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We first empirically analyse the simultaneous effet of both horizontal and vertical dimensions of export diversification on economic growth in the per iode 1995-2017. Then we secondly evaluate the specific contribution of the vertical dimension of the process on economic growth. From the empir ical analysis, we show that if both dimensions of export diversification are positively related with growth, only the vertical dimension affect significantly economic growth. However, the impact of manufactured products export ratio in total of merchandise export for the countries which manufactured export exceeds 50% is more important than the others. Furthermore, the hypothesis of nonlinearity of the relationship between the two variables is not verified. \end{abstract} \keywords{export diversification ; economic growth ; dimensions of diversifcation ; horizontal dimension ; gmm ; sub-saharan africa.} \begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark} \end{textblock*} \begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}} \end{textblock*} \let\tabcellsep& \section[{Introduction}]{Introduction}\par a littérature récente (essentiellement empirique) a réinstallé la problématique de la transformation structurelle au centre des discussions sur les politiques de développement {\ref (Berthélemy, 2005)}. Ce regain d'intérêt peut s'expliquer notamment par le constat selon lequel les structures productives et d'exportation des pays peuvent influencer leur trajectoire de croissance et du développement. En outre, le développement des inégalités dans les échanges entre les pays riches et les pays à faible revenu a poussé des nombreux chercheurs à questionner leurs structures productives et d'exportation. Les différences dans la capacité des pays à se diversi fier vers des produits sophistiqués et complexes peuvent expliquer pourquoi certains croissent plus rapidement que d'autres {\ref (Hausmann et al. 2007 ;} {\ref Hidalgo et Hausmann, 2009 ;}\hyperref[b6]{Rodrik, 2005)}. Les travaux récents mettant en évidence l'importance de la transformation des structurelles d'exportation sur la performance économique adoptent soit l'approche en termes de sophistication {\ref (Hausmann et al. 2007)}, soit en termes de complexité des produits {\ref (Hidalgo et Hausmann, 2009)}. Toutefois, dans ce travail seule l'approche en termes de sophistication est explorée.\par Cependant, si de nombreuse études récentes mettent en évidence le rôle de la diversification des exportations dans la promotion de la croi ssance {\ref (Al-Marhubi, 2000;} {\ref Agosin, 2007 ;} {\ref Hesse, 2008)}, rares sont ceux qui analysent l'apport spécifique de chaque dimension de la diversification dans cette dynamique 1 la diversification (l'importance de la composition) des exportations est indispensable dans l'analyse de la relation entre la diversification des exportations et la croissance économique {\ref (Hausmann et al. 2007)}. Elle l'est d'autant plus pour les pays en dével oppement (PED), notamment les pays africains, dont la part des exportations primaires dans les exportations globales est importante. La littérature montre en outre que si les deux dimensions de la diversification des exportations affectent positivement la croissance économique, celles-ci n'ont pas le même effet sur la dynamique de croissance \hyperref[b9]{(Shakurova, 2010;} {\ref Herzer et Nowak-Lehman, 2006 ;} {\ref Kenji et Mengistu, 2009 ;}\hyperref[b14]{Yokoyama et Alemu, 2009)}. La diversification verticale requiert une technologie et un savoir-faire plus sophistiqués et par conséquent , génère des externalités plus importantes.\par Dans le contexte africain, malgré quelques tentatives visant à analyser l'effet de la diversification horizontale des exportations en termes de dilution des risques des choc s externes défavorables sur la croissance {\ref (Hodey et al. 2015 ;}\hyperref[b2]{Mudenda et al. 2014 ;} {\ref Lugeiyamu, 2016)}, très peu de travaux se sont intéressés à la dimension verticale du phénomène {\ref (Kenji et Mengistu, 2009)}. En effet , en dépit d'une performance remarquable de l'Afrique au cours des deux dernières décennies due aux cours favorables des matières premières, les épisodes de croi ssance ont été plus brefs que dans d'autres régions du monde et les progrès enregistrés n'ont pas été propulsés par l'expansion du secteur manufacturier {\ref (FMI, 2017)}. Dans ce contexte d'instabilité fréquente, la présente étude vise à savoir si le lien entre la diversification des exportations et la croi ssance des éc onomies africaines reste