# Analyse Empirique Des Effets Con joints De L'accès Au Crédit Bancaire Et Du Taux D'intérêt Sur L'investissement Privé En République Démocratique Du Congo

Engelela Médard Daniel<fnref n="1" />, Bishindo Mwange Kamos<fnref n="2" />,
Lungele Muzenwa Hervé<fnref n="3" />

## Résumé

Cet article analyse empiriquement les effets conjoints de l'accès au crédit bancaire et du taux d'intérêt sur l'investissement privé en République Démocratique du Congo, sur la période 2006-2024. En mobilisant une approche en séries temporelles, l'étude utilise des tests de stationnarité, un test de cointégration à la Engle-Granger et l'estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM). Les résultats montrent que le produit intérieur brut exerce un effet positif significatif sur l'investissement privé à court et à long terme, tandis que l'accès au crédit bancaire présente un effet négatif à court terme. Le taux d'intérêt, quant à lui, n'apparaît pas comme un déterminant significatif. Le terme de correction d'erreur est significatif et négatif, traduisant un ajustement rapide vers l'équilibre de long terme. Ces résultats soulignent l'importance de la croissance économique comme moteur de l'investissement, tout en mettant en évidence les limites du système financier congolais dans sa capacité à canaliser efficacement le crédit vers les activités productives. L'étude formule des recommandations de politique économique et ouvre des perspectives pour des recherches futures à caractère sectoriel ou structurel.

**Mots-clés** : Investissement privé, crédit bancaire, taux d'intérêt, cointégration, modèle ECM.

## Abstract

This paper empirically analyzes the joint effects of bank credit access and interest rates on private investment in the Democratic Republic of Congo over the period 2006–2024. Using a time series approach, the study applies unit root tests, the Engle-Granger cointegration technique, and estimates an error correction model (ECM). The findings reveal that gross domestic product has a significant positive impact on private investment in both the short and long run, while bank credit access has a negative short-run effect. Interest rates are not found to be significant determinants. The error correction term is negative and significant, indicating a rapid adjustment towards long-run equilibrium. These results highlight the central role of economic growth in driving private investment and reveal weaknesses in the Congolese

<footnote n="1">¹Université de Kaziba et Université Notre Dame de Tanganyika</footnote>

<footnote n="2">²Ordre National des Experts Comptables de la RD Congo « ONEC RDC » et Société d'Experts Comptables, personne morale, « MACEFA Sarl »</footnote>

<footnote n="3">³Institut Supérieur Pédagogique de Bukavu</footnote>
financial system's ability to efficiently channel credit into productive activities. The study offers policy recommendations and proposes directions for future research, particularly sectoral and structural analyses.

**Keywords:** Private investment, bank credit, interest rate, cointegration, ECM model.

# I. INTRODUCTION

L'investissement privé constitue un moteur essentiel de la croissance économique soutenue, de la création d'emplois productifs et du développement du capital productif, en particulier dans les pays à revenu faible et intermédiaire [1, 2]. Dans le contexte de la République Démocratique du Congo (RDC), caractérisé par une forte dépendance aux ressources naturelles, une infrastructure limitée et un tissu entrepreneurial encore embryonnaire, le dynamisme de l'investissement privé s'impose comme un impératif stratégique pour stimuler la diversification économique et favoriser une croissance inclusive [3].

L'un des déterminants fondamentaux de l'investissement privé réside dans la capacité du système financier à mobiliser l'épargne et à l'allouer efficacement vers des projets productifs [4]. Plus précisément, l'accès au crédit bancaire constitue un canal privilégié de financement pour les entreprises privées, notamment dans les environnements où les marchés financiers sont peu développés [5]. Par ailleurs, le niveau des taux d'intérêt influence directement le coût du capital, jouant ainsi un rôle ambivalent. En effet, il peut stimuler l'investissement lorsque les taux sont faibles, mais le freiner en cas de niveaux trop élevés [6, 7].

En RDC, malgré une croissance économique modérée au cours de la dernière décennie, le système bancaire demeure sous-développé et fortement concentré. Le crédit au secteur privé reste marginal, représentant moins de 10 % du PIB, bien en deçà de la moyenne africaine [8]. En parallèle, les taux d'intérêt nominaux appliqués aux prêts bancaires sont élevés, volatils et parfois déconnectés des conditions macroéconomiques fondamentales, reflétant à la fois un risque perçu élevé et des imperfections structurelles dans la transmission monétaire [9]. Cette situation soulève des interrogations quant à la capacité du système financier congolais à jouer pleinement son rôle de catalyseur de l'investissement privé.

Dans ce contexte, la présente étude vise à évaluer empiriquement les effets conjoints de l'accès au crédit bancaire et du taux d'intérêt sur l'investissement privé en RDC sur la période 2006-2024. L'analyse s'inscrit dans une approche de séries temporelles, combinant tests de stationnarité, analyse de cointégration à la Engle-Granger [10], et estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM) afin de saisir les dynamiques de court et de long terme entre les variables macroéconomiques retenues.

