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Les déterminants de la non-croissance économique en

République Démocratique du Congo (1920-2000)

Version provisoire pour commentaires

Albert TCHETA-BAMPA*

Résumé : Cette étude analyse de manière quantitative les déterminants de la trappe de non-croissance de la

RDC (1920-2000). Nous trouvons trois principaux résultats. Premièrement, l’insuffisance de capital physique et

humain lié à l’éducation ainsi que la lenteur de progrès technique semblent être responsables de la trappe de

non-croissance dans lesquelles la RDC reste bloquée depuis longtemps. Deuxièmement, un déséquilibre

structurel du rapport entre capital physique par tête (expansif) et capital humain par tête (sous-développé). Ce

déséquilibre empêche l’assimilation du progrès technique externe. Ce résultat suggère donc que le décollage

économique en RDC n’a jamais eu lieu jusqu’à présent. Enfin troisièmement, la RDC une croissance négative de

la productivité globale des facteurs qui représente environ deux tiers de la non-croissance du PIB par tête.

Abstract: This study analyzes quantitatively the determinants of the non-growth economy trap in Democratic

Republic of Congo (DRC) during period of 1920-2000. We find three principals results. First, the insufficiency

of physical and human capital that corresponds to education and slow technical progress are the cause of non-

growth economy trap. It impacts the economic stagnation in DRC since long time. Second, the structural

inequality between physical capital per capita (expansive) and human capital per capita (under developed)

impedes better assimilation of external technical progress. This result suggests that the economic transformation

in DRC has never been held till now. Third, the negative growth of total productivity factors represents

approximately two-thirds of the non-growth of GDP per capita.

Mots-clés : croissance, non-croissance, trappes à non croissance, sous-développement, capital physique, capital

humain, progrès technologique, RDC.

*Centre d’Economie de la Sorbonne, Université Paris 1, E-mail : albert.tcheta-bampa@malix.univ-paris1.fr

Maison des Sciences Économiques, 106-112 boulevard de L'Hôpital, 75647 Paris Cedex 13

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1. Introduction

Cet article traite des déterminants de la croissance économique de la République Démocratique du

Congo (RDC) sur longue période à partir d’un modèle Solow-Romer. La RDC a enregistré selon le

FMI, un taux de 6.5 pour cent de la croissance de son PIB réel en 2011 (contre 7.2 pour cent en 2010). Depuis dix ans la croissance semble être redevenue, alors que pendant une cinquantaine

d’années le pays n’avait pas connu de croissance sensible du revenu par tête. Les chiffres du tableau 1

donnent une idée de l’état de l’économie après la seconde guerre mondiale. En 1950, le PIB réel par

habitant de la RDC s’élevait à 570 dollars des Etats-Unis (au prix de 1950). Non seulement il se situait

devant plusieurs pays, comme le Botswana, le Burkina Faso, le Cap Vert, la Guinée Equatoriale, la

Chine, etc., mais il était surtout non loin derrière certains pays en développement qui sont devenus

désormais des pays émergents comme l’Inde, la Thaïlande, Taiwan et la Corée du Sud. Le niveau du

PIB par habitant avant 1960 montre que la RDC était proche à cette époque d’avoir engagé son

décollage économique. Le taux de croissance annuel moyen du PIB par habitant de 1950 à 2011

permet d’observer que le pays a vu son PIB par habitant régresser relativement à de nombreux pays

alors qu’il avait un niveau de développement honorable dans les années 1950. Pourquoi cet échec de

croissance ?

Tableau 1 : Comparaison internationale des indicateurs économiques

Pays PIB par habitant (dollars inter 1950) Croissance du PIB réel/hab*.

1920 1950 2000 1950-2000 1950-2008

349 Botswana 4 084 5,2 4,75

Burkina Faso

474 899 1,36 1,47

Cape Verte

450 1 776 2,94 3,31

Guinée

Equatoriale

540 7 677 6,09 7,27

Guinée

303 591 1,38 1,29

Mali

457 894 1,48 1,71

Mauritanie

464 1 085 1,88 1,94

RDC 247 570 218 -1,72 -1,24

China

448 3 421 4,28 4,91

Inde 635 619 1 892 2,31 2,79

Birmanie

396 1 389 2,66 3,76

Cambodge

482 1 148 1,99 3,2

Thaïlande

817 6 398 4,28 4,24

Taiwan 861 916 16 872 6,04 5,59

Corée du Sud 1 092 854 14 375 5,94 5,67

Source : Maddison (2008)

*Il s’agit du taux de croissance annuel moyen.

Pour répondre à cette question un modèle de type Solow-Romer est utilisé. Il s’agit d’expliquer

comment certaines économies peuvent se trouver bloquées dans une trappe à sous-développement

(Berthélemy, 2006a1) parce qu’elles manquent d’abord d’épargne (capital physique), ensuite parce que

leur population est insuffisamment formée (capital humain), enfin, parce qu’en conséquence,

l’insuffisance de ces facteurs de production ne permet pas à ces économies de développer le secteur

d’activités technologiques (ou progrès technique). Le modèle proposé repose sur des mécanismes

agrégés et ne tient pas compte des mécanismes microéconomiques qui conduisent à la mise en place

de telles trappes à sous-développement.

L’hypothèse que certaines économies puissent se trouver bloquées dans un état d’équilibre de non-

croissance a été argumentée très tôt dans la théorie de la croissance économique. Elle est associée à la

littérature des précurseurs de la théorie économique du développement (Young 1928 ; Rosenstein-

1Berthélemy Jean-Claude , « Clubs de convergence et équilibres multiples : comment les économies émergentes ont-elles réussi à

échapper au piège du sous-développement ? » , Revue d'économie du développement, 2006/1 Vol. 20, p. 5-44. DOI : 10.3917/edd.201.05

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Rodan 1943, 1947 et 1961 et Nurkse 1953). C’est à partir de la fin des années 50 que commence la

formalisation proprement dite de cette hypothèse, alors que le modèle de croissance de Solow semblait

l’ignorer. A cette époque en effet, la théorie néoclassique de la croissance de Solow-Swan (1956), qui

figurait aux frontières des recherches universitaires avait conduit la majorité des économistes à adopter

l’argument selon lequel toutes les nations devaient converger vers un seul et même état régulier,

laissant de côté la possibilité d’équilibre bas. Il faut attendre les preuves empiriques des limites de

modèle néoclassique et l’avènement des théories de la croissance endogène (Romer, 1986 et 1990 ;

Lucas, 1988 ; Barro, 1990 ; Rebelo, 1991 ; King et Rebelo, 1990 entre autre) dans la deuxième moitié

de la décennie 1980, pour que l’hypothèse d’une multiplicité de régimes de croissance d’équilibre soit

approfondie et confrontée aux données d’observation. Cette théorie de la croissance endogène des

années 1980-1990 a une similitude avec la littérature sur le développement des années 1940 et 1950,

qui a également fait valoir que la production ne dépendait que de capital. Les années 1990 ont vu ainsi

se développer une combinaison très prolifique d’avancées théoriques et de nouvelles analyses

empiriques d’existence possible d’équilibres bas dans le processus de croissance des pays. Ceci a été

montré, avec des méthodologies différentes.

Il existe maintenant une littérature abondante sur les clubs de convergence et équilibres multiples.

Depuis les premières contributions empiriques d’Abramovitz (1986) et de Baumol (1986), pour les

pays de l’OCDE, plusieurs chercheurs ont montré certains facteurs susceptibles de bloquer la

croissance dans les pays pauvres. Des nombreuses revues de littérature et des ouvrages entiers leurs

ont été consacrés. Enfin, les principaux résultats sur les équilibres multiples sont traduits depuis une

dizaine d’années en termes de recommandations de politique de développement comme les

propositions de « grande poussées » de Sachs et al (2004)2, le Projet du Millénaire des Nations Unies

de Collier (2004)3, dans le contexte des discussions initiées par la Commission Blair pour l’Afrique,

ou encore de l’Initiative pour un Plan Marshall mondial soutenue par le Club de Rome et théorisée par

Radermacher (2004). Bref, la notion d’équilibres multiples de croissance a perdu le charme de la

nouveauté. La présente contribution n’a pas pour but de faire une revue de littératures de ces

contributions, ce qui serait impossible dans le cadre restreint adopté ici. Cependant, la principale

question que ce courant a adressée à la science économique est également d’analyser la situation

apparente des pays les plus pauvres. Plus précisément, comment certaines économies en

développement sont-elles bloquées dans piège du sous-développement ? C’est cette question qui n’est

pas encore bien étudiée et mérite de ce fait, une investigation particulière sans la mélanger avec l’autre

question qui a fait l’objet de plusieurs analyses approfondies, à savoir, comment les économies dites

émergentes ont-elles réussi à échapper au piège du sous-développement ?

La principale motivation de l’article est empirique et il s’agit ici à la fois de voir comment un simple

modèle de Solow-Romer permet de rendre compte du taux de croissance en longue période d’un pays

en voie de développement et qualifié d’Etat-rentier du fait de l’importance de ses ressources en

minerai, en l’occurrence la RDC. L’étude est sur une très longue période. Un tel objectif peut paraître

simple et rencontre, pourtant, plusieurs difficultés. La première et finalement la plus difficile à

surmonter est la collecte d’informations statistiques fiables (particulièrement sous la période précédant

l’indépendance). Il est possible, cependant, d’utiliser les séries d’investissement de Kalonji Ntalaja

(2007)4, les séries de capital physique de capital physique, de capital humain et d’emplois de Kodila

Tedika et Kyayima Muteba (20105) et de les compléter par les données disponibles dans les ouvrages

de Peeman (19976) et Ndaywelè Nziem (1998

7) pour résoudre en partie cette première difficulté. La

seconde difficulté est théorique. Le modèle de Solow-Romer ignore totalement les facteurs culturels,

2 SACHS, J. D., J. W. MCARTHUR, G. SCHMIDT-TRAUB, M. KRUK, C. BAHADUR, M. FAYE, et G. MCCORD (2004), “Ending Africa’s Poverty Trap”. Brookings Papers on Economic Activity, 1, p. 117-240. 3 COLLIER, P. (2004), “African Growth – Why a ‘Big Push’?”, Article présenté à la session plénière de l’atelier de recherche biannuel du

Consortium pour la Recherche Economique en Afrique, 5 décembre, Nairobi. 4Kalonji Ntalaja (2007), « Croissance et pauvreté en RDC», Université de Kinshasa (Miméo). 5Kodila Tedika, O et Kyayima Muteba,F, (2010), « Sources de la croissance en République Démocratique du Congo d’avant indépendance.

Une analyse par la cointégration ». Document de travail Université de Kinshasa. 6Peemans, (1997), Le Congo-Zaïre au gré du XXème siècle : Etat, Economie, Société. 279 p Ed. L'Harmattan, Paris. 7NDAYWEL è NZIEM, I., 1998, Histoire générale du Congo. De l'héritage ancien à la République Démocratique. Paris/Bruxelles,

Duculot/De Boeck

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et plus généralement institutionnel du sous-développement. Il n’apparaît en ce sens que comme une

première approximation des déterminants de la croissance dans un pays en voie de développement

comme la RDC. La grande généralité du modèle utilisé est à la fois une force et une faiblesse. Elle est

une faiblesse car elle ne réussit pas à expliquer pourquoi le capital humain et physique est insuffisant

et ne réussit pas à produire du progrès technique. Elle est une force parce qu’elle traite les PED comme

les pays développés et permet de poser un diagnostic simple et général qui ensuite peut faire l’objet

d’études complémentaires sur les raisons de cette insuffisance de capital. L’article est alors organisé de

la manière suivante. La première section présente le cadre théorique et ses principales hypothèses. La

deuxième section spécifie l’équation de croissance, présente les données et la technique d’estimation

qui est mobilisée. Le principal résultat de l’article est de montrer qu’à l’origine des défaillances de la

croissance congolaise il y a l’insuffisance d’épargne et de capital physique, la faiblesse des niveaux

d’éducation moyen de la population, mais surtout très faible niveau de la productivité globale de

facteurs (PGF). La croissance économique de la RDC obéirait ainsi aux mêmes déterminants que la

croissance économique de n’importe quel pays développé.

