Déterminants des investissements directs étrangers en Afrique subsaharienne

2.1 - Un aperçu des développements relatifs aux déterminants des flux de capitaux

L'étude des facteurs explicatifs des IDE date de plusieurs décennies déjà. C'est à partir de 1970 que les chercheurs se sont intéressés à l'évolution croissante et contrastée des flux d'IDE dans le monde. L'un des premiers à proposer une explication économique des flux d'IDE est Dunning.

Sur la base des résultats d'enquête menée auprès des entrepreneurs engagés dans la production internationale, Dunning (1973) propose trois types de facteurs explicatifs. Il s'agit des facteurs de marché tels que la taille et la croissance mesurés par le PNB du pays récepteur ; les facteurs de coûts tels que l'abondance de la main d'oeuvre, la faiblesse des coûts de production et l'inflation ; les facteurs liés à l'environnement d'investissement tels que le degré d'endettement extérieur du pays et l'état de la balance des paiements. L'environnement d'investissement dépend essentiellement de la stabilité politique.

Dunning va plus loin en 1977 en s'appuyant sur la théorie de l'organisation industrielle et développe l' « approche éclectique » axée sur le « paradigme d'OLI ». Cette approche montre que les investisseurs recherchent trois types d'avantages à travers la décision d'implantation d'une firme. Il s'agit des avantages liés aux dotations spécifiques induites (détention d'un brevet exclusif pour bénéficier d'une situation de monopole sur le marché) par la concurrence imparfaite (Ownership advantages), des avantages liés à la localisation des entreprises (Localization advantages) et, enfin, des avantages liés à la faiblesse des coûts de production (Internalization advantages). Il ressort de ce qui précède que la théorie développée par Dunning analyse l'importance des flux d'IDE selon les intérêts des investisseurs. Son approche semble ici plus micro que macroéconomique.

Dans une optique microéconomique, Mayer T. et Mucchielli J. -L. (1999) ont étudié la décision de localisation à l'étranger des firmes multinationales. Il en ressort de leur étude quatre principaux facteurs de choix. Le premier facteur est la demande du marché des biens que l'entreprise peut espérer exploiter pour chaque localisation. Le deuxième facteur est le coût des facteurs de production. Le troisième facteur est le nombre d'entreprises locales et étrangères déjà installées sur place. L'autre facteur est une synthèse des différentes politiques d'attraction menées par les autorités locales du pays d'accueil (subvention à la création d'emploi, exemption temporaire de la fiscalité locale, faiblesse de l'imposition sur les bénéfices, etc.). Les entreprises cherchent à se localiser là où la demande est importante et là où les coûts de production sont faibles.

Les deux auteurs précédents proposent un modèle théorique simple qui explique la profitabilité (ð ) de chaque localisation possible à partir des quatre facteurs mentionnés.

Le modèle se présente comme suit :

ð = âdemande + â coûts + â nombre de firmes + â ₄ mesure s in citatives 1 2 3
(+) (-) (- ou +) (+)

â₃ peut être négatif ou positif selon l'ampleur relative des effets de concurrence et des effets d'agglomération. En effet, le nombre d'entreprises augmente le degré de concurrence locale et réduit l'attractivité du territoire alors que l'agglomération géographique des firmes peut avoir des retombées positives en matière technologique et de partage du marché local (marché du travail, marché des produits intermédiaires).

Les déterminants répertoriés par Mayer T. et Mucchielli J. -L. (1999) n'influent pas tous de façon égale sur la profitabilité pour chaque niveau de région. Le tableau 1 ci-dessous réalisé par l'INSEE synthétise les résultats empiriques de quelques études récentes des choix de localisation. Il donne le pays d'origine des investisseurs, la zone d'implantation considérée et les principaux résultats (signe de la variable quand celle-ci est significative) des quatre principaux déterminants : la taille du marché d'accueil (demande), les coûts du travail, l'impact du nombre de firmes sur place (concentration géographique) et l'influence des mesures incitatives.

Tableau 1 : Synthèse des résultats d'études récentes du choix de localisation.

