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Research studies

L’INVESTISSEMENT EDUCATIF ET CROISSANCE ECONOMIQUE QUELLES INTERRACTIONS DANS LE CAS DES PAYS DU MOYEN-ORIENT ET D’AFRIQUE DU NORD ? APPLICATION SUR UN PANEL DE 07 PAYS ARABES

EDUCATIONAL INVESTMENT AND ECONOMIC GROWTH WHAT INTERACTIONS IN COUNTRIES IN THE MIDDLE EAST AND NORTH AFRICA ?  APPLICATION ON A PANEL OF 07 ARAB COUNTRIES

 

 – Prepared by the researcher –  Dr.REZINE Okacha – Maitre Conférence,Université de Saida – Dr. Moulay  Tahar ALGERIE

Democratic Arab Center

International Journal of Economic Studies : Thirteenth Issue – November 2020

A Periodical International Journal published by the “Democratic Arab Center” Germany – Berlin. The journal deals with the field of Afro-Asian strategic, political and economic studies

Nationales ISSN-Zentrum für Deutschland
ISSN  2569-7366
International Journal of Economic Studies
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Résumé

Cette étude examine le lien entre l’éducation et la croissance économique. On focalise à tester cette relation sur un échantillon de 07 pays arabes (Algérie, Maroc, Tunisie, Égypte, Jordanie, Iran, Syrie) et au cours de la période (1990-2015).

l’estimation est performante pour notre modèle car, tous les coefficients associés au capital physique, les années d’études primaires, secondaires et supérieures sont statistiquement significatives au seuil de 5%, la relation éducation croissance s’articule sur un point essentiel c’est que les années d’études sont des déterminants de la croissance économique, ainsi il faut mettre l’accent sur la nécessiter d’investir de façon massive dans l’éducation de ces pays, afin d’accélérer le développement et le rattrapage des pays développés.

Abstract

This study examines the link between education and economic growth. We focus on testing this relationship on a sample of 07 Arab countries (Algeria, Morocco, Tunisia, Egypt, Jordan, Iran, Syria) and during the period (1990-2015).

the estimate is efficient  for our model  because, all the coefficients associated with physical capital,years of primary, secondary and higher education are statistically significant at the 5% level, the education growth relationship is articulated on an essential point is that the years of study are determinants of economic growth,so we must emphasize the need to invest massively in the education of these countries, in order to accelerate the development and catching up of the developed countries. 

INTRODUCTION

Les objectifs du Millénaire pour le développement (OMD) fixé par les Nations unies en septembre 2000 et d’assurer l’éducation primaire pour tous, donner à tous les enfants,  garçons et filles, par tous dans le monde, les moyens d’achever un cycle complet d’études primaires  par les indicateurs suivants (OMD, 2012):

  • taux net de scolarisation dans le primaire;
  • proportion d’écoliers ayant commencé la première année d’études primaires qui terminent l’école primaire;
  • taux d’alphabétisation des 15-24 ans, femmes et hommes

Ainsi, que l’analyse de la relation entre l’éducation et la croissance économique apparaît intéressante. Car  le potentiel de l’éducation est connu comme catalyseur du développement. Si depuis 2000, d’ombreux gouvernements nationaux ont renforcé leur engagement envers l’éducation et le soutien qu’ils lui apportent. (OMD, 2012)

PROBLEMATIQUE 

Partant de ce constat, les économistes vont orienter leur axe de recherche sur l’importance de la prise en compte de l’éducation dans leurs analyses .On se focalise sur l’éducation, et son effet sur la croissance notre problématique sera de savoir :

Quel est l’effet de l’éducation sur la croissance économique dans le cas des pays du Moyen-Orient et d’Afrique du Nord ?

  1. CADRE THEORIQUE 

1-1.ETUDES ANTERIEURES 

  • L’étude de Maria Adelaïde S.D et Marta Cristina N.S (2001) : (Adelaïde & Cristina, 2001)

« Le rôle de l’investissement dans l’éducation sur la croissance selon différentes spécifications du capital humain. Une étude appliquée à l’échantillon de pays riverains de la Méditerranée ».

Dans cet article l’auteur éclairait l’importance de l’investissement en capital humain/éducation comme variable explicative du niveau de productivité d’équilibre d’état stationnaire et du processus de convergence potentielle des pays de l’échantillon (8 pays riverains de la Méditerranée: l’Algérie, l’Egypte, la Chypre, l’Israël, le Malte, la Syrie, la Tunisie, la Turquie) tout en contrôlant la qualité de proxy du capital humain.

