Facteurs Institutionnels Et Attractivité Des Investissements Directs Étrangers En Afrique Subsaharienne: Une Approche En Panel Dynamique Mohamadou Oumarou ? & Oumarou Sali ? Résumé-L'objectif général de cette étude est d'évaluer les effets des facteurs institutionnels sur l'attractivité des investissements directs étrangers (IDE) en Afrique subsaharienne (ASS). Afin d'atteindre cet objectif, nous utilisons cinq(05) indicateurs de la qualité des institutions. Un modèle dynamique en données de panel est spécifié et les estimations sont réalisées par la Méthode des Moments Généralisés (MMG) en système en deux étapes sur la période 2007-2017. Les principaux résultats obtenus montrent que : (i) la qualité de certaines institutions (la qualité des politiques des pays, la qualité de la régulation et la règle de droit) conditionne le niveau d'attractivité des IDE et sa capacité à contribuer significativement à la croissance économique; (ii) Nous montrons également que la faible qualité de la régulation et de la règle de droit ainsi que l'incertitude liée à la stabilité politique de certains pays d'ASS entrave l'entrée des IDE dans cette région; (iii) Pour contribuer à l'émergence des systèmes économiques plus productive et plus attractifs, l'étude soutient l'idée de promouvoir un cadre juridique et réglementaire offrant plus de garanties, la démocratie et rétablir la stabilité politique.
epuis les années 70, on constate que les performances économiques des pays d'Afrique subsaharienne (ASS) 1 ont été mauvaises par rapport à celles des autres pays en voie de développement (PVD). 2 Dans un contexte plus large de globalisation, l'économie a connu une progression rapide du commerce international et des flux des capitaux. L'un des aspects par lequel se manifeste cette internationalisation est la mobilité internationale des firmes et l'expansion des IDE De 1968 à 1997, le taux de croissance moyen du PIB par tête des pays africains est de -0,5% contre 1,67% pour les autres PVD4. La situation économique des pays africains continue à se détériorer, on parle alors dans la littérature économique de la tragédie africaine ou de marginalisation de l'Afrique. De nombreux travaux de recherches ont tenté d'identifier les facteurs explicatifs de la faible croissance en Afrique (Easterly et Levine, 1997 ;Collier et Guning, 1999 ;Block, 2001). Les auteurs n'excluent pas d'expliquer cette situation par l'insuffisance de ressources nécessaires au financement des investissements capables d'améliorer leurs performances économiques .C'est ainsi qu'il s'avère indispensable pour ces pays, de développer leurs systèmes financiers et de mettre en place des politiques nécessaires à l'attractivité des flux des capitaux étrangers.
3 1 Afrique subsaharienne (Benin, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Cap Vert, Centrafrique, Congo, RDC, Cote d'Ivoire, Gabon, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée Bissau, Guinée Equatoriale, Libéria, Mali, Mauritanie, Niger, Nigeria, Rwanda, Sao Tomé et Principe, Sénégal, Sierra Leone, Tchad, Togo, Comores, Djibouti, Erythrée, Ethiopie, Maurice, Kenya, Madagascar, Ouganda, Réunion, Seychelles, Somalie, Soudan, Tanzanie, Afrique du Sud, Angola, Botswana, Lesotho, Malawi, Mozambique, Namibie, Swaziland, Zambie, Zimbabwe) «World Development Indicator» 2 Taux de croissance calculés sur un échantillon de 25 pays africains et de 39 autres pays en développement. Les données sont issues de la world development indicators.
. Tous les pays en voie de 3 5 La notion d'IDE n'est pas récente. Selon (Zorila, 2007), elle remonte au Moyen-Âge. Précisément, en 1148, les marchands vénitiens purent s'établir dans un quartier réservé de Constantinople, cédé par l'empereur Manuel Ier Comnène. L'extension de ce concept à travers le monde a évolué avec le temps. Toutefois, au 19ème siècle le phénomène s'est propagé d'abord en Europe, aux États-Unis et au Japon. Chronologiquement, les contextes économiques qui ont développement (PVD) se font aujourd'hui une concurrence acharnée en vue d'attirer les IDE. D'une manière générale, le Fonds Monétaire International (FMI) 4 La répartition régionale des IDE en Afrique montre que la région d'Afrique Occidentale occupe le premier rang avec une moyenne de 0,75% des IDE mondiaux, suivie par la région d'Afrique Australe avec une moyenne de 0,42%, puis 0,40% des IDE se dirigent vers l'Afrique Orientale et 0, 37% se destinent pour l'Afrique centrale. Cette évolution des IDE dans le monde laisse entrevoir que l'ASS est la région la moins attractive dans le monde en terme des IDE. Certes, beaucoup de travaux empiriques ont traité la relation entre les facteurs institutionnels définit les investissements étrangers comme différentes opérations financières destinées à agir sur la marche et la gestion d'entreprises implantées dans un pays différent de celui de la maison mère. Plus spécifiquement, l'IDE désigne l'opération effectuée par un investisseur non-résident afin d'acquérir ou d'accroître un intérêt durable dans une entité résidente et de détenir une influence dans sa gestion. Par convention un IDE est réalisé dès lorsqu'un investisseur acquiert au moins 10% du capital social de l'entreprise investie. Les Sur le plan empirique, il s'agit d'expliciter la problématique des déterminants du financement externe des économies des pays d'ASS. A la différence des travaux antérieurs, cette étude utilise des spécifications qui tiennent compte des données de panels dont l'usage présente principalement deux avantages (Sevestre, 2002;Wooldridge, 2002). D'une part, elles permettent de retracer la dynamique des comportements et leur éventuelle hétérogénéité. D'autre part, elles réduisent le risque de colinéarité entre les variables explicatives, puisque celles-ci sont exprimées en deux dimensions. Par ailleurs nous utilisons la méthode des moments généralisées en système (GMM) 6 II.
Revue de la Litterature qui offre l'avantage de de résoudre le problème de biais de simultanéité, de causalité inverse et des variables omises.
Sur le plan opérationnel, cette étude apparaît opportune pour les autorités, d'autant plus que les effets de la qualité des institutions sur les IDE se révèlent des éléments additionnels de gestion ayant des implications importantes sur la formulation des politiques économiques.
La suite de l'étude est organisée de la façon suivante. La Section 2 présente une revue de la littérature académique sur les relations entre institutions et IDE. La Section 3 présente la méthodologie et les variables utilisées pour conduire l'étude. Les résultats des estimations sont analyses dans la Section 4. L'étude se termine par une conclusion qui fait ressortir les principaux résultats et les recommandations de politiques économiques.
