Memoire Online - Institutions, changement structurel et croissance économique

CENTRE INTERNATIONAL DE RECHERCHE EN ECONOMIE ET GESTION POUR LE DEVELOPPEMENT

DEDICACE

REMERCIEMENTS

La réalisation de ce mémoire a été rendue possible parla participation de plusieurs personnes à qui nous voudrions témoigner notre profonde gratitude.

Nos remerciements vont premièrement à l'endroit du Professeur Jean Jacques EKOMIE, Directeur du Centre International de Recherche en Economie et de Gestion pour le Développement (CIREGED), laboratoire au sein duquel ce mémoire a été élaboré.

Nous remercions également le Pr. Jean-Sylvain NDO NDONG, Directeur du master recherche et Vice Doyen en charge du département d'Economie.

Nous tenons à exprimer notre immense gratitude au directeur de ce mémoire,le Docteur Joseph Stévy MBA OLLO, qui a accepté de superviser ce travail. Sa disponibilité ainsi que ses orientations et suggestions au-delà des difficultés et des aléas rencontrés dans la confection de ce travail témoignent de l'intérêt personnel qu'il a porté à l'achèvement de ce travail.

Notre reconnaissance va également à l'endroit des enseignants du département deSciences Economiques de l'Université Omar BONGO, pour leur contribution à notre formation tout au long de notre parcours. Nous pensons particulièrement aux Prs. Albert ONDO OSSA (Professeur Titulaire) ; Médard MENGUE BIDZO (Professeur Titulaire) ; Jean-Louis NKOULOU NKOULOU (Maître de Conférences, Agrégé) ; Pamphile MEZUI MBENG (Maître de Conférences, Agrégé) ; ASSOUMOU ONDO (Maître de Conférences, Agrégé), Giscard ASSOUMOU ELLA (Maître de Conférences, Agrégé) aux Drs. Feu Simplicio DO ANGO, Augustin IMPAWE, et biens d'autres.

Nos remerciements sont également dirigés vers nos amis et promotionnaires, qui ont été d'une aide cruciale et d'un soutien moral sans faille durant notre parcours universitaire : Landry Rony ABESSOLO NGOUA, François-Cyril EYEGUE NTOUTOUME, Stevy Darel MOUSSAVOU MOUSSAVOU, Ly Arouna NDOUNOU, Marie Cédie ABA EDOU, Andresse Lydie BENDOUME, Imelda KAYI NGOYE, Luc Cédric NZOME, Désie Lesly BIYOGOU-BI-GNAMBI, Lesley Roderick OBIANG NDOUTOUME, SALEM Sadam KOUMBA, Gildas KINGA, Hydrel KIAPOU BIDAYI, Ralph DIANGA-MOUMBONGO, Yannick ESSONE ONDO, Evrard Gerold MBAMA, Maryse Chanice MABENDE, Warraine Keshia MIDIBA, Ingrid MIYONE-MI-OBAME, Jessy NSOUROU EDOU, Johnyfa NTSAME ELLA, Lorian NZIKOU NZIENGUI, Loic OBAME NKOGHE, Daphne REYNANI IZOUWA, Claude-Emilie BOMA MISSEME, Jean-Jacques MBO MEYE, Whithley Camille OGANDAGA, YeelenREMPANOT, Holy KISSANGOU, et bien d'autres.

A nos frères et soeurs, Dylane Paul AMVAME-EKOMIE, Derys Grace AMVAME-EKOMIE, Lauren-Stephanie OMOGHE à qui nous n'avons cessé de penser tout le long de la rédaction de ce mémoire, pour qui nous sommes l'exemple à suivre et la relève directe.

Nos remerciements à Luce ONDO BEGONE et Daniel AMVAME-EKOMIE, ainsi que tous les membres de la famille pour le soutien sans failles sur tous les plans.

Nous exprimons notre profonde gratitude et nos sincères remerciements à toutes ces personnes dont les noms n'apparaissent pas mais que nous portons dans notre coeur pour leurs soutien et encouragements.

LISTE DES ABREVIATIONS ET ACRONYMES

INST*CS : Interaction entre qualité des institutions et changement structurel

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Signes attendus...............................................................26

Tableau 2 : Test de multicolinéarité....................................................28

Tableau 3 : Test de racine unitaire ....................................................30

Tableau 4 : Test de cointégration de Pedroni.......................................32

Tableau 5 : Résultats de l'estimation du GMM en système...................34

SOMMAIRE

SECTION I : INTRODUCTION GENERALE

La prise en compte de l'échec des politiques économiques de relance austères dans les pays en développement d'une part, et le constat d'une véritable résilience des pays institutionnellement mieux organisés face aux crises, d'autre part, ont donné un regain d'intérêt à la relation entre qualité des institutions, changement structurel et croissance.

La littérature relative à la croissance économique s'est enrichie avec les théories de la croissance endogène qui expliquent les écarts de taux de croissance entre pays par de nouveaux facteurs tels que la qualité des institutions (North, 1990) et le changement structurel (McMillan, Rodrik, 2011).

Pour les institutions, il s'agit des contraintes humainement conçues pour structurer les interactions politiques, économiques et sociales (North, 1990). Selon de nombreux auteurs, les écarts de taux de croissance économique entre pays s'expliquent par les différences de niveau d'institutions économiques (Acemoglu, Johnson et Robinson, 2004). En garantissant les droits de propriété (Pigou, 1920 ; Coase, 1937) ou en réglementant les marchés pour réduire leurs imperfections, les institutions permettent d'améliorer la dynamique de la croissance économique (Rodrik et al, 2002). Toutefois, Sachs (2003) souligne que les institutions ne sont pas le seul facteur de développement économique, notamment dans les PED.

Un autre pan de la littérature établit une relation positive entre le changement structurel et la croissance économique. Selon Syrquin (1988), le changement structurel suppose la migration des ressources d'un secteur moins productif à un secteur plus productif. Pour l'auteur, ce facteur occupe une place centrale dans l'explication des processus de croissance, surtout en ce qui concerne les pays en développement. Cette idée découle de la réalité d'un impact réel des changements structurels sur l'économie, à travers l'urbanisation, l'industrialisation ou la transformation agricole, qui représentent les principaux processus de transformation structurelle accompagnant la croissance économique moderne (Kuznets, 1966).

Cependant, les travaux de Rodrik (2013) soulignent qu'une croissance soutenue et durable ne peut s'obtenir qu'en associant le changement structurel et les institutions de bonne qualité. De bonnes institutions permettent de mettre en place de bonnes politiques d'investissement dans le capital humain et l'amélioration du régime juridique pour accroitre la productivité globale et contribuer à la promotion de la compétitivité industrielle.

Par ailleurs, le rôle de l'Etat, en ce qu'il est garant de la solidité et la performance des mécanismes institutionnels, apparait comme primordial dans la poursuite de l'objectif de transformation structurelle. (Syrquin, 1988 ; McMillan, Rodrik, 2011).

En effet, en décortiquant le cas de la Colombie, Syrquin (1988) montre comment l'Etat facilite la transformation structurelle en opérant des changements drastiques au niveau des institutions. De plus, McMillan et Rodrik (2011) vont montrer qu'à travers le maintien d'une monnaie compétitive ou encore la flexibilité du marché du travail, la qualité des institutions assurée par l'Etat constitue une condition importante à la transformation structurelle.

L'influence de la qualité des institutions et du changement structurel des pays de la Communauté Economique et Monétaire d'Afrique Centrale (CEMAC) pourrait constituer un point important dans la compréhension du retard économique de ces pays pour deux raisons :

1) La faible diversité économique de ces pays à forts potentiels agricole et industriel notamment, tendent à apporter un possible élément d'explication à leurs timides rythmes de croissance ;

2) Selon les indices appliqués à la zone, la corruption et la mauvaise gouvernance y sont fortement présentes, occasionnant une certaine instabilité politique et une fragilité institutionnelle

Dès lors, il apparait intéressant d'analyser comment la mise en place d'institutions de bonne qualité pourrait accélérer la transformation structurelle et par conséquent la croissance économique.

Le but de notre étude ici est de réaliser une analyse économétrique permettant de décelerles effets de l'interaction entre qualité des institutions et changement structurel sur la richesse des pays de la CEMAC. Il existe peu d'études sur la question, surtout en ce qui concerne les pays de la zone. Ce travail s'ajoute donc aux travaux empiriques relatifs à la question en s'attardant sur le cas des pays de la CEMAC. Pour cela, nous prenons comme outil la modélisation VAR en panel dynamique avec des données couvrant la période 1980 à 2019.

Les résultats de notre travail montrent que la combinaison entre ces deux variables impacte significativement le changement structurel et la croissance économique dans la zone CEMAC.

Dans la suite de notre travail, nous présentons la revue de littérature de l'effet du changement structurel et de la qualité des institutions sur la croissance dans la section II. Dans la section III, nous effectuons la vérification empirique de l'effet accélérateur de l'amélioration de la qualité des institutions combinée au changement structurel sur la croissance économique. Enfin, dans la section IV nous concluons.

