Dette publique et investissement privé: Effet d'éviction versus effet de levier

CHAPITRE IV

EFFET D'EVICTION VERSUS EFFET DE LEVIER :
EVALUATION EMPIRIQUE AU CAMEROUN

La relation entre dette publique et investissement privé est indéterminée, théoriquement. Une évaluation empirique pourra nous permettre pour le cas du Cameroun, de déceler la nature de cette relation. Elle est soutenue par plusieurs hypothèses. On peut penser à l'hypothèse de « debt overhang » ou de surendettement, qui a fait l'apanage de plusieurs travaux empiriques. L'existence d'un lourd fardeau virtuel de la dette réduit l'incitation de l`investissement privé car, la plupart des retombées de l'investissement sont utilisées pour payer et repayer la dette existante, ainsi il agit comme une taxe sur l'investissement domestique (Khan et Villanueva, 1991).

Une autre hypothèse inspire notre attention quant à cette relation, à savoir l'hypothèse de l'effet d'éviction. L'hypothèse de l'effet d'éviction de la dette ou «debt crowding-out » et ses effets néfastes sur la performance économique en Afrique, ont été démontrés par plusieurs études comme celle de Ajayi (2000) au Nigeria. Les principaux résultats de ces recherches ont montré que le paiement du service de la dette a été et restera un obstacle à la croissance économique à travers son impact négatif sur l'investissement.

La dernière hypothèse qui nous intéresse est celle de l'effet de levier. L'analyse du cycle d'Avramovic présume que les fonds empruntés sont utilisés pour accroître la capacité productive dans le court et long terme. Cette capacité productive croissante est présumée supérieure à l'investissement initial. C'est-à-dire le pays emprunteur doit accroître ses capacités physiques, qui directement ou indirectement, se transforment au-delà du temps en production domestique croissante et améliorent la balance de paiement. Ainsi, la dette et le paiement de son service constituent un levier pour les investissements privé et public.

Dans cette perspective, en première analyse, nous présenterons le modèle économétrique. Dans une deuxième étape, après avoir analyser et interpréter les résultats du modèle estimé, nous allons énoncer des implications pour la politique économique.

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Section I : LE MODELE ECONOMETRIQUE

Notre étude est constituée de deux hypothèses. Une bonne spécification de ces hypothèses, passe au préalable par une présentation du modèle et une justification du choix des différentes variables.

I.1. LIENS EMPIRIQUES ET MODELE « ACCELERATEUR-COÛT DU CAPITAL » Dans le cadre méthodologique de notre travail, nous examinons d'une part le lien empirique du modèle, ensuite le modèle proprement dit.

I.1.1. Liens empiriques du modèle du déterminant de l'investissement au Cameroun.

Les différentes théories traditionnelles de l'investissement ont guidé la construction de nombreux modèles de détermination de l'investissement. Malheureusement, la performance de tels modèles macro économétriques a été dans bien des cas assez limitée.

Par exemple, Keynes (1936) fut le premier à attirer l'attention sur l'existence d'une décision indépendante d'investissement dans l'économie. Il montra que l'investissement dépend de l'efficacité marginal du capital, relatif à un certain taux d'intérêt qui reflète le coût d'opportunité des fonds investis.

D'après la théorie keynésienne, la fonction d'investissement peut être spécifiée sous la forme⁴⁶ :

a p a a a r y p É = f ' ? f r , , , ( 1) Avec 0 f ' r ? , 0 pry p

a , 0 f ' ? r r

a , 0 f ' ? y y

, où r, p,

et y désignent respectivement le taux de l'intérêt, p le niveau général des prix et y la demande ; ra, p^a puis y^a représentant les grandeurs anticipées relatives aux variables précédentes ; ces anticipations étant partiellement déterminées par les événements passés.

On note que cette formulation de la fonction d'investissement laisse déjà clairement apparaître le caractère dynamique de la description keynésienne de l'équilibre économique, puisque l'une des variables essentielles de cet équilibre, à savoir l'investissement, est fonction des valeurs des équilibres futurs, mais aussi du passé. L'ensemble de l'équilibre économique de la période courante se trouve ainsi relié aux équilibres des périodes futures et passées.

Toutefois, la littérature récente de l'investissement a eu à mettre l'accent sur le rôle important de l'irréversibilité de l'investissement en capital fixe et l'incertitude de l'environnement macroéconomique dans la décision d'investissement (Pindyck, 1993 ;

⁴⁶ Cf Vesperini (1981), pp. 100 - 102.

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Bertola et Caballero, 1990 ; Aryeetey ,1994 ; et plusieurs d'autres). Lorsqu'on considère les
développements théoriques récents, la fonction d'investissement peut être spécifiée sous la

forme⁴⁷ : É = g(ÄÕ,r,q,ì) (2)

où AY désigne les anticipations sur les conditions futures du marché, r représente les contraintes financières de l'entreprise, q la valeur de l'entreprise, telle que l'on peut la reconstituer à partir de l'évaluation boursière de ses actions⁴⁸ et jt désignant une mesure de l'incertitude⁴⁹.

Les équations 1 et 2 ont inspiré un nombre considérable de travaux empiriques effectués pour les pays industrialisés. Cependant, en ce qui concerne les PED, les difficultés rencontrées pour réaliser des tests économétriques sur la base des modèles théoriques sont bien connues. En effet, l'une des hypothèses sous-tendues par ces modèles est, par exemple, l'existence d'un marché financier fonctionnant efficacement et où les entreprises, tout comme les investisseurs potentiels disposent d'une bonne information⁵⁰. Par ailleurs, pour les travaux économétriques, l'on devrait pouvoir disposer de données, sur plusieurs périodes, relatives au stock de capital, à la force de travail, aux salaires, par exemple. De manière générale, dans les PED, il est courrant de se heurter au problème de l'indisponibilité de données pour certaines des variables apparaissant dans les équations ci-dessus. Toutes ces raisons, qui constituent autant de contraintes majeures, expliquent que nous commencions, dans notre travail, par présenter le modèle « accélérateur -coût du capital ».

I.1.2. Le modèle « accélérateur -coût du capital »

Le modèle « accélérateur -coût du capital » découle du programme intertemporel de la firme en quête de maximisation de la valeur.

· La valeur de la firme et le programme intertemporel :

La valeur de la firme est la somme actualisée des recettes nettes que son activité procure chaque période. En terme nominaux, elle s'écrit, si i_h est le taux d'intérêt nominal

(variable d'une période à l'autre) de la période H et si l'horizon de la firme est infini :

8 V= t =0

1

t

[ t t t t t t ]

p Y w L x I

- - .

? ( )

1 + i h

h 0

⁴⁷ Cf Mlambo et Oshikoya (2001).

⁴⁸ Cf Malinvaud (1981)

⁴⁹ Sur les effets de l'incertitude,cf Romer (1997), pp.402-406.

⁵⁰ La Douala Stock Exchange (Bourse de Valeur) n'existe au Cameroun que depuis 2003.

