[PDF] Principaux déterminants des investissements directs étrangers au

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Volume 2 J Numéro 4

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Principaux TéWerminanWV TeV inveVWiVVemenWV TirecWV éWrangerV au Óaroc J éWuTe économéWrique par le moTèle VAR. Óain MeWerminanWV of Ńoreign MirecW InveVWmenWV in ÓoroccoJ An

NconomeWric SWuTy uVing WUe VAR ÓoTel.

ÓOUJAHIM ÓUSTAPHA

Doctorant

ŃaculWé TeV ScienceV JuriTiqueV NconomiqueV eW SocialeV SouiVVi

UniverViWé ÓoUammeT-VH RabaW - Óaroc

LaboraWoire Te RecUercUe en CompéWiWiviWé Nconomique eW Performance Óanagériale (LARCNPNÓ) moujahid.mus.1@gmail.com

OHARISS ÓOHAÓÓNM

enVeignemenW Vupérieur ŃaculWé TeV ScienceV JuriTiqueV NconomiqueV eW SocialeV SouiVVi

UniverViWé ÓoUammeT-VH RabaW - Óaroc

LaboraWoire Te RecUercUe en CompéWiWiviWé Nconomique eW Performance Óanagériale (LARCNPNÓ) m.kUariVV@um5V.neW.ma

MaWe Te VoumiVVion J 03I03I2021

: 10I04I2021

Pour citer cet article J

MOUJAHID Ó. F OHARISS Ó. (2021) "Principaux TéWerminanWV TeV inveVWiVVemenWV TirecWV éWrangerV au

Óaroc J éWuTe économéWrique par le moTèle VAR.»H Revue "Volume 2 J

Numéro 4» pp J155 177.

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AWWribuWion LicenVe 4.0 InWernaWional LicenVe

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Résumé :

Convaincu par l'importance des investissements directs étrangers pour son développement

économiqueH le Óaroc VGeVW engagéH TepuiV leV annéeV 1990H TanV une poliWique TGaWWracWiviWé

TeV IMN en vue TGinciWer leV firmeV éWrangèreV à venir proTuire Vur Von WerriWoire. Nn effeWH TeV

efforWV conViTérableV onW éWé fourniV en engageanW TeV acWionV eW TeV réformeV économiqueVH

financièreVH fiVcaleV eW inVWiWuWionnelleV imporWanWeV.

Óalgré lGamélioraWion TeV flux TGIMN enWranWV ceV TernièreV annéeVH lGoffre marocaine Temeure

inVuffiVanWe pour aWWirer TeV IMN imporWanWV WanW en quanWiWé quGen qualiWéH capableV Te réaliVer

le TéveloppemenW économiqueV VouUaiWé.

LGobjecWif ToncH Te ce Wravail eVW TGexaminer leV facWeurV qui TéWerminenW lGaWWracWiviWé TeV

inveVWiVVemenWV TirecWV éWrangerV (IMN) au Óaroc en uWiliVanW lGéconoméWrie TeV VérieV

cUronologiqueV par le moTèle VAR (VecWor AuWoRegreVVive) Vur la périoTe 1980-2019.

LeV réVulWaWV obWenuV par lGéWuTe TémonWrenW que leV variableV ouverWure commerciale eW

infraVWrucWureV VonW TeV TéWerminanWV majeurV qui favoriVenW lGaWWracWiviWé TeV IMN au Óaroc

WanTiV que leV variableV coûW Te la main-

déterminants importants mais, qui ont un effet négatif. Les variables capaciWé inWerne

TGinveVWiVVemenWH capiWal Uumain eW Waille Tu marcUé onW un effeW poViWif maiV non VignificaWif. TouWefoiVH la qualiWé TeV inVWiWuWionV a un effeW négaWif eW non VignificaWif. Mots clés J InveVWiVVemenW TirecW éWranger; TéWerminanW; Waille Te marcUé; infraVWrucWureV; ouverWure.

AbVWracW J

Convinced by the importance of foreign direct investments (FDI) for its economic TevelopmenWH Óorocco UaV been engageTH Vince WUe 1990VH in a policy of aWWracWing ŃMI in orTer Wo encourage foreign firmV Wo come anT proTuce on iWV own WerriWory. AV a maWWer of facWH VubVWanWial efforWV Uave been maTe WUrougU WUe iniWiaWion of a VerieV of imporWanW economicH financialH fiVcal anT inVWiWuWional acWionV anT reformV. RegarTleVV of WUe improvemenW of inwarT ŃMI flowV in recenW yearVH WUe Óoroccan Vupply remainV inaTequaWe Wo aWWracW VignificanW ŃMIH in boWU quanWiWy anT qualiWyH wUicU iV capable of acUieving WUe TeVireT economic TevelopmenW. TUe objecWive of WUiV work iV Wo explore WUe facWorV WUaW TeWermine WUe aWWracWiveneVV of foreign TirecW inveVWmenWV in Óorocco by uVing Wime VerieV economeWricV via WUe VAR (VecWor AuWo-

RegreVVive) moTel Turing 1980-2019.

