Fondements théoriques

7La théorie de la croissance et la littérature sur les régimes de change suggèrent que la nature du régime de change adopté par un pays donné peut avoir des conséquences sur sa croissance à moyen terme et ce, de deux manières : soit directement à travers ses effets sur les ajustements aux chocs, soit indirectement via son impact sur d’autres déterminants importants de la croissance économique tels que l’investissement, le commerce extérieur et le développement du secteur financier.

Revue de la littérature empirique

17À la lumière de l’analyse théorique ci-dessus, nous pouvons constater que les effets produits par les régimes de change sont multiples voire contradictoires et l’impact final n’est pas évident à déterminer a priori. Le nombre des travaux empiriques consacrés à cette relation est limité et n’a augmenté de façon significative que très récemment. Dans une étude ancienne, Baxter et Stockman (1989) utilisent un échantillon de 49 pays pour comparer le comportement de quelques agrégats économiques clés (la production, la consommation, les échanges extérieurs et les taux de change réels) sur une période s’étalant de 1946 à 1986. Ces auteurs ne trouvent pas de différences systématiques dans le comportement de ces agrégats selon le régime de change appliqué. De même, l’étude de Mills et Wood (1993), fondée sur l’expérience du Royaume-Uni entre 1855 et 1990, s’achève sur le constat d’une absence d’influence du régime de change sur la croissance économique. Rose (1994) arrive aux mêmes conclusions en étudiant le cas de l’Allemagne entre 1960 et 1992.

18Dans une étude utilisant des données se rapportant à 136 pays couvrant la période allant de 1960 à 1989, Ghosh, Gulde, Ostry et Wolf (1997) trouvent que les pays ayant un régime de change fixe enregistrent une inflation plus faible et moins variable que les pays adoptant des régimes de changes flottants. Cependant, ils ne décèlent aucune différence systématique dans les taux de croissance et la variabilité de la production qui soit attribuable au régime de change. En utilisant les mêmes données et en prolongeant la période examinée jusqu’au milieu des années quatre-vingt-dix, une étude du FMI (1997) aboutit aux mêmes conclusions [4]. Plus récemment, Ghosh, Gulde et Wolf (2003) réexaminent l’effet des régimes de change sur l’inflation et sur la croissance économique en utilisant un échantillon de 165 pays couvrant la période 1973-1999. Comme pour l’étude précédente, ils concluent que les pays à régime fixe enregistrent une inflation plus faible que ceux adoptant un régime flexible et n’arrivent pas à trouver de relation significative entre régime de change et croissance économique.

19Les études empiriques analysées jusque-là sont basées sur la classification officielle des régimes de change publiée par le FMI. Or, ces travaux ne donnent pas de résultats robustes concernant l’impact du type de régime de change sur la croissance économique, ce qui a amené quelques chercheurs à utiliser d’autres classifications. Ainsi, à l’issue d’une analyse de 25 économies émergentes couvrant la période 1973-1998, et en utilisant leur propre classification, Bailliu, Lafrance et Perrault (2001) ont constaté que les régimes de changes flottants s’accompagnent d’une croissance économique plus rapide, mais seulement dans le cas des pays qui sont relativement ouverts aux flux de capitaux internationaux et, dans une moindre mesure, dans celui des pays dotés de marchés financiers bien développés. De même, en se servant de données annuelles concernant 183 pays couvrant la période 1974-2000, Levy-Yeyati et Sturzenegger (2003) ont noté que les régimes de change plus rigides sont associés à une croissance plus faible dans les économies en développement, et dans les économies industrialisées, le type de régime n’a pas d’effet sensible sur la croissance. Dans une étude plus récente, Rogoff, Husain, Mody, Brooks et Oomes (2003) analysent le comportement du PIB réel de 160 pays sur la période 1940-2001. Lorsque les auteurs considèrent tout l’échantillon, ils ne décèlent pas de relation robuste entre la flexibilité du taux de change et la croissance économique et ce, quelle que soit la typologie utilisée [5]. Cependant, lorsque les pays en développement sont pris séparément, les auteurs trouvent que la croissance est négativement reliée à la flexibilité du régime de change mais cet effet n’est pas statistiquement significatif. Pour les pays émergents, l’impact de la flexibilité sur la croissance est très ambigu. Concernant les pays développés, c’est le régime de change flottant pur qui est le meilleur en terme de performance de croissance. En outre, une rigidité croissante du taux change est associée à une croissance moindre.

20Très récemment, en se basant sur la typologie de Reinhart et Rogoff (2004), Husain, Mody, et Rogoff (2004) utilisent un échantillon de 158 pays couvrant la période 1970-1999 et concluent que, en termes de croissance, le choix d’un régime de change dépend essentiellement du niveau du développement économique. Ainsi, pour les pays en développement, la rigidité du régime de change est associée à une inflation moindre mais sans affecter la croissance. En régime de changes flexibles, ces pays affichent une inflation plus élevée mais ne bénéficient pas d’une meilleure croissance. Pour les pays développés, en revanche, les résultats de l’étude semblent suggérer qu’une plus grande flexibilité du taux de change est associée à une inflation moindre et une croissance économique plus élevée.

Les typologies des régimes de change

21L’analyse empirique du lien entre régime de change et croissance économique a permis de soulever le problème de la classification des régimes de change. Ainsi, grâce à l’utilisation de nouvelles méthodes de classification autres que celle du FMI, un certain nombre d’auteurs ont réussi à déceler un impact significatif de la nature du régime de change sur la croissance. D’où, il est extrêmement utile de bien caractériser les régimes de change effectifs.

