Memoire Online - L'impact de la valorisation de ressource en eau sur la prospérité

Contrairement à la section précédente, dans cette section nous avons procédé à l'analyse et à l'interprétation du résultat. Notre modèle conceptuel est tel que :

Pour ce faire, nous avons choisi de faire recours à la régression linéaire simple pour tester notre modèle car elle nous permet de prévoir la valeur d'une variable en fonction de la valeur d'une autre variable.

H1 : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités économiques.

H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles.

H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles.

H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service.

H2 : La valeur créée dans les activités économiques influence positivement la complexité économique.

H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique.

H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique.

H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique.

H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité.

Cette section est divisée en trois points. Premièrement nous verrons l'impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités économiques, deuxièmement l'influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité économique, et enfin l'influence de la complexité économique sur la prospérité.

2.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les activités économiques

2.1.1 Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en agriculture

Le tableau ci-dessous nous présente les résultats des régressions linéaires simples expriment la relation linéaire entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les activités agricoles.

En effet, les résultats montrent que la valorisation de l'eau a un impact positif et significatif sur la création de la valeur pour quelques variables, tel que : « la VA agriculture au prix courant » et « valeur production agricole ». Par contre, il révèle le contraire avec « contribution agriculture % PIB » et « VA agriculture au % PIB ». Cependant, la relation n'est pas significative avec la Contribution agriculture % PIB.

L'équation de la régression linéaire simple de la valorisation de l'eau et la création de la valeur est significatif. La régression avec la variable VA agriculture au prix courant présente un R² - ajusté significatif avec une valeur égale à 0.567. Cela signifie que, la valorisation de l'eau explique 56.7% de la variation de la valeur créée. Par ailleurs, beta est égal à 0.777 et son t= 4.088 avec une probabilité de 0.002.

De même, la valorisation de l'eau a un impact positif et significatif sur la création de la valeur car elle explique à 40.7% la valeur de la production agricole. Son beta est positif. Il est égale à 0.693 et son t= 2.546 avec une probabilité de 0.038< 0.05.

Par contre, la valorisation de l'eau n'a pas d'impact positif sur la VA agriculture au % PIB car son beta égal à -0.943. Toutefois, beta est significatif. Par ailleurs, la valorisation de l'eau de l'eau n'a pas de relation significative avec la contribution de l'agriculture au % PIB.

Tableau 6 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en agriculture

En conclusion, la valorisation de l'eau a un impact positif sur la valeur créée et l'explique pour certaines variables. Les équations de la régression peuvent s'écrire de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles » est confirmé.

2.1.2. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en industrie

Le tableau ci-dessous nous permet d'écrire les équations de la régression linéaire simple de la valorisation de l'eau et la création de la valeur en industrie. Le résultat montre que, les équations de la régression sont significatifs pour la plupart de variables tel que : « la valeur créée de l'industrie au prix courant », « la valeur créée de l'industrie manufacturière au prix courant » et « la valeur créée de l'industrie non manufacturière au prix courant ». Par contre, l'équation de la régression n'est pas significative avec les autres variables (VA industrie au % du PIB).

Le R2- ajusté indique une valeur de 0.904 pour la variable « VA industrie au prix courant ». Cela signifie que la valeur créée est expliquée à 90.4% par la valorisation de l'eau. Son béta est significatif et affiche une valeur de 0.955 avec un t= 10.666 avec une probabilité de 0.000 < 0.05.

Le R2- ajusté de la variable « VA industrie manufacturière au prix courant » égale à 0.832. Cela signifie que la variation de la valeur créée est expliquée par la valorisation de l'eau à 83.2%. Son béta est significatif et affiche une valeur de 0.920 avec un t= 7.769 et p= 0.000.

Tableau 7 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur en industrie

En conclusion, la valorisation de l'eau explique la création de la valeur en industrie et les équations de la régression peuvent s'écrire sous la forme ci-après :

Notre sous hypothèse « H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles. » est confirmé.

2.1.3. Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les services

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les services. Le résultat démontre que l'équation de la régression linéaire entre la valorisation de l'eau et la valeur créée dans les services n'est pas significatif.

