Ide Application Au Cas Du Maroc Et De La Tunisie

IDE, SPILLOVERS ET CROISSANCE DANS LES PAYS EN DEVELOPPEMENT : APPLICATION AU CAS DE LA TUNISIE ET DU MAROC. Mohamed-Karim ABDELLAOUI Chercheur CATT, Université de Pau et des pays de l’Adour [email protected] Laurent GRIMAL Maître de Conférences, GRAICO, Université de Haute Alsace [email protected]

Résum é :

Ce papier se consacre à la relation croissance / IDE. Après un rapide survey de la littérature théorique et empirique sur ce sujet dans les pays en voie de développement, il s’avère qu’il y a une absence de consensus sur cette relation. Ce résultat est inhérent à des facteurs spécifiques aux pays : écart technologique, effet de seuil du capital humain, variables institutionnelles,… Nous tentons donc de clarifier ce débat en examinant dans quelle mesure l’information disponible pour le Maroc [1960-2003] et la Tunisie [1961-2003] permet de vérifier la contribution des politiques d’ouverture internationale (commerciale et IDE) et d’éducation sur la croissance du PIB. Nous plaçons le rôle du capital humain au cœur du mécanisme en analysant son impact sur la croissance et la manière avec laquelle il interagit avec l’ouverture de ces économies. A cet effet, des équations économétriques qui mettent en relation le PIB, le capital humain et l’ouverture internationale sont testées. L’objectif est de vérifier les relations de causalité de court et de long terme au sens de Granger entre ces variables. Les résultats sont obtenus grâce à trois méthodologies différentes : les tests de causalité, les tests de cointégration et le modèle à correction d’erreurs. Le second volet de l’analyse empirique est consacré à l’estimation de l’impact des IDE, de l’ouverture commerciale et de la proxy de capital humain dans le taux de croissance de la productivité totale des facteurs entre 1976 et 2003.

Introduction Le cadre de partenariat entre l’Union Européenne et les pays du Sud et de l’Est de la Méditerranée (PSEM) lancé en novembre 1995 avec la Conférence de Barcelone avait pour principal objectif la construction d’une zone euroméditerranéenne de prospérité partagée et l’instauration progressive d’une zone de

libre-échange.

économique

ou

Les

divers

technologique

programmes entre

l’Union

de

coopération

européenne

et

industrielle, les

pays

méditerranéens devaient quant à eux permettre un renforcement des transferts de technologie vers le Sud. L’idée sous jacente à ces programmes est que, conformément aux analyses de la croissance endogène, les activités de R&D sont considérées comme le facteur clé de la croissance de la productivité des facteurs de production et in fine du revenu par tête. Or, les Etats ou les firmes des pays méditerranéens n’ont pas forcément les moyens humains et financiers pour s’engager fortement dans des activités de R&D. Ainsi, si le coût d’imitation des technologies existantes est inférieur aux coûts d’innovation et de développement et si la nouvelle technologie initiée dans des pays développés peut être transférée, les pays en voie de développement pourraient rattraper les pays leaders en minimisant leur propre investissement de R&D (Barro & Sala-i-Martin, 1997). Ainsi, il s’agit :

1

-

de comprendre les mécanismes qui sous tendent les transferts de technologies et de connaissances entre pays développés et pays en voie de développement ;

-

de déterminer les conditions selon lesquelles ces transferts peuvent se traduire par un effet positif sur la croissance économique.

Ces deux questions ont été au cœur de nombreuses préoccupations ces dernières décennies comme en témoigne la somme des travaux théoriques et empiriques faite sur ce thème. Ainsi, une des premières voies explorées fût celle des

importations

de

biens

manufacturés

comme

support

au

transfert

technologique. La littérature a mis en évidence la possibilité d’un effet d’apprentissage par l’exportation1 selon lequel les firmes domestiques améliorent la qualité de leur produit et de leur processus de production à travers le contact avec des concurrents étrangers plus avancés du point de vue technique. Bien évidemment

l’ouverture

d’un

pays

ne

se

limite

pas

à

ses

échanges

internationaux, elle se caractérise aussi par sa capacité d’accueil des firmes multinationales. Une deuxième voie alors envisagée est celle de l’investissement direct à l’étranger comme vecteur de diffusion technologique. Un nombre croissant de pays en développement met en œuvre des politiques qui visent à encourager (et parfois même à subventionner) les investissements des firmes multinationales. En effet, il est considéré que les IDE favorisent la croissance économique

en

renforçant

les

processus

concurrentiels

sur

le

marché

domestique, ce qui se traduit par une allocation plus efficace des ressources. Plus encore, le choix de favoriser les IDE se fonde sur l’idée que la production et surtout les activités de transfert de technologie et de R&D de ces firmes ne vont pas seulement profiter aux filiales mais également se diffuser au sein des autres entreprises du pays d’accueil au travers d’externalités technologiques positives. L’objet de ce papier est d’examiner le rôle joué par les IDE au Maroc et en Tunisie dans le processus de croissance du PIB et de la productivité totale des facteurs (PTF) au cours des qautre dernières décennies. La signature des accords de partenariat et d’association en 1995 en Tunisie et en 1996 au Maroc2 devait favoriser l’attractivité des IDE d’abord en écartant les principaux obstacles administratifs ensuite par l’établissement de sociétés qui 1

La plupart des travaux empiriques ne permettent pas de conclure à un effet conséquent de l’apprentissage par l’exportation, voir par exemple Bernard & Jensen [1999], Clerides et al. [1998]. 2 Accord entré en vigueur en 2000 et prévoyant l’instauration d’une ZLE à l’horizon 2012.

2

bénéficient de la proximité géographique avec l’UE et du bas coût de la main d’œuvre dans la région. L’accroissement des échanges commerciaux et des flux d’investissement devrait avoir pour conséquence une meilleure intégration économique, tout en facilitant une reprise de la croissance économique essentielle dans la région. Dix ans plus tard, force est de constater que ces accords n’ont pas véritablement généré une très forte augmentation d’IDE. Or, compte tenu de la faiblesse de l’investissement national dans ces économies, de trop faibles flux d’IDE risquent d’être de véritables freins à l’intégration euroméditerranéenne tant le problème d’acquisition de la technologie et de mise en place de canaux susceptibles de générer les plus fortes retombées en terme de croissance se pose avec persistance. Dans un premier temps, nous présentons quelques résultats théoriques et empiriques sur la relation croissance et IDE (section 1). Dans un second temps, nous examinons l’influence de la libéralisation des flux de capitaux sur la croissance et l’importance des flux d’IDE à destination de la Tunisie et du Maroc (section 2). Dans un troisième temps, nous étudions empiriquement l’impact des IDE sur le processus de croissance économique et de croissance de la PTF. A cette fin, le capital humain est mis au cœur du mécanisme en analysant son impact sur la croissance et la manière dont il interagit avec les variables d’ouverture de ces deux économies, en particulier l’IDE (section 3).

1. Croissance économique et IDE : mécanismes et résultats des études empiriques Deux débats sont au cœur de la problématique sur les IDE. Le premier a trait aux conditions permettant d’attirer les IDE dans un pays donné.

Le second débat

concerne le rôle effectivement joué par les IDE sur le processus de croissance économique. En d’autres termes, les spillovers induisent-ils une augmentation de la productivité totale des facteurs et de la croissance du revenu par tête ? Le premier débat porte donc sur les conditions permettant d’attirer l’IDE. L’étude de ces conditions n’est pas l’objet principal de ce papier qui se consacre à la relation IDE / croissance et à la manière dont les pays d’accueil peuvent tirer profit de la présence de firmes étrangères. Néanmoins, la connaissance de ces conditions permet de mieux cerner la liaison croissance / IDE.

3

Ainsi, outre des éléments sur le contexte macro-économique du pays d’accueil tels que la taille du marché local et les perspectives de croissance, les dotations en facteurs de production, le différentiel de niveau de rémunérations entre pays d’accueil et pays d’origine, les diverses incitations fiscales, la structure plus ou moins

concurrentielle

des

marchés

du

pays

d’accueil,

le

niveau

des

infrastructures physiques, technologiques et sanitaires (De Mello, 1997), trois ensembles de conditions pour attirer les IDE émergent dans la littérature comme conditions essentielles :

-

le contexte politique et institutionnel. Ainsi, les travaux de BenassyQuéré et al. (2005) montrent l’importance de l’efficacité du secteur public au sens large comme déterminant de l’IDE. Cette efficacité inclue notamment le système fiscal, la facilité à créer une entreprise, l’absence de corruption, la transparence, le droit des contrats, la sécurité du régime de droits de propriété, l’efficacité du système juridique et la surveillance prudentielle. En étudiant la « distance institutionnelle » entre le pays source et le pays de destination des IDE, les auteurs montrent que les efforts des pays en développement pour améliorer leurs institution et les rapprocher

des

institutions

des

pays

sources

sont

susceptibles

d’augmenter significativement les flux d’IDE. Il apparaît donc qu’en dessous d’un certain seuil de transparence, les conditions d’exploitation des entreprises deviennent trop opaques pour pouvoir attirer des investisseurs. Toujours, dans le même ordre d’idée, un autre facteur clé est celui de la cohésion sociale et de la stabilité politique du pays d’accueil.

-

L’efficacité des marchés financiers. Alfaro et al. (2004) étudient les liens entre les flux d’IDE, les marchés financiers et la croissance économique. L’analyse empirique effectuée sur 71 pays (20 pays de l’OCDE et 51 autres pays) entre 1975 et 1995 montrent que l’IDE a un effet ambigu sur la croissance économique. Mais, les pays qui disposent de marchés financiers développés et relativement efficaces bénéficient de flux d’IDE plus conséquents et des gains de croissance significatifs induits par ces IDE sont montrés. La priorité doit être ainsi donnée au développement de marché de capitaux et d’instruments financiers propres à encourager l’épargne et à assurer une répartition efficiente du crédit.

