Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
1
CAPITAL HUMAIN ET CROISSANCE ECONOMIQUE: ANALYSE EMPIRIQUE DU MODELE DE SOLOW AUGMENTE
HUMAN CAPITAL AND ECONOMIC GROWTH: AN EMPIRICAL ANALYSIS OF THE AUGMENTED SOLOW MODEL
Rizlane GUATI
Professeur à l’Ecole Nationale de Commerce et de Gestion de Casablanca, Université Hassan II Casablanca.
&
Hanane AAMOUM
Professeur à l’Ecole Nationale de Commerce et de Gestion de Casablanca, Université Hassan II Casablanca.
RESUME: Dans cet article, nous estimons le modèle de Solow augmenté pour vérifier si la relation capital humain et croissance est vérifiée dans trois régions : Asie-Pacifique, Amérique Latine- Caraïbes et Afrique. Nos estimations portent sur la période 1965-2010 et s’appuient sur les méthodes de Moindres Carrés Généralisées. Les résultats empiriques affirment les hypothèses du modèle et montrent que dans les pays des trois régions étudiées, le capital humain, représenté par le nombre moyen des années d’études dans le secondaire et le supérieur, contribue positivement et significativement à la croissance économique.
MOTS-CLEFS: Capital humain, Education, Croissance, modèle de Solow, données de panel,
ABSTRACT: In this paper we estimate the Augmented Solow model to verify if the relationship between human capital and economic growth is valid in three regions: Asia Pacific, Latin America - Caribbean and Africa. Our estimates cover the period 1965-2010 and are based on methods of Generalized Least Squares. The empirical results affirm the model assumptions and show that in the countries of the three regions studied human capital represented by the average number of years of study at the secondary and higher, positively and significantly contribute to economic growth.
KEYWORDS: Human Capital, Education, Growth, Solow Model, Panel Data.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 1 INTRODUCTION
Depuis le milieu des années 80, on a assisté à un regain d’intérêt pour les études sur les déterminants de la croissance économique de long terme. On peut citer les analyses théoriques de Romer (1986) [1] et de Lucas (1988) [2], ainsi que les analyses empiriques de la croissance, amorcée par les travaux de Baumol (1986) [3]; Barro (1991) [4]; Barro et Sala-i-Martin (1992) [5]; Mankiw, David Romer et Weil (1992) [6]; Fisher, Sahay et Vegh (1998) ) [7]; Havrylyshyn, Izvorski et Van Rooden (1998) ) [8];
Bassanini et Scarpetta (2002) ) [9]; Castello et Domenech (2002) ) [10]; et Badinger (2010) ) [11]. Ces travaux ont déterminé un ensemble de facteurs explicatifs de la croissance économique tels que la démographie, l’éducation, la recherche et développement, l’ouverture commerciale et les institutions.
Un certain nombre de travaux économiques Lucas, (1988) [2]; Mankiw, Romer et Weil, (1992) )[6];
Islam (1995) [12] soulignent que le capital humain, en particulier celui représenté par l'éducation, constitue un facteur déterminant de la croissance économique. Un niveau élevé d’éducation indique des travailleurs plus qualifiés et plus productifs, qui à leur tour participent dans la production de biens et services et donc dans l’amélioration de la croissance économique. En plus, une abondance de ressources humaines qualifiées dans les pays en développement contribue dans l'absorption de la technologie de pointe des pays développés.
L’objectif de ce travail est double : D’une part, analyser l’impact du capital humain sur la croissance en s’appuyant sur les modèles de la croissance endogène. D’autre part, effectuer une comparaison internationale sur un ensemble de pays en développement (Asie-Pacifique, Amérique Latine-Caraibes et Afrique) afin d’expliquer comment l’accumulation du capital humain peut contribuer dans l’amélioration de leur croissance de long terme. L’étude économétrique porte sur une période allant de 1965 à 2010 et s’appuie sur les techniques économétriques sur données de panel.
L’article est structuré comme suit, une première section présente une revue de littérature théorique et empirique sur la contribution du capital humain à la croissance. Cette section est suivie par une description des données et du modèle macro-économétrique. La troisième section analyse les résultats des estimations. Enfin, une dernière section conclut l’article et présente les enseignements et les recommandations nécessaires.
2 REVUE DE LITTERATURE
Depuis les travaux des économistes classiques (Smith, (1776); Ricardo, (1817) ; Malthus, (1920) ; etc.), la littérature économique a considéré que la qualité de la main d’œuvre joue un rôle important dans la compétitivité et la croissance à long terme.
Les travaux de Schultz (1961) [13] et de Becker (1964) [14] considèrent que le capital humain est comme le capital physique et l’on peut investir dans ce secteur par le biais de l’éducation, la santé et la formation afin d’augmenter la production et contribuer à la croissance économique. En bref, l’accumulation du capital humain est un instrument d’amélioration de la productivité.