Tableau 8 : Impact de la valorisation de l'eau sur la création de la valeur dans les services

Notre sous hypothèse « H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service. » est rejetée.

En raison de ce qui précède, où nous avons présenté le résultat de la régression linéaire de la valorisation de l'eau et la création de la valeur afin de tester notre hypothèse H1, nous constatons que hormis le manque de significativité dans la relation entre la valorisation de l'eau et la création de la valeur dans les services, il existe une relation de signification entre la valorisation de l'eau dans les activités agricoles et dans les activités industrielles. Cette relation a un impact positif. De ce fait, nous validons notre hypothèse H1.

H1 : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités économiques.

H1a : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités agricoles.

H1b : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités industrielles.

H1c : La valorisation de l'eau influence positivement la valeur créée dans les activités de service.

2.2. Influence de la création de la valeur dans les activités économiques sur la complexité économique

2.2.1 Influence de la valeur créée en agriculture sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire et nous permet d'écrire l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les activités agricole et la complexité économique.

En effet, le résultat montre que l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée et la complexité économique est significatif pour la plupart de variables tels que : « VA agriculture au prix courant », « valeur production agricole » et « contribution agriculture au % PIB » et ont un impact positif.

Le R2-ajusté de la variable « VA agriculture au prix courant » présente une valeur de 0.104. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 10.4% par la création de la valeur en agriculture. Son béta est significatif et sa valeur est égale à 0.362 avec un t= 2.229 et une probabilité de 0.033 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression linéaire simple de la valeur de la production agricole égale à 0.341. Cela signifie que la complexité économique est expliquée par la valeur créée en agriculture à 34.1%. Il a un béta égal à 0.606, t= 3.731 avec une probabilité de 0.001.

Par contre, l'équation de la régression linéaire simple de la valeur créée et la complexité économique n'est pas significatif avec les variables « VA agriculture au % du PIB » et « % VAB de l'agriculture irriguée ».

Tableau 9 : Influence de la valeur créée en agriculture sur la complexité économique

En conclusion, la valeur créée en agriculture explique avec un impact positif la complexité économique. Les équations de la régression linéaire simple s'écrivent comme suite :

Notre hypothèse « H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique. » est validée.

2.2.2. Influence de la valeur créée dans l'industrie sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous permet d'écrire les équations de la régression linéaire simple et présente le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans l'industrie et la complexité économique. Le résultat révèle que, hormis la régression linéaire avec la valeur créée dans l'industrie non manufacturière au prix courant, il n'existe pas de signification pour les autres variables.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée en industrie non manufacturière avec la complexité économique est égale à 0.623. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 62.3% par la valeur créée dans l'industrie non manufacturière. Le béta est égal à 0.806, t= 4.917 avec une probabilité de 0.000.

Par contre, la régression n'est pas significatif avec la valeur créée en industrie dont le R2 est égal à 0.005 et p= 0.285 > 0.05 tout comme avec la valeur créée dans l'industrie en fonction du PIB et celle créée dans l'industrie manufacturière.

Tableau 10 : Influence de la valeur créée dans l'industrie sur la complexité économique

En conclusion, la valeur créée en industrie explique la complexité économique avec un impact positif et les équations peuvent s'écrire sous la forme suivante :

Notre sous hypothèse « H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique. » est confirmée.

2.2.3. Influence de la valeur créée dans les services sur la complexité économique

Le tableau ci-dessous permet d'écrire les équations de la régression linéaire et présente le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les services et la complexité économique. Ce résultat montre que les équations de la régression sont significatives.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée dans les services au prix courant est égale à 0.738. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 73.8% par la valeur créée dans le service au prix courant. Béta est significatif et sa valeur est de 0.868 avec t= 7.197 et p= 0.000.

Le R2-ajusté de la régression de la valeur créée dans le service au pourcentage du PIB est égale à 0.871. Cela signifie que la complexité économique est expliquée à 87.1% par la valeur créée dans les services. Son béta est égal à 0.937 avec t= 11.054 et p= 0.000.

