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.
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