Les études empiriques sur des séries en coupes transversales

Il est plus judicieux, pour mieux positionner notre travail par rapport à ce qui se fait en matière d’estimations en coupes transversales, de passer en revue les problèmes que nous pouvons rencontrer ainsi que les évidences empiriques de ce cadre d’analyse. Nous commençons par présenter les critiques et les problèmes que rencontrent les praticiens. Dans une deuxième étape, nous rapportons les évidences empiriques.

5.1.1. Problèmes des études empiriques

Plusieurs auteurs s’accordent à dire que les différentes études menées dans le cadre de la croissance économique avec des séries en coupes transversales souffrent de plusieurs problèmes. Ceux-ci peuvent être regroupés en deux grandes catégories :

- problèmes liés aux données, et

- problèmes liés aux fondements théoriques et aux techniques économétriques adoptées.

i. Les problèmes liés aux données

L’utilisation des données en coupes transversales implique un certain nombre de problèmes que les praticiens qualifient de liés aux données et à leur construction. Les données utilisées sont en général sujettes aux problèmes suivants :

 Erreur de mesure : souvent les données collectées de différentes sources souffrent d’erreur

de mesure et sont d’une qualité médiocre. Tous les pays ne disposent pas des mêmes sophistications et développement des appareils statistiques nationaux. Les données font parfois défaut et les lacunes récurrentes posent de sérieux problèmes aux praticiens. Dans notre travail, nous avons essayé de minimiser l’étendue de ce problème par le choix de la même source et un ensemble de pays comparables possédant des données sur tout l’intervalle de temps choisi. Du coup, nous avons éliminé les pays souffrant de lacunes dans les données. De surcroît, nous avons utilisé les mêmes séries pour tout l’échantillon et celles-ci proviennent de la même source, SFI du FMI. Mais, il reste qu’en dépit de cette démarche des erreurs de mesure peuvent subsister encore.

 Les valeurs extrêmes : le fait d’utiliser des données de différents pays se trouvant à différents stades et degrés de développement économique peut donner lieu à la présence

ont des profils de croissance très différents l’un de l’autre. Ce mélange peut donner lieu à des différences notables dans les séries.

Nous considérons que dans les échantillons construits il n’y a pas d’aberrance frappante. Mais, il n’empêche que dans le chapitre consacré à l’étude en données de panel nous traiterons cette question d’hétérogénéité par la prise en compte des spécificités individuelles par les techniques appropriées.

 Variations considérables dans les définitions des séries : le plus souvent les différences constatées au niveau du développement économique ne permettent pas d’avoir des définitions communes aux variables macroéconomiques. Par exemple, les classifications des dépenses publiques varient selon la couverture institutionnelle (administration centrale ou administration générale) et selon des définitions conceptuelles arbitraires (Agenor (2000). Malgré les efforts d’harmonisation, des différences de définition persistent, et de plus elles sont rarement prises en compte dans les études empiriques.

 Souvent la variable dépendante utilisée est une moyenne temporelle des taux de

croissance, alors que les variables indépendantes sont une combinaison de moyenne temporelle de flux (exemple : l’investissement fixe) et des variables de stocks de début de période (exemple : indice de scolarisation comme mesure du capital humain). Ces variables ont des caractéristiques temporelles différentes, ce qui mène à un mélange de séries stationnaires et d’autres non-stationnaires donnant lieu à des résultats fallacieux comme l’a souligné Greene (1997).

Dans notre cas, nous avons traité ce problème à l’aide de la technique1 _{empruntée à Beck,}

Demirgüç-Kunt et Levine (1999).

ii. Les problèmes liés aux fondements théoriques et aux techniques économétriques adoptées

Les critiques adressées aux études empiriques sur des séries en coupes transversales semblent dépasser les données et leurs définitions pour toucher les fondements théoriques des modèles utilisés et les techniques de calcul employées. En effet, certaines études sont menées sans fondements théoriques clairs. Ce qui rend difficile d’attacher une quelconque interprétation analytique à certains des résultats obtenus (Agenor (2000)).

Une deuxième critique porte sur le biais de spécification et le choix des variables de contrôle. Les praticiens considèrent que la relation entre les variables explicatives et la croissance économique est une relation linéaire alors qu’elle ne l’est pas dans plusieurs cas. Il s’en suit qu’il y a une forte tendance à utiliser des régressions linéaires. L’utilisation de ces dernières donne des résultats non fiables car elles sont sujettes à deux types de problèmes :

 biais d’omission de variables : le choix des variables à intégrer dans les régressions peut se

transformer en un handicap. Il suffit d’omettre certaines variables ou d’intégrer quelques unes pour rendre les résultats fragiles (Levine et Renelt (1992)) ;

 biais d’endogénéité (ou de simultanéité) : certaines variables explicatives sont endogènes.

D’autant plus que la plupart des auteurs n’ont prêté que peu d’importance à l’étude de causalité entre les différentes variables explicatives et la croissance économique.