L'intérêt de cette recherche est double. D'une part, elle comble un vide empirique dans la littérature économique consacrée à la RDC, où peu d'études ont examiné simultanément le rôle du crédit bancaire et du coût du financement dans la dynamique de l'investissement privé. D'autre part, elle fournit des éléments de diagnostic utiles aux décideurs publics et aux institutions financières sur les leviers à activer pour renforcer la contribution du système bancaire au financement de l'économie réelle.

# II. REVUE DE LITTERATURE

La relation entre l'investissement privé, le crédit bancaire et le taux d'intérêt a fait l'objet d'un large corpus de travaux théoriques et empiriques. Cette littérature met en évidence des mécanismes complexes, souvent interdépendants, où l'environnement financier joue un rôle central dans la décision d'investissement. Nous présentons ici une revue organisée autour de trois axes thématiques : le rôle du crédit bancaire, l'effet des
taux d'intérêt sur l'investissement, et les résultats des travaux empiriques récents portant sur les pays en développement, avec un accent particulier sur l'Afrique subsaharienne et la RDC.

**1. Le crédit bancaire comme catalyseur de l'investissement**

La théorie de la croissance endogène [1] suggère que le système financier joue un rôle clé dans la croissance à long terme à travers son impact sur l'accumulation de capital et l'innovation. Le crédit bancaire est ainsi considéré comme un canal fondamental de financement des investissements productifs. Selon McKinnon [11] et Shaw [12], dans des économies à faible niveau de développement financier, la libéralisation du crédit et l'approfondissement du secteur bancaire améliorent la mobilisation de l'épargne et facilitent le financement des projets privés.

Empiriquement, de nombreux travaux ont validé cette relation positive. Beck, Levine et Loayza [13] montrent que le développement bancaire est associé à une croissance plus rapide de l'investissement privé. Love et Zicchino [14], à travers un modèle vectoriel autorégressif (VAR), confirment que le crédit bancaire a un effet significatif sur l'investissement des entreprises, particulièrement dans les pays où les marchés financiers sont peu développés. Ces résultats sont cohérents avec ceux de Demirgüç-Kunt et Maksimovic (1998), qui soulignent que l'accès au crédit améliore les performances d'investissement des firmes, notamment les PME.

**2. Le taux d'intérêt : coût du capital ou indicateur de rareté ?**

Le rôle du taux d'intérêt dans la décision d'investissement a été mis en évidence dès les travaux fondateurs de Jorgenson [6], selon lesquels l'investissement dépend du coût du capital. Un taux d'intérêt élevé augmente le coût d'opportunité du capital, réduisant ainsi l'incitation à investir. Toutefois, cette relation linéaire est parfois remise en cause dans les environnements à forte instabilité macroéconomique ou à faible profondeur financière [15].

Dans les années 1990, Bernanke et Gertler [7] ont enrichi cette approche avec le concept de canal du crédit dans la transmission monétaire : les taux d'intérêt affectent non seulement le coût du crédit, mais aussi la qualité des emprunteurs et la volonté des banques de prêter. Dans les pays en développement, cette transmission est souvent affaiblie par la faible concurrence bancaire, le manque de transparence des risques et la prédominance de financements informels [16]. De ce fait, plusieurs études ont trouvé que l'effet des taux d'intérêt sur l'investissement privé est parfois non significatif, voire inverse selon les spécificités du pays [17].

**3. Travaux empiriques**

Les études empiriques menées en Afrique subsaharienne confirment en partie les enseignements théoriques, mais mettent aussi en lumière les limites structurelles des systèmes financiers africains.

Dans une étude sur 39 pays africains, Osei-Assibey [18] conclut que l'accès au crédit bancaire est positivement corrélaté à l'investissement privé, mais que cette relation est conditionnée par la qualité institutionnelle.

De même, Ouattara [19] observe que l'instabilité des taux d'intérêt réduit significativement l'investissement privé dans les pays de l'UEMOA.

En RDC, la littérature empirique reste relativement limitée. L'étude de Ngoma et Kabuya [20] montre que le crédit au secteur privé reste marginal dans l'économie congolaise, ce qui limite son effet sur l'investissement.

Nzau [21] trouve une corrélation positive entre le développement financier et l'investissement privé, mais souligne que les taux d'intérêt élevés constituent une contrainte majeure.
### III. METHODOLOGIE

L'objectif de cette étude est d'analyser empiriquement les effets conjoints de l'accès au crédit bancaire et du taux d'intérêt sur l'investissement privé en République Démocratique du Congo. Étant donné la nature temporelle des données, nous mobilisons une approche en séries chronologiques, adaptée aux spécificités économiques du pays et à la structure des données disponibles. La méthodologie repose principalement sur l'estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM), précédée des tests standards de stationnarité et de cointégration, conformément à l'approche d'Engle et Granger [10].

