Memoire Online - Capital humain et croissance au Tchad

Directeur de mémoire :
Monsieur Albert ONDO OSSA, Professeur Titulaire à l'Université OMAR BONGO

Monsieur Médard MENGUE BIDZO, Docteur es sciences économiques à l'université OMAR BONGO Monsieur Jean Louis NKOULOU NKOULOU, Docteur es sciences économiques à l'Université OMAR BONGO

PARTIE I : MODELE DE DETERMINATION DU CAPITAL HUMAIN

Section I : La variable endogène............................................................ 12

Section II : Les variables exogènes......................................................... 13

PARTIE II : VERIFICATION EMPIRIQUE DE LA CONTRIBUTION DU

CHAPITRE III : ESTIMATION ET PRESENTATION DES RESULTATS..........21 Section I : Le processus d'estimation du modèle.......................................21 Section II : Les résultats d'estimation du MVCE........................................23 CHAPITRE IV : INTERPRETATIONS DES RESULTATS..............................26 Section I : Impact des dépenses publiques en capital humain sur la

croissance..............................................................................................26

Section II : L'importance de la valorisation du capital humain...................28

CONCLUSION GENERALE......................................................................30

ANNEXES..............................................................................................32 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES...................................................... 40

Depuis la fin des années quatre vingt, les débats autour du capital humain ont remis au goût du jour les analyses de la détermination de la croissance économique renouvelées par les nouvelles théories¹ qui endogenéisent les sources de la croissance économique (BARRO, 2000 ; GUELLEC et RALLE, 2003 ; 2005 ; DJISTERA, 2007).

En effet, alors que l'explication néoclassique de la croissance fait du progrès technique un phénomène exogène (SOLOW, 1956), son endogéneisation (LUCAS, 1988 ; ROMER, 1986 ; 1990 ; BARRO, 1990) montre que la prise en compte du capital humain détermine la croissance.

Si le capital humain², peut se définir comme un capital immatériel capable de procurer de façon répétée et durable des bénéfices monétaires et non monétaires (DEBANDE et VANDENBERGHE, 2008), la croissance se présente comme l'augmentation soutenue pendant une période longue, de la production d'un pays, généralement mesurée par le PIB (ECHAUDEMAISON, 2004).

Le capital humain, recouvre donc différents types d'investissements dans les ressources humaines car il soulève les problèmes tels que : l'amélioration de la connaissance, de la santé, revenus de ménages, la technologie, recherche-développement (RD) qui sont des vecteurs de la concurrence et de la production.

De même, eu égard au ralentissement de la croissance tant dans les économies avancées que dans les économies en développement , les analyses ont permis de montrer également que la prise en compte du capital humain dans la croissance est déterminante. Elles ont donné lieu à des débats tant théoriques qu'empiriques.

1 Les nouvelles théories de la croissance sont construite s autour de l'idée selon laquelle, les rendements ne sont pas décroissants lorsqu'on prend en compte tous les facteurs ^quipeuvent être accumulés. La croissance peut donc être vue comme un processus autoentretenu.

2 Cette notion a été principalement mise en exergue par (SCHULTZ, 1961 ; BECKER, 1964).

Sur le plan théorique, les travaux qui se sont intéressés à la relation entre capital humain et la croissance s'orientent globalement vers plusieurs

axes tels que : l'éducation, la formation, la recherche-développement et l'innovation technologique et la santé.

S'agissant de l'éducation et la formation, LUCAS (1988) montre que la croissance dépend en grande partie des efforts en formation individuels et sociaux qui, eux-mêmes, dépendent de la capacité à épargner pour investir dans l'éducation. Ainsi, l'accumulation du capital humain provient des stratégies individuelles, mais aussi de la contribution de l'Etat dans la formation en générale.

Les salariés consacrent une partie de leur temps de travail à l'amélioration de leurs capacités et à la formation. On peut alors avoir une fonction de production qui admet alors pour input le stock du capital, un agrégat du temps détourné pour la formation et un indicateur d'efficience exprimant des effets positifs de cette dernière sur la performance des salariés. Cependant, l'amélioration des capacités³ individuelles (SEN, 2009) des travailleurs est supposée également entraîner un effet collectif.

Selon LUCAS (1988), il en résulte des externalités positives car le niveau d'éducation d'un individu peut affecter sa productivité ainsi que celle de ses partenaires. Par effet de réseau, un niveau d'éducation est d'autant plus efficace qu'il permet d'interagir avec d'autres individus présentant ce même niveau (COULUMBE et TREMBLAY, 2009 ; COHEN et ALBIN, 2009).

Une originalité essentielle dans l'analyse de LUCAS (1988) concerne l'explication de la disparité internationale du revenu par tête, puisqu'elle débouche facilement sur l'explication de la forte pression migratoire du sud vers le nord. Le phénomène migratoire se traduit, dans ce cas, par des gains pour les pays receveurs et par des pertes pour les pays de départ, les

3 L'approche des capacités se pose avant tout en termes d'avantages individuels. SEN explore en effet, une approche par laquelle il valorise le bien être et les avantages qu'une personne peut tirer par ses capacités à effectuer un certain nombre d'activités auxquelles elle accorde de la valeur.

migrants emportent avec eux une réserve de capital humain (BARRO et SALA-I-MARTIN, 1996).

En effet, « l'exode du capital humain » ou la migration des personnels les plus qualifiés peut provenir du niveau élevé des taux de salaires ou des taux élevés de rentabilité du travail à l'étranger par rapport au pays d'origine. Ces différences de taux peuvent résulter des différences dans les politiques éducatives des Etats (SADA, 2000). Une telle situation peut alors facilement influencer négativement la trajectoire de croissance d'un pays. Et c'est la raison pour laquelle, BAGHWATI (1976) préconise une taxation de « l'exode des cerveaux ». Cette taxation serait levée sur les migrants ayant un niveau d'instruction élevé ou hautement qualifié et serait collectée par le pays d'immigration pour une période de près de dix (10) ans. Les revenus de cet impôt seraient versés à un fonds des Nations Unies destiné à financer des projets de développement dans les pays d'émigration.

