Conclusion :
On a montré que le rôle du capital humain
à partir de l'éducation dans le processus de croissance ne peut
être entièrement expliqué à l'aide d'un
modèle de Solow augmenté. Les résultats positifs
préalablement obtenus avec des données transversales ne sont pas
confirmés par les données de panel. Dans ce cas le stock de
capital humain peut exercer un effet positif sur la croissance, mais celui-ci
dépend de la capacité de l'économie à canaliser ses
ressources humaines dans des activités génératrices de
progrès technologique.
En outre, il est très probable qu'elles doivent ouvrir
leurs régimes commercials, car la plupart de ces pays ont besoin des
innovations produites dans le reste du monde pour se lancer à leur tour
dans des activités innovantes et efficientes. Les résultats
concernant le rôle positif de l'ouverture commerciale dans la
contribution du capital humain à la croissance confirment le
bien-fondé et les interprétations de plusieurs économistes
(Mankiw, Romer et Weil (1992) ; Barro et Sali-I-Martin (1995); J-C
Berthélemy; S Dessus; A Varoudakis (1996) ...
CONCLUSION
La littérature empirique traditionnelle avec les
données de Panel standard ou de coupe transversale enrichit la
littérature de la croissance économique surtout avec les
tentatives de Mankiw, Romeret Weil en (1992), Benha bib Spiegel (1994) et
d'autres économistes.
Les résultats et les estimations faites par ces
économistes restent limités selon la nature de
l'échantillon, leurs caractéristiques aussi la longueur de la
durée d'étude et les variables utilisés et la
disponibilité de données, pour finir par la recourt de même
modèle de Solow augmenté.
L'utilisation des données de Panel standard avec effet
fixe ou aléatoire peut nous donner des résultats robuste puisque
la persistance d'auto corrélation des erreurs qui est un problème
qu'on peut le résoudre dans le cadre du Panel dynamique.
Pour notre travail empirique précisément notre
essai économétrique sera l'objet du chapitre
précédent. On va voir donc à quel point les
résultats de notre travail se diffèrent à celles des
résultats économétriques faites.
CHAPITRE III : E,
OUVERTURCAPITAL HUMAIN ET
CROISSANCE ECONOMIQUE : APPLICATION SUR LES
DONNEES DE PANEL DYNAMIQUE
INTRODUCTION
e chapitre précédent a présenté
certains développements de la théorie de croissance, dont le
capital humain comme facteur de croissance économique, occupe une
place
importante de développement des nations et,
après avoir étudié les fondements théoriques qui
mettent en lumière la relation entre le capital humain et la croissance
économique ,d'une part. Et d'autre part, l'articulation entre
l'ouverture économique et la croissance, toute en étudiant les
déférents modèles dans ce state d'analyse.
Donc, on pourrait poser aussi la question suivante, est-ce que
l'effet de capital humain sur la croissance à travers l'estimation des
données panel et spécifiquement dans le contexte d'une
économie ouverte diffère d'une région à une autre
?
De plus, est ce que l'effet de capital humain sur la croissance
dans un contexte d'ouverture économique : un effet positif où
négatif ?
En effet, pour répondre à ces questions on va
étudier dans la première section de ce troisième chapitre,
une surveille empirique dont laquelle ces travaux adoptent l'estimation de
panel, l'effet de capital humain sur la croissance économique dans
certains régions du monde.
La deuxième section, sera consacrée à la
présentation des différentes variables utilisées (les
indicateurs d'ouverture, les indicateurs de capital humain, les variables
institutionnelles et variables macroéconomiques), des sources de
données de l'échantillon sur lequel portera notre étude
ainsi que le modèle d'estimation.
Enfin, la troisième section, on présentera les
statistiques descriptives relatives au pays composant notre échantillon.
Cette section s'achèvera par une présentation des
résultats des différentes estimations effectuées à
chaque étape ainsi que les interprétations de ces
résultats.
SECTION 1 : SURVEILLE EMPIRIQUE
Les travaux
économétriques qui font l'objet de certaines modèles
théoriques
donnent des résultats critiquables selon plusieurs
conditions et aussi selon la duré d'étude,...
3.1. Interaction IDE, capital humain et croissance : cas
des pays émergents
3.1.1. Le modèle empirique
Le travail empirique, faite par Ben Abdallah et Meddeb en 2000,
comporte deux parties :
> La première consiste en l'estimation du taux de
croissance de la productivité globale des facteurs pour un
échantillon de 61 pays.
> La seconde est consacrée à l'évaluation
économétrique des interactions entre le capital humain et l'IDE
sur la croissance de la PGF.
En effet, La mesure du taux de croissance de la PGF est
basée sur la méthode de la comptabilité de la croissance
Barro (1999)58,
La PGF est identifiée au progrès technique dans la
fonction Cobb Douglas :
=Ai,t ( III-1)
At est l'indice de niveau de la technologie à la
date t, appelé PGF.
Y t est la valeur ajoutée
Kt et Lt sont respectivement le capital et le
travail.
á et â représentent respectivement la part de
la rémunération du capital et celle du travail dans le revenu
total, sous l'hypothèse de concurrence pure et parfaite.
On aura donc : gPGF = - á - Â
(III-2)
Sous les hypothèses de rendements constants et de la
CPP, la seule connaissance du taux de salaire ainsi que le niveau de
Y , K et L suffit pour
obtenir une estimation comptable du taux de croissance de la PGF. Vu la
difficulté dans l'obtention des taux de salaire pour les 61 pays de
l'échantillon, nous avons donc opté pour l'utilisation de l'outil
économétrique pour estimer le taux de croissance de la PGF.
