la corrélation entre le taux de croissance en Afrique Subsaharienne et son taux d'industrialisation. En général, la figure montre que l'industrialisation en Afrique Subsaharienne a évolué au fil du temps en parallèle avec son taux de croissance économique.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Tendance croissance annuelle du PIB et croissance de la production manufacturière en Afrique Subsaharienne</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

La figure 2 ci-dessous montre que l'Afrique est la seule région au monde dont la part dans la valeur ajoutée manufacturière mondiale est la plus faible. En effet, l'Afrique détient la valeur ajoutée manufacturière la plus faible au monde (en % du PIB) avec une moyenne de 11,87 % seulement contre 23,88 % pour l'Asie et le Pacifique en 1995 et 2020. La valeur ajoutée manufacturière en Afrique n'a suivi qu'une tendance à la baisse contrairement aux autres régions au monde. De plus, sur la période 1995 à 2015, l'Afrique n'a produit que 2,0 % (la plus faible des régions du monde) de l'industrie manufacturière mondiale en 2015, contre 48,5 % pour l'Asie et le Pacifique et 25,3 % pour l'Europe (ONUDI, 2017).
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Tendance de la valeur ajoutée manufacturière dans les régions au monde</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

Les statistiques relatives aux faibles performances industrielles du continent africain sont quelque peu surprenantes au regard du potentiel d'attraction des investissements qu'il représente. Le continent africain regorge d'importantes ressources naturelles. En effet, il présente près de 12 % des réserves mondiales de pétrole, 40 % des réserves d'or et environ 90 % des métaux du groupe du chrome et du platine, en plus de ses vastes terres arables et de ses ressources en bois (Totouom, 2018). En dépit de ces importantes dotations en ressources qui devraient pourtant servir d'inputs en industrie et d'éléments attractifs pour les industriels, le continent peine à décoller sur le plan industriel.

Toutefois, les moyennes régionales mondiales présentées dans la figure 2 masquent les parts mondiales (en dollar courant). En effet, en 2017, la valeur ajoutée des industries manufacturières de l'Afrique Subsaharienne n'était que d'environ 145 milliards de dollars comme l'indique la figure 3. En revanche, les pays en développement d'Asie de l'Est sont loin devant et se rapprochent des membres de l'OCDE.
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3 : Comparaison régionale de la valeur ajoutée manufacturière (en $ courants), 2017</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

En raison de la richesse en ressources naturelles de l'Afrique, une grande partie de la production industrielle de la région reste centrée sur la fabrication à base de ressources. L'industrie manufacturière basée sur les ressources naturelles représente environ la moitié de la valeur ajoutée des industries manufacturières totale et des exportations de produits manufacturés. Les investissements dans l'industrie manufacturière ont également été disproportionnés, près de 70 % des activités manufacturières de la région étant désormais concentrées dans quelques pays seulement (voir figure 4).

Malgré ces tendances inquiétantes, l'industrie manufacturière en Afrique Subsaharienne a connu une croissance annuelle de 3,5 pour cent entre 2005 et 2014 - plus rapide que dans le reste du monde. Certains pays, comme le Nigeria et l'Angola, ont connu une augmentation de leur production de plus de 10 % par an (Balchin et al., 2016). En conséquence, la valeur de la production en Afrique Subsaharienne a augmenté, passant de 75 milliards de dollars en 2005 à plus de 130 milliards de dollars en 2016. En outre, les exportations de produits manufacturés ont augmenté encore plus rapidement que la production totale, à un taux de croissance annuel composé de 9,5 %, les expéditions de produits manufacturés lourds - tels que les véhicules de transport, les appareils électroménagers, l'électronique et les équipements industriels - ayant connu une croissance impressionnante de 14 %. Avec les secteurs en amont et en aval comme la construction et l'extraction, l'industrie manufacturière figurent désormais parmi les principaux secteurs de flux d'investissement en Afrique, représentant 22 pour cent du total des investissements directs étrangers en 2015 (FDI Intelligence, 2016).
En Afrique Subsaharienne, il existe également des différences en termes de production manufacturière entre les pays. En effet, comme le montre la figure 4, le Swaziland détient la taxe sur la valeur ajoutée (TVA) moyenne la plus élevée en pourcentage du PIB à environ 37 %, suivi de la République démocratique du Congo qui a environ 32,7 % et du Lesotho à environ 32 %. La Mauritanie et le Nigeria suivent avec un peu plus de 30 % et 28 %, respectivement. Aussi, selon l'Institut Mondial McKinsey (2016), la production manufacturière total de l'Afrique valait environ 500 milliards de dollars et la grande majorité de celle-ci en Afrique Subsaharienne était concentrée dans quelques pays – le Nigeria et l'Afrique du Sud. Selon la même source, 70 pour cent de cette production visaient à satisfaire les besoins intérieurs et étaient consommées dans la fabrication, environ 10 pour cent étaient commercialisés en Afrique et seulement 20 pour cent étaient exportés au-delà de l'Afrique.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4 : Classement des dix premiers pays d'Afrique Subsaharienne par valeur ajoutée manufacturière moyenne (% PIB) sur la période 1990-2020</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

