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1
INTRODUCTION
Les performances économiques des pays de l’Afrique subsaharienne
depuis les années 70 ont été mauvaises et constituent un véritable problème pour
la communauté internationale. Malgré les multiples reformes opérées grâce à
l’appui du FMI à travers les facultés d’Ajustement structurelles renforcées
(FASR) et de la Banque Mondiale (BM) à travers des crédits d’ajustement
structurels (CAS), les pays d’Afrique subsaharienne sont loin d’avoir résolu
leurs problèmes économiques et on parle dans la littérature économique de
tragédie africaine ou de la marginalisation de l’Afrique.
Loin d’échapper à cette tragédie, le Bénin a traversé au cours des années
80 une crise économique et financière caractérisée par une baisse de la
croissance, un déficit chronique des finances publiques avec une accumulation
d’arriérés tant intérieurs qu’extérieurs, un effondrement du système bancaire et
une perte de compétitivité. Cette situation a contraint l’Etat à adopter dès 1989
un programme de restructuration économique. En dépit des résultats obtenus, la
croissance économique se révèle insuffisante et il apparaît de toute évidence que
l’économie béninoise demeure fragile.
Face à ce constat la question essentielle qu’il convient de poser est celle-
ci : La croissance économique est-elle possible en l’absence de ressources
humaines pour travailler ? La fonction de production traditionnelle est l’outil
d’analyse économique qui fournit la réponse à cette question. En effet grâce aux
travaux de Mankiw, Romer et Weil (1992) on sait que le capital humain est un
facteur important de croissance économique. Ainsi lorsque l’accumulation du
capital est bloquée, la croissance économique reste possible à condition que le
capital humain s’améliore de manière substantielle et compense la chute de
l’investissement. Est-il possible de retrouver cette prédiction théorique dans le
cas du Bénin? C’est ce à quoi va s’atteler la présente étude. C’est pourquoi son
intitulée « Analyse des investissements publics en capital humain et leurs
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effets sur la croissance économique au Bénin» représente un sujet de
pertinence actuelle.
L’objectif général de l’étude est de déterminer les effets de la politique
actuelle en matière de capital humain sur la croissance économique du Bénin.
Pour atteindre cet objectif nous avons adopté un plan en trois chapitres.
Le premier chapitre s’occupera de déterminer la pertinence du sujet
choisi, puis de construire une revue de littérature critique des différentes théories
qui ont été portées sur les sources de la croissance, pour enfin définir les outils
d’analyse à utiliser.
Ceci étant, nous allons aborder dans un second chapitre ; d’une part,
l’étude de l’investissement en capital humain et d’autre part l’analyse des
résultats obtenus.
Enfin dans le dernier chapitre nous allons examiner grâce à un modèle
économétrique la contribution des facteurs de production à la croissance
économique. Les résultats d’étude montrent la primauté de l’influence du
capital humain et du travail sur le niveau de la croissance économique du Bénin,
alors que la productivité globale des facteurs l’influence négativement.
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CHAPITRE I : CADRE THEORIQUE ET METHODOLOGIQUE DE
L’ETUDE
Le présent chapitre expose d’abord dans une première section le cadre
théorique de l’étude à travers la problématique, les objectifs, les hypothèses et
l’intérêt de l’étude ensuite dans une seconde section la revue de littérature et
enfin dans une troisième section la méthodologie de l’étude.
SECTION 1 : CADRE THEORIQUE
Dans cette section nous présenterons d’abord la problématique et l’intérêt
de l’étude, ensuite les objectifs et les hypothèses.
PARAGRAPHE 1 : PROBLEMATIQUE ET INTERET DE L’ETUDE
Dans ce paragraphe, nous présenterons d’abord la problématique de l’étude,
ensuite son intérêt.
A- Problématique
Depuis les années 80, les performances économiques des pays africains
ont été mauvaises et caractérisées par une tragédie (Easterly et Levine , 1997).
La croissance du PIB a baissé, passant d’une moyenne annuelle de 4,1% au
cours de la décennie des années 70 à 2 ,5% au cours des années 80, tombant à
1,4% au cours de la première moitié des années 90.
Toutefois entre 1995 et 1997, les performances se sont améliorées et le
revenu réel par habitant a commencé à progresser. Si le redressement des termes
de l’échange y a contribué, cette embellie a été possible avant tout parce que de
nombreux pays se sont engagés à mener une politique macro économique saine,
à s’ouvrir davantage sur l’extérieur, à mieux gérer leur économie et à relever le
défi économique et social lancé à l’ensemble de la région. Ainsi, à l’échelle
globale, plus l’approvisionnement en capital humain est élevé, plus importante
est la production par tête ; le développement du capital humain apparaît donc
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aussi bien comme un outil pour assurer la croissance économique que pour lutter
contre la pauvreté. Cette croissance économique, de moins en moins liée à
l’exploitation des ressources naturelles en passe d’être totalement épuisées,
suppose une population active qui soit en bonne santé, scolarisée et capable
d’adaptation pour tirer parti de l’ouverture économique. Le Bénin a si bien
compris tout cela que l’Etat accorde davantage de priorité au développement de
ces secteurs. Actuellement, l’état consacre environ 30% de budget à l’éducation.
En effet, tout débuta avec les Etats généraux de l’Education en octobre
1990, suivis quelques mois plus tard de l’adoption du document cadre de
Politique Educative en Janvier 1991. La table ronde de l’Education de mai 1997
scella définitivement les mutations que devait connaître le système éducatif
béninois. Finalisé en décembre 2002, le document de stratégie de réduction de la
pauvreté (DSRP) pour la période 2003 – 2005, retrace les priorités actuelles
dans la lutte contre la pauvreté. Ce document guide de la politique
gouvernementale, figure le développement du capital humain et la gestion de
l’environnement comme deuxième volet de la stratégie de lutte contre la
pauvreté. Le paragraphe 116 dudit document souligne que "parmi les principales
causes de la pauvreté identifiées au Bénin, les difficultés d’accès à l’éducation
de base et à l’alphabétisation, aux soins de santé primaire et à l’eau potable ont
été retenues comme devant faire l’objet d’une attention particulière" .Au regard
de tout ce qui précède, il convient de se poser les questions suivantes : quels sont
les effets de la politique gouvernementale en matière de capital humain sur la
croissance économique ? Ces politiques, dans leur application, sont-elles les
mieux adaptées pour un résultat optimal ?
La présente étude intitulée "Analyse des investissements publics en
capital humain et leurs effets sur la croissance économique au Bénin" se
propose de fournir les réponses à ces différentes questions à travers les choix à
opérer entre un ensemble de techniques impliquant différentes combinaisons de
travail et de capital physique.
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Ce qui manque donc et qui fait l’importance de ce mémoire, c’est
l’utilisation d’un modèle de croissance qui tient compte non seulement de la
spécificité du Bénin, mais aussi de la faible intensité capitalistique de notre
économie et donc son orientation vers une croissance basée surtout sur les
ressources humaines et leur potentialité.
B- Intérêt de l’étude
L’attention portée sur la nécessité d’un cadre macroéconomique qui
renforce la croissance dans les pays de l’Afrique subsaharienne remonte à la
crise des années 80. (Stiglitz, 1998). Elle découle d’une rupture avec les
arguments simplistes de la littérature de développement sur le choix entre le
secteur public et le secteur privé comme moteur du processus de développement.
L’on se rendit compte qu’une certaine reforme d’intervention gouvernementale
était nécessaire pour assurer un environnement macroéconomique stable, afin
d’accroitre la compétitivité, la croissance et un développement durable.
A cet effet, la nouvelle théorie de croissance endogène pourrait être plus
adaptée au contexte des pays de l’Afrique subsaharienne, si elle était
soigneusement appliquée (Olofin, 1998). Pour répondre à cette préoccupation
nous avons jugé intéressant d’appliquer dans le cadre du Bénin, un modèle de
croissance : celui de Mankiw, Romer et Weil.
PARAGRAPHE 2 : LES OBJECTIFS ET HYPOTHESES DE
RECHERCHE.
A l’instar de tout travail de recherche, la présente étude repose sur un
certain nombre d’objectifs et d’hypothèses qui sont de nature à faciliter la
réflexion.
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A- Objectifs
- Objectif général
L’étude vise à analyser les effets de la politique actuelle en matière de
capital humain sur la croissance économique au Bénin.
- Objectifs spécifiques
� Faire une analyse comparative de l’évolution des dépenses publiques
d’investissements et les dépenses en capital humain au Bénin.
� Déterminer l’influence exercée par le captal humain sur l’évolution de la
croissance économique du Bénin.
B- Hypothèses
L’étude postule deux hypothèses dans l’explication de la croissance
économique du Bénin.
� Les dépenses publiques d’investissements ont globalement évolué dans le
même sens que les dépenses en capital humain.
� Le capital humain est la principale variable qui explique la croissance
économique du Bénin.
SECTION 2 : LA REVUE DE LITTERATURE
Depuis toujours, la science économique s’est préoccupée de la croissance.
Les théories développées ont évolué depuis les premiers économistes jusqu’à
nos jours. Trois phases seront revues : la croissance telle que vue par les
analystes économiques ; le capital humain dans cette croissance et la prise en
comptes de l’aspect santé dans la définition du capital humain.
PARAGRAPHE1 : La croissance vue par les analystes économiques
Il existe différents types de modèles de croissance suivant les courants de
pensée. L’objet de ces modèles est de mettre en évidence, compte tenu des
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prémices initiales, les contraintes qui pèsent sur le processus de croissance,
c’est –à-dire de coupler les contraintes initiales avec celles qui se révèlent avec
le changement qualitatif.
Smith A. et Ricardo D, présentent la croissance comme résultant de
l’accumulation du capital c’est à- dire de la quantité des instruments à la
disposition des travailleurs. Les classiques partagent une vision plutôt pessimiste
du long terme. En effet la croissance est destinée selon eux à disparaître
progressivement et à s’annuler dans un "état stationnaire". Ceci est dû à
l’évolution de la répartition du revenu national induite par l’accumulation des
facteurs.
Selon Malthus, le travail est rémunéré par le salaire qui ne peut être
qu’inférieur au niveau de subsistance et qui lorsqu’il est supérieur entraîne une
expansion démographique. Celle-ci à son tour détend la situation sur le marché
du travail, ramenant le salaire à son niveau de subsistance. Ce mécanisme de
régulation par la démographie détruit l’accumulation du capital et entraîne la
stabilisation de l’ensemble du système économique : c’est l’état stationnaire.
Harrod (en 1948) et Domar (en 1957) conçoivent eux aussi un modèle
pour tenter d’expliquer la croissance. Leur modèle repose sur les hypothèses
suivantes : il existe un seul et unique bien qui peut être utilisé comme bien de
consommation ou comme entrant dans la production. Consommé, il disparaît
mais utilisé en intrant, il est supposé durer éternellement : c’est le capital. Le
travail est le seul facteur de production. Les rendements d’échelle sont
constants. Ils n’existent pas de progrès technique mais il existe une épargne. Les
montants de capital et de travail pour produire une unité de produits sont donnés
et invariables. La force du travail croît dans le temps à un taux constant celui de
la croissance démographique, (Ulgen 2004). Ce modèle conduit à la conclusion
que la production totale d’une économie augmente si le taux d’épargne est assez
élevé pour compenser le taux de dépréciation du capital et si cette épargne est
dirigée vers les secteurs offrant des rendements élevés sur les investissements
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initiaux en capital. L’économie connaît alors un horizon de croissance infini où
le taux de croissance du revenu par tête progresse à un rythme constant (Poitier,
2000). Le même modèle, du fait de ses hypothèses, conduit aussi à la conclusion
que la croissance est due uniquement à la croissance démographique puisqu’elle
seule explique une augmentation possible de l’épargne. De plus, même pour les
populations n’ayant pas une culture d’épargne telles celles africaines en
grandes majorités, la croissance démographique du fait de ses corollaires que
l’augmentation de la main d’œuvre, des cadres et concepteurs et la croissance
des consommateurs entre autres explique valablement la croissance économique,
toutes choses étant égales par ailleurs. Une telle critique fondamentale est que la
productivité moyenne du capital est considérée constante dans le temps et
déterminée de façon exogène alors qu’en réalité elle est influencée par le taux de
croissance économique qui n’est autre que le taux de croissance de la
population.
