Olivier Nguemjom Bouya

Ngah Ntiga

Louis Henri

Résumé

PEUT-ON COMPTER SUR LES TRANSFERTS DE FONDS DES MIGRANTS POUR FAVORISER LA CROISSANCE ECONOMIQUE EN AFRIQUE SUBSAHARIENNE?

Keywords: TFM, croissance économique, investissement MFTs, economic growth, investment Statisticien Economiste

Cet article se propose de déterminer l'effet des transferts de fonds des migrants (TFM) la croissance économique en Afrique Subsaharienne (ASS). A partir d'un panel de 48 pays des pays subsahariens sur la période 1990-2020, et à l'aide de la méthode GMM System en panels dynamiques puis du modèle vectoriel autorégressif sur panel, les résultats montrent que les TFM n'ont pas d'effet significatif sur la croissance économique dans les pays d'origine d'Afrique. En effet les TFM sont principalement utilisés pour la consommation et l'investissement domestique et les effets positifs engendrés pourraient simplement compenser les effets négatifs issus de la fuite des cerveaux. Nous recommandons aux décideurs politiques des pays d'ASS est d'instaurer une taxe directe mesurée sur les TFM dans leur structure fiscale, d'élargir leur assiette fiscale à l'ensemble des biens de consommation, de mettre sur pied des mesures incitatives à des transferts formels de fonds via les canaux numériques et de mener des politiques visant une meilleure inclusion de la diaspora dans la réalisation des grands projets de développement en ASS avec une orientation des TFM vers des investissements productifs.

INTRODUCTION

L'effet des TFM sur la croissance économique dans leur pays d'origine suscite de plus en plus un intérêt particulier chez la communauté scientifique et les décideurs publics. Cela est dû, en partie, à leur volume croissant et à leur contribution potentielle à la croissance et au développement des pays d'origine. Dans le cas des pays africains, les TFM constituent la première source de financement se situant en première position devant les IDE et l'aide publique au développement (APD).

La Banque Mondiale indique que les TFM officiellement enregistrés en 2020 vers l'Afrique subsaharienne s'élèvent à 44 milliards de dollars USD soit environ 25 520 milliards de FCFA assimilables à peu près à six (06) fois la valeur du budget de l'Etat Camerounais en 2020.

Selon la Banque Mondiale (2020), l'Afrique est le troisième continent recevant le plus de transferts (soit 15 % des TFM dans le monde en 2019) derrière l'Asie et le Pacifique, puis l'Amérique Latine et Caraïbes. De 1995 à 2017, la part des TFM dans le produit intérieur brut des pays de l'ASS a pratiquement doublée, avec environ 3%. Le volume global des transferts de fonds vers les pays africains dépasse l'APD et les IDE ces dernières années comme le revèle le graphique ci-dessous. Pour le cas particulier de la Tunisie, les fonds transférés par les migrants augmentent non seulement le revenu des ménages et la croissance, mais également rétablissent l'équilibre de la balance des paiements en atténuant la pénurie de devises (Ben Jelili & Jellal, 2002), mais qu'en est-il réellement en ce qui concerne la croissance économique des pays d'ASS ? a. Effets positifs des TFM sur la croissance économique [START_REF] Miamo | MPRA Paper No. 38139. Transferts Financiers des Migrants et d´développement en Afrique subsaharienne : Quantitative Methods[END_REF] et [START_REF] Mundaca | Remittances, financial market development, and economic growth: The case of Latin America and the Caribbean[END_REF] ont montré que les TFM permettent de lisser la consommation et de réduire les contraintes financières qui pèsent sur l'accès à la formation du capital humain et physique. Par ailleurs, il est également établi empiriquement que les TFM stimulent la croissance économique par le biais de l'augmentation du revenu national disponible, l'augmentation de la consommation, la demande globale, la réduction de la volatilité des revenus, la réduction de la pauvreté, le développement de la productivité du travail, du secteur financier et de l'investissement financier et donc de la croissance économique (Chami et al., 2009). [START_REF] Eggoh | Do remittances spur economic growth? Evidence from developing countries[END_REF] Pour [START_REF] Khurshid | Is the Relationship between Remittances and Economic Growth Influenced by the Governance and Development of the Financial Sector? New Evidence from the Developing Countries[END_REF] Pour estimer l'équation (2), nous appliquons la méthode des moments généralisés (MMG)

proposée par [START_REF] Arellano | Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations[END_REF], [START_REF] Arellano | Another look at the instrumental-variable estimation of error components models[END_REF] et par [START_REF] Blundell | Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[END_REF].

