IDE, FINANCE ET CROISSANCE ECONOMIQUE EN AFRIQUE ...

Finance & Finance Internationale N°20 juillet 2020

http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290

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IDE, FINANCE ET CROISSANCE ECONOMIQUE EN AFRIQUE

SUBSAHARIENNE

Par

Serigne Bassirou LO

Enseignant-Chercheur à la Faculté des Sciences Economiques et de Gestion,

Chercheur au CREA, Université Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD).

[email protected], [email protected]

Résumé : Ce papier examine le rôle du secteur financier dans la relation IDE et Croissance

économique en Afrique-Subsaharienne. Nous utilisons des données de panel de 24 pays

africains sur la période 1996-2014. Les résultats obtenus avec l’application d’une régression

quantile sur des variables instrumentales, avec la prise en compte des effets fixes, montrent

que le développement financier mesuré par le crédit bancaire améliore la contribution des IDE

dans la croissance. Ce résultat est plus significatif dans les pays qui sont dans les quantiles

inférieurs suivant la distribution conditionnelle du revenu par tête. Cependant la finance est

non significative comme un canal de transmission des IDE sur la croissance lorsqu’elle est

mesurée par un indice multi- dimensionnel. L’étude recommande à repenser les politiques de

promotions des IDE en Afrique en les articulant de façon cohérente avec les politiques de

soutien du secteur financier.

Mots clés : IDE, Croissance économique, Dévelopment financier, Afrique-Subsaharienne.

Jel Classification : F23, F34, F43.

Abstract : This paper examines the role of the financial sector in the relationship between FDI

and economic growth in Sub-Saharan Africa. We use panel data from 24 African countries

over the period 1996-2014. The results obtained with the application of quantitative

regression on instrumental variables, taking into account country fixed effects, show that

financial development measured by bank credit improves the contribution of FDI to growth.

This result is more significant in countries that are in the lower quantiles following the

conditional distribution of per capita income. However, finance is not significant as a channel

of transmission of FDI on growth when measured by a multi-dimensional index. Based on

mailto:[email protected]



2

this finding, the study recommends rethinking FDI promotion policies in Africa by

articulating them in a coherent manner with financial sector support policies.

Keywords: FDI, Growth, financial development, Subsaharian Africa.



3

Introduction

Le rôle des investissements directs étrangers dans la croissance des économies en

développement a beaucoup intéressé les économistes. Plusieurs travaux théoriques et

empiriques les présentent comme une opportunité de financement des activités économiques

pour les pays en développement qui sont la plupart confrontés à une insuffisance de

ressources intérieures. En référence aux théories néoclassiquesles IDE peuvent être une

source importante de croissance économique surtout dans les pays caractérisés par un stock de

capital par tête faible et des rendements d’echelle élevés, en favorisant l’accumulation

physique du capital (Solow, 1957). De plus, ils peuvent soutenir la croissance économique à

long-terme en contribuant à l’accumulation du stock de connaissances dans les pays d’accueil,

favorisant leurs accès aux marchés étrangers et le transfert de technologie permettant aux

entreprises locales d’être plus efficaces et compétitives (Romer, 1986 ; Lucas, 1988 ; Barro,

1991 ; Grossman et Helpman, 1991). L’exemple le plus illustratif est le cas des pays

nouvellement industrialisés comme la Chine, la Malaisie, la Thaïlande et le Taiwan.

En raison de ces avantages, la plupart des pays en développement articule leurs stratégies

nationales de développement autour des politiques d’attractivité des IDE afin d’influencer les

choix d’implantation des investisseurs. Les pays africains ne sont pas en reste de cette

mouvance. Les IDE sont de plus en plus vus par les pays d’Afrique comme une ressource clef

pour le financement de leur développement.

Au cours de ces deux dernières décennies, les IDE entrants en Afrique ont cru de façon

significative. Ils sont passés de 9,651 milliards de dollars us à 41,772 milliards de dollars us

entre 2000 et 2017 soit un coefficient multiplicateur de 4,32 (CNUCED, 2016). La plus

grande progression est notée en Afrique de l’Est. Bien que ces flux représentent encore moins

de 3% des flux mondiaux et moins de 7% des flux des pays en développement, c’est la

progression la plus importante notée en Afrique depuis les indépendances. Le rapport de la

Banque Mondiale (2014) précise qu’ils dépassent de loin l’aide publique au développement.