22Entre 1975 et 1998, le FMI a classé les pays en fonction de leur déclaration officielle. Ainsi, l’institution ne prend en compte que les régimes de jure. Elle en distingue quatre principaux : rattachement, flexibilité limitée, flottement géré et flottement pur. Cependant, les différences notables entre ce que les pays prétendaient faire et ce qu’ils faisaient en réalité ont conduit le FMI à abandonner son système de classification de jure pour prendre en compte les régimes de change adoptés implicitement par les membres (FMI, 1999, 2004). Pour ce faire, il utilise à la fois des analyses quantitatives et qualitatives, en complétant les informations disponibles sur la politique de change et la politique monétaire. Cette typologie officielle de facto [6] présente, elle aussi, quelques limites. D’une part, le manque de données historiques pour la période qui précède 1999 limite son utilité sur le plan empirique [7]. D’autre part, certains chercheurs ont pu déceler des écarts entre les régimes de change officiellement établis et les régimes effectivement suivis (Levy-Yeyati et Sturzenegger, 2002 ; Calvo et Reinhart, 2002).

23Pour combler ces lacunes, quelques auteurs ont proposé des classifications alternatives des régimes de change de facto basées essentiellement sur la flexibilité des taux de change. Parmi les classifications les plus utilisées dans la littérature empirique, nous pouvons citer celles de Levy-Yeyati et Sturzenegger (2002) et de Reinhart et Rogoff (2004). La classification établie par Levy-Yeyati et Sturzenegger (2002) repose sur une analyse statistique exhaustive des régimes suivis par l’ensemble des pays du monde. Ces auteurs considèrent l’évolution de trois variables : i) la volatilité du taux de change nominal mesurée par la moyenne des taux de variation mensuels du taux de change nominal pour une année donnée, ii) la volatilité de la variation du taux de change mesurée par l’écart-type des taux de variation mensuels du taux de change nominal et iii) la volatilité des réserves de change mesurée par la moyenne des taux de variation mensuels du ratio des réserves internationales à la base monétaire du mois précédent.

24Plus récemment, en introduisant une nouvelle classification, dite “naturelle”, Reinhart et Rogoff (2004) ont amélioré les méthodes existantes sur deux points : en utilisant les taux de change sur les marchés parallèles, pour les pays où il existait un double marché des changes, et en utilisant une classification mensuelle. En outre, ils introduisent dans leur classification une nouvelle catégorie de régime, dite de “chute libre” (freely falling) qui caractérise les pays à forte inflation (plus de 40 % l’an). Cette catégorie était auparavant regroupée à tort avec les régimes de changes flottants, ce qui contribuait à surestimer le biais inflationniste des changes flottants.

25Dans une autre perspective, certains auteurs (Laidler, 1999 ; Dehejia et Rowe, 1999 ; Dehejia, 2003) sont d’avis que la typologie classique en trois volets, qui établit une distinction entre régime de changes fixes, régime intermédiaire et régime de changes flottants présente la particularité que deux des catégories (régime intermédiaire et changes flottants) caractérisent uniquement le régime de change, alors que la troisième (changes fixes) décrit à la fois le régime de change et le cadre de conduite de la politique monétaire, puisque le taux de change est alors l’objectif de la politique monétaire. Négliger cette particularité risque de fausser l’évaluation des effets qu’ont les différents régimes de change sur les résultats macroéconomiques. Dans ce contexte, Laidler (1999, 2002) stipule que le taux de change flottant ne suffit pas à lui seul pour assurer la cohérence du régime monétaire. Un point d’ancrage nominal, tel qu’une cible d’inflation à moyen terme, est nécessaire pour ancrer les attentes d’inflation ou la politique monétaire [8]. En s’appuyant sur cette affirmation, Bailliu, Lafrance et Perrault (2002) mettent en place une règle mécanique hybride (RMH) qui tient compte du cadre de la politique monétaire [9] et qui distingue cinq catégories de régimes : régime de changes fixes, régime intermédiaire avec un ancrage nominal, régime intermédiaire sans ancrage nominal, régime flexible avec un ancrage nominal et régime flexible sans ancrage nominal. Cette règle a aussi la particularité de tenir compte des chocs externes et des réévaluations [10]. Pour une année donnée, la volatilité du taux de change est mesurée par l’écart-type des taux de variation mensuels du taux de change nominal par rapport au dollar américain. Contrairement à l’approche de Calvo et Reinhart (2004), la règle mécanique hybride identifie les régimes intermédiaire et flexible sans prendre en compte la variabilité des réserves internationales.

26Enfin, étant donné les avantages et les inconvénients des différentes typologies des régimes de change (tableau 1), certains auteurs préconisent de les utiliser simultanément pour mieux comprendre les effets des régimes de change.

Tableau 1

Caractéristiques des principales typologies de facto utilisées dans la littérature

