Memoire Online - Volatilité et accumulation du capital dans les économies subsahariennes

L?explication des résultats est faite en termes de vérification des signes et de la significativité des variables du modèle. Le tableau suivant récapitule les signes obtenus, en comparaison à ceux attendu de l?examen de la littérature :

A partir des résultats de notre régression, on se rend compte que nos quatre mesures de volatilité macroéconomique n?ont pas toutes des influences négatives sur le stock de capital physique par hab. la volatilité du taux d?inflation, de la croissance du terme de l?échange et du taux de change effectif réel ont des effets négatifs tandis que seul la volatilité du PIB a un impact positif.

Concernant les effets négatifs, seule la volatilité du taux de change effectif réel a un effet fortement significatif à 1%. Ceci veut tout simplement dire que l?accroissement de l?incertitude sur l?évolution du taux de change effectif réel constitue un frein à l?accumulation du capital physique en ASS. En termes plus techniques et se référant à nos résultats, une augmentation d?une unité de l?écart-type conditionnelle du taux de change effectif réel entraine une diminution de 0.011 points de pourcentage de la croissance du stock de capital physique/hab. Ce résultat avait déjà été mis en évidence par Ghura et Grennes (1993) et

Bleaney et Greenaway (2001) dans le cas des économies subsahariennes. Ghura and Grennes (1993) effectuent leurs études sur un panel de 33 pays africains sur la période 1972-1987 ; ils trouvent une corrélation partielle négativement significative entre l?instabilité du taux de change effectif réel et différents agrégats macroéconomiques. Bleaney et Greenaway (2001) sur 14 pays d?ASS trouvent le méme résultat. La volatilité du taux de change effectif réel est négativement reliée (à 1% de probabilité) à l?investissement en ratio du PIB. Ceci peut s?expliquer de plusieurs manières : premièrement, l?accroissement du taux de change effectif réel encourage les investissements dans le secteur des biens échangeables, mais les décourage la compétitivité de l?économie réelle. Lorsque l?inverse de produit, l?investissement dans les biens non-échangeables devient rentable puisque leurs prix s?accroissent relativement à celui des biens importés. De ce fait, la volatilité et donc l?incertitude sur ce taux entraine les investisseurs locaux comme étrangers (IDE)³² à attendre des informations supplémentaires pour voir lequel de ces deux secteurs sera le plus profitable (Hau, 2000). Deuxièmement, les investissements nécessitent la plus part du temps des biens capitaux qui sont non disponibles dans les économies subsahariennes ; leurs fabrication met un certain temps et l?incertitude sur les prix peut pousser les investisseurs à reporter leurs commandes. Troisièmement, la volatilité du taux de change effectif réel accroit l?incertitude sur les recettes de l?état, ce qui constitue souvent un frein à la construction d?infrastructures dans nos économies et donc aux effets d?entrainement sur l?investissement privé. Enfin, Campa et Goldberg (1995) affirment intuitivement que les industries avec des taux de marges assez élevés sont moins atteint par la volatilité du taux de change effectif réel ; or la plupart des firmes dans nos économies sont agroalimentaires et ont encore des faibles taux de marge³³.

La volatilité de la croissance du FIB par tête a un effet positif et faiblement significatif (à 10%) sur le stock de capital par hab. plus précisément, un accroissement d?une unité de l?écart-type conditionnelle du taux de croissance du FIB/ hab. se traduit par une augmentation de 0.0002 point de pourcentage du taux de croissance du stock de capital physique/tête. ce résultat est confirmé également par les travaux d?Abaidoo (2012) pour les économies d?ASS sur la période 1980-2010. L?auteur trouve qu?une unité d?écart-type conditionnelle en plus sur le taux de croissance du PIB accroit l?investissement de 0.003% et la croissance de 0.30%. Ceci semble assez improbable, mais a pourtant une explication plausible. En effet, Dotsey et

³² L?effet néfaste de la volatilité du taux de change réel sur le flux d?IDE vers les économies subsahariennes a déjà été confirmé par Alaba (2003) et Ogunleye (2008).

³³ Ce résultat est confirmé empiriquement par Kandilov, I. et A. Leblebicioglu, (2011). "The impact of exchange rate volatility on plant-level investment: Evidence from Colombia," Journal of Development Economics, Elsevier, vol. 94(2), 220-230

Sarte (2000) concluent que pour des degrés d?aversion au risque suffisamment grands, un accroissement de la volatilité crée une augmentation des investissements de précaution en capital physique. Ce résultat confirme ceux de Smith (1996) et De Hek (1999). La période de volatilité est donc celle ou le capital physique est accumulé en attendant que l?économie soit plus stable pour être utilisé.

