L'effet des dépenses militaires sur la croissance économique

SECTION 1 : REVUE DE LITTERATURE

Ce chapitre est consacré à l'évolution des approches théoriques et empiriques relatives à l'effet des dépenses militaires sur la croissance économique. Tout d'abord nous présentons les études qui ont montré les effets négatifs de ces dépenses, ensuite ceux qui montrent les effets positifs, avant de faire la lumière sur les études de ceux qui évoquent le caractère non significatif de ces dépenses.

1) Études montrant les effets négatifs :

Il y a des études qui ont montré l'effet négatif des dépenses militaires sur la croissance. Pour Hong (1979), Lim (1983), 1994), Heo (2010), l'effet négatif des dépenses militaires sur la croissance provient d'une baisse de la productivité. En effet, le secteur de défense peut réduire la productivité domestique. On peut parler ici d'effet d'éviction. Hong (1979) montre à travers une étude empirique sur les États-Unis que la productivité du secteur privé diminue à cause de l'augmentation de la part des ressources consacrée au secteur militaire.

Par ailleurs, Kaldor (1976) a mené une étude sur les 40 pays les moins développés entre la période de 1963 à 1973, il conclue que le coefficient de corrélation entre les dépenses militaires est la croissance économique est de -0.18. Smith(1977) a trouvé, statistiquement à travers des séries des pays d'OCDE, que les dépenses militaires ont un effet négatif sur la formation du capital, et par conséquent sur le taux de croissance. Goldstein (1988) trouve qu'une augmentation de 1 % de la part des dépenses de défense du produit national Brut (PIB) aux États- Unis réduit la croissance économiques d'environ 1.5% en raison des coûts d'opportunité. Cela s'explique par la réduction du stock de capital due à l'augmentation des dépenses militaires.

Certains auteurs évoquent des entraves à l'investissement : Lim(1983) met l'accent sur l'effet négatif des dépenses militaires sur la croissance à travers les capitaux étrangers entrants, qui peut contrôler les investissements et les dépenses militaires. Lindgren (1984) trouve que les dépenses de défense se traduisent par la baisse d'investissement privé. Mintz et Huang (1990, 1991) indiquent que les dépenses de défense et les investissements privés se rivalisent pour la partie non-consommée de la totalité du capital disponible dans l'économie, ce qui signifie que plus des dépenses dans le secteur de défense peut entraîner la baisse de l'investissement privé. D'autres auteurs pensent que le champ d'épargne

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domestique peut être réduit avec la hausse des taxes pour financer les dépenses militaires. Deger (1983) utilise des donnés de 50 pays entre 1965 et 1973, et il trouve que les dépenses militaires agissent négativement sur l'investissement.

Cuaresma et Reitschuler (2004) vont dans le même sens, ils trouvent que les dépenses militaires peuvent être improductives, bien qu'ils fournissent un effet d'assurance pour les guerres. D'autres auteurs ont même évoqué un effet négatif des dépenses militaires sur le chômage. Blond (1980) trouve qu'une augmentation de 10 % du budget de la défense, aux États-Unis, augmente le chômage de 0,6% à 2,4%.

Certaines explications montrent que le secteur de défense peut rendre les conditions fiscales difficiles. Smith et Dunne (1994) trouvent que les dépenses militaires seraient un régulateur financier très mauvais en raison du retard avant son entrée en vigueur, car il prend beaucoup de temps pour planifier et mettre en oeuvre.

2) Études montrant les effets positifs

Certains auteurs pensent que les dépenses militaires jouent un rôle positif dans l'économie.

Pour Devarkan et Al trouve (1996) il y a une relation positive entre les dépenses militaires et la croissance économique. L'argument théorique avancé est que la prise en compte de la part des dépenses militaires dans l'ensemble de l'économie montre la possibilité d'avoir plus de bénéfices que des coûts. Donc il a un effet positif sur la croissance économique (Deger and sen 1995). Les dépenses militaires ont un rôle positif (benoit1973-1978). Eichenberg (1984) a étudié le cas de l'Allemagne, il a trouvé que le rôle joué par les dépenses militaires est positif mais moins important que le reste des dépenses. Cette relation positive provient du fait que les dépenses militaires peut être justifiées pour augmenter les recettes totales, qui a leurs tour peuvent financer les dépenses sociale.