Tableau 11 : Influence de la valeur créée dans les services sur la complexité économique

En conclusion, la création de la valeur sans les services explique avec un impact positif la complexité économique et les équations de la régression peuvent s'écrire comme suite :

Notre sous hypothèse « H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique. » est confirmée.

Dans ce qui précède, nous avons présenté le résultat de la régression linéaire simple de la valeur créée dans les activités économiques et la complexité économique pour tester notre hypothèse H2. Le résultat nous démontre que la valeur créée dans les activités économiques explique avec un impact positif la complexité économique. Ceci étant, nous confirmons notre hypothèse H2.

H2 : La valeur créée dans les activités économiques influence positivement la complexité économique.

H2a : La valeur créée dans les activités agricoles influence positivement la complexité économique.

H2b : La valeur créée dans les activités industrielles influence positivement la complexité économique.

H2c : La valeur créée dans les activités de service influence positivement la complexité économique.

2.3.1 Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité

Les tableaux ci-dessous présents le résultat de la régression linéaire simple des dimensions de la complexité économique et la prospérité et nous permet d'écrire les équations de la régression. Le résultat nous démontre qu'il existe d'une part de relations avec une signification avec un impact positif ou non et de l'autre, il n'en existe pas. Il existe de relations avec une signification pour « school life expectancy years » avec un impact positif sur son rang, « higher éducation and training (GCI) » avec un impact positif, « capacity for innovation (GCI)» avec un impact positif sur le rang, « global innovation index (GII) » avec un impact positif sur l'indice, « global competitivenness index (GCI) » avec un impact positif sur l'indice et le rang. Il en est de même pour « business sophistication (GII) » avec un impact positif, « créative output (GII) » avec un impact positif, « innovation linkage (GII) » avec un impact positif, « state of cluster developement (GII) » avec un impact positif.

Par ailleurs, il n'existe pas de signification avec par exemple le « networking (GEI)» dont p= 0.558> 0.05, « produit diversification index » qui a un p= 0.175> 0.05, « Knowledge diffusion (GCI) » qui a un p= 0.284> 0.05, « Knowledge absorption (GII) » dont p=0.127> 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « school life expectancy years » et la prospérité est égale à 0.453. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 45.3% par les années d'étude. Beta présente une valeur de 0.717 avec un t= 2.906 et une probabilité de 0.020< 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « higher éducation and training » est égal à 0.795. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 79.5% par le niveau d'enseignement supérieur des individus. Béta est égal à 0.906 avec un t= 5.657 et une probabilité égale à 0.001.

Le R2-ajusté de la variable « capacity for innovation (GCI) » est égal à 0.794. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 79.4% par la capacité d'innover. Béta = 0.905 avec un t= 5.645 et p= 0.001.

Le R2-ajusté de la variable « global innovation index (GII) » est égal à 0.373. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 37.3% par le degré d'innovation dans les activités. Béta est significatif et positif avec une valeur de 0.652. Son t= 2.854 avec une probabilité de 0.016.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « global competiveness index (GCI) » égal à 0.652. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 65.2% par le niveau de compétitivité des activités. Le béta est égal à 0.831, t= 4.225 avec une signification de 0.003< 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « business sophistication (GII) » est égal à 0.342. Cela signifie que la prospérité est expliquée par le degré de sophistication des affaires à 34.2%.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « créative output (GII) » est égal à 0.360. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 36% par le degré de créativité. Béta est significatif et est égal à 0.657 avec un t= 2.463 de signification égale à 0.039.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « innovation linkage (GII) » est égal à 0.729. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 72.9% par les liens d'innovation dans les activités. Le béta est égal à 0.871 avec un t= 5.021 de probabilité égal à 0.001.

Le R2-ajusté de la régression de la variable « state of cluster développement (GII) » est égal à 0.484. Cela signifie que la prospérité est expliquée à 48.4% par le niveau de développement de clusters. Le béta est égal à 0.736, t= 3.073 avec une signification de 0.015.