L'éducation, comme moteur de croissance, peut s'analyser aussi sous différentes formes car leur impact sur la croissance varie selon qu'on ait l'éducation primaire, secondaire et l'enseignement supérieur. Les auteurs (SEN, 2000 ; TEMPLE, 2001) montrent que les connaissances primaires, secondaires ne favorisent pas la croissance à long terme mais l'expansion économique. En réalité, l'éducation est un facteur complémentaire de la recherche-développement (AGHION et COHEN, 2004 ; AGHION et HOWITT, 2009).

BENHABIB et SPIEGEL (1994) ont remis au goût du jour une vision technologique du rôle de l'éducation dans la croissance économique développée par NELSON et PHELPS (1966). L'analyse de NELSON et PHELPS (1966) conduit à la conclusion selon laquelle, dans une économie avec progrès technique, le niveau d'éducation affecte la croissance de long terme à travers ses effets sur la vitesse d'adaptation aux changements technologiques (HANUSHECK et WOESSMANN, 2008).

La relation entre éducation et croissance a fait également l'objet d'autres débats qui sont dus au fait que, les analyses précédentes n'ont pas pris en compte l'incertitude qui peut influencer négativement la croissance.

L'individu, en décidant de se former pour accroître sa productivité demain, peut courir un risque par rapport au marché du travail. Ce risque concerne le taux d'emploi futur pour un niveau de formation donné et aussi le salaire futur pour un niveau donné de formation. Le véritable problème qui se pose alors est celui de l'information car l'individu n'a pas une parfaite maîtrise des conditions de l'emploi et de salaire futures, au moment où il prend sa décision en matière d'éducation et de formation (TOUAHRI, 2003 ; WALKER, 2001).

L'inadéquation entre les qualifications (diplôme, expérience etc.) et l'emploi occupé que l'on peut appeler surqualification, est une source importante de dépréciation des compétences et donc du capital humain (CHAUSSARD, et PASSET, 2005 ; TOMASINI, 2002). La dépréciation du capital humain est une cause de difficultés et de dysfonctionnements pour l'entreprise surtout dans une économie reposant de plus en plus sur l'immatériel, c'est-à-dire l'économie cognitive. Cependant, un capital humain spécifique (connaissance) qui se déprécie réduit la capacité d'une firme à contribuer à la création de richesse et donc de la production nationale.

De plus, pour expliquer l'effet du capital humain sur la croissance, ROMER (1986 ; 1990) met en évidence la relation entre l'innovation⁴ ; recherche-développement et croissance. Pour lui, la recherchedéveloppement et l'innovation favorisent une croissance auto entretenue. La source de croissance qui est mise en exergue est considérée comme un bien public cumulatif. C'est un bien cumulatif dans la mesure où chaque découverte s'appuie sur d'autres découvertes faites dans le passé.

⁴ C'est un processus qui se situe en aval de l'invention. SCHUMPETER (1939) l'assimile comme la mise en oeuvre d'une connaissance d'un savoir déjà existant. L'innovation se développe cependant par imitation.

Dans ce cadre, le « learning-by-doing », terme utilisé par KENNETH (1962), puis développé par ROMER (1986), exprime qu'il existe une externalité liant le niveau d'efficacité technologique à l'expérience de production accumulée par les agents et firmes.

La recherche-développement est une activité spécifique qui produit des biens non exclusifs et favorise ainsi, la croissance. ROMER (1990) suppose que le savoir est le produit d'une activité de recherche-développement. Il intervient alors sous une forme objective : la technologie⁵.

La diffusion des fruits de la recherche-développement est un facteur important de croissance, le capital humain joue un rôle catalyseur incontestable pour internaliser les effets de diffusion technologique c'est à dire les spillovers (HAMROUNI, 2004). Il en ressort que les pays les plus dotés en capital humain bénéficient plus de spillovers de la recherchedéveloppement véhiculés via le commerce (DULLECK, 2008 ; NEIL et FOSTER, 2008 ; HANUSHEK et WOESSMANN, 2008 ; AGHION, 2007).

Le capital humain peut donc permettre d'assimiler les technologies importées et représente de ce fait un facteur catalyseur des spillovers. Il faut aussi noter que la diffusion des TIC (techniques d'information et de la communication) n'entraîne véritablement d'effets favorables que si elle s'accompagne d'une augmentation de la qualification de la main d'oeuvre (GRENAN et MAIRESSE, 2000). Les TIC sont alors susceptibles d'affecter la croissance potentielle⁶ à travers les gains de productivité globale des facteurs liés aux progrès réalisés dans les secteurs producteurs de TIC. Le dynamisme de l'industrie des TIC dépend largement des entreprises dont la valeur réside exclusivement dans le capital humain des travailleurs hautement qualifiés.

⁵ La technologie peut être définie comme « un ensemble de connaissances relatives à certains types d'événements et d'activités associés à la production et à la transformation de matériaux » ROSENBERG (1982)

6 La production potentielle se définit comme le niveau maximal de production soutenable à long terme sans tensions excessives dans l'économie, et plus précisément sans accélération de l'inflation.

Pour démontrer encore la relation recherche-développement, innovation technologique et croissance, deux types de relation entre capital humain et technologie se distinguent aujourd'hui :

En comparant ces deux sortes de relation entre le capital humain et la diffusion, il apparaît que dans la première relation, la diffusion d'une nouvelle technologie dépend du capital humain. Dans la seconde, seule la diffusion de certaines technologies nécessite le capital humain.

Quant à la relation entre santé et croissance, cette question a été étudiée depuis le début des années soixante dix, avec principalement le modèle précurseur de GROSSMAN (1972).

L'état de santé affecte le comportement des individus au niveau microéconomique à travers principalement trois canaux : l'offre de travail, la productivité et le comportement d'épargne.

De nombreuses études ont montré qu'un mauvais état de santé freine la participation au marché du travail (ETTNER, 1996 ; PELKOWSKI, 2004) tout comme la mobilité et les transitions professionnelles (BOUND et AL, 2003). L'état de santé joue sur la durée du travail à travers l'absentéisme, tout comme le retrait anticipé du marché du travail (DISNEY et AL, 2003 ; DESCHRYVERE, 2004). Un mauvais état de santé implique une productivité du travail plus faible qui empéche le travailleur d'utiliser pleinement sa capacité intellectuelle ou physique de production.