L'ECM permet de modéliser la dynamique de court terme tout en intégrant un mécanisme de retour vers l'équilibre de long terme. Ce type de modèle est particulièrement approprié lorsque les variables sont intégrées d'ordre un [I(1)] et cointégrées. Il permet ainsi de distinguer les effets transitoires des chocs économiques des relations structurelles plus stables entre les variables.

La démarche économétrique se déroule en quatre étapes principales :

* La vérification de la stationnarité des séries à l'aide du test de Dickey-Fuller augmenté (ADF),

* L'estimation d'une relation de long terme entre les variables en niveau,

* Le test de cointégration par stationnarité des résidus de la régression (méthode Engle-Granger),

* L'estimation du modèle ECM en première différence intégrant le terme de correction d'erreur issu de l'étape précédente.

#### 1. Spécification du modèle

La spécification générale du modèle de long terme s'écrit comme suit :$ln(INVPRIV)_t = \alpha + \beta_1 ln(ACB)_t + \beta_2 ln(PIB)_t + \beta_3 TINT_t + \varepsilon_t$

Où :

* $INVPRIV_t$ représente l'investissement privé exprimé en pourcentage du PIB,

* $ACB_t$ est le crédit bancaire accordé au secteur privé, en pourcentage du PIB,

* $PIB_t$ est le produit intérieur brut nominal (en USD),

* $TINT_t$ est le taux d'intérêt moyen appliqué aux prêts bancaires,

* $\varepsilon_t$ est le terme d'erreur aléatoire.

Le modèle ECM correspondant, estimé après confirmation de la cointégration, prend la forme :

$$ \Delta \ln(INVPRIV)_t = \gamma_0 + \sum_{i=1}^{n} \gamma_i \Delta X_{it} + \lambda \cdot ECM_{t-1} + u_t $$

Où $ECM_{t-1}$ est le terme de correction d'erreur dérivé des résidus de la régression de long terme, et $\lambda$ représente la vitesse d'ajustement vers l'équilibre.

#### 2. Source et description des données

L'étude repose sur des données annuelles couvrant la période de 2006 à 2024, soit 19 observations. Les données ont été collectées à partir de sources officielles fiables, notamment les rapports annuels de la Banque Centrale du Congo (BCC), les bases de données macroéconomiques de la Banque mondiale (World Development Indicators), ainsi que diverses publications statistiques du Fonds Monétaire International (IMF DataMapper). Les données ont été traitées et analysées à l'aide du logiciel économétrique Stata 19.5.

Les variables utilisées sont les suivantes :

<table><caption>Tableau 1 : Variables de l'étude</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Description</td><td>Transformation</td></tr></thead><tbody><tr><td>INVPRIV</td><td>Investissement privé en pourcentage du PIB</td><td>Logarithme naturel</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>ACB</td><td>Crédit bancaire au secteur privé (% du PIB)</td><td>Logarithme naturel</td></tr><tr><td>PIB</td><td>Produit intérieur brut nominal (en milliards de dollars US)</td><td>Logarithme naturel</td></tr><tr><td>TINT</td><td>Taux d'intérêt moyen des prêts bancaires (en pourcentage annuel)</td><td>Niveau brut</td></tr></tbody></table>

Le choix du logarithme pour certaines variables permet de linéariser les relations, de réduire l'hétéroscédasticité potentielle, et de faciliter l'interprétation économique des coefficients en termes d'élasticités.

### 3. Justification du choix méthodologique

Le recours au modèle ECM est justifié par la présence de variables intégrées d'ordre 1 et par l'existence d'une relation de long terme établie par le test de cointégration. Cette approche permet de dépasser les limites des modèles statiques traditionnels en tenant compte à la fois des ajustements à court terme et des équilibres structurels de long terme. Elle est particulièrement pertinente pour analyser des séries économiques dans des pays en développement, où les déséquilibres macroéconomiques sont fréquents, et où l'investissement privé peut réagir de manière différée aux variations des conditions financières.

## IV. RESULTATS DE L'ETUDE

### 1. Statistiques descriptive

Avant d'entamer les analyses économétriques, il est essentiel d'examiner les principales caractéristiques statistiques des variables utilisées. Le tableau ci-dessous présente les statistiques descriptives des variables sur la période 2006-2024, notamment la moyenne, l'écart-type, ainsi que les valeurs minimales et maximales.

<table><caption>Tableau 2 : Statistiques descriptives des variables</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Minimum</th><th>Maximum</th></tr></thead><tbody><tr><td>Investissement privé (en % du PIB)</td><td>18.21</td><td>5.30</td><td>8.71</td><td>25.65</td></tr><tr><td>Taux d'intérêt des prêts (%)</td><td>14.62</td><td>12.16</td><td>-15.69</td><td>29.58</td></tr><tr><td>Crédit bancaire au secteur privé (%)</td><td>5.97</td><td>2.29</td><td>2.08</td><td>11.87</td></tr><tr><td>Produit Intérieur Brut (Mds USD)</td><td>37.00</td><td>11.30</td><td>21.00</td><td>56.80</td></tr></tbody></table>

L'analyse descriptive révèle des niveaux relativement modestes d'investissement privé en République Démocratique du Congo au cours de la période étudiée, avec une moyenne de 18,21 % du PIB. L'écart-type de 5,30 traduit une volatilité modérée de cette variable, ce qui suggère des fluctuations significatives selon les années.

