Niveaux d éducation et croissance économique dans les pays de l UEMOA. Education level and economic growth in WAEMU

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1 Revue d Economie Théorique e Appliquée Volume 1 Numéro 1 Juin 2011 pp Niveaux d éducaion e croissance économique dans les pays de l UEMOA Venan Célesin C. QUENUM Faculé des Sciences Economiques e de Gesion (FASEG) Universié d Abomey-Calavi (UAC) E.mail : venanq@yahoo.fr Résumé : L objecif principal de ce papier es d isoler l effe des ressources humaines de chaque niveau d éducaion sur la croissance dans les seceurs d acivié économique où ils son les plus uilisés ou supposés êre le plus concenrés. Pour ce faire, nous uilisons des modèles dis de croissance endogène. Les esimaions monren que le capial humain des niveaux pos-primaires produi un effe négaif significaif sur la croissance économique. Les problèmes de qualié de l éducaion ou de domaine de compéence du capial humain peuven expliquer ces effes conre-inuiifs. Mos clés : éducaion e croissance capial humain croissance endogène UEMOA Classificaion J.E.L. : I2, I21, O4 Educaion level and economic growh in WAEMU Absrac: The main objecive of his paper is o isolae he effec of human resources of each level of educaion on growh in economic secors where hey are mos used or expeced o be mos concenraed. To do his, we use endogenous growh models. Esimaes show ha he human capial of pos-primary levels produced a significan negaive effec on economic growh. Problems of educaion qualiy or compeence field of human capial can explain hese paradox effecs. Keywords: educaion and growh human capial endogenous growh WAEMU JEL classificaion: I2, I21, O4

2 42 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique 1. Inroducion La corrélaion enre éducaion (ou le capial humain éducaif) e la croissance économique a éé éablie e accepée depuis longemps, mais le sens de la causalié, l ampleur de son effe e le signe enre ces deux grandeurs, demeure un enjeu imporan. Puisqu on coninue de s inerroger sur le mécanisme par lequel cee relaion s éabli. En effe, il apparaî dans beaucoup de ravaux e revue de la liéraure que l éducaion favorise la croissance, mais son effe exac e son ampleur resen incerains. Or, la connaissance de cee relaion e de son ampleur consiuen un impéraif, puisqu elles déerminen e guiden les mesures de poliiques publiques. Du fai de l exisence de canaux direcs e indirecs, puis d aures faceurs qui peuven agir parallèlemen à l éducaion sur la croissance e êre confondus avec elle, complexifie la âche. L objecif principal ici es d isoler l effe des ressources humaines de chaque niveau d éducaion sur la croissance dans les seceurs d acivié économique où ils son les plus uilisés ou supposés êre le plus concenrés. Pour ce faire, nous uilisons des modèles dis de croissance endogène qui découle du modèle classique de croissance économique de Solow (1956). Mais du fai que beaucoup d esimaions empiriques n on pas souenu le modèle de croissance proposé par Solow, des aueurs comme Romer (1986, 1990), Lucas (1988), Mankiw e al (1990), Barro (1993), Ben-Habib e Spiegel (1992) l on amélioré par l inroducion sous différenes formes du capial humain comme un inpu séparé. Nous avons donc choisi de baser nore analyse sur les spécificaions qui inroduisen dans le modèle sandard de base de Solow, l effe du capial humain éducaif. Ce ype de modèle es connu sous le nom de modèle de Solow augmené de capial humain. La forme foncionnelle que nous avons reenue pour nore analyse es présenée dans ses grandes lignes dans la secion I. La secion II es consacrée aux données e ouils d analyse. L esimaion des modèles empiriques e l analyse des résulas son exposées dans la secion III. 2. Modèle d analyse La spécificaion du modèle reenu es basée sur celui de Solow augmené de capial humain développé par Mankiw e al. (1990 ; 1992). Dans le premier paragraphe, nous présenons la forme foncionnelle du modèle e les principales éapes conduisan aux modèles empiriques. Le deuxième paragraphe es consacré aux différenes spécificaions que nous avons uilisées pour nos analyses empiriques Modèle de Solow augmené de capial humain La foncion de producion es de ype Cobb-Douglas e se présene comme sui :

3 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin Y K H ( A L ) (1 ) (1) Avec Y la producion à la dae, K le sock de capial physique, H le sock de capial humain, L celui du ravail e A le niveau echnologique (neure au sens de Harrod, ce qui perme de générer un équilibre saionnaire dans une économie concurrenielle, conrairemen à celle de Hicks ou de Solow. Cf. Barro & Sala-i- Marin, 1995 ; Gurgand, 2000 ; Aghion & Howi, 2000; ec.). Y K H y ; k ; h A Soien, L A L A L Les variables y, k e h, désignen respecivemen le revenu, le capial physique e le capial humain par unié de ravail efficace à la dae. L équaion (1) peu alors s écrire : y k h En supposan que s k es la fracion du revenu invesie dans le capial physique e s h celle invesie dans le capial humain. La dynamique d accumulaion des faceurs es déerminée par :. k sk y ( ng) k e. h sh y ( n g ) Avec k. Le aux d accumulaion du capial physique, ḣ Celui du capial humain, n le aux de croissance de la populaion (acive), g celui de la echnologie e δ le aux de dépréciaion du capial (physique e humain). Dans le cas où α + ß< 1, (c es-à-dire, lorsque que la echnique de producion es à rendemens décroissans dans les seuls faceurs de K e H), le niveau de capial physique e humain par ravail efficace d éa saionnaire es donné par : h k * s k h s n g h * h sk s n g e En subsiuan ces valeurs dans la foncion de producion e en prenan le logarihme, on obien l équaion d équilibre de long erme du revenu par êe suivane : Y ln ln A0 g ln( n g ) ln( sk ) ln( sh) L (2) Cee équaion monre commen le revenu par êe dépend négaivemen du aux de croissance de la populaion e posiivemen de l accumulaion des capiaux