Dès lors, une amélioration de l'espérance de vie fait accroître l'incitation des individus à épargner. Cependant, plus leur période de retraite sera longue plus ils seront incités à épargner pour bénéficier d'un revenu plus important. L'augmentation de la durée de vie a donc des effets sur la

propension à épargner des agents tout au long de leur cycle de vie⁷ et favorise l'investissement qui influence la croissance économique (SMITH, 1999).

Parmi les différents éléments du capital humain, l'investissement dans le domaine de la santé constitue un élément très important pour la croissance pro pauvre⁸. Les populations en mauvais état de santé tirent la croissance vers le bas puisqu'elles ne peuvent pas participer à la création de richesses, elles constituent une charge pour l'Etat et la société.

Sur le plan empirique, de nombreuses études ont cherché également à vérifier le lien entre capital humain et croissance mais on distinguera ici, la vérification empirique entre éducation et croissance, de même, la relation empirique entre santé et croissance.

Pour analyser la contribution de l'éducation dans la croissance économique, O'CALLAGHAN (2002) présente un travail économétrique utilisant les données de panel pour les années 1980, 1990, 1997 et portant sur dix (10) pays d'Asie ( Chine, Corée du sud, Inde, Indonésie, Thaïlande, Vietnam, Singapour, Malaisie, Philippines, Japon.)

Au terme de son travail économétrique, l'auteur trouve que le capital humain qui est approximé par le taux d'alphabétisme ou de scolarisation joue un rôle essentiel dans la production et donc la croissance de ces pays.

Un tel résultat amène FOGEL (2004), à montrer qu'une augmentation soutenue de la production dans les économies de l'Est et du Sud-est asiatiques est conditionnée par un accroissement du niveau d'éducation de leur force de travail.

⁷ Cette hypothèse a été développée par MODIGLIANI et ses collaborateurs ANDO et BRUNBERG dans les années 1950. Ils sont partis sur la base de modèle de FISHER explicatif du comportement du consommateur pour étudier la fonction de consommation.

8 La croissance est dite pro pauvre, si elle contribue à améliorer le bien être des pauvres (RAVALLION et CHEN, 2003 ; KAKWANI et PERNIA, 2000).

GAUCI et PADDISON (2001) se sont proposés de montrer l'importance d'une réorientation de la formation académique vers les besoins du marché de l'emploi. Partant d'une étude des performances de l'Afrique de 1965 à 1998, ils soutiennent que la faiblesse relative des taux de croissance en Afrique couplée avec l'augmentation des taux de scolarisation montrent qu'il n'existe pas de relation franche entre l'éducation et la croissance en Afrique.

RIVERA et CURRAIS (1999) ; ULMANN (2003) ; CANNING et SEVILLA (2004) font leur analyse sur 24 pays développés, toujours à l'aide d'un modèle de type MANKIW-ROMER-WEIL (1992), mais en utilisant les dépenses de santé comme proxy. Leurs estimations par la méthode des MCO et des doubles MC avec plusieurs variables, aboutissent à un fort impact positif et robuste des dépenses de santé par tête sur le PIB par tête.

L'interaction entre ces différents facteurs permet d'expliquer les sources de la croissance économique. Mais qu'en est-il pour les pays en voie de développement.

Cette réflexion autour du capital humain et croissance apparaît opportune pour le Tchad pour au moins trois raisons :

Aussi, sommes-nous porté à nous demander si le capital humain est ou non une source de croissance au Tchad.

Pour répondre à cette question, notre travail sera organisé en deux (2) grandes parties : la première partie consiste au modèle de la détermination du capital humain comme un facteur de la croissance et, la deuxième partie

sera axée sur la vérification empirique de la contribution du capital humain à la croissance au Tchad.

Il s'agit précisément ici, de présenter le modèle qui sert de support à l'analyse des effets du capital humain sur la croissance. Aussi, convient-il de définir, dans un premier temps, la présentation des variables du modèle et dans un second temps, la spécification du modèle.

Il convient dans ce chapitre, de présenter dans un premier temps, la variable endogène (section 1) avant de présenter, dans un second temps, les variables exogènes (section2). Nous prenons appui sur le modèle simplifié de LUCAS (1988) et repris par MONTEILS (2000).

Section 1 : La variable endogène

La variable endogène est le produit intérieur brut (PIB), qui est un agrégat macroéconomique utilisé pour mesurer le niveau de croissance d'une économie. Cependant, il est souvent utilisé pour mesurer aussi la production en vue d'améliorer notamment les politiques économiques (PIRIOU, 2001).

Son évolution appliquée aux données de l'économie tchadienne est représentée par le graphique 1 ci-dessous.

Le graphique 1 retrace les variations du PIB constant de 1989 à 2010. En effet, l'accroissement rapide de la production à partir de 2003, s'explique par la phase d'exploitation du pétrole de DOBA. Le pétrole

représente à cet effet, une grande partie de son PIB. Il faut également noter que l'introduction de l'impôt sur les sociétés du consortium pétrolier à partir de 2006 a eu des conséquences sur l'augmentation de la production nationale.

La courbe atteint un pic en 2008. Cette situation s'explique par la hausse du prix du baril de pétrole et par la modification de la loi 001 qui a permis au Tchad d'accéder au fonds pétrolier réservé pour la génération future.

En général, l'exploitation du pétrole tchadien, a engendré « un effet d'entrainement », par l'entremise de la formation et de l'amélioration du capital humain spécifique avec notamment, la présence de quelques ingénieurs et entrepreneurs. Une telle situation aboutit à une activité génératrice du revenu et permet d'influencer le niveau de la production.

Section 2 : Les variables exogènes

Nous distinguons deux principales variables explicatives : le capital physique (K), et le capital humain (H).

2.1 Le capital physique9

Il s'agit précisément de l'investissement, composante de la production qui est évalué par la formation brute du capital fixe (I). La comptabilité nationale détermine la formation brute du capital fixe par les acquisitions moins les cessions d'actifs fixes, notamment les actifs corporels ou incorporels réalisés par les producteurs résidents.

Le graphique ci-dessous traduit l'évolution de la formation brute du capital fixe au Tchad de 1989 à 2010.

⁹ Il est aussi appelé actif produit. Il concerne, les machines, bâtiments et équipements techniques utilisés dans la production, auxquels s'ajoutent les stocks de matières premières et des produits semi-finis et finis.