Le taux d'intérêt moyen appliqué aux prêts bancaires s'établit à 14,62 %, ce qui traduit un coût relativement élevé du crédit. Toutefois, la forte dispersion de cette variable (écart-type de 12,16) et la présence d'une valeur minimale négative de -15,69 % interpellent. Ce résultat atypique pourrait refléter des anomalies ponctuelles dans les données, des politiques de taux réels négatifs en contexte d'inflation ou des interventions non conventionnelles du secteur monétaire. Une vérification méthodologique des données sources pourrait s'avérer nécessaire pour interpréter convenablement ce phénomène.

Le crédit bancaire au secteur privé représente en moyenne 5,97 % du PIB, ce qui indique une profondeur financière relativement faible. Cette faiblesse de l'intermédiation financière constitue une contrainte potentielle à la mobilisation de l'épargne domestique et à son allocation vers des investissements productifs.
Enfin, le PIB en valeur nominale s'établit à une moyenne de 37 milliards de dollars américains, avec une progression marquée au fil des années, comme en témoigne la valeur maximale de 56,8 milliards USD contre un minimum de 21 milliards USD. Cela traduit une tendance globale à la croissance économique, bien qu'accompagnée d'une certaine variabilité.

Ces statistiques suggèrent un environnement macroéconomique caractérisé par une croissance modérée, une inclusion financière limitée, des coûts de financement élevés et une dynamique fluctuante de l'investissement privé.

## 2. Analyse des corrélations

L'étude des corrélations entre les variables permet d'identifier les associations linéaires qui peuvent exister entre elles, en amont de toute modélisation économétrique. Le tableau suivant présente les coefficients de corrélation de Pearson calculés à partir des logarithmes des variables économiques (à l'exception du taux d'intérêt), ce qui permet d'atténuer les effets de non-linéarité et de stabiliser la variance.

<table><caption>Tableau 3 : Matrice des corrélations entre les variables</caption><thead><tr><th></th><th>ln(INVPRIV)</th><th>ln(ACB)</th><th>ln(PIB)</th><th>TINT</th></tr></thead><tbody><tr><th>ln(INVPRIV)</th><td>1.000</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th>ln(ACB)</th><td>0.504</td><td>1.000</td><td></td><td></td></tr><tr><th>ln(PIB)</th><td>0.724</td><td>0.885</td><td>1.000</td><td></td></tr><tr><th>TINT</th><td>-0.489</td><td>-0.552</td><td>-0.674</td><td>1.000</td></tr></tbody></table>

Les résultats montrent que l'investissement privé présente une corrélation positive avec le crédit bancaire au secteur privé (0.504) ainsi qu'avec le produit intérieur brut (0.724). Ces résultats préliminaires confirment les attentes théoriques selon lesquelles une meilleure disponibilité de financement bancaire et une croissance économique soutenue peuvent favoriser l'investissement privé. La corrélation plus élevée avec le PIB suggère que la dynamique macroéconomique globale constitue un facteur déterminant de l'investissement privé.

Par ailleurs, le taux d'intérêt affiche une corrélation négative avec les trois autres variables. En particulier, sa corrélation avec l'investissement privé est de -0.489, ce qui laisse penser que des taux d'intérêt élevés pourraient dissuader l'investissement, notamment en augmentant le coût du capital. Il convient toutefois de noter que ces corrélations restent indicatives et ne sauraient être interprétées comme des relations causales. Une analyse économétrique approfondie permettra d'examiner ces relations dans un cadre multivarié tenant compte des effets dynamiques et des endogénéités potentielles.

## 3. Stationnarité des variables

Avant toute estimation économétrique, il est fondamental de vérifier les propriétés de stationnarité des variables afin d'éviter les régressions fallacieuses. Pour ce faire, le test de Dickey-Fuller augmenté (ADF) a été appliqué à chaque variable, tant en niveau qu'en première différence.
<table><caption>Tableau 4 : Résultats du test ADF de stationnarité</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Statistique ADF (niveau)</th><th>p-value</th><th>Stationnarité en niveau</th><th>Statistique ADF (différence)</th><th>p-value</th><th>Stationnarité en différence</th><th>Intégration</th></tr></thead><tbody><tr><td>INVPRIV</td><td>-1.827</td><td>0.3672</td><td>Non stationnaire</td><td>-6.138</td><td>0.0000</td><td>Stationnaire</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>ACB</td><td>-1.469</td><td>0.5486</td><td>Non stationnaire</td><td>-4.335</td><td>0.0004</td><td>Stationnaire</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>TINT</td><td>-2.515</td><td>0.1118</td><td>Non stationnaire</td><td>-5.703</td><td>0.0000</td><td>Stationnaire</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>PIB</td><td>-0.020</td><td>0.9568</td><td>Non stationnaire</td><td>-4.384</td><td>0.0003</td><td>Stationnaire</td><td>I(1)</td></tr></tbody></table>

Les résultats indiquent que toutes les variables sont non stationnaires en niveau, les statistiques ADF étant toutes supérieures aux seuils critiques à 5 % (p-value > 0.05). En revanche, après première différenciation, les quatre séries deviennent stationnaires (p-value < 0.01), ce qui implique qu'elles sont toutes intégrées d'ordre 1, soit I(1).