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La firme maximise sa valeur V sous les contraintes de fonction de production : Y t = F(K t , L _t ) et d'évolution du stock de capital : K t + 1 = I _t+ (1 - ä)K t ; une condition initiale

( K₀ donné) et une condition de solvabilité assurant qu'elle honorera toujours ses dettes. Il s'agit alors de résoudre le programme intertemporel suivant :

Max V K L tt			8		1		[ ( ) ( ( ) ) p F K L w L x K K - - - - 1 ä ] t t t t t t t t , 1 +
				t
	t	=	0	? ( ) 1 + i h

h = 0

La condition de premier ordre sur la demande de travail est aisément obtenue, il s'agit de l'égalisation bien connue entre productivité marginale du travail et taux de salaire réel à

w t

= ?t ? 0

chaque période : ( )

? 0

V ? ·

F

=

? K t t p

? L t

La condition de premier ordre sur le capital est plus délicate à obtenir, car celui-ci apparaît dans les recettes nettes des deux périodes successives :

? V 1 ? ·

F ( ) ( )

ä ? t ? 0

1

= [ ] 0

t t

p + -

x 1 - 1 1

x =
t t t

- -

? K ? K

t t

? ( )

1 + i ? ( )

1 + i

h h

h=0 0

h =

Le premier terme de cette expression correspond au rendement net du capital en période t, et le deuxième terme à son coût d'achat en période t-1. Une unité supplémentaire de

capital permet d'accroître la production, en fonction de sa productivité marginale ( )

? ·

F , ce qui

? K_t

rapporte ( )

? ·

F

p t

en termes de ventes. De plus, il est possible de la revendre à l'issue de la

?K t

production, au prix x_t, mais la valeur de la revente sera nette de la dépréciation, soit x_t (1 - ä).
Cette unité de capital a été achetée en période précédente au prix x_t-1 . Pour rendre comparable

ce coût d'acquisition en t-1 et le rendement marginal du capital en t, il faut calculer la valeur actualisée de ces deux sommes, ce qui explique les facteurs d'intérêts de l'expression précédente. En simplifiant ces facteurs d'intérêt, il vient :

? F	( ) [ ( ) ( ) ] · 1 - 1 1 ä + - - i x x t t t =		c t =		?t ? 0

? K p p t t

t

Où c_t = (1 +i _t )xt - 1 - (1 - ä)x_t est le coût d'usage du capital. Cette définition du coût du capital

permet de transformer le problème intertemporelle de la firme en une séquence de
maximisations statiques de profits, celui-ci étant défini comme les recettes nettes du coût du

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capital. Il est en effet équivalent de maximiser la valeur actualisée nette de la firme ou de maximiser le profit de chaque période :

8 [ ( ) ]

p F K L w L x I

t t t t t t t

- -

,

t

? ( )

1 + i h

{ t ( t t ) t t t t }

Max p F K L w L c K

- -

,

Max V =

K L

t t

?

t = 0

?t ? 0

t

K L

t ,

h = 0

Cette équivalence, valeur seulement en l'absence de contrainte financière et de coût d'installation du capital, donne le sens de la notion du capital : il s'agit d'imputer convenablement à chaque période le coût d'achat d'un bien d'investissement qui dure plusieurs périodes. L'équivalence justifie que l'entreprise adopte un comportement myope, c'est-à-dire qu'elle ne s'intéresse qu'à la maximisation de ses profits courants et non celle de sa valeur intertemporelle.

· Le comportement de l'investissement selon le modèle « accélérateur -coût du capital ».

Les conceptions de l'investissement concourent à la spécification de la contrainte de débouchés et la contrainte financière. Face à une demande insuffisante, les entreprises ne peuvent écouler toute leur production. En réaction à leur contrainte sur les débouchés, elles doivent déterminer leurs facteurs de production. En fait, les entreprises modulent généralement leur comportement en fonction du niveau anticipé des débouchés ; de sorte que l'investissement est directement proportionnel à l'amélioration des perspectives, augmentant, par conséquent, avec l'accélération de la demande anticipée. En présence d'une contrainte financière par contre, les entreprises modulent leur comportement en fonction des profits qu'elles dégagent. On peut dès lors concevoir les entreprises comme maximisant leur profit, c'est à dire leur chiffre d'affaires net des salaires et de la rémunération du capital.

Soit à Maximiser

( )[ t t w _t L _t q _t I _t ]

¹

Ñ Õ - -

+ r

où 0

fÊ ' = , 0

fL ' = , 0

fÊ ' = , 0

fÊ " = , et 0

fL " =

1 Avec Ê t = ( 1 - ä ) Ê t -1 + É t et Õ t = f ( L _t , K _t )

OùP_t est le prix de vente de la production ; Õ_t est la production ; L_t l'emploi ; I_t l'investissement ; r le taux d'intérêt, supposé constant au cours du temps ; w_t le coût du travail ; q_t le prix des biens d'équipement et ä le taux de dépréciation annuel du capital.

( )

1 + q ^a

1 - r

1 -

Définissant le coût d'usage du capital par 1 ä

c q

t t

=

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Où a

q est le prix anticipé des biens d'investissement. Le coût d'usage du capital est

fonction, entre autres, du taux de l'intérêt r, sachant qu'un accroissement de ce dernier rend plus onéreux le financement et augmente donc le coût d'usage du capital.

De la condition de premier ordre d'optimisation l'on tire l'expression suivante :

' ä

( ) ( )

1 - a

Ñ = -

, 1 - q

t k t t t

f L K q 1

1 - r

Ou encore. (),

ÄÊp ÄÕ q .

t t

t t

= puisque

ÄÕ

t = f_K

t

'

ÄÊ

ÄÕ t

t q t

Soit É =ÄÊ
t

p_t

En introduisant finalement le logarithme, l'on obtient :

Log É = á 0 + á 1 Log ÄÕ + á 2 Log t t

q t

p_t

En présence de contrainte sur les débouchés, l'entreprise ne pouvant écouler qu'une quantité Y de produit, il en résulte un stock de capital désiré qui est fonction non seulement du coût relatif des facteurs de production, mais aussi des débouchés anticipés.

Bien qu'il y'ait plusieurs modèles qui plaident en faveur du comportement de l'investissement dans les PED, très peu ont été développés dans le but de statuer sur les hypothèses des effets d'éviction et de levier que peut exercer la dette publique sur l'investissement privé. Afin de vérifier empiriquement ces hypothèses, nous nous inspirons de la démarche entreprise par Raffinot et Gûrbûz (2001) en Turquie. En effet, les auteurs se servent de diverses spécifications de la fonction d'investissement macroéconomique, auxquelles ils substituent tour à tour différents déterminants de l'investissement évoqués par la théorie économique. Mais toutes ces variables ne sauraient être retenues pour le cas du Cameroun, pour cela nous nous limitons à employer celles ayant été utilisées par les auteurs tels que Touna mama et kamgnia Dia (2002), G. Mbanga Ndoh (2004), avec comme particularité la prise en compte de la dette publique interne et de l'instabilité macroéconomique.

