IV.2. IDE et capital humain en zone UEMOA

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La section précédente souligne que le capital humain est un déterminant majeur des IDE à destination de l’UEMOA, mais n’existe-t-il pas des effets feedbacks entre IDE et capital humain de l’Union ? Les résultats suivants permettent de répondre par l’affirmative.

Effets feedbacks entre IDE et capital humain de l’Union

Les variables IDE et URBAN sont significatives au seuil de 1%, tandis que la variable PIBH n’est significative qu’au seuil de 5%. Le coefficient associé aux IDE indique qu’un accroissement de 1% des entrées d’investissements directs étrangers engendre une amélioration de la qualité du capital humain d’environ 8,61% au risque de 1%. Ainsi, les firmes multinationales ne prennent pas le niveau de capital humain en zone UEMOA comme une donnée irréversible. Elles peuvent investir tout en s’engageant dans la formation de la main d’oeuvre surtout si cela permet d’améliorer leurs rendements dans les pays d’accueil.

Pour le même niveau de risque de 1%, on peut affirmer qu’une augmentation du degré d’urbanisation de 1% entraine une amélioration du capital humain de 67.87%. Ce coefficient reflète la vitesse à laquelle le capital humain réagit à une augmentation de la population urbaine. Par ailleurs, en plus de ces deux variables, une augmentation du niveau de revenu par tête de un point se traduit par une amélioration de la productivité du capital humain de 3,8%. Ceci, suggère qu’à côté des dépenses d’éducation, les économies d’agglomération et l’appartenance à des zones urbaines participent activement au développement du capital humain.

Force est de constater que le degré d’urbanisation et de développement des institutions urbaines, permet d’avoir un accès plus facile aux différentes institutions (sociales, culturelles, sanitaires, sportives, etc.) ce qui pourrait stimuler l’accumulation des connaissances et le développement des compétences humaines, (Alaya et al, 2004).

En prenant en compte les effets aléatoires, le coefficient de détermination R2-between d’une valeur de 0,6916 montre que 69,16% de la variation inter pays du capital humain, est expliquée par les variables explicatives du modèle. Le R2-within a une valeur de 0,2323, indiquant que les effets aléatoires des pays introduits dans le modèle, contribuent à expliquer le modèle de 23,47%.

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