Memoire Online - Ressources naturelles et croissance économique en Afrique

Mémoire présenté et soutenu en vue de l'obtention du diplôme de Master en Sciences économiques

Option :Économie de l'Environnement du Développement Rural et de l'Agroalimentaire.

P.O: BOX 1365 Yaoundé, P.O: Box 18 SOA Phone: (237) 242 32 21 32 / (237) 243 68 22 54

Thesis presented and supported with a view to obtain the Master's degree in Economics

AVERTISSEMENT

« L'Université de Yaoundé II n'entend donner aucune approbation ni improbation aux opinions contenues dans ce mémoire. Celles-ci doivent être considérées comme étant propres à leur auteur. »

SOMMAIRE

DEDICACE

REMERCIEMENTS

Une production scientifique n'est que rarement le fruit d'un seul Homme et le présent mémoire ne prétend pas échapper à cette règle. Aussi, par ces quelques mots qui vont suivre, je tiens à exprimer ma profonde gratitude aux personnes qui de près ou de loin, ont contribué à sa réalisation.

Mes premières pensées vont naturellement à l'endroit de mon Directeur de Mémoire, le Professeur ATANGANA ONDOA Henri qui en dépit de ses nombreuses occupations, a bien voulu superviser ce travail. Plus qu'un encadreur, il a été pour moi un véritable guide autant par ses qualités de chercheur à travers sa disponibilité, ses critiques pertinentes, sa rigueur que par ses qualités humaines.

Je tiens à remercier le corps enseignant de l'Université de Yaoundé II-Soa pour leur qualité de formation qui nous ait été donnée et celui du programme de formation en Économie de l'Environnement du Développement Rurale et de l'Agroalimentaire, notamment au ProfesseurNGO NONGA Fidoline,coordonnatrice du Master et au coordonnateur adjoint Professeur KAMDEM Cyrille pour les enseignements et conseils durant l'encadrement.

Nos remerciements s'adressent aussi aux cadres du Programme Agropoles qui ont su nous accueillir dans cette structure durant notre période de stage. On pense particulièrement au Coordonnateur national Monsieur NGO'O BITOMO Adrian, à Madame SOB responsable en charge de la communication, à Monsieur AGUH MBAH et TSOUNGUI MBARGA Julientous deux responsables en charge de la filière végétale et forestière au programme.

Une pensée à tous les membres de ma famille qui ont toujours été là pour moi jusqu'à ce jour, je ne trouve pas de mots assez profonds pour vous exprimer mon émotion et ma gratitude pour tous les nombreux sacrifices consacrés à mon éducation, je pense ainsi à MAKANI Jacques Emile, MAMAHOA Justine, ABIOLINE Jeannette, ETOGA Engelbert, MBEKE OLOMO Albain, MAKANI Daniel-Aubin,Sandrine CESSAC et PANY Béatrice Merveille...

Je ne saurais terminer mon propos sans rendre hommage à tous mes amis, mes camarades du secondaire etde l'Université de Yaoundé II qui m'ont toujours encouragé. Merci infiniment.

SIGLES ET ABREVIATIONS

2SLS	:	Two-Stage Least Squares
BAD	:	Banque Africaine de Développement
CEMAC	:	Communauté Economique et Monétaire de l'Afrique Centrale
CNUCED	:	Conférence des Nations Unies pour le Commerce et le Développement
DMC	:	Doubles Moindres Carrés
GMM	:	General Moment Method
IDE	:	Investissement Direct Etranger
MCO	:	Moindres Carrés Ordinaires
MMG	:	Méthode des Moments Généralisés
OCDE	:	Organisation de Coopération et de Développement Economiques
OMC	:	Organisation Mondiale du Commerce
OPEP	:	Organisation des Pays Exportateurs de Pétrole
PED	:	Pays en Développement
PIB	:	Produit Intérieur Brut
PTF	:	Productivité Totale des Facteurs
PWT	:	Penn World Table
R&D	:	Recherche et Développement
RNB	:	Revenu Nationale Brut
TFP	:	Total Factor Productivity
UICN	:	Union Internationale pour la Conservation de la Nature
WDI	:	World Development Indicators
WGI	:	Worldwide Governance Indicators

LISTE DES TABLEAUX ET GRAPHIQUES

RESUME

L'objectif de ce travail est d'identifier les types de ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance économique en Afrique sur la période de 1998 à 2017, à partir des données de la WDI, WGI et de Penn World Table. L'analyse de notre travail méthodologique nous a mené vers une spécification en données de panel estimée par la méthode des GMM et 2SLS. C'est ainsi que nous avons dans un premier temps identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale en Afrique en utilisant la méthode des moments généralisés (GMM) ; et dans un second temps, nous avons identifié les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afriqueen utilisant la méthode des doubles moindres carrés (2SLS). De ces analyses, il ressort que les ressources concentrées tel le pétrole et les minerais contribuent le plus croissance et ceci de manière significative. En outre, Les rentes de ressources naturelles entraînent une volatilité du PIB par habitant, ce qui se traduit par un faible niveau croissance de la productivité(faible accumulation de capital physique et humain). De même, La mise en relation des variables institutionnelles avec les ressources naturelles dans notre étude a permis de relever l'effet nuisible des ressources naturelles sur la qualité des institutions des pays d'Afrique riches en ressources. Face à ces différents problèmes, il devient dès lors important pour les leaders Africains de mettre en place des institutions fortes qui permettront d'assoir un environnement sain et stable, lesquelles permettront de mieux gérer la rente issue des ressources pour diversifier l'économie afin d'amorcer un véritable développement économique en Afrique.

Mots clés : Ressources Naturelles, Productivité totale des facteurs, Croissance du PIB, GMM, DMC.

ABSTRACT

The objective of this work is to identify the types of natural resources that contribute most to economic growth in Africa over the period 1998 to 2017, using data from the WDI, WGI and Penn World Table. The analysis of our methodological work led us to a panel data specification estimated by the GMM and 2SLS method. Thus, we first identified the natural resources that contribute most to total productivity growth in Africa using the Generalized Method of Moments (GMM); and second, we identified the natural resources that contribute most to GDP growth in Africa using the Double Least Squares method (2SLS). From these analyses, it emerges that concentrated resources such as oil and minerals contribute the most to growth and this in a significant way. Moreover, natural resource rents lead to volatility in GDP per capita, which translates into low productivity growth (low accumulation of physical and human capital). Similarly, the linking of institutional variables with natural resources in our study has revealed the adverse effect of natural resources on the quality of institutions in resource-rich African countries. In the face of these various problems, it is becoming important for African leaders to set up strong institutions that will provide a healthy and stable environment that will enable better management of resource rents in order to diversify the economy and establish real economic development in Africa.

Keywords: Natural Resources, Total Factor Productivity, GDP Growth, GMM, 2SLS.

INTRODUCTION GENERALE

« La dépendance aux produits de base a un impact négatif sur la croissance des revenus, l'évolution des inégalités et le développement des ressources humaines ; l'effet négatif de cette dépendance est particulièrement plus fort dans les pays de l'Afrique centrale et en ASS que dans les autres pays du monde »

1- Contexte et justification

Chacun d'entre nous peut donner des exemples de ressources naturelles, comme le pétrole, le charbon, le bois, les fruits sauvages..., si bien qu'il ne semble guère nécessaire d'en dire plus, tellement l'expression parait parler d'elle-même. De manière générale, une ressource naturelle est une substance, un organisme, un milieu ou un objet présent dans la nature et qui est la plupart du temps utilisé pour satisfaire les besoins (énergies, alimentation, constructions, aménagements du territoire, etc.) des humains, animaux ou végétaux. Il peut s'agir : - d'une matière première minérale (par exemple : l'eau douce, les roches, les minerais métalliques, etc.) - d'un produit d'origine biologique, sauvage ou non (ex. : le bois, le poisson, etc.) ; - d'un milieu naturel, comme le sol qui permet les cultures ; -d'une matière fossile (comme le pétrole, le charbon, le gaz naturel, le lignite ou la tourbe qui ont une origine organique) ; - d'une source d'énergie (énergie solaire, énergie éolienne...). Plusieurs définitions ont été donnés pour mieux appréhender la notion de ressource naturelle.

Pour Rotillon (2005), « ressource » renvoie à quelque chose d'utile à l'homme et « naturelle » au milieu dont elle provient, milieu qui lui-même est déjà donné et extérieur à l'activité humaine. Ainsi selon (Rotillon, 2005)« on parlera donc de ressources naturelles au sens économique quand la ressource sera utilisable avec la technologie existante et exploitable avec les prix actuels». Les ressources naturelles pourraient être définies comme des stocks de matières premières qui existent dans l'environnement naturel et qui sont à la fois rares et économiquement utiles à la production ou à la consommation, soit à l'état brut, soit après une transformation minimale (World Trade Organization, 2010). Les ressources naturelles sont les facteurs de production non produits qui nous sont alloués (Parkin, 1992).La définition du concept de ressources naturelles dans les activités économiques permet de distinguer deux types de ressources naturelles: les ressources naturelles épuisables et les ressources naturelles renouvelables (Ciriacy-Wantrup, 1952; Rotillon, 2005). Il existe des ressources dites « concentrées » comme les hydrocarbures, les produits miniers, les cultures de rentes et les ressources dites « diffuses » comme la foret, le riz, le blé etc. (Philippot, 2008). Les effets des ressources naturelles sur la croissance économique sont discutés dans la littérature.

Dans la littérature économique, la croissance économique est définie par plusieurs auteurs (Kuznets, 1966; Perroux, 1969) et de diverses façons. Cependant, la définition qui nous semble avoir l'agrément de tous est celle de Perroux qui considère la croissance économique comme étant : « L'augmentation soutenue pour une ou plusieurs périodes longues d'un indicateur de dimension pour une nation, le produit global net en termes réels » C'est dans ce sens qu'on retient en général le PIB comme indicateur de base. On dira alors que la croissance économique est l'augmentation du PIB d'une année sur l'autre, c'est-à-dire de la production économique d'un pays.

Nous pouvons également définir la croissance comme étant un processus fondamental des économies contemporaines, reposant sur le développement des facteurs, lié notamment à la révolution industrielle, à l'accès à de nouvelles ressources minérales (mines profondes) et énergétiques (charbon, pétrole, gaz, énergie nucléaire...) ainsi qu'au progrès technique; Ce dernier étant considéré dans la littérature comme l'élément principal de la PTF, qui permet de créer plus de richesse avec la combinaison des facteurs de production classique (capital et travail). Les théories économiques relatives à ce secteur divergent de points vues. Les ressources naturelles ont commencé par attirer l'attention depuis le temps des économistes classiques comme Ricardo, Jevons etc... Ainsi selon(Ricardo, 1817)), la rareté des ressources naturelles est à l'origine de la fin de la croissance économique ; Jevons (1865), en constatant les limites des dépôts de charbon, annonçait la fin de la révolution industrielle en Angleterre. De même, dans le modèle du commerce intra régional de Hecksher-Ohlin (1933), il est stipulé que chaque région, qui est largement dotée de certaines ressources naturelles, produira et exportera les biens qui valorisent la / les ressource(s) qui y sont abondantes (Krugman, 2008).

Les recherches sur le lien entre la croissance et les ressources naturelles se réfère à lamalédiction des ressources naturelles ou « resource curse », expression pratiquement inconnue avant les années 90, qui sature aujourd'hui l'espace public et alimente un certain nombre d'évidence partagées aussi bien dans la communauté des chercheurs que des praticiens du développement^1(*). En fait, c'est lors des années 80, qu'est jeté les germes d'une littérature suite à la « maladie hollandaise » (« Dutch disease » en anglais) qui depuis lors remet en cause la pensée des néolibéraux sur les biens faits de ressources naturelles. D'après Karl (2005), la maladie hollandaise est « un phénomène pour lequel la mise en exploitation d'une ressource naturelle procure des avantages pour le secteur lié à cette richesse, mais en parallèle nuit au développement des autres secteurs de production de l'économie ». Inspiré du cas des Pays bas des années 1960, le phénomène de la maladie hollandaise est utilisé pour désigner les conséquences nuisibles provoquées par une augmentation importante des exportations de ressources naturelles par un pays. Il fut théorisé par (Auty, 1990; Corden et Neary, 1982), qui soulèvent l'idée selon lequel la dotation de ressources naturelles peut avoir l'impact défavorable sur la croissance et le développement et pourrait de facto devenir une "malédiction".

Le phénomène de la malédiction des ressources naturelles quant à lui a été décrit la première fois par (Auty, 1990). En effet, dans son livre intitulé « Resource-Based Industrialization : Sowing oïl in Eight developing Countries », il relève que la croissance économique des pays pétroliers est inférieure à celles d'autres pays naturellement nonriche en pétrole, de plus il semble exister un lien négatif entre la proportion des exportations de matières premières dans le PIB et le taux de croissance des pays tels que l'Algérie, le Nigéria, le Congo ou l'Angola.L'idée selon laquelle être doter en ressources naturelles est pour certains pays une bénédiction et pour d'autres pays une malédiction, est une question de développement économique qui mérite une attention particulière. Les revenus issus des ressources naturelles sont une source potentielle de financement des stratégies internationales de développement, notamment les ODD récemment adoptés en fin 2015 par les nations unies et dont les moyens de financement sont sujet à débats. De plus, le rythme accéléré d'épuisement des ressources naturelles et la dégradation continuelle de l'environnement sont des préoccupations essentielles se posant à l'humanité tant les enjeux qui y sont en termes de sécurité et de qualité de vie sont important ; il s'avère par ailleurs que ces interrogations se posent avec acuité aux pays en développement (PED),notamment ceux de l'Afriqueen raison de leur vulnérabilité structurelle et leur faible résilience aux chocs de toute nature. La théorie sur la malédiction des ressources premières développée par Auty (1990) a suscité chez certains auteurs, la mise en place des modèles empiriques pour mieux expliquer cette théorie.

En effet, Sachs et Warner (1995), sont considérés comme les précurseurs de la littérature sur la malédiction des ressources naturelles qui renvoie, au paradoxe selon lequel les pays dotés de matières premières ont tendance à avoir un PIB par habitant plus faible et des résultats de développement moins bons que les pays ayant moins de ressources naturelles. Les pays Africains riches en ressources ont, soit enregistré des faibles performances économiques, soit connu de longues périodes de conflits armés, contribuant à la « crise de développement » sur le continent (Sachs et Warner, 1995; Easterly et Levine, 1997; Idemudia, 2002; Jensen et Wantchenkon, 2004; Avom et Carmignani, 2010)(Omgba, 2011) entres autres. -(Atangana Ondoa, 2013, 2019),s'inscrit dans cette littérature, il précise dans son récent article, dans une analyse descriptive que le PIB par habitant est faible dans les pays riches en ressources naturelles, il cite alorsl'Angola, le Congo et le Nigeria comme de bons exemples d'économies bien dotées en ressources naturelles mais qui souffrent d'une pauvreté généralisée (Badeeb et al., 2017)^2(*).

2- Revue de la littérature

L'étude de la relation entre l'abondance des ressources naturelles et le développement économique a toujours été un concept clé dans la littérature économique. Entre 1950 et 1980, de nombreux économistes font valoir l'effet positif de l'abondance des ressources sur la croissance économique dans les pays riches en ressources naturelles. Mais le monde a été confronté à un grand choc pétrolier, ce qui a entraîné un ralentissement de la croissance dans les pays exportateurs de pétrole dans les années 70.

Dans les années 80, le concept du syndrome hollandais a été remarqué. La main-d'oeuvre et le capital sont passés des secteurs non liés aux ressources, en particulier le secteur manufacturier, au secteur pétrolier et, dans le même temps, l'entrée massive de devises étrangères dans l'économie a entraîné une appréciation de la monnaie nationale, principalement en Iran, en Russie, à Trinité-et-Tobago et au Venezuela. Totalement, ils causent le déclin de la croissance dans le secteur manufacturier. Ainsi, à la fin des années 80, la théorie de la malédiction des ressources naturelles est énoncée par-(Auty, 1993; Sachs et Warner, 1995). En général, la théorie dit que l'abondance des ressources naturelles augmente la probabilité d'une croissance économique négative dans les pays riches en ressources naturelles.

Puisque l'augmentation de la productivité globale des facteurs et l'augmentation du PIB sont des facteurs souvent cités par lesquelles les ressources naturelles peuvent affecter la croissance et le développement économique, nous allons essayer de passer en revue quelques littératures existantes relatives aux concepts. Ainsi la première partie de la revue sera consacrée aux ressources naturelles et la croissance de la productivité totale et la seconde partie aux ressources naturelles et la croissance du PIB.

2.1 Ressources naturelles et croissance de la productivité

Les théories explicatives de la croissance et du développement stipulent qu'il n'est pas possible de développer la production sans investissement. En effet pour accroitre le potentiel de production d'un pays il faut lui donner les moyens matériels et humains conséquent sans lesquels il ne peut mettre en valeur les dotations naturelles (faunes, flores, minerais, réserves énergétiques, ...) Le capital humain a est identifié dans la littérature pour avoir un effet sur la relation entre dépendance aux ressources et croissance. (Gylfason, 2001) a montré que l'épargne, l'investissement et la formation de capital humain sont les voies plus larges par lesquelles la dépendance à l'égard des ressources naturelles pourrait affecter la croissance économique durable -(Atangana Ondoa, 2019). Il soutient en précisant que « les nations qui sont convaincues que les ressources naturelles sont leur atout le plus important peuvent, par inadvertance, - et peut-être délibérément, négliger le développement de leurs ressources humaines, en accordant peu attention et des dépenses insuffisantes à l'éducation. »

Les chercheurs ont avancé l'hypothèse d'une " malédiction de la volatilité " dans les années 2000. Le thème principal de ces études n'était pas seulement le problème de la dépendance à l'égard des ressources, mais aussi la volatilité des prix des produits de base sur le marché mondial.

La volatilité des prix des matières premières a été suspectée pour expliquer la sous-performance des économies riches en ressources (Manzano et Rigobon, 2001; Van der Ploeg, 2011). En effet, les prix des matières premières sont de nature volatile (Cuddington et al., 2002. ;Atkinson et Hamilton, 2003), ces auteurs observent une relation significative et négative entre les ressources naturelles et la croissance économique pour 91 pays dans son modèle. Cette volatilité des prix des matières premières se traduit par une instabilité de revenus et donc de dépenses dans les pays en développement riches en ressources, en raison de la faible résilience de leur économie aux chocs extérieurs. L'instabilité macroéconomique qui est en résulte est d'autant plus dommageable pour les économies en développement que les ajustements sont asymétriques '''(Guillaumont et al., 2009). Les récentes crises économiques connues par les pays exportateurs de pétrole consécutives au retournement de la conjoncture sur les marchés internationaux du pétrole sont illustratives des effets néfastes de cette volatilité.

Bien que les premiers signes d'une contraction du secteur manufacturier en réaction aux chocs des termes de l'échange et à l'appréciation réelle aient été mitigés (Subramanian et Sala-i-Martin, 2003), des données plus récentes concernant 135 pays pour la période 1975-2007 indiquent que la réaction à une manne de ressources est d'économiser environ 30 %, de diminuer de 35 à 70 % les exportations hors ressources et de 0-35% les importations hors ressources (Harding et Venables, 2010). Ces résultats sont valables pour des coupes transversales pures de pays (moyennes sur une, deux, trois ou quatre décennies), pour des panels regroupés de pays, et pour des estimations de panels incluant la dynamique et les effets fixes des pays.

Une autre étude utilise des données sectorielles détaillées et désagrégées pour le secteur manufacturier et obtient des résultats similaires : une manne pétrolière de 10,0 % est en moyenne associée à une baisse de 3,4 % de la valeur ajoutée dans le secteur manufacturier, mais moins dans les pays qui imposent des restrictions aux flux de capitaux et dans les secteurs qui sont plus capitalisés (Ismail, 2010). En utilisant comme contrefactuel la norme de (Chenery et Syrquin, 1975)pour la taille des biens échangeables (fabrication et agriculture), les pays dans lesquels le secteur des ressources représente plus de 30 % du PIB ont un secteur des biens échangeables inférieur de 15 points de pourcentage à la norme (Brahmbhatt et al., 2010). Les données macroéconomiques et sectorielles semblent donc étayer les effets du syndrome hollandais. Il est intéressant de noter que les données macroéconomiques à l'échelle des pays et des micro-comtés américains suggèrent que les pays riches en ressources naturelles connaissent une déspécialisation lorsque les employés les moins qualifiés passent du secteur manufacturier au secteur non commercial, ce qui conduit leurs secteurs commerciaux à être beaucoup plus productifs que les pays pauvres en ressources (Kuralbayeva et Stefanski, 2010).

Pour Van der Ploeg(2011), la perte temporaire de l'apprentissage par la pratique freine la croissance de productivité et donc la croissance économique. Le secteur commercial est le moteur de la croissance et bénéficie le plus de l'apprentissage par l'action et d'autres externalités positives, de sorte que les secteurs d'exportation hors ressources temporairement touchés par la détérioration de la compétitivité ne sont pas en mesure de se rétablir complètement lorsque les ressources sont épuisées. Cela peut être démontré dans un modèle Salter-Swan à deux périodes et à deux bons moments où l'apprentissage par l'action est saisi par la productivité future du secteur commercial qui augmente avec la production actuelle de biens échangés (Van Wijnbergen, 1984). Si le secteur manufacturier plutôt que l'agriculture aime apprendre par la pratique et que l'élasticité de la demande de produits agricoles par rapport au revenu est inférieure à l'unité, le passage de la fabrication à l'agriculture freine la croissance dans une économie ouverte (Matsuyama, 1992). De même, si les effets de contagion du capital humain sur la production ne sont générés que par l'emploi dans le secteur commercial et induisent une croissance endogène dans les secteurs commercialisé et non commercialisé, les exportations de ressources naturelles réduisent l'emploi dans le secteur commercial, entravent l'apprentissage par la pratique et freinent ainsi la croissance économique(Sachs et Warner, 1995; Gylfason et al., 1999).

2.2 Ressources naturelles et croissance du PIB

Les études de Sachs et Warner(1995) analysent les effets des ressources naturelles sur la croissance économique à long terme, ils observent que les économies ayant un ratio élevé d'exportations de ressources naturelles par rapport au PIB ont connu une croissance plus lente de 1970 à 1990 que la moyenne mondiale. Cette observation leur a permis d'établir une corrélation négative entre la part des exportations primaires dans le PIB ou dans les exportations totales et croissance du produit par tête. Sachs et Warner trouvent que les pays riches en ressources naturelles ont tendance à croitre plus lentement que les pays aux ressources limités. Ceci est connu sous le nom de « malédiction des ressources naturelles ». Cet article a jeté les jalons de cette littérature vaste et controversée. Les auteurs mettent notamment en évidence qu'une augmentation d'un écart-type des exportations de matières premières en proportion du PIB réduirait le taux de croissance de l'ordre de 1 point de pourcentage par an. Ils expliquent leur résultat par le concept du « syndrome hollandais », selon lequel le développement du secteur des ressources nuit au développement des autres secteurs de l'économie, principalement le secteur industriel, en raison de l'appréciation du taux de change réel qu'il induit, considérant que le ralentissement du secteur industriel obère la croissance économique de long terme --(Auty, 1993; Gylfason, 2001; Sachs et Warner, 1995, 2001).

La littérature publiée après Sachs et Warner (1995) étudie principalement les différents mécanismes de transmissions par lesquels les ressources naturelles affectent la croissance économique.

Gylfason et Zoega(2006) poursuiventleurs recherches et montrent qu'une augmentation de dix points de pourcentage du capital naturel par rapport au PIB d'un pays est associée à une réduction de l'investissement dans l'éducation d'environ deux points de pourcentage du PIB. Bravo-Ortega et Gregorio(2005) font valoir que les ressources naturelles ne compromettent la croissance que dans les pays avec de très faibles niveaux de capital humain. Ils développent un modèle théorique dans lequel une augmentation de la dotation en ressources d'un pays induit une réallocation du capital humain du secteur industriel vers le secteur des ressources, conformément à une des prédictions du syndrome hollandais. Dans leur modèle, le taux de croissance d'une économie est une moyenne pondérée du taux de croissance des deux secteurs. Puis, ils supposent que le secteur des ressources utilise une quantité fixe du capital humain, alors que la quantité du capital humain employé dans le secteur industriel peut croître indéfiniment. L'expansion du secteur des ressources est associée certes à une augmentation du revenu par tête, mais réduit la croissance de l'économie car le secteur des ressources diminue le rendement du capital humain, alors que le secteur industriel présente des rendements d'échelle constants. Par conséquent, les ressources naturelles ne réduisent la croissance que lorsque le niveau de capital humain est très faible. L'implication majeure de leur étude est de dire que le capital humain explique la divergence de performances économiques observées entre les pays scandinaves et d'Amérique latine. Les extensions de cette littérature mettent l'accent sur la dépendance aux ressources et les investissements publics dans les secteurs sociaux.

Butkiewicz et Yanikkaya(2010) soutiennent que l'ensemble de données du panel composé de pays développés et en développement montre que, dans les pays émergents, l'hypothèse de la malédiction est confirmée mais que des résultats similaires dans les pays développés ne peuvent être observés. Weishu et Mohaddes(2011) constatent que la volatilité des rentes sur les ressources affecte négativement la croissance économique à mesure que les rentes sur les ressources augmentent la production réelle par habitant. Ils montrent également qu'une meilleure qualité institutionnelle peut éliminer certains des effets négatifs de la volatilité des rentes sur les ressources naturelles. Davis(2011) conclut que les ressources naturelles entraînent un ralentissement des taux de croissance dans les pays tributaires des ressources minérales et un effet d'éviction. Cavalcanti montrent une relation positive directe entre l'abondance et la croissance des ressources. De plus, ils observent une relation négative entre la volatilité des ressources et la croissance en utilisant des données annuelles pour 1970-2007 et des observations qui ne se chevauchent pas sur cinq ans.

