3.3. Les principaux documentaires récapitulatifs de
1997 à 2003
Durant cette période, beaucoup des études
visaient à estimer l'effet du capital humain sur la croissance. Il
convient de mentionner la confusion qui semble régner dans la
documentation en ce qui concerne le taux de croissance économique
réelle et le taux de croissance équilibrée.
Si en travaillant dans un contexte néoclassique,
certains auteurs ont présenté des résultats sur la
relation entre le niveau initial de la scolarité et le taux de
croissance à long terme en adoptant la méthode d'analyse
néoclassique. Car dans ce modèle, le taux de croissance
équilibrée d'une économie est déterminé de
manière exogène.
Mauro (2000) fait une étude au cours des trente
dernières années sur l'effet de l'accumulation du capital humain
sur le développement des régions italiennes toute en testant
différents modèles, dont ceux d'Islam (1995) et de Barro (1997),
il a neutralisé les taux de chômage et l'expérience de
travail accumulée, Mauro observe une relation positive et significative
entre l'investissement dans la scolarité et la croissance à long
terme.
Dans ces apports Bils et Klenow (2000) ont mis un
modèle pour évaluer la causalité entre la scolarité
et la croissance. Plus précisément, leur modèle est
construit à partir d'unités de durée limitée et le
taux de croissance semble être augmenté par le nombre
d'années de scolarité accumulées d'une personne, et aussi
par le capital humain accumulé des aînés(les plus
âgés), pour potentialiser l'influence du capital humain des jeunes
sur le taux de croissance de l'économie.
Quelle que soit leur méthode d'évaluation de la
scolarité et d'après une équation des salaires
inspirée de Mincer, elle explique moins du tiers de la relation
observée par de nombreux économistes entre le niveau de
scolarité et le taux de croissance de l'économie.
Lee et Barro (2001) ont recherché les
déterminants de la qualité de l'école dans une base de
données de panel qui inclut des mesures d'inputs et d'outputs de
l'éducation pour un plus grand nombre de pays.
Pour Coulombe (2000, 2003) a aussi étudié le
rôle de l'urbanisation des provinces canadiennes dans le contexte de la
convergence conditionnelle. En poussant plus loin le modèle de Coulombe
et Tremblay (2001) fondé sur l'économie ouverte et la
mobilité imparfaite du capital humain, Coulombe utilise des
données sur les taux d'urbanisation relatifs des provinces pour
expliquer les niveaux relatifs de l'équilibre stable provincial à
long terme de l'indicateur du capital humain et du revenu théorique par
habitant.
Les résultats de ces études donnent à
penser que les provinces ont convergé au rythme moyen de 5 % par
année et que les différences entre les équilibres stables
provinciaux respectifs ne semblent pas être théoriques, mais
réelles.
Une autre conclusion importante de ces études est que
le capital humain ne suffit pas à rendre compte des disparités
régionales observées dans les variables macroéconomiques
observables. Il semble qu'il doit s'accompagner d'un degré
d'urbanisation relativement élevé pour favoriser une croissance
à long terme élevée.
Un autre document intéressant est celui de Bassanini et
Scarpeta (2001) toute en prenant l'ensemble de données de la Fuente et
Doménech (2000) et un nouvel estimateur convergent, l'estimateur de la
moyenne de groupe, ils effectuent des estimations de panel pour 21 pays de
l'OCDE.
En pratique, au lieu de prendre des intervalles de cinq ou dix
ans, les auteurs utilisent des données annuelles pour les variables
comprises dans leurs régressions. Toutefois, ils ont dû extrapoler
une partie des données sur la scolarité, car elles
n'étaient disponibles qu'à des intervalles de cinq ans dans
certains sous-échantillons. Ils concluent qu'ils observent « un
impact positif et significatif de l'accumulation du capital humain » sur
les sentiers de croissance des pays.
Plus précisément, ils estiment qu'une
année d'études supplémentaire a pour effet
d'accroître la production par habitant d'environ 6 %, ce qui, selon eux,
concorde avec les résultats de l'analyse des microdonnées. Par
contre, leur estimation de la vitesse de convergence est supérieure
à celle de 2 % à 5 % qu'on trouve dans d'autres études
fondées sur les modèles néoclassiques étendus pour
tenir compte du capital humain. Les vitesses de convergence
élevées reflètent les fluctuations à court terme du
cycle économique qui se manifestent lorsqu'on utilise des données
annuelles dans les estimations de panel40, particulièrement
lorsqu'on tient compte de vitesses de convergence différentes selon les
pays. Si l'approche fondée sur l'estimateur de la moyenne de groupe est
intéressante, on doit cependant interpréter avec prudence les
résultats de régressions de la croissance dans lesquelles les
vitesses de convergence estimatives sont aussi élevées.
Il existe d'autres travaux qui ont essayé de
développer cette optique focalisé sur la relation entre la
scolarisation ou l'éducation et capital humain.
40 Coulombe et Day, 1996; de la Fuente, 1998
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