Conclusion :
L'avantage de ce chapitre est d'avoir des résultats
économétriques. Les différences entre les essaies des
économètres montrent, à ce stade, les apports de chaque
modèle économétrique employé qui porte une version
propre à lui et des caractéristiques des variables se
diffèrent, ainsi les données, l'espace et la période
d'étude qui sert à évaluer chaque modèle.
Selon Varoudakis (1997), Le rôle du capital humain dans la
croissance dépend du degré d'ouverture de l'économie.
Islam (1995) a choisi la variable de capital humain de Barro
et Lee (1993) qui fournit des renseignements sur le nombre moyen
d'années de scolarité aux niveaux primaire, secondaire et
supérieurs dans l'ensemble de la population âgée de plus de
25 ans.
Chez Hanushek et Kimko (2000)dans un enquête
internationale mettant en lumière par la qualité de capital
humain doit refléter Les indicateurs suivants : Les taux de
scolarisation qui reflètent l'effort de l'état en politique
d'éducation aussi , Le ratio élèves par enseignent ; qui
peut refléter la qualité d'éducation , et plus en
détail ,on va avoir cet indicateur dans la spécification de
modèle de la deuxième section .
Conclusion :
Les différents modèles testés
accréditent l'existence d'une interaction entre capital humain et
ouverture économique. L'extension de Feder (1983) confirme l'idée
d'existence d'une propagation des gains de compétitivité des
secteurs exposés vers les secteurs protégés.
En effet, les contraintes liées à la
spécification conduisent à penser que les résultats et les
conclusions obtenus dépendent des formes technologiques. Pour les
régressions effectuées par le modèle de Benhabib et
Spiegel (1994) et de son extension confirment l'existence d'une interaction
entre capital humain-ouverture extérieur mais non pertinente pour
expliquer la convergence entre pays.
Une variable interactive s'avère significative
lorsqu'elle est combinée aves une variable de rattrapage. La notion
d'interaction entre éducation et commerce était approfondit. Le
test effectué ne nous permet pas de déduire qu'il existe une
relation causale entre l'ouverture économique et l'efficacité du
capital humain.
Benhabib et Spiegel (1994) confirment, cependant, l'existence
d'une causalité dans le modèle de Feder (1983) reliant le capital
humain accumulé et l'impact de l'ouverture commerciale sur la
croissance.
Selon Varoudakis (1997), le rôle du capital humain dans
la croissance à partir de la notion éducation comme un indicateur
dans ce cas dépend du degré d'ouverture de l'économie, ce
qui nous conduit de développer plus dans la section suivante.
SECTION 3 : CAPITAL HUMAIN ET EDUCATION
es estimations dans les modèles empiriques sont
diversifiées dans ce cadre de la
littérature empirique , mais il existe des travaux qui
mettent l'accent sur l'actualisation des données qui prennent des formes
différentes, dans ce cas , on va avoir les différents estimations
et les résultats qui peuvent être ajuster la littérature
empirique surtout dans un contexte de l'investissement et la croissance ou bien
l'éducation et la croissance .
3 .1. L'investissement en capital humain et la croissance
économique
Dans une littérature empirique de Mankiw, Romer et Weil
(1992), la principale hypothèse veut que les fractions mesurées
du revenu d'un pays investi dans le capital physique et dans le capital humain,
s(k) et s(h) soient des ratios
équilibrés.
Le taux de croissance de la production est alors lié au
niveau retardé de la production ; aux deux parts d'investissement et au
taux de croissance démographique entre autres facteurs.
L'équation croissance-régression testée dans
la première configuration empirique est la
suivante : Äyi,t
=?1yi,t-1+?2 s(k)i,t +
?3s(h)i,t
+?4ni,t+?5,iFEi+åi,t
(I-43)
La variable liée au taux d'investissement, s
(k) i ,t est le ratio moyen de l'investissement au PIB
durant la période t, ni,t est le taux moyen
de croissance démographique ou le taux de fécondité durant
la période t, les FEi sont les effets fixes propres aux
pays et les åi,t sont des termes d'erreur
additifs. L'estimation ponctuelle du paramètre
?1est une mesure de la vitesse moyenne de
convergence.
Par comparaison avec la spécification originale de MRW
(1992), les variables étant toutes mesurées comme des
écarts logarithmiques par rapport à la moyenne de
l'échantillon transversal, cette configuration
économétrique suppose que nous prenons en compte des taux de
croissance égaux du progrès technologique et des taux de
dépréciation égaux d'un pays à l'autre. On calcule
les régressions en incluant et en excluant les effets fixes. Les
spécifications avec effets fixes prévoient, toutefois,
différents niveaux de technologie selon les pays. Dans cette analyse
empirique, la variable clé est s(h)i,t, pour
laquelle on utilise des divers indicateurs de l'investissement dans le capital
humain, dont les indicateurs sont fondés sur les notes en
littératie(lecture, science et mathématique) et d'autres sont
fondés sur les effectifs.
Dans cette configuration empirique, les mesures de
l'investissement dans le capital humain calculées d'après les
données sur la littératie pour la période de 1960 à
1965 sont fondées sur les notes en littératie des personnes qui
avaient de 17 à 25 ans en 196055. Dans la configuration de
l'équation précédent, Mrw (1992) montrent qu'on pourrait
calculer les proportions du capital physique et du capital humain dans le
revenu national, respectivement
a et q, à
partir des estimations ponctuelles de?1, ?2
et ?3 puisque :
?2=- ?1 ( ; ?3= -
?1 ( (I-44)
À partir de ces relations, les auteurs produisent des
estimations des proportions du capital humain et du capital physique pour
divers indicateurs du capital humain.
55
Serge Coulombe, Jean-François Tremblay et Sylvie Marchand
2004 « Performance en littératie, capital humain et croissance dans
quatorze
pays de l'OCDE » N° 89-552-MPF au catalogue,
no 11.
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