2. Modèles de croissance et hypothèses à non-croissance

Le modèle de croissance présenté dans cette section articule les modèles de Solow (1956) et Romer

(1990). Il s’agit de rendre compte théoriquement de l’origine des trappes à sous-développement. Le

modèle de Solow conduit à soutenir qu’un taux d’épargne faible (capital physique) et un faible niveau

de progrès technique explique les faibles taux de croissance enregistré par la RDC. Le modèle de

Romer de son côté focalise l’attention sur l’insuffisance de capital humain et ses effets sur la

croissance économique.

2.1 Présentation succincte du modèle de Solow

Le modèle traditionnel néoclassique de croissance exogène tel que celui proposé par Solow-Swan

(1956) considère une économie fermée qui produit un seul bien (composite) pouvant alternativement

servir à l’investissement ou à la consommation. Il y a concurrence parfaite sur le marché du bien

comme sur celui des facteurs de production, lesquels sont au nombre de deux : le capital et le travail.

Toutes ces hypothèses en font un modèle de croissance de long terme. La grande popularité de ce

modèle rend inutile sa présentation détaillée.

L’équation de la dynamique fondamentale s’écrit dans ce modèle comme suit :

knksfk )()( (1)

avec Akkfy )( ,

k le capital par tête, k sa variation, δ est le taux de dépréciation du capital,

s désigne le taux d’épargne supposé constant et exogène et n taux de croissance de la population

(exogène).

En dynamique de transition le revenu par tête d’une économie converge vers son propre état régulier

et, le cas échéant, vers les revenus par tête d’autres économies. Le taux de croissance du capital par

tête s’écrit :

)()(

nk

ksf

k

kk

(2)

Les expressions des valeurs par tête du capital et du revenu à l’état stationnaire sont données par :

5

1

1

*

n

sAk

et

1** )(

n

sAAkAy

(3)

On voit que *y est une fonction positive de s et A et une fonction négative de n et . Un taux

d’épargne permet d’atteindre un niveau de capital plus élevé et par conséquent une production

supérieure.

Une question qui a attiré une attention considérable dans la littérature empirique de la croissance est de

savoir si les pays pauvres ont tendance à croître plus vite que les pays riches ; c’est-à-dire qu’un

processus de convergence des taux de croissance se produit au cours du temps. Le modèle de Solow

prédit que les pays ayant des technologies de production, des taux d’épargne et des taux de croissance

de la population différents, mais le même taux de progrès technique, convergeront tous vers un sentier

de croissance équilibré dans lequel le taux de croissance du revenu par tête est égal au taux du progrès

technique.

Mais dans la mesure où les pays sont à des points différents dans leur transition vers un sentier de

croissance équilibré, des différences de production par travailleur augmenteront ; on devrait donc

s’attendre à ce que les pays pauvres croissent plus vite que les pays riches, même avec une technologie,

des taux d’épargne et des taux de croissance de la population identiques. La raison est que les

rendements de capital décroissants impliquent que chaque addition au stock de capital génère des

additions importantes de production quand le stock de capital de départ est faible. Le contraire est vrai

quand le stock de capital est au départ important. Cette observation a des implications importantes

pour les tests économétriques.

Mankiw et al. (1992), ont approfondi cette question en procédant à une estimation économétrique de

l’hypothèse de la productivité décroissante qui implique que les rendements sont plus élevés dans les

pays pauvres. Pour ce faire, ils ont pris en considération un échantillon hétérogène de 98 pays, et en

même temps sur un autre échantillon plus restreint de 22 pays de l’OCDE et donc homogène. Pour le

premier échantillon d’un nombre important de pays (échantillon hétérogène), le taux de croissance

économique dépend positivement du revenu par tête initial. Le modèle de Solow n’implique pas que

des pays riches croissent moins vite que des pays pauvres. Il n’existe pas de phénomène de rattrapage

dans les faits. En revanche, en restreignant l’échantillon à 22 pays de l’OCDE, (échantillon

homogène), les auteurs mettent en évidence une influence négative du revenu initial sur le taux de

croissance futur. Les pays pauvres dans cet échantillon croissent alors plus vite que les pays riches. Il

existe donc, un phénomène de rattrapage lorsque l’on restreint l’échantillon à un nombre de pays

particuliers, retrouvant en cela les résultats obtenus par Baumol en 1986.

Au total, un rattrapage se produit si les économies sont structurellement identiques, si elles

appartiennent à un même club de convergence. La convergence prédite par le modèle de Solow ne se

ferait alors que de manière conditionnelle aux paramètres structurels ( ns, et ) et des dotations

initiales des économies.

De ce rejet de l’hypothèse selon laquelle une économie pauvre peut connaître une croissance plus vite

et plus élevé puisqu’elle a une faible valeur initiale du capital par tête, nous défissions les deux des

hypothèses que cette étude teste. L’argument sous-jasant est le suivant : moins une économie épargne,

moins elle ne repousse pas son niveau des variables d’état stationnaire (capital et revenu). Moins elle

est éloignée de son état régulier, moins fort est son taux de croissance économique. Chaque économie

va donc converger vers son propre état régulier (Galor, 1996). Il est donc possible d’avoir plusieurs

équilibres stables d’état stationnaire ; avec des niveaux de capital et de revenu par tête différents. Il y a

possibilité que certaines économies pauvres comme la RDC du fait de leurs caractéristiques

structurelles, convergent vers un équilibre d’état stationnaire de bas niveau. Et elles risquent à long

terme d’enregistrer que la croissance faible ou négative. D’’où les trappes à non-croissance que

montrons maintenant.

6

Le mécanisme de trappe à sous-développement

A partir du modèle qu’on a présenté, nous émettons deux hypothèses possibles de trappes à non-

croissance ou échec de croissance, liées à la pauvreté de la dotation initiale de capital ou épargne. Ces

hypothèses que nous fournissons sont émergées des principaux arguments de trappe qui ont été

considérés dans la littérature antérieure. Il s’agit de montrer comment un taux d’épargne faible

(capital physique) et un faible niveau du progrès technologique peuvent condamner une économie à

enregistrer une croissance faible ou négative à long terme.

D’abord, on avance que pour un niveau faible de revenu (en deçà d’un certain seuil), la population

n’épargne pas ou épargne très peu. Elle consacre l’essentiel de son revenu à son subsistance

(consommation élémentaire, soins se santé primaires, …). L’épargne nationale augmente, lorsqu’il y a

la croissance qui accroît les revenus de la population. Le taux d’épargne est donc fonction du niveau

de revenu de la population/revenu national (ce dernier est fonction de croissance économique) : plus il

y a la croissance, plus la population sera employée et devient riche puisque son revenu est en hausse,

enfin de compte, l’épargne nationale augmente de plus en plus. Cette hypothèse n’est pas nouvelle,

elle découle de l’argument théorique avancé par Nelson (1956) selon lequel l’accumulation de capital

peut être caractérisée par un processus cumulatif dû à l’absence de capacité d’épargne quand les

revenus sont très faibles. Pour de faibles niveaux de stock de capital, « l’épargne et l’investissement ne

sont pas suffisamment importants pour couvrir la dépréciation du capital et la croissance

démographique, de sorte que le taux de croissance du ratio capital/travail de l’économie décline quand

son niveau initial se trouve sous un certain seuil, alors qu’il augmente immédiatement au-dessus de ce

seuil » Berthélemy, (2006). Cette possibilité a été envisagée par Rosenstein-Rodan (1946 et 1961) ;

une reformulation moderne de ce point de vue a été offerte par Murphy, Shleifer et Vishny (1989)8.

Certains modèles de croissance endogène ont fourni d’autres possibilités de trappe à non-croissance

associée au processus d’accumulation du capital sans référence à des rendements croissants (ou des

conditions initiales). Dans leurs modèles respectifs, Rebelo (19919) et Easterly (1990a

10, 2005

11)

avancent que le taux d’épargne augmente avec le revenu, dans la tradition de la fonction de

consommation Stone-Geary, où il y a un seuil de consommation incompressible en dessous duquel un

ménage ne peut pas épargner. Jones et Manuelli (1990)12

présentent un modèle de croissance dans le

quel la fonction de production met en évidence des rendements constants et des rendements marginaux

des facteurs (le niveau minimal du rendement du capital étant différent de zéro, cf. conditions Inada).

Nos hypothèses combinent tous ces arguments. Puisque des tels scénarios sont très plausibles dans les

pays en développement, on peut donc formaliser cette hypothèse en notant le taux d’épargne comme

une fonction du capital par tête (on le considère ici comme un indicateur du niveau de croissance) :

)()( ksks L

avec kk (4)13

Le seuil de capital par tête k est le seuil en deçà duquel l’économie épargne peu ou rien.

Enfin, une autre possibilité pouvant conduire à non-croissance est relative au faible progrès

technologique qui n’assure pas la pérennité de la croissance économique et le revenu à long terme. En

effet, dans un pays pauvre, la faiblesse initiale de la technologie, et le faible niveau de revenu peuvent

persister et se renforcer mutuellement à la suite d’un processus cumulatif : de faibles revenus

impliquent que le montant de l’épargne à investir dans le progrès technique (et dans le capital humain

lié à l’éducation) est faible, ce qui conduit à des coûts unitaires élevés et à une faible concurrence dans

8 Murph, Shleifer et Vishny (1989), “Industrialization and the Big Push”, Journal of Political Economy, vol. 97, pp. 1003-1026. 9

10 Easterly W. (1990a). "How Does Growth Begin? Models of Endogenous Development." World Bank. 11 Easterly, W (2005), “Reliving the 50s: the Big Push, Poverty Traps, and Takeoffs in Economic Development,” DRI Working Paper No.

15, June 2005 12 JONES L. and Manuelli R.(1990). "A Convex Model of Equilibrium Growth." Journal of Political Economy. 98 (5): pp. 1008-38.

13 On peut envisager aussi le cas d’un pays riche : )()( ksks H avec kk

7

les secteurs technologique et éducatifs ; le résultat est un processus d’accumulation du progrès

technique lent et inefficace qui, empêche la croissance économique et bloque l’économie dans un état

d’équilibre bas. Cet état ne favorisera pas l’ouverture économique qui devrait entraîner un

accroissement de la concurrence pour les producteurs nationaux. L’absence de la concurrence n’incite

pas les entreprises nationales à accroître leur productivité, ce qui apparaît toujours négatif en termes de

croissance. En conséquence, les pays retardataires en progrès technologique, ne réduisent pas leur

retard en raison notamment d’un niveau faible d’équipement technique et de personnels qui ne

maîtrisent pas le changement technologique et ne sont pas capables d’imiter les technologies

étrangères. Ce retard de progrès technique peut alors être la source de non-croissance qui maintient

durablement certaines économies comme la RDC dans la stagnation structurelle. Le progrès technique

est donc une fonction du niveau de revenu. En suivant le modèle d’externalités de seuil de Costas

Azariadis et Allan Drazen (1990), on théorise cette idée de la manière suivante:

)()( kAkA L avec kk (5)

Plusieurs configurations d’équilibre sont possibles: il peut y avoir un unique équilibre ou alors deux

équilibres. A partir des postulats qu’on vient de décrire concernant l’épargne, et le progrès

technologique, l’équation (1) qui montre l’évolution du capital par tête en dynamique transitoire peut

s’écrire :

knkkAksk )().().( (6)

A l’état stationnaire, les expressions des valeurs par tête du capital et du revenu sont données par :

1

1

* )().(

n

kAksk et

1* )().(

)(n

kAkskAy (7)

Si nous considérons d’abord les effets liés à une insuffisance d’épargne toute chose égale par ailleurs,

on a en dynamique transitoire :

LL knkfsk )()(. avec kkk L (8)

Le taux de croissance du capital par tête devient donc :

)(. 1 nAks LLk avec kkk L (9)

Enfin, la valeur du capital par tête à l’équilibre stationnaire est donnée par :

1

1

*

n

Ask L avec kkk L (10)

Le diagramme de Solow devient finalement comme présenté dans la figure 1.

Figure 1 : Trappe à non-croissance liée à une insuffisance d’épargne

8

Comme il est indiqué dans cette figure, toute économie qui débute avec un niveau de capital par tête

initial kk est donc condamnée à enregistrer un taux de croissance à long terme faible, voir négatif

et converger vers un équilibre bas*

Lk . Il en est ainsi parce que son épargne ne progresse pas. La

faiblesse de l’épargne contraint l’investissement et donc le revenu et le capital par tête à rester faible.

