Effets des Investissements Directs Etrangers sur la Croissance

Transcription

REPUBLIQUE DU BENIN
***************
MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET
DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
(MESRS)
***************
UNIVERSITE D’ABOMEY- CALAVI
(UAC)
***************
FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION
(FASEG)
***************
MEMOIRE DE MAITRISE ES SCIENCES ECONOMIQUES
OPTION : ECONOMIE
THEME :
EFFETS DES INVESTISSEMENTS DIRECTS
ETRANGERS SUR LA CROISSANCE
ECONOMIQUE AU BENIN
Réalisé et soutenu par :
Patrick V. GNIDOKPONOU
&
Jean- Luc D. HOUNGBEME
Sous la Direction de :
Monsieur Gilles-Armand SOSSOU
Docteur Es-Sciences Economiques
Assistant à la FASEG
ANNEE ACADEMIQUE : 2009-2010
AVERTISSEMENT
La Faculté n’entend donner aucune approbation ni improbation
aux opinions émises dans ce mémoire. Ces opinions doivent être
considérées comme propres à leurs auteurs.
Effets des Investissements Directs Etrangers sur la Croissance Economique au Bénin
TABLE DES Matières
DEDICACES ............................................................................................................................................ 4
DEDICACES ............................................................................................................................................ 5
REMERCIEMENTS.................................................................................................................................. 6
LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS .............................................................................................. 8
LISTE DES TABLEAUX....................................................................................................................... 10
LISTE DES GRAPHIQUES ................................................................................................................... 11
INTRODUCTION Générale ............................................................................................................... 12
CHAPITRE I : cadre théorique de l’etude .............................................................................. 14
Section 1 : Contexte et problématique des IDE au Bénin.................................................................. 14
PARAGRAPHE 1 : Contexte des IDE au Bénin .................................................................................. 14
A- Tendance des IDE au Bénin ............................................................................................................. 14
B- Répartition sectorielle et origine des IDE au Bénin ......................................................................... 16
PRAGRAPHE 2 : Problématique des IDE au Bénin ............................................................................ 17
A- Le problème .................................................................................................................................... 17
B- Intérêt de l’étude ............................................................................................................................... 20
SECTION 2 : Revue de littérature, objectifs et hypothèses de l’étude .................................................. 20
PARAGRAPHE 1 : Les effets des IDE sur la croissance : une revue de la littérature ......................... 20
A- Fondements théoriques de la relation IDE - croissance ................................................................... 22
1- L’IDE et les théories néoclassiques de la croissance ........................................................................ 23
2- L’IDE et la théorie de la croissance endogène.................................................................................. 24
B- Travaux empiriques sur les effets des IDE sur la croissance ............................................................ 25
1- L’effet des IDE sur la croissance économique ................................................................................. 25
2- Les effets d’entraînement des IDE sur l’économie d’accueil ........................................................... 29
a- L’effet de l’IDE sur l’investissement domestique : « crowding in » ou « crowding out » ............... 29
b- L’effet des IDE sur le commerce extérieur ....................................................................................... 31
c- L’effet des IDE sur le capital humain ............................................................................................... 33
PARAGRAPHE 2 : Objectifs et Hypothèses de l’étude ....................................................................... 34
A- Objectifs ........................................................................................................................................... 34
B- Hypothèses ....................................................................................................................................... 35
CHAPITRE II : Approche méthodologique ............................................................................... 36
Réalisé et soutenu par Yaovi Vivien Patrick GNIDOKPONOU & Dèwanou Jean- Luc HOUNGBEME
1
SECTION 1 : Outil d’analyse................................................................................................................. 36
PARAGRAPHE 1 : Cadre d’analyse .................................................................................................... 36
A- Le modèle : un système à équations simultanées ............................................................................. 37
B- Caractéristiques du modèle.............................................................................................................. 38
PARAGRAPHE 2 : Les variables de l’étude et méthode de vérification des hypothèses .................... 39
A- Présentation des variables et signes attendus des variables ............................................................ 39
1- Les variables endogènes ................................................................................................................... 39
2- Les variables exogènes ..................................................................................................................... 40
B- Méthode de vérification des hypothèses ........................................................................................... 42
Section 2 : Caractéristiques des données de l’étude et méthode d’estimation du modèle ................. 42
A- Analyse graphique des données de l’étude ..................................................................................... 43
1- Le Produit Intérieur Brut.................................................................................................................. 43
2- L’investissement domestique............................................................................................................ 44
3- Les exportations ................................................................................................................................ 45
4- Le capital humain ............................................................................................................................. 45
B- Analyse statistique des données de l’étude....................................................................................... 46
1- Statistiques descriptives des données de l’étude .............................................................................. 46
2- Analyse de la stationnarité des variables .......................................................................................... 47
A- Conditions d’identification du modèle ............................................................................................ 48
B- Technique d’estimation .................................................................................................................... 49
CHAPITRE III : Analyse EMPIRIQUE des effets des IDE sur la croissance
économique au Bénin..................................................................................................................... 52
Section 1 : Présentation et analyse des résultats des estimations ...................................................... 52
PARAGRAPHE 1 : Présentation des résultats...................................................................................... 52
A- Résultat de l’estimation avec les doubles moindres carrés .............................................................. 53
B- Résultat de l’estimation avec les triples moindres carrés ................................................................ 53
PARAGRAPHE 2 : Analyse des résultats et discussions ..................................................................... 54
A- Analyse des résultats ........................................................................................................................ 54
B- Effets des IDE sur la croissance économique au Bénin : discussions ............................................. 58
1- Contribution des IDE à la croissance économique au Bénin ........................................................... 59
2- Effet des IDE sur l’investissement domestique au Bénin ................................................................ 60
3- Effet des IDE sur les exportations au Bénin .................................................................................... 62
4- Effet des IDE sur le capital humain au Bénin .................................................................................. 63
2
SECTION 2 : Enseignements et recommandations ................................................................................ 66
PARAGRAPHE 1 : Enseignements ...................................................................................................... 66
A- Enseignements tirés de l’analyse de la contribution des IDE à la croissance économique au Bénin
............................................................................................................................................................... 66
B- Enseignements tirés de l’analyse des effets des IDE sur certains déterminants clés de la croissance
............................................................................................................................................................... 67
PARAGRAPHE 2 : Recommandations et limites de l’étude ................................................................ 68
A- Recommandations ............................................................................................................................ 68
B- Limites de l’étude ............................................................................................................................ 70
Conclusion ........................................................................................................................................ 72
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES.................................................................................................. 73
Annexes ............................................................................................................................................. 80
3
DEDICACES
A MES PARENTS PIERRE GNIDOKPONOU ET GISELE ZINHOUNKOUN,
A LA FAMILLE ZITSOU, ET TOUT PARTICULIEREMENT A MA
REGRETTEE GRAND MERE AKOUEBA FRANCISCA, JE DEDIE CE
TRAVAIL.
Yaovi Vivien Patrick GNIDOKPONOU
4
DEDICACES
A MON PERE ALFRED HOUNGBEME, A MA MERE CELESTINE AGONON
ET TOUT PARTICULIEREMENT A MA GRANDE SOEUR EUPHRASIE, JE
DEDIE CE TRAVAIL.
Dèwanou Jean-luc HOUNGBEME
5
REMERCIEMENTS
Ce travail se doit d’être l’expression de nos sincères sentiments de
profondes gratitudes à toutes les personnes qui, de diverses manières ont contribué à sa
réalisation. Ainsi, nous adressons nos reconnaissances :
-
Au Docteur Gilles-Armand SOSSOU, dont la rigueur et la clairvoyance nous ont été
d’une grande utilité. Veuillez accepter nos sincères remerciements.
-
A Monsieur Noukpo HOMEGNON, dont l’apport a été d’une grande importance dans
la réalisation de ce travail. Veuillez recevoir nos sincères remerciements.
-
A Monsieur Barthélémy SENOU, dont l’apport a été déterminant dans la réalisation de
ce travail. Veuillez recevoir nos sincères remerciements.
-
Au Professeur Fulbert AMOUSSOUGA GERO pour ses conseils qui ont été
déterminants dans la réalisation de ce document.
-
A Monsieur Cosme VODOUNOU, Directeur Général de l’INSAE pour sa
contribution qui a été très déterminante dans la réalisation de ce document.
-
A tous les enseignants de la FASEG, pour avoir contribué dignement et avec efficacité
à notre formation.
-
A Monsieur Bachir SOUBEROU, Directeur de la Prévision et de la Conjoncture pour
ses conseils.
-
A Monsieur Isidore TOSSOU pour nous avoir assisté durant toute la période du
travail. Recevez à travers ce mémoire l’expression de notre profonde gratitude.
-
A Monsieur Cosme SEWANOUDE pour son soutien et ses conseils.
-
A Monsieur François MEWANOU, pour son assistance qui a été d’une grande
importance dans la réalisation de ce document. Recevez à travers ce mémoire, tous nos
remerciements.
6
-
A Monsieur Maxime FAMBO pour les nombreux sacrifices consentis à notre égard
pour la réussite de nos études universitaires. Recevez à travers ce mémoire
l’expression de nos sincères remerciements.
-
A Monsieur Aristide MEDENOU et à Madame Tchokpon Nicole pour leur générosité
et leur contribution qui ont été très déterminantes dans la réalisation de ce document.
-
A Monsieur Achille TCHIBOZO pour sa contribution à la réalisation de ce document.
Recevez à travers ce mémoire l’expression de nos profondes gratitudes.
-
A Madame et Monsieur AGAÏ pour leurs soutiens et conseils.
-
A Huguette et Roland AHOUANGNONGBE pour leurs soutiens fraternels
-
A Monsieur Septime GNACADJA pour son assistance et ses nombreux soutiens.
-
A Monsieur Bonaventure HOUNDONOU pour sa contribution à la réalisation de ce
document.
-
A nos frères et sœurs, tout particulièrement à : Clément, Achille, Hervé, Christian,
Yvon, Brice, Joël, Lydie, Huguette, Isabelle, Annick, Euphrasie, Maurice, Marius,
Dossou, Augustin pour leur soutien et l’amour fraternel dont ils ont fait preuve à notre
égard.
-
A nos amis, tout particulièrement à : Brigitte, Joël, Gisèle, Médard, Ricko, Abel,
Junior, Mohamed, Roméo, Bernard, Prosper, Constantin, Berthod, Augustin, Eric,
Octave, Hospice, Euloge, Maurice, Calixte, Valère.
-
A nos camarades de promotion, tout particulièrement à : Prudence, Eric, Elie, Arnaud,
Mafaïzath, Geoffroy, Justin, Serges.
Yaovi Vivien Patrick GNIDOKPONOU & Dèwanou Jean-Luc HOUNGBEME
7
LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS
AGOA
African Growth and Opportunity Act
BRVM
Bourse Régionale des Valeurs Mobilières
CET
Construire-Exploiter-Transférer
CNUCED
Conférence des Nations Unies pour le Commerce et le Développement
DPC
Direction de la Prévision et de la Conjoncture
ENEAM
Ecole Nationale d’Economie Appliquée et de Management
FASEG
Faculté des Sciences Economiques et de Gestion
FDI
Foreign Direct Investment
FMI
Fonds Monétaire International
FMN
Firme Multinationale
IDE
Investissement Direct Etranger
INSAE
Institut National de la Statistique et de l’Analyse Economique
OCDE
Organisation pour la Coopération et le Développement Economique
PAS
Programme d’Ajustement Structurel
MCO
Moindres Carrés Ordinaires
MEPS
Ministère de l’Enseignement Primaire et Secondaire
MPDEAP
Ministère de la Prospective, du Développement et de l’Evaluation de
l’Action Publique
NSAB
Nouvelle Société des Assurances du Bénin
NTIC
Nouvelles Technologies de l’Information et de la Communication
OPT
Office des Postes et Télécommunications
OMD
Objectifs du Millénaire pour le Développement
PED
Pays En Développement
PIB
Produit Intérieur Brut
PIP
Programme d’Investissements Publics
PNUD
Programme des Nations Unies pour le Développement
PNB
Produit National Brut
PSEM
Pays du Sud Est de la Méditerranée
SIFCA
Groupe des sociétés ivoiriennes d’investissements privés spécialisés
dans le café, le cacao et l’agroalimentaire
SONAPRA
Société Nationale pour la Promotion Agricole
TBS
Taux Brut de Scolarisation
8
UAC
Université d’Abomey-Calavi
UEMOA
Union Economique et Monétaire Ouest Africaine
WDI
World Development Indicators
9
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : Signes attendus des variables……………………………………………………41
Tableau 2 : Méthode de vérification des hypothèses……………………………………….. 42
Tableau 3 : Résultats du test de stationnarité de Dickey-Fuller Augmenté………………….47
Tableau 4 : Résultats de l’analyse des conditions d’identification des équations du modèle. 49
Tableau 5 : Résultats de l’estimation de l’équation du PIB……….…………………………54
Tableau 6 : Résultats de l’estimation de l’équation de l’investissement domestique………..55
Tableau 7 : Résultats de l’estimation de l’équation des exportations………………………..56
Tableau 8 : Résultats de l’estimation de l’équation du capital humain……………………...57
Tableau 9 : Résultats de l’estimation de l’équation de l’IDE………………………………. 58
10
LISTE DES GRAPHIQUES
Graphique 1 : Evolution des flux d’IDE (en millions de dollars US) de 1970 à 2005…......14
Graphique 2 : Evolution comparée des flux d’IDE (en millions de dollars US) au Bénin à
la moyenne de ceux enregistrés dans l’UEMOA sur la période 1970-2005.....18
Graphique 3 : Evolution du PIB (en millions de dollars US) de 1970 à 2005……………....43
Graphique 4 : Evolution des ID (en millions de dollars US) de 1970 à 2005…....................44
Graphique 5 : Evolution des exportations (en millions de dollars US) de 1970 à 2005…….45
Graphique 6 : Evolution du KH (en pourcentage) de 1970 à 2005 …....................................46
11
INTRODUCTION Générale
Dans les années 1950 et 1960, l’Investissement Direct Etranger (IDE) suscitait
beaucoup de méfiance et de suspicion. En effet, pour des questions d’ordre politique,
plusieurs pays considéraient l’IDE comme une menace réelle et un facteur de domination
pouvant porter atteinte à la souveraineté nationale. Certains économistes « nationalistes » de
l’école de la dépendance sont allés même jusqu’à qualifier l’IDE d’un facteur nocif au
développement économique destiné à accentuer la dualité dont souffrent déjà les économies
des pays en développement. En exposant des approches du type centre-périphérie qui
prônaient un développement autocentré basé sur des politiques de substitution à l’importation
et un rôle prépondérant de l’Etat, des économistes tels que Myrdal (1957), Hirchman (1958),
et autres ont contribué à la création d’une attitude plutôt hostile à l’égard des IDE. Mais,
depuis plusieurs décennies, nous assistons de plus en plus aux changements de stratégies
économiques de plusieurs pays, essentiellement ceux en développement, qui lèvent toutes
restrictions sur les IDE et mettent en place des mesures attractives, financières et autres très
agressives pour garantir les flux de ces investissements à leur pays.
Les politiques de plus en plus libérales envers les Firmes Multinationales (FMN) dans
les pays développés, la multiplication des stratégies économiques mises en œuvre par ces
firmes, conjuguées avec les diverses mesures d’attraction des IDE ont favorisé la montée des
flux mondiaux d’IDE. Les trois dernières décennies ont connu une très forte croissance des
IDE dans le monde. D’après la CNUCED (2008), les flux entrants d’IDE dans le monde sont
passés de 53,708 milliards de dollars US en 1984 à 315 milliards de dollars US en 1995 (soit
environ une multiplication par six) pour atteindre un niveau record de 1.500 milliards de
dollars US en 2007. Cette hausse des flux d’IDE a également été perçue dans les Pays En
Développement (PED). En effet, on assiste depuis 1980 à une croissance graduelle des flux
d’IDE dans les PED. Ceux-ci passent de 8,4 milliards de dollars US en 1980, à 115,9
milliards de dollars US en 1995. En 1999 ils sont estimés à 231,9 milliards de dollars US. Ils
atteignent un montant record d’environ 660 milliards de dollars US en 2006 (CNUCED,
2008).
Dans un contexte mondial qui prône une plus grande ouverture économique, et en
raison de l’insuffisance des ressources disponibles pour financer son développement à long
terme, le Bénin n’est pas resté en marge de la compétition internationale en matière
d’attraction pour les IDE. Le Bénin est la destination depuis plusieurs décennies, des flux
d’IDE. Ces flux s’évaluent à 6,7 millions de dollars US en 1970, à 4,32 millions de dollars US
12
en 1980, à 120,78 millions de dollars US en 1991 et à 53,04 millions de dollars US en 2005.
Même si leur niveau est loin de satisfaire les attentes en terme de besoin de financement, il
n’en demeure pas moins qu’ils ont permis quelque peu d’améliorer le déficit de financement
de l’économie et de contribuer d’une manière ou d’une autre à la croissance économique.
Le Bénin ayant fait ces dernières années des IDE l’une des principales composantes de
sa stratégie de développement économique,1 il importe de comprendre comment les IDE
affectent l’économie béninoise afin de rendre plus efficientes les politiques d’attraction. C’est
pour apporter notre contribution à cette réflexion que nous nous proposons, dans le cadre de la
rédaction de notre mémoire de fin de maîtrise à la Faculté des Sciences Economiques et de
Gestion (FASEG) de l’Université d’Abomey Calavi (UAC), de mener une recherche sur le
sujet : « Effets des investissements directs étrangers sur la croissance économique au Bénin ».
Le mémoire est organisé en trois chapitres. Le premier chapitre présente le cadre
théorique de l’étude à travers le contexte et la problématique du sujet, ainsi que la revue de
littérature, les objectifs et les hypothèses. Le deuxième chapitre est consacré à la présentation
de l’approche méthodologique de l’étude à travers la présentation de l’outil d’analyse,
l’examen des caractéristiques des données de l’étude et la présentation de la méthode
d’estimation du modèle. Le troisième et dernier chapitre présente, quant à lui, les résultats
empiriques de l’étude, leurs interprétations et les recommandations qui en découlent.
1
De nombreuses reformes ont été engagées depuis la crise de la dette notamment la libéralisation économique
des années 1990, et une série de mesures visant à rendre attractif le cadre d’investissement aux investisseurs
étrangers. Pour plus de précision sur les mesures d’attraction, consulter le code d’investissements de 1990 et
l’ordonnance N° 2008-06 du 05 Novembre 2008.
13
CHAPITRE I : cadre théorique de l’etude
Les flux des capitaux privés, notamment les investissements directs étrangers suscitent
ces dernières décennies une attention particulière de la part des pays en développement dont
le Bénin. Il convient de comprendre l’importance que revêt ce type d’investissement pour
l’économie béninoise. Nous présentons dans ce chapitre le contexte et la problématique des
IDE au Bénin ainsi que la revue de littérature, les objectifs et les hypothèses de l’étude.
Section 1 : Contexte et problématique des IDE au Bénin
Cette section est consacrée à la présentation du contexte et de la problématique des
IDE au Bénin.
PARAGRAPHE 1 : Contexte des IDE au Bénin
Les flux d’IDE n’ont pas connu une évolution régulière au Bénin. Ils se limitent
principalement aux secteurs secondaire et tertiaire et proviennent de plusieurs pays en
particulier les pays développés. Nous présentons dans ce paragraphe leur évolution, leur
répartition sectorielle et leur origine.
A- Tendance des IDE au Bénin
On distingue deux grandes phases dans l’évolution des flux d’IDE au Bénin de 19702005. Une première phase (de 1970 à 1989) marquée par un niveau quasi nul des flux d’IDE
et une seconde phase (de 1990 à 2005) plus ou moins dynamique au cours de laquelle on
enregistre des flux plus importants. Le graphique 1 illustre l’évolution des flux d’IDE sur la
période 1970-2005.
Graphique 1 : Evolution des flux d’IDE (en millions de dollars US) de 1970 à 2005
Source : Réalisé par les auteurs à partir des données du « World Development Indicators 2008 ».
14
D’après ce graphique, on note réellement des entrées de flux d’IDE à partir de 1989.
En effet les IDE ont été presque inexistants au Bénin jusqu’en 1989. Le Bénin a opté à partir
de 1972 pour un régime marxiste-léniniste marqué par un vaste programme de nationalisation.
L’adoption de ce régime s’est traduite par la prédominance de l’Etat dans tous les secteurs de
l’économie. Selon la CNUCED (2005), les entreprises nationalisées ont bénéficié pendant
longtemps d’un monopole et d’un niveau de protection élevé. Comme l’indique le graphique
1, cette période se caractérise en général par des années de flux presque nuls d’IDE. D’après
les statistiques de la Banque mondiale2, le niveau le plus élevé atteint par les flux d’IDE avant
1989 s’évalue à 6,7 millions de dollars US et est enregistré en 1970. En 1989, ces flux
s’évaluent à 62,10 millions de dollars US. Ainsi, entre 1970 et 1989 (soit une période 20 ans),
le niveau des IDE a été seulement multiplié par neuf. Selon la CNUCED (2005), les quelques
IDE qui arrivaient en cette période étaient destinés à quelques unités de production épargnées
par la vague de nationalisation. Les programmes d’ajustement structurel, conduits par le
premier gouvernement de l’ère démocratique3 sous l’égide des institutions de « Bretton
Woods », suite à la crise économique de 1980, ont permis d’améliorer le niveau des flux
d’IDE. Les statistiques de la Banque mondiale indiquent que le niveau des flux d’IDE s’est
accru rapidement durant les deux ans qui suivirent la fin du régime socialiste. Ils atteignent en
1991 un pic de 120,78 millions de dollars US (soit environ une hausse de 93,5% par rapport
aux flux d’IDE enregistrés en 1989). L’année 1993 enregistre une forte chute des flux d’IDE.
Ils passent de 77,5 millions de dollars US en 1992 à 1,4 millions de dollars US en 1993 (soit
environ une baisse de 98 %). Ils vont s’accroître progressivement à partir de 1995 pour
atteindre en 2000, un montant de 59,74 millions de dollars US. Les IDE connaissent ensuite
une chute entre 2000 et 2002. Ils s’évaluent à 13,51 millions de dollars US en 2002, (soit une
baisse d’environ 78%). Une nouvelle reprise s’observe à partir de 2002. En 2004, les flux
d’IDE atteignent 63,8 millions de dollars US, soit une hausse de près de 372%. On observe en
2005, une baisse des flux de 15,7% par rapport au niveau atteint en 2004. Ils s’évaluent en
2005 à 53,08 millions de dollars US.
Sur la période 1970-2005, les flux d’IDE sont estimés en moyenne à 22,64 millions de
dollars US4. Les valeurs minimale et maximale sont respectivement de 0,01 million de dollar
US et de 120,78 millions de dollars US et sont respectivement atteintes en 1974 et en 1991.
Le graphique 1 montre que les IDE affichent globalement un trend positif sur la période.
2
Ces données proviennent du « World development indicators, 2008 ».
Ce gouvernement vient succéder à celui du régime marxiste.
4
Cette statistique a été calculée par les auteurs à partir des données du « World development indicators, 2008 ».