Harrod et Domar étaient plus intéressés par la question de la stabilité de la
croissance que par celle de ses sources. Aussi leur conclusion, est-elle qu’il se
saurait y avoir de croissance durable et assurant le plein emploi. La raison en
serait la rigidité et le manque de coordination des systèmes de production
Guellect et Ralle (2001). Ils veulent signifier par – là, la difficulté de changer de
niveau de production, le manque de communication entre les agents sur leurs
projets d’investissements et le manque de coordination de leurs anticipations de
la demande.
Selon les classiques marxistes, l’offre de main d’œuvre est déterminée par
la croissance dermographique et le plein- emploi. L’hypothèse centrale est que
le salaire réel (w/P) est fixé de façon exogène. Pour Marx si l’on veut accroître
les salaires et donc avoir de la croissance, il faut accroître la demande de travail,
donc augmenter le capital productif. L’accumulation du capital est fonction de
l’épargne, elle-même fonction de la distribution du revenu.
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Remettant en cause, l’hypothèse des classiques en ce qui concerne les
déterminants de la croissance (capital, travail et technologie) à la suite de la crise
économique de 1929, Keynes propose une nouvelle approche de l’analyse
économique à travers le modèle IS-LM. Ce dernier enseigne que la production
dépend de la politique budgétaire, de la politique monétaire, des anticipations de
demande, etc.
L’avènement d’une croissance élevée et stable au cours des trente
glorieuses va reléguer les premières théories au second plan. Le modèle de
Solow va fournir un cadre théorique plus satisfaisant pour appréhender cette
période. Selon ce modèle, trois variables expliquent la croissance : le capital, le
travail et le progrès technique. Ce dernier étant considéré comme exogène.
Solow utilise en 1957 son cadre d’analyse pour estimer empiriquement la
contribution des différents facteurs de la croissance tels qu’ils apparaissent dans
sa théorie. C’est une estimation qui dépend de la fonction de production choisie.
Il utilise la fonction Cobb-Douglas à trois arguments (capital physique, volume
de travail et productivité des facteurs) et considère deux causes de divergences :
1- Des différences de technologies ou d’efficacité du travail à intensité
capitaliste donnée. Ici il se pose un problème de diffusion des techniques
entre les pays.
2- Des différences d’intensité capitalistique à connaissances productives
données. Il s’agit ici plutôt de passer d’un niveau à faible capital à un
second riche en capital. En fait, il faut accumuler du capital, ce qui
suppose de sacrifier la consommation courante et donc de constituer un
frein à la croissance.
Les limites du modèle de Solow sont :
- Le progrès technique est exogène c’est-à-dire que le niveau de la
production reste tributaire d’un progrès technique aléatoire alors que le
capital et le travail ne suffisent pas comme l’a pressenti Solow à expliquer
la croissance ;
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- Les rendements d’échelle sont constants
- Une définition restrictive du capital qui prend en compte le capital
physique seul et néglige le capital humain ;
- La non prise en compte des externalités positives.
Bernanke et Gurkaynak (2001) étendent l’étude de Mankiw-Romer et weil
et notamment se passent de l’hypothèse simplificatrice selon laquelle les
économies sont toutes sur leur sentier de croissance stationnaire. Ils montrent
que l’hypothèse de croissance endogène ne peut pas être aussi facilement
rejetée. De plus, les taux de croissance dépendent du taux d’épargne dans leurs
estimations.
Arrow (1962) et Sheshinsky (1967) ont élaboré des modèles dans lesquels
les idées sont des sous produits involontaires de la production ou de
l’investissement, mécanisme connu sous le nom « d’apprentissage par la
pratique ». Dans ces modèles, les découvertes de chaque individu se répandent
immédiatement dans l’économie toute entière par un processus de diffusion
instantanée dû à l’indivisibilité du savoir.
Romer (1986) a montré par la suite que le cadre concurrentiel pouvait
être retenu pour déterminer un taux d’équilibre du progrès technique mais que le
taux de croissance qui en résulte est systématiquement sous optimal au sens de
Pareto. Une théorie décentralisée du progrès technique requiert alors des
modifications de base dans le modèle néoclassique afin d’introduire des
éléments de concurrence imparfaite, ce qui n’avait pas été fait avant Romer
(1987, 1990) à la fin des années 80.
Selon Mill J. S. l’épargne et le capital déterminent la croissance. En effet,
si le capital détermine la croissance, lui-même est le résultat d’une épargne
préalable consacrée à l’achat de moyens de production qui déterminent
l’accumulation. La hausse du taux d’épargne macro-économique est donc le
déterminant ultime du développement et de l’emploi. Il fait remarquer que le
capital et l’épargne ne sont pas infinis. Mieux comme Ricardo, il pense que la
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croissance est bornée. Il prévoit qu’elle va s’émousser et céder la place à un état
stationnaire seul le progrès technique et le degré de motivation de la classe des
entrepreneurs peuvent relancer la croissance.
L’intégration des théories de la recherche et développement et de la
concurrence imparfaite dans la théorie de la croissance débutera avec Romer
(1987, 1990). Elle comprend les contributions notables d’Agrion et Howitt
(1992), et de Gross man et Helpmann (1991). Dans ces modèles, le progrès
technique résulte d’une activité délibérée de recherche et développement
(R &D), et cette activité est rémunérée par une certaine forme de pouvoir de
monopole. Dès lors, s’il n’existe aucun risque d’épuisement des idées, le taux
de croissance (par tête) de l’économie peut demeurer positif à long terme.
Le modèle de croissance par destruction créatrice d’Agrion – Howitt
(2000) trouve que la production de l’économie dépend du nombre de biens
intermédiaires utilisés et de leur qualité. Ici le taux de croissance moyen est une
fonction croissante des paramètres qui incitent les entreprises à fournir un effort
supérieur de R&D : la propension à épargner, la productivité de la recherche en
terme de chance de découverte, le degré de pouvoir de monopole.
Coe et Helpmann (1993), en se fondant sur un échantillon de 22 pays de
l’OCDE (un groupe de pays pour lesquels les sources statistiques sont à ce sujet
relativement fiables) montrent que l’investissement en R&D est hautement
corrélé avec la croissance de la productivité. Cependant, le sens de causalité est
difficile à établir.
Partant des travaux de Makiw, Romer et Weil (1992), puis de Barro
(1991), une étude du centre d’économie de développement de l’université de
Montesquieu-Bordeaux IV (Abe solo, 1998) fait une investigation empirique des
déterminants de la croissance en Afrique Subsaharienne. Globalement, les
résultats montrent que la croissance est stimulée par des politiques économiques
qui encouragent le développement du capital humain et réduisent la croissance
démographique, maîtrisent l’inflation et la politique budgétaire, et assurent la
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compétitivité externe. Mieux, des études ont montré dans le cas de l’Afrique au
sud du Sahara, que des politiques macro-économiques appropriées étaient une
source considérable de croissance (Fosu, 1990, Skinner, 1987 ; Wheeler, 1984).
Il est aussi montré qu’un accroissement de l’investissement a un effet positif sur
la croissance.
Une prédiction importante des modèles néoclassiques est que les niveaux
de produit des pays à technologie équivalente tendent à converger vers un
niveau donné, lorsque ces pays sont dans un état stationnaire. Des travaux
récents ont montré que cette hypothèse de convergence sans condition ne paraît
pas être compatible avec l’évidence empirique. Néanmoins, l’idée d’une
convergence conditionnelle est soutenue quand on tient compte des effets du
taux d'investissement et des politiques sur la croissance (Barro, 1991 ; Barro et
Sala –i – Martin, 1992 ; Klan et Kumar, 1993 ; Mankiw, Romer et Weil, 1992).
Enfin, la différence entre l’Afrique et les autres pays en développement
provient aussi de la forte dépendance des pays africains des ressources
naturelles. Même s’il existe des pays qui ont pu se développer sans une
importance dotation en ressources naturelles, il faut reconnaître que l’abondance
de ressources naturelles peut constituer pour un pays donné un notable atout
pour assurer ou grandement contribuer à sa croissance.
PARAGRAPHE2 : L’introduction du capital humain dans les théories de la
croissance.
La notion du capital humain suggère en fait que les caractéristiques propres d’un
individu, telles que son niveau d’éducation, ses qualifications ou son état de
santé ont une valeur en soi et peuvent être cumulées. En se basant sur ce
concept, Lucas (1988) cité par Poirier (2000) élabore un modèle de croissance
ou les travailleurs choisissent volontairement d’accroître leur productivité future
en consacrant du temps à la formation du capital humain par le biais de
l’éducation. La croissance n’est plus tributaire du taux d’épargne seulement,
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mais aussi de la propension à investir dans le capital humain .En effets, des
études empiriques ont révélé que le capital humain a des effets notables et
indéniables sur le taux de croissance de la production. Pour d’autres, ce facteur
n’explique pas significativement la croissance de la production (Dahl in, 2003).
Ces différences de résultat s’expliquent par le fait que les mesures de
l’éducation et les définitions du capital humain utilisées dans ces différents
travaux sont toutes différentes.
Le modèles AK de Frankel (1962) et Romer (1986) contient la quintessence des
modèles plus élaborées de croissance endogène. Intéressant à ce titre, il est un
raccourci de modèle plus complexes comme leurs de Lucas (1988) et Barro
(1990) dans lesquels le capital est désagrégé soit avec du capital humain soit
avec du capital physique. Romer fait une hypothèse proche en supposant que le
capital agrégé approxime le stock de connaissances agrégées.
La créativité technologique est définie comme étant la curiosité et le désir
d’analyser et de trouver des solutions aux problèmes de nature technique. Elle
vient de l’éducation reçue. L’Education, et plus précisément le quotient
intellectuel moyen national, selon Jones et Schneider (2004), est une
composante extrêmement importante de la croissance économique. Des études
résumées par Psachraropoulos (1973, 1981) cité par Quinzgim (1999) indiquent
que les revenus croissent avec le niveau d’éducation et que les taux de
rendements privé et social de l’éducation sont tous deux élevés.
Le modèle de Romer (1987) est conçu dans l’hypothèse d’un
environnement parfaitement concurrentiel, où le progrès technique résulte de la
recherche et développement. Sa forme générale est :
Y = Kα (Aly)1-α
Où α est tel que 0 ≤ α ≤1 est l’élasticité capital de la production ; K, Ly et A
sont respectivement le stock de capital physique, le travail consacré à la
production du bien y et le progrès technique qui symbolise le stock des idées
inventées.
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Pour un niveau donné de technologie, cette fonction a des rendements
constants. Mais, si l’on considère que les idées sont un facteur de production,
alors la technologie a un rendement croissant. Cette caractéristique résulte de
l’utilisation non rivale des idées. Romer endogéneise le progrès technique qui
soutend toute la croissance par tête. Alors que dans le modèle de Solow (1957)
une forte population est un frein à la croissance économique, ici, elle est
considérée comme génératrice de plus d’idées novatrices soutenant la croissance
d’autant plus que leur utilisation est non rivale. La conséquence directe d’un tel
raisonnement est que tout arrêt de la croissance démographique provoque du
même coup l’arrêt de la croissance économique.
Le modèle de Mincer (1997), plus connu sous l’appellation d’équation
macérienne du revenu, est un modèle populaire pour analyser les effets de
l’éducation et de l’expérience sur les revenus d’un individu. Dans ce modèle,
chaque année de scolarité revêt la même importance. C’est-à-dire qu’une année
de maternelle est considérée produire les mêmes effets sur le revenu, qu’une
année de collège ou d’université. Une relation linéaire est donc établie entre le
nombre d’années d’études et le revenu d’un individu. De plus, une hypothèse est
que le coût d’une année d’éducation pour un individu donné équivaut au salaire
qu’aurait gagné cet individu, s’il avait travaillé durant cette année-là. Mincer
veut signifier par là que l’éducation accroît le niveau de capital humain et
partant le niveau du revenu. L’objectif premier de ce modèle est la
détermination du taux de rendement privé et non social, de l’éducation.
