Contrainte de crédit et convergence vers la frontière technologique: Qu'en est-il des pays de la Zone CFA ?

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Contrainte de crédit et convergence vers la frontière technologique: Qu’en est-il des pays de la Zone CFA ?

Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi

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Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi. Contrainte de crédit et convergence vers la frontière technologique: Qu’en est-il des pays de la Zone CFA ?. Revue Economique, Presses de Sciences Po, 2014.

�hal-02541217�

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CONTRAINTE DE CRÉDIT ET CONVERGENCE VERS LA FRONTIÈRE TECHNOLOGIQUE

Qu'en est-il des pays de la zone CFA ?

Abdou-Aziz Niang et Bertrand Djembissi

Presses de Sciences Po | « Revue économique » 2014/5 Vol. 65 | pages 706 à 717

ISSN 0035-2764 ISBN 9782724633665

Article disponible en ligne à l'adresse :

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contrainte de crédit et convergence vers la frontière technologique

qu’en est-il des pays de la zone

^Cfa

?

Abdou-Aziz niang

^*

Bertrand Djembissi

^**

Ce travail a pour objectif d’étudier les effets de l’imperfection du marché du crédit sur la convergence des pays de la communauté financière africaine (cfa) vers la frontière de croissance mondiale. Il met l’accent sur le fait qu’un marché du crédit moins performant constitue une contrainte qui empêche ces pays de profiter pleinement du transfert de technologie et les pousse à s’écarter de la frontière de croissance. L’analyse empirique basée sur la méthode des moments généralisés en panel dynamique révèle qu’un bas niveau de développement financier peut ralentir considérablement la vitesse de convergence de ces pays.

cReDiT conSTRAinT AnD conveRGence To THe TecHnoLoGY FRonTieR: WHAT’S THe SiTuATion in cFA Zone counTRieS?

This work aims to study the effects of credit-market imperfection on the conver- gence of the cfa zone to the frontier growth rate. It focuses on the fact that a less efficient credit market is a constraint that prevents these countries to benefit from technology transfer and causes them to deviate from the frontier of growth. The empirical approach based on generalized method of moments (gmm) in dynamic panel shows that a low level of financial development significantly slow the rate of convergence of these countries.

Classification JEL : F20, G18, O16, O4.

INTRODUCTION

contrairement à la prédiction selon laquelle l’écart entre pays en développe- ment et pays développés devrait se réduire dans le temps, on constate que certains pays éprouvent d’énormes difficultés à combler ce gap. un certain nombre d’arguments sont avancés pour tenter d’expliquer cette situation. Pour easterly et Levine [2001], la technologie semble être l’explication la plus plausible. Selon

* université de Ziguinchor, département d’économie et Gestion. Correspondance : BP 523 Ziguinchor, Sénégal. Courriel : aniang@univ-zig.sn

** lirsa, Cnam Paris. Correspondance : efaBCnam, 40 rue des Jeûneurs, 75 002 Paris. Cour- riel : djembisb@cnam.fr.

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Revue économique – vol. 65, n° 5, septembre 2014, p. 709-718

ces auteurs, 60 % des variations des taux de croissance des produits intérieurs bruts (piB) par tête sont imputables à la croissance de la productivité. Plus un pays est éloigné du leader en matière de technologie, plus il est facile pour celui-ci de progresser en copiant les innovateurs. ceci devrait contribuer à réduire l’écart avec les pays les plus avancés. cependant, même si la prise en compte de la technologie dans les modèles de croissance reste une pratique courante, la manière d’introduire le transfert technologique dans les modèles de croissance diffère considérablement. Dans le cadre d’un modèle de croissance Schumpétérien avec transfert de technologie développé par Aghion et al. [2005], nous analysons dans ce travail l’impact des imperfections du marché de crédit sur la convergence des pays de la communauté financière africaine (Cfa). ce modèle met l’accent sur le fait qu’un accès limité au crédit constitue une contrainte qui empêche les pays pauvres de profiter pleinement du transfert de connaissance et les pousse alors à s’écarter de la frontière de croissance. Les pays qui ont un niveau de développe- ment financier supérieur à un certain seuil devront converger dans le long terme vers la même frontière de croissance. ceux qui ont un niveau de développement financier inférieur à ce seuil critique enregistrent, dans le long terme, un taux de croissance en dessous de celui de la frontière. Trois principales raisons ont été avancées par ces auteurs. La première est que l’adoption d’une technologie née ailleurs implique des moyens financiers coûteux permettant aux agents de la réadapter à l’environnement spécifique du pays et de la mettre en œuvre. en effet, même si ces dépenses ne constituent pas de l’investissement en recherche et développement (R&D) au sens classique du terme, elles jouent un rôle simi- laire dans la mesure où elles permettent la mise en place de nouvelles possibilités technologiques. La deuxième raison est que plus la frontière technologique est éloignée, plus il est difficile d’adapter la technologie au contexte local. enfin, la troisième cause est liée au fait qu’un innovateur peut exproprier ses créanciers en dissimulant les résultats positifs de ses projets d’innovation à un coût qui dépend positivement du niveau de développement financier. il s’ensuit que la capacité de financement est plus basse pour les pays pauvres, lesquels ont un bas niveau de développement financier.

