Capital humain et croissance économique en RDC de 1970-2021

Section 2 : Revue de la littérature empirique

Cette section recense les différents travaux empiriques réalisés par les auteurs à travers le monde sur l'impact du capital humain sur la croissance économique. Nous allons commencer par les travaux de Mankiw et al. (1992), dans cette étude, les auteurs ont pour objectif de tester l'impact du capital humain sur la croissance économique à partir du modèle de Solow augmenté. Ce modèle intègre le capital humain comme un facteur de production supplémentaire par rapport au modèle de Solow classique. Le capital humain est mesuré par le niveau moyen d'éducation de la population active. Les auteurs utilisent une fonction de production Cobb-Douglas qui relie la production au travail physique, au capital et au capital humain. Ils estiment les paramètres du modèle par la méthode des moindres carrés ordinaires sur un échantillon de 121 pays sur la période 1960-1985. Les résultats montrent que le capital humain joue un rôle important dans l'explication des différences de revenus entre les pays. Ils montrent également que le taux d'épargne et la croissance démographique affectent le niveau de revenu par tête. Enfin, ils mettent en évidence une relation positive entre l'investissement dans le capital humain et la croissance économique.

Bloom et al. (2004) ont pour objectif d'analyser l'impact du capital humain sur la croissance économique en prenant en compte à la fois la dimension éducative et sanitaire du capital humain. Ils utilisent un modèle de croissance endogène qui intègre la scolarisation et l'espérance de vie comme des indicateurs du capital humain. Ils estiment le modèle sur un panel de 92 pays sur la période 1965-1990. Les résultats indiquent que le capital humain a un effet positif et significatif sur la croissance économique. Ils montrent que la scolarisation et l'espérance de vie ont des effets directs et indirects sur la croissance, à travers leur impact sur le niveau de technologie, le taux d'épargne et la fertilité.

Musbau et Rasak (2005) ont étudié la relation de long terme entre l'investissement dans l'éducation et la croissance économique au Nigeria, en utilisant des données annuelles de 1970 à 2001. Leurs objectifs étaient de tester l'impact du capital humain sur la croissance économique et d'examiner les canaux par lesquels l'éducation affecte la croissance économique.Ils ont utilisé un modèle de cointégration à correction d'erreur (ECM) pour estimer la relation de long terme entre les variables. Les variables utilisées étaient le produit intérieur brut (PIB) réel par habitant comme indicateur de la croissance économique, le taux d'alphabétisation des adultes comme indicateur du capital humain, le taux d'investissement brut comme indicateur du capital physique, et le taux d'ouverture commerciale comme indicateur du progrès technologique.Leurs résultats ont montré qu'il existe une relation de cointégration entre les variables, ce qui implique qu'il existe une relation de long terme entre l'investissement dans l'éducation et la croissance économique au Nigeria. Ils ont également trouvé que le capital humain affecte la croissance économique à travers deux canaux: directement, en tant que facteur explicatif de la croissance; et indirectement, en tant que facteur qui facilite le progrès technologique. Ils ont conclu que le gouvernement nigérian devrait accorder plus d'attention à l'amélioration de la qualité et de la quantité de l'éducation dans le pays.

Plusieurs études (Krueger et Lindahl, 2001 ; Bassanini et Scarpetta, 2002 ; Engelbrecht, 2003) ont examiné l'influence du capital humain sur la croissance économique dans les pays de l'OCDE, en tenant compte des spécificités de chaque pays et des effets à long terme. Elles ont utilisé comme variables le niveau et la qualité de l'éducation, le taux de croissance du PIB par habitant, le taux d'investissement, le taux d'ouverture, la taille du secteur public, la réglementation du marché du travail et la stabilité macroéconomique. Elles ont estimé un modèle à effets fixes avec une correction pour la non-stationnarité des variables et l'endogénéité du capital humain, sur un panel de 21 pays de l'OCDE sur la période 1971-1998. Les résultats montrent que le capital humain a un effet positif et significatif sur la croissance économique, mais que cet effet varie selon les pays et dépend de la qualité de l'éducation. Les auteurs recommandent que les politiques éducatives soient adaptées au contexte institutionnel et culturel de chaque pays pour optimiser leur impact sur la croissance.

Banhabib et Spiegel (1994) ont examiné l'impact du capital humain sur la croissance économique dans un échantillon de 78 pays sur la période 1960-1985. Ils ont utilisé deux mesures du capital humain : le taux d'alphabétisation et le nombre moyen d'années à l'école. Ils ont estimé un modèle de croissance endogène avec des effets fixes et aléatoires.  Ils ont trouvé que le capital humain n'avait pas d'effet direct significatif sur la croissance, mais qu'il avait un effet indirect positif à travers l'innovation technologique.