Le modèle de Collins et Bosworth (1996) cité par Tsassa et Yamb
(2001) ressemblant beaucoup dans sa formulation au modèle de Lucas (1988),
considère l’éducation incorporée au travail. De ce fait, l’éducation améliore la
qualité du travail grâce au coefficient h dans la formulation suivante.
Par sa formulation, il est difficile d’importer directement une part de la
croissance à l’investissement en capital humain qu’il ne considère même pas
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comme un facteur réel de la croissance. Ce modèle permet certes, d’évaluer la
qualité de la main d’œuvre et partant son niveau d’assimilation des technologies
importées, mais non de mesurer la contribution directe du capital humain à la
croissance.
Abdeljabbar et Hanchane (2003) trouvent que le capital humain
approché par le taux brut de scolarisation secondaire n’expliquait pas
véritablement la croissance économique des pays en voie de
développement .Pour eux, le dégrée d’ouverture et le progrès technologique
sont les variables qui expliquent le mieux la croissance de ces pays. Même s’ils
reconnaissent que trouve son explication dans les problèmes que rencontre le
système éducatif dans ces pays, ils oublient un facteur important : sans le capital
humain, le degré d’ouverture n’aurait aucun effet sur la croissance. En effet,
pour que des individus puissent utiliser à bon escient le capital physique et les
biens importés, ils doivent avoir un certain niveau de capital humain .Le capital
humain est donc bel et bien significatif dans leurs travaux, mais sous le couvert
de l’ouverture et du progrès technique. En fait, comme l’affirmait le chargé de
presse de la Maison Blanche en Juin 2002, l’éducation est " la clé de la
croissance économique future et de la démocratie durable, conduisant à une plus
grande stabilité et à l’amélioration des conditions de vie."
L’investissement en capital humain sous forme d’aptitudes ou
d’habiletés et d’idée a des attributs économiques fondamentaux différents de
ceux du capital physique. Il fait ressortir et accepte la complémentarité, le
feedback positif et la non rivalité. Il a alors le pouvoir de stimuler la croissance
économique dans le long terme (Dowrick, 2002) et produit des taux de
rentabilité élevés, lesquels dépassent ceux générés par les investissements en
capitaux réels dans les pays en voie de développement. L’éducation semble alors
un bon placement dans la majorité des pays à revenus faibles ou intermédiaires
(Gillis et Al, op cit) quand bien même selon Becker cité par Gillis, les effets du
capital humain ne sont perceptibles que sur une période relativement longue.
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Selon Barro (2003), la croissance du ratio capital humain sur le capital physique
tend à générer une plus grande croissance économique à travers de deux canaux
au moins. D’une part, plus le capital humain facilite l’absorption des
technologies supérieures provenant des pays phares, le canal révèle son
importance spécialement grâce à l’éducation secondaire et supérieure. D’autre
part, le capital humain est d’ajustement plus difficile que le capital physique,
c’est-à-dire cela prend beaucoup plus de temps et de moyens pour accroître le
stock de capital humain que pour accroitre le stock de capital physique.
PARAGRAPHE3 : Prise en compte de l’aspect santé dans la définition du
capital humain.
Jusqu’alors, les chercheurs ont rapproché le capital humain par
l’éducation comme si elle seule composait cette variable et était seule, la
garantie d’une productivité optimale. Ce n’est que depuis peu que les
économistes ont commencé à incorporer dans la variable capital humain d’autres
dimensions. Bassov (2002) conçut un modèle dans lequel le capital humain
englobait à la fois l’éducation et la santé. Ce modèle émet cependant l’hypothèse
que l’individu reçoit toujours le revenu qui correspond à son niveau d’éducation.
Cette hypothèse simplificatrice ne tient aucunement compte du chômage qui
existe à tous les niveaux d’éducation ; ni du sous-emploi ou de la sous
rémunération par rapport au niveau d’éducation acquis. Ce modèle montre
spécialement que les investissements en éducation sont indépendants, de l’état
de santé à des niveaux suffisamment élevés de santé et croissent avec la santé si
le niveau de santé est bas. Partant du fait que le taux de croissance d’un pays est
déterminé par son capital éducation, ce résultat suggère que les taux de
croissance des pays en voie de développement soient plus dépendants du niveau
de santé de leur population que ne le sont les taux de croissance des pays
développés ou à haut niveau de développement humain.
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La plus part des modèles conçoivent le capital humain comme une
variable unidimensionnelle interprétée comme étant l’éducation. Certains y
incluent en plus l’expérience (Mincer, 1997) que d’autres considèrent cependant
comme la simple continuation de l’éducation. Gross man (1972) émet le concept
de capital santé qui affecte directement l’utilité de l’individu. Bassov démontre
lui, qu’il existe une corrélation positive entre l’éducation et la santé ; laquelle
corrélation provient de leur complémentarité dans la fonction d’utilité
individuelle. Un individu investit dans la santé pour accroître sa probabilité de
survie dans le but de jouir des fruits de son investissement en éducation. De
même, une personne saine sera plus incitée à investir dans l’éducation
puisqu’elle a plus de chance de vivre assez longtemps pour en savourer les
fruits. On démontre aussi l’existence d’une corrélation positive entre le taux
d’épargne et la santé.
En fin de compte, la santé apparaît avoir un effet causal positif dénué de
toute ambiguïté sur la croissance. Mayer (2001) confirme cette conclusion pour
18 pays d’Amérique Latine et Devlin et Hansen pour certains pays de
l’Organisation de Coopération et de Développement Economique (OCDE). Tous
ces travaux confirment l’existence théorique d’une connexion entre santé et
productivité telle que prônée par Fo gel (1994) et Chang (1996). Ces auteurs
affirment que la santé a un effet direct sur la capacité individuelle à participer au
processus de production. Les effets d’une meilleure santé incluent par exemple
une capacité accrue à accomplir des tâches physiques complexes ou difficiles et
une décroissance des heures de maladie.
Selon Blanchfield (1976), la plupart des études coûts-bénéfices portant sur
la santé publique montrent que les coûts sont largement surpassés par les taux de
croissance de la productivité et l’amélioration générale des comportements et
des habitudes au travail dans bons nombres de pays. En effet, comme la
formation, les services de santé accroissent la qualité tant immédiate que future
du capital humain. L’amélioration de l’état de santé des travailleurs est
18
directement et immédiatement bénéfique en augmentant la force des intéressés
leur endurance et leur aptitude à se concentrer pendant leur travail. Celle de
l’état sanitaire et nutritif des enfants favorise directement les gains de
productivité à venir, en aidant les enfants à se transformer en adultes plus forts
et plus sains. En outre, elle constitue un apport indirect en renforçant l’aptitude
des enfants à acquérir, grâce à la scolarité, des techniques des aptitudes
productives (Gillis et Al, 2001) .Il a été démontré que les enfants sains et bien
nourris étaient plus assidus et plus aptes à une meilleure concentration pendant
leur temps de présence à l’école. De plus, ceux qui ont bénéficié d’une santé et
d’une nutrition meilleure pendant leurs années préscolaires progressent mieux
après leur entrée à l’école. A la différence des frais d’éducation qui
n’accroissent que la qualité des ressources humaines, les dépenses de santé en
accroissent également le volume à venir, en allongeant la vie active prévisible.
De la sorte, elles complètent aussi l’investissement éducatif car, toutes choses
étant égales par ailleurs, l’allongement de la période de travail et de gains des
humains se traduira par une rentabilité accrue en matière d’éducation.
Nous définissons le capital humain comme étant l’ensemble des
disponibilités en éducation, en expérience et en santé, propres à individu et
participant à le rendre productif à l’optimum. La santé est elle-même définie
comme étant l’état de bien-être physique et morale d’une personne, lui
permettant d’être productive de manière optimale.
Aussi, le présent travail intègre t-il dans le capital humain la santé et
l’éducation à la fois.
SECTION3 : METHODOLOGIE DE L’ETUDE
Cette section sera consacrée à la méthode d’analyse, à la taille de la série ,
aux sources des données utilisées dans le cadre de cette étude, à la méthode
d’estimation et au cadre opératoire .
19
PARAGRAPHE 1 : METHODE D’ANALYSE
Il s’agit dans cette section d’exposer le modèle théorique de référence
(modèle de Solow) avec ses limites ainsi que son prolongement (modèle de
Mankiw et Al) avec ses apports.
L’avènement d’une croissance élevée et stable au cours des trente
glorieuses va reléguer au second plan les modèles de croissance jusque là
utilisés et susciter l’avènement d’un nouveau cadre d’analyse. Le modèle de
Solow va fournir ce cadre d’analyse théorique, plus satisfaisant en vue
d’appréhender les nouvelles réalités économiques. Selon ce modèle, trois
variables expliquent la croissance : le capital, le travail et le progrès technique.
Ce dernier étant considéré comme exogène et l’une des principales variables
fondant la croissance durable du revenu par travailleur. Solow utilise en 1957
son cadre d’analyse pour estimer empiriquement la contribution des différents
facteurs de la croissance tels qu’ils apparaissent dans sa théorie. C’est une
estimation qui dépend de la fonction de production choisie. A cet effet, il utilise
la fonction Cobb-Douglas à trois arguments (capital physiyque, volume de
travail et productivité des facteurs) qui présente les propriétés suivantes : les
rendements d’échelle sont constants, la productivité globale accroît la
productivité marginale des deux facteurs de production simultanément et enfin
les facteurs de production sont rémunérés à leur productivité marginale (Pm).
Solow décrit un monde où la croissance est naturelle. Cela signifie tout d’abord
qu’elle ne dépend pas de la sphère (des efforts d’épargne). Certes les
économistes utilisant le modèle de Solow pour mesurer les sources de la
croissance n’ont jamais été naïfs. Ils ont toujours su que le progrès de la
technologie dépendait d’efforts de recherche, eux-mêmes liés à des
comportements économiques. Ils ont eu aussi consciences que l’offre de travail
dépendait quantitativement et qualitativement de comportements économiques.
Mais cela n’était pas intégré dans leur modèle, ce qui est une faiblesse certaine.
20
Cela signifie ensuite que la croissance peut être optimale sans interventions
extérieures notamment d’intervention publique.
Cet optimisme du modèle de Solow n’est pas partagé par la plupart des
nouvelles théories de la croissance et débouche sur les limites de ce modèle.
Les limites du modèle de Solow sont :
- les rendements d’échelle sont constants
- le progrès technique est exogène, c’est-à-dire que le niveau de la
production reste tributaire d’un progrès technique aléatoire alors que le
capital et le travail ne suffisent pas comme l’a pressenti Solow à expliquer
la croissance.
- Une définition restrictive du capital qui prend en compte le capital
physique seul et néglige le capital humain.
- La non prise en compte des externalités positives
- Le modèle n’explique pas la croissance à long terme mais le niveau
stationnaire des variables
- Ne laisse aucune place à la politique économique
- Conclut à la convergence des économies
Cette dernière limite loin d’être négligeable constitue le pilier central
d’une nouvelle approche notamment celle de Mankiw, Romer et Weil.
En effet, loin d’assister au rattrapage rapide des économies les plus
développées tel que préconisé par le modèle de croissance de Solow à l’instar de
certains pays d’Asie orientale tels que Hong Kong, Singapour, Corée du sud et
Taïwan, la réalité des faits révèle que d’autres pays ne décollaient pas , malgré
qu’ils ont une intensité capitalistique initiale faible , qu’ils ont investi fortement
et qu’une part importante de la population a été active.
Face donc à l’incapacité de Solow à trouver une explication néo-classique
à cette situation, Mankiw , Romer et Weil (1990) qui considèrent une fonction
de production où interviennent le capital physique, le capital humain (assimilé
21
au travail qualifié) et le travail non qualifié, montent que les écarts de capital
humain ajoutés aux écarts de capital physique permettent de rendre compte
empiriquement des écarts du revenu. Dans ce nouveau modèle, les rendements
maximaux restent décroissants dans chacun des deux stocks de capital, ce qui
suffit à conserver les conclusions sur le rattrapage conditionnel.
Pour obtenir un modèle généralisé, Mankiw, Romer et Weil posent le
modèle de Solow augmenté du capital humain. Ainsi, nous avons une fonction
de production à deux stocks de capital au lieu d’un dans le modèle original. Le
nouveau modèle s’écrit comme suit :
Avec 0
Y est le produit, K le capital physique, L le travail, H le stock de capital humain
et A le progrès technique.