3
15
Selon la CNUCED (2005), les flux d’IDE enregistrés au Bénin se sont concentrés en
partie sur les privatisations des entreprises publiques et parapubliques. Ces entreprises passent
de 130 en 1989 à 27 en 1999. Les privatisations concernent principalement les secteurs de
l’agroalimentaire, l’industrie chimique, l’hôtellerie, les textiles qui disposent déjà d’un
potentiel important. On note depuis l’année 2000 un ralentissement du processus de
privatisation. Cependant, il convient de remarquer ces dernières années le rôle joué par les
investissements de création (Greenfield) et les investissements dans les installations existantes
(Brownfield) notamment dans les secteurs de la banque, des finances, du tourisme, de la
téléphonie mobile et des services portuaires, de l’industrie chimique et extractive.
B- Répartition sectorielle et origine des IDE au Bénin
Les données concernant la ventilation des IDE par secteur sont inexistantes au Bénin.
Ce qui limite l’analyse approfondie des flux d’investissements par secteur. Néanmoins on
peut tenter une ventilation sectorielle sur la base des projets d’investissements réalisés lors des
privatisations. La majorité des entreprises ayant trouvé un repreneur étranger lors des
privatisations appartiennent au secteur de l’agroalimentaire5. Selon le CPI (2003), ces
entreprises concernent l’agroalimentaire à 49%, le ciment à 23%, les huileries à 20%, le tabac
à 5%, le textile à 1% et les services à 2%. Ce qui montre que ces entreprises proviennent en
partie du secteur secondaire ; soit 98%. Quant au secteur primaire, il n’a pas reçu d’IDE dans
le cadre des privatisations. La Société Nationale pour la Promotion Agricole (SONAPRA)
demeure encore une propriété exclusive de l’Etat. Suite aux réformes engagées ces dernières
années, cette entreprise connaît la participation d’acteurs privés. L’outil industriel a été
récemment cédé à une entreprise privée.
L’étude des projets d'investissements d'opérateurs étrangers qui ont bénéficié de
l'octroi d'avantages fiscaux prévus par le Code des investissements permet de compléter
l'analyse de la distribution sectorielle des IDE destinés au Bénin. Cette étude prend en
considération un certain nombre d'investissements de type «Greenfield» et «Brownfield»,
lesquels occupent depuis 1999 une place progressivement plus importante au Bénin. Selon la
CNUCED (2005), la branche dominante est l'industrie textile (117,6 milliards FCFA), suivie
respectivement de l'industrie alimentaire (46 milliards FCFA), de l'industrie de transformation
du bois (19,6 milliards FCFA) et de l'industrie chimique (7,7 milliards FCFA). Les IDE
enregistrés proviennent de diverses sources.
5
Pour plus de précision, se référer à la liste des privatisations ayant eu comme repreneurs des investisseurs
étrangers entre 1989 et 2003, présentée à l’annexe 1 du document.
16
Les IDE reçus par le Bénin proviennent en partie de l’Europe et particulièrement de la
France. D’après la CNUCED (2002), les filiales des FMN françaises représentent près de 61%
des sociétés transnationales présentes au Bénin. Ces filiales opèrent dans les travaux publics
(Lafarge, Bouygues, Vinci, Satom, Sogea et Franzetti), les transports et les transits (Bolloré,
Air France, Saga), l’hôtellerie (Accor), les hydrocarbures (Total, Lafon Equipements
Pétroliers), les industries agroalimentaires (Castel), dans la pharmacie (Propharma) et dans
d’autres secteurs comme les banques, les assurances. Les FMN américaines sont également
présentes. Deux grandes sociétés transnationales américaines exercent au Bénin. Il s’agit de
Texaco (hydrocarbures) et de Kerr-Mc Gee. On enregistre aussi la présence des IDE belges,
danois, britanniques, suisses et hollandais. Les pays de la sous région sont également présents.
La Côte d’Ivoire intervient par l’intermédiaire du groupe SIFCA dans l’huilerie et NSAB
dans les assurances. De plus, on note la reprise de quelques usines d’égrenage de coton par les
capitaux ivoiriens et maliens.
PARAGRAPHE 2 : Problématique des IDE au Bénin
L’afflux des IDE dans les pays hôtes suscite surtout des questions sur la nature des
effets qu’ils produisent sur l’économie de ces pays. Nous exposons dans ce paragraphe la
problématique de l’étude des effets des IDE sur la croissance économique au Bénin.
A- Le problème
La croissance économique demeure l’une des préoccupations majeures des nations. Le
Bénin, malgré les réformes structurelles de politiques économiques n’a pas encore réussi à
l’atteindre de manière satisfaisante. Elle demeure encore faible pour espérer atteindre les
objectifs de réduction de la pauvreté. En effet, les taux de croissance enregistrés depuis 2005
sont inférieurs aux objectifs initiaux du programme de réduction stratégique de la pauvreté de
2002. Ceux- ci visaient un taux de croissance économique de 7% à partir de 2005. Or ces taux
sont respectivement de 2,9% ; 3,8% et 4,6% en 2005, 2006, 2007 selon les statistiques de la
Direction de la Prévision et de la Conjoncture (DPC). Une augmentation soutenue de ce taux
passe forcément par une amélioration de l’activité économique qui nécessite pour sa part
d’importants investissements. Mais force est de constater que le Bénin demeure encore
caractérisé par un faible niveau d’investissement. Le taux d’investissement tourne encore
autour de 18% du Produit Intérieur Brut (PIB) alors que celui des PED d’Asie de l’Est et du
pacifique est estimé en moyenne à 34% sur la période 1997-2001 (Banque mondiale, 2005).
Disposant de faibles ressources domestiques, le Bénin à l’instar de beaucoup d’autres PED a
opté après les indépendances pour l’endettement extérieur pour combler son déficit de
17
financement. La crise de la dette des années 1980 a malheureusement conduit à l’échec de
ces politiques. Ainsi, les PED ne cessent de rivaliser pour créer un environnement
économique favorable aux IDE qui sont une source de financement n’impliquant aucun
endettement extérieur. Au Bénin, les mesures d’attraction se sont traduites dans les années
1990 par une libéralisation de l’économie et les dispositions de la constitution du 11 décembre
1990 qui consacrent le droit de propriété, le principe d’égalité de traitement de toute personne
devant la loi, le droit de libre établissement sans distinction de nationalité et le principe du
traitement national en matière d’investissement. Un nouveau code prévoyant le rapatriement
des profits et le capital investi a été adopté. La vague de privatisation qui a suivi a permis
d’améliorer significativement leur niveau. D’après les statistiques du «World Development
Indicators, 2008 », les IDE sont passés de 62,38 millions de dollars US en 1990 à leur niveau
record de 120,78 millions de dollars US en 1991, mais ils ont tout aussi rapidement chuté. En
1995, ils n’atteignaient que 13,33 millions de dollars US. Une reprise s’observe à partir de
1996. Dès lors leur progression a été lente.
Le niveau des IDE demeure modeste au Bénin. Ils sont estimés en moyenne à 1,4% du
PIB6. Le Bénin ne parvient pas encore à réellement concurrencer les autres pays de la sousrégion en matière d’attraction des flux d’IDE. Le graphique 2 ci-après illustre l’éviction subie
par celui-ci dans l’afflux des IDE dans l’espace UEMOA. Il présente l’évolution des flux
d’IDE au Bénin comparée à la moyenne de ceux enregistrés dans l’espace UEMOA de 1970 à
2005.
Graphique 2 : Evolution comparée des flux d’IDE (en millions de dollars US) au Bénin à la
moyenne de ceux enregistrés dans l’UEMOA sur la période 1970-2005
Source: Réalisé par les auteurs à partir des données du « World Development Indicators, 2008 »
6
Ce calcul est réalisé par les auteurs à partir des donnés du «World development indicators 2008 ».
18
D’après ce graphique les IDE enregistrés au Bénin demeurent en général en dessous de
la moyenne des pays de l’UEMOA. Cependant, malgré leur niveau modeste, ces IDE
contribuent à l’amélioration du déficit chronique de financement auquel est assujetti le pays.
Le problème de financement de l’économie béninoise se pose aujourd’hui avec plus d’acuité
face aux nouveaux enjeux du développement économique du pays. En effet, on assiste depuis
la seconde moitié des années 1990 à une chute des aides publiques au développement
(Lancaster, 1999). Le niveau de l’épargne nationale demeure toujours faible. Le taux
d’épargne est évalué à 12,5% en 2005 contre une moyenne de 24,2% en 2005 dans les pays
africains (CNUCED, 2005). Un autre fait marquant est la quasi absence des entreprises
béninoises de la bourse régionale des valeurs mobilières (BRVM) et la difficulté à lever des
capitaux sur ce marché. Ce qui ne favorise pas l’investissement, limitant ainsi la richesse
produite. L’apport des IDE s’avère aujourd’hui plus que nécessaire pour insuffler une
nouvelle dynamique à l’économie béninoise. Conscient de l’enjeu que représentent
aujourd’hui les IDE pour l’économie béninoise, les autorités gouvernementales ont engagé
ces dernières années de nombreuses réformes dans le but de rendre le cadre beaucoup plus
attractif aux IDE et de l’adapter à la concurrence étrangère. Il s’agit entre autres de la création
d’un Centre de Promotion des Investissements, la simplification des procédures
administratives, la lutte contre la corruption, la création d’une Zone Franche Industrielle,
l’adoption d’un nouveau code des investissements prévoyant les investissements lourds, la
création d’un Conseil Présidentiel pour l’Investissement, etc. La mise en place des mesures
attractives aux IDE dans une économie découle de l’idée que les IDE sont une source
d’externalités positives pour l’économie et sont réputés être un véritable catalyseur de la
croissance. En effet, les IDE sont censés stimuler l’investissement domestique, favoriser la
création de l’emploi, promouvoir les exportations surtout des produits manufacturés, fournir
aux pays hôtes des ressources spéciales telles que le savoir-faire en management, le travail
qualifié, l’accès à des réseaux internationaux de production et de distribution et enfin le plus
important, engendrer un transfert de technologie. Il importe donc de comprendre comment les
IDE affectent l’économie béninoise.
Quels effets les IDE produisent-ils sur la croissance économique au Bénin ? Ces effets
sont-ils positifs et significatifs ? Quels sont les effets d’entraînement qu’induisent les IDE sur
l’économie béninoise ? Stimulent-ils l’investissement domestique ? Favorisent-ils les
exportations ? Améliorent-ils le capital humain ? Telles sont les questions qui orientent notre
recherche.
19
B- Intérêt de l’étude
Cette étude a pour principal but d’analyser les effets des IDE sur la croissance
économique. Dans un contexte où le pays s’active à attirer de nouveaux flux d’IDE, une
certaine maîtrise des effets tangibles de ce type d’investissement sur l’économie béninoise
paraît nécessaire afin de tirer profit des politiques d’attraction. Cette étude non seulement va
permettre de comprendre la contribution des IDE à la croissance économique mais aussi de se
faire une idée sur les effets d’entraînement qu’ils induisent sur certains déterminants clés de la
croissance. Cette étude vient à point nommé pour inspirer les décideurs politiques sur les
orientations à donner aux politiques économiques concernant les IDE.
SECTION 2 : Revue de littérature, objectifs et hypothèses de l’étude
Cette section est consacrée à la revue de littérature, aux objectifs et aux hypothèses de
l’étude.
PARAGRAPHE 1 : Les effets des IDE sur la croissance : une revue de la littérature
Nombreux sont les organismes spécialisés qui ont essayé de définir l’IDE.
Nous citons quelques uns qui nous permettront de cerner davantage cette notion. Selon
l’Organisation de Coopération et de Développement Economique (OCDE) citée par
d’Agostino (2001, page 398), l’IDE désigne :
« l’acquisition d’un intérêt durable dans une entreprise (existante ou entièrement
créée), exploitée dans un autre pays que celui de l’investisseur. Le but de ce dernier
est alors d’influer réellement sur la gestion de l’entreprise en question, afin de
conquérir des parts de marché et/ou réduire les coûts de production, et non pas pour
effectuer un placement financier. Ces investissements sont donc effectués dans une
logique productive et/ou commerciale et non pas financière ».
Cette définition est partagée par FMI (2000) citée dans Demate (2006, page 19). Cette
institution considère l’IDE comme :
« un investissement qui implique une relation à long terme, reflétant ainsi un intérêt
durable d’une entité résidente d’un pays d’origine (l’investisseur direct) sur une autre
entité résidente (l’entreprise investie) ; le but de ce dernier étant d’avoir un pouvoir
de décision effectif dans la gestion de l’entreprise ».
20
A partir de ces définitions, on peut dégager les caractéristiques suivantes des IDE : la
notion de la durabilité d’intérêt dans l’entreprise cible, l’exercice de pouvoir de contrôle et
d’influence sur la gestion d’une entreprise étrangère, le transfert d’un savoir, d’un savoirfaire, de compétences technologiques complexes, de coordination, de gestion et de logique de
production. Ce sont ces caractéristiques qui les distinguent de tout autre investissement,
notamment celui de portefeuille qui se traduit par un investissement en actions, obligations ou
autres placements financiers et qui sont par nature volatils. Le FMI (2000) précise également
que l’IDE se manifeste au niveau d’un pays étranger à l’investisseur, soit par la création de
nouvelles entreprises (Greenfield), la prise de participation dans le capital d’une entreprise
existante (Brownfield), l’engagement dans des flux financiers entre affiliés d’un même groupe
ou le réinvestissement des bénéfices à l’étranger.
La banque de France citée par Khaddouj (2008, page 5), définit quant à elle l’IDE
comme :
« la détention à l’étranger d’une unité ayant une autonomie juridique ou d’une
succursale ; la détention d’une proportion significative du capital donnant à
l’investisseur résident un droit de regard sur la gestion de l’entreprise étrangère
investie : participation égale ou supérieure à 10% (jusqu’en 1993 le seuil était de
20%) ; les prêts et avances à court terme consentis par l’investisseur à la société
investie, dés lors qu’un lien de la maison mère à la filiale est établi entre elles ».
Le seuil de 10% est aujourd’hui internationalement admis pour distinguer les IDE de
toutes les autres formes d’investissement. Toutefois, l’IDE inclut également d’autres
opérations. Il s’agit de la création ex nihilo de nouvelles unités, l’extension des capacités de
production des unités déjà existantes ; des flux financiers entre les maisons mères et les
filiales (augmentation de capital, prêts et avances de trésorerie par la maison mère, etc.) et
enfin du réinvestissement des bénéfices.
La nature des entreprises qui reçoivent l’IDE varie en proportion de la part du capital
détenu par l’investisseur étranger. Ainsi, distingue t-on les entreprises affiliées, les filiales et
les succursales. Une entreprise est dite affiliée lorsqu’une entreprise non résidente détient
dans son capital une part d’actions comprise entre 10% et 50%. Une filiale est une entreprise
dans laquelle l’entreprise non résidente détient une part de capital supérieur à 50%. Enfin une
succursale est une entreprise dans laquelle l’entreprise non résidente détient l’entièreté du
capital (soit 100 %) de l’entreprise résidente.
21
Les investisseurs étrangers sont aussi de natures diverses. Ils peuvent être une
personne physique, une entreprise publique ou privée dotée ou non d’une personnalité morale
distincte, un groupe de personnes physiques ou d’entreprises associées, un gouvernement ou
un organisme officiel. Mais les principaux IDE proviennent des Firmes Multinationales
(FMN). Les FMN sont en fait des entreprises d’investissements directs d’envergure
internationale situées pour la plupart dans les pays développés qui, à partir d’une base
nationale, étendent leurs ramifications dans plusieurs autres pays, selon une stratégie conçue
par une maison mère. Le développement de la sous-traitance ces dernières années étend les
limites des FMN. La composition des FMN va désormais au-delà de ces filiales. Elle inclut
les firmes sous traitantes partenaires de la FMN qui bénéficient d’assistance technique et
financière de la part de cette dernière devenue leur donneur d’ordre. Ces firmes sont
juridiquement indépendantes d’un groupe, mais dépendantes économiquement de ces FMN.
Les délocalisations d’investissement sont motivées la plupart du temps par les
perspectives de réduction de coûts de production. Michalet (1997) distingue à cet effet trois
types de FMN suivant les stratégies adoptées par celles-ci dans les délocalisations. Il s’agit
des FMN primaires, des FMN relais et des FMN ateliers. Pour Michalet (1997), les FMN
primaires sont celles qui adoptent des stratégies d’approvisionnements c'est-à-dire produisent
des matières premières, des produits agricoles, etc. pour répondre aux besoins des industries
de transformations. Il définit les FMN relais comme celles qui développent des stratégies de
marché c'est-à-dire produisent dans les pays étrangers plutôt que d’y exporter. C’est par
exemple le cas des entreprises productrices de biens de consommations durables, des sociétés
de services comme les institutions financières, les compagnies d’assurances, les sociétés de
commerce et de télécommunications, les agences de publicités. Enfin il considère les FMN
ateliers comme celles qui développent des stratégies de rationalisation destinées à abaisser les
coûts de production notamment en s’implantant dans les pays à bas salaire. Mais dans la
réalité certaines FMN combinent plusieurs stratégies. Suivant cette distinction on note au
Bénin la présence essentiellement des FMN relais qui interviennent pour la plupart dans les
secteurs des services et de l’industrie agroalimentaires (banques, assurances, commerce,
télécommunications, brasseries etc.) à travers surtout des investissements de type Brownfield
et quelques uns de type Greenfield.
A- Fondements théoriques de la relation IDE - croissance
Les investissements directs étrangers sont avant tout des investissements comme tout
autre et se traduisent par un apport en capital, lequel a été toujours perçu dans la littérature
22
économique comme le moteur de la croissance. En effet, Smith (1776), dans son livre «
Recherche sur la nature et la richesse des nations » traite l’accumulation du capital comme
étant l’une des sources de la croissance au côté des facteurs « travail et terre ». De même,
Ricardo (1817), dans « Principe de l’économie politique » met l’accent sur l’importance de
l’expansion quantitative des facteurs de base de la production à savoir : le capital, le travail et
la terre, dans le processus de production. Keynes (1936), dans « La théorie générale de
l’emploi, de l’intérêt et de la monnaie » montre qu’une augmentation de l’investissement
(privé ou public) entraîne une variation plus importante de la production ; ce qu’il qualifie
d’effet multiplicateur. Rostow (1960) insiste aussi sur le rôle crucial que joue l’investissement
dans le processus de la croissance. Pour l’auteur l’étape de la société intermédiaire c'est-à-dire
celle qui précède le « take off »7 doit se caractériser par une forte croissance du taux
d’investissement entraînant une augmentation du stock de capital par tête.
1- L’IDE et les théories néoclassiques de la croissance
L’avènement des modèles néoclassiques a changé le domaine de recherche en
accordant une grande importance au changement technique et au rôle que peuvent jouer les
éléments tels que l’amélioration de l’organisation de la production dans la croissance
économique. Ainsi, Carré et al (1972), à partir d’une fonction de production de type CobbDouglas soutiennent que la croissance économique résulte bien entendu de l’accumulation du
capital physique et de l’accroissement de la main d’œuvre, mais conjugués à un facteur
résiduel : le progrès technique. Ce dernier assure la productivité du capital et de la main
d’œuvre. Solow (1956), avec l’hypothèse des rendements d’échelles décroissants du capital,
démontre que les économies qui ont un niveau initial du stock de capital par tête plus faible,
tendent à avoir des rendements d’échelle et des taux de croissance plus élevés ; ce qui va leur
permettre de converger à long terme vers les pays riches. Pour Solow (1956), une
augmentation du capital par tête n’a d’effet qu’à court terme sur le taux de croissance, le taux
de croissance à long terme restant inchangé. Autrement dit, la principale limite des modèles
néoclassiques, est que, la croissance à long terme ne peut résulter que du progrès
technologique et/ou de la croissance de la population, de la force du travail, qui sont
considérés comme exogènes. L’IDE affectera la croissance uniquement à court terme, tandis
qu’à long terme, et en raison de la loi des rendements décroissants par rapport au capital,
l’économie convergera vers un état stationnaire, comme si l’IDE n’avait jamais pris place
dans celle-ci, n’affectant en aucune manière le taux de croissance à long terme (De Mello,
7
« Take off » signifie décollage. Pour Rostow (1960), c’est à cette phase que la croissance s’accentue et où la
société finit par renverser les obstacles et les barrages qui s’opposaient à sa croissance régulière.
23
1997). Le principal défaut de ce modèle est l’hypothèse des rendements décroissants du
capital, qui signifie que la croissance de l’output pourrait ne pas être attribuable à la
croissance des inputs. L’existence des rendements décroissants, fait que, l’accumulation du
capital ne peut rendre compte d’une croissance soutenue. Ainsi, une croissance de long terme,
ne peut avoir lieu, que si l’on prend en compte les améliorations technologiques liées au
progrès des qualifications et liées à l’innovation. Donc, l’apparition d’un facteur résiduel qui
est attribué au progrès technique, est considérée comme exogène. Ce constat, a incité les
spécialistes à chercher à savoir comment le taux de croissance peut être déterminé par un
facteur exogène. Ainsi, des modèles ont été développés, dans lesquels, les déterminants clés
de la croissance de long terme sont endogènes. Ces modèles reposent sur une théorie dite de
croissance endogène.
2- L’IDE et la théorie de la croissance endogène
La théorie de la croissance endogène a vu le jour avec des économistes tels que Romer
(1986), Lucas (1988), Barro (1991), Barro et Sala-i-martin (1995), Grossman et Helpman
(1991). Les modèles issus de cette théorie, ont mis l’accent sur le rôle central de
l’accumulation et de la diffusion de la technologie dans la croissance économique.
L’existence des externalités technologiques et de connaissances viennent contrebalancer les
effets des rendements décroissants de l’accumulation du capital et donc maintiennent
l’économie à une croissance soutenue à long terme. L’avènement de la théorie de la
croissance endogène a encouragé la recherche sur les canaux, par le biais desquels, l’IDE peut
promouvoir la croissance à long terme. Puisque, dans le cadre des modèles de croissance
néoclassique de type Solow, l’effet des IDE sur la croissance est limité, vu l’hypothèse des
rendements décroissants et le traitement de l’IDE sous une dimension purement physique.
Pour Brems (1997), l’IDE est ainsi perçu comme un ajout au stock de capital dans le pays
hôte. Ce qui ne le différencie pas de façon substantielle du capital intérieur, rendant son effet
sur la croissance similaire à celui du capital intérieur. Au delà de l’effet qu’un investissement
peut avoir sur la croissance, l’IDE peut contribuer significativement à l’accroissement du
stock des connaissances dans le pays d’accueil, non seulement en fournissant de nouveaux
biens d’équipement et de nouveaux procédés de production (changement technique
incorporé), mais aussi en offrant un nouveau savoir-faire en management et en améliorant le
niveau des qualifications pouvant être diffusées aux firmes locales. Cette amélioration des
qualifications peut avoir lieu par une formation formelle des travailleurs ou par « le learningby-doing » au sein des filiales étrangères. L’IDE en améliorant le stock de connaissances du
24
pays hôte, aura aussi bien un effet à court terme qu’à long terme sur l’économie qui le reçoit,
augmentant ainsi son taux de croissance de long terme (OCDE, 2001). Pour Romer (1993), les
firmes multinationales en fournissant de nouvelles connaissances aux PVD, réduisent les
écarts technologiques entre ces pays et les pays avancés, ce qui peut constituer un facteur
important de croissance et de convergence économique. Plusieurs facteurs (capital humain,
l’accumulation du capital, le commerce international et la politique gouvernementale), qui
selon la théorie de la croissance endogène expliquent la croissance à long terme, peuvent être
véhiculés par l’IDE. Pour Bende et al. (2000), l’IDE, est supposé stimuler la croissance, par la
création d’avantages comparatifs dynamiques conduisant au transfert de technologie, à
l’accumulation du capital humain et à l’intensification du commerce international. Cette
croissance qu’il favorise peut aussi à son tour permettre de financer l’éducation et les activités
de recherche-développement (R&D).