Ghosh, Gulde et Wolf (2003) FMI (1999, 2003) ; Bubula et Ötker-Robe (2002) Levy-Yeyati et Sturzenegger (2002) Reinhart et Rogoff (2004) Période d’étude 1973-1999 1990-présent 1974-2000 1940-2001 Fréquence des données Annuelle Annuelle et mensuelle Annuelle Annuelle et mensuelle Nombre des pays 165 190 156 153 Nombre de types de régimes de change 9 catégories ; 25 sous-catégories 8 catégories ; 15 sous-catégories 4 catégories 14 catégories ; 5 sous-catégories Déterminants 1. Classification de 1. Classification de 1. Aucune classification de jure. 1. Classification de de la classification jure (régime déclaré). jure. jure. 2. Observation du 2. Données quantitatives portant sur le 2. Observation du 2. Cotation sur un comportement réel ratio Variabilité du marché parallèle du taux de change taux de change et les taux de change et (libre). nominal. réserves. Variabilité des 3. Variabilité du taux 3. Données quantitatives afférentes aux réserves de change. de change. 3. Utilisation de la 4. Variabilité du taux objectifs et à la poli- technique statistique d’inflation. tique des autorités de la cluster analysis. monétaires. Avantages + Elle utilise des informations concernant + Elle utilise des informations quantitatives + Elle utilise la volati- + Elle utilise les informations quantitatives lité des réserves inter- et qualitatives (à par- et qualitatives nationales les taux de change tir des études menées + Tous les pays + C’est une approche doubles/parallèles. par les chercheurs du membres sont clas- systématique ; elle + La période d’étude FMI). sés. n’exige pas de juge- est assez longue. + Classification très + Elle est mise à jour ment. + Elle se sert des taux détaillée. de façon continue. de change mensuels pour identifier le régime. + C’est une approche systématique ; elle n’exige pas de jugement. Inconvénients – Elle dépend large- – Elle requiert des – Les données sur les – Pour certains pays, ment des intentions jugements subjectifs. réserves ne couvrent la classification ne des autorités. pas les produits déri- couvre pas toute la – Elle requiert des vés. période. jugements subjectifs. – En moyenne, pour – Sur certaines un pays donné, périodes, quelques l’étude couvre pays sont inclassables. 15 années. Note : les termes soulignés correspondent à la principale innovation de chacun des articles. Sources : Rogoff, Husain, Mody, Brooks et Oomes (2003, p. 58) ; Reinhart et Rogoff (2004).

Caractéristiques des principales typologies de facto utilisées dans la littérature

Faits stylisés sur l’évolution des régimes de change

27Dans la littérature traitant du choix du régime de change, trois faits stylisés ont été mis en lumière sur l’évolution des régimes de change depuis l’effondrement du système de Bretton Woods : i) la prédominance des régimes de change flottants, ii) les solutions en coin ou bipolarisme et iii) la peur du flottement (fear of floating).

La peur du flottement

30Selon l’hypothèse bipolaire, la plupart des pays ont tendance à opter pour l’un des deux pôles de l’éventail des régimes de change, à savoir la parité fixe rigide ou le flottement libre. Cependant, selon certains observateurs, très peu de pays, aussi bien industrialisés qu’émergents, laissent vraiment leurs monnaies flotter librement. Ces pays interviennent couramment afin de stabiliser le cours de leur monnaie et semblent être prêts à sacrifier d’autres objectifs intérieurs, comme la stabilité des prix et de l’emploi, pour défendre un taux de change particulier. Ce phénomène est appelé “peur du flottement”. Ainsi, dans une étude récente, Calvo et Reinhart (2002) analysent le comportement des taux de change, des réserves de change, des agrégats monétaires et des taux d’intérêt selon les divers régimes de change adoptés afin de vérifier si les déclarations officielles représentent fidèlement les pratiques effectives des pays. Ces auteurs constatent que la plupart des pays qui déclarent laisser flotter leur monnaie font l’opposé. Le phénomène de peur du flottement semble être très répandu.

31Dans le cadre du présent travail de recherche, et avant toute estimation des effets des régimes de change sur la croissance économique, les pays retenus ont été classés suivant deux méthodes de classification (annexe 1) : la typologie officielle du FMI et celle de la RMH de Bailliu, Lafrance et Perrault (annexe 3). L’observation de la distribution des régimes de change de ces pays a permis de dégager quelques remarques. L’étude de l’évolution des régimes de changes selon la RMH et pour tout l’échantillon (graphique 1) ne permet pas de déceler une tendance générale à l’adoption des régimes de change flexibles et indiquerait plutôt que de plus en plus de pays choisissent des régimes intermédiaires. Ceci est conforme à la conclusion de Masson (2000) et Williamson (2000), selon laquelle les régimes de change intermédiaires ne sont pas en voie de disparition et devraient continuer à constituer une proportion appréciable de l’ensemble des régimes de change. En d’autres termes, l’hypothèse bipolaire n’est pas valide.

Graphique 1

Évolution des régimes de change pour les 53 pays de l’échantillon

Évolution des régimes de change pour les 53 pays de l’échantillon

32C’est seulement le groupe des pays développés qui montre une tendance à l’adoption des régimes de changes flottants (graphiques 2, 3 et 4).

Graphique 2

Évolution des régimes de change pour les pays en développement

Évolution des régimes de change pour les pays en développement

Graphique 3

Évolution des régimes de change pour les pays émergents

Évolution des régimes de change pour les pays émergents

Graphique 4

Évolution des régimes de change pour les pays développés

Évolution des régimes de change pour les pays développés

33En analysant la distribution des régimes de change pour tout l’échantillon, nous pouvons déceler des divergences systématiques entre les deux typologies utilisées (tableau 2). Plus spécifiquement, nous obtenons un nombre de régimes de change flottants moindre avec la RMH qu’avec la typologie officielle (39 contre 79). Cette divergence apparaît plus claire si l’on tient compte des pays émergents ou des pays en développement pris séparément. Ceci étaye la thèse de la peur du flottement analysée par Calvo et Reinhart (2002).

Tableau 2

Nombre d’observations pour chaque catégorie de régime de change, pour chaque groupe de pays et pour chaque typologie

Classification des régimes de change Officielle Règle mécanique hybride Tous les pays Fixe 120 142 Intermédiaire 66 84 Flexible 79 39 Pays développés Fixe 23 26 Intermédiaire 36 46 Flexible 42 28 Pays émergents Fixe 47 64 Intermédiaire 27 27 Flexible 26 9 Pays en développement Fixe 50 52 Intermédiaire 3 11 Flexible 12 2

Nombre d’observations pour chaque catégorie de régime de change, pour chaque groupe de pays et pour chaque typologie

Spécification générale du modèle et définition des variables

36De la littérature empirique récente sur la croissance, émerge le consensus selon lequel les variables explicatives du taux de croissance d’un pays donné sont la combinaison des moyennes temporelles des flux et des variables de stock de début de période. Ainsi, le modèle de croissance peut être représenté comme suit :

37

38Avec :

39GR_t : le taux de croissance économique de la période t,

40VF_t : les variables des flux,

41VS_t : les variables de stocks.