TUe obWaineT reVulWV by WUe currenW VWuTy VUow WUaW WUe WraTe openneVV anT infraVWrucWure variableV are WUe major TeWerminanWV wUicU promoWe WUe aWWracWiveneVV of ŃMI in Óorocco; wUile boWU WUe labor coVW anT ŃMI TelayeT by one perioT variableV are WUe main TeWerminanWV - buW wiWU a negaWive effecW. TUe inWernal inveVWmenW capaciWy variableVH Uuman capiWal anT markeW ViYe Uave a poViWive buW inVignificanW effecW. HoweverH WUe qualiWy of inVWiWuWionV UaV a negaWive anT inVignificanW effecW. Keywords J Ńoreign TirecW inveVWmenWV; TeWerminanW; markeW ViYe; infraVWrucWure; openneVV.

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Introduction

Nombreux sont les argumenWV WUéoriqueV eW empiriqueV qui expliquenW le recourV TeV firmeV

mulWinaWionaleV (ŃÓN) à proTuire à lGéWranger. SouvenWH celleV-ci procèTenW à implanWer TeV

filialeV Te proTucWion TanV leV payV en TéveloppemenW (PNM) pour accéTer à Te nouveaux marcUéV poWenWielVH renforcer leur poViWion concurrenWielle TanV un conWexWe TGimperfecWion TeV

marcUéVH exploiWer leV poVVibiliWéV TeV économieV TGécUelle ou bénéficier TeV conTiWionV Te

proTucWion favorableV. La localiVaWion Te lGinveVWiVVemenW TirecW éWranger (IMN) TeV ŃÓN eVW

ToncH foncWion TeV avanWageV comparaWifV Tu payV TGaccueil eW Te la VWraWégie Vuivie par la

firme (VWraWégie Te marcUé ou Te minimiVaWion TeV coûWV Te proTucWion). AinViH leV ŃÓN

cUercUenW TeV localiVaWionV qui leur permeWWenW une combinaiVon opWimale enWre leurV acWifV VWraWégiqueV eW leV avanWageV comparaWifV que le payV TGaccueil peuW offrir. Mu poinW Te vue TeV payV TGaccueilH leV PNM cUercUenW acWivemenW à aWWirer le maximum

poVVible TeV IMN Vur leurV WerriWoireV TanV la perVpecWive Te bénéficier TeV avanWageV que peuW

avoir lGimplanWaWion TeV ŃÓN Vur leurV économieV. Pour beaucoup Te cUercUeurVH lGIMN eVW un moyen Te croiVVance économiqueH Te WranVferW Te WecUnologie TeV ŃÓN verV leV enWrepriVeV

localeVH un levier Te créaWion TGemploiVH un VWimulaWeur TeV exporWaWionVH un facWeur Tu

TéveloppemenW Tu WiVVu inTuVWriel localH Te lGamélioraWion Te la proTucWiviWé TeV facWeurV TanV

le payV eW égalemenWH une Vource Te financemenW Te lGéconomie non généraWrice Te TeWWe. ManV ceWWe perVpecWiveH beaucoup Te PNM Ve fonW concurrence acUarnée pour aWWirer en maVVe

leV ŃÓN en meWWanW en place TeV poliWiqueV TGaWWracWiviWé TeV IMN par la miVe à niveau Te leur

offre WerriWorialeH valoriVer leurV avanWageV comparaWifV eW aWWénuer leV obVWacleV qui enWravenW lGenWréeV Te ce Wype TGinveVWiVVemenW. Convaincu par lGimporWance TeV IMN pour Von TéveloppemenW économiqueH le Óaroc quanW à

luiH nGa paV épargné TGefforWV TuranW leV WroiV TernièreV TécennieV pour TGaméliorer Von climaW

TeV affaireV eW préVenWer leV conTiWionV favorableV pour VéTuire leV ŃÓN à venir proTuire Vur

Von WerriWoire.

