ide, finance et croissance economique en afrique
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Finance & Finance Internationale N°20 juillet 2020
http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290
1
IDE, FINANCE ET CROISSANCE ECONOMIQUE EN AFRIQUE
SUBSAHARIENNE
Par
Serigne Bassirou LO
Enseignant-Chercheur à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion,
Chercheur au CREA, Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD).
loserignebassirou@yahoo.fr, serignebassirou.lo@ucad.edu.sn
Résumé : Ce papier examine le rôle du secteur financier dans la relation IDE et Croissance
économique en Afrique-Subsaharienne. Nous utilisons des données de panel de 24 pays
africains sur la période 1996-2014. Les résultats obtenus avec l’application d’une régression
quantile sur des variables instrumentales, avec la prise en compte des effets fixes, montrent
que le développement financier mesuré par le crédit bancaire améliore la contribution des IDE
dans la croissance. Ce résultat est plus significatif dans les pays qui sont dans les quantiles
inférieurs suivant la distribution conditionnelle du revenu par tête. Cependant la finance est
non significative comme un canal de transmission des IDE sur la croissance lorsqu’elle est
mesurée par un indice multi- dimensionnel. L’étude recommande à repenser les politiques de
promotions des IDE en Afrique en les articulant de façon cohérente avec les politiques de
soutien du secteur financier.
Mots clés : IDE, Croissance économique, Dévelopment financier, Afrique-Subsaharienne.
Jel Classification : F23, F34, F43.
Abstract : This paper examines the role of the financial sector in the relationship between FDI
and economic growth in Sub-Saharan Africa. We use panel data from 24 African countries
over the period 1996-2014. The results obtained with the application of quantitative
regression on instrumental variables, taking into account country fixed effects, show that
financial development measured by bank credit improves the contribution of FDI to growth.
This result is more significant in countries that are in the lower quantiles following the
conditional distribution of per capita income. However, finance is not significant as a channel
of transmission of FDI on growth when measured by a multi-dimensional index. Based on
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this finding, the study recommends rethinking FDI promotion policies in Africa by
articulating them in a coherent manner with financial sector support policies.
Keywords: FDI, Growth, financial development, Subsaharian Africa.
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Introduction
Le rôle des investissements directs étrangers dans la croissance des économies en
développement a beaucoup intéressé les économistes. Plusieurs travaux théoriques et
empiriques les présentent comme une opportunité de financement des activités économiques
pour les pays en développement qui sont la plupart confrontés à une insuffisance de
ressources intérieures. En référence aux théories néoclassiquesles IDE peuvent être une
source importante de croissance économique surtout dans les pays caractérisés par un stock de
capital par tête faible et des rendements d’echelle élevés, en favorisant l’accumulation
physique du capital (Solow, 1957). De plus, ils peuvent soutenir la croissance économique à
long-terme en contribuant à l’accumulation du stock de connaissances dans les pays d’accueil,
favorisant leurs accès aux marchés étrangers et le transfert de technologie permettant aux
entreprises locales d’être plus efficaces et compétitives (Romer, 1986 ; Lucas, 1988 ; Barro,
1991 ; Grossman et Helpman, 1991). L’exemple le plus illustratif est le cas des pays
nouvellement industrialisés comme la Chine, la Malaisie, la Thaïlande et le Taiwan.
En raison de ces avantages, la plupart des pays en développement articule leurs stratégies
nationales de développement autour des politiques d’attractivité des IDE afin d’influencer les
choix d’implantation des investisseurs. Les pays africains ne sont pas en reste de cette
mouvance. Les IDE sont de plus en plus vus par les pays d’Afrique comme une ressource clef
pour le financement de leur développement.
Au cours de ces deux dernières décennies, les IDE entrants en Afrique ont cru de façon
significative. Ils sont passés de 9,651 milliards de dollars us à 41,772 milliards de dollars us
entre 2000 et 2017 soit un coefficient multiplicateur de 4,32 (CNUCED, 2016). La plus
grande progression est notée en Afrique de l’Est. Bien que ces flux représentent encore moins
de 3% des flux mondiaux et moins de 7% des flux des pays en développement, c’est la
progression la plus importante notée en Afrique depuis les indépendances. Le rapport de la
Banque Mondiale (2014) précise qu’ils dépassent de loin l’aide publique au développement.
