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CHAPITRE TROISIEME

ANALYSE EMPIRIQUE DES DEPENSES PUBLIQUES EN EDUCATION SUR LA CROISSANCE ECONOMIQUE DE LA RDC

Ce troisième chapitre est résolument économétrique. Cette étape du travail se distingue des précédentes par l'étude de cas exposé, qui utilise systématiquement des données réelles portant sur les quatre variables en études, notamment la Croissance du PIB en % annuel, le taux de Scolarisation primaire, taux de Scolarisation Secondaire et les dépenses Publiques d'investissement en éducation en % des dépenses publiques totales.

Cette étape se distingue également des précédentes par la place qu'elle accorde à expliquer comment les quatre variables se sont comportées durant la période d'étude en utilisant un modèle très sophistiqué dit (Vecteur auto régressif).

Car la validité d'une étude économétrique dépend de la pertinence de la spécification du modèle estimé ; il est vain de vérifier une relation économétrique si on l'applique à des modèles incohérents.

3.1. Spécification du modèle

Le fondement théorique du modèle utilisé est la fonction de production obtenue par Mankiw et al.(1992) par l'amélioration du modèle de Solow en y incluant l'accumulation du capital humain compte tenu des hypothèses des théories de la croissance :

(1)

Où y est la production ; k le stock de capital physique, L la force de travail, H le stock de capital humain et A l'état de la technologie disponible. et sont des paramètres positifs tels que + = 1.

De cette équation découlent les nombreux modèles. Ce modèle empirique sera testé dans le cadre de notre travail, s'écrit de la façon suivante :

+ + (2)

Avec :

· TPIB : Croissance du PIB en %

· TPRIM : Taux de Scolarité au primaire,

· TSEC : Taux de Scolarité au Secondaire ;

· DEPCAH : Dépenses Publiques d'investissement en éducation en % des dépenses publiques totales.

· le terme d'erreur

Sous la forme estimable, le modèle se présente comme suit ; avec entre parenthèses les signes attendus :

(3)

3.2. Notions de base sur la modélisation VAR29(*)

Dans l'utilisation des techniques quantitatives pour la prévision, les modèles uni-équationnels ont été peu à peu laissés de coté au profit des modèles simultanés multi-équationnels. Ainsi dans les modèles d'équations à système simultanés, certaines variables sont considérées comme endogènes et d'autres comme exogènes. Pour estimer ces modèles simultanés, l'on doit s'assurer au préalable de l'identification de chaque équation du modèle. A cet effet des restrictions étaient imposées sur :

· Des paramètres avec notamment le principe de normalisation ;

· Les variables dont quelques unes devraient être absentes dans certaines équations

Or, le principe de simultanéité peut être discutable. En effet, s'il y a véritablement simultanéité dans les relations d'un modèle, logiquement il n'y aurait pas eu lieu de faire la distinction entre variables endogènes et variables exogènes ; toutes les variables devraient être considérées comme endogènes.

Sur base de toutes ces considérations, une nouvelle classe d'économètres s'est mise à la recherche d'autres formes fonctionnelles plus adéquates. C'est dans ce contexte que survint la modélisation vectrice autorégressive (VAR), qui tente de relier les variables en se basant sur l'évolution des données-elles-mêmes.

La conception de base de la modélisation VAR est de relier les variables dans une vectrice auto régressive d'un ordre donné mettant les variables dans un cadre relationnel. D'autre part, à cause de la particularité de ses différentes parties aléatoires, la modélisation VAR est utilisée dans le cadre de l'analyse des impacts et de la causalité.

De ce fait, le modèle VAR repose sur l'idée selon laquelle toutes les variables présentées dans le modèle sont endogènes et les erreurs de chaque équation sont corrélées.

* ²⁹ M. E. G. KINTAMBU (2004), Principes d'économétrie, 3^ème Edition, Presses de l'Université Kongo, Mbanza-Ngungu, P.222