La MMG est utile et confère plusieurs avantages pour l'estimation. Tout d'abord, l'estimateur GMM a été largement utilisé pour résoudre le problème d'endogénéité qui apparaît dans l'estimation des données de panel des régressions de croissance [START_REF] Arellano | Another look at the instrumental-variable estimation of error components models[END_REF][START_REF] Blundell | Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[END_REF]. Deuxièmement, l'estimateur MMG prend également en compte les biais qui apparaissent en raison d'effets spécifiques à un pays ou de la présence du PIB initial dans les covariables de la croissance. Troisièmement, la MMG évite également les problèmes de simultanéité ou de causalité inverse. La cohérence de l'estimateur MMG dépend de deux facteurs: la validité de l'hypothèse selon laquelle le terme d'erreur ne présente pas de corrélation en série (AR2) et la validité des instruments (test de Hansen). La méthode MMG a deux variantes à savoir les estimateurs à une étape et les estimateurs à deux étapes. Cependant, l'estimateur en deux étapes s'est révélé plus efficace que l'estimateur en une étape, car il utilise des matrices de pondération optimales.

Par conséquent, nous utiliserons le système MMG en deux étapes pour étudier l'effet des TFM sur la croissance économique en ASS. L'utilisation d'un estimateur en deux étapes pour une petite dimension de section peut conduire à des erreurs-type biaisées. Pour corriger ce biais, on applique l'extension d [START_REF] Arellano | Another look at the instrumental-variable estimation of error components models[END_REF] et de Roodman (2009aRoodman ( , 2009b)). Cette stratégie d'estimation utilise des déviations orthogonales directes au lieu des premières différences. Il a été prouvé que les MMG avec déviation orthogonale directe expliquaient la dépendance transversale et limitaient la prolifération des instruments (Balgati, 2008).

RÉSULTATS ET DISCUSSIONS

Tableau 3 : Effet des TFM sur la croissance économique en Afrique

Estimateur MCO Effet fixe GMM-Système (1) (2) (3) (4) (5) (6)

Figure 1 :

 1 Figure 1 : Evolution des TFM, APD et IDE en Afrique

  baisse de ces transferts d'argent peut avoir des conséquences graves sur la capacité de ces ménages à se soigner, scolariser leurs enfants et s'alimenter correctement ». Partant, les TFM représentent sans doute l'élément le plus tangible de la relation entre la migration et le développement dans les pays d'origine. Pour certains auteurs, les TFM ont un effet positif sur la croissance économique, pour d'autres un effet négatif tandis que d'autre estiment que l'effet positif est conditionnel.

  des TFM sur la croissance économique des pays d'origine fait l'objet de très nombreux ouvrages et débats scientifiques entre les chercheurs. Les résultats des études théoriques portant sur cette question sont divers voire mitigés et ne permettent pas de faire une généralisation tant pour les pays développés que ceux en voie de développement. En effet, il existe trois visions différentes sur cette question. Alors que certaines études trouvent un effet positif sur la croissance (Giuliano & Ruiz-Arranz, 2009), d'autres par contre ne trouvent pas un tel effet (Clemens & Kenzie, 2016). S'agissant de l'effet sur la fragilité globale en Afrique notamment, Avom et al. (2021) trouvent que les TFM sont une source de fragilités économique, politique et environnementale. La première vision comprend donc les chercheurs qui défendent l'idée de l'effet positif des TFM sur la croissance économique, la deuxième vision est celle de l'effet négatif des TFM sur la croissance économique et enfin, la troisième est celle des défenseurs de l'effet positif conditionnel.