-

Le niveau de capital humain : l’investissement dans l’enseignement général et les autres formes de capital humain est essentiel pour qu’un pays offre un climat favorable à l’IDE. Le niveau minimum diffère selon les

4

branches d’activité et est en corrélation avec les autres caractéristiques du pays d’accueil (OCDE, 2002). Le deuxième débat concerne le lien entre croissance économiques et IDE. Dans un premier temps, nous proposons une revue de la littérature théorique sur ce thème puis nous examinerons quelques résultats des études empiriques. 1.1. Croissance économique et IDE : quels liens ? Les premières études sur la relation croissance / IDE concluaient que l’apparition de spillovers de connaissance étaient simplement liée (dans une relation de proportionnalité) à la présence de flux d’IDE. Elle était donc considérée comme indépendante des comportements des firmes étrangères et domestiques et de leurs éventuelles interactions (Koizumu & Kopecky, 1977 ; Findlay, 1978). En somme, ces premières études étaient cohérentes avec l’approche des modèles traditionnels de croissance économique. En effet, dans les modèles de croissance néo-classique type Solow, l’IDE ne peut pas affecter le taux de croissance de l’économie de long terme en raison de l’hypothèse de décroissance vers zéro du rendement du capital (De Mello, 1997). Les économies ayant initialement un niveau faible de capital par tête vont avoir des taux de croissance élevés lors de la phase de dynamique transitionnelle. Dans des modèles caractérisés par l’immobilité des facteurs de production, les taux de croissance des pays aux niveaux technologiques comparables convergent. En cas de mobilités des facteurs cette convergence est renforcée. Ainsi, les taux de croissance de court terme peuvent être affectés par les IDE. Ceux-ci se traduisent par une augmentation dans le pays d’accueil du revenu et du capital par tête. Ils permettent ainsi d’accélérer la dynamique de transition vers l’état stationnaire. Notons que plus conséquents sont les flux IDE reçus, plus le taux de croissance du capital par tête aura tendance à diminuer en se rapprocher de l’état stationnaire. A long terme, ce dernier se caractérise par la nullité des taux de croissance des variables par tête et le taux de croissance de l’économie dépend de deux variables exogènes : le taux de croissance démographique et le taux de progrès technique. L’effet précédent est un effet direct de l’IDE sur le processus de croissance au cours de la dynamique de transition. Mais, des effets indirects des IDE peuvent être observés (De Mello, 1997). Ces effets indirects peuvent être mieux

5

appréhendés au travers des modèles de croissance endogène. En effet, les théories de la croissance endogène ont permis de lever l’hypothèse de rendements décroissants du capital et mis l’accent sur le rôle central de l’accumulation et de la diffusion de la technologie (Lucas, 1988). Ces études permettent donc d’analyser sous un angle nouveau la relation croissance / IDE. Une croissance auto- entretenue peut être induite par la diffusion des idées et l’existence d’externalités technologiques et de connaissance créées par les interactions entre agents économiques au sein des processus de production. Ces théories font également une plus large place à l’examen des causalités (substituabilité

versus

complémentarité)

entre

des

variables

influençant

simultanément la capacité d’accumulation du capital physique et du capital humain, la capacité à générer des changements technologiques et/ou à améliorer l’efficacité des différents facteurs de production. Etant donné que les externalités technologiques sont dépendantes du stade de développement atteint par le pays receveur, l’analyse des impacts de l’IDE sur la croissance peut alors se positionner dans des cadres différents, les conclusions devenant conditionnelles à l’état socio-économique du pays hôte. Dans ce cadre d’analyse, de nombreux travaux (Borensztein Berthélemy & peuvent

et al., 1998 ;

Demurger, 2000 ; Baldwin et al. 2005) montrent que les IDE

contribuer

significativement

à

l’accroissement

du

stock

de

connaissances dans le pays d’accueil et donc du taux de croissance. Cette amélioration provient notamment de l’interdépendance de plusieurs mécanismes : -

de la fourniture par les FMN de nouveaux biens d’équipement qui se traduit par l’augmentation de la variété des biens intermédiaires en tant qu’inputs innovants (Feenstra & Markusen, 1994). Des modèles récents ont montré l’effet en dynamique sur la productivité du pays d’accueil de hausse de la demande et de l’offre de biens intermédiaires (Markusen & Venables, 1999). Ainsi, grâce aux IDE, les firmes locales qui peuvent bénéficier des nouveaux biens intermédiaires plus efficaces vont améliorer leur efficacité technique et leur niveau de spécialisation.

-

de l’utilisation au sein des FMN de nouveaux procédés de production (nouvelles technologies) supposés induire des spillovers technologiques dans les firmes domestiques par des processus d’imitation. Ces processus peuvent

théoriquement

passer

par

les

liens

verticaux

entre

les

6

fournisseurs ou les acquéreurs des biens dans les pays d’accueil des IDE et les

liens

horizontaux

avec

des

entreprises

concurrentes

ou

complémentaires (sous-traitance) de la même branche industrielle. Ces liens entre FMN et producteurs locaux peuvent prendre la forme d’assistance technique notamment pour atteindre des objectifs de qualité, assistance dans l’achat des matières premières, plan de formation des employés et des cadres,… Ces spillovers ont donc lieu à un niveau intraindustrie. Néanmoins, les FMN vont tenter de limiter au maximum les risques d’imitation de leur technologie par les firmes locales. En particulier, dans les pays d’accueil où le régime de droit de propriété intellectuelle est jugé déficient et lorsque les FMN ont opté pour une stratégie de conquête du marché local, les choix d’organisation industrielle des FMN vont normalement permettre de limiter ce type spillovers intra-industrie (choix de localisation, versement de salaires d’efficience,…). Les modèles dans la littérature (Kugler, 2006) indiquent que suite à des IDE les externalités de connaissance positives inter-industrie bénéficiant aux producteurs du pays d'accueil sont beaucoup plus probables que des spillovers intra-industrie. En effet, pour les FMN, les spillovers technologiques peuvent représenter un avantage quand ils se diffusent dans les autres branches de l’industrie mais une perte quand ils se diffusent dans la branche d’activité de la filiale. Par conséquent, l’organisation industrielle des filiales étrangères va en général faire en sorte de minimiser les spillovers horizontaux (intraindustrie) afin que les concurrents ne puissent s’approprier les nouvelles connaissances. Elle vise en outre à diffuser les spillovers verticaux vers les secteurs complémentaires (inter-industrie). -

la mobilité du personnel dans le pays d’accueil : la mise en place par les FMN dans le cadre des IDE d’un savoir faire managérial va induire une amélioration du niveau de qualification soit par le développement de plan de formation interne à destination des cadres et opérateurs locaux, soit par une formation par l’apprentissage (learning by doing) des travailleurs locaux au sein des filiales étrangères.

Différents modèles de croissance endogène visant à intégrer les mécanismes cidessus ont été développés (Borensztein et al., 1998 ; Bengoa & Sanchez-Robles, 2003a). Parmi tous ces modèles de croissance endogène intégrant les IDE, celui de Berthélemy & Démurger (2000) qui prend comme base le modèle de Romer

7

(1990) et plusieurs éléments de Borentsztein et al. (1998) permet de synthétiser bon nombre de résultats. Berthélemy & Démurger construisent un modèle à trois facteurs de production : le travail non qualifié, le travail qualifié et un ensemble de biens intermédiaires. Le secteur de la production est divisé en deux soussecteurs : celui de la production du bien final et celui de la production des biens intermédiaires (différenciés) utilisés pour la production du bien final. Pour modéliser l’endogénéité du processus de croissance, les deux auteurs scindent le secteur de production des biens intermédiaires entre deux types de firmes : celles disposant d’une technologie avancée et relevant des flux d’IDE et celles disposant d’un niveau technologique plus faible. L’impact de IDE sur les firmes et l’économie domestique se fait au travers de deux mécanismes :

-

un effet d’extension par lequel l’IDE contribue à la croissance du secteur intermédiaire et ainsi à une spécialisation accrue des producteurs d’inputs.

-

Un

effet

spillover

(externalités

de

connaissance)

par

lequel

les

entreprises domestiques peuvent profiter au moins en partie des connaissances accumulées dans les entreprises étrangères. Berthélemy et Démurger (2000) montrent alors que le taux de croissance de l’économie à l’équilibre stationnaire dépend du niveau de capital humain (avec un seuil minimal sinon l’économie tombe dans une trappe de pauvreté) et du rôle joué par les IDE via le différentiel de niveau technologique au sein du secteur intermédiaire. Il s’avère que plus l’écart technologique est fort plus le taux de croissance sera faible. Ainsi, si la technologie des firmes étrangères est trop en avance par rapport à la technologie locale, le pays risque de ne pas profiter des IDE. Par conséquent, il est préférable, d’une part, de favoriser les IDE qui s’intègrent dans l’économie locale comme par exemple des joint-ventures et, d’autre part, les IDE avec une technologie proche de la technologie locale car les processus d’adoption et d’imitation seront plus aisés3. Cette question de l’écart technologique entre filiales étrangères et firmes domestiques est cruciale. Cet

écart va dépendre en particulier du niveau de

capital humain qui apparaît comme un déterminant essentiel dans ce canal de transmission dans la mesure où il détermine la capacité d’absorption des innovations

managériales

et

des

technologies

introduites.

Ainsi,

les

investissements dans le système éducatif et les autres formes de capital humain 3

Les auteurs montrent également que les flux d’IDE seront d’autant plus élevés que l’écart technologique est important. Ainsi, un résultat pour le moins ambigu quant à la politique économique à suivre est déterminé : la différence entre les technologies attirent les IDE mais l’effet positif des IDE sur la croissance est d’autant plus fort que l’écart technologique est faible.

8

apparaissent comme une condition pour attirer les IDE et dans un second temps pour exploiter localement les retombées de la présence d’entreprises étrangères. Notons enfin que l’impact sur la croissance des IDE via les spillovers de connaissance va dépendre fortement des stratégies des FMN. Dans le cas où la FMN suit une stratégie multidomestique, c’est le choix de la proximité avec les consommateurs locaux qui est privilégié : il s’agit alors de produire pour le marché d’implantation en créant des filiales visant à satisfaire la demande locale. Ce type d’IDE peu avoir des effets positifs sur la croissance économique dans le sens où l’implantation de filiales étrangères dans le pays d’accueil se traduit par un renforcement des processus concurrentiels et donc d’une amélioration dans l’allocation des ressources. Il s’agit alors ici pour l’économie domestique de profiter au maximum de l’effet d’extension mis en évidence dans les modèles de Borentsztein et al. (1998) ou Berthélemy & Demurger (2000). Néanmoins, cette stratégie peu également induire à court terme la faillite des entreprises domestiques qui ne peuvent rivaliser avec les filiales des FMN (Aitken & Harrison, 1999). Dans le cas où la FMN suit une stratégie verticale visant à la minimisation de ses coûts totaux de production, la filiale dans le pays d’accueil de l’IDE va se spécialiser dans un segment de la chaîne de valeur (fabrication de composants, assemblage,…). La production est alors destinée à l’exportation. Dans une telle stratégie, les FMN recherche l’obtention d’une compétitivité-prix aussi bien dans les secteurs industriels traditionnels (habillement, chaussures, jouets,…) que dans des activités de services informatiques, financiers et des technologie de l’information (centre d’appel,…) voire dans des activités nécessitant des processus technologiques plus avancés. Dans ce cadre, la possibilité de spillovers technologiques et de connaissances peut apparaître pour le pays hôte des IDE sous conditions que l’écart technologique entre filiales et firmes domestiques ne soit pas trop conséquent et d’un niveau minimum de capital humain. 1.2. Synthèse sur quelques travaux empiriques. Il n’y a pas de consensus dans les études empiriques sur la relation croissance / IDE.