La formation brute du capital fixe croît véritablement à partir de 1993. Elle atteint un pic en 2002, et connaît par la suite des fluctuations.

La phase ascendante de 2004 à 2006 s'explique par l'investissement dans l'équipement et la construction de quelques infrastructures sociales.

La baisse des dépenses d'investissement de 2006 au début 2008 s'explique par l'attaque des mouvements politico-militaires sur N'djamena. De ce fait, une grande partie des dépenses est orientée dans l'armement.

La phase croissante à partir de 2008 s'explique par le chantier de construction des lycées, écoles, universités et les hôpitaux dans le pays, ainsi que par la réhabilitation des infrastructures touchées par la guerre.

2.2 Le capital humain

Le capital humain, prend en compte l'éducation, la formation, la santé, etc. Il est approximé par le taux brut de scolarisation ou les dépenses publiques dans les services sociaux (éducation, formation, santé, etc.)

( ), se justifie par son influence sur la production globale (TANZEE et ZEE, 1997).

A l'instar de LUCAS (1988) et MINCER (1954), qui saisissent simplement dans la démonstration de leur modèle le capital humain par les

effets de l'éducation et de formation, nous introduirons dans notre modèle, la variable santé pour mieux mettre en exergue le rôle du capital humain et voir s'il est ou non source de croissance.

Ainsi, nous décomposerons le capital humain H en dépenses d'éducation () et santé ().

Les graphiques (4 et 5) ci-dessous, indiquent respectivement l'évolution des dépenses publiques d'éducation et de santé au Tchad de 1989 à 2010.

Le graphique 4 montre que l'évolution des dépenses publiques d'éducation au Tchad de 1989 à 2008, suit un rythme en général croissant mais avec une légère chute en 1999. Le rythme croissant des dépenses publiques d'éducation au Tchad de 2003 avec un pic en 2008 se justifie par les différentes réformes opérées dans le secteur de l'éducation.

Il faut d'abord rappeler qu'au Tchad, depuis les années 1980 jusqu'à vers les années 2000, le système éducatif est précaire à cause de l'instabilité politique.

- la priorité accordée à l'éducation de base (Elémentaire et Alphabétisation),
à l'Enseignement Technique et à la Formation Professionnelle avec

Tous (PAN/EPT) en 2004. L'objectif visé est d'accorder au moins 50 % du budget de l'Education au développement de l'éducation de base ;

- le renforcement de la politique d'encouragement des initiatives communautaires de l'Agence pour la Promotion des Initiatives Communautaires (APICED) qui appuie les Associations des Parents d'Elèves (APE) dans la prise en charge des maîtres communautaires ;

- la mise sur pied effective d'un Centre National de Curricula (CNC) par la loi n° 20/PR/ 2002, dans le but de contribuer à l'amélioration de la qualité de l'Education par la rénovation des programmes d'enseignement, l'élaboration et l'expérimentation des manuels scolaires , des guides pédagogiques , des plans de formation d'enseignants , du fondamental au secondaire.

Signalons ensuite, pour ce qui est de la santé que son évolution se présente comme suit :

Le graphique 5 montre les variations des dépenses de santé de 1989 à 2010. Cette variation explique la mise en oeuvre de la politique nationale de santé (PNS) compte tenu de l'incapacité du système existant à faire face aux multiples problèmes de santé.

La baisse constatée de 2006 à 2007 est due aux contraintes de performance dans le système de santé. Les conflits armés déplacent les

Dans ce chapitre, il est question de présenter la relation théorique du modèle (section 1) et le modèle à des fins d'estimation (section 2) qui nous permettra de voir si le capital humain est ou non source de croissance au Tchad.

Section 1 : La relation théorique du modèle

L'objet de notre modèle est de chercher à expliquer la croissance par le capital humain. Ce modèle s'articule autour d'une fonction de production de type COBB-DOUGLAS avec capital humain incorporé. En effet, cette fonction décrit la manière dont les économies réelles transforment les inputs en output. Dans ce cadre, le capital humain incorporé produisant une externalité positive permet d'avoir des rendements d'échelle croissants, ce qui affecte les facteurs de production.

Le modèle de la présente étude, qui s'inspire du modèle simplifié développé par LUCAS(1988) et repris par MONTEILS (2000) est un modèle à deux secteurs qui s'écrit sous la forme suivante :

H, le capital humain qui se décompose dans notre cas, en dépenses publiques d'éducation (E) et dépenses publiques de santé (S).

Finalement, en remplaçant (K) et (H) par leurs expressions respectives, on obtient une nouvelle expression qui s'écrit de la manière suivante:

Cette dernière expression permet facilement de faire apparaitre les différentes composantes du capital humain analysées à travers les dépenses publiques d'éducation et de santé.

Section 2 : le modèle à des fins d'estimation

Le modèle linéaire¹⁰ à de fin de spécification se présente de la manière suivante :

(i=1,....3) les élasticités associées à chaque déterminant. Ces élasticités représentent les impacts de long terme sur la production des principales

Le modèle spécifié ci-dessus, nous indique trois variables explicatives : la formation brute du capital fixe, les dépenses d'éducation et les dépenses de santé. Nous considérons les dépenses d'éducation et les dépenses de santé comme nos variables d'intérêt puisque l'investissement en

10 Le modèle linéaire obtenu résulte de la linéarisation de modèle simplifié (LUCAS, 1988) de la fonction de production ci-après :

infrastructure sociale est un investissement d'accompagnement qui peut être modulé dans les dépenses en capital humain.

Une telle spécification a un avantage de prendre en compte l'aspect quantitatif et qualitatif du capital humain.

L'obtention des résultats sur la relation entre capital humain et croissance dépend des indicateurs utilisés (taux d'alphabétisation, taux de scolarisation primaire, secondaire, le nombre moyen d'années d'étude, etc.) pour caractériser le capital humain.

doivent nous amener à vérifier la pertinence du capital humain sur la croissance au Tchad.

En se fondant sur le modèle spécifié dans le chapitre précédent, nous voudrions dans cette partie, procéder à la vérification empirique du lien entre l'investissement en capital humain et la croissance au Tchad.

Ainsi, pour mener à bien notre analyse, nous procéderons tout d'abord à l'estimation et avant de présenter les résultats obtenus (chapitre III), et procéder à leurs interprétations (chapitre IV).

