EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE 1. Effet différencié des IDE et des institutions sur la croissance Ines TROJETTE, Laboratoire d’Economie Appliquée au Développement (LEAD), Université de Toulon, France Salem SEBBAR, United Nations Economic Commission for Africa (UNECA) Résumé Ce papier contribue à une meilleure compréhension des effets des IDE sur la croissance en prenant en compte le niveau institutionnel des pays. Une méthode d’analyse classificatoire permet de segmenter 157 pays en quatre groupes selon des profils institutionnels homogènes. L’utilisation de la méthode GMM en système pour la période 1984-2013, permet ensuite de montrer l’effet différencié des institutions en tant que facteur déterminant de l’impact positif des IDE sur la croissance. Le calcul des seuils institutionnels (Caner et Hansen (2004) pour chaque groupe montre qu’à partir d’un certain niveau institutionnel, les institutions ne conditionnent plus l’impact positif des IDE sur la croissance pour le groupe «  Oligarchie  » et « Démocratie libérale ». Mots-clés : IDE, Institutions, Croissance, Profil institutionnel, Seuil institutionnel JEL classification : F21, C34, F43, O16 The differential impact of FDI and institutions on growth Abstract This paper examines whether the effect of foreign direct investment on economic growth is dependent upon the institutional level. The method of classification divides the sample of 157 countries in four groups according to homogeneous institutional profiles. Using system GMM method for the period 1984-2013, our results show the differential effect of institutions as a determinant of the positive impact of FDI on growth. The institutional threshold (Caner and Hansen (2004) shows that above a certain institutional threshold, institutions no longer condition the positive impact of FDI on growth for the «Oligarchy» group and «Liberal democracy». Keywords : FDI, Institutions, Growth, institutional Profile, institutional threshold EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 185 PARTIE II Introduction  : La question de l’effet ambiguë des IDE et des institutions sur la croissance Les flux d’investissements directs étrangers constituent un facteur majeur pour le développement économique. Les entrées d’IDE dans les pays développés ont augmenté de 9 % pour atteindre 566 milliards de dollars en 2013 (CNUCED, 2014), soit 39 % des flux mondiaux, tandis que les entrées d’IDE dans les pays en développement ont atteint un nouveau pic, à 778 milliards de dollars, soit 54 % du total mondial. Il est généralement admis que l’IDE contribue à la croissance économique du pays d’accueil à travers le transfert de savoir-faire technologique (Sinani et Meyer, 2004), le capital humain (MV Carkovic et Levine, 2002), la mobilité des technologies de pointe, des systèmes de gestion (Hale et Long, 2006). Ces effets améliorent la capacité de l’environnement du pays hôte à absorber d’autres IDE et à disposer d’une main-d’œuvre qualifiée (Borensztein et al. 1998). L’IDE offre également des effets de démonstration (Buckley et al. 2007 ; KE Meyer et Sinani, 2009). Cependant, malgré les arguments en faveur de l’effet positif de l’IDE sur la croissance, des études empiriques ont montré que les flux de l’IDE peuvent «évincer» les entreprises locales (Aitken et Harrison, 1999  ; Spencer, 2008  ; Altomonte et Enfermant, 2009). Selon d’autres travaux, les multinationales peuvent ralentir la croissance et la création de valeur des entreprises locales (Partisan et Sleuwaegen, 2003). Par ailleurs, les effets des IDE sur la croissance semblent être plus ambigus qu’on ne le pense selon Greenaway et Kneller (2007). Ce point de vue a été également consolidé par Alguazil et al. (2011)91. Ces résultats contrastés peuvent s’expliquer d’une part par la diversité des méthodologies utilisées (Carkovic et al. 2005). D’autre part, les capacités d’absorption faibles des pays d’accueil peuvent également favoriser de telles observations (Blomström et al. 2003; Lipsey et Sjöholm, 2005). Toutefois, la littérature identifie le niveau de développement, l’ouverture commerciale, le capital humain, le développement financier et la qualité institutionnelle comme des facteurs essentiels (Blomstrom et al., 1994; Balasubramanyam, 1996; Borensztein et al., 1998; Alfaro et al., 2004; Azman et al., 2010). Ils constituent des canaux à travers lesquels l’IDE est susceptible d’influencer la croissance économique du pays d’accueil. Dans cette perspective, les institutions peuvent être un canal privilégié à travers lequel l’IDE peut promouvoir la croissance économique. Les travaux de Wang et al. (2013) démontrent que l’environnement institutionnel influe sur le degré et même la direction de l’IDE. La bonne gouvernance peut être par ailleurs un facteur d’attraction pour les investisseurs étrangers (Globerman et Shapiro, 2002 ; Bénassy-Quéré et al. 2007). Il est également établi que le niveau 91  Bruno & Campos (2013) ont mené une enquête sur la littérature existante sur l’effet des IDE sur la croissance et trouvent que 50 % des études empiriques montrent un effet positif des IDE sur cette dernière, 11% indiquent un effet négatif et 39% montrent que la croissance ne dépend pas des IDE. 186 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE institutionnel est un facteur déterminant de l’effet des multinationales sur les secteurs locaux (Borensztein et al., 1998; Peng et al. 2008 ; Cantwell et al. 2010). Cependant, le faible niveau institutionnel peut entraîner des coûts supplémentaires92 à l’IDE (Wei, 2000). En effet, les études empiriques ne concluent pas toujours à une influence déterminante des institutions pour l’impact positif des IDE sur la croissance, et l’idée d’un effet de seuil institutionnel a été introduite récemment dans la littérature. Certains travaux ont tenté d’estimer un seuil institutionnel en appliquant diverses méthodes. Jude et Levieuge (2013) ont utilisé la méthode PSTR93pour 94 pays en développement. Leurs résultats montrent que tout effort au-dessus du seuil de 2.09 pour la variable institutionnelle « Loi et ordre » engendre une augmentation de l’élasticité des IDE par rapport à la croissance de 0.126. En utilisant la même méthode (PSTR), Brahim et Rachdi (2014) établissent pour 19 pays de la région MENA un effet positif des IDE sur la croissance conditionné par le développement institutionnel. Tout effort au-dessus du seuil de 0.006 pour le profil d’investissement et de 0.206 pour la stabilité de gouvernement permet à l’IDE de favoriser la croissance économique du pays hôte. De plus, Meyer et Sinani (2009) utilisent la méthode mathématique des dérivés pour estimer le seuil institutionnel (corruption et la liberté économique) pour les pays