Le travail est organisé comme suit. La section suivante fait une revue de la littérature sur le lien entre développement financier et convergence économique, tandis que la troisième section présente le modèle. La méthodologie économétrique basée sur la méthode des moments généralisés (gmm) en panel dynamique est présentée dans la quatrième section. Dans la dernière section, il s’agit de mener des analyses empiriques pour les pays de la zone Cfa sur la période 1984- 2004.

DÉVELOPPEMENT FINANCIER ET CROISSANCE ÉCONOMIQUE

Alors que la corrélation entre le développement du système financier et la croissance économique semble communément acquise entre les économistes, le sens de causalité reste encore sujet à discussion. Pour Robinson [1952], la croissance économique entraîne une demande de services financiers qui va donc conduire au développement financier. Ainsi, le développement financier

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Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi est une conséquence de la croissance économique. Par ailleurs, Patrick [1966]

met en exergue, d’une part, un développement financier exogène induit par l’offre des services financiers et un développement financier endogène induit par la demande des services financiers, d’autre part. Pour ce dernier, le sens de la causalité entre développement financier et croissance économique dépend intimement du niveau de développement de l’économie. Ainsi, le développe- ment financier endogène qui permet d’allouer les ressources financières vers les investissements les plus rentables, notamment vers les investissements les plus innovants technologiquement, est prédominant pendant les phases initiales de développement économique. en effet, le système financier va transférer les ressources financières du secteur traditionnel vers le secteur moderne à valeur ajoutée de sorte à promouvoir la croissance. A contrario, lorsque le processus de développement économique arrive à maturité, le développement financier exogène devient dominant et c’est la croissance économique qui engendre l’expansion du système financier.

Les premiers modèles théoriques sur la relation entre développement financier et croissance économique se sont intéressés au rôle de l’intermédiation et de l’ingénierie financières. ces travaux constatent, a priori, les asymétries d’information entre les épargnants et les apporteurs de capitaux, d’une part, et les entrepreneurs, d’autre part. Ainsi, chez Townsend [1979], Diamond [1984] ou Gale et Hellwig [1985], l’ingénierie financière (contrat de financement optimal sous forme de combinaison de dette et fonds propres) et l’intermédiation finan- cière (utilisation de la dette bancaire contre la dette publique) vont apparaître comme des éléments essentiels pour la réalisation des investissements les plus productifs. La théorie met aussi en exergue que les intermédiaires financiers réduisent les coûts de recherche sur les investissements potentiels, en permettant la gestion des risques, la mobilisation de l’épargne, et en rendant les échanges plus faciles. comme l’ont souligné Levin et al. [2000], à travers la fourniture de services à l’économie, les intermédiaires financiers influent sur le niveau d’épargne et sur les décisions d’allocations de manière à modifier à long terme les taux de croissance. Dans ce contexte, le développement financier, qui permet d’allouer les capitaux aux meilleurs projets, est un moteur de la croissance économique.

Sur le plan empirique, Rajan et Zingales [1998] mettent en évidence l’influence du développement financier sur la croissance économique, par le canal du financement externe. Dans leur contexte, le développement financier est mesuré par le crédit privé et la capitalisation boursière des marchés financiers. D’autres études obtiennent des résultats similaires, mais en se basant sur différentes mesures du développement financier. Ainsi, en plus du crédit privé, Levine et al. [2000] utilisent tour à tour la taille de l’actif des banques commer- ciales ainsi que celle du passif des institutions financières. Faisant suite aux travaux de Levine [1998] et La Porta et al. [1997], Levine et al. [2000] montrent, par ailleurs, que les différences de normes et de systèmes comptables ainsi que de systèmes juridiques expliquent les différences de développement financier.