Tableau 12 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de capabilités implicites)

Dim : Capabilités	Indices				Rangs
	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Startup skills (GEI)	-0.139	0.267	-0.225	-0.512
		P :		P :
		(0.627)		(0.627)
Human capital (GEI)	-0.184	0.223	-0.230	-0.472
		P :		P :
		(0.661)		(0.661)
Education (GII)	-0.118	0.048	-0.077	-0.220	0.097	1.962	-0.444	-1.401
		P :		P :		P :		(P :
		(0.832)		(0.832)		(0.199		0.199)
Human capital and research	-0.027	0.763	-0.295	-0.874	0.502	10.088	-0.747	-3.176
(GII)		P :		P :		P :		(P :
		(0.408)		(0.408)		(0.013)		0.013)
Expenduture	0.277	4.453	0.598	2.110	-0.114	0.078	0.099	0.280
education_%_GDP (GII)		(P=0.068)		P :		P :		(P :
				(0.068)		(0.787)		0.787)
School_life_expectancy_years	0.268	4.288	0.591	2.071	0.453	8.443	0.717	2.906
(GII)		P : 0.072		P :		P :		(P :
				0.072		(0.020)		0.020)
Pisa_scales_reading_math &	0.214	3.445	-0.549	-1.856	0.344	5.710	0.645	2.390
science (GII)		P : 0.101		P :		P :		P : 0.044
				0.101		0.044
Tertiary education (GII)	0.533	11.290	-0.765	-3.360	0.638	16.878	-0.824	-4.108
		P : 0.010		P :		P :		P : 0.003
				0.010		0.003
Tertiary enrollement_% GDP	0.056	1.535	0.401	1.239	0.770	34.551	0.891	5.878
(GII)		P : 0.250		P :		P :		P : 0.000
				0.250		0.000
Graduates_in_science &	0.217	2.666	-0.590	-1.633	0.408	5.139	-0.712	-2.267
engineering (GII)		P : 0.163		P :		P :		P : 0.073
				0.163		0.073
Research & developpement	0.858	55.500	0.935	7.450	0.808	38.964	0.911	6.242
(GII)		P : 0.000		P :		P :		P : 0.000
				0.000		0.000
Research_FTE_mn_pop (GII)	-0.111	0.101	0.112	0.318	0.673	19.514	0.842	4.417
		P : 0.759		P :		P :		P : 0.002
				0.759		0.002
Gross expenditure on R-D_%	0.313	5.109	0.624	2.260	-0.095	0.220	0.164	0.469
GDP (GII)		P : 0.054		P :		P :		P : 0.652
				0.054		0.652
QS_university_ranking(GII)					0.847	56.208	0.928	7.497
						P :		P : 0.000
						0.000
E_participation (GII)	0.802	37.559	-0.908	-6.129	0.028	1.257	0.368	1.121
		P : 0.000		P :		P :		P : 0.295
				0.000		0.295

	0.426	7.677	0.700	2.771	0.494	9.800	0.742	3.130
		P : 0.024		P :		P :		P : 0.014
				0.024		0.014
Scientific and technical	0.036	1.335	-0.378	-1.155	0.564	12.654	-0.783	-3.557
article_bn_ppp_GDP (GII)		P : 0.281		P :		P :		P : 0.007
				0.281		0.007
Online créativity (GII)	0.294	4.326	0.618	2.080	-0.131	0.073	-0.101	-0.270
		P : 0.076		P :		P :		P : 0.795
				0.076		0.795
Health and primary education	0.499	8.971	0.749	2.995	0.919	92.301	0.964	9.607
(GCI)		P : 0.020		P :		P :		P : 0.000
				0.020		0.000
Quality of primary education	0.837	26.727	0.933	5.170	0.926	88.711	0.968	9.419
(GCI)		P : 0.007		P :		P :		P : 0.000
				0.007		0.000
Primary enrollment (GCI)	-0.078	0.637	-0.371	-0.798	0.453	6.801	-0.729	-2.608
		P : 0.469		P :		P :		P : 0.040
				0.469		0.040
Higher education and training	0.795	32.004	0.906	5.657	0.906	78.240	0.958	8.845
(GCI)		P : 0.001		P :		P :		P : 0.000
				0.001		0.000
Secondary enrollement (GCI)	0.307	3.212	0.667	1.792	0.312	4.621	0.631	2.150
		P : 0.148		P :		P :		P : 0.069
				0.148		0.069
Tertiary enrollement (GCI)	-0.181	0.233	-0.234	-0.482	0.579	11.983	0.795	3.462
		P : 0.655		P :		P :		P : 0.011
				0.655		0.011
Quality of educational	0.880	37.807	0.951	6.149	0.944	136.414	0.975	11.680
système (GCI)		P : 0.004		P :		P :		P : 0.000
				0.004		0.000
Quality of math and science	0.827	24.927	0.928	4.993	0.948	146.917	0.977	12.121
education (GCI)		P : 0.008		P :		P :		P : 0.000
				0.008		0.000
Quality of management	0.823	24.252	0.927	4.925	0.923	96.351	0.966	9.816
school (GCI)		P : 0.008		P :		P :		P : 0.000
				0.008		0.000
Internet user (GCI)	0.679	11.568	-0.862	-3.401	0.507	9.240	0.754	3.040
		P : 0.027		P :		P :		P : 0.019
				0.027		0.019
Capacity for innovation (GCI)	0.251	2.677	-0.633	-1.636	0.794	31.870	0.905	5.645
		P : 0.177		P :		P :		P : 0.001
				0.177		0.001
Quality of scientific reasearch	0.474	6.400	0.749	2.530	0.405	7.133	0.687	2.671
institutions		P : 0.053		P :		P :		P : 0.028
				0.053		0.026