42Cette spécification générale est conforme aux prédictions tant de la théorie néoclassique que de celle de la croissance endogène. En effet, selon la théorie néoclassique, les variables de stocks rendent compte de la position initiale de l’économie, alors que les variables de flux captent les différences des niveaux stationnaires du taux de croissance à travers les pays. Selon la théorie de la croissance endogène, une économie est supposée être toujours dans son état stationnaire et les variables explicatives captent alors les divergences entre les niveaux stationnaires de croissance des différents pays. Ainsi, cette spécification peut être utilisée soit pour expliquer les écarts des niveaux transitoires du taux de croissance des différents pays lorsque ceux-ci convergent vers leur état stationnaire (conformément à la théorie néoclassique), soit pour déterminer les causes des écarts des niveaux stationnaires du taux de croissance de ces pays (conformément à la théorie endogène de croissance).

43Le cadre général de la littérature représenté par l’équation (1) forme la base de notre spécification économétrique :

44

45Avec :

46GR_i,t : le taux de croissance à moyen terme du PIB réel par habitant du pays i à la période t,

47?_i : l’effet propre au pays i,

48?_t : une variable muette de temps,

49V_i,t : un vecteur ligne des déterminants de la croissance définis au début de la période t,

50X_i,t : un vecteur ligne des déterminants de la croissance définis par des moyennes établies sur la période t,

51?_i,t : le terme d’erreur.

52Nous avons choisi des périodes de cinq ans, fréquemment retenues par les études empiriques sur la croissance, car il est généralement admis qu’une telle période est suffisamment longue pour éliminer les effets des cycles économiques mais suffisamment courte pour tenir compte des changements importants survenant dans un pays donné.

53L’effet propre au pays (?_i) vise à saisir l’incidence des déterminants du taux de croissance du pays qui n’est pas déjà prise en compte par les autres variables explicatives. Il représente les facteurs non observables qui varient selon les pays mais pas selon les périodes. L’effet propre au pays peut être fixe (c’est-à-dire une constante qui varie selon les pays) ou aléatoire (c’est-à-dire une variable aléatoire tirée d’une distribution commune de moyenne et de variance).

54La variable muette de temps (?_t) est censée prendre en compte les répercussions des chocs mondiaux (chocs pétroliers des années soixante-dix, crise de l’endettement des années quatre-vingt ou crises de change des années quatre-vingt-dix) sur la croissance économique.

55Outre les effets propres aux pays étudiés et les chocs mondiaux, il est important de saisir l’incidence des autres déterminants du taux de croissance pour faire en sorte que le coefficient estimé de la variable relative au régime de change mesure seulement l’effet de cette variable sur la croissance, et non pas ceux d’autres variables [12]. Des études antérieures nous ont guidés dans le choix des variables appropriées [13]. Deux des variables sont définies au début de chaque période et représentent ainsi les conditions de départ d’un modèle de croissance néoclassique. La première de ces variables est le revenu par habitant (en logarithme naturel). Le coefficient du revenu par habitant représente l’effet de convergence, qui serait négatif selon la théorie néoclassique [14]. D’après la théorie de la croissance endogène, par contre, ce coefficient serait égal à zéro, l’effet de convergence étant nul et les économies ne s’écartant pas de leur régime permanent de croissance. La seconde variable est une mesure du stock de capital humain. Les deux théories prédisent que le coefficient du stock de capital humain devrait être positif, car les pays mieux dotés en capital humain devraient jouir d’une croissance plus élevée. En se basant sur l’étude de Barro (1991), nous utilisons le nombre moyen d’années de scolarité de niveau secondaire de la population âgée de 25 ans ou plus comme approximation du stock de capital humain.

56Les autres variables de contrôle sont définies par des moyennes établies sur des intervalles de cinq ans et comprennent la part des dépenses d’investissement réelles dans le PIB, celle des dépenses de consommation réelles du secteur public, des mesures du degré d’ouverture au commerce et aux flux de capitaux internationaux, de même qu’une mesure du degré de développement du secteur financier. Le signe attendu du coefficient de la part des investissements dans le PIB est positif, car l’accumulation du capital est censée favoriser la croissance du PIB réel par habitant. Comme Barro et Sala-i-Martin (1995) l’ont souligné, la variable relative à la consommation du secteur public vise à représenter les dépenses publiques qui n’influent pas directement sur la productivité mais qui peuvent fausser les décisions du secteur privé. Le coefficient de cette variable serait donc négatif. Enfin, comme l’indique la théorie, les effets attendus des échanges extérieurs, des flux de capitaux internationaux et du degré de développement du secteur financier sur la croissance sont tous positifs [15]. Pour mesurer ces variables, nous faisons appel respectivement au ratio de la somme des importations et des exportations au PIB, au ratio des flux bruts des capitaux privés au PIB et au ratio du crédit au secteur privé au PIB [16].

57Outre ces variables explicatives, l’équation comprend une variable muette pour représenter le type de régime de change, variable qui nous intéresse le plus [17]. Ainsi, nous utilisons deux méthodes de classification pour les régimes de change : la typologie officielle du FMI et la règle mécanique hybride (RMH) de Bailliu, Lafrance et Perrault (annexe 3). Ces deux typologies s’appuient sur une classification à cinq catégories : régime de change fixe, régime intermédiaire avec un ancrage nominal, régime intermédiaire sans ancrage nominal, régime flexible avec un ancrage nominal et régime flexible sans ancrage nominal. Ainsi, ces deux typologies se distinguent des autres classifications par la prise en compte des divers cadres de politique monétaire accompagnant les régimes de change.