Le modèle économétrique pour l'évaluation des effets d'éviction et de levier dans les décisions d'investissement au Cameroun est dès lors développé en termes des équations suivantes :

Log ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

^k ( )

IPR Log TPIBR Log DET Log IGR Log CREDR Log TEE

= Ï + + + + +

á á á á á á

1 2 3 4 5

+ + + +

á ( ) á ( ) á å

W

6 7 8

Log CAPABS Log TXINT D

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Avec (DET)^k = DETOT, DETEXTP , DETINTP et D^w = D₁, D₂, D₃ ainsi on aura pour première spécification :

Log ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

â â â â â â ( )

IPR Log TPIBR Log DETOT Log IGR Log CREDR Log TEE

= Ï + + + + +

1 2 3 4 5

â ( ) â ( ) â â â å

+ + + + + +

Log CAPABS Log TXINT D D D

6 7 8 1 9 2 10 3

(1)

La deuxième spécification sera :

Log ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

â â â â â â

IPR Log TPIBR Log DETEXTP Log DETINTP Log IGR Log CREDR

= Ï + + + + +

1 2 3 4 5

+ + + + + + +

â ( ) â ( ) â ( ) â â â å

6 7 8 9 1 10 2 11 3

Log TEE Log CAPASB Log TXINT D D D

(2)

Ce modèle met en relation le logarithme de l'investissement privé et celui de ses déterminants. Il s'agit d'un modèle « accélérateur - coût du capital ». Il est certes critiquable, à cause de l'absence de lien fiable entre le coût du capital et l'investissement⁵¹ . Mais Blanchard (1986) propose que pour faire ressortir le coût du capital dans les équations d'investissement, « il faille déployer plus que l'ingéniosité économétrique habituelle » et « choisir une spécification qui force l'effet à être présent ». La variable endogène du modèle est le logarithme de l'investissement privé réel.

Notre modèle comporte trois variables muettes ; D1= dummy pour la stabilité macroéconomique ; D1=0 pour les années de croissance (1970-1985); D1=1 pour les années de récession (1986-1997) ; D2= dummy pour la dévaluation ; 0 avant 1994 et 1 après ; D3= dummy pour l'atteinte du point de décision de l'initiative PPTE, 0 avant 2000 et 1 après.

L'hypothèse de surendettement sera vérifiée si le coefficient de la dette totale est négatif. Les coefficients de la part de la dette interne et externe sur le PIB, doivent avoir un signe négatif afin de vérifier l'hypothèse de l'effet d'éviction ou alors positif en cas d'effet de levier. L'impact de l`investissement public sur l'investissement privé est indéterminé. Ceci s'explique par le fait que, lorsque l'Etat investit dans les infrastructures, l'investissement public est complémentaire à l'investissement privé. Par contre, lorsqu'il s'agit des investissements de fonctionnement, l'investissement public tend à être un frein pour l'investissement privé (Asante, 2000). Son coefficient peut être aussi bien négatif que positif. La relation entre le taux de croissance du PIB et l'investissement privé est supposé être positif, ainsi, le coefficient du taux de croissance du PIB doit être positif. La capacité d'absorption, le crédit au secteur réel, le taux d'intérêt et le taux de change du pays sont des facteurs qui affectent positivement le taux de croissance de l'investissement privé.

⁵¹ Pour amples explications lire « Accélérateur et coût du capital : quelques éléments empiriques », P. Villieu, La Découverte, 2000.

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Alors nous avons : Log(TPIBR )= Logarithme du taux de croissance du PIB réel ; Log(DETEXTP)= la part de la dette externe sur le PIB en logarithme ; Log(DETINTP)= la part de la dette interne sur le PIB en logarithme ; Log(IGR)= logarithme de l'investissement public réel ; Log (DETOT)= logarithme de la dette publique totale ; Log(TEE) = logarithme du taux de change effectif réel ; Log (CAPABS) = logarithme de la capacité d'absorption ;Log (TXINT ) = logarithme du taux d'intérêt ; Log (IPR)= logarithme de l'investissement privé réel; Log(CREDR)= logarithme du crédit au secteur privé en terme réel å= Terme d'erreur stochastique ;â0 = terme constant ; âi= coefficients de régression (i= 1 11).

Tableau 6: Signes attendus des coefficients des variables du modèle

Signe des coefficients	TPIBR	DETOT	DETEXTP	DETINTP	IGR	CREDR	CAPABS	TXINT		TEE	IPR
(+)	(-)	( ?)	( ?)	( ?)	(+)	(+)	( +)	( +)

Source : construit par l'auteur.

Le modèle ainsi spécifié sera évalué à l'aide de séries temporelles, lesquelles ont été collectées de l'INS (2000), du WDI (2005), et de la CAA (2007). La période d'observation est celle allant de1970 à 2006, bien que les estimations se limitent en 2003 pour cause de données manquantes de certaines variables déterminantes du modèle.

I. 2. VARIABLES DETERMINANTES DU COMPORTEMENT DE
L'INVESTISSEMENT.

Serven et Solimano (1992) ont procédé à une revue des différentes théories de l'investissement, insistant sur les développements récents sur la crédibilité, l'irréversibilité et l'incertitude. Cependant, dans le cadre de notre travail, les préoccupations doivent être centrées sur :

I.2.1. L a structure des investissements publics

De nombreuses études empiriques font la lumière sur les liens entre l'investissement public et privé. A partir d'une étude transversale Blejer et Khan (1984) montrent que l'investissement public d'infrastructure est un complément de l'investissement privé. Plus récemment, Greene et Villanueva (1991) utilisant des données de panel relatives à 23 PED, établissent une complémentarité entre l'investissement d'infrastructure et l'investissement privé. Toutefois, Balassa (1988) conclut à partir d'une analyse transversale, que l'investissement public et privé sont négativement liés, et donc qu'une croissance de

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l'investissement public entraîne une décroissance de l'investissement privé. Khan et Reinhart (1990) en réexaminant le problème de la différence de productivité entre l'investissement public et privé pour un échantillon de 24 PED, arrivent à la conclusion selon laquelle la productivité du capital du secteur public est négative, bien que non significative, alors que celle de l'investissement privé est significativement positive. Il apparaît en définitive que l'impact de l'investissement public sur l'investissement privé est incertain. D'un coté, l'investissement public peut compléter et soutenir l'investissement privé, de l'autre, il peut bloquer l'investissement privé en se substituant à des projets privés. Cet impact indéfini est aussi relevé à partir de la relation entre investissement et endettement.

I.2.2. Les hypothèses de la théorie d'endettement.

L'investissement privé dépend aussi du taux d'endettement du pays considéré. Le problème qui se pose cependant est celui de la mesure de la dette pour sa prise en compte dans une fonction d'investissement. Dessus, Lafay et Morrisson (1997) expriment les effets de l'endettement sur l'investissement privé en spécifiant le ratio d'endettement du pays (en monnaie étrangère) retardée d'une période dans une équation de formation du capital en Afrique. A suivre Faugère et Voisin (1994), l'endettement peut être considéré en termes bruts ou nets. Dans le cas de bon nombre des PED⁵² , l'activité de créancier étant réduite, la dette brute doit être égale à la dette nette. Toutefois, c'est le service de la dette, c'est à dire, les intérêts payés par l'emprunteur et les remboursements du capital, qui permet une évaluation correcte des conséquences de la dette. Au Cameroun par contre, les remboursements sont restés relativement faibles sur une bonne partie de la période considérée⁵³. Ainsi, le service de la dette ne peut pas être la variable appropriée pour décrire les effets de l'endettement.

Par ailleurs, plusieurs études montrent qu'une lourde dette extérieure réduit l'incitation à investir à cause des taxes extérieurs anticipés sur le revenu futur et de leurs effets sur l'investissement (Krugman,1998 ;Cohen,1988). Les résultats empiriques de Serven et Solimano (1991) et de Greene et Villanueva (1991) ont confirmé qu'un ratio de la dette au PIB a un fort impact négatif sur le taux d'investissement privé dans les PED.

