2.3.
L'effetdu financement de l'économie sur l'industrialisation en zone
Franc Africaine
Pour tester notre deuxième hypothèse, nous
nous sommes inspirés du modèle spécifié par les
mêmes auteurs Dermechi et Zakane (2017).
2.3.1. Présentation du
modèle
Le modèle se présente comme suit:
IHNN = á0IHNNt-1 +
á1Gt + á2(Capitalisation
boursière )t + á3CSPt +
á4M3t+ á5(Ouverture
commerciale)t + vt
Où IHNN est l'indice de Herfindahl-Hirschman
qui mesure le degré de la diversification, les indicateurs des finances
publiques, les dépenses publiques en valeur
« G » ; l'approfondissement boursier
«Capitalisation boursière» ; la taille bancaire
« M3 » ; le crédit au secteur privé « CSP » ;
le degré de l'ouverture commerciale «Ouverture
commerciale» Avec : ái les coefficients de chaque
variable explicative ; t = 1...t ; vt le est terme
d'erreur. La raison du retard de la variable endogène concentration des
exportations (IHNN) est de rendre compte d'une grande persistance dans
le temps des quatre variables
Plus spécifiquement en a :
INDUSi = á0INDUSi t-1
+ á1M2t + á2CSPt
+ á3OUVt+ á4INFt
+á5SERVt + á6AGRIt
+ vt (2)
Où SOPHi est l'indice de sophistication des
exportations,M2tce sont les agrégats
monétaires, OUVt le degré d'ouverture
commercial,INFt l'inflation, INDt
industrialisation,SERVt service et
AGRIt l'agriculture.Nous n'avons pas utilisé la
capitalisation boursière car la capitalisation boursière dans la
Zone Franc Africaine n'est pas performante.
2.3.2.
Spécification des modèles
DIVi = á0 DIVi t-1 +
á1M2t + á2CSPt +
á3OUVt+ á4INFt
+á5SERVt + á6AGRIt
+ vt (1)
INDUSi= á0INDUSi t-1
+ á1M2t + á2CSPt
+ á3OUVt+ á4INFt
+á5SERVt + á6AGRIt
+ vt (2)
2.3.3. Présentation des
variables.
Les variables utilisées dans le cadre de cette
étude ainsi que leurs définitions sont consignées dans le
tableau 3 (annexe) ci-après. Il s'agit des variablesagrégats
monétaires,crédit au secteur privé, le taux d'inflation,
industrie, agriculture, service, ouverture commercial et l'indice de
diversification.
· Agrégats monétaires
(M2),
Exprimésen pourcentage du PIB, qui sont largement
utilisés dans la littérature. Cependant ils nepermettent pas
d'appréhender la capacité du système financier à
affecter l'épargne aux projets d'investissements rentables
(Gehringer, 2013).Les données proviennent de la base de la Banque
Mondiale WDI (2019)
· Le Crédit au Secteur Privé
(CSP)
Il s'agit du rapport entre le montant de crédit
accordé aux entreprises privées par les banques de second rang et
le PIB. Cet indicateur de développement financier mesure le degré
d'intermédiation de l'économie (Demetriades et Hussein, 1996 ;
Levine et al. 2000), la proportion des ressources consacrée aux
investissements privés et l'efficience dans l'allocation des ressources
du secteur financier. Les données proviennent de la base de la Banque
Mondiale WDI (2019)
· L'inflation (INF)
L'inflation a un impact négatif sur le secteur
financier pour plusieurs raisons que nous allons essayer de résumer dans
les lignes qui suivent. Une forte inflation est généralement le
signe d'une grande instabilité macroéconomique et entraines des
imperfections sur la rentabilité des projets d'investissement. Ces
imperfections de marche nuisent au secteur financier dont l'une de ses
principales fonctions qui est l'allocation du capital. L'inflation peut
également agir négativement ressource sur le système
financier par ce qu'elle peut s'apparenter à une taxe sur les banques.
Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)
· INDUSTRIE (IND)
L'industrie représente le niveau d'industrialisation.
Pour le mesurer, deux indicateurs sont principalement utilisés dans la
littérature : la part de la valeur ajoutée du secteur
manufacturier dans le PIB à prix constant et la part de l'emploi
manufacturier dans l'emploi total (UNIDO 2013). Comme Dodzin & Vamvakidis
(2004), Kang et Lee (2011) GuiDiby et Renard (2015) nous utilisons la part de
la valeur ajoutée manufacturière dans le PIB pour mesurer le
niveau d'industrialisation. La part de l'emploi manufacturier dans l'emploi
total ne peut pas être utilisée dans ce travail à cause de
l'indisponibilité des données sur l'emploi manufacturier dans les
pays africains.Les données proviennent de la base de la Banque Mondiale
WDI (2019)
· Taux d'ouverture commerciale (OUV)
L'indice des réformes commerciales, initialement
développé par Sachs et Warner (1995a), a été
employé pour représenter le degré de l'ouverture
commerciale « Open_market » en prenant en compte les réformes
entretenues depuis 1990. Le degré d'ouverture commerciale (OUV),
calculé par le ratio de la somme des importations et des exportations
par rapport au PIB, est inclus comme une variable de contrôle dans
l'équation du développement financier. Plusieurs travaux (Rajan
et Zingales, 2003 ; Baltagi et al. 2007) ont récemment montré que
l'ouverture commerciale favorise le développement financier.Les
données proviennent de la base de la Banque Mondiale WDI (2019)
· Agriculture (AGRI)
La variable agriculturereprésente respectivement la
valeur ajoutée du secteur agricole dans le PIB. En se
référant à la loi de Colin Clark, on peut s'attendre
à une contraction des autres secteurs lorsque le secteur industriel se
développe. Les données proviennent de la base de la Banque
Mondiale WDI (2019)
· Service (SERV)
La variable service représente respectivement la valeur
ajoutée du secteur des services dans le PIB. En se
référant à la loi de Colin Clark, on peut s'attendre
à une contraction des autres secteurs lorsque le secteur industriel se
développe. Les données proviennent de la base de la Banque
Mondiale WDI (2019)
· L'indice de diversification des
exportations (DIV)
Afin de mesurer la concentration du panier d'exportation
(réciproquement sa diversification), nous utilisons des indicateurs de
concentration issus de la littérature des inégalités de
revenu. L'indice de Gini, de Theil et l'indice d'Herfindahl. Ainsi, plus les
valeurs des indices sont élevées, plus les exportations ne sont
concentrées sur un petit nombre de produits ou de secteurs. Alors que
l'indice de Gini donne plus de poids au centre de la distribution, les indices
d'Herfindahl et de Theil pondèrent plus fortement les
extrémités de la distribution. La sensibilité de l'indice
d'Herfindahl à l'introduction de nouvelles exportations est cependant
faible : il faut que ces dernières représentent une part
significative de la distribution pour qu'il y ait une baisse de l'indice. La
propriété de décomposition de l'indice de Theillerend
particulièrement attractif pour l'étude des dynamiques de
diversification ; il est fréquemment du fait qu'il génère
une externalité positive ou négative. Les données
proviennent de la base de CNUCED (2019)
3. METHODE D'ESTIMATION
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