Tableau 13 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de la sophistication)

Dim : sophistication	Indices				Rangs
Dim : sophistication	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Technologie absorption (GEI)	0.419	4.160	-0.732	-2.147
		P :		P : 0.098
		0.098
Production innovation (GEI)	0.285	3.395	-0.636	-1.842
		P :		P : 0.125
		0.125
Process innovation (GEI)	0.280	3.338	-0.633	-1.827
		P :		P : 0.127
		0.127
GII (global innovation index)	0.373	8.146	0.652	2.854	0.313	5.093	0.624	2.257
		P :		P : 0.016		P :		P : 0.054
		0.016				0.054
GCI (global competitiveness	0.652	17.850	0.831	4.225	0.864	70.991	0.936	8.426
index)		P :		P : 0.003		P :		P : 0.000
		0.003				0.000
Information communication	0.788	34.495	-0.901	-5.873	-0.101	0.177	-0.147	-0.421
technologies (GII)		P :		P : 0.000		P :		P : 0.685
		0.000				0.685
ICT acces (GII)	0.778	32.564	-0.896	-5.706	0.236	3.779	-0.566	-1.944
		P :		P : 0.000		P :		P : 0.088
		0.000				0.088
ICT uses (GII)	0.727	25.008	-0.870	-5.001	-0.123	0.012	0.038	0.109
		P :		P : 0.001		P :		P : 0.916
		0.001				0.916
Market sophistication (GII)	0.081	1.863	-0.416	-1.372	0.375	7.602	0.657	2.757
		P :		P : 0.203		P :		P : 0.020
		0.203				0.020
Business sophistication (GII)	0.342	5.674	0.644	2.382	0.431	9.332	0.695	3.055
		P :		P : 0.044		P :		P : 0.012
		0.044				0.012
Knowledge worker (GII)	-0.125	0.001	0.014	0.038	0.241	3.851	-0.570	-1.962
		P :		P : 0.970		P :		P : 0.085
		0.970				0.085
Knowledge intensive	-0.104	0.434	-0.283	-0.659	0.457	6.042	0.740	2.458
employment (GII)		P :		P : 0.539		P :		P : 0.057
		0.539				0.057
GERD performed by business	0.511	8.324	0.762	2.885	-0.113	0.292	-0.215	-0.540
(GII)		P :		P : 0.028		P :		P : 0.608
		0.028				0.608
GERD financed by business	-0.107	0.131	-0.127	-0.362	0.478	9.241	0.732	3.040
(GII)		P :		P : 0.727		P :		P : 0.016
		0.727				0.016
Knowledge absorption (GII)	0.175	2.907	0.516	1.705	0.155	2.651	0.499	1.628