⁵² Exclusion faite des nouveaux pays industrialisés et des pays exportateurs de pétrole

⁵³ Cf chapitre III

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101

I.2.3. Le taux de croissance réel

Les travaux de Greene et Villanueva (1991), suggèrent qu'il existe une relation positive entre l'investissement privé et la croissance de l'output réel. Sur le plan théorique, cette relation peut être dérivée du modèle de l'accélérateur flexible, en faisant l'hypothèse qu'il existe par rapport à la fonction de production, une relation fixe entre le stock de capital désiré et le niveau de l'output réel (Blejer et Khan (1984)). En posant que le volume de la production, ou des ventes, est la variable exogène qui commande l'évolution du stock de capital, considéré comme variable endogène, le principe « d'accélérateur flexible » précise la nature et le sens de causalité qui unit la production au capital⁵⁴.

Dans la mesure où l'investissement constitue, au même titre que la consommation, un élément de la demande, il importe que nous percevions dans quel sens agit la politique des crédits sur le comportement de l'investissement.

I.2.4.Variable relevant de la politique monétaire : la disponibilité du crédit et le taux d'intérêt.

Nous essayerons de mesurer l'effet de la politique de crédit accordé au secteur privé. L'analyse de l'action du crédit peut fournir des indications sur l'ampleur du phénomène de l'éviction du secteur privé des possibilités de financement.

Plusieurs études empiriques, Blejer et Khan (1984), Tun Wai et Wong (1982) et M. Fry (1980) mettent en évidence l'influence directe de la politique de crédit sur l'investissement, en particulier par l'intermédiaire du taux d'intérêt. Les politiques de contrôle de crédit conduisent ainsi à une hausse de taux d'intérêt, qui exerce un effet négatif sur l'investissement en affectant le coût de financement de l'investissement nouveau. Ce comportement de l'investissement est mis en évidence par Tybout (1983), De Melo et Tybout (1986), Greene et Villanueva (1991) et par Hubbard et Glenn (1998) dans le cas des PED.

En outre, Blejer et Khan (1984) font noter que tout effet du taux d'intérêt sur l'investissement privé dans les PED, loin de traduire l'effet d'un rationnement de crédit, exprime un effet transmis à l'investissement privé par le biais d'une réponse de l'épargne à une baisse du taux de l'intérêt.

⁵⁴ Contrairement à l'accélérateur flexible.

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I.2.5. L'instabilité macro-économique

L'analyse des structures économiques des PED en général et des pays Africains en particulier, montre qu'au regard du contexte social, politique et économique ambiant dans ces pays, l'environnement de l'investissement y est particulièrement instable et l'avenir incertain. En effet, en raison de la diversité sectorielle et structurelle de ces économies, les variables susceptibles d'influencer la décision d'investissement sont plus volatiles. La reconnaissance du rôle important joué par l'incertitude dans le processus de prise de décision est ancienne dans la théorie économique. Cependant, du fait de la complexité du concept et de la difficulté à formaliser, cette reconnaissance théorique contraste avec la rareté des études économétriques de l'investissement la prenant effectivement en compte. Néanmoins, certaines analyses macro-économiques ont eu à saisir l'effet de l'instabilité macro-économique. Pour le cas du Cameroun, une étude des déterminants de l'investissement prend en compte l'impact de l'instabilité économique en introduisant une variable dummy dans le modèle (G. Mbanga, 2004).

La significativité de toutes ces variables déterminantes de l'investissement privé sera vérifiée par des estimations à partir du logiciel Eviews 4.1.

Section II. VERIFICATION EMPIRIQUE DE L'EFFET DE LEVIER ET
D'EVICTION AU CAMEROUN

La vérification empirique des hypothèses de notre travail, passe par l'estimation du modèle, puis l'analyse et l'interprétation des résultats.

II.1. ESTIMATION DU MODELE DE DETERMINATION DE L'INVESTISSEMENT

Le comportement de l'investissement privé est évalué par rapport aux résultats de l'estimation du modèle de décision d'investissement privé. Au préalable, les propriétés des séries doivent être examinées.

II.1.1. Appréciation du comportement de l'investissement privé

Dans un besoin de garantir des estimations robustes, nous devons déterminer les propriétés de séries temporelles de l'investissement et de ses déterminants, en procédant à des tests de racine unitaire. Plus spécifiquement, les tests de Dickey- Fuller Augmenté, (ADF) et de Phillips-Peron.

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a. Les Tests de stationnarité de Dickey- Fuller Augmenté, (ADF) et de Phillips-Peron

Pour vérifier la stationnarité des séries, il faut pratiquer des tests de stationnarité ou test de racine unitaire (Unit RootTest). Le test de Dickey-Fuller simple (1979), puis le test de Dickey-Fuller augmenté (1981) permettent de mettre en évidence le caractère stationnaire ou non stationnaire d'une série temporelle par la détermination d'une tendance⁵⁵ déterministe⁵⁶ ou stochastique⁵⁷.

Ainsi les hypothèses du test de Dickey-Fuller simple sont :

· H0 : ö=1 le polynôme d'opérateur contient une racine unitaire, le processus est donc

non stationnaire

· H1 : ö <1 le processus est stationnaire

Dans les modèles utilisés pour ces tests de Dickey-Fuller simples, le processus å _t est

par, hypothèse, un bruit blanc⁵⁸. Or il n'y a aucune raison pour que, à priori, l'erreur soit non corrélée ; on appelle test de Dickey-Fuller augmenté (ADF, 1981) la prise en compte de cette hypothèse.

Les hypothèses du test de Dickey-Fuller augmenté sont pareilles à celles des tests simples.

La règle de decision est la suivante :

· Si la valeur de ADF est inférieure à la valeur critique (CV), alors on accepte l'hypothèse de stationnarité de la série ;

· Dans le cas contraire, on accepte l'hypothèse de non stationnarité de la série. Sur les nouvelles versions du logiciel Eviews, la règle de décision devient :

· Si la valeur de la probabilité est supérieure à 5%, alors on accepte l'hypothèse de la racine unitaire, la série est non stationnaire ;

· Dans le cas contraire, on accepte l'hypothèse de stationnarité de la série. Toutefois, les tests de Dickey-Fuller ne considèrent que des erreurs homocédastiques, le test de Phillips Perron vient combler cette lacune.

Le test de Phillips Perron est construit sur une correction non paramétrique des statistiques de Dickey-Fuller pour prendre en compte les erreurs hétéroscédastiques. L'exécution du test est identique à la procédure de Dickey-Fuller. Les résultats sont tels que présentés dans le Tableau7 ci-dessus :

⁵⁵ Une tendance est un mouvement de long terme alors qu'un cycle est une fluctuation de court terme.

⁵⁶ Une tendance déterministe constitue la composante temporaire d'une série stationnaire.

⁵⁷ Une tendance stochastique constitue la composante transitoire d'une série stationnaire.

⁵⁸ Le terme d'erreur est non corrélé.