Cependant les analyses empiriques sur l’impact des investissements directs étrangers sur la

croissance en Afrique sont peu concluantes. Certains auteurs trouvent des retombées positives

des IDE sur la croissance (Lumbila, 2005 ; Adams, 2009 ; Ndikumana et Verick, 2008 ; Esso,

2010) alors que pour d’autres les effets sur la croissance des économies africaines sont plutôt



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négatifs ou non significatifs (De Mello, 1999 ; Akinlo, 2004 ; Ayanwale, 2007 ; Gui-

Diby2014 ; Agbloyor et al., 2014 ; Adams et Opoku, 2015 etc.).

L’ambiguïté des résultats pourrait être expliqué par les conditions domestiques des pays hôtes.

En effet, une autre vague de la littérature soutient que les effets des IDE sur la croissance sont

conditionnels au niveau de développement (Blomstrom et al., 1994) au niveau de capital

humain (Borensztein et al., 1998), à l’ouverture extérieure (Balasubramanyam et al., 1996), au

développement du marché financier (Alfaro et al., 2010). En mettant l’accent sur le

développement du marché financier local, ce papier s’inscrit dans cette littérature qui analyse

les conditions dans lesquelles les IDE affectent la croissance en Afrique.

Plusieurs arguments sont avancés pour justifier l’importance de la finance dans le lien IDE-

croissance économique. Le développement du marché financier est une condition nécessaire

pour que les IDE stimulent la croissance des pays hôtes. Il participe également à l’attractivité

des pays favorisant ainsi l’augmentation des investissements étrangers (Alfaro et al., 2010).

Les flux d’IDE entrant stimulent plus la croissance dans les pays qui ont un marché financier

dynamique. Les pays avec un marché financier moins développé, l’effet des IDE sur la

croissance est plutôt négatif ou non significatif (Azman-Saini et al., 2010).

Sur la base de ces résultats, le présent travail se propose d’apporter une réponse à la question

de recherche suivante : le développement financier influe-t-il la contribution des IDE dans la

croissance des pays d’Afrique subsaharienne ? Si contribution il y’a, dépend-elle du niveau

initial du revenu par tête ?

L’objectif de ce papier est d’examiner empiriquement la relation IDE, développement

financier et croissance économique dans les pays d’Afrique subsaharienne. Plus

spécifiquement, il s’agit d’évaluer le rôle de la finance dans la relation IDE et croissance des

pays d’Afrique subsaharienne. Il tient son originalité sur deux aspects. Premièrement il s’agit

de l’utilisation de la méthodologie de régression quantile récemment développée par Machado

et Silva (2018) qui nous permet d’évaluer la contribution de la finance conditionnelle à la

distribution du revenu par tête en contrôlant les effets fixes. Deuxièmement, il s’agit de

l’utilisation d’un indice de développement financier qui permet de contrôler l’ensemble des

dimensions des marchés financiers.



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Revue de la littérature

L’importance des IDE dans la croissance est défendue par les néoclassiques dans le cadre de

leurs analyses théoriques de la croissance. Les investissements directs étrangers, se traduisant

par un apport de capital, contribuent positivement à la croissance économique des pays

d’accueil au même titre que la main d’œuvre (Solow, 1957).Sur la base de l’hypothèse des

rendements décroissants, les IDE tendent à avoir des rendements beaucoup plus élevés dans

les pays caractérisés par un stock de capital par tête plus faible. Par conséquent ils assurent à

ces pays des taux de croissance économique élevés et permettent ainsi d’accélerer le taux de

convergence de ces économies vers les pays riches (Borensztein, De Gregorio, & Lee, 1998 ;

Lall & Narula, 2004). Toutefois cet effet positif des IDE sur la croissance ne s’inscrit que

dans le court terme parcequ’à long terme celle ci ne peut résulter que du progrés technique

(Solow, 1957).