Sa forme linéarisée (modèle de long terme) est :
ln(PIB)=ln(A)t+ α1Ln(CAPPHY)t + α2 Ln(CAPHUM)t + α3Ln(TRAV)t +
µt ( I )
Avec PIB= Produit intérieur brut (en FCFA)
CAPPHY = Stock de capital physique (en FCFA)
CAPHUM= Capital humain (investissement en FCFA)
TRAV= Le travail (en heure de travail ouvrées)
A= Le progrès technique (productivité globale des facteurs)
µt= Le terme d’erreur habituel
α1, α2, α3 sont des paramètres à estimer
Ln= Logarithme népérien.
22
C’est le dernier modèle qui servira de référence dans le cadre de cette étude
sur le Bénin.
Le modèle de court terme (modèle à correction d’erreur) s’obtient en
introduisant dans l’équation (I) des différentiels (D) au niveau des variables et
des variables retardées (R) telles que :
R(Xt) = Xt-1 et D(Xt) = Xt- Xt-1
Le modèle de court terme correspondant à notre modèle s’établit ainsi :
D(LnPIB)t= β0 + β1 D(LNCAPHY)t+ β2D(LNCAPHUM)t+ β3 D(LNTRAV)t
+β4 R(LnPIB)t+ β5 R(LnA)t+ β6 R(LNCAPHY)t+ β7R(LNCAPHUM)t+ β8
R(LNTRAV)t+ µt (II)
PARAGRAPHE 2 : TAILLE DE LA SERIE ET SOURCE DES
DONNEES
A- Taille de la Série
Les données retenues vont de 1990 à 2007 pour tenir compte de la
disponibilité des données concernant toutes les variables de l’étude. Cette
période étant courte, la série des données n’est pas assez grande pour faire des
estimations pouvant conduire à des résultats fiables. Afin de pallier à ce
problème et de mener les études sur cette période, des données trimestrielles ont
été conçues sur la base des données annuelles disponibles. Ce qui a conduit à
l’obtention de 64 données trimestrielles, un nombre assez important pour valider
les résultats .La méthode de traitement des données ci-après décrite est celle
proposée par Goldstein et Klan (1976).
En considérant trois observations annuelles d’une variable de flux X (s),
ils déterminent le polynôme de degré 2 qui passe par ces trois points Xt-1, Xt et
Xt+1.
23
Pour ce faire, le système d’équations posé est :
Avec :
a, b et c les coefficients du polynôme de degré 2 servant à approcher l’évolution
de la variable de flux dont on veut calculer des valeurs intermédiaires, s est la
variable d’intégration ; Xi est la valeur de la variable de flux en temps i.
La résolution de ce système amène à avoir les valeurs de a, b, et c telles
que :
a= 0,5 Xt -1 -1,0Xt + 0,5Xt+1
b = -2Xt-1 + 3,0Xt – 1,0Xt+1
c = 1,83 X t-1 - 1,16 Xt + 0,33Xt+1
Dès lors, l’on détermine les valeurs trimestrielles de l’année t en
résolvant les équations ci-après :
, Représentent les valeurs des quatre trimestres de l’année t. Toutes les données annuelles seront ainsi trimestrialisées à l’exception de
la productivité globale des facteurs (P G F). En effet, le postulat est que si les
valeurs du PIB, les différents capitaux et du travail peuvent être cumulées en
24
raison de leur définition, on ne saurait considérer l’aptitude ou le degré
d’utilisation des facteurs de production comme pouvant aussi être cumulé. Du
début à la fin d’une année, l’aptitude d’une personne physique à utiliser les
facteurs de production mis à sa disposition est sensiblement la même ; elle n’est
pas la somme des aptitudes quotidiennes ou mensuelles. Il s’ensuit donc que les
valeurs trimestrielles considérées de la PGF sont les valeurs annuelles obtenues
de cette PGF. Le tableau 2 de l’annexe2 donne les séries de données trimestrielles des
variables intervenant le présent travail.
B- Sources des données
Les statistiques sont prélevées dans les sources suivantes :
- le Bilan et perspectives à court et à moyen termes de l’Economie
Nationale (BiPEN 2008) publié par la Direction Générale des affaires
Economiques (DGAE) du Ministre de l’Economie et des Finances (MEF)
- l’Institut National de la statistique et de l’Analyse Economique (INSAE),
le tableau de bord social (1990 à 2008)
- le Ministère de la Santé Publique (MSP)
- le Ministère de l’Enseignement Maternel et Primaire (MEMP)
- le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique
(MESRS)
- le « World BANK DATA BASES » publié par la Banque Mondiale en
2003
- le Document de stratégie de Réduction de la pauvreté (DSRP) au Bénin de
Mars 2007.
PARAGRAPHE 3 : METHODE D’ESTIMATION
25
L’étude utilise l’outil économétrique pour tester les relations entre les variables.
A cet effet, la méthode d’estimation retenue pour la relation spécifiée plus haut
ce fait en cinq étapes :
-Identification de l’ordre d’intégration des séries à l’aide du test de racine
unitaire de Dickey et Fuller ;
-Test de cointégration à la Engle-Granger et modèle à correction d’erreur ;
-Vérification de la non omission de variables importantes à travers le test de
Ramsey ;
-Mise en évidence des relations causales entre les variables à l’aide du test de
causalité de Granger.
- Test d’autocorrélation entre les dépenses publiques d’investissements et les
dépenses en capital humain
A- Test de stationnarité de Dickey Fuller Augmented (ADF)
Une série chronologique est stationnaire si son espérance et sa variance
restent inchangés dan le temps. En d’autres termes, la série stationnaire ne
comporte n’y saisonnalité, n’y tendance. Dickey et Fuller (1979, 1981) ont mis
au point un test permettant non seulement de détecter l’existence d’une tendance
mais aussi de déterminer la bonne manière de stationnariser une série.
Le test de racine unitaire indique l’ordre d’intégration des séries. Il en
découle donc qu’une série est intégrée d’ordre 1 s’il convient de la différencier
une foie avant de la stationnariser.
B- Test de cointégration à la Engle-Granger et MCE
26
L’analyse de la cointégration permet d’appréhender clairement la relation
véritable entre deux variables.
Les séries Xt et Yt sont cointégrées si et seulement si :
• Ces séries sont affectées d’une tendance stochastique de même ordre
d’intégration ;
• Une combinaison linéaire de ces séries permet de se ramener à une série
d’ordre d’intégration inférieur.
La cointégration à la Engle-Granger est une méthode à doubles étapes :
Etape1 : La relation de long terme est estimée par les Moindres Carrés
Ordinaires (MCO). Le résidu de la régression est ensuite soumis au test de
stationnarité. Le processus est intégré si le résidu est stationnaire. Dans le cas
contraire les séries ont des trajectoires divergentes et n’admettent pas de
relations de long terme.
Etape2 : Si l’hypothèse de cointégration est retenue, on estime le Modèle à
Correction d’Erreur (MCE).
Engle et Granger (1987) ont montré à travers le théorème de la représentation de
Granger que toutes les séries cointégrées peuvent être représenter par un MCE
qui permet de corriger les écarts afin de converger vers l’équilibre de long terme
et en même temps de connaître les comportements de cours terme.
C- Test de Ramsey
Le test de Ramsay sera fait pour apprécier la bonne spécification du modèle.
En effet il se fait en introduisant une variable fictive dans le modèle. Si cette
variable fictive est significative (probabilité < 5%), alors il y a omission de
variables importantes et par conséquent le modèle est male spécifié. Dans le cas
27
contraire (probabilité > 5%), le modèle ne souffre d’aucune omission de
variables importantes. D’où sa bonne spécification.
D- Test de causalité de Granger
Au niveau théorique, la mise en évidence de relations causales entre les
variables économiques fournit des éléments de réflexion propices à une
meilleure compréhension des phénomènes économiques. De manière pratique, «
the causal knowledge» est nécessaire à une formulation correcte de la politique
économique. En effet, connaître le sens de causalité est aussi important que de
mettre en évidence une liaison entre des variables économiques.
Granger (1969) a proposé les concepts de causalité et d’exogénéité : La
variable Xt est la cause de Yt, si la prédictibilité de Yt est amélioré lorsque
l’information relative à Xt est incorporé dans l’analyse. Il s’en suit qu’il est
préférable de prédire Yt en connaissant Xt que le contraire.
Les différents tests suscités sont effectués grâce au logiciel Eviews.
E- Test d’autocorrélation :
Il sera question ici de calculer le cœfficient de corrélation r entre les
dépenses publiques d’investissements et les dépenses en capital humain. Ce
cœfficient permet d’apprécier le degré de liaison qui existe entre les deux
variables.
28
CHAPITRE II : CADRE D’ANALYSE
Il sera question dans ce chapitre d’examiner l’investissement en capital
humain depuis le renouveau démocratique (section1), puis d’exposer l’analyse
des résultats obtenus(Section2)
SECTION 1 : ANALYSE DE L’INVESTISSEMENT EN CAPITAL
HUMAIN.
Le capital humain se définit comme étant le stock d’éducation et de santé
dont dispose les agents économiques. A cet effet, l’investissement en capital
humain est appréhendé par les dépenses publiques d’éducation et de Santé
cumulées sur la période d’étude.
PARAGRAPHE : 1 : FINANCEMENT DU SECTEUR DE
L’EDUCATION
Le financement de l’éducation se présente suivant les points ci-après :
tendance générale des dépenses publiques de l’éducation et dépenses de
fonctionnement de l’enseignement.
A- Tendance générale
Les dépenses du secteur éducatif au Bénin sont passées de 17,4% en 1992
à 16,81% en 1997 après avoir chuté à 12,5% en 1995. Le tableau 1 regroupe les
données sur les dépenses totales du secteur éducatifs et leur croissance entre
1996 et 2007.
Suivant le tableau 1, les dépenses publiques du secteur éducatif croissent
d’année en année entre 1996 et 2002 en passant de 33,2 milliards à 77,6
milliards. Mais elles chutent en 2003 (65,2 milliards) avant de rebondir en
passant de 100,5 milliards en 2004 à 129,5 milliards en 2007.
29
La part de l’éducation dans le total des dépenses publiques s’est
maintenue aux environs de 20% pendant la période 1997-2002 avant d’accroître
pour s’établir à 22,8% en 2005.
En général l’effort financier du Bénin en matière de l’éducation s’est
accru entre 1996 et 2002 et entre 2004 et 2007 pour permettre de fournir
l’enseignement aux citoyens béninois. Mais quand on sait qu’atteindre les
objectifs du millénaire passe nécessairement l’accès à l’enseignement primaire à
tous les enfants de 6 à 12 ans reconnus sur le Plan universel, il porte de voir si
l’effort financier consenti par le Bénin respecte cette priorité au niveau des
dépenses gouvernementales.
Ainsi, les dépenses par étudiant en pourcentage du PIB par habitant
s’élèvent à 10, 2% pour le primaire et 18,5% pour le secondaire en 2001-2002.
Contrairement à ce que laisse présager ces pourcentages, l’Etat accorde plus
d’importance à l’éducation primaire qu’il a finalement rendue gratuite en
octobre 2006, selon les prescriptions de la constitution du 11 décembre 1990 de
la République du Bénin. En effet, l’Etat consacrait depuis le Renouveau
Démocratique, une part de plus en plus importante de son budget au secteur
éducatif, particulièrement à l’éducation primaire. C’est ainsi que les dépenses
d’éducation primaire sont passées en termes réels de 38,8 milliards en 2004 à
40,6 en 2005 ; soit un accroissement de 4,19%. Elles représentent 42,6% et
44,6% des dépenses publiques du secteur éducatif respectivement pour les
années 1996 et 1997 (Attanasso et Onodjè, 2001). De 1993 à 1996, l’éducation
de base, sous entendue primaire, a bénéficié de près de 59 millions de dollars US
au titre de l’aide publique au développement.