4 44 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique physique e humain. Une aure façon de faire apparaîre le rôle du capial humain es d exprimer l équaion (2) précédene en foncion du niveau du capial humain d éa saionnaire. Y ln L ln A0 g ln( n g ) ln( sk ) ln( h * ) (3) Le choix de l une ou l aure de ses deux équaions pour les esimaions empiriques dépend, enre aures, de la disponibilié de données permean d approximer soi le aux d accumulaion du capial humain (s h ) ou le niveau de capial humain par êe (h). Islam (1995) propose par exemple d employer direcemen le sock de capial humain dans l équaion de convergence condiionnelle. Gurgand (2000) souien que, uiliser le modèle de convergence ou celui de la foncion de producion direcemen, produi des résulas d esimaions qui convergen. Par conre, lorsqu on fai l hypohèse que α +β = 1, (K e H on un rendemen consan), on aboui à une foncion de croissance endogène. C es ce ype de relaion foncionnelle qui es souven uilisé pour eser empiriquemen les modèles de croissance ; mais avec l hypohèse supplémenaire que les économies en quesion aien aein leur équilibre saionnaire, ou soien proches de leur éa saionnaire e s en écaren que de façon aléaoire. La viesse de convergence vers le niveau du revenu par êe d équilibre saionnaire es donnée par :. d ln( y ) y * ln( y ) ln( y d y ) Avec y* la valeur d équilibre de y e λ= (n+g+δ)(1-α-β). Cee équaion différenielle, perme de déduire la relaion dynamique suivane : * ln ( y ) (1 e ) ln( y ) e ln( y0 ) (4) Où mesure le emps e y 0 es le revenu par unié de ravail efficace à la période iniiale. En uilisan le revenu par êe e en remplaçan y* par les paramères d équilibre, on obien en forme srucurelle e en forme réduie: Y * * ln ln A (1 e )( ln k ln h ) e ln y0 L lna (1 e ) ln( sk ) ln( sh) ln( ng) e ln y 0 (5)

5 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin ln y En sousrayan 1 de chaque membre de l équaion (5), la phase ransiionnelle de croissance d une économie vers son équilibre de long erme peu alors s écrire comme : lny lny 1 lna (1 e ) ln( sk ) ln( sh ) ln( ng) 1( e ) lny (6) Pour mesurer le rôle du capial humain dans la croissance, cee dernière spécificaion a l avanage de ne pas imposer que les économies éudiées soien sur leur senier de croissance équilibrée. Le aux de croissance du PIB par êe dépend donc ici de la posiion iniiale de l économie (effe de convergence) e des variables définissan l éa d équilibre de long erme vers lequel elle converge. Le aux de croissance du PIB par êe es égalemen foncion du aux d invesissemen en capial physique, de la somme du aux de croissance de la populaion, du aux de dépréciaion du capial physique e du aux de croissance du progrès echnique. Le revenu de long erme es égalemen foncion du capial humain. Durlauf e al. (2004), paran de ces différenes démonsraions e des praiques empiriques d éudes économériques de croissance sur données de panel, proposen la forme générique de spécificaion suivane : y. i ln y i, 0. X i Z i y Avec i = -1 (ln(y i, ) ln(y i,0 )), le aux de croissance du produi par ravailleur enre =0 e ; Φ= - -1 (1-e -λi, ) ; X i conenan la consane, ln(n i +g+δ), ln(s k,i ) e ln(s h,i ). Les variables conenues dans X i e ln(y i,0 ), représenen ainsi les déerminans suggérés par le modèle de base de Solow augmené de capial humain alors que celles conenues dans Z i représenen les déerminans de la croissance qui s éenden audelà de cee héorie. Z i conien des variables comme l espérance de vie, l ouverure commerciale, la sabilié socio-poliique ec. Enfin, ε i es l aléa. Durlauf e al (2004) fon remarquer que, les variables de Solow apparaissen dans les différenes éudes empiriques, refléan le fai que le modèle de Solow es raié comme base pour l analyse de la croissance. Mais, les variables de Z i incluses dans les modèles empiriques varien énormémen. On compe en effe plus d une cinquanaine de variables explicaives, associées aux variables de base dans les esimaions empiriques des modèles de croissance économique (voir par exemple Gurgand, 2004 ; Durlauf e al, 2004 ; McMahon, 2006 ; ec.). Bien que la prise en compe de ceraines de ces variables soi souven jusifiée par leur réalisme, l absence de données disponibles, ou l uilisaion de proxy diminue leur perinence e ne milie donc pas pour leur inégraion sysémaique dans oues les éudes empiriques. Nous esimons d une par, el Rasera (1999), que l économie n es pas oalemen indépendane des crières, géographiques, climaiques, socio-poliiques, i (7)

