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Impact du risque politique sur les investissements directs étrangers en Afrique subsaharienne

( Télécharger le fichier original )
par Didier Jol Kama N'GBESSO
Université d'Auvergne Clermont- Ferrand1, centre d'études et de recherches sur le développement international - Master 2 2010
  

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(2) Statistiques descriptives 

Tableau 5. Statistiques des variables, 1984-2008 (31 pays)

Variables

Obs.

Mean

Std. Dev.

Min.

Max.

IDE/PIB

758

1.044799

1.211203

-5.110723

5.201188

Risque politique

758

53.09613

12.04842

10

81

PIB réel par tête

765

5.987525

0.9662378

4.130945

8.596484

Taux de croissance du PIB

765

.3808069

1.884326

-4.6062

5.194541

Inflation

688

2.489508

1.485003

-4.60517

10.19474

Ouverture commerciale

745

4.071863

.4798163

2.382387

5.389889

Déficit budgétaire

609

-1.469782

1.66848

-4.31232

4.421392

Crédit au secteur privé

719

2.450681

0.8891529

-0.3815605

5.193893

Corruption

763

2.464613

1.085806

0

6

Durabilité du régime

769

11.37191

14.41

0

105

Infrastructure

660

-5.06E-10

1.24796

-2.527516

7.247029

Salaire

657

23.28021

3.911939

2.950578

30.25569

 
 
 
 
 
 

Le tableau 5 présente les statistiques descriptives des variables du modèle. La moyenne du risque politique est de 53.09. L'Afrique Subsaharienne a donc un niveau de risque politique élevé35(*). On voit par ailleurs les valeurs maximales : 80 le niveau de risque politique le plus faible et 10 le niveau de risque le plus élevé.

La figure ci-dessous nous montre la tendance entre les IDE et le risque politique. On voit la relation positive entre les IDE et le score de l'indicateur du risque politique, ce qui signifie par contre la relation négative existante entre le risque politique et les IDE en Afrique subsaharienne.

Figure 5. Relation entre les IDE et le risque politique en Afrique subsaharienne

Nous avons aussi réalisé la matrice des variances-covariances des variables de notre modèle (Tableau 6). Elle nous permet de voir la relation entre la variable dépendante et les variables explicatives, et aussi entre les variables explicatives elles-mêmes.

Les principales remarques sont les suivantes : le coefficient de corrélation entre les IDE et le risque politique est 0.21. La relation entre les flux d'IDE et le score du risque politique en Afrique subsaharienne est donc positive, ce qui signifie qu'on a une relation négative entre les flux d'IDE et le risque politique (signifiant aussi de meilleurs institutions). La relation entre les IDE et le taux de croissance du PIB réel par tête est aussi positive (soit un coefficient de corrélation de 0.2014). On remarque aussi une relation positive entre les IDE et le stock d'infrastructures, et entre les IDE et l'ouverture commerciale.

Tableau 6. Matrice de corrélation

Variables

IDE/PIB

RISK

GROWTH

PIB

INFLATION

TRADE

DEFICIT

CREDI

WAGE

CORRUPT

DURABLE

INFRAST

IDE/PIB

1.00

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

RISK

0.2192

1.00

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

GROWTH

0.2014

0.2013

1.00

 
 
 
 
 
 
 
 
 

PIB

-0.0630

0.4316

0.0886

1.00

 
 
 
 
 
 
 
 

INLATION

0.0340

-0.2208

-0.0798

-0.0864

1.00

 
 
 
 
 
 
 

TRADE

0.3320

0.4553

0.0516

0.3269

0.0177

1.00

 
 
 
 
 
 

DEFICIT

-0.0083

0.2176

0.1776

0.3728

-0.1544

0.1834

1.00

 
 
 
 
 

CREDI

-0.0673

0.4608

-0.0450

0.5024

-0.1877

0.1977

0.0048

1.00

 
 
 
 

WAGE

-0.0611

0.1712

-0.0878

0.1604

-0.3550

0.0140

0.1877

0.1278

1.00

 
 
 

CORRUPT

0.0003

0.2969

-0.0915

0.0430

0.0381

0.0443

-0.1186

0.2361

-0.0902

1.00

 
 

DURABLE

-0.1082

0.1586

-0.0256

0.2834

-0.0542

0.0743

0.1991

0.1955

0.0100

0.1707

1.00

 

INFRAST

0.1493

0.5188

0.2246

0.7130

-0.1159

0.2982

0.3226

0.5783

0.0392

0.0208

0.2432

1.00

* 35 Signalons qu'en même que ce niveau de risque concerne exclusivement les 31 pays de notre échantillon.

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