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104

Tableau 7 : Caractéristiques des Séries Temporelles des Données

Dickey-Fuller Augmenté VARIABLE (en niveau et sans tendance)		Philips- perron (en différence première)		Ordre d'Intégration	Log (IPR)
-0,15	-20,15*	I(1)		Log (TPIBR)
-2,58	-7,12*	I(1)		Log (DETOT)
-2,96***	-3, 78*	I(1)		Log (DETEXTP)
-1,47	-4,11*	I(1)		Log (DETINTP)
-2,01	-3,9*	I(1)		Log (CREDR)
-1,7	-3,96*	I(1)		Log (IGR)
-2,18	-7,8*	I(1)		Log (TEE)
-5,83	-19,8*	I(1)		Log (TXINT)
-2,85** *	-21 ,66*	I(1)		Log (CAPABS)
-2,27	-14,23*	I(1)

Notes : * indique une significativité à 1%, ** indique une significativité à 5%, *** indique une significativité à 10%. Valeurs critiques : -3,75 (1%) ; -2,997 (5%) ; -2,638 (10%).

Source : Compilation de l'auteur.

Les séries définies, sont toutes non stationnaires à niveau, surtout suivant le test de Phillips-Perron. Lorsque définies en différence première, la stationnarité de ces séries a été vérifiée par le test de Phillips-Perron. Pour des séries toutes intégrées à l'ordre 1, l'on peut penser à l'existence d'une relation de cointégration entre elles. Ainsi, le test de cointégration de Engle et Granger doit-il être effectué.

b. Test de cointégration de Engle et Granger

L'idée qu'une relation d'équilibre de long terme puisse être définie entre variable pourtant individuellement non stationnaire est à la base de la théorie de cointégration.

La théorie de la cointégration permet d'étudier des séries non stationnaires mais dont la combinaison linéaire est stationnaire. Elle permet ainsi de spécifier des relations stables à long terme tout en analysant conjointement la dynamique de court terme des variables considérées.

La présence d'une relation d'équilibre entre des variables est testée formellement à l'aide des procédures statistiques, dont les plus utilisées sont celles d'Engle et Granger (1987). Une condition nécessaire d'utilisation de ce test est que toutes les variables doivent être intégrées du même ordre d'intégration. La méthode est la suivante :

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· Estimation par les M.C.O. de la relation de long terme : Cette relation a été estimée et présentée dans le tableau suivant : Tableau 8 : Estimation de l'Equation (EQ) de l'Investissement

Variables	EQ1	EQ2	EQ3	EQ4		EQ5	Variable Endogène : Log (IPR) ; Echantillon : T= 33 (1970-2003)
						Constante
9,7956*	8,7473*	10,9146*	7,3596*	10,1510*
(27, 3805)	(20,1695)	(18,1759 )	( 8,2948)	(17,9372 )		Log (TPIBR)
0,0243*	0,0197*	0,0388*	0,0359*	0,0384*
(3,5332)	(3,1378 )	(3,0039 )	(2,5962 )	(2,7823 )		Log (DETOT)
-0,2125*		0,0668**
(-5, 5417)		(2,4779 )				Log(DETEXTP)
	0,2088*		0,3756*
	(-4,6828 )		(-4,1032 )			Log(DETINTP)
	-0,0294		-0,1783*
	(-1,0555 )		(4,8258 )			Log(IGR)
0,4183*	0,4133*	0,5198*	0,4465*	0,5194*
(22,5272 )	(24,9960 )	( 19,9664)	( 12,3415)	(18,1704)		Log(CREDR)
-0,4517*	-0,4657*	-0,2819*		-0,1884*
(-11,8444 )	( -8,7226)	(-5,3819 )		(-4,7219)		Log (TXINT)
-0,0024	-0,0014
( -0,8484)	(-0,5374 )					Log (TEE)
-0,0015	-0,0011
(-0,9700 )	(-0,9700 )					Log (CAPABS)
0,6253*	0,5756*		0,1102
(7,8266 )	(8,2595 )		(1,1187)			DUM1
0,0364	0,0396	0,0248	-0,0305	0,1155***
(1,00000 )	(1,1104)	(0,3594)	(-0,3833 )	(1,7969 )		DUM2
-0,0774	-0,0311	0,0091	0,4184*	0,1716*
(-1,3309 )	(-0,4549 )	(0,1043 )	(5,5859 )	(2,7186 )		DUM3
0,0902**	0,0591	0,3064*	0,1349**	0,2721*
(2,2188 )	( 1,5545)	(5,7417 )	(1,6908 )	(4,8086 )		R2 ajusté
0,99	0,9964	0,9826	0,9812	0,9791		D.W.
1,6085	1,8048	1,6435	1,6778	1,5584		F
62,8420	74,0077	22,7974	18,7334	21,3804

Notes : * indique une significativité à 1%, ** indique une significativité à 5%, *** indique une significativité à 10%. Source : Compilation de l'auteur.

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· Test de stationnarité du résidu du modèle de long terme :

Ce test de cointégration a pour objectif de tester l'existence d'une racine unitaire dans les résidus estimés de la relation de long terme et non pas sur les vraies valeurs. Il convient dès lors d'utiliser les valeurs critiques tabulées⁵⁹ par Engle et Yoo (1987). Dans ce tableau, N désigne le nombre de variable et T le nombre d'observations.

Tableau 9 : Valeurs critiques de Engle et Yoo (1987) pour les tests de cointégration.

	T	1%	5%		10%	N=2
50	-4,32	-3,67	-3,28
100	-4,07	-3,37	-3,03
200	-4,00	-3,37	-3,02		N=3
50	-4,84	-4,11	-3,73
100	-4,45	-3,93	-3,59
200	-4,35	-3,78	-3,47		N=4
50	-4,94	-4,35	-4,02
100	-4,75	-4,22	-3,89
200	-4,70	-4,18	-3,89		N=5
50	-5,41	-4,18	-4,42
100	-5,18	-4,58	-4,26
200	-5,02	-4,48	-4,18

Source : Valérie Mignon et Sandrine Lardic (2002): Econométrie des séries temporelles macroéconomiques et financières, page 223

Pour N=5 et T= 50, tous les résidus sont significatifs à 1% (Tableau 10). Les résidus étant stationnaires à niveau, nous tirons comme conclusion, l'existence d'une relation de cointégration entre les différentes variables du modèle.

Tableau 10 : Test de stationnarité sur les résidus

Dickey-Fuller

Augmenté Philips- Perron

VARIABLE (en niveau et sans tendance)		(en niveau et sans tendance)		Ordre d'Intégration	Resid01
-6,3022*	-10,3384*	I(0)		Resid02
-6,4170*	-10,7977*	I(0)		Resid03
-5,7462*	-6,8120*	I(0)		Resid04
-6,1415*	-10,2977*	I(0)		Resid05
-5,4828*	-5,8696*	I(0)

Source : compilation de l'auteur.

⁵⁹ Voir Valérie Mignon et Sandrine Lardic (2002): Econométrie des séries temporelles macroéconomiques et financières.

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En présence d'une relation de cointégration, de meilleurs résultats sont obtenus en estimant plutôt un modèle à correction d'erreur (MCE). En particulier, des corrections aussi bien par la méthode à deux étapes de Engle et Granger que par la méthode à une étape de Hendry doivent être faites. La relation de long terme a été tout de même estimée et présentée au Tableau 8 ci-dessus.

II.1.2. Estimation des déterminants de l'investissement privé.