Cependant les analyses empiriques sur l’impact des investissements directs étrangers sur la
croissance en Afrique sont peu concluantes. Certains auteurs trouvent des retombées positives
des IDE sur la croissance (Lumbila, 2005 ; Adams, 2009 ; Ndikumana et Verick, 2008 ; Esso,
2010) alors que pour d’autres les effets sur la croissance des économies africaines sont plutôt
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négatifs ou non significatifs (De Mello, 1999 ; Akinlo, 2004 ; Ayanwale, 2007 ; Gui-
Diby2014 ; Agbloyor et al., 2014 ; Adams et Opoku, 2015 etc.).
L’ambiguïté des résultats pourrait être expliqué par les conditions domestiques des pays hôtes.
En effet, une autre vague de la littérature soutient que les effets des IDE sur la croissance sont
conditionnels au niveau de développement (Blomstrom et al., 1994) au niveau de capital
humain (Borensztein et al., 1998), à l’ouverture extérieure (Balasubramanyam et al., 1996), au
développement du marché financier (Alfaro et al., 2010). En mettant l’accent sur le
développement du marché financier local, ce papier s’inscrit dans cette littérature qui analyse
les conditions dans lesquelles les IDE affectent la croissance en Afrique.
Plusieurs arguments sont avancés pour justifier l’importance de la finance dans le lien IDE-
croissance économique. Le développement du marché financier est une condition nécessaire
pour que les IDE stimulent la croissance des pays hôtes. Il participe également à l’attractivité
des pays favorisant ainsi l’augmentation des investissements étrangers (Alfaro et al., 2010).
Les flux d’IDE entrant stimulent plus la croissance dans les pays qui ont un marché financier
dynamique. Les pays avec un marché financier moins développé, l’effet des IDE sur la
croissance est plutôt négatif ou non significatif (Azman-Saini et al., 2010).
Sur la base de ces résultats, le présent travail se propose d’apporter une réponse à la question
de recherche suivante : le développement financier influe-t-il la contribution des IDE dans la
croissance des pays d’Afrique subsaharienne ? Si contribution il y’a, dépend-elle du niveau
initial du revenu par tête ?
L’objectif de ce papier est d’examiner empiriquement la relation IDE, développement
financier et croissance économique dans les pays d’Afrique subsaharienne. Plus
spécifiquement, il s’agit d’évaluer le rôle de la finance dans la relation IDE et croissance des
pays d’Afrique subsaharienne. Il tient son originalité sur deux aspects. Premièrement il s’agit
de l’utilisation de la méthodologie de régression quantile récemment développée par Machado
et Silva (2018) qui nous permet d’évaluer la contribution de la finance conditionnelle à la
distribution du revenu par tête en contrôlant les effets fixes. Deuxièmement, il s’agit de
l’utilisation d’un indice de développement financier qui permet de contrôler l’ensemble des
dimensions des marchés financiers.
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Revue de la littérature
L’importance des IDE dans la croissance est défendue par les néoclassiques dans le cadre de
leurs analyses théoriques de la croissance. Les investissements directs étrangers, se traduisant
par un apport de capital, contribuent positivement à la croissance économique des pays
d’accueil au même titre que la main d’œuvre (Solow, 1957).Sur la base de l’hypothèse des
rendements décroissants, les IDE tendent à avoir des rendements beaucoup plus élevés dans
les pays caractérisés par un stock de capital par tête plus faible. Par conséquent ils assurent à
ces pays des taux de croissance économique élevés et permettent ainsi d’accélerer le taux de
convergence de ces économies vers les pays riches (Borensztein, De Gregorio, & Lee, 1998 ;
Lall & Narula, 2004). Toutefois cet effet positif des IDE sur la croissance ne s’inscrit que
dans le court terme parcequ’à long terme celle ci ne peut résulter que du progrés technique
(Solow, 1957).