Ainsi, au regard de cette revue de littérature, il y a de fortes raisons de croire, que la
relation liant les IDE à la croissance économique est parfaite. Cependant les travaux
empiriques ne confirment pas ce fait.
B- Travaux empiriques sur les effets des IDE sur la croissance
De nombreuses études empiriques ont analysé l’effet des IDE sur les économies
d’accueil avec des résultats divergents. Alors que certains parviennent à la conclusion que les
IDE affectent positivement ces économies, d’autres trouvent que le lien est négatif ou n’en
trouvent pas du tout. L’effet des IDE sur les économies d’accueil, est appréhendé dans les
travaux empiriques tantôt par leur effet sur la croissance économique tantôt par les effets
d’entraînements induits par ceux-ci. Compte tenu des objectifs que s’est assignée cette étude,
nous abordons dans ce paragraphe ces deux courants d’analyse.
1- L’effet des IDE sur la croissance économique
Plusieurs études ont tenté une analyse causale entre l’IDE et la croissance avec des
résultats divergents. Les premiers travaux sur la corrélation entre l’IDE et la croissance ont
abouti à des résultats contradictoires. Les uns trouvent que l’IDE et la croissance sont
positivement corrélés. D’autres trouvent que le lien est négatif ou ne trouvent aucun lien.
De Gregorio (1992), analyse un panel de 12 pays de l’Amérique latine sur la période
1950-1985 et conclut que l’IDE a un impact positif et significatif sur la croissance
économique de ces pays. Bornshier et Hoby (1981), Dolan et Tomlin (1980) quant à eux
différencient les flux des stocks d’IDE et trouvent que les flux d’IDE sont positivement
25
corrélés avec le revenu par tête, mais que les stocks d’IDE ont un effet négatif sur le revenu
pat tête. Cela étant, l’IDE peut avoir un effet négatif sur la croissance économique.
Brewer (1991) montre empiriquement qu’il existe une corrélation négative entre la
croissance économique et l’IDE. Selon cet auteur cette corrélation négative résulterait d’un
effet de domination exercée par les firmes étrangères, ce qui peut décourager les firmes
locales à développer leurs propres activités de recherche et de développement (R&D). Saltz
(1992) utilise un panel de 75 pays sur la période 1970-1980 et trouve un effet négatif des IDE
sur la croissance économique. Pour l’auteur, l’IDE augmente le niveau global de
l’investissement, améliore dans certains cas la productivité, mais a tendance dans beaucoup
d’autres cas à réduire le taux de croissance. Pour confirmer ces résultats il étudie à nouveau la
relation IDE-taux de croissance sur un échantillon de plusieurs pays divisés en deux sous
groupes, selon qu’ils reçoivent un IDE faible ou élevé. Il parvient à la conclusion que la
corrélation entre l’IDE et le taux de croissance est toujours négative dans les pays en
développement, qui ont levé toute contrainte au rapatriement des bénéfices associés à l’IDE.
Un autre effet négatif peut résulter selon l’auteur de l’extraction excessive de minerais ou de
la spécialisation excessive de la production sur un bien particulier qui engendrerait une baisse
des prix à l’exportation et une détérioration des termes de l’échange du pays hôte. Par ailleurs
certains auteurs ne trouvent aucun effet.
Pour un échantillon de 72 PED avec comme période d’étude 1960-1978, Jackman
(1982) trouve que l’IDE n’a pas d’impact significatif sur la croissance une fois que la taille
du pays était prise en compte. Singh (1988) ne trouve pas aussi d’effet significatif en étudiant
l’effet des IDE sur la croissance industrielle et économique de 73 pays en voie de
développement. Hein (1992) à son tour parvient à la même conclusion lorsqu’il analyse
l’effet de l’IDE sur la croissance du PIB/tête de 41 pays en voie de développement. Quant aux
résultats des travaux contemporains, bien qu’ils aient une tendance moins pessimiste et que
beaucoup d’études aient ressorti une corrélation positive entre IDE et croissance, il subsiste
malgré tout des variabilités. L’IDE a un effet positif et significatif mais seulement à certaines
conditions.
Les études menées par Campos et Kinoshita (2002) sur les 25 pays en transition de
l’Europe de l’Est et centrale sur la période 1990-1998 aboutissent au résultat que l’IDE a un
impact positif sur la croissance, comme prévu par la théorie. Les auteurs expliquent ce résultat
par le fait que les pays choisis sont proches des pays riches de l’union européenne qui est leur
principal fournisseur et qu’ils possèdent à la base une structure industrielle complète et une
26
force de travail relativement qualifiée. Blomstrom et al (1992), en étudiant l’effet de l’IDE sur
la croissance, démontre que l’ampleur de celle-ci dépend
du stock de capital humain
disponible dans le pays hôte. Ils ajoutent que cet impact peut se révéler négatif dans les pays
dotés d’un faible niveau de capital humain. Ces auteurs mettent en lumière l’effet de l’IDE
sur la croissance du revenu, mais cet effet reste cantonné à l’interaction entre l’IDE et le
capital humain. Selon eux, les technologies avancées résultant de l’IDE, ne peuvent accroître
le taux de croissance du pays hôte que si elles interagissent avec une certaine capacité
d’absorption de celui-ci. Au niveau de leur test ils démontrent que, la contribution des IDE à
la croissance économique surgit une fois que l’interaction entre le capital humain et l’IDE a
lieu.
Boreinzstein et al (1998) analyse l’effet de l’IDE sur la croissance, dans le cadre d’un
modèle de croissance endogène. En partant du modèle de Romer (1986), dans lequel le
progrès technique est matérialisé, ces auteurs cherchent à rendre compte des mécanismes qui
sous-tendent le transfert de technologie. Ces auteurs prouvent empiriquement que l’IDE n’a
d’impact positif sur la croissance que si le niveau de scolarisation de la population dépasse un
certain seuil donné. Ainsi l’effet positif de l’IDE sur la croissance dépendra en premier lieu de
son interaction avec le capital humain. Les résultats empiriques révèlent que les pays qui
combinent les deux variables (IDE et capital humain) ont connu un taux de croissance de
4,3% entre 1970 et 1989 tandis que celui des pays les moins pourvus en capital humain n’était
que de 0,64% sur la même période. Ils estiment le seuil minimum du capital humain à 0,88
année de scolarité secondaire. Ces auteurs n’explorent pas par contre l’effet de l’IDE sur le
capital humain. Xu (2000) met également en évidence le rôle crucial du capital humain dans
l’effet produit par les IDE sur les économies d’accueil en exploitant les données individuelles
des filiales manufacturières américaines dans 40 pays entre 1966 et 1994. Il trouve un effet de
diffusion de technologie des IDE dans les pays développés mais pas dans les pays en
développement. Ce qu’il impute à un effet de seuil du capital humain. Xu (2000) estime à 1,9
année le seuil de scolarité secondaire pour pouvoir bénéficier de la présence des firmes
américaines. Pour cet auteur beaucoup de PED ont atteint le seuil de 0,52 mais pas celui de
1,9 ; ce qui explique selon lui pourquoi il y a peu de technologie dans ces pays. Toutefois, cet
argument a été contesté par Ram et Zhang (2002) qui soutiennent que l’effet positif des IDE
sur la croissance n’est pas conditionnel au niveau de développement du capital humain. A la
suite d’une étude portant sur l’impact des IDE sur la croissance économique des années 90
avec des données transversales, les deux auteurs ne retrouvent pas les liens mis en évidence
par Boreinzstein et al (1998), et Xu (2002) entre l’IDE et le capital humain.
27
De Mello (1999) emploie des données de panels sur la période 1970-1990 sur un
échantillon composé à la fois des pays de l’OCDE et des pays non OCDE et avance quant à
lui que l’IDE affecte la croissance à la hausse seulement pour les pays dans lesquels le capital
étranger et le capital intérieur sont complémentaires. Balasubramanyam et al (1996)
parviennent à une conclusion similaire. Pour cet auteur, le climat de compétitivité avec les
producteurs locaux ainsi que la taille du marché intérieur exercent une influence importante
sur les performances de l’impact des IDE sur la croissance.
Par ailleurs certains auteurs conditionnent les effets bénéfiques de l’IDE à la politique
commerciale du pays hôte. Balasubramanyam et al (1996), en étudiant l’impact des IDE sur
46 pays en développement sur la période 1970-1985 trouvent que l’IDE favorise la croissance
économique dans des cas où les pays hôtes ont adopté des politiques de libéralisation
commerciale. Ils trouvent également que l’IDE est plus productif dans les pays qui appliquent
une politique de promotion des exportations que dans ceux qui poursuivent une politique de
substitution aux importations. Marino (2000) confirme que l’impact de l’IDE est
significativement positif pour les pays ouverts et significativement négatif pour ceux qui ne le
sont pas.
Les études réalisées sur le Bénin sont elles aussi mitigées. Demate (2006), en utilisant
un modèle à équations simultanées pour apprécier l’impact des IDE sur la croissance sur la
période 1982-2003 parvient à la conclusion que les IDE ont un effet positif mais non
significatif sur le taux de croissance. Adohouannon et Ahonon (2008), dans l’élaboration du
circuit économique par lequel transitent les effets des IDE pour atteindre la croissance,
utilisent le test de causalité de Granger et parviennent à la conclusion que l’IDE ne cause pas
la croissance économique sur la période 1970-2007. Par contre Tchokpon (2006) trouve un
effet positif et significatif des IDE sur la croissance sur la période 1970-2002 en utilisant un
modèle à équations simultanées avec variables instrumentales dans lequel elle endogénéise le
taux de croissance économique et le taux d’investissements directs étranger.
Au regard de ces résultats, il s’avère que la relation qui existe entre l’IDE et la
croissance économique, n’est pas dépourvue d’ambiguïté. Comment comprendre que l’Inde
dont le taux de croissance est supérieur à 10% évolue avec une faible présence d’IDE,
l’Angola, où l’importance des IDE va de pair avec une croissance négative, la Malaisie et la
Chine où les IDE s’accompagnent d’une forte croissance. Ces résultats mitigés sous-tendent
l’idée que l’effet de l’IDE dépend étroitement des caractéristiques du pays d’accueil et de la
nature de l’IDE en question. L’impact des IDE sur la croissance sera donc fonction du type
28
d’IDE, des structures (économiques, financières, sociales, etc.) du pays d’accueil et des
interactions qu’ils développeront ou non avec les autres déterminants de la croissance.
2- Les effets d’entraînement des IDE sur l’économie d’accueil
Les retombées des IDE dans les pays d’accueil ont fait l’objet d’une littérature
abondante. Les études mettent particulièrement l’accent sur les effets des IDE sur l’emploi,
sur la réduction de la pauvreté, le transfert de technologies et la formation d’un capital humain
capable de les maîtriser, l’investissement domestique, le commerce extérieur. Compte tenu de
l’orientation de cette étude qui est d’analyser les effets des IDE sur la croissance économique,
nous abordons essentiellement dans cette étude les effets d’entraînement des IDE sur
l’investissement domestique, sur les exportations et sur le capital humain.
a- L’effet de l’IDE sur l’investissement domestique : « crowding in » ou « crowding out »
Plusieurs études théoriques, considèrent qu'il existe des effets possibles de
complémentarité entre les IDE et les entreprises domestiques (Markusen et Venables, 1999).
Les entreprises étrangères, peuvent stimuler l’investissement domestique, si les conditions
nécessaires d’effet d’entraînement sont crées (CNUCED, 2001). La CNUCED (2001)
indique que, l'effet positif des IDE sur l’investissement domestique, se manifeste à travers
plusieurs canaux, telles que l’accroissement de la concurrence et de l’efficité, la transmission
des techniques de contrôle et de qualité à leurs fournisseurs et l’introduction d’un nouveau
savoir-faire, en faisant la démonstration des nouvelles technologies.
Les FMN peuvent aussi pousser les entreprises locales, à améliorer leur gestion ou à
adopter certaines des techniques de commercialisations employées par les multinationales,
soit sur le marché local, soit au niveau international. Ainsi de Gregorio et Lee (1998)
trouvent une relation positive entre les IDE et les investissements domestiques, même si cet
impact n’est pas très significatif. De même, de Soya et Oneal (1999) affirment que les IDE
encouragent les investissements locaux au lieu de les nuire. Cependant, malgré les effets
théoriques potentiels associés aux IDE, l’effet d'éviction a été le plus observé au niveau des
pays en voie de développement (Caves, 1996).
L'effet d’éviction peut résulter de l'établissement des barrières à l'entrée, ce qui va
décourager l'entrée des nouvelles entreprises, et provoquer la sortie des entrepreneurs locaux,
(Backer, 2002). Certains auteurs montrent que la présence de firmes étrangères via les IDE
décourage les firmes locales à développer leur propre activité de recherche-développement et
donc tend à diminuer l’investissement domestique. Cet effet d’éviction dépend de la stratégie
29
suivie par les FMN selon qu’il s’agit d’une stratégie horizontale visant la couverture du
marché d’implantation ou d’une stratégie verticale visant à l’implantation de filiales ateliers
(Markusen et Venables, 1999). L’entrée des firmes multinationales peut affecter
négativement les firmes locales étant donné leur pouvoir de marché en termes d’avantages
technologiques, des produits de marques, ainsi que des techniques agressives de marketing
(Kumar, et Pradhan, 2002). L’IDE peut évincer donc l’investissement domestique et pourrait
alors provoquer l’appauvrissement du pays d’accueil (Fry, 1992, et Agosin et Mayer 2000).
Agosin et Mayer (2000) ont analysé l’effet des valeurs retardées des flux d’IDE sur les taux
d’investissement des pays hôtes afin d’examiner l’effet de l’IDE sur l’investissement
domestique (effet d’éviction ou effet d’entraînement) sur la période 1970-1995. Ils ont trouvé
que l’IDE exerce un effet d’entraînement sur l’investissement domestique dans les pays
asiatiques, un effet d’éviction dans les pays de l’Amérique Latine, enfin un effet neutre en
Afrique. Ils constatent que les effets de l’IDE ne sont pas toujours favorables et que les
politiques simplistes ont peu de chance d’être optimales. L’effet d’éviction sera également
confirmé dans le cas de l’Uruguay par Blomström et al. (1994). Aitken et Harrison (1999)
montrent que l’IDE affecte négativement la productivité des firmes domestiques appartenant
à la même branche que les firmes recevant l’IDE. Ils concluent à l’existence de bénéfices
technologiques issus de l’IDE vers les firmes domestiques. Bouklia et Zatla (2001),
soutiennent quant à eux l’absence de complémentarité entre l’IDE et l’investissement
domestique dans les PSEM, et n’excluent pas l’hypothèse d’un effet d’éviction de
l’investissement domestique par les IDE. Ce qui réduit selon les auteurs la contribution des
IDE à la croissance économique. Les deux auteurs avancent l’hypothèse selon laquelle :
« à côté d’éventuels effets de seuil ou d’une insuffisante capacité d’absorption
technologique
des
entreprises
locales,
c’est,
tout
autant,
l’absence
de
complémentarité entre le capital étranger et local qui expliquerait le faible impact de
l’IDE sur la croissance des Economies Sud et Est Méditerranéennes. », (Bouklia et
Zatla, 2001, p.17).
Une étude menée par Harrison et Macmillan (2002) sur l’impact des IDE sur les
marchés financiers de la Côte d’Ivoire entre 1974 et 1987 montre que les FMN, grâce à la
supériorité de leurs garanties et de leur rentabilité, bénéficient d’un accès plus facile aux
banques locales, au détriment des entreprises locales. Un résultat similaire est rapporté
concernant le Maroc entre 1984 et 1992, où l’on s’est aperçu que les IDE augmentaient le
30
risque de solvabilité des entreprises dans les branches dominées par des producteurs locaux
dont l’accès aux marchés locaux du crédit était devenu plus difficile, (Vora, 2001).
b- L’effet des IDE sur le commerce extérieur
Plusieurs raisons expliquent l’engagement des pays dans le commerce international.
Particulièrement les exportations, ont pour corollaire un afflux de devises contribuant au
financement des importations. Elles permettent aussi d’obtenir des économies de
spécialisation et des économies d’échelle. A ce sujet, les FMN peuvent être d’une grande
utilité pour ces pays, étant donné que la principale activité d’une firme multinationale, est
d’intégrer les marchés à travers les frontières nationales. Ainsi, dans la dernière moitié des
années 1990 les 2/3 du commerce international était lié aux FMN. Ce qui est plus marquant,
est que le 1/3 de ce commerce mondial est de nature intra firme, (CNUCED, 2002). Pour
l’OCDE :
« les entreprises multinationales peuvent renforcer le caractère exportateur de
l’économie nationale grâce à des atouts qui comprennent : l’excellente qualité de
leurs produits, la reconnaissance de la marque et leur accès aux marchés mondiaux,
leur capacité de lever les obstacles à l’utilisation de la dotation en facteurs de
l’économie d’accueil et leur impact à long terme sur la compétitivité internationale
du secteur d’activité du pays d’accueil », (OCDE, 2002, p.101).
Selon, la CNUCED (2002), une FMN peut agir sur le commerce d’un pays d’accueil
aussi bien d’une façon directe qu’indirecte. Les effets directs se manifestent lorsque la
production locale de la filiale est consacrée soit à la réexportation vers le pays d’origine de la
firme, soit à l’exploitation de marchés tiers à partir du pays hôte. Dans ce cas, on parle de
formation de plate-forme de réexportation. Les effets directs se produisent aussi lorsque les
filiales établissent des liens en amont avec les entreprises locales qui deviennent à leurs tours
des exportateurs indirects. Ces effets se manifestent également lorsque la présence des
filiales étrangères incite les gouvernements à développer les infrastructures (telles que
l'établissement des zones franches d’exportation, etc.) et à réduire les barrières à l’échange,
(Blomstom et al, 2000). Enfin ces effets peuvent avoir lieu lorsque les entreprises
domestiques embauchent des travailleurs ou des gestionnaires qui ont suivi leur formation
dans les filiales étrangères (Blomstom et al, 2000). Aitken et al (1997), tentent quant à eux
d’estimer les effets indirects. Pour ces deux auteurs les effets indirects peuvent être
appréhendés à travers la capacité d’une entreprise locale à devenir exportatrice compte tenu
de sa position géographique par rapport à une FMN exportatrice. Plus précisément, la
31
question est de savoir si une localisation à proximité d’entreprises exportatrices réduit le coût
d’entrée d’autres exportateurs potentiels. Leur étude a porté sur un panel de 2.104 entreprises
manufacturières sur la période 1986-1990 au Mexique et révèle que la probabilité qu’une
entreprise locale exporte augmente avec sa proximité par rapport à une FMN exportatrice.
Rhee et Belot (1990) cités par Ngouhouo (2008) mettent aussi en évidence à travers des
études de cas, le rôle catalyseur des exportations des investisseurs étrangers, lesquels
contribuent à la genèse d’une industrie d’exportation dans certains pays en développement.
Par exemple, l’industrie de l’habillement au Bangladesh, qui constitue la première source de
devises du pays, trouve sa source dans la présence d’investisseurs coréens qui ont favorisé la
création de centaines de petites entreprises locales tournées vers l’exportation. La
prépondérance des multinationales américaines dans les exportations de l’industrie
électronique de certains pays d’Asie à la fin des années 70 suggère également que l’IDE a pu
lancer cette industrie dans la région avec le succès que l’on connaît. La part des filiales
américaines dans les exportations était comprise entre 97 % aux Philippines et 75 % en
Malaisie et en Thaïlande en 1982 ; elle dépassait 50 % à Singapour et atteignait 30 % à
Hong-Kong et Taiwan en 1977.
Les IDE peuvent également avoir des effets dynamiques sur l’évolution de la
spécialisation internationale des pays d’accueil grâce à l’apport et à la diffusion des
avantages compétitifs des filiales des FMN. Sur ce point, Dunning (1993) indique que
« le principal effet des activités des FMN sur la division internationale de travail se
produit à travers la façon, suivant laquelle, ces firmes internalisent les marchés
internationaux de produits intermédiaires où elles opèrent. Les effets et la nature de
cette internalisation, se manifestent aussi bien directement par les actions des FMN
ou leurs filiales qu’indirectement via les spillovers sur leurs concurrents, leurs
fournisseurs et leurs clients.», (Dunning, 1993, p.478).
Dans une analyse comparative de la Hongrie et le Vietnam sur le rôle des IDE dans
l’évolution des échanges extérieurs des pays en transition, Mainguy et Rugruff (2003)
indiquent que l’ouverture aux IDE a bouleversé l’insertion et la spécialisation de la Hongrie,
alors que l’influence sur le Viêt-Nam est plutôt modeste. En appliquant un modèle
économétrique sur 4 pays méditerranéens (l’Egypte, le Maroc, la Tunisie et la Turquie) sur
une période de 23 ans allant de 1975 à 1997, Soliman (2003) constate que l’IDE semble
avoir un effet positif sur les exportations manufacturières. Cependant, cet effet est si faible
pour générer une amélioration de la performance à l’exportation. D’autres tests effectués plus
32
tôt distinguant les pays pratiquant la substitution aux importations des pays orientés vers la
promotion des exportations montraient de meilleurs résultats pour ces derniers.
c- L’effet des IDE sur le capital humain
Le rôle des IDE comme vecteurs de la croissance économique à travers l’amélioration
du capital humain a été abondamment débattu dans la littérature. Markusen (1995) soutient
qu’un changement technologique introduit par les FMN peut provoquer des effets d’imitation
et d’entraînement dans le secteur industriel. Blomström et Kokko (2003) insistent sur
l’importance relative des FMN sur l’enseignement. Pour eux, si le rôle des FMN est assez
marginal sur l’enseignement primaire et secondaire, la demande de main d’oeuvre qualifiée
par les FMN peut encourager les gouvernements à investir davantage dans l’enseignement
supérieur. Ramos (2001) en étudiant l’effet de l’IDE sur le marché de travail au Mexique et
en Irlande trouve que la concentration géographique des flux de l’IDE au Mexique, a été
accompagnée par une concentration du capital humain alors qu’en Irlande, les flux
chroniques des IDE ont été étroitement suivis par un accroissement chronologique du taux de
scolarisation au secondaire.
Pour l’OCDE (2002), la présence des FMN dans un pays d’accueil pourrait être un
élément clé du développement des compétences d’autant plus que certains savoirs sont
impossibles à transmettre par écrit. En effet, les compétences acquises en travaillant pour une
entreprise étrangère peuvent prendre une forme non quantifiable, il s’agit bien évidemment
des savoirs tacites8, c'est-à-dire difficiles à codifier et à formuler. La meilleure façon de les
transmettre étant d’en faire la démonstration et l’expérience.