SECTION II : Revue de littérature

La question de l'importance de la qualité des institutions et celle de la transformation structurelle dans le processus de croissance économique a fait l'objet d'une littérature particulièrement abondante. Pour les besoins de ce travail, nous aborderons principalement l'intérêt de leur combinaison dans l'accumulation de la richesse. Pour cela dans un premier temps, nous ferons une revue des différents points théoriques montrant la relation entre institutions, changement structurel et croissance économique (2.1). Dans une seconde partie, nous recenserons quelques travaux récents permettant de constater empiriquement l'impact de la qualité des institutions et de la transformation structurelle sur la croissance (2.2).

2.1. Analyse théorique de l'effet accélérateur de la qualité institutionnelle et duchangement structurel sur la croissance

Nous présentons ici les différentsarguments théoriques qui montrent comment la qualité des institutions et le changement structurel favorisent croissance économique. La littérature économique sur le sujet s'attèle à montrer d'un côté la nécessité d'investir dans la réallocation des ressources pour agir sur la croissance économique ; d'un autre côté, certains auteurspensent plutôt qu'il faut investir dans l'amélioration de la qualité des institutions pour agir sur le produit (North, 1990 ; Chang et Rowthorn, 1995).

2.1.1. Le changement structurel au service de la croissance économique

L'explication de la dynamique de croissance économique à travers le changement structurel prend de l'importance avec le modèle d'économie duale de Lewis (1954), plus tard développé par Ranis et Fei (1961), qui atteste de la coexistence de deux secteurs :le secteur traditionnel (principalement agricole) et le secteur moderne (capitaliste et urbanisé). Cette conception structuraliste de la dynamique productive résonne comme un point de rupture avec la conception néoclassique d'une économie considérée à travers un seul secteur (Harrod, 1939 ; Domar, 1946 ; Solow, 1956) et pose les bases de la nouvelle économie structuraliste, qui place l'Etat et le marché au centre de l'explication du changement structurel (Lin, 2011).

La littérature économique a depuis montré l'impact du changement structurel sur la croissance en partant de la controverse sur la compatibilité ou non du changement structurel avec les faits stylisés de Kaldor. (Gabardo et al, 2017). Deux modèles de croissance servent de cadre à cette analyse : la croissance déséquilibrée et la croissance équilibrée (Gabardo et al, 2017).

2.1.1.1. Changement structurel et croissance déséquilibrée

Selon Hirschman (1969), l'économie, supposée multisectorielle, fonctionne naturellement à partir de déséquilibres présents dans les différentes industries qui stimuleront les investissements dans les industries permettant de régler ces déséquilibres.

Baumol (1967) considérait déjà que, dans une économie à deux secteurset selon l'hypothèse d'un unique facteur de production, le travail, la croissance économique était déséquilibrée du fait notamment de niveaux de progrès technique différents entre les secteurs^1(*). Dans le secteur dynamique, grâce au progrès technique continu, la productivité du travail augmente considérablement à un taux r, et dans le secteur stagnant, la productivité du travail est constante.

Quatre constats sont faits : (a) le coût de production unitaire du secteur stagnant, relativement à celui du secteur dynamique, augmentera indéfiniment ; (b) si la demande de biens du secteur stagnant n'est pas élastique, la production de ce secteur tendra vers 0 ; (c) afin de maintenir une croissance équilibrée, c'est-à-dire un ratio constant entre les niveaux de production des deux secteurs, la part du facteur travail allouée au secteur stagnant doit tendre vers 1 ; (d) dans un monde où la productivité du travail est déséquilibrée, maintenir une croissance équilibrée conduira à une stagnation de la croissance du PIB par tête.

Par ailleurs, Matsuyama (1992) montre le rôle de la productivité du travail agricole dans l'industrialisation et la croissance des économies selon notamment leur degré d'ouverture. En économie fermée, une hausse exogène de la productivité du travail agricole entraine une migration du facteur travail de ce secteur vers le secteur manufacturier. En économie ouverte cependant, il existe une relation négative entre la productivité du travail agricole et la croissance économique en ce qu'une baisse de cette productivité entrainera une migration du travail de ce secteur vers le secteur manufacturier, plus productif, accélérant ainsi la croissance.

Echevarria (1997) utilise un modèle d'équilibre général dynamique afin d'examiner l'interaction entre la contribution sectorielle au PIB et la croissance économique. Le modèle généré est un modèle de croissance de long terme inspiré par Solow et prenant en compte une multitude de biens de consommation avec des préférences des agents supposées non-homothétiques. Le taux de progrès technique est exogène et diffère entre les secteurs. La non-homothéticité des préférences conduit à deux effets. Le premier est qu'une augmentation de l'investissement liée au fait que plus un pays est riche, plus il épargne et par conséquent investit. Ce qui accélère le taux de croissance. Le second effet estune augmentation de la productivité totale moyenne des facteurs, étant donné que dans le même temps la production sera plus importante dans le secteur manufacturier, qui a un taux de progrès technique plus élevé grâce à l'investissement, renforçant ainsi le premier effet.

Park et Rozelle (1998) iront plus loin en montrant que cette contribution sectorielle varie selon les industries et que le changement structurel dans la production et l'utilisation des facteurs favorise le secteur manufacturier au détriment du secteur agricole.

Par ailleurs, selon Laitner (2000), la propension moyenne à épargner dans un pays augmente lorsqu'il s'industrialise. Partant de la loi d'Engel^2(*) et la théorie du cycle de vie^3(*) pour caractériser le comportement de consommation et d'épargne des ménages, les jeunes ménages épargnent plus que les vieux ménages et ce quel que soit l'évolution du revenu dans le temps. Seul le type de biens consommés change. Ainsi, plus un ménage vieillit, plus sa richesse s'accroit et la part des biens manufacturiers dans sa consommation augmente également. La loi d'Engel supposera ici une migration de la demande et donc de la production du secteur agricole, privilégié par les ménages à faible revenu, vers le secteur manufacturier.

McMillan et Rodrik (2011) montrent que la croissance, à travers la croissance de la productivité du travail peut être expliquée de deux manières. D'un coté à travers une productivité intra-sectorielle, avec de l'accumulation de capital, le progrès technologique ou la réduction de la mauvaise allocation des ressources. De l'autre, à travers une réallocation intersectorielle du travail, des secteurs moins productifs aux secteurs plus productifs, augmentant ainsi la productivité totale de l'économie.

2.1.1.2. Changement structurel et croissance équilibrée

Kongsamut et al. (2001) montrent que si les modèles de croissance équilibrée classiques négligent l'importance du changement structurel, il est pourtant possible d'ériger un modèle réconciliant la dynamique de réallocation du travail avec les faits stylisés de croissance équilibrée de Kaldor^4(*).

Selon Ngai et Pissarides (2004), il existe un lien positif entre sentier de croissance équilibrée et changement structurel dans une économie où tous les secteurs produisent des biens de consommation avec un secteur, le secteur manufacturier, produisant également des biens d'équipement. Sous certaines conditions soumises à la fonction d'utilité des consommateurs de cette économie, une évolution du poids du secteur manufacturier dans l'emploi total conduit à une évolution proportionnelle du taux de croissance économique. Ces conditions sont : une élasticité inter temporelle de substitution égale à l'unité ; une élasticité de substitution entre biens de consommation différente de l'unité.

Foellmi et Zweimueller (2008) prennent à contrepied les études précédentes et construisent un modèle de croissance équilibrée prenant en compte un changement structurel défini non plus par les différences technologiques mais plutôt par les différences sectorielles en termes d'élasticité-revenu. L'introduction séquentielle et continue de nouveaux biens dans le modèle conduit au développement de nouvelles industries au détriment des industries archaïques, montrant ainsi une relation non linéaire entre l'emploi manufacturier et le développement économique.

2.1.2. La qualité des institutions au service de la croissance économique

L'analyse théorique des effets d'une meilleure qualité des institutions sur la croissance économique a mis en évidence d'un côté les différentes institutions favorisant l'accroissement du produit, et parmi elles les institutions économiques et les institutions politiques ; de l'autre, l'influence de l'amélioration des institutions sur le changement structurel.

2.1.2.1. Les institutions qui favorisent la croissance économique

Il existe deux types d'institutions favorisant la croissance économique : les institutions économiques et les institutions politiques.

2.1.2.1.1. Les institutions économiques

Les institutions économiques jouent un rôle dans la croissance économique en agissant sur la productivité notamment au travers de la réglementation de la concurrence sur le marché des produits, l'environnement institutionnel du marché du travail(OCDE, 2003).

a. Concurrence et environnement institutionnel du marché du travail

Les institutions économiques jouent un rôle dans la croissance économique en agissant sur la productivité notamment au travers de deux principaux facteurs : la réglementation de la concurrence sur le marché des produits et l'environnement institutionnel du marché du travail. (OCDE, 2003)

Concernant la réglementation de la concurrence, Winston (1993) montre qu'il existe des gains potentiels liés à une « efficacité dynamique » découlant de la présence d'un environnement concurrentiel marqué. Les entreprises seraient plus efficaces en situation de concurrence qu'en situation de monopole. Cette efficience s'opère au niveau de trois principaux canaux : la transparence sur les performances des entreprises, ce qui permet aux dirigeants et même aux employés de se situer par rapport à leurs concurrents (Lazear et Rosen, 1981 ; Nalebuff et Stiglitz, 1983) ; la réalisation de gains de productivité réduisant les couts permet également d'augmenter les profits dans un contexte où l'élasticité-prix de la demande est forte ; la peur de la faillite exacerbée par l'existence de la concurrence oblige les dirigeants d'entreprise à se donner tous les moyens afin d'éviter cette situation, notamment grâce à l'investissement et l'innovation (Howitt et Aghion, 1998).