Bulte et al.(2004) ; Leite et Weidmann(1999) et 'Gylfason(2010) pour leur part, pensent que l'effet de la possession des ressources naturelles sur la croissance économique dépend de la qualité des institutions. S'agissant plus particulièrement de l'étude de Gylfason Thorvaldur (2010) portant sur un échantillon de 164 pays aussi bien développés qu'en développement sur la période 1960-2000, l'auteur arrive à la conclusion selon laquelle la possession des ressources naturelles exerce une influence positive sur la croissance économique, si et seulement si les institutions sont de bonne qualité. C'est le cas de certains pays qui ont réussi à se servir de leurs abondantes ressources naturelles pour obtenir un progrès économique rapide, à l'instar des pays du Golfe, de la Norvège, du Chili, de l'Ile Maurice et du Botswana. Les travaux de Brunnschweiler et Bulte (2008); Mehlum et al. (2006) et Acemoglu et al.(2003), vont également dans ce sens. Ils montrent que l'abondance des ressources naturelles affecte positivement la croissance économique alors que l'effet de la dépendance est plutôt négatif. Avom et Carmignani(2010) aboutissent à la même conclusion sur une étude menée dans le contexte des pays de l'Afrique centrale sur la période 1965-2005, sur l'impact de la dépendance des produits de base sur la croissance économique. Omgba(2011) quant à lui évalue l'impact du pétrole sur l'économie camerounaise. Il utilise le test de causalité au sens de Granger et montre que la découverte du pétrole et la montée de ses prix sont sources de crises économiques et politiques dans ce pays. Il affirme par ailleurs que ces crises reposent sur la manière dont la rente pétrolière a été gérée.

3- Problématique de l'étude

Durant les quatre décennies qui ont précédé le nouveau millénaire, la croissance économique a été au point mort plus dans la région subsaharienne de l'Afrique. En 2000, le PIB par habitant en termes réels pour l'ensemble de la région dépassait de 7% à peine celui de 1960. Mises à part quelques exceptions positives, comme le Botswana qui a longtemps bénéficié d'une croissance forte et constante avant 2000 et quelques autres pays qui ont connu de brefs épisodes de croissance dans les années 1970 et 1980, la majeure partie de la région restait enlisée dans la pauvreté. Depuis plus d'une décennie, en dépit des crises mondiales qui ont été plus ou moins dramatiques pour de nombreuses parties du monde, l'Afrique s'est globalement bien comportée et a fait preuve d'une capacité de résilience insoupçonnée ce qui lui a permis d'enregistrer dans l'ensemble une certaine croissance. La croissance du PIB de l'Afrique devrait atteindre 4% contre 3,5% en 2018. D'après les données de la Banque mondiale (2018), le continent abrite six des dix économies dont la croissance est la plus rapide dans le monde (Ghana, Ethiopie, Cote d'ivoire, Djibouti, Sénégal et Tanzanie). Il semble actuellement qu'une série de facteurs interdépendants contribue à renforcer le rythme de cette croissance. Le stock global des investissements directs étrangers (IDE) en Afrique a augmenté 11% en 2018 par rapport à l'année précédente. Entre 2000 et 2012, elle est passé de 34 milliards à 246 milliards en 2012. Cette multiplication par sept des investissements a surtout concerné les pays riches en ressources naturelles, notamment l'Afrique du Sud avec ses métaux et minéraux précieux, et le Nigéria avec ses réserves pétrolières'(Brookings, 2014). Tout en stimulant la croissance, ces investissements peuvent creuser les inégalités, car ils se concentrent sur les projets à forte intensité de capital et peu créateurs d'emplois. En effet, les effectifs du secteur agricole, qui ne cessent de décroître, sont absorbés non pas par les industries manufacturières à forte intensité de main-d'oeuvre, mais par les secteurs des services (commerce) à faible valeur ajoutée, ou par le secteur informel.

En 2012, s'est tenu à Addis Abeba, en Ethiopie, le VIII ème Forum sur le Développement de l'Afrique. Cette rencontre de haut niveau, dont le thème est « mobilisation et gestion des ressources naturelles au service du développement de l'Afrique » a été un moment d'intenses réflexions sur de nouvelles idées, stratégies et actions susceptibles d'accélérer la transformation de l'Afrique. L'un des mérites de ce forum est d'avoir contribué à clarifier les vrais enjeux du développement en mettant l'accent sur la problématique de la gouvernance des ressources naturelles, qu'elles soient minières, foncières ou forestières, pour ne citer que celles-là.

Le secteur de l'exploitation des ressources minérales constitue la principale activité économique de nombreux États de l'Afrique qui couvre trois quarts de l'offre mondiale de platine et la moitié de l'offre de diamant et de chrome. Le continent assure en outre jusqu'à un cinquième des besoins en or et en uranium. Il est aussi grand producteur de pétrole et de gaz. Toutefois, les pays africains ne consomment pas ces produits, à part quelques exceptions, et très peu d'entre eux y apportent ne serait-ce qu'un début de transformation et de valeur ajoutée. Dans le secteur des ressources foncières près de 60 % des terres arables sur le continent sont inexploitées. Une partie importante fait l'objet de transactions, sous forme de location ou de vente, au profit des investisseurs internationaux espérant des gains importants. Les impacts d'une telle tendance sur la vie des populations locales plus vulnérables, sont déjà largement documentés. Les principaux noeuds d'inquiétudes concernent la sécurité alimentaire, l'impact environnemental et les bouleversements sociaux. Quant aux ressources forestières, principales sources d'énergie du continent- elles sont aussi au centre d'enjeux économiques et socioculturels majeurs. Les forêts fournissent des services essentiels qui sous-tendent la performance économique, le bien-être des populations et la durabilité environnementale(Hakura et al., 2015). Les ressources forestières couvrent plus de 23% de la superficie du continent. Le bassin du Congo par exemple est la deuxième forêt du monde et fournit des moyens de subsistance à près de 60 millions d'africains.

Le point commun de ces secteurs est qu'ils sont tous insérés dans un modèle d'exploitation extraverti dans lequel les grands groupes étrangers dominent en amont et en aval. Ces groupes importent l'essentiel de leurs intrants et exportent la quasi-totalité de leurs produits sans les transformer. Les recettes tirées de cette exploitation n'alimentent que trop rarement les économies nationales, ou y contribuent à des niveaux beaucoup moins importants que ce qu'ils auraient pu atteindre. Pour les pays africains, les parts ont été nettement moindres du fait de généreuses exonérations accordées aux sociétés minières. Par exemple en 2010, les bénéfices nets réalisés par les quarante grandes sociétés minières étaient de 110 milliards de dollars, soit l'équivalent des recettes d'exportation de l'ensemble des PMA africains.

En se limitant au secteur des ressources minières, on perçoit mieux les enjeux d'une bonne gouvernance pour une exploitation plus valorisante des ressources naturelles. Cela est d'autant plus important que le mode d'exploitation, de gestion et de redistribution des revenus tirés de ces secteurs apparait comme l'une des principales causes des conflits sur le continent. Ces conflits sont portés par des groupes exclus des réseaux de redistribution des ressources tirées de leurs terroirs. En outre, le secteur des industries extractives jouit d'une mauvaise réputation liée, entre autres, à la précarité des emplois, à la faiblesse des normes du travail et au chétif niveau des salaires. Tout cela contribue à alimenter les conflits sociaux, quelque fois dramatiques. L'exemple de la tragédie de Marikana, en Afrique du Sud, avec 34 mineurs tués suite aux manifestations, est assez révélateur des drames qui peuvent se jouer dans ce secteur (Collieret Hoeffler, 2002; Ross, 2004).

Notons que les ressources naturelles sont indispensables à la croissance. La terre a pendant longtemps été considérée comme le principal facteur de production, subordonnant et conditionnant les autres. Les physiocrates ont voulu en faire l'unique source de la croissance économique. La croissance économique moderne (Kuznets, 1966) repose sur les ressources naturelles. En raisonnant au niveau des économies nationales, le sujet devient beaucoup plus intéressant. En effet, certaines économies bien dotés en ressources ont connu un développement rapide, d'autres se sont développées sans ressources. Et, des économies qui disposent de nombreuses ressources ont vu leur situation se détériorer. Donc, pour chaque exemple de pays s'étant appauvri à cause de sa surabondance en matières premières (République Démocratique du Congo, Venezuela, Algérie, Nigeria, etc.) il existe un contre-exemple ayant réussi, grâce à ces dernières, à s'enrichir de façon remarquable (Norvège, Qatar, Australie, Etats-Unis, Botswana, Ile Maurice).

La littérature des travaux sur le lien entre possession des ressources naturelles et croissance économique permet de distinguer deux thèses contradictoires. Les auteurs de la thèse hétérodoxe pessimistes qui considèrent les ressources naturelles comme un obstacle à la croissance économique -(Dietz et al., 2007; Mehlum et al., 2006; Sachs et Warner, 1995, 2001; Van der Ploeg, 2011).. Les auteurs de la thèse orthodoxe plutôt optimiste, qui quant à eux ont soutenu que les ressources naturelles ont une incidence positive sur la croissance économique à long terme '(Leite et Weidmann, 1999; Gylfason, 2010; Avom et Carmignani, 2010; Alexeev et Conrad, 2011; Cavalcanti et al., 2011) ;dans ce sens, puisque les revenus tirés de l'exploitation de pétrole, de gaz et de minerais peuvent en effet financer l'investissement des secteurs productifs de l'economie, on pourrait légitimement supposer que la croissance de la productivité est plus élevée dans les pays riches en ressources naturelles.

Face à ces différents constats, n'est-il pas judicieux de consacrer les revenus tirés de la vente de pétrole, de gaz et de minerais au renforcement de la productivité globale des facteurs, en investissant dans des secteurs productifs de l'économie comme l'amélioration des technologies de production, des infrastructures et du capital humain, et afin de booster la productivité pour in fine booster la croissance du PIB ? le but ainsi poursuivi étant d'atteindre une croissance économique de long terme. Une question importante dans les études de développement est de savoir comment la richesse des ressources naturelles affecte la croissance économique à long terme. 40% des études empiriques ont conclu à un effet négatif, 40% n'ayant constaté aucun effet négatif. 20% ont trouvé un effet positif(Havranek et al., 2016).Reste que ce débat autour du lien entre les ressources naturelles et la croissance économique n'apporte pas une réponse à la question de savoir :Quelles sont les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance économique en Afrique ?Pour plus de précision, nous subdivisons cette question centrale en deux questions spécifiques à savoir :

· Quelles sont les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteursen Afrique ?

· Quelles sont les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique ?

4- Objectif de l'étude

L'objectif principal de ce travail est de ressortir les types de ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance économique en Afrique.

· Les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique.

· Les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique.

5- Hypothèses de l'étude

Afin d'atteindre les objectifs sus-évoqués, nous formulons l'hypothèse principale suivante : Les ressources naturelles contribuent à la croissance économique en Afrique.

Ø Hypothèse 1 : Le gaz naturel, le pétrole, la forêt et les minerais sont des ressources naturelles qui contribuent le plus et de manière positive à la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique.

Ø Hypothèse 2 : Le gaz naturel, le pétrole, la forêt et les minerais sont les ressources naturelles qui qui contribuent le plus et de manière positive à la croissance du PIB en Afrique.

6- Intérêt de l'étude

Le premier pôle d'intérêt pour ce travail réside dans le rappel de la place importante prise par les ressources naturelles dès les origines de l'économie politique moderne. Occasion pour (Rotillon, 2005) de préciser qu'il existe deux manière d'aborder la problématique des ressources naturelles :

· La première qui consiste à mettre l'accent sur l'impact de la raréfaction des ressources naturelles sur la croissance économique.

· La seconde sur les dégradations environnementales causées par les modes de consommation et de productions de l'homme.

Le second est de fournir des éléments d'aides de décisions qui permettront non seulement d'augmenter la croissance économique mais aussi d'utiliser de façon plus optimale les ressources naturelles.

Enfin le troisième intérêt est de contribuer de manière empirique à la littérature de la malédiction des ressources naturelles avec une méthode d'estimation de la contribution des ressources naturelles à la croissance de la PTF par les GMM ; et une estimation de la contribution des ressources naturelles à la croissance du PIB par les DMC.

7- Méthodologie

L'objectif principal de notre travail est d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance en Afrique. Allant dans ce sens,notre démarche méthodologique consiste d'une part à faire une analyse théorique et d'autre part de procéder à une analyse empirique. Cette dernière nous permet d'une part de procéder par une approche descriptive et à une approche des modèles économétriquesd'autre part. La contribution des ressources naturelles sur la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique est mise en évidence à travers un modèle en panel dynamique estimé par la méthode des moments généralisés en systèmes (GMM) d'ArellanoBover (1995) et Blundell-Bond (1998). Pour ce qui est des ressources naturelles et la croissance du PIB, l'on fait recours à la méthode des doubles moindres carrés (DMC).Ces deux méthodes permettent de corriger d'éventuels problèmes endogénnéité entre les variables de nos deux équations qu'on estime indépendamment l'une de l'autre.L'échantillon de notre recherche couvre 50 pays de l'Afrique durant la période de 1998 à 2017, les 4 exclus en raison de l'indisponibilité des données sont : Djibouti, Erythrée, Somalie et Soudan du Sud. Un tel choix de champ d'étude de notre part est incité tout simplement, par le fait que l'Afrique est considérée comme un des continents les plus riches en capital naturel, couvrant la deuxième plus grande forêt primairedu monde (Bassin du Congo) mais paradoxalement pauvre en d'autres capital (humains et physiques). Toutefois, pour nos estimations, on a utilisé deux échantillons en fonctions des données disponibles l'une pour la première partie (28 pays), l'autre pour la seconde partie (50 pays).

Par ailleurs, les données utilisées dans le cadre de notre travail proviennent en général de la Banque Mondiale et du Centre de développement et de croissance de l'Université de Groningen. Particulièrement, pour ce qui est des données sur les rentes des ressources naturelles et les indicateurs macroéconomiques, elles sont issuesde la World Development Indicator (WDI 2018) ; pour ce qui est des indicateurs de la gouvernance elles sont issues de la Worldwide Governance Incators(WGI 2018). Les données sur croissance de la productivité totale des facteurs ont été retenues dansPenn World Table (PWT 9.1).

Etant donné que notre travail est articulé en deux partie, nous avons donc retenus deux modèles économétriques pour pouvoir faire nos estimations.

8- Plan de travail

La suite de notre travail sera présentée en deux parties (plan dynamique), chaque partie constituée de deux chapitres de telle sorte qu'on aura 1ere Partie (chapitre 1 et 2) et 2éme Partie (chapitre 3 et 4). La première partie traitera des Ressources naturelles et croissance de la productivité totale des facteurs et la deuxième partie traitera des Ressources naturelles et la croissance du PIB ; De manière plus spécifique aura :

· Partie 1 :Ressources naturelles et croissance de la productivité totale des facteurs

Chapitre 1 : Analyse théorique de la relation entre ressources naturelles et croissance de la productivité totale des facteurs.

Chapitre 2 : Analyse empirique de la relation entre ressources naturelles et productivité total des facteurs.

Chapitre 3 : Analyse théorique de la relation entre ressources naturelles et croissance du PIB.

Chapitre 4 : Analyse empirique de la relation entre ressources naturelles et croissance du PIB.

PARTIE 1 : RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DE LA PRODUCTIVITE DES FACTEURS

« Creating, adopting, and maintaining institutions and policies consistent with economic freedom are the keys to higher economic growth in resource-rich economies. »

INTRODUCTION DE LA PREMIERE PARTIE

La productivité est définie comme étant, le rapport en volume d'une production sur plusieurs facteurs de production.la théorie économique de la mesure de la productivité remonte aux travaux menés par (Tinbergen, 1942) et par Robert Solow (1957) qui ont formulé des mesures de productivité dans le contexte d'une fonction de production et les liés à l'analyse de la croissance économique. D'une manière générale les objectifs assignés aux mesures de productivité sont les suivants Rendre compte de l'évolution de la technologie, chercher à déterminer les évolutions de l'efficience, identifier les économies des couts réels, comparer des processus de production, et évaluer le niveau de vie des populations. Les mesures de productivité sont légion, le choix dépend de l'objectif fixé et, bien souvent, des données disponibles.

Globalement on distingue les mesures de productivité uni factorielle (météo à révélations une mesure de la production et un seul facteur) et multifactorielle (où l'on apporte une mesure de la production à plusieurs facteurs). Les déterminants de la productivité peuvent être classés en deux grands groupes à savoir : les déterminants économiques de la productivité il a déterminants sociaux de la productivité. Les déterminants économiques de la productivité renvoient aux investissements public et privé en matériel, outillage, etc.), aux compétences des travailleurs (en termes de l'éducation, de formation et d'expérience), à l'ouverture au commerce et aux capitaux étrangers, à l'innovation et à la diffusion de la technologie, à la structure industrielle, à la taille des entreprises, aux économies d'agglomération, et au cycle économique (fluctuation de la demande). Quant aux déterminants sociaux de la productivité, ils renvoient à l'inégalité de la richesse, à l'inégalité de revenu, à la cohésion sociale, à la confiance et à la liberté d'association, et enfin à la stabilité politique. Un autre déterminant qu'il faut ajouter aux deux principaux déterminants de la productivité qui viennent d'être dégager, c'est le cadre politique et institutionnel qui à son tour, renvoie à la politique macroéconomique et microéconomique, à la politique sociale, à la structure du marché financier, au système d'éducation, à la structure politique, et enfin au système juridique.

Dans cette partie nous analyserons d'abord le cadre conceptuel avant de faire une analyse économique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique. Le cadre conceptuel consistera à étudier la mesure de la croissance de la productivité des facteurs et sa relation avec les ressources naturelles.

Ø Chapitre 1 : Analyse théorique de la relation entre ressource naturelle et croissance de la productivité totale des facteurs

Ø Chapitre 2 : Analyse empirique de la relation entre ressource naturelle et croissance de la productivité totale des facteurs

CHAPITRE 1 : ANALYSE THEORIQUE DE LA RELATION ENTRE RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DE LA PRODUCTIVITE TOTALE

«African countries must simultaneously strengthen investments in human capital and fight against corruption to turn the curse of natural resources into a blessing. »

Introduction

La littérature a identifié plusieurs variables comme des déterminants pertinents de la croissance de la productivité il s'agit entre autre des déterminants économiques, sociaux, politique et institutionnel. A cet effet, les investissements en matériel, en outillage et en infrastructures, sont un canal de choix pour diffuser les innovations technologiques et améliorer la productivité. Par exemple, Greenwood et al, (1995) concluent dans une étude que, 63 % de la croissance de la production par travailleur aux États-Unis est attribuable à des progrès techniques, intégrées à des investissements.La qualité de la main d'oeuvre joue également un rôle primordial dans la croissance de la productivité. Le développement des compétences constitue comme moteur de croissance de deux façons.

Premièrement, les travailleurs plus qualifiés favorise l'innovation, la production et l'implantation des nouvelles technologies dans les entreprises. Deuxièmement, les individus détenant des compétences plus élevée ont une propension à les transmettre à leur entourage, ce qui contribue ainsi à accroître la productivité des autres travailleurs. La formation des travailleurs peut se fait par fréquentation scolaire et la formation continue de la main d'oeuvre dans les entreprises, au moyen de programmes spécifiquement conçu pour répondre aux besoins des travailleurs. Enfin, les investissements directs étrangers et les échanges commerciaux facilitent l'introduction de nouvelles technologies, favorisent l'apprentissage ainsi que la transmission des connaissances et de compétences. En effet, l'échange d'informations et le partage d'expérience permettent d'accélérer l'apprentissage en fournissant des exemples de situations vécues dans les entreprises. De nombreuses études^3(*) font état de l'importance des échanges commerciaux et de la mobilité des capitaux pour hausser la productivité et la croissance économique.

Les politiques gouvernementales sont susceptibles d'exercer des effets à moyen et long terme sur la croissance de la productivité, particulièrement à travers les répercussions qu'elles engendrent sur ses déterminants économiques et sociaux. Ainsi, la politique macroéconomique et microéconomiques, la politique sociale, la structure des marchés financiers, le système d'éducation, le système juridique et la structure politique sont tous des éléments qui ont été retenu par (Harris et Robinson, 2002) dans le cadre conceptuel quel à utiliser pour analyser la productivité.

Les ressources naturelles représentent pour la plupart des économies Africaines, un secteur à exploiter pour faire valoir ces différents déterminants de la croissance de la productivité. En effet, la littérature sur le lien entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité permet de retracer l'interaction entre le capital naturel et le capital physique(Asiedu, 2006; Karimu et al., 2017; Mamoudou et Mezui, 2017) ; humain -(Gylfason, 2001; Badeeb et al., 2017; Atangana Ondoa, 2019)et institutionnel (Harris et Robinson, 2002; Acemoglu et al., 2002, 2003)Dans ce chapitre, nous allons aborder le cadre théorique et analytique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité. Il s'agira ainsi dans la première section de relever le rôle du capital et du travail dans l'exploitation des ressources naturelles ; la deuxième section quant à elle, nous permettra d'exposer sur le rôle des institutions dans l'exploitation des ressources naturelles.

Section I : Ressources naturelles et croissance de la productivité : rôle du capital et du travail

Karimu et al.(2017)relevait déjà qu'une des conditions importantes pour une gestion optimale des ressources naturelles pour le développement durable est l'exigence de la transformation du capital naturel en d'autres formes (humaines et physiques) de capital. Les rentes prélevées au fur et à mesure de l'épuisement des ressources naturelles doivent être réinvesties pour produire du capital qui puisse remplacer les ressources naturelles épuisées. Dans cette section, nous présenteront le rôle du capital physique (Investissement) et du capital humain dans la gestion des ressources naturelles.

I .1 : Ressources naturelles et Investissement

La littérature existante sur le lien entre les ressources naturelles et l'investissement utilise généralement deux proxy, la formation brute de capital fixe et l'investissement direct étranger. Il s'agira donc de présenter dans cette sous-section le rôle de la formation de capital dans l'exploitations du capital naturel puis celui de l'investissement direct avec les ressources naturelles.

I.1.1 : Formation de capital fixe et ressources naturelles

Les recettes tirées des ressources naturelles sont une source importante de revenu dans de nombreux pays en développement en particulier les pays africains. Compte tenu des besoins énormes en matière d'infrastructure dans ces pays, les recettes tirées des ressources naturelles sont précieuses pour financer l'investissement public, qui est considéré comme l'une des conditions pour la croissance et le développement économique. Bien que de nombreux auteurs -(Corden et Neary, 1982; Sachs et Warner, 1995, 2001; Auty, 2001 etc.)affirment que la dépendance à l'égard des ressources naturelles peut entraîner une plus grande exposition à la volatilité des prix des produits de base, ce qui pourrait entraîner une plus grande incertitude et une baisse de la formation de capital

Philippot(2008)dans « Rente naturelle et composition des dépenses publiques », cherchant à mettre en évidence l'impact de la rente naturelle sur la composition des dépenses publiques, souligne quela rente tirée des ressources dites « concentrées » (hydrocarbures,produits miniers, cultures de plantation) est associée à une augmentation des dépensespubliques courantes. L'auteur en utilise les dépenses publiques consacrées aux communications et aux transports, comme proxy de l'investissement destiné à l'infrastructure économique, fait les régressions et trouve que la rente naturelle est négativement corrélée à la part de ces dépenses dans les dépenses publiques totales. Pour Philippot(2008),« Cela peut être lié au caractère rentier de l'économie. Considérant que les ressources naturelles sont leur principale richesse, ces pays ne cherchent pas à développer un environnement économique favorable. Des infrastructures sont cependant nécessaires pour exporter les produits primaires ».

Il existe un lien subtil entre les ressources naturelles et l'investissement privé, avec le pétrole et d'autres combustibles fossiles ayant un effet distinctif. Plus spécifiquement, une part plus élevée des exportations des produits pétroliers dans les exportations totales de marchandises est associée à des niveaux plus élevés d'investissement.

Hartwick(1977), proposa d'investir dans le capital technique et humain le montant des profits tirés de l'exploitation des ressources naturelles. En effet pourHartwick(1977), les lacunes sociales et infrastructurelles peuvent nettement justifier l'efficacité de l'impact des ressources naturelles à travers le canal de l'investissement sur le développement économique.(Karimu et al., 2017), en utilisant les données panel pour la période 1990-2013, montrent que les rentes de ressources augmentent de manière significative l'investissement public en Afrique subsaharienne mais que cela tend à dépendre de la qualité des institutions politiques.

I.1.2 : L'attractivité des IDE

Il existe plusieurs facteurs (la taille de marché, la qualité des institutions, les infrastructures, l'ouverture commerciale...) qui jouent un rôle important dans l'attraction des IDE.Pour Asiedu(2006), les IDE en Afrique sont largement déterminés par un facteur incontrôlable, et que les pays pauvres en ressources naturelles ou les petits pays attirent très peu ou pas d'IDE, quelles que soient les politiques que le pays poursuit Toutefois, Aleksynska et Havrylchyk(2013)postulent que même les pays dont la qualité institutionnelle est faible peuvent attirer des IDE substantiels s'ils sont dotés de ressources naturelles. Pour ces auteurs, l'idée selon laquelle c'est la qualité des institutions (et bien des facteurs autres que les ressources naturelles) qui amène les investisseurs à choisir les pays hôtes est dissuasive. En effet, la dotation pour ces pays en ressources naturelles est largement suffisante pour attirer les IDE^.Morisset(2000)^,souligne pour sa part que la capacité des pays africains à attirer les capitaux privés est largement liée à l'existence des ressources naturelles. C'est ainsi que les pays tels le Nigeria et l'Angola et dans une moindre mesure la Guinée Equatoriale, malgré leur instabilité politique et économique, ont réussi à attirer d'importants capitaux privés grâce à leurs ressources pétrolières. Pour`Buzelay(2012), l'apport d'investissements étrangers est crucial pour que l'Afrique exploite ses ressources naturelles à une échelle compétitive et de développement à la lumière de l'essor des Etats asiatiques comme l'Indonésie, l'Inde et la Chine.En effet, Les ressources naturelles peuvent servir de « troc » dans le cas des « ressources pour les infrastructures ». Appelé encore les contrats «Resource for infrastructure» (R4I), les contrats R4I combinent une entreprise minière ou pétrolière et un projet d'infrastructure afin d'extraire des minéraux ou des hydrocarbures et de payer les grands projets d'infrastructure avec les revenus générés par ces activités extractives. En vertu de cet accord, l'État hôte obtient l'infrastructure et l'investisseur étranger obtient les ressources extraites (Zongwe, 2016).