Cette section revisite la littérature théorique et empirique sur le lien entre les institutions l'attractivité des IDE. Dans une première sous-section, nous examinons l'analyse théorique. Dans une deuxième sous-section, nous abordons les contributions empiriques sur le lien entre les IDE et les institutions.
Des nombreux organismes de développement, tels que l'Organisation pour la Coopération et le Développement Economique (OCDE, 2002), le CNUCED (1999), la Banque mondiale (1999) considèrent les IDE comme l'un des outils les plus efficaces dans la lutte mondiale contre la pauvreté et donc encouragent activement les pays pauvres à adopter des politiques qui permettront d'améliorer leur attractivité des flux de capitaux étrangers. Le rôle des IDE dans la croissance économique a été largement abordé dans la littérature qui montre leurs effets positifs sur le développement (Büthe et Milner, 2008). Ces IDE engendrent également un transfert de technologies intangibles aux régions d'accueil et entrainent des effets de propagation des technologies et des connaissances nouvelles (Medvedev, 2012).
Malgré l'unanimité quant à leurs effets bénéfiques pour les pays d'accueil, il n'existe pas un cadre théorique unifié permettant de comprendre les principaux déterminants des investissements directs étrangers dans un pays. Sur les plans théorique et empirique, il est admis que les IDE sont un catalyseur du développement économique, notamment via leur contribution à la création de richesse. Ils participent notamment à la croissance de l'investissement prive dans le pays d'accueil (Borensztein, Gregorio et Lee, 1998; Bosworth et Collins, 1999). Ils favorisent par ailleurs le transfert de technologies, contribuent à la formation et l'amélioration du capital humain et concourent au développement des entreprises dans un environnement concurrentiel, notamment à travers l'augmentation de la productivité des facteurs de production. Ainsi, le développement des IDE entraine une intégration plus poussée des pays aux échanges internationaux, et devrait avoir pour effet de faciliter l'accès des pays en développement aux marches internationaux (Mucchielli, 2002).
En outre, les IDE sont la composante la plus stable de tous les flux de capitaux etrangers1, car, à la différence des autres flux de capitaux privés, ils sont principalement motivés par la perspective de profits à long terme. Cette stabilité contribue significativement à la prévention des crises financières, au regard de la forte volatilité des autres types de flux d'investissement. Ainsi, lors de la crise asiatique de 1997, les flux d'IDE restaient constants, alors que les investissements de portefeuille ont chuté de 17 milliards de dollars en 1996 à 5 milliards en 1998 7 b) Les contributions empiriques . Les IDE représentent de ce fait un facteur important de stabilité et permettent aux Etats de réduire leur dépendance vis-à-vis de l'endettement extérieur, en présentant une alternative de financement.
Les contributions empiriques pionnières sur l'attractivité des IDE remontent aux travaux de Robinson (1961) et de Behrman (1962) 8 Le risque politique est définit comme la probabilité que les décisions événements politiques affectent la vie économique d'une manière négative pour que les investisseurs étrangers perdent contrôle sur leurs investissements (Akoli et al, 2005). De manière plus large, le risque politique prend en considération les décisions politiques allant de l'interdiction ou la limitation de transfert de fonds, la limitation des transactions, la confiscation d'actifs étrangers, aux violences à fond politique comme le terrorisme, la guérilla ou les conflits armés. 9 Michalet (1985) définit la FMN comme étant « une entreprise (ou un groupe), le plus souvent de grande taille, qui, à partir d'une base nationale, a implanté à l'étranger plusieurs filiales dans plusieurs pays, avec une stratégie et une organisation conçues à l'échelle mondiale »
Nous présentons en premier lieu la justification et l'importance du choix de la méthodologie, par la suite nous présentons la spécification du modèle qui nous permettra d'analyser l'impact des facteurs institutionnels sur l'attractivité des IDE. En troisième lieu, nous décrivons la méthode d'estimation utilisée pour estimer les modèles spécifiés. En quatrième lieu, nous précisons les variables de l'étude et les sources des données.
Afin de tirer avantage des données de panel, trois spécifications permettant de rendre compte des disparités individuelles des comportements sont généralement utilisées: le modèle à erreurs composées, le modèle à effets fixes et le modèles à coefficients aléatoires. Le modèle à effets fixes et le modèle à effets aléatoires prennent en compte les hétérogénéités des données bien que les hypothèses sur les effets spécifiques diffèrent d'un modèle à l'autre. Précisément, le modèle à effets fixes considère que les effets spécifiques sont corrélés aux variables explicatives alors que dans le modèle à effets aléatoires, les effets spécifiques sont orthogonaux aux variables explicatives. De plus, le modèle à effets aléatoires suppose l'hétérogénéité de tous les coefficients et des effets individuels aléatoires (Mundalk, 1978), alors que le modèle à effets fixes autorise l'endogéneité des coefficients et des effets individuels (Baltagi et
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ï?" , log( ) it IDE ? , log( ) it Ins , ,0 1 , 1 2 , 3 , 4 , log( ) (1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 5, log( ) i t i t it PIB ? ? ? ? ? ? ? ? ' , ,1 1 , 1 2 , 2 ,, i t i t i t i t i t i t i t IDE IDE IDE Ins CV ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? , it IDE ,1 it IDE ? 1 0 1 1 ? ? .Arellano et Bond (1991), Arellano et Bover (1995) ont introduit l'estimateur GMM en différence (Méthode des Moments Généralisés en différence) comme un outil convenable pour faire face à l'endogéneité de la variable dépendante retardée. Par la suite, Blundell et Bond (1998) ont perfectionné l'estimateur GMM en différence en développant l'estimateur GMM en Système, (Méthode des Moments Généralisés en système) plus approprié lorsque l'endogéneité de la variable dépendante persiste. Arellano et Bond (1991) L'indice de liberté économique (Economic Freedom Index) d'Héritage Fondation qui mesure la liberté économique (un score élevé signifie plus de liberté). En effet, l'indice de liberté économique offre une description empirique du degré de liberté économique d'un pays selon une optique de responsabilité personnelle, de non-discrimination et de promotion de la concurrence.
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? j i x , ,1 () jjindicateur qui évalue la qualité des politiques et des institutions d'un pays, en termes de leur pertinence à garantir l'utilisation efficace des ressources limitées disponibles pour la promotion du développement durable et de la réduction de la pauvreté dans les pays africains. Les données proviennent de la base de données de la Banque Mondiale.