Référence bibliographique	Pays d'origine	Zone et période d'accueil	Demande	Coûts du travail	Concentration géographique		Politiques incitatives	Wheeler et Moody (1992)
Etats-Unis	42 pays allant du Pérou à la Suisse	+	-	+	n.s.		Mayer et Mucchielli (1998)
Japon	Royaume-Uni, France, Allemagne, Espagne, Italie (1984-1993)	+	-	+	+		Head et al. (1999)
Japon	Etats américains (1980-1992)	+	-	+	+		Head et Ries (1996)
Etats-Unis, Japon, Europe, Australie, Canada	Villes chinoises (1984-1991)	Non testée	n.s.	+	+		Ferrer (1998)
France	Régions européennes (1994)	Non testée	n.s.	+	-		Devereux et Griffith (1998)
Etats-Unis	Royaume-Uni, France, Allemagne (1980-1994)	+	n.s.	+	+		n.s. = variable non significative

Source : INSEE, Economie et Statistique N°326-327.

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Schneider F. et Frey B. S. (1985) ont combiné les variables politiques et économiques pour estimer à partir de trois spécifications les flux d'IDE dans les 80 pays les moins avancés du monde. Un premier modèle qui explique les flux d'IDE uniquement à partir des variables économiques. Un deuxième modèle qui explique les flux d'IDE à partir des variables politiques. Un troisième modèle qui explique les flux d'IDE à partir de toutes les variables, politiques et économiques. Ce dernier s'étant révélé meilleur, ils ont réalisé une régression simple suivie d'une régression normée. Les résultats de la régression normée ont montré que le PNB par habitant, le taux de croissance du PNB influent positivement sur les flux d'IDE alors que le taux d'inflation, le déficit de la balance des paiements, les coûts des facteurs de production et l'instabilité politique influent négativement sur les flux d'IDE. Schneider et Frey concluent qu'un « bon » modèle pour estimer les flux d'IDE dans les pays en développement doit prendre en compte à la fois les variables économiques et les variables politiques du pays récepteur de l'IDE.

Fernández-Arias E. et Montiel P. J. (1996)² ont proposé un cadre théorique qui a servi de référence à plusieurs études récentes sur les déterminants des flux de capitaux privés. Leur objectif était d'arriver à trouver la valeur d'équilibre des flux de capitaux découlant de la confrontation d'un certain nombre de facteurs externes (situation financière des pays créditeurs) et les facteurs internes (environnement économique et financier des pays bénéficiaires). Leur modèle théorique s'inscrit dans le cadre de l'école « pull-push » selon laquelle ce sont les facteurs internes et externes qui expliquent les flux d'IDE. L'encadré 1 cidessous présente ce modèle théorique.

Encadré 1 : Le modèle théorique de Fernández-Arias E. et Montiel P. J. (1996)

On suppose que les flux de capitaux peuvent avoir lieu dans le cadre de n différents actifs indexés par u, u = 1,...., n. Le rendement de chaque type d'actifs peut être décomposé en rendement attendu au niveau des projets (G_u) et en un facteur d'ajustement reflétant la crédibilité du pays (C_u).

Le rendement attendu s'écrit :

G_u = G_u(g, F) (1)

Où F est l'ensemble des flux de capitaux en direction de tous les types de projet ;

g est un facteur reflétant l'environnement intérieur du pays.

La crédibilité du pays C_u est supposée dépendre d'un vecteur de stocks de dettes (S) en fin de période pour tous les types d'actifs :

C_u = C_u(c, S) = C_u(c, _S-1 + F) (2)

Où c est un facteur mesurant la crédibilité du pays ;

S-1 représente les stocks de dettes en début de période.

Etant donné que les investisseurs étrangers tendent à diversifier leur portefeuille, le coût d'opportunité du type d'actif u noté V_u est une fonction de S :

V_u = V_u(v, _S-1 + F) (3)

Où v traduit les conditions financières des pays créditeurs.

Fernández-Arias E. et Montiel P. J. (1996) établissent sur cette base, la condition d'équilibre suivante : G_u(g, F) * C_u(c, _S-1 + F) = V_u(v, _S-1 + F) (4)

On fait l'hypothèse que les fonctions _Gu,Cu, V_u sont croissantes en chacun des paramètres g, c, v. L'équation (4) définit implicitement la valeur d'équilibre du vecteur F. Cette valeur d'équilibre s'écrit comme suit :

F* = F^*(g, c, v, S-1) (5)

_F*

crédibilité du pays bénéficiaire (c), du facteur reflétant les conditions financières du pays créditeur (v) et les stocks de dettes en début de période (S-1). F^* croît avec g et c, mais décroît avec v et _S-1. Cela traduit le fait que l'amélioration du cadre macroéconomique ou une plus grande confiance dans la capacité du pays à honorer ses engagements se traduisent par des entrées de capitaux. Par contre, l'amélioration des conditions financières dans les pays créditeurs incitera les investisseurs étrangers à investir chez eux plutôt qu'ailleurs. Concernant les stocks de dettes en début de période, plus il est élevé plus les chances du pays hôte d'être solvable diminuent. Ce qui peut freiner les entrées de capitaux.