Plus tard, Lucas (1988), Barro (1991), Helpman et Grossman (1991) développent des modèles
de croissance économique endogène en mettant l’accent sur le rôle de l’accumulation et la
diffusion de la technologie dans la croissance. Ils montrent que les effets des rendements
décroissants de l’accumulation du capital sont contrebalancés par l’existence d’externalités
technologiques. De ce point de vue, l’IDE considéré comme l’une des plus grandes modalités
de redéploiement de nouvelles technologies (De Mello & Luiz, 1997), devrait permettre de
maintenir l’économie sur une croissance économique soutenue à long terme. La théorie de la
croissance endogène permet ainsi de dépasser le traitement de l’IDE sous une dimension
purement physique. Au-delà de l’impact qu’un investissement peut avoir sur la croissance
économique, les IDE participent à l’accroissement du stock de connaissance dans le pays
d’accueil, en offrant de nouveaux procédés de production, de nouvelles compétences de
gestion et de marketing (Blomström&Kokko, 1998). A cet effet, ils véhiculent les facteurs
qui, selon la théorie de la croissance endogène, expliquent la croissance économique à long
terme.
Sur le plan empirique, il existe une littérature assez large sur la question avec des résultats
controversés. Au nombre des premières études, nous notons celle de Borensztein, De
Gregorio, et Lee, (1998) qui utilisent le cadre d’un modèle de croissance endogène pour tester
l’effet des IDE sur la croissance économique à partir d’un panel de 69 pays sur la période
1970-1989. Ils trouvent que l’IDE est un important facteur de transmission technologique et
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contribuant relativement plus à la croissance économique en comparaison avec
l’investissement domestique. De même, Karimi et Yusop, (2009) étudient la relation entre
IDE et croissance économique dans le contexte de l’économie Malaisienne. En utilisant le
modèle ARDL, ils aboutissent à la conclusion qu’il n’y a pas une relation bidirectionnelle de
long terme entre les flux entrant d’IDE et la croissance économique sur la période 1970-2005.
Ils suggèrent la présence d’un effet indirect entre IDE et croissance économique en Malaisie.
Plus récemment, Pegkas (2015) examine l’impact des IDE dans quelques pays européens. Il
montre que les IDE contribuent à la croissance économique de ces pays.Ce résultat est
similaire à celui de Essien(2014), qui utilise un échantillon de 12 pays en Afrique, de Seyoum
et al. (2015) sur un echantillon de 23 pays africain, de Jugurnath et. al. (2016) sur un
échantillon de 32 pays africains. Certains de ces travaux, comme Seyoum et al. (2015),
révélent une relation bidirectionnelle entre IDE et croissance économique.
Cependant, il convient de préciser que d’autres travaux dans le contexte africain aboutissent à
des résultats contraires. C’est le cas de Meschi(2006) qui trouve qu’il n’y a pas d’effet positif
des IDE sur la croissance dans les pays d’Afrique du Nord, de Erhieyovwe et Jimoh (2012)
sur l’économie nigériane, de Gui-Diby et al. (2015) et de Adams et al. (2015).
Une autre partie de la littérature soutient que l’effet des IDE sur la croissance est conditionnel
à la capacité d’absorption des pays hôtes. Cette capacité d’absorption dépend des facteurs
comme le niveau de capital humain, l’ouverture, les infrastructures, la qualité des institutions,
le niveau de développement économique et des marchés financiers (Bayar et Ozel, 2014 ;
Saini et Singhania, 2018). Plusieurs travaux confirment qu’un marché financier dynamique est
important facteur contribuant à la relation IDE-croissance économique (Alfaro et al., 2010
Shahbaz & Rahman, 2012 ; Korgaonkar, 2012 ; Bayar and Ozel2014 ;Akinlo A. , 2017
;Desbordes et Wei, 2017). La finance est d’autant plus importante qu’il existe une relation de
causalité entre elle et les IDE. Un marché financier développé participe à l’attractivité des
IDE (Lee et Chang, 2009).
Dans le contexte africain peu de travaux se sont intéressées à la contribution de la finance
dans la relation IDE-croissance. Parmi eux on peut citer(Olagbaju et Akinlo, 2018) qui
utilisent un échantillon de 37 pays africains sur la période 1989-2013. Ils concluent que le
développement du secteur bancaire améliore l’effet des IDE sur la croissance économique. De
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même (Sirag et al., 2018), utilisant des données du Soudan dans la période 1970-2014
soutiennent qu’à long-terme, les IDE tirent la croissance à travers le développement financier.
