WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Capital public et productivité en zone CEMAC

( Télécharger le fichier original )
par Jean Patrick Mfoulou Olugu
Université de Yaoundé II soa - DEA 2008
  

précédent sommaire

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

BIBLIOGRAPHIE

Aghion, P. et P. Howitt (1992), « A Model of Growth Through Creative Destruction », Econometrica, pp. 323-35. Argimon, I., J. Gonzales-Paramo, M. J. Martin et J. M. Roldan (1993), « productivity and Infrastructure in the Spanish Economy », Working Paper Banco de Espana , 9313. Aschauer, D. A. (1989), «Is public expenditure productive?», Journal of Monetary Economics, vol. 23, pp. 177-200. Balmaseda, M. (1996), « simultaneity Bias and the Rate of Return to Public Capital », Working Paper, CEMFI. Balmaseda, M. (1997), «Production Function Estimates of the Rate of Return on Public Capital», Working Paper, CEMFI. Banque Mondiale (1994), l'Ajustement en Afrique : Réformes, Résultats et Chemin à Parcourir, Rapport sur les Politiques de Développement, Washington D C. Barro, R. J. (1990), «Government spending in a simple model of endogeneous growth», Journal of Political Economy, vol. 98, pp. 103-26. Berndt, E. R. et B. Hansson (1992), « Measuring the Contribution of Public Infrastructure Capital in Sweden », Scandinavian Journal of Economics, vol. 94 , pp. 151-68. Bonnafous, A. (1993), Circuler en 2000-2010, dans Bonnafous A., F. Plassard et B. Vulin, Circuler Demain, Datar, 9-27, Paris, France. Bosca, J. et al. (2002), «The Effect of Public Infrastructure on the Private Productive Sector of Spanish Regions», Journal of Regional Science, vol. 42, pp. 301-24 . Caves, D.W., L. R. Christensen et J. A. Swanson (1981), «Productivity Growth, Scale of Economics, and Capacity Utilization in U.S. Railroads, 1955-1974 ». AER vol. 71, pp.994-1002. Charlot, S. (1999), Economie géographique et croissance régionale : le rôle des infrastructures publiques, Thèse de doctorat non publiée, Université de Bourgogne, Dijon. Charlot, S., V. Piguet et B. Schmitt (2003), « Capital Public et Productivité : quels effets sur les disparités régionales », Revue d'Economie Politique, vol. 113, pp. 723-888. Christensen, L.R., D.W. Jorgenson et L. J. Lau (1973), «Transcendental logarithmic production frontiers», Review of Economics and Statistics, vol. 55, pp. 28-45. Conrad, K. et H. Seitz (1994), « The Economic Benefits of Public Infrastructure », Applied Economics, vol. 26, pp. 303-11. Dejonghe, V. et M. Vincenau (1996), « Les Produits Intérieurs Bruts régionaux. Sources et methods», INSEE Méthodes, n° 55. Demetriades, P. O. et T. P. Mamuneas (2000), «Intertemporal Output and Employment Effects of Public Infrastructure Capital: Evidence from 12 OECD Economies», The Economic Journal, vol. 100, pp. 687-712. Deno, K. T. (1988), « The Effect of Public Capital on U.S. Manufacturing Activity: 1970 to 1978 », Southern Economic Journa, vol. 55, pp. 400-11. Dormont, B. (1989), Introduction à l'économétrie des données de panel ; théorie et applications à des échantillons d'entreprises, Monographie d'économétrie, CNRS, Paris, France. Duffy-Deno, K. T. et R. W. Eberts (1991), «Public infrastructure and regional economic development : a simultaneous equations approach», Journal of Urban Economics, vol. 30, pp. 329-43. Eberts, R. W. (1990), «Public infrastructure and regional economic development», Economic Review, vol. 1, pp.15-20. Esfahani, H. et M. T. Ramirez (2002), « Institutions, Infrastructures and Economic Growth », Journal of Development Economics, vol. 70,  pp.443-47. Evans, P. et G. Karras (1994), «Are government activities productive? Evidence from a panel of U.S. states», Review of Economics and Statistics, vol. 76, pp. 1-11. Fernald, J. (1999), «Roads to Prosperity? Assessing the Link Between Public Capital and Productivity »., American Economic Revue, vol. 89, pp. 619-38. FMI (1999), Enhanced Structural Ajustment Facility Economic and Financial, Policy Framework paper (1999-2004). Ford, R. et P. Poret (1991), «Infrastructure and private-sector productivity», OECD department of economics and statistics working papers, vol. 91. Fritsch, B. (1995), La contribution des infrastructures aux développement économique des régions françaises, Thèse de doctorat non publiée, Université de Paris XII - Val de Marne, France. Fritsch, B. (1997), La contribution du réseau routier national au développement économique départemental en France, Document de travail de l'OEIL, n°97-114, Institut d'Urbanisme, Université de Paris XII - Val de Marne. Garcia-Mila, T. et T. J. Mac Guire (1992), «The contribution of publicly provided inputs to States economies», Regional Science and Urban Economics, vol. 22, pp. 229-241. Gasser, B. et F. Navarre (1991), Recherches sur l'impact des investissements en infrastructures de transport sur la croissance, études et modèlisations régionales, OEST Paris. Gramlich, E.M. (1994), «Infrastructure investment: a review essay», Journal of Economic Litterature, vol. 32, pp. 1176-96. Grossman, G. et E. Helpman (1991), Inovation and Growth in Global Economiy, MIT Press, Cambridge, Ma. Gu, W., M. Kaci, J-P. Maynardet et M. Sillamaa (2003), « Changement de la composition de la population active canadienne et son influence sur la croissance de la productivité », Dans Baldwin, J.R. et Harchaoui, T.M. (eds.): Croissance de la productivité au Canada - 2002, No 15-204-XPF au catalogue. Direction des études analytiques. Ottawa : Statistique Canada. Guellec, D. et P. Ralla (1997), Les Nouvelles Théories de la Croissance, la Découverte (Repère). Harchaoui, T.M. (1997), « Le capital public au Canada: évolution historique et externalités », dans Gouriéroux C. et C. Montmarquette (eds.): Économétrie appliquée, Economica, Paris. Harchaoui, T. M. et F. Tarkhani (2003), « Une révision complète de la méthode d'estimation de l'intrant capital pour le programme de la productivité multifactorielle de Statistique Canada ». Dans Baldwin J.R. et Harchaoui, T.M. (eds.): Croissance de la productivité au Canada - 2002, No 15-204-XPF au catalogue. Direction des études analytiques. Ottawa : Statistique Canada. Harchaoui, T. M., F. Tarkhani et P. Warren (2003), L'infrastructure publique au Canada : Où en sommes-nous et sur quoi devrions-nous nous concentrer? Aperçus sur l'économie canadienne. No 11-624-MIF2003005 Direction des études analytiques. Ottawa : Statistique Canada. Hausman, J. A. (1978), « Specification Test in Econometrics », Econometrica, vol. 46, pp. 1251-71. Hénin, P. Y. et C. Hurlin (1998), L'évaluation de la contribution productive des investissements publics, Rapport au commissariat Général du Plan CEPREMAP, Paris. Herrera, R. (1996) Dépenses publiques et croissance de long terme, approches théoriques et empiriques appliquées à l'économie du développement, Thèse de Doctorat non publiée, Université de Paris I Panthéon-Sorbonne, Paris, France. Holtz-Eakin, D. (1994), «Public-sector capital and the productivity puzzle», Review of Economics and Statistics, vol. 76, pp. 12-21. Holtz-Eakin, D. et R. M Schwartz. (1995), « Spatial Productivity Spillover from Public Infrastructure: Evidence from State Highways», NBER Working Paper, 5004.