Ritchie (2001) reconnaît que les multinationales ont joué un rôle important dans la
croissance de l’Asie du Sud-est, mais il se montre plus critique sur l’impact de leurs activités
sur la formation de ce qu’il appelle le « capital technique intellectuel », c’est-à-dire la
connaissance et les qualifications des managers, ingénieurs, scientifiques et techniciens dans
l’économie locale. Il admet que les multinationales peuvent indirectement affecter l’offre de
travail en influençant les institutions éducatives des pays hôtes. Même si les multinationales
investissent davantage dans la formation que les entreprises locales, le savoir-faire créé au
sein de la multinationale ne se diffuse pas nécessairement au sein des entreprises locales. Les
8
Selon l’OCDE (2002), « le savoir tacite s’échange difficilement sur de longues distances. Le meilleur moyen,
pour les pays en développement, d’acquérir le savoir contenu dans le processus de production des économies les
plus développées pourrait donc être la présence d’entreprises étrangères dans l’économie nationale. », (OCDE,
2002, page 143).
33
qualifications qui se transmettent sont en général confinées à des processus de production bas
de gamme, et les développements technologiques sont limités à des segments étroits de
production (exemple de l’emballage en Malaisie). Ritchie (2001) soutient qu’un pays comme
Singapour (dont le capital intellectuel est comparable à celui de la Corée du Sud et de
Taiwan), qui a produit pendant plusieurs décennies des mémoires et des disques durs pour
des multinationales, n’a jamais réussi à les produire sur une base à 100 % nationale. Selon
lui, Singapour s’est engagé dans des segments de productions trop restreints sur lesquels il
est difficile de s’appuyer pour développer un tissu industriel national concurrentiel. Ainsi,
Ritchie (2001) pense que l’IDE peut fournir un savoir explicite, mais le savoir tacite doit être
développé au préalable de manière endogène avant qu’une technologie étrangère puisse être
transférée dans l’économie locale. Des pays comme la Corée du Sud et Taiwan peuvent
davantage bénéficier des retombées de l’IDE sur le capital humain dans la mesure où ils se
sont ouverts de manière sélective à l’IDE, notamment après avoir développé un capital
intellectuel significatif.
En résumé, on peut estimer avec Blomström et Kokko (2001) que les pays
relativement bien dotés en capital humain ont la capacité d’attirer des investissements
étrangers intensifs en technologie, lesquels peuvent contribuer à accroître la qualification du
travail local. En revanche, dans les pays dont les conditions initiales sont moins favorables,
les multinationales qui y investissent auront tendance à utiliser des technologies plus simples
qui contribueront marginalement à l’apprentissage et au développement d’une qualification
locale. Les recherches sur la relation entre IDE et formation du capital humain doivent
encore être approfondies et posent la question des politiques publiques à mettre en œuvre
pour améliorer la capacité d’absorption des pays hôtes.
PARAGRAPHE 2 : Objectifs et Hypothèses de l’étude
Pour mener à bien ce travail, un certain nombre d’objectifs et d’hypothèses s’avèrent
nécessaires.
A- Objectifs
L’objectif général de cette étude est d’analyser les effets des Investissements Directs
Etrangers (IDE) sur la croissance économique au Bénin.
De façon spécifique, elle vise à :
- Evaluer la contribution des IDE à la croissance économique au Bénin.
34
- Déterminer l’effet des IDE sur l’investissement domestique, les exportations et le capital
humain.
Deux hypothèses sont formulées pour la réalisation de ces objectifs.
B- Hypothèses
Les hypothèses se présentent comme suit :
- L’IDE contribue de façon significative à la croissance économique au Bénin.
- L’IDE stimule l’investissement domestique, favorise les exportations et améliore le capital
humain.
35
CHAPITRE II : Approche méthodologique
Ce chapitre est consacré à la présentation de la méthodologie adoptée pour la
vérification des hypothèses de l’étude. Nous procédons successivement à la présentation de
l’outil d’analyse, à l’examen des caractéristiques des données de l’étude et à la présentation de
la méthode d’estimation du modèle.
SECTION 1 : Outil d’analyse
Nous présentons dans cette section le cadre d’analyse de l’étude. Il sera également
procédé dans cette section à la présentation des variables de l’étude ainsi que la méthode de
vérification des différentes hypothèses.
PARAGRAPHE 1 : Cadre d’analyse
Au regard de la revue littérature, il apparaît que la relation liant les IDE à la croissance
économique n’est pas parfaite. Il subsiste des variabilités. Au-delà des explications
économiques avancées pour justifier les résultats mitigés des travaux empiriques sur l’effet
des IDE sur l’économie des pays hôtes, certaines critiques sont à adresser à ces travaux.
Plusieurs études concernant la relation IDE-croissance, ont été réalisées dans un cadre
statique et comparatif, en négligeant dans la plupart des cas la spécificité des pays étudiés. Par
conséquent les résultats obtenus expriment des effets moyens. Pour Azam (1989), la présence
ou l’absence d’un seul pays est susceptible de modifier significativement les résultats. Ainsi,
importe t-il de s’intéresser au pays pris isolement. C’est dans ce cadre que cette étude porte
spécifiquement sur le Bénin. On note également un aspect fondamental dans les travaux
empiriques. Pour apprécier l’effet des IDE sur la croissance économique, beaucoup d’auteurs
spécifient et estiment une seule équation. La plupart du temps, cette équation exprime le taux
de croissance économique en fonction de l’IDE et certains déterminants de la croissance tels
que l’investissement domestique, les exportations, le capital humain, etc. Ces auteurs reposent
leur analyse sur l’hypothèse fondamentale d’exogénéité des variables explicatives. Cette
approche peut paraître pertinente mais elle accuse des déficiences en ce sens que ces
déterminants clés de la croissance peuvent être eux-aussi endogénéisés dans le cadre de
l’analyse de l’effet des IDE sur la croissance économique. En effet, d’après la littérature, les
IDE peuvent affecter non seulement la croissance économique, mais ils peuvent également
exercer des effets d’entraînement sur certains déterminants clés de la croissance dont
l’investissement domestique, les exportations et le capital humain. Aussi, importe-t-il de
36
rendre endogène la variable IDE. Les variables macroéconomiques telles que le PIB,
l’investissement domestique, les exportations et le capital humain ont été considérées dans la
littérature comme étant des déterminants importants des flux d’IDE. Ainsi, si les IDE sont
susceptibles d’influencer la croissance économique et certains de ses déterminants, ces
derniers peuvent en retour influencer leur afflux. Autant la croissance économique,
l’investissement domestique, les exportations et le capital humain sont déterminés par les
IDE, autant ils constituent des déterminants des IDE. La non prise de ces relations
d’interdépendances peut conduire à des biais et à des estimations peu consistantes. Il devient
donc crucial de savoir dans quelle mesure les IDE interagissent avec ces différentes variables.
Cette étude vise à déterminer les effets des IDE sur la croissance économique au Bénin
sur la période 1970-2005. La réalisation des objectifs de l’étude nécessite une quantification
de ces effets. Pour y parvenir, nous menons une analyse économétrique. Compte tenu des
différentes hypothèses de l’étude, cette analyse va s’articuler autour de cinq principales
variables à savoir : l’IDE, le PIB, l’investissement domestique, les exportations et le capital
humain. Afin de prendre en compte les différentes relations d’interdépendances décrites plus
haut entre ces variables, nous optons dans le cadre de cette analyse pour un modèle à
équations simultanées. Le but de notre démarche est d’estimer un modèle dans lequel l’effet
des IDE sur la croissance économique et sur certains de ses déterminants clés est
conjointement déterminé, en tenant compte des relations d’interdépendances entre les
différentes variables.
Nous présentons dans les sous-paragraphes suivants le modèle économétrique ainsi
que ses caractéristiques.
A- Le modèle : un système à équations simultanées
Le modèle retenu dans le cadre de cette analyse est principalement inspiré des travaux
de Van den Berg et Ghosh Roy (2006), et de Bende et al (2000). Ce modèle est représenté par
un système de cinq équations simultanées et se présente comme suit :
LPIBt = f ( LIDEt, LIDt, LEXPORt, LKHt, LPOPAt)
LIDt
= f (LIDt-1, LIDEt, LPIBt, LKHt , LEDt,)
LEXPORt =f (LEXPORt-1, LIDEt, LPIBt, LIDt, LTXCHGEt)
LKHt =f (LKHt-1, LIDEt, LPIBt, LIDt, LDEDUt)
LIDEt = f (LIDEt-1, LPIBt, LIDt, LEXPORt, LKHt, LIDPt)
Avec:
37
L
: le logarithme décimal
PIB : le Produit Intérieur Brut
ID
: l’investissement domestique
EXPOR : l’exportation
KH
: le capital humain
IDE
: l’investissement direct étranger
POPA : la population active
ED
: l’épargne domestique
TXCHGE : le taux de change effectif réel
DEDU: les dépenses d’éducation
IDP
: l’indice de droits politiques
t = 1970…….. 2005
Comme Van den Berg et Ghosh Roy (2006), Bende et al (2000), nous supposons dans
le cadre de cette analyse une relation linéaire entre les différentes variables du modèle. Ainsi
la forme fonctionnelle de notre modèle se présente comme suit :
LPIBt = a0 + a1.LIDEt + a2.LIDt + a3.LEXPORt + a4.LKHt+ a5.LPOPAt + ε1t
LIDt = b0 + b1.LIDt-1 + b2.LIDEt + b3.LPIBt + b4.LKHt + b5.LEDt + ε2t
LEXPORt = c0 + c1.LEXPORt-1 + c2.LIDEt + c3.LPIBt + c4.LIDt + c5.LTXCHGEt + ε3t
LKHt = d0 + d1.LKHt-1 + d2.LIDEt + d3.LPIBt + d4.LIDt + d5.LDEDUt + ε4t
LIDEt = e0 + e1.LIDEt-1 + e2. LPIBt + e3. LIDt + e4. LEXPORt + e5. LKHt + e6.LIDPt+ ε5t
B- Caractéristiques du modèle
Le modèle est un système de cinq équations. Il présente globalement deux types de
variables : les variables dont les valeurs sont déterminées par le modèle et celles dont les
valeurs sont déterminées en dehors du modèle9. Le premier type de variables c'est-à-dire
celles dont les valeurs sont déterminées par le modèle sont inscrites à gauche des différentes
équations. Elles sont considérées dans le cadre des modèles à équations simultanées comme
les variables endogènes du modèle. Il s’agit des variables LPIB, LID, LEXPOR, LKH, LIDE.
Le second type de variables c'est-à-dire celles dont les valeurs sont déterminées hors du
modèle comprennent les variables endogènes retardées d’une année « LID-1, LEXPOR-1, LKH1,
LIDE-1 » et un groupe de variables supposées exogènes « C10, LPOPA, LED, LTXCHGE,
LDEDU, LIDP ». Les variables endogènes retardées ne sont pas évidemment exogènes.
9
Ces variables sont dites prédéterminées d’après Dor (2005).
C désigne la constante.
10
38
Cependant, pour des mesures de simplification, elles sont considérées dans le cadre des
modèles à équations simultanées comme exogènes (Greene, 2000). En somme le modèle
comprend cinq variables endogènes et dix variables exogènes dont quatre endogènes retardées
et six purement exogènes.
Chaque équation exprime une variable endogène en fonction d’autres variables
endogènes et de certaines variables exogènes. Les variables endogènes sont ainsi à la fois
expliquées et explicatives dans le modèle. La variable « LIDE » constitue la variable d’intérêt
du modèle. Le coefficient de cette variable dans les différentes équations permettra de tester
les différentes hypothèses. Les quatre premières équations comportent chacune à cet effet, la
variable « LIDE » comme variable explicative. Il s’agit respectivement des équations qui
expliquent le PIB, l’investissement domestique, les exportations et enfin le capital humain.
Ainsi, la première équation vise à évaluer la contribution des IDE à la croissance économique.
La deuxième, la troisième et la quatrième équation permettront de déterminer l’effet des IDE
respectivement sur l’investissement domestique, sur les exportations et sur le capital humain.
La cinquième équation admet elle, pour variable expliquée l’IDE. Cette équation est destinée
à capter les effets des autres variables endogènes sur les investissements directs étrangers.
PARAGRAPHE 2 : Les variables de l’étude et méthode de vérification des hypothèses
Nous présentons ici les variables du modèle et les signes attendus. Ce paragraphe est
également consacré à la présentation de la méthode de vérification des différentes hypothèses.
A- Présentation des variables et signes attendus des variables
Le modèle est composé de variables endogènes et de variables exogènes.
1- Les variables endogènes
La variable « LPIB » désigne le logarithme du Produit Intérieur Brut réel. Le PIB est
la somme des valeurs ajoutées brutes dégagées par les secteurs productifs de l’économie
béninoise. Il mesure les efforts de production de l’économie. Sa variation relative d’une année
à l’autre traduit le taux de croissance économique. Cette variable constitue la variable
expliquée de la première équation du modèle dont l’objectif est d’évaluer la contribution des
IDE à la croissance.
La variable « LID » désigne le logarithme des investissements domestiques.
L’investissement domestique désigne l’ensemble des investissements, publics comme privés
nationaux effectués au cours d’une année. L’importance des investissements dans le processus
de la croissance n’est plus à démontrer. Les investissements sont perçus dans la littérature
39
économique comme le moteur de la croissance. La variable « LID » représente la variable
expliquée de la deuxième équation dont l’objectif est de déterminer l’effet des IDE sur les
investissements domestiques.
La variable « LEXPOR » désigne le logarithme des exportations. Cette variable
exprime la somme des exportations en valeur de biens et services réalisées par le pays chaque
année. Elle constitue la variable expliquée de la troisième équation dont l’objectif est de
déterminer l’effet des IDE sur les exportations.
La variable « LKH » désigne le logarithme du capital humain. En raison du contenu
très large et des difficultés à exprimer le capital humain, nous l’appréhendons comme
Tchokpon (2006), Alaya (2004) et Ramos (2001) par le taux brut de scolarisation au niveau
secondaire11. Cette variable constitue la variable expliquée de la quatrième équation dont
l’objectif est de déterminer l’effet des IDE sur le capital humain.
La variable « LIDE » désigne le logarithme des flux entrants des investissements
directs étrangers. Cette variable exprime l’ensemble des flux des IDE enregistrés chaque
année dans l’économie béninoise. Elle représente la variable d’intérêt de notre étude.
2- Les variables exogènes
Nous présentons parmi les variables exogènes essentiellement celles qui sont purement
exogènes. Il s’agit des variables « LPOPA, LED, LTXCHGE, LDEDU, LIDP ». Ces variables
ont été retenues en fonction des relations qu’elles entretiennent avec les variables endogènes
dans la littérature économique.
La variable « LPOPA » désigne le logarithme de la population active. Cette variable
exprime la main d’œuvre potentiellement disponible dans l’économie qui constitue un facteur
essentiel de production. Cette variable est présente dans l’équation dont la variable expliquée
est le PIB. Il est attendu d’elle un signe positif.
La variable « LED » désigne le logarithme de l’épargne domestique. L’épargne
domestique traduit le niveau de l’épargne effectué par les nationaux. Cette variable est
présente dans l’équation dont la variable expliquée est l’investissement domestique.
L’épargne étant perçue dans la littérature économique comme un préalable à l’investissement,
il est attendu de cette variable un signe positif.
11
Dans plusieurs études concernant l’effet des IDE sur le capital humain, le capital humain est mesuré par le
nombre moyen d’années de scolarisation au niveau secondaire. Certains auteurs utilisent également le taux brut
de scolarisation au niveau secondaire.
40
La variable « LDEDU » désigne le logarithme des dépenses d’éducation. Les dépenses
d’éducation constituent l’ensemble des dépenses publiques comme privées effectuées dans le
secteur de l’éducation. Cette variable est présente dans l’équation dont la variable expliquée
est le capital humain. En effet, les dépenses d’éducation sont censées améliorer le stock et la
qualité du facteur travail. Il est attendu un signe positif de cette variable.
La variable « LTXCHGE » désigne le logarithme du taux de change effectif réel.12
Cette variable est présente dans l’équation dont la variable expliquée constitue « les
exportations ». D’après la littérature, il existe une relation négative entre les variations des
changes et le niveau des exportations. Il est attendu de cette variable un signe négatif.
Enfin la variable « LIDP » désigne le logarithme de l’indice de droits politiques. Cet
indice est élaboré par une organisation de notation de risque : le « Freedom House ». Nous
l’utilisons comme proxy des variables politiques. Cette variable est présente dans l’équation
des IDE et permet de prendre en compte l’importance capitale des facteurs politiques dans
l’afflux des IDE. D’après le « Freedom House », un indice élevé traduit un risque politique
élevé, ce qui est de nature à ne pas favoriser l’afflux des IDE. Il est attendu un signe négatif
de cette variable.
Les signes attendus des différentes variables du modèle sont résumés dans le tableau 1
ci-après. Ces signes sont inspirés de la théorie économique et des travaux empiriques
antérieurs.
Tableau 1 : Signes attendus des variables
LPIB
LPIB
LID
LEXPOR
LKH
LIDE
LID-1
LEXPOR-1
LKH-1
LIDE-1
LPOPA
LED
LTXCHGE
LDEDU
LIDP
+
+
+
+
LID
+
LEXPOR
+
+
LKH
+
+
+
+
+
+
+
LIDE
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
Source : Réalisé par les auteurs
12
Pour des précisions sur le mode de calcul de ce taux, se référer à la revue FINANSTAT (2007) de la Direction
de la Prévision et de la conjoncture (DPC) du Ministère de l’Economie et des Finances de la République du
Bénin.
41
Il est en général attendu un signe positif des différentes variables du modèle. Nous
présentons dans le sous-paragraphe suivant la méthode de vérification des hypothèses.
B- Méthode de vérification des hypothèses
Les différentes hypothèses seront vérifiées à partir du coefficient estimé de la variable
explicative « LIDE » dans les équations du modèle estimé. La première hypothèse sera
vérifiée à partir de la significativité, du signe et de la valeur du coefficient estimé de la
variable explicative « LIDE » dans l’équation ayant pour variable expliquée « LPIB ». Le
modèle étant log-linéaire, la contribution des IDE à la croissance économique sera appréciée
en termes d’élasticité relative. Quant à la deuxième hypothèse, elle sera vérifiée à partir de la
significativité et le signe du coefficient estimé de la variable explicative « LIDE » dans les
équations ayant pour variables expliquées « LID », « LEXPOR » et « LKH ». La méthode de
vérification des différentes hypothèses est résumée dans le tableau 2 ci-après :
Tableau 2 : Récapitulatif de la méthode de vérification des hypothèses
Nº
Hypothèses
Outils économétriques
Vérification
des
hypothèses
H1
- LIDE contribue positivement à la
L’équation du modèle estimé ayant le
Contrôle
de
la
croissance économique au Bénin.
PIB comme variable endogène et l’IDE
significativité,
du
comme variable explicative.
signe et de la valeur
du coefficient de la
variable explicative
« LIDE »
H2
l’investissement
Les équations du modèle estimé qui ont
Contrôle
domestique, favorise les exportations et
pour variable endogène l’investissement
significativité et du
améliore le capital humain au Bénin.
domestique, les exportations et le
signe
capital
coefficient
-
L’IDE
stimule
humain
et
explicative l’IDE.
pour
variable
de
la
du
de
la
variable explicative
« LIDE »
Nous présentons dans la section suivante les caractéristiques des données de l’étude
ainsi que la méthode d’estimation.
Section 2 : Caractéristiques des données de l’étude et méthode d’estimation du modèle
Cette section est consacrée à l’analyse des caractéristiques des données de l’étude ainsi
qu’à la présentation de la méthode d’estimation du modèle.
42
PARAGRAPHE 1 : Caractéristiques des données de l’étude
Nous procédons dans ce paragraphe à une analyse graphique et à une analyse
statistique des données de l’étude. À l’exception des données relatives aux variables
«TXCHGE » et « IDP » toutes les données proviennent du « World Development Indicators,
2008 ». La variable «TXCHGE » provient de la Direction de la Prévision et de la Conjoncture
(DPC). La variable « IDP » provient quant à elle d’une organisation de notation de risque
nommée « Freedom House ».
A- Analyse graphique des données de l’étude
Nous présentons ici de façon spécifique, l’évolution des principales variables de
l’étude à savoir : le PIB, l’investissement domestique, les exportations, le capital humain et
l’investissement direct étranger13.
1- Le Produit Intérieur Brut
Le PIB est la somme des valeurs ajoutées brutes dégagées par les secteurs productifs
de l’économie béninoise. Sur la période 1970-2005 cette grandeur est estimée en moyenne à
1,5 milliards de dollars US14. Comme l’indique le graphique 3 ci-après, le PIB affiche une
croissance régulière de 1970 à 2005.
Graphique 3 : Evolution du PIB (en millions de dollars US) de 1970 à 2005
Source : Réalisé par les auteurs à partir des données du « World Development Indicators, 2008 »
D’après ce graphique, on distingue deux grandes sous-périodes dans l’évolution du
PIB de 1970 à 2005. La première sous-période s’étale de 1970 à 1989. Le PIB n’évolue pas de
façon régulière sur cette sous-période. Les périodes de croissance sont entrecoupées de
13
14
L’évolution des IDE a été déjà présentée dans le paragraphe 1 de la section 1 du chapitre I.
Cette moyenne est calculée par les auteurs à partir des données du « World Development Indicators, 2008».
43
périodes de récession. La deuxième sous-période s’étale de 1990 à 2005 et se caractérise
contrairement à la première par une croissance continue du PIB. Globalement le PIB affiche
un trend positif sur la période de l’étude.
2- L’investissement domestique
L’investissement domestique désigne l’ensemble des investissements, publics comme
privés effectués par les nationaux. Sur la période 1970-2005, il est estimé en moyenne à 277
millions. Le graphique 4 ci-après présente son évolution de 1970 à 2005.
Graphique 4 : Evolution de l’investissement domestique (en millions de dollars US) de 1970
à 2005
D’après ce graphique, on note trois grandes sous-périodes dans l’évolution des
investissements domestiques. Une première sous-période allant de 1970 à 1982 où
l’investissement domestique connaît globalement une croissance, passant de 38,49 millions de
dollars US en 1970 à 349,95 millions de dollars US en 1982 (soit une multiplication par neuf).
La deuxième sous-période va de 1983 à 1994. On note sur cette sous-période une évolution en
dents de scie de l’investissement avec des niveaux oscillant entre 93 millions de dollars US et
324 millions de dollars US. Enfin la troisième sous-période va de 1995 à 2005. Sur cette
période, l’investissement domestique reste presque constant jusqu'en 1998 avant de connaître
une croissance jusqu’en 2005. Il passe de 393,77 millions de dollars US en 1995 à 839,86
millions de dollar US en 2005. L’investissement domestique présente globalement un trend
positif sur la période de l’étude.
44
3- Les exportations
C’est la somme des exportations en valeur de biens et services réalisées par le pays
chaque année. Sur la période de l’étude les exportations sont estimées en moyenne à 252
millions de dollars US. Elles n’ont pas connu une évolution régulière de 1970 à 2005.
Comme l’indique le graphique 5 ci-après les exportations ont évolué en dents de scie sur cette
période.