Méthodologie
Spécification du modèle
Pour analyser le lien entre le développement financier, les IDE et la croissance, en s’inspirant
de la littérature sur la croissance économique, le modèle empirique suivant est spécifié :
𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 + 𝜆 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛿 × 𝑋𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡
Où 𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵 représente le logarithme de la production intérieure brute réel par tête du pays,
𝐼𝐷𝐸 Investissement Direct Etranger en pourcentage du PIB et DF le développement financier.
Cette variable est mesurée alternativement par l’indice de développement financier et le crédit
bancaire alloué au secteur privé. Le calcul de l’indice de développement financier est basé sur
quatre dimensions des marchés financiers à savoir la profondeur, l’efficience, la stabilité et
l’accès (Voir Cihak, Demirgüc-Kunt, Feyen, et Levine, 2012). Il fait partie des mesures du
développement financier les plus complètes qui existent dans les bases de données mondiales.
𝑋est la matrice des variables de contrôle du modèle. Elle comprend la population, la
Formation Brute de Capital Fixe (FBCF) en pourcentage du PIB, le taux d’ouverture
commerciale en pourcentage du PIB, la qualité des institutions mesurée par l’indice
d’efficacité du gouvernement, l’indice de capital humain et les ressources naturelles. Les
indices i et t représentent respectivement le pays et le temps. 𝛽et𝜆 représentent les effets
direct des IDE et du développement financier sur la croissance. 휀estle terme d’erreur. Toutes
les variables sont en logarithme.
Se basant sur la littérature, nous faisons l’hypothèse qu’il existe une interaction entre les
d’IDE entrants et le développement financier (Alfaro et al., 2010 ; Enisan, 2017 ; Akinlo et
Olagbaju, 2018 ; Abdalla, 2018 etc…). Plus précisément, l’impact des IDE sur la croissance
est conditionnel au développement financier des pays hôtes. Sur la base de cette hypothèse, on
introduit un terme d’interaction entre les IDE et le développement financier dans le modèle.
Ce qui donne la spécification suivante :
𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 + 𝜆 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛼 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛿 × 𝑋𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡
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Ou 𝛼 mesure l’effet de l’interaction entre IDE et développement financier sur la croissance.
L’effet marginal des IDE sur la croissance se calcule comme suit :
𝜕𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡𝜕𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡
= 𝛽 + 𝛼𝐷𝐹𝑖𝑡
Cette équation montre que l’effet marginal des IDE sur la croissance dépend du
développement financier. Pour tester ainsi un effet contingent entre IDE et le développement
financier sur la croissance, il consiste à examiner le signe et la significativité de 𝛼. On
s’attend que ce dernier soit positif. Sous cette hypothèse, le développement financier devrait
renforcer (ou attenuer) l’effet positif (négatif) des IDE sur la croissance si 𝛽 > 0(𝛽 < 0).
Stratégie d’estimation :Régression quantiles avec variables instrumentales
Dans la littérature, la plupart des études sur la question utilise des méthodes d’estimation
basées sur la moyenne du PIB (estimateurs à effets fixes aléatoires ou GMM). Ces approchent
peuvent être critiquées dans la mesure où le niveau de PIB des pays n’est pas homogène.
Compte tenu de cette limite, la présente étude utilise une régression quantile à effets fixes.
Cette approche a principalement deux avantages. Premièrement, elle donne des résultats
robustes en présence de valeurs aberrantes [1]. Deuxièmement, elle permet d’estimer les
paramètres à divers points de la distribution de la variable endogène. Ainsi, elle nous permet
d’examiner l’impact conditionnel (au développement financier) des IDE sur la croissance
économique en tenant compte du niveau initial de développement.
Le modèle de régression quantile en panel peut ainsi spécifier ([2]:
𝑦𝑖𝑡 = 𝑥𝑖𝑡𝛽𝜃 + 𝜇𝑖𝑡avec𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝜃 𝑦𝑖𝑡 𝑥𝑖𝑡 = 𝑥𝑖𝑡𝛽𝜃
𝑦𝑖𝑡 représente la variable PIB réel par tête et 𝑥𝑖𝑡 est un vecteur de variables exogènes. 𝛽et𝜇
représente respectivement les vecteur des paramètres estimés et des résidus.
𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝜃 𝑦𝑖𝑡 𝑥𝑖𝑡 est le 𝜃𝑖è𝑚𝑒 quantile de 𝑦𝑖𝑡 étant donné 𝑥𝑖𝑡 .