solide lorsque l'on prend en compte la seule dimension verticale du processus. En particulier, cette étude cherche à savoir si la composition des exportations explique mieux la croissance économique que la seule considération en termes de volume des produits exportés. Ainsi, cet article cherche à étudier le lien entre la diversification verticale (ou sophistication) des exportations et la croissance économique en Afrique. L'intérêt de cette étude tient au fait que la question de la séparation de l'effet de chacune des dimensions de la diversification des exportations sur la croissance économique est intéressante et plus particulièrement pour les économies africaines caractérisées par une faible transformation structurelle et une concentration accrue de leurs exp ortations sur des produits primaires.\par Le reste du travail est organisé de la manière suivante. La section 2 présente la base théorique et empirique de la relation entre la diversification verticale (ou sophistication) des exportations et la croissance économique. La troisième section propose le cadre méthodologique de l'analyse empirique et les résultats. Alors que la quatrième et dernière section conclut . \section[{II. Diversification des Exportations et}]{II. Diversification des Exportations et}\par Croissance Économique: Analyse Théorique et Empirique\par La montée des inégalités issues des échanges inégaux et la polarisation du monde entre le Nord et le Sud qui s'en est suivie ont poussé des nombreux chercheurs à questionner les structures productives et d'exportation des pays, notamment dans les PED. La littérature économique a pendant longtemps soutenu que l'impact du commerce (en particulier des exportations) sur la croissance dépend de la nature du produit exporté. En effet, les travaux de {\ref Prebisch (1950)} et \hyperref[b11]{Singer (1950)} sont souvent considérés comme le point de départ d'une série des travaux mettant en évidence la nécessité de la transformation structurelle productive et d'exportation, remettant ainsi en cause la vision classique des échanges internationaux. Sel on la vision classique du commerce international, l'efficacité des échanges entre les pays est conditionnée par la spécialisation sur les produits sur lesquel s un pays dispose d'un avantage comparatif évident {\ref (Ricard o, 1817)}. {\ref Prebisch (1950)} et \hyperref[b11]{Singer (1950)} soutiennent que la spécialisation sur les produits primaires peut limiter les opportunités de croissance économique, compte tenu de la baisse tendancielle des termes de l'échange généralement observée chez les pays exportateurs de produits primaires. Ces auteurs justifient ainsi la détérioration des termes de l'échange des PED par leur structure d'exportation orientée vers les produits de base. Cette première vague des travaux s'est considérablement consolidée à partir des années 1960 avec l'émergence des travaux relatifs au rôle important que joue la transformation des structures productives dans le processus de développement. En effet, les modèles traditionnels de développement soutiennent qu'une croi ssance économique soutenue nécessite une modification de la structure productive des produits primaires vers les exportations manufacturières diversifiées {\ref (Kuznets, 1973 ;} {\ref Chenery, 1979 ;}\hyperref[b12]{Syrquin, 1989)}. De ce point de vue, un mouvement des facteurs de production (main d'oeuvre) du secteur primaire vers le secondaire ou le tertiaire est considéré comme un indicateur du développement et de modernisation des économies. Cette dynamique de croissance provient de l'écart de productivité qui existe entre le secteur primaire (ou agricole) et le secteur manufacturier.\par Dans la même veine, de nombreuses autres études qu'on peut regrouper dans le cadre des théories relatives à la « malédiction des ressources naturelles » mettent en évidence l'effet négatif de la dépendance sur les produits primaires. En effet, Gylfason (2001) et \hyperref[b7]{Sachs et Warner (2001)} ont montré que les pays spécialisés sur l'exportation des ressources naturelles peuvent avoir des contraintes sur leur croissance future.\par En conséquence, les pays dont les exportations sont concentrées sur les ressources naturelles font face à une instabilité des revenus extérieurs et subissent des restrictions sur leur croi ssance. Le processus de développement est donc typiquement un processus de transformation structurelle {\ref (Hesse, 2008)}.