IMPACT DES INVESTISSEMENTS DIRECTS ETRANGERS SUR LE NIVEAU DE LA PRODUCTIVITE DES ENTREPRISES DU SECTEUR INDUSTRIEL DANS LA CEMAC

Abstract: 

Many determinants of the Foreign Direct Investments FDI have been recorded in the literature in terms of the enterprises productivity factor. The aim of this paper is to determine the effect of the FDI in the industrial sector / semi industrial enterprises of the CAEMC[1] countries zone during 1984 -2008 period. The paper studies the foundations of the relative performance of the foreign and domestic businesses in the industrial sector / semi industrial enterprises of the CAEMC economy zone. It analyses the effect of FDI on the level of productivity of the enterprises and deduces the measures from the simulations. It argues that the industrial sector / semi industrial enterprises benefit in a meaningful manner from the FDI. The econometric test will be used to validate our hypotheses.         

 


[1]CAEMC : Central African Economic and Monetary Community

1.       Introduction

 

L’Investissement Direct Etranger () est considéré comme le flux international de capital motivé par l’acquisition d’une entreprise à l’étranger (rachat d’une structure, création ex-nihilo…) ou une prise de participation dans le capital supérieure par convention à 10%. L’ doit présenter en principe un caractère stable et celui qui l’effectue doit prendre part  aux décisions de l’entreprise. Depuis l’indépendance en 1960, les gouvernements successifs des pays de la zone CEMAC ont considéré l’Investissement Direct Etranger () comme un facteur de domination politique et économique de la part des pays donateurs. Ainsi, la politique d’internalisation via le code des investissements et de promotion de l’industrie de la zone a été de réglementer les, avec la limitation de prise de participation étrangère à concurrence de 40 %. Cet état des choses a entraîné une baisse de l’investissement privé et étranger et a ralenti la croissance dans tous les secteurs de l’économie de la zone, passant de 5,7% en moyenne entre 1990 et 1998 à 3,8% entre 1999 et 2006[1] (Touna Mama 2008). Cette situation qui a  eu pour conséquence la réduction à long terme du revenu  et de la consommation par tête, peut être attribuée à la crise d’endettement et aux chocs mondiaux ayant affecté le pays dans les années 80, et qui ont eu pour corollaire une longue période d’instabilité macro-économique à travers une baisse du financement externe. Ceci a alors engendré un découragement de la participation étrangère dans l’économie, puisque les  représentaient seulement une faible proportion du PIB des pays de la zone bien qu’en croissance marginale de 0,80% en 1986, à 1,70% en  2003 (BEAC, 2009). Dans le but de créer un environnement propice à l’investissement et de relancer la croissance économique, les pays de la zone CEMAC optent pour l’application des Plans d’Ajustement Structurel (PAS) comprenant une série de politiques économiques depuis les années 1990. Ces programmes édictent un ensemble de reformes visant à diversifier la base productive et exportatrice de l’économie, avec une double action sur l’offre et la demande des biens. Même si l’on sait, par ailleurs que dans l’ensemble, ceux-ci tendent d’abord «  à rétablir la capacité de remboursement de la dette extérieure de la zone et la mise en place d’un ordre social par le marché » (Essombè Edimo, 1995). Ces  programmes seront d’ailleurs bientôt complétés par un ensemble de mesures  rentrant dans le cadre des plans « PPTE[2]», et dont l’application va également permettre à certains pays de recouvrer une certaine stabilité macroéconomique dès 2006-2008. 

 

L’économie des pays de la zone dispose des capacités productives, par exemple, la quantité de biens d’investissement et autres ressources requises. L’exploitation de ces opportunités avec les facilités notamment offertes par les programmes PPTE demeure importante et requiert, dans la majorité des cas, le recours à des financements externes.

Par ailleurs, le processus de prise de participation dans les entreprises des pays de la zone CEMAC a été simplifié dans le but d’inciter les investisseurs étrangers à acquérir des actions dans les autres entreprises sur les territoires nationaux. Okwor (1999) estime que l’investissement net étranger s’évaluait  à 112,9 milliards de FCFA (dont 69,1 milliards de FCFA pour le secteur industriel / semi industriel).

 

Dans le but d’améliorer les problèmes de la balance des paiements et de la croissance économique, la plupart de PVD y compris les pays de la CEMAC, reconnaissent maintenant que l’arrivée de l’investissement direct étranger pourrait offrir des avantages spéciaux dans la mesure il est toujours constitué de la technologie, du management, du marketing  et, plus encore, du capital. Toutefois, comme l’vise le contrôle de l’entreprise et le partage du profit, plus ces entreprises dominent en proportion dans la structure industrielle, plus l’inquiétude augmente par rapport à la perte éventuelle de l’autonomie de l’économie nationale. Ainsi, la stratégie adoptée envers l’investissement étranger privé dans beaucoup de PVD consiste à combiner les mesures incitatives et des mesures réglementaires. Cette stratégie permet au pays bénéficiaire de maximiser son produit intérieur brut et d’accroître le savoir-faire technologique  permis par l’arrivée du capital exogène.  De Mello (1997, 1998) avait noté que la croissance de la série d’est fonction des facteurs propres liés aux investissements domestiques (qui ne sont pas considérés dans l’analyse dynamique du fait de la législation d’investissement moins assouplie et respectée) et aux investissements étrangers qui comportent des effets induits sur les économies domestiques (savoir-faire technologique). L’input des sur la croissance dépend de plusieurs types d’externalités et des excès de productivité.

 

Considérant l’observation générale de l’importance de l’ comme un canal de diffusion important de la connaissance et de la technologie Caves (1974), Studies (1974), Globerman (1979), Haddad et Harrison (1992), Sjoholm (1999) ont examiné la possibilité des  externalités dues aux. Ils arrivent à des résultats différents qui suggèrent que ces effets  ne sont pas automatiques, mais sont fonction de plusieurs facteurs technologiques et économiques propres au pays.

En plus, pour justifier davantage le flux continu des dans l’économie des pays de la CEMAC, il y a lieu d’examiner le rôle de l’ plus systématiquement en appréciant son effet sur le niveau de la productivité des entreprises dans les secteurs prioritaires de l’économie et dont le secteur industriel /semi industriel constitue une composante majeure. La présente étude s’inscrit dans cette perspective.  De tout ce développement, quatre questions principales émergent :

 

-          Existe-il une différence en productivité des ressources entre les entreprises locales et étrangères ?

-          Dans l’affirmative, cette différence est-elle attribuable à la présence étrangère ?

-          De même existe-t-il une différence entre la productivité totale des facteurs qu’on trouverait dans l’industrie nationale ? En d’autres termes, quel est l’impact de l’dans le secteur industriel/ semi industriel des pays de la zone CEMAC ? Plus spécifiquement, quel est l’impact de la performance relative des entreprises locales et étrangères dans le secteur industriel/semi industriel de l’économie de la zone CEMAC ?

-          Comment analyser l’effet de l’ sur le niveau de productivité des entreprises et déduire les mesures à partir des résultats de l’étude ? 