Comparé aux pays de la sous région, notamment le Niger et la Côte
d’Ivoire, où les parts des dépenses en éducation dans l’ensemble des dépenses
de l’Etat sont respectivement de 18,35% (pour la période 1992-1994) et de
19,5% (en 1996). L’on constate que le Béni a fourni entre 1992 et 1997 moins
d’effort en faveur de l’éducation. Les dépenses publiques totales en éducation
30
sont de l’ordre de 3,3% du PIB en 2003. Ces données permettent quelque peu
de se rendre compte des faiblesses du système éducatif béninois. On ne saurait
alors s’étonner du faible taux d’alphabétisme des adultes (plus de 15 ans) qui
n’est que de 46,4% en 2003. Les femmes enregistrent un taux encore plus faible
de 22,6% (Fourmann, 2003).
Tableau 1 : Evolution des dépenses publiques de l’éducation au Bénin
(1996-2007)
Années
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
Dépenses totales
d’éducation (en
milliard de FCFA)
33,2
38,8
39,4
45,0
55,9
66,3
77,6
65,2
100,5
107,6
112,8
129,5
Croissance annuelle
(%)
-
16,8
1,5
14,2
24,2
18,6
17,0
-
15,9
54,1
7,1
4,8
14,8
Education en % du
PIB total
2,75
2,9
2,7
2,9
3,3
3,6
3,9
3,1
4,9
4,6
4,5
4,8
Source : Direction Générale du Budget (FINANSTAT, 2008).
B- Les dépenses de fonctionnement par élève et par niveau d’inscription
Les dépenses de fonctionnement de l’enseignement permettent de déterminer
l’efficacité interne et externe de l’enseignement primaire si elle est bien orientée.
Elle améliore le ratio élève / maître qui affecte le taux d’accès de
l’enseignement, le taux de redoublement, le taux d’abandon et le taux de survie.
31
Tableau 2 : Dépenses de fonctionnement par élève et par niveau
d’inscription au Bénin 1997-2007
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Dépenses de fonctionnement par élève
Primaire (FCFA) 21475 22872 23352 21818 24047 25631 25631 25875 26751 26952 29535
% par PIB par tête 10 10 9,9 8,8 9,3 9,4 9,2 9,4 9,2 9 9,4
En tant que multiple du primaire
Secondaire 1,2 1,1 1,3 1,6 1,8 1,6 1,7 1,7 1,6 1,7 1,6
Technique et
professionnel
4,5
4,7
4,8
5,5 6 6,3 6,5 6,7 7,2 7,4 7,2
Supérieur 13,6 13,4 17,8 11,6 14,5 14,1 14,01 14,7 14,4 14,3 14,5
Source : Annuaire de l’UNESCO (2007).
Les dépenses publiques par élève au niveau primaire ont diminué par
rapport au revenu par habitant et ont régressé de 10,0% à 9,4%. En 2005, le
Bénin a consacré 26751 FCFA par élève du primaire comme charge publique de
fonctionnement. Les ménages ont contribué au financement de l’enseignement
primaire en assurant le paiement des salaires des instituteurs communautaires et
la construction des salles de classes. Les dépenses totales par élève dans le
primaire ont donc augmenté.
Les dépenses par étudiant dans l’enseignement supérieur sont 14 fois plus
élevées que dans le primaire, ce qui représente une baisse par rapport aux
précédentes années. Par élève au secondaire, ainsi que dans l’enseignement
technique et professionnel, elles n’ont connu qu’une modeste progression en
passant de 1,2 à 1,6 pour le secondaire et de 4,5 à 7,2 pour le technique. Au
niveau secondaire le taux est relativement faible (1,6 fois le niveau des dépenses
dans le primaire). Comparé aux autres régions du monde, le profil des dépenses
d’éducation au Bénin reflète désormais celui observé en Amérique Latine et en
Asie (respectivement 39,7 et 35,7$ EU en 2005, Annuaire scolaire UNESCO,
2006). Il diffère des schémas des dépenses par élève relativement élevées et
constatées dans l’enseignement secondaire et supérieur dans de nombreux pays
africains.
32
PARAGRAPHE 2 : FINANCEMENT DU SECTEUR DE LA SANTE
On parlera ici de la dépense globale, l’analyse des dépenses de
fonctionnement et enfin les dépenses effectuées dans le cadre des principaux
programmes de santé publique.
A – Les dépenses globales de la santé
Tableau 3 : Evolution des dépenses de santé au Bénin (1996-2007)
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Dépenses totales de
santé (en milliard
de FCFA)
15,6
15,1
17,8
25,6
28,3
32,8
35,6
28,2
42,7
41,4
46,2
61,9
Croissance
annuelle(en %)
-
-3,2
17,9
43,8
10,5
15,9
8,5
-20,8
51,4
-3,0
11 ,6
34,0
Dépenses de santé
publique en % PIB
1,3
1,1
1,2
1,6
1,7
1,8
1,8
1,4
2,0
1,8
1,9
2,3
Source : Rapport sur la santé dans le monde 2007.
Les dépenses publiques nominales de santé ont augmenté de 46,3
milliards sur la période 1996-2007 (tableau 3). La croissance moyenne annuelle
a atteint 14,4% sur la même période. En tant que proportion du PIB, les
dépenses publiques de santé ont progressé de 1,3 en 1996 à 2,3 en 2007. Le ratio
budget de santé sur dépenses totales permet de mesurer l’effort du
gouvernement dans ce secteur. Ce ratio au Bénin évolue en dent de scie entre
1996 et 2007 ; ce qui signifie que l’effort du gouvernement est très peu sensible
dans ce secteur.
En général, entre 1996 et 2007, les dépenses de santé ont subi une
augmentation mais pas satisfaisante pour l’amélioration du capital humain.
3- Analyse des dépenses de fonctionnement
La part des dépenses directement imputables aux directions
départementales de la santé a oscillé entre 38 et 44% alors que les lignes
33
budgétaires spécialisées qui comprennent les programmes spéciaux du MSP et
les transferts aux COGEC ont absorbé une proportion croissante des dépenses
totales de fonctionnement. Mais le budget actuel ne montre pas clairement les
dépenses du personnel du système de la santé parce qu’il ne prend pas en
compte par exemple les salaires des personnels recrutés directement par le
CNHU et de nombreux personnels du niveau inférieur recrutés localement par
les centres de santé périphérique en utilisant les transferts de COGEC
(Tableau 4).
Tableau 4 : Dépenses au titre des programmes et transferts spéciaux au
Bénin en 2004.
Montant (en FCFA) Proportion de l’ensemble des
dépenses de fonctionnement
Transferts COGEC 1.550.000.000 8,6
Substitution aux actions 1.465.746.008 8,1
Appui du secteur santé 1.225.446.336 6,8
Assistance sanitaire 866.296.468 4,8
Dépenses communes 120.674.437 0,7
Equipements sociaux administratifs (DESA) 134.264.708 0,7
Total 5.361.427.957 29,7
Source : SIGFIP « Etat d’exécution des dépenses par ministère et nature
économique » 2004.
La hausse la plus remarquée au niveau des dépenses de fonctionnement
concerne les programmes spéciaux et les transferts dont les montants absolus
sont passés de 3,7 à 6,5 milliards de FCFA entre 2001 et 2005 (Annuaire de la
santé 2006). La quasi-totalité de ce montant a été utilisé par le personnel para
médical du niveau inférieur. Le reste du montant est réparti entre le personnel
administratif, les subventions pour l’achat des équipements médico-technique
destinés aux formations sanitaires récemment construites ou réhabilitées et
parfois à la fourniture du matériel technique ou spécifique aux hôpitaux de zones
ou départementaux.
34
L’assistance sanitaire est officiellement un poste budgétaire destiné à
aider les pauvres ; mais elle couvre diverses dépenses qui n’ont qu’un faible lien
avec l’objectif de l’amélioration du capital humain. En 2002, elle représentait
près de 5% des dépenses de fonctionnement.
Il faut signaler que les transferts effectués au titre de l’achat des
médicaments en direction des COGEC ne sont pas utilisés par les pauvres, mais
sont utilisés essentiellement à assurer une meilleure disponibilité du budget
général dans les centres périphériques.
C – Dépenses effectuées dans le cadre des principaux programmes de santé
publique
Tableau 5 : Dépenses effèctuées dans le cadre des programmes de santé (%
des dépenses PIB total).
2002 2003 2004 2005 2006 2007
Paludisme 10,5 6,4 5,7 3,5 3,5 3,4
VIH 6,0 7,9 8,4 8,6 8,8 9,1
Tuberculose 6,0 9,0 9,2 6,7 6,8 7,2
Santé familiale 8,6 12,2 6,3 6,2 5,8 5,7
Vaccination 4,9 5,2 5,5 6,9 7,2 7,6
Tous les 5
programmes
30,6 32,6 35,1 32,7 32,1 33
Source : Données PIP Ministère du Plan.
Les cinq principaux programmes de santé qui s’intéressent
essentiellement aux causes principales de mortalité et de morbidité au Bénin
sont : le programme national de lutte contre le paludisme (PNLP), le programme
national de lutte contre le VIH / SIDA (PNLS), le programme de la santé
familiale (PSF) et le programme national de vaccination (PNV). Ils représentent
2,1% des dépenses du PIP entre 2002 et 2005 et 15% des dépenses totales de
santé pendant la même période. Le paludisme et la santé familiale, les deux
35
grandes causes de la mortalité ont vu leur part de financement diminué
respectivement de 70% pour le paludisme et 20% celle de la santé familiale
(tableau 5). La dépense par habitant pour les programmes susmentionnés en
2002, est de 0,33$ EU soit 228F CFA pour le pour le paludisme.
En résumé, les données recueillies sur le capital humain, sont en
progression sur la période concernée. Il est cependant à noter une forte
croissance des dépenses d’éducation (16,9% en moyenne de 1996 à2007) par
rapport à celle de la santé (13,9% en moyenne sur la même période). Cela est
essentiellement dû à la politique gouvernementale d’accentuation et de
priorisation de l’éducation de base, au mépris de la santé des individus. Le
défaut essentiel d’une telle politique, c’est d’oublier que lorsqu’un individu ne
satisfait pas ses besoins vitaux (bonne alimentation, bonne santé…), il pense très
peu à envoyer ses enfants à l’école ou à aller à l’école lui-même, s’il s’agissait
d’un enfant. Il s’agit alors de trouver la meilleure politique qui favorise
l’épanouissement de toutes les couches de la population.
Graphique 1 : Evolution de l’investissement en capital humain de 1990 à
2007
Source : PIP (1991-2003 ; 2004-2009)
36
SECTION2 : IMPACTS DU FINANCEMENT DE L’EDUCATION ET DE
LA SANTE
PARAGRAPHE1 : Sur le plan de l’éducation
Les enfants débutent en général le cycle primaire entre 5 et 6 ans, qui dure
en moyenne 6 ans. En 1992, 534.810 enfants fréquentaient le cours primaire ; ce
chiffre passe à 777.801 en 1997 (Annuaire scolaire 1996-1997). Cette courte
période de 6 ans verra un accroissement régulier des effectifs à un taux annuel
moyen de 7,81% (UNESCO, 2004). En 2000-2001, 2001-2002 et 2005-2006, les
effectifs enregistrés sont respectivement de 1.054.936 ; 1.152.798 et 1.318.140
dont 41% de filles. En dépit de cette importante augmentation, le système est
longtemps resté caractérisé par de faible taux bruts de scolarisation (TBS). En
effet, alors que le calcul du TBS prend en compte les inscriptions précoces et
tardives à l’école et peut par conséquent être supérieurs à 100%, ceux observés
étaient de 55,60% en 1992 et 71,7% en 1997. Les années 2001, 2002, 2005 et
2006 verront ces taux passer respectivement à 97% ; 104% ; 92,99% et 94,84%.
Il importe cependant de noter une inégalité de la fréquentation scolaire entre
filles et garçons. C’est ainsi qu’en 1992, les garçons représentaient 70,49% et les
filles 39,51%. Ces taux passent à 87,54% contre 55,44% en 1997 et atteindront
en 2001, 2002, 2005 et 2006 respectivement 115%, 122%, 99,59% et 105,22%
pour les garçons contre 79%, 86%, 85,88% et 84,09% pour les filles. Toutes les
statistiques locales ou nationales révèlent donc toujours la faiblesse du taux de
fréquentation scolaire des filles par rapport aux garçons.