ManV ce caTreH le Óaroc VGeVW engagéH TepuiV le TébuW TeV annéeV 1990H TanV une poliWique Te

promoWion TeV IMN ambiWieuVe en vue TGaTapWer Von offre aux exigenceV TeV ŃÓN en

parWiculier TanV un conWexWe inWernaWional en perpéWuelle évoluWion. AinViH le Óaroc a engagé

un cUanWier Te réformeV eW Te muWaWionV viVanW à libéraliVer eW moTerniVer Von économie eW Von

VyVWème financier (privaWiVaWion TeV enWrepriVeV publiqueVH réforme Tu VyVWème bancaire eW Te

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des investisseurs (charte d'investissement), à accélérer son ouverture à l'international

et réaliser les mutations économiques sectorielles

néceVVaireV à améliorer Va compéWiWiviWé (VWraWégie VecWorielleV comme le Plan TGaccéléraWion

télécommunications en parWiculierH lGaménagemenW TeV eVpaceV TGaccueil TanV inveVWiVVemenWV

été mises en place pour présenter l'orientation et l'accompagnement nécessaires en faveur des

i d'investissement.

LGobjecWif ToncH Te ceWWe éWuTe eVW TGeVVayer Te réponTre à la queVWion VuivanWe J quelV VonW leV

facWeurV qui TéWerminenW lGaWWracWiviWé TeV inveVWiVVemenWV TirecWV éWrangerV TanV le caV

marocain ? Pour ceWWe raiVonH nouV allonV examiner empiriquemenW leV principaux facWeurV qui TéWerminenW le comporWemenW TeV flux TGIMN au Óaroc en uWiliVanW le moTèle VAR (VecWor

AuWoRegreVVive) Vur le périoTe 1980-2019.

Ce Wravail Te recUercUe qui VGinVcriW en principeH TanV le Vouci TGévaluer eW TGiTenWifier leV

forceV eW leV faibleVVeV Tu moTèle marocain TGaWWracWiviWé TeV IMN monTiauxH WenWe TGenricUir le

TébaW VcienWifique Vur leV TéWerminanWV TeV IMN au Óaroc eW TanV leV payV en TéveloppemenW

en généralH eW Te fournir aux TéciTeurV eW gouverneurV Tu payV TeV iTéeV Vur leV panV Te la

poliWique TGaWWracWiviWé TGIMN quGil fauW appuyerH renforcer ou reconVWruire pour améliorer

lGoffre marocaine en vue TGaWWirer TeV IMN monTiaux imporWanWV WanW en quanWiWé quGen qualiWé eW qui VeronW capableV Te meWWre le payV Vur la voie Te la croiVVance eW Tu TéveloppemenW

économique.

Le reVWe Te ce Wravail Vera VWrucWuré comme VuiW J la première VecWion préVenWera une revue Te

liWWéraWure TeV principaux TéWerminanWV Te lGIMN TanV leV PNM. La Teuxième VecWion Vera

conVacrée à lGéWuTe économéWrique TeV TéWerminanWV Te lGIMN au Óaroc. La Ternière VecWion

fera lGobjeW Te la TiVcuVVion eW lGinWerpréWaWion TeV réVulWaWV Te lGéWuTe.

1. Déterminants de l'IDE : considérations théoriques et empiriques

L'analyse des déterminants de localisation de l'IDE dans les PED a fait l'objet de plusieurs

Wravaux WUéoriqueV eW empiriqueV. Nn effeWH il exiVWe une liWWéraWure abonTanWe maiV non

coUérenWe Vur leV TéWerminanWV Te lGIMN (CUakrabarWiH 2001) Te Welle VorWe quGil eVW Tifficile

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d'identifier les déterminants de référence qui soient appliqués pour évaluer l'attractivité d'un

payV Tonné.

TouWefoiVH il eVW perWinenW Te rappeler que le cUoix Te payV TGimplanWaWion Te lGIMN eVW

TéWerminé conjoinWemenW par leV aWWribuWV Tu WerriWoire TGaccueil eW leV caracWériVWiqueV Te la

firme pluWôW que par lGun inTépenTammenW Te lGauWre (HongH 2009). MoncH leV ŃÓN valoriVenW

leV avanWageV propreV TeV payV UôWeV Te manièreV TifférenWeV Velon leur VWraWégie eW leur

VecWeur TGacWiviWé. LGimporWance TGun même avanWage Te localiVaWion nGeVW paV iTenWique pour

WouWeV leV ŃÓN.

Par ailleurVH un nombre Te TéWerminanWV VonW iTenWifiéV TanV pluVieurV éWuTeV empiriqueV

comme TeV principaux TéWerminanWV Te localiVaWion Te lGIMN. Il VGagiW en parWiculierH Te la Waille

Tu marcUéH lGouverWure commercialeH le capiWal UumainH leV infraVWrucWureVH le coûW Te la main-

ns.

