1.2- Méthodologie
L?évaluation se fait sur la période allant de 1980
à 2010, soit 31 ans. On a choisi 18 pays d?Afrique subsaharienne sur la
base de la disponibilité des données, mais aussi du degré
de
volatilité macroéconomique noté dans la
littérature empirique29. La plupart des données pour
ces pays étant disponibles, le panel reste néanmoins non
cylindré.
1.2.1- Spécification du modèle.
Nous allons nous servir du modèle typique
utilisé dans la littérature, et ensuite repris puis
amélioré en fonction des besoins jusqu?à la
spécification la mieux adaptée à notre travail de
Cavalcanti et al (2011). Ce modèle consiste en la régression en
panel d?une équation simple avec pour variable dépendante le
logarithme de l?investissement, capté ici par la formation brute de
capital fixe. Dans un premier temps, au lieu de prendre les données en
moyenne arbitraire de 5 ou 10 ans, et ainsi abandonner certaines observations
dans un contexte de rareté, on préfère travailler avec les
données annuelles (Serven, 2003). Ensuite, prenant en compte le niveau
d?éducation dont la variable n?est observable que sur 5 ans, on prendra
obligatoirement les données en moyenne. Le modèle se
présente ainsi qu?il suit :
Iit = f(Xit, óit) + îit
Où I est le logarithme de l?investissement privé
en ratio du PIB, X un ensemble de déterminants standard de
l?investissement comme variables de contrôle, et ó un ensemble
d?indicateurs de volatilité macroéconomique. î est le terme
d?erreur et les indices i= 123. ..N et t= 1, 2, 3. .N représente
respectivement la dimension individuelle et temporelle du panel. Serven (2003)
inclut dans le vecteur X, le PIB réel et sa valeur retardée d?une
période (effet accélérateur), le prix relatif des
importations en biens capitaux, un indice de profondeur financière et le
taux d?intérêt réel.
Ce modèle est ensuite modifié par Shioji et Khai
(2011) et Cavalcanti et al. (2011) pour saisir avec plus de précision
l?effet sur la formation de capital physique. Dans cette logique, It est
remplacé par CKt, qui représente le taux de croissance du stock
de capital physique par personne à l?année t. Shioji et Khai
(2011) mettent notamment en exergue le fait que n?étant pas
intéressé par l?étude de l?effet de convergence, on peut
exclure la variable dépendante retardée et ainsi estimer le
modèle avec les techniques standards en panel. Ensuite, En prenant en
compte l?hétérogénéité entre chaque pays et
pour saisir les effets temporellement invariants par individus, le
modèle précèdent devient alors :
29 Ces pays sont notamment le Bénin, le
Botswana, le Burkina Faso, le Burundi, le Cameroun, la Centrafrique, le Congo,
la Cote d?Ivoire, le Gabon, le Ghana, le Kenya, le Lesotho, le Mali, le Niger,
le Sénégal, le Soudan, le Togo et la Zambie
CKit = f(Xit, óit) + ui + çt +
îit
Les variables de contrôle choisis par les auteurs
précédents ne sont pas toutes pertinentes dans le contexte
subsaharien actuel. De ce fait, pour saisir avec précision les
spécificités de ces économies, le vecteur X contiendra les
variables suivantes :
Le logarithme de l?ouverture commerciale (OC) : cette variable
capte le niveau des échanges avec le reste du monde, et donc la
capacité à pouvoir importer les biens capitaux et l?expertise
pour mener à bien les projets d?investissement (Edwards, 1992). En outre
elle baisse les coûts de transaction liés à la
présence de barrières douanières, et favorise les IDE.
Le logarithme de la taille du gouvernement (TG) : il est
entendu ici que dans les pays africains, la consommation publique est surtout
utilisée à des fins de réélection et non pour
favoriser les investissements. Ceci se traduit à long par des
comportements rentiers et la corruption qui influence négativement la
formation de capital. En outre, cet indice capte également l?effet
d?éviction sur l?investissement privé.
Le logarithme de la profondeur financière (PFI), qui
représente la capacité du système financier individuel de
chaque pays à pouvoir accorder des crédits pour soutenir les
investissements ; et donc aussi le développement des microfinances
(Fowowe, 2011).
Le manque de stabilité dans les prix (ASP),
représentant un degré basique d?instabilité des prix qui
peut saisir la confiance des entrepreneurs quant à leurs
prévisions de profit (Cavalcanti et al. 2011).
La structure industrielle (STI) en logarithme : certaines
industries nécessitent plus de capital physique que d?autres, et donc
les économies avec des structures industrielles différentes
requièrent des niveaux différents de capital physique (Shioji et
Khai, 2011).
L?investissement direct étranger en provenance de
l?extérieur (IDE) en ratio du PIB, suivant Abdul et al. (2007). Il est
important de noter ici que les IDE sont préférable au taux
d?épargne en situation actuelle de grande mobilité de
capitaux.
Pour finir, on considère quatre indicateurs d?incertitude
macroéconomique :
Les volatilités du terme de l?échange (óTDE)
et du taux de change effectif réel (óTCER) : aussi
étudiées par Bleaney et Grennaway (2001) dans le cas des
économies subsahariennes,
elles constituent des proxys de l?instabilité des recettes
d?exportation et des coûts des biens d?équipement.
La volatilité de la croissance du PIB /hab. (óCPIB)
suivant Ramey et Ramey (1995) : c?est un indicateur de l?incertitude sur les
revenus, et donc la demande future.
La volatilité du taux l?inflation (óINF) comme
Varvarigos (2008) : indicateur de l?incertitude sur les couts salariaux, les
prix à la production, et donc les profits. Le tableau 1 retrace
l?évolution de ces variables pour l?ASS.
Le modèle finale est donc un panel à effets
individuels qui s?apparente dans sa spécification à celui
utilisé par Shioji et Khai (2011) pour étudier les
déterminants de l?accumulation de capital physique dans les pays d?Asie
:
CKit ã + á1óTDEit +
á2óCPIBit + á3óINFit +
á4óTCERit + â1lnTGit + â2lnOCit
+
â3lnPFIit + â4lnSTIit +
â5lnIDEit + â6ASPit + ui + çt +
îit
Où bien sir i= 1, 2, 3...N et t= 1, 2, 3...T
représente respectivement les individus (pays) et le temps. En outre, on
a CK qui représente est le taux de croissance (première
différence logarithmique) du stock de capital physique par habitant.
óTDE, óCPIB, óINF, aTCER :
respectivement les volatilités du terme de l?échange (CTDE), de
la croissance du PIB, de l?inflation et du taux de change effectif
réel.
lnTG, lnOC, lnPFI, lnIDE et lnSTI : respectivement la taille
du gouvernement, l?ouverture commerciale, le développement financier,
les investissements directs étrangers et la structure industrielle en
logarithme.
ASP : un indice de stabilité des prix, et ui et çt
sont respectivement les effets spécifiques individuels et temporels.
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