Par ailleurs, l'évolution de la structure économique des pays d'Afrique Subsaharienne au cours des dernières décennies montre qu'en termes de composition sectorielle, le secteur industriel a obtenu de mauvais résultats. La figure suivante montre l'évolution de la valeur ajoutée réelle moyenne sur 5 ans (en % du PIB) des différents secteurs en ASS. En effet, la figure 5 montre que le secteur des services reste le secteur dominant dans les économies d'Afrique Sub-Saharienne. Plus important encore, elle montre une tendance à la hausse de la valeur ajoutée réelle des services en Afrique Subsaharienne depuis 1995 après une relative constance avant cette date. Cette augmentation pourrait s'expliquer par l'adoption et la mise en œuvre de nouvelles technologies qui ont amélioré la qualité des services disponibles dans un
secteur essentiellement informel. En revanche, la région a connu une tendance à la baisse de la valeur ajoutée dans l'agriculture et l'industrie sur l'ensemble de la période. Comme le soulignent les travaux de Rodrik (2015), il s'agit d'une désindustrialisation des économies d'Afrique Subsaharienne. En effet, la modernisation de ces économies passe par une augmentation durable et soutenue de la valeur ajoutée du secteur industriel.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5 : Évolution de la valeur ajoutée (en % PIB) dans les différents secteurs en ASS</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

Le secteur industriel comprend le secteur manufacturier et non-manufacturier. Le secteur non manufacturier comprend principalement l'industrie extractive. Les études tendent à montrer que le secteur manufacturier est celui qui offre le plus de possibilités de croissance durable, d'emploi et de réduction de la pauvreté en Afrique (UNCTAD & ONUDI, 2011). La courbe de la valeur ajoutée du secteur manufacturier est inférieure à celle de l'industrie, des services et même de l'agriculture. Cela montre que l'industrialisation en ASS est tirée par le secteur non manufacturier caractérisé par les activités extractives et l'exploitation des ressources naturelles, qui ont donné à ces pays une base industrielle faible. L'évolution des taux de croissance du PIB par habitant, du secteur manufacturier et de la valeur ajoutée industrielle montre que l'industrialisation en ASS semble avoir évolué parallèlement au niveau de vie de la population comme l'indique la figure 6.

Le continent a enregistré de bonnes performances économiques ces dernières années. Il a connu un taux de croissance oscillant autour de 5 % depuis les années 2000, avec des pays leaders tels que l'Angola et l'Éthiopie en deuxième position derrière la région de l'Asie de l'Est et du Sud (UNECA, 2016). Néanmoins, il s'avère que l'ASS reste la région la plus pauvre du monde, cette croissance n'est pas inclusive, elle est enfermée dans un cercle vicieux de pauvreté (Myrdal et Sitohang, 1957) : un faible revenu entraîne une faible épargne qui entraîne un faible
investissement avec pour conséquence une faible production et un faible revenu national. Les seules forces du marché maintiendraient alors les économies du tiers-monde dans le sous-développement. Une intervention extérieure (épargne publique, aide au développement, emprunts extérieurs, investissements directs étrangers) est nécessaire pour briser ce cercle vicieux, et créer les conditions d'un cercle vertueux. C'est pourquoi il est nécessaire de transformer la structure productive des pays d'ASS.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6 : Croissance annuelle du PIB par habitant, de la valeur ajoutée industrielle et manufacturière en Afrique Subsaharienne</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

En outre, les économies d'Afrique et particulièrement celles d'Afrique Subsaharienne ont globalement connu deux décennies de forte croissance économique. Mais cette embellie économique ne s'est pas accompagnée d'un essor similaire de l'industrialisation dans la région. La croissance reposait sur l'expansion des marchés intérieurs induite par une classe moyenne en plein essor, l'amélioration de l'environnement des affaires, grâce à une meilleure gestion macroéconomique notamment, à la montée des cours des produits de base et à la hausse des investissements publics et privés. Le déficit persistant d'industrialisation entrave les économies de la région, qui restent largement tributaires de l'agriculture, de l'exportation de matières premières non transformées et qui offrent peu de valeur ajoutée (Banque africaine de développement, 2018).

