Capital humain et transformation structurelle en Afrique subsaharienne.

2.25. Interprétation et analyse économique des résultats

Le tableau ci-haut présente le résultat de nos estimations qui débouchent de la relation entre le capital humain et la transformation structurelle effectuées par la méthode du GMM sur une période de 2000 à 2017 pour les 22 pays d'ASS. Ainsi l'interprétation de nos résultats se fera à partir deux approches à savoir l'approche économétrique et l'approche économique.

1.2.1. Interprétation des résultats

Dans l'ensemble, les résultats présentés dans le tableau 4.3 sont satisfaisants sur le plan économétrique. Premièrement le test de Fisher nous a permis de conclure que nos deux modèles sont globalement et fortement significatifs. En effet, la p-value associée à cette statistique (Prob> F=0,000) est inférieure au seuil de 1% pour toutes les deux estimations. En outre le test de Sargan et Hansen dont leurs probabilités sont chacune supérieure au seuil de 10%, est concluant pour les deux modèles et donc ne permet pas de rejeter l'hypothèse nulle de validité de nos instruments. Enfin le test d'AR(1) est également concluant car la p-value des deux modèles est inférieur au seuil de 10% et l'AR (2) est aussi satisfaisant puisque la p-value des deux modèles est supérieure au seuil de 10% donc ne permet pas non plus de rejeter l'hypothèse nulle d'absence d'autocorrélation de second ordre des résidus dans les estimations. Par conséquent, les résultats de nos estimations sont donc robustes d'autant plus que les écart-types ont également été corrigé de l'hétéroscédasticité. Il est important aussi de noter que l'interprétation économique de nos variables se fait uniquement si cette variable est significative.

1.2.2. Analyse des résultats

Sur le plan économique, la plupart de nos résultats sont conformes aux théories traditionnelles du développement, aussi bien en termes de capital humain et la transformation structurelle du fait que les signes associés aux coefficients de chaque variable sont des signes escomptés, d'une part et d'autre part en fonction de la réalité économique de la région d'ASS. En ce qui concerne l'effet du capital humain sur la diversification des exportations (modèle 1) il existe d'après les résultats obtenus un lien significatif et positif entre ces deux concepts avec le taux brut de scolarisation mesure de l'éducation, qui est utilisé pour quantifier le capital humain. Ceci est confirmé car la variable est positive et significative au seuil de 1% sur la période de 2000 à 2017. Ces résultats sont en effet conforment aux résultats trouvés par Soohyung Lee (2009) où il démontre que le capital humain à travers l'éducation est un déterminant essentiel pour réaliser une diversification efficace de son appareil productif induisant une transformation structurelle. De plus, Teixeira et Anabela (2016) ont également trouvé ces résultats en mettant l'accent sur les effets positifs de de l'éducation sur la diversification qui est la première dimension de la transformation structurelle dans un échantillon des pays de l'OCDE. Sans oublier les travaux d'Amar et Hamdi (2014) concernant le développement humain et la transformation structurelle.

En ce qui concerne la sophistication (modèle 2) des exportations qui est aussi spécifiée comme le modèle de la diversification (modèle 1) il existe effectivement ce lien entre le capital humain et la sophistication, compte tenu de la théorie des capacités et des travaux qui ont montrés le lien des deux dimensions (Lectard 2016) de la transformation structurelle en ce sens qu'elles sont toutes deux fortement complémentaires. Les résultats de notre analyse confirment qu'il y'a un lien significatif entre le capital humain et la sophistication des exportations car la p-value de la variable est 0,003 comparé au seuil de 1% valide la significativité toutefois le signe négatif obtenu se justifie par le fait que ce n'est plus le canal de l'éducation formelle mais plus tôt par la recherche développement, l'innovation et la formation professionnelle qui sont aussi d'autre dimension du capital humain mais n'étant pas les parfaits substituts de l'éducation formelle. Ceci est confirmé suite aux travaux de Teixeira (2015) sur le capital humain et la dynamique de spécialisation et de complexité des exportations, dont il aboutit a un résultat significatif mais négatif de l'éducation formelle sur la dynamique de spécialisation et de la complexité de production qui sont des caractéristiques propres à la sophistication des exportations. Dont les travaux microéconomiques effectués par Teubal, 1991; Dias et McDermott, 2006; Saviotti et Pyka, 2012 confirment aussi ce résultat de l'éducation formelle sur la sophistication.

Etant donné que le capital humain n'est pas la seule variable qui peut expliquer les deux indicateurs de la transformation structurelle, nous avons dans notre analyse ajoutée des variables macroéconomiques qui sont également les déterminants de la diversification et la sophistication des exportations d'une économie.