Ce constat est conforme aux propriétés habituelles des séries macroéconomiques qui présentent généralement des tendances stochastiques. Ce résultat justifie l'usage d'une approche de cointégration pour explorer les relations de long terme entre les variables. La stationnarité en différence permet également de spécifier un modèle à correction d'erreur (ECM) dans les étapes ultérieures de l'analyse.

## 4. Test de cointégration

Étant donné que les séries considérées sont toutes intégrées d'ordre 1 (I(1)), il est pertinent de tester l'existence d'une relation de long terme entre elles à l'aide d'un test de cointégration. Dans cette étude, nous avons appliqué l'approche d'Engle et Granger [10] en deux étapes, qui consiste à estimer d'abord une régression en niveau entre les variables, puis à vérifier la stationnarité des résidus de cette régression<fnref n="1" />. Le modèle de long terme estimé est le suivant :

$$ln(INVPRIV)_t = \alpha + \beta_1 ln(ACB)_t + \beta_2 ln(PIB)_t + \beta_3 TINT_t + \epsilon_t$$

Les résultats de cette régression sont présentés dans le tableau suivant:

<table><caption>Tableau 5 : Résultats de la régression</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Significativité</th><th>Interprétation</th></tr></thead><tbody><tr><td>TINT</td><td>+0.0013</td><td>Non signif.</td><td>Effet neutre</td></tr><tr><td>ln(ACB)</td><td>-0.500</td><td>* (p = 0.084)</td><td>Effet modérément négatif</td></tr><tr><td>ln(PIB)</td><td>+1.340</td><td>** (p = 0.004)</td><td>Effet fortement positif</td></tr><tr><td>Constante</td><td>-28.950</td><td>**</td><td>—</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.612</td><td>—</td><td>Bonne qualité d'ajustement</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹Si le résidu est stationnaire nous pouvons alors estimer un modèle appelé modèle à correction d'erreurs (MCE) qui intègre les variables en variation et en niveau (théorème de la représentation de Granger). L'emploi d'un modèle à correction d'erreurs dans le cas de la cointégration permet d'obtenir des prévisions plus fiables que si que si on utilisait la relation de long terme car les résultats de l'estimation de cette relation sont faussés par la non stationnarité des séries (H. Hélène, sd).</footnote>
Les résultats montrent que le produit intérieur brut (PIB) a un effet positif et hautement significatif sur l'investissement privé, ce qui confirme les prédictions de la théorie macroéconomique selon laquelle la croissance économique favorise les investissements. En revanche, l'accès au crédit bancaire exerce un effet modérément négatif et faiblement significatif, ce qui peut refléter des inefficiences dans l'allocation du crédit ou une orientation du financement vers des activités peu productives. Le taux d'intérêt n'est pas significatif, ce qui suggère une absence d'effet structurel à long terme sur l'investissement privé dans le contexte congolais.

Afin de tester la cointégration, nous avons appliqué le test ADF sur les résidus de cette régression. La statistique obtenue est de -3.323 avec une p-value de 0.0139, ce qui permet de rejeter l'hypothèse nulle de non-stationnarité des résidus à un seuil de 5 %. Cela confirme que les résidus sont stationnaires, donc que les variables sont cointégrées. Il existe donc une relation de long terme stable entre l'investissement privé, le crédit bancaire au secteur privé, le PIB et le taux d'intérêt. Ce résultat justifie l'estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM), qui permet de distinguer les dynamiques de court terme des ajustements vers l'équilibre de long terme.

## 5. Estimation du Modèle à Correction d'Érreur (ECM)

Étant donné l'existence d'une relation de long terme confirmée par le test de cointégration, nous procédons à l'estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM). Ce type de modèle permet de distinguer les effets de court terme des ajustements vers l'équilibre de long terme, en intégrant à la fois les différences premières des variables (variations) et un terme de correction d'erreur représentant le déséquilibre passé. Le modèle estimé s'écrit comme suit :

$$ \Delta \ln(\text{INVPRIV})_t = \alpha + \sum \beta_t \Delta X_{it} + \lambda \cdot \text{ECM}_{t-1} + \varepsilon_t $$

Où $ECM_{t-1}$ est le résidu de la relation de long terme, et $\lambda$ représente la vitesse d'ajustement vers l'équilibre.