Ainsi, un certain nombre d’études empiriques ont mis en évidence des

équations de croissance dans lesquelles le coefficient de la variable IDE est rarement positif et significatif. Il l’est généralement d’autant moins lorsque la variable est incluse dans l’équation parallèlement aux taux d’investissement. Le seul résultat relativement clair qui émerge des différentes études est que les

9

effets plus ou moins positifs sur l’économie du pays d’accueil des IDE dépendent de facteurs spécifiques : l’écart technologique entre les activités des entreprises étrangères et celle des firmes domestiques, l’étendue des liens verticaux entre les filiales des FMN et les firmes locales, l’intensité des processus concurrentiel dans les secteurs d’activités, la proximité géographique entre les firmes étrangères et domestiques et le niveau et la mobilité du capital humain. Ainsi, un certain nombre d’études empiriques ont mis en évidence un lien positif entre croissance et IDE. Par exemple, De Gregorio (1992), en travaillant sur un panel de 12 pays d’Amérique latine entre 1950 et 1985 trouve une relation significative et positive entre les investissements directs et la croissance. Il note en outre que l’impact des IDE est trois fois plus important que celui de l’investissement domestique. Néanmoins, la plupart des études qui trouvent un effet positif des IDE sur la croissance insistent également sur le problème de l’écart technologique. Par exemple, Bouoiyour (2003a) estime l’intervalle optimal de cet écart entre 1 et 2 dans le cas des industries manufacturières marocaines. Ainsi, pour que l’IDE ait un effet positif sur la croissance, l’avance technologique des firmes étrangères par rapport aux firmes marocaines doit être supérieure à 1 et inférieure à 2. Au niveau sectoriel, l’impact des IDE sur la productivité des firmes locales varie selon les secteurs : c’est dans les secteurs à basse technologie que les externalités se produisent le plus fréquemment (Bouoiyour, 2003b) Blomström et al. (1992) confirment partiellement ce lien positif entre IDE et croissance en utilisant un échantillon de 78 pays en développement, mais en travaillant avec des données en coupe transversale. Ces auteurs démontrent que l’effet de l’IDE sur la croissance peut être positif mais qu’il dépend du stock de capital humain disponible dans le pays hôte. Dans le cas où ce stock est d’un faible niveau, l’impact de l’IDE sur la croissance peut s’avérer négatif. Ceci confirme l’idée que les technologies véhiculées par les IDE ne peuvent avoir un effet positif sur la croissance du pays d’accueil que lorsque l’interaction entre l’IDE et le capital humain a eu lieu. L’interaction entre l’IDE et le niveau de capital humain comme condition d’un effet positif de l’IDE sur la croissance est confirmée par Bronstein et al. (1998) qui montrent que l’IDE n’a d’impact positif que si le niveau de scolarisation de la population dépasse un certain seuil. De même, Borensztein et al. (1995) font apparaître une influence positive des IDE sur le taux de croissance et la productivité dans une analyse de régression

10

transversale sur un échantillon de 69 pays en développement. Le résultat suggère que les IDE constituent un socle important de transfert de technologie, à condition toutefois que le pays hôte possède un niveau minimum de capital humain, ce qui assure l’absorption de la technologie étrangère. D’autre études ont été menées pour analyser la relation IDE / croissance lorsque les pays mettent en œuvre des politiques de libéralisation et d’ajustement structurel. Ainsi, Balasubramayam et al. (1996) utilisent une analyse en coupe instantanée sur 46 pays. Ils concluent que les flux d’IDE agissent d’autant plus sur la croissance que les pays ont mis en oeuvre des politiques de libéralisation des échanges et de stabilisation macro-économique. Ce résultat est confirmé par Blomström & Kokko (1997) et par Bengoa & Sanchez-Robles (2003). Ces derniers auteurs étudient le lien entre la liberté économique, l’IDE et la croissance économique sur la base d’une étude de panel d’un échantillon de 18 pays d’Amérique Latine pour la période 1970-1999. Leur résultat montre que la liberté économique du pays d’accueil est à la fois une condition pour attirer les IDE et pour que ceux-ci se traduisent par une

amélioration de la croissance

économique. En somme, nombres d’études mettent en évidence un effet positif de l’IDE sur la croissance lorsque la variable est associée soit au niveau de capital humain, soit au

degré

de

développement

du

secteur

financier,

soit

au

degré

de

développement des infrastructures ou encore au degré d’ouverture commerciale. Ces résultats suggèrent que les IDE peuvent exercer un effet efficacité lorsque certaines conditions favorables sont réunies. Malgré ces séries d’études concluant à un lien positif (sous condition) entre croissance et IDE, d’autres études toute aussi nombreuses aboutissent à des résultats beaucoup plus mitigés. Ainsi, Saltz (1992) avance l’idée que l’IDE se traduit dans les pays en développement par une réallocation du capital des industries intensives en travail vers des industries intensives en capital créant alors une perte nette d’emploi et par la suite une diminution de la demande intérieure. Même

si

les

travaux

complémentarité

entre

de les

De

Mello

(1999)

investissements

mettent

en

évidence

directs

étrangers

et

une les

investissements domestiques, des études plus récentes ont montré qu’il peut

11

exister un effet d’éviction dans certains pays. La question de savoir dans quelle mesure

l’IDE

peut

évincer

ou

exercer

un

effet

d’entraînement

sur

l’investissement des firmes du pays d’accueil a été au cœur de nombreux travaux (Bronstein et al., 1998). Certains auteurs montrent que la présence de firmes étrangères via les IDE décourage les firmes locales à développer leurs propres activités de R&D et donc tend à diminuer l’investissement domestique. Cet effet d’éviction dépend de la stratégie suivie par les FMN selon qu’il s’agisse d’une stratégie multi-domestique (horizontale) visant à la couverture du marché d’implantation ou d’une stratégie verticale visant à l’implantation de filiales ateliers (Markusen & Venables, 1999). Dès lors peut apparaître un effet négatif de l’IDE sur la croissance en raison de l’effet de domination exercé par les firmes étrangères (Brewer, 1991). Agosin et Mayer (2000) ont montré que dans le cas de certains pays (Centrafrique, Nigeria, Zimbabwe) on assiste a un effet d’éviction (crowding out), alors qu’on observe un effet d’entraînement (crowding in) au Ghana, en Côte d’Ivoire et au Sénégal. Cet effet est neutre au Gabon, au Niger, en Tunisie et au Maroc. Enfin cet effet est neutre ou d’éviction selon les pays en Amérique Latine et neutre4 ou d’entraînement5 en Asie. Dans des études sur des pays pris individuellement, le sens de la relation IDE - investissements intérieurs n’est pas toujours systématique. Kokko (1994) a mis en évidence dans le cas du Mexique, la présence d’un effet d’éviction. Notons que pour ce pays Agosin et Mayer (2000) concluent plutôt à une relation neutre. L’effet d’éviction sera également confirmé dans le cas de l’Uruguay par Blomström et al. (1994) et en Indonésie par Sjoholm (1999). Bosworth et Collins (1999), en utilisant l’approche en panel sur 58 pays entre 1978-95,

montrent

qu’il

n’existe

ni

d’effet

d’éviction,

ni

d’effet

de

complémentarité causés par les investissements directs étrangers sur les investissements domestiques. Enfin, les travaux de Bouoiyour et Toufik (2003) et Bouoiyour (2004) identifient pour la période 1987-1996 des effets positifs de la présence

d’IDE

dans

les

industries

manufacturières

marocaines

sur

la

productivité là où Haddad et Harrison (1993) soulignent que les effets externes ne sont pas significatifs sur la période 1985-1989. L’absence de consensus est confirmée par d’autres études micro-économiques. Aitken et Harrison (1999) montrent pour un échantillon de 4 000 firmes du Venezuela entre 1976 et 1989 que l’IDE affecte négativement la productivité des firmes domestiques appartenant à la même branche que les firmes recevant 4 5

Chine, Malaisie, Indonésie, Philippine et Sri Lanka Corée, Pakistan, Thailande

12

l’IDE. Ils concluent à l’inexistence des spillovers technologiques issus de l’IDE vers les firmes domestiques. Le seul canal de diffusion technologique serait celui des joint-ventures. Le tableau ci-dessous synthétise les résultats d’un certain nombre d’études. Auteurs

Pays

Date

Données

Blomström & Persson (1983) Blomström (1986)

Mexique

1970

Mexique Mexique

4

Blomström & Wolff (1994) Kokko (1994)

Mexique

1970/197 5 1970/197 5 1970

5

Kokko (1996)

Mexique

1970

6

Maroc

8

Haddad & Harison (1993) Bouoiyour et Toufik (2003) Bouoiyour (2004)

9

Kokko et al. (1996)

Uruguay

19851989 19871996 19871996 1990

Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Panel

10

Indonésie

1991

11

Blomström et Sjöholm (1999) Sjöholm (1999, a )

Indonésie

1980-91

12

Sjöholm (1999, b)

Indonésie

1980-91

13

Chuang & Lin (1999)

Taiwan

1991

14

1976-89

15 16

Aitken & Harrison (1999) Venezuel a Kathuria (2000) Inde Kokko & al. (2001) Uruguay

17 18

Kugler (2001) Berthélemy & Demurger

1974-98 19851996

1 2 3

7

Maroc Maroc

Colombie Chine

1976-89 1998

Industrie

Résulta t +

Industrie

+

Industrie

+

Industrie

+

Industrie

+ ?

Panel

Firmes & ind. Industrie

+

Panel

Industrie

+

Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Coupes transversales Panel

Firmes

+

Firmes

+

Firmes

+

Firmes

+

Firmes

+

Firmes

-

Panel Coupes transversales Panel Panel

Firmes Firmes

? ?

Industrie Industrie

? +

D’après Veneratti & Venables (2004)

Dans la suite du papier, nous tentons de clarifier ce débat en examinant dans quelle mesure l’information temporelle disponible pour le Maroc [1960-2003] et la Tunisie [1960-2003] permet de vérifier la contribution des politiques d’ouverture internationale (commerciale et IDE) et d’éducation sur la croissance du PIB et de

13

la productivité totale des facteurs. Auparavant, nous présentons quelques données sur l’évolution des flux d’IDE en Tunisie et au Maroc.

2. IDE en Tunisie et au Maroc. L’IDE représente aujourd’hui pour ces deux pays une des principales sources stables et fiables de financement de long terme. Contrairement à la baisse des flux de capitaux au titre de l’aide publique au développement, les dernières années ont enregistré une intensification relative des flux d’IDE. Les principaux facteurs de croissance des IDE sont les opérations de fusion – acquisition, les privatisations et les firmes multinationales qui cherchent à diversifier leurs sites de production pour réduire leurs coûts totaux et augmenter leur part de marché mondial. Les données ci-dessous (tableau n°2) présentent succinctement les évolutions des IDE en Tunisie puis au Maroc. Ils intègrent les trois sources précédentes à l’origine des flux d’IDE. Tableau n°2 - Evolution des flux d’IDE (en millions de dollars US) 1990-1995 1996-2000 (moyenne (moyenne 2000 2001 2002 2003 annuelle) annuelle) Tunisi 408 506.2 752 457 821 584 e Maroc

428

564

423

2808

481

2314

2004 639 853

Source : Banque Mondiale (2005), Note de synthèse - Finance internationale 2.1. Evolutions des IDE en Tunisie La dynamique d’insertion de la Tunisie à l’économie internationale s’est mise en place dès les années soixante-dix6 suite à une évolution de la législation concernant les IDE7 et la mise en place progressive d’incitations fiscales, notamment la prise en charge totale ou partielle par l’Etat des cotisations sociales pour une durée de 5 ans. Avec l’adoption du Plan d’Ajustement Structurel (P.A.S.) en 1986, la libéralisation de l’économie tunisienne s’est largement accrue : liberté des prix, programme de privatisation, ouverture aux échanges, convertibilité de la monnaie et liberté de mouvement de capitaux. Depuis la mise en place du PAS, d’autres mesures ont été décidées : -

création de zones franches en 1992 ;

-

code des incitations aux investissements en 1994 ;

6

Par exemple, notons l’accord de 1969 instaurant un régime d’échanges préférentiels entre la Tunisie et l’Union Européenne d’une durée de 5 ans suivi d’un accord de coopération en avril 1976. 7 Loi n° 72-38 de 1972, par exemple.