 

On peut envisager plusieurs méthodes pour répondre à ces questions. Une méthode possible consisterait à tenter à l’image des travaux de la CNUCED (2005), de retrouver l’ensemble des déterminants des IDE entrants dans les régions du pays. Pour intéressant qu’elle soit, cette méthode présente une limite. Elle restreint les IDE à  une classification de bon et mauvais élève région du pays ou espace.  En reconnaissant comme Porter (1986, 1998) qu’il n’y a pas de rapport positif entre la performance des entreprises étrangères et les entreprises locales, et qu’il n’y a pas non plus de rapport positif entre l’IDE et la productivité dans le secteur industriel/semi industriel.  Il serait opportun d’analyser l’effet sur le niveau de la productivité des entreprises du secteur industriel en zone CEMAC des IDE. C’est pour cette raison  qu’il convient d’examiner, en première partie, les arguments théoriques des effets de l’investissement étranger, et, en deuxième  partie le modèle empirique et l’analyse économétrique des résultats.

 

  1. Les arguments théoriques des effets de l’investissement directs étrangers 

 

La question de l’influence des investissements directs étrangers sur le niveau de la productivité des entreprises du secteur industriel est de plus en plus préoccupante dans les pays de la zone CEMAC. Les effets de l’investissement étranger méritent des considérations dans un cadre théorique et d’identification

 

2.1.              Le cadre théorique des effets de l’investissement étranger 

 

La littérature théorique sur l’investissement étranger montre que l’est une source d’abondance dans la mesure les investisseurs étrangers possèdent le capital intangible qu’on ne peut facilement vendre. D’après Sjöholm (1999), les entreprises multinationales contrôlent une grande partie de la connaissance totale du monde, et celle-ci pourrait largement bénéficier aux entreprises locales. Les moyens par lesquels la connaissance peut être transférée sont : la main d’œuvre, l’assistance technique, le support aux industries de liaison, l’effet de démonstration sur les entreprises locales tels que le choix de la technique et les pratiques managériales. En analysant les raisons pour lesquelles les entreprises multinationales entreprennent l’IDE, Dunning (1988), dans son « analyse électrique » axée autour du « paradigme OLI », a montré que les IDE productifs des entreprises tenaient à la combinaison de trois grandes catégories de déterminants[3]3. Ces catégories sont afférentes à la fois, aux avoirs intangibles des entreprises (« Ownership advantage »), aux avantages de la localisation du pays récipiendaire (« Localisation advantage ») et à la volonté des firmes d’internaliser les marchés (« Internalisation advantage »). De  ce fait, les déterminants des investissements directs productifs sont nécessairement variés. Il s’avère que la nature des pays émetteurs, l’origine sectorielle des firmes qui s’engagent dans la réalisation d’un, la structure de marché sur laquelle elles opèrent et, surtout,  la catégorie d’appartenance des pays hôtes jouent un rôle particulièrement important. Les avantages d’installation concernent les entreprises étrangères qui cherchent à minimiser les coûts dans un pays étranger (généralement l’emploi) ou l’offre d’une ressource naturelle comme input (telle la bauxite dans une industrie verticalement intégrée). L’avantage de la propriété donne la possibilité aux entreprises étrangères de s’approprier des locations si elles innovent et produisent des biens différents, donnant certains éléments de monopole à l’entreprise en question ou si l’entreprise a une connaissance que les autres n’ont pas ou ne peuvent pas dupliquer. L’avantage d’internalisation est dû au fait que le marché du capital humain, de la connaissance, de l’expertise en marketing ou du management a un coût informationnel  et de transaction élevé. Il est alors mieux administrativement de soustraire du marché ces transactions qui sont entachées d’imperfections et d’utiliser une méthode administrative interne d’allocation dans les entreprises, au lieu de se pencher aux marchés externes. L’internalisation en adoptant des reformes administratives internes souples et flexibles entraine des flux d’IDE. L’ouverture au marché extérieur (par exemple, les relations entre les entreprises, l’intégration, le transfert des prix, les économies de centralisation etc.) permet aussi la réduction  de coût par les effets induits des IDE (Ngongang, 2007). Mais, on sait également aujourd’hui que, la mondialisation aidant, le choix de la localisation des IDE est aussi une décision spatiale largement influencée par la présence, sur le territoire d’accueil, des effets d’agglomération (Krugman, 1991 ; Le Gall, 2007 et Essombè Edimo, 2007).

 

En supportant la recherche internationale et le développement pervers, Coe., Helpman et Bayoumi (1999) aboutissent à la conclusion que la recherche et le développement étrangers ont un effet important sur les PVD. Dans leurs études croisées, Collier et Gunning (1999) ont mis en évidence un rapport entre l’investissement et la croissance pendant que Rhee et Belot (1980) suggèrent que les investisseurs étrangers sont les catalyseurs de transmission du savoir d’exportation, des contacts, du contrôle de qualité et d’expertise managériale. Caves (1974) a remarqué la perversion des effets de l’IDE au niveau national. Aitken et Harrison (1991) ont étudié dans quelle mesure les entreprises locales installées autour des entreprises étrangères démontrent une croissance en productivité. Sjöholm (1999) a aussi étudié les effets régionaux sur la croissance de productivité et les résultats montrent que le transfert de flux de connaissance est important entre les entreprises dans la mesure où les établissements étrangers ont un effet positif sur la productivité des entreprises locales en relation avec ces entreprises étrangères. On  retrouve donc ici comme un prolongement des « effets externes », jadis, initiés par Marshall (1890) et qui, à travers la notion de «  district industriel » dont il est l’initiateur, montrait l’importance de la territorialité voire, des effets d’agglomération dans l’implantation et la croissance des entreprises (Essombè Edimo, 2007). 

 

De leur côté, Mansfield  et Romeo (1980) ont montré que le transfert de technologie via les multinationales est une nouveauté comparée aux accords et que l’investissement étranger peut fournir la compétition nécessaire à la stimulation de la diffusion de la technologie, surtout lorsque les entreprises locales sont protégées de la compétition des importations. De même, les études de Krueger et al. (1982) ; Nishinmizu et al. (1971) établissent une relation positive entre la croissance de l’exportation et la productivité,  alors que celle de  Pack (1988) réveille une évidence solide en liant la productivité et l’ouverture (exposition à la compétition).

 

Par ailleurs, depuis Martin (1983) et Page (1983), notamment, l’on sait aussi que le rendement de l’effort de l’entrepreneur croît avec l’exposition à la compétition. Rodrik (1992) observe à cet égard que les producteurs locaux, par exemple, compétissent à travers le choix de la technique (entre autres), et dès lors qu’ils sont protégés contre la compétition, ils se heurtent indubitablement aux difficultés en oubliant de moderniser leurs entreprises. Lorsque les entreprises locales jouissent de l’avantage du marché, une compétition supplémentaire occasionnée par les entreprises étrangères les oblige à augmenter l’échelle ou à fermer. Porter (1999) affirme qu’avec plusieurs compétiteurs, la tendance est à l’innovation ou l’amélioration. Par conséquent, ceci pourrait empêcher ces entreprises d’internaliser la rente de leur propre connaissance et ainsi, réduirait le taux d’innovation et de croissance. Cependant, Marshall (1890), Arrow (1962) et Romer (1986) ont suggéré qu’avec la compétition, les entreprises pourraient aussi  être amenées à améliorer leurs processus et leurs produits, créer de nouvelles technologies, ou encore chercher à améliorer leurs réseaux d’offre, et  réviser leurs stratégies et leurs structures. En plus de cela , la structure d’une industrie en termes de degré de diversification peut avoir des effets sur les divers bénéfices (produits) et la croissance, dans ce sens que l’expertise obtenue par une entreprise pourrait bénéficier à d’autres entreprises, surtout celles qui sont dans le même secteur d’activités. Toutefois, l’expertise peut aussi être utile dans d’autres industries avec ses effets induits sur la croissance  de l’ensemble de l’économie.