En supposant _S-1 constant et en différenciant l'équation (5), on obtient le modèle de court terme qui met en relation les différences premières :

est donc une fonction du facteur reflétant l'environnement intérieur du pays (g), du facteur mesurant la

² Tel que rapporté par Taylor M. P. et Sarno L. (1997), Batana Y. M. (1999)

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Ä = Ä + Ä + Ä (6) F F g g F c c F v v * * * * Taylor M. P. et Sarno L. (1997) ont introduit dans le modèle l'hypothèse d'imperfection du marché, d'asymétrie de l'information et l'existence de coût pour les marchés financiers émergents qui induisent des coûts auxquels font face les investisseurs étrangers dans l'ajustement de leur portefeuille. Ces coûts sont supposés croître en fonction de la grandeur de l'ajustement. Les investisseurs vont chercher à minimiser la différence entre les valeur effective et désirée des flux de capitaux. Soit L la fonction de perte quadratique des investisseurs : * L = 1 ( F F )' M ( F F ) ( F F 1 )' M 2 ( F F 1 ) - + - - * - - (7) - Où M1 et M2 sont des matrices de pondération définies positives. La condition du premier ordre pour la minimisation de L donne : 1 Ä = + F ( M 1 M 2 ) M 1 ( F F 1 ) - * - (8) - Posons F F 1 F * = - + Ä et utilisons l'équation (6). On obtient un Modèle à Correction d'Erreur : * * Ä = F A 0 ( F F ) 1 A 1 g A 2 c A 3 v * - + Ä + Ä + Ä (9) - Où 1 A 0 ( M 1 M 2 ) M 1 - = + et 1 A M M M F i i ( 1 = + 2 ) 1 - * (avec i=1,2,3) ; Les iF^* sont des dérivées partielles correspondantes. L'équation (9) traduit le fait que les variations dans les valeurs courantes des flux de capitaux sont déterminées partiellement par l'erreur commise à la date précédente et en partie par les chocs sur les variables déterminant l'équilibre à long terme.

Batana Y. M. (1999) a recherché à partir d'un modèle à correction d'erreur les variables explicatives des flux de capitaux internationaux au Togo, en se basant sur le modèle théorique de Fernández-Arias E. et Montiel P. J. (1996). Les résultats de son étude portant sur la période 1965-1992 ont montré que le taux d'investissement est un facteur pertinent dans l'explication des flux de capitaux privés internationaux à court terme au Togo, avec un signe positif. De même, les dépenses publiques (infrastructures de base et services publics) exercent un effet positif avec un décalage de deux ans. Le degré d'ouverture de l'économie togolaise présente un coefficient négatif, mais non significatif. Le taux d'intérêt et le ratio de solvabilité du Togo ne sont pas significatifs.

Kouadio Y. M. (2003) a étudié les déterminants des flux de capitaux dans les pays de l'UEMOA sur la base du modèle théorique de Fernández-Arias E. et Montiel P. J. (1996). Son étude a pris en compte la période 1973-2000. Il a retenu au seuil de 10% un modèle de données de panel à effets fixes. Les résultats de ce modèle montrent que ce sont les facteurs internes (pull factors) qui déterminent les flux de capitaux dans les pays de l'UEMOA aussi bien à court terme qu'à long terme. Mais la qualité de ce modèle l'a amené à réaliser une étude pays par pays. Les résultats de cette étude ont confirmé les premiers résultats à savoir que les facteurs internes sont les plus déterminants dans l'explication des flux de capitaux aussi bien à court terme qu'à long terme. Par ailleurs, ils lui ont aussi permis de tirer la conclusion selon laquelle l'après crise de la dette des années 1980 a été catastrophique pour la plupart de ces pays dans l'attrait de capitaux privés.