14

-

intégration à l’OMC et adhésion à divers traités multilatéraux comme par exemple l’accord d’association avec l’UE signé en juillet 1995.

Tableau n° 3 - Indicateurs IDE en Tunisie (1994 – 2004) 1 1 1 1 994 995 996 997 3.4 1.8 1.4 1.9 12.7 7.6 6.2 7.8 capitaux 20.6 13.5 11.3 14.7

IDE/PIB (en %) IDE / FBCF (%) IDE / Entrées de extérieurs Source : Rapports annuels Banque Centrale de Tunisie.

1 1 998 999 3.4 1.8 13.6 7 31.5 14.8

2 2 000 001 4 2.4 15.2 9.3 28.7 18.8

2 002 3.9 15.4 27.8

2 003 2.4 10.1 21.6

2 004 2.3 10.2 18.7

Les réformes de libéralisation interne et de libéralisation externe ont induit des évolutions dans les flux d’IDE. Ainsi, le mouvement d’IDE va connaître une forte croissance à partir du début des années soixante-dix suivi d’une légère décélération à la fin de cette décennie et d’un mouvement de reprise dès le début des années quatre-vingts (Zouari & Sboui, 2004). Cette dernière accélération dans les flux d’IDE s’explique en partie par la dynamique de l’industrie textile. A compter du milieu des années quatre-vingts, les mouvements dans les flux d’IDE seront beaucoup plus irréguliers. Au cours de deux périodes, des hausses significatives auront lieu : en 1991 – 1992 tout d’abord en raison d’investissements spécifiques dans la prospection pétrolière et le domaine gazier puis en 2000 en raison de l’accroissement des investissements bénéficiant au secteur des industries manufacturières (privatisation de deux cimenteries acquises par des promoteurs portugais et italiens). Bien que dotée d’un cadre administratif et législatif relativement favorable à l’accueil de l’IDE, la Tunisie n’en reçoit qu’une part modeste. Ainsi, les records de la part de la Tunisie dans les IDE mondiaux et celle dans les investissements des PVD n’ont guère dépassé les valeurs respectives de 1,1% et de 3,2% enregistrées en 1982. Par ailleurs, la part des IDE dans le PIB reste faible avec un taux moyen de 2,5% pour la période 1994-2001. Les flux cumulés par la Tunisie demeurent faibles comparativement aux pays du Sud-est asiatique. La structure de l’IDE en Tunisie, caractérisée par une double concentration aussi bien

géographique

que

sectorielle,

permet

d’expliquer

cette

tendance.

Géographiquement, les entrées de capitaux sont essentiellement d’origine européenne, avec une progression constante de la France et de la Grande Bretagne, l’émergence de l’Italie, et la dégradation de la part des Pays-Bas et de l’Espagne. Les pays arabes (notamment ceux du Golfe) occupent la deuxième

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place. La part des Etats-Unis reste modeste et irrégulière. Au niveau sectoriel, après avoir été l’un des premiers secteurs à attirer les IDE, depuis 1994, les hydrocarbures sont en régression faute d’importantes potentialités en réserves. Le reste de l’IDE est orienté vers les services (tourisme et immobiliers) et dans une moindre mesure vers les industries manufacturières, forme recherchée d’IDE. 2.2. Evolutions des IDE au Maroc et facteurs institutionnels Le cadre macro-économique du Maroc relativement bien maîtrisé par les autorités publiques (en terme de croissance, d’inflation et de dette extérieure) depuis deux décennies font que ce pays reçoit une assez bonne notation en terme

de

risque-pays

par

les

agences

de

notations.

Ainsi,

s’appuyant

essentiellement sur le programme national de privatisations lancé en 1993, le Maroc a attiré au cours des dernières années un flux relativement conséquent et en augmentation de capitaux étrangers (Bouoiyour, 2004). La contribution des IDE à la formation brute de capital fixe (FBCF) s’est ainsi sensiblement améliorée, passant d’une moyenne annuelle de 5% entre 1990 et 1995 à 17,6% entre 1999 et 2004. Les flux d’IDE varient toutefois fortement d’une année sur l’autre en raison des difficultés du Maroc à développer une dynamique indépendante des opérations de privatisation. A moyen terme, le tarissement progressif des privatisations pourrait donc entraîner une baisse des flux d’IDE. Ainsi, les recettes des investissements étrangers se sont établies selon l’Office des changes à 1,6 milliard de dollars en 2004, soit un recul de 41,8% par rapport à 2003, année marquée par la cession de 80% du capital de la Régie des Tabacs. Au total, les recettes des investissements étrangers ont contribué en 2004 à 3,2% du PIB et 13% de la FBCF contre respectivement 5,7% et 24,3% en 2003. Les augmentations constatées dans les flux d’IDE ont été notamment permises par la dynamique d’insertion à l’économie mondiale initiée au tournant des années quatre-vingt dix. Ainsi, la convertibilité du Dirham pour le commerce courant date de 1993 et le pays est devenu membre du GATT en 1987. En 1996, un accord d’association a été conclu avec l’Union européenne. Entré en vigueur en 2000, il a pour objectif l’instauration d’une zone de libre-échange à l’horizon 2012. Un accord de libre-échange a également été signé en juin 2004 avec les Etats-Unis et devrait entrer en vigueur en 2006. Par ailleurs, le Maroc négocie plusieurs accords commerciaux « Sud-Sud ». Un accord de libre-échange avec la Jordanie, l’Egypte et la Tunisie a ainsi été signé en février 2004. De même, un

16

accord de libre-échange a été signé avec la Turquie en avril 2004. De plus, le Maroc a mis en place des mesures incitatives pour attirer les flux d’IDE telles que : -

le programme d’ajustement structurel adopté en 1983 ;

-

le processus de privatisation lancé en 1989 mais dont le véritable démarrage date de 1993. Ce processus reconduit en 1998-1999 a porté entre 1993 et 2002 sur 62 entités représentant 40,5 Mds€.

-

la Charte de l’investissement, promulguée le 8 novembre 1995 (en remplacement du code des investissements de 1983) qui comporte des mesures visant à réduire le coût de l’investissement et permet le libre transfert des capitaux étrangers investis et des plus-values réalisées. La Charte prévoit également la création de zone franche ;

-

la création en 2002 des Centres régionaux d’investissement au nombre de 16. Ils sont destinés à fournir une aide à la création d’entreprises ainsi que des aides aux investissements et la promotion des régions auprès des investisseurs. Ces centres visent à faire de la région l’espace de promotion de l’investissement national et international.

Historiquement, en raison de coûts du travail relativement bas, les industries manufacturières sont le premier poste d’investissement. En effet, le Maroc a prioritairement tenté de se spécialiser dans l’accueil des IDE liés aux activités de sous-traitance dans les secteur du textile/habillement et de la construction électrique et électronique voire de l’automobile. A l’heure actuelle, de plus en plus de flux d’IDE se dirigent vers les activités de service (centre d’appel en particulier avec plus d’une soixantaine de centre d’appel) et de tourisme en raison de sa proximité avec l’UE.

3. IDE, capital hum ain et croissance : analyse dans les cas & tunisien.

marocain

La première partie de l'analyse empirique porte sur la période 1960-2003 pour le Maroc et la Tunisie8. L'objectif est de déterminer des relations de causalité de court et de long termes au sens de Granger entre le PIB, le capital humain et les flux d’IDE. Trois méthodes différentes sont considérées : les tests de causalité, les tests de cointégration et le modèle à correction d'erreurs. Une deuxième partie 8

Le choix des périodes est dicté par la disponibilité des données. Les données relatives aux taux d'inscription proviennent des annuaires de l'UNESCO. Celles relatives au PIB, aux exportations et aux importations sont issues des Statistiques Financières Internationales du FMI.

17

dans l’analyse empirique propose une évaluation de l’impact des IDE, de l’ouverture commerciale et d’une proxy du capital humain sur la croissance de la productivité totale des facteurs. 3.1. Liens IDE et croissance selon les niveaux de capital humain mesurés par les taux de scolarisation 3.1.1. Les variables Les variables utilisées sont (sous forme logarithmique) : - LPIB : PIB ; - LIDE : flux d’IDE ; - LTxScol : taux de scolarisation scolarisée ; : taux de scolarisation LTxScol1 : taux de scolarisation LTxScol2 : taux de scolarisation LTxScol3

global de la population en âge d'être dans le primaire ; dans le secondaire ; dans le supérieur.

L'analyse procède d'abord par la spécification des propriétés des séries temporelles d'ouverture aux IDE et d'éducation au Maroc et en Tunisie. Ce traitement statistique est effectué avant le passage à la formalisation des ajustements intertemporels et la détermination de la croissance du PIB par rapport aux variables de long terme. A cet effet, nous procédons à l'étude de la stationnarité des séries étudiées. L'ordre d'intégration des séries va nous permettre de rendre compte des niveaux de stationnarité des variables. Cette première étape sert à l'estimation des relations de cointégration sur des variables de même ordre. Elle permet, dans un second temps, en intégrant la spécification de relations cointégrantes, d'étudier les liens de causalité entre les variables à travers la détermination de modèles à correction d'erreurs. 3.1.2. Étude de la stationnarité des séries L’absence de consensus sur la relation croissance / IDE et sur le rôle des IDE en tant que catalyseur de la croissance est inhérent aux difficultés qui résultent des facteurs spécifiques : stock technologique à disposition des pays, stock minimum de capital humain, cadre institutionnel et régime politique, marché financiers. Cette hétérogénéité des sentiers de croissance des économies entraîne des biais d’endogénéité et des biais de simultanéité quant à l’appréciation du potentiel de causalité bi-directionnelle spécifique à chaque pays. La prise en compte de variables

dépendantes

et

explicatives

ayant

des

propriétés

temporelles

18

différentes accroît le risque de résultats fallacieux dans les estimations (Greene, 1997). Face à ces difficultés, nous utilisons le test mis au point par Dickey-Fuller (1979) dans sa version initiale, DF, et dans sa version augmentée, ADF (corrigeant les problèmes d'auto corrélation des erreurs) pour s’assurer de la stationnarité des séries en flux et des variables de stocks utilisées. Nous présentons les résultats des tests en envisageant un nombre de retards optimal déterminé par le critère de Schwartz (BIC)9. Les résultats sont consignés dans le tableau n° 1 de l'annexe 1. Ils montrent, en comparant les valeurs calculées de la statistique F à la valeur critique au seuil de 1 % correspondant au nombre d'observations (égal à 44 dans les cas marocain et tunisien), que l'hypothèse de nullité de la racine unitaire n'est pas rejetée puisque aucune des variables considérées ne suit de processus intégré d'ordre 0. La série n'étant pas stationnaire, nous avons procédé à la différenciation première et réalisé le même test sur la nouvelle série. Les résultats montrent que l'hypothèse de nullité de la racine unitaire est à présent rejetée et donc que toutes les séries différenciées se révèlent être stationnaires. Les tests de stationnarité