Plus tard, Lucas (1988), Barro (1991), Helpman et Grossman (1991) développent des modèles

de croissance économique endogène en mettant l’accent sur le rôle de l’accumulation et la

diffusion de la technologie dans la croissance. Ils montrent que les effets des rendements

décroissants de l’accumulation du capital sont contrebalancés par l’existence d’externalités

technologiques. De ce point de vue, l’IDE considéré comme l’une des plus grandes modalités

de redéploiement de nouvelles technologies (De Mello & Luiz, 1997), devrait permettre de

maintenir l’économie sur une croissance économique soutenue à long terme. La théorie de la

croissance endogène permet ainsi de dépasser le traitement de l’IDE sous une dimension

purement physique. Au-delà de l’impact qu’un investissement peut avoir sur la croissance

économique, les IDE participent à l’accroissement du stock de connaissance dans le pays

d’accueil, en offrant de nouveaux procédés de production, de nouvelles compétences de

gestion et de marketing (Blomström&Kokko, 1998). A cet effet, ils véhiculent les facteurs

qui, selon la théorie de la croissance endogène, expliquent la croissance économique à long

terme.

Sur le plan empirique, il existe une littérature assez large sur la question avec des résultats

controversés. Au nombre des premières études, nous notons celle de Borensztein, De

Gregorio, et Lee, (1998) qui utilisent le cadre d’un modèle de croissance endogène pour tester

l’effet des IDE sur la croissance économique à partir d’un panel de 69 pays sur la période

1970-1989. Ils trouvent que l’IDE est un important facteur de transmission technologique et



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contribuant relativement plus à la croissance économique en comparaison avec

l’investissement domestique. De même, Karimi et Yusop, (2009) étudient la relation entre

IDE et croissance économique dans le contexte de l’économie Malaisienne. En utilisant le

modèle ARDL, ils aboutissent à la conclusion qu’il n’y a pas une relation bidirectionnelle de

long terme entre les flux entrant d’IDE et la croissance économique sur la période 1970-2005.

Ils suggèrent la présence d’un effet indirect entre IDE et croissance économique en Malaisie.

Plus récemment, Pegkas (2015) examine l’impact des IDE dans quelques pays européens. Il

montre que les IDE contribuent à la croissance économique de ces pays.Ce résultat est

similaire à celui de Essien(2014), qui utilise un échantillon de 12 pays en Afrique, de Seyoum

et al. (2015) sur un echantillon de 23 pays africain, de Jugurnath et. al. (2016) sur un

échantillon de 32 pays africains. Certains de ces travaux, comme Seyoum et al. (2015),

révélent une relation bidirectionnelle entre IDE et croissance économique.

Cependant, il convient de préciser que d’autres travaux dans le contexte africain aboutissent à

des résultats contraires. C’est le cas de Meschi(2006) qui trouve qu’il n’y a pas d’effet positif

des IDE sur la croissance dans les pays d’Afrique du Nord, de Erhieyovwe et Jimoh (2012)

sur l’économie nigériane, de Gui-Diby et al. (2015) et de Adams et al. (2015).

Une autre partie de la littérature soutient que l’effet des IDE sur la croissance est conditionnel

à la capacité d’absorption des pays hôtes. Cette capacité d’absorption dépend des facteurs

comme le niveau de capital humain, l’ouverture, les infrastructures, la qualité des institutions,

le niveau de développement économique et des marchés financiers (Bayar et Ozel, 2014 ;

Saini et Singhania, 2018). Plusieurs travaux confirment qu’un marché financier dynamique est

important facteur contribuant à la relation IDE-croissance économique (Alfaro et al., 2010

Shahbaz & Rahman, 2012 ; Korgaonkar, 2012 ; Bayar and Ozel2014 ;Akinlo A. , 2017

;Desbordes et Wei, 2017). La finance est d’autant plus importante qu’il existe une relation de

causalité entre elle et les IDE. Un marché financier développé participe à l’attractivité des

IDE (Lee et Chang, 2009).

Dans le contexte africain peu de travaux se sont intéressées à la contribution de la finance

dans la relation IDE-croissance. Parmi eux on peut citer(Olagbaju et Akinlo, 2018) qui

utilisent un échantillon de 37 pays africains sur la période 1989-2013. Ils concluent que le

développement du secteur bancaire améliore l’effet des IDE sur la croissance économique. De



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même (Sirag et al., 2018), utilisant des données du Soudan dans la période 1970-2014

soutiennent qu’à long-terme, les IDE tirent la croissance à travers le développement financier.