Cette tendance dans la littérature pense que les dépenses militaires agissent directement sur la croissance de PIB. Nous pouvons trouver plusieurs explications de cette effet.

La première, est la question de sécurité : les dépenses militaires est un facteur crucial pour garantir la sécurité nationale, qui est cruciale, voire même vital pour garantir l'activité économique. En absence d'un climat de sécurité, les investisseurs n'auront pas

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confiance au système. Par exemple Thomsmpson (11974) et Mylonidis(2006) pensent que les dépenses militaires peuvent garantir le droit de propriété qui augmente l'initiative à l'investissement. Pour Hartely (1995), les dépenses militaires contribuent non seulement la stabilité interne, mais aussi la sécurité extérieure. Ces deux facteurs sont cruciaux pour sécuriser l'activité économique ;

Pour Alptekin (2009) les dépenses militaires affectent d'une manière positive le Pib à travers la demande agrégée. Par exemple, lorsque l'économie est dans une phase de régression, l'augmentation des dépenses militaires boostent l'économie, nous pouvons parler ici d'un effet de relance. Les analyses de Benoit (1978) rejoignent la même conclusion, pour lui, il existe une corrélation positive entre les dépenses militaires en proportion de la revenue nationale et le taux de croissance mesurée dans la période entre 1950 et 1965.

Certains auteurs vont plus loin, pour eux les dépenses militaires représentent un facteur de prévention des crises à travers l'absorption de surplus sans augmenter le salaire ou augmenter le capital. Certains auteurs parlent même de l'effet positif des dépenses militaires en créant des nouvelles technologies. Ces dépenses développent des nouvelles technologies pour l'avenir militaire. Ces nouvelles technologies peuvent être aussi utiliser pour dans le domaine civil, c'est la thèse d'adams et gold(1978), Deger et sen( 1995).

Certain auteurs évoquent la relation entre les dépense militaires et le développement du capital humain. Barro (1990) mentionne dans son article qu'une part des dépenses militaires va être utilisée afin d'augmenter le support d'éducation qui est sert à améliorer le capital humain.

3) non significativité des dépenses militaires

Quelques auteurs pensent que les dépenses militaires ont un effet hétérogène qui peut être à la fois positif et négatif. De même, Aizenman and Glick's study (2003) trouvent que l'impact des dépenses militaires est non significatif ou négatif.

Nous trouvons également dans la littérature les partisans de la relation non significative entre les dépenses militaires et la croissance. Autrement dit l'augmentation des dépenses militaires n'agissent ni négativement ni positivement. Cette tendance est basée sur plusieurs étude empiriques où les dépense militaires sont statistiquement neutres. Nous avons plusieurs exemple dans la littérature : BIsaws et Ram (1986) fait une

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estimation de 58 pays de la période de 1960-1970, dont le coefficient de la dépenses militaires n'est pas signifiant.

Quelques articles de référence

Afin d'expliquer l'effet que les dépenses militaires pourraient avoir sur la croissance économique, Giorgio d'Agostino, Paul Dunne et Luca Pieroni ont tenté de la montrer par une étude1 qu'elles ont menée.

Les auteurs ont utilisé un modèle de Feder-Ram et Solow modifié, avec un échantillon de 28 pays pour la période de 1960-1997. Ils ont pris comme variable expliquée le taux de croissance du PIB, et comme variables explicatives le PIB par tête, l'investissement et la proportion des dépenses militaires comme part du PIB.

Les auteurs ont montré, par le modèle de Solow modifié qu'ils ont qualifié comme performant, un effet négatif des dépenses militaires sur la croissance, avec une élasticité de -0.6.

Les auteurs ont confirmé également que la rupture dans les dépenses militaires n'implique pas des effets négatifs sur la croissance, et ont montré comme exemple, dans ce cadre, la baisse des dépenses militaires suite à la fin de la guerre froide qui n'a pas affecté la situation économique des États-Unis.

D'autres auteurs (Cuaresma et Reitschuler 2004/2006) ont montré, d'ailleurs, que les niveaux le plus bas des dépenses militaires ont un effet positif sur le PIB par tête, et vice-versa. Essayant de mesurer lesdits effets, Luca PIERONI2 a essayé de mettre en place un autre modèle pour expliquer la relation entre les dépenses militaires et la croissance. Le modèle contient 90 pays, divisés en deux grands groupes, le premier concerne les pays ayant des grandes dépenses militaires, et les autres qui n'ont pas autant. L'auteur a tenté d'expliquer la croissance économique par la part des dépenses militaires dans les dépenses gouvernementales totales, ainsi que cette part au carré, et la part des autres dépenses non militaires.