1.1. La Waille Te marcUé

dans la littérature empirique. Si ce déterminant se voit très important dans les pays

ys en développement. En effet, un marcUé Te Waille imporWanWe avec TeV perVpecWiveV Te TéveloppemenW permeW TGaugmenWer leV

opporWuniWéV Te venWeV eW TeV bénéficeV TeV ŃÓN eW par conVéquenWH il augmenWe lGaWWracWiviWé

DWWLUHU

les investissements étrangerV que leV peWiWeV (Pang F SwainH 1995).

TouWefoiVH il fauW Vouligner que lGimporWance Te la Waille Te marcUé eVW inWimemenW liée à la

VWraWégie aTopWée par la ŃÓN. ManV ce caTreH lGIMN UoriYonWal eVW beaucoup pluV aWWiré par la

granTe Waille Te marcUé à laquelle lGIMN verWical eVW inTifférenW (LimH 2001) en parWiculierH

lorVque la proTucWion eVW WoWalemenW TeVWinée à la réexporWaWion. La Waille granTe Tu marcUé eVW

néceVVaire pour lGuWiliVaWion efficienWe TeV reVVourceV eW lGexploiWaWion TeV économieV TGécUelle

(OrugmanH 1980). LeV éWuTeV empiriqueV Te (SUamVuTTinH 1994)H (ÓooVa F CarTakH 2006)H (Pang F SwainH SiTiropouloVH 2010) eW (LiargovaV F SkanTaliVH 2012)H onW Wrouvé que la Waille Tu marcUé eVW

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un facteur important pour attire les IDE dans le hôte. Dans les pays BRICS, les recherches de (VijayakumarH eW al.H 2010) eW (JaTUavH 2012) concluenW que leV TGIMN TanV ceV payV VonW

moWivéV par la granTe Waille Te marcUé. Nn AfriqueH leV éWuTeV Te (ÓoriVVeWH 2000)H (AVieTuH

2005)H (CleeveH 2008) eW (NYeoUa F CaWWaneoH 2012) onW Wrouvé que la granTe Waille Te marcUé

favoriVe lGaWWracWiviWé TeV IMN TanV leV payV Te lGASS. MeV réVulWaWV pareilV onW éWé conVWaWéV

par (ÓUlangaH eW al.H 2010) TanV leV payV Te la SAMC.

TouWefoiVH (NgouUouoH 2013) a Wrouvé TanV Von éWuTe Vur la CNÓAC queH la Waille Te marcUéH

Ce cUercUeur a Vouligné queH leV IMN enWranW à ceWWe région VonW principalemenWH expliquéV par

lGabonTance TeV reVVourceV naWurelleV eW non par la Waille Te marcUé. ManV une éWuTe Vur leV ancienV payV VocialiVWeV TGNurope CenWrale eW OrienWale enWre 1995 à 2004H (UpaTUyayaH 2007)

enWréeV TGIMN. Me mêmeH en uWiliVanW le nombre TGUabiWanWV pour meVurer la Waille Te marcUéH

(ÓoUameT F SiTiropouloVH 2010) nGonW iTenWifié aucun effeW Te ceWWe variable Vur lGenWrée TeV

IMN TanV leV payV ÓNNA.

1.2. commerce international. L'ouverture peut favoriser les IDE dans la mesure où elle permet aux

filialeV éWrangèreV une granTe flexibiliWé quanW à lGimporWaWion TeV maWièreV eW proTuiWV

néceVVaireV à la proTucWion eW en même WempVH préVenWe TeV faciliWéV eW TeV opporWuniWéV

TGexporWaWion Te leurV proTuiWV. TouWefoiVH Von influence Vur lGaWWracWiviWé TeV IMN eVW une queVWion ambiguë. LeV éWuTeV Te (HarmV F UrVprungH 2002)H (JenVenH 2003)H (OanTiero F CUiWigaH 2006)H (MemirUan F ÓaVcaH 2008) eW (LiargovaV F SkanTaliVH la SAARC (SrinivaVanH 2011). ManV le conWinenW africainH leV éWuTeV Te (Onyeiwu F SUreVWUaH 2004)H (HailuH 2010) eW (AnyanwuH 2012) manifeVWenW que lGouverWure au commerce exerce un effeW poViWif Vur

lGaWWracWiviWé TeV IMN. Ce réVulWaW a éWé approuvé par leV éWuTeV Te (CleeveH 2008) eW (CanWaUH

eW al.H 2013) TanV l(ÓUlangaH eW al.H 2010) TanV le caV Te la SAMC.