Ils sont utilisés un des proxys mentionnée par Wössmann (2000), une spécification à la Mincer du capital humain avec des rendements décroissants. Dans un cadre d’analyse basée sur un modèle de croissance exogène, néoclassique, unisectoriel avec capital humain du type Mankiw, Romer et Weil (1992). Les équations de productivité et de convergence sont estimées selon plusieurs méthodes économétriques.

Le but principal de cette étude est d’améliorer l’importance du capital humain comme variable explicative du niveau de productivité d’équilibre d’état stationnaire et du processus de convergence potentiel, tout en contrôlant la qualité des possibles proxys du capital humain. En effet, on contrôle la qualité du proxy plus utilisée, le nombre moyen d’années de scolarité de la population avec 25 années ou plus, tout en utilisant un proxy Mincerienne qui rend compte des rendements décroissants dans l’éducation. Cependant, l’utilisation de ce proxy n’est pas sans problème car étant donnée les échantillons choisis.  Ils ont utilisé les deux proxys du capital humain (sans et avec rendements décroissants de l’éducation) et selon plusieurs méthodes économétriques ils ont abouti aux résultats suivants :

  • en premier lieu, les résultats sont largement meilleurs pour les estimations avec les équations de productivité;
  • en second lieu, les résultats des estimations avec les équations de convergence nient l’influence du capital humain sur le taux de croissance du PIB réel par travailleur de courte-période;
  • en troisième lieu, quand le capital humain est admis comme une variable significative avec le signe correct, son importance s’améliore quand nous utilisons le proxy Mincerienne avec rendements décroissants de l’éducation.
  • L’étude de Sylvie CHARLOT 1997 intitulé : « La relation éducation-croissance : apports théoriques récents et tests empiriques ».(CHARLOT, La relation éducation-croissance : apports théoriques récents et tests empiriques, 1997)

Cette étude examine la relation éducation et croissance. En particulier, elle se base sur l’analyse des modèles de croissance endogène introduisant la qualité du facteur travail, en regard de la théorie du capital humain plus ancienne. Elle s’intéresse au classement des pays en fonction de l’efficacité de leur système éducatif, afin de contrôler l’effet de cette efficacité sur la relation éducation croissance. Le choix d’un indicateur de capital humain approprie au test de cette relation est également discuté. La relation est testée sur un panel comprenant environ 125 pays et sur la période 1970-1990. Ce travail révèle que les niveaux initiaux de développement et la qualité des systèmes éducatifs déterminent, pour partie, la forme de la relation éducation-croissance.

  • Nadir Altinok 2006 «Capital humain et croissance : l’apport des enquêtes internationales sur les acquis des élèves »

Il introduit dans son  article de nouveaux indicateurs, construits à partir des enquêtes internationales sur les acquis des élèves. Ainsi, l’échantillon regroupe 105 pays, permet de tester la relation entre éducation et croissance. Au final, après avoir pris en compte l’endogénéité de l’éducation, il en ressort un effet positif : les indicateurs qualitatifs du capital humain permettent d’expliquer la croissance économique des pays entre 1960 et 2000. L’estimation de la contribution de l’éducation à la croissance est significative, tant d’un point de vue quantitatif que qualitatif. On distingue dans ce travail de recherche, l’utilisation d’une méthode qui  a permis d’avoir des indicateurs qualitatifs du capital humain (IQCH) pour environ 105 pays, et pour chaque domaine de compétence (mathématiques, sciences, lectures).

L’estimation de la relation éducation-croissance montre le rôle positif joué à la fois par la quantité de l’éducation que par la qualité de celle-ci : lorsque les IQCH sont pris en compte, l’effet quantitatif diminue, mais reste significatif. Quelles que soient les spécifications retenues (avec ou sans variables de contrôle), l’effet qualitatif de l’éducation est toujours positif et significatif sur le taux de croissance de l’économie. Les résultats montrent que l’augmentation d’un écart-type de la qualité de l’éducation entraîne l’augmentation d’un point du taux de croissance annuel moyen. Tout ont incluant un certain nombre de variables (dépenses en matière de défense, taux de couverture, taux d’investissement privé), l’effet qualitatif et quantitatif de l’éducation a diminué, mais reste positif. Il conclut dans son étude la qualité de l’éducation est un facteur important de la croissance. Il resterait alors à déterminer les facteurs pouvant améliorer la qualité de l’éducation et entraîner ainsi la croissance économique des pays.

