Analyse de la croissance inclusive dans quelques pays émergents. Cas du BRICS.

CHAPITRE 4 : ANALYSE ECONOMETRIQUE DE LA CROISSANCE INCLUSIVE AU SEIN DU BRICS.

Au cours de ce chapitre, nous allons observer l'évolution des variables à utiliser à travers le temps et faire des régressions, estimations et interprétations économiques. Pour ce, l'outil économétrique nous sera d'utilité pour une étude quantitative. L'étude portant sur plusieurs pays (individus), et sur une série d'observations (temps), nous allons donc utiliser les données de panels : qui sont des données en coupe transversalen mélangées de données en séries chronologiques.

III.1 Choix et validation du modèle

A part l'indice de Gini comme variable indépendante, plusieurs variables s'alignent aussi tel que : les taux de scolarisations primaire (Eduprim) et secondaire (Edu_secon), les variations des prix saisies par le taux d'inflation (Tx_inf), le Pib agricole (Piba), les dépenses publiques de santé (DP de santé) et la part des dépenses publiques (DP du Gouv). Il a donc spécifié son modèle comme suit :

Équation 1: Modélisation de la croissance pro pauvre selon la Banque Mondiale

III.2 Spécification économique du modèle

Avant la spécification d'un modèle économétrique, nous nous sommes référés à un modèle économique existant. La croissance inclusive étant une croissance liée au niveau de l'éducation et du capital humain, le modèle qui nous a servi de fondement est celui de SOLOW augmenté du capital humain.

SOLOW estime que le capital humain englobe les aptitudes et les compétences que détiennent les travailleurs^10(*). Comme le capital physique, le capital humain s'accroit aussi par l'investissement, et celui-ci prend la forme de l'éducation et de l'apprentissage. Il illustre donc une fonction de production agréée :

Équation 2: Modèle de Solow augmenté du capital Humain

^11(*)

On se basera sur l'équation ci haut pour spécifier tant économiquement ou économétriquement notre modèle.

III.3 Spécification économétrique du modèle

Certaines variables ont été saisies pour passer à l'estimation du modèle retenu, entre autre le coefficient de Gini qui mesure principalement les inégalités sociales et répartition des revenus, le taux de chômage à son tour illustre le taux d'emploi et la capacité à employer d'une économie, la production totale est indiquée par le Pib per capita, le capital humain intervient via les dépenses en éducations.

Tableau 3: Variables retenues pour la modélisation

Variables	Nature	Abrégée	Explication
Coefficient de Gini	Dépendante	Gini	Quantifie les inégalités des revus
Pib per Capita	indépendante	Pib	Mesure la richesse créée au cours de l'année
Taux de chômage	indépendante	Tx_ch	Reflète une image sur le taux d'emploi dans l'économie
Dépense en éducation	indépendante	Dep_Ed	Cet indicateur illustre l'importance du capital humain

Source : Auteur

Équation 3 : Modèle économétrique à estimer

* ¹⁰ Prof kilolo, op cit

* ¹¹ Ce modèle est aussi utilisé par Romer et Mankiw (1992)