Volatilité et accumulation du capital dans les économies subsahariennes

Conclusion

En conclusion, on a passé en revue les différentes théories qui analysent le lien entre volatilité et accumulation du capital humain. La plupart d?entre elles sont basée sur la résolution des modèles stochastiques de croissance endogène, où bien sür c?est l?investissement en capital humain qui est à l?origine de la croissance. Les résultats trouvés sont divergents : certains affirment que lorsque l?apprentissage est délibéré, la volatilité affecte positivement l?accumulation du capital humain via la réduction du cout d?opportunité de la formation ou l?accroissement des investissements de précaution dans ce capital ; d?autres postulent cependant que cette relation est négative lorsque l?apprentissage devient externe, mais aussi parce que les propriétés spécifiques du capital humain décourage linvestissement privé y afférant dans un environnement volatile. Plus précisément, prenant en compte la possibilité de migration dans le cas des économies subsahariennes, certains auteurs confortent la conclusion du lien positif ; cependant l?impact défavorable de la volatilité sur leurs dépenses publiques sociales balance ce dernier effet et continu donc d?entretenir le suspense. Ainsi, seule l?analyse empirique pourra apporter un éclairage définitif pour les économies qui nous intéressent.

CHAP IV - EVALUATION DE L?INFLUENDE DE LA VOLATILITE SUR
L?ACCUMULATION DU CAPITAL HUMAIN EN AFRIQUE
SUBSAHARIENNE

Introduction

Comme nous venons de le constater dans le chapitre précédent, il n?y a pas de consensus théorique en ce qui concerne la relation volatilité - accumulation du capital humain. Pendant que certaines théories postulent un lien positif, d?autres au contraire considèrent que la volatilité est grandement néfaste. Pour être fixé, rien d?autre que l?étude des données.

L?objectif de cette section est donc d?évaluer empiriquement l?influence de la volatilité sur l?accumulation du capital humain dans les économies subsahariennes. Les indices de volatilité retenus sont ceux définies précédemment, à savoir la volatilité du taux de croissance du FIB/hab.⁴⁰, de l?inflation, du terme de l?échange, et du taux de change réel. Dans une première section, on fera état de l?ensemble des techniques utilisées jusque-là, ce qui nous permettra de spécifier notre modèle. Dans la section suivante, l?analyse des faits stylisés sera suivie de la présentation et de l?interprétation des résultats obtenus.

SECTION I- revue des méthodes empiriques et spécification économétrique

1.1- La rareté des études empiriques

- La prédominance des études sur données de panel

Malgré la longue liste de modèles théoriques et analytiques qui traitent de la relation entre volatilité et accumulation du capital humain, il faut dire que les évidences empiriques se font très rares. Néanmoins, on peut noter quelques contributions majeures.

Flug et al. (1998) étudient l?influence de la volatilité sur la croissance du capital humain en se basant sur la période 1970-1992 pour 60 pays. Les auteurs trouvent que la volatilité du taux d?emploi, affectent négativement l?accumulation de capital humain, saisi ici à travers l?enrôlement total en cycle secondaire des individus ayant l?age normal pour y accéder, tandis que la volatilité du FIB a un effet non significatif. Cependant, dans un panel à effet fixe, cet effet devient significativement négatif. Apres avoir divisé le panel en pays à revenus élevés et à revenus faibles, il vient que la volatilité du taux d?emploi a un effet négatif et significatif sur l?enrôlement secondaire dans les pays à faible revenus, mais cet effet devient positif et non significatif quand dans le contexte des pays développés. Ce résultat suggère que dans les pays

⁴⁰ Qui permet ici d?approximer la volatilité du taux d?emploi (Flug et al. 1998)

en développement ou l?assurance contre le chômage est inexistant, l?opportunité d?emploi devient l?indicateur essentiel de l?incitation à accroitre son capital humain. Par contre, dans les pays développés où le marché financier est plus développé, les individus ont la possibilité de prêter aux banques ou de puiser dans leurs épargnes personnelles pour investir dans la formation de leur capital humain, de sorte que la volatilité soit insignifiante. La mesure de la volatilité employée ici est l?écart-type du taux d?emploi. La volatilité du PIB a un effet non significatif dans les deux catégories de pays. Les résultats sont obtenus à l?aide de l?estimateur des moindres carrés.

Checchi et García-Peñalosa (2004) se concentrent sur le stock de capital humain, c?est-àdire le niveau moyen d'éducation. Les auteurs développent tout d?abord un modèle de croissance dans lequel le risque liée au niveau de production détermine le niveau moyen d?éducation, ainsi que sa distribution. Ils concluent qu?un risque plus élevé est associé à un faible niveau de scolarisation, mais favorise les inégalités de capital humain. Ensuite pour confirmer ce résultat, une étude empirique s?étalant sur la période 1960-1995 est menée pour un panel de 111 pays. Les données sont prisent en moyennes de 5 ans et la volatilité est mesurée par l?écart-type de la croissance du PIB. Les auteurs trouvent encore que cet indice de volatilité contribue à réduire le niveau moyen de scolarisation. La plupart de leurs régressions comprennent 70 à 80 pays. En raison de l'absence d'une dimension temporelle dans la mesure de cette volatilité, ils ne peuvent pas utiliser un estimateur à effets fixes, mais opte pour un estimateur des moindres carrés pondérée par la population en incluant des variables indicatrices régionales.