Pour estimer ce modèle, nous utilisons la méthode de Machado et Santos Silva, (2018). Son
choix est motivé par sa capacité à tenir compte des effets fixes individuels dans l’estimation
des paramètres 𝛽 conditionnelle à la distribution de 𝑦.
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Une autre difficulté pourrait être liée à l’endogénéité et à la simultanéité des variables
macroéconomiques (par exemple entre PIB, IDE, développement financier et qualité des
institutions) Pour contrôler ces biais nous avons instrumentalisés les variables exogènes. La
procédure d’instrumentalisation a consisté à les régresser sur leurs valeurs décalées d’une
période et à considérer leurs valeurs prédites dans le modèle. Par exemple pour les IDE, le
modèle suivant est utilisé :
𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 = 𝜃 + 𝜌𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡−1 + 𝜇𝑖 + 𝜗𝑡 + 𝜏𝑖𝑡
Ou 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 représente la variable Investissement Direct Etranger du pays𝑖à la période𝑡.
𝜇𝑖et𝜗𝑡représentent respectivement les effets fixes individuels et temporels.𝜏𝑖𝑡 représente le
terme d’erreur.
Les données
Nous utilisons dans cette recherche des données annuelles qui couvrent la période 1996-2014
de 24 pays africains. Le choix de la période et de l’échantillon est lié à la disponibilité des
données sur l’indice de développement financier fournies par la base de développement
financier dans le monde de la Banque Mondiale (Global Financial Development).Les autres
données sont extraites de la base CNUCEDqui fournit les données sur les IDE, de la base
ICRG qui fournit les données sur l’indice d’efficacité du gouvernement et enfin de la Banque
Mondiale ou sont extraites les données sur les autres variables. Le tableau 1 montre les
statistiques descriptives des variables.
Tableau 1 : Statistiques descriptives des variables
VARIABLES
Obs
. Moy.
Ecart-
type Min Max
Skewnes
s Kurtosis
Investissement direct
étranger 456 0.0535 0.0990 .00004 0.8947 5.4368 38.4056
Population 456
24.101
1 30.8661 1.0958 177.476 2.6636 10.9108
Ressources naturelles 456
13.895
8 12.9106 0.1844 68.8149 1.7225 5.6745
PIB per tête 456 6.8979 1.0346 4.8110 9.3864 0.7020 2.5785
Qualité des Institutions 456 0.4006 0.1150 .1111 0.875 0.3678 3.0303
Indice de dévelop.
Financier 456 0.1248 0.1008 0.0277 0.6365 3.2173 14.1982
Crédit bancaire au secteur
privé 456
16.328
8 14.4058 1.5379 78.2941 2.2384 8.2217
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Indice de capital humain 456 1.7204 0.4178 1.0533 2.8094 0.4187 2.3625
FBCF 456
22.026
0 9.0145 2.663 69.581 1.1717 6.4873
Taux d’ouverture 456
69.915
2 33.9634
17.858
6
311.355
3 2.7113 16.7477
Source : Auteur à partir des différentes bases utilisées
Les variables les plus dispersées sont la population, le taux d’ouverture les crédits bancaires
alloués au secteur privé et le PIB par tête.
Résultats empiriques
Effet direct des IDE et du développement financier sur la croissance
Les tableaux 2 et 3 présentent les résultats de l’effet direct des IDE et du développement
financier sur la croissance. Les régressions sont faites sur 5 quantiles à savoir le 10ième
quantile, le 25ième
quantile le 50ième
quantile, le 75ième
quantile et le 90ième
quantile. Les
résultats de ces régressions sont comparés avec ceux produits par les double moindres carrés
(2SLS). Il convient de noter que dans le tableau 1 la variable de développement financier est
mesurée par l’indice de développement financier alors que dans le tableau 2 elle est captée par
le crédit bancaire (en pourcentage du PIB) alloué au secteur privé.
Dans toutes les régressions quantiles, l’effet direct des IDE sur la croissance est non
significatif. Par contre les estimations par les doubles moindres carrés et le GMM montrent un
effet négatif et significatifs à 1% des IDE sur la croissance. Cet effet non significatif et parfois
négatif des IDE dans le contexte des pays africains est déjà trouvé dans la littérature (Meschi,
2006 ; Gui-Diby et al.,2015 ; Adams et al., 2015).