Sur ce point une nuance est faite par Schumpeter (1942) montrant que les rentes monopolistiques procurées par l'innovation tendent à disparaître plus rapidement quand la concurrence s'intensifie, entraînant une baisse du rendement attendu des innovations.

Par ailleurs, en termes de protection de l'emploi, l'environnement institutionnel du marché du travail joue un rôle primordial dans la productivité des entreprises, ne serait-ce qu'au niveau des charges supportées par le patronat, favorables à des systèmes dans lesquels le licenciement des effectifs est plus aisé. Ainsi, les mécanismes et politiques chargés de dissuader l'embauche et le licenciement constituent un frein dans les ajustements d'effectifs inhérents aux efforts de rationalisation de l'activité productive (Scarpetta et al., 2002 ; Blanchard et Tirole, 2003).

b. La protection des droits de propriété

La nouvelle économie institutionnelle établit la relation entre droits de propriété et croissance économique principalement à travers deux canaux : les couts de transaction et l'allocation efficace des ressources disponibles. (North, 1990). D'un côté, une faible protection du contrôle et de la possession de droits exclusifs, couplée à des niveaux élevés de couts de transaction peut conduire à la réduction de l'investissement en capital humain et physique (Mahoney, 2004).

D'un autre côté, lorsque les droits de propriétés sont solidement protégés, le capital humain sera principalement dirigé vers les activités productives, ce qui améliorera les technologies existantes et affectera positivement la croissance économique. Une absence de système de protection des droits de propriété contribue ainsi au développement d'un capital humain ne bénéficiant qu'aux activités de recherche de rente, qui ne génèrent pas de productivité. (Torstensson, 1994).

Dans cette lignée, Khan (1995) estime que la protection des droits de propriété a permis d'améliorer les inventions, la technologie, et par la même la croissance économique car ces droits assurent une protection effective des retours financiers espérés.

2.1.2.1.2. Les institutions politiques

L'importance des institutions politiques à travers leurrôle dans le développement économique trouve sa justification dans la qualité de la gouvernance (Chang et Rowthorn, 1995) et l'action des pouvoirs publics.

a. La qualité de la gouvernance : corruption et croissance économique

Si certains auteurs montrent que la corruption a un effet positif sur la productivité et l'entreprenariat des pays dans lesquels l'appareil institutionnel n'est pas développé (Houston, 2007 ; Méon et Weil, 2008) ou adoptant un régime politique particulier (Mendez et Sepulvelda, 2006), il n'en demeure pas moins qu'il existe un large consensus sur l'impact négatif de la corruption sur la croissance économique.

Dès lors, une mauvaise qualité des institutions politiques, à travers la corruption, a un effet négatif sur la productivité et la croissance économique. En effet, la corruption entraine des distorsions dans l'allocation de l'investissement public, qui se fera davantage en faveur des activités de recherche de rente, qui n'engrangent aucune productivité. (Tanzi et Davoodi, 1997 ; Mauro, 1998 ; De la Croix et Delavallade, 2007)

Il y a donc une corrélation négative entre corruption et croissance économique avec des effets directs et indirects notamment à travers ses effets sur l'investissement, le capital humain ou encore le financement et les dépenses publics (Ugur et Dasgupta, 2011). Ces effets sur la croissance sont encore plus préjudiciables pour les pays ayant un revenu par habitant élevé.

De même, la corruption, sous la forme de l'évasion fiscale, amoindrit la structure fiscale des pays touchés par ce phénomène ainsi que sa capacité de collecte des recettes fiscales (Attila, 2008 ; Riedel et al, 2010).

La corruption, sous la forme de versements de pots-de-vin affecte négativement l'efficacité et la croissance des entreprises (Kaufman et Wei, 1999). Fisman et Svenson (2007) montrent d'ailleurs que ce type de corruption a un effet financier négatif plus significatif que l'effet financier du poids des charges fiscales sur la croissance des firmes. Ceci s'explique notamment par le fait que la corruption augmente le temps passé par les responsables des entreprises concernées sur la paperasserie permettant de maquiller les irrégularités conséquentes à leurs décisions.

b. Démocratie et action des pouvoirs publics

En mettant en place un cadre politique propice à la captation d'investissements, l'action politique des pouvoirs publics influe sur la croissance. Dans ce contexte, la littérature économique considère la dimension clivante de l'impact de la démocratie sur la croissance économique. D'un côté, ses effets positifs sont évidents : les niveaux élevés de revenus et de capital humain (Doucouliagos et Ulubasoglu, 2008), la faible instabilité politique (Alesina et Perotti, 1996 ; Jong-A-Pin, 2009), l'existence d'un système électoral crédible privilégiant les politiques d'intérêt général au détriment de l'intérêt individuel (Knutsen, 2011), sont autant de canaux montrant l'impact positif direct ou indirect de la démocratie sur la croissance économique.

D'un autre côté, cette influence est critiquée. En effet, selon les auteurs défendant la position contraire, la croissance économique diminue à des niveaux élevés de démocratie (Barro, 1996). Cela s'explique entre autres par le fait que les régimes démocratiques n'imposent pas ou appliquent plus difficilement des mesures impopulaires permettant d'accroitre l'investissement (Kuzman et Al, 2002). Acemoglu (2008) affirme lui que les institutions démocratiques créent des distorsions en raison de leur tendance à la redistribution.

Par ailleurs, en favorisant la formation, notamment à travers l'éducation, l'action des pouvoirs publics contribue à augmenter la vitesse d'adaptation du capital humain aux grands changements technologiques, qui va affecter la croissance économique de long terme (Bernhabib et Spiegel, 1994 ; Aghion et Cohen, 2004).

Guellec et Van Pottelsberghe (2001) montrent l'importance des pouvoirs publics dans la croissance de la productivité à travers la promotion de la recherche-développement. Selon OCDE (1993), la recherche-développement englobe « les travaux de création entrepris de façon systématique en vue d'accroître la somme des connaissances, y compris la connaissance de l'homme, de la culture et de la société, ainsi que l'utilisation de cette somme de connaissances pour de nouvelles applications ». La R-D a un effet positif pour les entreprises et les secteurs qui décident d'investir leurs fonds dans ce domaine en plus des effets positifs externes sur les entreprises environnantes. (Mairesse et Mohnen, 1990).

2.1.2.2. Les effets de l'amélioration de la qualité des institutions sur le changement structurel

Selon OCDE (2010), les institutions agissent sur la réallocation des ressources nécessaires au changement structurel à travers des politiques et des règlementations au niveau du marché du travail influençant la productivité et les flux de travailleurs, à savoir la protection de l'emploi, les allocations de chômage généreuses ou encore les règlementations contre les pratiques anticoncurrentielles sur les marchés de produits.

2.1.2.2.1. La protection de l'emploi

D'après Pissarides (2010), la raison d'être des mesures restrictives sur le licenciement tient du fait que les imperfections du marché financier dissuadent les travailleurs ayant une forte aversion pour le risque de s'assurer contre le licenciement. Pourtant, la protection de l'emploi réduit la création d'emplois efficients en sapant la capacité d'ajustement de la main-d'oeuvre des entreprises (Mortensen et Pissarides, 1994).

Lazear (1990) identifie trois principaux canaux permettant de combler les inefficiences créées par la règlementation en matière de licenciement : les versements privés, les ajustements de salaires et la conception de contrats efficients.

Concernant ce dernier point, la conception de contrats temporaires, couplée à une protection stricte de l'emploi des titulaires de contrats permanents, pose un problème d'efficience de la création d'emploi à long terme, dans la mesure où les couts liés au licenciement des travailleurs temporaires sont faibles. (Boeri et Garibaldi, 2007)

Ainsi, des mesures plus souples sur la protection de l'emploi ont un effet positif sur la croissance de la productivité, déterminante pour les flux bruts d'emploi vers d'autres types d'emplois (OCDE, 2007, 2010 ; Cingano et al, 2010). La réallocation des travailleurs qui en découle profiterait ainsi au travailleur moyen qui verrait son salaire augmenter.^5(*)

2.1.2.2.2. Des allocations de chômage généreuses

Les allocations chômage élevées agissent de plusieurs façons sur les flux de travailleurs notamment à travers leur influence sur le temps de recherche d'unemploi, sur la manière d'embaucher des entreprises et sur la sensibilité des appariements^6(*) aux chocs de productivité. (OCDE, 2010)

Tout d'abord, la générosité des prestations de chômage vont augmenter la durée de la période et le niveau global de chômage en réduisant les efforts dans les intentions de recherche d'un emploi. La principale conséquence sera une plus lente transition de la situation de chômage vers la situation d'emploi et donc un ralentissement des flux de travailleurs (OCDE, 2006a).