 

2.2.             Simplification et identification 

 

Sur le plan empirique, des études portant sur les effets dus aux entreprises étrangères qui investissent dans les PVD ont utilisé, comme dans le cas du Mexique, les données des industries par type de propriété. Blomstrom et Person (1983) travaillant sur des données fournies par un échantillon de 220 firmes industrielles mexicaines, observeront que la productivité de la main d’œuvre est élevée dans les secteurs où les entreprises étrangères emploient une plus grande quantité de la main d’œuvre.

 

Blomstrom (1986) et Wolff (1989) ont davantage examiné l’impact de la présence des entreprises étrangères sur la répartition de la productivité. En utilisant un ensemble de données par secteur, Blomstrom (1986) a obtenu un rapport négatif entre la présence étrangère et l’augmentation de la productivité. Alors que, plus tard,  Blomstrom(1989) et Wolff (1992) obtenaient une relation positive entre les deux variables. Grossman et Helpman (1990), de leur côté révélaient que la croissance de la productivité est due à la recherche et au développement du secteur privé. Selon eux, elle résulte de nouveaux produits intermédiaires qui rehaussent la productivité et contribuent à l’expérimentation du public. Etudiant le secteur manufacturier au Maroc,  Haddad et Harrisson (1992) ont montré que les entreprises ayant une part étrangère manifestaient en général un niveau élevé de productivité de multi facteurs, bien que le taux de croissance de la productivité soit plus élevé pour leurs adversaires ayant 100% de capitaux locaux.

 

De même, Sjöholm (1999), étudiant le secteur manufacturier indonésien, a trouvé que l’ avantageait les établissements locaux, à des proportions différentes pour chaque industrie. Les produits divers dus aux IDE étaient alors plus significatifs dans des secteurs à niveau de compétitivité élevé. Et  plus l'écart de technologie était élevé, entre entreprises domestiques et étrangères, plus les produits divers étaient présents. Djankov et Hockman (2000) ont noté que parmi les entreprises CZECH, il y a un effet de produit divers négatif sur les entreprises n’ayant pas de partenariat étranger. Cependant, là où les entreprises jouissent seules des, l’ampleur du produit divers devient négligeable et les pertes importantes.

 

La présente étude contribue à la littérature existante, avec une petite différence dans ce sens qu’elle examine l’impact de l’ sur la productivité au niveau de l’entreprise et, plus précisément, dans le secteur industriel ou semi industriel de l’économie des pays de la zone CEMAC. Ainsi, elle permettra  une meilleure comparaison du comportement des entreprises étrangères et locales dans le secteur en contrôlant les attributs propres aux entreprises tels que la taille. C’est d’ailleurs l’occasion de noter également que jusqu'à ce jour, peu d’attention aura été porté, pour des études similaires, à ce secteur d’activités dans la zone CEMAC.

 

3.       Modèle empirique et analyse économétrique des résultats

 

3.1.              Modèle et performance relative des entreprises nationales et étrangères

 

Les données sont obtenues des entreprises industrielles /semi industrielles énumérées dans les marchés de premier degré (comprenant les entreprises avec les composantes étrangères) et les marchés de second degré (comprenant les entreprises des nationaux) extraits des statistiques internes du GICAM[4] et de la BEAC[5]5 (Directions nationales) de 1984 à 2008. La nature des données, qui combine les sections croisées et les séries temporelles, nous permet d’aller au-delà des analyses à sections croisées en comparant les mesures de productivité partielles (telles que la productivité de la main d’œuvre) à travers les entreprises.

 

Le secteur industriel /semi industriel des pays de la zone CEMAC, comme dans la plupart des PVD, est la clef de la croissance de l’économie moderne. Avec l’exportation agricole qui est la principale source de gains dans l’échange externe, un secteur industriel /semi industriel solide et en expansion est essentiel pour la croissance économique en vue de stimuler et de supporter la croissance de l’activité de l’ensemble des secteurs. Ceci justifie le choix de ce secteur pour représenter l’économie. Le secteur industriel /semi industriel de l’économie de la zone CEMAC se définit comme celui qui  incorpore le traitement direct de la matière première agricole, d’après le Comité de Coordination et de Développement Industriel (CCDI) du Ministère de Développement Industriel et Commercial des différents pays de la zone. Il comprend de nombreux sous-secteurs fabricants de  biens: Nourriture / boisson, pêche et agriculture, tabac/ distillage, ferme/ élevage, planche/ produits de planche, papier/ imprimerie et publication, textiles, cuir et tapis, fourniture, chaussures. La contribution de la possession étrangère pour chacun des sous secteurs est présentée dans le Tableau 1 (Annexe 1).

 

Les données obtenues couvrent la période allant de 1984 à 2008 pour 122 entreprises du secteur industriel/semi industriel de la zone.  Sur cet échantillon, 76 entreprises (soit un peu plus de 63 % des effectifs concernés) ont des composantes étrangères et le reste (soit un peu moins de 27%) revient aux nationaux. Les entreprises étrangères sont celles qui ont des étrangers comme actionnaires résiduaires, et les entreprises locales sont celles possédées à 100 % par des nationaux de la zone.

 

Les enregistrements de chaque entreprise pendant la période considérée permettent la construction des mesures de productivité. Les informations concernent, entre autres, les outputs des entreprises, le stock de capital, la main d’œuvre totale, les matières premières, la structure du marché, l’âge, la capacité d’utilisation, la part de l’output exportée et le niveau de compétition rencontré. En plus, les procès verbaux de ces unités de production, pendant la même période, ont été collectés et utilisés pour compléter les données.

 

La statistique descriptive, les analyses de régression ainsi que les fonctions de production sont ici les méthodes utilisées pour atteindre l’objectif fixé. Le modèle est basé sur la fonction de production à deux facteurs néoclassiques.

Et où  est la production de l’entreprise i au moment t, le niveau de productivité de l’entreprise i en t,  le nombre d’employés de l’entreprise  en t et  le stock de capital de l’entreprise  en t.

 

La mesure de la performance multifactorielle est calculée à partir de la régression de la production par rapport aux inputs, soit le travail et capital, (comme dans l’équation (1)).

 

Une mesure idéale de la productivité serait l’estimation de qui est supposée indiquer la productivité spécifique de ces entreprises en modifiant les techniques standards utilisées pour les données. Ainsi, pour chaque sous-secteur (notons que les variables sont exprimées plutôt en logarithmes) on a :

 

 

et est la production  (sous forme logarithmique) pour la  entreprise du  sous secteur  en temps t,  est une matrice  des inputs, est un vecteur  de paramètre constant à estimer, et est un vecteur  d’interception représentant les effets des variables spécifiques à la ième  entreprise et constant dans le temps. Cependant, si la productivité de l’entreprise est exprimée comme une fonction du niveau des  de l’entreprise et de  l’industrie, alors :

 

 

En substituant  dans l’équation (2), on obtient une procédure d’estimation à une étape :

 

Le coefficient  pour chaque entreprise est obtenu en incluant des variables fictives i qui prennent la valeur 1 pour le i correspondant et 0 sinon. Le terme d’erreur représente l’effet de l’omission des variables variant dans le temps et de manière croisée. On suppose que  se caractérise par une variable aléatoire distribuée indépendamment ou identiquement. Avec ces propriétés de, l’estimateur des moindres carrées ordinaires (MCO) de a et b’ dans   l’équation (4) est le meilleur estimateur linéaire sans biais (Blue).  Il faut noter que  l’équation (1) n’inclut aucun effet simultané de la productivité locale sur la présence étrangère, bien que ce dernier ait parfois été également mis en exergue dans des littératures récentes (Cartwell, 1989 ; Chesnais, 1988 ; Kokko ,1996). Par exemple, la possibilité de bénéficier des produits divers, par les entreprises locales pourrait être un motif d’installation d’une filiale étrangère dans un territoire où les entreprises existantes sont hautement compétitives.