Afin de mener à bien notre analyse, nous allons dans ce chapitre, tout d'abord présenter le processus d'estimation du modèle (section 1), et ensuite présenter les résultats obtenus (section 2).

Section 1 : Le processus d'estimation du modèle

L'analyse économétrique d'un phénomène économique impose une discipline dans la démarche à suivre. De ce point de vue, après avoir collecté les données, il convient de les analyser afin d'éviter des régressions fallacieuses.

1.1 Analyse des données

Les variables de notre modèle sont observées annuellement. Les données sur ces variables proviennent des statistiques de la Banque Mondiale ( www.databank.worlbank.org et de CD-ROM 2007). Les autres observations ont été complétées par les statistiques issues des annuaires du ministère de l'éducation et de la santé du Tchad.

Ainsi, nous obtenons une base de données qui couvre une période de 22 ans (1989 -2010)¹¹.

1.2 Démarche économétrique

Il s'agit ici de tester l'ordre d'intégration des variables et d'estimer la relation de cointégration (relation de long terme). En économétrie, deux grandes approches ont été développées (GREENE, 2005 et DOUCOURE, 2008) : d'une part, la méthode de ENGLE et GRANGER (1987) qui cherche à déterminer si l'estimation par une seule équation des erreurs d'équilibres se présente sous une forme stationnaire et, d'autre part, la méthode de JOHANSEN (1988 ; 1991) s'appuyant sur une approche en terme de VAR.

11 Les données de 2008 à 2010 ont été complétées par la méthode de moyenne mobile.

Dans notre cas, nous allons utiliser les tests de cointégration de JOHANSEN (1988) dont l'avantage est de convenir à tous les cas de figure, que les ordres d'intégration des séries soient les mémes ou différents (GREENE, 2005).

1.3 Le test de cointégration de JOHANSEN

Le test de JOHANSEN (1988) permet de vérifier s'il est possible d'établir une relation d'équilibre entre différentes variables explicatives et expliquée d'un phénomène donné. Dans notre cas, ce test a été réalisé en deux principales étapes :

Premièrement, il a été question d'effectuer le résumé du test de rang de cointégration (summary) tel que indiqué dans le tableau 1.

Test Type Intercept Intercept Intercept Intercept Intercept No Trend No Trend No Trend Trend Trend

La lecture de ce tableau, montre qu'il y a présomption d'une (1) relation de cointégration.

Les critères d'information d'AKAIKE et de SCHWARZ nous permettent alors de choisir le modèle 2, c'est-à-dire un modèle non linéaire avec constante et sans trend (cf. annexe 1).

Deuxièmement, il s'agit de vérifier le test de cointégration de JOHANSEN (1988) fondé sur le critère de la valeur de la trace et de la valeur propre.

Pour un seuil de significativité de 5 %, l'hypothèse nulle situant l'existence de relation de cointégration entre les variables du modèle est acceptée si la valeur de la trace (TR) est inférieure à sa valeur critique tabulée (OSTERWALD-LENUM, 1992). En revanche, une valeur de la trace supérieure à sa valeur critique implique qu'il n'existe pas de relation de cointégration entre les variables.

Ainsi, on conclut que la trace et la valeur propre qui sont inférieures à la valeur tabulée au seuil de 5 % (16.472<24.276 et 10.522<17.797) indiquent qu'il existe une (1) relation de cointégration (cf. annexe 2). Etant donné l'existence de relation de cointégration, nous pouvons estimer par le modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE).

Section 2 : Les résultats d'estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE)

Dans cette partie, il faut tout d'abord présenter la relation estimée du MVCE avant de procéder à des commentaires économétriques.

2.1 Estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur

Le modèle vectoriel à correction d'erreur correspond à la relation suivante :

0.1091566367*LNS(-1) - 0.2311078894*LNI(-1) - 6.403260482 ) + 0.1654224086*D(LNY(-1)) - 0.2163917118*D(LNE(-1)) - 0.117904636*D(LNS(-1)) - 0.1517736144*D(LNI(-1)) + 0.1066407115

Les principaux résultats de test de significativité permettant de valider notre modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE) sont résumés dans le tableau suivant :

Tableau 2 : Résultat de l'estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur

La fiabilité des résultats s'apprécie à travers la valeur et le signe des coefficients des paramètres estimés. La régression de la formulation du modèle vectoriel à correction d'erreur (MVCE) donne les résultats suivants pour le long terme. Ces derniers sont obtenus après calcul des coefficients de la représentation de l'équation par le logiciel Eviews 5.

La relation dynamique de long terme peut alors s'écrire comme suit : D (LNY) = -0.3691LNY (-1)-0.1067LNE+0.04029LNS+0.0853LNI+2.3634

2.2 Commentaire économétrique du MVCE

Comme le montre le tableau, l'élasticité (-0.3691) associée à notre variable LNY (-1) est notre coefficient à correction d'erreur. Ce coefficient négatif représente la force de rappel. Il est significativement différent de zéro avec le T-Student supérieur à 1.96 en valeur absolue, ce qui suppose que la formulation retenue pour le modèle est justifiée.

D'une part, l'analyse des élasticités montre une relation positive entre la production, la formation brute du capital fixe et les dépenses de santé et une relation négative entre les dépenses d'éducation, d'autre part.

L'élasticité de la variable (LNY) par rapport à (LNS) est (+0.04029). Elle indique que l'accroissement de 100 % des dépenses de santé entraine

également une augmentation moins que proportionnelle de la production de 4.029 %.

L'élasticité de la variable (LNY) par rapport à LNI est (+0.0853). Cependant, 100% d'augmentation de la formation brute du capital fixe entraine 8.53 % de la production.

L'élasticité de la variable (LNY) par rapport à (LNE) est (-0.1067). Ce ^quiexplique que l'augmentation de 100 % des dépenses d'éducation entraine une diminution de 10.67 % de la production.

Avec un R² estimé à 0.7820, on peut admettre que 78.20% des fluctuations de la production sont expliquées par les variables LNE, LNS et LNI. Il est un instrument de la qualité de l'ajustement. En effet, le fait que R² soit élevé ne doit en aucun cas être interprété comme une mesure du degré d'explication de la variable dépendante par les variables explicatives, mais simplement comme une forte association entre ces variables.