6 46 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique hisoriques, ec., e d aure par avec Mankiw e al. (1992) que, les poliiques, commerciale, éducaive, saniaire, le désir des populaions d avoir des enfans e la sabilié poliique peuven figurer parmi les déerminans de la croissance du produi par êe dans un pays. Mankiw e al. (1992) considèren égalemen que la consane, A(), ne reflèe pas seulemen la echnologie, mais aussi la doaion en ressources, le clima, les insiuions ec. Ainsi, A() peu êre différen enre pays. Pour nore par, au regard de la perinence de ceraines variables pour l acivié économique mais aussi de la disponibilié de données sur les pays qui nous inéressen, nous avons reenu e esimer les modèles empiriques suivans, sur la base du modèle de Mankiw e al. (1992) en faisan l élargissemen proposé par Durlauf & al (2004) Spécificaion des modèles empiriques Le modèle général se présene pour chaque pays (i) au emps () sous la forme suivane :. y i, ln y i, 1 ln( n g) ln( s i, i, i, Ki, ) ln( s ln( Ouvc) ln( Teri ) ln( Trac) ln( Brev) ln( Txchm) i, 3 Hi, 6 ) ln( Espv) ln( Insp) 1 i, 7 i, 2 i, i, i, (8) Avec Espv : l espérance de vie à la naissance ; Insp : l insabilié poliique ; Ouvc : l ouverure commerciale, Teri : la superficie des erres irriguées ; Trac : le nombre de raceurs ; Brev : le nombre de breves d invenion ; Txchm : le aux de chômage ; e ε : l aléa (le erme d erreur). Toues les variables son prises en logarihme ; les coefficiens son donc des élasiciés. L esimaion empirique s es faie par seceur d acivié, ce qui nous a conduis à ne reenir par seceur, que des variables spécifiques à ce seceur d acivié. En effe, au regard de la srucure de la populaion acive des pays de l UEMOA e de celle de leur PIB, nous avons pensé qu il es plus indiqué d envisager une esimaion par seceur d acivié. Puisque, dans ces pays plus de 60% de la populaion ayan 15 ans e plus es analphabèe - 70% de la populaion vi en milieu rural (donc plus proche des aciviés du seceur primaire) - près de 50% du PIB es d origine agricole, donc frui du ravail des analphabèes e de ceux qui on peu êre un niveau primaire - plus de 60% des exporaions es consiués de produis brus d origine agricole. Or, seulemen 2 à 3% de la populaion acive à un niveau d éducaion supérieure. On peu donc supposer que les effes direcs des uns sur la producion des aures son faibles. Ainsi, ceux qui on un niveau d enseignemen supérieur, dans leur grande majorié, n apporen pas grand-chose au PIB d origine agricole puisque la recherche scienifique agronomique a éé embryonnaire, pour ne pas dire inexisane dans cerains pays de l UEMOA. E inversemen, la grande parie de la populaion acive composée d analphabèes, vivan en milieu rural ne

7 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin paricipe que de manière dérisoire au PIB dans les aures seceurs. Pour enir compe de ces aspecs, nous faisons donc des esimaions par seceur d acivié. Ce choix peu paraîre aninomique de l approche de Lucas, à cause de l exisence d exernalié enre seceurs. Mais, en enan compe du fai qu Amber e Chapelle (2003), monren que la plupar des PVD se définissen par une srucure foremen duale voire inariculée, nore approche es ceres basée sur une hypohèse fore mais pas irréalise. E l héérogénéié de la srucure producive se concréise noammen par la présence d un seceur radiionnel imporan e par des enclaves modernes souven errioriales e indusrielles. Face à l héérogénéié de la srucure producive, on peu aussi admere comme Amber e Chapelle (2003), que l impac du niveau d éducaion a une conribuion différenciée sur la croissance, selon la présence plus ou moins fore du seceur radiionnel. En prenan comme base, le modèle (8), nous avons donc reenu les variables qui peuven affecer spécifiquemen la producion dans chaque seceur d acivié. Mais ici, nous présenons seulemen les développemens concernan le capial humain Le capial humain Généralemen appréhendé par le aux de scolarisaion, le nombre de personnes de la populaion acive ayan un cerain niveau d éducaion ou le nombre moyen d années d éudes dans la populaion, le capial humain dans les modèles de croissance économique donne des résulas conradicoires. Cee siuaion peu avoir plusieurs origines. Elle peu êre liée à des erreurs de mesure de la variable ou de modélisaion du capial humain 1. De nombreuses éudes monren que le sock de capial humain es néanmoins un déerminan rès imporan de l innovaion echnologique e de croissance économique. D aures ravaux meen en plus l accen sur l imporance de la dimension qualié du capial humain don la prise en compe améliore les résulas de l impac du capial humain sur la croissance économique. De Hanushek e Kimbo (2000), Alinnok (2007) ec diverses varianes d indicaeurs de qualié on éé mobilisées pour améliorer la compréhension du rôle du capial humain. Ainsi, on rerouve dans la liéraure l uilisaion des dépenses d éducaion, des indices basés sur les ess inernaionaux de compéences des élèves (TIMS, MLA, ec.). Les différenes mesures du capial humain n éan qu approximaives, elles souffren d un cerain nombre d insuffisances qui peuven êre à l origine des signes négaifs qu on observe. En effe, le capial humain évalué uniquemen par le aux de scolarisaion primaire au cours d une année donnée (dans ceraines éudes), ne peu vériablemen êre associé à la producion de cee même année. En effe, pour des enfans scolarisés au primaire dans la période courane on peu pluô s aendre aux siuaions suivanes : 1 Voire par exemple Gurgand (2000), Dessus (2000), d Hombres (2004), Lacose (2005) ec., qui le démonren.