développés et les moins développés. Leurs résultats indiquent qu’au-dessus du seuil de 56.6 pour la liberté économique et 5.69 pour la corruption, les pays peuvent bénéficier de l’impact positif des IDE sur la croissance. Trojette (2015) estiment un seuil intentionnel selon la méthode de Caner et Hansen (2004) pour les 5 régions (MENA, Amérique, Asie, Europe et SSA). Ils montrent que l’effet des IDE sur la croissance pour les pays au-dessus du seuil institutionnel est différent selon le niveau de revenu. Dans ces travaux, l’effet de l’IDE sur la croissance à travers les institutions ne semble pas être établi de manière systématique et homogène, et cela montre la nécessité de procéder selon une analyse plus fine. Le découpage ex ante, par niveau de développement et par région, ne semble pas aboutir à des profils institutionnels pertinents en termes d’impact de l’IDE sur la croissance (Meisel et Ould Aoudia, 2007). Cet article contribue à l’analyse du rôle de la qualité institutionnelle et de l’impact positif des IDE sur la croissance économique. L’originalité de ce travail découle d’une part de la prise en compte de l’hétérogénéité des pays liée au niveau de développement institutionnel (Meisel et Aoudia, 2007). Il s’agit ici de procéder selon un découpage endogène des pays selon leur niveau de développement institutionnel, en explicitant des profils institutionnels spécifiques. D’autre part, il s’agit de tester l’hypothèse d’un effet de seuil institutionnel susceptible de conditionner 92  On peut aussi parler des coûts irrécupérables élevés (barrière à la sortie), faisant que l’IDE est particulièrement vulnérable à toute forme d’incertitude (instabilité politique). Stein & Daude (2001) montrent que les entrées d’IDE ont été fortement influencées par la qualité des institutions comme l’instabilité politique et la violence, les rigidités réglementaires. 93  PSTR : Panel Smooth Transition Regression EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 187 PARTIE II l’impact positif des IDE (Jude et Levieuge, 2013)we test this hypothesis on a sample of 94 developing countries over the period 1984-2009. The use of Panel Smooth Transition Regression (PSTR. Ce travail met également en évidence un effet de saturation institutionnelle. Pour ce faire, nous procédons d’abord à la présentation du modèle liant les IDE et les institutions à la croissance. Ce point est suivi d’une description de la méthodologie de recherche, à savoir l’analyse classificatoire définissant les groupes de pays, et la méthode des moments généralisés. Enfin, nous présentons l’analyse des résultats des effets des IDE sur la croissance, des effets des institutions sur la croissance et de l’effet de seuil institutionnel différencié selon un découpage endogène des profils de pays. I. Modèle et méthodologie 1. Modèle liant les IDE et les institutions à la croissance Pour tester si les institutions jouent un rôle sur l’impact de l’IDE et la croissance, on utilise le modèle de Mankiw et al. (1992) et Hall et Jones (1999). Le modèle est formalisé de la manière suivante : Modèle 1 : Avec i : indice pays et t : l’indice temps. Yit : le taux de croissance de PIB par tête, IDEit : le stock annuel de l’IDE entrants en pourcentage de PIB. INSTit est l’indicateur institutionnel mesuré par la base de données ICRG (International Country Risk Guide). Cet indicateur mesure le risque politique dans un pays, il est composé de trois catégories : risque politique, économique et financier. Dans ce papier on utilise l’indicateur de risque économique composé de douze indicateurs institutionnels (voir Annexe, Tableau 3) : plus la valeur est élevé est plus le risque est faible. 𝑋𝑖𝑡 représente le vecteur des variables explicatives déterminant la croissance économique. Ces variables sont : les dépenses publiques (G), la Formation Brut de Capital Fixe (FBCF), l’infrastructure, la technologie, le capital humain, le commerce et les IDE. Ces données sont issues de la base de données de la Banque Mondiale (voir Annexe, Tableau 1) sur la période 1984-2013pour 157 pays (l’analyse des groupes est traitée dans la section III.A). ηi : effet individuel, εit : le terme d’erreur. 188 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Modèle 2: L’équation (2) est utilisée pour estimer l’effet de seuil institutionnel. Par conséquent, nous utilisons l’approche de Kremer et al. (2013)94 pour tester la relation non linéaire entre les IDE et la croissance. Leur modèle à effet de seuil est une extension du modèle statique de Hansen (1999)et de Caner et Hansen (2004) en coupe transversale avec variable instrumentale, où les estimateurs GMM traitent le problème de l’endogèneité. INST (indicateur institutionnel) est la variable seuil qui divise l’échantillon en deux groupes, ceux qui sont supérieurs au seuil institutionnel (INST≤ ɣ) et ceux qui sont inférieurs (INST≥ ɣ). Ɣ : la valeur de seuil qu’on cherche à calculer. I(.) est l’indicateur de la fonction qui prend la valeur 1 si l’argument de l’indicateur dans la fonction est valide et 0 sinon. Ce type de modèle nous permet d’analyser l’impact de l’IDE sur la croissance pour les pays qui sont inférieurs et supérieurs au seuil institutionnel ɣ. L’impact de l’IDE sur la croissance est 𝛽1 et 𝛽2 respectivement pour les pays qui sont inférieurs et supérieurs au seuil institutionnel. δ1 :l’indicateur qui montre la différence des deux régimes. La variable institutionnelle est considérée comme une variable endogène et qui est instrumentée par la méthode de Lewbel (2012). Ce type de modèle a été utilisé dans les travaux de (El Khoury et Savvides, 2006)sur le commerce et la croissance, les IDE et la croissance (Azman-Saini et al. 2010), et les IDE et l’inégalité des revenus (Wu et Hsu, 2012). 