Quelles Institutions pour une Croissance Économique Soutenue?
4. Stratégies empiriques
5.3 Prise en compte des variables de politiques macroéconomiques
La prise en compte de variables de politiques macroéconomiques est le dernier test de robustesse que nous effectuons et pour lequel les résultats sont présentés dans le texte. Jusqu’alors nous n’avons analysé que les effets des institutions, et de la PGF qui sont nos variables d’intérêt sur la probabilité de CES. Il se peut que les effets de ces différentes variables soient surestimés en ignorant les effets d’autres variables susceptibles d’affecter la CES. Pour pallier cette limite, dans nos modèles nous contrôlons aussi pour les variables de politique macroéconomique.
L’idée de contrôler pour les variables de politique macroéconomique, est pertinente et se retrouve aussi chez les auteurs de Growth Report (2008). Nous prenons avantage de nos arguments théoriques pour tenter d’identifier adéquatement les variables de politiques macroéconomiques susceptibles d’affecter la CES. Nous rappelons que le gain de compétitivité résultant de l’amélioration de la PGF, est à notre avis, la raison pour laquelle la PGF affecte positivement la probabilité de CES. Sur la base de cet argument, il est alors possible de soutenir que toute variable de politique macroéconomique pouvant affecter le
114 niveau de compétitivité de l’économie peut également affecter la probabilité de CES. Nous contrôlons alors pour les variables de politique macroéconomique suivantes :
Le taux de change effectif réel, que nous désignons par « tcer » dans nos modèles.
Cette variable est obtenue de la base de données du CERDI. Nous calculons les moyennes quinquennales de 1960 à 2003 de cette variable. Une appréciation du taux de change réel entraîne une baisse de la compétitivité de l’économie et par conséquent, aurait un effet négatif sur la soutenabilité de la croissance.
La taille du gouvernement, mesurée par la consommation finale publique en
pourcentage du PIB est la seconde variable de politique économique que nous analysons. Dans nos modèles, nous utilisons « cons » pour désigner la consommation publique. Cette variable est obtenue de la base de données de la Banque Mondiale (WDI 2005) et couvre la période 1960-2003. Nous calculons également les valeurs moyennes sur cinq ans de cette variable. Une augmentation de la consommation finale publique pourrait entraîner une hausse de l’inflation susceptible d’affecter négativement la compétitivité de l’économie. Un effet négatif de la consommation finale publique sur la CES est alors attendu.
Enfin, nous considérons une variable d’ouverture commerciale mesurée par la somme
des importations et des exportations en pourcentage du PIB et notée « ouv ». Cette variable
est obtenue de WDI (2005) pour la période 1960-2003, subdivisée en sous périodes de cinq ans. Théoriquement, l’ouverture commerciale aurait un effet ambigu sur la CES. Car, un accroissement des exportations peut être le signal d’une économie compétitive, alors que la hausse des importations concurrençant les produits locaux peut signifier une perte de compétitivité économique.
Les tableaux II.7 et II.8, indiquent qu’indépendamment de la méthode d’estimation et de la spécification considérée, la PGF affecte positivement et significativement la CES et les effets indépendants des institutions de régulation et de l’indice d’institutions
politico-économiques sur la CES persistent après avoir pris en compte les effets de politique
macroéconomique. Contrôler pour les variables de politique macroéconomique ne change pas nos principaux, qui demeurent ainsi robustes.