\par En outre, une nouvelle génération de travaux (essentiellement empiriques) a émergé afin d'analyser l'effet de la dimension verticale (ou sophistication) des exportations sur la performance économique. Cette émergence s'est accompagnée également par une sophistication méthodologique. En effet, l'analyse de la transformation structurelle ne se fait plus désormais du point de vue de la structure productive mais plutôt par la structure des exportations. Ainsi, si certains auteurs analyse l'influence de l'importance de la part des exportations manufacturières sur la performance économique {\ref (Greenaway et al. 1999)}, d'autres essayent d'appréhender l'effet de la sophistication de l'ensemble du panier d'exportation sur la croissance {\ref (Haussmann et Rodrik, 2003 ;} {\ref Hausmann et al. 2007)}.\par L'idée sous-jacente à cette théorie est que tous les produits exportés par un pays n'ont pas le même impact sur la croissance économique. En effet, \hyperref[b15]{Young (1991)} et \hyperref[b0]{Matsuyama (1992)} ont soutenu que certains secteurs d'activité ont un potentiel de croissance plus important que d'autres, du fait des externalités d'apprentissage par la pratique (différentes) associées à chaque secteur. Selon ces auteurs, les pays spécialisés dans les secteurs où la productivité peut être améliorée grâce à l'apprentissage par la pratique (secteurs manufacturiers et de haute-technologie dont l'échelle de la qualité) vont croitre plus rapidement que ceux dont la spécialisation porte sur les secteurs qui ne permettent pas une amélioration significative de la productivité (secteurs agricoles et de faible-technologie). Ainsi, l'échelle de la qualité d'un produit (c'est-à-dire le potentiel d'amélioration de la qualité) varie selon le type de produits {\ref (Schott, 2004)}. Les ressources naturelles ont généralement un potentiel de relèvement de la qualité moins fort que les produits agricoles ou manufacturés.\par En conséquence, les produits manufacturés ou agricoles recèlent plus de potentiel d'amélioration de la qualité que les ressources naturelles {\ref (FMI, 2014)}. Cependant, l'effet de l'amélioration de la qualité des produits exportés sur la croissance est plus important lorsque celle-ci intervient dans le secteur manufacturier plutôt que dans le secteur de l'agriculture {\ref (FMI, 2014)}. Par conséquent, les PED ont intérêt à diversifier leurs exportations vers les produits dont l'échelle de la qualité est plus longue.\par De même, certaines études récentes soutiennent également que certains produits ou secteurs sont plus porteurs de croissance éc onomique que d'autres {\ref (Hausmann et Rodrik, 2003 ;} {\ref Hausmann et al. 2007)}. Dans ce contexte, la montée en gamme des produits exportés est généralement considérée comme favorable à une croi ssance économique soutenue. Par ailleurs, ces auteurs ont développé un indice synthétique (nommé EXPY) pour appréhender le niveau de sophistication des exportations d'un pays. Ainsi , tous les produits exportés par un pays n'ont pas les mêmes potentiels de croissance dans la mesure où chaque type de produits est associé à un certain niveau de productivité. Cela implique que la productivité et la croissance d'une économie dépendent du type de produits qui composent son panier d'exportation {\ref (Dogruel et Tekce, 2011}). Cette hétérogénéité s'explique par le fait que les effets d'externalités induits varient d'un type de produits à l'autre. Par conséquent, les pays qui exportent les biens que les « pays riches » produisent sont susceptibles de croître plus vite que les autres pays {\ref (Hesse, 2008)}. Breton et New-farmer ( {\ref 2007} Dans une étude comparative entre les pays d'Afrique subsaharienne et ceux d'Asie de l'Est, \hyperref[b14]{Yokoyama et Alemu (2009)} ont examiné les effets des deux dimensions (horizontale et verticale) de la diversification des exportations sur la croissance du PIB de 41 pays (dont 9 africains et 32 asiatiques). Leurs résultats montrent non seulement que les effets dus à la diversification verticale sont plus importants que ceux inhérents à la diversification horizontale des exportations, mais également que la contribution de la transformation structurelle sur la performance est plus significative en Asie qu'en Afrique.\par Par ailleurs, d'autres auteurs ont testé l'effet d'un accroissement du ratio des exportations manufacturières dans la performance globale d'une économie. Selon Herzer et {\ref Nowak-Lehmann (2006)}, le PIB chilien s'est accru en moyenne de 0,21\% entre 1962 et 2001, consécutivement à une hausse de 1\% de la part des produits manufacturés dans les exportations totales, confirmant l'hyp othèse que la diversification verticale des exportations joue un rôle important sur la croissance économique. Dans une étude récente, Sheridan (2014) montre que l'accroissement de la part des exportations manufacturières (en \% du PIB) de 10\% entraine une augmentation de la croissance économique d'environ 0,30\%. Toutefois, ce dernier pense que l'effet est conditionné par un niveau minimum (seuil) du capital humain. \section[{III.