Tableau 1.4 : résultats de l'estimation : données annuelles et volatilité-GARCH

Note : * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Les valeurs ( ) représentent les t de student.

En ce qui concerne nos variables de contrôle, sans surprise, elles sont toutes significatives avec des signes conformes aux conceptions théoriques :

La taille du gouvernement (TG) représentant ici la dépense finale de consommation des pouvoirs publics en ratio du PIB affecte négativement le taux d?accumulation du capital physique dans les économies subsahariennes, avec une significativité à 1%. En effet, un

accroissement de 1% de la dépense finale de consommation du gouvernement réduit le taux d?accumulation du capital physique de 0.033%. Ceci est notamment confirmé par les résultats de Shioji et khai (2011) dans le cadre des économies asiatiques en développement sur la période 1987-2007 ; Ce qui note non seulement l?effet d?éviction présent dans les économies étudiées, mais aussi le fait que les dépenses publiques sont plus axées sur le fonctionnement que sur l?investissement.

L?ouverture commerciale (lnOC) entre dans la régression avec un signe positif est significative à 5%. En d?autres termes, l?accroissement de 1% de la quantitative totale d?exportation et d?importation en ration du PIB augmente le taux de croissance du capital physique/hab. de 0.024%. Ce résultat confirme l?hypothèse théorique selon laquelle une plus grande ouverture donne la possibilité aux investisseurs d?importer plus facilement des biens d?équipement de rechange, mais aussi des technologies nouvelles qui entrent dans le processus de production (Edwards, 1992). On rejoint ainsi les résultats de Cavalcanti et al. (2011).

Notre régression montre également que l?accroissement des IDE est favorable à l?accumulation du capital physique en ASS, tout comme l?accroissement de la profondeur financière (PFI); Ces variables sont significativement positives à 5 et 1%. On confirme ici les conclusions d?Abdul et al. (2007). En outre, la quantité de valeur ajoutée attribuable à l?agriculture (STI) et le manque de stabilité des prix (ASP) sont significativement dommageables respectivement à 5% et 10% à la croissance du stock de capital physique. En particulier pour la valeur ajoutée attribuable à l?agriculture, Shioji et Khai (2011) confirment ce résultat : le secteur agricole des pays d?ASS est faiblement demandeur d?équipements hautement productifs, avec des hautes technologies. L?expansion de la contribution de secteur ralentit donc l?accumulation de capital physique.

Enfin, le modèle affiche des valeurs de R² 0.59 pour toutes les quatre régressions, preuve qu?il est capable d?expliquer environ 59% de la variabilité totale du taux de croissance du stock de capital physique par personne dans les économies subsahariennes. Les statistiques de Fisher sont significatives à 1%, preuve que les coefficients sont globalement significatifs. Concernant les effets individuels temporellement invariants, ils sont fortement significatifs pour l?ensemble des pays, avec des signes différents. Ceci prouve que bien que tous les pays fassent partie de la méme région, l?effet de la volatilité dépend aussi des caractéristiques spécifiques.

Serven (2003) affirme de manière empirique que la volatilité du taux de change effectif réel affecte négativement l?investissement seulement dans les pays faiblement ouverts à l?extérieur ou avec une faible profondeur financière, suivant respectivement la théorie de Hau (2000). Pour essayer de confirmer cet hypothèse dans le cadre de nos économies, on va successivement inclure dans l?équation finale de régression du départ des termes interactifs (óTCER*OC) et (óTCER*PFI). Les résultats sont présentés dans le tableau 1.5.

Comme on peut le constater, les résultats de la colonne (4) montrent que le terme interactif entre la volatilité du taux de change effectif réel et l?ouverture commercial entre avec un signe positif, et une significativité à 10%. En outre, le signe de la volatilité du taux de change effectif réel pris de manière isolée est positif et non significatif. Ceci nous permet notamment de confirmer les résultats théoriques et empiriques (Hau, 2000 ; Obstfeld and Rogoff, 1999 ; Serven, 2003). L?accroissement de l?ouverture commercial permet d?annuler les effets néfastes de la volatilité du taux de change réel.

Ce résultat s?explique simplement par le fait qu?en cas de chocs réels d?offre ou monétaire, l?équilibre monétaire requiert une plus grande variation du taux de change nominal si l?ajustement du niveau relatif des prix se fait par le bais du taux de change pour les pays avec une faible quantité de biens échangeables. L?ouverture commerciale est donc négativement liée à la volatilité. Néanmoins, cet effet devient non significatif quand on prend en compte à la fois le terme interactif, la volatilité du taux de change effectif réel et l?ouverture commerciale (3).

La profondeur financière semble également avoir des effets atténuants sur la volatilité, puisque le terme interactif est positif mais non significatif (1) et (2). En effet, l?efficacité du marché financier peut jouer le rôle de filet de sécurité en cas de situation défavorable ex post à la décision d?investissement.