Hulten, C.R. (1990) « Infrastructure: Productivity Growth and Competitiveness ». Committee on Banking, Finance and Urban Affairs, Serial No. 101-17.

Hulten, C. et R. Schwab (1991), «Public capital formation and the growth of regional manufacturing industries», National Tax Journal, vol. 44, pp. 121-34.

Hurlin, C. (1999), «La Contribution du Capital Public à la Productivité des Facteurs Privés: une estimation sur panel sectoriel pour dix pays de l'OCDE», Document Technique OCDE no 114.

Kuttcha, K. R. (2005), Infrastructure publique et croissance économique au Cameroun, Mémoire de DEA en Economie non publiée, Université de Douala, Cameroun.

Latreille, T. et A. Varoudakis (1996) « Croissance et Compétitivité de l'Industrie Manufacturière au SENEGAL »,. Document Technique OCDE, no 118.

Levin, A. et C. F. Lin (1992), Unit Root Test in Panel Data: Asymptotic and finite Sample properties, Discussion Paper 56, Department of Economic, University of California at San Diego.

Lucas, R. J. (1988), «On the Mecanics of Economic Development», Journal of Monetary Economics, vol. 22, pp.3-42.

Lynde, C. et J. Richmond (1992), « The Role of Public Capital in Production », Review of

Economics and Statistic, vol. 74, pp. 37-44.

Lynde, C. et J. Richmond (1993), «Public Capital and Long-Run Costs in U.K. Manufacturing », The Economic Journal, vol. 103, pp.880-93.

Mas M., J. Mandos, F. Perez et E. Uriel (1996), « Infrastructure and Productivity in The Spanish Regions », Regional studies, vol. 30, pp. 641-49.

Moomaw R.L., J. K. Mullen et Williams M. (1995), «The interregional impact of infrastrucutre capital», Southern Economic Journal, vol. 61, pp.830-45.

Morrison, C. et A. E. Schwartz (1996), « State Infrastructure and Productive Performance », American Economic Review, vol. 86, pp. 1095-111. Munnell, A. H. (1990), «How does public infrastructure affect regional economic performance?», New England Economic Review, pp. 11-32. Munnell, A. H. (1992), «Infrastructure Investment and Economic Growth», Journal of Economic Perspectives, vol. 6, pp.189-98

Nadiri, M.I. et T. P .Mamuneas (1994), «The Effects of Public Infrastructure and R&D Capital on the Cost Structure and Performance of U.S. Manufacturing Industries», The Review of Economics and Statistic, vol. 76 , pp. 22-37.

Ongono, P. B. (2006), Dépenses Publiques et Croissances Economiques au Cameroun : la taille optimale de l'Etat, Mémoire de DEA en Economie non publiée, Université de Yaoundé-II Cameroun. Rebelo, T. (1990), «Long Run Policy Analysis and Growth in Global Economy», Journal of Political Economy, vol. 99, pp. 500-21.

Romer, P. (1986), «Increasing Returns and Long Run Growth », Journal of Political Economy, vol. 94 pp.1002-37. Romer, P. (1990), « Endogenous Technological Change» Journal of Political Economy, vol. 98, pp. 571-82. Shah, A. (1992), «Dynamics of Public Infrastructure, Industrial Productivity and Profitability », The Review of Economics and Statistics, vol. 74, pp.28-36. Solow, R. et T. W Swan (1956), «Economic Growth and Capital Accumulation », Economic Record, vol. 32, pp. 340-61. Tatom, J. A. (1991), «Public capital and private sector performance», Federal Reserve Bank of Saint-Louis Review, vol. 73, pp.3-15. Tatom, J. A. (1993), «Is an infrastructure crisis lowering the nation's productivity ?», Federal Reserve Bank of Saint-Louis Review, vol. 75, pp. 3-21. Zegeye, (2000), U.S. Public Infrastructure and its Contribution to Private Sector Productivity, U.S. Bureau of Labour Statistics, Document de travail, 329.

Annexe 1

Tableau A.1 : taux de croissance de la production annuelle de 1978-2000

 

années

 

1980

1995

2000

78-84

85-94

Afrique SubSarahienne

5.4

3.8

3.4

2.1

1.7

excl. Afrique du Sud et Nigéria

0.9

4.8

2.6

2.5

1.7

excluding So excl.Afrique du Sud 1.9 4.3 2.9 1.7 2.3

Source: compilation de l'auteur

Tableau A.2 : taux des investissements en capital public et privé en % du PIB zone CEMAC, 1994-2003

 

Investissement en capital public

Investissement en capital privé

 

78-84

85-94

95-03

78-84

85-94

95-03

Cameroon

4.7

6.0

1.5

24.2

2.6

15.3

Central African Republic

4.7

6.4

6.4

4.1

5.0

5.3

Chad

2.2

5.6

8.4

0.3

1.2

19.1

Congo, Rep

...

9.0

6.8

...

13.8

18.1

Equatorial Guinea

...

4.7

2.0

...