permettent

donc

de

retenir

l'ensemble

des

variables

pour

d'éventuelles relations de cointégration. 3.1.3. Étude des relations de cointégration Dans la continuité des travaux d’Arestis & Demetriades (1997), nous optons pour l’approche de cointégration pour analyser le rôle des flux d’IDE et du capital humain dans un contexte d’un pays pris individuellement. Disposant de variables intégrées d'ordre 1, il s'agit d'identifier des relations d'équilibre de long terme à partir de l'estimation de relations cointégrantes liant le taux de croissance du PIB aux variables IDE et éducation. Nous avons consigné dans un premier temps les résultats du test de cointégration de Johansen (1995) sur les variables LPIB, LIDE & LTxScol (tableau n°2 de l’annexe 1). Les résultats montrent l’existence d’une relation de cointégration dans le cas du Maroc et de la Tunisie. Dans le cas marocain, le test de la trace fait apparaître une seule relation de cointégration alors que le test de la valeur propre maximum donne deux relations. Nous retenons donc une relation de cointégration pour ce pays. Dans le cas tunisien, les deux tests font apparaître une unique relation de cointégration. Ainsi, l’interaction IDE / capital humain 9

L'utilisation du critère de AIC ne modifie pas nos résultats.

19

semble avoir un impact positif sur la croissance mais pour autant celui-ci ne semble pas apparaître comme très significatif en tant que déterminant majeur de l’augmentation du PIB. L’existence de relations de long terme entre le capital humain, l’ouverture aux IDE et la croissance dans ces deux pays va nous permettre d’introduire le terme d’erreur de ces relations de cointégration dans les estimations des relations de causalité à la Granger (tableau 6 de l’annexe 1). Pour affiner l’analyse, la population en âge d'être scolarisée est décomposée selon les niveaux d'éducation primaire, secondaire et supérieure. L'idée sousjacente à cette décomposition est de savoir quel est le capital humain qui semble agir le plus nettement sur la croissance économique en interaction avec l’IDE. Les résultats consignés dans le tableau n° 3 (annexe 1) relatifs au niveau d'éducation primaire pour les deux pays indiquent, quel que soit le test adopté, dans le cas marocain une seule relation de cointégration et deux relations dans le cas tunisien. C’est bien la variable de capital humain de type primaire qui semble générer le plus de relations de causalité de court et de long terme au sein des deux économies. D’après le tableau 7 (annexe 1) le terme d'erreur retardé ct-1 révèle que la relation de long terme des IDE et du capital humain de niveau primaire vers le PIB est également présente. Il montre en outre la présence de relations de long terme du taux de croissance vers les IDE dans le cas de la Tunisie et des IDE vers le capital humain de niveau primaire dans le cas du Maroc. Les résultats du tableau n° 4 (annexe 1) relatifs au niveau d'éducation secondaire montrent deux relations de cointégration dans le cas tunisien et une dans le cas marocain quel que soit le test adopté. Ce résultat semble souligner que la croissance tunisienne est plus sensible à l’investissement en capital humain secondaire qu’au Maroc. Ce résultat est confirmé par les régressions [1] et [5] du tableau n° 8 puisque nous remarquons que lorsque nous combinons des relations de court et de long terme dans les tests joints la variable de taux de scolarisation du second degré semble jouer un rôle plus prononcé en Tunisie qu’au Maroc. Les résultats du tableau n° 5 (annexe 1) relatifs au capital humain de troisième degré indiquent que le niveau d'éducation post-secondaire semble ne pas jouer un rôle différencié pour les deux économies. Ils montrent en effet l'existence de deux relations cointégrantes au sein des deux pays. Le tableau n°9 (annexe 1)

20

permet enfin de souligner la sensibilité des régressions à la variable de taux de scolarisation choisie. Ici encore les régressions mises en évidence ne permettent pas de souligner de relations de long terme entre le capital humain de niveau supérieur, le taux de croissance et les IDE au cours des quatre dernières décennies. De même, nous dénombrons peu de relations de court terme sauf à considérer le terme d’erreur (régressions [3] et [6], tableau 9). Les résultats des tableaux 2, 3, 4 & 5 appuient l’idée que les deux pays ont mis en place des mesures de politique économique d’ouverture aux IDE relativement proches mais que les politiques éducatives semblent quant à elles jouer un rôle différent dans les interactions qui peuvent exister entre les IDE et le stock de capital humain. Ainsi, la relation entre la croissance et le capital humain semble plus significative dans le cas tunisien par rapport au cas marocain. 3.1.4. Modèles à correction d’erreurs Les résultats issus des relations de cointégration entre le taux de croissance du PIB, les flux d’IDE et les taux de scolarisation nous permettent d'obtenir les équations de long terme pour chacune des économies. Les modèles estimés à correction d'erreurs (ECM) se présentent comme suit :

21

Dans le cas du Maroc : (1) LogPIB = -1.057 + 0.094LogIDE + 1.434LogTxScol (2) LogPIB = -2.215 +0.104LogIDE + 1.503LogTxScol1 (3) Log PIB = 1.594 + 0.055LogIDE + 0.825LogTxScol2 (4) Log PIB = 3.559 + 0.093LogIDE + 0.396LogTxScol3 Dans le cas de la Tunisie : (5) LogPIB = -3.013 + 0.005LogIDE + 1.806LogTxScol (6) LogPIB = -2.93 + 0.135LogIDE + 1.462LogTxScol1 (7) LogPIB = 1.505 + 0.022LogIDE + 1.419LogTxScol2 (8) LogPIB = 6.065 + 0.105LogIDE + 1.13LogTxScol3 Les résultats montrent un effet peu significatif de l'évolution des flux d’IDE et des taux de scolarisation sur la croissance économique du Maroc et de la Tunisie. Les équations de long terme pour chacune des deux économies démontrent un effet faible sur le développement économique de l’IDE en interaction avec le capital humain. Cette conclusion semble robuste puisqu’elle est confirmée avec l’ensemble des variables de stocks de capital humain différenciés selon les niveaux de qualification. La valeur des coefficients de régression affectés aux variables de scolarisation diffèrent : c'est le taux de scolarisation dans le primaire en interaction avec l’IDE qui contribue le plus à la croissance dans les deux pays. Plus le niveau de capital humain augmente, moins la contribution de l’interaction IDE / capital humain à la croissance du PIB est forte. On aurait pu s’attendre à ce que les coefficients de régression de l’IDE reflètent une plus grande efficacité de l’économie marocaine quant à son insertion dans l’économie mondiale. Or, il s’avère que ces coefficients sont de moindre ampleur au Maroc qu’en Tunisie quel que soit le niveau de qualification en raison de l’introduction de la variable capital humain. Globalement, les résultats de ces équations de long terme s’expliquent notamment par la nature des flux d’IDE principalement axés à partir des années quatre-vingts sur les industries manufacturières traditionnelles (habillement – textile en particulier) où le niveau technologique reste relativement faible (Maroc et Tunisie), sur le secteur énergétique en Tunisie et sur les activités de services notamment touristiques. Par rapport à la spécialisation internationale, les

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possibilités de spillovers sont donc intrinsèquement limitées. En définitive, il semble bien que l’effet d’extension joue puisque les IDE pris isolément contribuent positivement à la croissance mais qu’il n’y pas réellement de processus locaux d’appropriation des externalités de connaissance. L’effet spillover semble donc ne pas véritablement fonctionner.

23

3.2. Estimation de la croissance de la PTF au Maroc et en Tunisie Dans cette dernière sous-section, nous nous demandons dans quelle mesure l’ouverture commerciale et aux IDE ainsi que les variables d’éducation influent sur la croissance de la PTF. La mesure de la croissance de la PTF est basée sur la méthode de la comptabilité de la croissance dans laquelle, à partir d’une fonction Cobb Douglas, la PTF est assimilée au progrès technique.

Yt = At K tα Lβt

[1]

où :

-

Y est le PIB réel ;

-

K est le stock de capital physique ;

-

L est le travail. Il est mesuré par la population économiquement active au sens du BIT et comprend toutes les personnes des deux sexes âgées de plus de 15 ans fournissant, durant la période de référence spécifiée, la main-d'œuvre nécessaire à la production des biens et des services ;

-

A est le terme constant et est interprété comme l’indice du niveau technologique à la date t appelé PTF ;

-

α, β représentent respectivement la part de la rémunération du capital et du travail dans le revenu total.

La croissance de la productivité est donc donnée par l’équation suivante :

g PTF =

Yt K L −α t − β t Yt Kt Lt

[2]

Les calculs ont permis de déterminer le taux de croissance de la PTF pour le Maroc et la Tunisie sur deux périodes : [1976-2003] et [1992-2003]. Le choix de la première période tient compte de la disponibilité des données relative à la qualification de la population active. Le choix de la deuxième période se justifie par le fait que les flux d’IDE ne décollent réellement qu’à compter du début de la décennie quatre-vingt dix. Compte tenu de la problématique présentée dans les parties précédentes, nos estimations porteront sur l’approximation de deux équations de croissance de la PTF :

gtPTF =αit + β1IDEit + β2Hit + β3OPENM it +uit

[3]

et

24

' gtPTF =αit + β1IDEit + β2Hit + β3OPENX it +uit

[4]

Le fait de réaliser deux estimations en distinguant les variables d’ouverture aux importations et d’ouverture aux exportations permet de mieux saisir la capacité d’absorption de la technologie dans l’économie domestique via le canal des IDE et son interaction avec les importations et les exportations. Par ailleurs, nous déterminons la proxy du stock de capital humain10 qui permette de saisir les capacités d'adoption de la technologie étrangère, en s'inspirant des travaux de Psacharopoulos (1993), Barro et Lee (1994), Benhabib et Spiegel (1994) et de la méthodologie de Arriagada et Psacharopoulos (1986). Ce stock de capital humain s'exprime de la façon suivante :

Ht =∑l it hit i

[5]

où :

-

H est l'indice synthétique de la durée d'étude moyenne de la population active. Les cycles d'études sont indexés par i et les années par t11 ;

-

l i est la proportion d'actifs ayant atteint le niveau d'étude i à la période t 12 ;

-

Les pondérations h i affectées à l i correspondent aux durées cumulatives (en années) du cycle d'enseignement correspondant.