Tableau 2 : estimation avec l’indice de développement financier
VARIABLES
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS
Invest. Direct
Etranger 0.0621 0.0350 -0.0310 -0.1067 -0.1520
-
2.2873***
(0.1582) (0.1315) (0.1011) (0.1480) (0.2000) .3943
Indice dev.
financier 1.1631 1.2192* 1.3561*** 1.5100** 1.6042*
3.8910***
(0.755) (0.627) (0.478) (0.707) (0.951) .4842
Ressources
naturelles 0.0030 0.0032** 0.0038*** 0.0045** 0.0049**
.0110***
(0.0019) (0.0016) (0.0012) (0.0018) (0.0024) .0031
Population 0.0155*** 0.0160*** 0.0172*** 0.0185*** 0.0193*** .0002
(0.0025) (0.0020) (0.0015) (0.0023) (0.0031) .0010
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Qualité des
institutions -0.3962 -0.2268 0.1873 0.6546** 0.9400**
-.1363
(0.3164) (0.2637) (0.2109) (0.2973) (0.4016) .4501
Indice de capital
humain 0.2020 0.2036 0.2057** 0.2082 0.2090
1.4988***
(0.1512) (0.1250) (0.0956) (0.1410) (0.1900) .0894
FBCF 0.0034 0.0036** 0.0040*** 0.0046** 0.0049* .0047
(0.0022) (0.0018) (0.0013) (0.0020) (0.0027) .0049
Ouverture 0.0004 0.0003 0.0003 -0.0003 -0.0005 .0001
(0.0005) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0007) .0015
Constante
3.7319***
.2150
Observations
431
Effets fixes pays OUI OUI OUI OUI OUI -
Effets fixes annuels NON NON NON NON NON OUI
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Standard errors in parentheses
Source : calculs de l’auteur
Le coefficient associé à l’indice de développement financier est positif et significatif à partir
du 25ième
quantile. Par ailleurs, si l’on considère le crédit bancaire comme mesure du
développement financier (tableau 3) nous observons qu’il agit positivement et
significativement sur la croissance à partir de la médiane (50ième
quantile). De plus, quelque,
soit la mesure du développement financier utilisée, nous observons que son coefficient
augmente avec les quantiles. Ce qui signifie que l’impact direct de la finance sur la croissance
économique des pays africains dépend de leur niveau initial de croissance économique. Les
résultats produits avec les doubles moindres carrés confirment ce résultat. Il est aussi
conforme avec les résultats trouvés par Lee et Chang (2009) qui utilise une base mondiale
pour montrer que la finance est un important levier de croissance.
Tableau 3 : estimation avec le crédit bancaire au secteur privé
VARIABLES
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS
Invest. Direct
Etranger 0.1922 0.1345 0.00152 -0.1410 -0.2212
-
0.1240***
(0.3110) (0.2570) (0.1522) (0.1378) (0.1890) (0.0280)
Crédit bancaire au
S.P. 0.0094 0.0098 0.0108*** 0.0117*** 0.0122***
0.0008
(0.0073) (0.0060) (0.0035) (0.0032) (0.0044) (0.0002)
Population 0.0145** 0.0148*** 0.0155*** 0.0162*** 0.0166*** 0 .0050**
(0.0059) (0.0049) (0.0029) (0.0026) (0.0036) (0.0019)
Qualité des -0.394 -0.235 0.130 0.523* 0.743* 0.0051
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institutions
(0.6661) (0.5503) (0.3280) (0.2965) (0.4053) (0.0237)
Indice de Capital
Humain 0.2184 0.2200 0.2233 0.2271* 0.2290
0.0103
(0.298) (0.247) (0.145) (0.131) (0.1800) (0.0080)
FBCF 0.0008 0.0012 0.0019 0.00283 0.0033 0.0008***
(0.0050) (0.0041) (0.0024) (0.0022) (0.0030) (0.0002)
Ouverture 0.0001 0.0009 -0.0008 -0.0002 -0.0003 0.0001**
(0.0014) (0.0011) (0.0006) (0.0006) (0.0008) (0.0000)
Constante
0.0328
(0.0206)
Observations
431
Effets fixes pays OUI OUI OUI OUI OUI -
Effets fixes annuels NON NON NON NON NON OUI
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : calculs de l’auteur
Effet indirect des IDE sur la croissance par le canal de l’indice de développement financier et
du crédit bancaire
Les tableaux 4 et 5 présentent les résultats de l’impact indirect des IDE sur la croissance
respectivement par le canal de l’indice de développement financier et du crédit bancaire. Il
convient de préciser que le crédit bancaire et l’indice de développement financier ne sont pas
mis dans une même régression pour éviter des biais de multi-colinéarité.