Pritchett (2001) a analysé les données de 127 pays sur la période 1960-1990. Il a mesuré le capital humain par le nombre moyen d'années de scolarisation. Il a estimé un modèle de croissance néoclassique avec des variables de contrôle telles que l'investissement, la population, le commerce extérieur et la qualité des institutions. Il a trouvé que le capital humain n'avait pas d'effet significatif sur la croissance, et que dans certains cas il avait même un effet négatif.  Il a avancé trois explications possibles : l'éducation n'améliore pas les compétences productives des travailleurs, l'éducation n'est pas adaptée aux besoins du marché, ou l'éducation est détournée à des fins politiques ou sociales.

En somme, ces études soulignent l'absence de relation entre croissance et éducation, et remettent en question l'hypothèse selon laquelle le capital humain est un facteur clé de la croissance économique.

Armer et Liu (1993) ont utilisé un modèle économétrique de type Cobb-Douglas pour analyser la contribution de l'éducation, mesurée par le nombre de personnes ayant achevé différents niveaux d'éducation, à la croissance économique de Taiwan, un pays qui a connu un développement rapide en quelques décennies, et ont trouvé que seuls l'enseignement primaire et secondaire avaient un effet positif et significatif, contrairement à l'enseignement supérieur, moins accessible et moins adapté aux besoins du marché du travail, tandis que le progrès technique jouait un rôle important.

Duma (2007), étudie les sources de croissance au Sri Lanka à l'aide des données annuelles de 1980 à 2006. Il a employé la fonction de production Cobb-Douglas augmentée qui considère la croissance de la production comme variable dépendante tandis que la croissance du facteur travail, la croissance du capital physique, la croissance du capital humain sont considérées comme des variables explicatives. La productivité totale des facteurs (PTF) est le résidu de l'équation qui capture toutes les variations inexpliquées dans la croissance de la production. Sur la période étudiée (1980 à 2006), l'auteur a trouvé une faible contribution du capital humain à la croissance environ (10%) par rapport au capital physique et la force de travail qui contribuent respectivement à 17% et 27%. La principale contribution à la croissance a été celle de la PTF qui a contribué pour environ 46%. L'auteur a expliqué ses résultats par le fait qu'à partir des années 1980, il y avait un ralentissement dans les produits à forte intensité de main-d'oeuvre et une croissance rapide des industries à forte intensité de capital et au niveau de productivité plus élevé.

Abbas et Foreman-Peck (2007), utilisent les techniques de cointégration pour estimer l'incidence du capital humain sur la croissance économique du Pakistan dans la période allant de 1961 à 2003. Dans cette étude, les auteurs ont déterminé deux indicateurs du capital humain qui ont un impact sur la croissance économique à savoir le stock du capital humain, les dépenses de santé en pourcentage du PIB.Les résultats trouvés sont que le capital humain a un effet positif et significatif sur la croissance économique du Pakistan, tant en termes de niveau que de qualité. Les auteurs suggèrent que le Pakistan devrait investir davantage dans l'éducation et la santé pour accroître son potentiel de croissance.

Gherbi Fatima et Ghazlilamia (2021) analysent l'effet du capital humain sur la croissance économique en Algérie à l'aide du modèle vecteur auto régressif (VAR). Ils considèrent comme variables le produit intérieur brut par habitant (PIBH) ; les variables éducatives telles que : les effectifs scolarisés au cycle fondamental (primaire et secondaire), les effectifs scolarisés dans le secondaire, le nombre d'étudiants dans l'enseignement supérieur ; la formation brute du capital fixe ; le taux de croissance de la population. Ils concluent que le capital humain, saisi par les variables éducatives peuvent-être un point essentiel qui influencent positivement sur la croissance économique.

Dans la même optique, BeyaKupa Erick (2021) a mené une étude sur l'effet du capital humain sur la croissance économique en République Démocratique du Congo. Il a utilisé le modèle autorégressif à retards échelonnés (ARDL) et pris en compte plusieurs variables : les dépenses publiques en éducation, le taux brut de scolarisation secondaire, le taux d'ouverture, les investissements directs étrangers et le taux de croissance de la population. Son étude montre que le capital humain, mesuré par les dépenses publiques en éducation et le taux brut de scolarisation secondaire, influence positivement la croissance économique. Toutefois, seul le taux brut de scolarisation secondaire est statiquement significatif.

En somme, les résultats des études empiriques sur le capital humain et la croissance économique sont mitigés et parfois contradictoires. Certains travaux trouvent un effet positif et significatif du capital humain sur la croissance économique, tandis que d'autres ne trouvent pas d'effet ou un effet négatif. Ces divergences peuvent s'expliquer par plusieurs facteurs, tels que la qualité des données, la spécification des modèles, la prise en compte des effets de seuil, de complémentarité ou de causalité inverse.