  • DOUDJIDINGAO ANTOINE 2009 (ANTOINE, 2009)

 « EDUCATION ET CROISSANCE EN AFRIQUE SUBSAHARIENNE Une analyse comparative des trajectoires socioéconomiques de trois groupes de pays anglophones, francophones et maghrébins »

Basée sur la relation éducation et croissance en Afrique subsaharienne, cette thèse étudie les trajectoires socioéconomiques de 33 pays d’Afrique anglophones, francophones et maghrébins. L’objectif est de rechercher les raisons du retard socioéconomique  des pays de cet échantillon en vue de contribuer au débat sur les politiques de promotion de la croissance sur le continent. En particulier, il s’agit de montrer :

  • que l’éducation n’est pas le seul facteur explicatif des faibles trajectoires de revenus des pays d’Afrique subsahariennes (ASS) et,
  • d’autre part, que les modèles d’analyses économétriques ainsi que les variables d’intérêts ont un impact déterminant sur les résultats obtenus.

Il s’agit, enfin, de mettre en évidence le sens de causalité le plus fort qui existe entre l’éducation et la croissance économique.

  • Premièrement, l’impact de l’éducation est positif et significatif pour l’ensemble de pays concernés;
  • Deuxièmement, il semble que l’éducation n’ait pas le facteur explicatif de la faible performance des pays de l’échantillon.

Enfin, l’éducation apparaît plutôt comme le résultat qu’une conséquence de la croissance des pays de l’échantillon. On en conclut que l’impact de l’éducation est conditionné par la stabilité politique, économique et sociale. De même, l’amélioration de la transparence et de la bonne gouvernance demeurent des conditions nécessaires pour stimuler les investissements publics et privés en vue de relancer la croissance sur le continent.

1-2.METHODES DE MESURE DU POTENTIEL HUMAIN 

A l’heure actuelle, il existe déférentes méthodes permettant de mesurer avec précision la capacité existante du stock de connaissances dont dispose un individu. Trois méthodes sont couramment employées pour mesurer le capital humain une détient  les actifs au travail. L’une consiste à étudier le cout de l’acquisition de connaissance certifiée, c’est-à-dire le cout de l’enseignement scolaire et de la formation sanctionnés par un diplôme. La seconde approche consiste à tester les compétences des personnes. Enfin la troisième examine des substituts du potentiel de productions liées aux investissements dans les ressources humaines. (OCDE, 1996, p. 21)

  • La première mesure : nous informe à la suite de l’investissement réalisé dans le cadre du système de certification officielle. Dans la plupart des secteurs, une forte proportion des diplômes et autres certificats sont de nature assez générale et bien souvent ils ne donnent aucune assurance précise sur des compétences particulières;
  • La seconde mesure 🙁les tests) est actuellement entachée, dans la plupart des cas, d’incertitudes, de rigidités, d’incohérences, d’inégalités et de conflits d’intérêts potentiels non négligeables;
  • La troisième mesure : elle mesure des résultats de l’investissement dans les ressources humaines, son exactitude suppose que l’on accepte l’hypothèse en vertu de laquelle le statut sur le marché du travail serait un reflet fidèle de la compétence.

En fait, cette dernière méthode ne cherche pas à mesurer le contenu productif spécifique ou la capacité des compétences détenues, car elle pose simplement que les résultats obtenus sur le marché du travail sont corrélés avec les différences de compétences (OCDE, 1996, p. 22).

1-3.REVUE DES PROXYS DU CAPITAL HUMAIN (EDUCATION)

L’obtention des résultats sur la relation entre la croissance et le capital humain (éducation) semble donc dépendre de l’indicateur utilisé pour caractériser le capital humain (Boccanfuso, 2009, p. 29).  Wössman (2000) a proposé une revue des proxys du capital humain utilisé dans la littérature citons :

  • le travail augmenté de l’éducation (travail qualifié et non qualifié par exemple) (Denison, 1967 ; Jorgenson, 1995),
  • le taux d’alphabétisation (Azariadis et Drazen, 1990 ; Romer, 1990), le taux de scolarisation moyen ou primaire, secondaire (Barro, 1991 ;
  • Mankiw et al, 1992 ; Levine et Renelt, 1992 ou encore le nombre moyen d’années d’études (Barro et Sala‐i‐Martin, 1995 ; Barro, 1997,1999 ; Benhabib et Spiegel, 1994).