Peu d’études ont essayé de remédier aux deux problèmes simultanément à l’exception de Caselli, Esquivel et Lefort (1996) et Easterly, Loayza et Montiel (1997) qui ont abordé les deux

1

problèmes en utilisant un cadre d’analyse par les données de panel. Il sera question de ce cadre plus loin.

5.1.2. Les évidences empiriques des estimations de la croissance

Les études de la croissance économique menées sur des données en coupes transversales ont abouti à des résultats variés et parfois contradictoires. Dans cette section, nous rapportons les résultats des études les plus citées dans la littérature. Nous procédons par la suite à des comparaisons avec ce que nous avons obtenu. Malgré les critiques énumérées ci-dessus contre les estimations en coupes transversales, nous avons préféré estimer notre modèle avec ce type de technique. Nous considérons que c’est une étape préparatoire au reste du travail. Le but est de montrer les limites de cette approche, mais aussi d’utiliser ses résultats à des fins de comparaison.

Fondamentalement, les études empiriques sur la croissance utilisent des variables proposées par la théorie, communes presque à toutes les études (exemple le capital physique) et des variables de contrôle de différents phénomènes socio-économiques (exemple les dépenses publiques et leur croissance, les indicateurs d’ouverture du pays, la variable d’inflation, le capital humain, les indicateurs du domaine politique, les variables représentant le système financier et plusieurs autres variables). Dans ce qui suit, nous passons en revue les conclusions de certaines études sur la relation de ces différentes variables avec la croissance économique. L’accent sera mis sur les variables utilisées dans le cadre de cette thèse.

i. Les variables de l’économie réelle

 La croissance de la population : selon différentes études, cette variable possède une légère corrélation négative avec le taux de croissance du PIB par tête (indicateur le plus utilisé pour représenter la croissance économique d’un pays). En fait, les études menées par Barro (1994), Levine et Renelt (1992), Mankiw, Romer et Weil (1992) ont abouti à la même conclusion.

 Le taux d’investissement : celui-ci est positivement lié et significativement corrélé avec la croissance économique sur des variétés larges d’échantillons. Pour appuyer cette proposition, nous pouvons citer Barro (1991, 1997), Levine et Renelt (1992), Mankiw, Romer et Weil (1992), et enfin Caselli, Esquivel et Lefort (1996).

 La politique de dépenses publiques : globalement, les évidences empiriques sur une éventuelle relation entre les dépenses publiques courantes et d’investissement et la croissance économique sont controversées. Barro (1991, 1996, 1997) et Barro et Lee (1994) estiment que les dépenses publiques (moins les dépenses d’éducation et de défense) sont négativement et significativement corrélées avec la croissance économique. En revanche Caselli, Esquivel et Lefort (1996) soutiennent l’idée d’une relation positive qui est significative et robuste entre ces deux variables. D’un autre côté, l’analyse de Levine et Renelt (1992) révèle une relation négative non robuste entre ces mêmes variables.

modèle comme variable indépendante. Elle est robuste et positivement liée aux investissements lorsqu’ils sont intégrés dans le modèle comme variable dépendante.

ii. Les variables monétaires

 L’inflation : en utilisant les valeurs en niveau de l’inflation, Barro (1997) et Bruno et Easterly (1995) ont suggéré que cette variable est négativement et significativement liée à la croissance économique pour une classe de pays ayant un niveau d’inflation se situant respectivement au dessus de 15% et 40%. Fischer (1993) et Levine et Renelt (1992) aboutissent à une corrélation négative entre inflation et croissance sans pour autant qu’elle soit robuste pour les deux derniers auteurs.

 La variation ou la variabilité de l’inflation : Barro (1997) obtient une relation positive entre cette variable et la croissance économique, alors que Fischer (1993) et Degregorio (1992, 1993) avancent une relation négative et robuste. Levine et Renelt (1992) suggèrent que la relation est bel et bien négative mais non robuste.

 La monnaie : selon King et Levine (1993) la variable masse monétaire rapportée au PIB a une influence positive sur la croissance. Cette variable est utilisée, généralement, comme indicateur de la liquidité du système financier d’un pays.

iii. Les variables financières

 Mesure de l’importance des banques de dépôts par rapport à la Banque centrale dans l’allocation du crédit domestique2 _{: cette variable est l’équivalent de la variable ABDTOT}

dans la présente thèse. Cette variable a un impact censé être positif. King et Levine (1993) ont rapporté que la relation est positive et significative.

 Le crédit aux entreprises privées sur le total du crédit domestique : cette variable correspond à la variable désignée par CRDTOT dans le présent travail. Elle est significativement et positivement corrélée avec la croissance économique, toujours selon King et Levine (1993).

 Le crédit domestique aux entreprises rapporté au PIB : cette variable est nommée CRDPIB dans la présente thèse. Toujours, d’après King et Levine (1993), cette variable a un impact positif sur la croissance économique et est significativement corrélée avec elle.

Les autres variables sont censées avoir une relation positive avec la croissance économique.