Impact du capital humain sur la croissance économique

Dans les premiers modèles de croissance, on cherchait à montrer les déterminants de la croissance économique. Ainsi on retrouve les travaux de ARROW (1962) qui ont souligné que la source la plus importante du progrès technique résulte de l'apprentissage ou de l'expérience qui est mt!surée de différentes façons (en termes d'investissement passé cumulé ou de production). Le progrès technique joue un rôle principal en augmentant la productivité du travail au cours du temps. ARROW spécifie un coefficient d'apprentissage qui dépend en particulier des dépenses publiques en éducation, avec un effet positif sur la croissance de la

production indépendamment du taux d'épargne. L'apprentissage est capable d'expliquer les différences de taux de croissance des ·revenus par tête, cela à partir des expériences. Ni l'épargne ni l'investissement ne jouent dès lors aucun rôle, ce qui est retenu dans les travaux qui ont suivi ceux de ARROW.

Les récentes études empiriques sur le capital humain et la croissance sont pleines de controverses surtout pour ce qui est de l'effet de l'accumulation du capital humain sur la croissance. Les nouvelles théories de la croissance ont emprunté deux voies pour expliquer le progrès technique: l'accumulation du capital humain et la Recherche-Développement (R&D).

Les modèles basés sur l'accumulation de capital insistent davantage sur les inégalités sociales entre les individus ou sur l'influence de la croissance sur ces inégalités sociales.

LUCAS (1988) introduit directement le capital humain comme facteur de production

· des biens finaux. La principale originalité de son modèle concerne l'explication des disparités internationales de revenu par tête. En présence de rendements croissants, la rentabilité du capital physique sera plus élevée dans les pays dotés d'une plus grande quantité des deux facteurs (capital physique et capital humain). S'il n'y a pas d'obstacle à la mobilité des facteurs, ces derniers tendront à migrer du pays faiblement doté vers le pays fortement doté, ce qui accroît le niveau de capital par tête ainsi que le revenu par tête. Le modèle rend compte du fait que l'accumulation de capital physique est plus dynamique au Nord qu'au Sud. Du fait de l'externalité sur le capital humain, un travailleur d'une qualification donnée sera plus productif et donc mieux rémunéré dans un pays déjà fortement doté en capital humain.

PRlTCHETT (1996) montre qu'il existe une corrélation négative entre le taux de croissance du stock de capital humain et le taux de scolarisation initial. Il a trouvé que l'impact de l'éducation de la main d'œuvre sur le taux de croissance de la production par tête était faible et négatif. Si le niveau initial en capital humain influence le taux de croissance du PIB, alors le taux de croissance du capital humain peut aussi influencer le taux de croissance du PIB. Seulement, l'auteur n'a pas trouvé d'échantillon robuste qui vérifie ce résultat. Les modèles de recherche développement insistent généralement sur la problématique

«Schumpétirienne»de destruction des activités créatrices et son impact sur le marché du travail ou plus simplement sur la spécialisation des économies et des écarts persistants de

ROMER (1990) présente un modèle multi-sectoriel où le capital n'est pas homogène en spécifiant l'accumulation des connaissances. Il montre que le taux de croissance de 1' économie est une fonction croissante de la croissance de la population. Pour lui, les extemalités technologiques positives sont le produit de l'accumulation des connaissances et cela par deux mécanismes : Le «learning spillovem ou apprentissage par la pratique ; en accumulant du capital, la firme accumule des connaissances. Le second mécanisme est le capital lui-même et non la connaissance qu'il engendre. Son idée repose sur l'existence d'activités complémentaires pour l'acquisition du capital. Cependant, l'extemalité positive liée à l'accumulation de connaissances n'est pas suffisamment forte pour compenser la décroissance des rendements marginaux. La croissance risque donc de s'annuler à long terme.

Dans son second modèle comme dans le premier, ROMER (1990b ), la source de la croissance se trouve dans une augmentation de la division du travail. Cependant, celui-ci est spécifié sous la forme d'un nombre croissant d'inputs de production différents qui ne résultent pas de l'investissement, mais d'une activité spécifique et rémunérée: la R&D. Dans ce modèle le capital humain est un des facteurs de production entièrement incarnés dans les personnes physiques. Il peut être utilisé dans la production de nouvelles connaissances. Ainsi, la connaissance produite est non seulement utilisée pour accroître la production du secteur du bien final, mais aussi (et ce gratuitement) pour accroître la production du secteur de la recherche. Le taux de croissance est d'autant plus élevé que le capital humain consacré à la recherche est important. C'est donc l'allocation du capital humain entre les secteurs qui détermine la valeur du taux de croissance. Ce sont les économies fortement dotées en capital humain qui croîtront plus vite car elles consacreront plus en part et en niveau à l'accumulation du savoir. Seulement, dans l'analyse de son modèle, on peut penser que les pays en développement qui sont faibles en capital humain ne rattraperont jamais les pays développés à forte intensité en capital humain. Aussi, l'effet de la croissance de la population et de l'innovation n'est pas pris en compte pour l'augmentation du stock de capital humain.