L’économie est ainsi prise au piège de la non-croissance.

Enfin, nous considérons maintenant les effets liés à la faiblesse et à l’absence de réduction du retard

du progrès technologique. Dans un article publié en 1991, Serge Rebelo pose que la technologie

agrégée est décrite par une fonction linéaire avec un seul facteur, le stock de capital : .tt AKY

La spécification précédente permet de représenter une productivité marginale du facteur accumulable,

le capital, constant et égal à A. Le capital s’identifie comme le seul facteur de production et le travail

est, à ce stade, exclu. Rebelo justifie ce choix en assimilant le travail au capital humain, qui est

accumulable, et qui, agrégé au capital physique, donne le concept de capital élargi K : « tout est capital

». En reconduisant les autres hypothèses du modèle de Solow (hormis l’existence d’un progrès

technique portant sur le travail), on obtient l’équation dynamique suivante : Comme on a suppose que

le niveau de la technologie est fonction du niveau de revenu14 )(kA , en dynamique transitoire,

l’évolution du capital par tête est donnée par :

LLL knkAsk )(. avec kkk L (11)

La valeur du capital par tête à l’état stationnaire devient :

1

1

*

n

sAk L avec kkk L (12)

ce qui implique que le taux de croissance est négatif (et constant) dans le temps, pour . nsA Une

implication importante du modèle est donc que contrairement aux modèles de Solow discuté

précédemment, une baisse du taux d’épargne diminue de façon permanente le taux de croissance de la

production par tête. En outre, et encore contrairement au modèle néoclassique de croissance qui prédit

que les pays pauvres devraient croître plus vite que les pays riches au cours de la transition vers l’état

stationnaire, ce modèle AK implique que les pays pauvres dont le processus de production est

caractérisé par le même degré de sophistication technologique que celui des pays riches devraient

toujours croître au même taux que ces pays, quel que soit le niveau initial de revenu. Par conséquent,

le modèle AK ne prédit pas la convergence des revenus par tête même si les pays partagent la même

technologie et sont caractérisés par la même structure d’épargne, une prédiction qui semble être bien

14La fonction de production est sous la forme suivante :

1)(),( LKkALKFY ttt 0 < <1

9

en accord avec certaines évidences empiriques. Cependant, les tests récents des séries temporelles ne

semblent pas favorables aux hypothèses de base du modèle AK (Jones, 1995). Le diagramme de Solow

illustrant la trappe à déficience de la croissance est de la forme suivante:

Figure 2 : Trappe à non-croissance due à une insuffisance du progrès technique

Cette figure montre qu’une économie dont le capital par tête initial est en deçà du seuil k , se fait

piéger dans une trappe à non-croissance liée cette fois-ci au sous développement du progrès technique.

En effet, lorsque le revenu est faible, l’investissement dans la technologie aussi l’est. Ce qui entraîne

une lenteur au niveau du progrès technologique, qui entraîne une croissance économique faible. Les

niveaux de revenu et de capital par tête à l’équilibre d’état stationnaire sont aussi faibles. L’économie

va donc converger vers un état régulier de bas niveau.

En absence des bonnes politiques économiques, une dotation initiale en capital physique faible et un

niveau bas de progrès technologique peuvent donc entraîner le maintien dans un piège à non-

croissance. La stagnation de la croissance peut devenir structurelle et risque de ne pas entraîner un

processus de rattrapage si le troisième facteur, insuffisance de capital humain s’accumule aux deux

premiers (insuffisance et l’épargne et de progrès technique). Dans ce qui suit, nous exposons le

modèle de Romer (1990) et ses principales conclusions.

2.2 Présentation laconique du modèle de Romer (1990)

L’acquisition de l’éducation est un déterminant crucial de la capacité de gains d’un individu et du

stock de capital humain d’un pays. Pour les salariés, l’éducation augmente la qualité du travail, dans le

sens où, elle facilite aux salariés l’acquisition de meilleures ou de nouvelles méthodes de travail et une

grande rapidité dans la réalisation des tâches ; pour des travailleurs indépendants, ou des paysans,

particulièrement importants en RDC, une meilleure éducation permet de mieux choisir ses techniques

de production. Cette hausse de la qualification de travail sert également de complément à

l’investissement, dans la mesure où elle est nécessaire à la bonne exploitation des nouvelles

technologies de production. Par définition, dans un pays en développement, certains progrès

techniques et innovations technologiques sont souvent importés des économies plus avancées. La

capacité d’une économie à adapter, diffuser et utiliser à bon escient les nouvelles technologies

étrangères dépend surtout de sa dotation en capital humain (Nelson et Phelps, 1966, Benhabib et

Spiegel, 1994, et Aghion et Howitt, 1990 et 1998). Le taux de croissance d’une économie sera donc

d’autant plus sensible à son niveau de départ de production par habitant que son stock ou son

développement du capital humain le sera. De cet argument, on peut déduire que le capital humain qui

ne s’accumule pas (Lucas, 1988) devient donc un déterminant majeur de la non-croissance. Cette piste

trouve son illustration dans le modèle de Romer (1990) au sein duquel l’insuffisance du capital

humain influence la non-croissance économique. Dans ce qui suit, nous exposons le modèle de Romer

(1990) et ses principales conclusions. Le capital humain d’un pays sous-développé étant inséré dans ce

10

modèle de manière ad hoc et ses effets peu approfondis, nous faisons ensuite appel aux conclusions

des modèles Aghion et Howitt et 1990 Azariadis et Drazen (1990) afin de définir notre hypothèse.

Le modèle de Romer (1990) présente une structure analogue à celui de Solow (1956) avec progrès

technologique, mais il a pour qualité d’endogénéiser cette variable en prenant en compte un secteur de

recherche-développement, sujet aux comportements de maximisation des agents. Les deux modèles

montrent que le progrès technologique incite à l’accumulation du capital, et la combinaison de ces

deux facteurs explique une grande part des gains de productivité.

On entend la recherche-développement dans l’esprit de cette étude, comme un processus de diffusion

technologique : recherche de procédé d’imitation, d’adaptation de la technologie étrangère. L’idée

sous-jacente est d’admettre que la grande majorité des PED comme la RDC, ne dispose pas de

système propre d’innovation technologique suffisamment développé. Si l’innovation a pu être

observée, il est certainement qu’elle fut plus le résultat d’un phénomène de diffusion technologique,

des pays développés vers le pays en développement, que celui d’efforts majeurs en recherche-

développement (Aghion et Howit, 1998). Mais, pour que ce processus de diffusion technologique fût

enclenché, il est probable qu’il faut mettre en place des politiques de développement appropriées, au

rang desquels les politiques éducatives ambitieuses et commerciales. Plusieurs prolongement du

modèle de Romer (1990) ont suggère les rôles respectifs de l’éducation et de l’ouverture commerciale

(Pissaridis, 1997 ; Edwards, 1998 ; Rodrik, 1995 ; Benhabib et Spiegel, 1994 ; Gould et Ruffin, 1995 ;

Levin et Raut, 1997 et Borenzstein, Gregorio et Lee, 1996 et Dessus, 1998).

Selon le modèle de Romer (1990), le progrès technique consiste à diversifier l'économie en accroissant

le nombre de biens que les firmes savent produire. L’économie est caractérisée par trois secteurs : un

secteur des biens intermédiaires utilisant les dessins produits par le secteur de la recherche15

pour

produire les biens intermédiaires nécessaires à la production du bien final. Ces biens étant différenciés,

ce secteur est régi par une concurrence monopolistique ; un secteur manufacturier dans lequel le bien

final est produit à partir du travail, du capital humain et de biens intermédiaires dans un cadre de

concurrence parfaite et un secteur de recherche, dont les facteurs de production sont le capital humain

et le stock de connaissance déjà existant. Le niveau technologique tA peut donc croître théoriquement

sans limite et à un rythme endogène : il varie comme le produit de la connaissance totale déjà

accumulée A , et du stock de capital humain spécifiquement affecté au secteur de la recherche AH :

.AHA A (13)

où représente un paramètre d'échelle et de productivité. En d'autres termes, pour un capital humain

donné, la variation de la technologie est d'autant plus rapide que le niveau initial de la technologie A,

est élevé et que la part de capital humain affecté au secteur de la recherche est grand. Par hypothèse, le

capital humain H de toute l'économie est donné et constant16

: il se répartit entre YH consacré à la

production du bien final (consommé et investi) et AH allouée aux activités de recherche, de sorte

que YHH AH 17. Ainsi, chaque unité supplémentaire de main-d'œuvre affectée au secteur de la

recherche augmente à la fois le niveau de la technologie et son taux de croissance. Ce secteur est à

rendements d'échelle croissants, ce qui signifie que plus de ressources humaines sont consacrées à la

recherche, plus la productivité du secteur s'accroît. A l'intérieur du secteur de la recherche, le stock de

connaissances technologiques répond aux propriétés d'un bien public : il représente la composante non

rivale et non exclusive qui bénéficie à tous. Chaque chercheur a théoriquement accès aux découvertes

et aux connaissances de l'ensemble de la communauté scientifique présente ou passée pour effectuer

15 Dans l’esprit de cette étude, le secteur de la recherche peut être considéré comme secteur de recherche de procédé d’imitation ou

d’adaptation de la technologie étrangère. 16 Le niveau de capital humain est constant, afin de ne pas prendre en compte une source exogène de croissance. Ceci constitue une

différence importante avec les modèles de Lucas. 17 Selon cette équation, chaque individu peut consacrer du capital humain soit au secteur des biens finals, soit à celui de la recherche.

11

ses propres travaux. Enfin, l'accroissement du stock de connaissances découlant des activités de

recherche permet d'augmenter la productivité du capital humain attaché à ce secteur.

La résolution du modèle consiste dans l'allocation du capital humain entre les activités de recherche et

de production et dans celle du produit entre investissement et consommation. Les agents économiques

ont alors à effectuer un choix : soit produire des biens, soit des connaissances technologiques. Romer

(1990) boucle son modèle par la règle de Ramsey (1928), ce qui lui permet de déduire le taux de

croissance de la consommation :

r

C

C (14)

où C représente la consommation, r , le rendement marginal du capital, , le taux de préférence

pour le présent et , l’élasticité de substitution de la fonction de consommation.

Il déduit ensuite le taux de croissance de l’économie en supposant le cas où les taux de croissance des

grandeurs sont constants. Ce faisant, il néglige la dynamique de transition au profit d’une perspective

de long terme :

AH

D

D

K

K

Y

Y

C

C

(15)

AH étant une variable endogène, elle est déterminée par le modèle et peut être calculée en fonction

des variables exogènes issues de la fonction de production et de l'utilité du consommateur, telle que:

1

* H, avec

AH))(1(

(16)

où et correspondent à la part du capital humain et du travail dans la fonction de production du

bien final.

Ce taux de croissance ne dépend ni de la taille de la population active, ni de la technologie du secteur

des biens intermédiaires, mais du niveau de capital humain affecté à la recherche (que nous

considérons ici comme main d’œuvre qualifiée, qui fonction de niveau d’éducation). C'est donc la

répartition du capital humain entre les secteurs de la production et de la recherche de procédé

d’imitation qui détermine la valeur du taux de croissance d'équilibre. Il est d'autant plus élevé que le

capital humain consacré à la recherche est important. Ce résultat est en conformité avec l'une des

conclusions fondamentales de l'analyse néo-classique, à savoir que le taux de croissance est d'autant

plus élevé que les agents ont une faible préférence pour le présent, ce qui les pousse à épargner

davantage.

La formalisation du processus d'accumulation des connaissances technologiques repose donc sur

l'hypothèse que les connaissances nouvelles naissent des anciennes, à un taux qui dépend uniquement

des ressources humaines qualifiées. Romer considère ainsi que tout processus d'innovation est toujours

bénéfique pour tous. Aussi fondée qu'elle puisse être, cette idée est restrictive dans la mesure où elle

omet les possibilités de substitution d'une connaissance ancienne par une nouvelle (phénomène de

déclassement endogène des connaissances). L'aspect schumpetérien de la «destruction créatrice» est

donc absent de ce modèle, ce qui n'est pas le cas du modèle proposé par Aghion et Howit (1990,

1998a).

Cependant, ces modèles sont proches car, dans les modèles Aghion et Howit le taux de croissance de

l'économie dépend, aussi, du nombre de travailleurs qualifiés employés dans le secteur de la recherche.