La stabilité politique et absence de violence (Political Stability and Absence of Violence/Terrorism) variable qui mesure la perception de la probabilité d'une déstabilisation ou d'un renversement de gouvernement par des moyens inconstitutionnels ou violents, y compris le terrorisme. Les données proviennent de la base World Governance Indicators.
La qualité de la régulation (Regulatory Quality), variable qui mesure la capacité des pouvoirs publics à élaborer et appliquer de bonnes politiques et réglementations favorables au développement du secteur privé. Les données proviennent de la base World Governance Indicators.
La règle de droit (Rule of law), est une variable qui mesure la confiance des agents à admettre les règles dans la société et en particulier la qualité de l'application des contrats, le droit de propriété, la transparence dans la police, au sein des tribunaux etc.
Les données proviennent de la base World Governance Indicators. ? De même, trois variables de contrôle sont utilisées. Gandjon (2017). Nous allons dans le cadre de cette étude, utilisé l'intensité commerciale composée 16 IV. L'analyse empirique procèdera de la façon suivante. Dans un premier temps, nous appliquons des tests de racine unitaire afin de voir si chacune de variables utilisée est stationnaire, nous présentons la statistique descriptive des variables et la matrice de corrélation. Dans un second temps, nous présentons les résultats des estimations avant de conclure et de formuler quelques recommandations de politique économique.
Dans cette sous-section, nous présentons d'abord l'étude de la stationnarité des variables, en suite les statistiques descriptives avant de passer à la matrice de corrélation. Cette présentation découle de nos variables d'analyse spécifiées ci-dessus. Cette variable se caractérise par la plus grande valeur moyenne et présente en moyenne la plus grande valeur maximale. Les investissements directs étrangers, entant que variable dépendante présente une valeur moyenne de l'ordre de (5,060) et une valeur maximale de l'ordre de (41,809). Cela veut dire concrètement que le volume moyen des IDE entrant en Afrique subsaharienne est de (5,060). Globalement, les variables institutionnelles présentent en moyenne de plus petites valeurs maximales par rapport aux autres variables. Ainsi, toutes les variables institutionnelles (exceptions faites de cipa et de liberté économique), présentent des valeurs moyennes (-0,595 ; -0,676 ; -0,761) et minimales (-2,686 ; -2,205 ; -2,841) négatives et des valeurs maximales (0,964 ; 0,248 ; 0,592) inferieures à l'unité.
Tableau 3: Matrice de corrélation entre les variables
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 1) Cipa 1 2) Liberté économique 0,667713) Produit par tete 0,2501 0,0374 1 4) IDE 0,0776 0,0478 0,0435 1 5) Ouverture commerciale -0,109 -0,225 -0,025 -0,099 1 6) Education 0,2232 0,0736 0,0088 0,0453 0,2184 1 7) Stabilité politique 0,516 0,251 0,049 0,147 -0,119 0,245 1 8) Qualité d régulation 0,823 0,852 0,002 0,164 -0,025 -0,123 0,485 1 9) Règle de droit 0,885 0,669 0,146 0,222 -0,010 -0,000 0,659 0,828 1
En effet, le tableau 3 montre qu'il existe une relation entre nos variables explicatives et la variable dépende. Les corrélations entre les investissements directs étrangers et Cipa d'une part, les investissements directs étrangers et la règle de droit d'autre part, sont respectivement de 0,0776 et 0,222. Les corrélations les plus importantes apparaissent entre d'une part, Cipa et la règle de droit (0,885), et d'autre part, la qualité de la régulation et la liberté économique (0,852). Toutefois, les corrélations entre les différentes variables analysées ne sont pas assez élevées pour causer de sérieux problèmes de muticolinéarité. Autrement dit, la muticolinéarité n'est pas un problème pour l'application de nos techniques d'analyses.
A base du logiciel Stata 17
nous avons estimé par la méthode des moments généralisés en système les modèles (2).
En appliquant la méthode GMM en différence première, le tableau 4 (annexe) montre que le nombre d'observation est de 297 pour chacune des estimations. Par conséquent, ce résultat ne reflète pas la réalité des 17 Il est à noter que Stata nous a permis d'installer le programme xtabond2 nécessaire à l'estimation des modèles dynamiques sur données de panel et disponible sur le site //fmwww.bc.edu/repec/ bocode/x/stabond2.ado. données utilisées, car le nombre des pays est de 33 et la dimension temporelle est de 10 ans.
Le tableau 5 (annexe) nous montre que la dimension individuelle est constituée de 33 pays et le nombre des observations de 330. Ce résultat reflète donc la réalité de nos données. Par conséquent, nous favorisons la méthode GMM en système comme méthode d'estimation.
La mise en exergue des effets des institutions sur l'attractivité des investissements directs étrangers en Afrique subsaharienne nous conduit à débuter nos estimations par des régressions qui intègrent les seules variables institutionnelles. Par ce procédé, nous ressortons la pertinence simple et la pertinence relative de chacun des indicateurs de la qualité des institutions (l'indicateur d'évaluation de la solidité des institutions et de la qualité des politiques des pays, les indicateurs de liberté économique, de stabilité politique, de la qualité de la régulation et de règle de droit) dans la politique d'attractivité des IDE. A la suite des estimations, nous incluons progressivement les variables de contrôle (croissance économique, capital humain et ouverture commerciale). Les résultats des estimations sont contenus dans le tableau 6 ci-dessous.