Graphique 5 : Evolution des exportations (en millions de dollars US) de 1970 à 2005
Les exportations affichent un trend positif sur la période. Elles s’évaluent à 50,4
millions de dollars US en 1970, à 222,24 millions de dollars US en 1980, à 404,93 millions de
dollars US en 1995 et à 577,29 millions de dollars US en 2005. Les exportations béninoises
restent dominées en partie par le coton. Il représente 70% à 80% des exportations totales
(CNUCED, 2005). On note également les exportations des produits du textile et de
l’agroalimentaire.
4- Le capital humain
Le capital humain est appréhendé dans cette étude par le taux brut de scolarisation au
secondaire. Sur la période de l’étude ce taux est estimé en moyenne à 14,98%. Le taux brut de
scolarisation n’a pas suivi une évolution régulière sur cette période. Le graphique 6 ci-après
présente son évolution de 1970 à 2005.
45
Graphique 6 : Evolution du capital humain (en pourcentage) de 1970 à 2005
D’après ce graphique, on distingue trois grandes sous-périodes dans l’évolution de
cette grandeur. La première sous-période va de 1970 à 1982 et se caractérise par une
croissance du taux brut de scolarisation. Il passe de 4,4% en 1970 à 22,10% en 1982. La
deuxième sous-période s’étale de 1983 à 1989. Cette sous-période est marquée par une baisse
sensible du taux brut de scolarisation. Ce taux passe de 21,40% en 1983 à 10,70% en 1989
(soit une baisse de 50%). La troisième phase quant à elle va de 1990 à 2005 et se caractérise
par une reprise de la croissance de la grandeur. Elle passe de 11,90% en 1990 à 23,14% en
2005. Sur l’ensemble de la période le taux brut de scolarisation affiche un trend positif.
Les différentes données de l’étude étant des séries temporelles, il est nécessaire de
procéder à l’analyse de leur stationnarité. Mais avant, nous réaliserons une statistique
descriptive de ces données.
B- Analyse statistique des données de l’étude
Nous présentons dans le paragraphe suivant les résultats de la statistique descriptive
ainsi que les résultats de l’analyse de stationnarité des données de l’étude.
1- Statistiques descriptives des données de l’étude
Cette analyse statistique a permis de déterminer la moyenne, l’écart type, la médiane,
le maximum et le minimum des différentes variables. Elle a aussi permis de tester la normalité
des variables. Le test de normalité de Jarque-Berra réalisé sur les séries brutes montre que sur
les dix variables soumises à l’analyse, seules cinq suivent une loi normale au seuil de risque
de 5%. Il s’agit des variables « IDP, KH, EXPOR, PIB, POPA ». En effet, une variable suit
46
une loi normale si la probabilité associée à sa statistique de Jarque-Berra est supérieure au
seuil de risque retenu. Le même test réalisé sur les séries prises en logarithme indique par
contre que toutes les variables à l’exception des variables « LKH » et « LTXCHGE » suivent
une loi normale au seuil de 5%. Les variables qui ne suivent pas une loi normale (c'est-à-dire
les variables « LKH » et « LTXCHGE » sont centrées afin d’être normalisées. Ces variables
sont désignées par la suite par « LKHN » et « LTXCHGEN». Nous procédons ensuite à
l’analyse de la stationnarité des variables.
2- Analyse de la stationnarité des variables
L’analyse de la stationnarité des séries a été réalisée grâce au test de stationnarité de
Dickey-Fuller Augmenté. Les résultats de ce test sont présentés à l’annexe 4 du document.
Ces résultats sont résumés dans le tableau 3 ci-après.
Tableau 3 : Résultats du test de stationnarité de Dickey-Fuller Augmenté
Variables
Equation
T-
Valeur
Probabilité
statistique
critique
ADF
ADF
au seuil de
Conclusion
Ordre
d’intégration
5%
LDEDU
Modèle 2
-3,6267
-2,9511
0,0103
Stationnaire
I(1)
LED
Modèle 1
-4,2133
-1,9507
0,0001
Stationnaire
TS
LEXPOR
Modèle 2
-7,2020
-2,9511
0,0000
Stationnaire
I(1)
LID
Modèle 2
-7,4290
-2,9511
0,0000
Stationnaire
I(1)
LIDE
Modèle 1
-6,3323
-1,9510
0,0000
Stationnaire
I(1)
LIDP
Modèle 1
-5 ,1512
-1,9511
0,0000
Stationnaire
I(1)
LKHN
Modèle1
-2,3989
-1,9513
0,0180
Stationnaire
I(0)
LPIB
Modèle 2
-5,3381
-2,9511
0,0001
Stationnaire
I(1)
LPOPA
Modèle 1
-1,9521
0,0041
Stationnaire
TS
LTXCHGEN
Modèle 1
-1,9510
0,0000
Stationnaire
I(1)
-2,9856
-5,8466
I(0), I(1), indiquent respectivement que la série est stationnaire en niveau et en
différence première. TS indique une non-stationnarité de type déterministe appelée « Trend
Stationary ». D’après les résultats du test de stationnarité de Dickey-Fuller Augmenté, à
l’exception des séries des variables « LKHN », « LPOPA » et « LED », toutes les séries du
modèle sont stationnaires en différence première. Les séries des variables « LED » et «
LPOPA » présentent une non-stationnarité de type TS. La série de la variable « LKHN » quant
à elle, est stationnaire en niveau.
47
Afin d’éviter les risques de régressions fallacieuses que pourrait causer la non
stationnarité de certaines variables15, toutes les séries non stationnaires en niveau seront
introduites dans le modèle sous leur forme stationnaire avant l’estimation. Les séries intégrées
d’ordre 1 (c'est-à-dire I(1)) seront différenciées une fois pour être stationnarisées. Les séries
qui présentent une non-stationnarité de type « TS », seront rendues stationnaires par une
méthode dite des « moindres carrés ordinaires »16. Les variables dont les séries sont rendues
stationnaires par un filtre aux différences d’ordre 1 seront désormais précédées de « D »17
pour désigner leur forme stationnaire. Les variables dont les séries présentent une nonstationnarité de type TS, seront suivies quant à elles de « TR ».
PARAGRAPHE 2 : Méthode d’estimation du modèle
Le modèle retenu dans le cadre de cette étude étant un modèle à équations simultanées,
son estimation dépend du type d’identification du modèle.
A- Conditions d’identification du modèle
D’après Bourbonnais (2007), un modèle peut être sous-identifié, juste identifié et suridentifié. Chacun de ces types d’identification dépend du type d’identification qu’affichent les
différentes équations du modèle. Ainsi, un modèle est sous- identifié si une équation du
modèle est sous identifiable. Le modèle est juste identifié si toutes les équations sont justes
identifiables. Le modèle est sur-identifié si les équations du modèle sont soit juste
identifiables, soit sur-identifiables. Les conditions d’identification peuvent faire l’objet d’un
développement complexe. Nous nous bornons ici à utiliser les règles simples permettant de
les déterminer. D’après Bourbonnais (2007), les conditions d’identification se déterminent à
partir de la comparaison des expressions (g- gi) + (k-ki) + r et (g-1), avec « g », le nombre de
variables endogènes du modèle (ou encore le nombre d’équations du modèle) ; « k », le
nombre de variables exogènes ou prédéterminées du modèle ; « gi », le nombre de variables
endogènes figurant dans l’équation à identifier ; « ki », le nombre de variables exogènes ou
prédéterminées figurant dans l’équation à identifier et enfin « r », le nombre de restriction.
Selon l’auteur, si (g- gi) + (k-ki) + r < g-1 l’équation est sous identifiée. Si (g-gi) + (k-ki) + r =
(g-1) l’équation est juste identifiée. Si (g-gi) + (k-ki) + r > (g-1) alors l’équation est suridentifiée.
15
Les problèmes de régressions fallacieuses induits par la non stationnarité ont été abordés par Granger et
Newbold (1974).
16
Pour plus de précision sur les méthodes de stationnarisation, se référer à Mignon et Lardic (2002),
Bourbonnais (2005).
17
« D » indique la différence première de la variable.
48
Les résultats de l’analyse des conditions d’identification de chacune des équations de
notre modèle sont résumés dans le tableau 4 ci-après.
Tableau 4: Résultats de l’analyse des conditions d’identification des équations du modèle
g
gi
k
ki
R
(g- gi)+ (k-ki) +r
g-1
LPIB
5
5
10
2
0
8
4
LID
5
4
10
3
0
8
4
LEXPOR
5
4
10
3
0
8
4
LKH
5
4
10
3
0
8
4
LIDE
5
5
10
3
0
7
4
Conclusions
L’équation
identifiée
L’équation
identifiée
L’équation
identifiée
L’équation
identifiée
L’équation
identifiée
est
sur-
est
sur-
est
sur-
est
sur-
est
sur-
Ce tableau indique que toutes les équations du modèle sont sur-identifiées. Notre
modèle est par conséquent sur-identifié et peut donc être estimé. Il convient cependant, de
spécifier la technique d’estimation.
B- Technique d’estimation
La présence dans les équations simultanées de variables endogènes comme variables
explicatives d’autres variables endogènes implique que le terme d’erreur de chaque équation
n’est généralement pas indépendant de toutes les variables explicatives de cette équation (Dor,
2005). L’hypothèse de l’indépendance entre les variables explicatives et le terme d’erreur
n’est donc plus vérifiée. L’estimation de chacune des équations par la méthode des MCO est
donc exclue. On obtiendrait des estimateurs biaisés et non convergents. Il faut recourir à une
méthode de variables instrumentales.
La technique des variables instrumentales consiste à remplacer les variables (liées au
terme d’erreur) par d’autres variables ressemblant aux premières (forte corrélation), mais qui
ne sont pas liées au terme d’erreur (Dor, 2005). De telles variables sont appelées variables
instrumentales. Mais comment obtenir de telles variables ? Une réponse est fournie dans le
cadre des modèles à équations simultanées par une méthode d’estimation dite des doubles
moindres carrés (notée 2MC). La méthode des 2MC est fondée, d’après Bourbonnais (2007),
sur l’application en deux étapes des MCO. La première étape consiste à effectuer une
régression de chacune des variables endogènes sur toutes les variables exogènes ou
prédéterminées. Puis, dans une deuxième étape, il convient de remplacer les variables
49
endogènes figurant à droite des équations par leurs valeurs ajustées à l’aide des modèles
estimés. L’idée de la procédure des 2MC est de déterminer les variables instrumentales
capables de remplacer dans les équations structurelles, les variables endogènes explicatives
supposées liées au terme d’erreur. La technique des 2MC consiste à « purger » ces variables
explicatives de leur partie liée linéairement au terme d’erreur, avant l’estimation des équations
structurelles. L’objectif est atteint à la première étape grâce à la détermination des valeurs
ajustées des variables endogènes qui servent à la deuxième étape de variables instrumentales.
En effet, ces valeurs ajustées sont obtenues à partir de la régression de chacune des variables
endogènes sur toutes les variables exogènes du modèle supposées de façon arbitraire
indépendante des termes d’erreurs. Par conséquent la partie expliquée des variables
endogènes par ces variables exogènes est forcément non liée au terme d’erreur et constitue à
cet effet la variable instrumentale des variables endogènes. Ainsi, les instruments des
variables endogènes explicatives sont issus d’une combinaison linéaire des variables
instrumentales du modèle qui sont ici, l’ensemble des variables exogènes du modèle. Pour
Dor (2005), la méthode des 2MC est l’estimateur séparé de chaque équation du système à
équations simultanées par la méthode des variables instrumentales, qui sont en l’occurrence
toutes les variables exogènes (prédéterminées) du modèle.
Par ailleurs, il est à remarquer que la méthode des 2MC ne prend pas en compte toute
l’information contenue dans le système. En effet, l’estimation de chacune des équations du
modèle ne nécessite que la prise en compte des variables exogènes des autres équations du
système. Les 2MC sont qualifiés à cet effet, d’estimateurs à information limitée. D’après Dor
(2005), ses estimateurs sont asymptotiquement inefficients, au sens où leur précision est
moindre que celle des estimateurs que l’on obtient en tenant compte des corrélations
contemporaines entre les termes d’erreurs des différentes équations. Une méthode dite « des
triples moindres carrés notée (3MC) »18 permet de prendre en compte ce type d’insuffisance.
Dor (2005) définit l’estimateur des 3MC comme l’estimateur 2MC avec une correction du
type des moindres carrés généralisés, qui tient compte des corrélations contemporaines entre
les termes d’erreur des équations structurelles du modèle. Cette méthode permet de prendre en
compte pour l’estimation d’une équation, toute l’information contenue dans le système. Les
3MC sont qualifiés à cet effet d’estimateurs à information complète. L’utilisation de ces deux
méthodes d’estimation nécessite cependant, que le modèle à estimer soit juste ou sur-identifié.
D’après Dor (2005), lorsque le modèle est juste identifié, les estimateurs des 3MC sont
18
D’autres méthodes d’estimations sont également exploitées dans le cadre des équations simultanées : il s’agit
par exemple de la méthode des moindres carrés indirects, de la méthode du maximum de vraisemblance, etc.
50
identiques aux estimateurs des 2MC. Notre modèle étant sur-identifié, nous le soumettons
successivement à une estimation par les 2MC puis par les 3MC. Le système sera estimé de
façon jointe. Comme nous l’avions signifié plus haut, les variables exogènes du modèle
(variables endogènes retardées et variables purement exogènes) seront considérées comme
des variables instrumentales.
51
CHAPITRE III : Analyse EMPIRIQUE des effets des IDE sur
la croissance économique au Bénin
Nous procédons dans ce chapitre à la présentation, à l’analyse et à l’interprétation des
résultats issus des estimations. Un certain nombre de recommandations seront formulées
compte tenu des enseignements tirés de cette étude.
Section 1 : Présentation et analyse des résultats des estimations
Cette section est consacrée à la présentation des résultats du modèle ainsi qu’à leur
analyse et à leur interprétation.
PARAGRAPHE 1 : Présentation des résultats
Nous présentons dans ce paragraphe les résultats des estimations par les 2MC et les
3MC. Les résultats de ces deux estimations indiquent des coefficients de détermination ajustés
(R2) relativement faibles. Selon Pesaran et al (1994) cité par Dor (2005), à cause de
l’utilisation des variables instrumentales, ces statistiques ne sont pas valables et donc ne
peuvent être interprétées. La statistique de Durbin-Watson n’est pas également valable. En
effet, d’après Dor (2005) on ne peut se servir de cette statistique, car elle n’est pas valable sur
des résidus estimés par variables instrumentales. Notons que dans le cadre des modèles à
équations simultanées, on suppose généralement que les termes d’erreur contemporains (c'està-dire de la même période) des différentes équations sont corrélés entre eux et que les termes
d’erreur non contemporains (de périodes différentes) ne sont pas corrélés entre eux. Le terme
d’erreur de chaque équation est supposé homoscédastique et non autocorrélé. Toutefois les
3MC permettent de se prémunir contre les biais en cas d’hétéroscédasticité des erreurs
(Greene, 2000).
La normalité des résidus est établie. En effet, toutes les variables du modèle suivent
une loi normale au seuil de 5%. Ce qui garantie l’hypothèse de normalité des erreurs qui est
nécessaire à la construction du test de significativité de Student. Un coefficient du modèle est
significatif si la probabilité associée à sa statistique de Student est inférieure au seuil de risque
considéré.
Les résultats détaillés des différentes estimations sont présentés à l’annexe 5 du
document. Nous présentons successivement le résumé des résultats d’estimation par les 2MC
puis par les 3MC.
52
A- Résultat de l’estimation avec les doubles moindres carrés
Le modèle estimé par les 2MC se présente de la manière suivante :
D(LPIB) = 0,010* + 0,017D(LIDE) + 0,071D(LID) + 0,046D(LEXPOR) + 0,030LKHN +1,193LPOPATR
R2=0,166
D(LID) = -0,056+ 0,032D(LID(-1)) - 0,164D(LIDE) + 7,027D(LPIB) - 0,257LKHN + 0,003LEDTR
R2=0,135
D(LEXPOR) = 0,022 - 0,467D(LEXPOR(-1)) + 0,135D(LIDE) – 0,229D(LPIB) + 0,471D(LID) + 0,068D(LTXCHGEN)
R2=0,335
LKHN = 0,038+ 0,955LKHN(-1)*** + 0,014D(LIDE) - 2,052D(LPIB) + 0,261D(LID) + 0,050D(LDEDU)
R2=0,508
D(LIDE) = -0,170
- 0,041D(LIDE(-1))
+ 20,413D(LPIB) - 2,258D(LID) - 0,369D(LEXPOR) - 0,601LKHN
-
0,801D(LIDP)
R2=0,171
(***) Significativité à 1% ; (**) Significativité à 5% ; (*) Significativité à 10%19.
R2 désigne le coefficient de détermination ajusté.
Les résultats de l’estimation du modèle par les 2MC indiquent qu’un seul coefficient
est significatif à 1% et à 5%. On enregistre deux coefficients significatifs à 10%.
B- Résultat de l’estimation avec les triples moindres carrés
Le modèle estimé par les 3MC se présente comme suit :
D(LPIB) = 0,009** + 0,023D(LIDE)** + 0,109D(LID)*** - 0,003D(LEXPOR) + 0,028LKHN - 0,142LPOPATR
R2=0,473
D(LID) = -0,074 - 0,026D(LID(-1)) - 0,197D(LIDE)** + 8,454D(LPIB)** - 0,248LKHN + 0,009LEDTR
R2=0,399
D(LEXPOR) = 0,034 - 0,312D(LEXPOR(-1)) + 0,149D(LIDE)* – 1,597D(LPIB) + 0,570D(LID)** - 0,030D(LTXCHGEN)
R2=0,546
LKHN = 0,053+ 0,974LKHN(-1)*** + 0,044D(LIDE) – 2,943D(LPIB) + 0,353D(LID) - 0,034D(LDEDU)
R2=0,793
D(LIDE) = -0,364 + 0,019D(LIDE(-1)) + 37,303D(LPIB)*** - 4,767D(LID)*** + 1,528D(LEXPOR) - 1,031LKHN 0,267D(LIDP)
R2=0,261
(***) Significativité à 1% ; (**) Significativité à 5% ; (*) Significativité à 10%.
R2 désigne le coefficient de détermination ajusté.
19
Les informations relatives à la significativité des coefficients sont présentées à l’annexe 6 du document.
53
On note plus de coefficients significatifs dans l’estimation du modèle par les 3MC. En
effet quatre coefficients sont significatifs à 1%, neuf sont significatifs à 5% et dix sont
significatifs à 10%.
Au regard des résultats des deux estimations, les 3MC semblent avoir prouvé leur
efficacité. Plusieurs relations mises en évidence par la littérature sont établies. Nous retenons
par la suite l’estimation par les 3MC. Nous procédons dans le paragraphe suivant à l’analyse
et la discussion des résultats de cette estimation.
PARAGRAPHE 2 : Analyse des résultats et discussions
Ce paragraphe est consacré à l’analyse des résultats et à leurs discussions. Le test de
Wald conduit sur la restriction des coefficients indique que le modèle est globalement
significatif au seuil de 5%.
A- Analyse des résultats
Le modèle étant log-linéaire, les coefficients significatifs seront interprétés en termes
d’élasticité relative. Nous procédons à l’analyse des résultats équation par équation. La
première équation se présente comme suit :
D(LPIB) = 0,009** + 0,023D(LIDE)** + 0,109D(LID)*** - 0,003D(LEXPOR) + 0,028LKHN 0,142LPOPATR
Les résultats d’estimation de cette équation sont résumés dans le tableau 5 suivant :
Tableau 5: Résultats d’estimation de l’équation du PIB
Variable dépendante : D(LPIB)
Variables
explicatives
C
Coefficients
Ecarts-types
T-student
Probabilités
0,009**
0,004
2,424
0,017
D(LIDE)
0 ,023**
0,009
2,537
0,012
D(LID)
0,109***
0,022
5,001
0,000
0,053
0,017
0,845
-0,049
1,642
-0,169
0,961
0,103
0,866
D(LEXPOR)
-0,003
LKHN
0,028
LPOPATR
-0,142
R2= 0,555
R2 ajusté = 0,473
Durbin-Watson stat = 1,927
Nombre d’observation = 34
(***) Significativité à 1% ; (**) Significativité à 5% ; (*) Significativité à 10%
Source : Réalisé par les auteurs à partir des résultats d’estimation de Eviews 5.0
54
Ces résultats indiquent que les IDE contribuent positivement et de façon significative à
la croissance économique au Bénin. Cette contribution est évaluée à 0,023 en termes
d’élasticité. En effet, la variable « LIDE » présente un coefficient positif et significatif à 5%,
évalué 0,023. Ainsi, une augmentation de 1% des IDE provoque une augmentation moins
proportionnelle de la production de 0,023%, soit près de 43 fois moins que l’augmentation des
IDE. Ce résultat est meilleur à ceux trouvés par l’étude réalisée par Ngouhouo (2008) pour le
Tchad et pour le Gabon, mais inférieur à ceux qu’il trouve pour le Cameroun et pour la
Guinée Equatoriale. En effet, Ngouhouo (2008) à la suite d’une étude ayant porté sur les
effets économiques des IDE dans les pays de la CEMAC, trouve une élasticité du PIB par
rapport aux IDE évaluée à 0,003 au Tchad, à 0,01 au Gabon, à 0,08 en Guinée Equatoriale et
enfin à 0,38 au Cameroun. Les résultats indiquent également
que l’investissement
domestique affecte positivement la croissance économique au Bénin. En effet, le coefficient
de la variable « LID » est significatif à 1% et est évalué à 0,109. Par contre, les exportations et
le capital humain n’affectent pas la croissance économique. Les coefficients de ces variables
sont non significatifs.
La deuxième équation se présente comme suit :
D(LID) = -0,074 - 0,026D(LID(-1)) - 0,197D(LIDE)**
+ 8,454D(LPIB)** - 0,248LKHN
+
0,009LEDTR
Tableau 6: Résultats d’estimation de l’équation de l’investissement domestique
Variable dépendante : D(LID)
Variables
Coefficients
Ecarts-types
T-student
Probabilités
C
-0,074
0,066
-1,117
0,266
D(LID(-1))
0,026
0,222
-0,116
0,907
D(LIDE)
-0,197**
0,092
-2,130
0,034
D(LPIB)
8,454**
3,418
2,473
0,015
LKHN
-0,248
0,139
-1,485
0,116
LEDTR
0,009
0,023
0,399
0,691
explicatives
2
R = 0,490
R2 ajusté = 0,399
55
Ces résultats indiquent que les IDE exercent un effet d’éviction sur l’investissement
domestique au Bénin. En effet la variable « LIDE » présente un coefficient négatif et
significatif à 5% qui est évalué à -0,197. Ainsi une augmentation de 1% du niveau des IDE,
réduit l’investissement domestique de 0,197%. Ces résultats confirment ceux de (Caves,
1996) qui soutient que malgré les effets théoriques potentiels associés aux IDE, l’effet
d'éviction a été le plus observé au niveau des pays en voie de développement. Ils rejoignent
également ceux de Markusen et Venables (1999), Kumar et Pradhan (2002), Harrison et
Macmillan (2002), etc. Les résultats ne confirment pas cependant les résultats des travaux
d’Agosin et Mayer (2000) qui trouvent que les IDE ont une incidence neutre sur
l’investissement domestique en Afrique. Ils ne rejoignent pas également les résultats de
Bosworth et Collins (1999) qui trouvent un effet positif des IDE sur les investissements
domestiques de 58 pays en développement entre 1978 et 1995. Parmi les autres variables
endogènes du modèle seul le coefficient de la variable (LPIB) est significatif et présente le
signe attendu. Les résultats indiquent que la croissance économique exerce un effet stimulant
sur l’investissement domestique. Par ailleurs les résultats montrent que l’épargne domestique
ne contribue pas à la croissance de l’investissement domestique. En effet, le coefficient de la
variable (LED) n’est pas significatif.