Dans la même optique, Denison (1962) [15] dans son travail de recherche qui consiste à déterminer les principaux facteurs explicatifs de la croissance des Etats-Unis, a trouvé qu’une valeur élevée de la productivité totale des facteurs est expliquée par l’amélioration de la qualité de la main-d’œuvre qui de son tour résulte de l’accroissement du niveau d’éducation.
Frankel (1962) [16] a souligné que le produit par tête s’accroît d’une manière régulière et cela s’explique par la contribution de différents facteurs tels que l’évolution technologique, l’amélioration au niveau de l’organisation et l’amélioration du facteur humain.
D’autres travaux qui se sont intéressés aux théories de la croissance endogène comme ceux initiés par Romer (1986) [1]; Lucas (1988) [2] fournissent des modèles permettant de déterminer les fondamentaux
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
3
de la croissance de long terme. Ces derniers ont analysé l’impact de l’accumulation du capital humain sur la croissance à long terme.
Romer, (1990) [16]; Grossman et Helpman, (1990) [17], développent une nouvelle analyse de la relation entre le capital humain et la croissance en proposant des modèles de croissance basés sur la recherche et le développement (R&D). Dans cette optique, la contribution du capital humain à la croissance passe par le progrès technique et l’innovation autorisant ainsi l’émergence de nouveau produits et marchés.
Dans le même contexte, Mankiw et al (1992) [6] ; Barro (2001) [19], soulignent que le capital humain est admis comme l’un des principaux déterminants de la croissance économique. De plus, il est considéré comme un élément clé dans le renforcement de l’effet des autres fondamentaux de la croissance économique comme l’investissement dans la technologie Romer (1990) [16]; Aghion et Howitt (1998) [20].
Pissarides (1997) [21] a proposé un développement du modèle de Romer (1990) [16], prenant en compte l’importance du processus d’imitation. Selon cette approche, le capital humain permet l’augmentation soutenue de la production des pays moins développés à travers le phénomène du transfert technologique. Cela s’explique par le fait que les pays moins développés qui possèdent peuvent encourager le changement technologique qui favorise à son tour la croissance économique de ces pays à travers l’imitation ou l’innovation.
De son côté, Fogel (2004) [22], a montré qu’une augmentation soutenue de la production dans certaines économies est conditionnée par un accroissement du niveau d’éducation de leur force de travail.
Bergheim (2005) [23], a considéré que l'éducation, en tant que facteur important du capital humain affecte la croissance à travers divers canaux. Elle contribue à l’augmentation de la connaissance et l’amélioration des capacités d’apprentissage. Ce qui permet de produire plus avec moins de temps. Et il est également reconnu que l’augmentation de l'éducation surtout chez les femmes améliore leur participation dans l’économie, ce qui contribue positivement à la croissance en raison d’un taux de participation de la main-d'œuvre plus élevé.
3 ANALYSE EMPIRIQUE DE LA CONTRIBUTION DU CAPITAL HUMAIN A LA CROISSANCE ECONOMIQUE :
COMPARAISON INTERNATIONALE
De nombreux travaux de recherche ont examiné l’impact du capital humain sur la croissance économique que ça soit pour les pays développés ou les pays en développement.
Barro (1991) [4] a constaté que les taux de scolarisation primaire et secondaire ont un effet positif sur la croissance, Barro et Sala-i-Martin (1995) [24] ont montré que la durée moyenne de scolarisation a un impact positif sur la croissance.
Mankiw et al. (1992) [6] ont examiné empiriquement le modèle de croissance de Solow avec et sans le capital humain qui est considéré comme facteur de production. Ils ont trouvé que dans le modèle augmenté de Solow, le capital humain explique les variations de revenus entre les pays. L'étude utilise un ensemble de données de 121 pays sur une période allant de 1960 à 1985 et applique la méthode d’estimation des moindres carrés ordinaires. Les auteurs utilisent la fonction de production Cobb-Douglas constituée de la production comme variable dépendante tandis que le travail physique, le capital et le capital humain sont des variables explicatives.
Jorgenson et.al (2002) [25] ont étudié les sources de croissance aux États-Unis sur une période allant de 1977-2000 et ils ont constaté que la croissance économique aux États-Unis a été dominée par l’investissement dans les technologies de l'information et l'enseignement supérieur.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 Bloom et al. (2004) [26] dans leur travail de recherche qui étudie l'impact du capital humain sur la croissance économique, constatent que la scolarisation et l'espérance de vie ainsi que l’amélioration du niveau de la santé contribuent positivement à la croissance économique.
Musbau et Rasak (2005) [27] ont étudié la relation de long terme entre l'éducation et la croissance économique au Nigeria. Ils ont fait recours à deux hypothèses pour tester l’impact du capital humain sur la croissance économique. Dans un premier lieu, le capital humain est utilisé comme facteur explicatif de la croissance. Ensuite, ils supposent que le capital humain affecte la croissance économique à travers la technologie. Suite à leurs conclusions, une main-d’œuvre qualifiée affecte significativement la croissance économique dans les deux hypothèses.