Le modèle à correction d'erreur (MCE) présente une propriété remarquable qui a été démontré par Granger en 1983. Un ensemble de variable cointégrée peut être mis sous forme d'un modèle à correction d'erreur dont toutes les variables sont stationnaires et dont les coefficients peuvent être estimés par les méthodes de l'économétrie classique sans risque de corrélation fortuite.

La cible de long terme doit en fait être satisfaite par le mécanisme MCE, lequel se fonde sur le théorème de représentation de Granger. Un tel théorème associe la présence d'une relation de cointégration à l'existence d'une représentation MCE qui permet de corriger les écarts afin de converger vers la cible de long terme (Bresson et Pirotte ; 1995).

Nous proposons deux types de modèle à correction d'erreur. Le modèle à la Hendry et le modèle à la Engle-Granger.

L'intérêt de la théorie de la cointégration est qu'elle fournit une méthode d'analyse des séries temporelles non stationnaires en évitant le problème des régressions fallacieuses mis en évidence par Granger et Newbold (1974). De plus, grâce aux MCE, la théorie de la cointégration permet de modéliser simultanément les dynamiques de long terme et de court terme des séries temporelles.

Les résultats de l'estimation de notre modèle par la méthode de correction d'erreur de Engle et Granger, puis à la Hendry sont donnés par les tableau 11 et 12.

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Tableau 11 : Modèle MCE suivant Engle et Granger

Variables	EQ1	EQ2		EQ3	Variable Endogène : Log (IPR) ; Echantillon : T= 33 (1970-2003)
				Constante
4,9115* (-6,0782 )	4,9164* (5,1455 )	5,0314* (-5,3566 )		D (LTPIBR)
0,0453**	0,0402***	0,0425***
(2,2771 )	(1,7465 )	(1,7333 )		D (LDETOT)
	0,0929
	(-0,6035)			D(LDETEXTP)
0,0616
(1,5183)				D(LDETINTP)
-0,0724
(-0,4953)				D(LIGR)
0,6942*	0,6946*	0,6883*
(10,0919)	(5,1819)	(6,9487)		D (LCREDR)
0,2188	0,2840	0,2603
(1,0030)	(0,5638)	(1,3345)		LIPR (-1)
-0,5879*	-0,4910*	-0,3980*
(-2,6946)	(2,5968)	(2,8121)		DUM1
0,2325	0,2471	0,2283***
(-0,0855)	(-0,2930)	(-0,8454)		DUM2
0,0576	0,0780	0,0829
( 2,0026)	(0,9718 )	(1,5041)		DUM3
0,2032	0,2070	0,1985
(1,3609)	(0,3514)	(1,1957)		R2 ajusté
0,8581	0,8574	0,8569		Critère de Schwarz
-1,7267	-2,8712	-1,6113		Critère de akaike
-2,1802	-3,4154	-1,9741		F
14,78	17,29	20,53

Notes : * indique une significativité à 1%, ** indique une significativité à 5%, *** indique une significativité à 10%. Source : Compilation de l'auteur.

LIPR (-1)	(0,3514) -0,5919** (-2,1764)		-0,2601*** (-1,8505)	LTPIBR (-1)
0,1397	0,0390
(1,3752)	(1,1594)		LDETOT (-1)
-0,8336**
(-2,1756)			LDETEXTP(-1)
	0,2583
	(1,1933 )		LDETINTP(-1)
	-0,2528***
	(-1,8354)

Tableau 12 : Modèle MCE suivant la méthode de hendry

Variables

EQ1 EQ2	Variable Endogène : Log (IPR) ; Echantillon : T= 33 (1970-2003)
Constante D (LTPIBR) D (LDETOT) D(LDETEXTP)
4,6882*** (27,3806) 0,1327*** (1,7456) -0,2766 (-0,6035)	1,6967*** (20,9516) 0,1210** (2,2771) 0,5691***
	(1,7183 )	D(LDETINTP)
	- 0, 0954
	(-0,4953 )	D(LIGR)
0,6915*	0,8679*
(5,1819 )	( 10,0919)	D (LCREDR)
0,2481
( 0,5638)		D (LTXINT)
0,0145
(0,4410)		D (LTEE)
-0,0037
(-0,3101)		D (LCAPABS)
1,9740
(1,3278)		DUM1
-0,1189	-0,0322
(-0,2930)	(-0,0903)	DUM2
0,5121
(0,9718)		DUM3
0,1397

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LIGR(-1)	0,0257		0,0832
(0,1082)	(0,7645)		LCREDR (-1)
0,1049
(0,3111)			LTXINT (-1)
0,0425
(0,7452)			LTEE (-1)
-0,0214
(-0,8791)			LCAPABS (-1)
1,1149
(1,5720)			DUM1 (-1)
1,2140**	0,9524**
(2,4328)	(2,3864)		DUM2 (-1)
-0,0762
(-0,1209)			DUM3 (-1)
-0,4741
(-1,1857)			R2 ajusté
0,7873	0,7902		Critère de Schwarz
-1,7313	-1,5917		Critère de akaike
-2,1413	-2,0452

F 13,7565 11,2789

Notes : * indique une significativité à 1%, ** indique une significativité à 5%, *** indique une significativité à 10%. Source : Compilation de l'auteur.

II. 2. RESULTATS ET INTERPRETATIONS DES DIFFERENTES
SPECIFICATIONS.

Suites aux différentes spécifications de notre modèle, nous analyserons puis interpréterons les résultats, afin d'en arriver aux meilleures implications pour politique économique.

II.2.1. Analyse des résultats des différentes spécifications

Les résultats de l'estimation de l'équation d'investissement (Tableau 8) sont pour la plupart conformes aux hypothèses, et significatifs. L'investissement privé dépend positivement de la croissance du PIB réel et de l'investissement public.

Le coefficient de la variable de la dette totale (DETOT) est significativement négatif, témoignant l'hypothèse du surendettement. En effet, l'accumulation par le Cameroun d'une dette si élevée dans le passé a eu un effet dissuasif sur les créanciers et investisseurs potentiels. Si le niveau d'endettement d'un pays risque de dépasser sa capacité de

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111

remboursement, il est probable que le service de la dette escompté soit une fonction croissante du niveau de production du pays. En conséquence, une partie du rendement des investissements dans l'économie nationale sera «taxée» par les créanciers étrangers, et les investissements des agents intérieur et étranger sont ainsi découragés.

Par ailleurs, le surendettement freine la croissance en augmentant l'incertitude des investisseurs quant aux moyens auxquels le gouvernement peut recourir pour acquitter les lourdes obligations du service de la dette. Lorsque le volume de la dette publique augmente, les investisseurs peuvent craindre que l'État ne finance les obligations du service de la dette par des mesures génératrices de distorsions, par exemple en accroissant rapidement la masse monétaire (cause directe d'inflation). Dans un tel climat d'incertitude, les investisseurs privés en puissance peuvent craindre de sauter le pas. Et même s'ils investissent, il y a de fortes chances pour qu'ils retiennent des projets offrant un rendement rapide, et non des projets de longue haleine qui pourraient rehausser durablement la croissance.

Le coefficient de la variable dette externe/PIB (DETEXTP) affecte positivement et significativement l'investissement privé. Par contre, celui de la variable dette interne/PIB (DETINTP) est significativement négatif. La dette externe exerce donc un effet de levier sur l'investissement privé. La dette interne, pour sa part, évince l'investissement privé (Tableau 8, EQ.4).