2.4.2.4- Tests de robustesse : Données en moyenne de 5 ans et volatilité mesurée par l'écart-type.

Pour conforter les résultats trouvés plus haut, nous refaisons les estimons avec comme mesure de volatilité l?écart-type sur 5ans. La mesure de volatilité utilisée est une mesure ex post donc de volatilité réalisée et non plus anticipée. Les résultats obtenus sont consignés dans le tableau 1.6.

Comme on peut le constater, on parvient sensiblement aux mêmes résultats. Les signes des différents indices de volatilité restent négatifs, à l?exception de la volatilité du taux de croissance du PIB, comme noté plus haut. Cependant, ce dernier n?est plus significativement positif. Au contraire, bien que l?effet marginal de la volatilité du taux de change réel ait diminué, il exerce le même effet avec le même niveau de significativité. Plus précisément, l?accroissement d?une unité de l?écart-type inconditionnelle du taux de change effectif réel réduit le taux de croissance du capital physique de 0.00002%.

Concernant les variables de contrôle, les signes et la significativité ne changent également pas. Pendant que la taille du gouvernement, l?absence de stabilité des prix et la contribution du secteur agricole affecte négativement l?accumulation de capital physique par personne, l?accroissement de l?ouverture commerciale, l?augmentation du niveau des investissements directs étrangers et de la profondeur financière y sont favorables.

	CK (1)	CK (2)	CK (3)	CK (4)
lnTG	-0.033	-0.034	-0.033	-0.031
	(4.45)***	(4.64)***	(4.51)***	(4.21)***
lnOC	0.024	0.028	0.022
	(2.14)**	(2.48)**	(1.92)*
lnIDE	0.002	0.002	0.002	0.003
	(2.01)**	(1.82)*	(2.01)**	(2.51)**
ASP	-0.144	-0.175	-0.156	-0.165
	(3.42)***	(4.33)***	(3.70)***	(3.94)***
PFI	0.031		0.033	0.035
	(3.01)***		(3.23)***	(3.43)***
STI	-0.042	-0.040	-0.042	-0.043
	(1.99)**	(2.02)**	(2.02)**	(2.03)**
VTCER	-0.022	-0.038	0.009	0.042
	(1.40)	(1.71)*	(0.39)	(1.36)
VTCER*PFI	0.036	0.094
	(0.75)	(1.41)
VTCER*lnOC			0.019	0.052
			(0.89)	(1.82)*
_cons	0.252	0.313	0.272	0.282
	(3.15)***	(4.02)***	(3.42)***	(3.56)***
R2	0.59	0.58	0.59	0.58
N	438	438	438	438

Note : * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Les valeurs ( ) représentent les t de student

Tableau 1.6 : résultats des estimations : données quinquennales et volatiité_écart-type

	CK	CK	CK	CK	CK
lnTG	-0.046	-0.045	-0.046	-0.043	-0.048
	(2.33)**	(2.78)***	(2.77)***	(2.54)**	(2.19)**
lnOC	0.025	0.034	0.035	0.027	0.035
	(1.03)	(1.64)	(1.77)*	(1.29)	(1.31)
ASP	-0.207	-0.298	-0.314	-0.270	-0.275
	(1.78)*	(3.27)***	(3.13)***	(1.83)*	(1.19)
DFI	-0.025	0.072	0.071	0.073	-0.018
	(0.52)	(1.38)	(1.42)	(1.43)	(0.37)
STI	-0.086	-0.158	-0.152	-0.154	-0.090
	(1.12)	(2.02)**	(1.98)*	(1.93)*	(1.06)
IDE	0.001	0.001	0.001	0.001	0.001
	(1.21)	(0.56)	(0.60)	(0.61)	(1.31)
óTCER	-0.00002				-0.000
	(3.60)***				(3.16)***
óTDE		-0.041			-0.004
		(1.25)			(0.10)
óCPIB			0.002		0.002
			(1.07)		(1.03)
óINF				-0.000	0.000
				(0.34)	(0.36)
_cons	0.351	0.557	0.576	0.494	0.477
	(1.38)	(3.04)***	(2.85)***	(1.72)*	(0.97)
R2	0.75	0.69	0.69	0.69	0.76
N	52	104	104	104	52

Note : * p<0.1; ** p<0.05; *** p<0.01. Les valeurs ( ) représentent les t de student

Volatilité et accumulation du capital dans les économies subsahariennes

2.2.2- Résultats et interprétations de l'estimation du modèle : données annuelles et volatilité mesurée par un GARCH (1,1) : confère tableau 1.4.

2.2.3- Interprétations des résultats