Les investissements directs étrangers et les échanges commerciaux facilitent l'introduction de nouvelles technologies qui favorisent l'apprentissage ainsi que la transmission des connaissances et de compétences. En effet, l'échange d'informations et le partage d'expérience permettent d'accélérer l'apprentissage en fournissant des exemples de situations vécues dans les entreprises. De nombreuses études font état de l'importance des échanges commerciaux et de la mobilité des capitaux pour hausser la productivité et la croissance économique. Ngouhouo (2008)affirme que les résultats obtenus dans son analyse montrent que les IDE vers la CEMAC sont des IDE qui privilégient les ressources naturelles, avec une orientation particulière vers le secteur pétrolier où les investissements atteignent parfois plus de 90% des IDE totaux du pays concerné comme en Guinée Equatoriale et au Tchad. D'ailleurs, Le prêt accordé par Banque mondiale pour la construction duPipelineTchad-Cameroun et les infrastructures pétrolières de Doba, est le plus grand investissement privé réalisé en Afrique subsaharienne pendant cette période (Carbonnier, 2007)(Carbonnier 2007). En effet, les pays de la CEMAC étant pour l'essentiel des pays pétroliers (cinq des six de la communauté sont exportateur de pétrole), cette matière première constitue environ 80% des recettes d'exportation, 60% des recettes budgétaires et près de 35% du PIB de la zone.

En somme, il apparaît pour la plupart des auteurs que la présence de ressources naturelles dans les pays favorise l'attractivité de l'IDE. En effet, Mamoudou et Mezui(2017),ont mis en évidence plusieurs faits stylisés sur l'IDE et aboutissent aux résultats selon lesquels l'existence des ressources naturelles a un impact positif et significatif sur l'attractivité de l'IDE vers l'Afrique et les autres pays en développement car la présence des ressources naturelles est une source de motivation pour ces investissements.

I.2 : Importance des ressources naturelles dans le développement du capital humain

Le capital humain est l'un des principaux moteurs de la croissance et de la richesse dans une économie.Une éducation plus abondante et de meilleure qualité est une condition préalable à un développement économique rapide dans le monde entier. L'éducation stimule la croissance économique et améliore la vie des gens par de nombreux canaux : En augmentant l'efficacité de la main-d'oeuvre, en favorisant la démocratie(Barro, 2001)et en créant ainsi de meilleures conditions de bonne gouvernance, en améliorant la santé, en renforçant l'égalité (Aghion et al., 2002), etc.

Barro(2001), déclare que, à un niveau de production donné, un stock élevé de capital humain, doté de facteurs tels que l'éducation, la santé, le capital et la connaissance, stimule le processus de croissance économique rapide à l'aide de deux canaux. Dans le premier canal, une accumulation plus élevée de capital humain a la capacité d'absorber des développements technologiques plus qualifiés et ce canal est lié au taux de scolarisation. Le second canal est qu'un capital humain avancé a la capacité d'utiliser le stock de capital naturel et de capital physique de façon optimale dans le pays.L'effet des rentes sur les ressources naturelles peuvent également freiner la croissance de la productivité en évinçant la R-D, l'entrepreneuriat ou l'innovation à travers le canal de l'éducation. Sachs et Warner (2001) suggèrent que le privilège salarial dans le secteur minier peut décourager les innovateurs de s'engager dans l'innovation technologique, secteur de la R-D. En outre, plusieurs auteurs indiquent que la richesse en ressources naturelles entraîne un effet d'éviction qui entrave l'innovation technologique, car les salaires élevés offerts par le secteur minier peuvent servir à attirer une main-d'oeuvre qualifiée rare d'autres secteurs de l'économie, ce qui les empêche d'être concurrentiels. Les mêmes salaires élevés peuvent également décourager l'entrepreneuriat, l'éducation, la R-D et l'innovation technologique dans d'autres secteurs, ce qui a pour effet de dégrader le bassin de main-d'oeuvre qualifiée qui pourrait être nécessaire au développement des secteurs agricole et manufacturier '(Namazi et Mohammadi, 2018; Parlee, 2015). Atangana (2019) relève dans Le fait est-il que la main d'oeuvre dans les pays riches est concentré dans les secteurs activités plus dynamiques tels que l'industrie manufacturière et les services, tandis que celle des pays pauvres se spécialisent dans les secteurs primaires beaucoup plus statiques tel que l'exploitation des ressources naturelles(l'extraction des ressources du sol ou du sous-sol).

Dès lors on comprend que si le secteur commercial est à faible intensité dans une économie, cela relève d'une préférence pour le marché de ressources, une recherche accrue de la rente /manne des ressources. Au fond, cela ne justifie pas l'intervention impératifde l'État, d'autant plus que le commerce international nous apprends qu'il est judicieux de se spécialiser dans son avantage comparatif. Ce faisant, la question serait de savoir pourquoi un avantage est perçue dans la littérature comme une malédiction. La littérature sur le lien entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité donne des voix de réponses à cette interrogation. Il ressort que le secteur commercial est le moteur de la croissance et bénéficie le plus de l'apprentissage par l'action et d'autres externalités positives, de sorte que les secteurs d'exportation hors ressources temporairement touchés par la détérioration de la compétitivité ne sont pas en mesure de se rétablir complètement lorsque les ressources sont épuisées. Cela peut être démontré dans un modèle Salter-Swan^4(*) à deux périodes et à deux bons moments où l'apprentissage par l'action est saisi par la productivité future du secteur commercial qui augmente avec la production actuelle de biens échangésVan Wijnbergen(1984) ou avec une expérience cumulative(Krugman, 1987)Si la fabrication plutôt que l'agriculture aime apprendre en faisant et si l'élasticité des revenus pour les biens agricoles est moins qu'unie, passer de la fabrication vers l'agriculture limite la croissance dans une économie ouverte Matsuyama(1992) De même, si les effets de contagion du capital humain sur la production ne sont générés que par l'emploi dans le secteur commercial et induisent une croissance endogène dans les secteurs commercialisé et non commercialisé, les exportations de ressources naturelles réduisent l'emploi dans le secteur commercial, entravent l'apprentissage par la pratique et freinent ainsi la croissance économique(Gylfason et al., 1999; Sachs et Warner, 1995).

Avec une parfaite mobilité internationale des capitaux et l'absence de facteurs de production spécifiques, le salaire, le prix relatif des biens non échangés et les intensités capitalistiques dans les secteurs échangés et non échangés sont déterminés par le taux d'intérêt mondial. L'augmentation des recettes tirées de l'exploitation des ressources induit ensuite un déplacement graduel de la main-d'oeuvre du secteur commercial vers le secteur non commercial. Cela réduit l'apprentissage par la pratique et, par conséquent, diminue le taux de progrès technique d'optimisation de la main-d'oeuvre, de sorte que le boom des ressources naturelles fait baisser de façon permanente le taux de croissance. On peut montrer que le PIB non lié aux ressources diminue après une découverte de ressources si le secteur commercial est à forte intensité de capital.

Toutefois, si la production de biens échangés nécessite des ressources naturelles comme facteur de production, une hausse du prix mondial des ressources naturelles entraîne une dépréciation du taux de change réel et une baisse de l'intensité capitalistique dans la production de biens non échangés, ce qui accentue la baisse de l'emploi dans le secteur commercial et réduit encore davantage l'apprentissage par l'action et la croissance. Pour illustrer comment un boom des ressources affecte la croissance de la productivité relative du secteur commercial et non commercial, les effets négatifs du syndrome hollandais sur la croissance sont illustrés par une économie dynamique à deux secteurs sans accumulation de capital, l'absence de dynamique du compte courant et un commerce équilibré (Torvik, 2002). Les secteurs commerciaux et non commerciaux contribuent tous deux à l'apprentissage or une manne de devises découlant des exportations de ressources naturelles entraîne alors un affaiblissement de ces secteurs à travers une préférence de la part des entrepreneurs et d'une grande partie de la main d'oeuvre qualifiée.Les dépenses publiques d'éducation en pourcentage du revenu national, les taux de scolarisation dans le secondaire et le nombre d'années d'études sont des variables inversement liés à la dépendance à l'égard des produits primaires -(Gylfason, 2001; Atangana Ondoa, 2019).

Section II : Ressources naturelles et croissance de la productivité : rôle des institutions

PourShirley(2003), les bonnes institutions sont celles qui favorisent le développement économique c'est-à-dire celles qui encouragent les échanges (grâce à la réduction des coûts de transaction et à l'amélioration de la confiance) et celles qui incitent l'Etat à respecter la propriété privée. Les organismes qui établissent des indicateurs institutionnels (Banque Mondiale, Freedom House, Institut Fraser) considèrent que les bonnes institutions sont démocratiques (elles favorisent le compromis et la négociation ainsi que la participation de tous aux prises de décision), elles permettent de lutter contre la corruption et l'arbitraire et sont à même de rendre des comptes aux citoyens.Group et al.(2010) ont défini les indicateurs de gouvernance en trois dimension dont la gouvernance économique, qui prend en compte l'efficacité gouvernementale, la qualité de la réglementation ; la gouvernance institutionnelle quant à elle prend en compte l'Etat de droit et le contrôle de la corruption ; et enfin la gouvernance politique qui regroupe la stabilité politique, la voix et responsabilité.

II.1 : Rente des ressources naturelles et gouvernance économiques

La présence de ressources naturelles abondantes dissuaderait les gouvernements de mettre en place des institutions budgétaires efficaces et, en particulier un système fiscal solide (Ross, 2001; Collier, 2006). En effet, les revenus pétroliers constituent une manne bien plus importante et bien plus facile à collecter que les impôts sur les personnes ou les entreprises. L'utilisation de ces recettes peut se faire de façon discrétionnaire car elles suscitent généralement moins de contrôle de la part des citoyens que les revenus issus de la taxation. En effet, le contrôle des citoyens est une contrepartie du consentement à l'impôt. La société civile ne sera pas incitée à se développer.

Les libertés économiques en général peuvent être décrites comme un mécanisme qui stimule la dynamique de la croissance et du développement économiques, amenant l'économie à atteindre l'équilibre naturel sans aucune intervention extérieure et permettant aux individus de la société de prendre et d'appliquer librement des décisions économiques. Une structure institutionnelle garantit les libertés économiques ; en d'autres termes, une économie de marché libérale crée un environnement qui favorise à la fois la croissance et l'accélération du développement. Outre l'idée de présenter les libertés économiques aux individus comme un droit, certaines caractéristiques pour qu'un pays soit économiquement libre sont la taille du secteur public, l'utilisation des structures et des marchés économiques, la politique monétaire et la stabilité des prix, la liberté d'utiliser d'autres monnaies, l'existence d'un ordre juridique et la sécurité de la propriété privée, la liberté du commerce extérieur, la liberté de change sur les marchés des capitaux et la liberté d'entreprise. Henry(2003), déclare que les effets positifs des libertés économiques sur le capital naturel et physique se produisent par l'accumulation de capital au moyen de l'épargne et de l'investissement ; cette accumulation de capital augmente la quantité de production par travailleur. Par conséquent, l'économie atteint le stade final avec une croissance économique rapide et durable.

Les libertés économiques, dont on souligne qu'elles sont un facteur important pour assurer la stabilité macroéconomique, sont également à l'origine d'une économie stable, comme le faible taux d'inflation prévisible, la création de taux d'intérêt pour répondre aux besoins du pays, la réalisation de taux de change à des niveaux compétitifs et la balance des paiements. Parallèlement à cette structuration économique, le volume de l'épargne augmente, l'accumulation de capital à long terme augmente et la prospérité nationale est préservée, les investissements futurs augmentent, l'accumulation de capital s'accroît et l'efficacité de l'allocation des ressources est assurée. En fonction de la combinaison des facteurs cités, le processus de croissance s'accélère et prend un élan durable.Il existe de nombreuses études empiriques qui établissent des relations positives et importantes entre la liberté économique et la protection des droits de propriété et la structure juridique (Barro, 1991; Mehlum et al., 2006; Farhadi et al., 2015).

Farhadi et al.(2015), cherche à savoir si l'impact des rentes de ressources naturelles sur la croissance de la productivité dépend de la liberté économique ; en utilisant des indices de liberté économique agrégés et désagrégés, ils arrivent aux résultats selon lesquels les pays riches en ressources peuvent augmenter leur croissance en améliorant la qualité de la liberté économique. (Mehlum et al., 2006)pour leur part observent une relation positive entre la liberté économique et les droits de propriétéen introduit la rente des ressources naturelles, de cette relation, il constate que les entrepreneurs recherchent des activités improductives de recherche de rente et d'accaparement en raison de la faible protection des droits de propriété dans les économies riches en ressources.

Pour que l'économie d'un pays soit libre sur le plan économique, on s'attend à ce qu'elle soit libre non seulement dans le commerce national, mais aussi dans le commerce international. La réduction des barrières commerciales et la libéralisation des échanges amènent les pays à gagner mutuellement et à distribuer plus efficacement leurs propres ressources. De plus, comme le libre-échange interagira avec les investisseurs étrangers, il augmentera la compétitivité internationale des entreprises en créant des technologies étrangères répandues et en augmentant la productivité des entreprises locales. Cagetti et De Nardi, (2006)affirment que moins il y a de restrictions aux mouvements de capitaux transfrontaliers, plus l'accès aux marchés internationaux de capitaux est facile, ce qui accroît l'offre de capital-risque et peut entraîner une énorme augmentation de l'innovation. Appréhendons à présent les mécanismes reliant richesse naturelle et la qualité des décisions politiques.

II.2 : Rente des ressources naturelles et gouvernance politiques

Le fait que les pays riches en ressources naturelles soient généralement moins performants s'explique globalement par l'effet négatif de la rente des ressources naturelles sur l'équilibre économique et les incitations d'un point de vue d'économie politique. En effet, les revenus provenant des ressources naturelles encouragent l'émergence de la corruptionet d'une course pour la rente (Tornell et Lane, 1999; Subramanian et Sala-i-Martin, 2003). Cela à son tour conduit à des institutions nationales de mauvaise qualité, à de faibles investissements et à une croissance économique médiocre à long terme. Il y a au moins trois raisons qui expliquent cela. Premièrement, la course pour la rente détourne les ressources des investissements qui ont les meilleurs effets sociaux(Auty, 2001); deuxièmement, la corruption réduit les profits (même si certains investissements individuels peuvent bénéficier de la corruption, à long terme et pour l'ensemble de l'économie, l'effet final devrait être négatif) et, ainsi, le montant de ressources qui financent de nouveaux biens, services et technologies(Romer, 1994) ; En troisième lieu, un environnement où il règne la corruption est un environnement incertain.

Iimi(2006)observe que le comportement de recherche de rente et la corruption peuvent être réduits par une réglementation efficace des affaires, du travail et du crédit atténuant les effets de la malédiction des ressources. Isham et al. (2005), indiquent que les effets de rente, le retard de modernisation et les inégalités de revenu sont trois autres canaux à travers lesquels l'abondance des ressources naturelles affecte la qualité de l'économie politique dans les pays concernés. L'effet de rente signifie que le pays a facilement accès à une source de revenus qui peut être importante selon la nature des ressources naturelles et d'autres facteurs tels que le niveau des prix. Cela vaut à la fois pour le gouvernement et les citoyens.Ross(2001) définit la rente comme l'existence de revenus provenant de ressources naturelles qui peuvent être facilement extraites freine le développement en modifiant les incitations à développer la fiscalité, les mécanismes de contrôle et d'exercice d'activités publiques citoyens, en favorisant la corruption et en rendant la répression plus facile.

Avec des ressources « faciles », le gouvernement a peu d'incitations à améliorer les institutions économiques, à développer par exemple son système fiscal. Et, de la même façon, des ressources faciles peuvent constituer un frein au développement de la société civile en réduisant la demande d'une gouvernance transparente et responsable qui produit des résultats, retardant ainsi l'avènement d'une société démocratiquePutnam(1993). Le développement démocratique peut aussi être freiné par les gouvernements qui se servent de la rente pour corrompre les opposants politiques et d'autres dirigeants de la société civile (transferts en espèces, promotion de carrières, projets d'infrastructures en « éléphants blancs », etc.) et/ou pour exercer des pressions sur eux, même violemment si nécessaire (Dietz et al., 2007). Le secteur public d'un Etat rentier concentre en lui seul l'essentiel des activités économiques et des opportunités, si bien que se développent difficilement un secteur privé et une classe moyenne indépendants. De même, la modernisation est retardée parce que l'élite politique travaille à maintenir le contrôle sur l'économie en résistant à la diversification (en particulier dans la manufacture) aussi longtemps que possible (Acemoglu et al., 2001). Ainsi, l'économie est exposée au déclin au cours du temps parce qu'elle est alors plus vulnérable aux prix bas dans le secteur des ressources primaires(Dietz et al., 2007). Mehlum et al., (2006) montrent que si les institutions sont de bonne qualité (favorables aux activités productives), les ressources naturelles favorisent la croissance. En revanche, la présence d'institutions favorables aux activités de prédation contribue à transformer les ressources naturelles en malédiction. Si la qualité des institutions est supérieure à un certain seuil, l'effet négatif du capital naturel est totalement neutralisé (Etats-Unis, Australie, Norvège). Envisageons quels sont les mécanismes reliant richesse naturelle et qualité institutionnelle.

II.3 : Ressources naturelles et gouvernance institutionnelles

Dans la littérature empirique, plusieurs mécanismes ont été relevés ici, il s'agit notamment de l'effet de rents seeking, la corruption, l'instabilité politique et l'héritage colonial

Les modèles de rent-seeking supposent que la rente naturelle est facilement appropriable par une élite. SelonGelb (1988) etAuty, (2001), la combinaison d'une abondante dotation naturelle, de droits de propriété mal définis et d'imperfections de marché pousse les agents à préférer les activités de prédation aux activités productives. Les modèles développés parTornell et Lane(1999) et Torvik (2002)viennent étayer cette idée. En effet, dans l'arbitrage entre prédation et production, la présence de ressources naturelles et/ou une augmentation de leurs cours fait pencher la balance en faveur de la prédation. La dotation naturelle a sans doute un effet non linéaire sur les activités de prédation. Il peut y avoir rent-seeking pour l'accès aux rentes générées par les quotas d'importations et les contingentements ou pour la création de nombreux transferts. Cette « course à la rente » provoque une concurrence accrue entre les groupes de pression : c'est le « voracity effect » de Lane et Tornell selon lequel un « choc » (une hausse du cours des matières premières) se traduit par une augmentation plus que proportionnelle de la redistribution.Ces comportements ne favorisent pas l'apparition de « bonnes institutions » qui sont ici définies comme celles favorisant les activités productives et réduisant les coûts de transaction.

L'exploitation des ressources naturelle nécessite l'obtention d'autorisations ce qui peut inciter les agents à recourir à la corruption. Les différents groupes de pression peuvent également utiliser leurs fonds pour obtenir de nouveaux transferts ou des mesures protectionnistes. Grâce à la rente, les dirigeants en place peuvent « acheter » des soutiens afin de rester ou pouvoir ou d'assurer la paix sociale et favoriser leurs intérêts personnels. La corruption est généralement associée à une faible efficacité des bureaucraties et à des décisions arbitraires ce qui ne favorise pas les bonnes institutions qui doivent assurer une égalité de traitement devant la loi. Papyrakis et Gerlagh(2004) valident le canal de la corruption. L'effet des ressources naturelles sur la corruption est probablement non linéaire (Leite et Weidmann, 1999)et il dépend du type de ressources naturelles, les ressources concentrées (pétrole, minerais) étant plus propices à la corruption que les produits agricoles(Subramanian et Sala-i-Martin, 2003)ou la nourriture.

PourCollier etHoeffler(2002), l'abondance de richesse naturelle est un facteur explicatif pertinent des guerres civiles.Ross(2004) recense quatre hypothèses liant ressources naturelles et conflits civils. Tout d'abord, les ressources naturelles génèrent de la frustration parmi les populations locales à cause des procédures d'expropriation et de l'injuste répartition de la rente. Ensuite, les ressources permettent de financer les activités des rebelles par la vente directe, l'octroi de droits futurs d'exploitation et l'extorsion de fonds. De plus, la présence de ressources naturelles peut inciter la région dans laquelle elles se trouvent à faire sécession à l'égard du gouvernement central. Enfin, la dotation naturelle nuit à la qualité institutionnelle ce qui rend les bureaucraties moins aptes à régler les conflits sociaux et moins responsables devant les citoyens. Les conflits civils nuisent à la qualité institutionnelle via l'absence de contrôle de l'Etat sur une partie du territoire national, via l'instauration de régimes d'exception et via l'absence de consensus dans la prise de décisions.

Dans Philippot (2009)^5(*), on peut lire en ces termes; l'histoire, la géographie et la topographie jouent un rôle décisif dans la mise en place des institutions. Acemoglu et al., (2001) ont montré que, dans les pays où le taux de mortalité des premiers colons (missionnaires et soldats) a été élevé, les Européens ont établi des colonies d'extraction afin d'exploiter les ressources naturelles. Celles-ci se caractérisent par un pouvoir autoritaire, par la concentration de la propriété et par une absence d'efficacité administrative. Si la mortalité a été faible, des colonies de peuplement dotées de bonnes institutions ont été mises en place. La combinaison du climat, de la topographie et d'une abondante dotation naturelle a conduit à la mise en place d'institutions de mauvaise qualité qui ont tendance à perdurer dans le temps et cela même s'il faut se garder de toute généralisation.

Conclusion

En définitif, l'objectif de ce premier chapitre a été pour nous de présenter une analyse théorique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité. Pour ce faire, nous avons présentéles différents déterminants de la croissance de la productivité total des facteurs en relevant par la suite une revue de la littérature sur le rôle de ces déterminants dans l'exploitation des ressources naturelles. De ce qui précède nous pouvons retenir que le capital, le capital humain et les institutions sont des déterminants essentiels à l'exploitation des ressources naturelles.Cette dernière a un effet nuisible au sein des économies riches en ressources car elle ne favorise le développement des secteurs non productifs mais facilite la mise en place d'une mauvaise gouvernance (arbitre des décisions de politiques économiques). Il apparait donc qu'une bonne gestion des rentes issues des ressources naturelles par des institutions fortes permettrait aux pays d'Afrique d'investir en capital physique par l'achat des biens matériels et immatériels et capital humaines. En effet, un gouvernement ayant des institutions de bonnes qualité utiliserait les rentes de ressources afinde les investir dans les infrastructures nécessaires pour la croissance de l'économie nationale.

Une analyse empirique nous permettra de mieux saisir l'évolution de la croissance de la productivité totale des facteurs et des ressources naturelles en Afrique au travers de ses proxys afin d'apprécier le sens des corrélations.

CHAPITRE 2 : ANALYSE EMPIRIQUE DE LA RELATION ENTRE RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DE LA PRODUCTIVITE TOTAL DES FACTEURS EN AFRIQUE

« Pour accélérer et soutenir une dynamique de croissance inclusive, les responsables politiques doivent continuer de donner la priorité aux investissements qui privilégient le capital humain, limitent les risques de mauvaise allocation des ressources de l'État et stimulent la productivité »

Introduction

Dans le chapitre précèdent, nous avons fait une analyse théorique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité, de cette analyse, plusieurs auteurs ont montré que les rentes tirées des ressources naturelles induisent une appréciation du taux de change réel et rendent les secteurs non liés aux ressources naturelles non productive. Etant donné qu'il existe plusieurs types de ressources naturelles, nous avons décidé de prendre individuellement chaque rente des ressources naturelles à la place de la rente totale. L'objectif ici étant d'identifier parmi la rente pétrolière, gazière, forestière et minière, celle(s) qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteurs. Dans ce chapitre, il sera question pour nous de faire une analyse descriptive (section 1) de la relation entre ces différentes rentes des ressources naturelles et la croissance de la productivité totale des facteurs, ensuite nous ferons une analyse économétrique (section 2) pour confirmer ou infirmer notre hypothèse selon laquelle le gaz naturel, le pétrole, le foret et les minerais influent positivement sur la croissance de la productivité totale.

Pour le faire, nous utilisons principalement les données de la World Development Indicators (WDI, 2018) pour la plupart des variables macroéconomique et les rentes des ressources naturelles.La variable de croissance de la productivité totale des facteurs est extraite de la base de la Penn World Table (PWT 9.1) et les variables institutionnelles sont tirées de la Worldwide Governance Indicators (WGI, 2018). Notre période d'étude s'étend de 1998 à 2017. Notre champ d'études quant à lui couvre l'ensemble des pays de l'Afrique. Cependant, à cause d'un manque de données sur la croissance de la productivité, nous nous retrouvons avec 28 pays que sont : Angola, Benin, Botswana, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, République Centrafricaine, Cote d'ivoire, Egypte, Eswatini, Gabon, Kenya, Lesotho, Mauritanie, Iles Maurice, Maroc, Mozambique, Namibie, Nigéria, Niger, Rwanda, Sénégal, Sierra Léone, Afrique du Sud, Soudan, Togo, Tunisie et Zimbabwe.

Section I : Croissance la productivité totale des facteurs et Rente des ressources naturelles en Afrique : les faits stylisés

Pour le faire, nous constituerons deux groupes de pays, la première catégorie de pays étant celle ayant un indice de productivité totale des facteurs compris entre 0 et 0,5 que l'on considère comme étant les pays qui ont un niveau de croissance de la productivité faible ou encore moins bonne, et la deuxième catégorie de pays dont l'indice de croissance de la productivité totale des facteurs est compris entre 0,6 et 1 représentant ainsi les pays dont le niveau de croissance de la productivité est élevé et donc considéré comme bonne. C'est dans ce sens que nous ferons tout d'abord une analyse descriptive entre la rente totale et la croissance de la productivité (Paragraphe 1) suivi des commentaires et ensuite nous ferons également une analyse descriptive de cette même relation mais avec chacune de nos différentes rentes des ressources naturelles à savoir : forestières, minières, gazières, et pétrolières (Paragraphe 2).