La validité d'un modèle en données de panel est conditionnelle à certains tests de diagnostic. Toutefois, le recours à l'une ou l'autre approche est iii. Analyse de la matrice de correlation Le tableau 3 fournit une description des corrélations entre les différentes variables d'analyse. La matrice de corrélation montre l'existence de corrélations entre les différentes variables utilisées. fonction de la nature des données. Pour cette raison, nous portons notre choix sur l'estimateur GMM système proposé par Arellano et Bover (1995), puis Blundell et Bond (1998) En effet, la première spécification (1) illustre le seul effet de l'indicateur de la solidité des institutions et de la qualité des politiques des pays. La spécification (2) illustre l'effet du seul indicateur de la liberté économique. La spécification(3) illustre l'effet de la stabilité politique sur les IDE. La spécification(4) illustre l'effet du seul indicateur de la qualité de la régulation et la spécification 5 met en évidence l'effet de la règle de droit sur les IDE. Les autres spécifications (6, 7, 8 et 9) prennent respectivement en compte, outre les variables institutionnelles, la croissance économique (modèle 6), l'ouverture commerciale (modèle7) et l'éducation (modèle 8). La spécification (9)
| aux pays d'ASS, engagés dans un chantier de réformes | |||||
| depuis le début des années quatre-vingt. | |||||
| La problématique institutionnelle possède une | |||||
| pertinence indéniable dans la mesure où le paradigme | |||||
| du développement dominant jusqu'au début des | |||||
| années 1990 n'arrive pas à expliquer l'échec des | |||||
| politiques de développement tirées de son corpus | |||||
| théorique. En explorant cette nouvelle voie de | |||||
| recherche, | il | devient | possible | d'expliquer | |
| presqu'intégralement les échecs des pays en | |||||
| développement. Un environnement institutionnel | |||||
| adéquat contribuerait à attirer les IDE. Au contraire, un | |||||
| système institutionnel déficient introduit des distorsions | |||||
| dans le fonctionnement des marches et pénalise les | |||||
| Ce qui nous conduit à formuler la principale question de recherche comme suit: Quels sont les effets des facteurs institutionnels sur l'attractivité des IDE en Afrique subsaharienne? Les questions subsidiaires qui se dégagent de cette question principale sont les suivantes: ? L'état des institutions des pays d'ASS constitue-t-il un obstacle à l'essor de l'attractivité des IDE? ? Quels sont les aspects des institutions qui semblent les plus importants pour attirer les investisseurs étrangers? | investissements étrangers. L'hypothèse de base qui se dégage de ce raisonnement est que les IDE sont attirés lorsque le système économique est ancré dans une structure légale et institutionnelle saine, crédible et adéquate. S'appuyant sur cette hypothèse, la présente étude analyse le lien entre la qualité des institutions et l'attractivité des IDE en ASS. Selon la théorie néoclassique, en présence d'une libre concurrence sur le marché des capitaux et du fait des rendements décroissants du capital, les capitaux devraient quitter les pays les plus dotés en capitaux (les pays développés) pour les pays les moins dotés (les pays en développement) dans le but | ||||
| Par conséquent, cette étude se donne pour | d'égaliser les rendements marginaux du capital. Dans la | ||||
| objectif principal d'évaluer empiriquement les effets des | réalité, cette prédiction théorique n'est pas observée (le | ||||
| facteurs institutionnels sur l'attractivité des IDE en ASS. | paradoxe de Lucas). En effet, de la littérature traitant de | ||||
| Plus spécifiquement, il s'agit: | l'attractivité d'IDE ressortent trois remarques. D'abord, la | ||||
| 5 marqué l'évolution des IDE peuvent être délimités à quatre périodes : la stagnation des flux d'IDE (1870-1945), le scepticisme vis à vis des IDE couplé à l'émergence des institutions internationales (1950-1960), la libéralisation des IDE avec l'entame par le FMI de la mise en oeuvre des Programmes d'Ajustement Structurel (PAS). Et des conditionnalités (1980-2000) et la concurrence accrue des IDE (2000 à nos jours) Conférence des Nations Unies sur le Commerce et le Développement (CNUCED, 2013). et l'attractivité des IDE, mais peu d'entre eux se sont intéressés exclusivement ? d'une part, de montrer que l'attractivité des IDE est contraint par les variables institutionnelles; ? et d'autre part, de montrer que certaines institutions sont plus importantes que d'autres dans l'attractivité des IDE. Cette problématique revêt un intérêt à trois niveaux : Sur le plan théorique, la problématique institutionnelle et de IDE a suscité beaucoup d'intérêt dans la littérature économique. Cependant, très peu d'études ont pris en compte les institutions dans l'explication de l'attractivité des IDE, surtout pour les pays de l'Afrique. A notre connaissance, cette problématique n'a fait l'objet d'aucune recherche antérieure pour les pays d'ASS. Les variables institutionnelles ont été en grande partie ignorées dans l'explication des résultats macroéconomiques de ces pays. Cette étude contribue à la littérature traitant des déterminants du financement externe des économies. En effet, il convient de voir dans quelle mesure l'environnement institutionnel des pays d'ASS influence l'attractivité des IDE. | plus part des travaux se sont focalisés davantage sur l'influence des variables industriels (coûts de transport, coûts d'implantation, coûts salariaux, avantages technologiques, agglomérations d'activités?), commerciaux (taille du marché, proximité de la demande, barrières à l'échange) et les politiques d'attractivité tels que la politique fiscale ou commerciale, les dispositions législatives en matière de rapatriement des capitaux ou de mouvement de capitaux, les risque pays, l'appartenance à une zone d'intégration. Ils se sont peu intéressés à une dimension institutionnelle. Ensuite, certains auteurs comme Rodrik (2005), souligne que les institutions économiques sont la principale source de prospérité économique entre les pays. Entre autres choses, les institutions économiques ont une influence décisive sur les investissements en capital physique et humain. La création et l'exécution de ces institutions économiques sont façonnées par la mise en place des institutions politiques. . Aussi, pour que les pays d'Afrique subsaharienne tirent profit de l'ouverture commerciale les gouvernements doivent d'abord renforcer leurs institutions (Doan et al. 2019; | ||||