Figure 1: les composantes du capital humain

Source : N. Zuinen et S. Varlez (2004), «Développement durable : modes de production et capital humain»,

WORKING PAPER 22-04, Bureau fédéral du Plan, Bruxelles, p140

Le graphique montre comment les relations entre ces catégories peuvent être décrites comme suit :

  • Expérience: le capital humain général correspond à des connaissances qui ne sont ni spécifiques à une entreprise, ni à une fonction ou à une tâche singulière. Il s’agit de connaissances et de compétences génériques (discernement, capacités d’analyse, intelligence des situations) essentiellement accumulées par les expériences professionnelles , l’éducation et formation; (Guillard & Josse, 2010, p. 07)
  • Education : l’éducation est généralement acquise dans le contexte scolaire. Elle est nécessaire pour qu’une main-d’œuvre compétente et productive arrive sur le marché du travail. Les travailleurs les plus formés sont plus capables d’innover et de s’adapter aux innovations;

“(…) si les pays en développement n’ont pas accès à un enseignement supérieur plus étendu et de meilleure qualité, ils auront de plus en plus de difficulté à tirer parti de l’économie mondiale fondée sur les connaissances”

                                                         (World Bank & Unesco, 2000).

  • Formation: la formation dans le cadre du travail permet aux travailleurs d’acquérir des connaissances spécifiques à l’emploi occupé (exemple : comment utiliser une machine particulière, comment utiliser un nouveau programme informatique) ou des connaissances pour mieux remplir leurs fonctions (exemple : les cours de langues), ou pour remplir de nouvelles fonctions (exemple : une formation pour devenir responsable de la sécurité, de l’hygiène et de l’embellissement des lieux de travail). les travailleurs qui ont accès à des formations ont plus de chances de trouver un emploi (Varlez, 2004, p. 140).

1-4.L’INVESTISSEMENT EN EDUCATION 

En plus, dans la théorie du capital humain, l’éducation est considérée comme un investissement auquel, on associe des coûts et des avantages. Rappelons toutefois qu’un investissement est souvent associé à un risque de perte en capital ; du moment où l’éducation est vue comme telle, un investissement en capital humain peur être associé également en un risque de perte en capital, alors que la théorie du capital humain ne parle que de gains associés à l’éducation (investissement en capital humain).

L’idée qu’une année d’éducation dans un pays donné procure un rendement identique dans un autre pays n’est pas toujours vérifiée (cas des pays riches et des pays pauvres). Ainsi, les travaux empiriques qui prennent en compte les indicateurs quantitatifs de l’éducation seraient biaisés, dans le sens où ils considèrent le capital humain comme un facteur de production homogène (Altinok., 2006, pp. 177-209). Il convient de rappeler que même si l’éducation contribue de façon irréversible à la croissance économique, cette contribution n’est possible que lorsque les structures économiques sont capables d’absorber tous les diplômés et apprentis, pour cette raison on conclut que : (Youssouph, 2010)

  • la théorie du capital humain oublie que la fonction première de l’école consiste à l’éveil des consciences et renforcer la cohésion sociale;
  • la théorie du capital humain ne rend pas compte des effets de l’éducation sur les comportements privés et sociaux. « Elle ne s’intéresse pas au processus d’acquisition et de transmission des connaissances et des compétences, mais plutôt au revenu futur qu’elles engendrent ».

L’analyse du capital humain sous une approche économique de l’éducation paraît incomplète, voire inadéquate. La logique du capital humain est davantage axée sur l’individualisme méthodologique, ce qui voudrait dire qu’elle néglige la dimension sociale de l’éducation (Youssouph, 2010). Du point de vue théorique, des approches remettent en cause la logique du capital humain (les théories du filtre et du signal sont concurrentes du capital humain). Pour Arrow et Spence, l’éducation joue plutôt un rôle de signal et de filtre et non d’accumulation de capital humain. Les exigences d’un emploi en termes de compétences ne sont pas déterminés à l’avance ni par l’employeur ni par l’employé. Le niveau d’éducation est donc souvent sans influence sur la productivité.

1-5.LA RELATION EDUCATION-CROISSANCE 

La relation entre croissance et éducation s’appuie sur les travaux micro- économiques de Becker (1964), mais aussi de Mincer (1958). Pour ces derniers, l’éducation est un investissement puisqu’elle procurera des gains de salaires. Des gains de salaires aux gains de productivité et donc à la croissance, il n’y a qu’un pas, franchi tardivement par Romer (1986) et Lucas (1988) d’un point de vue théorique alors que la relation éducation-croissance avait déjà été testée dès 1962 par Denison (1962) (CHARLOT, 1997). Cependant à l’heure actuelle l’éducation se concentre dans trois grands domaines :

  • celui de la contribution de l’éducation à la croissance économique ;
  • celui de la demande individuelle d’éducation (liens entre l’éducation et le marché du travail) ;
  • celui de la gestion des systèmes éducatifs.