8 48 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique Les effes de leur scolarisaion s observeron au plus ô en moyenne après 4 ans, si les scolarisés son en fin de primaire e arrêen leurs éudes ou s ils poursuiven jusqu à la fin du premier cycle du secondaire, avan d arrêer leurs éudes. Dans ce cas, ils se rerouveron sur le marché du ravail à 16 ans, âge requis pour enrer officiellemen sur le marché du ravail. Mais nous devons reconnaîre que la plupar des déscolarisés du primaire ou du premier cycle du secondaire dans les pays pauvres, rejoignen soi leurs parens dans leurs aciviés ou mis en apprenissage ou bien encore son employés 2 dans le seceur des aciviés informelles pour des emplois souven pas rémunérés (juse pour leur subsisance), ou rès faiblemen rémunérés. C es seulemen après 7 ans environ qu on rerouverai sur le marché du ravail, ceux d enre eux qui achèveron leurs éudes secondaires. Pour ceux qui accèderaien aux éudes supérieures, c es seulemen dans les 7 à 10 années qui suiven leur compabilisaion parmi les scolarisés au primaire, qu ils apparaîron sur le marché du ravail. Il en découle que, faire dépendre la producion courane du aux de scolarisaion primaire, secondaire ou même supérieur de cee année, serai une source de biais dans les résulas e l analyse. Car, le résula obenu dans ce cas, serai pluô la capacié de la producion de cee année à financer le niveau de scolarisaion observé. En faisan le même raisonnemen pour la scolarisaion dans l enseignemen secondaire e le supérieur, il es aisé de voir que leurs aux de scolarisaion, ne peuven vériablemen influencer la producion qu avec un décalage allan de 1 à 5 ans ou même plus en enan compe de la durée du chômage des diplômés de chaque niveau d éducaion le cas échéan. Dessus (2000), par exemple, en voulan uiliser les dépenses par rappor au PIB e le nombre d élèves par enseignan pour inégrer la qualié de l éducaion, prend soin de les rearder de 10 ans pour enir compe du décalage enre la période de la formaion e l enrée dans la vie acive. Le sock de capial humain évalué par le nombre moyen d années d insrucion effecuées par la populaion acive, perme lui au moins d échapper à la criique précédene. Mais le nombre moyen d années d éudes considéré comme sock de capial humain, présene aussi des insuffisances. Sous-évaluaion du capial humain par l uilisaion du nombre moyen d années d éducaion comme variable proxy. Le capial humain es muli facee e inclus un nombre complexe d aribus humain. En conséquence, le vériable niveau de capial humain es difficile à évaluer quaniaivemen. Au mieux, le nombre 2 Dans les principales aggloméraions des pays de l UEMOA, le aux d acivié des enfans ayan enre 10 e 14 ans es d environ 13% (UEMOA, 2004).

9 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin moyen d années d insrucion peu-êre un proxy pour la composane du sock de capial humain obenu à l école, e c es cee inerpréaion que nous privilégions en parlan de capial humain éducaif. Mais, le nombre moyen d années d insrucion ne ien pas compe de la qualié de l insrucion. Or la qualié de la scolarisaion es plus imporane que la quanié surou pour la croissance économique, comme l affirmen Barro & Lee (1998), Barro (2000), Hanushek & Kimko (2000), Alinok (2007), ec. Pour enir compe de la qualié de la scolarisaion dans les éudes empiriques, ces aueurs on généralemen recours aux résulas des ess inernaionaux d évaluaion des compéences scolaires des élèves (PISA, MLA, IEA-TIMSS, PIRLS, CONFEMEN-PASEC, UNESCO- SACMEQ,ec) qui donnen selon eux plus d impac sur la croissance économique. Le raio du nombre d élèves par maîre es aussi parfois uilisé pour prendre en compe la qualié de l enseignemen (Cier le modèle de croissance de Caroli). Seulemen, les données des ess de compréhension n exisen pas en séries emporelles pour les pays de l UEMOA. Le raio élèves/maîre n es pas non plus oujours concluan comme mesure de la qualié du capial humain (Dessus, 2000). Un biais d agrégaion. Le nombre moyen d années de scolarisaion a égalemen l inconvénien d augmener le capial humain de la même valeur, sans prendre en compe si la personne à une éducaion primaire, secondaire ou supérieure. C es un poin imporan parce que, en définissan le capial humain par le nombre moyen d années de scolarisaion, on donne impliciemen la même valeur à oue année de scolarisaion faie par chaque personne. Ce qui es complèemen conraire aux résulas obenus dans les éudes microéconomiques sur les différences de salaires e de producivié des ravailleurs de divers niveaux d éude. C es dans cee logique que Islam (1995) considère le nombre d années d éude de la populaion comme une mesure rès imparfaie de ce qu elle es censée mesurer, puisqu elle ne ien pas compe de la qualié de l éducaion reçue. Pour corriger ce aspec, Dessus (2000) à inrodui des indicaeurs de qualié du sysème éducaif (dépenses consacrées à l éducaion dans le PIB e le nombre moyen d élèves par enseignan dans le primaire). Il considère ces variables comme des indicaeurs de l effor quaniaif fourni par chaque pays afin d améliorer la qualié de son enseignemen. L esimaion empirique de son modèle avec ces nouvelles variables n a pas changé le signe négaif du capial humain e les variables supposées refléer la qualié, non plus, n on de pouvoir explicaif significaif. Il es vrai que le niveau des dépenses n es pas un bon prédicif de la qualié de l éducaion. C es plus probablemen, une variable qui perme d évaluaion l effe direc de ce ype d invesissemen sur la croissance économique, e non l effe à long erme du capial humain éducaif qu il perme de créer. Sinon, la plupar des pays sousdéveloppés qui affichen un aux élevé de dépense pour l éducaion seraien crédiés d une bonne qualié de leur sysème éducaif e sysémaiquemen, de meilleurs aux de croissance économique. Le nombre d élèves par professeur dans