Avec un T-Fischer = 10.0475, le modèle est globalement significatif au seuil de 5 %. Les différentes variables explicatives ont globalement un effet significatif sur la production.

Partant des résultats obtenus plus haut, il est question à présent de procéder à leurs analyses en vue de quelques recommandations.

Section 1 : Impact des dépenses publiques en capital humain sur la croissance

Nous voudrions ici rendre compte de l'influence des dépenses publiques de santé et d'éducation sur la croissance.

1.1 Efficacité des dépenses publiques de santé sur la croissance

d'augmentation des dépenses en santé entraine un accroissement de +0.04029 % de la production et donc la croissance.

Cette situation vient renforcer les prédictions théoriques selon lesquelles il existe une corrélation positive et significative entre les dépenses de santé et le PIB (ULMANN, 2003 ; BLOOM ; CANNING et SEVILLA, 2004 ; KOCOGLU et ALBUQUERQUE, 2009).

En effet, l'augmentation des dépenses de santé contribue à l'amélioration de l'état de santé et permet de relever le revenu par habitant par diverses voies, notamment :

- l'accroissement de la productivité des individus et la modification de leurs décisions de dépense et d'épargne ;

- la progression de l'espérance de vie qui incite la génération actuelle à épargner, a des effets favorables sur le taux d'épargne privée et donc sur l'investissement. Aussi se trouve confirmée l'idée selon laquelle une augmentation de 40 % d'espérance de vie engendre 1,4 point de croissance (BARRO, 1996) ;

- les progrès sanitaires sont de nature à attirer l'investissement privé. En effet, les investisseurs fuient les pays où la main d'oeuvre souffre constamment de toutes sortes de maladie (KEYO, 2006).

Au Tchad, depuis 2005, le gouvernement a élaboré une politique nationale de santé (PNS) centrée sur le développement de l'approche sectorielle santé. Cette réforme, inspirée des objectifs du millénaire pour le développement (OMD), couvre la période de 2007-2015.

L'objectif visé ici, le développement des services de santé primaire de haute qualité, accessible à toute la population ; l'amélioration de la gestion du système de santé en surveillant les différentes allocations budgétaires dans ce domaine ; l'accroissement des efforts à éradiquer les maladies endémiques et épidémiques.

L'augmentation des dépenses de santé au Tchad se justifient également par la construction des infrastructures sociales sanitaires.

1.2 Inefficacité des dépenses publiques d'éducation sur la croissance

Le résultat du modèle vectoriel à correction d'erreur montre une relation négative entre les dépenses d'éducation et la production. Ce résultat, contredit les travaux de KRUEGER et LINDHAL (2001) et de O'CALLAGHAN (2002), qui montrent une relation positive entre éducation et croissance.

Par ailleurs, une telle situation s'analyse facilement avec la thèse de PRITCHETT (2001), qui montre qu'il n'existe pas de relation positive entre l'augmentation du capital humain (éducation) et le taux de croissance de PIB pour les pays en voie de développement. Cela se justifie par plusieurs raisons :

des compétences acquises susceptible de compromettre la croissance (CHAUSSARD et PASSET, 2005 ; TOMASINI, 2002).

Au Tchad, les dépenses d'éducation n'influencent pas positivement la croissance. Plusieurs problèmes peuvent être évoqués :

- la disparité des revenus et le niveau relativement bas des salaires, qui provoquent « l'exode du capital humain », autrement dit, la migration des personnels les plus qualifiés. Cette situation constitue à la fois un gain pour les pays receveurs et une perte pour le pays de départ.

- l'inadéquation entre les qualifications (diplômes, expériences etc.) et l'emploi.

Section 2 : L'importance de la valorisation du capital humain

Il s'agit de proposer, toutes choses égales par ailleurs, quelques mesures visant à rendre efficaces les dépenses publiques en capital humain en vue d'une croissance de long terme au Tchad. Elles s'ajoutent aux réformes opérées au Tchad dans les domaines de l'éducation et de la santé, avec notamment le programme d'appui à la réforme du secteur d'éducation au Tchad (PARSET) et la politique nationale de santé (PNS).

Ainsi, les pouvoirs publics doivent rechercher la bonne gouvernance pour rendre efficace les dépenses engagées en capital humain. Cependant, ceux-ci doivent construire les infrastructures sociales de taille, garantir les conditions de formation du capital humain, puisque l'instabilité politique est un facteur d'instabilité économique. Il apparaît dès lors important de créer un climat propice pour inciter les personnes et les entreprises, notamment étrangères, à travailler et à investir. Il en découlera des externalités positives

grâce aux effets « spillovers » qui influencent la croissance économique d'un pays (HAMROUNI, 2004 ; DULLECK, 2008 ; NEIL et FOSTER, 2008).

Il est également important pour les pouvoirs publics d'encourager non seulement la formation au primaire et au secondaire, mais également d'augmenter les dotations budgétaires en faveur de l'enseignement supérieur. C'est ainsi, qu'on pourrait facilement contribuer à la formation d'une classe d'entrepreneur. Un regard particulier doit être orienté sur l'adéquation entre formation et emploi, les qualifications, le mérite, la rémunération par rapport à la productivité marginale du travail pour stimuler la croissance.

Globalement, l'accroissement des dépenses publiques en capital humain permet de mettre en relief les politiques de protection sociale qui favorisent la croissance économique.

En effet, la protection sociale¹² peut favoriser l'autonomisation et accroître la sécurité en permettant de mieux maitriser les risques et en encourageant ainsi les pauvres à investir dans des activités plus rentables (KRECH, 2007 ; HARVY, 2009). Elle contribue au développement du capital humain en offrant aux pauvres et aux personnes vulnérables la possibilité d'améliorer leurs capacités et de rompre ainsi le cercle vicieux de la transmission de la pauvreté d'une génération à l'autre. On évite ainsi, la trappe à pauvreté.

L'efficacité des différentes mesures de protection sociale permet de progresser vers les objectifs du millénaire pour le développement (OMD). Elle est également l'assise nécessaire à la stabilité politique et sociale qu'exige la croissance économique.