 

La procédure de calcul pour l’estimation des paramètres de pente de ce modèle ne requiert pas de variables fictives (d’écart), puisque les effets individuels peuvent être inclus dans la matrice des inputs pour les variables explicatives. Les variables peuvent être transformées par la soustraction de chaque unité croisée de la moyenne des observations de séries temporelles, puis on applique la méthode des moindres carrée sans interceptions aux données transformées. Les estimations des paramètres d’interceptions  peuvent alors être obtenues comme les moyens des résidus pour chaque unité croisée en utilisant l’équation (5).

 

Pour cette étude, l’équation (4) est exprimée ainsi qu’il suit :

 

 

 est la production de l’entreprise i du sous secteur j au temps t, le niveau de productivité de l’entreprise ; coefficient des , coefficient  du capital, stock du capital ; nombre d’emploi , l’estimation du travail, coefficient de la taille,  facteur taille de l’entreprise ; le coefficient de la matière première, facteur matières premières et le terme de l’erreur.

 

Pour saisir l’effet de l’sur la productivité de l’entreprise, la variable est incluse pour prendre la valeur 1 si l’entreprise bénéficie de l’ et 0 sinon. Cette approche ressemble à celle de Djankov et Hoekman (2000). Ce qui nous intéresse est  de savoir s’il y a eu des produits divers dus à l’investissement étranger. Pour ce faire, nous avons inclus une variable indépendante additionnelle (produit divers) définie comme le ratio du patrimoine de l’entreprise avec l’ par rapport au patrimoine de toutes les entreprises du sous-secteur. Si la participation étrangère a des bénéfices en produit divers, nous dirons que ce coefficient est positif.

 

Pour corriger tous biais possibles dans les estimations, lorsque les moindres carrées sont utilisées, nous avons eu recours à la  méthode de l’effet fixe précédemment décrite. Puisque nous supposons une croissance constante de la productivité de l’entreprise durant la période de l’étude. Par ailleurs, nous avons entrepris l’estimation de la première différence du modèle dans le but de nous  assurer des possibilités de mesure d’erreurs. Ceci est une opération de régression qui permet de prendre en compte d’éventuels retards (ou décalage) d’un an, par exemple, au niveau de la variable indépendante. Les résultats sont présentés dans les Tableaux 3 à 11 (Annexe).

 

Enfin, nous avons entrepris l’analyse des fonctions de production « stochastiques » pour estimer le niveau d’efficience de l’entreprise dans le secteur. La frontière de la fonction de production stochastique est incluse, dans la fonction de production spécifiée, dans les données croisées ayant un terme d’erreurs avec deux composantes : l’une pour expliquer les effets aléatoires et, l’autre pour expliquer l’efficacité technique. Dans ce cas notre équation (2) peut se réécrire de la manière suivante :

 

 Et oùest le logarithme de l’input utilisé par les entreprises (comme défini plus haut),  un vecteur des paramètres inconnus ; les sont les variables aléatoires supposées suivre N (0, σu2) et indépendantes des qui sont des variables aléatoires non négatives et qui sont supposées expliquer l’inefficience technique dans la production et sont  également identiques à  et les  utilisés sont les logarithmes naturels du travail, du capital, de la matière première, de la taille et de l’indicateur du produit divers. La taille est indiquée par le ratio de la vente de l’entreprise par rapport à la vente totale de la plus grande entreprise dans le sous-secteur, alors que le capital est le capital nécessaire de l’entreprise.

 

3.2.             Analyse des effets de la participation étrangère dans la performance des entreprises et des effets des IDE sur le niveau de la productivité

 

Les résultats obtenus des estimations établissent d’une part, qu’une présence étrangère significative dans l’industrie a des effets positifs sur la performance générale des entreprises de ce secteur dans la zone et, que d’autre part, celle-ci se traduit également par un accroissement de la productivité des firmes locales.

 

Les résultats obtenus de l’analyse descriptive des caractéristiques des entreprises de l’échantillon sont présentés dans le Tableau 2 (Annexe 1). En général, les entreprises étrangères ont une plus grande taille (sensiblement 3,2 fois de taille par rapport au capital investi) que les entreprises locales. De même, elles emploient pratiquement 4 fois le nombre de salariés des entreprises locales et exportent 7 fois plus que ces dernières.

 

Dans quel cas  les entreprises étrangères s’orientent-t-elles plus vers l’exportation ? Ces résultats montrent la domination des entreprises étrangères sur les entreprises locales. Comme évoqué plus haut, nous avons estimé le modèle (équation (6)) en utilisant soit les moindres carrées ordinaires, la première différence et les spécifications d’effets fixes. Les résultats obtenus sont présentés  dans les Tableaux 3 à 11. Les résultats de toutes les entreprises dans le secteur sont similaires. En ce sens que le coefficient estimé pour les (0.989 ; 0,926 et 0,9314 voir les Tableaux 5, 8 et 12 en Annexe) est aussi bien positif que statistiquement significatif pour toutes les spécificités suggérant  qu’il y a les effets positifs de produits divers sur les établissements locaux dus, notamment, à la présence étrangère dans le secteur. Pour supporter ce fait, le coefficient de la variable produit divers est aussi positif et statistiquement significatif dans tous les cas. Ceci confirme qu’une grande participation étrangère dans une industrie a des effets positifs très significatifs sur la performance d’autres entreprises. En effet, pour une croissance de 1% de capital étranger, on relève quelques 10 % de ventes supplémentaires et plus de 30 % de croissance de la vente des entreprises domestiques précisément. Nous avons segmenté l’analyse en sous secteurs, ce qui permet de voir  des différences tant sur l’ampleur que sur la direction et le niveau de signification des coefficients estimés deset la perversion du produit divers sur l’étendue du sous secteur, alors même qu’il y a similitude dans les résultats par cas. Par exemple, pour les, et pour toutes les entreprises, l’on relève des coefficients positifs et statistiquement significatifs dans les sous secteurs 1, 2, et 5, c’est-à-dire, pour les entreprises des sous secteurs nourriture / boisson, textile / cuire,  pêche /agriculture.  De même, il y a des coefficients positifs et statistiquement significatifs pour la variable produits divers dans le secteur du distillage (3), fourniture / chaussure (6) et les conglomérats (7). L’implication de ces résultats est qu’il y a des différences entre sous secteurs dans les effets de produits divers qu’on peut obtenir des  dans le secteur.

Le coefficient négatif du travail dans les sous secteur (2) et conglomérat (7) suggère pour sa part la surexploitation qui tend vers l’inefficience.

 

Les résultats de cette étude montrent que l’investissement étranger a un impact positif sur les entreprises de la zone dans le secteur industriel / semi industriel. L’impact rehausse l’efficacité des entreprises dans le sous secteur et au niveau sectoriel. Etant donné ces résultats, on ne pourrait pas accepter l’hypothèse d’après laquelle il n’y aurait « pas de rapport positif entre la performance des entreprises étrangères et nationales dans le secteur ».

