IV.2. IDE et capital humain en zone UEMOA
La section précédente souligne que le capital
humain est un déterminant majeur des IDE à destination de
l'UEMOA, mais n'existe-t-il pas des effets feedbacks entre IDE et
capital humain de l'Union ? Les résultats suivants permettent de
répondre par l'affirmative.
I DE, PI BH, URBAN)
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KH
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Coefficients
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Std. Err.
|
t
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P >
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IDE
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8.60874
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1.59084
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5.41***
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0.000
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DPIBH
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0.0375099
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0.0178667
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2.10**
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0.036
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DDURBAN
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67.8705
|
22.25656
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3.05***
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0.002
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Constante
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51.02991
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6.862447
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7.44***
|
0.000
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NB : (***) et (**) désignent respectivement les variables
significatives à 1% et 5%.
SI DE + 0.038PI BH + 67.871URBAN)
) (5.41) (2.10) (3.05)
Les variables IDE et URBAN sont significatives au seuil de 1%,
tandis que la variable PIBH n'est significative qu'au seuil de 5%. Le
coefficient associé aux IDE indique qu'un accroissement de 1% des
entrées d'investissements directs étrangers engendre une
amélioration
de la qualité du capital humain d'environ 8,61% au
risque de 1%. Ainsi, les firmes multinationales ne prennent pas le niveau de
capital humain en zone UEMOA comme une donnée irréversible. Elles
peuvent investir tout en s'engageant dans la formation de la main d'oeuvre
surtout si cela permet d'améliorer leurs rendements dans les pays
d'accueil.
Pour le même niveau de risque de 1%, on peut affirmer
qu'une augmentation du degré d'urbanisation de 1% entraine une
amélioration du capital humain de 67.87%. Ce coefficient reflète
la vitesse à laquelle le capital humain réagit à une
augmentation de la population urbaine. Par ailleurs, en plus de ces deux
variables, une augmentation du niveau de revenu par tête de un point se
traduit par une amélioration de la productivité du capital humain
de 3,8%. Ceci, suggère qu'à côté des dépenses
d'éducation, les économies d'agglomération et
l'appartenance à des zones urbaines participent activement au
développement du capital humain.
Force est de constater que le degré d'urbanisation et
de développement des institutions urbaines, permet d'avoir un
accès plus facile aux différentes institutions (sociales,
culturelles, sanitaires, sportives, etc.) ce qui pourrait stimuler
l'accumulation des connaissances et le développement des
compétences humaines, (Alaya et al, 2004).
En prenant en compte les effets aléatoires, le
coefficient de détermination R2-between d'une valeur de
0,6916 montre que 69,16% de la variation inter pays du capital humain, est
expliquée par les variables explicatives du modèle. Le
R2-within a une valeur de 0,2323, indiquant que les effets
aléatoires des pays introduits dans le modèle, contribuent
à expliquer le modèle de 23,47%.
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