  Cependant, d'autres études estiment que les transferts de fonds n'exercent aucun effet positif sur la croissance économique et pourraient aggraver la situation économique. À titre illustratif, l'étude menée par[START_REF] Abdih | Remittances and institutions: are remittances a curse?[END_REF] révèle que les transferts de fonds permettent à l'Etat d'avoir plus de ressources à travers l'assiette fiscale, et de redistribuer ces ressources aux gens qui sont au pouvoir et favorisent la corruption au sein des institutions étatiques. Ainsi, les transferts de fonds peuvent provoquer un problème d'aléa moral et un manque d'implication par le gouvernement. De ce fait, les flux des transferts dont l'État bénéficie ne pourraient déclencher une véritable croissance économique, ni financer des investissements productifs. Toutefois, ces résultats ne peuvent être généralisables, et les impacts de ces transferts varient selon la nature du pays et la manière dont cet argent est dépensé. Profos et al. (2014) supposent que les transferts sont dépensés davantage dans la consommation, et rendent les ménages bénéficiaires toujours dépendants. c. Effets positifs conditionnels des transferts de fonds des migrants sur la croissance économique L'effet des transferts sur la croissance dépend de plusieurs paramètres, comme l'intention du migrant et ses motivations d'envoyer des fonds, l'âge du migrant, son niveau d'étude, sa situation familiale dans le pays d'accueil et son degré d'intégration dans celui-ci. De plus, les motivations du migrant dépendent de sa trajectoire individuelle qui change dans le temps. Tous ces facteurs et leurs changements dans le temps rendent difficile l'élaboration d'une loi générale pour l'analyse des effets des transferts sur un pays à un instant donné. Les résultats des études empiriques confirment l'hétérogénéité des résultats qui peuvent être positifs comme négatifs. Ahoure (2008) a trouvé que l'impact positif des transferts de fonds sur le PIB et sur le taux de chômage est conditionné par la bonne gouvernance de l'Etat à travers ses institutions publiques. En revanche, l'hypothèse de substituabilité est testée par Fayissa et Nsiah (2008) et Giuliano et Ruiz-Arranz (2009) qui trouvent que les transferts des migrants ont un impact positif dans les pays où le secteur financier est faiblement développé. L'argument avancé par ces auteurs est que les TFM constituent une alternative pour financer le développement dans les pays où le marché financier n'arrive pas à faire face à la demande de crédits du secteur privé. De ce fait, le niveau élevé de développement financier réduit le rôle des transferts des migrants dans l'encouragement des investissements. Dans la même ordre d'idées, Murshed Chowdhury (2016), examine comment les transferts de fonds peuvent influencer la croissance économique, en utilisant les données de panel sur un échantillon de 33 pays en développement de 1979 à 2011, et démontre que l'effet d'interaction entre le développement financier et les envois de fonds ne favorise pas la croissance économique dans lesdits pays. Sobiech (2019) montre que plus le développement financier est important dans un pays, plus l'impact des TFM est faible sur la croissance économique et il peut même devenir négatif. Selon l'auteur, pour les pays ayant les plus faibles marchés financiers, il y a un effet positif, mais significatif seulement aux premiers stades de développement financier. L'effet devient négatif dans le troisième quartile du développement. Il estime donc que les transferts des migrants deviennent importants pour la croissance si le pays a un niveau modéré de développement financier.

  instar des APD, il apparait des résultats que l'effet des TFM n'est significatif qu' à 22% et agit positivement sur la croissance économique des pays d'ASS. Toutefois, cet effet n'est pas significatif à 5% ni 10%. Cependant, l'effet des TFM sur la croissacne économique demeure très faible voir inexistant (selon la function de réponse impulsionnelle fournit par le modèle). Cela peut être justifié par la destination de ces fonds qui sont, dans la plupart des cas, orientés vers les familles des migrants sous forme d'aides pour subvenir notamment à leurs besoins de consommation. Or, l'attente d'un effet positif et fort significatif nécessite l'orientation de ces ressources financières vers les investissements créatifs de la valeur ajoutée et par conséquent, de la croissance économique. Nos résultats restent donc robustes et justifiés, et c'est ainsi que le succès des transferts de fonds sur la croissance dépend de plusieurs facteurs, dont notamment leur orientation vers l'investissement productif ainsi que l'amélioration de la capacité d'absorption des pays d'accueil, mesurée, entre autres, par le niveau de qualification des compétences humaines retenues et utilisées à bon escient sur le continent. 6. CONCLUSION Au terme de cet article intitulé effet des TFM sur la croissance économique en ASS, il ressort que sur un panel de 48 pays africains, sur la période 1990 à 2020 et l'aide de méthode d'estimations adaptées notamment les MCO, les GMM et le modèle VAR, que les TFM n'ont donc pas d'effet sur la croissance économique et des pays africains. L'effet apparait significatif et positive uniquement à 22 % de significativité avec le modèle VAR et à 10 % de significativité avec les GMM en système. Les TFM ne constituent donc pas un vrai levier de croissance économique des pays africains. Ces résultats peuvent être justifiés par l'orientation de ces TFM qui, en majorité, sont destinés aux familles des migrants sous formes d'aides à la consommation et à l'acquisition des biens immobiliers ayant une faible valeur ajoutée et, donc, un faible impact sur l'amélioration de la croissance économique. Ainsi, le circuit d'investissement productif échappe, dans la plupart des cas, aux ressources financières émanant des TFM. C'est ainsi qu'il est primordial d'intégrer les ménages dans le circuit du marché financier en l'encourageant à épargner une partie desdits fonds afin qu'ils soient orientés vers les investissements productifs, action qui peut être faite ou pas en fonction de la fonction d'utilité des ménages récepteurs de TFM et donc effet sur la croissance du PIB qui peut être observé dans certains pays, à certaines époques ou pas. Les dirigeants pourraient donc agir en ce sens. Par ailleurs, les dirigeants devraient intégrer la diaspora comme acteurs prépondérant du développement économique.