2. Méthodologie de recherche a. Méthode des Moments Généralisés (GMM) Pour évaluer l’impact de l’IDE et des institutions sur la croissance, nous avons utilisé la méthode de GMM en système. Le modèle (1) est un modèle dynamique dans lequel un retard de la variable dépendante figure comme variables explicatives. A l’inverse du GMM (Generalized Method of Moment) dynamique, les techniques économétriques standards comme les MCO ne permettent pas d’obtenir des estimations efficientes d’un tel modèle en raison de la présence de la variable dépendante retardée à droite de l’équation. L’avantage de cette méthode est qu’elle permet de résoudre les problèmes de biais de simultanéité, de causalité inversée et de variables omises qui affaiblissent les résultats des études antérieures. Elle permet aussi de traiter le problème de l’endogèneité de toutes les 94  Plus de détails sur la méthode sont expliquésdans leur article “Inflation and growth : new evidence from a dynamic panel threshold analysis,” (2013), Kremer, S., A. Bick, and D. Nautz, Empirical Economics p : 1-18 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 189 PARTIE II variables explicatives, qui se pose lorsqu’on étudie la relation entre institutions et croissance économique. Il existe deux variantes d’estimateur des GMM en panel dynamique : l’estimateur GMM en première différence et l’estimateur GMM en système. L’estimateur GMM en première différence de Arellano et Bond (1991) consiste à prendre pour chaque période la première différence de l’équation à estimer pour éliminer les effets spécifiques des pays, et ensuite à instrumenter les variables explicatives de l’équation en première différence par leurs valeurs en niveau retardées d’une période ou plus. L’estimateur GMM système de Blundell et Bond (1998), consiste à combiner les équations en première différence avec les équations en niveau dans lesquelles les variables sont instrumentées par leurs valeurs en niveau retardées d’au moins une période. Deux tests sont associés à l’estimateur des GMM en panel dynamique : le test de suridentifications de Sargan/Hansen, qui permet de tester la validité des variables retardées comme instruments, et le test d’auto corrélation d’Arellano et Bond où l’hypothèse nulle est l’absence d’autocorrélation de premier ordre des erreurs de l’équation en niveau. Dans nos régressions, les résultats de ces deux tests sont conformes aux attentes. Les statistiques des deux tests ne nous permettent pas de rejeter l’hypothèse Ho, celle de la validité des variables retardées comme instruments. Lewbel (2012) a proposé une méthode de construction des instruments. Cette méthode se fait en trois étapes : • calculer la moyenne de la variable endogène : E(X) • régresser la variable endogène sur les autres variables explicatives X (X n’inclut la variable endogène) • estimer le résidu (Re) L’instrument est calculé de la manière suivante : Instrument_X= (X- E(X)) * residual b. Analyse classificatoire • Analyse typologique: La typologie vise à réduire le nombre des observations en les regroupant en des classes homogènes et différenciées. Elle est le plus souvent utilisée pour classer des objets décrits par un ensemble d’attributs (ou variables). L’importance de l’analyse typologique est de permettre des classifications basées sur un ensemble multidimensionnel de critères. Pour le cas, il s’agit de classer les pays en groupes homogènes en fonction de leurs scores respectifs sur les 12 indicateurs (variables) institutionnelles. Il existe plusieurs méthodes de typologie qui se résument en deux familles principales  : 190 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE l’analyse hiérarchique et l’analyse non hiérarchique. L’analyse hiérarchique, qu’elle soit descendante ou ascendante, recoure à la construction d’un arbre de classification montrant le passage des n objets au groupe total, par une succession de regroupements ou de divisions. L’analyse non hiérarchique vise à construire k groupes (k étant un nombre spécifié par l’analyste ex ante au début du calcul) à partir des n objets de départ, sur la base d’une procédure, généralement itérative, d’allocation utilisant un indice mesurant la « qualité » globale de la classification95. La validité de la classification s’opère en combinant ces deux démarches de manière séquentielle pour vérifier la qualité de la classification. La vérification consiste à construire une matrice de confusion en croisant les résultats de l’analyse typologique hiérarchique et ceux de l’analyse non hiérarchique et de vérifier le % des bonnes classifications. Cette validité est par ailleurs vérifiée en considérant la stabilité des résultats des classifications effectuées séparément sur la moitié de l’échantillon constituée au hasard. Après avoir formé des groupes homogènes de pays en fonction de leur profil institutionnel, il est possible de les caractériser et de les identifier à l’aide de l’analyse discriminante multiple. • Analyse discriminante multiple: L’analyse discriminante permet d’étudier les relations entre une variable à expliquer nominale (appartenance à un groupe de pays), et un ensemble de variables explicatives quantitatives (12 indicateurs institutionnelles). Elle consiste à expliquer les différences entre les classes formées par les modalités de la variable à expliquer. L’analyse discriminante permet de : • Déterminer les variables explicatives qui contribuent le plus à différencier les classes définies par la variable à expliquer. Le problème à résoudre est de trouver des combinaisons linéaires des variables explicatives différenciant le mieux les k classes formées par la variable à expliquer96. • Construire un espace discriminant. Ces axes discriminants peuvent être interprétés sur le plan de leur signification statistique, ainsi que par leurs liaisons avec les variables explicatives qui les constituent. Un axe discriminant sert à exprimer, sous forme d’une combinaison linéaire, la relation entre la variable à expliquer et les variables explicatives. On s’interroge donc au préalable sur l’existence et la force de cette relation par le biais d’un test statistique. Pour cela l’indicateur statistique le lambda de Wilks est utilisé 95  Diday (An introduction to dynamic clusters methods » Metra, septembre, 1972). 96  La procédure de résolution est fondée sur le fait que la matrice de variance- covariance totale T peut être décomposée en deux parties : la matrice de variance- covariance inter classes B, et la matrice de variance- covariance intra classes W, qui est la somme pondérée de k matrices, chacune de ces matrices étant la matrice de variance- covariance interne à l’une des classes T=W+B. Le problème consiste donc à chercher des directions sur lesquelles la variance totale T se décompose en rendant B maximum (et donc W minimum). Cette direction rendra compte au mieux des différences entre les groupes. EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 191 PARTIE II pour tester la significativité des centres de gravité des classes. La validité de la classification est vérifiée à partir de la construction de la «  matrice de confusion » en calculant, pour chaque pays de l’échantillon, son groupe théorique d’appartenance et en le comparant à son groupe réel. L’analyse de la matrice, dans chaque case donne le nombre de personnes appartenant au groupe i et classées dans le groupe j, permet de juger de la qualité de la discrimination. Une autre procédure de validation consiste à vérifier la stabilité des résultats de la discrimination sur un sous échantillon aléatoire de 50% des observations utilisées dans cette analyse. II. Résultats et discussions 1. Classifications des pays selon leur profil institutionnel a. Typologie sur la base des indicateurs