Enfin, ils concluent à la possibilité d'obtenir une croissance endogène régulière. Le taux de croissance

équilibré de l'économie croît avec les ressources disponibles (capital humain consacré à la recherche)

12

et décroît avec la préférence des agents pour le présent (qui tend à privilégier la consommation et non

le développement des produits et l'investissement). Dans ces conditions, l'accroissement de l'offre de

travail non qualifié réduit le taux de croissance de l'économie, résultat qui contredit les prévisions du

modèle de Solow. On vérifiera dans cette étude, cette hypothèse de l’effet négatif de l'offre de travail

non qualifié sur la croissance

Le taux de croissance est ainsi déterminé par le stock de capital humain présent dans l’économie: une

augmentation d’échelle, mesurée par un accroissement de H, entraîne automatiquement une

accélération de la croissance. A partir de là, il est facile de montrer comment une économie peut être

piégée dans une trappe à non-croissance lorsqu’elle est dotée d’un niveau faible de capital humain

Le mécanisme de trappe à non-croissance due à la défaillance de capital humain

Comme il est indiqué dans l’équation (16) le taux de croissance augmente avec le stock de capital

humain (la part du travail qualifié), mais il ne dépend pas de la taille globale de la force de travail ou

de la population (L+H). Plus précisément, ce qui agit sur la croissance de long terme, c’est la part du

capital humain affectée à la recherche AH et le facteur d’efficacité du capital humain dans le secteur

de la recherche .

A travers cette équation de taux de croissance, le modèle dévoile une trappe à non-croissance liée à

l'insuffisance du stock global de capital humain. Pour qu’une économie croisse positivement et décolle

il faut qu’elle soit dotée d’un minimum de capital humain :

HH

H0

10*

(17)

Trois équilibres sont suivants illustrés:

1) Si H

HH , le taux de croissance économique est négatif.

2) Si H

HH , le taux de croissance économique est nul.

3) Si H

HH , le taux de croissance économique est positif et l’économie

peut décoller.

On sait que )( YA HHH , et donc on a 0 pour .*

YHH Dans ce cas, .0AH Pour

un stock global de capital humain inférieur à un certain niveau, la totalité du capital humain est

affectée à la production du bien final et il n’y a pas d’imitation de la technologie étrangère

(recherche) ; il y a impossibilité de croissance et décollage économique.

On a le résultat obtenu par de Romer (1990) selon lequel « un niveau de capital humain trop faible

peut engendrer la stagnation ». Si H est trop bas la contrainte de non négativité de AH est active et la

croissance est nulle. En effet, les taux de croissance de A sont trop faibles par rapport au taux

d’escompte, pour justifier le sacrifice de production courante qu’ils requièrent.

Ce résultat fourni une voie pour expliquer la non-croissance du revenu par tête d’un pays comme la

RDC. Lorsqu'il y a très peu de capital humain dans une économie, sa productivité est très importante

dans le secteur agricole ou des biens de consommation et l'économie n'en alloue pas aux à la recherche

de procédés d’imitation et de rattrapage ; l’économie ne peut alors connaître une croissance longue et

ne décollera pas. Elle est ainsi parce qu’il n’y a pas eu des politiques économiques accommodantes

avec les phases de développement politique éducative qui soustraire le capital humain dans la

production de biens de consommation immédiate (agricole). Donc, quand le stock de connaissance

disponible au sein de la population est insuffisant, les gains tirés de cette externalité ne peuvent pas se

13

matérialiser, et la croissance se trouve par conséquent entravée à moins que l’Etat ne mette en place

une politique d’éducation extrêmement dynamique (Berthélemy, Ibid.).

Ce modèle montre bien que lorsqu’une économie retardataire n’est pas dotée suffisamment de capital

humain, elle ne peut pas importer certains de gains de productivité des économies plus avancées.

Comme dans le modèle de Azariadis et Drazen (1990), le manque de ressources humaines disponibles

initialement réduit considérablement à la fois l’efficacité du système éducatif, les rendements de

l’éducation et la croissance économique. Les technologies les plus performantes sont adoptées et mises

en œuvre plus rapidement par les économies les plus riches en capital humain. La transmission,

l’imitation ou encore l’adaptation des technologies des pays les plus avancés par les pays

retardataires technologiquement dépendront de leur niveau et de la qualité de capital humain. Ainsi, c’est le niveau d’éducation qui élève le taux de croissance de l’économie, en accélérant

l’assimilation du progrès technique.

En conclusion, l’analyse dans le cadre des modèles de croissance (exogène et endogène) nous a permis

de mettre en évidence les facteurs qui pourraient expliquer la possibilité pour un pays d’enregistrer une

croissance nulle ou négative de revenu et de rester enfermés dans un équilibre bas. Au cœur de cette

hypothèse des trappes à non-croissance, se trouve les faibles niveaux de stock de capital, l’épargne et

l’investissement ne sont pas suffisamment importants pour couvrir la dépréciation du capital, de sorte

que le taux de croissance du ratio capital/travail de l’économie décline quand son niveau initial se

trouve sous un certain seuil, (alors qu’il augmente immédiatement au-dessus de ce seuil). Cela entraîne

également la lenteur du progrès technologique. Cet effet conjugué à un niveau faible du capital humain

et un système éducatif sous-développé bloquent la croissance de la productivité globale des facteurs et

donc de croissance potentielle et le décollage. Enfin, la faiblesse de PGF dans un pays moins avancé

technologiquement, freine l’accumulation de capital et la possibilité d’imitation et de diversification

d’appareil productif (qui sont les principales sources de croissance). Dans la partie qui suit, on teste

économétriquement toutes ces hypothèses.

3. Modèle empirique et description des données

3.1 Le modèle

Bien que nous les ayons considérés séparément à des fins de simplification, les diverses hypothèses

des mécanismes de non-croissance, sont mutuellement interdépendants et devraient être combinés

dans une relation pour décrire la croissance à long terme. On estime maintenant économétriquement

sur la période 1920-2000 le modèle de Solow augmenté18

du capital humain, de la forme :

gt

tttt eHLAKY , 1 (18)

Avec Y est le produit intérieur brut, A est le progrès technique, K le stock de capital physique, L la

main d’œuvre non qualifiée, H le stock de la main d’œuvre qualifiée (comme on l’a présenté

précédemment, cet indicateur est mesuré par essentiellement par les travailleurs belge ou européens

entre 1920 et 1960) et g le taux de croissance du progrès technique. Cette spécification retenue pour la

fonction de production est la forme Cobb-Douglas usuelle qui, peut s’écrire sous la forme

logarithmique suivante :

gtHLKAY tttt )ln()ln()ln()ln(ln (19)

18Inventé initialement (par Barro, 1991 et MRW, 1992), pour tester l’hypothèse de convergence des revenus de différentes nations, ce modèle a vite été interprété comme un moyen d’identification des déterminants de la croissance - entend ici les déterminants de la stagnation de la

croissance ou non-croissance.

14

Il s’agit ici d’étudier les interdépendances entre les variables Y, K, L et H, prises en logarithme, sans

faire d’hypothèse a priori sur la valeur des élasticités les reliant et de tester l’existence de relations de

long terme. Une première étape consiste alors à identifier l’ordre d’intégration de chacune de variables

afin d’observer si une relation de cointégration peut être mise en évidence.

3.2 Les variables

Le Produit Intérieur Brut (Y) est exprimé en millions de dollar internationaux 1950. La croissance du

PIB réel en RDC a crû en moyenne annuelle que de 2.56 pour cent (cf. figure 3). Cette croissance

masque sa tendance baissière et peut s’analyser ici en deux grandes périodes. De 1920 à 1959 inclus,

sous le régime colonial belge, la production a crû en moyenne de 6.62 pour cent par an. De 1960 à

2000 inclus, sous régime des congolais, le PIB réel a décru de -1.50 pour cent par an. Les données

proviennent de la Banque Centrale du Congo (1920-1960) et Penn World Tables (1960-2000).

La courbe noire est la tendance.

Sources : Banque Centrale du Congo (1920-1960) et Penn World Tables (1960-2000).

Le Stock de capital physique (K) en fin de période est en millions de dollar internationaux 1950.

Aucune estimation du stock de capital n’étant disponible, celui-ci doit être déduit des données sur

l’investissement. Suivant l’exemple de Berthélemy et al. (1996), Morrisson et Talbi (1996), Azama et

Daubrée (1997), Dessu (1998), Toure (2001), Bosworth et Collins (2003) et Kodila Tedika et

Kyayima Muteba (2010), nous estimons le stock de capital en appliquant le modèle de l’inventaire

permanent. On suppose que l’évolution du stock de capital obéit à la loi suivante :

ttt IKK 1)1( (20)

où tK est le stock de capital à la période t, tI est l’investissement en volume à la période t et est le

taux annuel de dépréciation (d’amortissement) du physique du capital19

. Le stock de capital est donc

compris comme l’accumulation des investissements passés, dépréciés chaque année à un taux

constant. Nous supposons que le stock de capital rapporté au PIB est égal à 1,5 la première année

Outre que la connaissance des données du stock de capital ou d’investissement brut, la méthode

d’inventaire permanent nécessite aussi le taux de dépréciation du stock de capital pour une année

donnée. Afin de rendre compte de la destruction du stock de capital intervenue dans les années où les

conflits ont engendré des perturbations particulièrement graves, on suppose un taux annuel de

dépréciation égal à 5 pour cent pour la période coloniale 1920-1960 ; de 10 pour cent pour la période

19 On ne sait pas à quel moment de l’année se placer pour le stock de capital. Le but étant l’estimation d’une fonction de production, il

semble pertinent d’estimer le stock de capital en milieu de période. L’investissement que l’on utilise pour cela est donc la moyenne

arithmétique des flux d‘investissement de l’année t-1 et t.

Année 1994

15

1960- 1990 et de 15 pour cent pour 1990-2000. Le taux de 5 pour cent est proche à 4 pour cent, taux

retenu par Nehru et al. La fiabilité de la formule est contrôlée en répétant l’analyse explicative de la

croissance avec un taux de dépréciation de 4 pour centre entre 1920 et 196020

et 15 pour cent entre

1960 et 2000 inclus. Le stock du capital a évolué à 2.54 pour cent par entre 1920 et 2000, de 5.21 de

1920 à 1960 et a baissé de 0.11 pour cent de 1961 à 2000. Les données d’investissement sont issues

de la Banque centrale du Congo et de l’université de Kinshasa.

Concernant la main-d’œuvre qualifiée employée ou Capital humain (H) et la main-d’œuvre qualifiée

employée ou Travail (L), la difficulté est identique, sinon plus grande. Il n’existait pas de durée légale

du travail pendant la colonisation et, après ce régime, bien que celle- ci fût instaurée (40 heures

hebdomadaire), elle n’a pas été modifiée depuis 1960 et n’a jamais été respectée. Les séries d’emploi

correspondent directement aux effectifs et non au nombre d’heures travaillées. Les séries d’emploi

correspondent directement aux effectifs et non au nombre d’heures travaillées. Pour toutes ces raisons

la variable capital humain représente le nombre de travailleurs ayant reçu l’éducation de secondaire

jusqu’au supérieur et la variable travail est mesurée en milliers de personnes employées non qualifiées

dans l’économie. Les chiffres proviennent de Kodila Tedika et Kyayima Muteba (Université de

Kinshasa, 2010).

3.3 La méthodologie : Tests de stationnarité

Comme on utilise des données temporelles, il est primordial qu’elles conservent une moyenne

constante dans le temps. Ce concept de stationnarité doit être vérifié pour chacune des séries afin

d’éviter des régressions fallacieuses pour lesquelles les résultats pourraient être « significatifs » en

apparence, alors qu’ils ne le sont pas en réalité. Afin d’examiner la stationnarité de nos séries, le test

de Dickey-Fuller augmenté (ADF) est mis en œuvre. Le test fait apparaître de nombreux problèmes.

En effet, certaines variables sont intégrées d'ordre 1 (H et K) et d'autres ont une non stationnarité de

nature déterministe (L et Y). Mais K, une fois différenciée, n'est toujours pas stationnaire et comporte

une tendance. De même, la tendance dans Y persiste, même une fois la tendance estimée et retirée.