10 50 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique la période courane, pourrai égalemen n êre qu un effe indui de la croissance e non sa cause. De plus, le nombre d élèves par professeur dans la période courane, n es pas forcémen un bon prédicif de la qualié de l éducaion de la populaion acive qui aurai fréquené l école des années auparavan e dans d aures condiions que celles acuellemen observées. Mais en héorie, le sock de capial humain (éducaif) es supposé avoir un impac posiif sur la croissance économique. Alors, pour mieux appréhender l impac du capial humain sur la croissance, nous avons reenu l évaluaion du sock de capial humain éducaif par la méhode de l invenaire permanen proposée par Barro e Lee (2001). En plus de ce indicaeur, nous avons uilisé l expérience de vie à la naissance, qui donne une indicaion sur la sané physique de la populaion pour appréhender cee dimension qui es présene dans la définiion du capial humain de Becker. L uilisaion de la méhode de l invenaire permanen qui emploie les informaions de recensemen e de scolarisaion comme données de base, peu êre considérée comme une méhodologie avanageuse par rappor aux aures. La procédure commence par la consrucion du flux couran de la populaion adule, qui es ajouée au sock de base de la force de ravail. 3. Données e ouils d analyse Cee secion vise principalemen à présener, les sources de nos données, les echniques d analyse e les ess saisiques préalablemen à leur uilisaion pour l esimaion de nos modèles économériques Séries de données e source de collece Pour nos esimaions, nous avons uilisé des séries chronologiques de données secondaires sur les agrégas macroéconomiques de chaque pays. D aures variables on éé calculées ou approximées par les méhodes suggérées par la liéraure e évoquées plus loin. Il s agi enre aures du capial humain, de l insabilié poliique, de l ouverure économique. Les données en monans son exprimées en Franc CFA, e les données réelles ou en prix consan, son au prix de 1986 (en raison de la série don nous disposons sur le déflaeur). Le aux de croissance de la populaion (n) dans chaque seceur es calculé sur la populaion acive correspondane. La somme g es considérée comme éan égal à 5%, comme l on supposé dans leur éude Mankiw and al (1992) e uilisée de manière convenionnelle dans les esimaions empiriques. Nos données son donc, collecées ou calculées pour l ensemble des hui (08) pays de l UEMOA sur la période Elles proviennen des bases de données

11 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin de la Banque Mondiale, de l UEMOA, de l UNESCO, du BIT, de la BCEAO, e quelquefois des documens de saisiques des pays. Nous n ignorons pas la limie de la qualié de ces ypes de données officielles, puisqu une par non négligeable de l acivié économique dans l ensemble de ces pays se déroule dans le seceur informel e ne son pas parou suffisammen pris en compe dans les saisiques officielles. Quoique, depuis 1994, un effor es fai par les Éas de l UEMOA pour sa prise en compe dans le cadre de l harmonisaion de leurs saiques. Les données obenues son ouefois d un degré d homogénéié accepable pour la période reenue. Comme on peu le consaer, il nous a donc fallu faire appel à des sources rès variées de documenaion pour obenir nos séries chronologiques Ouils e méhodes d analyse Les données son compilées sous forme de données de panel (observaions répéées dans le emps sur chaque pays). Nous avons, pour les esimaions, uilisées les données par périodes quinquennales pour assurer une variabilié suffisane pour ceraines variables qui ne varien que rès peu sur le cour erme (l espérance de vie par exemple). Cee périodicié des observaions évie enre aures, selon Islam (1995), aux ermes d erreurs, les perurbaions liées aux flucuaions du cycle économique e les auo corrélaions qu on pourrai avoir dans les données annuelles Méhode d esimaion La srucure de nore modèle empirique (8) nous renvoie à la forme d un modèle dynamique de ype auorégressif (c es-à-dire, que le modèle compore au moins une valeur reardée de la variable endogène parmi les variables explicaives). Sevesre (2002) monre que, pour ce ype de modèle, l esimaion sur données de panel, par les méhodes habiuelles (MCO, l esimaeur inra-individuel, l esimaeur iner-individuel) pose un cerain nombre de problèmes, soi de non convergence, de biais, d absence de fiabilié ou d hypohèse rop fore, pour la validié des esimaeurs. La soluion consise à recourir à la méhode des variables insrumenales e à celle des momens généralisés (que le modèle soi à effes fixes ou à erreurs composées). Les ess saisiques nous aiderons à préciser e choisir la naure du modèle adopé. Par ailleurs, nos séries ayan une dimension de série chronologique, on aurai pu faire des ess de racine uniaire e de coinégraion. Mais, ces ess n on pas éé réalisés parce que, leurs propriéés sur les données de panel son encore mal connues d après Sevesre (2002) e Maddala (1999). Ces limies éan données, nore approche diffère de beaucoup d aures par la prise en compe du rôle spécifique que pourraien jouer les ressources humaines de différens niveaux d éducaion sur la croissance économique dans divers seceurs économiques (seceur primaire, secondaire e eriaire). Elle es égalemen