institutionnels Une analyse hiérarchique a d’abord été menée pour déterminer un intervalle de nombre de classes acceptables. Selon l’arbre hiérarchique de cette analyse, l’intervalle en question semble être compris entre 3 et 5 classes. Cet intervalle ainsi défini, trois analyses non hiérarchiques à nuées dynamiques ont été ensuite effectuées pour déterminer le nombre idéal de classes : à 3 classes, à 4 classes et à 5 classes. L’ANOVA de la typologie à 4 classes s’est révélée meilleure que celle à 3 ou 5 classes. La stabilité des résultats de ces trois analyses à 3, 4 et 5 classes a ensuite été vérifiée sur un sous échantillon aléatoire de 50 % des observations utilisées dans cette analyse. Les analyses de variance effectuées indiquent là également un meilleur niveau de signification pour la classification en 4 classes en comparaison des classifications en 3 et 5 classes. Une dernière vérification a consisté à construire une matrice de confusion en croisant les résultats de l’analyse typologique hiérarchique à 4 classes et ceux de l’analyse non hiérarchique à 4 classes 97. 97  On constate alors que 83% des pays sont ainsi bien classés, indiquant une très bonne stabilité de la classification 192 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Tableau 1. Classification des pays en fonction de leur profil institutionnel Nombre d’observations 1 66 2 20 Groupe 3 46 4 25 Valide 157 Manquantes 0 L’analyse discriminante permet de caractériser les 4 groupes de pays ayant des profils institutionnels homogènes formés préalablement au moyen de l’analyse typologique. Elle permet de déterminer les indicateurs institutionnels qui différencient le plus les groupes de pays entre eux. Le lambda de Wilks98 enregistre une valeur de 0,049. Le niveau de signification permet de conclure que l’existence des 4 classes est largement justifiée. La fonction discriminante explique la majorité des différences entre ces classes. On constate que 99,4 % de la variance totale est restituée par les deux premières fonctions discriminantes. Le modèle discriminant est très bon. L’interprétation des résultats de l’analyse discriminante peut donc se limiter aux deux premières fonctions. Par ailleurs, l’analyse discriminante a été validée au moyen  : (i) d’une procédure de classification qui donne le pourcentage de bonne classification des individus dans une classe99, obtenue à partir des fonctions discriminantes, (ii) d’un test de BOX pour vérifier le bien-fondé de l’analyse discriminante100, (iii) d’une analyse discriminante réalisée sur un sous- échantillon tiré au hasard de l’échantillon initial101. b. Caractérisation des profils institutionnels de pays Le Tableau 2 qui suit présente les corrélations entre critères et fonctions discriminantes 98  Le lambda de Wilks correspond au rapport de la variation intra- groupes à la variation totale, il doit être le plus faible possible. On procède ici au test, basé sur une variation d’un test du Chi deux, de l’hypothèse nulle selon laquelle les centroïdes sont égaux. 99  La matrice de matrice de confusion entre les résultats de l’analyse typologique et ceux de l’analyse discriminante indique un excellent pourcentage de bonne classification des pays 98%. 100  Le test de BOX indique qu’il n’y a aucune différence statistiquement significative entre les matrices de variances / covariances (M de BOX = 232,92 ; Approximate F = 2,474 ; Ddl =84 ; Signif. = 0,0000). 101  La stabilité des résultats de la discrimination sur un sous échantillon aléatoire de 50%. Les valeurs des différents tests et des autres procédures de validation indiquent là également le bien fondé de l’analyse discriminante initiale. EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 193 PARTIE II canoniques (après rotation VARIMAX102, les variables sont classées par ordre de corrélation décroissant dans chaque fonction) : Tableau 2. Matrice des corrélations indicateurs/ fonctions discriminantes Fonction : 1 2 3 Militaires dans la politique 0,609* 0,344 0,024 Bureaucratie 0,572* -0,226 -0,130 Conflits internes (b) 0,569* 0,059 -0,117 Conditions socio-eco(b) 0,523* 0,028 -0,404 Profil Investissement 0,491* 0,334 -0,480 Démocratie (b) 0,328* -0,097 0,250 Corruption 0,527 -0,663* 0,195 Lois et Ordres 0,554 -0,419 -0,566* Stabilité du gouvernement (b) 0,201 -0,042 -0,410* Tensions ethniques 0,259 0,264 0,390* Conflits externes 0,294 0,129 0,310* Rôle des religions (b) 0,063 0,102 0,269* *. Plus grande corrélation absolue entre chaque variable et une fonction discriminante quelconque. (b). Cette variable n’est pas utilisée dans l’analyse (stepwise). Ce Tableau 2 donne les coefficients de corrélation (ou de structure ou loadings) entre axes discriminants et les variables explicatives. Ils permettent d’interpréter les axes discriminants en mettant en évidence les variables qui leur sont les plus liées. On remarque ainsi que la première fonction discriminante correspond davantage à un axe « autoritarisme centralisé » alors que la seconde fonction discriminante correspond à un axe « transparence ». Comme les signes sont positifs pour la fonction 1, cela signifie que les pays ayant des valeurs élevées sur les variables qui contribuent le plus auront également des scores discriminants élevés et inversement. Par ailleurs, pour la fonction 2 les pays qui ont des valeurs élevées sur les variables qui contribuent le plus auront également des scores discriminants faibles et inversement. 102  La procédure de rotation VARIMAX permet dans le cas d’une analyse discriminante multiple d’interpréter plus aisément l’espace discriminant. 194 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Tableau 3. Valeurs des centres de groupes sur des fonctions discriminantes Groupes Fonction 1 Fonction 2 1 -1,925 0,075 2 -4,975 - 0,969 3 1,478 0,796 4 6,343 - 0,888 Les poids des variables retenues dans l’analyse ainsi que les valeurs des centroïdes permettent de caractériser chaque groupe en termes de profil institutionnel spécifique. L’étude de l’ensemble permet de caractériser 4 groupes avec des profils spécifiques (Annexe, Tableau 2). Ainsi, le groupe 4 représente les pays qui ne sont pas autoritaires et bureaucratiques et qui sont de surcroit transparents. Le groupe 4 correspond aux pays que l’on peut qualifier de «  démocratie libérale  ». L’opposé à ce groupe est le groupe 2 qui possède le même niveau de transparence mais qui est un groupe de pays autoritaires et bureaucratiques de type « Bonapartiste ». Le groupe 1 représente les pays qui ont un régime moins autoritaire que le groupe 2 et moyennement transparents. Il s’agit d’un groupe de pays « En transition ». Le groupe 3 marque le niveau de transparence le plus faible couplé à un autoritarisme bureaucratique moins élevé que les