L’éducation a toujours constitué un investissement clé pour l’avenir, pour les individus, pour l’économie et pour la société dans son ensemble. Alors l’éducation devient la base d’un investissement immatériel, ou investissement intellectuel, dont la finalité est de produire et de reproduire le « stock » de capital humain (Gherardi, 2011). Dans les pays de l’OCDE, le rendement public net de l’investissement dans une formation tertiaire dépasse 50 000 USD en moyenne par étudiant. En outre, les facteurs incitant les individus à poursuivre leur formation sont susceptibles de se multiplier dans les années à venir : par exemple, les coûts d’opportunité de l’éducation diminuent à mesure que les difficultés à trouver un emploi augmentent et les coûts d’opportunité ou le manque à gagner pendant les études ont tendance à constituer la composante de coût la plus importante pour les étudiants (sauf aux Etats-Unis où les frais de scolarité sont élevés).

Le niveau de formation sert souvent d’indicateur pour rendre compte du capital humain  s’entrainer du niveau de compétence de la population et de la main-d’œuvre. La mondialisation et le progrès technologique ne cessant de modifier les besoins du marché du travail mondial, la demande d’individus qui possèdent des connaissances plus vastes, des savoir-faire plus spécialisés, continue d’augmenter (OCDE(12), 2012, p. 30).

La diminution des coûts d’opportunité renforce également l’attrait de l’investissement privé dans l’éducation et, étant donné que les personnes les plus qualifiées sont aussi celles qui ont le plus de chances de travailler, on assiste à une augmentation de la valeur de l’éducation. Enfin, l’obtention d’un diplôme et l’entrée sur le marché du travail en période de récession économique risquent de devenir plus difficiles à une époque où les employeurs réduisent l’embauche et les jeunes diplômés se voient donc contraints d’entrer en concurrence avec des travailleurs plus expérimentés (OCDE(2009), 2009, p. 15).

Une mise à jour de ces travaux, confirme l’impact sur la croissance aussi bien d’une augmentation du nombre d’années d’études (effet d’accumulation) que du nombre d’années d’études lui-même (effet de niveau). L’effet du nombre d’années d’études, bien que dépendant de la fréquence des observations (à cause vraisemblablement de l’existence d’erreurs de mesure) est proche du rendement microéconomique (Aghion, 2004, p. 17).

1-6.LA THEORIE DU FILTRE ET DU SIGNAL 

Les théories du filtre (ARROW, 1973) et du signal (Spence, 1981) insistent sur une des limites de la logique de la théorie du capital humain. L’éducation est un signal pour les entreprises qui embauchent. Pour Thurow (1975), le diplôme est le signal le plus direct de la capacité d’apprentissage et de l’adéquation de l’individu au poste de travail. La formation sera valorisée de différentes façons selon que l’on se trouve dans une génération à fort ou a faible (CHARLOT, 1997).

Les employeurs peuvent utiliser les diplômes comme des signaux ou comme des « moyens de sélection » pour repérer les aptitudes innées et la motivation, qui ne sont pas nécessairement le résultat de la formation (Spence, 1973). Autrement dit, les gains associés à ces diplômes peuvent refléter en partie ces aptitudes préalables plutôt que la valeur ajoutée par le diplôme. On parle dans ce cas de « signalisation ». Il ne fait guère de doute que ce processus contribue à expliquer les écarts de salaires fondés sur le niveau d’études, mais son importance globale demeure controversée (OCDE(2001), 2001, p. 29).