}]{III.} \section[{Analyse Empirique}]{Analyse Empirique}\par Cette section présente la méthodol ogie d'estimation et la technique de mesure des variables d'intérêt d'une part et les sources des données d'autre part. Elle présente aussi les résultats de la régression. \section[{a) Méthodologie et techniques d'estimation}]{a) Méthodologie et techniques d'estimation}\par Pour évaluer empiriquement l'influence de la dimension verticale des exportations sur la croissance économique en Afrique sur la période 1995-2017, nous utilisons dans cette étude la méthode des données de panel dynamique 2 . En outre, la Méthode des Moments Généralisés (GMM) en système développée par Arellano et {\ref Bover (1995)} \section[{d) Résultats empiriques et di scussions}]{d) Résultats empiriques et di scussions}\par Le tableau 1 donne les statistiques descriptives des variables, indiquant les mesures et le nombre d'observation. Pour toutes années et l'ensemble des pays, la moyenne de l'indice de diversification 4 Les proxys généralement utilisés pour caractériser la diversification verticale (ou sophistication) des exportations sont nombreux: l a part des produits de haute technologie dans les exportations totales telle que définie par Lall (2000) {\ref (Jarreau et Poncet, 2012)}; la part des exports Manufacturières dans le PIB \hyperref[b3]{(Munemo, 2011;}\hyperref[b13]{Wood et Mayer, 2001)} ou la part des exportations manufacturières dans le total des exportations {\ref (Herzer et Nowak-Lehmann, 2006 ;} {\ref Al-Marhubi, 2000)}. D'autres études utilisent aussi les indices synthétiques de sophistication des exportations (EXPY) {\ref de Hausmann et al. (2007)}. 5 Le concept de diversification des exportations est considéré au sens du FMI (2014): lancement de nouveaux produits ou le développement de produits préexistants, en tenant compte de l'amélioration de la qualité des produits (produits manufacturés). Selon la Banque Mondiale, les exportations manufacturières sont celles qui sont contenues dans le chapitre intitulé « produits manufacturés » de la classification SITC. Il s'agit précisément des sections 5 (produits chimiques), 6 (produits manufacturés de base), 7 (machinerie et équipements de transport), et 8 (biens manufacturés divers/variés), à l'exception de la division 68 (métaux non ferreux).\par horizontale des exportations est 0,60 (avec 0,0014 et 0,84, respectivement les valeurs minimale et maximale) et la moyenne du ratio des exportations manufacturières est 24,27\% (avec 0,024\% et 95,68\%, respectivement les valeurs minimale et maximale).\par Tableau 1: Statistiques descriptives des variables {\ref (36 pays, 1995-} Source: calcul de l'auteur.\par Le tableau 3 ci-dessous montre les résultats de la régression du modèle de croissance augmenté de Solow en cinq (5) spécifications. Dans un premier temps, une estimation de l'ensemble de l'échantillon permet de considérer simultanément les deux dimensions de la diversification des exportations (GMM 1) avant de prendre en compte la seule dimension verticale (GMM 2). L'introduction de l'expression quadratique du ratio des exportations manufacturières (GMM 3) permet de véri fier l'hyp othèse de non linéarité de la relation entre la diversification verticale des exportations et la croissance économique. Dans un second temps (GMM 4 et 5), l'échantillon est subdivisé en deux sous-échantillons selon que la part des produits manufacturés représente en moyenne plus de la moitié des exportations totales des pays (5 pays) ou non (35 pays) entre 2010 et 2017.\par Tableau 3: Résultats de l'estimation du modèle de croissance augmenté de Solow par GMM système Comme attendu, le tableau 3 ci-dessus montre que les coefficients des variables relatives à l'investissement domestique et à la croissance de la population ont un signe positif pour toutes les spécifications retenues (excepté GMM 5 pour la croissance de la population). En revanche, les coefficients des variables relatives au capital humain, à la qualité des institutions et à l'ouverture internationale (financière et commerciale) ont plutôt un signe négatif. Toutefoi s, seuls les coefficients associés à l'investissement domestique (à 10\% pour toutes les spécifications) et à la croissance de la population (à 10\% sur les col onnes 3, 4 et 5 et 1\% pour la colonne 6) sont significatifs.