| ailleurs, comme chez Duesenberry 10 (1949) et chez GMM: l'estimateur en différence première et l'estimateur Brown (1952) 11 , l'explication de la situation d'une GMM en système. | |
| Selon Kpador (2007), il existe deux variantes d'estimateurs | économie est plus importante lorsqu'on tient compte b) Specification des modèles des évènements antérieurs. Dans le cadre de cette étude, s'inspirant des Depuis le début des années soixante-dix, les écrits sur les modèles économétriques, nous adoptons modèles combinant des données en coupe instantanée le modèle dynamique conformément aux études et chronologique, appelés «modèles de panel», sont devenus très rependus et ont engendré un renouveau dans l'analyse économique. Les données de panel récentes de Jamilah et al. (2018), Ekodo et Ngomsi (2017). Nous avons l'équation (1) suivante: |
| offrent plusieurs avantages quant à leurs utilisations: Premièrement, la prise en compte de (1) | |
| Deuxièmement, l'augmentation de la taille de l'échantillon. En effet, un autre avantage des données de panel concerne le nombre de données. En effet, l'utilisation d'un grand nombre de données augmente le nombre de degré de liberté et réduit la colinéarité entre les variables explicatives; ce qui permet ainsi une amélioration des estimations et des tests économétriques. Selon Baltagi (2005), les données de panel acceptent des constructions compliquées pour leurs modèles et pour leurs tests par rapport aux coupes instantanées l'hétérogénéité inobservée. En effet, les données de panel (ou données longitudinales) sont représentatives d'une double dimension qui est l'une de ses caractéristiques fondamentales. Cette double dimension, généralement individuelle et temporelle permet d'étudier simultanément la dynamique et l'hétérogénéité des comportements des agents (Araujo (par exemple, l'efficacité technique des modèles est mieux enseignée par les données de panel). En bref donc, l'échantillon de données de panel aux chercheurs d'étudier les différences dans les comportements entre individus. commerciale log((2) Dans cette spécification, est le du taux de croissance des IDE qui dépend du logarithme de sa valeur passée log(IDE i,t?1 ) qui permet de vérifier l'hypothèse de la théorie de la convergence du modèle. Les IDE dépendent non seulement de la qualité des institutions mais aussi de l'ouverture On peut simplifier (2) de la façon suivante : (3) Où et représentent respectivement le logarithme des IDE et le logarithme des IDE retardé d'une période; CV i,t est le vecteur des variables explicatives; Ins i,t est la variable représentant les facteurs institutionnels; ? i et ? t désignent respectivement les effets spécifiques individuels et temporels non observés; ? i,t est le terme d'erreur; i et t représentent respectivement les pays et les périodes; ? 1 et ? 2 sont des paramètres à estimer; ? 2 est la transposé d'un vecteur de paramètre à estimer. Avec i=1,,,.N et t=1,,,.T L'hypothèse de convergence entre les économies étudiées suggère que le coefficient (? 1 ) de log(IDE i,t?1 ) soit négatif et significatif dans le modèle et al, 2004). Pour une plus grande robustesse de nos par rapport à une coupe transversale est qu'il permet augmentée, c'est à dire . | |
| résultats, nous nous distinguons des travaux que nous | |
| Facteurs Institutionnels Et Attractivité Des Investissements Directs Étrangers En Afrique Subsaharienne: | |||||||||||||||||||||||
| Une Approche En Panel Dynamique | |||||||||||||||||||||||
| log( | , i t IDE | ) | 0 | 1 | log( | , 1 i t IDE | ) | 2 | log( | , i t Ins | ) | 3 | log( | , i t Educ | ) | 4 | , i t Ouv log( | ) | 5 | log( | , i t PIB | ) | , i t |
| Year 2020 | |||||||||||||||||||||||
| 44 | |||||||||||||||||||||||
| Volume XX Issue VII Version I | |||||||||||||||||||||||
| E ) | |||||||||||||||||||||||
| ( | |||||||||||||||||||||||
| Global Journal of Human Social Science - | comme variable explicative, des variables | ||||||||||||||||||||||
| explicatives d'intérêt et des autres variables explicatives | |||||||||||||||||||||||
| susceptibles d'être endogènes à condition d'utiliser un | |||||||||||||||||||||||
| nombre adéquat de variables retardées comme | |||||||||||||||||||||||
| instruments. | |||||||||||||||||||||||
| © 2020 Global Journals | |||||||||||||||||||||||
| Facteurs Institutionnels Et Attractivité Des Investissements Directs Étrangers En Afrique Subsaharienne: | ||||||||||
| Une Approche En Panel Dynamique | ||||||||||
| Cependant, lToutefois, la quasi-stationnarité des variables et | ||||||||||
| l'absence d'auto corrélation des résidus garantissent | ||||||||||
| , Arellano et Bover (1995), | l'obtention de ces estimateurs. | |||||||||
| Blundell et Bond (1998), à la suite de Holtz-Eakin et al. | Etant donné que les mesures des institutions | |||||||||
| (1988) sont les premiers auteurs à apporter plus | sont à la fois objectives et subjectives, nous ne pouvons | |||||||||
| d'éclaircissements sur cette technique économétrique. L'avantage de la modélisation GMM en système repose sur le fait qu'elle permet de corriger l'endogéneité des variables explicatives d'intérêt et des autres variables | pas exclure les risques d'erreurs de mesure des différents indices institutionnels. Ainsi, les caractéristiques désirables de la Méthode GMM en Système permettent de faire face aux problèmes de | Year 2020 | ||||||||