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Cependant, (AVieTuH

IDE dans la

CNÓAC. CeW effeW non VignificaWif a éWé iTenWifié par (NonToH eW al.H

1.3. Les infrastructures

Outre leur participation à la croissance économique du pays, les infrastructures développéeV

conWribuenW à améliorer le climaW général TGinveVWiVVemenW eW à aWWirer leV inveVWiVVemenWV

éWrangerV (OumarH

transport routier, ferroviaire et portuaire, d'approvisionnement en énergieH Te

WélécommunicaWionV eW auWreVH informe Vur la capaciWé Tu payV à offrir leV équipemenWV Te baVe

néceVVaireV à la lGinVWallaWion TeV filialeV éWrangèreV eW à TeVVervir leV marcUéV locaux eW

inWernaWionaux. Nn parWiculierH lorVque la proTucWion TeV filialeV éWrangèreV eVW orienWée verV la

des infrastructures (KumarH 2006). A ceW égarTH leV éWuTeV empiriqueV Te (CUeng F OwanH 2000)H (ÓooVa F CarTakH 2006)H (MemirUan F ÓaVcaH 2008)H (VijayakumarH eW al.H 2010)H (SrinivaVanH 2011) eW (QuaYiH 2014)H révèlenW que leV payV ToWéV Te meilleureV infraVWrucWureV aWWirenW TavanWage TGIMN.

La TiVponibiliWé TeV infraVWrucWureV TéveloppéeV eVW égalemenWH iTenWifiée comme un facWeur

imporWanW pour aWWirer leV IMN TanV lGASS Velon leV éWuTeV Te (ÓoriVVeWH 2000)H (AVieTuH 2006) eW (CleeveH 2008)H eW TanV la SAMC Velon lGéWuTe Te (ÓUlangaH eW al.H 2010). Pour (NgouUouoH

2013)H leV infraVWrucWureV VonW imporWan

CEMAC, notamment, si elles coïncident avec l'existence des ressources naturelles.

TouWefoiVH TGauWreV éWuTeV onW Wrouvé que lGimpacW TeV infraVWrucWureV Vur lGIMN nGeVW paV

VignificaWif TanV leV payV Te lShresthaH

(AsieduH 2001). Un réVulWaW Vemblable a éWé iTenWifié TanV lGéWuTe Te (ÓoUameT F

SiTiropouloVH 2010) Vur leV payV ÓNNA.

1.4. Le capital humain

Les FMN en particulier celles opérant dans des activitéV réclamanW un niveau WecUnologique imporWanWH accorTenW une imporWance parWiculière au Tegré Tu capiWal Uumain TanV leV payV

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d'accueil. Le capital humain est donc, une condition importante qui détermine le choix de -faireH WecUnologieV eW

renforcer l'attractivité des firmes étrangères maiV auVVi pour garanWir la TurabiliWé Te

lGaWWracWiviWé Tu WerriWoire aux IMN en parWiculier ceux à la recUercUe Te lGefficaciWé. A ceW

égarTH (MunningH -

er le volume des flux d'IDE et les activités des FMN dans le pays

parWicipaWion à aWWirer leV IMN inWenVifV en WecUnologieH il eVW un facWeur imporWanW qui faciliWe la

réaliVaWion TeV "VpilloverV" WecUnologiqueV TanV lGéconomie UôWe qui à leur Wour favoriVenW le

TéveloppemenW TeV inTuVWrieV TomeVWiqueV eW la croiVVance économique TanV Von enVemble. LeV éWuTeV Te (NoorbakUVUH eW al.H 2001)H (NunnenkampH 2002)H (MeicUmannH eW al.H 2003) eW

(QuaYiH 2014) VoulignenW que le capiWal Uumain eVW un TéWerminanW imporWanW pour aWWirer

lGIMN. Me mêmeH (AVieTuH 2006) a conVWaWé que le capiWal UumainH meVuré par le Waux TeV CepenTanWH (CleeveH 2008) a conclu que le capiWal Uumain exerce un effeW poViWif eW VignificaWif Vur lGIMN lorVquGil eVW meVuré par le Waux Te VcolariVaWion TanV le VeconTaire alorV quGil a un

effeW non VignificaWif lorVquGil eVW meVuré par le Waux TGanalpUabéWiVme TeV aTulWeV. Ce

caracWère non VignificaWif a éWé iTenWifié égalemenWH TanV lGéWuTe Te (SrinivaVanH 2011) TanV le

caV TeV payV Te la SAARC.

1.5. Coût de la main-

qui peut influencer la décision de localisation des FMN en particulier, celles à la recherche Te

la minimiVaWion TeV coûWV Te proTucWion. Nn revancUeH leV firmeV éWrangèreV peuvenW parfoiVH

du marché et un niveau élevé du capital humain sont présents danV le payV TGaccueil.

niveau nominal des salaires mais, il est lié au rapport salaire-proTucWiviWé.