La disponibilité des données nous contraint à limiter la période d’étude entre 1976 et 2003. 3.2.2. Les résultats Les résultats consignés dans les tableaux 10 (Tunisie) & 11 (Maroc) de l’annexe 1 indiquent le rôle joué par l’éducation et l’ouverture globale sur la croissance de la PTF. Il s’avère que les deux économies ne présentent pas de fortes sensibilités 10

L’étude des caractéristiques des séries temporelles suite à l’introduction de la variable de proxy du capital humain indique que toutes les variables retenues pour nos estimations restent intégrées d’ordre 1. Cette étude permet alors l’identification de relations d’équilibre de long terme entre les variables à partir de l’estimation de relations cointégrantes. Ces procédures ont également été appliquées pour les variables d’ouverture commerciale. 11 Nous noterons H1, la part de la population active ayant bénéficié d'une scolarisation primaire complète ou incomplète, H2, la part de la population active ayant bénéficié d'une scolarisation secondaire complète ou incomplète, H3, la part de la population active ayant bénéficié d'une formation complète ou incomplète dans un établissement d'enseignement supérieur. 12 i comprend les analphabètes, les personnes ayant bénéficié d'une scolarisation primaire complète ou incomplète, celles ayant bénéficié d'une scolarisation secondaire complète ou incomplète, celles ayant fréquenté un établissement d'enseignement supérieur.

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aux IDE bien qu’une certaine différenciation apparaissent. Ainsi, les régressions menées sur l’économie tunisienne confirment l’existence d’une relation de causalité entre les IDE et la croissance de la PTF pour la période [1976 – 2003]. Sur cette période, c’est le capital humain ayant le degré de qualification le plus faible qui contribue le plus fortement à la croissance de la PTF. De plus, l’influence des IDE sur la PTF est plus forte lorsque on régresse les variables IDE et ouverture aux exportations par rapport à la régression intégrant la variable ouverture aux imports et ce quel que soit le niveau de qualification du capital humain retenu. Ceci est probablement lié à la stratégie d’insertion de l’économie tunisienne dans le division internationale du travail. Cette stratégie consiste à chercher à jouer le rôle d’une place privilégiée de délocalisation des activités industrielles intensives en travail pour les pays de l’UE et ce en plaçant le secteur textile-habillement au centre de cette insertion (Ben Hamouda, 1995). Néanmoins, il convient de noter une évolution si l’on s’intéresse à la croissance de la PTF au cours de la sous-période [1992 – 2003]. En effet, il semble alors que l’IDE favorise de manière moins marqué les exportations de biens intensifs en travail peu qualifié. Ainsi, les bases qui fondaient historiquement l’insertion de l’économie tunisienne à savoir la faiblesse des coûts salariaux et l’intensification du

travail

se

sont

amenuisées.

En

effet,

le

mouvement

d’innovation

technologique et les gains de productivité qu’il génère aux activités intensives en travail anéantissent ces avantages comparatifs. Ainsi, le secteur textile, qui était jadis au centre de cette stratégie d’insertion, ne reçoit à partir de 1990 qu’une part marginale des IDE (cette part dans le total des IDE n’a été par exemple que de 2,6% en 1994). Ceci marque le début de l’essoufflement de l’insertion internationale de l’économie tunisienne et une réorientation vers les secteurs énergétiques qui ont représenté environ 92% du total des IDE en 1994 et, à un moindre degré, vers les activités touristiques. Mais, comme

dans le secteur

énergétique les potentialités en réserves sont limitées et que les opportunités d’investissement

restent

tributaires

de

l’évolution

des

prix

au

niveau

international, on observe alors un développement de l’industrie manufacturière tel que la chimie ou la mécanique (Abdellaoui, 2004). Les régressions relatives à l’économie marocaine montrent que les IDE n’ont pas d’effet avéré sur la croissance de la PTF sur les deux périodes considérées [19762003 & 1992-2003]. Dans les régressions qui intègrent la variable ouverture aux

26

exportations sur la période 1976-2003, alors qu’on était en droit d’attendre un effet positif de l’IDE sur la croissance de la PTF, ce signe est négatif et ce quel que soit le niveau de capital humain envisagé. Ceci semble confirmer le fait que le processus d’industrialisation par la promotion des exportations demeure fragile. Ce résultat peut trouver des éléments explicatifs dans le fait que depuis 1976 l’essentiel de la croissance des exportations marocaines repose sur l’aval des filières textile (confection, bonneterie) mais aussi agroalimentaire. L’analyse de la structure de l’économie marocaine entre 1974 et 2001 démontre la consolidation des avantages comparatifs au niveau de l’aval de ces filières et un déficit de consolidation en amont des filières d’exportation. Néanmoins, malgré l’absence de diffusion des connaissance via le canal de l’ouverture, les variables de capital humain (quel que soit le niveau retenu) restent significatives quant à leur impact sur la croissance de la PTF. Une explication possible de ce résultat peut provenir de la formation continue mis en place par les FMN et qui sont autant de retombées positives de l’IDE sur le niveau de capital humain. Les travaux de Nordman (1999) semblent pouvoir soutenir cette hypothèse dans le sens où cet auteur montre la nécessité pour les entreprises marocaines de mettre en place des plans de formation interne pour pouvoir tirer bénéfices des spillovers de recherche et développement.

27

4. Conclusion Les travaux théoriques sur la relation croissance / IDE mettent principalement en évidence deux effets : un effet d’extension par lequel l’IDE augmente la dotation de l’économie domestique en capital et un effet positif d’externalité par lequel les connaissances liées aux transferts de technologie se diffusent. L’hétérogénéité des études empiriques ne permet pas de conclure à un effet certain des IDE sur la croissance via ces externalités. L’étude empirique porte sur l’impact des flux d’IDE sur la croissance du PIB et de la PTF au Maroc et en Tunisie. Il prend en considération l’interaction entre la variable de capital humain désagrégée en fonction des taux et des niveaux de qualification de la population active et l’IDE. Nos résultats montrent que pour le Maroc et la Tunisie, les IDE ne semblent pas avoir d’effet fortement significatif sur la croissance du PIB et la diffusion technologique. Ainsi, les spillovers technologiques et de connaissance issus des IDE ne jouent pas vraiment leur rôle attendu. La raison principale en est que les IDE restent relativement concentrés tant du point de vue sectoriel que géographique. De plus, une part significative des IDE est affectée à des programmes de conversion de la dette en investissements et des politiques de privatisation. Ce type d’investissement ne peut alors induire une dynamique de croissance ou des effets d’entraînement. Ainsi, la robustesse de ces résultats mériterait d’être vérifiée en intégrant dans les régressions une décomposition des IDE selon leur nature et objectifs.

28

5. Bibliographie ABDELLAOUI M-K, (2004), "Croissance, ouverture et capacité d’absorption de la technologie : une analyse au travers des cas du Maroc et de la Tunisie", Thèse Sciences Economiques, Université de Pau. AGOSIN M., MAYER R. (2000), "Foreign investment in developing countries: Does it crowd in domestic investment ?", UNCTAD Discussion Papers, (2), N°146. AITKEN B., HARRISON A. (1999), "Do domestic firms benefit from direct foreign investment? Evidence from Venezuela", The American Economic Review, Vol. 89, pp. 605-618. ALFARO L., CHANDA A., KALEMLI-OZCAN S., SAYEK S. (2004), "FDI and economic growth: The role of local financial markets", Journal of International Economics, 64 (1) : 89112. ARESTIS P., DEMETRIADES P. (1997), "Financial development and economic growth: Assessing the evidence", Economic Journal, 107 (442) : 783-799. ARRIAGADA A., PSACHAROPOULOS G. (1986), "The educational composition of the labour force: An international comparison", International Labour Review, 125 (5) : 561574. BALASUBRAMANYAN V. N., SALISU M., SAPSFORD D.(1996), "Foreign direct investment and EP countries and IP countries", The Economic Journal, 106 : 92-105. BALDWIN R., BRACONIER H., FORSLID R. (2005), “Multinationals, endogenous growth and technological spillovers: Theory and evidenc”, Review of International Economics, 13 (5): 945-963. BARRO R .J., LEE J.W. (1994), "Sources of economic growth", Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 40 : 1-46. BARRO R., SALA-I-MARTIN X., (1997), "Technological diffusion, convergence and growth", Journal of Economic Growth, 2 (6),1-26. BARRO R.J. (1990), "Government spending in a simple model of endogeneous growth, Journal of Political Economy, 98, 5 Part 2, S103-S126. BEN HAMOUDA H. (1995), "L’économie tunisienne et la crise de l’insertion internationale : quelques aspects structurels", Mondes en Développement, 23 (88/89). BENGOA M., SANCHEZ-ROBLES B. (2003, a), Foreign direct investment as a source of endogenous growth, Universidad de Cantabria, Economics Working Paper No. 5/03. BENGOA M., SANCHEZ-ROBLES B. (2003, b), "Foreign direct investment, economic freedom and growth: new evidence from Latin America", European Journal of Political Economy, 19 (3) : 529–545. BENHABIB J., M. SPIEGEL (1992), “The role of human capital in Economic Development: Evidence from Aggregate cross-country data”, Journal of Monetary Economics, 34 (10) : 143-113. BENHABIB J., SPIEGEL M.M. (1994), "The Role of Human Capital in Economic Development: Evidence from Aggregate Cross-Country Data", Journal of Monetary Economics, 34 (2) : 143-173.

29

BENASSY-QUERÉ A., COUPET M., MAYER T. (2005), Institutional determinants of foreign direct investment, Working Paper CEPII, 2005 – 05. BERNARD, A., JENSEN, J. (1999), "Exceptional exporter performance: cause, effect, or both? ", Journal of International Economics, 47, 1 – 25. BERTHÉLEMY J-C., DÉMURGER S. (2000), "Foreign direct investment and economic growth : Theory and application to China", Review of Development Economics, 4 (2) : 140-155. BHATTACHARYA A., P.J. MONTIEL, S. SHARMA (1997), "Private capital flows to Sub-Saharan Africa: An overview of trends and determinants", From External Finance For lowIncome Countries, Editors: Zubai Iqbal and Ravi Kanbur, Wahington, D.C: IMF institute. BLOMSTROM M., R. LIPSEY, M. ZEJAN (1992); "What explains developing country growth", National Bureau of Economic Research, Working Papers N° 4132. BLOMSTROM, M., KOKKO, A., ZEJAN, M. (1994) ‘‘Host Country Competition, Labour Skills and Technology Transfer by Multinationals’’, Weltwirtschaftliches Archiv 130, 521-533. BORENSZTEIN D., J. DE GREGORIO, J.-W. LEE (1998), "How does foreign direct, investment affect Economic Growth ? ", Journal of International Economics, 45 : 115-135. BOSWORTH B., S. COLLINS (1999), "Capital flows to developing Economics : Implications for saving and investment", Brookings Papers on Economic Activity : 0 (1) : 279-293. BOUOIYOUR (2003,a), “Labour productivity, technological gap and spillovers: Evidence from moroccan manufacturing industries”, WP CATT, University of Pau. BOUOIYOUR (2003,b), "Productivity and spillovers diffusion in Morocco: Is there difference between high tech and low tech sectors? ", WP CATT, University of Pau BOUOIYOUR J. (2004), "Foreign direct investment in Morocco", in PERRIN S., SACHWALD F. (Eds) Foreign Direct Investment in Developing Countries: Leveraging the Role of Multinational , Agence Française de Développement (AFD), Notes and Documents, n° 11, pp: 149-166, Paris BOUOIYOUR J., TOUFIK S. (2003), "Productivité des Industries Manufacturières Marocaines et Investissements Directs Etrangers", in : REGNAULT H. (ed), Intégration Euro-Méditerranéenne et Stratégies Economiques , L’Harmattan, Collection Emploi, Industrie et Territoire, Paris BREWER T. (1991), "Foreign direct investment in developing countries: Patterns, policies and prospects", PRE Working Paper n°34. CASELLI F., ESQUIVEL G., LEFORT F. (1996), "Reopening the convergence debate :. A new look at cross country growth empirics", Journal of Economic Growth, 1 (3) : 363389. CLERIDES, S., LACH, S., TYBOUT, J. (1998), "Is learning by exporting important? Microdynamic evidence from Colombia, Mexico, and Morocco", Quarterly Journal of Economics , 113 (3), 903–948. DE GREGORIO J. (1992) "Economic growth in Latin America", Journal of Development Economics, 39, (1) : 59-83. DE MELLO L. (1997), "Foreign direct investment in developing countries and growth: A selective survey", The Journal of Development studies, 34 (1) : 1-34.