Cependant, il a le mérite de montrer l'existence d'une liaison positive entre le stock de capital humain et la croissance de l'économie.

AGHION et HOWITT (1990) proposent un modèle de croissance et d'innovation, où le progrès technique consiste en l'invention d'un nouveau bien intermédiaire qui procure une

hausse de la productivité pour 1' ensemble de 1 'économie et dans les périodes futures. La croissance provient de l'innovation, elle-même produite par l'accumulation de connaissance.

Le montant de ressources consacrées à la recherche dépend négativement du taux d'intérêt, positivement de la taille des innovations et de l'arrivée des technologiques et comme dans le second modèle de ROMER, positivement du nombre de travailleurs qualifiés qui peuvent être employé dans la recherche.

Selon GROSSMAN et HELPMAN (1991 ), le commerce international peut permettre à un petit pays d'augmenter son stock de capital humain- savoir, sa capacité d'innovation et donc sa croissance économique. L'innovation améliore la qualité des produits échangés et se développe de part et d'autre des pays qui entretiennent des échanges. Mais il peut également dans certains cas ralentir la croissance : si le pays exporte un bien intensif en capital humain, alors l'échange avec l'extérieur peut nuire à l'innovation qui consomme aussi du capital physique. La croissance non plus ne doit être une source de déséquilibre sectoriel.

Le modèle de BECKER, MURPHY et T AMURA (1990) v1se à expliquer les différences de fertilité entre les pays développés et les pays en développement en liaison avec la croissance économique. La mortalité et les stocks de population aussi bien que l'amélioration de la technologie encouragent l'investissement en capital humain. Les parents font un arbitrage entre avoir un grand nombre d'enfants possédant un niveau faible de capital humain et un petit nombre d'enfants possédant un niveau élevé de capital humain. Ils investiront donc en capital humain. Lorsque le niveau initial du stock de capital humain est élevé, 1' accumulation peut se faire efficacement alors que la taille de la famille est coûteuse et peu rentable comparée à l'éducation. La croissance économique sera d'autant plus forte que le niveau du capital humain est élevé. Il y a donc une relation entre la fertilité qui influence le niveau du capital humain et la croissance économique. Cependant, la relation entre croissance démographique et niveau de revenu par tête dépend du rapport entre le rythme d'accumulation du capital humain et celui de la décroissance des disponibilités en ressources naturelles.

AZARlADIS et DRAZEN (1990) proposent un modèle à générations proche du précédent : Chaque individu vit deux périodes. Il se forme et travaille dans la première alors que dans la seconde période il ne fait que travailler. Ensuite les individus font un arbitrage entre l'accumulation de capital humain, travail productif et accumulation de capital physique

/

' (et non plus de descendants). Si le stock initial de capital humain, hérité des générations précédente, est faible, alors l'efficacité de l'apprentissage est faible. Si cette dernière est inférieure au rendement du capital physique, alors les individus préfèrent accumuler du capital physique et travailler jusqu'à retrouver le niveau d'équilibre. Il existe des niveaux seuils de capital humain qui font croître l'efficacité de l'apprentissage de façon discontinue. Dans ce cas le taux de croissance du revenu par tête aura la même forme, ce qui peut justifier 1' existence de coûts fixes dans 1' éducation.

BARRO (1991) montre que l'éducation affecte non seulement la crOissance, mms qu'elle conditionne également le processus de convergence. Il trouve que, pour un niveau donné de PIB par tête en 1960, les pays qui avaient alors les taux de scolarisation les plus élevés ont connu une croissance plus rapide que les autres. Il apporte un appui au modèle de BECKER et al (1990), en montrant une relation économétrique (en coupe internationale) négative entre la fertilité d'une part, et d'autre part le niveau de capital humain et le taux de croissance du revenu par tête. En vue d'améliorer les indicateurs sociaux appréciables dans le long terme, BARRO (1996) a étudié un panel de 73 pays pour la période 1960-1985. Il a trouvé que plus le nombre d'années d'études atteint par la population âgée de 25 ans et plus est important, plus la croissance augmente. D'après les résultats de BARRO, l'effet du niveau d'éducation sur la croissance reste significativement positif même si 1' on maintient constant le ratio investissement sur PIB et le taux de croissance de la population.