En ce qui concerne le nombre d’enseignants, il est composé d’instituteurs,
d’instituteurs adjoints et d’enseignants contractuels. Le nombre de ces
enseignants était au cours de l’année académique 1998-1999 de 16.335, secteurs
public et privé confondus. Il passe à 19.710 en 2001, à 21.766 en 2002, 31.103
en 2005 et 28.148 en 2006 dont 17,72% de femmes ; ce qui est déplorable. Il va
sans dire que les ratios élèves-enseignants demeurent élevés. En 2001, ce ratio
était de 54 ; il passe à 53 en 2002, 62 en 2003, 44 en 2005 et 47 en 2006. Malgré
37
le recrutement d’enseignants contractuels depuis 1994 par l’Etat, le nombre
d’enseignants demeure insuffisant. Les parents d’élèves font donc appel aux
enseignants communautaires pour garantir l’enseignement à leurs enfants. Le
taux de promotion lui aussi demeure assez faible avec moins de 80% ; les
chiffres exacts étaient de 43% en 2001, 46% en 2002, 42%, en 2005 et 45% en
2006. Cela explique le faible TBS au secondaire.
Au secondaire, l’effectif était de 287.288 en 2002 avec des TBS du
premier et du second cycle de l’ordre de 35% et 13% respectivement, parmi
lesquels on dénombre seulement 6% de filles. Cet effectif passe à 433.850 en
2005 avec 83,03% au premier cycle et 16,97% au second cycle et à 377.618 en
2006. Le personnel enseignant comptait alors 18.547 individus dont 13% de
femmes (Annuaire scolaire 2006). Le cycle secondaire est divisé en deux
grandes formations : la formation générale et la formation technique. La
formation technique ne comptait que 24.338 élèves, soit tout juste 9,25% de
l’effectif total du secondaire. Les taux de réussite aux différents examens
n’excèdent en général pas les 60% au Brevet d’Etude du Premier Cycle, ni les
40% au Baccalauréat toutes séries confondues. L’enseignement supérieur
rencontre aussi d’énormes difficultés.
Si le Bénin comptait 94 établissements de formation supérieure pour le
compte de l’année académique 2006-2007, 28 uniquement étaient du secteur
public et réparti entre deux universités (celle d’Abomey-Calavi et celle de
Parakou). La grande part des centres de formation supérieure du secteur privé ne
dispense essentiellement que des cours conduisant à l’obtention du Brevet de
Technicien Supérieur (BTS), même s’ils font de plus en plus d’efforts pour
assurer des formations de deuxième et de troisième cycle (Licence, DESS et
Masters). Le secteur public qui assure selon la discipline jusqu’à des formations
doctorales comptait en 2000, 18.753 étudiants. Cet effectif évoluera pour
atteindre 33.287 étudiants en 2004 et 47.524 étudiants en 2006 (DOB-BTS,
2006). Le nombre d’enseignants est, quant à lui, passé de 638 à 752 sur la même
38
période. Ce faible effectif laisse présager de la bonhomie du ratio étudiants /
enseignants qui a cependant évolué de 29 à 48. Au vu de ce ratio, l’on pourrait
croire que l’encadrement au niveau de l’enseignement supérieur est des
meilleurs. Il n’en est véritablement rien car à considérer les effectifs par entité
l’on se rend compte qu’au moment où les facultés de droit, d’économie et de
lettres (plus connues sous les vocables de FADESP, FASEG et FLASH
respectivement) enregistrent des ratios de 191, 109 et 97 respectivement,
l’institut de la jeunesse et les facultés de médecine et d’agronomie (connus sous
les vocables de INJEPS, FSS et FSA) présentent des ratios de 8, 7 et 5
respectivement. Les taux de réussite moyens annuels de 66,21% pour les écoles
et instituts et 51,53% pour les facultés classiques cachent également une grande
disparité selon la filière concernée.
PARAGRAPHE2 : Sur le plan de la santé
Avec un pourcentage de 76% d’enfants d’un an complètement vaccinés
contre le DTC, le Bénin est le troisième pays africain qui offre la meilleure
couverture vaccinale derrière le Ghana et le Kenya qui affichent respectivement
80% et 76%. En 2001 déjà, parmi les enfants d’un an, 94% étaient vaccinés
contre le tétanos, 75% étaient entièrement vaccinés contre la polio et 65% contre
la rougeole (statistiques sanitaires, 2001).
Le taux de couverture pour les soins prénatals était en moyenne de 81%
entre 1990 et 2001, 76% en 2004 et 90% en 2005. Le taux d’accouchements
assistés par du personnel médical était de 66% en 1995, 76% en 2003 et 75% en
2005. Le taux de Mortalité Maternelle (TMM) déclaré est 500 pour 100.000
naissances en 1995 et 474 en 2003. Celui de la mortalité infantile (TMI) est de
99 pour mille en 1999, 68 pour mille en 2003, 66 pour mille en 2004 et 66,8
pour mille en 2005. Celui de la Mortalité de Moins de 5 ans (TMM5) au Bénin
est de 158 pour mille naissances en 2001, 107 pour mille en 2003, 105 pour
mille en 2004 et en 2005 (SNIGS, 2005). Ce dernier taux est meilleur à celui des
39
pays limitrophes qui affichent pour le Niger, 265 pour mille, le Burkina-Faso
197 pour mille, et le Nigeria 183 pour mille. Seul le Togo avec un taux d 141
pour mille supplante le Bénin. Comparant ce TMM5 à celui de 1990 qui était de
185 pour mille, on se rend compte que le taux de régression est 15% ; ce qui est
encore faible au regard des objectifs de Développement du Millénaire (OMD)
qui fixent le taux de régression à 67% entre 1990 à 2015 (DSRP, 2005).
Au Bénin, en 2002, 4,1% des adultes âgés de 15 à 49 ans vivent avec le
VIH/SIDA, soit 50 individus infectés chaque jour. Il est de 2,2% en 2003, 2% en
2004 et 2,1% en 2005 parmi les femmes enceintes. Ce taux, certes très inférieur
à celui remarqué dans certains pays africains où la prévalence est de plus de
30%, n’en est pas moins alarmant vu qu’en 1999 déjà, il était de 2,45% et que
les prévisions pour l’horizon 2025 affichent 20% de prévalence (UFZS, 2004).
Pour l’heure, 34.600 enfants se sont retrouvés orphelins à cause de cette
maladie.
Par ailleurs, on dénombrait 11.918 cas de paludisme pour 100.000
habitants en 1997, 39% d’enfants de moins de 5 ans dormaient sous une
moustiquaire en 2000, 42% en 2003 ; 5% seulement sous une moustiquaire
traitée.60% d’enfants de 5 ans étaient sous traitement antipaludique. Ces chiffres
pourraient laisser croire à une bonne couverture sanitaire. Il en n’est pas le cas
car avec un total de 1356 formations sanitaires dont 654 privées (statistiques
sanitaires, 2001), le Bénin ne compte que 6142 lits d’hospitalisation dont 3.605
sont détenus par les formations sanitaires privées. Les ratios nombre d’habitants
par formation sanitaire et nombre d’habitant par lit d’hospitalisation sont
respectivement de 5452 et 1175. En 2002, 939 médecins officiaient au Bénin,
dont 576 dans le secteur privé. Ce nombre passe à 5503 en 2004 et à 5576 en
2005. Le ration nombre d’habitants par médecin est de 7210 en moyenne avec
des valeurs oscillant entre 1274(dans le département du littoral) et 58652(dans la
Donga).Le nombre de sage –femmes diplômées d’Etat est de 1029 avec un ratio
femmes en âge de procréer par sages-femmes de 1555(MCPPD-AGeFIB,2004).
40
Ces chiffres déjà inquiétants cachent la grande disparité qui existe entre les
différents départements.
CHAPITRE III : ANALYSE ECONOMETRIQUE DES SOURCES DE
CROISSANCE
41
Ce chapitre examine les explications empiriques de la croissance
économique au Bénin à travers la spécification du modèle (sèction1), en suite la
présentation et l’analyse des résultats (section 2) et enfin les suggestions de
l’étude (sèction3)
SECTION1 : SPECIFICATION DU MODELE
Cette section définit les différentes variables, ensuite spécifie de façon explicite
le modèle économétrique et enfin conjecture sur le signe des coefficients des
variables
PARAGRAPHE1 :Définition des variables.
• Variable endogène : le PIB réel ou constant
Le produit intérieur brut désigne l’ensemble des richesses créées par la nation
durant une année. Il est aussi égal à la somme des valeurs ajoutées dégagées
par les différentes unités productives.
• Les variables exogènes :
-Le capital humain :
Le capital humain désigne le stock de connaissance valorisable économiquement
et incorporé aux individus. Autrement dit, c’est l’ensemble des connaissances et
des talents acquis par les travailleurs aux travers du système éducatif et dans la
vie active grâce à l’expérience. Ce facteur est moins tangible que le capitale
physique même si à l’instar de ce dernier il permet aux travailleurs d’accroître
leur capacité productive. Il est cependant le plus important parce que vecteur de
la technologie qui améliore le plus la productivité. Le capital humain est aussi ce
qui, dans l’homme, constitue une capacité de production autre que sa simple
force. Sa qualité est donc d’une importance capitale en ce qui concerne les
différences de croissance d’un pays à un autre.
42
-Le travail
Le travail est le facteur le plus évident parce qu’il représente tout simplement la
contribution du travailleur à la production de biens et services. Il n’est pas un
facteur de production uniforme. Deux mesures différentes de cet input sont
possibles : le volume de travail et le nombre d’heures de travail ouvré. Le
volume de travail étant le stock de travail disponible pour la production dans une
économie déterminée au cours d’une période et qui est reflété par la population
active. Quant au nombre d’heures de travail ouvré, il constitue une mesure du
flux de travail. Cette mesure tient compte à la fois du stock de travail engagé
dans la production et de la moyenne des heures de travail par personne et par an.
- Le capital physique
Il regroupe les actifs non financiers détenus par les agents économiques à un
moment donné et comprend les actifs reproductibles fixes et les actifs
incorporels.
Il prend en compte l’investissement privé en capital physique et le capital
public qui est constitué de l’ensemble des infrastructures possédées par les
collectivités publiques : transport, télécommunication, énergie, etc. On peut y
adjoindre d’autres biens et services fournis par des collectivités publiques telles
que la sécurité ou l’éducation. Il est évident que la croissance du secteur privé
requiert l’existence d’infrastructures. D’où la primauté du capital public. Le
capital physique est représenté par le stock d’équipement. C’est en fait de
l’investissement qui est appelé Formation Brute du Capitale Fixe (FBCF) par la
comptabilité nationale. Il comptabilise l’ensemble des acquisitions d’actifs fixes,
matériels ou immatériels par les résidents. Plus les travailleurs disposent d’outils
nombreux et adaptés, plus ils sont productifs.
-Le progrès technique.
43
Dans la pratique, la division croissante du travail est permise par le progrès
technique qui engendre une diversité croissante d’activité. La Productivité
Globale des Facteurs (PGF) est un indicateur qui permet d’appréhender le
progrès technique.
Comme les facteurs physiques, la connaissance est l’objet d’une
accumulation qui contribue à la croissance. L’action directe du progrès
technique sur la croissance est la partie la plus visible de son influence. Mais
comptabiliser l’impact total du progrès technique nécessite de prendre en
compte ses effets indirects par son influence en générale bénéfique sur les autres
facteurs de croissance. Mieux, la multiplicité des sources du progrès technique
(recherche, apprentissage par la pratique) de ses formes (innovation radicale
progressive), la complémentarité entre sources, entre formes, entre découvertes,
tout celà rend l’appréhension du progrès technique plus complexe.
En admettant que la Productivité Globale des Facteurs représente la part de la
variation du revenu qui n’est pas expliquée par la variation du volume des
facteurs de production, il est aisé de comprendre pourquoi cette variable est
déterminante pour la croissance économique ; car elle pourrait agir
favorablement sur la croissance économique, même sans qu’il y ait de nouveaux
investissements dans l’économie. Mais la pertinence des résultats relatifs à la
productivité globale des facteurs dépend aussi de sa conception théorique.
PARAGRAPHE2 : Modèle économétrique.
Le modèle de Mankiw, Romer et Weil sera estimé sous sa forme
logarithmique, laquelle donne l’avantage de lire directement les élasticités à
travers les coefficients des variables.