 

Les résultats obtenus de l’analyse des données concernant les sur la productivité sont répertoriés dans les Tableaux 4 et 5. Pour toutes les entreprises et dans tous les cas, le coefficient estimé de l’(0,989 est positif et statistiquement significatif. Le coefficient estimé des matières premières (soit 0,556 Tableau 5  et 0, 545 Tableau 8) est aussi positif et statistiquement significatif et s’élève à des niveaux acceptables. Le coefficient du capital est négatif mais statistiquement significatif dans les MCO et l’estimateur des premières différences (-0 140 Tableau 5 et 8). Le coefficient estimé du travail était négatif mais non moins statistiquement significatif (-0,033 et –0,0242 respectivement mis en évidence dans les Tableaux 5 et 8).

 

Lorsqu’on analyse sur les bases étrangères et domestiques, le coefficient estimé du travail est positif et statistiquement significatif pour les entreprises étrangères (0,072 et 0,070 Tableaux (7 et 9). Mais il demeure négatif et statistiquement significatif pour les entreprises domestiques   (- 0.156 Tableau 7 et – 0, 149 Tableau 10), ce qui suggère  une sur-utilisation du travail au niveau local. En plus, pendant que le capital est négatif et statistiquement significatif pour les entreprises étrangères (- 0,132 Tableau 6 et – 0,096 Tableau 9), il n’est pas significatif pour les entreprises domestiques. Ceci pourrait traduire une sur utilisation du capital de la part des entreprises étrangères, alors que les entreprises locales ont aussi besoin de capital.

 

L’on remarque par ailleurs qu’au niveau du  sous- secteur, il existe une tendance des IDE à se diriger vers certains autres sous-secteurs. Le coefficient négatif et significatif pourrait impliquer une surexploitation des dans certains de ces sous-secteurs. Mais, le fait qu’il est positif et pas significatif dans un certain nombre de sous-secteurs suggère ou montre un besoin de précaution. A cet effet, le sous secteur devrait faire bon usage des IDE. De même, il y a des différences sous sectorielles, dans les coefficients estimés pour toutes les variables, et pour toutes les entreprises étrangères et locales.

 

Le programme de frontière est utilisé pour l’estimation de la fonction de production stochastique. Ceci est fait pour évaluer le niveau d’efficience technique des entreprises, pour une comparaison dans les secteurs et au niveau étranger et national. Pendant que l’estimation de l’efficience est de 26% dans le secteur, l’estimation du niveau d’efficience moyen est de 23,5 % et 29,83 %, respectivement, pour les entreprises nationales et étrangères. L’entreprise présentant le plus haut niveau d’efficience de 99,9% est une entreprise étrangère. Tandis que la meilleure entreprise nationale a une estimation d’efficience de 97,8 % (Tableaux 6 et 7).

 

A partir de ces données, nous pouvons déduire l’idée selon laquelle l’effet des IDE sur les produits divers est aussi positif, puisque la valeur moyenne d’efficience obtenue pour les entreprises étrangères est plus élevée en général, tandis que celle des entreprises nationales est plus basse. Dans ce cas il y a une attirance (produit divers positif) de la moyenne générale d’un niveau national bas vers la moyenne sectorielle générale.

 

L’implication de cette étude est qu’il y a un impact positif de l’sur les entreprises de la zone CEMAC dans le secteur mais également au niveau de l’entreprise elle-même.  Toutefois, un besoin de réserve dans l’interprétation des résultats s’impose, puisqu’il est sectoriel. Etant donné ce résultat, on rejette également la seconde hypothèse d’après laquelle « il n’y aurait pas de rapport positif entre les IDE et la productivité dans le secteur ».

 

Conclusion

 

Le but de cette étude était de comparer la performance relative des entreprises étrangères nationales et étrangères dans le secteur industriel / semi industriel de la zone CEMAC. Les résultats obtenus révèlent qu’en moyenne, les entreprises de grande taille, et qui sont orientées vers l’exportation, emploient plus de main d’œuvre. L’investissement étranger a un impact positif sur la productivité totale des facteurs des entreprises bénéficiaires. De même les entreprises étrangères réalisent plus de bénéfices que les entreprises nationales dans certains sous-secteurs, cependant que les entreprises nationales font mieux dans d’autres sous secteurs. L’hypothèse d’une relation positive entre les firmes étrangères et nationales ne peut alors être acceptée. Etant donné les résultats obtenus au niveau du sous-secteur, on peut affirmer que les investisseurs étrangers sont attirés par les entreprises qui d’une part, capitalisent une performance moyenne (susceptible de permettre aux firmes étrangères de bénéficier des avantages axés aussi bien du côté de l’offre que du côté de la demande) et, qui d’autre part, présentent également une taille tout aussi moyenne. Ce constat reste d’ailleurs conforme aux résultats, naguère, proposés par Djankov et Hoekman (2000).

 

Les résultats ici  obtenus dans l’analyse des effets dessur la productivité révèlent, quant à eux, un impact de ces derniers sur l’efficacité des entreprises, tant au niveau de l’entreprise que du sous-secteur. Ce qui permet par la même occasion de réfuter l’hypothèse selon laquelle il n’existerait pas de rapport positif entre les et la productivité des entreprises dans ce secteur. Ces résultats  suggèrent, au contraire, que les entreprises camerounaises dans le secteur industriel / semi industriel  bénéficient de manière significative de l’,  d’abord pour elles-mêmes d’abord, puis pour leurs sous secteurs ensuite. En plus de cela, l’ a un impact positif sur la productivité des facteurs dans le secteur industriel et semi industriel local. Néanmoins, ces résultats appellent des travaux futurs. Plus spécifiquement, en amont, il serait très intéressant de préciser les déterminants des niveaux de production dans ce secteur industriel de la zone. Et, en aval, la façon dont l’IDE affecte également la combinaison des facteurs des entreprises locales reste un point à explorer.

 


[1]Au lendemain des indépendances l’industrie des pays de la zone CEMAC se limite à des entreprises toutes financées par les capitaux extérieurs. La croissance de l’économie de la zone est donc liée à l’apport de ces capitaux encouragés par des mesures fiscales (régimes fiscales préférentielles) et l’octroi de certaines facilités douanières en accord avec l’Union douanière des Economique  de l’Afrique centrale (UDEAC) crée en 1964 et devenu en 1994 CEMAC

[2]Pays Pauvres Très Endettés

[3]Respectivement « O » pour « Owner advantage », « l » pour « localization advantage » et «I » pour « Internalisation avantage ». Ce paradigme est accepté à l’heure actuelle car il est à même de rendre compte de la complexité et de la banalisation du fait multinational d’après (Buckley ,1993) et (Markusen, 1995).

 

[4]Groupement Inter patronal du Cameroun

[5]Banque des Etats de l’Afrique Centrale

Référence Bibliographique: 

Aitken, B & Harrison, A E 1991. Are there Positive Spillovers from Foreign Direct

Investment? Evidence from panel Data for Venezuela, MIT and World Bank. Arrow, K J 1962. Economic Welfare and the Allocation of Resources for

Invention in the Rate of and Direction of Economic.Economic and Social Factors, pp. 361-392.

BEAC (2009), Rapport annuel, BEAC.

Blejer, M & Klan, K K 1984. Government Policy and Private Investment in

DevelopingCountries. IMF Staff papers, 31(2): 379-403.

