Dépenses Militaires, Gouvernance et Efficience Economique: le cas de l'Afrique sub-Saharienne

2.1.2. Application économétrique de l'instabilité politique

Azam et al (1996) soulignent tout d'abord la difficulté d'obtenir des données fines sur les politiques de redistribution en Afrique, ou dans d'autres PED, ni de rendre compte de toutes les nuances des politiques de répression qui existent. Par conséquent, ils restent à un niveau macroéconomique pour tester les prédictions émises précédemment. Ils utilisent les dépenses militaires rapportées au PIB comme un indicateur de répression.^44(*) Les dépenses d'éducation et de santé sont des dépenses au caractère redistributif bien marqué.

Ces variables sont utilisées dans une équation de type probit, qui explique la probabilité que surviennent des troubles socio-politiques dans divers pays d'Afrique. On note R* la variable de rébellion sous-jacente, non observée. On observe une variable indicatrice qui prend la valeur 1 dans un pays à une date donnée s'il survient l'un ou plusieurs des évènements suivants : grève, manifestation violente ou non violente, émeute, attentat, coup d'Etat, etc., et 0 sinon. On suppose que la réalisation de ces évènements manifeste le passage de R* au-dessus d'un certain seuil. On note D/Y les dépenses militaires rapportées au PIB, S/Y les dépenses de santé rapportées au PIB, Sc1 le taux de scolarisation primaire, Sc2 celui de scolarisation secondaire, et Zf une variable muette indiquant si le pays est dans la Zone franc. Ils obtiennent alors les résultats suivants :

Les nombres entre parenthèses sous les coefficients estimés sont les t de Student, qui sont tous significatifs. La taille de l'échantillon est notée N, et on a ici environ 16% des pays avec un évènement politique violent.

Azam souligne qu'au vu de ces résultats, les dépenses militaires ont bien le signe positif attendu, et les dépenses de santé et le taux de scolarisation primaire ont le signe négatif prévu. Le taux de scolarisation secondaire a un signe positif, assez imprévu, les auteurs suggèrent alors de considérer cette variable plus comme un indicateur de prédation que comme un indicateur de redistribution . En effet, dans les pays africains, l'enseignement secondaire concerne des couches privilégiées de la population, et notamment des populations urbaines, ce qui encouragerait une telle interprétation. Enfin, l'effet négatif de la variable Zone franc est probablement un effet composite. C'est d'abord un indicateur de stabilité macroéconomique, puisque les économies de la Zone ont en général une inflation plus faible que les autres pays africains, mais ce n'est sans doute pas l'effet principal puisque cette variable est restée significative (à 10%).

A partir de cette équation, on peut calculer la probabilité que survienne un évènement politique violent pour chaque pays et chaque date de l'échantillon. Cette probabilité, qui mesure le risque politique à chaque point d'observation, a un effet négatif sur la croissance économique.

v Les effets sur la croissance

On note le taux de croissance du PIB, qui est la variable expliquée. Pour en saisir l'effet de convergence à la Barro (1991), Azam et al (1996) emploient, une moyenne mobile des valeurs du produit par tête au cours des 3 années précédentes, pour lisser les fluctuations conjoncturelles. Les auteurs incluent aussi dans l'équation le taux d'ouverture du pays sur le marché international (OUV), mesuré comme la moyenne du taux d'exportation et du taux d'importation.^45(*) Pour saisir les effets du stock de capital humain, on utilise le taux de scolarisation secondaire. Enfin, pour éviter les effets d'hétérogénéité que pourrait provoquer notre « pooling » de séries temporelles de différents pays africains, on introduit des effets fixes, quand ils sont significatifs. La probabilité des évènements politiques violents, notée prob(R), est significative dans le résultat de l'estimation ci-dessous :

LM représente le test du multiplicateur de Lagrange de l'indépendance sérielle des résidus. Toutes les variables incluses sont significatives, d'après les t de Student compatibles avec l'hétéroscédasticité de White, avec le signe attendu. L'effet de convergence à la Barro est bien négatif, alors que le taux de d'ouverture et le taux de scolarisation secondaire ont bien des effets positifs. L'effet annoncé de la variable de risque politique est bien négatif. Mais c'est davantage le climat de risque politique que les destructions qui accompagnent généralement les évènements qui compte pour la croissance.

Dans l'équation ci-dessus, on ne distingue pas les effets du risque politique sur la croissance, selon qu'ils transitent par l'investissement, qui peut être réduit par la probabilité d'incidents politiques, ou directement par la productivité totale des facteurs. On peut tester ceci directement en introduisant dans l'équation la part de l'investissement dans le PIB, notée (I/Y). On obtient alors :

L'introduction de cette nouvelle variable diminue un peu la significativité du degré d'ouverture, sans modifier l'effet de prob(R). Ceci suggère que l'effet du risque politique passe plus par une réduction de la productivité totale des facteurs que par celle de l'investissement. Peut-être est-ce dû à la fuite du capital humain que peut provoquer la montée du risque politique, ou bien aux excès de la prédation par le gouvernement, qui peut s'effectuer en imposant beaucoup de distorsions sur l'économie. Ici encore, la substitution de la variable muette indiquant les évènements politiques à la probabilité estimée par son intermédiaire donne un résultat non significatif, avec un t de Student-White de 0,58.

Au total, Azam et al (1996) ont analysé un modèle théorique, prédisant que l'activité de rébellion est une fonction croissante du niveau de prédation et de répression du gouvernement, et une fonction décroissante de la redistribution qu'il effectue, en fournissant des biens publics ou en versant des transferts. Ces prédictions sont confirmées par une équation économétrique de type probit, estimée sur des données regroupant des séries temporelles pour plusieurs pays africains. Il apparaît notamment que les dépenses de santé et le taux de scolarisation primaire réduisent significativement le risque politique, alors que les dépenses militaires l'accroissent. Enfin, ils montrent que le risque politique affecte significativement et de façon négative le taux de croissance des économies. Il semble que cet effet soit transmis plus par la réduction de la productivité totale des facteurs que par l'investissement.

2.2. Analyse de la corruption

* ⁴⁴ Ils justifient ce choix par le fait qu'en Afrique, il y a très peu de guerres internationales, et l'armée joue surtout un rôle de maintien de l'ordre intérieur (Azam et al, 1996).

* ⁴⁵ On s'attend à ce que cette variable ait un effet positif sur la croissance, à cause des effets généralement positifs de l'ouverture sur l'efficience de l'allocation des ressources, et sur le rythme du progrès technique.