14.2

46.8

Gabon

15.8

5.5

6.7

24.0

23.8

21.1

CEMAC (somme)

 

37.2 31.8

 

60.6 125.7

Source: compilation de l'auteur

Annexe 1.1 : Résultats des Tests de spécification sous TSP 4.3A

Modèle non contraint

PANEL DATA ESTIMATION

Balanced date : N = 6, T= 10, NOB= 60

TOTAL (plaint OL3) Estimates :

Dependent variable : Y

Mean of dependent variable = 305.076

Std. dev. of dependent var. = 571.637 R-squared = .982874

Sum of squared residuals = .183838E+09 Adjusted R-squared = .949674

Variance of residua = 310536.

Std. error of regression = 557.258

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

2.33111

1.13654

8.185555

L

0.59222

3.53997

18.04899

K

0.32245

1.98653

15.59277

Kpu

0.15888

4.1414

5.96389

F teat of A, B=Ai,Bi : F(20, 36) = 3.83200, P-value = [.0000]

Critical F value for diffuse print (Leamer, P.114) = 2.0418

WITHIN (fixed effects) Estimates:

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .177878E+09 R-squared = .997874

Variance of residuals= 321645. Adjusted R-squared = .945573

Std. error of regression = 547.292

Estimated Standard

 

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

 

L

0.91879

2.53997

10.35899

 

K

0.20736

1.77544

6.44277

 

Kpu

0.31787

3.63652

15.02189

FIXED

 
 
 
 

G.e.

2,18158

 
 

Ga

6,52254

 
 

T.

8,58263

 
 

R.c

7,57458

 
 

C.

1,71235

 
 

Rca

6,54145

 
 

F teat of A, B=Ai,Bi : F(15, 36) = 1.18450, P-value = [.22665]

Critical F value for diffuse print (Leamer, P.114) = 2.2538

F teat of A, B=Ai,Bi : F(5, 51) = 9.03421, P-value = [.0000]

Critical F value for diffuse print (Leamer, P.114) = 4.4408

Variance components (random effects) Estimates

VWITH (Variance of Uit) = VBET (variance of Ai)

(computed from smail sample formula)

THETA (0= WITHIN, 1=TOTAL) = 0.12365

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .195668E+09 R-squared = .94628

Variance of residuals= 320533. Adjusted R-squared = .90496

Std. error of regression = 353.360

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

0.85555

2.24651

3.621525

L

0.56566

3.55463

19.70899

K

0.25111

4.12356

8.83225

Kpu

0.29436

1.11598

15.24389

Hausman test of Ho: RE vs. Fe: (CHISQ (2) =33.23165, P-value = [.0000]

Annexe 1.2 : Résultats des Tests de spécification sous TSP 4.3A

Modèle contraint

PANEL DATA ESTIMATION

Balanced date : N = 6, T= 10, NOB= 60

TOTAL (plaint OL3) Estimates :

Dependent variable : Y

Mean of dependent variable = 312.476

Std. dev. of dependent var. = 525.654 R-squared = .854684

Sum of squared residuals = .165482E+09 Adjusted R-squared = .802254

Variance of residua = 309354.

Std. error of regression = 571.157

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

2.51726

2.15544

10.31015

L

0.68025

6.12556

0.04899

K

0.32002

5.14566

15.19654

Kpu

0.07015

3.15456

9.78289

WITHIN (fixed effects) Estimates:

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .1465263E+09 R-squared = .978542

Variance of residuals= 3312547. Adjusted R-squared = .914584

Std. error of regression = 531.456

Estimated Standard

 

Variable

Coefficient

Error

t-tatistic

 

L

0.79325

1.45463

0.31654

 

K

0.20758

5.12363

6.43456

 

Kpu

0.32155

4.45566

15.27256

 
 
 

FIXED

 
 

G.e.

2,09159

 

Ga

6,50452

 

T.

8,45545

 

R.c

7,41489

 

C.

1,49522

 

Rca

6,33456

 

Variance components (random effects) Estimates

VWITH (Variance of Uit) = VBET (variance of Ai)

(computed from smail sample formula)

THETA (0= WITHIN, 1=TOTAL) = 0.12365

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .196245E+09 R-squared = .965321

Variance of residuals= 312344. Adjusted R-squared = .915487

Std. error of regression = 365.235

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

-0.79555

-2.25648

-5.40856

L

0.66266

6.55463

0.17236

K

0.33856

2.12356

13.04562

Kpu

0.29436

1.11598

15.24389

Hausman test of Ho: RE vs. Fe: (CHISQ (2) =67.33425, P-value = [.0000]

Annexe 1.3 : fonction de production sous TSP 4.3A

PANEL DATA ESTIMATION

Balanced date : N = 6, T= 10, NOB= 60

TOTAL (plaint OL3) Estimates :

Dependent variable : Y

Mean of dependent variable = 365.156

Std. dev. of dependent var. = 514.365 R-squared = .982874

Sum of squared residuals = .198456E+09 Adjusted R-squared = .94967 Variance of residua = 3124569.