I.1 : Evolution de la rente totale des ressources naturelles et la croissance de la productivité des facteurs en Afrique

Entre 1998 et 2017, le taux moyen de croissance de la productivité totale des facteurs a chuté. Il est passé de 50,29% en 1998 à 44,07% en 2017, soit une dépréciation de de 6,22 points. Toutefois, nous pouvons faire un constat selon lequel, l'Afrique a du mal à relever son niveau de croissance depuis déjà plus d'une décennie. En effet, la meilleure performance enregistrée remonte en 2006 où l'Afrique a atteint 53,59%. Les années suivantes, il a connu une forte période de récession entre 2007et 2010, elle est passé de 53,2% à 45,11%, ceci peut s'expliquer par la baisse des prix des matières premières (crise de 2008) depuis cette période, le taux moyen de croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique a du mal a dépassé les 46%(cf. Graphique 2.1).

I.1.1 : Paradoxe de la dotation en ressources naturelles entres les pays

Au niveau individuel, certains pays d'Afrique ont réussi à améliorer de manière significative leur niveau de croissance de la productivité parmi lesquels L'Egypte, l'Eswatini, l'Ile Maurice qui présente respectivement un taux moyen de croissance de la productivité totale des facteurs de95%, 80% et 79%.En 2017, l'Egypte a eu un niveau de croissance de la productivité totale s'élevant à 1,07 soit 107% alors que les rentes issues des ressources naturelles totales en pourcentage du PIB étaient de 5,39% ; L'Eswatini pour sa part en 2017 avait une croissance de 62%pour une contribution de 2,80% et l'Ile Maurice 81% de croissance pour une contribution des ressources naturelles 0,0033%.

D'autrespays, font également l'objet d'une observation contraire à la précédente. En effet, les pays ayant un niveau de croissance de la productivité totale des facteurs trèsfaible ont un niveau de contribution des rentes totales des ressources naturelles élevé, nous citons par exemple l'Angola qui en 2017, à un niveau de contribution des rentes totales de 15% et se trouve avec une croissance de 33%, de même la Sierra Leone avec une contribution des rentes totales de plus de 22% se trouve avec un niveau de croissance de la productivité de 24% ; il en est de même pour la Mauritanie qui a unecontribution des rentes totale de plus de 24% pour un niveau de croissanceà 28% inférieur à lamoyenne.

Cette analyse constitue alors un paradoxe à notre étude. Pour mieux l'expliciter, nous allons faire une analyse comparative entre deux échantillons. Déjànous allons nous focaliser sur l'évolution de l'indicateur des rentes totales des ressources naturelles. C'est ainsi qu'à la suite nous allons distinguer nos deux échantillons : celui des 10 pays ayant les plus faibles niveaux de croissances et celui des 10 pays ayant les plus forts niveaux de croissances de la productivité en Afrique.

Graphique 2.1: Evolution de l'indice de croissance de la PTF en Afrique (1998-2017)

I.1.2 : Etude comparative entre les pays

Le graphique 2.2 nous montre une corrélation négative entre la croissance de la productivité et la rente totale des ressources naturelles sur la période de 1998 à 2017. En effet, lorsque la rente totale des ressources naturelles augmente, la croissance de la productivité décroit.

a) Cas des dix (10) pays ayant un niveau de croissance de la productivité fort

Il s'agît des pays dont l'indice de croissance moyen de la productivité totale des facteurs est compris entre 0.6 et 1 et qui sont considérés comme les pays ayant une croissance forte, nous avons les pays comme L'Egypte, L'Eswatini, L'ile Maurice, la Namibie, la Tunisie, le Botswana, l'Afrique du Sud, le Soudan, la Cote d'Ivoire et le Nigéria. Ces pays ont un indice moyen de croissance de la productivité situé à 0.7303 soit un taux de 73% entre 1998 et 2017. Toutefois, les pays cités ci-haut présentent également un niveau moyen faible d'exploitation de ressources naturelles totales soit 5,81% entre 1998 et 2017, nous prenons par exemple le cas de l'Egypte dont le niveau de croissance de la productivité est le plus élevé de l'Afrique a un niveau de rente totale faible soit 4.42%.

b) Cas des dix (10) pays ayant un niveau de croissance de la productivité faible

Il s'agît des pays dont l'indice de croissance moyen de la productivité totale des facteurs est compris entre 0 et 0.3 et qui sont considérés comme les pays ayant une croissance faible, nous avons par ordre décroissant les pays comme le Burkina Faso, la Centrafrique, le Benin, la Sierra Leone, l'Angola, le Zimbabwe, le Rwanda, le Niger, le Togo et le Burundi (cf. Annexe 3). Ces pays ont un indice moyen de croissance de la productivité situé à 0.2625 soit un taux de 26% entre 1998 et 2017. Toutefois, les pays cités ci-haut présentent également un niveau moyen élevé d'exploitation de ressources naturelles totales comparé aux pays ayant une forte croissancesoit 14,29% entre 1998 et 2017, nous prenons par exemple le cas du Burundi dont le niveau de croissance de la productivité est le plus bas de l'Afrique mais paradoxalement a un niveau de rente totale très élevé soit 23.48%.

Graphique 2.2: Corrélation entre rente totale des ressources naturelles et croissance de la PTF

I.2 : Evolution de la croissance de la productivité totale des facteurs avec chacune des différentes rentes.

Il s'agira dans cette sous-section de faire une analyse descriptive de la relation existante entre la croissance de la productivité totale des facteurs etchacune de nos différentes rentes des ressources naturelles à savoir : forestières, minières, gazières, et pétrolières.

I.2.1 : Rente forestière et croissance de la productivité

L'exploitation forestière en Afrique a un effet négatif sur la croissance de la productivité totale des facteurs. En effet, dans le graphique 2.3 lorsque l'indicateur de contribution de la rente forestière augmente pour un pays donné, celui de la croissance de la productivité totale des facteurs décroitdurant la période 1998-2017.L'indice moyen de croissance de la productivité totale des facteurs de chacun de nos 28 pays sur les 20 ans est représentée sur l'axe des ordonnés tandis que celui de la rente forestière est en abscisse. Par soucis de taille, nous avons linéarisés les données sur les rentes forestières. Il ressort du graphique 2.3 qu'il existe une forte relation négative entre la croissance de la productivité et les loyers forestiers. En effet, les pays riches en ressources forestières ont une faible croissance de la PTF, et ceux moins dotés des ressources forestières ont une forte croissance.

À titre illustratif, les 10 premiers pays ayant un niveau de croissance de la PTF situé à 0,73 point ont une exploitation des rentes forestières situé à0.93%. Les 10 derniers paysquant à eux, considérés comme ayant un niveau moyen de croissance faible soit 0.26 points, ont un niveau moyen d'exploitation des ressources forestières largement supérieur aux 10 premiers soit une exploitation à hauteur de 8,64%. -Atangana Ondoa(2019) dans son article notait que, retardent le niveau de formation du capital physique et humain en Afrique.

Graphique 2.3:Corrélation entre la rente forestière et la croissance de la productivité

I.2.2 : Rente pétrolière et croissance de la productivité

L'exploitation du pétrole en Afrique contribue faiblement et ce de manière positive à l'amélioration de l'indice de croissance de la productivité totale des facteurs. En effet, dans le graphique 2.4 lorsque l'indicateur de contribution de la rente pétrolière augmente pour un pays donné, celui de la croissance de la productivité totale des facteurs croit. Autrement dit, une variation à la hausse de 5% de la rente pétrolière entraine une augmentation de 1 point de la croissance.

Lorsque nous prenons le cas de nos deux échantillons on remarque que, les 10 premiers pays ayant un fort niveau de productivité tel que l'Egypte (1^er), la Tunisie(5^e), le Soudan (8^e) ou le Nigeria (10^e) ont un niveau d'exploitation des ressources pétrolière assez conséquentes la moyenne d'exploitation de la ressource est de 3,32%. Toutefois, on peut également faire une remarque assez curieuse au niveau de notre graphique 2.4 ;en effet, on observe l'Angola qui est le pays ayant le plus exploité ses ressources pétrolières sur les 28 durant la période de 1998 à 2017 avec un niveau d'exploitation du pétrole situé à 32,71% mais qui malheureusement se situe dans la catégorie des10 derniers pays (5^e) à avoir un niveau de croissance faible soit 0.27 de croissance de la PTF.

Graphique 2.4:Corrélation entre la Rente pétrolière et la croissance de la productivité

I.2.3 : Rente gazière et croissance de la productivité

L'exploitation dugaz naturel en Afrique contribue faiblement et ce de manière positive à l'amélioration de l'indice de croissance de la productivité totale des facteurs. En effet, dans le graphique 2.5 lorsque,pour un pays donné l'indicateur de contribution de la rentegazière augmente d'environ de 6 points, celui de la croissance de la productivité totale des facteurs croit d'un point durant la période 1998-2017.

D'ailleurs, lorsque nous prenons le cas de nos deux échantillons on remarque que, les 10 premiers pays ayant un fort niveau de productivité ont un niveau d'exploitation des ressources gazière plus élevé que celui des 10 derniers pays ayant un faible niveau de croissance 0.3% contre 0 .0102 %. Toutefois, on peut également faire une remarque assez intrigante au niveau de notre graphique 2.5 ; en effet, on observe le Mozambique qui est le pays ayant le plus exploité ses ressourcesgazières sur les 28 durant la période de 1998 à 2017 avec un niveau d'exploitation du gaz naturel situé à 2.03% mais qui malheureusement à une croissance de la PTF autour de 0.4 points considéré comme faible

Graphique 2.5:Corrélation entre la rente gazière et la croissance de la productivité

I.2.4 : Rente minière et croissance de la productivité

La corrélation entre l'exploitation des minerais et l'indice de croissance de la productivité totale des facteurs Afrique est nul. En effet, De manière global dans le graphique 2.6, on peut aisément s'apercevoir que la variation de l'indicateur de contribution de la rente minière pour un pays donné, n'impacte pas sur le niveau de croissance de la productivité totale des facteurs.

Par soucis de comparaison de nos deux catégories de pays, on peut laisser entendre que le niveau moyen d'exploitation des ressources minières dans les 10 derniers pays à faible niveau de croissance est relativement élevé par rapport au groupe des 10 premiers soit un 2.11% contre 0.93%.Il est également judicieux de relever que la Mauritanie étant le pays ayant le plus de revenu en ressource minière (23.12%) a un niveau de croissance en deçà des 0.4 points.

Graphique 2.6:Corrélation entre la rente minière et la croissance de la productivité

Section II :Ressources naturelles et croissance de la productivité : Analyse économétrique

Dans la section précédente, nous avons fait une analyse descriptive de la relation entre la croissance de la productivité totale des facteurs et les ressources naturelles. Ces analyses nous dévoilent en réalité l'existence de trois groupe de pays en Afrique. Le premier groupe est celui des pays ayant une croissance de la PTF élevé avec une exploitation des ressources naturelles élevée à l'occurrence le Nigéria, le Gabon (exportateurs de pétrole), l'Eswatini, la Cote d'ivoire, etc. Le deuxième groupe concerne les pays qui ont une croissance de la PTF faible et paradoxalement un niveau d'exploitation des ressources assez important, nous avons les pays comme le Burundi, le Togo, l'Angola ou le Niger... Le dernier groupe est celui des pays ayant une croissance de la PTF élevée avec un niveau d'exploitation des ressources quasi nulle (Ile Maurice) ou faibles (Egypte, la Tunisie, le Botswana, le Maroc...). Force de ces analyses descriptives intrigantes, nous allons mener une analyse économétrique dont le souci est de confirmer ou infirmer cette relation de causalité. Ce faisant, nous allons dans un premier temps présenter notre démarche méthodologique (II.1) et dans un second temps présenter et interpréter nos résultats (II.2) afin d'en une tirer conclusion.

II.1 : Démarche méthodologique

Dans cette sous-section, nous commencerons d'une part, par la présentation du modèle retenu ainsi que les variables et d'autre part, nous présenterons d'autre part la méthode d'estimation appropriée dans le cadre de cette étude.

II.1.1 : Spécification du modèle économétrique retenu et présentation des variables

Pour cette partie, nous allons nous appuyer sur les travaux de Farhadi et al.(2015) dans « Economic Freedom and Productivity Growth in Resource-Rich Economies. » et (Ulusoy et Ta°, 2017) sur « On the effects of total productivity growth of economic freedom and total resource rents: The case of both natural resource rich and OECD » pour constituer notre modèle économétrique. Ulusoy et Ta°(2017) construit un modèle, analysé dans un panel dynamique GMM. Nous spécifions notre modèle de panel dynamiques :

où

est le PIB réel,

est le stock de capital physique réel et L est la population active totale. A représente le progrès technologique.

Où,

représentela croissance de la productivité totale des facteurs du pays

à la période

.et

représentela croissance retardés.

représentent respectivement les ressources naturelles et le vecteur desautres déterminants de la croissance.

désigne le vecteur des variables institutionnelles;

représentent respectivement le pays et le temps,

représente l'effet spécifique pays qui permettent de capter l'effet des facteurs non observés propres à chaque pays et qui déterminent aussi la croissance (notamment le climat, les différences technologiques et de goûts) ;

est l'effet spécifique temporel fixe ou aléatoire, qui permet de capter les chocs temporels qui affectent le niveau de l'output ; et

les termes d'erreur qui prennent en compte les variables omises dans le modèle bien que susceptible d'expliquer la croissance économique.

Avec

qui représenteles rentes pétrolières,

les rentes minières,

les rentes gazières et

les rentes forestières. La variable

le produit intérieur brute par tête,

la formation brute de capital fixe,

l'investissement étrangers entrées nette,

l'ouverture commerciale,

la population active ou alors la force de travail, ScolPrim le taux de scolarisation dans le primaire

les dépenses de consommation finales des administrations publiques, Elect Accès à l'électricité,

le contrôle de la corruption,

la stabilité politique,

l'efficacité gouvernementale.

Pour plus de précision et une meilleure lisibilité et compréhension de nos différentes variables, nous les avons ressortis dans un tableau qui les définis, donne la source où a été collecté les données et le signe attendu des variables d'intérêt.

Variables (Abréviation)	Définitions	Sources
Productivité totale des facteurs (PTF)	La PTF constitue le paramètre synthétique de la compétitivité coût, reflétant l'efficacité de la mise en oeuvre du travail et du capital.	PWT9.1(2019)
Rentes Pétrolières (RPetro)	Les bénéfices tirés du pétrole correspondent à la différence entre la valeur de pétrole brut aux prix sur les marchés internationaux et le coût de production total. Le signe attendu est positif	WDI(2018)
Rentes Minières (RMin)	Les bénéfices tirés des minéraux correspondent à la différence entre la valeur de la production pour un stock de minéraux aux prix sur les marchés internationaux et leur coût de production total.Les minéraux inclus dans le calcul sont l'étain, l'or, le plomb, le zinc, le fer, le cuivre, le nickel, l'argent, la bauxite et le phosphate. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Rentes du Gaz naturel (RGaz)	Les bénéfices tirés du gaz qui correspondent à la différence entre la valeur de la production de gaz naturel aux prix sur les marchés internationaux et le coût de production total. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Rentes forestières (RForest)	Les loyers forestiers correspondent aux récoltes de bois rond multipliée par le produit des prix moyens et d'un taux de location propre à la région. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Loyers totaux des ressources naturelles(TotRN)	Elle est donnée par la somme des rentes pétrolières, des rentes de gaz naturel, des rentes de charbon (dur et mou), des rentes minières et des rentes forestières. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques (DepPub)	Les dépenses de consommation finale des administrations publiques comprennent toutes les dépenses courantes des administrations publiques pour l'achat de biens et de services.	WDI (2018)
Ouverture commerciale (OuvCom)	C'est la somme des exportations de marchandises et des importations divisée par la valeur du PIB, exprimée en dollars actuels. L'ouverture commerciale est susceptible d'augmenter les dépenses en capital public afin de renforcer les exigences d'infrastructure nécessaires et d'être compétitifs pour attirer des intérêts commerciaux.	WDI (2018)
Taux de scolarisation dans le primaire (ScolPrim)	Le taux brut de scolarisation est le taux de scolarisation total, quel que soit l'âge, par rapport à la population du groupe d'âge qui correspond officiellement au niveau d'éducation indiqué.	WDI (2018)
Population active (lnPopAct)	C'est le nombre de personnes qui ont un emploi plus les chômeurs qui sont à la recherche d'emploi.
Accès à l'électricité (Elect)	Pourcentage de citoyens qui ont l'électricité	WDI (2018)
Stabilité politique et absence de violence/terrorisme (SP)	Il mesure les perceptions de la probabilité d'instabilité politique et ou de violence à motivation politique, y compris le terrorisme. Elle varie d'environ -2,5 à 2,5.	(WGI, 2018)
Contrôle de la corruption (Corrupt)	Il saisit les perceptions de la mesure dans laquelle le pouvoir public est exercé à des fins privées, y compris les formes de corruption saisi mineures et les grandes formes de corruption, ainsi que la capture de l'Etat par les élites et les intérêts privés. Elle varie d'environ -2,5 à 2,5.	WGI (2018)
Effectivité Gouvernementale (EGov)	Reflète les perceptions de la qualité des services publics, la qualité de la fonction publique et son degré d'indépendance par rapport aux pressions politiques, la qualité de la formulation et de la mise en oeuvre des politiques et la crédibilité de l'engagement du gouvernement à l'égard de ces politiques. Estimation de la gouvernance (allant d'environ -2,5 (faible) à 2,5 (forte) performances de gouvernance)	WGI (2018)

II.1.2 : Méthode d'estimation et test de robustesse

a) Principe de l'estimation

La spécification en panel dynamique voudrait que l'on introduise parmi les variables explicatives, la variable expliquée retardée d'une période au moins. Nous utilisons les estimateurs de la Méthode des Moments Généralisés (GMM) comme Farhadiet al. (2015). En effet, en introduisant parmi les variables explicatives la variable dépendante retardée, l'une des six hypothèses des méthodes des Moindres Carrés Ordinaire (MCO) se retrouve violée. Ceci crée donc le problème d'omission de variables explicatives pertinentes dans la spécification du modèle ; de la simultanéité qui apparaît lorsque la variable dépendante et certaines variables explicatives sont déterminées au même moment, ou encore des erreurs de mesures sur les variables indépendantes et ou de la variable dépendante. Ainsi donc l'utilisation des MCO n'est plus convenable puisqu'elle donne des estimateurs biaisés et non convergents à cause de la corrélation entre la variable endogène retardée et le terme d'erreur, lorsque les résidus sont autorégressifs.

Nous utilisons donc la méthode des moments généralisés (GMM) développée par (Holtz-Eakin et al.(1988) et (Arellano et Bond, 1991).En effet, Arellano et Bond (1991) ont mis au point des estimateurs efficaces sous contraintes et construits à partir des instruments basés sur l'orthogonalité entre les valeurs retardées de la variable endogène et le terme d'erreur. Les variables en niveau décalées sont de bons instruments de l'équation en différence dans la mesure où elles sont corrélées avec les variables explicatives et ne le sont pas avec les termes d'erreurs. L'estimateur ainsi obtenu, est appelé l'estimateur en différence.

Toutefois, il est à noter que cet estimateursoulève un nouveau problème puisque les variables dépendantes retardées sont par construction corrélées avec le terme d'erreur. Aussi, il a une faible précision et présente des biais importants lorsqu'il est appliqué aux petits échantillons, conduisant à les compléter par des régressions sur les variables en niveau. Pour résoudre ce problème, les auteurs proposent deux hypothèses. L'absence d'autocorrélation des termes d'erreurs et la faible exogénéité des variables explicatives (les variables explicatives sont non corrélées avec les réalisations futures des termes d'erreurs). Dès lors, Arellano et Bond (1991) proposent les conditions des moments suivantes :

Les conditions (Eq.2) (Eq.3) (Eq.4) et (Eq.5) soulignent l'absence de corrélation entre les variables explicatives retardées ainsi que les variables endogènes retardées avec les variations du terme d'erreur. De ce fait, les conditions (Eq.2) (Eq.3) (Eq.4) et (Eq.5) permettent l'utilisation des variables retardées en niveau comme instruments pour estimer les modèles (1a) (1b) (1c) et (1d)

b)Tests de robustesse

Afin de tester la robustesse de notre modèle, nous effectuerons deux tests. Le premier est le test de sur-identification de Sargan/Hansen. Il permet de tester la validité des variables retardées comme instruments. Il sera concluant si l'on ne parvient pas à rejeter l'hypothèse nulle au seuil de 10%. Nous privilégierons le test de Hansen au test de Sargan, car il est robuste en présence d'hétéroscédasticité sur les résidus. Le second est le test d'autocorrélation de second ordre d'Arellano et Bond. Il sera concluant si l'hypothèse nulle (absence d'autocorrélation des termes d'erreurs en différence première à l'ordre 2 ne peut être rejetée au seuil de 10%.

II.2 : Résultats et Interprétations

Cette seconde sous-section s'articulera autour de deux principaux points. Dans un premier temps, nous présenterons les principaux résultats issus de nos estimations. Dans un second temps, il sera question pour nous d'apporter une signification économique à ces différents résultats.

II.2.1 : Résultat des estimations

Afin de d'identifier quelles sont les ressources naturelles contribuant le plus à la croissance de la productivité totale en Afrique, nous avons eu recours à l'estimateur GMM en système Arellano et Bover (1995) / Blundell et Bond (1998). Ainsi, nous avons effectué quatre (04) régressions pour parvenir à notre fin. Dans la première estimation Modèle (1a), nous avons estimé la contributionde la rente pétrolière à la croissance de la productivité totale en Afrique étant donné le fait que, les variables macroéconomiques et de gouvernances sont considérées comme étant les déterminants de la croissance économique, ils ont été ajoutées dans les différents modèles. Le modèle (1b) intègre la rente gazière ; le Modèle (1c) intègre la rente minière et enfin la rente forestière est intégrée dans le Modèle (1d).Tout comme dans le modèle 1a, les mêmes variables macroéconomiques et de gouvernances susceptibled'expliquer cette relation de causalité avec la croissance de la productivité totale ont été ajoutées dans le modèle 1b, 1c et 1d. Le tableau 2.1 fait une présentation synthétique de nos principaux résultats.

	(1a)	(1b)	(1c)	(1d)
VARIABLES	PTF	PTF	PTF	PTF

L.PTF	0.634***	0.909***	0.916***	0.849***
	(0.733)	(0.369)	(0.555)	(0.403)
RPetro	0.0379***
	(0.0123)
RMin			0.0885**
			(0.0347)
RGaz		-0.0549
		(0.0671)
RForest				0.0740
				(0.0198)
PIB	0.0205***	0.0295***	0.0274***	0.0310***
	(0.0382)	(0.0500)	(0.0505)	(0.0557)
FBCF	-0.0855	0.0337	0.0877	-0.0606
	(0.0109)	(0.0771)	(0.0757)	(0.0121)
IDE	0.0124**	-0.0280**	-0.0896***	3.17e-05
	(0.0753)	(0.0572)	(0.0630)	(0.0986)
OuvCom	-0.0277***	-0.0251*	-0.0211**	-2.08e-06
	(0.0402)	(0.0126)	(0.0131)	(0.0131)
DepPub	-0.0268	2.77e-05	-0.0552	-0.00156
	(0.0132)	(0.0111)	(0.0759)	(0.0947)
Elect	0.0166***	0.0761**	0.0759*	0.0846**
	(0.0557)	(0.0294)	(0.0390)	(0.0366)
ScolPrim	-0.00235***	-0.0474***	-0.000348***	-0.0555***
	(0.0677)	(0.0700)	(0.0436)	(0.0957)
lnPopAct	-0.0742	0.0275	-0.0290	-0.0596
	(0.0135)	(0.0873)	(0.0654)	(0.0739)
EGov	-0.0615*	-0.0546**	-0.0621**	-0.0359
	(0.0343)	(0.0240)	(0.0232)	(0.0277)
Corrupt	0.110**	0.0358*	0.0413	0.0330
	(0.0414)	(0.0208)	(0.0270)	(0.0333)
SP	0.0790	0.0135	0.0932	0.0968
	(0.0140)	(0.0131)	(0.0971)	(0.0119)
Constant	0.390	0.0100	0.0734	0.210*
	(0.234)	(0.167)	(0.131)	(0.103)


*Observations*	346	346	346	346
*Nombre de Pays*	26	26	26	26
*Nombre d'instruments*	26	26	26	26
*Fischer (p-value)*	0.000	0.000	0.000	0.000
*AR (1) (p-value)*	0.084	0.035	0.044	0.036
*AR (2) (p-value)*	0.146	0.153	0.147	0.145
*Test de Hansen (p- value)*	0.429	0.841	0.608	0.648

Notes : Les valeurs entre parenthèses correspondent aux Ecart-type corrigés de l'hétéroscédasticité ; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.