b. Effets négatifs des transferts de fonds des migrants sur la croissance économique

  fournissent des preuves économétriques originales sur la question du savoir si les transferts de fonds internationaux stimulent la croissance économique sur la base de données pour un échantillon de 49 pays en développement au cours de la période 2001-2013. En ayant recours aux méthodes généralisées du système des modèles de moment, ils montrent que les TFM ont un impact positif et significatif sur la croissance économique des pays en développement.

	S'agissant des effets négatifs des TFM, des recherches récentes démontrent que TFM ont
	également des effets néfastes sur la qualité institutionnelle de réception pays (Abdih et al., 2012),
	car ils peuvent affaiblir la gouvernance en augmentant les niveaux de corruption et évincer les
	dépenses publiques sur l'éducation et la santé (Ebeke, 2012).
	Alors que les TFM ont été considérés comme un moyen de faciliter les contraintes de
	financement extérieur et donc une source d'investissements pour les pays en développement, ils
	pourraient également déclencher des phénomènes de maladie néerlandais tels que l'appréciation
	du taux de change réel (Lopez et al., 2008) et un affaiblissement éventuel des relations
	internationales compétitivité (Acosta et al., 2009).
	Les TFM accroissent également la fragilité globale de l'Afrique, ainsi que les fragilités
	économiques, politique et environnementale. Ils n'ont cependant pas d'effet sur les fragilités
	sociale et sécuritaire (Désiré Avom et al., 2021).
	individuels n'auront pas les mêmes
	effets que ceux destinés à financer des projets d'investissements collectifs, bien plus visible et
	efficace, mais moins courants que les autres modes de transferts.
	Dans le même sens, Meka'a (2015), analyse, pour le cas du Cameroun, la manière dont
	les transferts internes ou internationaux reçus affectent le comportement de dépense des ménages.
	Il trouve que les ménages bénéficiaires des TFM internationaux dépensent moins pour les biens
	de consommation et plus pour l'investissement (éducation et logement) par rapport à ceux qui ne
	reçoivent pas de transferts. Ce qui confirme que les transferts peuvent constituer une source de
	financement pour le développement via l'accroissement du niveau d'investissement en capital
	humain et en capital physique.
	En outre, une des caractéristiques des transferts de fonds, est qu'ils sont contracycliques,
	ils augmentent en cas de récession économique en empêchant la demande intérieure de baisser.
	Ainsi, d'un point de vue macroéconomique, les transferts représentent des sommes importantes
	de devises qui contribuent à l'atténuation du déficit de la balance des paiements, l'amélioration
	du revenu national, mais aussi à financer l'importation des facteurs de productions rares qui
	affectent le développement des économies bénéficiaires des flux de transferts.

Dayton-Johnson et Xenogiani (2007)

constatent que les effets des TFM sur les économies des pays bénéficiaires sont hétérogènes. Ainsi, les différents transferts effectués par les migrants pourraient certainement consolider cette hétérogénéité. À titre explicatif, les transferts individuels motivés par l'altruisme servant à garantir les besoins nécessaires des familles bénéficiaires n'auront pas les mêmes effet des transferts individuels destinés à financer des investissements comme la création de petites entreprises, commerce ou logement, et dont les effets sur l'économie du pays est plus visible. Les transferts

