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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.

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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

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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.

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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.

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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.

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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

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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.

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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.

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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.

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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).