| explicatives à condition d'utiliser un nombre adéquat des variables retardées comme instruments. | muticolinéarité, d'endogéneité et de biais de variables omises. | 45 | ||||||||
| log | , i t IDE | log | , 1 i t IDE | (1 | 1 | )(log | , 1 i t IDE | log | est asymptotiquement efficiente et robuste pour la prise en compte de l'hétéroscedasticité 15 . Afin d'avoir des estimateurs efficaces, le rapport du nombre d'individus (N) au nombre d'instruments (i) (r=N/i) doit être supérieur à l'unité (Roodman, 2009). Pour cela, nous prenons comme instruments des variables retardées j , 2 , , 1 1 , , 1 ) ( ) ( ) ( ) jj i t j i t i t t t i t i t IDE x x | Volume XX Issue VII Version I |
| d'ordre 1 et 2. | E ) | |||||||||
| ( | ||||||||||
| ? Efficacité de la méthode des moments généralisés en système Blundell et Bond (1998) propose alors un estimateur plus efficient, l'estimateur GMM en système. Cet estimateur est obtenu: (i) en combinant l'équation mettant en relatio log compléments des instruments en différences premières). comme instruments (proposition d'Arellano et Bover (1995); et et leur différence premières précédemment; et (ii) en utilisant l'équation en niveau en différence première avec les instruments présentés | même développés et les pays en développement dans un échantillon. Pourtant les contextes existantes regroupent généralement les pays résultats empiriques ne s'y accordent, les études d) Choix des variables et sources des données L'échantillon d'analyse se compose uniquement des pays en développement, notamment des pays d'ASS, soit un total de trente-trois (33) pays ( Angola, Benin, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Cap Vert, Centrafrique, Congo, Cote d'Ivoire, Gambie, Ghana, Guinée, Guinée Bissau, Mali, Mauritanie, Niger, Nigeria, Rwanda, Sénégal, Sierra Leone, Tchad, Togo, Djibouti, Ethiopie, Kenya, Lesotho, Madagascar, Ouganda, Tanzanie, Malawi, Mozambique, Zambie, Zimbabwe). L'horizon temporel retenu dans le cadre de cette étude couvre la période2007-2017 et est conditionné par la disponibilité des données sur les pays. Le choix de l'échantillon comme champ d'étude se justifie à priori par la disponibilité des données et le manque d'études spécifiques. Mis à part le fait que les | Global Journal of Human Social Science - | ||||||||
| L'usage de ce double ensemble d'instruments améliore | ||||||||||
| sensiblement la qualité des estimations. | ||||||||||
| Nous utiliserons cette méthode pour l'estimation | ||||||||||
| du modèle (2). L'approche GMM en deux étapes | ||||||||||
| © 2020 Global Journals | ||||||||||
| La croissance économique (PIB/tête) désigne |
| l'indicateur de richesse qui est le PIB/tête en parité des |
| pouvoirs d'achat. Cette variable est utilisée par |
| Acemoglu et al. (2009). Les données proviennent de la |
| base World Development Indicators. |
| Le commerce (Ouv) variable qui mesure |
| l'ouverture commerciale exprimée comme une part du |
| Produit Intérieur Brut. Cette variable a été utilisée par |
| Siddiqui et Masood (2013), |
| Facteurs Institutionnels Et Attractivité Des Investissements Directs Étrangers En Afrique Subsaharienne: | ||||||||
| Une Approche En Panel Dynamique | ||||||||
| i. Etude de la stationnarité des variables La moyenne de l'indicateur d'ouverture | ||||||||
| Tableau 1: Stationnarité en panel des variables d'étude commerciale des pays d'ASS est de l'ordre de (72,279). | ||||||||
| Nombre | Nombre | Statistiqu | Statistiqu | Nombr | ||||
| Variables | de | de | e t non | e t | e de | p-value | ||
| panels | périodes | ajustée | ajustée | retard | ||||
| IDE | 33 | 10 | -24,0216 | -20,9003 | 0 | 0,0000 | ||
| Commerce | 33 | 10 | -11,7129 | -12,9003 | 1 | 0,0000 | ||
| Croissance économique | 33 | 10 | -6,9616 | -6,6334 | 1 | 0,0000 | ||
| Education | 33 | 10 | -19,4021 | -20,1602 | 1 | 0,0000 | ||
| Liberté économique La règle de droit La qualité de la régulation de violence La stabilité politique et absence | 33 33 33 33 | 10 10 10 10 | -1,5 e +02 -20,9360 -2,0 e +02 -23,1524 | -1,6 e +02 -20,8834 -2,0 e +02 -6,58974 | 1 1 0 0 | 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 | Year 2020 | |
| institutions et de la qualité des L'indicateur de solidité des | 33 | 10 | -6,2581 | -21,2546 | 0 | 0,0000 | 47 | |
| politiques des pays (EPIP). | Source: auteurs. ii. Analyse des statistiques descriptives. variables d'analyse sont contenues dans le tableau 2 ci-Les statistiques descriptives des principales | ( E ) Volume XX Issue VII Version I | ||||||
| Variables Cipa Liberté éco IDE PIB par tête Education | dessous et laissent apercevoir le même nombre d'observations (330) pour l'ensemble des variables. Le tableau suivant donne la statistique descriptive de nos variables : Ecart-type Minimum Maximum 0,477 1,6 4,1 6,619 21,4 66,4 6,557 -5,977 41,809 4,487 -38,231 18,487 16,280 9,010 94,245 Tableau 2: Statistiques descriptives des variables Observations Moyennes 330 3,028 330 53,335 330 5,060 330 2,439 330 35,207 | -Global Journal of Human Social Science | ||||||
| Ouverture com. | 330 | 72,279 | 29,727 | 30,849 | 176,551 | |||
| Stabilité polit | 330 | -0,595 | 0,749 | -2,687 | 0,964 | |||
| Qualité de reg | 330 | -0,676 | O, 434 | -2,205 | 0,248 | |||
| Règle de droit | 330 | -0,761 | 0,501 | -1,841 | 0,592 | |||
| Source: auteurs. | ||||||||
| © 2020 Global Journals | ||||||||
| Tableau 6: Récapitulatif des résultats des estimations des effets des institutions sur les investissements directs | |||||||||
| étrangers | |||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | |
| IDE t-1 | 1.061*** | 1.187*** 1.29*** 1.134*** 1,681*** | 0,7** 0.501** | 0.691*** 0.683*** | |||||
| (0.1373) | (0.5104) | (0.1031) (0.0681) (0,2821) | (0,106 (0.218) | (0.197) | (0.187) | ||||
| Cipa | 24,658* | 0.174 | 0.336* | 0.016 | 0.0009 | ||||
| (14,518) | (1.083) | (0.713) | (0.136) | (0.000) | |||||
| Liberté économique | O.265* | -0.013 | 0,001 | -0.002 | 0.0007 | ||||
| (0.262) | (0,131) -0.145 | (0.018) | (0.006) | (0.0004) | |||||