Fisman et Love [2004] établissent que, dans le court terme, le développement financier profite aux firmes à fort potentiel de croissance, tandis que, dans le long terme, elle permet une meilleure allocation des ressources vers les secteurs en quête de financement externe. on peut ainsi remarquer que les conclusions des analyses empiriques dans ce domaine sont diverses. S’agissant des pays d’Afrique, les études empiriques sur le lien entre croissance et développement

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financier révèlent un effet mitigé de ce dernier. Dufrénot et al. [2007] expliquent que cela est dû en partie à l’utilisation de méthodologie inadaptée. ces auteurs partent de l’hypothèse qu’il existe plusieurs canaux par lesquels le développe- ment financier affecte la croissance économique. ces canaux incluent les effets de liquidité, le rôle des intermédiaires financiers, et la réduction des coûts de l’information.

LE MODÈLE

il s’agit d’un modèle de croissance Schumpetérien développé par Aghion, Howitt et mayer-Foulkes [2005] dont nous ferons ici un bref exposé des idées principales¹. on considère un groupe de pays au sein duquel les échanges de biens et de facteurs sont insignifiants, mais cependant il existe un niveau impor- tant de transfert technologique. un entrepreneur doit emprunter afin de pouvoir inves tir en R&D, avec une certaine probabilité d’innovation. L’innovation permet d’améliorer la productivité d’un bien intermédiaire dans le processus de produc- tion du bien général multifonctionnel. À l’équilibre, la quantité d’investissement en R&D nécessaire pour innover est en fonction de la distance à la frontière technologique mondiale, qui, elle, croît à une vitesse constante. Ainsi, plus la frontière s’éloigne, plus il est difficile d’innover. Aghion et al. [2005] montrent qu’en l’absence de contrainte de crédit, toutes les économies devraient converger vers le même taux de croissance. Le sentier de croissance des économies devrait varier selon la spécificité de chaque économie, mais leurs taux de croissance à long terme seront égaux. cependant, en présence de contraintes de crédit, ces auteurs montrent que la capacité des économies à converger dépendra de leur niveau de développement financier. en outre, plus le pays est éloigné de la fron- tière technologique, plus ses entreprises sont susceptibles d’avoir des contraintes de crédit. Ainsi, la leçon majeure de cette théorie est que la probabilité pour qu’un pays converge vers le taux de croissance de la frontière augmente avec son niveau de développement financier.

APPROCHE ÉCONOMÉTRIQUE Équation de convergence

Dans une approche en coupe transversale, Aghion et al. [2005] proposent une équation de convergence standard à laquelle on ajoute un terme d’interaction entre le piB initial par tête et le niveau d’intermédiation financière

( ) ( )

F F X

g_i-g₁={₀+{_{f i}+{_{y i}y-y₁ +{_int _{i i}y-y₁ +{_{x i}+f_i, (1) g est le taux de croissance moyen du piB par tête, F le crédit privé, y le niveau du piB par tête en logarithme, X un ensemble de variables de contrôle et f_i est un

1. Pour plus de détails, voir Aghion et al. [2005].

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Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi terme résiduel. une autre différence avec les modèles standards est le fait que le logarithme du piB par tête est relatif au pays leader, d’où la présence des variables g_i et y_iqui se réfèrent au pays leader. cette équation de convergence est estimée en panel pour les pays de la zone Cfa. Afin d’ajouter la dimension temporelle, nous avons considéré la période 1984-2004, découpée en sous-périodes de quatre ans de sorte à obtenir cinq observations temporelles : 1984-1988 ; 1988-1992 ; …

; 2000-2004. S’agissant du piB par tête, les cinq observations correspondent à 1988, 1992, 1996, 2000 et 2004. Ainsi si par exemple t = 2004, t - 1 = 2000.

Pour le crédit privé et les autres variables du modèle, les observations à l’instant t correspondent à des moyennes entre t et t - 1. De cette manière, l’équation peut s’écrire :

( )

( ) .

F

F X

g g y y

y_, y^,_, ^,

int

it t f it y i t t

it i t t x it it

1 0 1 1 1

1 1 1

{ { {

{ { f

- = + + -

+ - + +

- -

(2)

Après développement du membre à gauche, l’expression (2) peut être reformulée de la manière qui suit :

( ) ( )

( ) ,

F

F X

y y y y

y y

, , ,

, ,

int

it t f it i t t

it i t t x it it

1 0 1 1 1

1 1 1

{ { c

{ { f

- = + + -

+ - + +

- -

(3)

où c=1+{_y. Le logarithme du piB par tête (relatif au pays leader) à l’état stationnaire, correspondant à un niveau de croissance nulle est² :

F

F X

y_,^(*)

i tr int

y it

f it x it it

1 0

{ {

{ { { f

= - +

+ + +

- . (4)

Soit m_ile paramètre de convergence de l’économie i, il dépendra du niveau de développement financier et à la période t, ce paramètre de convergence est donné par la relation suivante :

intF

i y it

m ={ +{ . (5)