groupes 1 et 2. Ce sont des systèmes de type « Oligarchiques ». Ces profils sont synthétisés dans la figure suivante : Figure 1. Synthèse des profils caractérisés par les fonctions discriminantes EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 195 PARTIE II Le tableau 4 montre la distribution de l’écart type pour tout l’échantillon (All), et pour les 4 groupes (G1, G2, G3 et G4). Sur le plan statistique la répartition des groupes en termes de niveau institutionnel ne réduit donc pas considérablement l’écart type de la variable institution. Par conséquent, cette décomposition n’entraine pas de biais significatif lié à une réduction de la variance. Tableau 4. Comparaison de l’écart type institutionnel des 4 groupes par rapport à l’échantillon All G1 G2 G3 G4 Institution 0.15 0.09 0.11 0.09 0.06 2. Effet ambigu de l’IDE sur la croissance par niveau de revenu Les résultats des estimations du modèle (2) sur l’effet de l’IDE sur la croissance de PIB par tête sont résumés dans le Tableau 5. Le test de Sargan valide les instruments (construits selon Lewbel (2012)) de la variable institutionnelle (institution). Les IDE ont un effet positif sur la croissance pour les groupes 4 et 1. En effet, les groupes 4 et 1 ont une valeur de l’IDE très proche respectivement de 1.9 % du PIB et 1.84 % du PIB en 1984. Cette valeur a atteint 4 % de PIB pour le groupe 4 et 3.24 % de PIB pour le groupe 1 en 2013. On remarque que le coefficient est plus élevé dans le groupe 1 (en transition) que le groupe 4 (démocratie libérale). Mello et al. (1995) montrent que l’effet des IDE sur la croissance est plus élevé dans les pays suiveurs de technologie que dans les pays leader en matière technologique. Par contre pour le groupe 3 les IDE n’ont pas d’effet significatif malgré une augmentation de la part de l’IDE de 2.37  % de PIB en 1984 à 3.88  % de PIB en 2013. En effet, ces pays sont caractérisés par un niveau de transparence très faible de sorte que les bénéfices tirés de l’IDE sont détournés au bénéfice de groupes spécifiques (Oligarchie). Meisel et Aoudia (2007) qualifient ce groupe d’insider103 ou de groupe d’intérêt. Une décomposition plus fine selon le niveau de revenu des groupes (revenu élevé, moyen et faible) est prise en compte. Ce découpage permet de tester si l’effet des IDE sur la croissance de PIB par tête a un effet différent selon le niveau de revenu des groupes. Les résultats de l’effet de l’IDE sur la croissance par niveau de revenu des groupes sont indiqués dans le Tableau 5. Les résultats montrent que l’effet des IDE sur la croissance est plus élevé dans les pays à revenu moyen par rapport aux pays à haut revenu pour les groupes 1 et 4. Ces résultats sont confirmés dans les travaux d’Aghion et Howitt (2009) qui expliquent que cet 103  Les insiders désignent les élites économiques et politiques qui se partagent l’accès aux principales ressources (pouvoir, information, richesse,...) à tous les niveaux (du national au local). 196 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE effet est du à la faiblesse du niveau de revenu par tête dans les pays à revenu moyen. Le groupe 2 est caractérisé par un régime autoritaire et bureaucratique mais plus transparent que le groupe 1, l’impact de l’IDE se révèle être négatif pour les pays à revenu moyen telles que : l’Iraq, le Nigeria et le Soudan. Ce sont des pays exportateurs de ressource naturelle où les IDE ne profitent pas à l’intérêt du pays et où les investisseurs étrangers exploitent les ressources des pays. En effet, on peut supposer l’existence de pratiques connexes par les multinationales qui investissent. De sorte que même s’il y a une augmentation de l’IDE leur effet devient inexistant sur l’économie (Adams et Opoku, 2015). Grâce à l’analyse typologique on a pu situer les groupes par niveau institutionnel afin de mieux comprendre l’effet de l’IDE sur la croissance. Tableau 5. L’effet de l’IDE et des institutions sur le taux de croissance de PIB par tête Démocratie VARIABLE ALL Transition Bonapartisme Oligarchie libérale (Groupe 1) (Groupe 2) (Groupe 3) (Groupe 4) .957*** .947*** .975*** 1.02*** .772*** -.788 .931*** .921*** .94*** .901*** Yit-1 (.003) (.003) (.002) (.071) (.02) (.041) (.0130) (.013) (.021) (.018) -.596 -.596 -.09*** -.09*** -.341 -.341 -.889 -.889 -.048** -.048** G (.12) (.12) (.06) (.06) (.12) (.12) (.129) (.129) (.02) (.02) .272*** .272*** .541*** .54*** .181 .181 .26*** .26*** .342** .342** FBCF (.02) (.02) (.49) (.49) (.02) (.02) (.0176) (.0176) (.12) (.12) .643 .643 .092** .092** -.64*** -.64*** .69*** .69*** .163*** .163*** INFRA (.17) (.17) (.08) (.08) (.17) (.17) (.169) (.169) (.02) (.02) Techno- .121** .121** .734 .734 .075*** .075*** .134 .134 .712*** .712*** logie (.04) (.04) (.93) (.93) (.04) (.04) (.0364) (.0364) (.17) (.17) .057*** .057*** -.021* -.021* .707** .707** .852 .852 .110** .110** KH (.24) (.24) (.19) (.19) (.29) (.29) (.214) (.214) (.04) (.04) -.076 -.076 .68*** .68*** .08*** .08*** .051*** .051*** .804** .804** trade (.01) (.01) (.62) (.62) (.02) (.02) (.0130) (.0130) (.31) (.31) .59*** .14*** -.072 -.889 .09*** IDE (.12) (.03) (.02) (.129) (.02) .227*** .32*** -.341 .26*** .048** INST (.019) (.024) (.12) (.0176) (.02) .042*** -.321** INST_HI (.011) (.074) .121* -.9* .2*** .098* .17*** INST_MI (.016) (.031) (.128) (.093) (.216) -.007 .741 IDE_HI (.001) (.157) EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 197 PARTIE II .072** .027* -1.17*** -.161 .18*** IDE_MI (.002) (.011) (.371) (.152) (.131) .375*** .131*** -.042 -.111 .5*** 1.62*** .052 -.184 .034 .04*** Constant (.051) (.036) (.025) (.375) (.303) (.021) (.051) (.037) (.032) (.200) Observa- 5181 5181 2,178 2,178 660 660 1,518 1,518 825 825 tions Number 157 157 66 66 20 20 46 46 25 25 of id AR(2) .154 .124 .136 .207 .128 .266 .325 .263 .142 .388 P-value Sargan .176 .132 .245 .274 .216 .210 .163 .458 .162 .652 P-value Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 *MI indique le niveau de revenu moyen et HI le niveau de revenu élevé 3. Un lien confirmé entre le niveau institutionnel et la croissance L’indicateur institutionnel a l’effet attendu sur la croissance, cet effet est positif est significatif pour les groupes 1, 3 et 4 (Tableau 5). On remarque que le coefficient le plus élevé est celui des pays en transition avec 0.324 (G1), suivie des pays qualifiés d’oligarchies (G3) avec un coefficient de 0.265 et enfin les pays de démocratie libérale avec un coefficient de 0.048 (G4). En effet, plus le niveau institutionnel est élevé et moins l’effet sur la croissance sera élevé. Nos résultats sont conformes à celles de Nawaz (2015) qui trouve que les institutions ont des effets plus importants dans les pays en voie de développement. Prenons l’exemple des pays de démocratie libérale (G4), ces pays ont un niveau institutionnel le plus élevé avec 0.84 voir Tableau 6, ils ont déjà tiré bénéfice d’un bon environnement institutionnel de sorte que les institutions ne constituent plus un déterminant important de la croissance. On peut parler d’une forme de saturation au-dessus de laquelle l’impact des institutions sur la croissance n’est plus significatif. Dans ce cas la croissance serait tirée par d’autres facteurs comme le facteur technologique pour les pays développés 104. 