En termes de son papier, PIERONI a montré que d'un côté, l'effet des dépenses militaires sur la croissance dans les pays du premier groupe était légèrement négatif, et

1 Assessing the Effects of Military Expenditure on Growth, Paper provided by Department of Accounting, Economics and Finance, Bristol Business School, University of the West of England, Bristol in its series Working Papers, Oct 2010, n.1012.

² Military Expenditure and Economic Growth, papier de recherche fourni par le department de Comptabilité, d'Economie et de Finance, Bristol Business School, Université de West of England, papier n.0708, Août 2007.

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que dans ces pays les niveaux élevés des dépenses militaires n'étaient pas accompagnés de baisse dans les dépenses de santé ou d'éducation, et de l'autre côté, celui dans les pays du deuxième groupe était non significatif.

D'autres auteurs3 ont essayé de créer un autre modèle pour bien mesurer ces effets. Le modèle est appliqué sur un certain nombre de pays d'Afrique subsaharienne, sur la période de 1989 à 2010. Dans ce modèle la part des dépenses militaires dans les dépenses gouvernementales, la part des autres variables non militaires, le PIB par tête et l'investissement privé initial ont été utilisées comme variables explicatives. Ayant un problème d'endogénité de la variable des dépenses militaires avec la croissance économique qui sont soupçonnées de s'autoalimenter, les auteurs ont ajouté les conflits civils comme un instrument corrélé avec la variable endogène, et non corrélé avec la

variable expliquée.
Au terme de leur papier de recherche, les auteurs ont montré les effets désirables d'ajouter l'instrument (conflit civil), et ont confirmé l'effet positif de celui-là sur l'augmentation des dépenses militaires, qui ont à leur tour des effets négatifs sur la croissance économique.

En générale, nous pouvons dire qu'il n'y a pas un consensus dans la littérature concernant cette question.

³ Military Expenditure, Endogeneity and Economic Growth, G. d'Agostino, J. P. Dunne et L. Pieroni, papier de recherche fourni par l'Université Library of Munich, Allemagne, MPRA Paper n.45640, Mars 2013.

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SECTION 2 : PRESENTATION DES DONNEES ET ESTIMATIONS
ECONOMETRIQUES

La problématique de cette étude est d'analyser l'effet des dépenses militaires sur la croissance du PIB. Pour y répondre, nous présenterons tout d'abord nos données, puis nous menons quelques statistiques descriptives avant de mettre l'accent sur la méthode d'estimation, les données utilisées et les résultats des estimations.

I) Les données, variables et sources

Nous présentons ci-dessous quelques statistiques descriptives des variables que nous avons utilisés pour notre estimation principale.

Notre échantillon principal est constitué d'un panel de 57⁴ pays hétérogène en termes de leur performance économique et leurs revenus, de divers continents, sur une période de 1988-2013.

Nous avons choisi avec précaution nos pays, autrement dit, nous avons essayé de garder une hétérogénéité dans notre base. Nous avons pris non seulement des grands pays où la dépense d'armement est considérable, mais aussi d'autres pays comme ceux d'Afrique ou d'Amérique latine. Nous avons éliminé les îles ; vues leurs poids négligeables. Par ailleurs, il convient de préciser que les données proviennent d'une source unique, il s'agit de World Bank.

Nous présentons successivement la variable indépendante et les variables dépendantes ainsi que les variables de contrôle.