La théorie du signal soulève donc la question de la crédibilité d’où la nécessité de disposer d’une certaine quantité d’informations sur la productivité du salarié. M. Spence (1973) montre donc que l’éducation n’a pas d’effet sur la productivité de l’agent. En appliquant cette théorie au rôle de l’enseignement supérieur, Spence prouve que l’éducation est un motif pour justifier la productivité des produits du cycle supérieur. Les théoriciens du signal considèrent que l’éducation est un moyen susceptible d’accroitre la productivité des agents. L’approche du signal postule donc, que l’éducation n’ajoute en rien aux individus ; elle servirait juste à révéler les différences existant entre les agents

Figure 2 : Feed back informationnel sur le marché du travail (Spence (1973))

Source : Poulain Edouard (2001), « LE CAPITAL HUMAIN, d’une conception substantielle

 à un modèle représentationnel », In : Revue économique. Volume 52, n° 1, p100

Les entreprises comme les salariés utilisent l’éducation comme un signal d’une aptitude élevée, les entreprises en proposant des salaires plus élevés pour les diplômés, les salaries en recherchant de tels diplômes. La problématique de Spence est bien résumée dans le schéma qu’il en donne (figure 2), le modèle analyse le processus d’apprentissage d’un employeur. Celui-ci, face à l’incertitude sur la productivité des salariés, se fonde sur des signaux et des indices : études, emploi actuel, race, sexe, etc. Spence nomme indices les caractéristiques non modifiables et signaux les caractéristiques modifiables. « Après un temps d’embauche l’employeur apprendra les capacités productives de l’individu. » A un instant donné, l’employeur dispose donc d’un ensemble de croyances sur la base desquelles il assigne une valeur à un employé potentiel. Ces croyances sont traduites dans une grille de salaires qui est fonction des caractéristiques observables. Les futurs employés vont, à leur tour, observer cette hiérarchie des salaires proposés, et acquérir (à un cout donné mais nécessairement fonction décroissante de la productivité) les signaux pertinents en fonction de leurs dotations et préférences, le système opère en boucle selon la figure (Edouard, 2001, p. 100).

La théorie du signal, concurrente à la logique du capital humain présume que le rôle du système éducatif est de servir de « signaux » aux entreprises. Pour les analystes du signal, l’éducation ne sert qu’à « signaler » les individus les plus performants à des employeurs incapables de se faire une idée sur la productivité des salariés préalablement à leur embauche (hypothèse d’information imparfaite) (Youssouph, 2010, p. 17).

  1. ETUDE EMPIRIQUE 

2-1.LE MODELE DE SOLOW AVEC CAPITAL HUMAIN (EDUCATION) 

Mankiw, Romer et Weil [1992] (Mankiw, Rome, & Weil, 1992) se sont proposé d’intégrer dans le modèle de Solow, l’évolution de la qualité de la main-d’œuvre afin de mieux rendre compte du déroulement de la croissance économique. Ceci se justifie par le fait qu’on peut accroître le capital humain en investissant dans le système éducatif, dans le système de santé, etc. Leur analyse part de la thèse selon laquelle l’accumulation du capital physique ne suffit pas (dans le modèle de Solow) pour expliquer la disparité des performances économiques. Et de ce fait Deux types de capital sont alors inclus : le capital physique et le capital humain. On obtient une fonction Cobb-Douglas de la forme(20) (Boccanfuso, 2009, p. 37) :

K : représente le capital physique,                                                                                                                                                     H : le capital humain,                                                                                                                                                                              L : le travail et A le progrès technique.

2-2.PRESENTATION DU MODELE 

Ce travail s’inspire du modèle de croissance néoclassique développé par Islam (1995) qui permet de bénéficier des avantages de l’analyse en panel dont l’un est la prise en compte à la fois des effets temporels et individuels. Le modèle d’Islam (1995) est essentiellement une spécification du modèle de Mankiw et al. (1992) mais sur des données de panel. Mankiw et al. (1992) quant à eux ont repris les fondements du modèle de Solow (1956) (SOLOW, 1956), dans lequel ils incorporent le concept du capital humain. Deux types de capital sont alors inclus : le capital physique et le capital humain. La fonction de production est du type Cobb‐Douglas.

Dans notre travail nous prendrons des intervalles de temps de cinq ans comme dans Islam (Islam, 1995) (1995). En considérant la période de 1990 à 2015, nous aurons six (06) dates pour chaque pays. (1990. 1995. 2000. 2005. 2010.2015), lorsque t=1990, alors t-1=1985 etc.