En ce qui concerne les IDE, aux coefficients associés à cette variable dans les deux modèles ils sont tous deux significatifs au seuil de 1% à savoir 0,004 et 0,007. En effet les signes attendus sont contraires donc pour ce qui est de la diversification le signe des IDE est négatif, ceci s'explique par le fait que diversifier une économie ne fait forcement pas mention d'un apport étranger en général c'est d'abord interne notamment en fonction des politiques mise en place pour une meilleure éducation, santé et de formation conduisant ainsi à faire migrer la main d'oeuvre des secteurs les moins rentables vers ceux les plus rentables compte tenu du niveau de capital humain. En cela l'importance des IDE vient dans le processus de sophistication c'est pourquoi ce dernier prend un signe positif dans le modèle de la sophistication pour montrer l'importance des IDE en matière d'importations et d'imitation de technologie étrangère ou d'incorporation d'inputs plus complexes dans la production des outputs plus élaborés et dense en matière de sophistication. C'est pour cette raison qu'elle a un coefficient allant jusqu'à 0,27 dans le modèle de la sophistication or dans l'autre ce n'est que 0,004. Mais en général ce qu'il y'a à retenir est que les IDE sont aussi des déterminants positifs de la transformation structurelle mais à partir d'un certain seuil pour une forte efficacité dans le processus de développement. Ces résultats concordent avec ceux de Penilescu (2015) et Timmer et al. (2012), Bah(2011) qui concluent que les IDE sont favorables à la transformation structurelle mais ceci suite aux efforts multiples effectuer d'abord à l'échelle nationale afin que l'apport des IDE dans le processus puissent efficacement acheminer le profond changement.

Pour ce qui est de l'investissement en général, dans les deux modèles il est significatif notamment avec dans chaque modèle une p-value pour le premier de 0,026 significatif au seuil 5% et significatif à 1% avec 0,001 dans le second modèle. L'explication de signe diverses dans les deux modèles à savoir positif puis négatif. Cela s'explique par le fait que pour diversifier une économie il faut un investissement de manière général, investissement, en capital en travail , sans oublier les autres aspect de l'investissement ce qui fait que dans le modèle 1, l'investissement a un impact positif sur la diversification des exportations en particulier en général sur la transformation structurelle confère les travaux de Mensah et Amoah et al. (2017) sur les forces motrices de la transformation structurelle et aussi Fraga(2012) traitant du non linéarité entre le capital humain et les exportations brésiliennes.

La particularité vient du second modèle dont l'investissement acquiert un signe négatif en analysant son lien avec la sophistication ceci est expliquée que le manque de spécificité dans ce type d'investissement notamment propre au secteur de recherche et innovation fait qu'il prend un signe contraire par rapport avec la sophistication. Ce cas est plus observé dans les pays en développement, du fait de sous investissements en matière d'innovation et d'intensité technologique. Mais ceux-ci investissent plus dans les secteurs primaires et des produits de base ce qui rend ces investissements presque non rentables, car en faisant en sortes que malgré les investissements à l'exemple de l'ASS, cette dernière n'a pas pu finalement se transformer. Les travaux de Fuente et Doménech (2000) où ils ont montré l'influence de l'investissement en capital humain et la structure productive dans 20 pays d'Europe, ils ont obtenus un résultat positif compte tenu du type d'économie et de l'importance en investissement disponible pour ce secteur pour une économie développée. Le nôtre est inverse dû spécifiquement aux caractéristiques de l'Afrique.

L'emploi dans le secteur service joue également un rôle dans la détermination de la sophistication. En effet, dans le second modèle de notre analyse nous avons obtenu que la variable soit significative avec 0,006 comme p-value comparée au seuil de 1%. Toutefois, sa non significativité dans le premier modèle est normal et avéré d'après Silva et Teixeira, 2011; Saviotti et Pyka, 2002. En effet, le processus de transformation structurelle s'opère par étape dont la première consiste en une migration du secteur agricole vers le secteur industriel ce qui montre un début de transformation de la structure productive. Cette migration est constatée uniquement par l'affluence de nouveaux employés dans le secteur industriel et une baisse de leur nombre dans le secteur agricole (Lewis 1989). Ensuite, intervient l'autre étape qui est une seconde migration du secteur industriel vers le secteur des services dans une sorte de réallocation des ressources qui s'effectue et de main-d'oeuvre. C'est en cet instant que l'emploi dans le secteur des services prend toute son importance de ce fait, il concerne plus le tertiaire que le volet, primaire et secondaire des secteurs justifiant ainsi sa non significativité dans le résultat du premier modèle (modèle de diversification). Pris dans le contexte africain ce dernier a un signe négatif ce qui se démontre par l'analyse de la structure productive des pays d'ASS qui sont plus focalisés dans les secteurs primaires et à même migrer dans la mauvaise direction ce qui rend difficile et lent sa transformation structurelle en général malgré les efforts opérés par certains de ses pays.

Enfin, pour rendre un peu plus dynamique notre travail, nous avons inséré dans nos estimations une variable temps qui prend en compte l'effet temporel agissant sur le panel en termes  d'influence sur la transformation structurelle à mesure que de l'évolution. Dans nos résultats l'utilisation de cette variable parmi les instruments utiliser dans notre estimation a rendu plus robustes nos résultats car les deux tests de Sargan et Hansen sont satisfaisant. Mais en enlevant cette variable parmi les instruments utilisés on retrouve plus tôt que l'un des tests n'est pas vérifié et modifie la p-value du premier retard.