La Croissance économiques :

Les dépenses militaires par rapport au PIB :

L'indice de la démocratie :

Le PIB par tête

Le taux d'ouverture

La dette Publique Par rapport au PIB

L'inflation

4 Voir l'annexe (1).

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L'investissement Par rapport au PIB

Les dépenses de santé par rapport au PIB

Dans le cadre du choix des variables, nous avons essayé de considérer toutes les variables qui peuvent jouer sur la croissance économique. La variable d'investissement joue, sans doute, un rôle très positif sur le taux de croissance. Elle est ainsi importante de la prendre en compte au niveau des variables explicatives. L'inflation excessive conduit à une déstabilisation certaine de l'activité économique, et a, par conséquent, un effet négatif sur la variable expliquée. Les pays les plus endettés ont normalement du mal à relancer leur économie, et en général le niveau d'endettement représente une pierre d'achoppement de croissance économique. La part des dépenses de santé dans le PIB est aussi significatif : plus on consacre des dépenses pour le soin de santé, plus le taux de mortalité est moindre, et l'espérance de vie est élevée, et par conséquent les agents économiques se réjouissent d'une bonne santé qui pourra avoir des effets positifs sur la croissance. L'ouverture économique sur l'extérieur occupe également une place très importante pour stimuler la croissance économique : les pays, par leurs avantages comparatives, tirent des bénéfices considérables en découlant leurs produits aux marchés internationaux, ce qui assurent une croissance exponentielle de ces pays.

De plus, nous avons estimé nécessaire d'inclure une ou plusieurs variable institutionnelle, mais vu le manque des données de tous les pays de cet étude, nous nous sommes contenté d'inclure une seule variables instrumentales (la démocratie) dont les données couvrent tous les pays. En fait, nous pensons que la démocratie peut jouer un rôle favorable à la croissance économique. Par la stabilité politique et la transition pacifique de pouvoir qu'elle implique, la croissance économique peut être assurée à long terme. De plus, La démocratie est attendue avoir un effet un effet positif sur l'efficience économique en ce sens que dans un système démocratique les populations par la voix du vote ou des combats syndicaux sont capables de sanctionner les dirigeants corrompus et de réclamer des dépenses publiques plus efficaces. Le niveau de démocratie est indiqué par des notes rangées entre 0 (régime autocratique) et 10 (régime politique démocratique). La dette publique : Elle est représentée par la dette brute du gouvernement rapportée au PIB. Un effet négatif de cette variable est attendu dans la mesure où lorsque le niveau d'endettement est élevé - afin de stabiliser l'environnement économique, les

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gouvernements considèrent en priorité la satisfaction des engagements extérieurs au détriment des dépenses d'investissement local.

II) Statistiques descriptives

Nous présentons ci-dessous quelques statistiques descriptives des variables que nous avons utilisés pour notre estimation.

Le tableau 1⁵ indique que nous avons un panel qui tourne auteur de 1495 observations pour chaque variable, à l'exception de la variable « dette » où le nombre d'observations est plus réduit. Ce qui représente un nombre suffisant (un échantillon assez représentatif).

Le niveau de taux de croissance du PIB reste plutôt important (3.51%) avec un écart de 2.74. Ceci est expliqué par les données que nous avons utilisées. Le maximum est de 14.92 pour la Chine.

Quant au niveau moyen des dépenses militaires, il est relativement élevé (2.74%) malgré le grand écart du niveau de ces dépenses entre les pays.

Cependant, les pays paraissent être plutôt démocratiques compte tenu de la valeur élevée de l'indice moyen de démocratie (6.06). Le niveau moyen d'endettement est quant à lui plutôt bas (28.68%). Le niveau d'inflation reste élevé (20.45%). Ceci est due à la grande hétérogénéité dans notre échantillon, l'écart type est de (156.06), en effet il existe certain pays où ils ont reconnu un niveau très élevé d'inflation.

Le tableau 2⁶ présente les résultats récapitulatifs de la matrice de corrélation. Les résultats trouvés, nous montrent qu'il y a une faible corrélation entre nos variables explicatives, ce qui représente un élément positif. Pour preuve, la corrélation entre la croissance du PIB et les dépenses militaires est de 0,05. La corrélation entre la croissance du PIB et la variable de contrôle « inflation » est de -0.25. Seule la corrélation entre la croissance du PIB et l'investissement reste légèrement élevée.

Les résultats mettent en exergue une corrélation négative. Ainsi qu'entre la croissance du PIB et inflation et la démocratie. De plus, nous apercevons une corrélation positive entre la croissance du PIB et le taux d'ouverture et entre la croissance du PIB et le PIB initial par tête.

⁵ Voir l'annexe (2)

⁶ Voir l'annexe (3)

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Nous nous attendons donc à voir une relation positive entre les dépenses militaires et le taux de croissance du PIB.