En général, l'industrie africaine ne génère que 700 dollars américains de PIB par habitant en moyenne, trois fois moins qu'en Amérique latine (2 500 dollars) et cinq fois moins qu'en Asie de l'Est (3 400 dollars). Et ses exportations se composent de produits manufacturés
de faible technologie et de ressources naturelles non transformées – qui représentent plus de 80 % des exportations de l’Algérie, de l’Angola et du Nigeria, par exemple. Au vu de ses retombées positives sur le PIB et la productivité, l’industrialisation s’impose comme une nécessité absolue pour l’Afrique et particulièrement pour l’Afrique Subsaharienne. Ce dont ont convenu les dirigeants mondiaux en 2015, quand ils ont décidé de « construire des infrastructures résilientes, de promouvoir l’industrialisation durable et d’encourager l’innovation », une ambition devenue l’objectif de développement durable en son chapitre IX.

L’industrialisation peut donc améliorer la balance commerciale en créant des biens à l’exportation et en stimulant une concurrence locale pour les importations. Les défis à relever pour industrialiser cette région sont nombreux, mais les bénéfices sont larges et à portée de main. Comme l’indique la figure 7 ci-dessous, les économies africaines dépendent fortement des matières premières, qui représentent plus de 70 % des exportations de l’Afrique.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7 : Commerce africain de marchandises</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données de l'OMC (2017)

Les économies africaines sont fortement tributaires du commerce de matières premières et importent surtout des produits manufacturés. Les matières premières représentent plus de 60 % des exportations africaines. Les produits manufacturés représentent plus de 50 % des importations africaines. Bien plus, Le produit intérieur brut industriel demeure très faible dans toute l'Afrique. En Afrique Subsaharienne, la structure des exportations de produits manufacturés repose toujours sur les ressources naturelles. Ainsi, les économies d'Afrique Subsaharienne reposent pour la plupart sur l'exportation des ressources naturelles et une faible intensité technologique. Cette forte dépendance vis-à-vis de l'exportation des ressources naturelles pourrait s'expliquer par la faible capacité d'absorption de la technologie.
## I.2. Importance du capital humain

Le développement du capital humain est considéré comme un levier pour faire booster le développement industriel, réduire le chômage et faire croître l'offre d'entrepreneurs dans toute économie (Adejumo et al., 2013). En effet, le niveau du capital humain détermine la capacité d'utiliser une technologie ou la capacité d'innovation (Nelson et Phelps, 1966 ; Romer, 1990). Ce niveau de capital humain est étroitement lié à la capacité d'une organisation à adopter des technologies plus avancées. En effet, plus les pays ont un niveau élevé de capital humain, plus ils ont observé une augmentation de la productivité totale des facteurs dans le domaine pour lequel ces nouvelles technologies sont adoptées (Lall, 1992). Ainsi, les pays en développement diffèrent de pays développés dans leur capacité à utiliser les technologies, qui se manifestent dans leur croissance de la productivité et dans la performance au niveau du commerce international.

En fait, la différence de structures des exportations entre les pays s'explique en grande partie par les différences de dotations en capital humain (Ballassa, 1979 ; Mayer, 1997). Bien que la littérature ait montré que les pays dont le niveau de capital humain est faible connaissent plus de problèmes liés à leur structure productive que ceux des pays développés (Barro, 2001), le rôle du capital humain spécifique à l'industrie demeure moins étudié. Pourtant, l'industrialisation basée sur l'usage des hautes technologies, offre un cadre idéal pour étudier les rendements du capital humain dans la production. Ceci en raison de la standardisation des emplois dans le secteur industriel. Cette sous-section examine l'importance du capital humain dans ce processus d'industrialisation. Elle présente les différents ordres d'enseignement et se concentre sur le niveau d'éducation tertiaire de la population notamment la contribution des diplômés (ingénieurs), et cherche à déterminer si ces derniers répondent aux progrès de l'industrialisation des pays d'Afrique Subsaharienne. En présentant l'état des lieux du capital humain en Afrique Subsaharienne, cette étude s'intéresse également à la contribution de ce facteur dans les étapes de développement de l'Afrique Subsaharienne.