Le crédit au secteur privé (CREDR), variable centrale de la contrainte financière (Kamgnia et Touna ,2002), possède un coefficient significativement négatif. Ce signe négatif justifie l'hypothèse du resserrement de la contrainte financière. En effet, l'échantillon couvrant plus de trois décennie, il a été possible de cerner l'effet du resserrement de la contrainte financière à travers le crédit au secteur privé, pris isolément, contrairement à l'analyse de Kamgnia et Touna.

L'investissement public (IGR) contribue significativement et positivement à l'accroissement de l'investissement privé au Cameroun, dans toutes les formes estimées de l'équation d'investissement. Une telle relation est de nature à supporter l'hypothèse d'un levier de l'investissement privé par l'investissement public au Cameroun. Cet effet d'entraînement s'explique par les dépenses d'infrastructures, telles que l'électricité, le transport ou les communications, qui ont été relativement importantes au Cameroun.

Les coefficients des variables muettes sont tous significativement positifs (Tableau 8, EQ.5). Ceci étant, les fluctuations économiques (Dum1) ont une influence considérable sur l'investissement au Cameroun. Les périodes de surchauffe de l'économie camerounaise ont influencées positivement l'investissement. La dévaluation (Dum2) a engendré un

DETTE PUBLIQUE ET INVESTISSEMENT PRIVE AU CAMEROUN : EFFET D'EVICTION VERSUS EFFET DE LEVIER. MEMOIRE /DEA-PTCI,

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accroissement de l'investissement, puis un gain de compétitivité pour l'économie camerounaise. L'initiative PPTE peut être considérée comme un catalyseur de l'économie camerounaise, raison pour laquelle l'atteinte du point de décision (Dum3) affecte positivement l'investissement, moteur de la croissance économique.

Les coefficients des variables tels que le taux d'intérêt (TXINT) et la capacité d'absorption (CAPABS) ne sont pas significatifs. Le taux d'intérêt affecte tout de même négativement l'investissement. Tout accroissement d'un point du taux d'intérêt (100%) entraîne une diminution d'environ moins de 1% de l'investissement privé.

Le coefficient du taux de change effectif réel est significativement positif dans les deux formes estimées de l'équation d'investissement où il a été spécifié. Ce qui vient confirmer l'hypothèse de gain de compétitivité du à la dévaluation au cameroun.

La valeur de la statistique de Durbin et Watson (DW) a été faible dans la plupart des cas considérés. Ce qui peut être signe d'une « régression fallacieuse » au sens de Granger et Newbold (1974). A cet effet, un modèle à correction d'erreur a été évalué sur la base de l'équation estimée 3 et 4, suivant l'approche à deux étapes de Engle et Granger et celle de Hendry. Les résultats sont présentés aux Tableaux 11 et 12.

L'estimation de la spécification à correction d'erreur suivant Engle et Granger (Tableau 11) indiquent que l'investissement s'ajuste dynamiquement au produit, aux variables de la dette, l'investissement public, le crédit au secteur privé, et les différentes variables muettes: les coefficients de ces variables n'ont toujours pas le signe attendu et sont pour la plupart non significatifs. En particulier, l'on maintient l'hypothèse de levier de l'investissement privé par l'investissement public, ainsi que celle de la contribution des fluctuations économiques à l'essor du secteur privé au Cameroun.

Plus intéressant encore, le coefficient du terme de correction d'erreur, est significatif et négatif, défini à - 0,5879. Ce qui, tout en validant la représentation à correction d'erreur, indique la convergence des trajectoires des séries (vers la cible de long terme). Ainsi, les chocs sur l'investissement privé au Cameroun se corrigent-ils à 58% par l'effet de «feed- back». En d'autres termes, un choc constaté au cours d'une année donnée est entièrement résorbé au bout d'un an huit mois (1/0,58= 1,72).

Le Tableau 12 indique les résultats de l'estimation du modèle à correction d'erreur à la Hendry. Le modèle à correction d'erreur à la Hendry, quoique moins utilisée dans la pratique, nous permet dans le cas présent de vérifier certaines relations entre l'investissement privé et ses déterminants. En particulier, l'on constate que l'investissement privé répond avec retard aux variations du produit, résultat qui est conforme au principe de l'accélérateur flexible.

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113

A long terme, la dette totale affecte significativement et négativement l'investissement privé, comme le témoigne le coefficient de LDETOT (-1). L'hypothèse de surendettement trouve donc tout son intérêt au Cameroun à long terme. Ainsi un accroissement de 10% de la dette totale entraîne une réduction de 8% de l'investissement privé à long terme.

A court terme, La dette externe exerce significativement un effet de levier sur l'investissement privé, selon le signe positif de D (LDETEXTP) dans la seconde équation. Par contre, le coefficient significativement négatif de LDETINTP (-1) exprime l'effet d'éviction qu'exerce la dette interne sur l'investissement privé à long terme dans notre pays.

L'investissement public exerce significativement un effet de levier sur l'investissement privé, comme l'indique le signe positif du coefficient de D (LIGR), principalement dans le court terme.

En outre, le coefficient de rappel à l'équilibre de long terme (celui de LIPR (-1)) reste négatif et significatif dans la spécification suivant la méthode de Hendry. Comme dans le cas précédent, un choc sur l'investissement constaté au cours d'une année donnée est entièrement résorbé au bout d'un an huit mois ( 1/0,60=1,666), étant donné que ceux-ci se corrigent à 60 % par l'effet de «feed-back». Mais, un choc sur l'investissement privé, c'est l'effet qu'exercerait un impact soit sur le produit, soit sur le crédit au secteur privé, soit sur l'investissement public, soit sur l'endettement extérieur ou intérieur, la dette totale, le crédit au secteur privé.

Les coefficients des variables retenues dans la spécification 3 sont valides sur le plan statistique. En dehors de l'effet d'accélérateur qui demeure, on observe une liaison positive entre endettement et investissement privé, ainsi qu'entre l'investissement public et l'investissement privé. Ceci peut s'expliquer par le fait que pendant cette période, les emprunts extérieurs ont largement financé des infrastructures publiques.

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II.2.2. Interprétations des résultats des différentes spécifications

Il s'agit pour nous d'interpréter économiquement les paramètres, le coefficient de détermination et les résultats des différents tests.

a. Interprétation économique des paramètres

· Les élasticités de court terme :

D'après l'équation 2 du tableau 12, l'élasticité ou semi-élasticité de court terme de l'investissement privé par rapport au taux de croissance du PIB réel est de 0,1210 ; au

ratio de la dette externe /PIB est de 0,569 1 et à l'investissement publique est de 0,8679.

A court terme, si le taux de croissance du PIB, le ratio de la dette externe /PIB et l'investissement publique augmente respectivement de 10%, alors l'investissement augmente de 1,2% ; 6% et 9% respectivement. Aussi, si le taux d'intérêt augmente d'un point (100%), l'investissement s'accroît de 1%, selon l'équation 1.