D’autres études comme celles réalisées par (Krueger et Lindahl, (2001) [28]; Bassanini et Scarpetta, (2002) [9]; Engelbrecht, (2003) [29]; ont montré que l’impact du capital humain sur la croissance diffère d’un pays à l’autre. Cheshire et Magrini, (2000) [30]; ont signalé que cet impact diffère entre les régions et au sein des pays.
Selon la littérature existante, plusieurs travaux de recherche ont examiné l’impact des différents niveaux d’éducation (primaire, secondaire et supérieur) sur la croissance économique. Nous présentons ci-dessous les principales études qui ce sont intéressées à cette question.
En s’appuyant sur les méthodes des moments généralisés (GMM), Zhang et Zhuang (2011) [31], ont examiné l'effet des composants du capital humain (éducation primaire, secondaire et enseignement supérieur) sur la croissance économique en Chine. Leur étude a montré que l’effet de l'enseignement supérieur sur la croissance économique est plus important que celui de l'éducation primaire et secondaire.
Ces auteurs ont montré que l’impact des composants du capital humain sur la croissance économique régionale dépend du niveau de développement. En outre, les provinces les plus développées bénéficient plus de l'enseignement supérieur, tandis que les sous-développées dépendent davantage de l'enseignement primaire et secondaire.
Dans le même contexte, Mingat et Tan (1996) [32], pour un échantillon de 113 pays ont trouvé que l'enseignement supérieur a un impact positif statistiquement significatif dans le groupe des pays développés, tandis que l’enseignement primaire a un effet positif dans le groupe des pays les moins développés et l’enseignement secondaire a un effet positif dans les pays en développement. Petrakis et Stamatakis (2002) [33], ont constaté que les effets de l'éducation sur la croissance dépendent du niveau de développement : ils ont signalé que les pays à faible revenu bénéficient de l'enseignement primaire et secondaire tandis que les pays développés à revenu élevé bénéficient des effets de l'enseignement supérieur.
D’autres travaux parviennent à des résultats différents. Lau, Jamison et Louat (1991) [34], en estimant les effets de l’éducation par niveau scolaire, ils trouvent que le niveau primaire a un effet négatif en Afrique et dans les pays du Moyen-Orient-Afrique du Nord, non significatif en Asie du sud et en Amérique Latine, et positif seulement en Asie de l’Est.
Banhabib et Spiegel (1994) [35] ; et Pritchett (2001) [36], soulignent l’absence de relation entre croissance et éducation. Ils ont trouvé que dans certains cas l’éducation agit négativement syr la croissance.
Plusieurs travaux de recherche ont traité l’impact du capital humain sur la croissance économique pays par pays. Armer et Liu (1993) [37], se sont intéressés à l’économie de Taiwan, ils ont constaté que les deux variables d’enseignement primaire et secondaire expliquent la croissance économique. Alors que l'enseignement supérieur n’est pas significatif.
Gemmell (1996) [38], a réalisé une étude sur les pays de l'OCDE. Il a conclu que l'enseignement primaire influe le plus sur les pays les moins développés, tandis que l'enseignement secondaire et supérieur ont un impact sur les pays développés.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
5
McMahon (1998) [39], a examiné l'effet des trois niveaux de l’enseignement sur la croissance économique pour un échantillon de pays d'Asie et a conclu que les niveaux primaire et secondaire ont un effet significativement positif sur la croissance économique, alors que l’enseignement supérieur a un impact négatif.
Abbas (2001) [40], a montré que pour les pays du Pakistan et du Sri Lanka, l’enseignement primaire a un effet négatif sur la croissance économique, alors que l'enseignement secondaire et supérieur a un impact positif et significatif sur la croissance économique dans les deux pays.
Self et Grabowski (2004) [41], ont examiné le cas de l'Inde et ont montré qu'à l'exception de l'enseignement supérieur, l’enseignement primaire et secondaire a eu un impact sur la croissance économique.
Chi (2008) [42], a montré que pour la Chine, l'enseignement supérieur a un impact positif et plus important sur la croissance du PIB que l’enseignement primaire et secondaire.
Villa (2005) [43], a étudié l'effet des trois niveaux de l'éducation sur la croissance économique pour l'Italie et a constaté que l’enseignement supérieur et secondaire a un effet positif sur la croissance économique, alors que le primaire n'a pas d'effet significatif.
Gyimah , Paddison et Mitiku (2006 ) [44], en s’ intéressant aux économies africaines, ils ont constaté que les trois niveaux de l'éducation ont un impact positif et statistiquement significatif sur la croissance du revenu par habitant dans ces pays.