La spécification utilisée
généralement retenue est la suivante :
LnYt = Ln At +
ëô +áLn Kt + âLn Lt
(III-3)
Cette équation nous a permis dans un premier temps
d'obtenir des estimations des élasticités á et
â. Elle nous a également permis dans un
deuxième temps, de tester l'hypothèse de rendements constants
à l'aide du test de Student.
Si cette hypothèse est validée, on calcule donc le
taux de croissance de la PGF comme suit :
gpgf = - á (II-4)
Où y est le PIB par tête et
k est le stock du capital physique par tête.
58 Barro(1999) «Notes on growth accounting», Journal of
Economic Growth, vol 4 N°2, June.
Une étape intermédiaire consiste à estimer
le stock de capital physique de chaque pays. Pour cela on a utilisé la
méthode d'inventaire permanent.
Le stock de capital physique utilisé provient de la
base de donnée de Vikram Nehru 59 et Ashok Dhareshawar ;
cette base s'arrêtant en 1990, l'estimation le stock de capital physique
pour la période manquante de 1990 à 1997, en calculant un taux de
dépréciation du capital pour chaque année et chaque pays
en utilisant la méthode d'inventaire permanent.
K t = It -(1-ä) Kt-1 (II-5)
Où It
: le flux d'investissement domestique à l'année t, issu de la
base World Development Indicators 1999, Banque Mondiale. ä
représente le taux de dépréciation du capital.
L'échantillon, dans ce cas, est composé de pays
émergents et de pays industrialisés. Le choix s'est fait en
fonction des sources de données statistiques. Pour du Panel, il fallait
absolument calibrer nos données pour chaque pays et chaque variable.
Dans certains cas, la couverture de la base de données
pour les variables considérées étant incomplète il
a fallut exclure de l'échantillon des pays dont des observations
étaient manquantes.les données des flux d'investissements directs
étrangers entrants (en dollars courant)qui représente IDE
proviennent de la base CD : manuel de statistiques de la CNUCED 2000.
Le PIB en dollars courant provient de la base CD du World
Development Indicators 1999 de la Banque Mondiale.
KH : Les indicateurs de capital humain
généralement retenus dans la littérature empirique sont le
taux de scolarisation et le nombre moyen d'années de scolarisation de la
population. Les données utilisées sont des taux de scolarisation
au niveau secondaire fournis par la base statistique de l'UNESCO60
(2000), du World Development Indicators, et d'annuaires statistiques de
différents pays pour compléter le manque d'observation.
PGF a été calculé à
partir des données de stock de capital physique provenant de la base de
données de Vikram Nehru61 et Ashok Dhareshawar ; et par la
suite ,on estime le stock de capital physique pour la période manquante
de 1990 à 1997 ,en calculant un taux de dépréciation du
capital. La population active provient des annuaires statistiques du Bureau
International du Travail 1999.
59 Nehru V, Swanson E et Dubey A (1995) "A new database on human
capital stock in developing and industrial countries: sources, methodology, and
results". In Journal of Development Economics, Vol 46, p379-401.
60 Une caractéristique de notre base de données par
rapport à celle de Barro et Lee (traditionnellement utilisée) est
qu'elle fournit des données annuelles sur tous les pays, y compris ceux
d'Asie du Sud Est.
61 Nehru V, Swanson E et Dubey A (1995) "A new database on human
capital stock in developing and industrial countries: sources, methodology, and
results". In Journal of Development Economics, Vol 46, p379-401
A ce state, le taux d'ouverture qui est un indicateur de
régime commercial, calculé à partir de la somme des
exportations et importations du pays considéré rapporté au
PIB en parité des pouvoirs d'achat.
Les exportations et les importations proviennent de la base
statistique de la Banque Mondiale 1999. Du fait du manque de séries
temporelles complètes pour toutes les variables limités
vérifient l'idée sur la période 1983-1997. Elle se semble
pertinente, car le boum des investissements directs étrangers s'est fait
dans les pays émergents à partir du milieu des années
1980. Ainsi, les estimations porteront sur l'approximation suivante de
l'équation de croissance de la PGF :
Gi,t PGF=ái,t+â
1ÊÇ i,t +
â2IDEi,t+â3stabpoli
,t+â4ouvi,t+ui,t (II-6)
avec ui,t = ct +
ci +åé,ô
ct : effet spécifique
temporel62
ci : effet fixe pays
La base de données utilisée dans l'analyse
statistique comprend 61 pays pour la période 84-97, ce qui permet
d'appréhender dans cette partie la question de la croissance de la PGF
et des IDE à l'aide de l'outil d'économétrie des
panels.
Disposant 14 années pour 61 pays considérés,
notre modèle économétrique comporte à la fois un
effet fixe pays et un effet fixe temporel.
Les pays classés, ainsi que toutes les variables
statistiques, en fonction de la dotation moyenne en capital humain de chaque
pays, puis ils ont estimé notre équation en ajoutant à
chaque fois un pays supplémentaire, en partant du pays le moins
doté en capital humain à celui dont le taux de scolarisation est
le plus élevé. Un problème crucial qui se pose lorsque
l'on utilise l'outil des données de panel, est celui de la
spécification. En effet, les résultats divergent fortement selon
les méthodes utilisées.
A ce propos, le test d'Hausman est utilisé, afin de
discriminer entre le modèle à effets fixes et le modèles
à effets aléatoires. Ce test a permis de conclure dans la
majorité des régressions que les auteurs ont effectuées
que le choix du « Within » s'imposait.
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