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Les études de (SUamVuTTinH 1994) eW (CUeng F OwanH 2000) onW Wrouvé que leV coûWV d'accueil. CelleV Te (CampoV F OinoVUiWaH 2003)H (CleeveH 2008) eW (VijayakumarH eW al.H facWeur qui moWive leV IMN. Me

PECO sur la période 1994-2000.

CepenTanWH (Pang F SwainH

D SDV

HPSrFKpODFURLVVDQFHGHVIOX[G

VignificaWif. ManV le même orTre TGiTéeH (MemirUan F ÓaVcaH 2008) onW Wrouvé que leV baV (ŃungH eW al.H

1.6. La qualité des institutions (QINS)

Les études récentes ont tendance à inclure la qualité des institutions parmi les facteurs qui

expliquenW la localiVaWion TeV IMN en parWiculierH TanV leV PNM. CeWWe variable informe Vur le climaW général TeV affaireV TanV le payV eW peuW ainViH renforcer la confiance ou augmenWer

lGincerWiWuTe TeV inveVWiVVeurV éWrangerV. Ceux-ci ne VemblenW paV êWre prêWV à VupporWer la perWe

Te leurV TroiWV Te propriéWé inWellecWuelle ou à VupporWer leV coûWV aTTiWionnelV inUérenWV à

lGexécuWion inefficace TeV conWraWV eW aux obVWacleV aTminiVWraWifV ou gouvernemenWaux que

peuW générer une faible qualiWé TeV inVWiWuWionV. AinViH le cUoix Te localiVaWion TeV firmeV

éWrangèreV peuW êWre impacWé par leV TiVpariWéV inVWiWuWionnelleV qui exiVWenW enWre leV payV

TGaccueil. ManV ce caTreH (AlfaroH eW al.H 2006) VuggèrenW que le reWarT inVWiWuWionnel eVW un moWif principal qui Técourage leV mouvemenWV TeV capiWaux TeV payV ricUeV verV leV payV pauvreV. Me mêmeH (RoTrik F SubramanianH 2003) onW Vouligné le rôle imporWanW TeV

inVWiWuWionV TanV lGaWWracWiviWé TeV IMN noWammenWH celleV qui proWègenW leV TroiWV Te propriéWé

eW aVVurenW lGapplicaWion efficace TeV conWraWV. ConcernanW leV éWuTeV empiriqueV conVacréeV à

ceWWe queVWionH leV réVulWaWV ne VonW paV convergenWV. (AiYenman F SpiegelH 2002)H (MauTe F SWeinH 2007)H (ÓoUameT F SiTiropouloVH 2010) eW

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(Jadhav, 2012) onW Vouligné que la bonne qualiWé TeV inVWiWuWionV accélère lGenWrée TeV IMN.

CeV réVulWaWV VonW confirméV par (TiTianeH 2010) eW (AVamoaUaH eW al.H 2016) TanV le caV TeV payV Te lGASS.

TouWefoiVH (NonToH eW al.H 2016) nGonW paV iTenWifié une corrélaWion poViWive enWre la qualiWé

les flux d'IDE se dirigeant vers cette région sont plutôt motivés par la disponibilité deV

reVVourceV naWurelleV que par la qualiWé inVWiWuWionnelle. Me mêmeH (SingU F JunH 1996) eW (HarmV F UrVprungH 2002) ne WrouvenW paV un effeW VignificaWif TeV inVWiWuWionV Vur leV flux AsieduH 2002)H ni le riVque poliWique ni le ri Q risques sont compensés la forte rentabilité des IDE dans le secteur pétrolier. 1.7.

La capacité

pourcentage PIB, est un facteur qui renseigne sur le niveau de l'effort d'investissement naWional TanV une économie. ManV leur proceVVuV Te cUoix Tu lieu TGimplanWaWionH leV firmeV

éWrangèreV cUercUenW à Vavoir VGil exiVWe un WiVVu TeV enWrepriVeV TomeVWiqueV capable TGaVVurer

efficacemenW leV acWiviWéV Te VouV-WraiWance eW auWreV VerviceV en amonW eW en aval néceVVaireV à

leur proTucWion. LeV éWuTeV empiriqueV Te (ImaT F ÓooVaH 2009) eW (HailuH 2010) monWrenW que Wrouvé que le Waux TGinveVWiVVemenW inWerne eVW un facWeur imporWanW qui explique leV flux le caV marocain. CepenTanWH lGéWuTe empirique Te (SrinivaVanH 2011) manifeVWe que lGinveVWiVVemenW inWérieur eVW non VignificaWif pour aWWirer leV IMN TanV ceWWe région.