Dans le cas du Portugal, Pereira et Aubyn (2009) [45], ont signalé que l’enseignement primaire et secondaire a un impact positif sur le PIB, alors que l’enseignement supérieur a un impact négatif et non significatif.
Pour le cas du Guatemala, Loening, Bhaskara et Singh (2010) [46], ont constaté que l’effet de l'enseignement primaire est plus important que celui de l'enseignement secondaire et supérieur.
Shaihani, et al. (2011) [47] se sont intéressés au cas de la Malaisie, ils ont conclu que dans le court terme l'enseignement secondaire a un effet positif, alors que l’enseignement primaire et supérieur ont un effet négatif. Par contre, à long terme l'enseignement supérieur a un effet positif et statistiquement significatif.
Bernanke et Gurkaynak (2001) [48], réexaminent le modèle de Mankiw, Romer et Weil (MRW) (1992). Ils utilisent une fonction de production Cobb-Douglas. La méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) a été utilisée sur des données annuelles de1960 à 1995. Les auteurs ont constaté que le taux de croissance de long terme est corrélé avec les taux d’épargne et montrent que la croissance à long terme est une variable endogène.
Duma (2007) [49], 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'œuvre et une croissance rapide des industries à forte intensité de capital et au niveau de productivité plus élevé.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 Abbas et Foreman-Peck (2007) [50], 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.
4 CADRE METHODOLOGIQUE ET DONNEES
4.1 PRESENTATION DU MODELE D’ANALYSE
Le modèle d’analyse s’inspire du modèle développé par Islam (1995) qui a proposé une spécification du modèle de croissance néoclassique augmenté de Mankiw, Romer et Weil (1992) en intégrant l’analyse en données de panel.
MRW (1992) utilisent la fonction de production Cobb-Douglas constituée de la production comme variable dépendante tandis que le travail, le capital physique et le capital humain sont des variables explicatives.
(1) Yt = KtαHtβ AtLt 1−α−β 𝑎𝑣𝑒𝑐 0 < 𝛼 ; 0 < 𝛽 et 0 < 𝛼 + 𝛽 < 1
Où K représente le capital physique, H stock du capital humain, L la force de travail et A le progrès technique.
RMW (1992) supposent quelques hypothèses du modèle :
Le facteur travail (L) augmente à un taux exogène n du fait de l’accroissement de la population et de l’augmentation de la productivité du travail.
Le progrès technique A est supposé exogène et croit au taux g.
Une partie de la production𝑠𝑖, est investie dans chaque type de capital (physique et humain).
le capital humain se déprécie au même taux que le capital physique.
Tous les pays ont en commun le taux de croissance du progrès technologique, mais diffèrent en ce qui concerne le taux de croissance de la population active et le niveau initial de l’efficacité technique.
Les différences transnationales liées à l’équilibre stable du revenu par habitant dépendent de différences liées à l’accumulation du capital humain et du capital physique et au taux de croissance démographique.
Chaque pays converge vers son propre équilibre stable au lieu d’atteindre un équilibre stable commun.
Les variables revenu et capital par travailleur se présentent comme suit : 𝑦 = 𝑌 𝐿 ; ℎ = 𝐻 𝐿 et 𝑘 = 𝐾 𝐿
L’économie converge vers un état stationnaire définit par : (2a)
𝑘∗ = 𝑠𝑘1−𝛽𝑠ℎ𝛽 𝑛 + 𝑔 + 𝛿
1(1−𝛼−𝛽)
(2b)
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
7 ℎ∗ = 𝑠𝑘𝛼𝑠ℎ𝛽
𝑛 + 𝑔 + 𝛿
1(1−𝛼−𝛽)
𝑆𝑘 : la fraction du revenu investi en capital physique 𝑆ℎ : la fraction du revenu investi en capital humain
En substituant les équations (2a) et (2b) dans la fonction de production (1) et en passant aux logarithmes nous obtenons :
(3) ln(𝑦 ∗) = ln 𝐴 0 + 𝑔𝑡− 1−𝛼−𝛽𝛼+𝛽 ln 𝑛 + 𝑔 + 𝛿 +1−𝛼−𝛽𝛼 ln 𝑆𝑘 + 1−𝛼−𝛽𝛽 ln 𝑆ℎ
Cette équation montre que le revenu est fonction de la croissance de la population, du stock de capital humain et du capital physique.