Une analyse des coefficients associés aux variables de politique macroéconomique indique qu’ils sont majoritairement de signe négatif, mais aucun n’est significatif après avoir corrigé pour l’endogénéité. Ce résultat ne signifie pas pour autant que les politiques macroéconomiques ne sont pas importantes pour la soutenabilité de la croissance. En revanche, ce résultat suggère que les politiques macroéconomiques n’auraient pas un effet
115 Tableau II.7 : Effets des institutions, de l’investissement privé, de la productivité globale des facteurs et de variables de politiques économiques
sur la croissance économique soutenue
MCO Effet Fixe GMM System Probit
(EA) MCO Effet Fixe GMM System Probit (RE) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Indice 0.047 0.105 0.084 0.263 (4.17)*** (3.92)*** (3.39)*** (3.47)*** Reg 0.017 0.159 0.209 0.276 (0.53) (2.26)** (2.16)** (1.53) Prop 0.066 0.085 0.012 0.301 (3.30)*** (2.56)** (0.26) (2.84)*** Dem -0.010 0.211 0.295 -0.100 (0.09) (0.84) (1.03) (0.18) Invpriv 1.076 -0.195 -0.915 0.626 1.122 -0.202 -0.429 0.878 (2.35)** (-0.21) (0.71) (0.24) (2.40)** (0.22) (0.25) (0.34) Pgf 0.385 0.415 0.722 2.908 0.376 0.429 0.592 2.858 (3.01)*** (3.27)*** (2.14)** (4.17)*** (3.01)*** (3.31)*** (2.12)** (4.11)*** Tcer 0.005 -0.050 -0.014 0.067 0.006 -0.053 -0.031 0.068 (0.26) (2.32)** (0.47) (0.45) (0.31) (2.45)** (0.91) (0.45) Ouv -0.106 -0.402 -0.146 -0.142 -0.087 -0.413 -0.246 -0.179 (1.06) (1.31) (0.49) (0.28) (0.82) (1.35) (0.78) (0.35) Cons -0.719 -0.414 -0.857 -3.137 -0.771 -0.365 -0.684 -2.545 (1.32) (0.34) (0.76) (0.98) (1.34) (0.30) (0.46) (0.77) Constante -0.124 -0.101 0.206 -1.527 -0.051 -0.334 -0.218 -2.221 (0.91) (0.27) (0.57) (1.55) (0.29) (0.72) (0.41) (1.99)** Nombre d’observations Nombre de pays 274 274 274 274 274 274 274 274 Pourcentage d’observations 1/ - 85 85 85 - 85 85 85 Test de Sargan-Hansen 2/ 96% 75% 82% - 96% 70% 80% - AR (1) 2/ - - 0.200 - - - 0.158 - AR (2) 2/ - - 0.002 - - - 0.001 - Log de vraisemblance - - 0.829 - - - 0.642 - χ² du test de variance 3/ - - - -123.637 - - - -123.425 Nombre d’observations - - - 9.43*** - - - 8.95**
Note : ***, **, * désignent des coefficients significatifs respectivement aux seuils de 1%, 5%, et 10%. Les chiffres entre parenthèses sont des t de student robustes à l’hétéroscédasticité. Toutes les estimations à l’exception de celles en MCO, contiennent des muettes temporelles dont les coefficients ne sont pas reportés. 1/ Il s’agit du pourcentage d’observations pour lesquelles la valeur prédite de la probabilité de croissance soutenue est comprise entre 0 et 1.
2/ Désigne les valeurs de P-value associées aux différents tests et indiquent particulièrement que les instruments utilisés en GMM system sont bons. Dans la plupart
des spécifications, nous utilisons les deux premiers retards des variables explicatives comme variables instrumentales pour les estimations en GMM system. Le test de Sargan-Hansen est un test de qualité des instruments comparable au test de Sargan à la différence que le premier test corrige pour l’hétéroscedasticité des résidus.
3/ Il s’agit du χ² du test de signification des effets aléatoires dans le modèle probit avec effets aléatoires. Ce test indique que le modèle probit avec effets aléatoires est préférable au modèle probit sans effets aléatoires lorsque le χ² est significatif.