2. Etude économétrique des principaux TéWerminanWV Te lGIMN au Óaroc par le

moTèle VAR

2.1. Méthodologie et données de l'étude

La méthodologie adoptée dans cette recherche est basée sur l'étude économétrique des séries

cUronologiqueV par la moTéliVaWion VAR (VecWor AuWoRegreVVive) en vue Te Tégager leV TéWerminanWV perWinenWV qui expliquenW leV flux TGIMN au Óaroc en inWégranW TeV variableV

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économiques, socio-économiqueVH inVWiWuWionnelleV eW poliWiqueV. Pour ce faireH nouV

commençonV par lGanalyVe Te la VWaWionnariWé TeV VérieV par leV WeVWV Te racine uniWaire TGAMŃH

puiV nouV TéWerminonV le nombre Te reWarT Tu moTèle eW enVuiWe nouV vérifionV la valiTaWion Te noWre moTèle en WeVWonV leV UypoWUèVeV Te normaliWéH TGauWocorrélaWion eW

TGUéWéroVcéTaVWiciWé TeV réViTuV.

LeV TonnéeV Te lGéWuTe couvrenW la périoTe 1980-2019 au Óaroc. NlleV VonW iVVueV Te la baVe

"PorlT MevelopmenW inTicaWorV" (PMI) Te la banque monTialeH Tu HauW CommiVVariaW au

Plan (HCP) eW Te lGICRG Tu PRS groupe.

2.2. Spécification du modèle et variables retenueV

La formule retenue de notre modèle se présente sous la forme suivante : IMNt = C + 1PIBRt + 2OUVt + 3INFRt + 4KHt + 5IVNt + 6SALt + 7QINSt İt

Où :

IDE

Maroc en pourcentage du PIB au temps t.

Pour leV variableV explicaWiveV nouV avonV reWenu J OUV J elle repréVenWe lGouverWure commerciale. Nlle eVW meVurée par la Vomme TeV INFR J elle repréVenWe le VWock TeV infraVWrucWureV TanV le payV. Nlle eVW exprimée par le nombre Te ligneV Te la WélépUonie fixe eW mobile pour 100 UabiWanWV. Il eVW aWWenTu un effeW poVi

KH J Nlle repréVenWe le VWock Tu capiWal Uumain TanV le payV. Nlle eVW meVurée par le Waux bruW

variable sur l'entrée des IDE.

IVN J Nlle repréVenWe la capaciWé inWerne TGinveVWiVVemenW Te lGéconomie UôWe. Nlle eVW meVurée

SAL J Nlle repréVe

,QWHUSURIHVVLRQQHO*DUDQWL60,*2QV

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QINS J Nlle repréVenWe la qualiWé TeV inVWiWuWionV. Pour la meVurerH nouV uWiliVonV lGinTice "

riVque poliWique» Téveloppé par PRS group. CompWe Wenu TeV efforWV conVenWiV par le Óaroc

pour améliorer Von climaW TeV affaireV TuranW leV Teux TernièreV TécennieVH on VGaWWenT à un

effeW poViWif Te ceWWe variable Vur lGIMN.

İt J eVW le Werme TGerreur.

C J eVW la conVWanWe qui peuW capWurer lGeffeW TGauWreV facWeurV non VpécifiéV TanV le moTèle.

2.3. Estimation du modèle VAR

2.3.1. Etude de la de stationnarité

Pour étudier la stationnarité des séries de notre modèle, nous avons utilisé les tests de racine

uniWaire ésumés dans le tableau ci-aprèV Tableau N°1 J RéVulWaWV TeV WeVWV Te VWaWionnariWé TGAMŃ.

Variables En niveau En première

différence

En seconde

différence Ordre d'intégration

IDE - 2.776335

(0.2143) - 14.90988*** (0.0000) I(1)

INFR 0.116110

(0.9960) -2.008395 (0.5733) - 4.605696*** (0.0048) I(2)

KH -2.448520

(0.3504) -2.602464 (0.2815) -8.510080*** (0.0000) I(2)

OUV - 2.317922

(0.4149) - 7.770876*** (0.0000) I(1)

PIBR -3.030986

(0.1382) -13.26276*** (0.0000) I(1)

SAL - 1.740981

(0.7136) - 6.860163*** (0.0000) I(1)

QINS - 1.207589

(0.8950) - 5.763816*** (0.0002) I(1)

IVN - 2.107382

(0.5257) - 6.208520*** (0.0000) I(1)

Source J L

* = le t statistique eVW Vupérieur à la valeur criWique Te Óackinnon pour un Veuil Te Wolérance Te 10 %; ** = le W VWaWiVWique eVW Vupérieur à la valeur criWique Te Óackinnon pour un Veuil Te Wolérance Te 5% ; *** = le W VWaWiVWique eVW Vupérieur à la valeur criWique Te Óackinnon pour un Veuil Te 1 %.