\par En outre, conformément à la littérature empirique existante, la diversification verticale des exportations (mesurée par le ratio des exportations des produits manufacturés par rapport au total des exportations des marchandises) affecte positivement la croissance économique des pays africains. En effet, le coefficient associé à cette variable est positif et significatif à 1\%, 5\% et 10\% , selon le type de spécifications. Cependant, ce coefficient n'est pas significatif (GMM 4) lorsqu'on exclut de l'échantillon les pays dont les produits manufacturés représentent plus de 50\% de leurs exportations de marchandi ses. En revanche, il est très significatif (à 1\%) pour les pays dont les exportations manufacturières constituent plus de la moitié des exportations totales de marchandises (GMM 5).\par Par ailleurs, les résultats montrent que l'analyse simultanée des deux dimensions de la diversification des exportations (verticale et horizontale) n'a pas d'effet sur le signe et la significativité de la relation entre la dimension verticale de la diversification et la croissance du PIB en Afrique. Toutefois, si les deux dimensions de la diversification affectent positivement la croissance, seule la dimension verticale l'est de manière significative. Ces résultats corrob orent les conclusions de Herzer et {\ref Nowak-Lehman (2006)}, Kenji et Mengistu (2009) ou {\ref de Yokoyama et Alemu (2009)} selon lesquelles les dimensions verticale et horizontale de la diversification n'ont pas le même effet sur la croi ssance. De même, les résultats montrent que l'hypothèse de non-linéarité de la relation entre le ratio des exportations manufacturières et la croissance du PIB par habitant n'est pas vérifiée car le coefficient associé à l'expression quadratique des exportations manufacturières n'est pas significatif (GMM 3). \section[{IV.}]{IV.} \section[{Conclusion}]{Conclusion}\par Dans cet article, nous analysons l'effet de la diversification des exportations sur la croissance économique des pays africains au Sud du Sahara, tout en mettant un accent particulier sur l'apport spécifique de la dimension verticale du processus de diversification des exportations. L'échantillon comprend dans un premier temps quarante \hyperref[b15]{(40)} pays africains sur la période 1995-2017. Dans un second temp s, l'échantillon a été subdivisé en deux sous-groupes selon que les produits manufacturés représentent en moyenne (sur la période 2010-2017) plus de la moitié des recettes d'exportations de marchandises (5 pays) ou non {\ref (35 pays)}. La Méthode des M oments Généralisés en système est utilisée afin de prendre en compte le problème d'endogénéité des variables indépendantes.\par Il apparait évident que la diversification (et plus encore la sophistication) des exportations joue un rôle important dans la définition de la trajectoire de la croissance des pays africains. Toutefois, les résultats montrent que seule la dimension verticale des exportations affecte la croissance économique de manière significative. Cependant, les exportations manufacturières ont un impact plus important sur la croissance pour les pays dont les exportations des produits manufacturés constituent l'essentiel (plus de 50\%) de leurs exportations totales. Par conséquent, l'Afrique a besoin de réduire sa dépendance vi s-à-vis des produits de base pour accroitre ses exportations manufacturières à fortes valeurs ajoutées afin de stabiliser ses revenus d'exportation et d'améliorer la qualité de croissance économique {\ref (Lugeiyamu, 2016)}. En outre, le test de non-linéarité indique que la relation entre la diversification verticale des exportations et la croissance économique est linéaire.\par ? Exportations de nourriture La nourriture comprend les marchandises de la section 0 de la CTCI (nourriture et animaux vivant s), 1 (boissons et tabac), et 4 (huiles et graisses végétales et animales) et la division 22 de la CTCI (oléagineux, huile de noix et huile d'amande).\par ? Exportations de minerais et de métaux Les minerais et les métaux comprennent les produits des sections 27 de la CTCI (engrais bruts, minéraux); 28 (minerais métalliques, matériaux de récupération); et 68 (métaux non ferreux).\par ? Exportations de carburant Les combustibles comprennent la section 3 de la CTCI (combustibles minéraux).