Méthodologie

Spécification du modèle

Pour analyser le lien entre le développement financier, les IDE et la croissance, en s’inspirant

de la littérature sur la croissance économique, le modèle empirique suivant est spécifié :

𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 + 𝜆 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛿 × 𝑋𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡

Où 𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵 représente le logarithme de la production intérieure brute réel par tête du pays,

𝐼𝐷𝐸 Investissement Direct Etranger en pourcentage du PIB et DF le développement financier.

Cette variable est mesurée alternativement par l’indice de développement financier et le crédit

bancaire alloué au secteur privé. Le calcul de l’indice de développement financier est basé sur

quatre dimensions des marchés financiers à savoir la profondeur, l’efficience, la stabilité et

l’accès (Voir Cihak, Demirgüc-Kunt, Feyen, et Levine, 2012). Il fait partie des mesures du

développement financier les plus complètes qui existent dans les bases de données mondiales.

𝑋est la matrice des variables de contrôle du modèle. Elle comprend la population, la

Formation Brute de Capital Fixe (FBCF) en pourcentage du PIB, le taux d’ouverture

commerciale en pourcentage du PIB, la qualité des institutions mesurée par l’indice

d’efficacité du gouvernement, l’indice de capital humain et les ressources naturelles. Les

indices i et t représentent respectivement le pays et le temps. 𝛽et𝜆 représentent les effets

direct des IDE et du développement financier sur la croissance. 휀estle terme d’erreur. Toutes

les variables sont en logarithme.

Se basant sur la littérature, nous faisons l’hypothèse qu’il existe une interaction entre les

d’IDE entrants et le développement financier (Alfaro et al., 2010 ; Enisan, 2017 ; Akinlo et

Olagbaju, 2018 ; Abdalla, 2018 etc…). Plus précisément, l’impact des IDE sur la croissance

est conditionnel au développement financier des pays hôtes. Sur la base de cette hypothèse, on

introduit un terme d’interaction entre les IDE et le développement financier dans le modèle.

Ce qui donne la spécification suivante :

𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 + 𝜆 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛼 × 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 × 𝐷𝐹𝑖𝑡 + 𝛿 × 𝑋𝑖𝑡 + 휀𝑖𝑡



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Ou 𝛼 mesure l’effet de l’interaction entre IDE et développement financier sur la croissance.

L’effet marginal des IDE sur la croissance se calcule comme suit :

𝜕𝑙𝑜𝑔𝑃𝐼𝐵𝑖𝑡𝜕𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡

= 𝛽 + 𝛼𝐷𝐹𝑖𝑡

Cette équation montre que l’effet marginal des IDE sur la croissance dépend du

développement financier. Pour tester ainsi un effet contingent entre IDE et le développement

financier sur la croissance, il consiste à examiner le signe et la significativité de 𝛼. On

s’attend que ce dernier soit positif. Sous cette hypothèse, le développement financier devrait

renforcer (ou attenuer) l’effet positif (négatif) des IDE sur la croissance si 𝛽 > 0(𝛽 < 0).

Stratégie d’estimation :Régression quantiles avec variables instrumentales

Dans la littérature, la plupart des études sur la question utilise des méthodes d’estimation

basées sur la moyenne du PIB (estimateurs à effets fixes aléatoires ou GMM). Ces approchent

peuvent être critiquées dans la mesure où le niveau de PIB des pays n’est pas homogène.

Compte tenu de cette limite, la présente étude utilise une régression quantile à effets fixes.

Cette approche a principalement deux avantages. Premièrement, elle donne des résultats

robustes en présence de valeurs aberrantes [1]. Deuxièmement, elle permet d’estimer les

paramètres à divers points de la distribution de la variable endogène. Ainsi, elle nous permet

d’examiner l’impact conditionnel (au développement financier) des IDE sur la croissance

économique en tenant compte du niveau initial de développement.

Le modèle de régression quantile en panel peut ainsi spécifier ([2]:

𝑦𝑖𝑡 = 𝑥𝑖𝑡𝛽𝜃 + 𝜇𝑖𝑡avec𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝜃 𝑦𝑖𝑡 𝑥𝑖𝑡 = 𝑥𝑖𝑡𝛽𝜃

𝑦𝑖𝑡 représente la variable PIB réel par tête et 𝑥𝑖𝑡 est un vecteur de variables exogènes. 𝛽et𝜇

représente respectivement les vecteur des paramètres estimés et des résidus.

𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝜃 𝑦𝑖𝑡 𝑥𝑖𝑡 est le 𝜃𝑖è𝑚𝑒 quantile de 𝑦𝑖𝑡 étant donné 𝑥𝑖𝑡 .

Pour estimer ce modèle, nous utilisons la méthode de Machado et Santos Silva, (2018). Son

choix est motivé par sa capacité à tenir compte des effets fixes individuels dans l’estimation

des paramètres 𝛽 conditionnelle à la distribution de 𝑦.



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Une autre difficulté pourrait être liée à l’endogénéité et à la simultanéité des variables

macroéconomiques (par exemple entre PIB, IDE, développement financier et qualité des

institutions) Pour contrôler ces biais nous avons instrumentalisés les variables exogènes. La

procédure d’instrumentalisation a consisté à les régresser sur leurs valeurs décalées d’une

période et à considérer leurs valeurs prédites dans le modèle. Par exemple pour les IDE, le

modèle suivant est utilisé :

𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 = 𝜃 + 𝜌𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡−1 + 𝜇𝑖 + 𝜗𝑡 + 𝜏𝑖𝑡

Ou 𝐼𝐷𝐸𝑖𝑡 représente la variable Investissement Direct Etranger du pays𝑖à la période𝑡.

𝜇𝑖et𝜗𝑡représentent respectivement les effets fixes individuels et temporels.𝜏𝑖𝑡 représente le

terme d’erreur.

Les données

Nous utilisons dans cette recherche des données annuelles qui couvrent la période 1996-2014

de 24 pays africains. Le choix de la période et de l’échantillon est lié à la disponibilité des

données sur l’indice de développement financier fournies par la base de développement

financier dans le monde de la Banque Mondiale (Global Financial Development).Les autres

données sont extraites de la base CNUCEDqui fournit les données sur les IDE, de la base

ICRG qui fournit les données sur l’indice d’efficacité du gouvernement et enfin de la Banque

Mondiale ou sont extraites les données sur les autres variables. Le tableau 1 montre les

statistiques descriptives des variables.

Tableau 1 : Statistiques descriptives des variables

VARIABLES

Obs

. Moy.

Ecart-

type Min Max

Skewnes

s Kurtosis

Investissement direct

étranger 456 0.0535 0.0990 .00004 0.8947 5.4368 38.4056

Population 456

24.101

1 30.8661 1.0958 177.476 2.6636 10.9108

Ressources naturelles 456

13.895

8 12.9106 0.1844 68.8149 1.7225 5.6745

PIB per tête 456 6.8979 1.0346 4.8110 9.3864 0.7020 2.5785

Qualité des Institutions 456 0.4006 0.1150 .1111 0.875 0.3678 3.0303

Indice de dévelop.

Financier 456 0.1248 0.1008 0.0277 0.6365 3.2173 14.1982

Crédit bancaire au secteur

privé 456

16.328

8 14.4058 1.5379 78.2941 2.2384 8.2217



10

Indice de capital humain 456 1.7204 0.4178 1.0533 2.8094 0.4187 2.3625

FBCF 456

22.026

0 9.0145 2.663 69.581 1.1717 6.4873

Taux d’ouverture 456

69.915

2 33.9634

17.858

6

311.355

3 2.7113 16.7477

Source : Auteur à partir des différentes bases utilisées

Les variables les plus dispersées sont la population, le taux d’ouverture les crédits bancaires

alloués au secteur privé et le PIB par tête.

Résultats empiriques

Effet direct des IDE et du développement financier sur la croissance

Les tableaux 2 et 3 présentent les résultats de l’effet direct des IDE et du développement

financier sur la croissance. Les régressions sont faites sur 5 quantiles à savoir le 10ième

quantile, le 25ième

quantile le 50ième

quantile, le 75ième

quantile et le 90ième

quantile. Les

résultats de ces régressions sont comparés avec ceux produits par les double moindres carrés

(2SLS). Il convient de noter que dans le tableau 1 la variable de développement financier est

mesurée par l’indice de développement financier alors que dans le tableau 2 elle est captée par

le crédit bancaire (en pourcentage du PIB) alloué au secteur privé.