De plus, Pries et Rogerson (2005) vont montrer que les allocations de chômage ont un effet sur la manière d'embaucher des entreprises du fait des asymétries d'information. En effet à l'embauche, les entreprises, ayant une information suffisante sur la capacité productive réelle d'un postulant par rapport au poste à pourvoir, peuvent se voir contraintes de remplacer les candidats fraichement embauchés. Les prestations de chômage élevées feraient ainsi augmenter les salaires de réserve^7(*) et les salaires négociés, renforçant la sélectivité des entreprises au niveau de l'embauche, et affectant d'une certaine manière la création et la destruction d'emplois.

A cet effet, Mortensen et Pissarides (1994, 1999) estiment que l'effet stimulant des allocations de chômage sur les salaires de réserve développera la sensibilité des appariements entre chômeurs et postes vacants aux chocs de productivité, avec un effet destructeur sur l'emploi à court terme. Ainsi, une hausse du salaire de réserve augmentera le seuil de productivité auquel se créent de nouveaux appariements. Cependant, la nécessité de faire occuper des emplois à forte productivité par des candidats encore plus compétents dégradera la qualité des appariements (Acemoglu et Shimer, 1999, 2000) ainsi créés, avec pour effet d'augmenter le risque de destruction de ces derniers et de permettre la réallocation des travailleurs.

2.1.2.2.3. La réglementation contre les pratiques anticoncurrentielles sur les marchés des produits

Un consensus existe dans la littérature économique concernant l'effet compresseur des réglementations qui augmentent les frais d'établissement de nouvelles entreprises sur la création et la destruction de ces dernières et donc sur la réallocation de la main d'oeuvre. En effet, la création et fermetures d'entreprises occupent une part importante des flux bruts d'emplois dans le monde (OCDE, 2009) et des couts de création élevés maintiendront le seuil de productivité à partir duquel un acteur économique peut lancer son activité à un niveau important, dissuadant la création comme la fermeture d'entreprises.

De ce fait, une baisse de ces réglementations permettrait de voir l'avènement d'entreprises ayant une marge de progression plus grande concernant la gestion de leur activité (Bahk et Gort, 1993), ou tout simplement des entreprises plus efficientes que les entreprises déjà établies, obligeant ces dernières à réduire leurs effectifs ou à disparaitre (Aghion et Howitt, 1998).

Melitz (2003) montre l'effet de la libéralisation des échanges sur la destruction et la création d'emplois à travers son effet sur la concurrence. Les emplois, du fait de l'implantation de firmes plus performantes sur le marché local qui incitera à une restructuration des entreprises locales, migreront vers les entreprises plus efficientes.

2.2. Analyse empirique : l'importance de l'amélioration de la qualité des institutions et du changement structurel pour la croissance économique

Il existe peu d'études empiriques montrant qu'il existe un effet accélérateur de l'interaction entre changement structurel et qualité des institutions sur la croissance économique. Nous exposerons néanmoinsquelques-uns des travaux les plus récents d'auteurs utilisant la méthodologie de McMillan et Rodrik (2011) pour effectuer une analyse comparative d'un panel de pays ayant connu des niveaux de transformation structurelle équivalents sur le sujet.^8(*)

2.2.1. Transformation structurelle rapide au Vietnam et au Ghana

McCaig et Pavcnik (2013) vont comparer deux pays ayant connu une transformation structurelle profonde mais n'ayant pas bénéficié des mêmeseffets : le Vietnam et le Ghana. Au Ghana, les couts de transaction importants et le manque de diversité de l'économie, qui s'appuie encore principalement sur l'exportation de ressources naturelles, empêche le secteur manufacturier notamment d'êtrecompétitif.

Dans le cas du Vietnam, le difficile accès aux terrains et au capital tend à maintenir les différences abyssales de productivité entre et à l'intérieur des secteurs.

Cependant, ils concluent que malgré des niveaux d'indicateurs institutionnels faibles et stagnants par rapport à ceux du Ghana, le Vietnam a davantage bénéficié de leur rapide transformation structurelle.

2.2.2. Transformation structurelle lente en Inde, au Nigeria et en Zambie

D'un autre côté, Ahsan et Mitra (2013) vont comparer sur la période 1960-2010 trois pays ayant connu une transformation structurelle faible mais ayant un potentiel économique fort, comme la population : l'Inde, le Nigeria et la Zambie. Ils constatent que si la Zambie pourrait fortement bénéficier du changement structurel, avec plus de la moitié de sa population travaillant dans les secteurs à faible productivité, ce changement structurel passe par l'amélioration d'indicateurs de qualité institutionnelle comme les infrastructures humaines et physiques, l'ouverture du pays ou encore la formation brute de capital fixe qui demeurent encore insuffisants.

Ensuite, la régulation contraignante du marché du travail en Inde empêche un développement plus conséquent de l'emploi dans le secteur manufacturier. Cette situation est d'autant plus problématique du fait de la difficile application de lois permettant d'intervenir sur ce point, avec le spectre d'une future insuffisance de gains de productivité dans les secteurs agricoles et des services plus porteurs d'emplois à l'heure actuelle.

Dans le cas du Nigeria, d'importants gains de productivité sont réalisés grâce au commerce de gros et de détail ou encore la communication. Cependant les faibles taux d'alphabétisation, d'espérance de vie ou encore d'électrification du pays montrent la nécessité d'améliorer les institutions afin d'accompagner le changement structurel notamment au niveau de l'éducation.Ainsi, au Nigéria, la faiblesse des infrastructures et des niveaux de capital humain fait qu'une migration des ressources du secteur agricole, qui emploie le plus de travailleurs, semble difficile.

2.2.3. Absence d'une transformation structurelle récente au Brésil et au Botswana

Firpo et Pieri (2013) vont comparer deux pays n'ayant pas connu de changement structurel récent mais en ayant bénéficié dans le passé : le Brésil et le Botswana. Ils montrent que si le changement structurel a été quasi-inexistant sur la période 1990-2010, le Bresil s'appuie sur le développement intra sectoriel à travers des investissements massifs en capital humain, en nouvelle technologies et en améliorant la qualité institutionnelle.

Le Botswana s'est quant à lui principalement appuyé sur la manne des activités d'extraction de diamants, avec un changement structurel étant d'abord passé par le secteur des mines avant de dévier vers le secteur des services.

Les auteurs concluent que la nécessité d'améliorer le système éducatif et la formation en vue d'un nouvel élan de changement structurel pourrait être un défi majeur pour un pays comme le Brésil, qui s'appuie sur la culture d'une transformation culturelle interrompue, tandis que le Botswana fait face à de nombreuses contraintes en termes de politique économique.

SECTION III : Vérification empirique de l'effet de l'interaction entre qualitéinstitutionnelle et transformation structurelle sur la croissance dans la zone CEMAC

Dans cette section, nous analyserons les effets de l'interaction entre qualité des institutions et changement structurel sur la croissance économique dans la zone CEMAC.Plus précisément, il s'agira ici de vérifier l'hypothèse selon laquelle l'amélioration de la qualité institutionnellecombinée au changement structurel favoriserait la croissance économique.

3.1. Présentation du modèle de base

Pour tester notre hypothèse, nous prenons appui sur le modèle de Benhamouche (2018) qui analyse l'impact de la qualité des institutions sur la croissance à travers ses effets sur la transformation structurelle en examinant un échantillon de 31 pays entre 1950-2010 à l'aide de la méthode des données de panel. Le modèle est donné par l'équation suivante :

????_??_it = ??i + ??t + ??₁.????????_it-p+ ??₁. ????????_it-p* ??_it + ??. ??it + X'_it-pÙ + ??_it (1)

Inst*Z : une variable d'interaction entre la part de la valeur ajoutée agricole dans le PIB par habitant et la qualité institutionnelle

Concernant les variables macroéconomiques contenues dans le vecteur X', nous avons l'inflation, le degré d'ouverture, les dépenses publiques (en pourcentage du PIB), l'investissement (en pourcentage du PIB), le crédit au secteur privé rapporté au PIB.

3.2. Spécification du modèle

Nous proposons de spécifier le modèle de Benhamouche en tenant compte des caractéristiques de la zone CEMAC et de la littérature. Nous nous démarquons de ces travaux en modifiant les variables contenues dans l'équation (1). En effet, si Benhamouche utilise la variable de transformation structurelle comme variable expliquée, nous la remplacerons par une variable de croissance économique, qui sera ici la variable à expliquer pour la vérification de notre hypothèse. Aussi, la littérature érige le changement structurel comme un des déterminants de la croissance. Nous ajouterons donc une variable de changement structurel à la partie droite de notre équation. Nous retirons les dépenses publiques, l'ouverture commerciale et ajoutons les investissements directs à l'étranger et les exportations. Enfin, nous modifions la variable d'interaction du modèle en remplaçant la part de la valeur ajoutée agricole dans le PIB par la variable de changement structurel.

3.2.1. Présentation des variables

Il s'agit de présenter la variable expliquée d'une part, et les variables explicatives d'autre part.