La troisième équation se présente comme suit :
D(LEXPOR) = 0,034 - 0,312D(LEXPOR(-1)) + 0,149D(LIDE)* – 1,597D(LPIB) + 0,570D(LID)**
- 0,030D(LTXCHGEN)
Tableau 7 : Résultats d’estimation de l’équation des exportations
Variable dépendante : D(LEXPOR)
Coefficients
Ecarts-types
Variables
explicatives
C
0,034
D(LEXPOR(-1))
-0,312
D(LIDE)
0,149*
D(LPIB)
-1,597
D(LID)
0,570**
D(LTXHGEN)
-0,030
R2= 0,614
R2 ajusté = 0,546
Durbin-Watson stat= 2,057
0,040
0,234
0,089
2,749
0,287
0,125
T-student
Probabilités
0,853
-1,336
1,675
-0,581
1,983
-0,242
0,395
0,184
0,096
0,562
0,049
0,8091
56
Les résultats indiquent que les IDE ne favorisent pas les exportations au Bénin. En
effet, la variable « LIDE » ne présente pas un coefficient significatif à 5%. Ce coefficient
n’est significatif qu’à 10%. Parmi les variables endogènes du modèle présentes dans cette
équation, seule la variable « LID » affiche un coefficient positif et significatif à 5%.
L’investissement domestique favorise donc les exportations. L’effet négatif d’une
augmentation du taux de change sur les exportations n’est pas établi. En effet, le coefficient
de cette variable présente un signe négatif mais non significatif.
La quatrième équation se présente comme suit :
LKHN = 0,053+ 0,974LKHN(-1)*** + 0,044D(LIDE) – 2,943D(LPIB) + 0,353D(LID) 0,034D(LDEDU)
Tableau 8 : Résultats d’estimation de l’équation du capital humain
Variable dépendante : LKHN
Variables
Coefficients
Ecarts-types
T-student
explicatives
C
0,053
0,035
1,523
LKHN(-1)
0,974***
0,108
8,972
D(LIDE)
0,044
0,064
0,684
D(LPIB)
-2,943
3,065
-0,960
D(LID)
0,353
0,370
0,955
D(LDEDU)
-0,034
0,507
-0,068
2
R = 0,824
R2 ajusté = 0,793
Probabilités
0,130
0,000
0,495
0,339
0,341
0,946
Ces résultats montrent que les IDE n’améliorent pas le capital humain au Bénin. Le
coefficient de la variable « LIDE » présente un signe positif mais non significatif. Ces
résultats semblent confirmer ceux de la CNUCED (2005) qui affirment que les IDE ont eu un
impact positif mais limité sur les transferts de compétences au Bénin. Les autres variables
endogènes du modèle présentes dans cette équation n’affichent pas des coefficients
significatifs.
La dernière équation se présente comme suit :
D(LIDE)
= -0,364 +
0,019D(LIDE(-1))
+ 37,303D(LPIB)***
-
4,767D(LID)***
+
1,528D(LEXPOR) - 1,031LKHN - 0,267D(LIDP)
57
Tableau 9: Résultats d’estimation de l’équation de l’IDE
Variable dépendante : D(LIDE)
Variables
Coefficients
Ecarts-types
T-student
explicatives
C
-0,364
0,230
-1,585
D(LIDE(-1))
0,019
0,066
0,297
D(LPIB)
37,303***
13,306
2,803
D(LID)
-4,767***
1,378
-3,459
D(LEXPOR)
1,528
2,524
0,605
LKHN
-1,031
0,653
-1,579
D(LIDP)
-0,267
0,622
-0,429
2
R = 0,396
R2 ajusté = 0,261
Probabilités
0,115
0,767
0,006
0,001
0,546
0,117
0,668
Cette équation a été conçue pour capter les effets de rétroaction des autres variables
endogènes sur les IDE. Seules les variables « LPIB » et « LID » présentent des coefficients
significatifs à 1%. Cependant la variable « LID » ne présente pas le signe attendu. Le niveau
de l’investissement domestique constitue une entrave à l’afflux des flux d’IDE. La variable
« LKHN » quant à elle ne présente pas un coefficient significatif.
Il ressort de l’analyse des résultats des estimations que les IDE contribuent
positivement et de façon significative à la croissance économique avec une contribution
évaluée en termes d’élasticité à 0,023 ; que les IDE exercent un effet d’éviction sur
l’investissement domestique ; qu’ils ne favorisent pas les exportations ; et qu’ils n’améliorent
pas le capital humain. Nous fournissons dans le sous-paragraphe suivant des éléments de
compréhension de ces différents effets.
B- Effets des IDE sur la croissance économique au Bénin : discussions
Les résultats des estimations indiquent une contribution positive et significative des
IDE à la croissance économique et un effet d’entraînement sur certains déterminants clés de la
croissance. Malgré le niveau faible des IDE et les caractéristiques de l’économie béninoise,
ceux-ci semblent agir avec une certaine efficacité sur la croissance économique. Cependant,
ses effets d’entraînement ne sont pas satisfaisants.
58
1- Contribution des IDE à la croissance économique au Bénin
L’analyse des résultats a révélé que les IDE contribuent positivement et de façon
significative à la croissance économique. Ce résultat tient principalement à une certaine
participation des IDE à la formation du PIB. Le PIB dépend en moyenne à 38% du secteur
primaire, à 14% du secondaire et à 48% du tertiaire (Poutouli, 2005).
Le secteur primaire reste tiré par la production agricole. Ce secteur se caractérise par
une faible mécanisation et reste soumis aux aléas climatiques. Il contribue en moyenne pour
2% à la croissance économique. Cette contribution à la croissance économique reste presque
non redevable aux IDE. En effet, d’après la CNUCED (2005), le secteur primaire ne bénéficie
pas encore presque des flux d’IDE.
Le secteur secondaire reste également embryonnaire. La production industrielle est
dominée par l’industrie alimentaire, l’industrie textile, la cimenterie, et se limite à quelques
unités de production. Ce secteur a largement bénéficié des IDE lors des privatisations
(CNUCED, 2005). Il contribue en moyenne pour 0,6% à la croissance économique. La
contribution de ce secteur à la croissance économique reste en partie redevable aux IDE. En
effet, le secteur industriel béninois reste dominé par les firmes étrangères et comporte très peu
d’industries locales.
Le secteur tertiaire quant à lui est hypertrophié et inorganisé. Il intervient pour près de
la moitié au PIB et se caractérise par une précarité des échanges et des services, une
insuffisance des infrastructures de transport et de communication. Il reste dominé par le
commerce (coton, produits de réexportation, ventes) et les services (banques, assurances,
télécommunications). Ce secteur bénéficie ces dernières années d’une attention particulière de
la part des investisseurs étrangers. Plusieurs IDE de type « Greenfield » notamment dans les
télécommunications, les banques et les assurances sont enregistrés dans ce secteur. Il
contribue en moyenne pour 3% à la croissance économique. Les IDE contribuent également à
la production de ce secteur.
Il ressort de cette discussion que les IDE contribuent à la formation du PIB au Bénin.
Ce qui explique leur contribution positive à la croissance économique.
Les résultats indiquent cependant une faible élasticité du PIB par rapport aux IDE.
Cette élasticité est évaluée à 0,023. Cette faiblesse de l’effet des IDE sur la croissance
économique proviendrait du faible niveau des IDE, de leur faible pouvoir catalyseur et de la
faible articulation entre les différents secteurs de l’économie. En effet, le niveau des IDE n’est
59
estimé en moyenne qu’à 1,4%20 du PIB. Ces IDE disposent encore malheureusement d’un
faible pouvoir catalyseur. Le secteur secondaire qui a le plus bénéficié des IDE lors des
privatisations contribue le moins à la croissance économique. La faible articulation entre les
secteurs de l’économie s’explique quant à elle par le fait que la production du secteur primaire
n’est pas développée et diversifiée, que le secteur secondaire ne valorise pas les produits du
secteur primaire et que les activités du secteur tertiaire soient faiblement tournées vers les
activités des secteurs primaire et secondaire. On note que les industries en place demeurent
faiblement intégrées à l’économie. Elles dépendent en général de l’extérieur pour leur
approvisionnement en matières premières et en biens intermédiaires et utilisent très peu de
ressources locales. Les activités du secteur tertiaire sont dominées par les services qui sont
faiblement tournés vers l’économie locale. Pour INSAE (2000),
« les secteurs de production ne sont pas suffisamment intégrés les uns aux autres. Ils
entretiennent en général des rapports beaucoup plus étroits avec l’extérieur que les
différents maillons de l’économie.», (INSAE, 2000 ; Page 85).
Cette faible articulation entre les secteurs de l’économie est de nature à limiter les
effets des IDE aux seuls secteurs qui les reçoivent. Ce qui limite par conséquent l’ampleur de
l’effet.
Les résultats liés aux effets d’entraînement indiquent quant à eux, que les IDE
exercent un effet d’éviction sur l’investissement domestique, ne favorisent pas les
exportations et n’améliorent pas le capital humain.
2- Effet des IDE sur l’investissement domestique au Bénin
Les résultats des estimations indiquent que les IDE exercent un effet d’éviction sur
l’investissement domestique. Cet effet d’éviction peut être le reflet de l’éviction subie par les
entreprises locales dans l’accès au crédit. En effet, les FMN grâce à la supériorité de leurs
garanties et de leur rentabilité, bénéficient d’un accès plus facile aux banques locales, au
détriment des entreprises locales. L’effet d’éviction peut également être expliqué par le fait
que les FMN présentes dans le pays suivent une stratégie horizontale c’est-à-dire qu’elles
adoptent une stratégie visant la couverture du marché local. Ce qui est de nature à réduire les
parts de marchés disponibles pour les entreprises locales. Aussi, vu la taille de ces FMN, des
barrières à l'entrée sont certainement établies pour décourager l'entrée de nouvelles entreprises
et provoquer la sortie d’autres. En effet, les FMN adoptent souvent ces genres de stratégies
20
Cette moyenne est calculée par les auteurs à partir des données du « World Development Indicators, 2008 ».
60
pour assurer le monopole du marché local. L’effet d’éviction peut également s’expliquer par
la presque absence des entreprises locales dans certains secteurs autrefois occupés par ces
dernières. Par exemple, le secteur industriel fut dominé avant 1990 par les entreprises
publiques et parapubliques. Avec la libéralisation économique intervenue dans les années
1990, la plupart de ces entreprises ont été cédées à des repreneurs étrangers. Le secteur
industriel ayant de faibles liens avec l’économie locale, les investissements réalisés par les
FMN n’entraînent pas l’investissement privé local. D’après la CNUCED (2005), les IDE
intervenus dans ce secteur n’ont pas réussi à entraîner le secteur industriel local. En effet le
secteur industriel qui a largement profité des IDE lors des privatisations demeure encore
fragile. On y note presque l’absence d’entreprises locales. Ce qui est de nature à limiter les
effets d’entraînement sur le secteur industriel local, limitant ainsi l’investissement privé local
dans le secteur. Les positions occupées par la part des importations des biens d’équipements
dans le total des importations semblent confirmer la fragilité du secteur industriel. En effet les
importations de biens d’équipements passent de la 1ère position en début des années 1960 pour
occuper la 2ème position durant les années 1970. De 1979 jusqu’en 1993 ce groupe de produits
a occupé la 3ème voir la 4ème position. A partir de 1994 jusqu’en 1999 il a occupé
successivement la 1ère et la 2ème place (INSAE, 2000). Dans le secteur des
télécommunications, on ne note actuellement que la présence d’un seul opérateur privé
béninois. Cependant l’absence des opérateurs nationaux dans certains secteurs de l’économie,
n’est pas que la conséquence d’un effet d’éviction. On note en général un manque de culture
entrepreneuriale des acteurs privés nationaux et un goût pour des initiatives de court terme.
Selon CNUCED (2005), le monde des affaires au Bénin semble être caractérisé par une
certaine vision à court terme. Ce phénomène est confirmé par le poids important du marché de
réexportation. Par ailleurs, certains faits amènent à croire que les IDE ont exercés un effet
d’entraînement sur l’investissement domestique dans certains domaines. En effet depuis la
libéralisation financière qui s’est traduite par l’arrivée des banques étrangères, le niveau de
l’investissement domestique et de l’épargne domestique n’ont cessé de s’améliorer. D’après
les statistiques du « World development indicators, 2008 », la part des investissements
domestiques dans le PIB passe de 8,7% du PIB en 1985 à 13, 4% en 1990. Il atteint 17,2% du
PIB en 1995 et parvient en 2005 à 18,2% du PIB. Le taux d’épargne quant à lui passe de 4,1% du PIB en 1985 à 2,2% en 1995 pour atteindre 12,5% en 2005. L’arrivée des banques
étrangères semble avoir communiqué un nouveau dynamisme au secteur bancaire béninois qui
avait connu un effondrement avec la crise économique des années 1980. Les prestations du
secteur bancaire béninois se sont sûrement améliorées à travers les effets d’imitation suite à
61
l’afflux des IDE dans ce secteur. Selon la CNUCED (2005), en dehors de la première banque
installée et contrôlée par les intérêts suisses (la Financial Bank en 1988), plusieurs banques se
sont établies. Il s’agit notamment de la Bank of Africa, de l’Ecobank, de la Banque
Internationale du Bénin, etc. Ce nouvel environnement bancaire a certainement eu un impact
positif sur le niveau de l’investissement domestique et de l’épargne nationale. On note aussi
de plus en plus d’efforts réalisés pour améliorer la qualité des infrastructures notamment les
infrastructures routières, de télécommunication et d’énergie. A travers le Programme
d’Investissements Publics (PIP), l’Etat améliore le niveau et la qualité des infrastructures. Les
investissements publics réalisés dans ce cadre, visent en partie l’extension de la capacité de
production du pays et sont destinés à créer un environnement économique favorable à
l’investissement privé dont les IDE. Les IDE ont aussi suscité de nouveaux investissements
dans les secteurs dans lesquels ils sont intervenus. On assiste depuis 1990 à la création de
nouvelles sociétés surtout dans les secteurs qui reçoivent les IDE. Il s’agit surtout des secteurs
des banques, des assurances, et des Nouvelles Technologies de l’Information et de la
Communication (NTIC). Ces sociétés reçoivent la participation des investisseurs locaux, et
parfois sont créées par ceux-ci. On note également l’émergence d’activités secondaires qui se
greffent autour des secteurs qui enregistrent les IDE. Il s’agit par exemple du secteur des
télécommunications et des nouvelles technologies, qui ayant reçu ces dernières années
d’importants IDE s’est vu greffer un nombre important d’activités de commercialisation, de
prestation de services et autres.
3- Effet des IDE sur les exportations au Bénin
Les résultats des estimations indiquent que les IDE ne favorisent pas les exportations
au Bénin. Ceci peut s’expliquer par non seulement la faible présence des IDE dans les
exportations béninoises mais aussi par l’absence de FMN dont la production est réellement
tournée vers les exportations. En effet, la part dans les exportations totales, des exportations
auxquelles participent les FMN demeure faible. Les exportations béninoises restent dominées
en partie par le coton qui représente 70 à 80% des exportations (CNUCED, 2005). Selon la
CNUCED (2005) les IDE ont joué un rôle positif dans les exportations béninoises, mais leurs
productions ont été en grande partie destinées à satisfaire la demande locale. Les FMN
présentes dans les exportations béninoises interviennent principalement dans les secteurs des
textiles, de l’agroalimentaire et du tabac. Une enquête réalisée par la CNUCED citée par
Demate (2006), montre que sur la période 1993-2001 les exportations des FMN dans le
secteur des textiles ont connu une baisse de 9%. Par contre les exportations des secteurs du
62
tabac et de l’agro-alimentation connaissent une hausse sur la période. Les exportations du
tabac passent de 6% en 1993 à 8% en 2001 et celles de l’agro-alimentation de 28% en 1993 à
35% en 2001.
Le commerce béninois a néanmoins toujours fonctionné (hormis la période 19741987) selon les règles de l’économie libérale (INSAE, 2000). Des textes subséquents
définissent les différents acteurs ainsi que les rapports entre les structures nationales chargées
d’animer la vie commerciale. Ce qui fait l’originalité du commerce béninois, c’est l’ampleur
du commerce de transit avec les pays voisins, commerce essentiellement fondé sur la
« réexportation ». Au plan interne, l’examen du dispositif réglementant le commerce extérieur
du Bénin fait apparaître une abondance de textes codifiant les activités d’importations, alors
que très peu de textes réglementaires portent sur les activités d’exportations. Cette
insuffisance des textes dans le domaine de l’exportation traduit une plus grande liberté offerte
aux exportateurs et par conséquent révèle la préoccupation des autorités à faciliter
l’exportation des produits nationaux.
4- Effet des IDE sur le capital humain au Bénin
Les résultats indiquent que les IDE n’améliorent pas le capital humain au Bénin.
L’éducation, les activités de formation et le turn-over ont été considérés dans la littérature
économique comme les principaux mécanismes à travers lesquels les IDE contribuent à
l’accumulation du capital humain (Lahimer, 2006). Le niveau d’éducation demeure encore
faible au Bénin. Selon la CNUCED (2005), le taux d’illettrisme avoisine 60% contre une
moyenne de 41% en Afrique Subsaharienne. L’enseignement technique et professionnel
réputé très crucial pour le développement des secteurs modernes n’est pas développé et
souffre de nombreux dysfonctionnements. Selon une étude réalisée par l’OCDE (2008), la
formation technique et professionnelle actuelle au Bénin ne répond pas encore aux besoins de
l’économie nationale. Selon ces auteurs, cette formation est trop orientée vers la délivrance de
diplômes permettant la poursuite des études et insuffisamment vers des formations
qualifiantes permettant d’aborder le marché de l’emploi avec des chances d’insertion. Le
sous-équipement des établissements, l’absence de matières adéquates, et l’insuffisante
qualification professionnelle des enseignants expliquent en partie d’après eux ces
dysfonctionnements. Les autres ordres d’enseignement connaissent eux aussi des difficultés.
Les infrastructures disponibles et le recrutement des enseignants ne répondent pas encore aux
besoins des effectifs scolarisés posant un problème de qualité de l’enseignement dispensé.
63
Selon une étude réalisée par le PNUD (2006) sur les stratégies pour la réalisation des
objectifs des OMD, les effectifs scolaires du primaire ont plus que doublé entre 1994 et 2004.
Cependant, bien que le nombre d’écoles ait presque doublé, passant de 2.984 à 5.930 entre
1994 et 2004, l’état des infrastructures et du mobilier ne permet pas à la plupart des écoles
primaires d’atteindre les normes requises.
Au niveau de l’enseignement secondaire, on assiste depuis 1992 à une expansion du
premier cycle. Selon une étude réalisée par la Banque mondiale (2005) sur le système éducatif
béninois, les effectifs dans le secondaire sont passés dans le public de 66.000 élèves en 1993,
à 142.000 élèves en 1999, et à 208.000 en 2004. La priorité accordée par le pays au cours de
la dernière décennie à l’enseignement primaire dans un contexte global de restriction
budgétaire imposé par les Programmes d’Ajustement Structurel (PAS) n’a pas permis aux
ressources réservées à l’enseignement secondaire de suivre le rythme de croissance des
effectifs. Ce qui a considérablement détérioré les conditions d’enseignement. Le rapport
élève-maître s’est dégradé et les établissements ont été obligés de faire appel à des
enseignants vacataires dans une proportion devenue largement majoritaire. Ce qui ne garantit
pas la qualité de l’enseignement dispensé.
La situation n’est guère reluisante dans l’enseignement supérieur. En 2004, pour un
effectif de 30.267 étudiants dans les facultés sur le campus d’Abomey-Calavi, on ne note
qu’environ 5.000 places disponibles, soit un déficit d’environ 25.000 places. Le ratio
étudiants/enseignant est évalué à 48. Ce ratio s’est dégradé puisqu’il était de 30 en 1999
pendant que la moyenne des pays d’Afrique francophone est de 18 et de 15 pour les
anglophones au cours de la même période (Banque mondiale, 2005). Cependant il est à
reconnaître que des progrès considérables ont été réalisés ces dernières décennies à tous les
niveaux du système éducatif.
L’examen des scolarisations sur la base des taux bruts de scolarisation, permet
d’observer ces progrès. Selon la Banque mondiale (2005), le TBS qui était de 50 % pour le
primaire en 1970 est passé à 68% en 1980, 71% en 1992, 81% en 1999 et enfin 93% en 2004.
Ces performances demeurent cependant en dessous de l’objectif de 107% souhaité dans le
cadre des OMD. Des progrès ont été aussi enregistrés dans l’enseignement secondaire où le
TBS, qui se situait autour de 12% en 1992, est passé à 19% en 1999 pour atteindre 27% en
2004. Dans le supérieur enfin, on comptait 200 étudiants pour 100.000 habitants en 1992 et
350 en 1999. En 2004 cet indicateur est passé à 565. L’éducation a semblé bénéficier ces
dernières années de la part des populations d’une attention particulière. D’après Grier (2001),
64
les investissements privés sont une locomotive de la croissance, mais aussi ils sont souvent
corrélés avec une amélioration de la productivité et une augmentation des exigences en
matière de formation et d’éducation. Cela incite la population locale à opter pour l’éducation
plutôt que le travail précaire. Ce qui se traduit par une amélioration du stock et de la qualité
du capital humain.
Concernant les activités de formation, on note que très peu d’entreprises au Bénin
offrent des formations professionnelles à leurs employés. Les entreprises locales souvent de
petites tailles éprouvent des difficultés financières à assurer une formation interne des
travailleurs (CNUCED, 2005). Selon une enquête réalisée par la Banque mondiale citée par
Demate (2006) sur le climat des investissements au Bénin, moins d’un cinquième des firmes
au Bénin fournissent une formation professionnelle à leurs employés. Ce qui place le Bénin
loin derrière d’autres pays africains. Sur un échantillon de sept pays, la proportion de firmes
fournissant une formation à leurs employés au Bénin est seulement supérieure à ce que
pratiquent les entreprises en Erythrée. L’effet des IDE sur la formation du capital humain se
produit surtout à travers les transferts de compétences. L’absence de mécanismes pouvant
favoriser les transferts de compétences des FMN aux entreprises locales constitue un autre
facteur limitant l’effet des IDE sur la formation du capital humain. La quasi absence
d’entreprises locales capables de concurrencer les FMN étrangères ne favorisent pas les
transferts de compétences. Dans le secteur industriel, on note la presque absence d’entreprises
locales ; c’est pourtant le secteur qui a le plus bénéficié des IDE lors des privatisations. Ce qui
ne favorise pas les effets d’imitation nécessaires aux transferts de technologies dans ce
secteur. Par contre la présence d’entreprises locales et étrangères dans certains secteurs
notamment ceux des banques et des télécommunications semble favoriser les transferts de
technologies. Pour la CNUCED (2005),
« les IDE semblent avoir eu un impact limité sur le transfert de compétences au Bénin,
à l’exception du secteur des NTIC et du secteur bancaire où le phénomène a été plus
marqué.», (CNUCED, 2005 ; page13).