  , l'interaction entre les TFM et la gouvernance soutient principalement la croissance dans les pays à revenu intermédiaire. L'approche causale du panel bootstrap de Granger montre des preuves de causalité allant des TFM à la croissance dans les pays à revenu faible, mais des preuves faibles sont fournies pour les pays à revenu intermédiaire. Ces données proviennent de la Banque Mondiale. Le choix des pays sélectionnés et la périodicité de notre essai sont principalement dictés par la disponibilité des données fiables. Nous nous servons de la modélisationde Oumansour et al. (2019) qui traite de l'effet des TFM sur la croissance et l'investissement. La description complète des données et variables est donnée par la suite.La variable expliquée est ou la variable indépendante de ce papier est la croissance éconmique apréhendée par le taux annuel de croissance du PIB (TCPIB). Le PIB au prix d'acquisition est la somme de la valeur brute ajoutée par tous les producteurs résidents de l'économie, majorée des taxes sur les produits et diminuée des subventions non comprises dans la valeur des produits. Il est calculé sans déduction de la dépréciation des actifs fabriqués ni de l'épuisement et de la dégradation des ressources naturelles. Les données sont en dollars américains courants. Les chiffres en dollars du PIB sont convertis à partir des devises nationales à l'aide des taux de change officiels d'une année. Pour quelques pays où le taux de change officiel ne reflète pas le taux effectivement appliqué aux transactions de change effectives, un autre facteur de conversion est utilisé. Les données sur le PIB proviennent de la Banque mondiale sur les comptes nationaux et des fichiers de données des comptes nationaux de l'OCDE La variable explicative cible ici est les transferts des fonds des migrants (TFM). Ils Le degré d'ouverture, conformément aux travaux de (Rodrik, 1998) devrait agir positivement sur la croissance économique. Il est mesuré comme la somme des exportations et des importations de biens et services rapportée au PIB. Enfin, cette étude intègre la variable retardée du TCPIB (puisque le taux de croissance de l'année en cours est expliqué par le taux de croissance de l'année précédente). est acceptable 11.04%, tandis que les IDE 3.26%, et le taux de scolarisation au secondaire 34.21% restent faibles en moyenne durant la période. Le sous continent est relativement peu ouvert au commerce internationale: 28.80%. Les termes between et within désignent pour l'analyse de la variabilité des données, la variance entre les pays et à l'intérieur d'un même pays durant la période.Nous estimons l'effet des transferts de fonds des migrants sur la croissance économique en ASS à l'aide de l'estimateur des moindres carrés et de la méthode des moments généralisés.Les résultats obtenus avec les MCO peuvent être remis en question en raison de l'hétérogénéité non observée: les pays qui diffèrent pour une variété de facteurs non observés recevront un montant différent de fonds ainsi que des systèmes de politiques fiscales différents. Toutefois, il convient de souligner que la transformation logarithmique de certaines variables répond à un double souci. Il s'agit d'abord d'éviter les problèmes liés aux effets de grandeur, puis de faciliter les interprétations avec les élasticités entre les variables explicatives et la croissance économique(Bourbonnais, 1998). De plus, compte tenu de l'existence d'une relation endogène entre les TFM et la croissance économique, nous formulons le modèle de panel dynamique suivant: 𝑳𝒐𝒈(𝑻𝑪𝑷𝑰𝑩 𝒊𝒕 ) = 𝜶 + 𝜷 𝟏 𝑳𝒐𝒈(𝑻𝑪𝑷𝑰𝑩 𝒊(𝒕-𝟏) ) + 𝜷 𝟐 𝑳𝒐𝒈 (𝑻𝑭𝑴 𝒊𝒕 ) + 𝜷 𝟑 𝑳𝒐𝒈(𝑰𝑫𝑬 𝒊𝒕 ) +𝜷 𝟒 𝑳𝒐𝒈 (𝑨𝑷𝑫 𝒊𝒕 ) + 𝜷 𝟓 𝑳𝒐𝒈(𝑪𝒂𝒑𝑯𝒖𝒎 𝒊𝒕 ) + 𝜷 𝟔 𝑳𝒐𝒈 (𝐂𝐚𝐩𝐀𝐛𝐬 𝒊𝒕 ) + 𝑳𝒐𝒈(𝑶𝒖𝒗𝑪𝒐𝒎 𝒊𝒕 ) + 𝒖 𝒊 + 𝒗 𝒕 +