\par ? Exportations de biens manufacturés Les biens manufacturés les produits des sections 5 de la CTCI (produits chimiques), 6 (biens manufacturés de base), 7 (machinerie et équipement de transport), et 8 (biens manufacturés divers), sauf la division 68 (métaux non ferreux). \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{}\includegraphics[]{image-2.png} \caption{\label{fig_0}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{}\includegraphics[]{image-3.png} \caption{\label{fig_1}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.8123012552301254\textwidth}P{0.018849372384937238\textwidth}P{0.0039121338912133895\textwidth}P{0.000711297071129707\textwidth}P{0.002489539748953975\textwidth}P{0.006401673640167364\textwidth}P{0.004267782426778242\textwidth}P{0.0010669456066945606\textwidth}} \multicolumn{7}{l}{par habitant. L'introduction du ratio d'investissement}\\ \multicolumn{7}{l}{domestique et de la croissance de la population dans le}\\ \multicolumn{7}{l}{modèle de croissance classique est standard}\\ \multicolumn{7}{l}{(Greenaway et al. 1999). De même, les variables}\\ \multicolumn{7}{l}{relatives au capital humain (éducation) et à la qualité}\\ \multicolumn{7}{l}{des institutions politiques et économiques sont}\\ \multicolumn{7}{l}{largement utilisées dans les modèles de croissance. Il}\\ \multicolumn{7}{l}{convient donc d'y ajouter la variable d'intérêt relative à}\\ \multicolumn{7}{l}{la structure des exp ortations. Dans la littérature, il existe}\\ \multicolumn{7}{l}{plusieurs proxys permettant d'évaluer l'influence de la}\\ \multicolumn{7}{l}{diversification verticale des exportations 4 . Toutefois,}\\ \multicolumn{7}{l}{nous utilisons dans ce travail la part des exportations}\\ \multicolumn{7}{l}{manufacturières dans les exportations t otales (Manuf)}\\ \multicolumn{7}{l}{pour appréhender l'effet de la dimension verticale des}\\ \multicolumn{7}{l}{exportations sur la croissance économique 5 . En outre, la}\\ \multicolumn{2}{l}{dimension}\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{horizontale}\tabcellsep de\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{diversification}\tabcellsep des\\ \multicolumn{7}{l}{exportations (IDX) est calculée à partir de la formule de}\\ \multicolumn{2}{l}{Herfindahl.}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{2}{l}{c) Données}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \multicolumn{6}{l}{L'analyse est basée sur un échantillon de 40}\\ \multicolumn{7}{l}{pays africains dont les données relatives à la part des}\\ \multicolumn{7}{l}{exportations manufacturières dans les exportations}\\ \multicolumn{7}{l}{totales sont disponibles entre 1995-2017. Les données}\\ \multicolumn{7}{l}{proviennent de la base de données de la Banque}\\ \multicolumn{7}{l}{mondiale: Indicateurs du développement mondial (WDI),}\\ \multicolumn{7}{l}{Indicateurs de gouvernance mondiale (WGI) et Africa}\\ \multicolumn{7}{l}{Prospective Indicators (API). Plus précisément, les}\\ \multicolumn{7}{l}{données de WDI concernent les variables telles que le}\\ \multicolumn{7}{l}{PIB/habitant et le taux de croissance de la population.}\\ Celles\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{relatives}\tabcellsep au\tabcellsep ratio\tabcellsep des\tabcellsep exportations\\ \multicolumn{7}{l}{manufacturières, ouverture commerciale, Formation}\\ \multicolumn{7}{l}{brute du capital fixe, taux d'inscription au primaire et au}\\ \multicolumn{7}{l}{secondaire proviennent de API, alors les données sur la}\\ \multicolumn{6}{l}{qualité des institutions sont issues de WGI.}\\ ainsi que Blundell et Bond\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ (1998) est utilisée comme technique d'estimation 3 . Par\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ ailleurs, une condition importante pour utiliser la\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ méthode d'estimation de GMM est que les instruments\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ utilisés soient valides. Ainsi, pour apprécier la qualité du\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ modèle et des instruments utilisés dans ce travail nous\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ utilisons les tests de diagnostic tels que les tests de\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Wald et d'autocorrélation du terme d'erreur d'Arrelano-\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Bond de premier AR (1) et second ordre AR(2).