30

DE MELLO L. (1999), "Foreign direct investment led growth: Evidence from times series and panel data", Oxford Economic Papers, 51 (1) : 133 - 151. DICKEY D.A., FULLER W.A. (1979), "Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root", Journal of the American Statistical Association, 74 (366) : 427-431. FEENSTRA, MARKUSEN (1994), "Accounting for growth with new inputs", International Economic Review, 35(2) : 429-447 FINDLAY R. (1978), "Relative backwardness, direct foreign investment and the transfer : a simple dynamic model", Quarterly Journal of Economics, 92 (2) : 116. GRANGER J. (1986), "Developments in the study of cointegrated economic variables", Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 48 (3) : 213-228. GREENE, W. (1997), Econometric Analysis, 3rd Edition. Prentice Hall, Englewood Cliffs. HADDAD M., HARRISON A. (1993), « Are there spillovers from direct foreign investment? », Journal of Development Economic, n°42, pp. 51 74. HARRISON A. (1996), "Openness and growth, a times-series, cross-country analysis for developping countries", Journal of Development Economics, 48 (2) : 419 -447. JOHANSEN S. (1991), "Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models", Econometrica, 59 (6) : 1551-1580. KOKKO A. (1994), “Technology, market characteristics and spillovers”, Journal of Development Economi c, 43 : 279-293. KOKKO A. (1996), “Productivity spillovers from competition between local firms and foreign affiliates”, Journal of Internation al Development, Vol. 8, pp. 517530. KOIZUMI T, KOPECKY K.J. (1977), “Economic growth, capital movements and the international transfer of technical knowledge”, Journal of International Economics, 7(1) : 45-65. KUGLER M. (2006), “Spillovers from foreign direct investment: Within or between industries?”, Journal of Development Economics, à paraitre. LOPEZ R., VINOD T., WANG Y. (1998), "Addressing the education puzzle", World Bank, Policy Research Working Paper, WPS2031. LUCAS R. (1988), "On the mechanics of economic development", Journal of Monetary Economics, 22, 3-42. MARKUSEN J.R., VENABLES A.J. (1999), "Foreign direct investment as a catalyst for industrial development", European Economic Review, 43 (2) : 335-356. NAVARETTI G., VENABLES A.J. (2004), Multinational Firms in the World Economy, Princeton University Press. NORDMAN C. (1999), "Capital humain et effet d’apprentissage : étude empirique de quelques entreprises exportratices du Maroc", Région et Développement, 9 : 65-106. OCDE (2002), L’investissement direct étranger au service du développement. Optimiser les avantages, minimiser les coûts, OCDE Paris. PSACHAROPOULOS G., 1993, "Returns to investment in education: A global update", World Bank, Policy Research Working Paper, n° 1067. ROMER P. (1990), "Endogenous technological change", Journal of Political Economy, 98 : S71-S102.

31

SALTZ M. (1992), “The negative correlation between foreign direct investment and economic growth in the Third World: Theory and evidence”, Rivista Di Science Economiche e Commercial, 39 (7) : 617-633. SJOHOLM F. (1999), “Economic recovery in Indonesia: The challenge of combining FDI and regional development, WP Series in Economics and Finance, n°347, Stockholm School of Economics. ZOUARI, F. SBOUI, 2004. Investissements directs étrangers et processus de désendettement dans le contexte de la mondialisation : Le cas de la Tunisie, WP Centre d'économie du développement, Université Montesquieu-Bordeaux IV.

32

Annexe 1

Résultats statistiques Tableau n° 1 : Test (DF et DFA) de racine unitaire Retard optimal (BIC) MAROC

TUNISIE

Variables en niveau LPIB LIDE LTXSCOL LTXSCOL1 LTXSCOL2 LTXSCOL3 Différences premières ΔLPIB ΔLIDE ΔLTXSCOL ΔLTXSCOL1 ΔLTXSCOL2 ΔLSTXSCOL3 Variables en niveau LPIB LIDE LTXSCOL LTXSCOL1 LTXSCOL2 LTXSCOL3 Différences premières ΔLPIB ΔLIDE ΔLTXSCOL ΔLTXSCOL1 ΔLTXSCOL2 ΔLSTXSCOL3

Test ADF

ADF Z-tests

1 0 0 3 0 7

-2.285 -2.207 -1.782 -1.401 -2,244 -2,442

-0,760 -9,001 -1,779 -5,041 3,041 5,499

0 0 0 4 0 0

-6,158*** -7.756*** -7,115*** -3,568** -6,057*** -5,983***

-41,454*** -51,588*** -48, 133*** 377,173 -40,665*** -40,408***

0 0 0 0 0 2

-1,135 -1,442 -2,393 -0,291 -8,854 -0,400

-0,46 -3,537 -1,121 -0,417 -2,461 -0,396

0 0 0 0 0 0

-7,659*** -6,303*** -6,354*** -8,159*** -3,457*** -4,67***

-45,764*** -36,997*** -40,783*** -50,918*** -15,970 -29,168***

33

Tableau n° 2 : Relations de cointégration entre croissance, IDE et taux de scolarisation

MAROC

TUNISIE

Hypothèse λtrace90

r=0 74.29**

r≤ 1 8.26

r≤ 2 0.19

λmax90

66.02**

8.08**

0.19

Valeurs propres

0.769

0.164

0.004

Hypothèse λtrace90

r=0 83.15**

r≤ 1 8.85

r≤ 2 0.08

λmax90

74.3

8.77

0.08**

Valeurs propres

0.895

0.233

0.002

** significatif à 10 %.

Tableau n° 3 : Relations de cointégration entre croissance, IDE et taux de scolarisation du premier degré

MAROC

TUNISIE

Hypothèse λtrace90

R=0 71.86**

r≤ 1 6.13

r≤ 2 0.11

λmax90

65.73**

6.02

0.11

Valeurs propres

0.768

0.125

0.002

Hypothèse λtrace90

R=0 78.56**

r≤ 1 10.6**

r≤ 2 1.15

λmax90

67.96**

9.45**

1.15

Valeurs propres

0.872

0.249

0.034

** significatif à 10 %.

Tableau n° 4. Relations de cointégration entre croissance, IDE et taux de scolarisation du second degré

MAROC

TUNISIE

Hypothèse λtrace90

r=0 73.59**

r≤ 1 7.23

r≤ 2 0.01

λmax90

66.36**

7.22

0.01

Valeurs propres

0.771

0.148

0.0002

Hypothèse λtrace90

r=0 91.35**

λmax90 Valeurs propres

80.33** 0.912

R≤ 1 r≤ 2 11.02* 1.06 * 9.97** 1.06 0.261

0.031

** significatif à 10 %.

Tableau n° 5 : Relations de cointégration entre croissance, IDE et taux de scolarisation du troisième degré

MAROC

Hypothèse λtrace90 λmax90 Valeurs propres

r=0 r≤ 1 r≤ 2 84.47** 15.44* 0.31 * 69.03** 15.13* 0.31 * 0.784 0.285 0.007

34

TUNISIE

Hypothèse λtrace90 λmax90 Valeurs propres

r=0 r≤ 1 r≤ 2 80.83** 11.69* 0.02 * 69.14** 11.67* 0.02 * 0.877 0.298 0.000 6

** significatif à 10 %.

35

Tableau n° 6 : Test de causalité entre le taux de scolarisation globale, l’IDE et la croissance au Maroc et en Tunisie

M A R O C

Rég.

Variable s Endogèn es

1

ΔLPIB

2

ΔLIDE

3

ΔLTxScol

Ct-1 2,097 [0,011] 0,203 [0,586] -9,396 [0,044]

FLPIB

FLIDE

FLTxScol

F1

F2

F3

[0,016]

[0,04]

[0,788]

[0,023]

[0,029]

[0,014]

[0,093]

[0,097]

[0,078]

[0,03]

[0,051]

[0,115]

[0,031]

[0,007]

[0,321]

[0,049]

[0,010]

[0,043]

[0,613]

[0,555]

[0,070]

[0,528]

[0,657]

[0,986]

[0,888]

[0,117]

[0,492]

[0,850]

[0,087]

[0,538]

[0,067]

[0,124]

[0,366]

-2,764 4 ΔLPIB [0,444] T [0,181] U 0,822 N 5 ΔLIDE [0,067] [0,389] I S 30,205 I 6 ΔLTxScol [0,593] [0,047] E Les valeurs entre crochets sont le p-values. LTxScol : taux de scolarisation globale. Le retard optimal estimé par l'indicateur BIC est

de 3 dans chaque équation.

Tableau n° 7 : Test de causalité entre le taux de scolarisation du primaire, l’IDE et la croissance au Maroc et en Tunisie

Rég.

M A R O C

1 2 3

Variable s Endogèn es

Ct-1

1,162 [0,003] 0,439 ΔLIDE [0,598] -1,568 ΔLTxScol1 [0,626] ΔLPIB

F2

F3

[0,569]

[0,002]

[0,021]

[0,053]

[0,928]

[0,525]

[0,332]

[0,529]

[0,451]

[0,079]

[0,943]

[0,084]

[0,134]

[0,952]

[0,0968 ]

[0,417]

[0,054]

[0,768]

[0,339]

[0,985]

[0,274]

[0,081]

[0,324]

[0,211]

[0,231]

[0,421]

[0,173]

[0,292]

[0,244]

FLIDE

[0,007]

[0,113]

[0,237] [0,045]

-0,952 4 ΔLPIB [0,028] T [0,348] U 0,733 N 5 ΔLIDE [0,044] [0,315] I S 8,162 I 6 ΔLTxScol1 [0,156] [0,165] E Les valeurs entre crochets sont le p-values. LtxScol1 : taux de scolarisation du primaire. Le retard optimal estimé par l'indicateur BIC est

FLTxScol

F1

FLPIB

1

de 3 dans chaque équation.