Source :Auteur, à partir des données de WDI (2018), WGI (2018) et de PWT (9.1) sur Stata 14.0

II.2.2 : Interprétation des résultats

Le tableau ci-dessus présente le résultat de nos estimations mettant en relation les types de ressources naturelles et la croissance de la productivité totale, effectuées par la méthode de GMM sur une période de 1998 à 2017 pour les 25 pays d'Afrique.L'interprétation de nos résultats sera faite par deux approches à savoir une approche économétrique et une approche économique

a) Approche économétrique

Dans l'ensemble, les résultats présentés dans le tableau ci-haut sont satisfaisants sur le plan économétrique. Le test de Fisher nous permet de conclure que nos deux modèles sont globalement et fortement significatifs. En effet, la p-value associée à cette statistique (Prob > F =0,000) est inférieure au seuil de 1% pour toutes les deux estimations. En outre, le test de Hansen dont la p-value est supérieure au seuil de 10%, est concluant pour les deux modèles ne permettant pas de rejeter l'hypothèse nulle et donc la validité de nos instruments. Enfin, le test d'AR (1) est également signifiant puisque la p-value des deux modèles est inférieur au seuil de 10% et l'AR (2) est également satisfaisant puisque la p-value des deux modèles est supérieure au seuil de 10% ne permet pas non plus de rejeter l'hypothèse nulle d'absence d'autocorrélation de second ordre des résidus dans les estimations. Les résultats de nos estimations sont donc robustes d'autant plus que les écarts-types ont également été corrigés de hétéroscédasticité.

b) Approche économique

Sur le plan économique,les résultats obtenus s'inscrivent pour la plupart dans la lignée des travaux antérieurs aussi bien pour les indicateurs de ressources naturelles que les déterminants traditionnels de la croissance. S'agissant de la contribution des rentes des ressources naturelles à la croissance du PIB, nous avons pu établir une relation positive et significativeentre deux types de rentes des ressources naturelles et le PIB par tête notammentla rente pétrolière et la rente minière.En effet, le coefficient associé à chacun des coefficients de la rente pétrolièreet de la rente minière est positif et significatif au seuil de 1% sur la période de 1998-2017.Toutefois on rencontre des résultats significativement non contributifs de certaines rentes bien qu'il soit positif. Il s'agit ici de la rente forestière et la rente gazière. La non significativité de la rente forestière peut s'expliquer par le fait qu'il s'agit d'une « ressource diffuse » comme l'a définiPhilippot (2011) qui est arrivé aux résultats selon lesquelles les rentes concentrées et hydrocarbures ont un effet contributif plus significatifs sur le développement économique que les rentes ressources diffuses.Leite et Weidmann (1999), Subramanian et Sala-I-Martin (2003) et Isham et al (2003) avait déjà montré que l'impact des ressources naturelles sur les performances économiques et la qualité institutionnelle dépend de la nature des produits primaires qui sont pris en compte.

Etant donné que le capital naturel n'est pas la seule variable qui puisse expliquer une fonction de croissance, nous avons dans notre analyse ajoutée des variables macroéconomiques et institutionnelles qui sont également des déterminants important d'un processus de croissance.

Ainsi, comme variables macroéconomiques, l'on a retenu la formation brute de capitale fixe et l'IDE pour mesurer l'investissement. Il en ressort de ces deux mesures que seul le coefficient associé à L'IDE qui est positif et significatif au seuil de 1% (Eq.2a) et 10% (Eq.2b) avec la croissance de la PTF. Cette analyse a été confirmé par celle de Morisset(2000),qui a laissé entendre que la capacité des pays africains à attirer les capitaux privés est largement liée àl'existence des ressources naturelles. C'est ainsi que lespays tels le Nigeria et l'Angola et dans une moindremesure la Guinée Equatoriale, malgré leur instabilitépolitique et économique, ont réussi à attirer d'importantscapitaux privés grâce à leurs ressources pétrolières et minière ;La variable ouverture commerciale de notre modèle qui représente le degré d'implication d'un pays dans les échanges commerciaux a une influence négative et significative au seuil de 1% (Eq.2a), 10% (Eq.2b) et 5% (Eq.2c) avec la croissance de la PTF.Pour mesurer le capital humain, nous avons utilisé le taux de scolarisation dans le primaire, il ressort des estimations que cette variable a un effet négatif et significatif au seuil de 1% avec la croissance de la PTF dans les quatre équations ;Par exemple, dans Eq.2a, lorsque la croissance de la PTF augmente d'un point le taux de scolarisation dans le primaire diminue de 0.0474% ces résultats vont en accord avec les travaux de Gylfason (2001) qui a démontré que le taux brut de scolarisation dans le primaire a une influence négative sur la croissance lorsqu'elle est mise en relation avec les ressources naturelles. Aussi, on a la croissance démographique mesuré par la population active qui n'est pas significative mais a un effetnégatif sur la croissance lorsqu'elle est mise en relation avec les rentes minières, pétrolières et forestières et un effet positif sur la croissance avec la rente gazière.De plus, on peut relever un effet positif et significatif de l'infrastructure (mesurer par l'accès à l'électricité) résultat qui cadre avec les travaux de Atangana O. ; (2019).

Pour ce qui est des variables institutionnelles, lorsqu'elles sont mises en relations avec les ressources naturelles,nos résultatsmontrent une relation significative et positive de la corruption avec la croissance de la productivitéet une relation négative de l'efficacité gouvernementale avec la croissance de la productivité.Ces résultatscadrent avec la littérature sur la malédiction des ressources naturelles, car ils impliquent que les rentes sur les ressources naturelles sont associées à des régime politique instables (Ross, 2001 ; Omgba, 2009) et une mauvaise qualité des institutions (Acemoglu et al., 2001, 2005 ; Mehlum et al., 2006 ; Atangana O. ; 2019). En effet, l'abondance des ressources naturelles affaiblit les institutions, nuit à la démocratie, augmente le niveau de corruption, encourage de mauvaises politiques de régulation et conduit à de mauvais résultats de croissance de la PTF en Afrique.

Conclusion

Les pays africains possèdent une part importante des réserves mondiales de ressources naturelles, ce qui représente en soi une source d'espoir de développement pour l'avenir du continent. Ainsi, susciter un intérêt de recherche à identifier les ressources qui contribuent le plus à la croissance de la productivité devient passionnant. C'est donc dans un sens dedémonstration à travers une analyse des faits chiffrés grâce aux méthodes d'analyses statistiques et économétriques qu'a été orienté le travail de ce chapitre. Il ressort des lors de notre analyse qu'en Afrique, la rente pétrolière et minière ont une contribution positive et significative dans la croissance de la productivité totale des facteurs et que cette croissance est néanmoins perturbée par l'instabilité des régimes politiques et la mauvaise qualité des institutions des économies Africaines.

CONCLUSION DE LA PREMIERE PARTIE

L'objectif de cette première partie était d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique sur la période de 1998-2017. Pour cela, nous avons subdivisé cette partie en deux grands chapitres. Le premier chapitre nous a permis de faire une analyse théorique de la relation entre ressources naturelles et croissance de productivité totale des facteurs, alors que le deuxième chapitre, nous a permis de faire une analyse empirique cette relation tout en utilisant une approche économétrique du modèle en panel dynamique. De ces analyses, il en ressort que les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique durant la période 1998 à 2017 sont les ressources pétrolières et les ressources minières.

De ces principaux résultats obtenus, nous pouvons les affirmer être conformes aux travaux des auteurs tels que (Philippot, 2011 ; Bulte, Damania et Deacon, 2004...) qui dans leurs travaux ont différencier les ressources par groupe ; Il devient important dès lors, pour les décideurs publics de gérer efficacement les rentes issues du pétrole et des minerais pour satisfaire le bien-être de la population en investissant dans des secteurs productifs ce qui favorisera le progrès technique. En outre, la mise en relation des ressources naturelles avec la croissance de la productivité totale a un effet significatif sur les variables macroéconomiques telles que le PIB, les investissements directs étrangers, l'ouverture commerciale, l'accès à l'électricité et le taux de scolarisation dans le primaire. Par ailleurs, les variables institutionnelles retenues ont un effet significatif sur la croissance à savoir l'effectivité gouvernementale, le contrôle de la corruption et la stabilité politique.

PARTIE 2 : RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DU PIB

« L'abondance de ressources offre aux pays la possibilité d'investir dans du capital humain de haut niveau et dans un État capable et responsable, mais ils sont rares à l'avoir fait. »

INTRODUCTION DE LA DEUXIEME PARTIE

L'Afrique est généreusement pourvue en ressources, terres productives et richesses naturelles précieuses, renouvelables (eau, forêts et poissons, notamment) ou non (charbon, gaz, pétrole et autres minéraux). Les ressources naturelles dominent l'économie de nombreux pays de ce continent et représentent le plus important moyen de subsistance pour des habitants majoritairement pauvres et vivant en zone rurale. Le rapport sur le développement de l'Afrique relevait déjà dans ses analyses 22 pays riches en ressources naturelles, définis dans le Rapport comme ceux dont les exportations de combustibles et de minéraux contribuent au PIB à hauteur de plus de 20 pour cent. La moitié exporte du pétrole, et l'autre moitié des minéraux. Les ressources naturelles constituent ainsi le fondement du revenu et de la subsistance de larges pans de la population et l'une des principales sources de recettes publiques et de richesse nationale.

Notons donc que, dans des circonstances appropriées, l'essor des ressources naturelles est un moteur essentiel de la croissance, du développement et du passage d'un artisanat familial à une production d'usine. En effet, lorsque l'approche retenue est adéquate, les ressources naturelles peuvent permettre de transformer une économie à faible valeur qui repose sur les exportations de produits primaires en une économie disposant d'une importante base manufacturière à forte intensité de main-d'oeuvre ce qui a été le cas dans la région d'un pays comme le Botswana (Iimi, 2006). Il est communément admis que, pour que les pays d'Afrique aux revenus les plus bas sortent du piège de la pauvreté, l'une des solutions consiste à donner une vive impulsion à la demande, afin de susciter suffisamment de complémentarités pour élargir les marchés et récupérer les coûts fixes de l'industrialisation. Les ressources naturelles pourraient former l'un de ces vecteurs.

Malheureusement, dans bien des pays africains, les cycles d'expansion de ce secteur n'ont guère déclenché de processus de croissance dynamique. Une grande partie du continent n'est pas assez industrialiser et est prisonnière du piège des produits de base, c'est-à-dire tributaire de ses exportations d'un petit nombre de produits minéraux (Arezki et van der Ploeg, 2007; Auty, 1990, 2000). Les politiques ne sont pas appropriées, la dépendance vis-à-vis des revenus issus de ressources naturelles ponctuellesconduisent généralement au paradoxe de la malédiction des ressources naturelles.

C'est alors face à ce constat paradoxal, que nous avons décidé de mener une recherche pour trouver une piste d'explication en orientant notre travail vers un objectif majeur, celui del'identification des ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique durant 1998 à 2017. Ainsi, l'analyse qui sera faite dans cette seconde partie s'articulera autour de deux chapitres notamment :

Ø Chapitre 3 : Analyse théorique de la relation entre ressource naturelle et croissance du PIB

Ø Chapitre 4 : Analyse empirique de la relation entre ressource naturelle et croissance du PIB

CHAPITRE 3 : ANALYSE THEORIQUE DE LA RELATION ENTRE RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DU PIB

« ...Presque sans exception, les pays riches en ressources naturelles ont connu une stagnation de leur croissance économique depuis le début des années 1970, ce qui a inspiré l'expression "malédiction des ressources naturelles". »

Introduction

Les ressources naturelles de l'Afrique sont évaluées à 82000 milliards selon la BAD, l'institution estime le PIB totale du continent à 2700 milliards de dollar US. Malgré ces potentialités, persiste toujours un déséquilibre entre ressources et développement économique. C'est donc ainsi que, les faits stylisés dans l'économie du développement études sur se réfèrent à la malédiction des ressources naturelles (Auty 1990 ; Sachs et Warner 1995, 2001). Les pays riches en ressources naturelles ont tendance à avoir des taux de croissance du revenu par tête plus faibles, tandis que les pays aux ressources naturelles pauvres croissent plus rapidement. On se rend compte que la possession des richesses du sol et du sous-sol tel que le pétrole, les diamants et l'or sont considéré comme une malédiction car d'après les analyses empiriques, ils entravent le développement de la politique moderne, des institutions, des lois et bureaucraties ; déterminant essentiel de la croissance(Acemoglu et Robinson, 2005). Le but premier de tout gouvernement est de se donner une plus grande richesse et puissante. Dans un pays sans ressources, pour que l'État s'enrichisse, la société doit devenir riche pour que le gouvernement puisse ensuite taxer cette richesse.

Dans toute l'Afrique subsaharienne, la malédiction des ressources naturelles s'est manifestée de diverses manières. Au Nigéria, le gouvernement au pouvoir a profité de la surtaxe et essentiellement de la nationalisation de l'industrie pétrolière. De même, la dépendance de l'Angola à l'égard du pétrole a engendré de graves déséquilibres économiques et des politiques budgétaires non viables. Dans des cas plus extrêmes, les ressources naturelles ont été le moteur des guerres et des troubles sociaux. Par exemple, La République démocratique du Congo (RDC) pays doté de gisement minier, s'est vu utilisé, par le gouvernement les revenus issus des différents minerais pour soutenir les milices et les partisans du parti, plutôt que de construire des infrastructures et de soutenir ses citoyens. La pauvreté croissante n'a fait que perpétuer le cycle de la violence et poursuivre une spirale économique descendante. Dans presque tous les pays riches en ressources de la région subsaharienne, la situation est la même : les gouvernements poursuivent des politiques prédatrices à courte vue qui garantissent une stagnation économique à long terme. En conséquence, la pauvreté persiste et les capacités humaines restent limitées.Bien que le soutien empirique sur le lien entre les ressources naturelles et la croissance du PIB trouve ses fondements dans le fait que la malédiction des ressources est un "fait raisonnablement solide" (Sachs et Warner 2001).

Ainsi, dans le sens empirique des travaux déjà existant, il s'agira pour nous dans ce chapitre, de trouver dans un premier temps les explications traditionnelles sur le lien entre les ressources et l'augmentation du PIB par tête et dans un second temps de faire un exposé sur les modèles d'économie ayant d'une part améliorer et d'autre part détériorer les conditions de vie grâce aux ressources.

Section I : Ressources naturelles et la croissance du PIB : les explications traditionnelles

Cette section présente dans un premier temps, les origines du concept de la croissance économique, ses sources afin de donner une idée claire de sa signification dans le cadre ce travail, dans un second temps d'expliquer les ressources naturelles dans la pensée économique, et dans le troisième temps, il sera question de présenter la revue théorique portant sur les différents canaux de transmissions des ressources naturelles (minières, pétrolières...) sur la croissance économique.

I.1 : Définition de la malédiction des ressources naturelles

Cette première sous-section présente une brève définition du phénomène de la malédiction des ressources naturelles. La malédiction des ressources, telle que popularisée par Sachs et Warner, en 1995, établit une corrélation négative entre l'abondance en ressources naturelles et la croissance du PIB. Ainsi, selon ces auteurs, les pays ayant une plus grande quantité de ressources tendent à croître moins vite que les autres. Cela constitue ce qu'ils appellent une « malédiction » puisque les ressources sont un obstacle à la croissance. Ils concluent que le ratio de ressources naturelles exportées sur le PNB explique en partie les écarts de croissance des différents pays. Dans leur article de 1995, les auteurs présentent une corrélation négative entre le ratio des exportations en ressources naturelles sur le PNB en 1970 et la croissance du PIB réel entre 1970 et 1990. Cette relation présentée dans le graphique de Sachs et Wamer (200 1) montre que la plupart des pays qui étaient riches en ressources naturelles en 1970 n'ont pas crû rapidement au cours des années suivantes.

Sala-i-Martin (1997) et Doppelhofer et al. (2000) confirment aussi que les ressources naturelles ont empiriquement un impact important sur la croissance. Ces auteurs classent les ressources naturelles comme une des dix variables les plus robustes dans les études sur la croissance. De plus, la malédiction des ressources naturelles, telle que présentée par Sachs et Wamer, met en relation les ressources naturelles et le taux de croissance du PIB et non le niveau de revenu. Ainsi, même si un pays est riche, il peut avoir subi la malédiction des ressources naturelles si son taux de croissance est faible. Malgré cette distinction entre croissance et niveau de richesse, certains auteurs ont tenté d'étendre le paradoxe de la malédiction à d'autres variables liées à la richesse. En outre, des recherches plus récentes ont permis de montrer qu'il semble que l'abondance en ressources ne soit pas seulement corrélée négativement avec le taux de croissance du PIB. Selon Bulte et al. (2005), l'abondance en ressources naturelles serait aussi corrélée négativement avec le niveau de développement humain (lDH). De plus, Bravo-Ortega et De Gregorio (2005) ont découvert un lien négatif entre abondance en ressources et niveau actuel du PIB. Ces relations ont permis à plusieurs économistes d'affirmer qu'en moyenne, 1'abondance en ressources naturelles constituait un handicap au développement plutôt qu'une bénédiction. Les positions des auteurs divergent toutefois puisque Bravo-Ortega et De Gregorio (2005) trouvent que les ressources naturelles ont un impact positif sur le niveau revenu, mais un impact négatif sur le taux de croissance des pays. Brunnschweiler (2008) affirme, quant à elle, que la relation entre abondance en ressources naturelles et croissance des revenus est positive. Cette découverte d'une relation positive est confirmée pour l'abondance en minéraux par Davis (1995).

I.2 : Explications de la relation entre ressources naturelles et PIB

Tout comme il n'y a pas de théorie de la croissance faisant l'unanimité, il n'existe pas une unique explication à la malédiction des ressources naturelles. Par conséquent cette section de la revue de littérature présente les différentes tentatives d'explications théoriques du lien entre ces deux concepts. Cette revue de la littérature se divise en deux sous-sections présentant les principales explications des effets négatifs des ressources sur la croissance du PIB. La première partie de cette sous-section présente les explications liées aux institutions et au gouvernement, alors que la seconde partie se penche sur des explications liées aux prix des biens et des facteurs de productions, ainsi qu'à l'ouverture commerciale.

I.2.1 : Institutions et gouvernement

Cette sous-section expose les variables importantes concernant les institutions et le gouvernement mentionnés dans la littérature. Beaucoup d'auteurs estiment que les pays abondants en ressources naturelles peuvent être à la fois gagnants et perdants, leur situation dépend de la qualité des institutions en place. Outre cette relation, de nombreux auteurs s'entendent pour dire que la rente associée aux ressources naturelles est généralement grande et facilement appropriable (Bulte et al. (2005), Brunnschweiler (2008). Les deux hypothèses précédentes permettent à Sachs et Warner (2001) de supposer que des individus à la tête de certains pays seraient tentés de s'approprier cette rente (rent-seeking) pour eux-mêmes ou pour une élite, au lieu de l'investir dans des politiques en faveur de la croissance. Cette hypothèse semble confirmée empiriquement par Torvik (2001) qui démontre que l'abondance en ressources naturelles entraîne une augmentation des comportements de rent-seeking et une diminution des revenus. Papyrakis et Gerlagh (2004) ajoutent que la corruption a un impact négatif sur la croissance.

Selon Mehlum, Moene et Torvik (2006), la qualité des institutions permet de déterminer si les élites en place dans un pays s'approprieront la richesse ou l'utiliseront de manière productive. Ils constatent aussi que le comportement de rent-seeking et une basse qualité des institutioi1sont autant présents dans les régimes démocratiques que dans les régimes autocratiques. En effet, Auty (2000) rapporte qu'il y a un lien entre système autoritaire et ressources naturelles. Cependant, cette relation n'est ·pas intéressante dans le contexte de la malédiction des ressources naturelles puisque l'auteur démontre qu'il y a peu de liens entre régime autoritaire et faible croissance économique. Collier et Hoeffler (2005) découvrent même que les démocraties des pays en voie de développement sont plus touchées que les régimes autoritaires par les impacts négatifs de la présence d'une rente importante des ressources naturelles.

Depuis la publication de l'article de Sachs et Warner en 1995, de nouvelles hypothèses reliées aux institutions se sont développées et tous les auteurs ne s'accordent pas sur l'importance de celles-ci dans l'explication de la malédiction des ressources naturelles. En effet, bien que de nombreux économistes, Mikesell(1997)notamment, s'entendent sur l'impact négatif de l'abondance des ressources naturelles sur la qualité des institutions, d'autres ne constatent pas cette relation. Certains articles tels que Sachs et Wamer (1995), rejettent la qualité des institutions comme facteurs explicatifs. Pour Mehlum, Moene et Torvik (2006) l'abondance en ressources naturelles deviendrait une malédiction uniquement si les institutions sont mauvaises et deviendrait une bénédiction si les institutions sont bonnes.

D'autres études suggèrent que la taille de la rente associée à l'exploitation des ressources naturelles pourrait être une explication. Comme mentionné par Sachs et Wamer (1995), le minerai et le pétrole ont une haute rente alors que 1' agriculture génère, en général, une rente plus faible. Selon Karl(1999), la rente serait corrélée négativement à la qualité des institutions, ce qui expliquerait 1'importance de l'ampleur de celle-ci. Il découvre que les économies qui comptent sur de fortes exportations de combustible, de minerais et de récolte (plantation de sucre) ont des indicateurs particulièrement bas quant à la qualité de leur gouvernance. Mehlum, Moene et Torvik (2006) ajoutent qu'empiriquement les ressources facilement appropriables et extractibles semblent particulièrement dommageables pour les pays ayant de mauvaises institutions. À cela Bulte et al. (2005) viennent apporter une nuance puisque, selon eux, seules les ressources extractibles en un seul point (mine, pétrole) seraient corrélées négativement à la qualité des institutions. Les ressources dont la distribution sur le territoire est diffuse (forêt, agriculture) ne seraient pas corrélées avec la qualité des institutions. Cette dernière affirmation est contredite par Lucas (2009) qui montre que l'agriculture a un impact négatif sur la croissance, car les individus travaillant en agriculture sont dispersés, ce qui nuit au transfert de connaissances.

En outre, Collier et Hoeffler (2005a) prétendent aussi que cette rente des ressources naturelles provoque une augmentation des probabilités de conflits violents. Ces auteurs étudient le lien entre ressources naturelles et guerre civile. Ils estiment que la basse croissance offre un coût d'opportunité bas aux rébellions contre les mauvaises institutions et les régimes non démocratiques que l'abondance en ressources naturelles favorise. Cette relation expliquerait donc le désir de rébellion de la population. En étudiant le lien entre démocratie et ressources naturelles, Ross (2001) traite du cas des pays pétroliers et réalise que le pétrole est plus dommageable économiquement dans les pays pauvres que dans les pays riches. Collier et Hoeffler (2005), ainsi que Auty (2000) corroborent cette relation négative entre démocratie et ressources naturelles. En outre, ils affirment que la combinaison de la présence de la démocratie et de la rente associée aux ressources a significativement nui à la croissance des pays. Collier et Hoeffler (2005) ont évalué l'importance de considérer les revenus anticipés, mais constatent que, pour le pétrole, on observe surtout une corrélation entre conflits et revenus présents plutôt que revenus futurs. Acemoglu et al. (2001) ont supposé que le type d'institution mis en place par les métropoles des colonies dépendait du type de ressources et de la facilité d'appropriation de leur rente. Cependant, ces auteurs constatent que ces caractéristiques n'ont pas une influence significative sur le choix du type d'institution.

Un des autres impacts de l'abondance des ressources naturelles sur les institutions est la manière dont le gouvernement gère son budget. En effet, certains auteurs associent cette malédiction à l'état des finances publiques. Pour Atkinson et Hamilton (2003), la malédiction est un symptôme de l'incapacité du gouvernement à gérer les larges revenus associés aux ressources naturelles. Ces revenus permettraient aux gouvernements de conserver plus longtemps de mauvaises politiques. En effet, ils trouvent que les pays considérés comme riches en ressources naturelles ont, en moyenne, un taux d'épargne réel négatif contrairement aux pays pauvres en ressources. De plus, l'investissement public est, selon ces auteurs, non significatif. Cependant, une fois mis en interaction avec la variable rente, cette variable devient positive et significative, ce qui signifie que les pays abondants en ressources naturelles, qui ont un plus haut taux d'investissement public, ont crû plus vite. Papyrakis et Gerlagh (2004) confirment cette hypothèse, l'investissement aurait un impact positif et significatif sur le PIB. Atkinson et Hamilton (2003) affirment que la consommation financée par les dépenses publiques explique la malédiction des ressources naturelles. Ces auteurs démontrent que les pays qui se sont servis des ressources naturelles pour financer leur consommation ont une économie beaucoup moins prospère que les autres.

Cette mauvaise gestion des dépenses gouvernementales a aussi des répercussions dans le domaine de l'éducation (capital humain). Cette hypothèse suppose que le gain facilement réalisé via les ressources naturelles décourage les individus et le gouvernement d'investir dans le capital humain et dans les technologies du savoir (Atkinson et Hamilton, 2003). Selon Gylfason (2001), la moitié de l'effet des ressources naturelles passe par l'impact négatif de celles-ci sur l'éducation. Il explique cette relation, par le fait que les industries spécialisées en ressources naturelles sont plus intensives en travailleurs moins qualifiés et en capital de moins grande qualité. En effet, Stijns (2006) trouve que la richesse en minéraux, en pétrole ou en charbon n'a pas d'impact significatif sur le capital humain. Cet auteur affirme aussi que le gaz par habitant aurait un impact positif sur le niveau d'éducation et que les ressources forestières par habitant sont associées à un haut niveau d'éducation moyen. Papyrakis et Gerlagh (2004) trouvent des résultats opposés aux conclusions de Gylfason (2001). Ces auteurs démontrent que l'éducation a un impact positif, mais non significatif. Bravo-Ortega et De Gregorio (2005) montrent que l'éducation vient atténuer l'effet négatif qu'ont les ressources naturelles sur la croissance du PIB, ce qui augmente davantage le niveau de revenu par personne.

Un des autres aspects présentés par plusieurs auteurs, lié à la faible qualité des institutions est la grosseur de la dette extérieure. Comme rapportés par Manzano et Rigobon (2001), dans les années 70, lorsque le prix des matières premières était élevé, les pays abondants en ressources utilisaient celles-ci comme collatéral. Dans les années 80, il y a eu une chute des prix, ce qui explique la crise de la dette de cette décennie et le désavantage des pays abondants en ressources. Selon ces auteurs, à partir du moment où la variable de l'endettement est introduite, on constate que l'abondance en ressources naturelles capte le fait que ces pays étaient hautement endettés.

I.2.2 : Ouverture commerciale et prix internationaux et locaux

Cette sous-section présente les explications du lien entre les ressources naturelles et l'ouverture commerciale.