Blomstrom, M1986. Foreign Investment and Productive Efficiency: the Case

of Mexico. Journal of Industrial Economics, 35 Sept.

Blomstrom, M & Persson, EW 1983. Foreign Investment and

Spillover Efficiency in an Underdeveloped Economy: Evidence from the Mexico Manufacturing Industry. World Development 11 n°6.

Blomström, M 1989. Foreign investment and spillovers.London: Routledge

Buckley, P J 1993. Contemporary Theory of International Direct Investment. Revue économique, n° 1 Juillet.

Cartwell, J 1989.Technological Innovation and Multinational Corporations.

Oxford: Blackwell.

 

Caves, R E 1974. Multinational Firms, Competition, and Productivity in host Country

Markets. Paris: Economica.

Chesnais, F 1988. Multinational Enterprises and International Diffusion of

Technology. In Claessens Stijn, Michael P. Dooley, and Andrew Warner (1995). Portfolio Capital Flows: Hot or Cold? The World BankEconomic Review, 9(1): 153-174.

Coe, D T, Helpman Elhanan & Hoffmaister, A W1995. North-South R& D

Spillover.CEPR Discussion papers n° 1133.

Coe, D.T,E Helpman & T. Bayoumi (1999). R&D Spillovers and Global

Growth. Journal of International Economics, 47:  399–428

Coelli, T 1992. A Computer Program for stochastic Frontier Production and

Cost Function Estimation Fontier Version 2.0. Economic letters, 39:29-32.

Collier, P& Gunning, J W 1991. Explaining African Economic Performance.

Journalof Economic Literature,37(1): 64-111.

Collier, P & Gunning, J W 1999. Explaining African Economic Performance.

Journalof Economic Literature,37(1):64 -111

De Mello J. & Luiz (1997). Foreign Direct Investment in Development

Countries: A Selective Survey.  Journal of Development studies, 34(1): 1-34.

Djankov Simeon and Hoekman Bernard. (2000). Foreign Investment and

Productivity Growthin Czech Enterprises.  The World Bank Economic Review, 14 : 49-64.

Dosi Giovanni., C. Freeman, C. Perez, & R. Nelson. (eds) Technical Change and

Economic Theory.  London & New York: Printer Publishers.

Dunning, J W 1988. Explaining International Production., Londres: Unwin.

Essombè, E &  Réné, J 1995. Quel avenir pour l’Afrique? Financement et

développement, Paris : Silex/Nouvelles du Sud.

Essombè, E &  Réné, J 2007. Spécialité et développement économique : Douala entre le

hasard et la nécessite. Paris : L’Harmattan.

Globerman Steven. (1979). Foreign Direct Investment and Spillover

Efficiency Benefits in Canadian Manufacturing Industries. Canadian Journal of Economics, February.

Grossmann, G & Helpman, E 1990. Comparative Advantage and Long-Run

Growth. American Economic Review, 80: 389-418.

Haddad, M & Harrison, A 1992. Are there Positive Spillovers from Foreign

Direct Investment?  Evidence from panel Data for Morocco. Journal of Development Economic, 4: 51-74.

Kokko, A 1996. Productivity Spillovers from Competition between Local

firms and ForeignAffiliates. Journal of International developments, 8(4):517-530.

Krueger, A O & Tuner, B 1982. Growth of Factor Productivity in Turkish

Manufacturing Industries. Journal of Development Economics, 11: p 307-25.

Krugman, P 1991. Geography and Trade, MIT Press, Cambridge, Mass.

Le Gall S. 2007. La localisation de l’investissement de International Mobile : le

choix du cluster. Revue Economies et Sociétés, « Série économie de l’entreprise », n° 5/2007.

Mansfield, E & Romeo, A 1980.Technology Transfer to overseas Subsidiaries

by US Based Firms, The Quarterly Journal of Economics, 95(4): 737-752.

Markusen James. (1995). The Boundarie of Multinational Enterprises and the

Theory of International Trade.  Journal of economic perspective, 9(2).

Martin,R 1983. Pour une logique du sens,Presses universitaires de France.

Marshall Alfred. (1890). Principles of Economics, trad. Française de la 4ème

édition 1871, LGDJ, Paris.

Nishimizi, M & Page, B 1991. Trade Policy, Market Orientation, and

productivity Change in Industry. InJ.De Mello & A. Sapir (eds.) Trade Theory and Economic Reform: North, South and East- Essays in Honor of Bela Balassa. Cambridge: Basil Blackwell.

Ngongang, E 2007. The French Direct Investment in Cameroon: A Comparative

Attractiveness of Douala and Yaoundé, Journal of Business Administration.

Pack, H 1988. Industrialization Trade. In Hollis, C & Srinivasan, T. N. eds.

Handbook of Development Economics Vol1. Amsterdam: North-Holland.

Page,B & Shapiro, R 1983. Effects of Public Opinion on Policy,The American

Political Science Review, 77: 175-190

Peltzman, S 1977. The Gains and Losses from industrial concentration. 

Journal ofLaw and Economics,20: 229-263.

Porter, M 1986. L’avantage concurrentiel. Comment devancer ses concurrents et maintenir

son avance, Paris : InterEditions.

Porter, M 1998. Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance,

New York: The Free Press.

Rhee, Y W & Belot, T 1990. Export Catalysts in Low Income Countries: a Review of

Eleven Success Stories, Discussion Papers, n°. 72. Washington: The World Bank.

SjöholmFredrick. (1999). Technology Gap, Competition and Spillovers from

Direct Investment: Evidence from Establishment Data.  Journal of Development Studies, 36(1): 53-73.

Touna, M 2008. L’économie camerounaise: pour un nouveau départ. Edition Afédit

africaine.

Wolff,R 1989. Stochastic modeling and the theory of queues,Princeton: Prentice Hall

Wolff, S 1992. Accords inter-entreprises et flexibilité: éléments théoriques et application au

secteur des Télécommunications, Thèse Doctorat, Université Louis Pasteur, Strasbourg

 

ANNEXES

Annexe1

Tableau 1: Répartition  par proportion des entreprises étrangères dans le secteur

Industriel  / semi- industriel de la zone CEMAC.

Sous-secteur

Nombre de Sous-secteur

Liste de nombre d’entreprises

Nombre des entreprises étrangères

% Investissements par les entreprises étrangères

Nourriture /boisson

3

37

23

40 ,18

Pêche/ agriculture/ élevage/ ferme

3

19

12

37,10

Tabac / distillage

4

9

8

30,60

Textile/ cuir et tapis

6

7

2

9,01

Planche /produits planches

7

22

20

46,20

Fourniture/ chaussures

10

8

6

44,40

Conglomérats

24

22

25

49,97

Total

 

122

76

-

Source : synthèses statistiques GICAM –BEAC 1984-2008.

 
 
 
 
 
Tableau 2 : Quelques caractéristiques de l’échantillon des entreprises

Caractéristiques

ensemble des entreprises

moyenne

Std. Dev.

entreprises étrangères

moyenne

Std. Dev.

Entreprises des domestiques

moyenne

Std. Dev.

Capital

Emploi

Production

Taille

Volume- exportation

74292 FCFA

1561Hommes

982099 T

9,28

71126 T

119263,79

2043

2080402

30,17

276632

 

96920

3570

1218129

10,01

88119

130517

2444

2610771

40,47

31199

30116

899

536055

8,97

13179

55391

1009

1100618

27,01

33852

Source : calculs personnels à partir des données GICAM –BEAC 1984-2008.