En combinant les équations (2) et (3) on trouve :
(4) 𝑙𝑛 𝑦 ∗ = ln 𝐴 0 + 𝑔𝑡− 1−𝛼𝛼 ln 𝑆𝑘 −1−𝛼𝛼 ln 𝑛 + 𝑔 + 𝛿 + 1−𝛼𝛽 ln ℎ∗
Islam (1995) critique les estimations de l’équation d’équilibre de long terme proposée par MRW(1992) du fait de non prise en compte des effets individuels pour chaque pays et propose une estimation sur données de panel. La principale raison de cette orientation est d’écarter l’hypothèse qui imposait une fonction de production identique pour tous les pays. Il propose l’équation de régression suivante :
(5)
ln(𝑦𝑖,𝑡)− ln 𝑦𝑖,𝑡−1 = 𝛼𝑖− 𝛽 ln 𝑦𝑖,𝑡−1 + 𝛾𝑘ln 𝑆𝑘𝑖 ,𝑡 + 𝛾ℎln 𝑆ℎ𝑖,𝑡 − 𝛾𝑘 + 𝛾ℎ ln 𝛿 + 𝑔 + 𝑛𝑖,𝑡 + 𝜂𝑡 + 𝜀𝑖,𝑡
Où :
y : Revenu réel par habitant
𝑌𝑡−1 : Niveau initial du revenu (mesuré au début de chaque période).
𝑆𝑘 : Le taux d’investissement en capital physique.
𝑆ℎ : Le taux d’investissement en capital humain g : le taux de progrès technique exogène.
n : taux de croissance démographique δ:taux de dépréciation du capital physique.
𝛽, 𝛾𝑘, 𝛾ℎ: sont des paramètres.
𝛼𝑖 : représente les effets spécifiques à chaque pays 𝜂𝑡: représente les effets spécifiques à chaque période.
L’équation (5) a été modifiée, en remplaçant 𝑆ℎ par le capital humain à l’état d’équilibre à long terme h* (Islam 1995). On obtient donc l’équation suivante :
(6) ln(𝑦𝑖,𝑡)− ln 𝑦𝑖,𝑡−1 = 𝛼𝑖− 𝛽 ln 𝑦𝑖,𝑡−1 + 𝛾𝑘ln 𝑆𝑘𝑖 ,𝑡 + 𝛾ℎln 𝑆ℎ𝑖,𝑡 − 𝛾𝑘+ 𝛾ℎ ln 𝛿 + 𝑔 ∗ +𝑛𝑖,𝑡+Ѳ ln𝑦𝑖,𝑡𝐾𝑖,𝑡+𝜂𝑡+𝜀𝑖,𝑡
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 4.2 DONNEES ET VARIABLES
Notre étude s’intéresse à 43 pays répartis en trois échantillons (selon la disponibilité des données): 10 pays d’Asie-Pacifique, 17 pays d’Amérique latines et Caraibes et 16 pays africains. L’étude porte sur une période allant de 1965 à 2010 répartie sur des intervalles de temps de cinq ans (voir Islam (1995)).
Nous estimons le modèle suivant :
ln 𝑦 ∗𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽1ln 𝑦𝑖;𝑡−1 + 𝛽2ln 𝑠𝑖𝑡 + 𝛽3ln(ℎ𝑖𝑡𝑝𝑟𝑖𝑚) + 𝛽4ln(ℎ𝑖𝑡𝑠𝑒𝑐) + 𝛽5ln(ℎ𝑖𝑡𝑠𝑢𝑝) + 𝛽6ln(nit + git +δit) + 𝜀𝑖𝑡
Pour effectuer notre étude empirique, nous avons collecté les données relatives à la taille de la population, le PIB par travailleur et la part de l’investissement dans le PIB réel de la Penn World table Version 8.0.
Pour les variables qui représentent le capital humain, nous nous sommes appuyés sur la base de données de Barro et Lee (Barro R. & J.W. Lee v. 1.0, 07/15), d’où nous avons tiré les séries sur le nombre d’années d’étude par niveau de la population âgées de 25 ans et plus.
On peut décrire les variables utilisées dans notre modèle de régressions comme suit :
y : la variable dépendante de notre modèle est le logarithme du PIB réel par travailleur (PIBTRAV).
Cette variable correspond à l’output par unité de travail. D’autres travaux utilisent la variable PIB par habitant ce qui est moins représentatif de la partie de la population qui contribue à la croissance.
Les variables explicatives se composent de :
L : la croissance de la force de travail. Correspond au groupe d'âge 15-64 ans qui nous permet de calculer la population en âge de travailler pour chaque pays.
K : le stock du capital physique est construit selon la méthode utilisée par MRW(1992), Islam (1995), Caselli et al. (1996) et Hoeffler (2002), qui consiste à calculer la part de l’investissement dans le PIB réel par tète. Cette variable permet d’obtenir le taux d’épargne 𝑠𝑘 qui est par hypothèse égal au taux de l’investissement en capital physique.
H : Pour la variable capital humain, nous avons choisi la variable proxy nombre moyen d’années de scolarité aux niveaux primaire, secondaire et supérieurs dans l’ensemble de la population âgée de plus de 25 ans
𝒉𝒑𝒓𝒊𝒎 : représente le nombre moyen d’années d’étude du niveau primaire.