116 Tableau II.8 : Effets spécifiques des institutions, de l’investissement privé, de la productivité globale des facteurs et de variables de politiques
économiques sur la croissance économique soutenue
MCO Effet Fixe GMM System Probit avec effet aléatoire
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) Reg 0.055 0.136 0.179 0.384 (1.92)* (2.23)** (2.34)** (2.41)** Prop 0.062 0.101 0.069 0.304 (4.28)*** (3.43)*** (1.82)* (3.84)*** Dem 0.221 0.102 0.376 0.752 (2.71)*** (0.44) (1.43) (2.35)** Invpriv 1.759 1.258 1.609 -0.405 -0.323 -0.462 0.701 2.890 0.904 4.195 1.613 4.946 (4.43)*** (3.09)*** (4.41)*** (0.54) (0.38) (0.60) (0.39) (1.27) (0.58) (1.89)* (0.80) (3.11)*** Pgf 0.462 0.377 0.426 0.433 0.327 0.363 0.899 0.617 0.922 3.151 2.448 2.357 (3.86)*** (3.18)*** (4.13)*** (3.83)*** (2.67)*** (3.40)*** (2.23)** (1.97)** (2.93)*** (4.90)*** (4.20)*** (5.18)*** Tcer -0.013 -0.004 -0.009 -0.064 -0.052 -0.076 -0.055 -0.003 -0.054 -0.075 0.028 -0.052 (0.74) (0.20) (0.48) (2.28)** (2.18)** (2.63)*** (-1.14) (0.06) (0.91) (0.55) (0.21) (0.54) Ouv -0.127 -0.074 -0.020 -0.377 -0.434 -0.245 -0.179 0.538 -0.245 -0.446 0.107 0.003 (1.28) (0.78) (0.26) (1.30) (1.34) (0.96) (-0.78) (1.29) (0.63) (0.92) (0.25) (0.01) Cons -0.173 -0.938 -1.147 -0.214 -2.503 -2.169 -0.481 -3.444 -0.292 0.741 -4.229 -3.182 (0.33) (1.80)* (2.50)** (0.20) (1.83)* (2.34)** (-0.30) (1.79)* (0.20) (0.26) (1.61) (1.44) Constant -0.043 0.069 0.253 0.140 0.763 1.009 -0.008 0.047 0.682 -1.374 -0.771 -0.485 (0.27) (0.63) (2.86)*** (0.36) (2.52)** (3.76)*** (-0.01) (0.10) (2.10)** (1.36) (1.30) (1.11) Nombre d’observations Nombre de pays 315 305 382 315 305 382 331 305 382 315 305 382 Pourcentage d’observations 1/ - - - 92 88 90 92 88 90 89 88 90 Test de Sargan-Hansen 2/ 96% 96% 95% 91% 85% 91% 81% 74% 79% - - - AR (1) 2/ - - - - - - 0.684 0.271 0.237 - - - AR (2) 2/ - - - - - - 0.000 0.000 0.000 - - - Log de vraisemblance - - - - - - 0.820 0.866 0.779 - - - χ² du test de variance 3/ - - - - - - - - - -141.327 -140.372 -181.822 Nombre d’observations - - - - - - - - - 10.30*** 5.27** 2.48*
Note : ***, **, * pour désigner des coefficients significatifs respectivement aux seuils de 1%, 5%, et 10%. Les chiffres entre parenthèses désignent des t de Student robustes à l’hétéroscédasticité. Toutes les estimations à l’exception de celles en MCO, contiennent des muettes temporelles dont les coefficients ne sont pas reportés.
1/ Il s’agit du pourcentage d’observations pour lesquelles la valeur prédite de la probabilité de soutenabilité de la croissance est comprise entre 0 et 1.
2/ Désigne les valeurs de P-value associées aux différents tests et indiquent particulièrement que les instruments utilisés en GMM system sont bons. Dans la plupart des spécifications, nous utilisons les deux premiers retards des variables explicatives comme variables instrumentales pour les estimations en GMM system. Le test de Sargan-Hansen est un test de qualité de qualité des instruments comparable au test de Sargan à la différence que le premier test corrige pour l’hétéroscedasticité des résidus.
3/ Il s’agit du χ² du test de signification des effets aléatoires dans le modèle probit avec effet aléatoire. Ce test indique que le modèle probit avec effet aléatoire est préférable au modèle probit sans effet aléatoire lorsque le χ² est significatif.
117 direct sur la probabilité de CES, une fois pris en compte les effets des institutions et de la PGF.
Nous soutenons que de « bonnes » institutions sont nécessaires pour une croissance économique soutenue. Les analyses empiriques semblent confirmer cette hypothèse. A présent, nous allons illustrer nos résultats à travers l’analyse des expériences de trois pays d’Afrique subsaharienne.