3.2.1.1. La variable expliquée

La variable à expliquer ici est la croissance économique (XCE). Elle est généralement évaluée en fonction de l'accumulation de la richesse créée dans un pays. Il existe différents indicateurs permettant de mesurer la croissance économique et nous choisissons de l'approximer par le Produit intérieur brut par habitant (PIBH).

3.2.1.2. Les variables explicatives

1) Le changement structurel (CS) : deux principaux indicateurs semblent pertinents afin de juger de la transformation structurelle dans les pays de la CEMAC : l'évolution du poids du secteur manufacturier dans le PIB et la répartition sectorielle des emploi (Mama, Ongono, 2019). Nous retiendrons ici l'évolution du poids du secteur manufacturier comme proxy dans la mesure où, bien que le secteur tertiaire soit important dans la plupart des pays de la sous-région, la prédominance des activités informelles peu productives et donc à faible valeur ajoutée accorde plus de crédit à une transformation structurelle symbolisée par l'essor du secteur manufacturier au détriment du secteur agricole (Mama, Ongono, 2019).

2) La qualité institutionnelle (INST) :il existe plusieurs indicateurs permettant de mesurer la qualité institutionnelle et la grande majorité se distingue par leur objectivité. Nous utiliserons ici l'indice de liberté économique^9(*) comme proxy pour la qualité institutionnelle.Cet indice, créé par la Fondation Heritage et le Wall Street Journal, qui prend en compte douze indicateurs, est pertinent dans la mesure où il considère un grand nombre d'indicateurs institutionnels qualitatifs et quantitatifs. Le score total représente la moyenne des douze indicateurs, chacun d'entre eux étant noté de 0 à 100, où 100 représente une liberté maximale.

3) Une variable d'interaction (INST*CS) : c'est une variable représentant l'interaction entre la qualité institutionnelle et le changement structurel.

4) Les investissements directs à l'étranger (IDE) : Les flux entrants nets d'IDE constituent un vecteur incontournable de croissance économique à travers notamment en facilitant le transfert de technologies et de gestion du savoir-faire dans le pays d'accueil de ces IDE (Romer, 1993).

5) L'inflation (INF) : L'inflation a un impact sur la croissance dans la mesure où une hausse généralisée des prix provoque une baisse de la demande et également de l'offre de produits. Nous utiliserons l'évolution de l'indice des prix à la consommation comme proxy dans le cas de la CEMAC (UMAC, article 21).

6) Le crédit intérieur au secteur privé (CREDIT) : le crédit intérieur au secteur privé rapporté au PIB est un des principaux indicateurs de développement financier. Il est accordé aux entreprises et aux ménages sous forme de prêts, de crédits commerciaux, etc. et impacte la croissance économique en agissant sur la production, la consommation et la formation de capital.

7) Les exportations (EXP) : une expansion du secteur des exportations a un effet sur le produit (Krugman, 1987; Havyrlyshym, 1990) et en est un des principaux déterminants.

3.2.2. Modèle à des fins d'estimation

Afin d'analyser le lien entre qualité institutionnelle, changement structurel et croissance économique, nous spécifions notre modèle sous forme fonctionnelle :

Inst*Cs : la variable d'interaction entre la qualité institutionnelle et le changement structurel

Le modèle spécifié à des fins d'estimation prend alors la forme linéaire suivante :

Xce_it= ??₀+ ??₁Xce_it-1 + ??₂Cs_????+ ??₃Inst_it+ ??₄(Inst_????× Cs_????) +??₅Ide_????+ ??₆Inf_????+ ??₇Credit_????+ ??₈Exp_it+??_????

Inst_????× Cs_???? : la variable d'interaction entre la qualité institutionnelle et le changement structurelle du pays i à la période t

Credit_???? : le crédit intérieur au secteur privé du pays i à la période t

??_??, i= {0...8}, sont les coefficients de régression associés aux variables explicatives.

??₀, est le terme constant qui ne dépend pas des facteurs explicatifs de la croissance économique ;

??₁, est le coefficient de régression associé à la variable de la croissance économique retardée.

??₂, est le coefficient de régression associé à la variable du changement structurel. Le changement structurel affecte positivement la croissance économique notamment à travers sa contribution à la croissance de la productivité totale du travail (McMillan, Rodrik, 2011).Il peut également affecter négativement la croissance, notamment dans les pays d'Afrique subsaharienne (McMillan et Rodrik, 2011 ; McMillan et al, 2014). Le signe attendu est positif ou négatif.

??₃, est le coefficient de régression associé à la variable de la qualité des institutions. Des institutions plus performantes entrainent une hausse du PIB par habitant, notamment du fait d'une amélioration de la viabilité de l'action des pouvoirs publics (Edison, 2003). Le signe attendu est positif.

??₄, est le coefficient de régression associé à la variable d'interaction entre la qualité des institutions et le changement structurel. Il prend une valeur positive car la présence d'institutions performantes a un effet accélérateur sur le changement structurel et la croissance économique (McMillan, Rodrik, Sepulveda, 2017). Le signe attendu est positif.

??₅, est le coefficient de régression associé à la variable des investissements directs à l'étranger. Il prend une valeur positive car l'afflux d'IDE dans la zone CEMAC, principalement dirigés vers le secteur des ressources naturelles, notamment le secteur pétrolier où les investissements atteignent parfois 90% des IDE totaux des pays concernés comme en Guinée équatoriale et au Tchad. (Ngouhouo, 2008). Le signe attendu est positif.

??₆ est le coefficient de régression associé à l'inflation. Une hausse généralisée des prix peut être positive pour la croissance économique dans le cas où elle est modérée (Nubukpo, 2007) ; en revanche, une inflation trop forte affecte la compétitivité des économies ainsi que le pouvoir d'achat des ménages. Le signe attendu est positif ou négatif.

??₇, est le coefficient de régression associé à la variable du crédit intérieur au secteur privé. Il prend une valeur positive car une augmentation du crédit des institutions financières vers les ménages et les entreprises fait partie intégrante d'un développement financier bénéfique pour la croissance économique (Levine et al. 2000 ; Beck et al., 2000). Le signe attendu est positif.

??₈, est le coefficient de régression associé à la variable des exportations de biens et services. Les économies de la zone CEMAC dépendent grandement des exportations, qui ont un effet positif sur la croissance économique (Cline, 1984 ; Riedel, 1988 ; Collombatto, 1988). Le signe attendu est positif.

Les signes attendus des différentes variables sont consignés dans le tableau (1) ci-dessous :

Tableau 1 : Signes attendus

3.3. Données et méthode d'estimation

3.3.1. Présentation des données

Les données annuelles utilisées pour nos variables proviennent de la Banque Mondiale (2020) sauf celles de la qualité institutionnelle, qui proviennent de la banque de données de la Fondation Heritage (2020). Du fait du manque de données sur certaines périodes, nous avons utilisé la méthode des moyennes mobiles afin de compléter notre base de données.

Des séries chronologiques annuelles couvrant la période de 1980 à 2019 sont utilisées pour notre étude dans tous les pays de la zone CEMAC à l'exception de la République centrafricaine. Le choix de cette période est justifié par la disponibilité des données.

3.3.2. Démarche économétrique

Nous réalisons notre travail dans le contexte de l'économétrie des données de panel dynamique. Les avantages de l'utilisation de cette méthode sont divers (Baltagi, 2001 ; Sylvestre, 2002 ; Pirotte, 2011) :

- Une structure à double dimension^10(*)qui apporte une information plus riche que celle habituellement disponible en coupe ou en séries temporelles (Hsiao, 2007) ;

- Une meilleure compréhension de la dynamique d'ajustement de certains phénomènes ;

- Une meilleure convergence des estimateurs du fait de la taille importante des données, entrainant plus de variabilité et plus de degré de liberté.

Dans cette section, il s'agira de présenter les tests préliminaires d'un côté puis, la méthode d'estimation de l'autre.

3.3.2.1. Tests préliminaires

Il s'agit des tests de multicolinéarité, de racine unitaire et de cointégration.

a. Test de multicolinéarité

On parle de multicolinéarité lorsque deux ou plusieurs variables indépendantes ont une relation linéaire parfaite ou presque parfaite. Cette relation pose problème dans la mesure où la mesure de l'influence réelle des variables explicatives prises individuellement est rendue difficile par l'existence de variables redondantes qu'il conviendra d'éliminer.

Ainsi, lorsqu'un modèle possède plusieurs séries explicatives liées entre elles, cela conduit à diverses conséquences (Bourbonnais, 2015) à savoir, une augmentation de la variance estimée de certains coefficients de régression, une instabilité des estimations des coefficients des moindres carrés, un problème d'identification des coefficients qui sont indéterminés et de variance infinie dans le cas d'une multicolinéarité parfaite. Il existe différents tests permettant de déceler une multicolinéarité entre les variables explicatives d'un modèle et parmi eux, le test de Klein (1962) et le test de Farrar et Glauber (1967). Nous optons pour le test de Klein, qui compare le coefficient de détermination de la variable à expliquer R²_yavec les coefficients de corrélation simple r²_xi,xj entre les variables explicatives. La règle de décision est : si R²_y est inférieur à r²_xi,xj, ou si les variables du test présentent un coefficient supérieur ou égal à 0,8, il y a présomption de multicolinéarité.