\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ b) Spécification du modèle et mesure des variables\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Le modèle de croissance augmenté de Solow\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ est utilisé pour analyser l'effet de la diversification des\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ exportations sur la croissance de revenu par tête. La\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ variable dépendante est le taux de croissance du PIB\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par {\small\itshape [Note: 2]} \caption{\label{tab_0}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.17735576923076923\textwidth}P{0.10870192307692307\textwidth}P{0.10706730769230768\textwidth}P{0.03514423076923077\textwidth}P{0.10788461538461537\textwidth}P{0.13240384615384615\textwidth}P{0.09725961538461537\textwidth}P{0.01798076923076923\textwidth}P{0.062115384615384614\textwidth}P{0.004086538461538462\textwidth}} \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{2}{l}{2017)}\tabcellsep \\ \tabcellsep Variable\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Nbre d'Obs.}\tabcellsep Moyen\tabcellsep Dev. Std.\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Min.}\tabcellsep Max.\tabcellsep \\ \tabcellsep PIB/hab.\tabcellsep 911\tabcellsep \tabcellsep 2,0070\tabcellsep 4,3873\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-36,2031}\tabcellsep 36,9809\tabcellsep \\ \tabcellsep Invest.\tabcellsep 862\tabcellsep \tabcellsep 20,4435\tabcellsep 8,1202\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-2,4243}\tabcellsep 74,6082\tabcellsep \\ \tabcellsep Pop.\tabcellsep 919\tabcellsep \tabcellsep 2,44081\tabcellsep 0,85404\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-2,6286}\tabcellsep 7,9178\tabcellsep \\ \tabcellsep Cce.\tabcellsep 902\tabcellsep \tabcellsep 65,3655\tabcellsep 37,0460\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{3,6280}\tabcellsep 225,0231\tabcellsep \\ \tabcellsep HC\tabcellsep 908\tabcellsep \tabcellsep 70,7595\tabcellsep 18,1118\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{17,2013}\tabcellsep 143,2486\tabcellsep \\ \tabcellsep Instit.\tabcellsep 760\tabcellsep \tabcellsep -0,56809\tabcellsep 0,55466\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-2,2362}\tabcellsep 1,1272\tabcellsep \\ \tabcellsep FDI\tabcellsep 916\tabcellsep \tabcellsep 3,6377\tabcellsep 5,4736\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{-8,5894}\tabcellsep 57,8375\tabcellsep \\ \tabcellsep IDX a\tabcellsep 789\tabcellsep \tabcellsep 0,60996\tabcellsep 0,23673\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,00149}\tabcellsep 0,9975\tabcellsep \\ \tabcellsep Manuf\tabcellsep 758\tabcellsep \tabcellsep 24,2754\tabcellsep 23,5957\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{0,02423}\tabcellsep 95,6831\tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Source: calcul de l'auteur.}\\ \multicolumn{5}{l}{Avant de procéder à la régression, une mesure}\tabcellsep \multicolumn{5}{l}{ci-dessous, les variables ne sont pas très corrélées}\\ \multicolumn{5}{l}{des coefficients de corrélation entre les variables a été}\tabcellsep entre elles.\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \multicolumn{5}{l}{effectuée. Comme le montrent les résultats du tableau 2}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Tableau 2: Test de corrélation entre les variables}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Tableau: matrice de corrélation}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Variable\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{PIB\textunderscore Hab Invest}\tabcellsep Pop\tabcellsep Cce\tabcellsep Educ\tabcellsep Instit\tabcellsep IDE\tabcellsep IDX\tabcellsep Soph\\ Pib\textunderscore Hab\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Invest\tabcellsep 0,1977\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Pop\tabcellsep -0,0037\tabcellsep 0,0044\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Cce\tabcellsep 0,0462\tabcellsep 0,3744\tabcellsep -0,3543\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ HC\tabcellsep 0,0193\tabcellsep 0,1807\tabcellsep -0,3983\tabcellsep 0,3274\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ Instit\tabcellsep 0,1226\tabcellsep 0,2953\tabcellsep -0,242\tabcellsep 0,2289\tabcellsep 0,3662\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\ IDE\tabcellsep 0,0552\tabcellsep 0,3802\tabcellsep -0,025\tabcellsep 0,4018\tabcellsep 0,0875\tabcellsep 0,0435\tabcellsep 1\tabcellsep \tabcellsep \\ IDX\tabcellsep -0,0048\tabcellsep -0,112\tabcellsep 0,1346\tabcellsep -0,075\tabcellsep -0,099\tabcellsep -0,021\tabcellsep -0,0072\tabcellsep 1\tabcellsep \\ Soph\tabcellsep 0,0486\tabcellsep 0,0812\tabcellsep -0,4455\tabcellsep 0,3208\tabcellsep 0,3807\tabcellsep 0,4234\tabcellsep -0,022\tabcellsep 0,1102\tabcellsep 1\end{longtable} \par {\small\itshape [Note: a calcul de