𝒉𝒔𝒆𝒄 : représente le nombre moyen d’années d’étude du niveau secondaire.
𝒉𝒔𝒖𝒑 : représente le nombre moyen d’années d’étude du niveau supérieur.
n : le taux de croissance moyen de la population en âge de travailler (entre 15 et 64 ans). Le taux moyen de croissance de la population active est calculée comme la différence entre le logarithme naturels de la population en âge de travailler à la fin et au début de chaque période (5 ans) et en divisant cette différence par le nombre d’années.
5 RESULTATS ET ENSEIGNEMENTS
Le tableau ci-dessous présente les résultats d’estimations pour les trois échantillons de notre étude selon la méthode d’estimation des Moindres Carrés Généralisés (MCG).
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
9
Tableau 1. Estimation du modèle de Solow Augmenté pour les trois régions étudiées selon la méthode des Moindres des moindres carrés généralisés
Variables/ Régions Asie-Pacifique Amérique Latine-Caraibes
Afrique
Constante 7.0409
(0.0000)
10.2804 (0.0000)
7.1777 (0.0000)
ln (ℎ𝑖𝑝𝑟𝑖𝑚) -0.3275
(0.1484)
-0.2107 (0.1753)
0.4521 (0.0547)
ln (ℎ𝑖𝑠𝑒𝑐) 0.1746
(0.0053)
0.0031 (0.0695)
0.0463 (0.00 32)
ln (ℎ𝑖𝑠𝑢𝑝) 0 .3479
(0.0023)
0.0749 (0.0519)
0.1554 (0.0173)
ln 𝑠𝑖𝑡 0.3692
(0.0640)
0.1887 (0.0000)
0.1492 (0.0909) ln(nit + git +δit) -0.0195
(0.0805)
-0.0323 (0 .0582)
-0.0474 (0.0056)
Il ressort de la lecture de ces résultats que pour les trois régions, le nombre moyen d’années d’étude dans l’enseignement secondaire et supérieur contribue positivement et significativement à la croissance de la productivité. Cela nous mène à confirmer notre hypothèse de base qui suppose que les années d’étude secondaires et supérieures sont des déterminants de la croissance économiques.
Ce résultat n’a pas été constaté en ce qui concerne les années d’étude au primaire. Cela peut être expliqué par le fait que ce sont les aptitudes et compétences acquises au niveau d’études secondaire et supérieur qui permettent aux individus d’être plus productifs et donc de contribuer à la croissance économique.
Pour ce qui est de la part de l’investissement, les résultats montrent qu’elle exerce un effet positif est statistiquement significatif dans les trois régions. Cette relation confirme les prédictions de la théorie économique selon lesquelles l'accumulation du capital est censée favoriser la croissance du PIB réel par habitant à travers son impact sur la production. On peut conclure donc que l’accumulation du capital physique constitue un déterminant important de la croissance dans les trois échantillons étudiés sur la période 1965-2010.
Enfin nos estimations prouvent une relation négative entre la dépréciation du capital physique et le PIB par travailleur au niveau des trois régions. En effet, la croissance démographique dans les pays étudiés, réduit la quantité de capital par tête est constitue donc un facteur défavorable pour la croissance économique.
6 CONCLUSION
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 Dans ce travail, nous avons évalué la contribution du capital humain dans le processus de croissance économique en nous basant sur un modèle néoclassique inspiré des travaux de Mankiw, Romer et Weil (1992) et Islam (1995).
Après avoir fait le tour de la question posée, nous trouvons que nos résultats empiriques sur les trois échantillons de pays étudiés, confirment notre modèle. Ainsi un pays ayant investi dans l’enseignement secondaire et supérieur et possédant un capital physique peut accélérer sa croissance future. Par contre la croissance démographique peut engendrer une dépréciation du capital et donc freiner la croissance économique.
Ce travail permet d’enrichir le débat sur la relation entre le capital humain et la croissance en s’intéressant aux trois régions : Asie-Pacifique, Amérique Latine-Caraïbes et Afrique. Toutefois, il serait intéressant de poursuivre l’analyse, en traitant la question de l’impact de l’accumulation du capital humain sur la convergence de ces pays vers leurs sentiers d’équilibre tout en prenant en considération l’hétérogénéité des pays présents dans l’échantillon surtout en fonction des conditions structurelles (IDE, Inflation, PIB…)
Des recherches futures doivent être orientées vers l’efficacité du système éducatif et son adéquation avec le système productif comme facteur déterminant dans les processus de croissance économique et de convergence. Cette question aura le mérite d’améliorer la théorie du capital humain qui ne prend pas en considération les capacités des structures économiques à absorber tous les diplômés.
REFERENCES
[1] Romer, P., (1986), ―Increasing Returns and Long‐run Growth‖, the Journal of Political Economy, Vol.94, N°5, pages 1002‐1037.