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Bhattacharya A. et al. (1997) montrent que l'Afrique subsaharienne n'a pas bénéficié des flux de capitaux internationaux privés à cause du risque élevé que présentent les investissements en Afrique. En se basant en partie sur les résultats d'enquête menée auprès de banquiers travaillant dans les banques commerciales et d'investissement ainsi que les directeurs des fonds mutuels à New York et à Londres, ils. ont identifié les facteurs économiques et politiques susceptibles d'expliquer la faiblesse des flux d'IDE vers Afrique. Ces facteurs sont les conflits civils, l'instabilité macroéconomique, la faible croissance économique et les marchés intérieurs exigus, l'économie axée sur l'intérieur et la lourdeur de la réglementation, la lenteur de la privatisation, la médiocrité des infrastructures, le niveau élevé des salaires et des coûts de production.

Pour vérifier empiriquement ces résultats théoriques, Bhattacharya A. et al. (1997) ont effectué une estimation à partir des données. Ils ont inclus dans la spécification du modèle des variables indicatrices qui captent les effets communs à tous les pays, mais spécifiques pour chaque année. Leur étude a porté sur 31 pays d'Afrique subsaharienne³ pour la période 1980- 1995 afin de vérifier empiriquement les effets des facteurs internes et externes sur les flux d'IDE. Les résultats de leurs estimations ont montré que ce sont la croissance économique, l'ouverture de l'économie sur l'extérieur et le coefficient de variabilité du taux de change effectif réel ont un impact positif sur les flux d'IDE. De plus, le modèle est autorégressif d'ordre 1 c'est-à-dire que les flux d'IDE de l'année t-1 influencent positivement les flux d'IDE de l'année t.

Wilhelms S. K. S. et Witter S. M. D. (1998) ont développé le concept d'« adaptation institutionnelle à l'IDE ». Ce concept s'identifie dans la tradition de l'école de l'intégration. Le modèle explicatif spécifié par ces deux auteurs stipule que les flux d'IDE s'expliquent par l'adaptation du gouvernement à l'IDE (G), le marché (M), l'éducation (E) et la réalité socioculturelle (S) du pays qui reçoit l'IDE. La spécification du modèle se présente comme suit : IDE = â₀ + â₁ G + â₂ M + â₃ E + â₄ S. L'adaptation institutionnelle du gouvernement

constitue selon les auteurs la capacité du pays à créer un environnement attractif et propice aux flux d'IDE. Dans le modèle G, M, E et S sont des vecteurs.

Ils ont procédé à des vérifications empiriques de leur intuition théorique à partir des données de panel relatives à 67 pays en développement et couvrant la période 1978-1995. Ils retiennent les variables suivantes comme explicatives : le PNB\habitant, le commerce extérieur, les recettes fiscales, les crédits bancaires à l'économie, l'utilisation commerciale de l'énergie, l'indice risque pays, le facteur capital humain (nombre d'inscription à l'école primaire). Les résultats de leurs estimations montrent que les variables suivantes ont des effets positifs sur les flux d'IDE : le commerce extérieur, le crédit local, la consommation d'énergie. Par contre, les variables telles que les recettes fiscales, l'indice risque pays, le PNB/habitant ont des effets négatifs. Les variables reflétant le niveau d'éducation et la situation socioculturelle sont apparues non significatives.

³ Ces pays sont le Bénin, le Botswana, le Burkina Faso, le Burundi, le Cameroun, la Centrafrique, le Tchad, le Congo, la Côte d'Ivoire, le Gabon, la Gambie, le Ghana, la Guinée, l'Ile Maurice, le Kenya, le Lesotho, la Madagascar, le Malawi, le Mali, la Mauritanie, la Mozambique, le Niger, le Nigeria, le Sénégal, la Sierra Leone, le Swaziland, la Tanzanie, le Togo, l'Uganda, la Zambie et le Zimbabwe.

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Hernandez L. et al. (2001) ont étudié les déterminants des flux de capitaux privés de la décennie 1970 à la décennie 1990 pour les pays d'Asie de l'Est et d'Amérique Latine dans le cadre de l'identification des canaux de transmission des effets de contagion entre pays bénéficiaires de capitaux privés. Les résultats théoriques relatifs à leurs travaux montrent que deux types de facteurs déterminent les flux de capitaux privés et les flux d'IDE en particulier. Il s'agit des facteurs internes qualifiés de pull factors et les facteurs externes qualifiés de push factors. Leur étude s'inscrit donc dans la pensée de l'école « pull-push ».