La présence d’employés locaux dans certaines entreprises étrangères peut, elle aussi,
favoriser les transferts de compétences. Le maintien en général partiel mais important des
salariés des anciennes entreprises publiques acquises par les investisseurs étrangers laisse
présager un certain transfert de compétences. Selon une enquête réalisée par la CNUCED sur
les performances des entreprises privatisées, on note que l’effectif des nationaux dans le
personnel de ces entreprises a connu une hausse. Cet effectif est estimé à 42% en 2000 et à
65
46% en 2001 (CNUCED, 2005). Le personnel local a certainement acquis de nouvelles
compétences. L’acquisition de ces nouvelles compétences reste conditionnée à sa
participation aux tâches qualifiées au sein de ces entreprises.
SECTION 2 : Enseignements et recommandations
Au terme de cette étude il se dégage un certain nombre d’enseignements qui implique
des recommandations.
PARAGRAPHE 1 : Enseignements
Cette étude a eu pour principal objectif d’analyser les effets des IDE sur la croissance
économique. De façon spécifique, elle a évalué la contribution des IDE à la croissance
économique et déterminé ses effets d’entraînement sur certains déterminants de la croissance
à savoir l’investissement domestique, les exportations et le capital humain. Nous présentons
dans ce paragraphe les enseignements qui se dégagent de cette étude.
A- Enseignements tirés de l’analyse de la contribution des IDE à la croissance
économique au Bénin
Le problème de la contribution des IDE à la croissance économique du Bénin paraît
d’une importance capitale. Les ressources domestiques insuffisantes ne permettent pas
d’assurer une croissance économique satisfaisante au pays. Le recours aux IDE s’avère
nécessaire pour combler non seulement le déficit de financement mais aussi pour profiter des
effets catalyseurs qu’ils induisent sur la croissance économique. Ainsi, pendant que le pays
s’active à attirer de nouveaux flux, la maîtrise des effets tangibles de ceux-ci sur la croissance
économique se révèle très déterminante. Les travaux empiriques sur le sujet sont parvenus à
des résultats divergents. Tandis que certains trouvent un effet positif des IDE sur la croissance
économique, d’autres trouvent un effet négatif ou ne trouvent aucun effet. A l’issue d’une
analyse économétrique basée sur un modèle à équations simultanées, nous sommes parvenus
à la conclusion que les IDE contribuent positivement à la croissance économique au Bénin et
qu’un accroissement de 1% des flux d’IDE provoque une augmentation de 0,023% du PIB.
Cette contribution positive des IDE à la croissance économique a été justifiée par la
participation des IDE à la production dans certains secteurs de l’économie. Il se dégage de
cette analyse les enseignements suivants :
66
- Les IDE contribuent positivement et de façon significative à la croissance économique au
Bénin.
- La contribution des IDE à la croissance économique est relativement faible. Le faible
pouvoir catalyseur des IDE et la faible articulation des secteurs de l’économie limite
l’ampleur de l’effet.
B- Enseignements tirés de l’analyse des effets des IDE sur certains déterminants clés de
la croissance
De nombreux effets d’entraînement ont été associés aux IDE dans la littérature. Il a été
essentiellement abordé dans cette étude, l’effet des IDE sur l’investissement domestique, sur
les exportations et sur le capital humain. Les travaux empiriques mettent en évidence un effet
d’entraînement ou un effet d’éviction des IDE sur les investissements domestiques, un effet
positif des IDE sur les exportations et le capital humain. A l’issue d’une analyse
économétrique basée sur un modèle à équations simultanées, il a été mis en évidence un effet
d’éviction des IDE sur l’investissement domestique et un effet neutre sur les exportations et
sur le capital humain. L’effet d’éviction des IDE sur l’investissement domestique s’explique
surtout par les difficultés d’accès au crédit des entrepreneurs locaux au profit des investisseurs
étrangers. L’effet neutre des IDE sur les exportations quant à lui se justifie par la faible
présence des FMN dans les exportations béninoises et par l’absence des FMN dont la
production est réellement tournée vers les exportations. Enfin la non contribution des IDE à
l’amélioration du capital humain a été imputée à la faible capacité d’absorption de l’économie
béninoise. Il se dégage de l’analyse des effets d’entraînement des IDE au Bénin les
enseignements suivants :
- L’IDE constitue un déterminant important de la croissance économique au Bénin. Au-delà
de son effet multiplicateur sur la croissance, les IDE influencent également certains
déterminants clés de la croissance.
- Les IDE exercent un effet d’éviction sur l’investissement domestique.
- Le secteur industriel local ne subit presque pas les effets d’entraînements des IDE. Ce
secteur a reçu la majeure partie des IDE lors des privatisations. Cependant on note la quasi
absence d’entreprises locales dans ce secteur.
- Les IDE ne favorisent pas les exportations béninoises. On ne note pas encore la présence de
FMN dont la production est réellement tournée vers les exportations.
67
- Les IDE ne contribuent pas à la formation du capital humain au Bénin. L’économie
béninoise dispose d’une faible capacité d’absorption. Ce qui limite le transfert de
compétences.
PARAGRAPHE 2 : Recommandations et limites de l’étude
Nous présentons dans ce paragraphe les recommandations ainsi que les limites de
l’étude.
A- Recommandations
Les enseignements tirés de cette étude des effets des IDE sur la croissance économique
au Bénin nous amènent à formuler un certain nombre de recommandations. Nous jugeons
nécessaires ces recommandations pour non seulement pérenniser la croissance économique
mais aussi l’accentuer de façon à réaliser les objectifs initiaux de réduction de moitié de la
pauvreté à l’horizon 2015.
Vu qu’on peut s’assurer de la contribution positive des IDE à la croissance
économique, toute mesure visant l’apport de nouveaux IDE paraît efficiente. L’Etat devra
alors s’évertuer à améliorer le cadre de l’investissement afin de rendre plus compétitive
l’économie béninoise en matière d’attraction des IDE. Pour ce faire, l’Etat devra encourager
la transparence au sein de l’administration publique ; simplifier les conditions nécessaires
pour l’enregistrement des entreprises et des licences ; lutter activement contre les facteurs
contribuant à la lenteur administrative ; créer de nouvelles infrastructures routières,
ferroviaires, portuaires ; faciliter l’accès au foncier ; réduire le niveau de pression fiscale ;
améliorer la qualité des services judiciaires et penser à créer un organe qui va débattre des
litiges commerciaux.
Les liens entre les différents secteurs de l’économie devront être renforcés afin de
faciliter la dissipation des effets d’entraînement des IDE dans toute l’économie. De nouvelles
filières agricoles devront être créées pour diversifier la production du secteur primaire. L’Etat
pourra par exemple faire la promotion des IDE tournés vers le secteur primaire qui est le
deuxième secteur le plus dynamique de l’économie derrière le secteur tertiaire. Concernant le
secteur secondaire, il urge de promouvoir la création d’industries moins extraverties capables
de valoriser les produits du secteur primaire. Enfin les activités du secteur tertiaire devront
être plus tournées vers le secteur primaire et le secteur secondaire.
68
Il découle également des effets d’entraînement induits par les IDE sur l’économie
béninoise un certain nombre de recommandations qui se présente comme suit :
Les IDE doivent davantage être intégrés dans les politiques de
développement
économique du pays. La maîtrise de l’incidence de ce type d’investissement sur toute
l’économie paraît très importante. Une analyse plus approfondie des effets d’entraînements
s’avère nécessaire.
Les IDE étant un moyen important pour stimuler l’investissement domestique
notamment l’investissement privé local, l’Etat devra créer les conditions favorables pour
éviter qu’ils évincent l’investissement local. Afin de favoriser un effet d’entraînement des
IDE sur l’investissement domestique, l’Etat doit s’efforcer de créer les conditions favorables à
l’investissement privé national. Il s’agit par exemple de faciliter les conditions d’accès aux
crédits, réduire le poids du marché informel, améliorer les taux de réalisation des
investissements publics qui demeurent encore faibles. Cependant la création des entreprises
locales nécessite avant tout un changement de mentalité des opérateurs économiques sur les
questions entrepreneuriales. L’Etat devra aussi promouvoir des IDE qui entretiennent des
relations input-output avec le secteur privé local afin de stimuler l’investissement local.
Le tissu industriel national devra être renforcé. A cet effet l’Etat doit mener une
politique sélective des IDE en n’admettant par exemple dans le secteur industriel que des IDE
ayant de fortes capacités industrialisantes. L’Etat doit également promouvoir la création
d’industries locales. Cependant, afin de favoriser les effets d’imitation, l’écart technologique
entre les industries locales et les FMN étrangères ne doit pas être trop grand.
Une politique de diversification des exportations doit être mise en œuvre. Des efforts
de promotion des IDE doivent être poursuivis, en particulier des investissements réellement
orientés vers l’exportation. A ce sujet, l’accès privilégié aux marchés américain et européen
dont bénéficie la plupart des produits béninois en vertu de nombreux accords régionaux et
multilatéraux (notamment l’UEMOA, l’Accord de Cotonou, certains accords de l’OMC et
l’AGOA) offre des possibilités importantes.
Une politique proactive en matière d’éducation et de formation professionnelle devra
être adoptée pour faciliter le transfert de compétences. Le Taux Brut de Scolarisation étant
faible, l’Etat devra s’efforcer de l’améliorer. La réalisation d’un tel objectif passe par une
amélioration du taux de transition du CM2 à la 6è. Cet objectif pourrait aussi passer par une
politique de gratuité de l’écolage jusqu’à la fin du cycle secondaire, suivie bien attendu des
69
mesures d’accompagnement nécessaires. L’Etat devra également mettre en œuvre des droits
de propriété intellectuelle et renforcer la coopération avec le secteur privé afin d’améliorer à
terme l’effet des IDE en matière de transfert de compétences.
B- Limites de l’étude
Cette étude a permis d’appréhender les effets des IDE sur la croissance économique.
Elle a été réalisée avec un effort d’endogénéisation des déterminants de la croissance. Elle
offre quelques éléments pour orienter les politiques publiques en matière d’IDE en vue de
bénéficier de leurs multiples avantages. Cependant elle présente certaines limites.
Le manque de données n’a permis d’appréhender que très peu d’effets d’entraînement
des IDE. Par exemple, les effets sur l’emploi, sur les salaires, sur le transfert de technologie
n’ont pas pu être analysés. La connaissance de ces effets peut permettre d’établir un circuit
économique des effets des IDE sur la croissance économique.
Cette étude n’a pas abordé les effets des IDE sur la production de chaque secteur de
l’économie. Une analyse sectorielle de ces effets paraît importante pour affiner les
recommandations.
La variable utilisée comme proxy du capital humain ne permet pas d’appréhender le
capital humain dans sa grandeur. Le résultat obtenu tient certainement à la faiblesse du taux
brut de scolarisation au secondaire utilisé comme proxy du capital humain. Les statistiques
indiquent que depuis l’indépendance, ce taux n’a jamais excédé 30%. Le réel effet des IDE
sur le capital humain n’a pas pu être établi. Une analyse plus approfondie sur ce sujet s’avère
nécessaire.
Cette étude n’a pas permis de mesurer le réel effet des IDE sur la croissance des
exportations. Vu que les IDE ne participent pas aux exportations du secteur primaire, une
analyse des effets des IDE sur les exportations des produits manufacturés et semi
manufacturés serait plus intéressante.
Une autre limite importante de cette étude, est que les données utilisées dans les
estimations ne proviennent pas toutes de la même source. Toutes les données proviennent des
statistiques de la Banque mondiale à l’exception de l’indice des droits politiques et du taux de
change effectif réel. En effet, il est souhaité que l’ensemble des données utilisées dans une
estimation provienne de la même source afin de minimiser les biais dûs aux erreurs de
mesure.
70
Dans la perspective d’une meilleure connaissance des effets des IDE sur la croissance
économique au Bénin, les futures recherches pourront intégrer les quelques limites identifiées
pour cette étude.
71
Conclusion
Depuis près de trois décennies, les gouvernements des PED sont entrés dans une
concurrence accrue en vue d’attirer les flux d’IDE sur leurs territoires. Cet engouement des
PED envers les IDE tient à diverses raisons : l’accumulation du capital, la promotion des
exportations, la création d’emplois, la possibilité de diffusion technologique dans le tissu
industriel local que les IDE favorisent. Les avis sont cependant partagés dans les travaux
empiriques quant aux effets produits par les IDE sur l’économie du pays d’accueil. Cette
étude a permis de comprendre les réels effets produits par les IDE sur l’économie béninoise.
A cet effet nous avons eu à tester deux hypothèses. La première est relative à l’analyse de la
contribution des IDE à la croissance économique et la seconde à l’analyse des effets
d’entraînement induits par ceux-ci sur un certain nombre de déterminants clés de la
croissance. Cette analyse a utilisé des séries temporelles sur la période 1970-2005. Un modèle
à équations simultanées a été utilisé pour tester ces hypothèses. Ce modèle a été conçu de
manière à prendre en compte les interactions qui peuvent se développer entre les variables
endogènes dont les IDE. L’estimation du modèle a été réalisée successivement par les 2MC et
les 3MC dont les résultats se sont révélés plus concluants. Les différents résultats confirment
globalement les prévisions de la littérature économique.
A l’issue de l’analyse économétrique, la première hypothèse, celle relative à la
contribution positive des IDE à la croissance économique a été vérifiée. Les IDE contribuent
de façon positive et significative à la croissance économique au Bénin. Les résultats des
estimations indiquent qu’une augmentation de 1% des IDE entraîne une augmentation du PIB
de 0,023%. La deuxième hypothèse relative aux effets d’entraînement des IDE n’est pas
vérifiée. En effet, les résultats des estimations indiquent un effet d’éviction des IDE sur les
investissements domestiques et un effet neutre sur les exportations et sur le capital humain. Eu
égard à ces résultats il a été formulé un certain nombre de recommandations dont les plus
importantes sont l’amélioration des politiques d’attractivité des IDE et le renforcement des
capacités d’absorption de l’économie béninoise afin d’accroître la contribution des IDE à la
croissance économique et de favoriser les effets d’entraînement. Un certain nombre de limites
a été relevé. Celles-ci n’entachent en rien la crédibilité des résultats de cette étude. Elles
constituent simplement des éléments d’approfondissements du cadre d’analyse et méritent
d’être prises en compte par d’autres travaux de recherche. Cette étude s’achève en ouvrant la
voie aux critiques et suggestions utiles pour son amélioration.
72
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79
Annexes
80
Annexe 1 : Liste des privatisations ayant eu comme repreneurs des investisseurs étrangers
entre 1989 et 2003
Année
Compagnie
Secteur
1990
SOBETEX
Textile
1990
MANUCIA
Tabac
1991
SONACI
Ciment
1991
SCB
Ciment
1991
Abattoirs
de Cotonou
Agroalimentaire
1992
1994
La
Béninoise
SEB
Boissons
Agroalimentaire
1997
SONICOG
Huileries
Montant
($US)
Type de privatisation
521 949
Rachat de 49%des actions
détenues
par l’Etat, 20%
des actions réservées aux
nationaux
2 546 816
Privatisation à 100%
7 857 001
Privatisation à 100%, 20% du
capital réservé aux nationaux
2 035 972
Rachat de 50% des actions
détenues par l’Etat, 25% du
capital réservé aux nationaux
9 717 138
Contrat résilié
Castel/ BGI
(France)
Hydrochem
(France)
14 455 400
Cession d’actifs, 20% du
capital réservé aux nationaux,
5% aux salariés, 8% à l’Etat
SIFCA (Côte
d’Ivoire)
9 365 471
Repreneur
Groupe Shaefer
(France)
Rothmans
international
(Grande Bretagne)
SCANCEM
(Norvège)
Groupe Amida
(France)
Agroplus (France)
666 318
Liquidation avec cession
d’actifs
Cession d’actifs de 5 huileries
et une savonnerie
1997
SONICOG
Huileries
L’Aiglon (Suisse)
1 860 138
1999
CCO
Ciment
3 331 590/an
2003
CSS
Sucrerie
1 850 884/an
Location -gérance
2003
Bénin
Marina
Hôtel
Hôtellerie
Groupe SCBLafarge (France)
Groupe complant
(Chine)
Groupe BMD
(Espagne)
Cession d’actifs, centre de
stockage et d’embarquement
des huiles
Location-gérance d’un
complexe sucrier intégré
925 442/an
Location -gérance
Source : Ministère d’Etat du Bénin, Cellule des opérations de dénationalisation, 2004
81
Annexe 2
: Présentation des différentes variables et leurs sources
1- Source des variables
Variables
IDE
ID
EXPOR
PIB
ED
DEDU
POPA
KH
Unités
Sources des données
Millions de dollar
US
World Development
Indicators 2008
(WDI,BM)
Investissement Direct
Etranger
Investissement domestique
Exportation
Produit Intérieur Brut
Epargne domestique
Dépense d’éducation
Population active
En millions
Capital humain
Pourcentage
TXCHGE
Taux de change effectif réel
IDP
Indice du droit politique
Indice
World Development
Indicators 2008 (WDI,
BM)
Direction de la Prévision
et de la Conjoncture
Freedom House
82
2- Données de l’étude
ANNEE EXPOR
IDE
PIB
ID
KH
POPA TXCHGE
DEDU
ED
IDP
1970
50,40
6,70
831,77
38,49
4,40
1,42
66,21
196,27
7,66
7,00
1971
59,21
2,80
819,32
34,24
4,40
1,46
64,31
235,53
0,80
7,00
1972
58,98
4,80
871,98
54,80
4,40
1,51
64,59
282,63
3,89
7,00
1973
79,06
3,50
904,29
66,01
4,40
1,56
63,52
339,16
14,07
7,00
1974
79,48
0,10
934,49
101,21
4,40
1,61
67,29
406,99
16,95
7,00
1975
98,33
1,89
888,74
130,65
8,50
1,66
56,03
488,39
2,82
7,00
1976
90,72
2,45
896,60
116,29
8,50
1,71
57,70
586,07
0,54
7,00
1977
121,35
3,13
941,29
133,15
11,00
1,76
54,40
703,29
0,54
7,00
1978
153,50
0,75
953,10
149,22
11,00
1,80
57,80
843,94
0,54
7,00
1979
207,79
3,57
1015,40
225,65
12,00
1,85
56,81
1012,73
0,54
7,00
1980
222,24
4,32
1084,30
212,97
15,70
1,91
56,65
1215,28
0,54
7,00
1981
205,68
2,09
1192,20
202,41
15,70
1,96
59,16
1458,33
0,54
7,00
1982
225,29
0,10
1218,80
349,95
22,10
2,02
63,12
1750,00
67,05
7,00
1983
150,77
0,01
1165,80
189,73
21,40
2,08
65,98
2100,00
0,54
7,00
1984
205,80
0,01
1258,30
134,34
20,70
2,15
74,08
3600,00
15,01
7,00
1985
247,34
0,10
1353,00
93,49
18,20
2,21
76,64
5100,00
0,54
7,00
1986
222,81
1,10
1382,40
179,90
17,00
2,28
66,41
6600,00
0,54
7,00
1987
238,54
0,10
1361,70
201,97
15,10
2,35
69,84
8100,00
0,54
7,00
1988
223,65
0,10
1408,10
253,30
15,10
2,42
76,30
9600,00
0,54
7,00
1989
202,74
62,10
1367,90
177,53
10,70
2,50
81,19
11100,00
7,63
7,00
1990
263,66
62,38
1411,80
262,19
11,90
2,59
69,37
12600,00
40,07
6,00
1991
291,99
120,78
1478,50
272,21
12,00
2,69
72,25
14100,00
36,55
2,00
1992
240,85
77,57
1537,80
223,46
13,10
2,80
72,80
15600,00
0,54
2,00
1993
291,25
1,40
1591,90
323,71
14,50
2,91
81,02
17100,00
23,76
2,00
1994
302,08
13,65
1661,50
236,01
15,00
3,03
115,95
23500,00
89,94
2,00
1995
404,93
13,33
1738,00
393,77
15,70
3,15
100,00
26200,00 134,68
2,00
1996
348,65
35,52
1834,40
377,93
16,90
3,26
94,93
29700,00
74,67
2,00
1997
346,77
27,02
1947,20
396,71
18,30
3,37
87,43
30400,00 120,70
2,00
1998
398,99
37,95
2035,60
396,82
21,00
3,48
82,07
34800,00 153,83
2,00
1999
385,36
40,69
2131,20
418,03
21,80
3,60
299,00
38300,00 115,16
2,00
2000
342,28
59,74
2254,80
426,83
21,80
3,72
293,96
44900,00 135,11
2,00
2001
360,14
43,86
2367,60
455,01
21,80
3,86
223,85
49500,00 153,52
3,00
2002
380,21
13,51
2474,10
496,13
21,80
4,01
203,65
51400,00 104,74
3,00
2003
486,75
44,73
2570,60
669,82
23,07
4,16
230,74
57600,00 212,84
2,00
2004
539,10
63,84
2650,30
738,43
22,92
4,32
242,91
70700,00 222,80
2,00
2005
577,29
53,04
2727,20
839,86
23,14
4,48
158,24
82600,00 297,65
2,00
83
Annexe 3 : Résultat de la statistique descriptive
1- Statistique descriptive des séries brutes
DEDU
ED
EXPOR
ID
IDE
IDP
KH
PIB
POPA
TXCHGE
Mean
18186.63
57.17720
252.8887
277.0053
22.46443
4.944444
14.98408
1507.277
2.601138
103.5059
Median
8850.000
14.54050
231.9135
224.5541
4.558278
7.000000
15.40000
1375.150
2.382700
72.52227
Maximum
82600.00
297.6500
577.2862
839.8613
120.7808
7.000000
23.13793
2727.200
4.480090
298.9978
Minimum
196.2741
0.540000
50.39500
34.24386
0.010497
2.000000
4.400000
819.3200
1.417857
54.40099
2.425395
Std. Dev.
22254.48
77.60551
135.2364
192.3709
29.44625
6.088306
573.2787
0.906064
70.32384
Skewness
1.298251
1.386978
0.458633
1.167774
1.417049 -0.348674 -0.361565
0.702029
0.531629
1.721438
Kurtosis
3.785536
4.162102
2.707469
4.082512
4.603860
1.158411
2.044103
2.356154
2.085206
4.557571
Jarque-Bera
11.03833
13.56797
1.390428
9.939920
15.90672
5.816617
2.154987
3.578875
2.951047
21.41914
Probability
0.004009
0.001132
0.498968
0.006943
0.000351
0.054568
0.340448
0.167054
0.228659
0.000022
Sum
654718.6
2058.379
9103.994
9972.192
808.7196
178.0000
539.4268
54261.98
93.64095
3726.211
Sum Sq. Dev.
1.73E+10
210791.5
640111.1
1295230.