12 La protection sociale désigne les politiques et les mesures destinées à donner aux pauvres et aux catégories vulnérables davantage de moyens de s'affranchir du dénuement et de faire face aux risques et aux chocs. Elle englobe les instruments conçus pour prendre en charge la pauvreté et la vulnérabilité à caractère chronique et consécutives à des chocs (SABATESWHEELER et HADDAD, 2005).

La présente étude consacrée à déterminer le lien entre capital humain et croissance nous a permis de voir comment le capital humain, à travers ses différentes composantes, influence la croissance économique.

Il en ressort globalement qu'en cette ère de mondialisation et d'économie cognitive, la valorisation du capital humain est devenue la clé de la compétitivité. Cependant, l'investissement dans le capital humain fait appel à des dépenses d'éducation, de formation et de santé plus importantes en vue d'accroitre la productivité du travail.

Prenant en compte l'environnement économique du Tchad, nous nous sommes inspirés du modèle issu des travaux de LUCAS (1988) et de MONTEILS (2000) et avons eu recours à la technique de cointégration de JOHANSEN (1988) pour mettre en évidence, à travers, l'estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur le lien entre capital humain et croissance.

La revue de littérature théorique que nous avons faite, nous a conduit à retenir deux (2) variables d'intérêt : les dépenses publiques d'éducation et de santé, pour apprécier la relation entre le capital humain et croissance au Tchad.

Les résultats obtenus confirment l'existence d'une part, d'une corrélation positive entre les dépenses publiques de santé et la croissance et, d'autre part, une corrélation négative entre les dépenses publiques d'éducation et la croissance.

Ces résultats, nous ont conduit vers une orientation en termes de politique économique. Ainsi, l'allocation efficace des dépenses publiques en capital humain est un facteur explicatif de la croissance car elle permet d'améliorer le niveau d'accès aux services sociaux et de favoriser par la suite, une politique de protection sociale. Le développement du capital humain

est, à cet effet, une bonne stratégie pour un pays comme le Tchad ^quiconnaît des difficultés d'adaptation face aux mutations technologiques.

Annexe 1 : Résumé du test de rang de cointégration ( summary)

Annexe 2 : Test de cointégration de JOHANSEN(1988)

Included observations: 20 after adjustments Trend assumption: No deterministic trend Series: LNY LNE LNS LNI

Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

Max-eigenvalue test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level * denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level **MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values

LNY	LNE		LNS	LNI
-0.756751	-0.974384		-1.122997	4.068863
1.362404	2.608039		-1.985947	-2.544138
0.396602	-0.751874		-0.460040	0.779755
0.127470	0.017530		1.546773	-3.196103
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
						0.00524
D(LNY)	-0.059981		0.002444	-0.009733		6
						0.02397
D(LNE)	-0.057222		-0.182853	0.097736		1
D(LNS) 0.011157		0.120405			0.075492	9
						-
D(LNI) -0.081877		0.021231			0.008155	0.020760
1 Cointegrating Equation(s):		Log likelihood			45.98090

Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses) LNY LNE LNS LNI

LNY		LNE	LNS		LNI
1.000000		0.000000	7.527728		-12.58691
			(1.72208)		(2.81209)
0.000000		1.000000	-4.693855		5.599731
			(1.11977)		(1.82854)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(LNY)	0.048720			0.064818
	(0.01694)			(0.03025)
D(LNE)	-0.205817			-0.421131
	(0.12996)			(0.23216)
D(LNS)	0.155597			0.303150
	(0.09145)			(0.16337)
D(LNI)	0.090887			0.135152
	(0.03894)			(0.06956)

Annexe 3 : Modèle vectoriel à correction d'erreur

Vector Error Correction Estimates Date: 12/01/09 Time: 13:59 Sample (adjusted): 1991 2010

Cointegrating Eq:	CointEq1
LNY(-1) LNE(-1)	1.000000 0.289212 (0.09721) [ 2.97525]
LNI(-1)	-0.109157
	(0.05098)
	[-2.14105]
LNS(-1)	-0.231108
	(0.05271)
	[-4.38413]
C	-6.403260
Error Correction:	D(LNY)		D(LNE)		D(LNI)		D(LNS)
CointEq1	-0.369095		-0.182311		-0.338120		-0.146593
	(0.06503)		(0.19507)		(0.46507)		(0.67264)
	[-5.67544]		[-0.93461]		[-0.72704]		[-0.21794]
D(LNY(-1))	0.165422		0.485237		-1.276409		0.854856
	(0.13608)		(0.40818)		(0.97316)		(1.40752)
	[ 1.21559]		[ 1.18878]		[-1.31161]		[ 0.60735]
D(LNE(-1))	-0.216392		-0.291846		1.151172		-0.046479
	(0.08183)		(0.24546)		(0.58521)		(0.84640)
	[-2.64429]		[-1.18899]		[ 1.96712]		[-0.05491]
D(LNI(-1))	-0.117905		-0.178101		0.217410		-0.023215
	(0.03959)		(0.11875)		(0.28312)		(0.40948)
	[-2.97810]		[-1.49979]		[ 0.76791]		[-0.05669]
D(LNS(-1))	-0.151774		0.062469		0.135297		-0.095305
	(0.03273)		(0.09817)		(0.23404)		(0.33850)
	[-4.63742]		[ 0.63636]		[ 0.57808]		[-0.28155]
C	0.106641		0.146304		0.009273		0.176115
	(0.01891)		(0.05673)		(0.13525)		(0.19561)
[ 5.63865]		[ 2.57907]		[ 0.06856]		[ 0.90033]
R-squared 0.782059		0.427610		0.331532		0.040688
Adj. R-squared 0.704223		0.223185		0.092793		-0.301924
Sum sq. resids 0.024891		0.223940		1.272906		2.662756
S.E. equation 0.042165		0.126474		0.301532		0.436116
F-statistic 10.04753		2.091768		1.388682		0.118758
Log likelihood 38.51107		16.54234		-0.834470		-8.215063
Akaike AIC -3.251107		-1.054234		0.683447		1.421506
Schwarz SC -2.952388		-0.755514		0.982167		1.720226
Mean dependent 0.039888		0.111975		0.162269		0.181682
S.D. dependent 0.077531		0.143497		0.316578		0.382216
Determinant resid covariance (dof adj.)		2.50E-07
Determinant resid covariance		6.00E-08
Log likelihood		52.77434
Akaike information criterion		-2.477434
Schwarz criterion		-1.083408
REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

AGHION P. (2007) : (( Innovation et Politique de la Croissance )), Journal idées n° 150, P.19

AGHION P. et COHEN E. (2004) : « Education et croissance )), Conseil d'Analyse Economique-la Documentation Française, Paris, p. 143

AGHION P., HOWITT P. (2000) : « Théorie de la croissance endogène )), Dunod

BARRO, J (2001) : (( Human capital and growth )), American Economic Review, Vol. 91, n°2 , pp. 12-17

BARRO R. J (1990) : ((Government spending in a simple model of endegenous growth)), Journal of Political Economy, 98, pp.103-125 BENHABIB, J. et SPIEGEL, M. (1994): « The role of human capital in economic development. Evidence from aggregate cross countries data)), journal of monetary economics, 34, pp. 143-173.