III) Modèle économétrique et méthode d'estimation

Afin de vérifier si les dépenses militaires jouent un rôle positif ou négatif sur la croissance économique, nous estimons le model suivant :

pmil _it + /32.cpib it+/33.infJ _it + /33.invi_t +/34de +/35depsa +/36 ouv e +/37dem 7

it it it it+£it

Le procédé suivit ici ne s'appuie pas sur une méthode proposée par un article de recherche particulier. Cependant, elle suit un raisonnement logique qui sera détaillé dans ci-après.

La première étape consiste à faire une régression avec la méthode de Moindres Carrées Ordinaires « MCO » entre notre variable expliquée « la croissance du PIB » et les autres variables explicatives.

Dans la deuxième étape, nous profitons de la dimension panel et nous allons d'abord effectuer une régression avec la méthode d'effets fixes avant d'effectuer celle d'effets aléatoires afin de choisir la meilleure méthode parmi les trois.

IV) Tests économétriques A) Régression avec MCO

La première étape consiste en une régression avec la méthode de MCO entre notre variable expliquée « la croissance du PIB » et les autres variables explicatives.⁸

- Significativité des variables :

Dans notre modèle, les résultats du test statistique de Student sont inférieurs à la valeur théorique qui figure dans la table de Student (2.1009 avec un risque d'erreur de 5%). Cela signifie que nos variables (taux de croissance, investissement, dette, dépense sante) sont significatives lorsque nous acceptons un seuil maximal d'erreur de 5%. Quant aux dépenses militaires, la variable n'est pas significative.

⁷ Voir l'annexe (4) pour l'explication des variables.

⁸ Voir le tableau (3) à l'annexe (5).

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- Significativité du modèle :

Les résultats nous montrent que le coefficient de détermination est égal à 0.3933. Cela veut dire que notre modèle explique 39.33% de la variance du taux de croissance du PIB. Cependant, ce coefficient a tendance à varier avec le nombre de variables que l'on ajoute ou enlève. Pour éviter ce biais, il faut s'intéresser au R² ajusté. Dans notre cas, il est égal à 0.3861, donc notre modèle est bien significatif.

B) Régression avec les effets fixe avec muettes

En regardant les résultats donnés par le modèle⁹, nous voyons clairement que la méthode d'effets fixes donne un R2 ajusté de 0.7275, ce que signifie que notre modèle explique approximativement 72% de la croissance économique des pays du modèle. Ce résultat reste sans doute meilleur que celui obtenu par le modèle MCO.

C) Régression avec la méthode effets fixes « Within »

En regardant les résultats donnés par le modèle¹⁰, nous remarquons que cette méthode nous donne également un résultat qui est meilleur du modèle MCO, tout en ayant toutes variables significatives sauf «infl».

D) Régression avec la méthode d'effets aléatoires

Le modèle d'effets aléatoire11, quant à lui, nous donne des résultats qui sont également meilleurs du modèle MCO. Les variables explicatives restent significatives, à l'exception de deux variables (infl qui représente l'inflation et dem qui représente la démocratie).

E) Tester la présence des effets spécifiques

Dans la régression avec la méthode des effets fixe, nous observons, que la probabilité de Fisher est de 0.00 donc nous pouvons conclure qu'il existe des effets spécifiques.

Dans la régression avec la méthode des effets aléatoires, nous devrons utiliser le Test de Breusch-Pagan.

⁹ Voir le tableau (4) à l'annexe (6).

¹⁰ Voir le tableau (5) à l'annexe (7).

¹¹ Voir le tableau (6) à l'annexe (8).

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H0=absence d'effets spécifiques ; H1=effets spécifique ;

Règle de décision : p value >0.10 = non rejet H0.

Quand nous menons le test de Breusch-Pagan, Vu que la probabilité est 0 alors on rejet H0 et on accepte l'hypothèse nul. D'où nous pouvons conclure qu'il y a bien les effets spécifiques pour le modèle à effet aléatoire.

F) Test d'Hausmann

Dans ce test, nous avons les hypothèses suivantes : Hypothèse nul : modèle d'effets aléatoires est approprié

Hypothèse alternative : modèle d'effets fixes est approprié

Vu que la probabilité est 0¹² alors on rejette l'hypothèse nulle, et on accepte, par conséquent, le modèle des effets fixe.

E) Différents tests

Afin de vérifier la validité de notre modèle, nous allons effectuer plusieurs tests économétriques.