104  Pour le groupe 2, l’impact des institutions n’est pas significatif, ce groupe est caractérisé par un régime autoritaire et bureaucratique mais garantissant plus transparence. Ce sont les pays tels que l’Iraq, le Soudan et le Yemen où l’Etat de type « Bonapartiste » déploie un pouvoir se substituant aux institutions. 198 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Tableau 6. La moyenne de l’indicateur institutionnel Variable All G1 G2 G3 G4 Institution 0.63 0.56 0.45 0.66 0.84 Institution_high_income 0.77 0.61 -- 0.70 0.86 Institution_middle_income 0.59 0.56 0.43 0.66 0.77 Institution_low_income 0.50 0.54 0.46 -- -- Le Tableau 5 montre que pour les groupes 2, 3 et 4 l’effet des institutions sur la croissance de PIB par tête est plus élevé dans les pays à revenu moyen que dans les pays à haut revenu. En effet, pour le groupe 4, et malgré le régime autoritaire et bureaucratique dans ces pays tels que l’Iraq, le Liban et Pakistan, l’indicateur institutionnel s’est amélioré de 0.30 points de 1984 à 0.62 en 2013. Lee et Kim (2009) montrent que l’effet des institutions sur la croissance est plus important lors des phases de développement d’un pays. On peut parler ici d’un effet de saturation institutionnel à partir de la décomposition des groupes en terme de revenues. En effet, à partir d’un certain seuil institutionnel, les institutions auront moins d’effet sur la croissance. Cet effet de saturation sera calculé dans la section suivante. Cependant, pour le groupe 1, les résultats montrent que l’effet est moins élevé dans les pays à revenu moyen par rapport aux pays à haut revenu. Cet effet s’explique par le régime autoritaire et bureaucratique imposé dans ces pays et par un niveau de transparence faible. Ces pays ont connu plusieurs périodes d’instabilité dues aux conflits internes et externes. L’effet des institutions sur la croissance de PIB par tête varie selon les groupes. Cependant, cet effet est plus important dans les pays à revenu moyen que dans les pays à haut revenu Tintin (2012). De plus l’effet de l’IDE sur la croissance de PIB par tête est positif pour certain groupe et négatif pour d’autres, il est important d’aller plus loin dans l’analyse pour connaître les raisons de cet effet différencié (selon les groupes). Il est question de voir dans la section suivante si cet effet dépend du niveau institutionnel du pays. 4. Un effet différentié du seuil institutionnel sur les IDE Pour analyser l’effet indirect de l’IDE sur la croissance en tenant compte du niveau institutionnel nous utilisons le modèle 2. Le Tableau 7 représente l’effet de l’interaction entre les IDE et les institutions sur la croissance de PIB par tête. Les résultats montrent qu’un bon environnement institutionnel permet aux IDE d’avoir un impact positif sur la croissance pour les groupes 1 et 2 (les groupes les plus autoritaires et bureaucratiques). Le Tableau 7 montre que l’effet de l’IDE sur la croissance est positif qu’à partir du seuil 0.56 pour le groupe 1 et 0.43 pour le groupe 2. On peut voir que le coefficient IDE*(INST> ɣ) est positif pour les 2 groupes. Nos résultats sont conformes aux travaux de Trojette (2016) EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 199 PARTIE II et de Brahim et Rachdi (2014) pour les pays du groupe de la région MENA et SSA qui sont en transition et bonapartiste. Ces travaux ont trouvé pour la région MENA un seuil de 0.54 à partir duquel les IDE favorisent la croissance. Pour les pays du groupe SSA, Trojette (2016) et Ajide et al. (2014) ont trouvé qu’au delà de 0.5 les institutions conditionnent l’impact positif des IDE sur la croissance. Par contre pour le groupe 3 en transition, l’effet de l’IDE sur la croissance est négatif si les pays se situent au-dessous du seuil 0.83. Pour ce groupe, les résultats sont différents des autres travaux. Par exemple, pour les pays tels que la Tunisie et l’Oman, nos résultats ont montré un seuil de 0.83 qui est largement supérieur à celui trouvé par Trojette (2016) et de Jude et Levieuge (2013)we test this hypothesis on a sample of 94 developing countries over the period 1984-2009. The use of Panel Smooth Transition Regression (PSTR qui est de 0.54. En effet, l’analyse classificatoire a divisé le groupe des pays par niveau institutionnel ce qui permet d’avoir des groupes homogènes en terme de niveau institutionnel. Meisel et Aoudia (2007) a montré que la répartition des pays par profils institutionnels permet de mieux cibler les réformes institutionnelles. Pour le groupe 4 qualifié de démocratie libérale, les institutions ne constituent pas un facteur déterminant pour l’impact positif des IDE pour les pays qui se situent au-dessus du seuil 0.73. Pour les pays qui ont un niveau institutionnel inférieur au seuil 0.73 l’effet est négatif sur la croissance. Ces pays regroupent majoritairement les pays de l’OCDE. Nos résultats sont semblables à ceux trouvés par Trojette (2016). Elle montre pour les pays d’Europe à revenu élevé qu’à partir du seuil 0.7 les IDE favorisent la croissance. Par contre pour les pays du groupe d’Amérique à revenue élevé105 le seuil est de 0.63, ce qui est inférieur à nos résultats. Afin de mieux cibler les politiques économiques, il est préférable de regrouper les pays selon leur niveau institutionnel. 