### I.2.1. Évolution du capital humain dans les différentes phases de développement de l'ASS

L'Afrique est un continent très hétérogène, composé de pays très différents en termes de taille géographique et de population, et dont le revenu varie de faible à moyen. En dépit de nombreuses différences sur le continent africain, les pays de cette région présentent certaines similitudes, notamment en termes de trajectoire d'industrialisation et également en termes de
capital humain. En effet, il existe des préférences culturelles profondément ancrées pour l'enseignement général, qui trouvent leur origine dans le type de systèmes éducatifs en place (Ngah et Ngoa, 2022). L'évolution de l'éducation en ASS peut être divisée en trois grandes phases qui ont marqué l'histoire du développement des pays africains depuis les années d'indépendance. Ces phases de l'évolution de l'éducation concernent entre autres : la période post-indépendance, la période des programmes d'ajustement structurel et la période de reprise des années 2000.

Dans la première phase (après les indépendances), de nombreux pays africains ont considérablement développé l'éducation, à travers la construction des universités nationales, tout en essayant de s'industrialiser par le biais d'entreprises publiques et d'une industrialisation de substitution aux importations (CNUCED, 2011). Après son indépendance en 1957, le Ghana a adopté une politique d'industrialisation par substitution aux importations. Dans la même lignée, de nombreux pays d'Afrique Subsaharienne ont suivi des stratégies d'industrialisation similaires. Il s'agit en effet, du Sénégal à la fin des années 1960, du Kenya, de la Tanzanie et du Cameroun, qui ont mis l'accent sur le socialisme et l'autonomie.

Dans certains pays comme l'Éthiopie, la puissance publique a nationalisé la plupart des moyennes et grandes entreprises privées. À partir du milieu des années soixante-dix, le gouvernement mozambicain a introduit un ensemble de politiques visant à faire du secteur public la principale source de revenus. Dans l'optique de soutenir leur industrialisation, les gouvernements ont, dans certains cas, tenté de former leur population pour l'orienter vers l'enseignement professionnel (Foster, 1965 ; Oketch, 2014 ; McGrath et al., 2020). Cependant, le gouvernement et les entreprises publiques, les principaux employeurs de l'époque, embauchait principalement des diplômés de l'enseignement général, renforçant ainsi les préférences pour l'enseignement général et au détriment de l'enseignement professionnel. La trajectoire industrielle limitée n'a pas donc conduit à un développement économique substantiel ni à une expansion substantielle du marché du travail en termes de nombre d'emplois de niveau intermédiaire.

La deuxième phase a été marquée par la période d'ajustement structurel. Cette période a stoppé la trajectoire d'industrialisation ainsi que l'expansion de l'éducation et d'autres services sociaux, ce qui a conduit à plus d'une décennie de très mauvais résultats en matière de développement. L'un des objectifs explicites des programmes d'ajustement structurel était de réduire le rôle de l'État dans le processus d'industrialisation et de développement (CNUCED,
2011). Cependant, la concurrence des importations, le manque d'expertise technique et la pénurie de fonds de roulement ont fait que la plupart des entreprises publiques ne fonctionnaient qu'à 10 % de leur capacité (Newman, 2016).

Dans la troisième phase, la région a commencé à connaître une croissance positive du revenu par habitant vers 1995, une tendance qui s'est accélérée au cours des années 2000. En effet, l'amélioration des performances économiques a entraîné le retrait des prêts d'ajustement structurel, et les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) ont établi un nouveau programme d'aide pour la région. Les OMD ont établi un nouveau programme d'aide pour l'Afrique, en mettant principalement l'accent sur le développement humain (Arndt et al., 2016). Bien que les taux d'alphabétisme des jeunes âgés de 15 à 24 ans soient généralement supérieurs à ceux des adultes, reflétant l'accès accru à la scolarité des générations plus jeunes, il reste que les taux d'alphabétisme des jeunes demeurent faibles dans les plusieurs pays du continent, la plupart se trouvant en Afrique Subsaharienne. Ceci semble indiquer que ces pays font toujours face aux problèmes d'accès limité à la scolarité, de décrochage scolaire précoce ou de mauvaise qualité de l'éducation (ISU, 2016).