12 52 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique inéressane parce qu elle élargie le modèle de croissance endogène à d aures variables srucurelles qui son souven ciées dans la liéraure comme déerminans de la croissance économique. Enfin, la méhode d esimaion profie des récens développemens inroduis dans le logiciel STATA 9.0 par Baum (2006) e Roodman (2006), qui permeen spécialemen de mieux enir compe, des spécificiés du modèle de panel dynamique el le nore. 4. Esimaions des modèles économériques Nous avons dans un premier emps, procédé aux ess saisiques sur les différens modèles afin de déerminer la meilleure méhode de leur esimaion Tess saisiques Le es de Hausman de recherche d effes spécifiques à chaque pays de nore échanillon a éé effecué pour les rois modèles empiriques. Les résulas du es conduisen au reje de l hypohèse Ho d absence d effe spécifique aléaoire. En conséquence, on accepe l hypohèse d exisence d effes spécifiques déerminises ou effes fixes, propres à chaque pays. L effe spécifique individuel es donc corrélé avec les variables exogènes e non aux aléas. Nous avons enu compe de ce aspec dans l esimaion des différens modèles. Au oal, on reien qu il exise des spécificiés propres à la croissance économique dans ous les seceurs d acivié de chaque pays de l UEMOA. Tableau 1 : Tes de recherche d effes spécifiques Tes de Hausman d effes Khi-deux Probabilié Décision spécifiques Modèle seceur Primaire Modèle Seceur Secondaire Modèle Seceur Teriaire 956,04 (8) 90,20 (7) 138,40 (7) 0,000 0,000 0,000 Présence d effes spécifiques Présence d effes spécifiques Présence d effes spécifiques H 0 : la différence enre les coefficiens n es pas sysémaique. / Le chiffre enre (.) indique le degré de liberé Source : Exrai des calculs de l aueur 2007 Nous avons insrumené oues les variables de capial humain avec leurs valeurs reardées de deux périodes comme variable endogène 3, ce qui à permis d améliorer le pouvoir explicaif des modèles esimés. Les ess de Hansen validen cee insrumenaion des variables. Ce résula confore nore a priori de l exisence d un effe feed-back enre la sphère de la producion e le sysème éducaif. Ce qui 3 Lorsque la variable dépendane e exogène son influencées par une roisième variable non prise en compe dans le modèle, il a y problème d endogénéié. Puisque l erreur devien corrélée à cee variable exogène. De même, il y a endogénéié si la variable dépendane explique en reour la variable exogène.

13 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin valide l hypohèse de la causalié réciproque enre capial humain e croissance économique. Les résulas des ess saisiques, milien en faveur de la méhode d esimaion des Momens Généralisées en différence première. Mais cee méhode élimine du coup les effes fixes individuel e emporel. Toues les variables son ainsi épurées de leurs moyennes emporelles, de elle sore qu il devien inuile d esimer des effes fixes emporels. La version 9.0 de STATA offre la possibilié d uiliser la commande xabond2, recommandée par Baum (2006) pour les modèles de panel dynamique. Mise au poin par Roodman (2006), cee commande offre la possibilié de enir compe de l endogénéié des variables de capial humain e de l exogénéié srice ou non de oues les aures variables du modèle. Ce qui perme, enre aures, de résoudre le problème de l indépendance des caracérisiques nonobservées e des variables endogènes. Cee procédure d esimaion es reconnue comme la meilleure acuellemen disponible pour esimer ce ype de modèle (cf. Baum, 2006 ; Birdsall, 2006). C es une version améliorée de la commande xabond originelle de STATA qui es moins flexible e offre moins de possibiliés. Gurgand (2000) en comparan différen résulas d esimaions, fai le consa que lorsque les effes fixes son pris en compe, le coefficien du capial humain n es plus posiif e peu êre significaivemen négaif. Heureusemen, la méhode d esimaion que nous avons reenue, perme en héorie d échapper à ce problème. Puisqu elle perme d esimer le modèle par la méhode des Momens généralisés en différence ; ce qui à comme conséquence d éliminer ous les effes spécifiques supposés consan dans le emps. Rappelons pour finir que les coefficiens esimés dans nos différens modèles son bien des élasiciés, puisque oues les variables son sous forme logarihmique. Ils s inerprèen donc comme des effes en pourcenage sur la variable endogène de la variaion relaive (d un pourcen : 1%) des variables explicaives Synhèse des résulas de l effe de capial humain sur la croissance économique En suivan l approche de Dessus (2000) qui fai l hypohèse que l impac du capial humain agrégé (défini par la somme des capiaux humains individuels qui la compose) es égal à la somme des impacs marginaux individuels ; nous effecuons une sommaion des coefficiens significaifs du capial humain pour un même niveau, dans ous les seceurs. Ensuie, nous effecuons la sommaion pour chaque seceur de l effe des capiaux humains de divers niveaux. Les résulas son présenés dans le ableau n 2 suivan.

14 54 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique Il apparaî clairemen qu il exise, que ce soi par seceur d acivié ou pour oue l économie, une différence significaive enre l effe du niveau global du capial humain e la somme des effes du capial humain de chaque niveau d éducaion. La différence enre l effe du capial humain global e la somme de l effe par niveau e par seceur d acivié économique, nous amène à penser à l exisence d un problème d agrégaion ou d aggloméraion similaire à celui du passage de l analyse microéconomique à l analyse macroéconomique qui n aboui pas oujours à un résula cohéren. D un aure côé, il es possible que l effe global soi une résulane qui n inègre pas les exernaliés. Surou que la somme des effes par niveau es supérieure à l effe que produi le capial humain agrégé au niveau global. Ceci nous incie à acceper l exisence d exernalié posiive que la décomposiion de l analyse par seceur perme de révéler. En ou éa de cause, nore démarche consisan à rechercher le rôle du capial humain de chaque niveau dans chaque seceur d acivié es a poseriori jusifiée par ce résula. Par conre, à ce niveau de l analyse, nos résulas ne supporen pas nore première hypohèse selon laquelle, l impac de l enseignemen supérieur sur la croissance économique dans les pays de l UEMOA es plus imporan que celui des aures ordres d enseignemen du fai de ses exernaliés. Puisque de manière nee, nos résulas monren que le capial humain de niveau primaire joue le premier rôle dans ous les seceurs d acivié. Ce consa, quoique décevan pour nous, rejoin poin par poin, ceux de Judson (1993) cié par Priche (1996, p38). En effe, il fai éa de ce que, pour les pays pauvres, l éducaion primaire a un effe posiif sur la croissance, alors que le secondaire e le eriaire n on aucun effe significaif avec parfois des coefficiens négaifs. Au regard de ce genre de résula négaif ou non significaif, la bonne quesion serai de se demander, ce qu il faudrai faire pour changer ce éa des choses? Nous osons espérer que la réponse ne serai pas de réduire ou de supprimer les niveaux d éude incriminés. Ou de manière équivalene, comme le suggèren Minga e Tan (1996) Aghion & Cohen (2004), Foko & Brossard (2007) ec., de privilégier l invesissemen dans les niveaux d éducaion qui on déjà un effe posiif. Cee sraégie semble n êre qu une fuie en avan, puisqu elle ne permera pas de résoudre le problème que pose le pos-primaire. Surou que Foko & Brossard (2007) reconnaissen par exemple que parmi les problèmes de l enseignemen posprimaire dans les pays pauvres, on peu reenir les conenus peu adapés, la qualié parfois discuable de ce qui es enseigné, ce qui ne perme pas à une large majorié des jeunes qui en on bénéficié de s insérer rapidemen. Puisqu on convien que nos modèles ne son qu une représenaion schémaique e parielle d une réalié naurellemen plus complexe, e que ou laisse à penser qu il es probable que les niveaux d éducaion pos-primaires apporen plus à