Dans le tableau 4, les résultats montrent que l’interaction entre la finance, mesurée par
l’indice de développement financier de la Banque Mondiale, et les IDE n’est pas significative
dans toutes les régressions (quantiles et doubles moindres carrés). Cependant si l’on mesure le
développement financier par le crédit bancaire alloué au secteur privé, son interaction avec les
IDE affecte positivement et significativement dans les quantiles inférieurs au 50ième
. En
d’autres termes pour les pays qui se trouvent à un niveau inférieur ou égal à la médiane dans
la distribution conditionnelle au revenu par tête, le crédit bancaire octroyé au secteur privé est
un canal de transmission significatif entre les IDE et la croissance économique. Par contre il
n’est pas significatif pour les pays qui se trouvent dans les quantiles supérieurs à a médiane.
Si l’on considère la régression moyenne par les double moindres carrés, on observe aussi que
le coefficient de l’interaction entre crédit bancaire et IDE reste significatif à 1%. Ces résultats
suggèrent que le développement financier à travers le crédit bancaire soutient l’impact des
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IDE sur la croissance en Afrique. En effet les IDE exercent des externalités positives sur la
finance en améliorant la disponibilité monétaire des banques qui leur permet d’octroyer plus
de crédit. Des études antérieures montrent que dans les pays en développement, les IDE sont
en majorité implantés dans les banques multinationale (Chang, 2009 ; Sghaier et Abida,
2013). Ainsi ils affectent directement la croissance économique à travers le développement de
la finance.
Sur les variables de contrôle, des résultats intéressants sont notés. Plus précisément, nous
trouvons avec les régressions quantiles que les ressources naturelles, les investissements
domestiques et la qualité des institutions soutiennent significativement la croissance lorsque le
pays se trouvent dans les quantiles supérieurs. Autrement dit leur effet sur la croissance
dépend du niveau initial de développement des pays. Avec les double moindres carrés, nous
observons aussi qu’en moyenne leur impact sur la croissance est positif et significatif à
l’exception de la qualité des institutions qui a un effet négatif et significatif à 1% sur la
croissance. C’est un résultat qui se maintient quelque-soit la mesure du développement
financier utilisée.
Tableau 4 : estimation avec interaction entre IDE et indice de développement financier
VARIABLES
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS
Invest. Direct
Etranger -0.5991 -0.4845 -0.2461 0.0253 0.1920
-
3.1456**
*
(0.6880) (0.5530) (0.4248) (0.6252) (0.8441) (0.4518)
Indice dev. financier 0.9381 1.0517
1.2830**
* 1.5470** 1.7092*
3.4939**
*
(0.7991) (0.6430) (0.4924) (0.7277) (0.9800) (0.3404)
IDE_Indice dev. Fin 5.3781 4.2444 1.8961 -0.7750 -2.4188 0.7408
(5.3321) (4.2905) (3.2992) (4.8519) (6.5461) (2.9408)
Ressources naturelles 0.0028 0.0031*
0.0037**
* 0.0045** 0.0050*
0.0105**
*
(0.0021) (0.0017) (0.0013) (0.0019) (0.0026) (0.0026)
Population
0.0154**
*
0.0160**
*
0.0172**
*
0.0185**
*
0.0194**
*
-
0.1476**
*
(0.0026) (0.0021) (0.0016) (0.0024) (0.0032) (0.0244)
Qualité des
institutions -0.4421 -0.2390 0.1821 0.6600** 0.9541**
-0.5861**
(0.3371) (0.2728) (0.2180) (0.3082) (0.4180) (0.2828)
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Indice de Capital
Humain 0.2070 0.2070 0.2064** 0.2044 0.2044
1.3501**
*
(0.1599) (0.1280) (0.0979) (0.1451) (0.1950) (0.0852)
FBCF 0.0037 0.0038**
0.0041**
* 0.0044** 0.0046
0.0081**