 

Tableau 3 : Niveau de productivité des entreprises des sous-secteurs

Enterprises étrangères

Entreprises domestiques

Sous- secteur

Yij

Sous –secteur

Yij

1

0,80

1

0,66

2

19, 57

2

6,60

3

0

3

-

4

12,43

4

5,44

5

12,97

5

0

6

15, 10

6

3,7

7

6,2

7

9,33

Source : calculé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008.

Annexe 2

Tableau 4 : Effets des IDE sur le niveau de la productivité des entreprises

 

Ao

lnL

lnK

lnIDEs

lnIDEent

lnPM

Taille

   R2

 F

Ensemble entreprise

0,767

-0,040

(0,075)

0,343*

(0,172)

0,448*

(0,242)

0,0001

(0,000)

0,361*

(0,135)

0,174

(0,354)

0,328

2,85*

Sous-secteur 1

-9,98

1,49*

(0,246)

-0,511

(0,183)

-1,406*

(0,560)

4,561*

(1,789)

-0,190

(0,148)

0,578*

(0,253)

0,491

8,534*

Sous secteur 2

64,90

0,71*

(0,41)

-0,616

(0,43)

-14,80*

(3,70)

-

0,213*

(0,134)

0,718*

(0,133)

0,934

26,014*

Sous secteur 3

24,61

-0,356*

(0,123)

0,334*

(0,094)

-4,812**

(2,944)

-0,618*

(0,221)

0,317*

(0,112)

0,164*

(0,077)

0,972

107,206

Sous secteur4

-1222,12

1,133*

(0,199)

0,211

(0,188)

298,48*

(46,19)

0,135

(0,130)

-0,130

(0,166)

-0,457*

(0,170)

0,999

174,96*

Sous secteur 5

-34,65

2,333*

(1,034)

0,600*

(0,167)

20,40

(28,34)

-4,905*

(1,442)

0,034

(0,167)

1,048*

(0,223)

0,756

10,90

Sous secteur 6

471,3

0,355*

(0,199)

0,078

(0,197)

-56,78**

(34,824)

-61,576*

(26,688)

0,187

(0,133)

0,598*

(0,195)

0,950

24,348*

Sous secteur 7

-18,97

0,285*

(0,245)

0,453*

(0,134)

5,672

(3,892)

-0,635*

(0,244)

0,377*

(0,089)

0,099

(0,091)

0,798

37,490*

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008. *significatif au seuil de 5%, **significatif au seuil de 10 %

Tableau 5: estimation de régression de moindres carrées ordinaires (ensemble des entreprises)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

Etendu

IDEPUM

   R2

 F

Ensemble des entreprises

12,888

-0,033

(0,028)

-0,140*

(0,039)

0,556*

(0,055)

-9,39*

(3,87)

9,970*

(3,772)

0,989*

(0,198)

0,530

50,828

Sous-secteur 1

15,140

0,055

(0,051)

-0,138*

(0,077)

0,330*

(0,069)

-1,99*

(0,08)

-5,555

(5,195)

1,745*

(0,299)

0,514

15,932

Sous secteur 2

6,812

-0,530*

(0,056)

0,437

(0,234)

0,905*

(0,236)

1,743

(7,45)

145,484

(22,392)

-1,009*

(0,601)

0 ,902

37,992*

Sous secteur 3

16,300

-0,042

(0,145)

-0,883

(0,180)

0,844*

(0,177)

9,37*

(3,078)

16,651

(5,755)

-

0,859

19,81*

Sous secteur4

-6,948

0,784

(0,062)

0,178*

(0,054)

0,171*

(0,067)

8,41**

(4,56)

-48,037

(86,679)

2,788*

(0,467)

0,998

168,77*

Sous secteur 5

5,18

0,678*

(0,144)

0,166

(0,378)

0,297*

(0,122)

10,01*

(3,167)

8,014

(9,580)

1,788**

(0,476)

0,881

29,292*

Sous secteur 6

5,074

0,047*

(0,089)

0,678*

(0,156)

0,448*

(0,156)

-9,43

(6,38)

179,27*

(99,045)

0,112

(0,388)

0,806

19,114*

Sous secteur 7

10,00

0,019

(0,038)

0,342*

(0,220)

0,278*

(0,099)

-5,19**

(2,59)

22,014*

(8,077)

-0,427

(0,899)

0,468

12,745

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008. *significatif  au seuil de 5%,  ** significatif au seuil de  10 %

Annexe 3.  ableau 6 : estimation de régression de moindres carrées ordinaires(entreprises étrangères)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

étendu

   R2

 F

Ensemble des entreprises

14,610

0,072*

(0,026)

-0,132*

(0,037)

0,378*

(0,055)

-8,19*

(3,48)

8,457*

(3,88)

0,304

22,60*

Sous-secteur 1

19,340

0,040

(0,060)

-0,199*

(0,088)

0,236*

(0,070)

-2,45*

(7,99)

-6,679

(6,694)

0,244

7,435*

Sous secteur 2

-10,325

1,788*

(0,046)

-0,161*

(0,075)

-0,044

(0,163)

-4,44

(2,81)

-270,91*

(85,104)

 0,999

94,027*

Sous secteur 3

16,300

-0,045

(0,109)

-0,788

(0,142

0,826*

(0,170)

9,39*

(2,09)

15,645

(4,755)

0,857

18,81*

Sous secteur4

-5,120

0,777*

(0,149)

0,0004

(0,407)

0,169**

(0,124)

3,74

(5,79)

-124,487

(94,289)

0,979

98,111*

Sous secteur 5

2,350

0,579*

(0,136)

0,156

(0,376)

0,399*

(0,130)

7,76*

(3,67)

59,974*

(24,64)

0,742

17,186*

Sous secteur 6

-1,730

0,662*

(0,188)

0,580*

(0,304)

0,300

(0,116)

1,45

(6,520)

73,220

(109,99)

0,778

18,347*

Sous secteur 7

9,037

0,078**

(0,044)

0,250*

(0,244)

0,374*

(0,112)

-4,60**

(2,87)

30,707*

(9,279)

0,546

17,240*

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008. * significatif  au seuil de 5 %, ** significatif au seuil de 10

Tableau 7: Estimation de régression de moindres carrées ordinaires (entreprises domestiques)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

étendu

   R2

 F

Ensemble des entreprises

7,367

-0,156*

(0,038)

0,167

(0,123)

0,768*

(0,090)

4,00

(3,98)

27,400*

(11,240)

0,600

52,55

Sous-secteur 1

6,048

0,087*

(0,045)

0,189

(0,123)

0,566*

(0,134)

3,144

(3,45)

127,256*

(28,60)

0,908

38,145

Sous secteur 2

-6,040

-0,596*

(0,067)

1,098*

(0,409)

0,929*

(0,177)

1,455

(1,67)

77,345

(245,280)

0,875

38,750

Sous secteur 3

-

-

-

-

-

-

-

-

Sous secteur4

9,370

0,555*

(0,080)

-0,554**

(0,094)

0,145*

(0,014)

3,99

(1,67)

2437,15**

(410,456)

0,978

1840,787

Sous secteur 5

-0,289

0,734

(1,077)

0,189

(1,278)

0,235

(0,388)

8,78

(7,90)

20,671

(14,040)

0,912

16,287

Sous secteur 6

8,49

-0,200*

(0,064)

0,287*

(0,155)

0,677*

(0,144)

-2,98

(2,74)

281,587

(94,158)

0,947

56,291

Sous secteur 7

7,267

0,008

(0,204)

0,80

(1,090

0,208

(0,550)

-3,20

(9,49)

-13,78

(46,862)

0,563

0,508

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008.