[2] Lucas, R., (1988), ―On the Mechanics of Economic Development‖. Journal of Monetary Economics, Vol. 22, N°1, pages 3‐42.
[3] Baumol, J., (1986),‖ Productivity Growth, Convergence, and Welfare: What the Long-Run Data Show‖, The American Economic Review, Vol. 76, No. 5 (Dec., 1986), pp. 1072-1085
[4] Barro R. J. (1991): ―Economic Growth in a Cross Section of Countries ―, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 106, N°2, pages 407‐443.
[5] Barro, R. J., Sala-i-Martin, X., (1992): ―Convergence‖, Journal of Political Economy, Vol.100, N°2, Apr., 1992.
[6] Mankiw G. N., Romer D. et Weil D. N. (1992): ―A Contribution to the Empirics of Economic Growth‖, Quarterly Journal of Economics, Vol. 107, p. 407-37.
[7] Fisher, S., Sahay, R., et Vegh, C.A., (1998): ―From Transition to Market: Evidence and Growth Prospect‖, International Monetary Fund Working Paper, n° 98/52. Washington, D.C: IMF.
[8] Havrylyshyn, O., Izvorsk, I., et Van Rooden, R., (1998): ―Recovery and Growth in Transition Economies 1990-97: A stylized Regression Analysis‖, IMF Working Paper, WP/98/141
[9] Bassanini, A., Scarpetta, S., (2002): ―Does human capital matter for growth in OECD countries? A pooled mean-group approach‖, Economics Letters n°74: 399-405.
[10] Castello, A., Domenech, R., (2002): ―Human Capital Inequality and Economic Growth: Some New Evidence‖. Economic Journal, Royal Economic Society, 112: C187-C200.
[11] Badinger,H., (2010): ―Output volatility and economic growth‖. Economics Letters, 106:15-18.
[12] Solow, N., (1995):‖ Growth Empirics: A Panel Data Approach—A Reply‖, Quarterly Journal of Economics, Vol. 113, Issue 1, p. 325-329.
[13] Schultz T.W. (1975), ―The Value of the Ability to Deal with Desequilibria‖, Journal of Economic Literature, 1975, vol. 13, 827-846.
[14] Becker, G. S. (1964): “Human capital. A theoretical and empirical analysis, with special reference to education‖, The University of Chicago Press and NBER.
[15] Denison (1964):‖ Economic Growyh In The United States‖, The Economic Journal, Vol. 72, N°. 288, DEC 1962, P935-938.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
11
[16] Frankel, M., (1962) ―The Production Function in Allocation and Growth: A Synthesis‖, the American Economic Review, Vol. 52, No. 5 (Dec., 1962), pp. 996-1022.
[17] Romer, P., (1990), ―Endogeneous Technical Change‖, The Journal of Political Economy, Vol.98, N°
S5, pages 71‐102.
[18] Grossman, G. et Helpman, E., (1991). "Trade, knowledge spillovers, and growth," European Economic Review, Elsevier, vol. 35(2-3), pages 517-526, April.
[19] Barro, R., (2001), "Human Capital and Growth," American Economic Review, Vol. 91, N°2, pages 12‐17.
[20] Aghion, P. and Howitt, P. (1998): ―Endogenous Growth Theory”, MIT Press, Cambridge.
[21] Pissarides, C. A. (1997): ―Learning by Trading and the Returns to Human Capital in Developing Countries‖, The World Bank Economic Review, 11(1), p. 17-32.
[22] Fogel, R., (2004): ‖Health, Nutrition, and Economic Growth‖ Economic Development and Cultural Change; Apr 2004; 52, 3; ABI/INFORM Global pg. 643 .
[23] Bergheim, (2005): ―The growth of global wealth until 2020‖ Journal of Financial Transformation, Vol. 15, pp. 126-131.
[24] Barro, R. J., Sala-i-Martin, X., (1995): ―Economic Growth‖, McGraw-Hill, New York.
[25] Jorgenson, D. W., Mun, H., et Stiroh, k.J., (2002) : ―Projecting Productivity Growth: Lessons from the U.S. Growth Resurgence,‖ Economic Review, Federal Reserve Bank of Atlanta, 87(3), Quarter Three 2002, 1-13.
[26] Bloom, D., Canning, D. and Sevilla, J. (2004): ―The Effect of Health on Economic Growth: A Production Function Approach.‖ World Development 32: 1–13.
[27] Musbau, A.B. and Rasak A.A. (2005): ―Long Run Relationship between Education and Economic Growth in Nigeria: Evidence from the Johansen‟ s Cointegration Approach‖, Paper presented at the Regional Conference on Education in West Africa. Cornell University. Senegal.
[28] Krueger, A.B. et Lindahl, M., (2001) : Education Growth : Why and for whom ?Working Paper n°7591.