BLOOM, D. et CANNING, D. (2003) : (( The health and poverty of nations: From theory to practice)), Journal of Human Development, Vol. 4, n°1, pp. 47-71

BLOOM, D. ; CANNING, D. et SEVILLA, J. (2004) :(( The effect of health on economic growth: A production function approch, World Development, Vol. 32, n°1, pp. 1-13

BOCCANFUSO D., SAVARD L. et BERNICE S (2009) : ((Capital humain et Croissance : Evidences sur données de Pays africains )), Cahier de recherche / Working paper 09-15

BOSSERELLE E. (1999) : « Les nouvelles approches de la croissance et du cycle )) Ed. Dunod, pp.66-88

CETTE G, MAIRESSE J et KOCOGLU (2002) : (( Croissance économique et diffusion des TIC : le cas de la France sur longue période (1980-2000) », Revue Française d'Economie, n°3/ Vol XVI, pp. 155-187.

COULOMBE S. et TREMBLAY J.F (2009): ((Education, productivity and economic growth: A selective review of the evidence)), International Productivity, Monitor, Number18

CAROLI E. (1995) (( Croissance et formation : le rôle de la politique éducative », Economie et Prévision, n°116(5)

DEBANDE O. et VANDENBERGHE (2008) «Investir dans le capital humain », Ed. Académia -Bruylant, p. 141

DJISTERA A. (2007) : « le rôle du capital humain dans la croissance : le cas des Economies Emergentes d'Asie », p.19

FODIYE DOUCOURE (2008) : (( Méthodes économétriques, cours et travaux pratiques », 5 Ed. ARIMA, pp. 106-125

GAFFARD J.L (1990) : (( Economie industrielle et de l'innovation, Dalloz, Paris

GROSSMAN, M (1972) : (( On the concept of health capital and the demand for health», Journal of Political Economy, 80 pp. 223-255 GUELLEC D. et RALLE P. (2003) : (( Les nouvelles théories de la croissance », Coll. Repères, La Découverte, pp.39-96

GUELLEC D., VAN B. et POTTELSBERGHE P (2001) « RechercheDéveloppement et croissance de la productivité : Analyse des données d'un panel de 16pays de l'OCDE », Revue Economique de l'OCDE n°33 GUELLEC D. et POTTELSBERGHE DE LA POTTERIE (1999) : (( le soutien des pouvoirs publics stimule-t-il la R-D privée ? », revue économique de l'OCDE, n° 29, pp. 103-131

HANUSHEK E. et WOESSMANN LUDGER (2008): (( The role of cognitive skills in economic development», Journal of Economic Literature, n° 46:3 , pp. 607-668

HUGON P. (2005) : (( La scolarisation et l'éducation : facteurs de croissance ou catalyseurs du développement ? », Mondes en Développement, 33(132).

KOCOGLU Y. et ALBUQUERQUE D. (2009) : (( contribution du secteur de la santé à la croissance économique », Rapport de recherche pour la Drees, Paris

MANKIW, G., ROMER, D. et WEIL (1992) : (( A contribution to the empirics of economic growth», the Quartely Journal of Economics, MIT Press, Vol. 107(2) , 407-437, Mai

MANKIW G. N (2003) : (( Macroéconomie )), 3èEd. De Boeck MAIRESSE J. et MOHNEN P. (1990) : (( Recherche-développement et productivité, un survol de la littérature économétrique )), Economie et Statistique, 237-238, pp. 99- 108

PRITCHETT, L (2001) : (( Where Has All the Education Gone?)) World Bank Economic Review, Vol. 15, N°3, pp. 367-391

LUCAS R. (1988) : (( On the Mechanics of Economic Development)), Journal of Monetary Economics, 22(1), pp.3-42

MAGALI GRAMMARE (2007) « Enseignement supérieur et croissance économique : Analyse économétrique de l'hypothèse d'AGHION&COHEN )), Working Papers Nr. 10.2007

MONTEILS (2000) : (( Savoir et croissance : apports et perspectives des nouvelles théories de la croissance. Thèse de doctorat sous la direction de BISMUT C., Université Montpellier I

MONTEILS (2002) : (( Education an economic growth : Endogenous growth theory test, the french case )), Historical Social Research, 27, pp. 93-107

NELSON R. and PHELPS E. (1966): (( Investment in humans, technological diffusion, and economic growth)) , American Economic Review, May, pp. 69-72

ROMER P. (1990) : ((Endegenous technological change )), Journal of Political Economy, vol95, pp. 71-102

SOLOW R. (1956) : « A contribution to the theory of economic growth)), Quarterly Journal of Economics, Vol.70, p. 65-94

UWE DULLECK et NEIL FOSTER (2008) ((Imported equipment , human capital and economic growth in developping countries» Economic Analysis & Policy, Vol.38 n°2

CHAPITRE III : ESTIMATION ET PRESENTATION DES RESULTATS... 21

2.1 Estimation du modèle vectoriel à correction d'erreur~~~~ 23

2.2 Commentaire économétrique du MVCE~~~~~~~~~~~24 CHAPITRE IV : INTERPRETATION DES RESULTATS 26

Section 1 : Impact des dépenses publiques en capital humain sur la croissance 26

1.1 Efficacité des dépenses publiques de santé sur la croissance........................................................................ 26

1.2 Inefficacité des dépenses publiques d'éducation sur la croissance...........................................................................27