Tableau 1 : les variables du modèle

variables Définition
Ln (y) Le PIB réel par tète noté  (RGDPCH)
Ln (ski) l’investissement dans le PIB réel
Ln (hprim)

 

le nombre moyen d’années d’étude de la population âgées de 25 ans et plus.(primaire)
Ln (hsec)

 

le nombre moyen d’années d’étude de la population âgées de 25 ans et plus.(secondaire)
Ln (hsup)

 

le nombre moyen d’années d’étude de la population âgées de 25 ans et plus. (supérieure)

2-3.DESCRIPTION DES DONNEES DE L’ANALYSE EMPIRIQUE 

Afin de collecter les informations nécessaires pour notre étude empirique nous somme basés sur différent base de donné :

  • de la Penn World Table V6.3(Aten, 2006) : nous avons utilisé les données suivantes :
  • le PIB réel par tète noté (RGDPCH);
  • la part de l’investissement dans le PIB réel par tète noté ki.
  • de la base de données de Barro et Lee (Barro R. & J.W. Lee v. 1.3, 04/13) les séries sur : le nombre moyen d’années d’études de la population âgées de 25 ans et plus.

2-4.RESULTAT DE L’ESTIMATION DE L’EQUATION DE PRODUCTIVITE 

-LE MODELE A EFFETS FIXES : L’application du modèle à effets fixes sous STATA v.12 pour notre deuxième modèle nous donne les résultats suivants :

Tableau 2 : la régression avec les effets fixes

Variable Effets Fixes
Constante 5.221863

(0.000)

KI 0.3246285

(0.006)

Prim 0.0549007

(0.578)

Sec 0.6019121

(0.000)

ter -0.0299126

(0.786)

R2 0.8163
Nb.obs 42
NB. Groups 07

Source : élaboré par le chercheur à partir des Output                                                                                                                                                          du programme STATA v.12

Les résultats montrent que les coefficients associés au (prim, ter) et à la croissance sont statistiquement non significatifs au seuil de 5% car leur p-value est inférieur à 0,05. Au contraire que l’éducation secondaire avec 60% de contribution signifiante.

-LE MODELE A EFFETS ALEATOIRES : pour les résultats du test des effets aléatoires sur notre échantillon avec la prise du proxy du capital humain se traduisent par le tableau suivant :

Tableau n°3: la régression avec les effets aléatoire

Variable Effets Aléatoires
Constante 4.60796

(0.000)

KI 0.3182308

(0.001)

Prim 0.1027395

(0.040)

Sec 0.7240079

(0.000)

ter -0.1375627

(0.160)

R2 0.8043
Nb.obs 42
NB. Groups 07

Source : élaboré par le chercheur à partir                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       des Output du programme STATA v.12

Les résultats d’estimation du modèle à effets aléatoires semblent efficaces par apport à ceux obtenus par le modèle à effets fixes. En fait, les coefficients associés à la décomposition du capital humain (ki, prim, sec) sont significatifs au seuil conventionnel de 5%, mais pour l’effet des années de supérieur pour notre échantillon est négative (-0.137).

-L’ESTIMATION AVEC MOINDRES CARRES GENERALISES (MCG) 

Avec la correction de la corrélation et de l’hétéroscédasticité l’estimateur avec des Moindres Carrés Généralisés (MCG) sera pertinent pour notre modèle de régression.

Tableau n°4: la régression MCG avec correction

Variable Effets Fixes
Constante 3.881349

(0.000)

KI 0.2072307

(0.000)

Prim 0.5487719

(0.000)

Sec 0.7827859

(0.000)

ter -0.1804154

(0.000)

Nb.obs 42
NB. Groups 07

Source : élaboré par le chercheur à partir des Output                                                                                                                                                          du programme STATA v.12

L’estimation avec le MCG est performante pour notre modèle car, tous les coefficients associés au capital physique, les années primaire, secondaire et supérieur sont statistiquement significatives au seuil de 5%, sauf pour les années supérieures  la contribution est négative. Pour la éducation secondaire est significatif et avec contribution 78% el primaire 54% dans la croissance économique. On constate dans le troisième modèle (MCG) que non seulement le coefficient des années primaire et secondaire augmente (ils sont passés : pour le primaire de 10% à 54%, le secondaire de 72% à 78%), mais qu’il devient toujours significatif, ce résultat démontre le rôle que joue le system éducatif sur la relation capital humain croissance. L’estimation avec MCG à qualifier le rôle positif de l’éducation secondaire et primaire dans le processus de la croissance

Ses résultats confirment l’idée proposée par Nelson et Phelps, c’est que les taux de croissance de la productivité sont positivement corrélés avec le nombre d’individus qui ont suivi des études secondaires. Pour Barro et Lee (1997) la relation éducation croissance s’articule sur un point essentiel c’est que Les études secondaires et supérieures sont des déterminants de la croissance économique. D’une façon générale, le cycle secondaire offre en plus de l’enseignement général, des programmes techniques et professionnels qui visent à acquérir des compétences qui favorisent l’insertion dans la vie active. La relation éducation croissance est positivement améliorée, pour cela il faut mettre l’accent sur la nécessiter d’investir de façon massive dans l’éducation de ces pays, afin d’accélèrent le développement et le rattrapage des pays développés.