- Normalité

Pour savoir si les erreurs de notre modèle suivent bien une loi normale, nous allons utiliser le test de Jacques-Bera. Nous définissons deux hypothèses : H0 lorsqu'ils suivent cette loi normale, H1 dans le cas inverse. En réalisant le test, nous obtenons une probabilité de 0.0105. Cette dernière est inférieure à la valeur de 0.10. Nous acceptons donc, par conséquent, l'hypothèse H1.¹³

Néanmoins, vu que nous avons un nombre d'observations assez élevé, qui dépasse 1000, nous pouvons continuer les procédures et appliquer les autres tests.

- Homoscédasticité

Pour vérifier que la variance de nos erreurs est bien constante, et donc homoscédastique, nous utilisons le test de Breusch-Pagan. Nous définissons deux hypothèses : H0 si les erreurs sont homoscédastiques et H1 dans le cas contraire.

¹² Voir le tableau (7) à l'annexe (9).

¹³ Voir le tableau (8) à l'annexe (10).

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Nous obtenons¹⁴ une P-value de 0.000. Cela signifie que nous rejetons H0, et nous gardons H1, autrement dit, il y a un problème d'hétéroscedasticité.

En tenant compte de ce résultat, nous avons refait la régression EF sur stata en ajoutant l'ordre (robust) afin d'appliquer la correction type (white).

Après avoir fait la correction, les écarts types sont devenus robustes.¹⁵

- Indépendance sérielle

Nous allons utiliser le test de Wooldridge pour pouvoir trouver s'il y un problème d'autocorrélation. Nos hypothèses sont : H0 : Absence d'autocorrélation et H1 : Autocorrélation. Si la probabilité est < 0.10 on refuse H0. Les résultats sont affichés dans le tableau en annexe¹⁶

V) Résultats et Interprétation

D'après le modèle d'effets fixes, dont les résultats affichés précédemment ont été favorisés par le test d'Hausman, nous pouvons remarquer que la variable « dépenses militaires comme part de PIB » a joué un rôle négatif sur la variable expliquée « taux de croissance de PIB ».

Avec un coefficient de -0.42, chaque augmentation de 1% des dépenses militaires entraine une baisse de 0.42 du PIB, et vice-versa : chaque diminution de 1% des dépenses militaires augmente le PIB par 0.42%, ce qui est considérable surtout dans cette période délicate dans l'économie mondiale qui témoigne une baisse globale.

De plus, les variables « dette, démocratie, le PIB initial par tête et le taux d'ouverture » sont tous significatives et agissent négativement sur le PIB, surtout la démocratie. Le signe négatif de la démocratie peut être expliqué par le fait que dans certains pays la dictature peut assurer une stabilité économique dans le pays, et donc la démocratie peut susciter des émeutes et une instabilité qui peut affecter l'état général de l'économie.

Il convient de souligner à ce stade le rôle apparaissait négatif des dépenses de santé sur la croissance économique. En effet, nous doutons d'avoir eu un problème

¹⁴ Voir le tableau (9) à l'annexe (11).

¹⁵ Voir l'annexe (12).

¹⁶ Voir l'annexe (13).

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d'endogénité entre la variable des dépenses de santé et la croissance économique. Ce problème a fait en sorte que les résultats de cette variable soient faux. Par ailleurs, ce signe négatif peut être expliqué par un constat général dans les pays développés : il est remarqué que ces pays affrontent un problème de vieillissement de la population qui dérive de la croissance de l'espérance e vie, ce qui entraine sans doute une augmentation de leurs dépenses en matière de santé à l'encontre de la croissance économique qui dépend, entre autres, sur la jeunesse.

A la lumière de ce résultat, et tout en comprenant les enjeux géopolitiques qui affectent sans doute les décisions des acteurs publics dans le monde entier, nous estimons que la baisse des dépenses militaires peut avoir, à court et moyen terme, des effets positifs sur la croissance économique. À long terme la baisse des dépenses militaires va contribuer sans aucun doute à ralentir la course d'armement déjà encouru dans le monde, ce qui diminue les conflits armés et pertes tant humaines qu'économiques qui y sont attachées.

Notre estimation rejoint, donc, le deuxième courant de la littérature qui évoque l'effet négatif des dépenses militaires sur la croissance économique.

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