Méthodes d’estimation économétrique du modèle

58Le modèle de croissance sous sa forme standard (sans préciser si l’effet spécifique est fixe ou aléatoire) s’écrit comme suit :

59

60i = 1, …, N ; t = 1, …, T

61Le modèle spécifié dans l’équation (3) pose plusieurs problèmes d’estimation si l’on recourt aux estimateurs classiques. Par exemple, on a montré que l’estimateur par les moindres carrés ordinaires (MCO) est biaisé étant donné l’inclusion de la variable dépendante retardée et est non convergent, quelles que soient les propriétés de ?_it (Baltagi, 1995). En outre, sous l’hypothèse des effets aléatoires, l’estimateur par les moindres carrés généralisés (MCG) est également biaisé (Sevestre et Trognon, 1992), ce qui a amené Anderson et Hsiao (1981) à proposer l’utilisation des différences premières de y_it ou de valeurs retardées de deux périodes pour formuler des variables instrumentales. Cependant, leur estimateur, quoique convergent, s’est avéré inefficace, ce qui a incité Arellano et Bond (1991) à élaborer une méthode généralisée des moments exploitant toutes les conditions d’orthogonalité qui existent entre la variable retardée endogène et le terme d’erreur. Ainsi, aux côtés de y_i,t–2, toutes les variables endogènes retardées d’un ordre supérieur à deux sont des instruments valides pour l’équation en différences premières.

62Leur estimateur à deux étapes suppose dans un premier temps que les termes d’erreur soient indépendants et homoscédastiques entre les individus et dans le temps. La deuxième étape utilise les résidus obtenus pour construire une estimation consistante de la matrice des variances-covariances et ainsi relâcher les hypothèses précédentes. Cette méthode à deux étapes autorise donc la prise en compte de l’hétéroscédasticité entre individus, l’autocorrélation des termes d’erreur et les biais de simultanéité et d’erreurs de mesure. La consistance de l’estimateur GMM de Arenallo et Bond 1991 repose sur les hypothèses qu’il n’y a pas d’auto-corrélation d’ordre 2 dans les erreurs de l’équation en différences premières et que les instruments sont valides. Ils suggèrent, à cet égard, deux tests dont le rejet de l’hypothèse nulle permet de confirmer la spécification du modèle : un test de l’autocorrélation des résidus d’ordre 2 et un test de Sargan de la sur-identification des restrictions sur les moments.

Résultats des estimations et interprétations économiques

63Nous menons notre étude sur un échantillon de 53 pays et sur une période allant de 1973 jusqu’en 1998. Dans un premier temps nous effectuons des estimations pour l’échantillon dans sa totalité. Par la suite nous partageons cet échantillon en trois sous-groupes, le premier regroupant 20 pays développés, le deuxième 20 pays émergents et le troisième 13 pays en développement et nous utilisons les mêmes régressions (annexe 1). Pour nos estimations, nous adopterons la démarche d’Arellano et Bond (1991) pour se prémunir contre les biais qui résultent de l’introduction de la variable dépendante retardée parmi les variables explicatives de la régression de croissance.

64Nous pouvons récrire l’équation (2) de la façon suivante :

65

66où y_i,t représente le PIB réel par habitant (en logarithme népérien) du pays i et pour la période t. Les indices du temps sont modifiés de telle sorte que V_i,t–? soit un vecteur ligne des déterminants de la croissance mesurés au début de la période (t – ?, t) et que X_i,t–? soit un vecteur ligne des déterminants définis par des moyennes établies sur la période (t – ?, t – 1), avec ? =5.

67Nous pouvons récrire l’équation (4) comme suit :

68

69où ? =1 + ?. Ainsi, la variable dépendante retardée dans l’équation (5) est corrélée avec les effets spécifiques propres au pays (c’est-à-dire E(?_iy_t–?) ?0). Pour corriger les biais d’estimation introduits par la corrélation entre la variable endogène retardée et l’effet spécifique individuel, l’équation (5) est transformée en prenant les différences premières, en ignorant pour le moment les variables muettes de temps :

70

71Dans le cadre de l’estimation des GMM, trois hypothèses sont formulées sur les restrictions de moments pour générer des estimateurs efficients :

72H1 : les termes d’erreur ne sont pas autocorrélés,

73H2 : les variables de stocks sont prédéterminées, c’est-à-dire E(V_it?_is) ? 0 si s ? tet 0 sinon. Ainsi, les variables de stock retardées d’une période et plus sont des instruments valides.

74H3 : les variables de flux (dont celles relatives au type du régime de change) sont faiblement exogènes :

75E(X_it?_is) ? 0 si s ? t + 1 et 0 sinon.

76Ainsi, les variables de flux retardées de deux périodes et plus sont des instruments valides.

77L’objet de l’étude est de tester diverses hypothèses concernant le lien entre régime de change et croissance. Nous avons cherché à déterminer si le type de régime de change influe sur la croissance économique. Le signe du coefficient associé au régime de change reste toutefois indéterminé comme nous l’avons montré plus haut. Nous tentons maintenant d’établir si le régime de change assorti d’ancrage nominal importe en matière de croissance. Le coefficient attendu serait positif [18].