Si l’on considère l’ensemble de la période d’étude, on peut définir le para- mètre de convergence de chaque économie de la manière suivante :

intF

m_i={y+{ _i. (6) m permet de vérifier si le taux de croissance converge vers la frontière du taux de croissance correspondant à celui du pays leader. Dans ce cas, il prend une valeur négative. Ainsi, le développement du secteur financier d’un pays peut permettre d’augmenter sa probabilité de converger si et seulement si {_int10. il est ainsi possible de définir des clubs de convergence, étant donné qu’un pays peut converger vers le taux de croissance de la frontière si son niveau de crédit privé dépasse la valeur critique F^c= -{ {_y/ _int. Par ailleurs, si m 2 0, cela implique qu’un pays en dessous de son état stationnaire connaîtra un niveau de croissance économique qui aura tendance à s’éloigner de celui du leader.

2. y_{i t}^r_,_-₁=y_{i t}_,_-₁-y₁_,_t_-₁ est notée y_{i t}^r_,^(*)_-₁ à l’état stationnaire.

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Estimation par la méthode des moments généralisés

L’utilisation des données de panel dans le cadre de l’étude de l’impact du développement financier sur la convergence économique dans la zone Cfa offre l’avantage de prendre en compte à la fois les variabilités interindividuelles et temporelles qui sont en général très fortes dans ces pays. ceci se manifeste économétriquement par l’existence d’effets spécifiques individuels qui ne sont pas traités dans une régression en coupe transversale où ces phénomènes sont incorporés dans le terme d’erreur. ce qui pose justement un problème de biais d’estimation que nous tenterons de lever à travers l’utilisation de l’économétrie des données de panel. Pour cela, la méthode des moments généralisés (gmm) sera mise en œuvre du fait de l’aspect dynamique de notre modèle qui peut laisser apparaître un problème d’endogénéité. ce type de biais peut être interprété comme la part de l’innovation dans la croissance qui peut affecter le développement financier. elle peut aussi être l’effet du terme d’erreur, à la fois sur la croissance et la finance. ceci peut entraîner, à son tour, l’endogénéité du terme d’interaction.

Par l’application de la méthode gmm développée par Arellano et Bond [1991]

et par Arellano et Bover [1995], nous pouvons contrôler au moins une partie de cette endogénéité en utilisation des variables instrumentales retardées.

notons cependant que, même si la forme différenciée présente un avantage certain, la mise en œuvre de la méthode gmm sous cette forme peut néanmoins laisser apparaître des problèmes. Dans ce cas, l’efficacité des estimateurs gmm

dépend de la validité des instruments. Arellano et Bover [1995] montrent, en effet, qu’en panel dynamique les variables retardées constituent souvent de faibles instruments pour la forme différenciée. ceci peut alors conduire à des coefficients biaisés. Ainsi, suivant Blundell et Bond [1998], nous utilisons le système ci-après qui combine l’équation en différence et l’équation en niveau afin d’obtenir un meilleur estimateur :

F R X

F F

R R X X

y y

y y y y

,

, , , ,

, , , 1

int

int itr

i tr

f it it x it i it

itr i tr

i tr i tr

f it i t

it i t x it i t it i t

1

1 1 2 1

1 1

c { { { y p

c {

{ { p p

= + + + + +

- = - + -

+ - + - + -

-

- - - -

- - -

_ _

_ _ _

i i

i i i

Z [

\ ]]]

]]

(7)

où y_it^r=y_it-y₁_t et R_it=F_{it i t}y^r_,_-₁. nous mettrons également en œuvre le test de Sargan afin de nous assurer de la validité des instruments. c’est un test suivant une loi de |² et pour lequel la validité des instruments est acceptée sous l’hypothèse nulle.

RÉSULTATS EMPIRIQUES Les données

Selon Aghion et al. [2005], le crédit privé constitue l’indicateur le plus perti- nent pour mesurer le niveau de développement financier car il se révèle plus qu’une simple mesure de la taille du secteur financier en ne prenant en compte que les crédits issus du secteur privé. cette variable est obtenue à partir des

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Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi données du fmi et correspond ainsi au crédit accordé au secteur privé relative- ment au piB. il exclut les crédits accordés au secteur public et ceux octroyés par les banques centrales et les banques de développement. notons que cette source ne fournit que les valeurs de début et de fin de période. Ainsi, suivant Levin et al. [2000], nous avons défini la variable crédit privé de la manière suivante :

PY PF

PF credit 12

tat tte

te t

1 1

/

+

-

d - n

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où F est le crédit accordé par les banques de dépôt et autres institutions finan- cières au secteur privé et Y est le piB. Les indices des prix à la consommation P^e et P^a correspondent respectivement à la valeur de fin de période et à la moyenne sur l’ensemble de la période. Le terme d’interaction notée inter sera ainsi égal au produit de la variable credit par le logarithme du niveau initial du piB par tête. À côté de ce terme d’interaction, nous introduirons dans notre équation de convergence une variable de contrôle, à savoir le taux d’accroissement naturel de la population notée pop. À l’instar du piB par tête, cette variable de contrôle est issue des Penn World Table 6.2.