36

37

Tableau n° 8 : Test de causalité entre le taux de scolarisation du secondaire,

l’IDE et la croissance au Maroc et en Tunisie

Rég

M A R O C

1 2 3

Variable s Endogèn es

Ct-1

1,813 [0,007] 1,395 ΔLIDE [0,056] -2,963 ΔLTxScol2 [0,154] ΔLPIB

F2

F3

[0,598]

[0,003]

[0,037]

[0,081]

[0,973]

[0,238]

[0,271]

[0,133]

[0,202]

[0,058]

[0,855]

[0,039]

[0,057]

[0,637]

[0,991]

[0,181]

[0,209]

[0,212]

[0,041]

[0,936]

[0,331]

[0,123]

[0,102]

[0,174]

[0,489]

[0,680]

[0,656]

[0,363]

[0,519]

FLIDE

[0,003]

[0,15]

[0,841] [0,021]

2,899 4 ΔLPIB [0,165] T [0,046] U 1,435 N 5 ΔLIDE [0,456] [0,034] I S -12,904 I 6 ΔLTxScol2 [0,5] [0,292] E Les valeurs entre crochets sont le p-values. LtxScol2 : taux de scolarisation du secondaire. Le retard optimal estimé par l'indicateur BIC est

FLTxScol

F1

FLPIB

2

de 3 dans chaque équation.

Tableau n° 9 : Test de causalité entre le taux de scolarisation du supérieur, l’IDE et la croissance au Maroc et en Tunisie

Rég.

M A R O C

1 2 3

Variable s Endogèn es

Ct-1

2,546 [0,169] -0,425 ΔLIDE [0,189] 2,162 ΔLTxScol3 [0,224] ΔLPIB

F2

F3

[0,857]

[0,192]

[0,678]

[0,089]

[0,071]

[0,007]

[0,001]

[0,129]

[0,003]

[0,956]

[0,389]

[0,328]

[0,729]

[0,528]

[0,952]

[0,405]

[0,068]

[0,719]

[0,560]

[0,997]

[0,994]

[0,174]

[0,47]

[0,709]

[0,961]

[0,198]

[0,110]

[0,241]

[0,300]

FLIDE

[0,157]

[0,622]

[0,001] [0,989]

-2,481 4 ΔLPIB [0,686] T [0,317] U 0,936 N 5 ΔLIDE [0,118] [0,211] I S 6,163 I 6 ΔLTxScol3 [0,931] [0,091] E Les valeurs entre crochets sont le p-values. LtxScol3 : taux de scolarisation du supérieur Le retard optimal estimé par l'indicateur BIC est

FLTxScol

F1

FLPIB

3

de 3 dans chaque équation.

38

Tableau n°10 : Estimation de la PTF en Tunisie (1976-2003 & 19922003) 1976

-

i =1

C IDE Hi OPENX

[1] 2,527*** (0,457) 0,126*** (0,44) 0,664** (0,381) 0,9*** (0,229)

0,621 a (0,441) 0,18

OPENM Ecarttype R² ajusté Fisher D-W

[2] 1,9*** (0.65) 0,162*** (0,059) 0,84* (0,484)

0,14

0,5

0,7 14,6 0,43

2003 i=2

[3] 2,396*** (0,173) 0,066*** (0,019) 0,55*** (0,056) 0,233** (0,123)

0,06

IDE Hi OPENX

0,94

6,4 103,95 95,37 0,31 0,62 0,61 1992 - 2003

[8]

[9]

3.754*** (0,51) -0,165*** (0,666) -1,679*** (0,459) -0,148 (0,3)

3,379*** (0,567) -0,130** (0,067) -1,689*** (0,374)

2,392*** (0,317) 0,121*** (0,4) 1,023*** (0,16) 0,426*** (0,169)

Ecarttype R² ajusté Fisher D-W Significatif :

0,08 0.68

0,9

0,89

56,27 0,33

51,38 0,29

i=2

[7]

OPENM

[4] [5] [6] 2,362*** 3,252*** 3,199*** (0,203) (0,218) (0,283) 0,061*** 0,039* 0,037 (0,21) (0,026) (0,029) 0,599*** 0,365*** 0,404*** (0,048) (0,053) (0,045) 0,233 (0,168) 0,217 a 0,115 (0,16) (0,215) 0,06 0,08 0,08

0,94

i =1

C

i=3

-0,422 (0,328) 0,08 0,73

0,13 0,86

i=3 [10]

[11]

[12]

2,407*** 5,18*** 5,462*** (0,4) (0,8) (1,013) 0,119*** 0,183*** 0,186*** (0,046) (0,77) (0,074) 1,148*** 1,625*** 1,754*** (0,188) (0,468) (0,455) 0,161 (0,275) 0,518** 0,223 (0,265) (0,358) 0,06 0,13 0,09 0,83

5,64 7,05 16,22 12,88 1,64 1,74 2,54 2,1 *** à 1 %, ** à 5 %, * à 10 %, a à 15 %.

0,66

0,66

5,1 1,66

5,14 1,71

39

Tableau n° 11 : Estimation de la PTF au Maroc (1976-2003 & 19922003) 1976 - 2003 i=2

i =1

C IDE Hi OPENX

[13] 3,168*** (0,208) -0,014** (0,008) 0,411*** (0,061) 0,474*** (0,11)

[14] 2,578*** (0,192) -0,009 (0,01) 0,643*** (0,068) 0,253* (0,164) 0,08

OPENM Ecarttype R² ajusté Fisher D-W

0,06

0,05

0,84

0,9 65,24 0,95

35,85 0,33

[15] 2,832*** (0,187) -0,012** (0,006) 0,466*** (0,051) 0,335*** (0,096)

C IDE Hi OPENX

0,92

105,97 1,02 1992 – 2003

[20]

[21]

2,247*** (0,103) -0,003 (0,004) 0,319*** (0,02) -0,048 (0,059)

2,278*** (0,055) -0,003 (0,003) 0,305*** (0,023)

2,355*** (0,209) 0,0006 (0,007) 0,357*** (0,048) 0,056 (0,12)

Ecart0,017 type R² 0,97 ajusté Fisher 87,65 D-W 1,33 Significatif : *** à 1 %,

85,95 0,91

-0,047 (0,047) 0,02 0,97

0,03 0,88

0,86

0,92 81,97 1,11

i=2

[19]

OPENM

[16] [17] [18] 2,494*** 3,506*** 3,161*** (0,127) (0,155) (0,205) -0,009 -0,014** -0,008 (0,007) (0,007) (0,009) 0,654*** 0,186*** 0,286*** (0,044) (0,024) (0,027) 0,46*** (0,099) 0,277*** 0,272*** (0,111) (0,151) 0,06 0,07 0,056

0,94

i =1

i=3

43,56 0,39 i=3

[22]

[23]

[24]

2,303*** 2,625*** 2,694*** (0,118) (0,183) (0,128) 0,0003 -0,006 -0,006 (0,007) (0,006) (0,006) 0,373*** 0,133*** 0,134*** (0,064) (0,015) (0,019) 0,1 (0,1) 0,045 0,005 (0,11) (0,09) 0,035 0,085 0,03 0,88

90,93 19,04 18,89 1,48 1,28 1,24 ** à 5 %, * à 10 %, a à 15 %.

0,91 26,64 1,67

0,91 26,62 1,66

40

Annexe 2 Sources des données • Les données relatives au Produit Intérieur Brut, aux investissements nationaux (FBCF), aux exportations et aux importations et aux investissements directs étrangers sont issues des Statistiques Financières Internationales du FMI. •

Les données relatives à la population active et sa structure par niveaux d'études et de diplômes proviennent de plusieurs sources :

-

les différents recensements de population (1971, 1982 et 1994) ; les différentes enquêtes réalisées par la direction de la statistique : les enquêtes annuelles sur la population active urbaine (1976-1982) et (1984-1993), l'Enquête Nationale sur la Population et l'Emploi (ENPE, 1995) et l'Enquête Nationale sur les Niveaux de vie des Ménages (1990/1991).

Ces données ont été complétées pour la période 1996-2000 auprès de plusieurs sources : - Direction de la statistique du Maroc, (1999 et 2000), Rapport de Synthèse de l'Enquête Nationale sur l'Emploi, Royaume du Maroc ; - ILO (International Labor Organization) (1996), Yearbook of Labour Statistics, Genève. Available at http://www.ilo.org ; - Khrouz D., Hajji A. et Boussetta M. (2000), "The Development Research Environment in Morocco: Situations and Prospects", in Eglad R. et Craissati D., Research for Development in the Middle East and North Africa, The International Development Research Center, The IDRC Publications, Ottawa, Canada ; - Ministère de l'Enseignement Supérieur, Maroc. Available at http://www. enssup.gov.ma/statistiques/EvoEnseig.htm ; - Qassem S. (1998a) The Higher Education Systems in the Arab States : Development of Science and Technology Indicators, UNESCO and ESCWA, Le Caire, Janvier ; - Qassem S. (1998b) R&D Systems in the Arab States : Development of S&T Indicators, UNESCO, Le Caire, Janvier ; - Sesrtric (Centre de Recherches Statistiques, Economiques et Sociales et de Formation pour les Pays Islamiques). Available at http:// www. Sesrtcic.org. • La collecte des données de population active occupée a été effectuée auprès de plusieurs sources : -

-

-

Enquête Nationale sur l'Emploi (1997 et 1999), Institut National de la Statistique, République tunisienne ; Enquête Nationale Population-Emploi (1980, 1989, 1999), Institut National de la Statistique, République tunisienne ; Recensement Général de la Population et des Logements (1966, 1975), Institut National de la Statistique, République tunisienne ; Recensement Général de la Population et de l'Habitat (1984, 1989 et 1994), Institut National de la Statistique, République tunisienne ; Enquête Nationale sur le Budget et la Consommation des Ménages (1990), Institut National de la Statistique, République tunisienne ; Banque Mondiale, World Development Indicators. Available at http://www. wbln0018.worldbank.org/mna/mena.nsf/ ; Barro R. et Lee J.W. (2000) : "International data on educational attainment: updates and implications", Center for International Development, Working Paper, nº 42, Avril, Available at http://www.worldbank.org/research/growth/ ddbarle2.htm ; Barro R. et Lee J.W. (1994) : "Data Set for a Panel of 138 Countries", mimeo, Harvard University, Cambridge, Massachusetts, Janvier. Available at http://www.nber.org/pub/barro.lee/ ;

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-

-

INS (Institut National de la Statistique) : http://www.ins.nat.tn ; ILO (International Labor Organization), 1996, Yearbook of Labour Statistics, Genève. Available at http://www.ilo.org ; Qassem S. (1998a), The Higher Education Systems in the Arab States : Development of Science and Technology Indicators, UNESCO and ESCWA, Le Caire, Janvier ; Qassem S. (1998b), R&D Systems in the Arab States : Development of S&T Indicators, UNESCO, Le Caire, Janvier ; SESRTIC (Centre de Recherches Statistiques, Economiques et Sociales et de Formation pour les Pays Islamiques), www. Sesrtcic.org ; UNESCO (1999a), Division of Statistics. Data Available at http://unescostat. unesco.org/Index.asp. March, April, May ; UNESCO : www2.unesco.org/wef/countryreports/tunesia/ .

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