78Le tableau 3 regroupe les résultats des estimations pour l’échantillon dans sa totalité pour diverses spécifications et selon les deux méthodes de classification des régimes de change. La première observation concerne les spécifications du modèle. Aucune des spécifications testées n’est rejetée par le test de sur-identification de Sargan ni par le test de corrélation d’ordre 2. Nous acceptons donc la validité de tous les instruments utilisés. Ce tableau indique que la plupart des coefficients des variables explicatives autres que les variables relatives au régime de change sont statistiquement significatifs et du signe prévu par la théorie. En effet, le coefficient du PIB réel par habitant initial est négatif tandis que ceux du capital humain, de l’ouverture au commerce international et des flux privés sont positifs. Le coefficient des dépenses publiques est négatif et statistiquement significatif au seuil de 10 %. Par contre, les coefficients représentant l’investissement et le développement financier ne sont pas statistiquement significatifs. Cela peut paraître surprenant si nous tenons compte des résultats des principaux travaux empiriques sur la question. Toutefois, dans une étude sur des données (définies par des moyennes établies sur quatre ans) couvrant 138 pays et la période 1965-1995, Easterly (2001) remet en cause la perception générale selon laquelle une accumulation plus grande dope la croissance économique. Cet auteur trouve que l’augmentation de l’investissement ne constitue pas une condition nécessaire et suffisante pour favoriser la croissance sur le court et le moyen terme.

79Les tableaux 3a et 3b montrent les résultats d’estimation des spécifications qui ont servi à tester la première hypothèse. Ainsi, dans le tableau 3a, les résultats sont fondés sur une classification traditionnelle à trois volets (fixe, intermédiaire et flexible) et pour chaque spécification, nous présentons les résultats selon les deux méthodes de classification des régimes de change. En ce qui concerne la classification officielle, les régressions 1 et 3 indiquent que tous les coefficients des variables muettes relatifs au régime de change ne sont pas statistiquement significatifs, abstraction faite du type de régime de change considéré comme omis. Pour la classification par la RMH, les coefficients de ces variables sont pour la plupart significatifs mais ils ne sont robustes ni au changement de spécification ni au changement de la méthode de classification.

80Le tableau 3b montre les résultats d’estimation selon la typologie à cinq catégories qui distingue les régimes intermédiaires et flexibles en présence d’ancrage nominal de la politique monétaire. La régression 5 révèle que, pour la classification officielle, les coefficients relatifs au type du régime de change demeurent non significatifs. Cependant, pour la classification par la RMH, les coefficients de la variable relative au régime de change fixe et de celle relative au régime de change intermédiaire sans ancrage nominal sont statistiquement significatifs et robustes au changement de spécification : le premier est positif alors que le deuxième est négatif. Tous les autres coefficients relatifs aux différents régimes de change ne sont pas statistiquement significatifs.

81Les résultats donnés par les tableaux 3a et 3b suggèrent que le régime de change fixe est lié positivement à la croissance alors que le régime de change intermédiaire sans ancrage nominal réduit la croissance. Tous les autres régimes de change n’ont pas d’effet clair sur la croissance. Cependant, ces résultats ne sont pas robustes au changement de la méthode de classification, étant donné qu’ils ne sont valides que pour la RMH. Ainsi, notre première hypothèse selon laquelle le type du régime de change a un impact sur la croissance n’est pas validée.

82Ces résultats peuvent être influencés par la nature de la distribution des observations à travers les pays. En effet, le tableau 2 montre qu’environ la moitié des observations de l’échantillon est caractérisée par un régime de change fixe, abstraction faite de la méthode de classification utilisée. Ce problème apparaît plus clairement lorsqu’on considère la classification à cinq catégories. Pour combler cette lacune, nous estimons les régressions en regroupant les régimes de change intermédiaires et flexibles ensemble et en tenant compte de la présence d’ancrage nominal. Cette procédure permet de distinguer les régimes de change fixes des régimes “plus flexibles” (c’est-à-dire les régimes intermédiaires et flexibles). À l’intérieur de la catégorie des régimes “plus flexibles”, nous pouvons distinguer les régimes avec ancrage de ceux sans ancrage. Autrement dit, cette procédure peut être considérée comme une tentative de classer les régimes monétaires selon qu’ils sont assortis d’ancrage sur le taux de change, d’ancrage domestique ou sans ancrage. Les résultats obtenus sont reportés dans le tableau 3c. Au total, nous constatons que pour la classification officielle c’est seulement le coefficient relatif au régime de change intermédiaire avec ancrage qui est statistiquement significatif. Toutefois, il n’est pas robuste au changement de spécification. Pour la classification par la RMH, les régimes de change assortis d’ancrage semblent être liés positivement à la croissance économique alors que les régimes sans ancrage nominal ont un impact négatif sur la croissance. Les coefficients de ces deux catégories de régimes de change sont statistiquement significatifs mais ne sont pas robustes au changement de la méthode de classification. En outre, statistiquement, le coefficient relatif au régime de change fixe continue à être positivement significatif et robuste au changement de classification.

83Ces résultats montrent que la politique d’ancrage monétaire pourrait importer en matière de croissance. Pour vérifier notre deuxième hypothèse, nous estimons le coefficient de la variable muette relative à la présence d’ancrage monétaire. Les résultats sont décrits dans le tableau 3d. Nous constatons que ce coefficient est statistiquement et positivement significatif et robuste au changement de la méthode de classification utilisée. Ainsi, l’hypothèse en vertu de laquelle un régime de change assorti d’un ancrage nominal affecte la croissance économique est validée. Ce résultat étaye l’affirmation de Laidler (1999, 2002) selon laquelle on aurait tort d’examiner les mérites respectifs de différents régimes de change sans tenir compte des autres aspects du régime monétaire. D’après cet auteur, pour qu’un régime monétaire soit cohérent, il doit répondre à trois critères : i) la banque centrale doit avoir un objectif bien défini en matière de politique monétaire ; ii) elle doit être en mesure de le réaliser ; iii) cet objectif doit servir de point d’ancrage aux attentes du secteur privé.