De nombreux auteurs ont associés la malédiction des ressources naturelles à des facteurs externes, tels que le degré d'ouverture commercial ou le niveau des prix. Le dutch disease est un des phénomènes principaux mis de l'avant afin d'expliquer la malédiction des ressources naturelles. Un boom dans le secteur des matières premières entraîne, à cause de l'augmentation des termes de l'échange, un déclin des autres secteurs de l'économie. Ces autres secteurs deviennent moins compétitifs à cause de cette hausse des termes de l'échange (Davis, 1995). Cependant, Mikesell (1997) détermine que le dutch disease ne constitue pas un facteur déterminant pour expliquer la malédiction. Davis (1995) mentionne que les fluctuations des prix des minéraux ont eu comme impact de faire varier les revenus fiscaux et les exportations de ces pays, rendant la demande domestique instable, ce qui a eu comme conséquence de décourager l'investissement et donc de diminuer la croissance.

Certaines économies sont plus dépendantes que d'autres à l'abondance en ressources naturelles, selon Sachs et Wamer (2001), cela peut constituer une différence majeure dans le fait que certains pays ont réussi, malgré l'abondance de leurs ressources naturelles, à ne pas subir la malédiction. Ils mentionnent que les données historiques du ratio des exportations des ressources naturelles dans le PNB montrent que les pays qui n'ont pas subi la malédiction, mais sont riches en ressources, avaient un ratio plus faible que certains pays en voie de développement entre la moitié et la fin du 20e siècle. De plus, le niveau de dépendance d'une économie aux ressources naturelles affecte deux facteurs importants : la rente et les chocs, c'est-à-dire que la rente est plus grande si une économie est très dépendante et les chocs des prix ont plus de conséquences.

L'ouverture commerciale est aussi une des hypothèses qui a été mise de l'avant pour expliquer la malédiction des ressources naturelles par de nombreux auteurs. Stijns (2006), Bravo-Ortega et De Gregorio (2005), ainsi que Papyrakis et Gerlagh (2004) trouvent que le commerce a un impact positif et significatif sur le PIB. Les termes d'échange ont quant à eux un impact négatif, mais significatif. Auty (1995) se distingue des autres auteurs, il traite l'ouverture commerciale d'une manière différente en mettant l'emphase sur le moment dans l'histoire du pays où celui-ci s'est ouvert. Il tente d'expliquer la malédiction des ressources naturelles en affirmant que les économies riches en ressources naturelles tendent à avoir un développement plus autarcique comparativement aux pays du Sud-est asiatique, dont l'économie est basée sur l'exportation. Selon lui, une grande dotation en ressources naturelles a comme impact d'entraîner des projections trop optimistes en ce qui concerne le futur, ce qui entraînerait des politiques macroéconomiques trop laxistes, une entrée prématurée dans les nouveaux secteurs industriels et une plus grande tolérance du rent-seeking. Sachs et Warner (2001) supposent qu'un choc positif de la richesse causé par le secteur des ressources naturelles se traduit par une augmentation de la demande pour les biens « non exportables » dans un pays, ce qui crée une demande excédentaire pour ces produits et fait ainsi augmenter le salaire et le prix des intrants non exportables, ce qui aurait causé dans les années 70, une hausse des prix dans le secteur manufacturier utilisant ces facteurs de production. Ils concluent que durant cette décennie, les manufactures dans les pays ayant un haut niveau de ressources naturelles devaient subir des coûts plus grands et que leur compétitivité internationale. Les auteurs trouvent une relation inverse entre le logarithme de la contribution des ressources naturelles et le logarithme de 1' exportation de biens manufacturiers d'une économie.

Section II : Dotation de ressources naturelles en Afrique : malédiction ou bénédiction ?

La littérature existante sur le lien entre les pays dotés en ressources naturelles et la croissance en Afrique nous a mené, à faire un constat controversé. En effet, certains pays dotés de ressources naturelles ont réussi à avoir des meilleures performances économiques grâce à l'exploitation de leurs matières premières tandis que d'autres ont des piètres performances malgré l'abondance des ressources. C'est ainsi qu'on peut constater les écarts de performance entre le Nigeria et le Botswana, deux pays riches en ressources naturelles en Afrique Subsaharienne. L'un affiche des résultats négatifs en matière de croissance économique durable avec son faible revenu par tête, l'autre au contraire est compté parmi ceux qui ont le revenu par tête le plus élevé de la sous-région.

II.2.1 : Le Nigeria : faible revenu par tête et des conflits autour de l'exploitation des ressources naturelles

Le développement économique et social du Nigéria depuis la découverte du pétrole est un cas d'école de la « malédiction des ressources ». Le Nigeria est un pays sous développé dont la qualité médiocre des institutions et le gaspillage des revenus pétroliers a contribué à sa faible croissance économique depuis les années 70 (Zacharie et al. 2014). Dans le cas du Nigeria, l'afflux des revenus pétroliers a enclenché la détérioration des institutions économiques déjà faibles. Les revenus pétroliers du Nigeria ont été un facteur causal de la dégénérescence industrielle de ce pays (Sala-i-Martin et Subramanian, 2003).

En 1970, le Nigeria avait un PIB par habitant de 1113 USD, et en 2000, son PIB par habitant était de 1084 USD (Sala-i-Martin et Subramanian, 2003). Gelb et al (1988) souligne que les Nigérians jouissaient d'un niveau de vie plus élevé avant les chocs pétroliers qu'après ceux-ci, malgré la manne qu'ils apportèrent aux recettes budgétaires de l'état. De 1965 à 1990, le Nigeria a recueilli plus de 355 milliards de royalties qui n'ont pas contribué de façon significative à l'augmentation du niveau de vie des Nigérians, et ce pour plusieurs raisons. Premièrement, le Nigeria a surestimé ses recettes pétrolières, qu'il a utilisées comme gage pour s'endetter sur les marchés de capitaux internationaux. Sur la base d'estimations surréalistes le pays emprunta un montant de dettes qui dépassa largement sa capacité d'absorption. Lorsque les prix du pétrole ont diminué dans les années 1980, le Nigéria ne disposa pas de ressources pour rembourser diligemment ses dettes acquises dans une période prospère. Le surendettement du Nigeria devint un fardeau qui contribua à son ralentissement économique.

Deuxièmement le Nigeria a surinvesti dans de nombreux projets non rentables. Selon Sala-i-Martin et Subramanian (2003) le surinvestissement dans des projets non rentables est l'une des caractéristiques des pays abondants en ressources naturelles tels que le Nigeria. Par exemple, le Nigeria développa à coût de milliards de fonds publics plusieurs complexes sidérurgiques de dernière génération dans les années 70 et 80 qui ne furent jamais rentables.Troisièmement, une gouvernance inefficace a aussi attribué aux malheurs du Nigeria ; le gouvernement nigérian a failli à mettre en oeuvre des politiques publiques efficaces pour préserver son secteur agricole qui fut anéanti par les dynamiques du « syndrome hollandais ». La politique agricole du Nigeria a été critiquée pour ses insuffisances dans la protection du secteur agraire, secteur sur lequel toute l'économie nationale reposait avant la découverte du pétrole. En particulier, il n'y a pas eu d'initiatives pour permettre aux agriculteurs de supporter l'appréciation du taux de change. De plus, les fonds destinés au maintien de l'infrastructure et de l'équipement agricole furent détournés. D'un exportateur net le Nigeria devint un importateur net de denrées agricoles pour satisfaire sa propre consommation. En se basant sur l'expérience du Nigeria, Salai-i-Martin et Subramanian (2003) démontrent qu'une fois la qualité des institutions prise en compte, la disponibilité des ressources naturelles n'a aucune influence sur la croissance économique. Selon eux, l'impact négatif des ressources naturelles sur la qualité des institutions publiques explique la croissance plus faible des pays producteurs de pétrole.

II.2.2 : Le Botswana : essor de développement grâce aux diamants

Le Botswana a réussi à éviter les effets de la « malédiction des ressources » qui a frappé de nombreux États africains tels que la Sierra Leone, l'Angola, le Libéria, la République Centrafricaine ou le Congo. En effet, on parle souvent des « diamants de sang », une industrie meurtrière et néfaste pour l'Afrique, mais on n'aborde que très rarement le sujet des « diamants du développement ». Le côté plus brillant de la médaille.

L'industrie du diamant au Botswana contribue actuellement à 39 % des recettes fiscales et 25 % du PIB, faisant de l'exploitation minière, l'activité économique la plus importante du pays.Les pays d'Afrique Australe, et plus particulièrement le Botswana, prouvent que si ces revenus générés par les diamants sont bien utilisés, ils peuvent apporter des avantages concrets et non négligeables en termes de croissance économique et de développement social.

En 1966, le Botswana est devenu indépendant avec 12 kilomètres de routes asphaltées, 22 diplômés de l'enseignement supérieur et 100 du secondaire. Les diamants qui ont été découverts l'année suivante, en 1967, rapportent maintenant des recettes fiscales représentant un tiers du PIB. Le Botswana a très bien géré ses mines de diamants et s'est servi de la rente pour soutenir une croissance rapide qui en a fait le pays le plus prospère d'Afrique, puisqu`il a dépassé il y a quelques années l'Afrique du sud, si l'on se réfère au revenu national brut (RNB) par habitant ajusté de la parité de pouvoir d`achat. Le taux de participation à l'enseignement secondaire est passé de 19% en 1980 à 80% en 2006. L'impact économique et social favorable d'une exploitation du diamant est maitrisée.

En 2014, le Botswana était le second producteur de diamant brut en valeur et en volume après la Russie24,6 millions de carats pour 3,6 milliards de dollar US. Au Botswana, l'industrie du diamant représente 25% du PIB, 39% des recettes de l'Etat et 86% des revenus d'exportation. Les revenus générés par le diamant ont permis d'améliorer le système éducatif (école gratuite jusqu'à 13ans, évolution du nombre d'école d'enseignement supérieur, évolution du nombre de diplômés), d'améliorer les services de santé (augmentation du ratio médecin par habitant, financement des traitements antirétroviraux)

En outre, la stabilité politique de longue date du Botswana et sa culture démocratique ont été des facteurs importants à cette success story. Le pays est d'ailleurs classé comme le moins corrompu d'Afrique par Transparency International, devant l'Italie ou même l'Espagne. La relation étroite entre le gouvernement et le secteur privé pour l'exploitation des diamants est l'autre point important de cette réussite. Pour exemple, le cas du partenariat entre le gouvernement et le conglomérat diamantaire sud-africain, De Beers : l'État botswanais détient une participation de 15 % dans De Beers, et les deux entités ont des parts égales dans la société minière Debswana et la Diamond Trading Company Botswana (DTBC). On estime que 80 cents de chaque dollar de revenu généré par De Beers va au gouvernement, qui le réinvestit intelligemment. Ainsi, le modèle de développement du Botswana est reconnu par beaucoup comme un exemple de la façon dont institutions politiques responsables, bonne gestion des ressources et politiques macroéconomiques prudentes, peuvent promouvoir la croissance et le développement, brisant le cercle vicieux de la « malédiction des matières premières » et du sous-développement.

Notons que les minerais sont des ressources non renouvelables et que le diamant représente plus d'un tiers des revenus du Botswana, mais ces dernières années, la baisse de la demande a mis l'accent sur la dépendance de l'économie vis-à-vis de ce secteur, en voyant la croissance du pays chuter.Un tel ralentissement sur le long terme impacterait toute l'économie : les dépenses attribuées aux programmes sociaux et éducatifs pourraient être réduites, et les investissements de l'État dans l'infrastructure du pays (construction de routes, installation de la fibre optique...) repensées. Face à ce problème, le gouvernement du Botswana envisage diversifier son économie, pour ce faire, le pays souhaiterait visiblement, se tourner vers l' écotourisme, l'agro-industrie et les énergies propres. Des moyens sont également développés pour encourager l'entrepreneuriat. Un exemple à suivre.

Conclusion

De ce qui precede, l'exploitation des ressources naturelles permet d'augmenter le niveau de revenu nationale brute des pays doté des richesses du sol et du sous-sol. Tout de même, il existe des pays qui pourtant doté de richesses n'arrivent pas à developper leur économie et par conséquent tombe sous le piége de la malédiction des matières premières du fait d'une mauvaise qualité des institutions(Mehlum et al., 2006; Ross, 2004). Ainsi, il est jugé souhaitable et important pour les dirigeants des économies riche en ressources naturelles d'adopter des politiques économiques optimales tout en augmentant dans la mesure du possible l'efficience du recouvrement des recettes publiques et une meilleure transparence de leur gestion. La finalité ici étant d'investir dans les secteurs productifs à forte intensité technologique pour sortir de ce piège et amorcer un véritabledéveloppementcomme l'a fait le Botswana.

CHAPITRE 4 : ANALYSE EMPIRIQUE DE LA RELATION ENTRE RESSOURCES NATURELLES ET CROISSANCE DU PIB

« Economically, the main reasons why resource-based paths of development inhibit long run economic growth are traced to the Dutch disease phenomenon, the volatility of commodity prices, failures of economic policy, and the neglect of education. »

Introduction

Dans le chapitre précèdent, nous avons fait une analyse théorique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance du PIB, de cette analyse, plusieurs auteurs ont montré que les rentes tirées des ressources naturelles induisent une appréciation du taux de change réel et rendent les secteurs non liés aux ressources naturelles non productive.Corden et Neary(1982) ont montré que l'exploitation des matières premières attirent la main d'oeuvre de l'industrie manufacturière vers l'industrie extractive en raison des salaires plus attractifs dans le secteur. Etant donné qu'il existe plusieurs types de ressources naturelles, nous avons décidé de prendre individuellement chaque rente des ressources naturelles à la place de la rente totale. L'objectif ici étant d'identifier parmi la rente pétrolière, gazière, forestière et minière, celle(s) qui contribuent le plus à la croissance du PIB. Dans ce chapitre, il sera question pour nous de faire une analyse descriptive (section 1) de la relation entre ces différentes rentes des ressources naturelles et la croissance du PIB, ensuite nous ferons une analyse économétrique (section 2) pour confirmer ou infirmer notre hypothèse selon laquelle le gaz naturel, le pétrole, le foret et les minerais impactent sur la croissance du PIB et ceci de manière significative et positive.

Pour le faire, nous utilisons principalement les données de la World Development Indicators (WDI, 2018) pour la plupart des variables macroéconomique et les rentes des ressources naturelleset les variables institutionnelles sont tirées de la Worldwide Governance Indicators (WGI, 2018). Notre période d'étude s'étend de 1998 à 2017. Notre champ d'études quant à lui couvre l'ensemble des pays de l'Afrique à l'exception de Djibouti, l'Erythrée, la Somalie et le Sud Soudan. Ces pays ont été exclu en raison de l'indisponibilité des données.

Section I : Ressources naturelles et croissance du PIB : les faits stylisés

Dans cette section nous nos attèlerons dans un premier temps à faire une analyse descriptive des données et étude comparative entre croissance du PIB et loyers total des ressources naturelles ; dans un second temps, nous examinerons l'evolution de la croissance de la productivité totale des facteurs avec chacune des différentes rentes.

I.1 : Analyse descriptive des données et étude comparative entre croissance du PIB et loyers total des ressources naturelles

Il s'agit dans cette section, de présenter les principaux résultats statistiques de nos données (Cf. Annexe 11) et de donner une interprétation à ceux-ci.

I.1.1 : Analyse descriptive des donnés

L'analyse descriptive de nos variables démontre que l'évolution du PIBpar tête des économies Africaines dans l'ensemble a presque toujours été croissant. Toutefois, cette évolution est marquée par des disparités individuel. Aussi, il est démontré que les économiesont été plus volatiles. En effet, durant la période de 1998 à 2017, l'écart-type du PIB par habitant était élevé (3146.741$) avec un niveau moyen de 2399.84$. Le niveau moyen des loyers des ressources naturelles en pourcentage du PIB est de 12.79%. Dans certains pays, cette statistique atteint les84.23% et son écart-type est de 12.89. Lorsqu'on s'intéresse aux différents types de rentes, on a les différents constats suivant : La rente pétrolière a une moyenne de 5.063% pour un écart type de 12.105 avec des fortes dispersions allant jusqu'à 78.552% pour certain pays.La rente minière a une moyenne de 1.895% pour un écart type de 5.073 avec des fortes dispersions allant jusqu'à 46.625% pour certain pays. La rente gazière a une moyenne de 0.25% pour un écart type de 0.785 avec des fortes dispersions avoisinant les 5.704% pour certain pays. Les loyers forestiers ont une moyenne de 5.463% pour un écart type de 6.093 avec des fortes dispersions allant jusqu'à 40.427% pour certain pays.

La formation brute de capital fixe (en % du PIB) est relativement faible sur la période soit 22.22%. Le niveau moyen de l'inflation est de 9.771%. Le taux brut moyen de scolarisation dans le primaire est de 96.896%. Toutefois, certains pays sont encore à la traine en matière d'éducation par exemple, durant les 20 années de l'étude, la Guinée équatoriale et le Mali,affiche un taux de scolarisation dans le primaire très faible à la moyenne respectivement 43% et 61%. Ceci peut être expliquer par un faible niveau des dépenses liées à l'éducation soit un niveau moyen de 4.248% dans le continent. Le PIB moyen (dollars constants de 2010) est de 3.41e+10 dollars. Mais dans certains pays africains, il ne dépasse pas 1.20871E+11dollars. Le problème d'électricité en Afrique reste critique, en effet seulement 41.213% de la population ont accès à l'électricité.

La qualité de la gouvernance est mauvaise en Afrique puisque les valeurs moyennes des trois indicateurs de gouvernance retenus sont négatifs.

I.1.2 : Analyse comparative entre les Pays

Le graphique 4.2 nous montre une corrélation négative entre la croissance moyenne du PIB par tête et la rente totale des ressources naturelles sur la période de 1998 à 2017. En effet, lorsque la rente totale des ressources naturelles augmente, la croissance du PIB par tête décroit.

a) Cas des dix (10) pays ayant un niveau de croissance du PIB par tête élevé

Il s'agît des pays (15 pays au total) dontle niveau de croissance moyen du PIB par tête est supérieur à la moyenne de 2399$ en Afrique.Les dix (10) premiers en ordre décroissant sont La GuinéeEquatorial, Seychelles, Gabon, Libye, Ile Maurice, Afrique duSud, Botswana, Namibie, AlgérieEswatini (Cf. Annexe 4). Nous considérons ces pays comme étant des pays ayant un fort niveau croissance sur les 20 années. Ces dix (10) pays ont un indice moyen de croissance du PIB par tête de 7712,5$ soit 8,96 (échelle du graphique 4.2) entre 1998 et 2017. Toutefois, les pays cités ci-haut présentent également un niveau moyen assez élevé d'exploitation de ressources naturelles totales de 15,82% soit 2,76 (échelle du graphique 4.2) entre 1998 et 2017. Nous prenons par exemple le cas de la Guinée équatoriale qui sur la période d'étude a 9,52 points, le niveau de croissance du PIB par tête le plus élevé du continentavec un niveau de rente totale assez élevé (3^e) soit 3,77 points.

b) Cas des dix (10) pays ayant un niveau de croissance du PIB par tête faible

Ici, on a regroupé les pays dont le niveau de croissance moyen du PIB est très critique (inférieur à 500$) et qui sont considérés comme les pays ayant une croissance faible, nous avons par ordre décroissant :la Gambie, le Malawi, la Rep.Centrafricaine,Madagascar, le Mozambique, la Sierra Leone, le Niger, laRep.Dem. Congo, l'Ethiopie et le Burundi (cf. Annexe 4). Ces pays ont un indice moyen de croissance du PIB situé à378.87$ soit 5,91 pointsentre 1998 et 2017. Toutefois, les pays cités ci-haut présentent également un niveau assezélevé d'exploitation de ressources naturelles comparé aux pays ayant une forte croissancesoit 14,25% soit 2,65 points entre 1998 et 2017, nous prenons par exemple le cas du Burundi dont le niveau de croissance est le plus bas230$ de l'Afrique mais paradoxalement a un niveau de rente totale très élevé soit 3,15 points.

Graphique 4.2:Corrélation entre rente totale des Ressources naturelles et croissance du PIB

I.2 : Evolution de la croissance du PIB avec chacune des différentes rentes.

Dans cette sous-section, nous allons faire une analyse descriptive de la relation (corrélation) existante entre la croissance du PIB par tête et chacune de nos différentes rentes des ressources naturelles à savoir : forestières, minières, gazières, et pétrolières.

I.2.1 : Rente forestière et croissance du PIB

L'exploitation forestière en Afrique a un effet négatif sur la croissance du PIB. En effet, dans le graphique 4.3 lorsque l'indicateur de contribution de la rente forestière augmente pour un pays donné, celui du PIB par tête décroit durant la période 1998-2017. Du graphique 4.3, il ressortl'existenced'une forte relation négative entre évolution du PIB et loyers forestiers. De ce fait, les pays riches en ressources forestières ont un faible niveau de PIB par tête, et ceux moins dotés en ressources forestières ont un niveau élevé de PIB.Les 10 premiers pays ayant un niveau de PIB situé au-dessus de 7,78 pointsatteignent une exploitation des rentes forestières 0,03 point. Les 10 derniers pays quant à eux, considérés comme ayant un niveau moyen de croissance faible soit 5,91 points, ont un niveau moyen d'exploitation des ressources forestières largement supérieur aux 10 premiers soit une exploitation à hauteur de 2,5 points. On peut aisémentapprécierle paradoxe en observant la position de l'Ile Maurice et celle du Burundi.

I.2.2 : Rente pétrolière et croissance du PIB

L'exploitation du pétrole en Afrique contribue de manière positive à l'amélioration du niveau de richesse par tête. En effet, dans le graphique 4.4 lorsque l'indicateur de contribution de la rente pétrolière augmente pour un pays donné, celui du PIB croit également. Autrement dit, une variation à la hausse de 5 points de la rente pétrolière entraine une augmentation de 1 point du PIB par tête.

Lorsque nous prenons le cas de nos deux échantillons on remarque que, de nos 10 premiers pays ayant un fort niveau revenu par habitant sur la période, les pays commela GuinéeEquatorial(1^er), Gabon(3^e), la Libye(4^e) et l'Algérie(9^e)ont un niveau d'exploitation des ressources pétrolière assez conséquentes la moyenne d'exploitation de la ressource est de2,56 points dans ce groupe. Toutefois, on peut également faire une remarque assez curieuse au niveau de notre graphique 4.4 ; en effet, on observe le Tchad qui est un des pays ayant le plus exploité ses ressources pétrolières sur les 20 annéesavoir un niveau de revenu par tête assez en deçà des 7 points. Ceci peut s'expliquer par une mauvaise gestion des 2,8 points de la rente pétrolière. En effet lorsque on observe l'indice global de gouvernance moyen de ce pays sur la période il est très critique soit-1,3 points.

Graphique 4.4:Corrélation entre rente e pétrolière et croissance du PIB

I.2.3 : Rente gazière et croissance du PIB

L'exploitation du gaz naturel en Afrique contribue faiblement et ce de manière positive à l'évolution du revenu par habitant. En effet, dans le graphique 4.5 on observe une corrélation positive entre ces deux variables lorsque, pour un pays donné l'indicateur de contribution de la rente gazière augmente d'environ de 7 points, celui du PIB croit d'un point durant la période 1998-2017. C'est ainsi que, lorsque nous prenons le cas de nos deux échantillons on remarque que, les 10 premiers pays ayant un niveau de PIB par tête élevé ont un niveau d'exploitation des ressources gazière relativement élevé par rapport à celui des 10 derniers pays ayant un faible niveau de croissance 0,74% contre 0,2 %. C'est ainsi que les pays tels que l'Algérie(1^er) la Guinée Equatorial(2^e) et la Libye(5^e) bien placé dans le classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage des rentes gazières au PIB (1998 - 2017) ont un niveau de revenu par tête élevé.

I.2.4 : Rente minière et croissance du PIB

L'impact de l'exploitation des minerais sur la croissance du PIB par tête sur la période 98 à 201 Afrique est neutre. En effet, De manière global, on peut voir dans le graphique 4.6, une absence de corrélation entre ces deux variables. En effet, la variation de l'indicateur de contribution de la rente minière pour un pays donné, n'impacte pas sur le niveau du PIB par tête. Toutefois, on peut relever le fait que le niveau moyen d'exploitation des ressources minières dans les 10 derniers pays à faible niveau de croissance est relativement élevé par rapport au groupe des 10 premiers soit un 1.53% contre 0.71%. C'est fort de ce constat, qu'on peut voir sur le graphique 4.6 la Mauritanie,1er pays en terme d'exploitation moyenne des ressources minières (23.12%) avec un niveau de croissance relativement moyen soitenviron 7 points.

Section II :Ressources naturelles et croissance du PIB : Analyse économétrique

Dans la section précédente, nous avons fait une analyse descriptive de la relation entre la croissance du PIB et les ressources naturelles. Ces analyses montrent qu'en réalité il existe trois catégories de pays en Afrique. La première catégorie concerne les pays qui ont un niveau de PIB par tête élevé avec une exploitation des ressources naturelles assez conséquentes à la lumière des pays comme la Lybie, la Guinée Equatoriale et le Gabon (exportateurs de pétrole) ou le Botswana, l'Afrique du Sud, la Namibie (exportateurs des minerais). La deuxième catégorie concerne les pays qui ont un niveau de PIB par tête faible et paradoxalement un niveau d'exploitation des ressources assez important, nous avons les pays comme l'Angola, le Congo Démocratique, la Sierra Leone etc. La dernière catégorie est celle des pays ayant un niveau de PIB par tête élevé et un niveau d'exploitation des ressources faibles pour ne pas dire quasi inexistant, il s'agit ainsi de l'ile Maurice, des Seychelles, de Cap vert, etc... Il est sans doute clair que cette dernière catégorie de pays suscite un embarras pour notre analyse, c'est ainsi que pour lever ce dilemme, cette section nous amènera à effectuer une analyse économétrique dans le but de confirmer ou d'infirmer cette relation de causalité. Pour atteindre cet objectif, nous verrons d'abord la démarche méthodologique à suivre dans (II.1) ensuite la présentation des résultats et interprétation (II.2) afin d'en une tirer conclusion.