	D'autres études mettent en avant le rôle des institutions, notamment la présence d'un
	environnement politique, économique et juridique propice (Ratha et mohapatra, 2007; de Haas, Tableau 2 : Corrélation entre les variables
	2010). Dans ce sens, Catrinescu, Leon-Ledesma, Piracha et Quillin (2009) stipulent que les b. Statistiques descriptives des variables Variables (1) (2) (3) (4) (5) (6)
	institutions telles que l'ordre public, la stabilité du gouvernement et la responsabilité Les tableaux 1 et 2 présentent respectivement les statistiques descriptives et la matrice de (1) Produit intérieur brut 1.000
	démocratique, affectent positivement l'effet des envois de fonds sur la croissance. corrélation des variables de l'étude.
	(2) Transfert des fonds migrants		0.067	1.000
	Tableau 1 : Statistiques sommaires sur les variables (0.023*)
	(3) Aide publique au développement	-0.014	0.061	1.000
	Variables		Mean (0.616) (0.044*) Std. Dev.	Min	Max
	TCPIB (4) Investissements directs étrangers overall 3.698145 0.009 (0.743)	7.028009 -0.044 0.016 (0.148) (0.580)	-50.24807 1.000	149.973
	between (5) Capital humain		0.076	2.276459 -0.198 0.163	-4.925338 0.084	1.000	13.67372
	within overall (6) Ouverture commerciale TFM	6.736469 18.62604 (0.038*) (0.000*) (0.000*) (0.021*) -51.46551 4.784292 0 0.094 0.077 -0.080 -0.003 𝜺 𝒊𝒕 (2)	-0.244	139.9974 235.9241 1.000
		between		(0.002*)	12.69619 (0.012) (0.009*)	.0022127 (0.935) (0.000*)	87.89655
		within			12.13376	-67.39759	152.8119
	IDE	overall	3.264561	8.077105	-28.62426	161.8238
		between			4.411711	-.7363876	23.69998
		within			7.114892	-28.57486	148.0482
	APD	overall	11.04155	11.41584	-.2509203	94.94603
	between c. Méthodologie			8.889798	.292843	43.19776
		within			8.161269	-15.23312	88.01599
	3. DONNÉES, STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET MÉTHODOLOGIE a. Les données Nos analyses portent sur un panel de 48 pays d'ASS sur la période s'étendant de 1990 à connaissances, qualifications, compétences et caractéristiques individuelles qui facilitent la création du bien-être personnel, social et économique. Il constitue un bien immatériel qui peut faire progresser ou soutenir la productivité, l'innovation et l'employabilité ». Il influence donc CapHum overall 34.21497 24.33442 2.48434 115.9565 between 19.38222 9.616489 89.93205 within 13.28824 -20.38108 72.95544 OuvCom overall 28.80114 22.93523 0 141.272 between 18.37574 0 87.35637 i. Spéfication du modèle Afin d'évaluer l'effet des TFM sur la croissance économique en ASS, nous avons utilisons une fonction économétrique usuelle linéaire et l'équation du modèle suivant Oumansour et al. (2019) est de la forme: 2020. Selon la définition de l'OCDE, le capital humain recouvre « l'ensemble des positivement la croissance économique. within 13.72969 -24.15699 151.5358 𝑻𝑪𝑷𝑰𝑩 𝒊𝒕 = 𝜶 + 𝜷 𝟏 𝑻𝑭𝑴 𝒊𝒕 + 𝜷 𝟐 𝑿 𝒊𝒕 + 𝜺 𝒊𝒕 (1)
	La capacité d'absorption (CapAbs) est donnée par la relation : CapAbs=TFM*CapHum Source : Auteurs à partir des données de la Banque Mondiale