<table><caption>Tableau 6 : Estimation du modèle ECM</caption><thead><tr><td>Variable</td><td>Coefficient</td><td>Érreur standard</td><td>Significativité</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>Δ(ln(ACB))</td><td>-2.446</td><td>(0.819)</td><td>** (p &lt; 0.05)</td><td>Effet négatif significatif</td></tr><tr><td>Δ(TINT)</td><td>-0.0484</td><td>(0.0828)</td><td>NS</td><td>Effet non significatif</td></tr><tr><td>Δ(ln(PIB))</td><td>+1.74e-09</td><td>(7.44e-10)</td><td>** (p &lt; 0.05)</td><td>Effet positif significatif</td></tr><tr><td>ECM(t-1)</td><td>-15.340</td><td>(4.477)</td><td>*** (p &lt; 0.01)</td><td>Ajustement vers l'équilibre</td></tr><tr><td>Constante</td><td>-1.732</td><td>(1.432)</td><td>NS</td><td>—</td></tr><tr><td>R<sup>2</sup></td><td>0.589</td><td>—</td><td>—</td><td>Bonne qualité d'ajustement</td></tr><tr><td>Observations</td><td>18</td><td>—</td><td>—</td><td>—</td></tr></tbody></table>

Les résultats du modèle ECM fournissent plusieurs enseignements importants :

* La variation du crédit bancaire au secteur privé exerce un effet négatif et statistiquement significatif sur la variation de l'investissement privé. Cette relation contre-intuitive peut s'expliquer par :

* Une mauvaise allocation des ressources financières vers des secteurs peu productifs ;

* Un accès au crédit concentré entre les mains d'agents non investisseurs ;

* Un délai entre l'octroi du crédit et la mise en œuvre des investissements (effets différés non capturés par le modèle).
* Le PIB conserve un effet positif et significatif même à court terme, soulignant que la croissance économique stimule immédiatement l'investissement privé. Cela confirme l'importance de la dynamique macroéconomique comme moteur central des décisions d'investissement.

* Le taux d'intérêt n'a pas d'effet significatif à court terme, tout comme à long terme, ce qui peut refléter :

* Une faible sensibilité de l'investissement aux taux (liée à l'informalité ou à la prédominance du financement sur fonds propres) ;

* Une faiblesse de la transmission monétaire dans le contexte congolais.

* Le terme de correction d'erreur (ECM) est négatif et hautement significatif (p < 0.01), avec une valeur de -15,34. Cela indique un ajustement rapide vers l'équilibre de long terme après un choc temporaire. Plus précisément, environ 15 % de l'écart à l'équilibre est corrigé chaque période, ce qui montre une bonne capacité du système à se réajuster.

Ainsi, le modèle ECM met en évidence une dynamique asymétrique. En effet, bien que la croissance économique stimule fortement l'investissement privé, l'accès au crédit bancaire semble, dans le contexte congolais observé, jouer un rôle contraignant à court terme. Ce paradoxe soulève des enjeux de qualité et d'orientation du financement privé qui méritent d'être approfondis dans des recherches futures.

## 6. Interprétation des résultats

Les résultats empiriques obtenus à travers l'estimation du modèle à correction d'erreur (ECM) permettent de tirer plusieurs enseignements quant aux déterminants de l'investissement privé en République Démocratique du Congo au cours de la période 2006-2024. Le modèle met en évidence une dynamique mixte, dans laquelle les effets de court terme et les ajustements de long terme interagissent de manière différenciée selon les variables explicatives.

Premièrement, la variation du crédit bancaire au secteur privé exerce un effet significatif, mais négatif, sur l'investissement privé à court terme. Ce résultat, qui peut paraître contre-intuitif au regard de la théorie économique classique, peut s'expliquer par plusieurs facteurs structurels. Il est possible que les crédits bancaires soient orientés majoritairement vers des activités non productives ou de consommation, ou qu'ils soient captés par un nombre restreint d'acteurs disposant d'un pouvoir de marché, ce qui réduit leur impact global sur l'investissement. De plus, la faiblesse de la gouvernance bancaire, le manque de diversification du secteur financier et la faible bancarisation de la population pourraient limiter l'efficacité du canal du crédit comme moteur de l'investissement.

Deuxièmement, le produit intérieur brut s'avère être un déterminant fondamental de l'investissement privé, aussi bien à court qu'à long terme. Le coefficient positif et significatif associé au PIB dans le modèle ECM souligne l'effet procyclique de la croissance économique sur les décisions d'investissement. Ce résultat est conforme aux attentes théoriques, selon lesquelles une expansion de l'activité économique favorise une augmentation de la demande anticipée, une amélioration de la rentabilité des projets, ainsi qu'un renforcement de la confiance des investisseurs. Cette relation positive entre croissance et investissement valide également l'existence d'un cercle vertueux entre expansion macroéconomique et accumulation de capital privé.