Dans toutes les régressions quantiles, l’effet direct des IDE sur la croissance est non

significatif. Par contre les estimations par les doubles moindres carrés et le GMM montrent un

effet négatif et significatifs à 1% des IDE sur la croissance. Cet effet non significatif et parfois

négatif des IDE dans le contexte des pays africains est déjà trouvé dans la littérature (Meschi,

2006 ; Gui-Diby et al.,2015 ; Adams et al., 2015).

Tableau 2 : estimation avec l’indice de développement financier

VARIABLES

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS

Invest. Direct

Etranger 0.0621 0.0350 -0.0310 -0.1067 -0.1520

-

2.2873***

(0.1582) (0.1315) (0.1011) (0.1480) (0.2000) .3943

Indice dev.

financier 1.1631 1.2192* 1.3561*** 1.5100** 1.6042*

3.8910***

(0.755) (0.627) (0.478) (0.707) (0.951) .4842

Ressources

naturelles 0.0030 0.0032** 0.0038*** 0.0045** 0.0049**

.0110***

(0.0019) (0.0016) (0.0012) (0.0018) (0.0024) .0031

Population 0.0155*** 0.0160*** 0.0172*** 0.0185*** 0.0193*** .0002

(0.0025) (0.0020) (0.0015) (0.0023) (0.0031) .0010



11

Qualité des

institutions -0.3962 -0.2268 0.1873 0.6546** 0.9400**

-.1363

(0.3164) (0.2637) (0.2109) (0.2973) (0.4016) .4501

Indice de capital

humain 0.2020 0.2036 0.2057** 0.2082 0.2090

1.4988***

(0.1512) (0.1250) (0.0956) (0.1410) (0.1900) .0894

FBCF 0.0034 0.0036** 0.0040*** 0.0046** 0.0049* .0047

(0.0022) (0.0018) (0.0013) (0.0020) (0.0027) .0049

Ouverture 0.0004 0.0003 0.0003 -0.0003 -0.0005 .0001

(0.0005) (0.0004) (0.0003) (0.0005) (0.0007) .0015

Constante

3.7319***

.2150

Observations

431

Effets fixes pays OUI OUI OUI OUI OUI -

Effets fixes annuels NON NON NON NON NON OUI

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Standard errors in parentheses

Source : calculs de l’auteur

Le coefficient associé à l’indice de développement financier est positif et significatif à partir

du 25ième

quantile. Par ailleurs, si l’on considère le crédit bancaire comme mesure du

développement financier (tableau 3) nous observons qu’il agit positivement et

significativement sur la croissance à partir de la médiane (50ième

quantile). De plus, quelque,

soit la mesure du développement financier utilisée, nous observons que son coefficient

augmente avec les quantiles. Ce qui signifie que l’impact direct de la finance sur la croissance

économique des pays africains dépend de leur niveau initial de croissance économique. Les

résultats produits avec les doubles moindres carrés confirment ce résultat. Il est aussi

conforme avec les résultats trouvés par Lee et Chang (2009) qui utilise une base mondiale

pour montrer que la finance est un important levier de croissance.

Tableau 3 : estimation avec le crédit bancaire au secteur privé

VARIABLES

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS

Invest. Direct

Etranger 0.1922 0.1345 0.00152 -0.1410 -0.2212

-

0.1240***

(0.3110) (0.2570) (0.1522) (0.1378) (0.1890) (0.0280)

Crédit bancaire au

S.P. 0.0094 0.0098 0.0108*** 0.0117*** 0.0122***

0.0008

(0.0073) (0.0060) (0.0035) (0.0032) (0.0044) (0.0002)

Population 0.0145** 0.0148*** 0.0155*** 0.0162*** 0.0166*** 0 .0050**

(0.0059) (0.0049) (0.0029) (0.0026) (0.0036) (0.0019)

Qualité des -0.394 -0.235 0.130 0.523* 0.743* 0.0051



12

institutions

(0.6661) (0.5503) (0.3280) (0.2965) (0.4053) (0.0237)

Indice de Capital

Humain 0.2184 0.2200 0.2233 0.2271* 0.2290

0.0103

(0.298) (0.247) (0.145) (0.131) (0.1800) (0.0080)

FBCF 0.0008 0.0012 0.0019 0.00283 0.0033 0.0008***

(0.0050) (0.0041) (0.0024) (0.0022) (0.0030) (0.0002)