Tableau 2 : Test de multicolinéarité

Le tableau ci-dessus présente les variables pouvant traduire unproblème de multicolinéarité. A cet effet, nos résultats (annexe 1) montrent qu'il existe une présomption de multicolinéarité entrele changement structurel et la variable d'interaction entre changement structurel et qualité institutionnelle, ce qui pourrait s'expliquer par le fait que cette variable intègre le changement structurel.

La correction des problèmes de multicolinéarité peut se faire de plusieurs manières : en retirant les variables explicatives fortement corrélées du modèle grâce à la regression pas à pas (Hocking, 1976 ; Bourbonnais, 2015), la regression sur les meilleurs sous-ensembles ou nos propres connaissances ; en utilisant la méthode des moindres carrés partiels qui permet de réduire le nombre de variables indépendantes à un ensemble de variables non corrélées (Helland 1990).

La méthode la plus efficace ici serait de retirer les variables indépendantes susceptibles d'expliquer les mêmes phénomènes afin d'éviter un effet de masque (Bourbonnais, 2015).

Cependant, pour la suite de notre travail, les variables concernées ne sauraient être ignorées, étant directement impliquées dans la résolution de notre problématique. De plus, Allison (2012) montre qu'en cas de multicolinéarité entre une variable d'interaction et ses composantes, il est tout à fait possible et non risqué d'ignorer la multicolinéarité car la p-value de cette variable d'interaction n'est pas affectée par ce phénomène, et ce même si on tente de réduire les corrélations en centrant les variables. Nous choisissons donc de conserver toutes les variables et de mener notre estimation malgré la présomption de multicolinéarité.

b. Test de racine unitaire

Dans le cas de la cointégration des panels, la première étape consiste à examiner si les variables contiennent une racine unitaire de panel. Les variables qui contiennent une racine unitaire sont examinées plus en détail dans le cadre de la cointégration du panel. Les tests les plus utilisés sont ceux de Levin, Lin et Chu (2002) ; Im, Pesaran et Shin (1997, 2002 et 2003) ; Bai et Ng (2001) ; et Pesaran (2003).

Nous procédons au test de Levin, Lin et Chu (2002)pour vérifier si toutes les variables sont stationnaires dans le même ordre en vue de justifier l'existence d'une relation de cointégration des variables. Ce test fait intervenir l'hypothèse d'indépendance des erreurs dans une dimension individuelle, qui permettra de fournir les distributions normales des statistiques de tests. De plus, ce test suppose une homogénéité de la racine autorégressive, renvoyant à l'idée que si confirmée, une hypothèse de présence d'une racine unitaire sera considérée pour l'ensemble des individus d'un panel.

Tableau 3 : Test de racine unitaire

*** modèle avec trend and intercept, ** modèle avec intercept et * modèle sans trend ni intercept.

Les résultats du test de présence ou non d'une racine unitaire (annexe 2) montrent que toutes les séries du modèle, à l'exception du changement structurel (CS) et de la qualité des institutions (INST) sont stationnaires en niveau dans les spécifications sans trend. Concernant les deux variables non stationnaires en niveau, nous avons appliqué la première différence pour les rendre stationnaires. Ainsi, les séries Xce, Ide, Inf, Credit et Exp sont intégrées d'ordre 0, c'est-à-dire, sont I(0) ; les séries Cs et Inst sont intégrées d'ordre 1, c'est-à-dire, sont I(1).

c. Test de cointégration

Les tests de cointégration permettent de déceler une relation à long terme entre deux ou plusieurs variables économiques (Yoo, 2006). Dans le cas des données de panel, plusieurs tests permettent de mettre en évidence cette relation. Parmi eux, le test de Pedroni (1995, 1997, 1999, 2004), le test de Kao (1999) et le test de Bai et Ng (2001) qui sont des tests inspirés de ceux d'Engle et Granger (1987) sur les séries temporelles. Nous privilégions le test de Pedroni pour notre travail car il prend davantage en compte l'hétérogénéité des paramètres associés à chacun des individus d'un panel (Hurlin, Mignon, 2007).

Tableau 4 : Test de cointégration de Pedroni

Les résultats du test (annexe 3) montrent que sur les sept statistiques du test, quatre sont en faveur de l'existence d'une relation de long terme entre la croissance économique et les autres variables. On conclura donc qu'il existe au moins une relation de cointégration.

3.3.2.2. Méthode d'estimation

La méthode d'estimation adoptée est la méthode des moments généralisés GMM (General Method of Moment) en système (Arellano et Bover, 1995 ; Blundell et Bond, 1998). En effet cet estimateur proposé par Arellano et Bond (1991) permet d'exploiter toutes les conditions d'orthogonalité qui existent entre la variable retardée endogène et le terme d'erreur.

L'apport de cette méthode réside à la fois dans le traitement correct du problème lié aux effets individuels corrélés et dans la possibilité de tenir compte de l'endogénéité potentielle des variables explicatives. Également, cette méthode consiste à combiner pour chaque période l'équation en différence première accompagne de celle à niveau. Dans l'équation en différence première, les variables prédéterminées sont instrumentées par leurs valeurs en niveau retardées d'au moins une période. Tandis que dans l'équation à niveau, les variables sont instrumentées par leurs différences premières.

Le système d'équations ainsi obtenu est estimé simultanément à l'aide de la méthode des moments généralisés. Monte Carlo, Blundell et Bond (1998) ont trouvé que l'estimateur des GMM en système est plus efficace que celui en différences car lorsque les instruments sont fiables, l'estimateur GMM en différences premières donne des résultats biaisés dans les échantillons finis. De plus, l'estimation par GMM présente l'avantaged'englober plusieurs autres méthodes parmi lesquelles les moindres carrés ordinaires, lesdoubles moindres carrés, les moindres carrés non linéaires, le maximum de vraisemblance,qui en constituent des cas particuliers.

1) Le test de sur-identification de Sargan et Hansen (1982), qui permet de tester la validité des variables retardées comme instruments.

H0 : les instruments sont valides (variables instrumentales non corrélées avec les perturbations)

H1 : les instruments ne sont pas valides (variables instrumentales corrélées avec les perturbations)

H0 : absence d'autocorrélation d'ordre 1 entre les variables et le terme d'erreur

H1 : absence d'autocorrélation d'ordre 2 entre les variables et le terme d'erreur.

3.4. Présentation et interprétation des résultats de l'estimation

Il s'agira ici de la présentation puis de l'interprétation des résultats de l'estimation.

3.4.1. Présentation des résultats

Tableau 5 : Résultats de l'estimation du GMM en système

Les tests de sur-identification de Sagan et d'autocorrélation nous montrent que la spécification de l'estimateur des GMM en système est valide. En effet, la probabilité de l'autocorrélation d'ordre AR(1) est significative au seuil de 1%. De plus, la probabilité associée au J de Hansen confirme la robustesse de notre observation, avec une probabilité de 0,2301.

Les résultats nous montrent également que le coefficient associée à la variable de la croissance économique retardée (Xce(-1)) est significativement positif. Cela implique qu'une augmentation du PIB par habitant retardé entraine celle du PIB par habitant observé.

En ce qui concerne le changement structurel (Cs), son coefficient est significativement positif au seuil de 5%. Ainsi, une transformation structurelle plus rapide aurait un effet haussier sur la croissance économique (McMillan et Rodrik, 2011).

Le coefficient associé à la variable de la qualité des institutions (Inst) présente un signe positif en plus d'une significativité au seuil de 5%. Une amélioration de la qualité des institutions contribue à augmenter le PIB par habitant, conformément aux travaux de North (1986), Barro (1996) et Edison (2003).

La variable d'interaction entre qualité institutionnelle et changement structurel (InstxCs) a un coefficient significativement négatifau seuil de 10%. Cela signifie qu'une combinaison de la qualité des institutions et du changement structurel affecte négativement le PIB par habitant.

Concernant les investissements directs étrangers, (Ide), une hausse des entrées d'IDE permet d'augmenter le PIB par habitant car le coefficient associé à cette variable est significativement positif au seuil de 5%.

Le coefficient associé à la variable représentant le crédit intérieur fourni au secteur privé (Credit) est significativement positif au seuil de 5%. Une augmentation du crédit accordé au secteur privé permet donc d'améliorer la croissance économique.

Enfin, les coefficients respectivement associés à l'inflation (Inf) et aux exportations (Exp) ne sont pas significatifs aux seuils de 1%, 5% et 10%. Ces variables n'expliquent donc pas la croissance économique des pays de la CEMAC.

3.4.2. Interprétation des résultats

L'hypothèse de départ selon laquelle la combinaison entre qualité des institutions etchangement structurel favorisela croissance économique n'estdoncpas vérifiée. En effet, d'après les résultats obtenus (tableau 5), nous constatons que cette interaction n'a pasun effet stimulant sur le PIBdes pays de la CEMAC.

Ce constat pourrait se justifier en deux points. D'un côté, la faible diversification des économies de la CEMAC rend difficile la transformation structurelle ; d'un autre côté, la mauvaise gouvernance caractérisant ces pays constitue un frein à la croissance économique.