II.1 : Démarche méthodologique

Dans ce paragraphe, nous présentons dans un premier temps, le modèle retenu, les variables qui entrent dans le modèle et enfin nous présentons la méthode d'estimation appropriée pour cette étude.

II.1.1 : Spécification du modèle économétrique retenu

Nous nous inspirions des travaux de (Omgba, 2011) sur « Oil wealth and non-oil sector performance in a developing country: Evidence from cameroon » et de Philippot (2008) sur « Rente naturelle et composition des dépenses publiques ». Nous optons tout comme ces auteurs pour une modélisation en panel dynamique. L'avantage d'une modélisation en données de panel est la prise en compte de caractéristiques inobservables propres aux individus et ou aux périodes étudiées au cours du temps. Nous spécifions le modèle de la manière suivante :

on a,

qui représenteles rentes pétrolières,

les rentes minières,

les rentes gazières,

les rentes forestières,

le total des rentes issues des ressources naturelles (pétrolière, gazière, minière et forestière). La variable

le produit intérieur brute par tête,

la formation brut de capital fixe,

l'investissement étrangers entrées nette

l'ouverture commerciale,

la population active ou alors la force de travail, ScolPrim le taux de scolarisation dans le primaire

les dépenses de consommation finales des administrations publiques,

l'inflation sur l'indice des prix à la consommation, Elect Accès à l'électricité,

le contrôle de la corruption,

la stabilité politique,

l'efficacité gouvernementale.

Les paramètres

sont à estimer ;

mesure la convergence des économies. S'il est négatif et significatif, l'hypothèse de la convergence est vérifiée et est non vérifiée dans les autres cas.

L'estimation de la relation en logarithme permet de linéariser notre modèle, réduire la forte dispersion des variables (effet taille) mais aussi elle nous permettra d'interpréter les paramètres comme des élasticités.

La variable dépendante est le logarithme du PIB par habitant à prix constant (PIB), c'est-à-dire le PIB nominal divisé par le déflateur du PIB, le tout rapporté à l'effectif total de la population. Cet indicateur a été utilisé par plusieurs économistes comme (Solow, 1956) et (Lucas Jr, 1988). Notre vecteur de variable instrumentale d'intérêt est la rente des ressources naturelles(pétrolières, minières, gazières et forestières) comme (Philippot, 2008), nous utilisons la rente naturelle calculée par la Banque mondiale, définie comme la différence entre le prix mondial de la ressource et le coût local d'extraction. Selon l'auteur, cette mesure permet d'avoir une meilleure approche des revenus générés par les ressources naturelles que les mesures basées sur les exportations.

Pour plus de précision et une meilleure lisibilité et compréhension de nos différentes variables, nous les avons ressortis dans le tableau 4.1 qui les définis, donne la source où a été collecté les données et le signe attendu des variables d'intérêt.

Variables (Abréviation)	Définitions	Sources
PIB par habitant (Pib)	Le PIB par habitant est divisé par la population en milieu d'année. Le PIB est la somme de la valeur ajoutée brute de tous les producteurs résidents de l'économie, plus toutes les taxes sur les produits et moins toutes les subventions non incluses dans la valeur des produits.	WDI (2018)
Rentes Pétrolières (RPetro)	Les bénéfices tirés du pétrole correspondent à la différence entre la valeur de pétrole brut aux prix sur les marchés internationaux et le coût de production total. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Rentes Minières (RMin)	Les bénéfices tirés des minéraux correspondent à la différence entre la valeur de la production pour un stock de minéraux aux prix sur les marchés internationaux et leur coût de production total.Les minéraux inclus dans le calcul sont l'étain, l'or, le plomb, le zinc, le fer, le cuivre, le nickel, l'argent, la bauxite et le phosphate. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Rentes du Gaz naturel (RGaz)	Les bénéfices tirés du gaz qui correspondent à la différence entre la valeur de la production de gaz naturel aux prix sur les marchés internationaux et le coût de production total. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Rentes forestières (RForest)	Les loyers forestiers correspondent aux récoltes de bois rond multipliée par le produit des prix moyens et d'un taux de location propre à la région. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Loyers totaux des ressources naturelles (TotRN)	Elle est donnée par la somme des rentes pétrolières, des rentes de gaz naturel, des rentes de charbon (dur et mou), des rentes minières et des rentes forestières. Le signe attendu est positif	WDI (2018)
Investissement direct étranger (IDE)	Il s'agit de la somme des capitaux propres, du réinvestissement des bénéfices, des autres capitaux à long terme et du capital à court terme, comme l'indique la balance des paiements.	WDI (2018)
Formation brute de capital par habitant (FBCF)	Il se compose des décaissements sur les acquisitions d'immobilisations de l'économie plus les variations nettes du niveau des stocks.	WDI (2018)
Inflation, prix à la consommation (% annuel) (Infl)	Il reflète la variation annuelle en pourcentage du coût pour le consommateur moyen de l'acquisition d'un panier de biens et de services qui peut être fixé ou modifié à des intervalles précis, par exemple annuellement.	WDI (2018)
Dépenses de consommation finale des administrations publiques (DepPub)	Les dépenses de consommation finale des administrations publiques comprennent toutes les dépenses courantes des administrations publiques pour l'achat de biens et de services.	WDI (2018)
Dépensespubliques de l'éducation (DepPubEduc)	Dépenses des administrations publiques liées à l'Education.	WDI (2018)
Ouverture commerciale (OuvCom)	C'est la somme des exportations de marchandises et des importations divisée par la valeur du PIB, exprimée en dollars actuels. L'ouverture commerciale est susceptible d'augmenter les dépenses en capital public afin de renforcer les exigences d'infrastructure nécessaires et d'être compétitifs pour attirer des intérêts commerciaux.	WDI (2018)
Taux de scolarisation dans le primaire (ScolPrim)	C'est le taux de scolarisation total, quel que soit l'âge, par rapport à la population du groupe d'âge qui correspond officiellement au niveau d'éducation primaire.	WDI (2018)
Population active (PopAct)	C'est le nombre de personnes qui ont un emploi plus les chômeurs qui sont à la recherche d'emploi.
Accès à l'électricité (Elect)	Pourcentage de citoyens qui ont l'électricité	WDI (2018)
Stabilité politique et absence de violence / terrorisme (SP)	Il mesure les perceptions de la probabilité d'instabilité politique et ou de violence à motivation politique, y compris le terrorisme. Elle varie d'environ -2,5 à 2,5.	WGI (2018)
Contrôle de la corruption (Corrupt)	Il saisit les perceptions de la mesure dans laquelle le pouvoir public est exercé à des fins privées, y compris les formes de corruption saisi mineures et les grandes formes de corruption, ainsi que la capture de l'Etat par les élites et les intérêts privés. Elle varie d'environ -2,5 à 2,5.	WGI (2018)
Effectivité Gouvernementale (EGov)	Reflète les perceptions de la qualité des services publics, la qualité de la fonction publique et son degré d'indépendance par rapport aux pressions politiques, la qualité de la formulation et de la mise en oeuvre des politiques et la crédibilité de l'engagement du gouvernement à l'égard de ces politiques. Estimation de la gouvernance (allant d'environ -2,5 (faible) à 2,5 (forte) performances de gouvernance)	WGI (2018)

II.1.2 : Méthode d'estimation

a) Principe d'estimation

La modélisation en panel dynamique entraîne le problème d'endogénnéité. Ce problème peut résulter de l'omission de variables explicatives pertinentes dans la spécification du modèle ; de la simultanéité qui apparaît lorsque la variable dépendante et certaines variables explicatives sont déterminées au même moment, ou encore des erreurs de mesures sur les variables indépendantes et ou de la variable dépendante. Dans ce cas d'étude, généralement la méthodologie utilisée est celle de la méthode des moments généralisés (GMM) ou celle des estimateurs des Doubles Moindres Carrés (2MC) ou encore les Moindres Carrés indirects (MCI). En effet, la spécification en panel dynamique nécessite que soit introduite, parmi les variables explicatives, la variable dépendante retardée d'au moins une période. La présence de celle-ci dans les variables explicatives entraîne un problème de biais d'endogénnéité. Dès cet instant, l'utilisation des méthodes comme celle des MCO n'est plus adéquate puisqu'elle donne des estimateurs biaisés et non convergents à cause de la corrélation entre la variable endogène retardée et le terme d'erreur, lorsque les résidus sont autorégressifs.

Face à ces différents problèmes, nous avons donc décidé d'utiliser les estimateurs des Double Moindres Carrés (DMC) pour la raison qu'il existe une relation bidirectionnelle entre les ressources naturelles et le PIB. Les rentes procurées par les ressources naturelles permettent d'accroitre le revenu national, ce qui par la suite va servir à la construction des routes, des raffineries, des ports et à investir dans les nouvelles technologies...etc. Ces investissements permettent en retour d'exploiter d'avantage des ressources naturelles. Les technologies par exemples, permettront de faire des nouvelles découvertes et les routes et les ports pour l'acheminement des produits.

b) Les tests de robustesse

Il existe plusieurs estimateurs des DMC parmi lesquels on peut citer l'estimateur DMC à effets fixes et l'estimateur DMC à effets aléatoires. Pour l'estimateur DMC à effets aléatoires, on distingue l'estimateur DMC de Balestra et Varadharajan-Krishnakumar(1987)et l'estimateur ESLS (2008). Cependant un test de spécification est nécessaire pour le choix entre le modèle à effets fixes et celui à effets aléatoires. Le test recommandé est celui de Hausman. Selon ce test, lorsque la probabilité du test est inférieure au seuil de 10%, alors on réfute l'hypothèse nulle d'absence de corrélation entre l'effet spécifique et les variables indépendantes et le modèle choisi est celui à effets fixes. Si par contre cette probabilité est supérieure au seuil de 10%, alors on ne peut rejeter l'hypothèse nulle. Dès lors, le test ne permet pas de différencier le modèle à effets fixes du modèle à effets aléatoires.

Nous effectuerons comme test de robustes le test de validité des instruments de Sargan/Hansen. Selon ce test, Si la probabilité dudit test est supérieure au seuil de 10%, alors on ne peut rejeter l'hypothèse nulle et on conclut que nos instruments sont valides.

II.2 : Résultats et Interprétations

Cette sous-section s'articulera autour de deux axes principaux. Nous aller présenter dans le premier axe les résultats issus de nos estimations et dans le second, il sera question d'interpréter économétriquement et économiquement ces différents résultats.

II.2.1 : Résultat des estimations

En vue d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique durant 1998 à 2017, nous avons fait appel à une technique d'estimation économétriques appelé les GMM en système. C'est dans ce sens que Le tableau 4.2 ci-après fait une présentation des résultats obtenus après estimations

	Modèle à Effet Fixe	Modèle à Effet Fixe
VARIABLES	(1) PIBPerC	(2) lnPIBPerC

RPetro	40.35***	0.0177**
	(14.14)	(0.0697)
RGaz	136.9	0.0398
	(106.5)	(0.0566)
RMin	25.99***	0.0877***
	(7.383)	(0.0154)
RForest	1.050	-0.00412
	(14.06)	(0.0562)
FBCF (% du PIB)	-1.241	0.00218
	(3.822)	(0.0133)
IDE	23.00***	0.00504*
	(7.739)	(0.00287)
OuvCom	-14.45***	-0.00273**
	(4.514)	(0.00118)
Infl	-1.120*	-0.0414
	(0.636)	(0.000307)
DépPubEduc (% du PIB)	63.58*	-0.00786
	(33.52)	(0.00760)
DepPub (% du PIB)	11.49***	0.00368**
	(3.934)	(0.00160)
Elect	-19.25***	-0.00214
	(7.092)	(0.00155)
ScolPrim	-9.942***	-0.00162**
	(3.211)	(0.00722)
LnPopAct	2,353***	0.911***
	(582.1)	(0.107)
EGov	813.1***	0.131***
	(263.0)	(0.0478)
Corrupt	-168.3	0.136***
	(153.9)	(0.0463)
SP	-41.58	0.0228
	(53.86)	(0.0159)

Observations	325	325
Nombre de Pays	38	38
R-squared	0.263	0.560
Fisher	(0.0000)	(0.0000)
Kleibergen-paap rk LM test	73.938 (0.0000)	73.938 (0.0000)
Hansen J test	1.153(0.1524)	1.1523(0.1524)

Notes : Les valeurs entre parenthèses correspondent aux Ecart-type corrigés de l'hétéroscédasticité ; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.

Source :Auteur, à partir des données de WDI (2018), WGI (2018) et de PWT (9.1) sur Stata 14.0

II.2.2 : Interprétation des résultats

Le tableau ci-haut présente le résultat de nos estimations mettant en relation la croissance du PIB et les ressources naturelles effectué par la méthode de DMC sur la période de 1998 à 2017 pour les 38 pays d'Afrique. Ainsi, l'interprétation de nos résultats sera faite en deux approches à savoir une approche économétrique et une approche économique.

a) Approche économétrique

Sur le plan économétrique, l'on peut observer que le test de Fisher est concluant pour l'ensemble des deux estimations puisque sa probabilité est inférieure au seuil de 1%. Cela signifie donc que nos modèles sont globalement significatifs. De plus, le test de sur identification de Sargan/Hansen est lui aussi concluant et permet de valider nos instruments. En effet, la p-value de cette statistique est supérieure au seuil de 10% dans toutes les deux régressions ce qui ne permet pas de rejeter l'hypothèse nulle de validité des instruments. Nous avons également fait le test de spécification de Hausman pour savoir lesquels des modèles à effets fixes ou des modèles à effets aléatoires sont pertinents pour notre étude. Dans le cas de la relation entre la croissance du PIB et les ressources naturelles, la probabilité obtenues est : Prob > Chi2=0,000. De même, dans le deuxième modèle ou l'on estime la relation entre le logarithme de la croissance du PIB et les rentes des ressources naturelles, la probabilité obtenue est : Prob > Chi2= 0,000. Le fait que ces probabilités soient toutes inférieures au seuil de 10% implique que le test de Hausman nous permet dans ces cas de figure de choisir le modèle à effet fixe.

b) Approche économique

D'abord, pour les indicateurs des ressources naturelles, nous avons fait l'analyse en fonction du type des rentes (Pétrolière, minière, gazière et forestière), nos résultats nous montrent que seule les rentes pétrolière et minière ont un effet positif et significatif sur les nos les indicateurs de croissance économique retenues pour capter, à savoir la croissance de la productivité et la croissance du PIB par tête. Ces résultats se trouvent dans la ligné des travaux sur la malédiction des ressources naturelles, nous mettons en évidences les auteurs comme (Alexeev et Conrad, 2009; Brunnschweiler et Bulte, 2008; Philippot, 2008) qui ont montrés qu'en utilisant l'abondance desressources (production de ressources et réserves ou actifs du sous-sol), l'on aboutissait aux résultats selon lesquels il existe une relation significative et positive entre les ressources naturelles et la croissance. Alexeev et Conrad(2009)examinent la relation entre l'abondance des ressources naturelles « ponctuelles » et la croissance économique en utilisant le la croissance du PIB par tête. Ces auteurs, montrent dans leurs résultats que la rente pétrolière et minière ont une relation positive et significative avec le PIB par habitant. Pour eux il y a peu ou pas de preuves que les grandes dotations en pétrole ou en minéraux ralentissent la croissance économique à long terme. En fait, les données disponibles lors de leurs études suggèrent que les ressources naturelles favorisent la croissance à long terme. Philippot(2008) quant à lui commence par classifier les types de ressources pour mieux apprécier les effets de chacune sur l'économie. Ainsi il arrive aux résultats selon lesquels les ressources ayant une contribution positive et significative sur l'économie sont les ressources naturelles dites « concentrées », comme le pétrole et les minerais.

S'agissant des variables macroéconomiques utilisées dans ce modèle, étant donné que nous avons fait deux régressions, les principaux résultats obtenus dans l'équation 1 nous montre que toutes les variables macroéconomiques ont eu un effet significatif sur les la croissance du revenu par tête en Afrique durant la période d'étude. Toutefois, lorsqu'on linéarise le PIB par tête pour réduire `effet taille, on se rend compte que certaines variables perdent leurs poids et on a ainsi l'investissement direct étranger,l'ouverture commerciale, les dépenses publiques, le taux brut de scolarisation dans le primaire et la population active qui ont des coefficients significatifs au seuil respectivement de 10%, 5%,5%,5% et 1%.

Les résultats sur le capital humain montrent un effet négatif et significatif sur la croissance du PIB ces résultats vont en accord avec la littérature sur la malédiction des ressources naturelles en effet, Gylfason (2001) et Papyrakis et Gerlagh (2004) soutiennent que les rendements élevés du secteur de l'extraction des ressources naturelles réduisent les rendements relatifs de la scolarisation dans les économies riches en ressources et, par conséquent, entraînent une baisse des investissements en capital humain.

Un autre canal de transmission présumé de la malédiction des ressources naturelles, suggéré par Gylfason et Zoega (2001) et Hodler(2006), est l'effet négatif des ressources naturelles sur l'investissement en capital physique. Hodler, par exemple, soutient que la richesse en ressources naturelles dans les pays fractionnés augmente la probabilité de conflits internes et crée une incertitude qui réduit l'investissement. La variable utilisé dans notre modèle est l'attractivité des IDE et les résultats en tirés de nos estimations vont en désaccord avec les travaux de ces derniers car elle montrent un effet positif et significatif sur la croissance ce qui est en accord avec les travaux de Aleksynska et Havrylchyk (2013) ;Asiedu (2006) et Morisset (2000) qui ont eu à relever que, peu importe la qualité des institutions, la capacité des pays africains à attirer les capitaux privés est largement liée à l'existence des ressources naturelles.

Par ailleurs,parmi les trois variables institutionnelles, il n'y a qu'une seule variable institutionnelle qui est positive et significative au seuil de 1% (dans la première équation) à savoirl'effectivité gouvernementale ; d'où il est important pour le gouvernement de mettre un accent particulier sur la maîtrise de la corruption et la stabilité politique permettant d'améliorer le niveau de bien-être. Tandis que dans l'équation 2 toutes les trois variables sont positive mais la stabilité politique reste non significative ; ceci peut s'expliquer par le fait que Les activités extractives sont plus enclines à générer de la corruption surtout dans les pays ayant des institutions faibles. On assiste à l'instauration d'un cercle vicieux où l'abondance de ressources naturelles corrompt les institutions et permet en plus à des régimes autoritaires de se maintenir au pouvoir. Ces derniers se servent des revenus rentiers et les redirigent vers les groupes d'influence politiques, économiques et militaires ou encore pour apaiser les tensions(Brunnschweiler et Bulte, 2009; Collier et Hoeffler, 2002, 2009; Mehlum et al., 2006). Evidemment, ce détournement de fonds va au profit des élites et au détriment des populations auxquelles les classes dirigeantes ne rendent aucun compte, le but étant ici de soulever un problème de transparence gouvernementale.

Conclusion

Le capital naturel, plus précisément les ressources naturelles sont en général reconnues comme un facteur déterminant à l'accroissement des richesses d'un pays, en particulier ceux d'Afrique. Toutefois, il est à noter que l'exploitation de ces produits de base n'est pas toujours une condition suffisante pour améliorer la croissance du PIB par tête en Afrique, d'où l'importance de prendre en compte les autres facteurs de production. L'objectif de ce chapitre était d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB dans un contexte africain durant la période 1998 à 2017. A partir d'un panel dynamique estimé grâce à la méthode des DMC, nous avons au terme de notre analyse pu montrer que les ressources naturelles contribuent à la croissance du PIB et que c'est surtout la rente pétrolière et minière qui ont un effet significatif et permettent d'améliorer le niveau de croissance en Afrique. De même, les indicateurs macroéconomiques tels que : l'investissement direct étranger, l'ouverture commerciale, les dépenses publiques, le taux de scolarisation dans le primaire, la population active, l'effectivité gouvernementale, le contrôle de la corruption et la stabilité politique ont également un effet significatif et permettent d'améliorer la croissance du PIB en Afrique. Cependant, les variables macroéconomiques comme l'accès à l'électricité par exemple qui nous permet de mesurer le niveau d'infrastructures des Etats Africains restent aussi moins importante pour assoir une économie de seconde génération pertinent pour le développement des secteurs manufacturiers et même des services. D'où, il est vraisemblablement indispensable pour tous les Etats Africains de mettre un accent particulier sur cet indicateur qui permettra d'améliorer le niveau de bien-être des populations.

CONCLUSION DE LA DEUXIEME PARTIE

L'objectif de cette deuxième partie était d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique durant la période de 1998 à 2017. Pour cela, nous avons subdivisé cette partie en deux grands chapitres. Le troisième chapitre nous a permis de faire une analyse théorique de la relation. Le chapitre 4, nous a permis de faire une analyse empirique de la relation entre les ressources naturelles et la croissance du PIB par tête en utilisant une approche économétrique du modèle des doubles moindres carrées (DMC). De ces analyses, il ressort que l'exploitation des ressources naturelles contribuent positivement à l'accroissement du PIB par tête. Les ressources identifiées comme améliorant de manière significative la performance économique des Etats Africains sont la rente minière et la rente pétrolière. Ces résultats sont toutes conformes aux travaux des auteurs tels que (Alexeev et Conrad, 2009; Brunnschweiler et Bulte, 2008; Philippot, 2008)d'où il est important pour les décideurs publics de mieux gérer les rentes issues de ces ressources afin d'investir dans les activités du secteur productif comme préconise la règle de Hartwick en vue d'obtenir une croissance durable.

En outre, les variables macroéconomiques ont plusieurs effets significatifs sur la croissance à savoir l'ouverture commerciale, les investissements directs étrangers, les dépenses publiques, le taux brut de scolarisation dans le primaire et la population active. Il est également important de relever que les variables institutionnelles telles que l'efficacité gouvernementale et le contrôle de corruption sont des déterminants très significatifs de la croissance. Toutefois, le lien entre les ressources naturelles et le PIB par tête se démarque un peu avec de celle linéariser (log du PIB par tête) notamment sur les variables macroéconomiques. En effet, il y'a trois variables macroéconomiques notamment l'inflation, les dépenses liées à l'éducation et l'accès à l'électricité qui perdent leur significativité. De même, parmi les trois variables institutionnelles, il n'y a qu'une seule variable institutionnelle qui est positive et significative au seuil de 1% (dans la première équation) à savoir l'effectivité gouvernementale ; d'où il est important pour le gouvernement de mettre un accent particulier sur la maîtrise de la corruption et la stabilité politique permettant d'améliorer le niveau de bien-être.

CONCLUSION GENERALE

« African countries should promote good governance and diversify their economies. »

L'objectif principal de ce travail était d'identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance en Afrique sur la période allant de1998 à 2017. A cet objectif principal, nous avons associés les deux objectifs secondaires suivants : identifier les ressources naturelles qui contribuent le plus à la croissance de la productivité totale des facteurs en Afrique et celles qui contribuent le plus à la croissance du PIB en Afrique. En vue d'être cohérent avec ces objectifs, nous avons décidéd'organiser notre travail autour de deux parties subdivisées chacune en deux chapitres. Dans le chapitre 1 de la première partie, nous avons analysé la relation théorique qui existait entre les ressources naturelles et la croissance de la productivité totale des facteurs, puis dans le chapitre 2 de la première partie, nous avons effectué une analyse empirique de cette relation. Dans le chapitre 3 qui est la deuxième partie de notre travail nous avons vu la relation théorique existante entre les ressources naturelles et la croissance du PIB, puis une analyse empirique de cette relation au chapitre 4. Dans le but d'atteindre nos objectifs, nous avons formulé deux hypothèses spécifiques que nous avons soumises à l'épreuve des données dans les chapitres 2 et 4 de notre travail. Pour cela, nous avons eu recours à des données de sources secondaires de la Banque Mondiale (WDI 2018, WGI 2018) et la Penn World Table (PWT 9.1). La manipulation de ces données nous a permis de faire recours à la méthode des moments généralisés en système (GMM) d'Arellano-Bover (1995) / Blundell-Bond (1998) pour l'estimation du premier modèle et à la méthode des doubles moindres carrés (DMC) de Balestra et Varadharajan-Krishnakumar(1987) pour l'estimation du deuxième modèle. De ces estimations, il ressort les principaux résultats suivants :

D'abord, pour les indicateurs des ressources naturelles, nous avons fait l'analyse en fonction du type des rentes (Pétrolière, minière, gazière et forestière), nos résultats nous montrent que seule lesrentes pétrolière et minièreont un effet positif et significatif sur les nos les indicateurs de croissance économique retenues pour capter, à savoir la croissance de la productivité et la croissance du PIB par tête. Ces résultats se trouvent dans la ligné des travaux sur la malédiction des ressources naturelles, nous mettons en évidences les auteurs comme(Alexeev et Conrad, 2009; Brunnschweiler et Bulte, 2008; Philippot, 2008) qui ont montrés qu'en utilisant l'abondance des ressources (production de ressources et réserves ou actifs du sous-sol), l'on aboutissait aux résultats selon lesquels il existe une relation significative et positive entre les ressources naturelles et la croissance. Alexeev et Conrad(2009)examinent la relation entre l'abondance des ressources naturelles « ponctuelles » et la croissance économique en utilisant le la croissance du PIB par tête. Ces auteurs,montrent dans leurs résultats que la rente pétrolière et minière ont une relation positive et significative avec le PIB par habitant.Pour eux il y a peu ou pas de preuves que les grandes dotations en pétrole ou en minéraux ralentissent la croissance économique à long terme. En fait, les données disponibles lors de leurs études suggèrent que les ressources naturelles favorisent la croissance à long terme.Philippot(2008) quant à lui commence par classifier les types de ressources pour mieux apprécier les effets de chacune sur l'économie. Ainsi il arrive aux résultats selon lesquels les ressources ayant une contribution positive et significative sur l'économie sont les ressources naturelles dites « concentrées »,comme le pétrole et les minerais.