Le modèle définitif s’établit comme suit :
44
ln(PIB)=ln(A)t+ α1Ln(CAPHY)t + α2 Ln(CAPHUM)t + α3Ln(TRAV)t +
µt ( I )
Avec PIB= Produit intérieur brut (en FCFA)
CAPHY = Stock de capital physique (en FCFA)
CAPHUM= Capital humain (investissement en FCFA)
TRAV= Le travail (en heure de travail ouvrées)
A= Le progrès technique (productivité globale des facteurs
µt= Le terme d’erreur habituel
α1, α2, α3 sont des paramètres à estimer
Ln= Logarithme népérien.
Prédiction théorique sur le signe des coefficients des variables
Au regard de la revue de littérature, le capital humain peut être une source
importante de croissance dans les modèles de croissance endogène (Romer,
1990). Ces modèles suggèrent que les politiques privilégiant la promotion du
développement du capital humain peuvent avoir un effet bénéfique quant à
l’augmentation de la croissance.
Selon la théorie économique, le travail est le facteur le plus évident et sa
contribution à la croissance de la production ne peut qu’être positive.
Quant au capital physique qui représente le stock d’équipement, il faut noter
que plus les travailleurs disposent d’outils nombreux et adaptés plus il sont
productifs.
45
En ce qui concerne la productivité globale des facteurs qui est la capacité à
produire des quantités importantes de biens et services pour un niveau
d’investissement donné, il n’est plus à démontrer que son influence positive sur
les autres variables est indéniable et donc sur la croissance. Le tableau 9 résume
les signes attendus des variables.
Tableau 6 : Hypothèses sur le signe des coefficients des variables
Variables lnCAPHY LnCAPHUM lnA lnTRAV
Signes du
coefficient
des
variables
+
+
+
+
SECTION 2: PRESENTATION ET ANNALYSE DES RESULTATS
Dans cette section nous procéderons à la présentation des résultats de nos
estimations (paragraphe1) puis passer à leurs analyses (paragraphe2)
PARAGRAPHE1 : PRESENTATION DES RESULTATS
Dans ce paragraphe nous allons déterminer l’ordre d’intégration des
variables et, vérifier la cointégration et la validation des hypothèses.
A- Détermination de l’ordre d’intégration des variables
Depuis que l’économétrie a perçu que la validité des estimations est
tributaire de la stationnarité des variables ; il est recommandé de toujours
commencer par chercher l’ordre d’intégration des variables dans tout travail
d’économétrie. Cela est d’autant plus important et pertinent dans la présente
46
étude que les variables utilisées dans le modèle sont toutes des variables macro-
économiques, qui d’ordinaire sont non stationnaires.
1-Règle de décision
La détermination de l’ordre d’intégration des variables est faite suivant les
tests de racine unitaire. A ces tests, appliqués à l’aide du logiciel Eviews (version
3.1) sont attachés des règles de décision précises permettant de se prononcer sur
l’ordre d’intégration des variables.
Dans les différents tests appliqués ici, le nombre de retards retenus est
celui correspondants au test pour lequel la statistique Akaike (Akaike info
criteron) est la plus fiable.
Le nombre de retard étant retenu sur la base de la statistique Akaike, la
stationnarité de la variable est jugée à partir de la comparaison entre les
statistiques ADF (Augmented Dickey Fuller test statistic) et critical value
(Mackinnon critical values for rejection of hypothésis of a unit root c'est-à-dire
la valeur critique de Mackinnon).
L’alternative d’hypothèse qui se présente à l’issue du test est la suivante :
H0 : racine unitaire ou non stationnarité
H1 : absence de racine unitaire et stationnarité
Si |ADF| < |Valeur critique de Mackinnon| alors l’hypothèse H0 est
acceptée. Par conséquent la série est non stationnaire.
Si |ADF| > |Valeur critique de Mackinnon| alors l’hypothèse H1 est
acceptée. Cela traduit la stationnarité de la série.
Les tests sont appliqués en niveau, puis en différence première, au cas ou il
y aurait présence de racine unitaire à ce premier stade.
47
L’étude de la cointégration se fait sur la base du même ordre d’intégration des
variables. Une fois l’ordre d’intégration mise à nu ; la relation de long terme
entre les variables est estimée. Le résidu de cette estimation est soumis aussi au
test de racine unitaire.
Si le résidu est stationnaire on est en présence de relation de cointégration.
Des modèles à correction d’erreur peuvent être élaborés et estimés à partir de la
relation de long terme estimée. Les MCE fournissent les élasticités des variables
pour le court terme qui traduisent le degré d’influence des variables exogènes
sur la variable endogène.
Si le résidu n’est pas stationnaire alors il n’y a pas de relation de cointégration
entre les variables.
L’étude considère le seuil de 5% pour la validation des différentes hypothèses.
2-Tests de stationnarité
Par souci de synthèse, compte tenu du nombre important des tests
appliqués, le tableau n°10 ci-dessous résume les résultats des tests de racine
unitaire appliqués à niveau à l’ensemble des variables.
48
Tableau 7 : Résultats des tests de stationnarité à niveau
Variables Statistiques ADF Valeurs critiques 5%
Résultats
ln PIB -3.004 -3.567 lnPIB n’est pas I(0)
lnA -2.534 -3.482 lnA n’est pas I(0)
lnCAPHY -2.298 -3.482 lnCAPHY n’est pas I(0)
lnCAPHUM -1.562 -3.482 lnCAPHUM n’est pas I(0)
lnTRAV -2.615 -3.567 lnTRAV n’est pas I(0)
NB : I(0) = intégré d’ordre zéro
Les tests de racine unitaire sur toutes les variables aboutissent au résultat
suivant : |ADF| < valeur critique de MACKINNON au seuil de 5%.
Cela montre ainsi la non stationnarité des variables à niveau. Probablement donc
les variables sont intégrées d’ordre 1. L’examen de l’ordre d’intégration des
variables se poursuit en différence première et les résultats sont fournis par le
tableau 11 suivant :
49
Tableau 8 : Résultats des tests de stationnarité en différence première.
Variables Statistiques ADF
Valeur critique 5%
Nombre de retards
Résultats
lnPIB -8.959 -3.483 2 lnPIB est I(1)
lnA -7.121 -3.483 2 lnA est I(1)
lnCAPHY -11.213 -3.483 2 lnCAPHY est I(1)
lnCAPHUM -8.979 -3.483 2 lnCAPHUM est I(1)
lnTRAV -8.555 -3.483 2 lnTRAV est I(1)
NB : I(1) = intégré d’ordre 1
Les résultats des tests de racine unitaire en différence première montrent la
stationnarité des variables autorisant ainsi l’étude de la cointégration à partir de
ces variables. Il y a donc présomption de cointégration.
En effet pour toutes les variables :
|ADF| > Valeur critique de MACKINNON au seuil de 5%.
Ce qui permet d’accepter l’hypothèse alternative H1 de stationnarité des
variables correspondantes.
B-Cointégration et modèle à correction d’erreur
Il s’agit ici de vérifier la cointégration des variables et de procéder à la
validation des hypothèses.
50
1-Test de cointégration
Le test de cointégration est effectué à partir du résidu de l’équation (I).
L’équation (I) est estimée par les MCO (voir annexe) et sur le résidu est
appliqué le test de racine unitaire.
L’hypothèse de cointégration des variables est acceptée si le résidu est
stationnaire.
Le tableau 12 : suivant rend compte des résultats du test de racine unitaire
appliqué sur le résidu.
Tableau 9 : Résultats du test de cointégration
Variable Statistiques
ADF
Valeur critique
5%
Résultat
Résidu de
l’équation (I)
-5.331 -3.482 Cointégration
Le résidu étant stationnaire, la présomption de cointégration des variables est
acceptée. Nous pouvons alors établir le modèle à correction d’erreur
correspondant à l’équation (I).
2-Modèle à Correction d’Erreur (MCE)
Le modèle à correction d’erreur s’obtient en introduisant dans l’équation
(I) des différentiels (D) au niveau des variables et des variables retardées
(R) telles que :
R(Xt) = Xt-1 et D(Xt) = Xt- Xt-1
Le modèle à correction d’erreur correspondant à notre modèle s’établit ainsi :
51
D(LnPIB)t= β0 + β1 D(LNCAPHY)t+ β2D(LNCAPHUM)t+ β3 D(LNTRAV)t
+β4 R(LnPIB)t+ β5 R(LnA)t+ β6 R(LNCAPHY)t+ β7R(LNCAPHUM)t+ β8
R(LNTRAV)t+ µt (II)
La validité du MCE est liée au signe du coefficient β4 qui doit être négatif
et significatif c'est-à-dire différent de zéro. Les élasticités de court terme sont
représentées par les coefficients β1, β2, β3.
Le tableau 13 ci-dessous rend compte de façon synthétique du résultat de
l’estimation du MCE. (Le tableau traduisant le résultat complet de cette
estimation est disponible en annexe)
Tableau 10 : Résultats de l’estimation du MCE
Variables Coefficients Probabilités
D(lnA) -0.165 0.313
D(lnCAPPHY) 0.469* 0.010
D(lnCAPHUM) 0.579*** 0.088
D(lnTRAV) 1.076* 0.000
R(lnPIB) -0.725* 0.000
R(lnA) -0.076 0.421
R(lnCAPHY) 0.411 0.137
R(lnCAPHUM) 0.588*** 0.068
R(lnTRAV) 0.532*** 0.056
(*) Significatif à 1% (**) Significatif à 5% (***)
Significatif à 10%
R² = 0.78
R² ajusté = 0.67
52
Le modèle du MCE se présente alors comme suit :
D(LnPIB)= -0,165438+0,15D(LnCAPHY) +0,58D(LnCAPHUM)
+1,08D(LnTRAV) -0,72R(LnPIB) -0,08R(LnA) +0,41R(LnCAPHY)
+0,59R(LnCAPHUM) +0,53R(LnTRAV)
Notons que le test de Ramsay effectué sur modèle de long terme et sur le
modèle à correction d’erreur montre que les deux modèles sont bien spécifiés
(dans les deux tests, la probabilité de la variable fictive est supérieure à 5%). Il
n’y a donc pas omission de variables importantes dans le modèle. Les résultats
complets du test de Ramsay et ceux du test de causalité de Granger sont
disponibles en annexe I
3- Cœfficient de corrélation
Il permet d’apprécier le degré de liaison qui existe entre les variables.
Soit r le coefficient de corrélation entre les dépenses publiques
d’investissements et les dépenses en capital humain. Le coefficient de
corrélation r = 0,69.
Nous avons r>0,5, ce qui implique que les deux variables sont corrélées. Ce
qui veut dire que les deux variables évoluent dans le même sens (Voir graphe
4). Alors nous pouvons conclure que plus les dépenses publiques
d’investissements sont élevées plus les dépenses en capital humain sont fortes et
vice versa et que plus les dépenses publiques d’investissements diminuent plus
les dépenses en capital humain sont petites.
53
Graphique 2 : Evolution des dépenses publiques d’investissements et les
dépenses en capital humain
Source : PIP (1991-2003 ; 2004-2009)
Au regard de tout ce qui précède le modèle de long terme se présente comme
suit :
Ln(PIB)=-0,214238+0,36Ln(CAPHHY)+0,88Ln(CAPHUM)
+0,52Ln(TRAV)
PARAGRAPHE 2 : ANALYSE DES RESULTATS ET VALIDATION DES
HYPOTHESES
Nous analysons ici les résultats et procédons à la validation des hypothèses.
A- Analyse des résultats
Les résultats ci-dessus présentés montrent que le capital physique, le capital
humain et le travail ont les coefficients dont les signes sont ceux attendus.
54
Quant à la productivité globale des facteurs, son coefficient est contraire à celui
escompté.
- Le capital humain a des coefficients dont les signes sont ceux attendus.