3.4.2.1. Une faible diversification des économies de la CEMAC

Avec la sophistication de la production, la diversification de la structure productive est un prérequis à la transformation structurelle dans la mesure où une prédominance de la production du secteur primaire n'est pas bénéfique pour la croissance économique (Sachs et Warner, 2001). Ainsi la qualité institutionnelle combinée au changement structurelne pourrait etre un vecteur de croissance économiquesans un tissu industriel large et solide, nécessaire à la transformation productive.

La diversification des économies de la CEMAC demeure un enjeu majeur dans l'amélioration de l'intégration régionale en Afrique centrale.En effet, à l'exception faite du Cameroun, des pays de la sous-région tels que le Gabon ou le Tchad dépendent encore fortement de leurs exportations de ressources naturelles, le pétrole notamment. Bien que le Gabon ait engagé des plans ambitieux de diversification de son économie, comme le Plan Stratégique Gabon Emergent en 2009 ou le plan d'accélération de la transformation 2021-2023, avec entre autres un état actuellement avancé de la transformation des produits du bois (Uneca, 2020), la contribution du secteur pétrolier dans la croissance économique s'élève tout de même à 33% du PIB en 2021.

3.4.2.2. La mauvaise gouvernance dans les pays de la CEMAC

La mauvaise gouvernance peut constituer un axe explicatif de l'effet négatif de l'interaction entre qualité des institutions et changement structurel dans la mesure où les distorsions créées par la corruption ou la mauvaise répartition des ressources minent l'investissement public.

En effet, comme le soulignent Ugur et Dasgupta (2011), la mauvaise gouvernance a des effets négatifs directs et indirects sur la croissance économique. Une grande partie des investissements dans les pays de la CEMAC est dirigée vers le développement d'activités n'occasionnant pas de réelle valeur ajoutée, ce qui constitue un motif d'incompatibilité avec la transformation structurelle.

La mauvaise gouvernance est au coeur du développement économique des pays de la CEMAC, d'autant plus que la zone est décriée pour la faible qualité de ses institutions comme l'atteste leur absence du top 20 africain de l'indice Chandler Good Government (CGGI)^11(*) de 2021 notamment du fait d'une mauvaise gestion des finances publiques.

3.4.3. Recommandations

Considérant les résultats de nos travaux, certaines recommandations peuvent être faites, notamment en améliorant la qualité de l'environnement économique afin qu'il soit propice à l'efficacité de la mise en place d'institutions plus performantes tout en permettant d'accélérer le changement structurel, favorisant ainsi la croissance.

D'un côté, les autorités compétentes peuvent accélérer ou favoriser le développement de chaines de valeur au sein de la CEMAC, développement qui apparait primordial face aux fortes similarités entre les appareils productifs des pays de la zone.

Aussi, des stratégies de persuasion de grande envergure à l'encontre des grandes firmes du secteur de la haute technologie permettraient de créer une émulation qui pourrait conduire à l'avènement ou développement de clusters d'entreprises comme celles regroupées dans la Silicone Valley.

Enfin, la bonne marche de ces recommandations tient essentiellement de la bonne volonté des dirigeants des pays de la CEMAC, qui doivent oeuvrer avec à l'idée un rattrapage du retard colossal avec la plupart des pays du continent et du monde en général. Cette bonne volonté doit se traduire par des actions fortes telles que l'amélioration de la qualité de la bureaucratie, à travers la mise en place de mécanismes de surveillance stricts au sein des administrations ou encore un système efficace de gestion des finances publiques afin qu'elles soient dirigées en priorité vers les industries génératrices de valeur ajoutée.

SECTION IV : CONCLUSION GENERALE

L'objectif de ce travail était de montrer comment la combinaison entre qualité institutionnelle et transformation productive impactait positivement la croissance économique dans la zone CEMAC. Pour cela, nous avons utilisé la méthodologie de l'analyse en données de panel dynamique afin d'étudier en nous servant de séries temporelles couvrant la période 1980-2019.

L'analyse de la littérature sur le sujet nous édifie sur l'existence d'un large consensus sur l'intérêt, pour la croissance économique, de l'accélération du changement structurel et de l'amélioration de la qualité des institutions, ainsi que sur l'importance de cette dernière dans la réallocation du facteur travail d'un secteur moins productif à un secteur plus productif, notamment à travers ses effets sur le marché du travail et la productivité.

L'estimation des GMM nous a ainsi permis d'observer que l'effet l'interaction entre changement structurel et performance institutionnelle avait tendance à se répercuter négativement sur la croissance économique, ce qui invalide notre hypothèse de départ. Comme constats supplémentaires, il semblerait qu'agir uniquement sur la qualité institutionnelle ou sur le changement structurel favorise la croissance, de même qu'une augmentation du crédit accordé au secteur privé ou encore celle de l'entrée d'IDE. Enfin, la croissance économique de la zone ne semble pas pouvoir s'expliquer par la politique monétaire, l'inflation n'ayant aucun impact significatif sur le PIB par habitant.

Cette influence négative de l'interaction entre qualité institutionnelle et changement structurel sur la croissance économique dans la zone CEMAC peut s'expliquer par une forte spécialisation des économies de la zone, principalement dans le secteur primaire, ou encore un retard en termes de gouvernance, rendant difficile la combinaison entre ces deux variables. Il apparait donc nécessaire d'améliorer la diversification de ces économies en développant des chaines de valeurs, d'améliorer le tissu industriel fragile dans la zone en cherchant à attirer les grandes firmes internationales du secteur de la haute technologie notamment tout en renforçant la qualité de la bureaucratie et de la gestion des finances publiques. Toutes ces mesures ont la volonté politique comme dénominateur commun car cette dernière régit l'effectivité de l'action gouvernementale et donne du crédit à l'amélioration des institutions.

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ANNEXES

	CS	EXP01	IDE	INF	INST	INST_CS	CREDIT


CS	1.000000	0.252161	0.099856	0.175612	-0.127173	0.966688	0.092555
EXP01	0.252161	1.000000	0.558814	-0.043593	-0.479200	0.130600	0.019055
IDE	0.099856	0.558814	1.000000	-0.032035	-0.108207	0.069199	0.071847
INF	0.175612	-0.043593	-0.032035	1.000000	-0.091216	0.152541	0.106804
INST	-0.127173	-0.479200	-0.108207	-0.091216	1.000000	0.122569	-0.031357
INST_CS	0.966688	0.130600	0.069199	0.152541	0.122569	1.000000	0.077661
CREDIT	0.092555	0.019055	0.071847	0.106804	-0.031357	0.077661	1.000000

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: EXP01
Date: 05/07/21 Time: 10:47
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 193
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-1.84652		0.0324


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on EXP01


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-0.44702	43.628	14.465	0	9	13.0	39
Cameroun	-0.39280	12.867	3.9887	0	9	13.0	39
Congo	-0.19181	5.E+21	8.E+21	1	9	0.0	38
Guinée	-0.22863	36.705	12.164	1	9	5.0	38
Tchad	-0.10613	32.552	29.425	0	9	4.0	39

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-0.21718	-4.942	1.019	-0.539	0.857		193

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: INF
Date: 05/07/21 Time: 10:50
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 8
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 186
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-8.02814		0.0000


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on INF


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-0.95916	48.212	8.0000	1	9	13.0	38
Cameroun	-0.74394	40.188	2.3717	0	9	31.0	39
Congo	-0.75118	45.759	3.0766	0	9	33.0	39
Guinée	-0.55797	9.2705	16.616	8	9	38.0	31
Tchad	-1.03012	86.670	4.4478	0	9	38.0	39

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-0.82693	-10.658	1.011	-0.539	0.860		186

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: CREDIT
Date: 05/07/21 Time: 10:52
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: None
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 194
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-2.53251		0.0057


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on CREDIT


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-0.03222	9.6835	3.4157	0	9	13.0	39
Cameroun	-0.03852	6.4372	6.8894	0	9	0.0	39
Congo	-0.02175	12.315	12.370	0	9	7.0	39
Guinée	-0.05835	21.909	17.439	0	9	4.0	39
Tchad	-0.07045	6.6322	4.5011	1	9	9.0	38

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-0.04021	-2.587	1.002	0.002	1.023		194

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: IDE
Date: 05/07/21 Time: 10:54
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 3
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 153
Cross-sections included: 4 (1 dropped)


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-4.62558		0.0000


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on IDE


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-0.63710	3.3173	0.3921	0	9	24.0	39
Cameroun	-0.98044	0.2410	0.0328	0	9	15.0	39
Congo	-0.40228	9.E+16	6.E+16	0	9	3.0	39
Guinée		Dropped from Test
Tchad	-0.18569	1.E+13	3.E+12	3	9	15.0	36

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-0.51658	-6.869	1.049	-0.539	0.857		153

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: D(INST)
Date: 05/07/21 Time: 10:58
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 189
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-12.6937		0.0000


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on D(INST)


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-1.72059	1.4046	0.5463	1	9	8.0	37
Cameroun	-1.20066	0.8513	0.0562	0	9	33.0	38
Congo	-1.07762	1.2665	0.2299	0	9	14.0	38
Guinée	-1.21948	5.1342	1.9025	0	9	5.0	38
Tchad	-0.69288	1.1021	0.1322	0	9	18.0	38