LeV valeurV enWre parenWUèVeV VonW leV probabiliWéV.

LeV réVulWaWV TeV WeVWV Te racine uniWaire effecWuéV monWrenW que WouWeV leV VérieV VonW non

la qualité des institutions (QINS) et la capacité interne d'investissement (IVN) sont devenues

VWaWionnaireV aprèV la première Tifférence WanTiV queH leV VérieV Tu capiWal Uumain (OH) eW TeV

infraVWrucWureV (INŃR) ne VonW TevenueV VWaWionnaireV quGaprèV la Teuxième Tifférence.

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2.3.2. Détermination du nombre de retard

Pour déterminer le nombre de retard (p) de notre modèle VAR, nous retenons les critères TGAkaike (AIC) eW Te ScUwarY (SC). Le Wableau ci-TeVVuV rapporWe leV réVulWaWV obWenuV.

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 641.3410 NA 7.23e-26 -35.18561 -34.83372* -35.06279*

1 710.6264 103.9281* 5.88e-26* -35.47925* -32.31221 -34.37386

2 772.0431 64.82870 1.19e-25 -35.33573 -29.35354 -33.24778

Source

Le nombre Te reWarT reWenu eVW p=1 (qui minimiVe leV criWèreV AIC eW SC). MoncH le moTèle reWenu eVW VAR(1).

2.3.3. Les résultats de la régression du modèle VAR

des paramètres de notre modèle VAR sont résumés dans le

Wableau ci-TeVVouV J

Tableau N°2 J RéVulWaWV Te la régreVVion Tu moTèle VAR

Vector Autoregression Estimates

Dependent Variable: DIDE

Sample (adjusted): 1983 2019

Included observations: 37 after adjustments

Variables Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

D'IDE (-1) -0.725655 0.11152 -6.50706 0.0000***

DINFR(-1) 0.101524 0.04785 2.12152 0.0429**

DIVN(-1) 0.024147 0.14451 0.16710 0.8685

DKH(-1) 0.198454 0.20246 0.98019 0.3354

DOUV(-1) 0.212598 0.08999 2.36233 0.0259**

DPIBR(-1) 0.006044 0.12788 0.04727 0.9626

DQINS(-1) -0.057975 0.06172 -0.93924 0.3556

DSAL(-1) 0.203743 0.08250 2.46957 0.0199**

C -0.003380 0.00337 -1.00409 0.3239

R-squared 0.672720 Mean dependent var 0.000243

Adjusted R-squared 0.579212 S.D. dependent var 0.017778 S.E. of regression 0.011532 Akaike info criterion -5.879551 Sum squared resid 0.003724 Schwarz criterion -5.487706 Log likelihood 117.7717 Hannan-Quinn criter. -5.741407

F-statistic 7.194216

Prob(F-statistic) 0.000037

Source J

Les résultats de la régression paraissent assez satisfaisants. La valeur de R2 est élevée

(67H3%) ce qui inTique que leV variableV reWenueV expliquenW 67H3% Te la variaWion TeV flux

TGIMN au Óaroc. La probabiliWé Te la Ń-VWaWiVWique (0H000037) eVW inférieure à 5% ce qui

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montre que le modèle est globalement, significatif. Les variables retenues expliquent

VignificaWivemenW leV flux TGIMN au Óaroc.

Nn ouWreH leV réVulWaWV Tu Wableau ci-TeVVouV fonW reVVorWir que leV racineV caracWériVWiqueV Tu

polynôme TeV VAR ce qui satisfait la condition de la stabilité.

Roots of Characteristic Polynomial

Endogenous variables: DIDE DINFR DIVN DKH DOUV

DPIBR DQINS DSAL

Lag specification: 11

Root Modulus

-0.758196 0.758196 -0.634416 0.634416 -0.228258 - 0.532862i 0.579692 -0.228258 + 0.532862i 0.579692 -0.326866 0.326866

0.166860 - 0.280280i 0.326189

0.166860 + 0.280280i 0.326189

0.209676 0.209676

Source Eviews 10

2.3.4. Validation du modèle VAR

™ La normalité des résidus

Pour vérifier la normalité des résidus de notre modèle VAR, nous utilisons le test de Jarque-

VupérieureV à 5%H ainVi nouV accepWonV la normaliWé TeV réViTuV Tu moTèle VAR eVWimé.

Tableau N°3 J TeVW Te la normaliWé TeV réViTuV

Component Jarque-Bera Df Prob

1 0.271114 2 0.8732

2 0.167867 2 0.9195

3 0.655120 2 0.7207

4 0.142372 2 0.9313

quotesdbs_dbs50.pdfusesText_50

[PDF] determinant de vandermonde recurrence

[PDF] déterminant matrice 2x2

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