Toutefois, il se pose le problème de l'inadéquation entre les formations proposées et les besoins réels des entreprises. En effet, les filières de formations sont davantage orientées vers les formations générales au détriment des enseignements scientifiques, techniques et professionnels. En conséquence, les jeunes formés sont peu opérationnels sur le plan professionnel. D'ailleurs, il n'est pas surprenant de constater qu'à défaut de n'avoir pu trouver des soudeurs qualifiés surplace en Afrique Subsaharienne lors de la construction du pipeline Tchad Cameroun au début des années 2000, il a fallu importer des soudeurs de Colombie. Bien qu'on note un intérêt accru pour l'Enseignement technique et la formation professionnelle (EFTP) en Afrique, la proportion de jeunes qui y sont inscrits reste encore faible comparés aux autres régions du monde (Toutouom, 2018).

En effet, au cours de la dernière décennie (1999-2009), le pourcentage des effectifs dans l'EFTP de niveau deuxième cycle du secondaire a chuté de 34 % à 20 % dans les États arabes, de 43 % à 38 % en Asie de l'Est et Pacifique, et de 31 % à 26 % en Amérique du Nord et Europe occidentale. Cependant, il a augmenté de 9 % à 16 % en Afrique Subsaharienne (ISU, 2011). En dépit de l'amélioration de l'envoloppe budgetaire allouée au système éducatif dans certains pays africains comme le Cameroun (Tchieuzing et al., 2022), la Côte d'Ivoire (Coulibaly, 2013), le Nigéria (Nurudeen et Usman, 2010) au cours de ces dernières décenies, le
développement de la Science et de la Technologie rencontre d'énormes difficultés. Au regard du niveau de compétence élevé nécessaire pour l'industrialisation, l'Afrique Subsaharienne notamment doit valoriser son capital humain, dont la négligence favorise son retard en matière d'industrialisation (UNECA et CUA, 2013).

### I.2.2. Quelques faits stylisés sur le lien capital humain-performance industrielle

Au cours de ses dernières décennies, les pays africains ont été confrontés à de nombreuses difficultés pour développer et maintenir les capacités de production de leurs unités industrielles. Ainsi, la majorité de ces pays africains ont vu la part de la productivité manufacturière dans la formation au PIB se replier. En effet, en 2010, les statistiques montrent que si l'on exclut les pays de l'Afrique du Nord et l'Afrique du Sud, le reste des pays d'Afrique Subsaharienne enregistre une valeur ajoutée manufacturière par habitant inférieur à 100 dollars. Bien plus, entre 2000 et 2008, le taux de croissance moyen de la productivité manufacturière est passé de 7,3 % à 3,5 % entre 2009 et 2014. Ce qui implique que les économies d'Afrique Subsaharienne ne parviennent pas à maintenir la dynamique de croissance du secteur. Ce net recul de la part de la valeur ajoutée manufacturière dans le PIB pour ces économies africaines, a été qualifié par Rodrik (2015) de désindustrialisation prématurée<fnref n="28" />.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8 : Tendance de l'éducation et de la valeur ajoutée manufacturière en ASS</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2021)

<footnote n="28">²⁸ Ce concept est apparu pour la première fois en 2006 avec l'analyse des difficultés posées à la croissance économique par la désindustrialisation observée dans la majeure partie de l'Amérique Latine ainsi qu'en Inde (Gaulard, 2016), processus distinct de ce qui fût expérimenté par l'Europe de l'Ouest et d'Amérique du Nord dès la décennies 1960-1970.</footnote>
Toutefois, en 2017, la part de l'activité manufacturière dans le PIB s'est légèrement redressée, pour atteindre autour de 11 % comme le montre la figure 8. Malgré ces efforts, la part de ce secteur dans les exportations mondiales de produits manufacturés est toujours inférieure à 1 % (Fousseni, 2018). Pourtant, l'industrie manufacturière reste le principal secteur sur lequel doivent s'appuyer les politiques d'industrialisation des pays de la région. Parallèlement, la figure 8 révèle également que le capital humain à travers les trois ordres d'enseignements est favorable à la dynamique d'industrialisation.