Ould Aoudia (2007) révèle que les transferts de fonds effectués par les migrants vers leur pays d'origine est une pratique sociale d'ordre privé, l'effet des transferts dépend donc de leurs utilisations, et que l'Etat ne peut avoir la main mise sur ces fonds. Toutefois, il peut les encourager à travers l'amélioration du système bancaire et financier, et aussi le cofinancement des projets collectifs entrepris par la diaspora. Ainsi, la France soutient les initiatives des diasporas qui financent des projets de développement dans leur pays d'origine qui organise leurs activités. En revanche, l'élaboration des projets collectifs des diasporas dépendent des rapports de confiance entre ces derniers et les gouvernements de leur pays d'origine. Ainsi, l'orientation de l'APD vers les régions qui connaissent une forte émigration pourrait attirer plus de transferts et notamment cofinancer des projets de développement économique avec la diaspora. En effet, dans ces régions d'émigration, les transferts peuvent améliorer le niveau du capital humain et accroitre les projets productifs, comme ils peuvent tout aussi bien réduire l'effort de travail (aléa moral). désignent « le revenu des ménages issu des économies étrangères, provenant principalement des mouvements de personnes, temporaires ou permanents, vers ces économies. […] Ils consistent principalement en flux financiers et non-financiers envoyés ou donnés par des individus qui ont migré dans une nouvelle économie et y sont devenus résidents » (FMI, 2009). Dans le cadre de notre essai, ils sont exprimés en pourcentage du PIB. Le modèle prend en compte les variables de contrôle à l'instar de l'aide publique au développement (APD), les investissements directs étrangers en pourcentage du PIB (IDE), le capital humain (CapHum), la capacité d'absorption (CapAbs) et l'ouverture commerciale (OuvCom). Globalement, les variables entrent dans le même registre que les transferts de fonds de migrants car elles sont introduites dans les ressources des pays bénéficiers. Elles sont généralement agrégées par l'expression apports extérieurs et elles influencent donc positivement la croissance économique. (variable interactive) : Interaction entre les transferts de fonds des migrants et le capital humain des pays d'accueil. Cette variable constitue un proxy de la capacité d'absorption du pays d'accueil. Le taux de croissance moyen de l'ASS entre 1990 et 2020 est de 3.69 % ce qui est relativement faible, les TFM représentent en moyenne 4.78% du PIB sur la période. L'aide publique au développement Note : les p-values associées au test de significativité du coefficient de correlation en (*). La matrice de corrélation laisse penser que les TFM et le TCPIB sont significativement corrélés. Toutefois, des vérifications empiriques plus robustes seront faites car la corrélation n'est pas synonyme de causalité. Avec 𝜶 une constante et 𝜺 𝒊𝒕 le terme d'erreur standard; 𝜷 𝒊 (i=1…k) représente les différents paramètres du modèle et k le nombre des paramètres à estimer et 𝑿 𝒊𝒕 représente le vecteur les différentes variables explicatives du modèle. ii. Méthodes d'estimation du modèle

Interprétation des résultats de l'effet des TFM sur la croissance en ASS Les

  transferts de fonds des migrants (TFM) n'ont pas d'effet sur la croissance économique en Afrique comme le montre le tableau 3. En effet, le coefficient de la variable TFM n'est significatif qu'à 10%. Notre hypothèse de départ est donc vérifiée. En effet, les TFM ne peuvent pas significativement impacter positivement la croissance en Afrique par ce que l'utilisation des fonds transférés n'est pas orientée vers l'investissement mais plus vers la consommation et au meilleur des cas, vers l'investissement domestique. Ceci entraine que l'impact des TFM sur la croissance ne soit pas significativement effectif. Le fait que le coefficient des TFM soit positif et significatif à 10% traduit tout de même que les TFM sont importants pour la croissance économique des pays africains, mais l'effet est encore négligeable surtout au regard de l'effet négatif de la fuite des cerveaux à l'origine de ces transferts sur le capital humain.Les variables APD et IDE sont introduites dans les ressources des pays bénéficiers.Elles sont généralement agrégées par l'expression apports extérieurs et elles influencent donc positivement la croissance économique comme le montre le tableau 3 qui présente la significativité des coefficients de ces deux variables qui sont également tous positifs.

	VARIABLES Produit intérieur brut (retardé) Transfert des fonds migrants Aide publique au développement Investissements directs étrangers a. En revanche, le coefficient lié au capital humain (CapHum) n'est pas significatif. En PIB PIB PIB PIB PIB PIB 0.257*** 0.254*** 0.035 0.038 0.442*** 0.412*** (0.046) (0.046) (0.045) (0.045) (0.069) (0.065) 0.089 0.238 0.227 0.344* -0.040 0.069 (0.115) (0.147) (0.178) (0.201) (0.098) (0.102) 0.064*** 0.066*** -0.011 -0.019 0.036*** 0.040*** (0.022) (0.022) (0.035) (0.035) (0.010) (0.010) 0.020 0.022 -0.002 -0.003 0.013** 0.015** (0.023) (0.023) (0.026) (0.026) (0.006) (0.007) 0.891** 0.725** 1.298** 1.141* 1.312** 1.185** Capital humain (0.350) (0.364) (0.622) (0.633) (0.540) (0.524) effet dans ce modèle, ceci pourrait s'expliquer par la fuite des cerveaux et la faible capacité
	1.036** d'insertion socioprofessionnelle des personnes qualifiées en Afrique. Enfin, le coefficient de la 1.225*** 2.734*** 2.607*** 1.832* 1.969** Ouverture commerciale (0.453) (0.467) (0.960) (0.965) (0.951) (0.950) Transfert des fonds -0.002 -0.003 -0.002** variable capacité d'absorption (CapAbs) est significatif. Ainsi, la CapAbs influence
	humain migrants× Capital négativement la croissance.	(0.001)		(0.003)		(0.001)
	Constant 5.	(1.701) 2.412	(1.796) 1.462	(3.351) -0.378	(3.364) 0.040	(1.498) 0.514	(1.577) -0.072
	Observations	514	514	514	514	514	514
	Nombre de pays	45	45	45	45	45	45
	Test AR(1) (p-value)					0.00302	0.00306
	Test AR(2) (p-value)					0.215	0.220
	Test de Sargan (p-value)					0.954	0.953
	Test de Hansen (p-value)					0.757	0.762
	Note : *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