Les élasticités de court terme 0.58 et de long terme 0.88, sont toutes non
seulement positives et fortes, mais aussi significatives. Ces résultats
confirment les résultats similaires obtenus dans le cadre des études plus
larges effectuées par Barro, Mankiw, Romer et Weil. Mieux, la théorie
économique nous apprend que l’investissement en capital humain permet
de libérer l’individu en améliorant son niveau de connaissance. Il permet
d’augmenter leur productivité et donc leur revenu de même que celui de
l’économie nationale. Ensuite le développement du capital humain est un
moyen de réduire le niveau de pauvreté dans une société en
développement et permet d’obtenir de fort taux de croissance économique
comme c’est le cas dans les pays d’Asie du Sud Est. Enfin pour réduire
les écarts et combler le déficit technologique, la promotion de la
croissance par l’économie du savoir grâce à un développement du capital
humain est une bonne stratégie qui s’offre à notre pays qui connait des
difficultés d’adaptation face aux mutations technologiques et à la
mondialisation qui ne peuvent être profitable que sur la base de la
compétitivité de notre économie.
- Les estimateurs du facteur travail sont tous positifs et confirment
l’hypothèse faite sur les signes des coefficients de la variable travail. Les
élasticités de court terme et de long terme sont aussi fortes avec un coefficient
de 1.08 pour le court terme et 0.52 pour le long terme. La variable travail
explique mieux la croissance économique du Bénin à court terme mais pas à
long terme comparativement au capital humain. Cette situation s’explique par la
prédominance dans l’économie béninoise du secteur agricole et de celui des
petites unités de transformation, informelles la plupart du temps et grande
55
utilisatrice de facteur travail et dont le fonctionnement nécessite très peu de
capital.
- En ce qui concerne le capital physique, les signes de coefficients sont
positifs et confirment ceux attendus. Les élasticités de court terme 0.15 et de
long terme 0.36 sont faibles et non significatives. Dès lors nous ne saurions
juger de la pertinence de cette variable.
- La productivité globale des facteurs influence négativement la
croissance économique du Bénin aussi bien à court terme -0.16 qu’à long terme
-0.21 et les raisons possibles à cette contradiction sont entre autre liées aux
éléments composants cette variable à savoir : le degré d’ouverture, le taux de
croissance du Nigeria, le taux de croissance des pays de l’UEMOA et
l’espérance de vie à la naissance.
En somme, les résultats du modèle montrent que le capital physique, qui
correspond au cumul des investissements influence positivement la croissance.
Toutefois, cet impact positif est négligeable. Cela traduit certainement le fait
qu’on n’investit pas réellement dans les infrastructures de production. En
conséquence, on pourrait conclure à une faiblesse de potentiel productif du
Bénin, car la demande de produits d’investissements se reporte en très grande
partie sur les importations et ne contribue pas forcément à accroître la
production locale. Aussi le solde des effets exercés par le degré de couverture, le
taux de croissance du Nigéria, le taux de croissance des pays de l’UEMOA sur
la productivité globale des facteurs est négatif et justifie la négativité des
coefficients de ces variables.
- Quant au cœfficient de corrélation r=0,69, donc r>0,5 ce qui implique
que les deux variables sont corrélées. Ce qui veut dire que les dépenses
publiques d’investissements et les dépenses en capital humain évoluent dans le
même sens.
56
B- Validation des hypothèses
Somme toute, la lecture des résultats du modèle économétrique corrobore la
thèse selon laquelle les différentes estimations permettent de retrouver les
sources de la croissance économique au Bénin.
Hypothèse 1
A partir du coefficient de corrélation r=0,69 on pourrait dire qu’il existe un
degré de liaison entre les dépenses publiques d’investissement et les dépenses en
capital humain. Nous pouvons donc dire que les dépenses publiques
d’investissement et les dépenses en capital humain sont corrélées. De plus en
prenant en compte le texte de causalité de GRANGER, on constate que si les
dépenses publiques d’investissement ne causent pas les dépenses en capital
humain, la probabilité est d’environ 3% ; donc les dépenses publique
d’investissement causent les dépenses en capital humain d’environ 97%. On
remarque aussi, lorsque les dépenses en capital humain ne causent pas les
dépenses publiques d’investissement, la probabilité est d’environ 42% ; donc les
dépenses en capital humain causent les dépenses publiques d’investissement
d’environ 58%. Avec ces constats, nous pouvons dire que les dépenses
publiques d’investissement entraînent les dépenses en capital humain et que les
dépenses en capital humain à son tour entraînent les
Dépenses publiques d’investissement. La causalité est donc dans les deux sens.
D’où ces deux variables ont évolué dans le même sens. On aboutit donc à la
conclusion que l’hypothèse H2 est validée.
57
Hypothèse 2
En ce qui concerne, la capital humain l, il exerce une influence hautement
positive sur la croissance économique avec respectivement 0,58 et 0,88 comme
élasticité à court terme et à long terme.
Ainsi à long terme α2 > 0 et significatif, de plus α2 > α1 et α2 > α3
D’où la validation de l’hypothèse H1.Par conséquent le capital humain est la
principale variable qui explique la croissance économique du Bénin.
SECTION3 : SUGGESTIONS DE L’ETUDE
On déduit de nos analyses, que l’investissement (surtout l’investissement
privé) aussi bien dans les secteurs sociaux (éducation et santé), que dans la
production, se trouve en amont et en aval du processus de l’accélération de la
croissance économique à travers la constitution de capital humain et de capital
physique. C’est pourquoi, les résultats et enseignements fournis par la présente
étude autorisent la formulation de suggestions, qui, loin de se borner au cadre de
la présente étude, vont bien au-delà :
* En ce qui concerne la productivité globale des facteurs, l’économie béninoise
doit s’ouvrir aux échanges internationaux en diversifiant son appareil productif.
La PGF est un facteur résiduel permettant de capter la croissance économique
inexpliquée par les facteurs de productions (capital physique et travail). Dans le
cadre de cette étude la PGF étant composée du degré d’ouverture du Bénin, du
taux de croissance du Nigeria, et de celui des pays de l’UEMOA, de ce fait, elle
est nationale mais tributaire d’autres économies dont les objectifs de politiques
économique ne sont pas toujours appelés à converger, « les risques
d’incompatibilité étant énormes » puis surtout les aléas climatiques. Elle devrait
être corrigée de ces fluctuations pour quelle puisse refléter le progrès technique.
58
Une approche alternative basée sur l’utilisation du PIB hors agricole pourrait
donner une évaluation moins biaisée de la PGF.
* Par rapport au capital physique, notre économie souffre encore de graves
carences dans les infrastructures de transport (ports, réseaux routier et
ferroviaire), de communication et de production d’énergie. Pour y remédier
seule une meilleure allocation des crédits budgétaires conjuguée à l’ouverture
de ces secteurs à l’investissement privé et accompagnée de mesures favorisants
la concurrence, améliorerait cette situation et allégerait les charges budgétaires
liées à ces infrastructures.
*Quant au capital humain, vue quelle est la variable qui explique fortement sur
le plan empirique la croissance économique du Bénin à long terme, nous
recommandons qu’il est important de mettre davantage l’accent sur la formation
du capital humain, en s’attachant en particulier à redéployer les dépenses
publiques vers le secteur éducatif, les soins de santé primaires et les autres
services sociaux. Cela permettrait à notre économie de s’assurer non seulement
d’une ressource humaine permanente mais surtout de qualité. Pour y parvenir
des politiques devraient être mise en œuvre afin d’améliorer la productivité du
facteur travail.
En dehors de ces variables classiques d’autres recommandations doivent
être suggérées à l’endroit des autres variables de politiques internes et externes.
Dans ce sens, les autorités économiques doivent orienter leurs actions de la
façon suivante :
• Investir dans la santé et dans l’éducation et la formation afin de valoriser
le capital humain.
• Faire de l’administration publique une administration de développement
en la gérant comme une structure privée selon les principes de la gestion
59
axée sur les résultats à savoir : responsabilisation-suivi-évaluation des
performances-résultats-motivations ou sanctions.
• Accroître l’efficient des systèmes fiscaux à travers la restructuration et la
dynamisation des structures de recouvrement.
• Poursuivre la privatisation des entreprises d’Etat par la mise en œuvre
d’une stratégie de désengagement bien conçue et réglementer afin
d’améliorer l’efficient de l’économie, alléger le fardeau qui pèse sur le
budget, mettre fin aux ingérences politiques dans les décisions
économique et encourager davantage l’innovation et le dynamisme.
• Ouvrir l’économie béninoise aux échanges internationaux en diversifiant
son appareil productif.
• Favoriser l’intégration régionale. L’intégration aidera l’économie
béninoise à surmonter le handicap que constitue la taille relativement
modeste de son économie et à prendre une part active au commerce
mondial. En matière de gouvernance les autorités doivent :
• Promouvoir la transparence et la responsabilité dans la gestion des deniers
publics.
• Rationaliser la fonction publique et le cadre législatif,
• Eradiquer la corruption.
En somme, seule une politique économique dont la ligne de fond serait
constituée de ces suggestions pourrait permettre à l’économie béninoise de sortir
des sentiers battus pour se hisser au piédestal des nations de grande production
et de croissance durable.
60
CONCLUSION
La problématique des explications empiriques sur la croissance
économique au Bénin a été examinée dans le cadre de ce mémoire, à la lumière
des réflexions théoriques ainsi que des recherches empiriques sur les sources de
la croissance.
L’examen du degré d’intégration des variables notamment par le test de
racine unitaire de « Dickey-Fuller Augmented» a permis de mettre en évidence
d’une part la non stationnarité des principales variables macroéconomiques
utilisées.
D’autre part ces tests en différence première ont montré que les variables
ont toutes les mêmes degrés d’intégration.
L’étude de la cointégration réalisée à partir de stationnarité en différence
première des variables a conduit à l’existence des réalisations de causalités et
permis ainsi l’élaboration du modèle à correction d’erreur caractérisant les
dynamiques de court terme.
Les résultats montrent que conformément à la théorie économique, les
politiques économiques menées à travers l’investissement en capital humain
contribuent à augmenter le niveau de la croissance économique au Bénin.
Par ailleurs, contrairement à la théorie économique, le progrès technique
ne contribue pas à accroître la croissance. Il s’agit là d’une spécificité de
l’économie béninoise au regard de la composition de cette variable.
Les objectifs de l’étude sont bien atteints permettant de suggérer des
pistes de politiques économiques :
- Investir dans l’éducation et la formation afin de valoriser le capital
humain, c’est-à-dire développer les compétences et les aptitudes qui sont
nécessaire à la croissance économique et la réduction des inégalités.
61
Autant dire qu’il s’agit d’un facteur important pour combattre le chômage
et l’exclusion sociale.
- Mettre en place des mécanismes pour attirer des capitaux privés internes
et externes afin d’accroître l’investissement et par ricochet impulser la
croissance économique.
- Investir dans les recherches scientifiques et techniques afin d’accroître la
productivité du travail et celle des autres facteurs.
Cependant, l’analyse peut être poursuivie car il est intéressant de voir
l’impact réel des (TIC) sur la croissance économique du Bénin.
Notre étude n’a pu tenir compte de cette nouvelle donnée, eu égard à
l’inexistence de données sur les TIC.
Les études postérieures pourraient peut être voir dans quelles mesures les
TIC pourraient permettre d’atteindre un taux de croissance économique à deux
chiffres.
La non disponibilité des données sur le travail a conduit à approcher ce
dernier par la masse horaire par an en heure.
L’étude n’a pas pris en compte certaines variables quantitatives et
qualitatives qui paraissent avoir une influence sur la croissance économique.
Ce sont entre autres les aléas naturels, le risque politique, l’instabilité
macroéconomique, l’inflation, les termes de l’échange, l’indice de la production
alimentaire, le taux de croissance de la population ………
Le modèle utilisé s’inspire des nouvelles théories de la croissance
endogène qui réhabilitent le rôle de la politique économique à travers
l’intervention publique qui est justifiée par le fait qu’il existe une externalité.
62
Mais la forme de l’intervention dépend de l’externalité en question, cette
absence de « message clair » peut sembler une faiblesse.
L’évaluation de la productivité globale des facteurs, à partir des données
empiriques, présente l’inconvénient d’être entachée de toutes les erreurs qui sont
faites lors de la mesure de la variable présente dans le modèle d’une part et
d’autre part, le biais pourrait être lié à la composition de cette variable dont une
bonne partie dépend des politiques économiques des économies voisines (le
Nigeria et les pays de l’UEMOA).