Devant tous ces problèmes, plutôt que trop modifier nos séries, nous avons choisi d'exprimer nos

séries en taux de croissance (ou différence première) logarithmique21

. Un tel choix est déjà présent

dans la littérature (voir par exemple Barro et Lee, 2000, Easterly, 1991, Dessu et Herrera, 1996).

Le tableau 2 donne le résultat du test ADF. Seule la série Ln(K) (en pourcentage) n'est pas

stationnaire. Elle comporte une tendance qui doit être estimée et retirée. Une fois que cela est fait, il

apparaît que la série a une racine unitaire et doit donc être différenciée. Remarquons que nos séries ne

sont pas intégrées du même ordre et donc que l'investigation d'une ou plusieurs relations de

cointégration n'est pas nécessaire22

.

Tableau 2 : Ordre d’intégration des variables de la fonction de production

(test de racine unitaire ADF, 1920-2000).

Etape 1 Etape 2 Etape 3 Statut

% P-value

Tendance

ADF stat P-value

Constante

ADF

stat

ADF stat

20 On considère qu’à cette époque coloniale le niveau de coefficient de capital était relativement élevé et qu’il n’y avait pas eu des conflits majeurs susceptibles d’entraîner la dépréciation rapide de capital fixe puisque l’entretien, le renouvellement des machines et autres capitaux

fixes ont été réalisés par les managers européens de l’époque, contrairement à la période d’après.

21 Nous rappelons que le taux de croissance logarithmique de la variable Y entre t-1 et t est défini comme LnYt-LnYt-1. 22 Notons que cela ne résulte pas du fait que nous ayons choisi des variables exprimées en taux de croissance logarithmique. En effet, les

variables exprimées en niveaux avaient également des ordres d'intégrations différents.

16

Ln (Y)

Ln (K)

Ln (H)

Ln (L)

0,01

0,04

0,81

0,57

-4,64***

-1,49

-3,43*

-4,71***

-

-

0,04

0,03

-

-

-3,45**

-

4,69***

-

-

-

-

I(0)

Tendance

I(0)

I(0)

Maintenant que toutes les séries sont stationnaires, nous pouvons enfin estimer la fonction de

production sous forme de taux de croissance logarithmique.

Le Tableau 3 présente différentes estimations de cette fonction de production23

. L'hétéroscédasticité

est corrigée par la méthode de White. Pour tester la présence d'une éventuelle auto-corrélation des

résidus, nous avons mis en œuvre le test de Ljung-Box (Q). Ce test présente l'avantage de tester l'auto-

corrélation à tous les retards et pas uniquement au premier retard comme le fait le test de Durbin-

Watson. Mais le problème du test de Ljung-Box réside dans le choix du retard pertinent pour réaliser

le test. Le risque est de choisir un retard pour lequel il n'y a pas d'auto-corrélation alors qu'il y en a à

d'autres retards. Afin d'éviter cette erreur, nous avons fait le test à tous les retards et indiqué le

pourcentage de retards (appelé %Q) pour lequel l'auto-corrélation n'a pas été détectée. Par exemple,

pour la première estimation, %Q = 90 %. Cela veut dire que l'auto-corrélation n'a pas été détectée pour

90 % des retards (69 sur 77). Enfin, nous avons mis en œuvre le test de Jarque-Bera pour nous assurer

que les résidus étaient normalement distribués et donc que les tests sur les coefficients étaient valides.

Dans le Tableau 2.2, nous reportons la p-value associée à la statistique de Jarque-Bera. Une p-value

inférieure à 0,05 indique que les résidus ne sont pas normalement distribués. Cela est le cas pour la

première estimation. Il y a une ou plusieurs observations mal expliquées par notre modèle. Ce mauvais

niveau d'explication entraîne des résidus élevés et donc une distribution de ces mêmes résidus non

normale. Afin de rendre les résidus normaux, nous avons introduit dans la régression autant de

variables indicatrices que de résidus élevés et ce jusqu'à ce que la p-value du test de Jarque-Bera soit

supérieure à 0,05. Une seule variable indicatrice a été nécessaire (pour l'année 1994, qui prend la

valeur 1 pour l’année 1994 de l’échantillon et 0 sinon.)24

. Les nouveaux résultats apparaissent dans la

colonne 2. La seule différence notable est l'augmentation du R² ajusté, ce qui est logique compte tenu

de l'introduction de la variable indicatrice.

En conformité avec nos hypothèses, aux facteurs de production accumulables sont ajoutées deux

variables destinées à expliquer le résidu de Solow. La première est une tendance linéaire croissante en

fonction du temps, centrée autour de zéro. Elle est introduite dans toutes les équations25

. Le coefficient

associé à cette variable tendance peut être interprété comme le taux de croissance annuel moyen de la

productivité globale des facteurs, en supposant qu’on tient compte des autres facteurs qui affectent

celle-ci (ouverture, technologie étrangère). Dans cette optique, on introduit une deuxième variable, le

progrès technique exogène qui est supposé être une fonction linéaire du logarithme de taux de

croissance du produit intérieur brut de la Belgique26

(cf. la colonne 3 du tableau 3). On considère que

ce pays plus avancé technologiquement que la RDC, et qu’il est donc caractérisé par la frontière de

production optimale sur la période. Cette variable PIB belge peut également être interprétée comme

une mesure des chocs externes auxquels fait face l’économie congolaise puisque la Belgique est le

premier partenaire commercial de son ancienne colonie. Dans cette logique, elle peut enfin également

être considérée à ce stade, comme une proxy du taux d’ouverture commerciale de la RDC et permet

23La période est réduite en raison du calcul des taux de croissance logarithmiques et de la stationnarisation de certaines séries. 24 Les dix dernières années de l’échantillon sont caractérisées par une crise économique profonde, qui ne peut pas être expliquée par les

variables de la fonction de production. Il faut rappeler à cet égard que l’année 1994 est l’année de génocide rwandais. C’est aussi la période

où la crise politique congolaise interne avait atteint son niveau culminant avant l’éclatement d’une rébellion armée à l’Est du pays en 1996 de l’Alliance des forces démocratiques pour la libération du Congo-Zaïre, soutenue par des militaires hutu rwandais (chassés par le nouveau

pouvoir tuschi au Rwanda pays voisins), qui a mit fin au régime autoritaire à parti unique de Mobutu et porté Laurent-Désiré Kabila au

pouvoir. 25 Dans la première colonne, le progrès technique exogène est supposé nul (g=0) ; dans la seconde colonne, le logarithme du progrès

technique est supposé suivre une tendance linéaire, conformément à l’équation (19). 26Le Produit intérieur brut de la Belgique provient de la base de données Maddison (2000). Suivant Jean-Claude Berthélemy (2006), nous avons éliminé la composante cyclique à l’aide du filtre d'Hodrick-Prescott.

17

donc de mesurer à quelle vitesse la RDC (le pays les moins avancés) capte les technologies les plus

récentes (Barro et Sala-i-Martin 1995 ; Dessu, 1998, Dessu et Herrera, 1996 et 1999, Chambas et al.,

1999). On attend de cette variable censée traduire intégration progressive de l’économie congolaise au

marché mondial un effet positif sur la croissance via une meilleure allocation des facteurs et par là une

hausse de la productivité globale des facteurs. La raison en est que, la quasi-totalité des échanges

commerciaux congolais passent par son ancienne métropole, selon des closes établies depuis la

colonisation. Ainsi, l’internationalisation de l’économie favorise les transferts de technologie dont

peut bénéficier moindre à coût un pays retardataire technologiquement.

4. Résultats et discussion

4.1 Les résultats

Le modèle est estimé selon la méthode des moindres carrés ordinaires. Le résultat du tableau 3 est

pertinent pour plusieurs raisons.

Quel que soit la spécification retenue, le modèle de Solow augmenté n’explique toujours que moins de

70 % de la variance du logarithme de la croissance du produit. Les résultats sont moins intuitifs mais

ils sont conformes à nos hypothèses. Les variables de capital physique et de la main-d’œuvre qualifiée

(capital humain) sont non significatives. La variable de la main d’œuvre non qualifié est significative

avec le signe positif. La valeur des coefficients associés aux trois intrants est économiquement

conforme à la prédiction théorique. Les variables censées capter l’évolution du progrès technique (hors

influence du capital humain) permettent d’améliorer la qualité du modèle, mais, la variable le progrès

technique est significative avec le signe négatif et la variable taux de croissance du produit intérieur

brut de la Belgique est positive et non significatives. Nous reviendrons plus loin en détail sur ces

points importants, de la non significativité des variables de capital (physique et humain) et des

variables de progrès technique.

Les valeurs entre parathèses sont les écarts-types.

*** Coefficients significatifs à 1%

** Coefficients significatifs à 5% * Coefficients significatifs à 10%

Tableau 3 : Estimation de la fonction de production (1922-2000).

Variable dépendante : Ln(Y) Variables

explicatives

(1 (2) (3) (4) (4)

Constante 0.05**

(2.27)

0.04**

(2.07)

0.04**

(2.10)

0.02

(0.65)

0.10

(0.75)

glnK 0.201

(0.61)

0.263

(0.89)

0.261

(0.89)

1.773

(1.36)

0.140

(0.37)

glnH

0.07

(0.86)

0.07

(0.95)

0.08

(1.03)

-0.01

(0.19)

0.21**

(3.17)

glnL 0.74***

(6.04)

0.65***

(6.31)

0.65***

(6.31)

0.52***

(4.29)

0.79***

(5.62)

Tendance

-0.00***

(2.98)

-0.00***

(2.79)

-0.00***

(2.80)

0.00

(0.35)

-0.00

(1.44)

Dummy94 -

-

-0.591***

(12.56)

-0.589***

(12.41)

-

-

-

-

Ln (YBEL) -

-

-

-

2.598

(0.69)

-

-

-

-

Observations

R² ajusté

White

Q (%)

ARMA

JB (p-value)

Dummies

79

0.58

Oui

100

Non

90 %

Non

79

0.69

Oui

100

Non

100 %

1994

79

0.68

Oui

92

Non

100 %

1994

39

0.44

Oui

92

Non

95 %

Non

40

0.58

Oui

92

Non

84 %

Non

18

Les coefficients obtenus dans cette première régression peuvent donc être considérées comme des

coefficients traduisant une relation de long terme entre les variables de la fonction de production. La

valeur de ces coefficients peut toutefois être discutée, en raison de l’incertitude sur le mode de calcul

du stock de capital physique, mais aussi la présence possible de simultanéité, résultat du caractère

endogène des intrants de la fonction de production. Les régressions en moindres carrés ordinaires qui

sont reportées dans ce tableau suppose l’exogénéité des variables de stocks de capital, mais elles ne

fournissent aucune indication sur l’existence (et la direction) d’une causalité éventuelle entre les

variables indépendantes et la variable endogène de PIB. On peut toutefois penser que, si le capital

physique et le capital humain déterminent le produit, comme le postule notre cadre théorique utilisant

une fonction de production de type Cobb-Douglas, le produit peut également influencer, en retour, les

stocks de capital en particulier le capital physique. Deux points économétriques supplémentaires

doivent donc être discutés. Il s'agit de la stabilité et de l'endogénéité.

4.2 La discussion des résultats

Les résultats obtenus sont robustes, et en accord avec les prédictions du modèle Solow-Romer

présenté. Ils permettent de surcroît d’évaluer la contribution de chaque facteur de production à la

productivité totale des facteurs. Il ne faut pas, cependant, sous-estimer leur fragilité à la fois d’un point

de vue théorique et empirique.

A) Tests de robustesse : stabilité et d’endogénéité

En ce qui concerne le premier point, il est connu que les modèles macroéconomiques sont sujets à

l'instabilité des paramètres, surtout lorsqu'ils sont estimés sur le long terme. Afin de tester la stabilité

de nos paramètres, nous avons mis en œuvre le test de stabilité le plus connu, celui de Chow. Ce test

nécessite de spécifier la date de rupture supposée c'est-à-dire la date à partir de laquelle le modèle

devient instable. Pour la RDC, nous avons choisi naturellement l'année 1960 qui correspond à l'année

de la décolonisation. L'hypothèse testée est l'absence de rupture structurelle. La statistique du test est

égale à 1,33 avec une p-value de 0,26. On accepte donc l'hypothèse nulle : il n'y a pas de rupture

structurelle. Le modèle est donc stable. Nous avons vérifié que les conclusions du test n'étaient pas

contingentes au choix de l'année 1960. En effet, les conclusions du test sont identiques pour toutes les

années au voisinage de 1960. Cette stabilité est d'ailleurs confirmée par d'autres tests comme le

CUSUM test. Cette méthode, plus connue sous le nom "d'estimation par les moindres carrés

récursifs", consiste à déterminer un intervalle de confiance pour la somme cumulée des résidus

récursifs (notée CUSUM). Ces derniers résultent d'estimations successives réalisées sur des sous-

échantillons de l'échantillon de départ. Dès que la somme cumulée de ces résidus récursifs dépasse les

bornes de l'intervalle de confiance, les coefficients estimés deviennent instables. Le graphique A en

annexe 2 montre que ce n'est jamais le cas, confirmant ainsi la stabilité du modèle.