BARRO et LEE (1993) identifient le capital humain par les années d'études accumulées par la population en âge de travailler(+25ans). Ils ont trouvé que la contribution du capital humain à la croissance économique est positive pour un échantillon de pays à des niveaux de développement différents. Mieux encore en spécifiant suivant le genre, ils observent que 1' effet sur la croissance du capital humain est significativement positif pour les garçons mais négatif pour les filles en raison du différentiel de scolarisation.

BARRO et SALA-i-MARTIN (1992) testent la vitesse de convergence des niveaux de revenu par tête entre les pays pour un niveau de technologie donné en rendant endogène l'épargne et ont trouvé que le processus de convergence était plus rapide. De plus, la régression directe du taux. de croissance du PIB par tête sur son niveau initial montre une relation négative lorsque l'on prend en compte les seuls pays de l'OCDE et les Etats-Unis. Ils

montrent que l'adjonction de variables telles que le capital humain pour expliquer le taux de croissance du PIB ne modifie pas significativement le paramètre estimé de vitesse de convergence pour les pays de l'OCDE entre-eux ou entre les Etats-Unis, alors que son signe change dans le cas du panel mondial. Ils concluent que la grande partie des disparités internationales de revenus par tête correspond à des différences entre les niveaux d'équilibre.

MANKIW, ROMER et WEIL (1992), quant à eux tentent d'expliquer les fortes différences de revenus par tête entre les pays. Ils élargissent leur modèle en incluant le capital humain et retiennent l'hypothèse de rendements d'échelle constants pour tous les facteurs de production. Ils ont mesuré le taux d'investissement en capital humain en utilisant le taux de scolarisation dans l'enseignement secondaire, pondéré de la part de la tranche d'âge correspondante (15-19ans) dans la population en âge de travailler. En supposant que le taux d'épargne est exogène, ils obtiennent la durée qu'il faut pour réaliser la moitié de l'écart entre le niveau de revenu à son niveau d'équilibre (llans). Ils retrouvent une relation nettement positive entre le taux de croissance du PIB par tête et son niveau initial en prenant en compte les pays non producteurs de pétrole. Ils calculent le niveau de revenu d'équilibre en fonction du taux de croissance démographique, celui de la technologie ou le taux d'épargne désiré par les agents sur le panel précédent. Ils obtiennent des résultats faibles pour 1' ensemble des pays, et en ne considérant que les pays de l'OCDE, le modèle est invalide. Cependant, leurs coefficients sont plus élevés dans le premier cas. En introduisant le capital humain représenté par le taux de scolarisation et qui est supposé être à son niveau désiré pour tous les pays considérés pour expliquer la convergence du revenu d'équilibre, ils ont trouvé que les coefficients sont plus élevés pour le panel (80%) que pour les pays de l'OCDE seulement (25%). En ce qui concerne la vitesse de rattrapage le temps nécessaire est d'autant plus long.

L'élasticité globale de la production par rapport aux facteurs accumulés est non unitaire.

VILLANUEVA, KNIGHT et LOAYZA (1993) ont fait un prolongement du modèle d'apprentissage de ARROW dans lequel le progrès technique est lié positivement au stock de capital par travailleur et 1' efficacité du travail dépend de la disponibilité du capital. Ils obtiennent un taux de croissance de la production induit par un apprentissage plus élevé.

L'effet à long terme du taux d'épargne est une augmentation du ratio capital par travailleur effectif et une augmentation du taux de croissance. De plus, le processus d'ajustement dynamique associé à une hausse du coefficient d'apprentissage est plus rapide.

ISLAM (1995), estime son modèle sous une forme intermédiaire dans laquelle le capital humain est mesuré en stock. Il souligne que l'absence de prise en compte d'une dimension qualitative lors des estimations économétriques pourrait expliquer que la variable de capital humain ne soit plus significative au sein des régressions de croissance. Selon son analyse, des pays peuvent augmenter artificiellement le nombre d'années d'éducation sur la période tout en laissant la qualité de l'enseignement s'effondrer. Il trouve que le capital humain a une influence significativement négative sur la croissance.

Selon l'argument de COHEN (1996), la production de capital humain ne nécessite pas la même combinaison de facteurs que la production de biens d'équipement. Il n'y a pas d'argumentaire décisive en faveur du choix de l'un ou l'autre des deux indicateurs du capital humain. Le déterminant du capital humain est aussi bien le taux de scolarisation que le nombre d'années d'études de la population active. Le capital humain exerce un effet positif sur la croissance à partir du moment où le secteur éducatif présente une plus forte intensité de capital humain (par rapport au capital physique) que le secteur des biens d'équipements.