Std. error of regression = 557.258

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

1.74726

2.15544

7.79015

L

0.59025

6.12556

18.04899

K

0.32002

5.14566

15.59654

Kpu

0.16015

2.15456

5.96289

WITHIN (fixed effects) Estimates:

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .179795E+09 R-squared = .981546

Variance of residuals= 345684. Adjusted R-squared = .945573

Std. error of regression = 459.292

Estimated Standard

 

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

 

L

0.92325

1.45463

10.82654

 

K

0.21758

5.12363

6.73456

 

Kpu

0.32155

4.45566

15.70256

 
 

FIXED

 

G.

1,09456

Ga

5,12458

T.

8,48562

R.c

8,44562

C.

5,56478

Rca

4,89542

Variance components (3LS on means) Estimates

VWITH (Variance of Uit) = VBET (variance of Ai)

(computed from smail sample formula)

THETA (0= WITHIN, 1=TOTAL) = 0.15468

Dependent variable : Y

Sum of squared residuals = .165489E+09 R-squared = .89564 Variance of residuals= 325489. Adjusted R-squared = .865214

Std. error of regression = 321.546

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-statistic

c

2.36895

2.25648

7.76521

L

0.67564

6.55463

14.42136

K

0.33856

4.12356

5.42562

Kpu

0.04562

9.11598

0.01895

Annexe1.4 : Equation du capital public TSP 4.3A

PANEL DATA ESTIMATION

Balanced date : NI = 6, T= 10, NOB= 60

TOTAL (plaint OL3) Estimates :

Dependent variable : Kpu

Mean of dependent variable = 305.076

Std. dev. of dependent var. = 571.637 R-squared = .052874

Sum of squared residuals = .183838E+09 Adjusted R-squared = .049674

Variance of residuals = 310536.

Std. error of regression = 557.258

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-atistic

c

27.4379

6.24587

3.63899

y

18.6136

4.54879

3.73277

tximp

95.0787

4.14578

2.20389

TOTAL (3LS on means) Estimates:

Dependent variable : Kpu

Mean of dependent variable = 321.158

Std. dev. of dependent var. = 571.637 R-squared = .94321

Sum of squared residuals = .15489E+09 Adjusted R-squared = .90457 Variance of residuals = 324589.

Std. error of regression = 456.562

Estimated Standard

Variable

Coefficient

Error

t-atistic

c

1.65379

7.45687

5.28899

y

0.86136

4.46578

13.64277

tximp

0.04787

4.14578

13.40389

WITHIN (fixed effects) Estimates:

Dependent variable :Kpu

Sum of squared residuals = .183838E+09 R-squared = .84287

Variance of residuals = 310536. Adjusted R-squared = .86674

Std. error of regression = 557.258

Estimated Standard

 

Variable

Coefficient

Error

t-atistic

 

y

1.29579

7.14578

18.35899

 

tximp

0.03613

4.45789

8.03277

FIXED

 
 

G.

2.12458

 

Ga

6.45789

 

T.

8.25487

 

R.c

7.15587

 

C.

1.42458

 

Rca

6.45689

 
TABLES DE MATIERES

AVERSTISSEMENT iv

DEDICACES v

REMERCIEMENTS vi

LISTE DES SIGLES ET ABREVIATIONS vii

LISTE DES TABLEAUX vii

RÉSUMÉ  viii

ABSTRACT viii

INTRODUCTION GENERALE ix

Première partie : xiv

LES FONDEMENTS THEORIQUES DU LIEN ENTRE
CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITE xiv