Afin de bien voir qu'il n'y a pas de rupture structurelle en 1960, nous avons réalisé une estimation pour

chacune des deux sous-périodes : 1922-1960 et 1961-2000. Les résultats sont présentés dans les

colonnes 4 et 5. La variable travail non qualifié, (L) reste toujours significative avec le signe positif.

Les variables, capital physique, (K) et progrès technique, (tendance) sont non significatives pour les

deux sous périodes. Enfin, la variable capital humain, (H) est non significative sous la période 1920-

1960), mais elle devient significative sur la période 1961-2000 et c’est seul changement notable sur

lequel on reviendra ultérieurement. En tout état de cause, il ne suffit pas à lui seul à caractériser une

instabilité du modèle.

Le second point à traiter est celui de l'endogénéité. Dans notre modèle, peut-on renverser la causalité

et supposer que la croissance détermine le capital, le capital humain ou le travail ? Nous pouvons

écarter une telle causalité pour au moins deux des variables : le capital humain et le travail. En effet,

pour ces deux variables, l'absence de causalité renversée résulte d'une impossibilité logique : cela n'a

pas de sens de dire que la croissance en t a un impact sur le nombre de travailleurs qualifiés ou non

qualifiés en t. La variable de capital physique est plus problématique. En effet, étant donné qu'elle est

mesurée par les investissements, on peut penser que la croissance a un impact sur elle. Même si on

19

peut avancer que c'est plutôt la croissance en t-1 qui a un impact sur les investissements en t, on ne

peut pas écarter la possibilité d'un biais de simultanéité : les investissements sont une fraction du PIB

et le PIB rentre dans le calcul de la croissance. Il convient donc de tester rigoureusement la causalité

statistique entre le PIB et le capital physique. Le test de causalité de Granger (1969) est réalisé à cet

effet. Ses conclusions sont les suivantes : pour l'hypothèse nulle "la croissance du PIB ne cause pas la

croissance du capital au sens de Granger", la p-value est égale à 0,62. On accepte donc l'hypothèse

testée. On peut donc penser qu'il n'y a pas d'endogénéité entre les deux variables27

. Par ailleurs, lorsqu’on modifie dans l’équation décrite par la colonne 3 du tableau 3 Dans les

l’hypothèse concernant les taux de la dépréciation du stock de capital de 5 pour cent pour la période

coloniale 1920-1960 ; de 10 pour cent pour la période 1960- 1990 et de 15 pour cent pour 1990-2000,

par les taux de 4 pour cent avant 1960 et de 10 pour cent de 1960 à 2000, on obtient des résultats très

similaires28

:

YBELdummyTLHKYt 452.294**495.0***05.0)(***621.0)(101.0)(282.0*10.0

(2.54) (1.11) (1.09) (5.48) (2.58) (9.75) (0.78)

Cette modification semble n’avoir aucune influence sur la significativité des coefficients des variables

de la fonction de production. L’estimation de l’élasticité du produit par rapport au capital physique et

au capital humain. Elle affecte que marginalement les valeurs des élasticités du capital humain et du

capital physique.

Ces analyses de stabilité, d’éndogéneité et de sensibilité confortent donc le jugement que l’on peut

porter sur la qualité de la relation estimée entre les taux (ou les niveaux) du PIB et des intrants

considérés. Elle confirme notamment la robustesse des coefficients estimés et leur significativité.

A ce stade on peut donc s’interroger sur les caractéristiques d’ensemble de la fonction de production,

et notamment sur l’existence de rendements d’échelle croissants. Cette problématique revêt évidement

une importance considérable quant à la nature du processus de croissance en RDC. Il est en effet aisé

de montrer que l’existence de rendements d’échelle croissants ou constants sur les facteurs de

production accumulables (les variables de capital) peut être la source d’un processus de croissance

auto-entretenue sans bornes. Le modèle « AK » de Romer (1986) illustre bien ce phénomène, pour

lequel la seule accumulation de capital par tête permet de générer une croissance positive et stable du

produit par tête. On effectue donc à partir de l’équation 3 (colonne 3) du Tableau 2.2, des tests de

Fisher sur la nature des coefficients. Le premier consiste à tester l’hypothèse de rendements constants

sur l’ensemble des facteurs de production (soit, 1 ) qui, présente l’avantage de procurer

un cadre analytique maîtrisé et est cohérente avec l’hypothèse de concurrence pure et parfaite. Le

second consiste à effectuer le même test sur les seuls facteurs accumulables de production (soit,

1 ).

Pour le premier test, la statistique de Fisher est égale à 0,002 avec une p-value de 0,96. On ne peut

donc pas rejeter l’hypothèse nulle de rendements constants sur l’ensemble de facteurs au seuil de 5 %.

On rejette en revanche l’hypothèse de rendements constants sur les seuls facteurs de production

accumulables (statistique de Fisher est égale à 4,971 avec une p-value de 0,03). Nous ne pouvons pas

donc parler de croissance endogène, au sens où elle est définie par le modèle « AK ». Nous pouvons

par contre réécrire la fonction de production en imposant des rendements d’échelles constants et en

exprimant les variables par tête. Dans ce cadre, pour avoir une fonction de production intensive

compte tenu de notre spécification de travail qualifié et non qualifié, on suppose pour l’instant une

27 Si le test avait conclu dans l'autre sens, nous serions allés plus loin dans l'investigation de l'endogénéité et mis en œuvre un test plus

formel, le test d'Hausman. 28 Toutes les variables sont en logarithme, sauf variable indicatrice dummy 94. On a effectué le test de White pour corriger

l'hétéroscédasticité et pour tester la présence d'une éventuelle auto-corrélation des résidus, on a mis en œuvre le test de Ljung-Box (Q). Enfin,

a réalisé le test de Jarque-Bera pour s’assurer que les résidus étaient normalement distribués

20

substituabilité parfaite entre ces deux types de main-d’œuvre. Dans ce cas, nous supposons une

fonction de production constante des rendements d'échelle de la forme :

1)(LHAKY AHL

K

L

Ylnln1lnln

AHky lnln1lnln (21)

Les tests de stationnarité reportés en annexe 1 indiquent que la spécification de la fonction de

production (en imposant des rendements d’échelles constants) n’a pas de ce fait d’influence sur

l’estimation de la relation de long terme. Mais, elle peut en avoir sur l’estimation à correction

d’erreurs, qui décrit les fluctuations de court terme au tour de cette relation. En suivant Dessus 1998,

nous estimons donc un modèle à correction d'erreur de la forme suivante29

:

)ˆln()ln(lnlnln 11111 ttttHttktt yyHHkkyy (22)

où )ˆln( 1ty est le prédicteur linéaire de la fonction de production. Le taux de croissance du produit par

tête est donc fonction du taux de croissance des facteurs de production et de l’écart passé à l’équilibre

de long terme. Le coefficient mesure la vitesse à laquelle les chocs exogènes de la demande et de

productivité sont absorbés par l’économie. Ces chocs sont mesurés par la différence entre la valeur

observée du PIB par tête et la valeur prédite par la relation de long terme. L’estimation d’une telle

relation ne peut se faire que sur des variables intégrées du même ordre. Or, pour les estimations du

tableau A en annexe 2 nous avons du stationnariser les séries. Nous procédons donc à l’estimation du

modèle à correction d’erreur à partir des variables de départ qui étaient toute I(1). Le tableau C (cf.

annexe 2)30

présente l’estimation de ce modèle, en utilisant les résidus (que l’on nomme MCE ou

écart) de chacune des deux équations du tableau, comme mesure de ces chocs. Ces modèles sont

estimés sans variable de taux de croissance du PIB de la Belgique, qui s’est avérée statistiquement non

significative.

L’équation de taux de croissance PIB est un peu modifiée par rapport aux premières estimations. Le

stock de capital contribue de manière significative et positive à la croissance du PIB, avec une

élasticité environ trois fois supérieure à celle du capital humain, qui reste toujours positif mais non

significatif et que le pouvoir explicatif de l’équation est considérablement diminué. Comment peut-on

expliquer ce résultat ? Tout d’abord, les mesures utilisées de capital humain sont, sans aucun doute,

très imparfaites. L’une des raisons de ce résultat peut être le déséquilibre entre l’évolution des stocks

de capital physique et humain. L’argument théorique sous-jacent déduit des travaux31

de Uzawa

(1965), Lucas (1988), Rebello (1991), Mulligan et Sala-I-Martin (1993), Caballe et Santos (1993), et

Barro et Sala-i-Martin (1995), consiste à dire que si le rapport entre deux types de capital est proche

(ou identique) du rapport de leurs productivités marginales (qui est le rapport d’équilibre de long

terme), alors le taux de croissance de l’économie sera négativement affecté par l’accroissement de

l’écart entre le rapport constaté des facteurs et le rapport optimal. Dans le cas de la RDC, il n’y a

jamais eu de rapport optimal entre les niveaux de capital physique et humain, puisque les élasticités

associées à chacun de deux types de capital ne sont pas comparables (élasticité de capital physique est

au tour de 0,40 alors que celle du capital humain est de 0.11). Cela suggère qu’en 1920, la RDC ne

disposait très probablement pas d’un capital humain abondant et de qualité, relativement à son capital

physique.

29 Nous avons retiré la tendance car prendre la différence première sur la tendance n'aurait pas eu de sens. 30 Nous avons retiré la variable (tendance), car prendre la différence première sur la tendance n’aurait pas eu de sens. 31 Ces travaux montrent que si rapport entre les deux types de capital est éloigné du rapport de leurs productivités marginales, alors le taux de

croissance de l’économie sera positivement affecté (de manière transitoire) par la réduction de l’écart entre le rapport constaté des facteurs et

le rapport optimal.

21

La figure 2 en annexe 2 indique que dès le départ de processus de développement économique de la

RDC, le rapport entre capital physique et capital humain n’a pas été stable, et au fil des années, il a eu

tendance à décroître rapidement puisque le capital physique a été davantage sujet à une expansion

rapide que le capital humain. Ce déséquilibre a fait que le progrès technique externe n’était pas mieux

assimilé à cause d’insuffisance de la dotation en capital humain. On retrouve bien l’idée sous-jacente

(Nelson et Phelps, 1966, Benhabib et Spiegel, 1994, Edwards, 1994 et Cohen, 1996) selon la quelle, le

taux de croissance d’une économie sera donc d’autant plus sensible à son niveau de départ de la

production par habitant que son stock de capital humain le sera.

Nous pouvons donc penser que depuis le régime colonial, l’économie de la RDC est toujours en

déséquilibre, et s’est pas encore approchée de son équilibre dynamique de long terme. L’histoire de la

croissance sous-jacente à ces résultats s’accorde au fait qu’il n’y a jamais eu un décollage économique

de ce pays. La croissance qui a eu liée sous la colonisation (1920-1960), fut simplement une

croissance extensive, associée principalement à l’extraction des ressources naturelles, l’utilisation de la

main-d’œuvre peu qualifiée et forcée et à l’accumulation du capital physique principalement dans le

secteur minier. La croissance s’est réalisée dans un contexte de très faible productivité et s’est par la

suite, interrompue à la fin des années 50. L’investissement en capital humain n’ont jamais repris de

l’importance par rapport au capital physique, comme l’atteste la baisse continue des dépenses

consacrée à l’éducation. En tout état de cause, l’évolution du rapport entre les stocks de capital

physique et humain n’a pas contribué à changer le régime de croissance opéré depuis les années 1920.

Elle en est sans doute l’une de principales explications de la non-croissance de la RDC et du faux

décollage.