		P : 0.127		P : 0.127		P : 0.142		P : 0.142
Knowledge technologue	0.094	2.038	-0.430	-1.428	-0.085	0.293	-0.188	-0.542
output (GII)		P :		P : 0.187		P :		P : 0.603
		0.187				0.603
Knowledge création(GII)	-0.072	0.393	-0.216	-0.627	0.087	1.952	-0.422	-1.397
		P :		P : 0.548		P :		P : 0.196
		0.548				0.196
Knowledge impact (GII)	0.034	1.313	-0.375	-1.146	0.254	4.063	-0.580	-2.016
		P :		P : 0.28		P :		P : 0.079
		0.285				0.079
Knowledge diffusion (GII)	0.034	1.317	0.376	1.147	-0.111	0.104	-0.113	-0.323
		P :		P : 0.284		P :		P : 0.755
		0.284				0.755
Creative output (GII)	0.360	6.067	0.657	2.463	0.337	6.448	0.668	2.539
		P :		P : 0.039		P :		P : 0.035
		0.039				0.035
ICTs_business model création	0.178	2.515	0.543	1.586	0.506	8.167	0.759	2.858
(GII)		P :		P : 0.164		P :		P : 0.029
		0.164				0.029
ICTs organisational model	0.723	24.531	0.868	4.953	-0.088	0.270	-0.181	-0.520
creation (GII)		P :		P : 0.001		P :		P : 0.617
		0.001				0.617
Buyer sophistication (GII)	0.703	12.862	0.873	3.586	0.908	80.101	0.959	8.950
		P :		P : 0.023		P :		P : 0.000
		0.023				0.000
Technological readness (GCI)	-0.141	0.011	0.039	0.103	0.721	22.108	0.872	4.702
		P :		P : 0.921		P :		P : 0.002
		0.921				0.002
Form_level_technology	0.579	7.874	0.814	2.806	0.850	46.386	0.932	6.811
absorption (GCI)		P :		P : 0.049		P :		P : 0.000
		0.049				0.000
Production processus	0.782	18.971	0.909	4.356	0.865	52.475	0.939	7.244
sophistication (GCI)		P :		P : 0.012		P :		P : 0.000
		0.012				0.000
Innovation (GCI)	0.592	12.590	0.802	3.548	0.910	82.159	0.960	9.064
		P :		P : 0.009		P :		P : 0.000
		0.009				0.000
Business sophistication (GCI)	-0.111	0.201	-0.167	-0.448	0.847	45.165	0.930	6.720
		P :		P : 0.668		P :		P : 0.000
		0.668				0.000

Tableau 14 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension du réseautage)

Dim : réseautage	Indices				Rangs
Dim : réseautage	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Networking (GEI)	-0.112	0.393	0.270	0.627
		(P : 0.558)		(P : 0.558
Innovation linkages	0.729	25.210	0.871	5.021	0.783	33.482	0.898	5.786
(GII)		(P : 0.001)		(P : 0.001)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)
State of cluster	0.484	9.440	0.736	3.073	0.758	32.329	0.884	5.686
developpment (GII)		(P : 0.015)		(P : 0.015)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)
State of cluster	-0.150	0.085	0.118	0.291	0.752	31.304	0.881	5.595
developpement (GCI)		(P : 0.781)		(P : 0.781)		(P :		(P : 0.000)
						0.000)

Tableau 15 : Influence des dimensions de la complexité économique sur la prospérité (La dimension de diversification)

En somme, le résultat nous montre que les dimensions de la complexité économique expliquent avec un impact positif la prospérité. Dans ce cas les équations de la régression peuvent s'écrire de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité » est confirmée.

2.3.2 Influence de la complexité économique sur les dimensions de la prospérité

Le tableau ci-dessous nous présente le résultat de la régression linéaire simple de la complexité économique et les dimensions de la prospérité et nous permet d'écrire les équations de la régression. Le résultat démontre qu'il existe des relations ayant une signification soit avec un impact positif ou soit non. Il existe un impact positif avec la variable « personnal freedom », « gouvernence », « living condition » et « éducation ». Par contre l'impact est négatif avec par exemple « Natural environnement ».