[29] Engelbrecht, (2003): ―Human Capital and Economic Growth: Cross-Section Evidence for OECD‖
Countries― Economic Record, Vol. 79, Special Issue, pages S40–S51, June 2003.
[30] Cheshire, P., and Magrini, S., (2000): ―Endogenous processes in European regional growth:
convergence and policy Growth and Change‖, 31 (4). 455-479.
[31] Zhang, C., and Zhuang, L., (2011):‖ The composition of human capital and economic growth:
Evidence from China using dynamic panel data analysis‖, China Economic Review, Vol. 22, Issue 1, pages 165-171.
[32] Mingat, A., and Tan. J., (1996): ―The full social returns to education: Estimates based on countries economic growth performance,‖ World Bank, Working Papers, n°73.
[33] Petrakis, P., and Stamatakis, D., (2002):―Growth and educational levels: a comparative analysis,‖
Economics of Education Review, vol. 21, issue 5, pages 513-521
[34] Lau, Jamison et Louat (1991): ―Education and Productivity in Developing Countries: An Aggregate Production Function Approach‖, Working Papers, World Development Report, the Word bank, March 1991.
[35] Banhabib et Spiegel (1994): ―The role of human capital in economic development evidence from aggregate cross-country data‖,Journal of Monetary Economics, Vol. 34, Issue 2, October 1994, Pages 143-173.
[36] Pritchett, L., (2001): ―Where has all the education gone?‖ the World Bank Economic Review, Vol. 15 N° 3, Pages 367-391.
[37] Armer, M., & Liu, C. (1993). Education’s effect on economic growth in Taiwan. Comparative Education Review, 37(3), 304–321.
[38] Gemmell, N., (1996): ―Evaluating the impacts of human capital stocks and accumulation on economic growth: some new evidence‖. Oxford Bulletin of Economics and Statistics Vol. 58, P. 9- 28.
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016 [39] McMahon, W., (1998): ―Education and growth in East Asia,‖ Economics of Education Review, 17
(2), 159-172.
[40] Abbas, Q., (2001):‖Endogenous Growth and Human Capital: A Comparative Study of Pakistan and Sri Lanka‖ The Pakistan Development Review, Vol. 40 : 4 Part II pp. 987–1007.
[41] Self, S., and Grabowsk, R., (2004): ―Does education at all levels cause growth? India, a case study,‖
Economics of Education Review, 23(1), 47-55.
[42] Chi, W. (2008). ―The role of human capital in China's economic development: Review and new evidence,‖ China Economic Review, 19(3), 421–436.
[43] Villa, S. (2005): ―Determinants of growth in Italy. A time series analysis,‖ Working Paper, University of Foggia, Italy.
[44] Gyimah-Brempong, K., Paddison, O., and Mitiku. W., (2006): ―Higher education and economic growth in Africa,‖ Journal of Development Studies, 42(3), 509-529
[45] Pereira, J., and Aubyn M., (2009: ―What Level of Education Matters Most For Growth? Evidence From Portugal‖, Economics of Education Review, 28:1, 67--73.
[46] Loening, J., Bhaskara R., and Singh. R. 2010. ―Effects of education on economic growth: Evidence from Guatemala,‖ MPRA Paper 23665, University Library of Munich, Germany
[47] Shaihani, M., Harisb, A., Ismaila, N., and Saida. R., (2011). ―Long Run and Short Run Effects on Education Levels: Case in Malaysia,‖ International Journal of Economic Research, 2(6), 77-87.
[48] Bernanke et Gurkaynak (2001):‖Is Growth Exogenous? Taking Mankiw, Romer, and Weil Seriously‖ In: NBER Macroeconomics Annual, Vol. 16.
[49] Duma, N., (2007):” Sri Lanka's Sources of growth”, IMF working paper No. 07/225
[50] Abbas, & Foreman-Peck, J., (2007): "Human Capital and Economic Growth: Pakistan, 1960- 2003," Cardiff Economics Working PapersE2007/22, Cardiff University, Cardiff Business School, Economics Section, revised Dec 2007.
ANNEXE
Tableau2 : Liste des pays étudiés par régions
Pays d’Afrique Pays d’Amérique Latine et Caraïbes
Pays d’Asie et Pacifique
Algérie Egypte Maroc Tunisie CAMEROUN Côte d'Ivoire Ghana Kenya Malawi Mali
Mozambique Niger
Sénégal
Argentine Barbade Brésil Chili Colombie Costa Rica
République Dominicaine.
Equateur le Salvador Guatemala Honduras Jamaïque Mexique
Fidji
Hong Kong. Chine Inde
Indonésie Malaisie Philippines
République de Corée Sri Lanka
Taïwan Thaïlande
Revue Économie, Gestion et Société N°6 juin 2016
13 Afrique du Sud
Ouganda Zimbabwee
Panama Paraguay Pérou Venezuela