Tableau 3

Résultats des estimations

Tableau 3a

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Classification des régimes de change CO RMH CO RMH Régression (1) (2) (3) (4) PIB réel par habitant initial – 0,0693*** – 0,0751*** – 0,0637*** – 0,0720*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,1214*** 0,1149*** 0,1231*** 0,1152*** Investissement réel/PIB réel 0,0643 0,0814 0,0623 0,0833 dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,4311 – 0,4974* – 0,4467* – 0,4804* Exportations + importations réelles/PIB 0,0329*** 0,0204*** 0,0433*** 0,0387*** crédit au secteur privé/PIB – 0,0629 – 0,0471 – 0,0604 – 0,0463 Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,2039*** 0,0113*** 0,2302*** 0,0163*** Régime de change flexible 0,0231 – 0,0044*** – 0,00221 0,0203 Régime de change intermédiaire – 0,0238 – 0,0127*** Régime de change fixe – 0,0270 0,01734*** Nombre des observations 207 207 207 207 Test de Sargan (p-value) 0,786 0,793 0,830 0,830 Test de corrélation de second ordre 0,786 0,877 0,732 0,721 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Tableau 3b

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Classification des régimes de change CO RMH RMH Régression (5) (6) (7) PIB réel par habitant initial – 0,0715*** – 0,0809*** – 0,0704*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,1261*** 0,1073*** 0,1081*** Investissement réel/PIB réel 0,0906 0,09 0,0874 dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,4422 – 0,4697* – 0,4676* Exportations + importations réelles/PIB 0,0320*** 0,0179*** 0,0257*** crédit au secteur privé/PIB – 0,0583 – 0,0482 – 0,0472 Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,1237*** 0,0105*** 0,0125*** Régime de change fixe 0,0023*** Régime de change flexible avec ancrage 0,0211 – 0,0079 0,0014 Régime de change flexible sans ancrage 0,0236 0,0167 Régime de change intermédiaire avec ancrage 0,0162 0,0046 – 0,0012 Régime de change intermédiaire sans ancrage 0,0261 – 0,0115*** – 0,0025*** Nombre des observations 207 207 207 Test de Sargan (p-value) 0,623 0,664 0,632 Test de corrélation de second ordre 0,863 0,781 0,724 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Tableau 3c

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Classification des régimes de change CO RMH CO RMH Régression (8) (9) (10) (11) PIB réel par habitant initial – 0,0761*** – 0,0713*** – 0,0939*** – 0,0777*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,1256*** 0,115*** 0,1257*** 0,1152*** Investissement réel/PIB réel 0,0690 0,0661 0,0705 0,0634 dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,4670* – 0,4963* – 0,4653* – 0,4949*** Exportations + importations réelles/PIB 0,0339*** 0,0215*** 0,0327 0,0409*** crédit au secteur privé/PIB – 0,0287 – 0,0469 – 0,0300*** – 0,0470 Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,0273* 0,0118 0,1278*** 0,0149*** Régime de change fixe 0,0134*** 0,0134*** Régime de change flexible et intermédiaire avec ancrage 0,0264*** – 0,0073 0,0115*** Régime de change flexible et intermédiaire sans ancrage 0,0258 – 0,0120*** – 0,0137*** Nombre des observations 207 207 207 207 Test de Sargan (p-value) 0,856 0,882 0,821 0,843 Test de corrélation de second ordre 0,583 0,616 0,494 0,549 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Tableau 3d

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Classification des régimes de change CO RMH Régression (12) (13) PIB réel par habitant initial – 0,1014*** – 0,0899*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,1233*** 0,1122*** Investissement réel/PIB réel 0,0637 0,0631 dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,3836*** – 0,4683*** Exportations + importations réelles/PIB 0,0424*** 0,0336*** Crédit au secteur privé/PIB – 0,0325 – 0,048 Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,1869*** 0,0151*** Ancrage de la politique monétaire 0,0205*** 0,0249*** Nombre des observations 207 207 Test de Sargan (p-value) 0,620 0,641 Test de corrélation de second ordre 0,851 0,629 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (échantillon total)

Résultats des estimations

84Les résultats de l’analyse par groupes de pays sont présentés dans les tableaux 4 et 5. En ce qui concerne les variables de contrôle, ces tableaux offrent des résultats peu différents de ceux obtenus à partir de l’échantillon total. En effet, si l’on s’intéresse aux pays en développement et aux pays émergents, nous constatons que le PIB initial, le capital humain, les dépenses publiques et le taux d’ouverture au commerce et aux flux des capitaux sont significatifs avec le signe attendu alors que le taux d’investissement et le crédit au secteur privé ne semblent pas avoir d’impact sur la croissance. En revanche, les régressions concernant les pays développés suggèrent que le crédit au secteur privé peut agir de façon significative sur la croissance économique.

85Le tableau 4 montre les résultats des régressions qui ont servi à tester la première hypothèse et ce, pour chacun des trois sous-échantillons de l’étude. Pour chaque spécification et pour chaque typologie, les résultats sont présentés selon une classification des régimes de change à trois volets (fixe, intermédiaire et flexible). Ils confirment l’absence de relation claire entre le type de régime de change et la croissance économique aussi bien pour les pays émergents que pour les pays développés. Ainsi, les régressions 18 à 25 montrent que la plupart des coefficients relatifs au régime de change ne sont pas statistiquement significatifs. En revanche, à partir des régressions relatives aux pays en développement, on observe que le régime de change fixe exerce un effet positif et significatif sur la croissance économique de ces pays.