Vandewege et Heylen (2005), approfondissant les travaux de Checchi et García-Peñalosa (2004) aussi bien de manière analytique qu?empirique, concluent que les résultats de ces derniers ne sont pas robustes. Un canal important de l?effet de la volatilité sur l?accumulation du capital humain semble être son impact néfaste sur les dépenses publiques d?éducation. En effet, contrôlant l?effet de la dépense publique d?éducation dans toutes leurs régressions, il apparait que l?influence de la volatilité (mesurée de manière invariante dans le temps) change de signe, c?est-à-dire devient positive. En utilisant une mesure de volatilité temporellement variable, son effet sur le capital humain devient également positif. Cet effet dépend également des caractéristiques spécifiques des pays, et est plus important dans les pays à revenus élevés. L?effet de la volatilité reste positif lorsqu?ils contrôlent l?existence potentielle d?endogéneité avec l?estimateur des doubles moindres carrés. L?estimateur utilisé une fois de plus est celui des MCO.

Kedir et Bani (2012) étudient le rôle de l?accumulation du capital humain dans la relation entre volatilité et croissance économique. Les auteurs utilisent 40 ans de données portant sur un panel de 100 pays en développement d?Asie, d?Amérique latine et d?Afrique ; la plage temporelle considérée couvre la période 1970-2009. Etant donné que les données de l?éducation sont disponibles par intervalle de 5 ans, ils prennent la moyenne simple sur 5 ans pour toutes les variables. Le capital humain est mesuré ici par le nombre moyen d?années d?études des individus âgés de 25 ans et plus. En considérant le fait que la force de travail dans les pays en développement est constituée en majorité de jeunes, la robustesse des résultats est testée en prenant plutôt la mesure du capital humain pour les individus de 15 ans et plus. La volatilité est mesurée comme l?écart-type de la croissance sur l?ensemble de la période. L?effet de la volatilité sur la croissance via l?accumulation de capital est mesurée en insérant dans l?équation un terme interactif (volatilité*éducation).

Les auteurs concluent que la volatilité est néfaste à la croissance, mais le terme interactif entre volatilité et éducation exerce un effet significativement positif. L?accumulation du capital humain semble donc être le mécanisme par lequel la volatilité impacte positivement la croissance. L?accumulation du capital humain diminue et éradique l?influence de la volatilité. Cependant, les tests de robustesse montrent que l?effet positif du terme interactif dépend grandement du niveau de revenus d?un pays et de la sévérité de la volatilité à laquelle il fait face.

Cavalcanti et al. (2011) s?intéressent également à la relation volatilité accumulation du capital humain dans le contexte d?un panel de 118 pays d?Afrique subsaharienne, d?Europe et d?Asie sur la période 1970-2007. L?échantillon comprend 62 pays exportateurs de matières premières et la techniques d?estimation employée est la méthode généralisée des moments (GMM) dans le cadre d?un panel dynamique. L?estimateur en première différence⁴¹ est alors utilisé. Les auteurs construisent une mesure de l?accumulation de capital humain en se basant sur l?interpolation linéaire des données relatives au niveau moyen de scolarité, qui sont disponibles après chaque 5 an. A partir de là, ils obtiennent des données annuelles sur l?accumulation du capital humain qui est ensuite inséré comme variables dépendantes dans la régression. Les auteurs contrôlent les effets individuels invariants dans le temps, mais aussi les effets temporels symétriques pour chaque individu. Les résultats de cette étude montrent que la volatilité du terme de l?échange des matières premières exerce un effet négatif et

⁴¹ Voir Arellano, M. and S. Bond (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies 58(2), 277-297.

significatif sur l?accumulation du capital humain. En testant la robustesse de ces résultats aves des méthodes d?estimations autres que ceux de la méthode généralisé des moments,⁴² le résultat devient mitigé. Pendant que certaines méthodes confirment les résultats négatifs, d?autres produisent des chiffres non significatifs.

A l?égard de ce qui vient d?être dit, on peut maintenant essayer de spécifier un modèle empirique qui nous permettra d?évaluer l?ampleur de cette causalité.

- Déduction des ancrages théoriques et empiriques

Pour mener à bien notre étude, il est important de rappeler les caractéristiques des économies subsahariennes qui nous poussent à choisir les théories explicatives les mieux adaptées. Premièrement, la zone Afrique subsaharienne est fortement frappée par le chômage (17% en 2011, WDI). Dans cette logique, dire que l?accumulation du capital humain se fait principalement par le Learning by doing (donc de manière externe) serait un peu irréaliste. On opte donc pour un mode d?apprentissage interne. De ce point de vue, il devrait exister une relation positive entre la volatilité et l?accumulation du capital humain dans la zone. Cette hypothèse serait d?autant plus forte que l?étroitesse du marché de l?emploi et la possibilité de plus en plus grande d?immigration choisie de la part des pays développés encourage les individus à se former dans un environnement volatile pour avoir des chances d?aller à l?étranger trouver un emploi. En même temps, la possibilité d?émigration des populations de la zone est également restreinte à cause du bas niveau de capital humain. En outre, considérant que l?épargne de précaution dans l?accumulation du capital humain est un choix rationnel pour les populations averses au risque, on peut encore étayer l?hypothèse du lien positif. Cependant, les propriétés spécifiques du capital humain découragent l?investissement privé dans sa formation (Flug et al. 1999) ; ceci se conjugue à un marché du crédit restreint et des dépenses publiques menacées par la grande incertitude (volatilité) macroéconomique que subissent ces économies. De ce fait, le lien devrait plutôt être négatif.

Nous considérons la primeur des effets négatifs sur les effets positifs et donc, adoptons l?hypothèse de la négativité de l?influence de la volatilité sur l?accumulation du capital humain, notamment à cause de l?effet revenu.

⁴² Notamment l?estimateur CPMG (Cross Sectionally Augmented Pooled Mean Group) adapté à l?étude de séries non stationnaires. Voir, Pesaran, M. H., Y. Shin, and R. P. Smith (1999). Pooled Mean Group Estimation of Dynamic Heterogeneous Panels. Journal of the American Statistical Association 94(446), 621-634.