(0.0023) (0.0019) (0.0014) (0.0021) (0.0028) (0.0035)
Ouverture 0.0005 0.0003 0.0005 -0.0003 -0.0005 -0.0002
(0.0006) (0.0005) (0.0004) (0.0005) (0.0008) (0.0005)
Constante
0.0265
(0.0180)
Observations
431
Effets fixes pays OUI OUI OUI OUI OUI -
Effets fixes annuels NON NON NON NON NON OUI
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : calculs de l’auteur
Tableau 5 : estimation avec interaction entre IDE et crédit bancaire alloué au secteur privé
VARIABLES
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS
Invest. Direct
Etranger -0.288 -0.314 -0.366** -0.424** -0.458
-
2.4031**
*
(0.256) (0.204) (0.149) (0.210) (0.280) (.5099)
Crédit bancaire au
S.P. 0.00697*
0.00751*
*
0.00858**
*
0.00977**
* 0.0105**
0.0224**
*
(0.00410) (0.00326) (0.00238) (0.00335) (0.00448) (0.0015)
IDE_Crédit
bancaire au SP 0.0385**
0.0350**
* 0.0282*** 0.0206 0.0160
0.0420**
*
(0.0170) (0.0135) (0.00991) (0.0139) (0.0186) (0.0277)
population
0.0146**
*
0.0149**
* 0.0155*** 0.0161***
0.0165**
*
-
0.1365**
*
(0.00312) (0.00249) (0.00182) (0.00256) (0.00341) (.0177)
Qualité des
institutions -0.430 -0.246 0.116 0.520* 0.759**
-0.2842*
(0.351) (0.280) (0.210) (0.290) (0.385) (0.1618)
Capital humain 0.218 0.227* 0.244*** 0.263** 0.274
1.4646**
*
(0.159) (0.127) (0.0923) (0.130) (0.174) (0.0459)
FBCF 0.000947 0.00126 0.00187 0.00256 0.00296 0.0007
(0.00246) (0.00196) (0.00143) (0.00201) (0.00268) (0.0021)
Ouverture 0.0001 0.0004 -0.0001 -0.0004 -0.0005 -0.0009
(0.0007) (0.0005) (0.0004) (0.0006) (0.0008) (0.0009)
Constante
4.6266**
*
(0.1045)
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Observations
431
Effets fixes pays OUI OUI OUI OUI OUI -
Effets fixes annuels NON NON NON NON NON OUI
Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Source : calculs de l’auteur
Conclusion
L’objectif de ce travail était d’évaluer le rôle du secteur financier dans la relation IDE et
croissance économique des pays d’Afrique subsaharienne. Pour atteindre cet objectif, nous
avons utilisé une technique de régression quantile, sur des données de panel de 24 pays
africains couvrant la période 1996-2014. La technique de régression utilisée est récemment
développée par Machado et Santos Silva (2018). Elle nous a permis d’estimer l’impact des
IDE et de la finance conditionnel à la distribution du revenu par tête en contrôlant les effets
fixes pays.Afin de tenir compte des bais d’endogénéité et de simultanéité qui caractérisent
souvent les données macroéconomiques, les variables ont été instrumentalisées.
Les résultats montrent que les IDE affectent la croissance économique des pays africains par
le canal du crédit bancaire. Plus précisément, le rôle joué par ce dernier dans la relation IDE-
croissance est plus significatif dans les pays qui se trouvent à un niveau inférieur ou égal à la
médiane dans la distribution conditionnelle du revenu par tête. Il reste aussi significatif
lorsque l’on régresse la moyenne conditionnelle avec la technique des double moindres carrés
qui donnent des résultats similaires à ceux de la régression quantile. Cependant, la finance est
non significative comme canal de transmission des IDE sur la croissance si elle est mesurée
par un indice de développement financier qui tient compte des quatre dimensions des marchés
financiers à savoir la profondeur, l’efficience, la stabilité et l’accès (Demirguç-Kunt, Levine
et al., 2012).Les résultats de ce travail devraient conduire les décideurs à articuler de façon
cohérente les politiques d’attractivité des IDE et les politiques de soutien du secteur de la
finance.
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