Tableau 4

Résultats des estimations

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (par groupe de pays) Groupe de pays Pays en développement Pays émergents Pays développés Classification des régimes de change CO RMH CO RMH CO RMH CO RMH CO RMH CO RMH Régression (14) (15) (16) (17) (18) (19) (20) (21) (22) (23) (24) (25) PIB réel par habitant initial – 0,0857*** – 0,0928*** – 0,0811*** – 0,1025*** – 0,0636*** – 0,0724*** – 0,0759*** – 0,0801*** – 0,0515*** – 0,6361*** – 0,0507*** – 0,0636*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,0846*** 0,0799*** 0,0917*** 0,0845*** 0,0895*** 0,1092*** 0,0871*** 0,0716** 0,0956*** 0,1006** 0,1124*** 0,0987*** Investissement réel/PIB réel – 0,0531 – 0,0120 – 0,0043 – 0,0491 – 0,0437 – 0,0061 – 0,0331 0,0164 0,0738 – 0,0683 0,0629* – 0,0591 dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,4341*** – 0,3947** – 0,4002*** – 0,2997** – 0,3569** – 0,4583*** – 0,4116** – 0,2937*** – 0,337 0,3955 – 0,4130** – 0,2433 Exportations + importations réelles/PIB 0,0482*** 0,0565*** 0,0429*** 0,0392*** 0,0295*** 0,0113*** 0,0322*** 0,0204*** 0,0314*** 0,0209*** 0,0486*** 0,0318*** crédit au secteur privé/PIB – 0,0263 0,0098 – 0,0315 0,0103 – 0,0327 0,0036 0,0273 0,0149 0,0294* 0,0382*** 0,0321** 0,0385** Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,0135*** 0,0324*** 0,0198*** 0,0212*** 0,0164*** 0,0211*** 0,0371*** 0,0200*** 0,0175*** 0,0101*** 0,0129*** 0,207*** Régime de change flexible – 0,0150 0,0058 – 0,0225 – 0,0111 – 0,0072 0,0264*** 0,0105 0,0041 0,0127** Régime de change intermédiaire 0,0074 0,0336 – 0,0097*** 0,0031 – 0,0134** Régime de change fixe 0,0252*** 0,0280*** 0,0123** 0,0309*** 0,0264*** 0,0083 – 0,283 0,0077 Nombre des observations 50 50 50 50 78 78 78 78 78 78 78 78 Test de Sargan (p-value) 0,617 0,805 0,737 0,788 0,597 0,820 0,865 0,672 0,752 0,685 0,731 0,698 Test de corrélation de second ordre 0,792 0,936 0,911 0,948 8,774 0,954 0,829 0,766 0,808 0,855 0,792 0,763 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Résultats des estimations

86Enfin, pour vérifier la deuxième hypothèse pour chaque groupe de pays, nous avons effectué des régressions en prenant en compte la variable muette relative à la présence d’un ancrage nominal. Les résultats sont reportés dans le tableau 5. Le coefficient de cette variable est positif, fortement robuste et significatif pour les économies émergentes comme pour celles en voie de développement. Pour les pays développés, ce coefficient est positif mais n’est pas significatif. Ceci suggère que les pays émergents et ceux en développement ont plus intérêt à adopter un ancrage nominal que les pays développés. En raison de l’accumulation des erreurs de politique économique dans le passé, un point d’ancrage nominal, et en particulier un ciblage de l’inflation, peuvent profiter à ces pays en renforçant la crédibilité de leur politique monétaire tout en les poussant à approfondir les réformes (Croce et Khan, 2000). En outre, selon la théorie économique, le gain de crédibilité généré par l’adoption d’une politique de change axée sur un ancrage nominal devrait favoriser la croissance économique [19].

Tableau 5

Résultats des estimations

Variable dépendante : taux de croissance du PIB réel par habitant (par groupe de pays) Groupe de pays Pays en développement Pays émergents Pays développés Classification des régimes de change CO RMH CO RMH CO RMH Régression (26) (27) (28) (29) (30) (31) PIB réel par habitant initial – 0,0922*** – 0,1004*** – 0,0812*** – 0,0776*** – 0,0492*** – 0,0523*** Nombre moyen d’années de scolarité 0,0910*** 0,0845*** 0,0945*** 0,1052*** 0,0979*** 0,1057*** Investissement réel/PIB réel – 0,0465 – 0,0053 – 0,0331 0,0093 0,0641 0,0554 Dépenses publiques réelles/PIB réel – 0,3829** – 0,4054** – 0,4760*** – 0,3104*** – 0,4709*** – 0,368 Exportations importations réelles/PIB 0,0228*** 0,0397*** 0,0412*** 0,0231*** 0,0444*** 0,0417*** Crédit au secteur privé/PIB – 0,0211 0,0259 0,0266 0,0183 0,0211** 0,0304*** Flux bruts de capitaux privés/PIB 0,0166*** 0,0201*** 0,0364*** 0,0157*** 0,0167*** 0,0203*** Ancrage de la politique monétaire 0,0124*** 0,0179*** 0,0194*** 0,0205*** 0,0014 0,0096 Nombre des observations 50 50 78 78 78 78 Test de Sargan (p-value) 0,597 0,878 0,713 0,802 0,717 0,608 Test de corrélation de second ordre 0,765 0,823 0,961 0,833 0,824 0,784 Notes : (1) CO correspond à la classification officielle et RMH correspond à la règle mécanique hybride. (2) (***), (**) et (*) correspondent respectivement à la significativité statistique de 1 %, 5 % et 10 %. (3) Ces résultats tiennent compte de la constante et des variables muettes de temps.

Résultats des estimations

87Par ailleurs, ces résultats, qui montrent l’aspect crucial d’une politique monétaire solide, sont compatibles avec la littérature empirique traitant de la relation entre l’inflation et la croissance. En effet, cette littérature suggère que l’inflation exerce une influence négative sur la croissance dès qu’elle dépasse un certain seuil. Khan et Shenhadji (2000) ont estimé ce niveau de seuil en utilisant des données couvrant 140 pays sur la période 1960-1998. Ils trouvent que l’inflation ralentit la croissance au-dessus du niveau seuil de 1 à 3 % pour les pays industrialisés et de 11 à 12 % pour les pays en développement.