Par ailleurs, l'éducation primaire connaît une hausse spectaculaire depuis 1996 comme l'indique la figure 8. À partir de 2005, le taux de scolarisation dépasse même les 100 % indiquant ainsi que des personnes d'âge inférieur à six ans ou d'âge supérieur à 14 ans se sont même inscrites à ce niveau à des moments donnés. Toutefois, dans de nombreux pays africains, l'accès à l'éducation primaire n'est pas encore universel. Sur la période allant de 1996 à 2016, en moyenne, 53,85 % des pouvoirs publics africains n'ont pas encore rendu l'enseignement primaire universel dans leurs pays (Ouedraogo et al., 2019). Selon la même source, environ 57,69 % des pays africains n'ont pas atteint la moyenne du taux de scolarisation au primaire sur le continent qui est de l'ordre de 96,28 % sur la période d'étude. Ces résultats semblent indiquer qu'il reste encore, en dépit des efforts consentis, un nombre important d'enfants non scolarisés au cycle primaire.

L'éducation secondaire connaît également une hausse importante en Afrique Subsaharienne ces deux dernières décennies. Cela témoigne des efforts consentis pour accroître les taux de scolarisation dans les économies de la région. Toutefois, des efforts considérables restent toujours à faire, car l'éducation secondaire reste inaccessible à beaucoup de personnes dans les pays africains : environ 42,90 % des enfants africains sont inscrits dans l'enseignement secondaire. De plus, 57,69 % des pays n'ont pas atteint cette moyenne africaine. Plus décevant encore, dans 71.15 % des économies africaines, moins de 50 % des enfants sont inscrits à l'école secondaire. En moyenne, sur la période allant de 1996 à 2016, au Niger, en République centrafricaine, au Tchad, en Ouganda, en Angola, au Mozambique, en Tanzanie, au Burkina Faso, en Mauritanie, au Rwanda, en Guinée équatoriale et en Guinée Bissau, moins d'un quart des enfants sont inscrits à l'enseignement secondaire (Ouedraogo et al., 2019).

L'éducation au niveau supérieur reste la moins accessible en Afrique Subsaharienne bien qu'elle ait également connu une hausse appréciable sur la période allant de 1995 à 2018 comme l'illustre la figure 8. En dépit de cela, en moyenne 69,23 % des pays n'ont pas atteint la
moyenne africaine du taux de scolarisation au supérieur qui est de l'ordre de 8.55 %. En outre,
dans plus de 48 % des pays, moins de 5 % des citoyens ont accès à l'enseignement supérieur
(Ouedraogo et al., 2019). L'observation des données montre que, malgré les efforts consentis
par les pouvoirs publics africains, l'enseignement primaire et, surtout l'enseignement
secondaire et l'enseignement supérieur restent inaccessibles à bon nombre de citoyens. Cette
situation appelle à plus d'efforts dans le développement de l'éducation en Afrique Sub-
Saharienne. Toutefois, ces analyses semblent masquer les disparités entre les différentes
communautés africaines (voir l'annexe A1) si l'on considère séparément les quatre régions
économiques de l'Afrique Subsaharienne à savoir : la Communauté Économique des États de
l'Afrique Centrale (CEEAC), la Communauté Économique des États de l'Afrique de l'Ouest
(CEDEAO), la Communauté de Développement de l'Afrique Australe (SADC) et la
Communauté de l'Afrique de l'Est (CAE). En effet, ces résultats sont obtenus en faisant la
moyenne arithmétique des variables sur l'ensemble des économies appartenant à chaque sous-
région. Cette moyenne masque toutefois l'hétérogénéité entre les pays mais permet d'observer
une évolution moyenne des indicateurs du capital humain et même de l'industrialisation dans
chaque sous-région de cette partie du continent africain.

Par ailleurs, la figure 9 présente une illustration simple de la transition des différents
niveaux d'éducation par les extrants de l'éducation vers le secteur manufacturier. En particulier,
l'enseignement primaire fournit la main-d'œuvre non qualifiée nécessaire à l'industrie
manufacturière de base, tandis que l'enseignement secondaire fournit un certain niveau de
compétences requises dans les activités manufacturières. L'enseignement supérieur, en
revanche, fournit aux industries manufacturières les capacités technologiques et la recherche
développement nécessaires pour des activités manufacturières plus sophistiquées.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 9 : Capital humain (éducation) et développement des industries manufacturières</figcaption></figure>

Source : UNECA (2015)