Enfin, s’agissant de la variable écart (la différence entre la valeur observée du PIB par tête et la valeur

prédite par la relation de long terme), le coefficient de rattrapage (ou correction d’erreur) est bien

négatif et significatif confirmant ainsi l’existence d’une relation de long terme entre les variables en

niveau (cf. tableau C annexe 2). La valeur du coefficient associé indique qu'environ 12 pour cent du

déséquilibre entre l’offre et la demande sont absorbés chaque année, ce qui est faible comparé aux

résultats obtenus pour d'autres pays32

. Elle illustre lenteur d’ajustement des marchés aux conditions de

l’offre, ou l’absence de cycles, ceci probablement en raison d’une très faible flexibilité des prix et des

quantités ; de la volatilité des prix des matières premières qui rend l’économie très vulnérable. Cette

incapacité d’absorption des chocs de l’économie de la RDC peut aussi être considérée comme une

mesure de son instabilité macroéconomique. Cette instabilité en elle-même a été très certainement

improductive à la croissance surtout depuis 1960. Il est difficile d’en mesurer l’impact, par définition,

à l’aide uniquement de séries temporelles, mais on peut avancer plusieurs explications théoriques de

cette relation négative. L’instabilité peut ainsi prendre la forme d’un sous-emploi durable des capacités

de production qui retarde la croissance de l’économie, en cas d’ajustement par les quantités. Elle peut

aussi prendre la forme d’une inflation forte et volatile, dont les conséquences sur les anticipations des

agents, notamment en matière d’épargne et d’investissement, peuvent être préjudiciables au

développement des capacités futures de production et de la productivité. Ce fut probablement le cas en

RDC, qui a présenté les signes d’une instabilité macro-économique impressionnante au regard de sa

faible croissance, comme l’attestent ses forts taux d’inflation et de chômage (Tcheta-Bampa, 200833

).

Cette instabilité du cadre macro-économique a, en retour, certainement été un facteur défavorable de

croissance.

B) Des résultats qui confirment le modèle Slow-Romer et permettent de calculer la

contribution des différents facteurs de production à la variation de la productivité totale

des facteurs

Comme indique notre modèle, nous avons estimé une fonction de production (et non une des équations

de convergence) qui a des fondements théoriques solides et qui lient taux de croissance du produit au

32 Par exemple, Dessus (1998) trouve la valeur de du coefficient associé cette variable proche de l’unité en valeur absolue, indiquant ainsi que 80 pour cent environ du déséquilibre entre l’offre et la demande est absorbé en une année pour le Taiwan, entre 1951 et 19990. 33 Tcheta-Bampa, (2008), Croissance et qualité institutionnelle : le cas de la République Démocratique du Congo. Mémoire Master 2,

Université Paris 1.

22

taux des stocks de capital physique et humain. Le test confirme la généralité de la théorie à savoir la

faiblesse d’accumulation de capital physique et de capital humain associé à l’éducation ainsi que le

faible niveau et la lenteur du progrès technologique, constituent les causes de l’échec de croissance en

RDC et ces facteurs maintiennent potentiellement cette économie dans une trappe de la stagnation

structurelle. Ces analyses confirment aussi la robustesse des coefficients estimés et leur significativité.

Ce résultat est intéressant aussi parce qu’il peut rendre compte de la contribution du capital physique

et du capital humain à la croissance économique i.e. à la variation de la productivité totale des

facteurs. La mesure de la contribution relative des différents facteurs de production et du progrès

technique passe par la mesure des élasticités. Cet exercice de comptabilité de la croissance est

important pour compléter la compréhension de l’histoire de la stagnation de croissance de la RDC.

Contribution du stock de capital physique. Les études sur données transversales estiment

généralement l’élasticité du produit au stock de capital physique autour de 0.3, les rares études

économétriques sur la croissance économique en RDC donnent des résultats à peu près similaires.

Ainsi Kodila Tedika et Kyayima Muteba (2010) estiment une fonction de production de type à

rendements constants, qui inclut les facteurs capital physique, capital humain (main-d’œuvre qualifiée)

et travail (main-d’œuvre non qualifiée) sur la période 1920-1956. Ils obtiennent une élasticité du PIB

par rapport au stock de capital physique égale à 0.25. Enfin, Akitoby et Cinyabuguma (2004)

estiment quant à ceux une fonction de production incluant seulement les facteurs, capital physique et

la PGF sur la période 1960-2000. Diverses spécifications sont proposées, mais les auteurs obtiennent

une élasticité du produit par rapport au capital physique qui se situe toujours aux environs de 0.34.

Comme on l’a présenté, le modèle de Solow fait l’hypothèse de concurrence pure et parfaite selon

laquelle les facteurs de production sont rémunérés à leur productivité marginale (ce qui ne semble pas

avoir été le cas en RDC). Si on prend en compte cette hypothèse, dans ce cas, l’élasticité du PIB par

rapport au stock de capital physique de la fonction Cobb-Douglas, , est égale à la part de la

rémunération du capital physique dans la rémunération totale des facteurs. La moyenne sur la période

1920-2000 de ce rapport est égale 100 pour cent, selon nos données.

Néanmoins, cet exercice de comptabilisation de la croissance a des limites. D’abord, cette approche

requiert que les marchés du capital et du travail soient parfaitement concurrentiels et que le revenu de

chaque facteur soit égal à la valeur de son produit marginal. En pratique, bien sûr, des imperfections

du marché sont nombreuses. Une détermination non-concurrentielle des salaires et des marchés de

produits monopolistiques peut significativement déformer la relation entre les parts de revenu et les

produits marginaux. L’absence de concurrence parfaite, dans le contexte d’une fonction de production

à rendement d’échelles constant, peut entraîner de graves erreurs d’estimation de l’élasticité de la

production par rapport à chaque facteur, car les parts des facteurs ne refléteront plus les élasticités de

production. En particulier, dans la mesure où les profits du monopole se reflètent dans le revenu du

capital, la part du capital dans le revenu aura tendance à surestimer l’élasticité de la production par

rapport au capital.

Ensuite, nos séries de stock de capital ont typiquement été construites en utilisant la méthode

d’inventaire permanent, qui consiste essentiellement à accumuler des données des flux

d’investissement à prix constants obtenues à partir des sources nationales et des bases de données

internationales, telles que la base de données Penn World Tables, en faisant les hypothèses des taux de

dépréciation constant. Le choix de l’année de départ de l’échantillon est cependant arbitraire et peut

entraîner des erreurs d’estimation importantes, notamment dans les premières périodes.

Enfin, le rôle de la terre et les autres ressources naturelles comme facteurs de production à part entière

est ignoré dans le modèle de Solow34

et dans notre modèle économétrique, alors que les ressources

34 Si les ressources naturelles étaient importantes (comme on pourrait s’y attendre dans le cas des économies insulaires) et considérées dans le

modèle de Solow, le doublement du capital et du travail effectif pourrait moins que faire doubler la production. L’hypothèse de rendements

constants du capital et du travail effectif toute seule serait donc inappropriée.

23

naturelles sont importantes en RDC. Ce biais est particulièrement important dans le secteur agricole et

informel, caractéristiques majeures des pays pauvres. L’agriculture représente en RDC une part

importante de la rémunération totale des facteurs. Malheureusement, le manque d’informations

statistiques détaillées pour la période 1920-1960 ne nous permet pas d’aller plus loin dans l’analyse.

Pour toutes ces raisons, on pense que la part du capital dans la fonction de production est par

conséquent surestimée et la part de la croissance de la PGF sous-estimée. Il est donc probable que la

part de la rémunération du capital dans le PIB au coût de facteurs entre 1920 et 2000 soit pour des

raisons exposées ci-dessus plus proche de 0.3 que de 1, ce qui confirmerait la valeur obtenue

économétriquement (soit, 0.261).

Nous allons donc déterminer les contributions respectives des facteurs de production et PTF au taux de

croissance du produit. Dans le modèle de Solow augmenté estimé précédemment, on a considéré le

capital humain comme un facteur d’accumulation simple. Dans ce cas, le taux de croissance de la

productivité global des facteurs, X, peut s’écrire par différence comme :

)ln()ln()ln(111

t

t

t

t

t

t

h

h

k

k

y

yX (23)

Cette équation illustre le fait que deux pays connaissant les mêmes taux de croissance de leurs

dotations factorielles peuvent avoir des taux de croissance de leurs productivités respectives

durablement différents, puisque la combinaison des mêmes niveaux des facteurs ne produit pas le

même revenu.

Dans le cas où on considère que le capital humain comme un déterminant du progrès technique et au

sens où nous avons définit le progrès technique, la croissance de la PGF, est égale à la croissance du

PIB qui n’est pas expliquée par la croissance de l’emploi des facteurs classiques de production, que

sont le travail et le capital physique. Cette définition sous-entend en fait que tout processus ayant pour

conséquence l’amélioration de la qualité, ou productivité, d’un des deux facteurs, doit être considéré

comme une source de productivité globale des facteurs. En ce sens, le capital humain doit être vu

comme un facteur d’augmentation de la productivité, et non comme un facteur de production

classique. Si l’on suppose de plus, que la fonction de production est à rendements constants, la

variables de productivité globale des facteurs, tX , peut donc s’écrire comme suit :

1

tt

tt

K

YX (24)

où tY désigne le PIB, tK le stock de capital physique, HLtt le nombre total de travailleurs

et l’élasticité du produit par rapport au stock de capital physique.

Une décomposition de la croissance selon les facteurs et la PGF peut être menée de deux manières :

soit à partir d’une décomposition comptable lorsque l’on dispose de données sur le prix des facteurs

(salaire et prix du capital), ce qui n’est pas le cas pour la RDC ; soit en utilisant une méthode

économétriquement qui consiste à déterminer l’élasticité du capital au produit et si les rendements

d’échelle sont constants, comme dans le cas présent.

Dans le tableau 2 on peut déduire que la valeur 0.261 du coefficient associé au logarithme du stock

capital par actif. Si l’on approxime à 0.3 et on accepte cette valeur comme une estimation plausible

de l’élasticité du PIB par rapport au stock de capital physique en RDC, alors nous pouvons nous livrer

à une comptabilité traditionnelle de croissance. Le principe en est simple. Il consiste à calculer à partir

24

de l’estimation de la fonction de production, la part de la croissance du PIB par tête, , que l’on peut

attribuer à l’accumulation du capital physique par tête, comme suit :

y

yk

k

(25)

soit l’élasticité du produit par rapport au stock du capital physique, multiplier par le rapport des taux

de croissance annuel moyens du capital et du PIB par tête.

Le taux de croissance annuel moyen du PIB par tête est égal à – 4.45 pour cent tandis que celui du

capital par tête (ou plus exactement par les travailleurs) est de – 3.41 pour cent. La baisse de

l’accumulation du capital par tête (ou désinvestissement) n’explique donc que 31 pour cent de la non-

croissance du PIB par tête. Les 69 pourcent restant, soit – 3.06 points par an, proviennent donc d’une

absence d’amélioration de la productivité globale des facteurs (PGF).

Ce taux de croissance de la PGF est obtenu par la différence première de son logarithme. L’évolution

de la PGF ainsi décrite est strictement identique à celle que l’on obtiendrait à l’aide d’un index de

Thörnqvist, en raison de l’invariance supposée de l’élasticité du produit par rapport au stock de capital

physique. Le taux de croissance de la PGF obtenu par cette approximation linéaire est, en outre,

strictement égal au taux de croissance de la PGF dérivé d’une fonction de production de type translog

(Diewert, 1976 et 1981), ce qui lui confère une portée supplémentaire35

.

Source : Calcul de l’auteur

De l’analyse de la figure 4 on peut constater la baisse tendancielle de la PGF et une forte instabilité de

son taux de croissance. Cette évolution baissière et instable est probablement liée à plusieurs facteurs

tels la concentration d’appareil productif ans un secteur qui n’améliore pas la technique de production,

la mauvaise allocation des facteurs, la mauvaise de la qualité du capital humain, le faible taux

d’ouverture commerciale ou encore les facteurs politiques et institutionnels du pays.