30347.85
205.8889
1297.361
11502698
28.73331
173090.5
Observations
36
36
36
36
36
36
36
36
36
36
2-Statistique descriptive des séries loguées
LDEDU
LED
LEXPOR
LID
LIDE
LIDP
LKH
LPIB
LPOPA
LTXCHGE
2.250995
5.360046
5.370438
1.409199
1.442169
2.594106
7.250925
0.897982
4.484164
2.676421
5.445956
5.414105
1.515537
1.945910
2.734178
7.226304
0.868117
4.283887
5.695918
6.358338
6.733237
4.793977
1.945910
3.141473
7.911031
1.499643
5.700436
-0.616186
3.919892
3.533507 -4.556678 0.693147
1.481605
6.708475
0.349147
3.996382
2.421437
0.646595
0.774205
0.531745
0.368716
0.344721
0.514321
-0.076878
-0.701502 -0.533756 -0.735421 -0.389159 -1.088820 0.235402
0.134602
1.301331
1.354312
2.631256
2.942022
2.596646
1.205210
3.107559
1.919693
1.805762
3.286787
Jarque-Bera
4.097894
3.156585
1.714414
3.489102
5.740577
7.130523
2.083082
2.248013
10.28414
Probability 0.209281
0.128871
0.206327
0.424346
0.174723
0.056683
0.028290
0.352910
0.324975
0.005846
81.03581
192.9617
193.3358
50.73116
51.91810
93.38780
261.0333
32.32737
161.4299
205.2175
14.63296
20.97876
236.9314
12.72682
9.896344
4.758308
4.159133
9.258430
36
36
36
36
36
36
36
36
36
8.599848
Mean
9.084569
Median
11.32176
Maximum
5.279512
Minimum
1.915024
Std. Dev.
2.601820
0.603012
-0.277719
Skewness
1.666986
Kurtosis
3.128154
Sum
Sum Sq. Dev.
Observations
309.5945
128.3561
36
84
Annexe 4
: Résultats des tests de stationnarité de Dickey-Fuller Augmenté
 ADF sur LDEDU
Null Hypothesis: D(LDEDU) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=9)
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values:
t-Statistic
Prob.*
-3.626776
0.0103
1% level
-3.639407
5% level
-2.951125
10% level
-2.614300
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LDEDU,2)
Method: Least Squares
Date: 11/17/09 Time: 10:16
Sample (adjusted): 1972 2005
Included observations: 34 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LDEDU(-1))
-0.582978
0.160743
-3.626776
0.0010
C
0.100149
0.031401
3.189339
0.0032
R-squared
0.291306
Mean dependent var
-0.000787
Adjusted R-squared
0.269160
S.D. dependent var
0.099189
S.E. of regression
0.084796
Akaike info criterion
-2.040117
Sum squared resid
0.230091
Schwarz criterion
-1.950331
Log likelihood
36.68198
F-statistic
13.15351
Durbin-Watson stat
2.080484
Prob(F-statistic)
0.000986
85
 ADF sur LEXPOR
Null Hypothesis: D(LEXPOR) has a unit root
Exogenous: Constant
t-Statistic
Prob.*
-7.202012
0.0000
1% level
-3.639407
5% level
-2.951125
10% level
-2.614300
Dependent Variable: D(LEXPOR,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:32
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LEXPOR(-1))
-1.232316
0.171107
-7.202012
0.0000
C
0.083170
0.030911
2.690655
0.0112
R-squared
0.618452
Mean dependent var
-0.002730
Adjusted R-squared
0.606529
S.D. dependent var
0.265084
S.E. of regression
0.166280
-0.693266
Sum squared resid
0.884768
Schwarz criterion
-0.603480
Log likelihood
13.78552
F-statistic
51.86897
Durbin-Watson stat
2.002558
Prob(F-statistic)
0.000000
86
 ADF sur LPIB
Null Hypothesis: D(LPIB) has a unit root
Exogenous: Constant
t-Statistic
Prob.*
-5.338196
0.0001
1% level
-3.639407
5% level
-2.951125
10% level
-2.614300
Dependent Variable: D(LPIB,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:50
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LPIB(-1))
-0.906659
0.169844
-5.338196
0.0000
C
0.032188
0.007995
4.026143
0.0003
R-squared
0.471042
Mean dependent var
0.001285
Adjusted R-squared
0.454512
S.D. dependent var
0.043531
S.E. of regression
0.032151
-3.979729
Sum squared resid
0.033078
Schwarz criterion
-3.889943
Log likelihood
69.65540
F-statistic
28.49634
Durbin-Watson stat
1.833588
Prob(F-statistic)
0.000007
87
 ADF sur LID
Null Hypothesis: D(LID) has a unit root
Exogenous: Constant
t-Statistic
Prob.*
-7.429057
0.0000
1% level
-3.639407
5% level
-2.951125
10% level
-2.614300
Dependent Variable: D(LID,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:35
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LID(-1))
-1.258606
0.169417
-7.429057
0.0000
C
0.116578
0.051104
2.281196
0.0293
R-squared
0.632989
Mean dependent var
0.007226
Adjusted R-squared
0.621520
S.D. dependent var
0.463839
S.E. of regression
0.285357
0.386870
Sum squared resid
2.605712
Schwarz criterion
0.476656
F-statistic
55.19088
Prob(F-statistic)
0.000000
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-4.576786
1.897489
88
 ADF sur LED
Null Hypothesis: LED has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic
Prob.*
-4.101145
0.0141
1% level
-4.243644
5% level
-3.544284
10% level
-3.204699
Dependent Variable: D(LED)
Date: 03/30/10 Time: 16:32
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LED(-1)
-0.652267
0.159045
-4.101145
0.0003
C
-0.279666
0.247452
-1.130181
0.2668
@TREND(1970)
0.051936
0.016061
3.233748
0.0028
R-squared
0.349345
Mean dependent var
0.045409
Adjusted R-squared
0.308679
S.D. dependent var
0.845036
S.E. of regression
0.702611
2.213789
Sum squared resid
15.79718
Schwarz criterion
2.347105
F-statistic
8.590608
Prob(F-statistic)
0.001032
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-35.74131
2.119609
89
 Régression de LED sur le temps
Dependent Variable: LED
Date: 03/30/10 Time: 16:38
Sample: 1970 2005
Included observations: 36
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.249757
0.247882
-1.007564
0.3208
@TREND
0.070134
0.012180
5.758026
0.0000
R-squared
0.493708
Mean dependent var
0.977595
Adjusted R-squared
0.478817
S.D. dependent var
1.051617
S.E. of regression
0.759194
2.340834
Sum squared resid
19.59677
Schwarz criterion
2.428807
F-statistic
33.15487
Prob(F-statistic)
0.000002
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-40.13501
1.240015
90
 ADF sur le résidu de LED
Null Hypothesis: LEDTR has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-4.213282
0.0001
1% level
-2.632688
5% level
-1.950687
10% level
-1.611059
Dependent Variable: D(LEDTR)
Date: 03/30/10 Time: 14:02
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LEDTR(-1)
-0.653391
0.155079
-4.213282
0.0002
R-squared
0.342438
Mean dependent var
-0.024725
Adjusted R-squared
0.342438
S.D. dependent var
0.845036
S.E. of regression
0.685241
2.110062
Sum squared resid
15.96487
Schwarz criterion
2.154501
Durbin-Watson stat
2.094980
Log likelihood
-35.92609
91
 ADF sur LIDE
Null Hypothesis: D(LIDE) has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-6.332375
0.0000
1% level
-2.634731
5% level
-1.951000
10% level
-1.610907
Dependent Variable: D(LIDE,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:38
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LIDE(-1))
-1.094216
0.172797
-6.332375
0.0000
R-squared
0.548534
Mean dependent var
0.020211
Adjusted R-squared
0.548534
S.D. dependent var
2.883326
S.E. of regression
1.937341
4.189481
Sum squared resid
123.8586
Schwarz criterion
4.234374
Durbin-Watson stat
2.034154
Log likelihood
-70.22117
92
 ADF sur LIDP
Null Hypothesis: D(LIDP) has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-5.151208
0.0000
1% level
-2.634731
5% level
-1.951000
10% level
-1.610907
Dependent Variable: D(LIDP,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:41
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LIDP(-1))
-0.891407
0.173048
-5.151208
0.0000
R-squared
0.445704
Mean dependent var
6.43E-18
Adjusted R-squared
0.445704
S.D. dependent var
0.290263
S.E. of regression
0.216104
-0.197147
Sum squared resid
1.541125
Schwarz criterion
-0.152254
Log likelihood
4.351504
Durbin-Watson stat
1.974240
93
 ADF sur LKHN
Null Hypothesis: LKHN has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-2.398958
0.0180
1% level
-2.636901
5% level
-1.951332
10% level
-1.610747
Dependent Variable: D(LKHN)
Date: 11/17/09 Time: 10:44
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LKHN(-1)
-0.132077
0.055056
-2.398958
0.0229
D(LKHN(-1))
0.022776
0.153237
0.148632
0.8828
D(LKHN(-2))
0.404844
0.153248
2.641758
0.0130
R-squared
0.226772
Mean dependent var
0.094592
Adjusted R-squared
0.175224
S.D. dependent var
0.304216
S.E. of regression
0.276281
0.351709
Sum squared resid
2.289931
Schwarz criterion
0.487755
Durbin-Watson stat
2.143029
Log likelihood
-2.803202
94
 ADF sur TXCHGEN
Null Hypothesis: D(LTXCHGEN) has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-5.846602
0.0000
1% level
-2.634731
5% level
-1.951000
10% level
-1.610907
Dependent Variable: D(LTXCHGEN,2)
Date: 11/17/09 Time: 10:58
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LTXCHGEN(-1))
-1.059826
0.181272
-5.846602
0.0000
R-squared
0.508300
Mean dependent var
-0.022841
Adjusted R-squared
0.508300
S.D. dependent var
0.724681
S.E. of regression
0.508156
1.512913
Sum squared resid
8.521333
Schwarz criterion
1.557806
Durbin-Watson stat
1.950109
Log likelihood
-24.71952
95
 ADF sur LPOPA
Null Hypothesis: D(LPOPA) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
t-Statistic
Prob.*
-3.610749
0.0447
1% level
-4.273277
5% level
-3.557759
10% level
-3.212361
Dependent Variable: D(LPOPA,2)
Date: 03/30/10 Time: 16:45
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(LPOPA(-1))
-0.280629
0.077720
-3.610749
0.0012
D(LPOPA(-1),2)
0.580407
0.159851
3.630917
0.0012
D(LPOPA(-2),2)
0.210949
0.182422
1.156378
0.2577
C
0.003280
0.000930
3.525616
0.0015
@TREND(1970)
3.69E-05
1.33E-05
2.777402
0.0098
R-squared
0.568129
Mean dependent var
6.01E-05
Adjusted R-squared
0.504148
S.D. dependent var
0.000653
S.E. of regression
0.000460
-12.38755
Sum squared resid
5.72E-06
Schwarz criterion
-12.15853
Log likelihood
203.2009
F-statistic
8.879651
Durbin-Watson stat
1.988484
Prob(F-statistic)
0.000104
96
 Régression de D(LPOPA) sur le temps
Dependent Variable: D(LPOPA)
Date: 03/30/10 Time: 16:27
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.012194
0.000442
27.60081
0.0000
@TREND
0.000116
2.14E-05
5.404042
0.0000
R-squared
0.469485
Mean dependent var
0.014276
Adjusted R-squared
0.453408
S.D. dependent var
0.001730
S.E. of regression
0.001279
-10.43015
Sum squared resid
5.40E-05
Schwarz criterion
-10.34128
Log likelihood
184.5277
F-statistic
29.20367
Durbin-Watson stat
0.247549
Prob(F-statistic)
0.000006
97
 ADF sur le résidu de D(LPOPA)
Null Hypothesis: LPOPATR has a unit root
Exogenous: None
t-Statistic
Prob.*
-2.985633
0.0041
1% level
-2.641672
5% level
-1.952066
10% level
-1.610400
Dependent Variable: D(LPOPATR)
Date: 03/30/10 Time: 13:48
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LPOPATR(-1)
-0.279275
0.093540
-2.985633
0.0060
D(LPOPATR(-1))
0.586547
0.159143
3.685662
0.0010
D(LPOPATR(-2))
0.249118
0.194606
1.280113
0.2114
D(LPOPATR(-3))
-0.041369
0.187428
-0.220718
0.8270
R-squared
0.569629
Mean dependent var
-5.37E-05
Adjusted R-squared
0.521810
S.D. dependent var
0.000664
S.E. of regression
0.000459
-12.41400
Sum squared resid
5.69E-06
Schwarz criterion
-12.22897
Log likelihood
196.4170
Durbin-Watson stat
2.011638
98
Annexe 5
: Résultats des estimations
1- Estimation par les Doubles Moindres Carrés
System: SYSTEM
Estimation Method: Two-Stage Least Squares
Date: 04/10/10 Time: 18:08
Sample: 1972 2005
Total system (balanced) observations 170
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C(1)
0.009789
0.005139
1.904760
0.0589
C(2)
0.016789
0.018882
0.889125
0.3755
C(3)
0.071413
0.067180
1.063013
0.2896
C(4)
0.045547
0.112532
0.404750
0.6863
C(5)
0.030064
0.024844
1.210125
0.2283
C(6)
1.192869
3.531635
0.337767
0.7360
C(7)
-0.055574
0.171569
-0.323916
0.7465
C(8)
0.031830
0.567641
0.056074
0.9554
C(9)
-0.163971
0.191515
-0.856175
0.3934
C(10)
7.027333
9.973849
0.704576
0.4823
C(11)
-0.257178
0.197647
-1.301199
0.1953
C(12)
0.002895
0.062326
0.046448
0.9630
C(13)
0.021652
0.054072
0.400434
0.6895
C(14)
-0.467068
0.398324
-1.172584
0.2430
C(15)
0.135073
0.152909
0.883353
0.3786
C(16)
-0.228617
3.830264
-0.059687
0.9525
C(17)
0.470529
0.421022
1.117588
0.2657
C(18)
0.067833
0.246243
0.275470
0.7834
C(19)
0.037922
0.040400
0.938661
0.3495
C(20)
0.954799
0.127961
7.461617
0.0000
C(21)
0.014355
0.075820
0.189330
0.8501
C(22)
-2.051960
3.609869
-0.568431
0.5707
C(23)
0.261004
0.436702
0.597671
0.5510
C(24)
0.050304
0.598184
0.084095
0.9331
C(25)
-0.169582
0.387515
-0.437614
0.6623
C(26)
-0.040906
0.226380
-0.180697
0.8569
C(27)
20.41346
29.36686
0.695119
0.4881
C(28)
-2.257547
3.213531
-0.702513
0.4835
C(29)
-0.369497
5.295790
-0.069772
0.9445
C(30)
-0.600970
1.255963
-0.478493
0.6331
C(31)
-0.801452
1.864730
-0.429795
0.6680
Determinant residual covariance
1.63E-12
Equation: D(LPIB)=C(1)+C(2)*D(LIDE)+C(3)*D(LID)+C(4)*D(LEXPOR)
+C(5)*LKHN+C(6)*LPOPATR
Instruments: C LPOPATR LEDTR D(LTXCHGEN) D(LDEDU) D(LIDP)
D(LID(-1)) D(LEXPOR(-1)) LKHN(-1) D(LIDE(-1))
99
Observations: 34
R-squared
0.292040
Mean dependent var
0.015361
Adjusted R-squared
0.165618
S.D. dependent var
0.013815
S.E. of regression
0.022204
Sum squared resid
0.013805
Durbin-Watson stat
1.958640
Equation: D(LID)=C(7)+C(8)*D(LID(-1))+C(9)*D(LIDE)+C(10)*D(LPIB)
+C(11)*LKHN+C(12)*LEDTR
Observations: 34
R-squared
0.266276
Mean dependent var
0.040871
Adjusted R-squared
0.135254
S.D. dependent var
0.126402
S.E. of regression
0.201970
Sum squared resid
1.142177
Durbin-Watson stat
1.964670
Equation: D(LEXPOR)=C(13)+C(14)*D(LEXPOR(-1))+C(15)*D(LIDE)
+C(16)*D(LPIB)+C(17)*D(LID)+C(18)*D(LTXCHGEN)
Observations: 34
R-squared
0.436038
Mean dependent var
0.029087
Adjusted R-squared
0.335331
S.D. dependent var
0.073131
S.E. of regression
0.128901
Sum squared resid
0.465237
Durbin-Watson stat
2.090348
Equation: LKHN=C(19)+C(20)*LKHN(-1)+C(21)*D(LIDE)+C(22)*D(LPIB)
+C(23)*D(LID)+C(24)*D(LDEDU)
Observations: 34
R-squared
0.582602
Mean dependent var
0.025027
Adjusted R-squared
0.508067
S.D. dependent var
0.203918
S.E. of regression
0.075852
Sum squared resid
0.161097
Durbin-Watson stat
1.554151
Equation: D(LIDE)=C(25)+C(26)*D(LIDE(-1))+C(27)*D(LPIB)+C(28)
*D(LID)+C(29)*D(LEXPOR)+C(30)*LKHN+C(31)*D(LIDP)
Observations: 34
R-squared
0.321811
Mean dependent var
0.037573
Adjusted R-squared
0.171102
S.D. dependent var
0.844297
S.E. of regression
0.970837
Sum squared resid
25.44814
Durbin-Watson stat
1.987085
100
2- Estimation par les Triples Moindres Carrés
System: SYSTEM
Estimation Method: Three-Stage Least Squares
Date: 04/10/10 Time: 18:10
Sample: 1972 2005
Total system (balanced) observations 170
Linear estimation after one-step weighting matrix
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C(1)
0.009391
0.003874
2.424210
0.0166
C(2)
0.023075
0.009096
2.536695
0.0123
C(3)
0.109462
0.021886
5.001484
0.0000
C(4)
-0.002610
0.052925
-0.049311
0.9607
C(5)
0.027892
0.016982
1.642418
0.1028
C(6)
-0.142554
0.845044
-0.168695
0.8663
C(7)
-0.074077
0.066305
-1.117213
0.2658
C(8)
-0.025813
0.221636
-0.116468
0.9075
C(9)
-0.196815
0.092392
-2.130229
0.0349
C(10)
8.453806
3.418468
2.472981
0.0146
C(11)
-0.247901
0.138872
-1.485107
0.1164
C(12)
0.009380
0.023519
0.398843
0.6906
C(13)
0.034537
0.040487
0.853047
0.3951
C(14)
-0.312406
0.233761
-1.336431
0.1836
C(15)
0.148603
0.088731
1.674760
0.0962
C(16)
-1.597182
2.748772
-0.581053
0.5621
C(17)
0.570245
0.287623
1.982614
0.0494
C(18)
-0.030333
0.125330
-0.242023
0.8091
C(19)
0.052999
0.034786
1.523594
0.1299
C(20)
0.973608
0.108514
8.972178
0.0000
C(21)
0.044208
0.064620
0.684123
0.4950
C(22)
-2.943120
3.065555
-0.960061
0.3387
C(23)
0.352953
0.369673
0.954769
0.3414
C(24)
-0.034394
0.507435
-0.067780
0.9461
C(25)
-0.364077
0.229713
-1.584923
0.1153
C(26)
0.019488
0.065664
0.296791
0.7671
C(27)
37.30311
13.30624
2.803430
0.0058
C(28)
-4.767135
1.378197
-3.458965
0.0007
C(29)
1.528379
2.524552
0.605406
0.5459
C(30)
-1.031304
0.653117
-1.579049
0.1166
C(31)
-0.267439
0.622503
-0.429619
0.6681
Determinant residual covariance
1.22E-15
Equation: D(LPIB)=C(1)+C(2)*D(LIDE)+C(3)*D(LID)+C(4)*D(LEXPOR)
+C(5)*LKHN+C(6)*LPOPATR
Observations: 34
101
R-squared
0.555099
Mean dependent var
0.015361
Adjusted R-squared
0.473295
S.D. dependent var
0.013815
S.E. of regression
0.027058
Sum squared resid
0.020500
Durbin-Watson stat
1.927756
Equation: D(LID)=C(7)+C(8)*D(LID(-1))+C(9)*D(LIDE)+C(10)*D(LPIB)
+C(11)*LKHN+C(12)*LEDTR
Observations: 34
R-squared
0.490596
Mean dependent var
0.040871
Adjusted R-squared
0.399631
S.D. dependent var
0.126402
S.E. of regression
0.233305
Sum squared resid
1.524078
Durbin-Watson stat
1.914083
Equation: D(LEXPOR)=C(13)+C(14)*D(LEXPOR(-1))+C(15)*D(LIDE)
+C(16)*D(LPIB)+C(17)*D(LID)+C(18)*D(LTXCHGEN)
Observations: 34
R-squared
0.614721
Mean dependent var
0.029087
Adjusted R-squared
0.545921
S.D. dependent var
0.073131
S.E. of regression
0.146710
Sum squared resid
0.602667
Durbin-Watson stat
2.057641
Equation: LKHN=C(19)+C(20)*LKHN(-1)+C(21)*D(LIDE)+C(22)*D(LPIB)
+C(23)*D(LID)+C(24)*D(LDEDU)
Observations: 34
R-squared
0.824786
Mean dependent var
0.025027
Adjusted R-squared
0.793497
S.D. dependent var
0.203918
S.E. of regression
0.092666
Sum squared resid
0.240434
Durbin-Watson stat
1.382977
Equation: D(LIDE)=C(25)+C(26)*D(LIDE(-1))+C(27)*D(LPIB)+C(28)
*D(LID)+C(29)*D(LEXPOR)+C(30)*LKHN+C(31)*D(LIDP)
Observations: 34
R-squared
0.395872
Mean dependent var
0.037573
Adjusted R-squared
0.261621
S.D. dependent var
0.844297
S.E. of regression
1.141610
Sum squared resid
35.18835
Durbin-Watson stat
1.954212
102
Annexes 6 : Test de significativité globale du modèle
1- Test de Wald sur la restriction des coefficients
Wald Test:
System: SYSTEM
Test Statistic
Chi-square
Value
1451.967
df
Probability
31
0.0000
Value
Std. Err.
C(1)
0.009391
0.003874
C(2)
0.023075
0.009096
C(3)
0.109462
0.021886
C(4)
-0.002610
0.052925
C(5)
0.027892
0.016982
C(6)
-0.142554
0.845044
C(7)
-0.074077
0.066305
C(8)
-0.025813
0.221636
C(9)
-0.196815
0.092392
C(10)
8.453806
3.418468
C(11)
-0.247901
0.138872
C(12)
0.009380
0.023519
C(13)
0.034537
0.040487
C(14)
-0.312406
0.233761
C(15)
0.148603
0.088731
C(16)
-1.597182
2.748772
C(17)
0.570245
0.287623
C(18)
-0.030333
0.125330
C(19)
0.052999
0.034786
C(20)
0.973608
0.108514
C(21)
0.044208
0.064620
C(22)
-2.943120
3.065555
C(23)
0.352953
0.369673
C(24)
-0.034394
0.507435
C(25)
-0.364077
0.229713
C(26)
0.019488
0.065664
C(27)
37.30311
13.30624
C(28)
-4.767135
1.378197
C(29)
1.528379
2.524552
C(30)
-1.031304
0.653117
C(31)
-0.267439
0.622503
Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0)
Restrictions are linear in coefficients.
103

Effets des Investissements Directs Etrangers sur la Croissance

Transcription

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