| Stabilité politique | 5.683** | (0.35) | -0.196* | 0,041 | -0.0001 | ||||
| (2.514) | (0.114) | (0,062) | (0,002) | ||||||
| Qualité de la régulation | -1.006* | 0,013 | 0,062 | -0,009 (0,113) | -0,0005 (0,011) | ||||
| (5.747) | (2,915) (0.540) | ||||||||
| Règle de droit | -1,906 (6,972) | 0,071 | -0,107 (0,620) | -0,056 (0,230) | -0,0001 (0,0011) | ||||
| (0,729) | 0,21 | ||||||||
| Croissance | 0,102 | (0,5005) | |||||||
| économique | |||||||||
| (10,52) | 0,031* | ||||||||
| Ouverture | -1,052 | (0,148) | |||||||
| commerciale | |||||||||
| (3,235) | |||||||||
| Education | 0,072 | -0,034* | |||||||
| (0.868) | (0,084) | ||||||||
| Constante | -74,81** | -14,938*** 2,861*** 0,758*** -0,67** 1,615** | -11,363 | 0,924 | 0,825 | ||||
| (43,801) | (13,918) | (1,882) | (3,702) | (5,519) (2,653) | (5,898) | (10,215) (4,571) | |||
| Observations | 330 | 330 | 330 | 330 | 330 | 330 | 330 | 330 | 330 |
| Nombre de pays | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 | 33 |
| Test de Hansen | 0.778 | 0.279 | 0.772 | 0.553 | 0.326 | 0,937 | 0.602 | 0,976 | 0,999 |
| AR(2) | 0.501 | 0.412 | 0.539 | 0.415 | 0.349 | 0,386 | 0.131 | 0.383 | 0.438 |
| Nombre d'instruments | 37 | 34 | 34 | 36 | 48 | 47 | 52 | 46 | 58 |
| i. Interprétation des résultats | |||||||||
| Le tableau 6 met en exergue les effets de la | |||||||||
| qualité des institutions sur l'entrée des IDE en ASS | |||||||||
| durant la période 2007-2017. Les résultats des modèles | |||||||||
| (spécifications 1 à 9) sont obtenus par la Méthode des | |||||||||
| Moments Généralisés en panel dynamique. | |||||||||
| Facteurs Institutionnels Et Attractivité Des Investissements Directs Étrangers En Afrique Subsaharienne: | ||||||||||
| Une Approche En Panel Dynamique | ||||||||||
| (0.325) Tableau 7: Evolution des IDE dans le mode (0.324) | (0.314) | |||||||||
| Constant Economie en développement | 27.91* (14.29) 1985-2000 2001-2002 2003-2007 2008 2009-2011 2012 -16.00 -9.524 2.641 26.55* (30.26) (31.07) (28.95) (14.38) 26,35 26,91 32,56 36,8 44,45 52,03 | Moyennes 36,517 | ||||||||
| Observations Economies en transition | 297 0,67 | 297 1,47 | 297 3,95 | 6,69 | 297 | 5,71 | 297 6,47 | 4,160 | ||
| Number of i Economies développées | 33 72,99 | 33 71,62 | 33 63,49 | 56,51 | 33 | 49,84 | 33 41,51 | 59,327 | ||
| Year 2020 | Les indicateurs de la liberté économique, de la qualité de la régulation et de la règle de droit présentent Afrique 2 2,36 Afrique Sub-Saharienne 1,21 1,73 Tableau 5: Résultats des estimations en appliquant la méthode GMM en système 2,71 3,24 3,44 3,7 Source: auteurs. 1,56 1,97 2,4 2,85 1985-2000 2001-2002 2003-2007 2008 2009-2011 2012 Moyennes 2,908 1,953 globalement des signes négatifs pour toutes les (1) (2) (3) (4) (5) Afrique Sub-Saharienne 1,21 1,73 1,56 1,97 2,4 2,85 1,953 spécifications. En effet, selon Héritage Fondation, dans VARIABLES GMMSYS1 GMMSYS2 GMMSYS3 GMMSYS4 GMMSYS5 Afrique orientale 0,17 0,23 0,28 0,34 0,52 0,98 0,420 un pays économiquement libre, il n'y aurait pas de contraintes sur les flux des capitaux. Les particuliers et les entreprises seraient autorisés à investir leurs ressources à l'intérieur comme à l'extérieur du pays, sans aucune restriction. Ces signes négatifs observés ne signifient pas nécessairement que celles-ci L.ide 0.507*** 0.516*** 0.529*** 0.528*** Afrique centrale 0,24 0,53 0,42 0,36 0,47 0,22 0,373 0.531*** (0.0577) (0.0592) (0.0602) (0.0599) (0.0597) Cipa 1.045 24.60 21.78 22.12 -0.0891 (2.606) (15.56) (17.42) (16.52) (2.733) cipa2 -4.089 -3.716 -3.763 Afrique orientale 0,14 0,61 0,31 0,58 0,37 0,41 0,403 Afrique occidentale 0,65 0,36 0,54 0,69 1,04 1,24 0,753 Source: CNUCED (2013) | |||||||||
| 52 Volume XX Issue VII Version I ( E ) -Global Journal of Human Social Science | influencent investissements directs étrangers. La spécification (3) montre l'impact de la négativement l'attractivité des (2.662) Libeco 0.0188 0.222 stabilité politique sur les IDE. Lorsque cet indicateur est pris individuellement, il exerce un effet positif et significatif à 5% sur les investissements directs étrangers. Toutefois, lorsqu'il est associé aux autres indicateurs de la qualité des institutions et aux variables de contrôle prises une à une, on constate un signe négatif pour toutes les spécifications. Ce résultat montre globalement que la situation sociopolitique des pays d'ASS durant la période d'étude a eu un impact négatif sur l'entrée des IDE dans la région. Ceci corrobore l'hypothèse théorique de Lucas (1993) qui pense que l'instabilité politique est une préoccupation des investisseurs étrangers dans les pays en développement. Cette instabilité se manifeste souvent par la confiscation des biens, la dislocation des structures de production, le changement dans la gestion macroéconomique et surtout l'environnement Regquality -3.643 -3.177 (3.489) (3.534) Ruleoflaw 9.427*** 8.207** (3.245) (3.353) Pibphstab réglementaire. Cette variable joue, non seulement un rôle important (2.922) (2.780) 0.216 0.0742 0.0921 -2.828 -2.894 -3.041 (3.551) (3.544) (3.512) 7.030** 7.388** 8.320** (3.478) (3.429) (3.358) -0.234 -0.235 -0.274* Source: auteurs. dans la séduction des investisseurs étrangers, mais aussi dans la stabilité sociopolitique d'un pays. ii. Conclusion et recommandations Quels sont les effets des facteurs institutionnels sur l'attractivité des IDE en ASS? La réponse à cette question a constitué l'objet de ce papier. Pour répondre à cette interrogation, cinq (05) indicateurs de la qualité des institutions sont utilisés. C'est ainsi qu'on a l'indicateur de liberté économique de l'héritage fondation et 04 autres indicateurs de la Banque Tableau 4: Estimations par la méthode GMM en différence première (1) (2) (3) (4) (5) VARIABLES GMMDIFF1 GMMDIFF2 GMMDIFF3 GMMDIFF4 GMMDIFF5 L.ide 0.279*** 0.300*** 0.322*** 0.318*** 0.308*** (0.0691) (0.0721) (0.0739) (0.0737) (0.0727) Cipa -2.600 12.56 9.125 12.50 -3.493 (2.625) (15.91) (17.83) (17.35) (2.755) cipa2 -2.639 -2.173 -2.677 (2.712) (2.976) (2.915) (0.183) (0.687) (0.839) (0.191) (0.190) libeco2 -0.00183 -0.00132 (0.00688) (0.00816) Pibh -0.0193 -0.0974 0.0917 0.0925 -0.00427 (0.0693) (0.0825) (0.189) (0.181) (0.174) pibh2 -0.00451 -0.00544 -0.00541 (0.00336) (0.00502) (0.00494) Ouv 0.0363 0.00558 0.0275 0.0423 0.0432 (0.0287) (0.104) (0.105) (0.0288) (0.0289) ouv2 0.000169 7.97e-05 (0.000546) (0.000552) Educ -0.243*** -0.226*** -0.235*** -0.232*** -0.254*** (0.0724) (0.0811) (0.0814) (0.0743) (0.0726) Stabpolitiq 0.430 0.331 1.094 1.079 1.388 mondiale (les indicateurs dAnnexes Libeco -0.0824 0.553 0.589 -0.0472 -0.0279 (0.180) (0.653) (0.803) (0.188) (0.186) libeco2 -0.00645 -0.00633 (0.00663) (0.00791) Pibh -0.00915 -0.0746 0.0811 0.118 0.0275 (0.0656) (0.0804) (0.178) (0.170) (0.164) pibh2 -0.00417 -0.00551 -0.00593 (0.00320) (0.00476) (0.00469) Ouv 0.0430 0.0817 0.0963 0.0585* 0.0528* (0.0299) (0.107) (0.108) (0.0307) (0.0305) ouv2 -0.000157 -0.000189 (0.000550) (0.000556) Educ -0.259** -0.236** -0.234** -0.239** -0.256** (0.102) (0.106) (0.106) (0.105) (0.102) Stabpolitiq -0.963 -0.807 -0.0531 -0.0132 -0.0677 (1.304) (1.327) (1.406) (1.399) (1.396) (1.302) (1.356) (1.427) (1.404) (1.385) Regquality -5.908* -5.127 -4.766 -4.740 -5.207 (3.472) (3.537) (3.546) (3.503) (3.491) Ruleoflaw 7.957** 7.726** 6.442* 6.465* 6.908** (3.327) (3.388) (3.489) (3.453) (3.430) Pibphstab -0.264* -0.269* -0.311** (0.159) (0.157) (0.151) Pibphregq -0.332 -0.326 -0.402 (0.288) (0.267) (0.256) Pibphrulelaw 0.645* 0.648* 0.593* (0.345) (0.342) (0.336) Constant 8.184 -33.06 -27.02 -24.50 7.546 (14.54) (28.90) (29.53) (27.58) (14.63) Observations 330 330 330 330 330 Number of i 33 33 33 33 33 Source: Auteur, à partir de données du WDI Graphique 1: | 51 Volume XX Issue VII Version I ( E ) | ||||||||
| (0.148) | (0.148) | (0.142) | ||||||||
| Pibphregq | -0.356 | -0.289 | -0.326 | |||||||
| (0.272) | (0.254) | (0.240) | ||||||||
| Pibphrulelaw | 0.618* | 0.608* | 0.524* | |||||||
| © 2020 Global Journals | ||||||||||
«Trade Openness and Economic Growth: A Panel Causality Test. International Journal of Business and Social Science 2013. 4 p. .
« Fixed effects, random effects or Hausman-Taylor? A pretest estimator. Economics Letters 2003. 2003. 79 p. .
«Strategies of multinationals and competition for foreing direct investment. FIAS 1997.
Modelling security market events in continuous time: Intensity based, multivariate point process models. Economics Discussion Paper 2002. 2002-W22.
«On Testing Over identifying Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Economics Letters 2002. 77 p. .
«The effect of institutions on economic growth: Aglobal analysis based on GMM dynamic panel estimation. Structural Change and Economic Dynamics 2013. 24 p. .
« Beyond trade: The impact of Preferential Trade Agreements on FDI inflows. World Development 2012. 40 p. .
Handbook of Economic Growth. Growth Strategies, P Aghion, S Durlauf (ed.) (Amsterdam
«How to do xtabond2: An introduction to difference and system GMM in Stata. The Stata Journal 2009. 9 p. .
«On the determinants of foreign direct investment to Developing countries: Is Africa Different?. World Development 2002. 30 p. .
«How does foreign direct investment affect economic growth. Journal of International Economics 1998. 45 p. .
« Capital Account Openness, Political Institutions and FDI in the MENA Region: An Empirical Investigation. » Economics Discussion Papers 2015. 2015-10. Kiel Institute for the World Economy
«A Comparative Study of Unit Root Tests with Panel Data and a New Simple Test. Oxford Bulletin of Economics and Statistics 1999. 61 p. .
Trade, Institutional Quality and Income: Empirical Evidence for Sub-Saharan Africa. doi:10.3390/ economies7020048. Economies 2019. 7 (2) p. 48.
Openness and Economic Growth in Developing and OECD Countries. International Journal of Economics and Management 2018. 12 p. .
Foreign associates and their finnacing. US Private and Government Investment Adroad, R (ed.) (Eugene, OR
« Institutional quality and economic growth: Maintenance of the rule of law or democratic institutions, or both?. Economic Modelling 2006. 2006. 23 p. .
« Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels. Journal of Econometrics 1995. 115 p. .
« The Role of Spatial Dynamics in the Determination of Foreign Direct Investment Inflows to Africa. African Develoment Review 2014. 10 p. .
«Explaining Africa Economic Performance». Journal of Economic Literature 1999. 37 p. .
« Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics 1998. 87 p. .
«Openness can be Good for Growth: the role of policy complementarities. The World Bank Policy Research Working Paper 3763, 2005.
« Ouverture Commerciale Et Croissance Economique En Zone CEMAC. Journal of Economics and Development Studies 2017. 5 p. .
« Risque D'instabilité Socio-Politique Et Attractivité des Investissement Directs Etrangers (IDE) Au Cameroun ». Global Journal of HUMAN-SOCIAL SCIENCE: E Economics 2016. 1 Version 1.0. 16.
« Why doesn't capital flow from rich to poor countries?. American Economic Review 1993. 80 p. .
«Does Africa Grow Differently?. Journal of DevelopmentEconomics 2001. 65 p. .
« The politics of Foreign Direct Investment into developing countries: Increasing FDI through international trade agreements?. American Journal of Political Science 2008. 52 p. .
« Africa's Growth Tragedy: Policies and Ethnic Divisions. The Quarterly Journal of Economics 1997. 112 p. .
«National policies and economic growth. Handbook of Economic Growth, P Aghion, S N Et Durlauf (ed.) (Amsterdam
«On the pooling of time series and cross-section data. Econometrica 1978. 46 p. .
« The Determinants of Foreign Direct Investments In Transforming Economics: Empirical Evidence From Hungary and China. WeltwirtschaftlichesArchiv 1995. 1995. 131 p. 359.
«Consommation d'énergie électrique et croissance économique en Afrique centrale. African Development Review 31 p. .