35 Comme a montré Diewert (1976, 1981), tous les indices sont « exacts », mais pour des formes particulières de la fonction de production :

les indices de Laspeyres et Paasche sont « exacts » pour les fonctions linéaires ou à coefficients fixes, les indices géométriques pour la fonction Cobb-Douglas à rendement constant, l'indice de Fis cher pour une fonction de production de type quadratique généralisée (toujours

homogène et de degré un) et l'indice de Tornqvist pour une fonction translog. Les indices de Fischer et de Tornqvist, appelés « superlatifs »,

sont donc particulièrement intéressants, car les fonctions auxquelles ils correspondent sont des formes très générales, dites flexibles, qui n'imposent pas a priori d'hypothèses fortes sur la technique de production (élasticité de substitution entre les facteurs non constante), comme

le fait par exemple une fonction linéaire (substituabilité infinie), une fonction à coefficients fixes (complémentarité) ou une

Cobb-Douglas (élasticité de substitution égale à 1).

25

Le tableau 4 présente une comparaison des exercices de comptabilité de la croissance réalisés sur

RDC. Toutes ces études s’appuient sur une estimation économétrique pour estimer le taux de

croissance de la PGF.

Il est difficile de comparer notre estimation de 1920 à 2000 à celles proposées par les études

antérieures, car la contribution du capital à la croissance n’apparaît pas stable de 1920 à 2000. En

revanche, lorsqu’on divise la période de notre étude en deux sous périodes, nous obtenons des résultats

très similaires aux résultats de deux autres études citées ci-haut, à l’aide de méthodes alternatives et

sur des périodes différentes. Plus précisément, comme indique le tableau 2.3, notre étude sur la

période 1920-1960 confirme l’estimation proposés par l’étude Kodila Tedika et Kyayima Muteba

(2010) et sur la période 1960-2000 confirme celle obtenue par Akitoby et Cinyabuguma (2004).

En comparaison internationale, cinq études du Centre de développement de l’OCDE ont déjà

déterminé les contributions de facteurs de production et de PGF. Les travaux de Berthélémy et al

(1996a) indiquent que la PGF a augmenté de 0.7 pour cent entre 1960 et 1990 et elle a représenté près

de 20 pour cent de la croissance du produit au Sénégal. Ensuite, Morrisson et Talbi (1996) ont montré

que la PGF a augmenté en moyenne entre 1993 et 1995 de 1.29 pour cent et a représenté près de 24.2

pour cent de la croissance du produit en Tunisie. Dessus montre que la PGF a augmenté de 3.6 pour

cent en Taiwan entre 1951 et 1990 et sa contribution à la croissance du produit est de 54 pour cent.

Azama et Daubrée (1997) ont trouvé quant eux que la PGF a cru de 2.75 pour cent et sa contribution à

la croissance du produit s’élève à 24.4 pour cent entre 1964 et 1990 au Kenya. Enfin, Toure (2001)

pour le Mali expose que la PGF a baissé moyenne d’environ 0.66 pour cent et elle a contribué de façon

négative à la croissance du produit par actif de – 41 pour cent.

Tableau 4 : Comptabilités de la (non)-croissance

Etude Méthode utilisée Taux de croissance du

PIB/tête

Contribution de la

PGF au taux de

croissance du PIB/tête

Période d’estimation

Cette étude économétrique – 4.45 % 69 % 1920-2000

Cette étude économétrique 0.56 %

-9.46 %

83 %

77 %

1920-1960

1960-2000

Kodila T. et al

(2010)*

économétrique 6.98 % 51.15 % 1920-1956

Akitoby et al.

(2004)**

économétrique -3.3 % 60 % 1960-2000

* Le taux de 6.98 % n’est pas celui de du PIB par tête (travailleur) mais le taux du PIB entre 1920 et 1956. ** L’étude de Akitoby et al., (2004) fait en plus de l’analyse macroéconomique, une analyse sectorielle de la croissance. Leurs résultats

indiquent qu’entre 1960 et 2000. Le secteur agricole a stagné et n’a pas eu d’impact sur la PGF, le capital physique a baissé et en

conséquence, cette baisse a entraîné une baisse -1.7 pour cent de la production par travailleur. Dans le secteur de transport la PGF a décrue de 92 pour cent et ceci a causé une baisse de -6 pour cent de produit par travailleur. Enfin, bien que le secteur minier a enregistré une croissance

de la PGF, ce secteur a cas même entraîné une diminution de la production par travailleur de -4.1 pour cent.

La contribution du capital humain. Les valeurs de l’élasticité du PIB par rapport à la main d’œuvre qualifiée (capital humain) et main d’œuvre non qualifiée (travail) sont plus difficiles à calculer et à juger en raison de leurs spécifications dans ce travail. Mais aussi de nombreux problèmes qu’a soulevé cette question dans la littérature spécialisée (Romer, 1987 ; Christiano, 1987 ; Munnel, 1990 ; Benhabib et Spiegel, 1992 ; Cavalcanti Perreira, 1993 ; Dessus, 1998 ; Caselli, Esquivel et Fernando (1996), Pritchett (2001) ; Krueger et Lindahl, 2001 et Dela Fuenda , 2006).

On a définie la main d’œuvre qualifiée et main d’œuvre non qualifiée en fonction de niveau d’étude de

ces deux catégories de travailleurs36

. L’idée sous-jacente est qu’en moyenne, un travailleur qualifié est

plus productif qu’un travailleur non qualifié. Une main-d’œuvre plus qualifiée s’adapte mieux aux

changements technologiques et fait preuve d’une plus grande mobilité sur le marché du travail. Le

résultat obtenu est surprenant puisque, même si, les deux catégories de main-d’œuvre sont les

déterminants positifs de la croissance, mais la main d’œuvre non qualifiée est statistiquement plus

36La population active est fort probablement une mesure très approximative de l’emploi, qui idéalement devrait être mesuré en heures. Ce

voeu restera pieux en raison du manque cruel de statistiques sur le travail en RDC.

26

significative que la main d’œuvre qualifiée. Pour cette raison il est difficile de calculer les

contributions de capital humain et de travail. On ne peut pas aussi dans ce cas supposer une

substituabilité parfaite entre travail qualifié et non qualifié. Si le capital humain était plus significatif

que le travail non qualifié, on pouvait par exemple supposer que la main d’œuvre représentée par dix

travailleurs possédant chacun une année d’études est la même que celle d’un unique travailleur ayant

étudié pendant dix années.

C’est la raison pour laquelle il est impossible de rendre compte de l’effet exact qu’aurait

l’investissement de capital humain sur la production. L’amélioration de la qualité du travail est par

conséquent attribuée à la PGF et non à la productivité des ressources humaines (cf. calcul de la

contribution de capital et de la PGF).

Conclusion

L’étude économétrique de la croissance en RDC au cours des quatre-vingt décennies se révèle riche

d’enseignements. Nos résultats suggèrent que le stock du capital public et du capital humain ont des

impacts non significativement positifs sur la croissance à long terme. La robustesse d’estimation de

l’insuffisance contributive de ces deux types de capital à la croissance est confirmée par la cohérence

d’ensemble de la fonction de production estimée qui intègre aussi les variables censées représenter le

progrès technique. Ces dernières variables (tendance et logarithme du produit intérieur brut de la

Belgique) ont un impact significativement négatif sur la croissance de long terme. Ces résultats

confirment donc les hypothèses de cette étude : l’insuffisance de capital physique et humain lié à

l’éducation de même que le sous-développement du progrès technique semblent être les déterminants

des trappes de non-croissance dans lesquelles la RDC est bloquée depuis longtemps.

Par ailleurs, il ressort de cette étude que les estimations des variables par tête indiquent que le stock de

capital contribue de manière significative et positive à la croissance du PIB. En revanche comme dans

les premières estimations le capital humain ne joue toujours pas un rôle crucial dans l’explication du

taux de croissance. Ce résultat s’explique par le déséquilibre structurel entre les niveaux de stock de

capital humain et de capital physique, ce dernier a été davantage sujet à une expansion dès l’arrivée

des européens que le capital humain, qui est resté insuffisant. Ce déséquilibre a fait que le progrès

technique externe n’était pas mieux assimilé.

La vraisemblance de ces résultats est renforcée par l’analyse comptable. L’exercice de comptabilité de

la croissance attribue environ le tiers de la non-croissance du revenu par tête à cette accumulation

faible de capital physique, l’autre partie (les deux tiers) provenant de la croissance négative de la

productivité globale des facteurs. Ces deux déterminants ne peuvent pas être totalement dissociés,

puisqu’il est très probable qu’avec des gains de productivité l’accumulation de capital aurait été plus

rapide, et/ou plus efficiente.

L’analyse économétrique et l’exercice de la comptabilité de croissance sont des outils précieux qui

nous ont permis d’améliorer notre compréhension d’expérience de croissance en RDC. Ces outils sont

certes nécessaires, mais ils ne sont pas suffisants pour expliquer la totalité de l’absence de croissance

de ce pays. L’insuffisance de capital et de progrès technologique ce ne sont que des causes immédiates

de la non-croissance en RDC. Il reste à savoir pourquoi ce pays n’a pas suffisamment accumulé un

capital physique (investissements) et un capital humain plus solide, enfin, pourquoi il reste toujours

sous-développé en équipement et en technologie.

On doit alors, pour avoir une meilleure compréhension du processus de croissance en RDC compléter

cette étude en s’intéressant par exemple aux déterminants de l’accumulation de capital physique, de la

productivité du capital humain et de la productivité globale des facteurs en RDC, à laquelle on vient

d’attribuer principalement la responsabilité de l’échec de la croissance.

27

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Annexe 2

Figure A : Test moindres carrés récursifs

31

-8

-4

0

4

8

1995 1996 1997 1998 1999 2000

CUSUM 5% Significance

On effectue les tests de stationnarité sur ces nouvelles variables. Nos trois variables sont intégrées du

même ordre (1) et sont potentiellement liées par une plusieurs relations de cointégration.

Afin de vérifier cela, nous avons mis en œuvre le test de Johansen dont les conclusions figurent dans

le tableau ci-après.

La première ligne indique que l'on peut rejeter l'absence de cointégration au seuil de 5 %. Nos

variables sont donc liées entre elles par une ou plusieurs relations de cointégration.

Tableau B… : Test de Johansen

Nombre de relations de

cointégration supposé

Rapport de

vraisemblance

Valeur critique

à 5 %

Aucune 38.79 24.31

Au plus 1 15.08 12.53

Au plus 2 5.13 3.84

Tableau A… : Ordre d’intégration des variables de la fonction de production par tête

(test de racine unitaire ADF, 1920-2000).

Etape 1 Etape 2 Etape 3

P-value

Tendance

ADF stat P-value

Constante

ADF stat ADF stat Statut

Ln(y) 0,21 1,93 0,00 3,92 - I(1)

Ln(k) 0,16 -0,02 0,26 1,03 -1,48 I(1)

Ln(H) 0,06 -1,90 0,42 -0,28 2,23 I(1)

32

Les valeurs entre parenthèses sont les écarts‐types.

*** Coefficients significatifs à 1 %

** Coefficients significatifs à 5 %

* Coefficients significatifs à 10 %

La figure B ci-dessous permet d’observer que cet écart, quelle que soit la vrai valeur (mesuré ici par la

différence des logarithmes, ),ln()ln( ttt HkEcart ne s’est pas résorbé, au contraire il s’est

davantage accru depuis le début des années 1960. On rapporte aussi dans cette figure la vitesse

d’accroissement de cet écart, mesurée par la différence cinquième de l’écart,

soit : .5/)( 5 tt EcartEcart Celle-ci croît nettement à partir de la fin des années 1920, pour atteindre

son unique maximum au milieu des années 1930. Elle a par la suite diminué sensiblement. Au total,

entre 1920 et 2000, l’écart s’est accru, et resté de plus en grand entre les deux types de capital.

Sources : Calcul de l’auteur

Tableau C : Estimation ECM du taux de croissance par tête (1921-2000).

Variable dépendante : Ln (y/y 1t )

Colonne 1

(1921-2000)

Colonne 2

(1921-2000)

Constante -0.042** (2.35)

-0.032** (2.12)

dLn (k) 0.376*** (3.57)

0.409*** (3.82)

dLn (H) 0.136 (1.52)

0.113 (1.33)

MCE -0.152** (2.55)

-0.119** (2.32)

D1994 -

-0.569*** (21.65)

Observations 80

80

R² Ajusté 0.18 0.37

%Q 91 % 100 %

Corr. Hétéro. oui oui

P-value JB 0.00 0.46

33