Le capital physique expliquerait un peu prés 20% de la croissance, Ce que nous a admis à dire que les facteurs physiques (infrastructures publiques et investissements physiques) sont indispensables pour le développement économique et social des pays de notre échantillon et qu’elles sont prioritaires pour la croissance de ces pays. Et de l’autre côté on a l’éducation qui apparaît comme un catalyseur des investissements. L’émergence des économies dépend de leur intérêt pour l’éducation. Dans cette optique, ces pays doivent travailler à bâtir une véritable économie du savoir basée sur des établissements d’enseignement et de recherche scientifique.

CONCLUSION
la problématique posée c’est comment l’éducation peut constituer un élément fondateur de la croissance et du développement économique dans un pays ayant un niveau faible de développement. De toute façon les modèles de croissance endogène mettre l’accent sur l’explication du progrès technique par les facteurs de qualité de la main-d’œuvre. Les résultats obtenus et comme suite :

  • onconclut que le modèle de Solow nous a permis de bien expliquer les données de notre échantillon de 07 pays Arabes et sur la période (1990 – 2015);
  • les résultats confirment l’idée proposée par Nelson et Phelps, Barro et Sala-I-Martin(1994), Barro et Lee (1997) que le nombre d’étudiants dans l’enseignement secondaire exerce un effet significatif sur le taux de croissance et ça nous a menés que les années d’études secondaires sont des déterminants de la croissance économique dans les pays de notre échantillon;
  • les résultats confirment l’idée proposée par Nelson et Phelps, Barro et Sala-I-Martin(1994), Barro et Lee (1997) que les études secondaires et supérieures sont des déterminants de la croissance économique;
  • le capital physique expliquerait un peuprés 20% de la croissance et les autres facteurs le 80% restant. Ce que nous a admis à dire que les facteurs physiques (infrastructures publiques et investissements physiques) sont indispensables pour le développement économique et social des pays de notre échantillon et qu’elles sont prioritaires pour la croissance de ces pays;
  • nous pourrons affirmer que l’éducation est un moteur essentiel de la croissance et de là du niveau de revenu des individus. Puisque la décomposition du nombre moyen d’années d’étudesen années d’études passées au niveau primaire, secondaire et supérieur, dans notre modèle nous a montré le rôle positif de l’éducation.

REFERENCES 

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ANNEXES

Annexe 01 : Liste des pays de notre échantillon

Pays Années Ln (y) Ln (ski) Ln (hprim) Ln (hsec) Ln (hsup)
Algérie 1990 2.14259891 1.2674865 1.22136672 0.97551673 0.1142913
2015 2.15034094 1.24454217 1.2155392 1.17577001 0.52696216
Egypte 1990 2.0591341 0.96440191 1.01660662 1.09584989 0.41694735
2015 2.10367935 1.00110803 0.96217987 1.23642989 0.55415299
Maroc 1990 2.04853497 1.24588094 0.91947443 0.84259585 0.38066368
2015 2.06757279 1.26324869 1.04471248 0.9768419 0.67155264
Jordan 1990 2.09973434 1.3444316 0.99721182 1.1575765 0.89402563
2015 2.10410165 1.30714476 0.88538498 1.29023242 1.00423263
Iran 1990 2.15373748 1.29646709 0.99770194 1.11303104 0.42268683
2015 2.18510341 1.22993291 1.13099558 1.25046082 0.81056762
Tunisie 1990 2.11002062 1.20502324 1.157185 1.01454545 0.26875367
2015 2.14102055 1.20619216 1.21370001 1.14718381 0.59867101
Syrie 1990 2.00676048 0.84295341 0.97975376 0.87201455 0.0171743
2015 2.0536456 0.8843027 0.92322497 1.04496484 0.21548726

 

الوسوم

المركز الديمقراطى العربى

المركز الديمقراطي العربي مؤسسة مستقلة تعمل فى اطار البحث العلمى والتحليلى فى القضايا الاستراتيجية والسياسية والاقتصادية، ويهدف بشكل اساسى الى دراسة القضايا العربية وانماط التفاعل بين الدول العربية حكومات وشعوبا ومنظمات غير حكومية.

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