· Coefficient de correction d'erreur :

Le coefficient associé à la force de rappel (ecm) est négatif et significativement différent de zéro au seuil statistique de 5%, pour les deux spécifications du tableau 15. Il existe donc un mécanisme a correction d'erreur. Pour la première équation du tableau 12, ecm = -0,59 19. On arrive donc à ajuster 60% du déséquilibre entre le niveau désiré et effectif de l'investissement privé. Les déséquilibres entre l'investissement privé réel et ses déterminants se compensent, de telle sorte que toutes les séries ont une évolution similaire, à Long terme.

· Les élasticités de long terme :

L'élasticité ou semi-élasticité de long terme de l'investissement privé par rapport au

0, 1397

taux de croissance du PIB réel est 0,24

5

- â

= =

â 0, 5919

⁴

A long terme, si le taux de croissance du PIB augmente de 10%, l'investissement privé s'accroît de 2%.

L'élasticité ou semi-élasticité de long terme de l'investissement privé par rapport à la dette

0, 8336

totale est : 1,408

6

- â

= - = -

â 0, 5919

⁴

A long terme, si la dette totale augmente de 10%, l'investissement privé diminue de 14%.

DETTE PUBLIQUE ET INVESTISSEMENT PRIVE AU CAMEROUN : EFFET D'EVICTION VERSUS EFFET DE LEVIER.
MEMOIRE /DEA-PTCI, 115

= -0,4271

L'élasticité ou semi-élasticité de long terme de l'investissement privé par rapport à la dette interne est : â

0, 2528

- 7 = -

â₄ 0,59 19

Si la dette publique interne augmente à long terme de 10%, l'investissement privé diminue de 4%.

b. Interprétation du coefficient de détermination

Le coefficient de détermination (R²) varie pour l'essentiel des équations, autour de

80%.

Ainsi, plus de 80% des fluctuations de l'investissement privé sont expliquées par ses déterminants dans le modèle.

c. Tests classiques.

> Test de significativité des variables

Une variable est significative si la valeur de la probabilité relative à son coefficient est inférieure à 5%. Ou si la statistique de student relative à son coefficient est supérieure à 1,96. La quasi-totalité des variables du modèle MCE sont réellement explicatives. Le taux de croissance du PIB, la part de la dette externe sur le PIB et l'investissement public ont des coefficients significatifs à court terme, respectivement au seuil de 5% ,10% et 1%. Les valeurs des probabilités critiques des coefficients sont inférieures à ces seuils respectifs.

A long terme, c'est par contre la dette publique totale et la part de la dette publique interne sur le PIB qui enregistrent des coefficients significatifs, respectivement au seuil de 5% et 10%. Les valeurs des probabilités critiques des coefficients de ces variables étant respectivement inférieur à 5% et 10%. De manière équivalente, les t de student sont supérieures à 1,96 dans tous ces cas.

> Test de significativité globale du modèle

Le modèle MCE est globalement significatif car Prob (F-statistic)=0,0001 est inférieur à 1%. Les variables PIB, dette totale, ratio dette interne et externe sur PIB, investissement public, crédit au secteur privé, taux d'intérêt, capacité d'absorption et taux de change ont globalement un impact significatif sur l'investissement privé. Les estimateurs obtenus sont donc consistants.

> Test d'homocédasticité de White

Le modèle est homocedastique si probability est supérieur à 5% et hétéroscedastique dans le cas contraire.

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Test Hétéroscédastique de White : EQ1
F-statistic	1,069293	Probability	0,501870
Obs*R-squared	25,14209	Probability	0,398072
Test Hétéroscédastique de White : EQ2
F-statistic	0,847776	Probability	0,649102
Obs*R-squared	23,80886	Probability	0,472570

Les erreurs du modèle MCE sont homocédastique car les valeurs des probabilités sont supérieures à 5%. IL est important de confirmer cette hypothèse en effectuant un deuxième test d'homocédasticité, à savoir le test de ARCH.

> Test d'homocédasticité de ARCH

Les erreurs sont homocedastiques si probability est supérieur à 5%.

Les erreurs sont hétéroscedastiques si probability est inférieur ou égale à 5%.

Test de ARCH : EQ1
F-statistic	0,551060			Probability	0,652124
Obs*R-squared	1,798744			Probability	0,615208
Test de ARCH : EQ2
F-statistic		0,530376	Probability		0,665588
Obs*R-squared		1,735267	Probability		0,629122

Les valeurs des probabilités étant supérieure à 5%, le test de ARCH confirme l'Homocedasticité des erreurs du modèle MCE. Ceci étant, il nous importe de tester l'hypothèse de corrélation des erreurs du modèle MCE.

> Test de corrélation des erreurs de Breusch-Godfrey

On accepte l'hypothèse H0 de non corrélation d'erreur si la valeur de probality est supérieure à 5% et H1 dans le cas contraire.

Test de corrélation des erreurs de Breusch-Godfrey : EQ1
F-statistic		0,458137		Probability		0,641614
Obs*R-squared		1,965691		Probability		0,3 74245
Test de corrélation des erreurs de Breusch-Godfrey : EQ2
F-statistic	0,062546		Probability		0,375958
Obs*R-squared	1,814337		Probability		0,090070

Les valeurs des probabilités sont supérieures à 5%. On accepte l'hypothèse de non corrélation des erreurs. Les erreurs du modèle MCE étant non corrélées, les estimations obtenues par les MCO sont optimales (BLUE).

Le MCE comportant des variables décalées, nous ne pouvons pas utiliser le test de corrélation des erreurs de Durbin-Watson.

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> Test de normalité des résidus du modèle

Les mesures de tendance centrale et celles de dispersion, les paramètres de forme (Coefficients d'asymétrie et d'aplatissement) et les tests de normalité (Jarque-Bera) sont tels que présentés ci-dessous.

L'hypothèse de normalité des termes d'erreur joue un rôle essentiel car elle va préciser la distribution statistique des estimateurs. C'est donc grâce à cette hypothèse que l'inférence statistique peut se réaliser. L'hypothèse de normalité peut être testée sur les variables du modèle ou sur les termes d'erreur.

Un coefficient d'aplatissement nul implique une distribution symétrique ; lorsque un coefficient négatif indique asymétrique du côté gauche et un coefficient positif qui indique une asymétrie du côté droit. Concernant le coefficient d'aplatissement, une valeur égale à 3 exprime une distribution normale ; alors qu'une valeur supérieure à 3 exprime une distribution moins aplatie que la normale, et la valeur inférieure à 3 indique une distribution plus aplatie que la normale.

La statistique de JB suit sous l'hypothèse de normalité une loi du khi-Deux à deux degrés de liberté.

On lit dans la table du khi-Deux à 2 dégrés de liberté, au seuil de 5% : A=5,99

· On accepte l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque et Bera est inférieure à 5,99.

· On rejette l'hypothèse de normalité si la statistique de Jarque et Bera est supérieure à 5,99.

Aussi sur le logiciel Eviews, la règle de décision est :

· Au seuil de 5%, on accepte l'hypothèse de normalité des que la valeur de la probabilité est supérieure à 0,05.

· Au seuil de 5%, on rejette l'hypothèse de normalité des que la valeur de la probabilité est inférieure à 0,05.

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Spécification 1 Spécification 2

Source : Extrait des estimations du logiciel Eviews 4.

Le test de normalité de Jarque Bera sur les résidus confirme les différentes spécifications du tableau 4.7, les erreurs du MCE suivent une loi normale.

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