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-1.11058	-14.196	1.038	-0.539	0.860		189

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: XCE
Date: 05/07/21 Time: 11:01
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 1
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 194
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-6.00944		0.0000


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on XCE


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-1.06137	23.899	1.2431	0	9	38.0	39
Cameroun	-0.31265	7.5825	11.107	1	9	2.0	38
Congo	-0.48359	18.914	7.7212	0	9	13.0	39
Guinée	-0.55266	580.26	110.53	0	9	15.0	39
Tchad	-0.91377	65.295	69.502	0	9	1.0	39

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-0.59345	-9.334	1.050	-0.539	0.857		194

Null Hypothesis: Unit root (common unit root process)
Series: D(CS)
Date: 05/07/21 Time: 11:00
Sample: 1980 2019
Exogenous variables: Individual effects
Automatic selection of maximum lags
Automatic lag length selection based on SIC: 0 to 6
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel
Total number of observations: 184
Cross-sections included: 5


Method				Statistic		Prob.**
Levin, Lin & Chu t*				-10.7495		0.0000


** Probabilities are computed assuming asympotic normality

Intermediate results on D(CS)


Cross	2nd Stage	Variance	HAC of		Max	Band-
section	Coefficient	of Reg	Dep.	Lag	Lag	width	Obs
Gabon	-1.24068	33.401	8.1567	0	9	8.0	38
Cameroun	-0.97143	2.9765	1.1057	0	9	5.0	38
Congo	-1.06587	45.232	15.913	0	9	6.0	38
Guinée	1.47006	3.5352	0.8693	6	9	37.0	32
Tchad	-1.32756	47.401	7.2088	0	9	14.0	38

	Coefficient	t-Stat	SE Reg	mu*	sig*		Obs
Pooled	-1.07576	-12.809	1.094	-0.540	0.864		184

Pedroni Residual Cointegration Test
Series: XCE CS DINST DINST_CS IDE INF EXP01
Date: 05/07/21 Time: 22:36
Sample: 1980 2019
Included observations: 200
Cross-sections included: 5
Null Hypothesis: No cointegration
Trend assumption: No deterministic trend
Automatic lag length selection based on SIC with a max lag of 8
Newey-West automatic bandwidth selection and Bartlett kernel


Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension)
				Weighted
		Statistic	Prob.	Statistic	Prob.
Panel v-Statistic		-2.483187	0.9935	-2.480167	0.9934
Panel rho-Statistic		-0.599359	0.2745	-1.027589	0.1521
Panel PP-Statistic		-3.052106	0.0011	-4.803139	0.0000
Panel ADF-Statistic		-3.079623	0.0010	-4.907662	0.0000

Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension)

		Statistic	Prob.
Group rho-Statistic		-0.975188	0.1647
Group PP-Statistic		-6.202879	0.0000
Group ADF-Statistic		-6.126803	0.0000



Cross section specific results


Phillips-Peron results (non-parametric)

Cross ID	AR(1)	Variance	HAC	Bandwidth	Obs
Gabon	0.101	21.52081	15.81998	6.00	38
Cameroun	0.182	6.936069	9.324657	2.00	38
Congo	0.174	16.74248	8.000443	12.00	38
Guinée	0.310	535.1802	525.1947	2.00	38
Tchad	-0.132	37.11825	48.78840	4.00	38

Augmented Dickey-Fuller results (parametric)

Cross ID	AR(1)	Variance	Lag	Max lag	Obs
Gabon	0.101	21.52081	0	8	38
Cameroun	0.182	6.936069	0	8	38
Congo	0.174	16.74248	0	8	38
Guinée	0.310	535.1802	0	8	38
Tchad	-0.132	37.11825	0	8	38

Dependent Variable: XCE
Method: Panel Generalized Method of Moments
Transformation: Orthogonal Deviations
Date: 05/07/21 Time: 23:32
Sample (adjusted): 1982 2019
Periods included: 38
Cross-sections included: 5
Total panel (balanced) observations: 190
2SLS instrument weighting matrix
Instrument specification: XCE DCS DINST DINST_CS IDE INF CREDIT
EXP01
Constant added to instrument list


Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.


XCE(-1)	2.650750	0.489303	5.417404	0.0000
DCS	0.426088	2.491834	-0.170994	0,0219
DINST	0.662626	3.418802	0.193818	0,0429
DINST_CS	-0.010777	0.049399	0.218168	0,0645
IDE	1.27E-08	2.02E-08	0.627221	0.0301
INF	0.233399	0.215444	1.083342	0.5313
CREDIT	0.645886	0.377499	1.710960	0.0888
EXP01	-4.72E-11	4.63E-11	-1.020269	0.3090


	Effects Specification


Cross-section fixed (orthogonal deviations)


Mean dependent var	1.675434	S.D. dependent var		13.22506
S.E. of regression	32.26578	Sum squared resid		189476.6
J-statistic	0,230140	Instrument rank		8

Arellano-Bond Serial Correlation Test
Equation: Untitled
Date: 05/08/21 Time: 00:06
Sample: 1980 2019
Included observations: 190


Test order	m-Statistic	rho	SE(rho)	Prob.


AR(1)	-1.328508	-20134.069825	15155.394728	0.0020
AR(2)	-3.092682	-61090.051247	19753.099202	0.1840

Table des matières

* ¹ La loi de Baumol (1967) explique la hausse des prix dans le secteur stagnant par le dynamisme du secteur productif.

* ² La loi d'Engel (Engel,1857) montre une relation négative entre le revenu et la part du revenu d'un ménage allouée aux dépenses alimentaires.

* ³ Le choix intertemporel des ménages constitue le principal aspect et la principale variable de décision de consommation. Les individus vont arbitrer entre consommer et épargner non seulement en fonction de leurs revenus mais également en fonction de leur age. (Ando et Modigliani, 1963)

* ⁴Sur la base d'observations empiriques, Kaldor (1961) statue qu'une croissance de long terme se caractérise par une constance globale sur une longue période des parts du revenu national revenant au capital et au travail, des taux de croissance du capital et de la production par travailleur, du ratio capital/production, du taux de retour sur investissement, en plus de variations notables (de 2 à 5 pour cent) du taux de croissance de la productivité du travail et de la production totale entre les pays.

* ⁵ Van der Wiel (2010) identifie des effets intra-entreprises liés à la protection de l'emploi en exploitant une réforme néerlandaise de 1999 qui a supprimé les règles de délai de préavis fondées sur l'âge mais a entraîné la coexistence, au sein d'une même entreprise, de travailleurs soumis à des règles différentes pendant une période transitoire. L'auteur observe que les travailleurs couverts par des règles plus contraignantes bénéficient de salaires plus élevés.

* ⁶ L'adéquation entre les compétences possédées par un chômeur et les compétences nécessaires pour un emploi est un des principaux critères permettant la compatibilité entre chômeurs et emplois vacants. (Marimon et Zilibotti, 1999)

* ⁷ Stigler (1961, 1962) montre la coexistence d'un chômage volontaire et involontaire à travers la propension pour les chômeurs à ne pas accepter un emploi dont la rémunération se situe en dessous d'un salaire dit de réservation. Ce niveau de salaire de réserve est lié au niveau d'allocation de chômage, au taux d'arrivée des offres d'emploi et à la distribution des salaires offerts (Riou, 2001)

* ⁸ McMillan et Rodrik (2011) procèdent à une décomposition de la croissance de la productivité totale du travail en deux composantes : la croissance de la productivité à l'intérieur des secteurs et la croissance de la productivité due à la réallocation du travail entre les secteurs ayant des niveaux de productivité du travail différents. La première composante représente la croissance intra-sectorielle de la productivité, et la deuxième composante représente le changement structurel.

* ⁹ L'indice de liberté économique prend en compte douze indicateurs quantitatifs et qualitatifs regroupés en quatre catégories, à savoir : l'Etat de droit (protection des droits privés, lutte contre la corruption et efficacité du système judiciaire), la taille de l'Etat (les dépenses du gouvernement, le poids des impots et des taxes et la santé fiscale), l'efficacité de la règlementation (libre entreprise, libéralisation du travail et la stabilité monétaire) et enfin l'ouverture des marchés (libre échange, la liberté d'investir et la liberté financière.)

* ¹⁰ Par simplification dans ce travail, il est considéré uniquement une double dimension pourles donnéesde panel : une dimension individuelle et temporelle où le terme individu est utilisé dans un sens génériqueafin de définir des micro-unités telles que les individus, les secteurs industriels, les pays etc.

La prise en compte de la dimension individuelle et temporelle permet de faire ressortirdes caractéristiques intéressantes qui n'auraient pas pu être distinguées faute de suffisamment d'observations. De plus, en travaillant simultanément sur plusieurs individus au lieu de les agréger, les risques de biais peuvent être minimisés.

* ¹¹ Créé en 2021 par la Chandler Institute of Gouvernance, cet important indice mesure les capacités et l'efficacité des gouvernements de 104 pays sur la base de qualités telles que le leadership, la crédibilitéde l'appareil législatif et des politiques publiques, la solidité des institutions, la gestion des finances publiques, l'attractivité du marché, l'influence et la réputation mondiale.