EVALUATION DE LA ROBUSTESSE DES RÉSULTATS PAR L'UTILISATION DU MODÈLES VECTORIEL AUTORÉGRESSIF (VAR) a. Qu'est-ce que l'autorégression vectorielle?

  'autorégression vectorielle généralise ce concept univarié et permet l'inclusion des variables corrélées supplémentaires dans le modèle. Dans ce cas, chaque variable est prévue en utilisant son propre passé (décalage) ainsi que les valeurs de décalage des facteurs exogènes. Mais si l'on souhaite faire une prévision sur un horizon temporel plus long (disons la population en 2050), nous savons qu'il y a beaucoup d'autres facteurs à prendre en compte comme le taux de natalité, le taux de mortalité, le niveaux d'éducation etc. Ces facteurs sont appelés facteurs exogènes ou covariables. À court terme, les impacts de ces facteurs exogènes ne sont pas tellement importants, nous pouvons donc les ignorer, mais à long terme, leurs impacts s'aggravent et font une différence mesurable. Cette approche est développée par Christopher Sims au début des années 1980. Selon Love et Zicchino (2006), cette technique a l'avantage de se reposer sur l'approche traditionnelle VAR qui considère toutes les variables du système comme étant endogènes. De plus, elle permet de traiter le problème d'hétérogénéité individuelle inobservée. En suivant le critère de Schwarz, le nombre optimal de retards retenu pour dériver la fonction de réponse impulsionnelle issue du modèle VAR sur panel est 1.

	Tableau 4 : Effet des TFM sur la croissance économique en ASS
		Variable dépendante : TCPIB
		Coefficients	P-value
	b. Comment fonctionne le modèle VAR? TCPIB (t-1) 0.2795462	0.000
	Dans les techniques des prévisions univariées, les valeurs futures sont prédites en fonction TFM(t-1) 0.047284 0.216
	des valeurs passées. Ainsi, si l'on souhaite prédire la population d'une ville en 2021, l'on devrait adopter une approche de prévision univariée simple. APD(t-1) 0.0674336 0.016
	IDE(t-1)	0.1056726	0.000
	OuvCom(t-1)	0.0094483	0.768
	CapAbs(t-1)	-0.0016421	0.433
	Avant de définir l'autorégression vectorielle, comprenons ce qu'est l'autorégression.
	Comme son nom l'indique, c'est une régression d'une variable sur elle-même, sur ses valeurs
	passées. Dans ce cas, les variables indépendantes sont les valeurs passées de la même série de
	données univariées qui est prédite.

L

Le VAR est un type de modèle de prévision multivarié qui intègre des variables exogènes dans le processus de modélisation. Dans ce processus, la variable dépendante est prévue en utilisant ses propres valeurs passées (retard) ainsi que les valeurs de retard des facteurs exogènes.

Rejeter cette hypothèse nulle implique que nous devons reconsidérer notre modèle ou nos instruments, à moins que nous n'attribuions le rejet à l'hétéroscédasticité dans le processus de génération des données. Partant de là, nous utilisons donc un modèle vectoriel autorégressif (VAR) pour determiner l'effet empirique des TFM sur la croissance économique en ASS.

Source : Auteurs à partir des données de la Banque Mondiale

Le modèle VAR est ainsi très satisfaisant et stable car toutes les racines du modèle sont à l'intérieur du cercle unite (ces résultats ne sont pas présentés ici).