Chapitre 1 : DE LA CROISSANCE NEOCLASSIQUE A LA CROISSANCE ENDOGENE xv

I - LE MODÈLE NÉOCLASSIQUE DE SOLOW-SWAM xv

A. Les enseignements du modèle xvi

a. Dynamique du modèle. xvi

b. Règle d'or de l'accumulation du capital et inefficience dynamique xvii

B. Les limites du modèle de base de Solow xviii

a. Le modèle de Solow et le progrès technique xix

b. Le progrès technique xix

c. Modèle de Solow avec progrès technique neutre au sens de Harrod xx

II - MODÈLE DE CROISSANCE ENDOGÈNE ET EXTERNALITES xx

La dynamique de croissance à la Solow a permis de reproduire les cinq premiers faits stylisés de Kaldor. Cependant, le modèle ne peut expliquer le sixième fait concernant les disparités des taux de croissance parmi les pays. Il ne peut en rendre compte que si l'on accepte l'hypothèse selon laquelle les pays ont des taux de progrès technique différents. Mais, dans ce cas, il faut expliquer les origines de ces différences. C'est le pas que se propose de franchir cette section à travers les travaux de Rebelo pour qui, la croissance est un processus auto-entretenue endogène. xx

A. Les enseignements du modèle AK xx

B. Croissance endogène et externalités xxii

a. Externalités liées à l'accumulation d'un facteur xxii

b. L'Etat gérant des externalités xxiii

Conclusion xxiv

CHAPITRE II xxiv

CROISSANCE ENDOGÈNE AVEC CAPITAL PUBLIC xxiv

ET PRODUCTIVITÉ xxiv

Introduction xxiv

II. CAPITAL PUBLIC ET PROCESSUS DE PRODUCTION : APPROCHE PRIMAL xxv

A.Capital public et croissance de long terme xxv

(1.4) xxvii

xxviii

  B. Capital Public : Définition et caractérisation xxviii

II. CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITE DES FACTEURS SECTORIELS: UNE APPROCHE DUALE xxx

A. La fonction de coût xxx

B. La fonction de demande xxxii

' C. Réduction des coûts, élasticités d'échelle et expansion de la production xxxiii

D. Décomposition de la croissance de la productivité xxxiv

Conclusion xxxv

Deuxième partie : xxxvii

ANALYSE EMPIRIQUE DU LIEN ENTRE xxxvii

CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITÉ xxxvii

CHAPITRE III xxxviii

CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITÉ : xxxviii

UNE REVUE EMPIRIQUE DES TRAVAUX ANTERIEURS xxxviii

Introduction xxxviii

I- ELASTICITE DE PRODUCTION ET LES PROBLEMES METHODOLOGIQUES xxxix

2. Les estimations de l'élasticité de la production et le problème de causalité xl

a.Critique méthodologique des premières études : le problème de causalité xli

b. Tentatives de résolution du problème de causalité xlii

B. Les estimations de l'élasticité de la production et le problème d'agrégation des données. xlii

a. Effets de la diffusion spatiale xliii

b. Effets des données utilisées. xliii

II. LES ENSEIGNEMENTS GENERAUX SUR LE CAPITAL PUBLIC ET LA PRODUCTIVITE xliv

A. Contribution du capital public à la productivité des facteurs privés sectoriels xliv

a. Spécifications sur un panel sectoriel xlv

b. Test de spécification xlv

c. Les résultats de l'étude empirique xlvi

B. Contribution du capital public à la productivité les effets sur les disparités régionales. xlvii

a. Modèle sur panel complet des régions françaises xlviii

b. Les résultats sur un panel complet des régions françaises xlviii

c. Un impact du capital public qui se différencie par groupe de régions xlix

Conclusion lii

CHAPITRE IV liv

CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITE DES FACTEURS : liv

UNE ANALYSE EN ZONE CEMAC liv

Introduction liv

I -FONCTION DE PRODUCTION COBB-DOUGLAS AVEC CAPITAL PUBLIC lv

A- Modélisation économétrique lvi

a.Identification des rendements d'échelle lvii

b.Estimations lvii

B- Analyse des résultats lviii

a- Le modèle avec rendements croissants pour l'ensemble des facteurs publics et privés lviii

b- Le modèle avec rendement constants pour l'ensemble des facteurs privés lix

II- SENS DE CAUSALITE DE LA RELATION CAPITAL PUBLIC ET PRODUCTIVITE DANS LA ZONE CEMAC lxi

A. Le modèle lxi

a- Formalisation lxi

b-Test d'exogénéité lxi

B. Estimation du modèle et commentaire lxii

Conclusion lxiii

CONCLUSION GÉNÉRALE lxv

BIBLIOGRAPHIE lxvi

ANNEXES................................................................................................63

précédent sommaire






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Soit réservé sans ostentation pour éviter de t'attirer l'incompréhension haineuse des ignorants"   Pythagore