15 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin l économie d une manière ou d une aure qu on ne réussi à l appréhender acuellemen. Surou que des résulas d éudes comme ceux de Lin (2004) parviennen à monrer que c es dans le seceur indusriel que l enseignemen supérieur produi l impac le plus imporan sur la croissance économique e que ce impac s élève à près de 0,35%. Or, c es ce seceur qui es le plus en souffrance dans les pays de l UEMOA. De façon persisane, les diplômés de sciences liéraires, juridiques e arisiques ne conribuen à la croissance ni dans le domaine indusriel ni dans celui des services conrairemen à oues les aures disciplines qui augmenen la producion enre 0,10 e 0,21% selon Lin (2004). Par un malheureux hasard, ce son ces ypes de formaions qui fourmillen dans ous les pays de l UEMOA. Les sciences echniques e de l ingénierie ayan le plus gros impac, son d une rareé inquiéane. Ces résulas doiven nous amener à réfléchir aux ypes d enseignemen supérieur sur lesquels il faudra mere l accen (ce qui exigera à coup sûr plus de moyen), pluô que de chercher simplemen à irer la conclusion qu il fau réduire l offre d enseignemen supérieur de manière générale ou faire un arbirage de coure vue au profi du primaire alors que pour la plupar de ces pays, les aux de scolarisaion dans le supérieur coninuen d êre désespérémen faibles (enre 1 e 5% dans le meilleur des cas). Il es vrai qu on peu décider de pousser le sysème éducaif par le bas ou le irer par le hau. Mais, il es à craindre que les deux sraégies apparemmen équivalenes, ne conduisen pas au même résula. En effe, ener de faire progresser le sysème éducaif en mean un accen pariculier sur la scolarisaion primaire, sachan bien que les niveaux pos-primaires ne conduisen pas à grand-chose, ou qu ils on des effes négaifs sur la croissance; c es oper pour une sraégie assimilable au «myhe de Sisyphe» qui consise à rouler sur la pene d une monagne un rocher qui reombe oujours avan d avoir aein le somme. Mais dans le deuxième cas, si on décide de résoudre le problème que renconren les niveaux d éducaion pos-primaire, ils pourraien à cour erme simuler ou accélérer la croissance économique e permere aux Éas d êre en mesure de financer leur sysème éducaif. On pourrai égalemen assiser à un effe d enraînemen sur la scolarisaion primaire à la manière d un sysème d appel d air. L effe posiif du capial humain de niveau primaire sur la croissance économique dans le seceur eriaire, peu êre un effe quanié. En effe, au regard des saisiques par niveau de diplôme dans la foncion publique, il ressor que le personnel de niveau primaire es majoriaire e les diplômés du supérieur quoique plus concenrés dans ce seceur, ne représenen que 3% en moyen dans les pays de l UEMOA.

16 56 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique Tableau 2 : Effes du capial humain de divers niveaux d éducaion sur la croissance économique par seceur Coefficien du capial Seceur Seceur Seceur Somme des humain de divers niveau d éducaion Primaire Secondaire Teriaire coefficiens significaifs ln( s Hi, ) 1 Niveau d éducaion primaire ln( s Hi, ) 2 : Niveau d éducaion secondaire ln( s Hi, ) 3 : Niveau d éducaion supérieure Somme des coefficiens significaifs ln( s Hi, ) g : Niveau d éducaion global Source : calcul de l aueur ,223*** -0,124ns 0,509*** 0,732 0,103ns -0,020ns 0,243ns 0 0,203ns 0,136ns -0,274* -0,274 0, ,235 0,332 0,168*** 0,080ns 0,264ns 0,168 En expérimenan une forme quadraique, les capiaux humains de ous les niveaux d éducaion apporen à la croissance économique, une conribuion globalemen posiive e un effe oal de même ampleur que dans l esimaion simple. Fai imporan, c es la diminuion de l effe du capial humain de niveau primaire alors que ceux de ous les aures niveaux progressen noablemen. Ce résula rejoin ceux d Aghion e Cohen (2004) qui monren que le rendemen marginal d une année d éducaion primaire ou secondaire à endance à décroîre, conrairemen à celui du supérieur qui croî à mesure qu un pays se développe. On peu égalemen, en regardan la dernière colonne du ableau 20, se dire que si le niveau d éducaion primaire produi un effe posiif, c es jusemen parce que sa quanié a aein ou dépassé le seuil criique qu il fau pour faire apparaîre sa renabilié e que le niveau secondaire es juse au seuil criique alors que le supérieur es encore largemen en dessous de ce seuil. Ceci nous fai penser que, les pays de l UEMOA loin d êre soi en siuaion d excès de diplômés de niveau supérieur au regard de leur niveau de développemen (comme on s efforce à le monrer souven), son probablemen e surou en siuaion d insuffisance. Ce qui serai la source de l effe soi négaif ou non significaif sur la producion du capial humain de niveau pos-primaire. E l effe prépondéran du niveau d éducaion primaire sur la croissance économique, ne serai qu un effe quanié, pluô qu un effe qualié.