Le modèle théorique proposé par Hernandez L. et al. est le suivant :

= á + Ø - â + Ù ÷ + M ID E ? + å

'

ID E j t

, j j t

, 1 t t i , t j , t

Où,

IDE j , t est l'IDE reçu par le pays j à l'année t.

Ø j , t - 1 est le vecteur des facteurs internes prédéterminés du pays d'accueil. Ù_t est le vecteur des facteurs externes exogènes déterminés.

IDE i , t est le vecteur des IDE reçus par les autres pays i (i ? j ) à l'année t.

M_t est le vecteur poids des pays. Il est utilisé pour tester les effets de contagion régionale. On donne un poids positif aux pays de même région que le pays j et un poids nul aux autres pays.

á_j , ? sont des coefficients à estimer.

â , ÷ sont des vecteurs de coefficients à estimer. å j , t est le terme d'erreur.

Dans ce modèle, tout se passe comme si les investisseurs potentiels observent les indicateurs macroéconomiques du pays d'accueil à l'année t-1 et décident en fonction de l'environnement économique international et/ou régional en relation avec le pays d'accueil de l'année courante. Le tableau ci-après présente les variables internes et externes identifiées par Hernandez L. et al. ainsi que les signes attendus de ces variables sur les flux d'IDE.

Tableau 2 : Les variables identifiées par Hernandez L. et al. et leurs signes attendus.

Variables		Signes attendus	Variables externes
Taux d'intérêt international réel (ex-post)
-		Le total des flux d'IDE à destination des autres pays en développement en % du total des PIB des grands pays industriels
+		Le niveau d'activité dans les pays industriels (PIB)
-		Variables internes
Le taux de croissance réel
+		Le solde de la balance des paiements en % du PIB
+		Les investissements en % du PIB
+		Les exportations en % du PIB
+		Le service de la dette extérieure en % du PIB
-		La croissance des crédits bancaires à l'économie
-

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-

Le taux d'appréciation du taux de change

Agenor P. -R. et al. (2000) ont travaillé sur les régions du Moyen-orient⁴ et de l'Afrique du Nord⁵. A partir des données couvrant la période 1989-1998, ils ont utilisé la technique d'estimation par la variable instrumentale sur des données de panel. Ce qui leur a permis de corriger le probable caractère aléatoire de certaines variables parmi les dix retenus à priori (voir tableau 3). A cet effet, ils ont utilisé les variables taux de croissance réel, taux d'investissement, taux d'ouverture de l'économie, le service de la dette en % du PIB comme variables instrumentales. Le modèle est spécifié avec effet fixes signifiant que les différences entre pays sont appréhendées à travers les termes constants de chaque pays dans les régressions. Les résultats des estimations ont montré que les variables significatives ayant les signes attendus sont le taux d'investissement, le taux d'ouverture de l'économie, le service de la dette en % du PIB, le taux d'intérêt international, l'indice risque politique et la variation du taux d'inflation.

Tableau 3 : Les variables d'étude de Agénor L. -R. et leurs signes attendus.

Variables		Signes attendus	IDE (-1)
+		Taux de croissance réel
+		Investissement en % du PIB
+		Degré d'ouverture de l'économie (base 100 en 1990)
+		PIB réel par habitant
n.i		Service de la dette en % du PIB
-		Taux d'intérêt réel international (London Inter-Bank Offer Rate : LIBOR)
-		Variation du taux d'inflation
-		Variation du taux de change effectif réel
-		Indice risque politique (Un indice élevé traduit un niveau de risque faible)
+

Morisset J. et Neso O. (2002) à partir de l'expérience internationale récente montrent que les procédures administratives complexes, nécessaires à l'établissement et au fonctionnement des affaires, découragent l'entrée des flux d'IDE. Les coûts des procédures administratives varient significativement selon les pays. Ils sont positivement corrélés au niveau estimé de la corruption, à la puissance gouvernementale et au degré de protection de l'économie. La qualité de l'environnement d'investissement joue un rôle important dans les prises de décisions de nombreux investisseurs. Cela est une reconnaissance croissante de ce que les procédures administratives peuvent significativement influencer le lieu d'implantation des firmes multinationales.

⁴ Les pays du Moyen-Orient sont Bahreïn, les Emirats Arabes Unis, l'Iran, la Jordanie, le Koweït, le Liban, Oman, le Qatar, l'Arabie Saoudite, la Syrie, Turquie et le Yémen.

⁵ Les pays d'Afrique du Nord sont l'Algérie, l'Egypte, le Maroc et la Tunisie.