l]} \caption{\label{tab_1}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.1644160583941606\textwidth}P{0.20784671532846716\textwidth}P{0.11478102189781021\textwidth}P{0.13959854014598538\textwidth}P{0.11322992700729927\textwidth}P{0.11012773722627738\textwidth}} \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{La variable dépendante est le taux de croissance du PIB par habitant}\\ Variables explicatives\tabcellsep GMM 1\tabcellsep GMM 2\tabcellsep GMM 3\tabcellsep GMM 4\tabcellsep GMM 5\\ Pib/hab it?1\tabcellsep 0,00593\tabcellsep -0,0061335\tabcellsep -0,0050818\tabcellsep -0,006633\tabcellsep -0,08159\\ (p-value)\tabcellsep (0,944)\tabcellsep (0,938)\tabcellsep (0,948)\tabcellsep (0,935)\tabcellsep (0,140)\\ Invest it\tabcellsep 0,23645\tabcellsep 0,2369347\tabcellsep 0,2398828\tabcellsep 0,2445547\tabcellsep 0,08787\\ (p-value)\tabcellsep (0,061)*\tabcellsep (0,075)*\tabcellsep (0,072)*\tabcellsep (0,078)*\tabcellsep (0,073)*\\ Pop it\tabcellsep 0,65232\tabcellsep 0,848054\tabcellsep 0,8168955\tabcellsep 0,9670608\tabcellsep -2,54573\\ (p-value)\tabcellsep (0,149)\tabcellsep (0,052)*\tabcellsep (0,060)*\tabcellsep (0,089)*\tabcellsep (0,000)***\\ Manuf\tabcellsep 0,04692\tabcellsep 0,057344\tabcellsep 0,0772322\tabcellsep 0,0501879\tabcellsep 0,037774\\ (p-value)\tabcellsep (0,022)**\tabcellsep (0,019)**\tabcellsep (0,057)*\tabcellsep (0,111)\tabcellsep (0,000)***\\ Manuf 2\tabcellsep -\tabcellsep -\tabcellsep -0,0003115\tabcellsep -\tabcellsep \\ (p-value)\tabcellsep -\tabcellsep -\tabcellsep (0,569)\tabcellsep -\tabcellsep \end{longtable} \par \caption{\label{tab_2}}\end{figure} \footnote{La littérature économique distingue deux dimensions de la diversification des exportations: la diversification horizontale des exportations est celle qui consiste à migrer vers des nouveaux secteurs ou produits d'exportation (par la création d'une nouvelle ligne d'exportation ou l'introduction des nouveaux produits dans le panier d'exportation). La diversification vertical e quant à elle concerne à la montée en gamme des produits exportés (déplacement sur l'échelle de valeur), en partant des exportations primaires vers les exportations manufacturières(Herzer et Nowak-Lehmann, 2006).} \backmatter \par Remarque: nous avons retenu cinq grands secteurs d'exportation de marchandises, conformément à la définition de la Banque mondiale:\par ? Exportations de matériaux agricoles bruts Les matières premières agricoles comprennent la section 2 de la CTCI (matériaux bruts sauf combustibles) sauf les divisions 22, 27 (engrai s et minéraux bruts sauf le charbon, le pétrole, et les pierres précieuses) et 28 (minerais métalliques et matériaux de récupération). \begin{bibitemlist}{1} \bibitem[ Pays Manuf IDX Pays Manuf IDX Pays Manuf IDX Af. du Sud]{b16}\label{b16} \textit{}, \textit{Pays Manuf IDX Pays Manuf IDX Pays Manuf IDX Af. du Sud} 48 p. 8149. \bibitem[ Angola]{b18}\label{b18} \textit{}, \textit{Angola} 1 p. 821. \bibitem[ Guinée]{b19}\label{b19} \textit{}, \textit{Guinée} 14 p. 5501. \bibitem[ Rwanda]{b20}\label{b20} \textit{}, \textit{Rwanda} 10 p. 7203. \bibitem[ Benin]{b21}\label{b21} \textit{}, \textit{Benin} 14 p. 6588. \bibitem[ Sénégal]{b22}\label{b22} \textit{}, \textit{Sénégal} 37 p. 8465. \bibitem[ Botswana]{b23}\label{b23} \textit{}, \textit{Botswana} 89 p. 3013. \bibitem[ Kenya]{b24}\label{b24} \textit{}, \textit{Kenya} 33 p. 8015. \bibitem[Faso]{b26}\label{b26} \textit{}, B Faso . 11 p. 6906. \bibitem[ Madagascar]{b28}\label{b28} \textit{}, \textit{Madagascar} 36 p. 7884. \bibitem[ Cap Vert]{b29}\label{b29} \textit{}, \textit{Cap Vert} 15 p. 3645. \bibitem[ Malawi]{b30}\label{b30} \textit{}, \textit{Malawi} 10 p. 3607. \bibitem[ Eswatini]{b31}\label{b31} \textit{}, \textit{Eswatini} 66 p. 6307. \bibitem[ Cameroun]{b32}\label{b32} \textit{}, \textit{Cameroun} 11 p. 8479. \bibitem[ Comores]{b34}\label{b34} \textit{}, \textit{Comores} 22 p. 4063. \bibitem[ Maurice]{b35}\label{b35} \textit{}, \textit{Maurice} 61 p. 5813. \bibitem[ Togo]{b36}\label{b36} \textit{}, \textit{Togo} 54 p. 8112. \bibitem[ Uganda]{b38}\label{b38} \textit{}, \textit{Uganda} 26 p. 5766. \bibitem[ Zambie]{b40}\label{b40} \textit{}, \textit{Zambie} 10 p. 4927. \bibitem[ Zimbabwe]{b42}\label{b42} \textit{}, \textit{Zimbabwe} 20 p. 8497. \bibitem[ Gambie]{b43}\label{b43} \textit{}, \textit{Gambie} 27 p. 6119. \bibitem[ Seychelles ()]{b25}\label{b25} \textit{}, \textit{Seychelles} 077 0,1998. 11. \bibitem[ Congo ()]{b37}\label{b37} \textit{}, \textit{Congo} 4927933 11,245 0. 30 p. 7982. \bibitem[Wood and Mayer ()]{b13}\label{b13} ‘Africa's Export Structure in a Comparative Perspective’. 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