*significatif  au seuil de 5%, **  significatif  au seuil de10 %

 

Annexe 4

Tableau 8: Estimation de première différence de spécification (ensembles des entreprises)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

étendu

IDEPUM

   R2

 F

Ensemble des entreprises

13,166

-0,0242

(0,034)

-0,140*

(0,047)

0,545*

(0,047)

-9,31*

(3,62)

9,89

(3,89)

0,926*

(0,198)

0,509

47,750

Sous-secteur 1

16,667

0,045

(0,047)

-0,138*

(0,078)

0,299*

(0,065)

-1,80*

(0,040)

-3,98

(5,266)

1,888*

(0,308)

0,480

15,740

Sous secteur 2

7,688

-0,449*

(0,054)

0,178

(0,234)

1,076*

(0,143)

2,23

(7,57)

49,98

(128,50)

-0,988*

(0,600)

0,799

28,640*

Sous secteur 3

15,730

0,059

(0,098)

-0,798

(0,166)

0,787*

(0,189)

9,55*

(2,29)

11,970*

(5,04)

     -

0,706

13,554*

Sous secteur4

1,744

0,266*

(0,068)

0,342*

(0,145)

0,288*

(0,117)

1,78**

(0,97)

256,617

(188,15)

0,09*

(0,689)

0,877

34,320*

Sous secteur 5

1,277

0,679*

(0,245)

0,089

(0,432)

0,345*

(0,140)

6,87*

(3,61)

0,295

(9,544)

-0,898*

(0,475)

0,789

22,450*

Sous secteur 6

2,450

0,044

(0,166)

0,712*

(0,189)

0,287

(0,189)

-1,18*

(0,64)

215,35*

(114,11)

-0,062

(0,97)

0,895

15,60*

Sous secteur 7

9,776

0,067

(0,041)

0,433*

(0,135)

0,269*

(0,098)

-3,94

(2,54)

20,200*

(8,780)

-0,392

(0,299)

0,760

12,84*

            Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008. *significatif  au seuil de5%, **  significatif  au seuil de10 %

Tableau 9: Estimation de première différence de spécification (entreprises étrangères)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

étendu

   R2

 F

Ensemble des entreprises

14,850

0,070

(0,029)

-0,096*

(0,047)

0,366*

(0,044)

-8,11*

(3,88)

8,709

(3,78)

0,842

19,530*

Sous-secteur 1

19,751

0,022

(0,053)

-0,197*

(0,091)

0,234*

(0,074)

-2,23

(8,09)

-4,98

(5,689)

0,498

7,450*

Sous secteur 2

9,500

0,909

(0,998)

0,175

(0,199)

-0,472

(0,488)

4,34

(5,89)

149,016

(161,67)

0,968

17,356*

Sous secteur 3

16,900

0,062

(0,098)

-0,788

(0,166)

0,861*

(0,195)

9,65*

(2,45)

12,950*

(5,08)

0,806

16,589*

Sous secteur4

-9,82

0,970*

(0,222)

0,134

(0,097)

0,212

(0,157)

-1,34

(6,98)

-270,61

(129,31)

0,997

74,590*

Sous secteur 5

-0,99

0,749*

(0,223)

0,095

(0,533)

0,355*

(0,159)

7,67*

(4,09)

-36,26

(27,84)

0,770

13,208*

Sous secteur 6

-5,513

0,534*

(0,210)

0,584

(0,379)

0,115

(0,198)

5,177

(7,99)

48,34

(143,78)

0,744

15,09*

Sous secteur 7

8,385

0,052

(0,037)

0,288*

(0,133)

0,378*

(0,098)

-4,17**

(2,88)

31,723*

(9,278)

0,708

17,179*

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008.

*  significatif au seuil de 5%, **  significatif au seuil de10 %

Annexe5

Tableau 10 : Estimation de première différence de spécification(Entreprises domestiques)

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

Etendu

   R2

 F

Ensemble des entreprises

8,256

-0,149*

(0,043)

0,078

(0,180)

0,698*

(0,096)

-5,94

(4,52)

36,430*

(12,07)

0,73

52,47*

Sous-secteur 1

5,75

0,072**

(0,39)

0,314*

(0,121)

0,60

(0,124)

5,3

(3,88)

119,307*

(32,51)

0,766

29,98*

Sous secteur 2

1,98

-0,444*

(0,062)

0,499

(0,368)

1,035*

(0,159)

4,25

(1,77)

93,08

(256,03)

0,899

28,30*

Sous secteur 3

-

-

-

-

-

-

-

-

Sous secteur4

13,8

0,110

(0,070)

-0,123

(0,708)

0,198

(0,188)

1,49

(8,15)

-530,679

(5157,7)

0,962

45,00*

Sous secteur 5

-8,95

0,90

(1,410)

0,888

(1,666)

-0,141

(0,50)

-2,78

(1,49)

2,790

(19,32)

0,963

9,79*

Sous secteur 6

13,04

-0,280*

(0,160)

0,042

(0,299)

0,678*

(0,300)

1,98

(5,11)

198,29

(192,77)

0,898

26,45*

Sous secteur 7

-1,71

-0,088

(0,199)

1,723

(0,98)

-0,050

(0,505)

1,09

(9,19)

-5,99

(35,55)

0,89

0,995

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008. * significatif  au seuil de 5%, ** significatif  au seuil de10 %

 

 

 

 

Tableau 11 : Estimation de régression des résultats des effets fixes

des entreprises étrangères et domestiques.

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Taille

étendu

   R2

 F

Ensemble des  entreprises domestiques

12,634

0,008

(0,133)

0,013

(0,235)

0,39

(0,20)

7,61

(6,192)

0,53*

(0,189)

 0,192

1,98

Ensemble  des entreprises étrangères

11,86

-0,036

(0,088)

0,016

(0,190)

0,557*

(0,19)

-0,201

(0,281)

0,091

(0,17)

0,302

2,93

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008.

* significatif  au seuil de 5%, **significatif au seuil de 10 %

 

Tableau 12 : Estimation de la frontière stochastique(Fonction de production)

 

 

Ao

lnL

lnK

Ln PM

Etendu

IDEPUM

Ensemble des entreprises

9,64

0,87*

(0,1179)

0,3231*

(0,0456)

0,3883*

(0,0514)

1,9950*

(5,3335)

0,9314*

(0,3203)

Source : estimé à partir des données GICAM- BEAC 1984-2008.

*significatif  au seuil de 5 %, **  significatif  au seuil de 10 %

Domaine: 

Français

Revue Ethique et Société
Fraternité St. Dominique
B.P : 2960 Bujumbura, Burundi

Tél: +257 22 22 6956
Cell: +250 78 639 5583; +257 79 944 690
e-mail : info@res.bi
site web: www.res.bi

 

Fraternité Saint Dominique de Bujumbura

Nous, Dominicains du Burundi sommes des membres d'un Ordre religieux international et multiséculaire dont le charisme fondateur s'articule autour de...

Lire la Suite

Couvent Saint Dominique de Kigali

Nous, Dominicains du Rwanda sommes des membres d'un Ordre religieux international et multiséculaire dont le charisme fondateur s'articule autour de

Lire la Suite