 1980-2019, contribuent à la réduction des inégalités de revenu.
Bien que ces financements permettent de compenser les déficits du compte des
transactions courantes, ils se révèlent être une source de pression à la hausse sur la
progression des prix et sur le taux de change effectif réel de certains pays de la zone. Comme
limite de cette recherche, il convient de noter la non disponibilité des données pour certaines
variables d’étude.
Ces résultats constituent une contribution à la littérature au moment où il existe un débat
scientifique quant à l’efficacité de ces financements internationaux.
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Au regard des résultats obtenus, les pays d’Afrique de l’Ouest gagneraient à mettre
davantage des politiques d’attraction d’IDE d’une part, et d’autre part, à encourager le
commerce inter-régional.
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