En outre, les déterminants macroéconomiques tels que, l'ouverture commerciale, l'investissement direct étranger, les dépenses publiques, le taux de scolarisation primaire pour mesurer le capital humain, l'accès à l'électricité pour mesurer le niveau des infrastructuressont tous des variables ayant des effets significatifs sur la croissance en Afrique. Ainsi, on ales IDE qui contribuent positivement à la croissance des pays riches en ressources, ces résultats vont en accord avec les travaux de (Mamoudou et Mezui, 2017; Ngouhouo, 2008) pour ces auteurs, l'attractivité des IDE en Afrique permet de réduire l'intensité la malédiction des ressources et par conséquent d'amorcer la croissance économique. De même, les dépenses publiques ont un effet positif sur la croissance du PIB mais négatif sur la croissance de la productivité, ces résultats ont été démontré par (Karimu et al., 2017; Philippot, 2008; Alter et al., 2017), pour Karimu et al. (2017), les loyers des ressources augmentent considérablement l'investissement public en Afrique subsaharienne et que cela dépend généralement de la qualité des institutions politiques.Toutefois, il est à noter que le taux de scolarisation mis en relation avec les ressources, a un effet négatif sur la croissance, ce résultat va dans le sens des travaux de -(Gylfason, 2001; Atangana Ondoa, 2019).L'ouverture commerciale a également un effet négatif et significatif sur la croissance, ceci peut s'expliquer par le fait que les économie Africaines ont une balance commerciale faible du fait des exportations beaucoup plus portées par les produits primaires. Le niveau des infrastructures est également significativement faible.

Enfin, nous avons pris en considérons les indicateurs institutionnels comme le contrôle de la corruption, l'efficacité gouvernementale, et la stabilité politique. Ces variables sont corrélées négativement avec les ressources naturelles et le niveau de croissances -(Atangana Ondoa, 2019; Mehlum et al., 2006; Tornell et Lane, 1999). En effet, pour Atangana Ondoa (2019);l'abondance des matières premières affaiblit les institutions, nuit à la démocratie, augmente la probabilité d'une guerre civile, encourage de mauvaises politiques de régulation et conduit à de mauvais résultats de développement.

D'après ce qui précède, en ce qui nous concerne, nous formulons des recommandations de politique économique.En effet, pour amorcer un développement durable en profitant des recettes issues des ressources naturelles, les économies Africaines doivent :

· Mettre en place des institutions solides pour garantir la bonne conception des politiques qui puissent avoir toute l'efficacité voulue au sein des économie Africaines.

Face à un contexte général de mauvaise qualité des instituions en Afrique, la bonne gouvernance aiderait à ce que les recettes provenant des matières premières profitent à toute la société à travers le financement des besoins en dépenses publiques. C'est la raison pour laquelle il est si important que les institutions soient rigoureusement tenue de rendre des comptes. L'expérience des pays du continent tel que le Botswana montre le rôle important que des institutions solides, indépendantes et responsables peuvent jouer dans les pays riches en ressources naturelles. Une bonne gouvernance permettrait la mise en place d'un climat propice pour les affaires. En effet, l'enjeu ici serait non seulement d'accroître et de faciliter l'entrée des investissements étrangers, mais aussi de viser des catégories précises d'investissements à contenu technologique important, susceptibles d'avoir un impact positif sur la productivité de l'économie nationale, notamment à travers le transfert de technologies sophistiquées et les bonnes pratiques managériales. Il s'agit aussi de développer des compétences humaines pour que le pays puisse à la fois attirer l'IDE et exploiter pleinement ces retombées sur la productivité de l'économie nationale à travers l'assimilation des technologies étrangères.

· Accélérer la diversification et approfondir les liens propices à la transformation structurelle

Les stratégies sur la diversification et la création de liens sont nécessaires à l'industrialisation, en tirant parti des richesses naturelles, en créant des emplois et en pérennisant la production de recettes. Pour ce faire, les gouvernements devraient : Adopter des politiques propices à la diversification et accélérer le développement industriel, en réorientant les rentes provenant des ressources naturelles vers les activités qui stimulent le développement en créant de la valeur ajoutée ; réorienter l'épargne et les recettes intérieures vers les investissements productifs, tout en luttant fermement contre la corruption, l'inefficacité et le gaspillage ;adopter des stratégies exhaustives sur les ressources naturelles, afin qu'elles développent les activités à forte intensité de main-d'oeuvre des secteurs d'amont, ainsi que celles situées très en aval, après la fabrication des produits intermédiaires à forte intensité de capital, afin qu'elles emploient plus de main-d'oeuvre. Ces stratégies nationales ou régionales contribueront de toute évidence à remplacer les importations et à diversifier les exportations ;

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LISTE DES ANNEXES

ANNEXES

Annexe 1: Evolution de la croissance de la productivité totale des facteurs des pays d'Afrique (1998-2017)

Annexe 2: Evolution de la croissance du PIB de chacun des pays d'Afrique (1998-2017)

Annexe 3: Classement des pays d'Afrique en fonction du taux de croissance de la productivité totale des facteurs (1998-2017)

Rang	Pays	tfp growth	Rang	Pays	tfp growth
1	Egypt	0.95663071	26	Niger	0.19835479
2	Eswatini	0.80781347	27	Togo	0.1936862
3	Ile Maurice	0.79111591	28	Burundi	0.17678206
4	Namibia	0.72634027	29	Algeria	NA
5	Tunisia	0.70766777	30	Cape Verde	NA
6	South Africa	0.67619706	31	Chad	NA
7	Soudan	0.67393955	32	Comoros	NA
8	Cote d'Ivoire	0.66806005	33	Rep. Congo	NA
9	Nigeria	0.60250749	34	Rep. Dem. Congo	NA
10	Gabon	0.59107046	35	Ethiopia	NA
11	Morocco	0.58060614	36	EquatorialGuinee	NA
12	Senegal	0.52640644	37	Gambia	NA
13	Mozambique	0.45166957	38	Ghana	NA
14	Cameroun	0.4066129	39	Guinee-Bissau	NA
15	Lesotho	0.39625355	40	Guinee	NA
16	Mauritius	0.36600181	41	Liberia	NA
17	Kenya	0.3644278	42	Libya	NA
18	Burkina Faso	0.35331372	43	Malawi	NA
19	Central African Republic	0.34104275	44	Madagascar	NA
20	Benin	0.31165846	45	Mali	NA
21	Botswana	0.31165846	46	Sao Tome et Principe	NA
22	Sierra Leone	0.29227594	47	Seychelles	NA
23	Angola	0.27928942	48	Tanzania	NA
24	Zimbabwe	0.24356855	49	Uganda	NA
25	Rwanda	0.23546887	50	Zambia	NA

Annexe 4: Classement des pays d'Afrique en fonction du niveau de croissance du PIB par tête (1998-2017)

Rg.	Pays	PIBmean	lnPIBmean	Rg.	Pays	PIBmean	lnPIBmean
1	Equatorial Guinea	13679.03	9.52362	26	Zimbabwe	1157.42	7.053948
2	Seychelles	10929.66	9.299235	27	Lesotho	1084.165	6.988565
3	Gabon	9601.384	9.169662	28	Sao Tome et Principe	1060.919	6.966891
4	Libya	9020.072	9.107207	29	Kenya	932.3374	6.837695
5	Mauritius	7412.505	8.910924	30	Benin	755.3605	6.627195
6	South Africa	6901.696	8.839522	31	Chad	751.6176	6.622228
7	Botswana	6324.502	8.752187	32	Tanzania	695.9924	6.545339
8	Namibia	5077.303	8.532536	33	Guinea	683.2469	6.526856
9	Algeria	4252.087	8.355165	34	Mali	667.9344	6.50419
10	Eswatini	3926.86	8.275596	35	Uganda	560.1247	6.328159
11	Tunisia	3712.942	8.21958	36	Guinea-Bissau	553.088	6.315517
12	Angola	3106.694	8.041314	37	Togo	546.926	6.304314
13	Cabo Verde	2945.127	7.987907	38	Burkina Faso	546.2739	6.303121
14	Congo, Rep.	2649.744	7.882218	39	Liberia	529.7798	6.272461
15	Morocco	2616.621	7.869639	40	Rwanda	521.7355	6.257161
16	Egypte	2359.847	7.766352	41	Gambia	497.0666	6.208724
17	Nigeria	2007.243	7.604517	42	Malawi	436.942	6.0798
18	Sudan	1425.852	7.262525	43	Central African Rep.	423.9437	6.049601
19	Cote d'Ivoire	1308.36	7.17653	44	Madagascar	416.7572	6.032504
20	Comoros	1304.055	7.173234	45	Mozambique	393.8791	5.976044
21	Zambia	1298.191	7.168727	46	Sierra Leone	391.9131	5.97104
22	Cameroon	1279.431	7.154171	47	Niger	349.7315	5.857166
23	Ghana	1256.282	7.135912	48	Congo, Dem. Rep.	334.2009	5.811742
24	Senegal	1247.073	7.128555	49	Ethiopia	313.992	5.749368
25	Mauritania	1196.124	7.086842	50	Burundi	230.3624	5.439654

Annexe 5: Classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage des rentes totale de ressources naturelle au PIB (1998 - 2017)

Rg.	Pays	Rente totale	Rg.	Pays	Rentetotale
1	Libya	45.6798479	26	Mali	9.16839054
2	Congo, Rep.	43.9409068	27	Egypt	9.09436681
3	Equatorial Guinea	43.5546373	28	Malawi	8.49593089
4	Angola	33.583434	29	Zimbabwe	8.01600927
5	Gabon	29.8294962	30	Cameroon	7.79667765
6	Congo, Dem. Rep.	28.6009462	31	Madagascar	7.31942424
7	Mauritania	27.9746225	32	Rwanda	7.14039123
8	Algeria	24.5339803	33	Tanzania	6.2005876
9	Liberia	24.1900191	34	South Africa	5.70535044
10	Burundi	23.4833776	35	Cote d'Ivoire	5.69526623
11	Chad	22.0230189	36	Benin	5.04466609
12	Ethiopia	19.2444225	37	Gambia, The	4.87087892
13	Guinea	17.0390601	38	Lesotho	4.54620809
14	Sierra Leone	16.5840484	39	Tunisia	4.40549329
15	Guinea-Bissau	16.4509584	40	Botswana	3.45132348
16	Togo	14.5948913	41	Kenya	3.43901847
17	Nigeria	14.1281077	42	Sao Tome and Principe	3.42602638
18	Zambia	13.9967373	43	Senegal	3.13996134
19	Uganda	13.940392	44	Eswatini	3.06741301
20	Ghana	12.3819534	45	Namibia	2.25931241
21	Burkina Faso	12.0925214	46	Morocco	1.84456925
22	Mozambique	11.5957848	47	Comoros	1.68706664
23	Niger	11.2204318	48	Cabo Verde	0.56456165
24	Central African Republic	11.1837954	49	Seychelles	0.11819546
25	Sudan	10.3638301	50	Mauritius	0.0082117

Annexe 6: Classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage du pétrole au PIB (1998 - 2017)

Rg.	Pays	Oil rent	Rg.	Pays	Oil rents
1	Libya	44.4684149	26	Burundi	0
2	Congo, Rep.	39.1992068	27	Cabo Verde	0
3	Equatorial Guinea	38.4549025	28	Central African Republic	0
4	Angola	32.7154943	29	Comoros	0
5	Gabon	26.5123221	30	Eswatini	0
6	Algeria	20.8819993	31	Ethiopia	0
7	Chad	15.8920527	32	Gambia, The	0
8	Nigeria	11.6466279	33	Guinea-Bissau	0
9	Sudan	8.9523577	34	Guinea	0
10	Egypt, Arab Rep.	7.34275292	35	Kenya	0
11	Cameroon	4.70055204	36	Lesotho	0
12	Tunisia	3.34394568	37	Liberia	0
13	Mauritania	2.60112012	38	Malawi	0
14	Cote d'Ivoire	1.91812428	39	Mali	0
15	Congo, Dem. Rep.	1.64488519	40	Mauritius	0
16	Ghana	1.48286816	41	Namibia	0
17	Niger	0.9880274	42	Rwanda	0
18	Mozambique	0.16160026	43	Sao Tome and Principe	0
19	South Africa	0.08030549	44	Seychelles	0
20	Benin	0.04599689	45	Sierra Leone	0
21	Madagascar	0.02265066	46	Tanzania	0
22	Morocco	0.01098778	47	Togo	0
23	Senegal	0.00009323	48	Uganda	0
24	Botswana	0	49	Zambia	0
25	Burkina Faso	0	50	Zimbabwe	0

Annexe 7: Classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage des rentes minières au PIB (1998 - 2017)

Rang	Pays	Mineral	Rang	Pays	Mineral
1	Mauritania	23.1194184	26	Egypt, Arab Rep.	0.22052281
2	Zambia	10.0472998	27	Rwanda	0.13092461
3	Congo, Dem. Rep.	7.78381053	28	Algeria	0.09933554
4	Guinea	7.64446872	29	Cameroon	0.08704291
5	Togo	7.56849657	30	Gabon	0.07185462
6	Mali	5.94931198	31	Kenya	0.04974697
7	Sierra Leone	5.72932329	32	Central African Republic	0.04471955
8	Burkina Faso	4.16017541	33	Uganda	0.03384027
9	Liberia	4.04126575	34	Mozambique	0.02761599
10	Ghana	3.31699119	35	Nigeria	0.02152008
11	Botswana	2.79839244	36	Equatorial Guinea	0.02104242
12	Zimbabwe	2.66327751	37	Congo, Rep.	0.01973059
13	South Africa	2.1663693	38	Chad	0.0082373
14	Tanzania	1.87215401	39	Malawi	0.00383502
15	Namibia	1.70586123	40	Benin	0.00360375
16	Morocco	1.61763485	41	Angola	0
17	Sudan	0.96441046	42	Cabo Verde	0
18	Senegal	0.82383236	43	Comoros	0
19	Cote d'Ivoire	0.63754061	44	Gambia, The	0
20	Madagascar	0.59624339	45	Guinea-Bissau	0
21	Tunisia	0.5347967	46	Lesotho	0
22	Niger	0.44371259	47	Libya	0
23	Burundi	0.36714899	48	Mauritius	0
24	Ethiopia	0.34764879	49	Sao Tome and Principe	0
25	Eswatini	0.33139276	50	Seychelles	0

Annexe 8: Classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage des rentes forestières au PIB (1998 - 2017)

Rang	Pays	Forest	Rang	Pays	Forest
1	Burundi	23.1162286	26	Sao Tome and Principe	3.42602638
2	Liberia	20.1487533	27	Kenya	3.3892715
3	Congo, Dem. Rep.	19.1689489	28	Mali	3.21907856
4	Ethiopia	18.8961317	29	Gabon	3.13034147
5	Guinea-Bissau	16.4509584	30	Cameroon	2.95406897
6	Uganda	13.9065517	31	Cote d'Ivoire	2.61849177
7	Central African Republic	11.1390758	32	Eswatini	2.50428817
8	Sierra Leone	10.8547251	33	Equatorial Guinea	2.31826619
9	Niger	9.71754362	34	Senegal	2.30389693
10	Guinea	9.39459138	35	Mauritania	2.25408397
11	Mozambique	8.71360031	36	Comoros	1.68706664
12	Malawi	8.45244223	37	Nigeria	1.67578445
13	Burkina Faso	7.93234604	38	Angola	0.7656074
14	Ghana	7.56936989	39	South Africa	0.7568023
15	Togo	7.02639472	40	Cabo Verde	0.56456165
16	Rwanda	7.00946663	41	Namibia	0.55345118
17	Madagascar	6.70053018	42	Sudan	0.44706197
18	Chad	6.1227289	43	Botswana	0.36293818
19	Benin	4.99506545	44	Egypt, Arab Rep.	0.21744981
20	Gambia, The	4.87087892	45	Morocco	0.21213775
21	Lesotho	4.54620809	46	Tunisia	0.18309375
22	Tanzania	4.17684698	47	Algeria	0.13700588
23	Congo, Rep.	4.11029832	48	Seychelles	0.11819546
24	Zambia	3.91845715	49	Libya	0.06762691
25	Zimbabwe	3.89462875	50	Mauritius	0.0082117

Annexe 9: Classement des pays d'Afrique en fonction de la contribution en pourcentage des rentes gazières au PIB (1998 - 2017)

Rang	Pays	Gas	Rang	Pays	Gas
1	Algeria	3.41563958	26	Comoros	0
2	Equatorial Guinea	2.78400621	27	Eswatini	0
3	Mozambique	2.03048479	28	Ethiopia	0
4	Egypt, Arab Rep.	1.31347286	29	Gambia, The	0
5	Libya	1.14380606	30	Guinea-Bissau	0
6	Nigeria	0.78385521	31	Guinea	0
7	Congo, Rep.	0.67963456	32	Kenya	0
8	Cote d'Ivoire	0.52110957	33	Lesotho	0
9	Tunisia	0.34365716	34	Liberia	0
10	Tanzania	0.14302976	35	Malawi	0
11	Gabon	0.11497804	36	Madagascar	0
12	Angola	0.10233235	37	Mali	0
13	Cameroon	0.05501373	38	Mauritania	0
14	South Africa	0.03824287	39	Mauritius	0
15	Senegal	0.0127777	40	Namibia	0
16	Ghana	0.01272416	41	Niger	0
17	Congo, Dem. Rep.	0.00366841	42	Rwanda	0
18	Morocco	0.00363777	43	Sao Tome and Principe	0
19	Benin	0	44	Seychelles	0
20	Botswana	0	45	Sierra Leone	0
21	Burkina Faso	0	46	Sudan	0
22	Burundi	0	47	Togo	0
23	Cabo Verde	0	48	Uganda	0
24	Central African Republic	0	49	Zambia	0
25	Chad	0	50	Zimbabwe	0

Annexe 10:Matrices des corrélations des variables prises dans l'analyse de la partie I et II

Variables	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
(1)TFP	1.000
(2) RPetro	0.146	1.000
(3) RMin	-0.164	-0.023	1.000
(4) RGaz	0.198	0.111	-0.108	1.000
(5) RForest	-0.645	-0.245	-0.049	-0.002	1.000
(6) PIB	0.479	0.102	-0.050	-0.129	-0.441	1.000
(7) FBCF	-0.102	0.084	0.425	0.082	-0.203	0.154	1.000
(8) IDE	-0.081	-0.078	0.291	0.491	0.043	-0.019	0.596	1.000
(9) OuvCom	0.203	0.059	0.288	0.106	-0.315	0.410	0.432	0.297	1.000
(10) DepPub	-0.146	-0.236	0.168	-0.034	0.124	0.103	0.313	0.198	0.607	1.000
(11) Elect	0.688	0.146	-0.092	0.120	-0.640	0.590	0.056	-0.105	0.224	-0.196	1.000
(12) ScolPrim	-0.215	-0.135	0.007	-0.022	0.113	0.271	0.101	0.080	0.221	0.320	0.081	1.000
(13) lnPopAct	-0.087	0.285	-0.227	0.389	0.009	-0.461	-0.100	-0.065	-0.431	-0.448	0.068	-0.182	1.000
(14) EGov	0.417	-0.215	-0.096	-0.046	-0.445	0.682	0.211	-0.022	0.415	0.232	0.513	0.342	-0.304	1.000
(15) Corrupt	0.374	-0.316	-0.020	-0.077	-0.317	0.526	0.192	-0.005	0.462	0.378	0.272	0.235	-0.489	0.835	1.000
(16) SP	0.266	-0.121	0.011	0.006	-0.340	0.505	0.270	0.077	0.487	0.302	0.263	0.262	-0.428	0.765	0.742	1.000

Variables	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17
(1) PIB PerC	1.000
(2) RPetro	0.066	1.000
(3) RGaz	-0.059	0.543	1.000
(4) RMin	-0.060	-0.065	-0.090	1.000
(5) RForest	-0.343	-0.234	-0.216	-0.030	1.000
(6) FBCF	0.115	0.164	0.119	0.343	-0.324	1.000
(7) IDE	-0.053	0.120	0.101	0.313	0.003	0.424	1.000
(8) OuvCom	0.451	0.059	-0.038	0.376	-0.134	0.222	0.194	1.000
(9) Inflation	0.158	0.178	-0.028	-0.026	0.133	-0.170	-0.034	0.041	1.000
(10) DepPubEduc	0.300	-0.138	0.062	-0.009	-0.150	0.105	-0.146	0.324	0.070	1.000
(11) DepPub	0.292	-0.047	-0.063	0.157	-0.045	0.054	-0.027	0.182	0.246	0.374	1.000
(12) Elect	0.576	0.109	0.294	-0.084	-0.606	0.246	0.044	0.275	-0.099	0.329	-0.009	1.000
(13) ScolPrim	0.119	-0.147	-0.093	-0.024	0.202	0.056	0.111	0.078	0.052	0.236	0.167	-0.029	1.000
(14) lnPopAct	-0.171	0.162	0.216	-0.105	-0.053	-0.030	-0.129	-0.059	0.066	0.085	-0.306	0.031	-0.227	1.000
(15) EGov	0.685	-0.199	-0.041	-0.111	-0.428	0.209	-0.115	0.266	0.073	0.440	0.237	0.559	0.202	-0.081	1.000
(16) Corrupt	0.543	-0.277	-0.079	-0.025	-0.358	0.277	-0.004	0.262	0.062	0.441	0.268	0.427	0.201	-0.173	0.823	1.000
(17) SP	0.478	-0.291	-0.239	-0.021	-0.340	0.221	-0.015	0.244	0.015	0.275	0.121	0.350	0.198	-0.176	0.715	0.706	1.000

Annexe 11:Tableau des statistiques descriptives de la partie I et II

Variable	Obs	Mean	Std.Dev.	Min	Max
ctfp	560	.486	.228	.099	1.106
RPetro	560	3.608	8.683	0	56.139
RGaz	559	.19	.588	0	4.861
RMin	560	2.01	5.839	0	46.625
RForest	560	4.403	5.243	0	40.427
PIB	543	3.58e+10	7.04e+10	1.30e+09	4.64e+11
FBCF	547	22.066	8.998	.293	61.469
IDE	558	971000	3.46e+07	-2.04e+08	5.36e+08
OuvCom	534	55.629	27	10.755	152.627
DepPub	526	16.096	5.729	.952	40.444
Elect	537	43.883	29.504	2.216	100
ScolPrim	452	96.252	23.116	29.023	148.124
lnPopAct	560	15.117	1.268	12.496	17.893
EGov	492	-.66	.629	-2.478	1.049
Corrupt	494	-.59	.613	-1.715	1.217
SP	493	-.567	.91	-2.699	1.2

Variable	Obs	Mean	Std.Dev.	Min	Max
PIB PerC	1018	2399.84	3146.741	187.517	20512.94
PIB	1,018	3.41e+10	7.21e+10	1.22e+08	4.64e+11
TotRN	1036	12.794	12.899	.001	84.24
RForest	1040	5.463	6.093	0	40.427
RMin	1040	1.895	5.073	0	46.625
RGaz	1030	.25	.785	0	5.704
RPetro	1036	5.063	12.105	0	78.552
Elect	982	41.213	29.158	1.5	100
OuvCom	1029	56.212	28.189	7.806	203.945
DepPub	926	15.276	7.504	.952	92.601
DepPubEduc	574	4.248	1.938	.831	13.22
IDE	1033	525000	2.54e+07	-2.04e+08	5.36e+08
FBCF	953	22.22	9.84	0	61.469
Inflation	926	9.771	30.929	-9.798	513.907
ScolPrim	868	96.896	22.668	29.023	149.307
lnPopAct	1054	14.895	1.493	10.647	17.893
EGov	960	-.746	.632	-2.478	1.049
Corrupt	962	-.634	.611	-1.869	1.217
SP	961	-.559	.922	-3.315	1.282

Annexe 12: Résultat du test de robustesse de l'estimation

Annexe 13: Liste des pays d'Afrique et leurs codes ISO

Code	ISO	Pays	Code	ISO	Pays
1	DZA	Alegria	26	LBR	Liberia
2	AGO	Angola	25	LBY	Libya
3	BEN	Benin,	28	MWI	Malawi
4	BWA	Botswana,	29	MDG	Madagascar
5	BFA	Burkina Faso	30	MLI	Mali
6	BDI	Burundi,	31	MRT	Mauritania
7	CPV	Cabo Verde	32	MUS	Iles Maurice
8	CMR	Cameroun	33	MAR	Maroc
9	CAF	RCA,	34	MOZ	Mozambique
10	TCD	Tchad,	35	NAM	Namibie
11	COM	Comores,	36	NGA	Nigeria
12	COG	Congo Rep.,	37	NER	Niger
13	COD	Rep. Démocratique du Congo	38	RWA	Rwanda
14	CIV	Cote d'Ivoire	39	STP	Sao Tome et Principe
15	EGY	Egypte	40	SEN	Sénégal
16	SWZ	Eswatini	41	SYC	Seychelles
17	ETH	Ethiopie	42	SLE	Sierra Leone
18	GNQ	Guinée Equatoriale	43	ZAF	Afrique du Sud
19	GAB	Gabon	44	SDN	Soudan
20	GMB	Gambie	45	TZA	Tanzanie
21	GHA	Ghana	46	TGO	Togo
22	GNB	Guinée-Bissau	47	TUN	Tunisie
23	GIN	Guinée	48	UGA	Ouganda
24	KEN	Kenya	49	ZMB	Zambie
25	LSO	Lesotho	50	ZWE	Zimbabwe

TABLE DES MATIERES

* ¹Selon(Gilberthorpe et Papyrakis, 2015), une recherche sur Google Scholar montre qu'en 1995, il n'y avait que 13 articles scientifiques faisant référence à l'expression «resource curse », ce nombre a augmenté à 67 en 2000, 543 en 2005, 1 890 en 2010, 2 420 en 2014. En 2016, ce nombre est porté à 28 500 articles.

* ³D'après Sachs et Warner (1995), entre 1970 et 1989, les économies ouvertes ont bénéficiés d'une croissance plus élevées que les pays restreignant les échanges commerciaux.

* ⁴ Trevor Swan (1956), Diagramme de cygne utilisé pour évaluer les changements économiques résultant de politiques qui affectent les défenses intérieures ou la demande relative des biens étrangers et nationaux.

* ⁵Louis-Marie Philippot (2009) : Les Ressources Naturelles : Une « Malédiction Institutionnelle » ? Page 5