En revanche, le taux d'intérêt, bien qu'inclus dans le modèle, ne présente pas d'effet significatif ni à court ni à long terme. Cette absence d'impact peut traduire une faiblesse du mécanisme de transmission monétaire dans le contexte congolais. Plusieurs explications peuvent être avancées : une structure financière dominée par l'informalité, une faible sensibilité des entreprises aux coûts d'emprunt, ou encore
la prédominance du financement interne sur le recours au crédit bancaire. Dans un environnement où l'accès au crédit est limité et inégalement réparti, les taux d'intérêt peuvent perdre leur pouvoir explicatif sur les comportements d'investissement.

Enfin, la significativité élevée et la valeur négative du terme de correction d'erreur confirment l'existence d'un mécanisme de réajustement vers l'équilibre de long terme. Cela signifie que lorsqu'un choc entraîne un écart temporaire par rapport à la trajectoire d'équilibre, le système corrige environ 15 % de cet écart à chaque période. Ce résultat met en évidence une certaine capacité d'autorégulation du système économique congolais en matière d'investissement privé, même si celle-ci demeure partielle et probablement conditionnée par des facteurs institutionnels ou conjoncturels.

## 7. Tests de diagnostic du modèle ECM

La validité des résultats économétriques repose sur la vérification des hypothèses classiques relatives aux propriétés des résidus. Afin d'évaluer la robustesse du modèle à correction d'erreur (ECM) estimé, plusieurs tests de diagnostic ont été menés, dont les résultats sont présentés dans le tableau suivant.

<table><caption>Tableau 7 : Tests de diagnostic du modèle</caption><thead><tr><td>Test</td><td>Résultat</td><td>Conclusion</td></tr></thead><tbody><tr><td>Normalité des résidus (Shapiro-Wilk)</td><td>p = 0.276</td><td>Résidus normalement distribués</td></tr><tr><td>Autocorrélation (Breusch-Godfrey)</td><td>p = 0.394</td><td>Pas d'autocorrélation</td></tr><tr><td>Hétéroscédasticité (Breusch-Pagan)</td><td>p = 0.611</td><td>Homoscédasticité des résidus</td></tr></tbody></table>

### Les résultats montrent que :

* Le test de Shapiro-Wilk indique que les résidus suivent une distribution normale, condition essentielle pour la validité des inférences statistiques (tests t et F).

* Le test de Breusch-Godfrey ne détecte aucune autocorrélation des erreurs, suggérant que les résidus sont indépendants dans le temps — une condition cruciale pour éviter les biais dans les estimations des écarts-types.

* Le test de Breusch-Pagan montre que les erreurs sont homoscédastiques, c'est-à-dire que leur variance reste constante, ce qui garantit l'efficacité des estimateurs.

L'ensemble de ces résultats atteste que le modèle ECM est bien spécifié, respecte les principales hypothèses du modèle linéaire classique, et que les coefficients estimés peuvent être interprétés avec confiance.

## V. DISCUSSION DES RESULTATS

Les résultats obtenus à travers l'analyse économétrique confirment l'existence de relations différenciées entre les variables financières étudiées et l'investissement privé en République Démocratique du Congo, tant à court terme qu'à long terme. Ces relations révèlent non seulement la complexité des mécanismes d'interaction entre finance et investissement, mais soulignent aussi des spécificités structurelles propres à l'économie congolaise.

Le produit intérieur brut s'affirme comme un déterminant central de l'investissement privé, avec un effet positif significatif à la fois à court et à long terme. Cette relation est conforme aux prédictions de la théorie de la croissance et aux résultats empiriques antérieurs [5, 22], selon lesquels la croissance économique stimule la rentabilité anticipée des investissements, renforce la confiance des agents économiques et
augmente la demande globale de biens d'équipement. Dans le cas de la RDC, ce résultat souligne le rôle déterminant de la conjoncture macroéconomique dans les décisions d'accumulation de capital privé.
En revanche, les résultats relatifs au crédit bancaire au secteur privé s'écartent des attendus théoriques.
Alors que la littérature suggère généralement un effet positif du crédit bancaire sur l'investissement [4, 14], l'estimation du modèle ECM révèle un effet négatif significatif à court terme. Ce résultat peut s'expliquer par plusieurs facteurs : la mauvaise allocation des crédits vers des activités à faible productivité ou non génératrices de capital fixe, une concentration excessive du crédit dans certains secteurs (commerce, importation), ou encore la faible capacité d'absorption du tissu productif congolais. Il est également possible que le crédit bancaire soit principalement utilisé pour la gestion de trésorerie ou la consommation intermédiaire, plutôt que pour des projets d'investissement à long terme. Ce constat rejoint les conclusions de Ngoma & Kabuya [20], qui soulignent la faible efficacité de l'intermédiation bancaire en RDC.

Concernant le taux d'intérêt, les résultats confirment son absence d'effet significatif, tant à court qu'à long terme. Ce constat, déjà relevé dans plusieurs études sur les pays en développement [17], reflète vraisemblablement la faible sensibilité de l'investissement aux conditions de financement dans des économies à forte informalité. En RDC, les entreprises ont souvent un accès limité au crédit bancaire formel et dépendent largement de leur autofinancement ou de circuits informels. Dès lors, les taux d'intérêt pratiqués par les banques peuvent apparaître comme hors de portée ou sans pertinence pour la majorité des investisseurs potentiels, ce qui expliquerait leur déconnexion apparente du comportement d'investissement.