Ouverture 0.0001 0.0009 -0.0008 -0.0002 -0.0003 0.0001**

(0.0014) (0.0011) (0.0006) (0.0006) (0.0008) (0.0000)

Constante

0.0328

(0.0206)

Observations

431



Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


Effet indirect des IDE sur la croissance par le canal de l’indice de développement financier et

du crédit bancaire

Les tableaux 4 et 5 présentent les résultats de l’impact indirect des IDE sur la croissance

respectivement par le canal de l’indice de développement financier et du crédit bancaire. Il

convient de préciser que le crédit bancaire et l’indice de développement financier ne sont pas

mis dans une même régression pour éviter des biais de multi-colinéarité.

Dans le tableau 4, les résultats montrent que l’interaction entre la finance, mesurée par

l’indice de développement financier de la Banque Mondiale, et les IDE n’est pas significative

dans toutes les régressions (quantiles et doubles moindres carrés). Cependant si l’on mesure le

développement financier par le crédit bancaire alloué au secteur privé, son interaction avec les

IDE affecte positivement et significativement dans les quantiles inférieurs au 50ième

. En

d’autres termes pour les pays qui se trouvent à un niveau inférieur ou égal à la médiane dans

la distribution conditionnelle au revenu par tête, le crédit bancaire octroyé au secteur privé est

un canal de transmission significatif entre les IDE et la croissance économique. Par contre il

n’est pas significatif pour les pays qui se trouvent dans les quantiles supérieurs à a médiane.

Si l’on considère la régression moyenne par les double moindres carrés, on observe aussi que

le coefficient de l’interaction entre crédit bancaire et IDE reste significatif à 1%. Ces résultats

suggèrent que le développement financier à travers le crédit bancaire soutient l’impact des



13

IDE sur la croissance en Afrique. En effet les IDE exercent des externalités positives sur la

finance en améliorant la disponibilité monétaire des banques qui leur permet d’octroyer plus

de crédit. Des études antérieures montrent que dans les pays en développement, les IDE sont

en majorité implantés dans les banques multinationale (Chang, 2009 ; Sghaier et Abida,

2013). Ainsi ils affectent directement la croissance économique à travers le développement de

la finance.

Sur les variables de contrôle, des résultats intéressants sont notés. Plus précisément, nous

trouvons avec les régressions quantiles que les ressources naturelles, les investissements

domestiques et la qualité des institutions soutiennent significativement la croissance lorsque le

pays se trouvent dans les quantiles supérieurs. Autrement dit leur effet sur la croissance

dépend du niveau initial de développement des pays. Avec les double moindres carrés, nous

observons aussi qu’en moyenne leur impact sur la croissance est positif et significatif à

l’exception de la qualité des institutions qui a un effet négatif et significatif à 1% sur la

croissance. C’est un résultat qui se maintient quelque-soit la mesure du développement

financier utilisée.

Tableau 4 : estimation avec interaction entre IDE et indice de développement financier

VARIABLES

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS

Invest. Direct

Etranger -0.5991 -0.4845 -0.2461 0.0253 0.1920

-

3.1456**

*

(0.6880) (0.5530) (0.4248) (0.6252) (0.8441) (0.4518)

Indice dev. financier 0.9381 1.0517

1.2830**

* 1.5470** 1.7092*

3.4939**

*

(0.7991) (0.6430) (0.4924) (0.7277) (0.9800) (0.3404)

IDE_Indice dev. Fin 5.3781 4.2444 1.8961 -0.7750 -2.4188 0.7408

(5.3321) (4.2905) (3.2992) (4.8519) (6.5461) (2.9408)

Ressources naturelles 0.0028 0.0031*

0.0037**

* 0.0045** 0.0050*

0.0105**

*

(0.0021) (0.0017) (0.0013) (0.0019) (0.0026) (0.0026)

Population

0.0154**

*

0.0160**

*

0.0172**

*

0.0185**

*

0.0194**

*

-

0.1476**

*

(0.0026) (0.0021) (0.0016) (0.0024) (0.0032) (0.0244)

Qualité des

institutions -0.4421 -0.2390 0.1821 0.6600** 0.9541**

-0.5861**

(0.3371) (0.2728) (0.2180) (0.3082) (0.4180) (0.2828)