105  Canada, Chile, Puerto Rico, St. Kitts and Nevis, Trinidad and Tobago, United States, Uruguay 200 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Tableau 7. L’effet de seuil institutionnel sur l’impact de l’IDE sur la croissance VARIABLES ALL Transition Bonapartisme Oligarchie Démocratie libérale Seuil 0.63 0.56 0.43 0.83 0.73 0.211 -0.121 -0.247 -0.127** -0.137** IDE*(INST<= ɣ) (0.189) (0.032) (0.262) (0.041) (0.027) 0.029** 0.014** 0.131* 0.161 0.141 IDE*(INST> ɣ) (0.042) (0.022) (0.101) (0.007) (0.009) 0.915*** 0.957*** 0.771*** 0.974*** 0.991*** Yit-1 (0.028) (0.002) (0.024) (0.003) (0.004) 0.346** -0.017** -0.127 -0.126* -0.066*** G (0.118) (0.004) (0.052) (0.004) (0.005) -0.157** 0.113*** -0.173 0.087*** 0.192** FBCF (0.087) (0.004) (0.049) (0.005) (0.007) 0.619*** 0.056*** -0.074 0.127*** -0.161*** INFRA (0.228) (0.005) (0.011) (0.011) (0.011) -0.161 0.192 0.162*** -0.043 0.071*** Technologie (0.017) (0.001) (0.019) (0.001) (0.002) -0.431*** 0.043 0.5048*** 0.072 -0.064 KH (0.166) (0.007) (0.055) (0.015) (0.015) 0.218* -0.145* 0.131* 0.821** 0.042*** trade (0.071) (0.004) (0.018) (0.003) (0.003) -0.029** 0.075 0.212 -0.732** -0.184 IDE (0.0314) (0.014) (0.067) (0.027) (0.008) -0.017** 0.375*** 0.656*** -0.211** 0.221*** INST≤ ɣ (0.127) (0.0457) (0.447) (0.127) (0.069) 0.112 -0.022 0.127*** 0.284** 0.141 Constant (0.337) (0.029) (0.297) (0.104) (0.059) Observations 5181 2,178 660 1,518 825 Number of id 157 64 20 46 25 AR(2) P-value 0.256 0.293 0.201 0.113 0.125 Sargan P-value 0.211 0.375 0.248 0.175 0.217 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 On conclut que le bon niveau institutionnel constitue un facteur important pour l’effet positif des IDE sur la croissance de PIB par tête (Azman-Saini et al.2010). En outre, les IDE ne semblent EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 201 PARTIE II pas systématiquement attirés par le même levier. Autrement dit, l’effet de ces leviers est bien différencié en fonction du niveau institutionnel des pays. Les stratégies de ciblage des IDE devraient en conséquence prendre en considération les aspects différenciés qui attirent les IDE. 5. Le niveau institutionnel et l’effet de seuil : une relation non monotone Les résultats auxquels nous avons aboutit jusqu’à maintenant nous amènent à avancer l’hypothèse selon laquelle la relation entre l’effet de l’IDE et le seuil institutionnel n’est pas monotone. Cette hypothèse suppose l’existence d’un effet de saturation au-delà duquel le niveau institutionnel ne serait plus déterminant à lui seul de l’impact positif de l’IDE. Le Tableau 8 montre le niveau institutionnel calculé comme une moyenne sur la période 1984-2013 et le seuil calculé dans le Tableau 7. On remarque que le seuil institutionnel baisse à partir du groupe 3. En effet, le groupe 3 a un niveau institutionnel de 0.67 qui est inférieur au niveau du groupe 4 qui est 0.84 mais le seuil pour le groupe 3 est plus élevé que celui du groupe 4. A partir d’un certain niveau institutionnel l’amélioration du niveau institutionnel n’a plus d’impact sur la croissance. Tableau 8. Le niveau et le seuil institutionnels (Groupe 1) (Groupe 2) (Groupe 3) (Groupe 4) Transition Bonapartisme Oligarchie Démocratie libérale Niveau institutionnel 0.55 0.45 0.67 0.84 Le seuil institutionnel 0.56 0.43 0.84 0.73 La figure 2 montre en effet que la relation entre les IDE et les institutions n’est pas monotone. A partir d’un certain niveau institutionnel (0.67) il y a manifestement un effet de saturation institutionnel. La courbe du niveau de seuil présente une allure curviligne, indiquant que malgré l’amélioration du niveau institutionnel, le seuil marque une baisse en régime due à un effet de saturation. 202 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Figure 2. Effet de saturation du niveau institutionnel Source : Calcul des auteurs EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 203 PARTIE II Conclusion Ce papier permet de mieux comprendre l’effet ambigu qu’on relève dans la littérature de l’IDE sur la croissance. Cette recherche a mis l’accent sur le facteur institutionnel d’un pays pouvant expliquer l’effet sur la croissance de PIB par tête. Une décomposition des pays en groupes à profil institutionnel homogène a été appliquée par une analyse classificatoire. Il s’avère ainsi que l’impact de l’IDE sur la croissance dépend de chaque type de groupe de pays ainsi que du niveau de revenu. L’impact de l’IDE sur la croissance n’est positif que dans les pays qualifiés de pays en transition (G1) ainsi que les pays qualifiés de démocratie libérale (G4). Ces pays possèdent un meilleur niveau institutionnel que celui des deux autres groupes qualifiés de Bonapartistes et d’Oligarchies. Il apparait également que l’effet des IDE et des institutions est plus important dans les pays à revenu moyen en comparaison de ceux à plus haut revenu (Nawaz, 2015). La décomposition en groupes de pays homogènes en termes de niveau institutionnel permet de mieux estimer les seuils institutionnels des groupes tenant compte de leur qualité institutionnelle (Meisel et Aoudia 2007). Le seuil institutionnel calculé à partir de la méthode de Caner et Hansen (2004) a permis de clarifier l’ambiguïté quant aux effets de l’IDE sur la croissance pour les Oligarchies et les Démocraties libérales. Par ailleurs, les résultats ont montré que le niveau institutionnel ne serait plus discriminant à lui seul de l’effet positif des IDE sur la croissance. En effet, à partir d’un certain niveau institutionnel, son n’a plus d’effet significatif sur la croissance mettant ainsi en évidence un effet de saturation. Une voie de recherche serait de coupler cette approche classificatoire à une analyse encore plus fine qui mobiliserait cette fois-ci une décomposition sectorielle de l’IDE et d’analyser ainsi les secteurs qui dépendent le plus du profil institutionnel des pays dans une perspective d’une meilleure compréhension de l’impact de l’IDE sur la croissance. 204 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE Références • Adams, S, & Eric, E.O.O, (2015). Foreign direct investment, regulations and growth in sub-saharan Africa. Economic Analysis and Policy 47: 48–56. • Aghion, P., & Peter H., (2009). The economics of growth. http://discovery.ucl. ac.uk/17829/1/17829.pdf, accessed January 26, 2016. • Ajide, K., Oluwatosin A., & Ibrahim R, (2014). Does governance impact on the foreign direct investment-growth nexus in sub-saharan Africa? 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It is computed Risk Guide (ICRG), (INST) through an average of twelve different indicators from the 2014 ICRG database Les flux entrants de l’IDE comprennent les capitaux fournis UNCTAD, 2014 par l’investisseur direct à l’entreprise ou les capitaux reçus de cette entreprise par l’investisseur. L’IDE est composé des trois catégories suivantes : le capital social, les bénéfices réinvestis et les emprunts intra-compagnie. Les données sur l’IED se présentent sur une base nette (les crédits moins les IDE débits des transactions en capital entre l’investisseur direct et son entreprise apparentée). Les augmentations nettes en passifs et les décroissances nettes en actifs se déclarent comme crédits (avec le signe positif), tandis que les augmentations nettes en actifs et les décroissances nettes en passifs se déclarent comme débits (avec le signe négatif). Gross fixed capital formation, Gross fixed capital formation WDI, 2014 (% of GDP) Long definition Gross fixed capital formation (formerly gross domestic fixed investment) includes land improvements (fences, ditches, drains, and so on); plant, machinery, and equipment purchases; and the construction FBCF of roads, railways, and the like, including