Enfin, le terme de correction d'erreur, significatif et négatif, indique l'existence d'un mécanisme d'ajustement rapide vers l'équilibre de long terme. Cela signifie que malgré les déséquilibres à court terme, le système économique congolais tend à se réajuster de manière relativement efficace, du moins en ce qui concerne les variables observées. Ce résultat est encourageant, car il suggère qu'il existe une trajectoire d'équilibre vers laquelle convergent les décisions d'investissement, à condition que les déséquilibres soient temporairement maîtrisés.

## VI. CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS

L'objectif de cette étude était d'analyser empiriquement les effets conjoints de l'accès au crédit bancaire et du taux d'intérêt sur l'investissement privé en République Démocratique du Congo, à partir de données annuelles couvrant la période 2006-2024. En recourant à une approche en séries temporelles fondée sur l'estimation d'un modèle à correction d'erreur (ECM), nous avons pu identifier les dynamiques de court terme tout en tenant compte des relations structurelles de long terme entre les variables macroéconomiques retenues.

Les résultats montrent que le produit intérieur brut exerce un effet positif et significatif sur l'investissement privé, tant à court qu'à long terme, confirmant ainsi que la croissance économique constitue un moteur central des décisions d'investissement. En revanche, l'accès au crédit bancaire, bien que souvent considéré comme un vecteur de développement de l'investissement, présente un effet négatif à court terme, suggérant une inefficacité persistante de l'intermédiation financière en RDC. Le taux d'intérêt, pour sa part, n'a pas d'effet significatif, ce qui traduit une déconnexion entre les variables monétaires et les comportements d'investissement, probablement en raison d'une structure économique fortement informelle et d'un accès limité au crédit bancaire formel.
L'existence d'un mécanisme d'ajustement vers l'équilibre de long terme (indiqué par le terme de correction d'erreur significatif) constitue néanmoins un signal positif. Elle indique que, malgré les déséquilibres à court terme, les forces de rappel vers une trajectoire d'investissement stable demeurent actives.

Au regard de ces constats, plusieurs recommandations de politique économique peuvent être formulées :

1. **Renforcer la qualité de l'intermédiation financière** : Il ne suffit pas d'accroître le volume global de crédit ; il est essentiel d'améliorer l'orientation sectorielle des prêts bancaires vers les secteurs productifs à fort potentiel d'investissement. Cela suppose une meilleure évaluation des risques, un encadrement des pratiques bancaires, et un soutien ciblé aux PME innovantes.

2. **Stimuler la croissance économique réelle** : La relation positive entre PIB et investissement privé montre que la croissance elle-même est une incitation à investir. Les politiques publiques doivent donc privilégier des investissements publics structurants, la stabilité macroéconomique, et la diversification de l'économie pour renforcer cette dynamique.

3. **Rendre le coût du crédit plus efficient** : Bien que les taux d'intérêt n'aient pas d'effet significatif dans ce modèle, leur niveau élevé constitue une barrière d'accès au financement. La mise en place de mécanismes de garantie de crédit, de fonds de soutien à l'investissement ou de plafonnement des marges excessives pourrait favoriser l'accès des entreprises au crédit à des conditions viables.

4. **Mieux articuler politiques monétaire et industrielle** : Le faible impact du taux d'intérêt sur l'investissement montre que la politique monétaire, isolée, est insuffisante. Une coordination renforcée avec les politiques industrielles, fiscales et d'investissement public est nécessaire pour maximiser les synergies.

Comme toute recherche empirique, cette étude comporte plusieurs limites qui méritent d'être reconnues. Tout d'abord, la taille de l'échantillon (données annuelles sur moins de deux décennies) limite la puissance statistique des tests et la complexité des modèles économétriques mobilisables. Ensuite, l'analyse se concentre sur des variables macroéconomiques agrégées, sans tenir compte des différences sectorielles, régionales ou institutionnelles qui pourraient moduler l'effet du crédit et du taux d'intérêt sur l'investissement.

Par ailleurs, l'étude ne distingue pas entre types d'investissement (productif vs spéculatif, court ou long terme), ni entre formes de financement (formel ou informel), alors que ces distinctions pourraient enrichir l'analyse.

Ces limites ouvrent la voie à plusieurs perspectives de recherche. Des études futures pourraient adopter une approche sectorielle ou régionale, mobiliser des données désagrégées (panel d'entreprises ou données trimestrielles), ou recourir à des méthodes économétriques plus avancées telles que les modèles à correction d'erreur vectoriels (VECM), les modèles structurels ou les approches non linéaires (modèles seuils, asymétriques). En outre, l'intégration de variables institutionnelles (qualité de la régulation bancaire, climat des affaires, gouvernance) permettrait d'approfondir la compréhension des mécanismes par lesquels le système financier influence réellement l'investissement privé en RDC.

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