14

Indice de Capital

Humain 0.2070 0.2070 0.2064** 0.2044 0.2044

1.3501**

*

(0.1599) (0.1280) (0.0979) (0.1451) (0.1950) (0.0852)

FBCF 0.0037 0.0038**

0.0041**

* 0.0044** 0.0046

0.0081**

(0.0023) (0.0019) (0.0014) (0.0021) (0.0028) (0.0035)

Ouverture 0.0005 0.0003 0.0005 -0.0003 -0.0005 -0.0002

(0.0006) (0.0005) (0.0004) (0.0005) (0.0008) (0.0005)

Constante

0.0265

(0.0180)

Observations

431




*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


Tableau 5 : estimation avec interaction entre IDE et crédit bancaire alloué au secteur privé

VARIABLES

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

Q.10 Q.25 Q.50 Q.75 Q.90 2SLS

Invest. Direct

Etranger -0.288 -0.314 -0.366** -0.424** -0.458

-

2.4031**

*

(0.256) (0.204) (0.149) (0.210) (0.280) (.5099)

Crédit bancaire au

S.P. 0.00697*

0.00751*

*

0.00858**

*

0.00977**

* 0.0105**

0.0224**

*

(0.00410) (0.00326) (0.00238) (0.00335) (0.00448) (0.0015)

IDE_Crédit

bancaire au SP 0.0385**

0.0350**

* 0.0282*** 0.0206 0.0160

0.0420**

*

(0.0170) (0.0135) (0.00991) (0.0139) (0.0186) (0.0277)

population

0.0146**

*

0.0149**

* 0.0155*** 0.0161***

0.0165**

*

-

0.1365**

*

(0.00312) (0.00249) (0.00182) (0.00256) (0.00341) (.0177)

Qualité des

institutions -0.430 -0.246 0.116 0.520* 0.759**

-0.2842*

(0.351) (0.280) (0.210) (0.290) (0.385) (0.1618)

Capital humain 0.218 0.227* 0.244*** 0.263** 0.274

1.4646**

*

(0.159) (0.127) (0.0923) (0.130) (0.174) (0.0459)

FBCF 0.000947 0.00126 0.00187 0.00256 0.00296 0.0007

(0.00246) (0.00196) (0.00143) (0.00201) (0.00268) (0.0021)

Ouverture 0.0001 0.0004 -0.0001 -0.0004 -0.0005 -0.0009

(0.0007) (0.0005) (0.0004) (0.0006) (0.0008) (0.0009)

Constante

4.6266**

*

(0.1045)



15

Observations

431




*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


Conclusion

L’objectif de ce travail était d’évaluer le rôle du secteur financier dans la relation IDE et

croissance économique des pays d’Afrique subsaharienne. Pour atteindre cet objectif, nous

avons utilisé une technique de régression quantile, sur des données de panel de 24 pays

africains couvrant la période 1996-2014. La technique de régression utilisée est récemment

développée par Machado et Santos Silva (2018). Elle nous a permis d’estimer l’impact des

IDE et de la finance conditionnel à la distribution du revenu par tête en contrôlant les effets

fixes pays.Afin de tenir compte des bais d’endogénéité et de simultanéité qui caractérisent

souvent les données macroéconomiques, les variables ont été instrumentalisées.

Les résultats montrent que les IDE affectent la croissance économique des pays africains par

le canal du crédit bancaire. Plus précisément, le rôle joué par ce dernier dans la relation IDE-

croissance est plus significatif dans les pays qui se trouvent à un niveau inférieur ou égal à la

médiane dans la distribution conditionnelle du revenu par tête. Il reste aussi significatif

lorsque l’on régresse la moyenne conditionnelle avec la technique des double moindres carrés

qui donnent des résultats similaires à ceux de la régression quantile. Cependant, la finance est

non significative comme canal de transmission des IDE sur la croissance si elle est mesurée

par un indice de développement financier qui tient compte des quatre dimensions des marchés

financiers à savoir la profondeur, l’efficience, la stabilité et l’accès (Demirguç-Kunt, Levine

et al., 2012).Les résultats de ce travail devraient conduire les décideurs à articuler de façon

cohérente les politiques d’attractivité des IDE et les politiques de soutien du secteur de la

finance.

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