schools, offices, hospitals, private residential dwellings, and commercial and industrial buildings. According to the 1993 SNA, net acquisitions of valuables are also considered capital formation. -Number of patent grants per 1 million people World Intellectual Technology Property Organization, creation -Number of publications in scientific and technical journals World Bank (WDI), (technologie) per 1 million people 2014 Trade is measured by trade in goods and services as a WDI, 2014 TRADE percentage of GDP at constant price General government final consumption expenditure includes WDI, 2014 GOVERNMENT all government current expenditures for purchases of goods CONSUMPTION and services. It also includes most expenditure on national (G) defense and security, but excludes government military expenditures. EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 207 PARTIE II World Bank (WDI) -Literacy rate, adult total (% of people ages 15 and below) (UNESCO) Human capital -Enrolment in tertiary education per 100,000 inhabitants United Nations (HK) -Mean years of schooling of adults Development Program (UNDP), 2014 -Fixed broadband Internet subscribers per 100 people Technology -Telephone fixed-lines per 100 people Infrastructure WDI, 2014 -Mobile cellular subscriptions per 100 people (INFRA) - Electric power consumption (kWh per capita) Figure 10. Liste des pays selon leur profil institutionnel Group Level of income Liste des pays Middle income Indonesia, Iraq, Lebanon, Nigeria, Pakistan et Sudan. Bonapartisme Low income Bangladesh, Ethiopia, Guinea, Guinea-Bissau, Haiti, Liberia, (G2) Mali, Myanmar, Nepal, Rwanda, Sierra Leone, Tajikistan, Togo et Uganda. High income Russia. Middle income Albania, Algeria, Armenia, Azerbaijan, Bolivia, Cameroon, China, Colombia, Cuba, Dominican, Republic Ecuador, Egypt, El Salvador ,Gabon, Georgia, Ghana, Guatemala, Guyana, Honduras, India, Iran, Kazakhstan, Kyrgyz Republic, Libya, Macedonia, Mauritania, Moldova, Mongolia, Morocco, En transition Nicaragua, Panama, Papua New Guinea, Paraguay, Peru, (G1) Philippines, Senegal, Serbia, Solomon Islands, Sri Lanka, St. Vincent and the Grenadines, Suriname, Swaziland, Syria, Thailand, Timor-Leste, Tonga, Turkey, Turkmenistan, Ukraine, Uzbekistan, Vanuatu, Vietnam, West Bank and Gaza, Yemen et Zambia. Low Income Burkina Faso, Cambodia, Central African Republic, Kenya, Madagascar, Malawi, Mozambique, Niger, Tanzania et Zimbabwe High income Bahrain, Chile, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Estonia, Greece, Hong Kong, Israel, Korea, Kuwait, Latvia, Lithuania, Malta, Oman, Poland, Puerto Rico, Qatar, Saudi Arabia, Slovakia, Slovenia, St. Kitts and Nevis, Trinidad and Tobago, Oligarchie United Arab Emirates et Uruguay. (G3) Middle income Argentina, Belarus, Bosnia and Herzegovina, Botswana, Brazil, Bulgaria, Costa Rica, Dominica, Jamaica, Jordan, Malaysia, Maldives, Mauritius, Mexico, Namibia, Romania, Seychelles, South Africa, St. Lucia, Tunisia et Venezuela. 208 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE EFFETS DES IDE SUR LES STRUCTURES DE L’ECONOMIE MAROCAINE High income Australia, Austria, Belgium, Brunei Darussalam,Canada, Denmark, Finland,France, Germany, Iceland, Ireland, Démocratie Italy, Japan,Luxembourg, Netherlands, New Zealand, libérale Norway,Portugal, Singapore, Spain, Sweden, Switzerland, (G4) United Kingdom et United States. Middle income Hungary. Tableau 11. Les variables institutionnelles Label Description Sources POLITICAL ICRG: consists of the following 12 subcomponents: PRS-ICRG(2008) (institution) Government Stability (12 points), Socioeconomic Conditions (12points), Investment Profile (12 points), Internal Conflict (12 points), External Conflict (12 points), Corruption (6 points), Military in Politics (6 points), Religious Tensions (6 points), Law and Order (6 points), Ethnic Tensions (6 points), Democratic Accountability (6 points), Bureaucracy Quality (4points). The resulting index ranges between zero and 100 and a larger value means lower political risk. Government Measures the government’s ability to carry out its policies PRS-ICRG(2008) Stability and to stay in office. Socioeconomic Captures socio–economic pressures at work in society PRS-ICRG(2008) Conditions that might restrain government action or elevate social dissatisfaction and thus destabilize the political regime. Investment Profile Assess the investment profile, that is, factors related to the PRS-ICRG(2008) risk of investment that are not covered by other (financial and economic) risk components, such as contract viability (expropriation), profits repatriation or payment delays. Internal Conflict Stands for internal conflict, measuring political violence PRS-ICRG(2008) within the country and its actual or potential impact on governance by focusing on, for instance, civil war, terrorism, political violence or civil disorder. External Conflict Weight external conflict, namely the risk to the incumbent PRS-ICRG(2008) government from foreign action, ranging from non-violent external pressure, such as diplomatic pressure, with holding aid or trade sanctions, to violent external pressures, ranging from cross-border conflicts to all-out war Corruption It evaluates the degree of corruption within the political PRS-ICRG(2008) system Military in Politics Represents the influence of the military in politics, which PRS-ICRG(2008) could signal that the government is unable to function effectively, therefore, the country might have unfavorable environment for business EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE 209 PARTIE II Religious Tensions Measures religious tensions, stemming from the domination PRS-ICRG(2008) of society and/or governance by a single religious group seeking, for instance, to replace civil by religious law or to exclude other religious from the political and social press Law and Order Quantifies law and order, that is, the strength and impartiality PRS-ICRG(2008) of the legal system. Ethnic Tensions Assesses the degree of tensions among ethnic groups PRS-ICRG(2008) attributable to racial, nationality or languages divisions. Democratic Relates the democratic accountability of the government, PRS-ICRG(2008) Accountability that is, the responsiveness of the government to its citizens, but also to fundamental civil liberties and political rights. Bureaucracy Stands for the institutional strength and quality of the PRS-ICRG(2008) Quality bureaucracy, which might act as a shock absorber tending to reduce policy revisions if governments change. 210 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE ISBN : 978-9954-9636-2-3 396 EQUILIBRES EXTERNES, COMPÉTITIVITÉ ET PROCESSUS DE TRANSFORMATION STRUCTURELLE DE L’ÉCONOMIE MAROCAINE