BERTHELEMY, DESSUS et VAROUDAKIS (1997) ont estimé leur modèle sur un échantillon de 83 pays en représentant le capital humain par le taux de scolarisation ou le stock de capital humain par le nombre moyen d'années de scolarisation pour chaque niveau d'éducation. Ils ont trouvé un effet négatif du capital humain sur la croissance. Ils considèrent que le stock de capital humain peut exercer un effet positif sur la croissance, mais tout dépend de la capacité de 1 'économie à canaliser ces ressources humaines dans des activités génératrices de progrès technique. Cela concerne le rôle positif de 1' ouverture commerciale dans la contribution du capital humain à la croissance. Ils préconisent une promotion de l'instruction et l'allocation efficace du capital humain dans une économie ouverte.

BENHABIB et SPIEGEL (1994) ont parlé d'activités d'imitation plutôt que d'innovation car cette dernière est difficilement applicable dans les pays en développement.

Dans ces pays la capacité à imiter et à utiliser la technologie est fonction du niveau d'éducation qui détermine la qualité du capital humai~ qui favorise la croissance. Ils ont trouvé qu'un niveau d'éducation élevé renforce la capacité d'un pays à imiter et utiliser les

technologies découvertes dans les pays avancés, et c'est cette aptitude qm accélère le processus de convergence et la croissance.

NEHRU et DHARESHW AR (1994) comptent seulement les données d'inscription scolaire et emploient la méthode d'inventaire perpétuelle ajustée par la mortalité pour évaluer le capital humain. La variable éducation correspond au pourcentage des 15-19 ans scolarisés dans le primaire et le secondaire sans prendre en compte ni les redoublants. Ils trouvent que le capital humain a un impact significatif et positif sur la croissance économique.

NEHRU, SWANSON et DUBY (1995), sur la base d'un échantillon comprenant des pays africains, ont mesuré le capital humain à partir des années d'études moyennes de la population active. Ils ont trouvé que le capital humain contribue positivement à la croissance économique.

BASU, CALAMITSIS, et GHURA (1999), ont fait une analyse empirique des facteurs qui affectent la croissance économique en Afrique sub-saharienne en utilisant le modèle de croissance néoclassique. Ils trouvent que 1' effet des politiques économiques (investissement privé sur PIBR), sur le taux de croissance du PIBR par tête est significativement positif. Cet effet est plus important que celui d'une augmentation de l'investissement public. De même, la baisse des découverts budgétaires a une influence positive sur le PIBR. L'effet d'une augmentation du capital humain est positif mais non robuste, quand d'autres facteurs sont pris en compte. La plupart de ces pays ont essayé de restructurer leurs dépenses publiques, et consacrer plus de fonds au développement des ressources humaines. Cependant, les contraintes à la croissance sont liées aux politiques économiques inopportunes, au développement inadéquat du capital humain et au bas niveau des investissements privés durant la période d'ajustement structurel.

SACERDOTI, BRUNSCHWIG, et TANG (1998) ont étendu leur travail à neuf pays en Afrique occidentale en calculant la durée moyenne des études de la population active et convertissant cette mesure du capital humain par un indice de la productivité du travail à partir des salaires. Ils évaluent les années d'études des individus âgés de 15-64 ans correspondant à chaque tranche d'âge en considérant la probabilité d'avoir achevé avec succès les années d'étude de chaque cycle. Ces années d'études correspondent à la somme des années d'études

dans le primaire jusqu'à la fin de la quatrième catégorie, jusqu'à la sixième catégorie, à l'école secondaire et à l'école tertiaire, pondéré par la probabilité d'avoir avec succès achevé les années correspondantes. Le principal déterminant de la croissance économique en Afrique de l'Ouest est le capital physique qui est financé par l'investissement privé. L'impact du capital humain sur la croissance de la production n'est pas significatif. Ils n'ont pas trouvé de preuve pour la convergence conditionnelle et que pour comprendre les différences de croissance de revenus par tête des pays, il faut prendre en compte d'autres facteurs spécifiques à ces pays.

Ce résultat pourrait changer en l'accompagnant de reformes structurelles et d'une relance des activités sociales. Pour que l'éducation ait un impact significatif sur la croissance, il faut que les réformes structurelles qu'elle implique puissent créer un environnement économique favorable à l'augmentation du niveau de vie des populations, à l'investissement privé et à la productivité des travailleurs.

DESSUS (2001), partant des récentes études empiriques sur la question du capital humain, trouve que les résultats partiels reflètent les différences internationales sur la qualité du système éducatif défini comme la capacité du système à produire une unité marginale de production du capital humain. Il estime son modèle de croissance sur un panel de données où

DESSUS (2001), partant des récentes études empiriques sur la question du capital humain, trouve que les résultats partiels reflètent les différences internationales sur la qualité du système éducatif défini comme la capacité du système à produire une unité marginale de production du capital humain. Il estime son modèle de croissance sur un panel de données où