Par ailleurs, il existe des relations sans signification comme par exemple avec « health » dont p= 0.351.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « personnal freedom » est égal à 0.624. Cela signifie que la complexité économique explique à 62.4% la liberté des personnes. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.816. Son t= 3.990 avec une signification de 0.004 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « gouvernence » est égal à 0.590. Cela signifie que la complexité économique explique à 59% la manière dont le pays est gouverné. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.797. Son t= 3.738 avec une signification de 0.006 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « living conditions » est égal à 0.458. Cela signifie que la complexité économique explique à 45.8% les conditions de vie. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.720. Son t= 2.933 avec une signification de 0.013 < 0.05.

Le R2-ajusté de la régression de la complexité économique et la variable « éducation » est égal à 0.910. Cela signifie que la complexité économique explique à 91% le niveau d'éducation. Le béta est significatif et positif avec une valeur égale à 0.958. Son t= 11.061 avec une signification de 0.000 < 0.05.

Tableau 16 : Influence de la complexité économique sur les dimensions de la prospérité

Dimensions	Indices				Rangs
Dimensions	R2 ajusté	F(p)	béta	T(p)	R² ajusté	F(p)	béta	T(p)
Inclusive society
Safety and	0.684	20.464	-0.848	-4.524	0.815	40.641	-0.914	-6.375
Security		P :		P :		P :		P :
		(0.002)		(0.002)		(0.000)		(0.000)
Personnal free	0.624	15.923	0.816	3.990	0.555	12.213	0.777	3.495
dom		P :		P :		P :		P :
		(0.004)		(0.004)		(0.008)		(0.008)
Gouvernence	0.590	13.976	0.797	3.738	0.590	13.934	0.797	3.733
		P :		P :		P :		P :
		(0.006)		(0.006)		(0.006)		(0.006)
Capital social	0.506	10.217	-0.749	-3.196	0.678	19.952	-0.845	-4.467
		P :		P :		P :		P :
		(0.013)		(0.013)		(0.002)		(0.002)
Open économies
Investissement	0.466	8.852	-0.725	-2.975	0.501	10.020	-0.746	-3.163
environnement		P :		P :		P :		P :
		(0.018)		(0.018)		(0.013)		0.013)
Entreprise	0.528	11.083	-0.762	-3.329	0.547	11.856	-0.773	-3.443
condition		P :		P :		P :		P :
		(0.010)		(0.010)		(0.009)		(0.009)
Market accès and	-0.047	0.594	0.263	(0.771	0.642	17.169	-0.826	-4.144
infrastructure		P :		P :		P :		P :
		(0.463)		(0.463		(0.003		(0.003)
Economy quality	0.647	24.800	-0.821	-4.980	0.364	8.441	-0.643	-2.905
		P :		P :		P :		P :
		(0.000)		(0.000)		(0.013))		(0.013)
Empowered people
Living condition	0.458	8.603	0.720	2.933	0.130	2.340	-0.476	-1.530
		P :		P :		P :		P :
		(0.013)		(0.013)		(0.165)		(0.165)
Health	-0.002	0.979	0.330	0.989	0.804	37.997	-0.909	-6.164
		P :		P :		P :		P :
		(0.351)		(0.351)		(0.000)		(0.000)
Education	0.910	122.34	0.958	11.061	0.690	27.693	0.846	5.262
		P :		P :		P :		P :
		(0.000)		(0.000)		(0.000)		(0.000)
Natural	0.528	11.076	-0.762	-3.328	0.491	9.693	-0.740	-3.113
environnement		P :		P :		P :		P :
		(0.010)		(0.010)		(0.014)		(0.014)

En conclusion, le résultat nous montre que la complexité économique explique avec un impact positif les dimensions de la prospérité. Les équations de la régression s'écrivent de la manière suivante :

Notre sous hypothèse « H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité. » est confirmée.

Au niveau de ce point, nous avons présenté le résultat de la régression linéaire simple de la complexité économiques et la prospérité pour tester notre hypothèse H3. Le résultat nous démontre que la complexité économique explique avec un impact positif la prospérité. Ceci étant, nous confirmons notre hypothèse H3.

H3a : Les dimensions de la complexité économique influencent positivement la prospérité H3b : La complexité économique influence positivement les dimensions de la prospérité.

L'impact de la valorisation de ressource en eau sur la prospérité

Introduction