17 Revue d Economie Théorique e Appliquée Vol. 1 N 1 Juin Tableau 3 : Effes du capial humain de divers niveaux d éducaion sur la croissance économique par seceur (forme quadraique) Coefficien du Seceur Seceur Seceur Toal capial humain de d acivié d acivié d acivié divers niveau Primaire Secondaire Teriaire d éducaion ln( s Hi, ) 1 Niveau d éducaion primaire 0,137*** -0,059ns 0,050** 0,187 ln( s Hi, ) Niveau d éducaion secondaire ln( s Hi, ) 2 : 3 : 0,048* 0,008ns 0,023ns 0,048 0,018* 0,156* -0,060** 0,114 Niveau d éducaion supérieure Toal 0,203 0,156-0,01 0,349 Source : aueur 2007 Au oal, ces résulas des effes du capial humain qui ne conribuen pas à la croissance économique, ne son pas pour auan excepionnels. Puisqu ils abonden dans la liéraure empirique sur le capial humain e la croissance économique. En effe, de Benhabib & Spiegel (1994) à Lacose (2005), en passan par Islam (1995), Gurgand (2000), Priche (1996, 2001), Dessus (2000), ec., ce genre de résula es couran. Ce qui a d ailleurs poussé Priche (1996) à se demander : où es passée oue l éducaion? (Where Has All he Educaion Gone?). On peu croire que le problème réside soi dans la mauvaise quanificaion de ce qu es le capial humain ou sa composane qui provien de l éducaion (le capial humain éducaif) ou encore de la forme foncionnelle de nos modèles héoriques. Gurgand (2000) fai par exemple le consa que, lorsque la présence d effes fixes es prise en compe, le capial humain n a plus d effe posiif sur la croissance, quel que soi le modèle de référence (convergence ou foncion de producion). Normalemen, nore esimaion, quoique basée sur l exisence d effe fixe, ne devrai pas en souffrir. Parce que, ce effe fixe es éliminé par nore Méhode d esimaion qui es celle des Momens Généralisés en différence. Dessus (2000) quan à lui pense que, en enan compe de l héérogénéié enre pays de la producivié marginale du capial

18 58 V. C. Quenum Niveaux d éducaion e croissance économique humain e non seulemen, la producivié moyenne des faceurs, on pourrai changer l élasicié négaive du produi par rappor au capial humain. Son esimaion d un modèle inégran ce aspec, sur un panel de 83 pays, lui a permis de rouver un effe moyen posiif de l accumulaion du capial humain sur la croissance. Si la prise en compe de l héérogénéié de la producivié marginale du capial humain peu êre jusifiée dans des éudes inernaionales poran sur des pays de niveau de développemen rès différens, dans le cas des pays de l UEMOA, cee spécificaion ne semble pas indispensable. Puisque la spécificaion d un effe de producivié moyenne des faceurs es largemen souenue par le es de Hausman que nous avons effecué. 5. Conclusion Si les comparaisons inernaionales enre pays de aille e de niveau de développemen différens, abouissen souven à des résulas conradicoires sur le rôle du capial humain dans la croissance économique, on peu logiquemen s aendre à ce que, dans le cas de pays srucurellemen e insiuionnellemen semblable ou proche géographiquemen, il en soi auremen. Malgré le soin pris pour corriger cerains problèmes de qualié des données, de spécificaion du modèle, le rôle du capial humain, du moins dans son approximaion par le nombre moyen d années d éude par niveau d éducaion dans la populaion acive par seceur, on n a pas réussi à déerminer sans ambiguïé le rôle du capial humain des niveaux pos-primaires sur la croissance économique. Nous savons par ailleurs, que les problèmes de qualié ou de domaine de compéence du capial humain son souven évoqués pour expliquer l absence d effe posiif du capial humain sur la croissance économique. En effe, lorsque différens pays affichen un même nombre d années d éude par êe e que l impac sur leur croissance n es pas similaire, on peu imaginer que la qualié des ressources humaines, l inadéquaion du capial physique don-ils disposen, l environnemen poliique ou la gouvernance, ec., peuven en êre la cause. Dans ces cas, une simple correcion de la mesure du capial humain par des indicaeurs de qualié ne modifie pas l impac du capial humain sur la croissance (Dessus, 2000). Du coup, la quesion de Priche (1996) : où es passée l éducaion, rese de oue évidence d acualié. Si on ne parvien pas à y répondre sans ambigüié, c es aussi en parie parce qu on ne sai pas bien mesurer ce don on parle (le capial humain). Une manière de s en sorir ou d y répondre, c es peu-êre de parvenir à mere au poin un indicaeur composie par pays, de capial humain par niveau d éude, ou par discipline de formaion qui inègre aussi bien, des aspecs de sané physique, que de compéence acquise dans le sysème éducaif, de spécificiés de chaque ype de formaion dans l amélioraion de la producivié des faceurs, les innovaions endogènes qui se fon, ec.

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