Convergence vers la frontière de croissance

L’analyse empirique est basée sur l’estimation du système dynamique (7) et en considérant les états-unis comme pays leader vers lequel les pays membres de la zone Cfa devraient converger. Les résultats de l’estimation du système dynamique sont présentés dans le tableau 1. La variable de contrôle représentée par le taux d’accroissement de la population est significative au seuil de 5 %. Le tableau 1 fournit également les résultats du test de Sargan avec comme hypothèse nulle l’absence de corrélation entre les instruments et les perturbations. il donne aussi les résultats des tests de corrélation sérielle de premier ordre des erreurs de l’équation en différence.

Tableau 1. Résultats des estimations estimation par la méthode gmm en système

variable dépendante : ln PiBrelatif

coef. é-type z-stat Prob.

ln PiBrelatifinitial 0,9193 0,0259 35,44 0,000

credit – 0,0043 0,0025 – 1,71 0,087

inter – 0,0038 0,0013 – 3,05 0,002

pop – 0,1623 0,0194 – 8,37 0,000

Test sur les instruments

test Sargan (p-value) 0,3637

test cor. sér. (p-value) 0,2041

« lnPiBrelatif » est la différence entre le logarithme du piB par tête du pays i et celui du leader.

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D’après ces résultats, on peut noter que le terme d’interaction est négatif et significatif au seuil de 1 % ; cependant, l’effet implicite de la variable retardée est négatif avec {t_y= -0,0807. De ce fait, le paramètre de convergence {_y+{_intF_i sera toujours négatif quel que soit le niveau de crédit privé (faible ou élevé). en outre, m étant une fonction décroissante de F, la vitesse de convergence augmen- tera avec le niveau de crédit privé. Par conséquent, en ce qui concerne notre échantillon, on peut dire que, même si le niveau de crédit privé affecte signifi- cativement la vitesse de convergence, il n’existe pas de niveau critique de crédit privé au dessus duquel ces pays divergent.

Tableau 2. Paramètres et vitesses de convergence

Pays Paramètres de convergence vitesses de convergence (%)

Bénin – 0,1457 3,94

Burkina Faso – 0,1244 3,32

centrafrique – 0,1046 2,76

côte d’ivoire – 0,1811 5,00

cameroun – 0,1396 3,76

congo – 0,1283 3,43

Gabon – 0,1320 3,54

mali – 0,1391 3,74

niger – 0,1177 3,13

Sénégal – 0,1663 4,55

Tchad – 0,1165 3,10

Togo – 0,1542 4,18

ces résultats permettent de calculer le paramètre de convergence spécifique à chaque économie à partir de l’équation (6). Pour chaque pays, la vitesse de convergence³ correspondante est fournie dans le tableau 2. elle est de 5 % par an pour la côte d’ivoire qui a le niveau de crédit le plus élevé et de 2,76 % pour la centrafrique qui a le plus faible niveau de crédit privé. on peut par ailleurs remarquer qu’en général les pays ayant les plus importantes vitesses de convergence appartiennent à l’union économique et monétaire ouest africaine (uemoa), ses membres ayant généralement un plus grand accès au crédit privé comparé à ceux de la communauté économique et monétaire de l’Afrique centrale (CemaC).

CONCLUSION

ce travail a permis de mettre l’accent sur les effets d’une contrainte de crédit sur la convergence des pays de la zone Cfa. nos résultats montrent que l’existence de contraintes financières constitue une entrave pour le transfert technologique

3. cette vitesse de convergence est égale à -ln(1+m Dt)/ t.

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Abdou-Aziz Niang, Bertrand Djembissi des pays riches vers les pays les moins avancés. en effet, le niveau de développe- ment financier mesuré par le crédit privé a une forte influence sur la vitesse de convergence de ces économies vers la frontière de croissance mondiale. notre étude contribue ainsi à expliquer pourquoi, malgré l’importance du rythme de transfert technologique, les pays pauvres tels que ceux de la zone Cfa ne connais- sent pas toujours le phénomène de rattrapage généralement prédit par les théories sur la croissance économique.

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