Par ailleurs, les travaux récents de la Banque mondiale (2018) révèlent quelques résultats intéressant en matière d'indice de capital humain. Le but de cet indicateur est d'évaluer les pertes de productivités subies par les pays qui n'investissent pas assez dans la formation de leur population. Cet indicateur souligne qu'aucun pays en développement à travers le monde n'investit encore assez dans sa population pour lui permettre de profiter à 100 % des retombées économiques que cela pourrait engendrer. Et si ce constat se vérifie en Asie et en Amérique latine, il est d'autant plus vrai pour les Africains, surtout ceux au Sud du Sahara. Cependant, la figure 10 suivante révèle de grandes disparités sur l'état des lieux qui est fait du capital humain dans les économies d'Afrique Subsaharienne.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 10 : L'indice du capital humain de quelques pays d'Afrique Subsaharienne, en 2017</figcaption></figure>

Source : Auteur avec les données du WDI (2018)

À l'exception de Seychelles, qui ont réussi à se hisser dans la catégorie des puissances
mondiales comme la Chine, la plupart des pays africains au sud du Sahara affiche des
performances très en dessous de la moyenne mondiale qui est de 0,57 sur 1, alors que la
moyenne régionale est de 0,40. Tandis que les Seychelles avec un taux de 0,68 figure parmi les
seuls pays africains présents dans le troisième carré des données (regroupant les taux situés
entre 0,57 et 0,69) d'autres comme le Kenya (0,52), le Gabon (0,45), le Ghana et le Zimbabwe
(0,44), ainsi que la Namibie (0,43) se placent dans le second quartile (taux situés entre 0,43 et
0,56). Quant au premier quartile (regroupant les pays enregistrant des taux situés entre 0 et
0,42), on remarque une triste domination des pays de l'Afrique Subsaharienne. Ainsi sur les 39
pays affichant un taux en dessous ou égal 0,42 (les plus faibles moyennes mondiales), 34 sont
originaires d'Afrique Subsaharienne. Et à ce niveau, le Niger (0,32), le Soudan du Sud (0,30)
et le Tchad (0,29) affichent les pires indices du continent et du monde (Banque mondiale, 2018).

Si ces performances globales sont alarmantes, les chiffres sont encore plus inquiétants
lorsque l'on se penche sur l'éducation intégrée au sein de cet indice. Pour intégrer le secteur de
l'éducation dans son nouvel indice du capital humain, la Banque mondiale (2018) a pris en
compte deux sous-composantes à savoir : la quantité de l'éducation (à travers le nombre
d'années que les individus passent à l'école, ainsi que l'adéquation entre l'apprentissage et le
temps de formation) et sa qualité. Selon les données de l'institution de Bretton-Woods, la durée
moyenne mondiale prévue pour être consacrée aux études par les enfants nés aujourd'hui
jusqu'à l'âge de 18 ans est de 11,2 années sur 14. Par contre, le taux d'adéquation entre
l'apprentissage et le temps de formation n'est que de 7,9 sur 14 en moyenne dans le monde.
Selon la même source, en comparant les chiffres entre les régions, l'Afrique Subsaharienne est la moins performante en la matière. Cette situation affecte la qualité de l'éducation, ce qui pourrait à son tour, influer sur l'émergence du secteur industriel dans cette partie du continent africain. Cependant, la figure en annexe A2 illustre la relation entre les différents ordres d'enseignement et l'industrialisation dans les économies d'Afrique au Sud du Sahara. En effet, la forme du diagramme de dispersion et surtout la ligne de régression montrent une relation positive entre le capital humain et ce secteur industriel, ce que semble corroborer la figure 8. Toutefois, les conclusions relatives à cette enquête statistique sont considérées comme présomptions, puis que l'analyse des effets du capital humain sur l'industrialisation ne peut se limiter à une analyse descriptive. En conséquence, examiner les mécanismes par lesquels le capital humain affecte ce secteur industriel africain au moyen d'une analyse économétrique dévient incontournable.

## II. Méthodologie de mise en évidence du lien capital humain – industrialisation

L'analyse de l'effet du capital humain sur l'industrialisation en Afrique Subsaharienne (ASS) est basée sur une combinaison de données sur les principaux indicateurs macroéconomiques de 30 pays d'ASS sur la période de 1995-2018. Le choix de ces économies pour cette étude est motivé par la disponibilité des données sur l'industrialisation ainsi que sur les différentes variables clés. Ainsi, nous présentons tour à tour le modèle d'analyse (II.1) et les variables retenues pour cette étude (II.2).

### II.1. Essaie de modélisation

#### II.1.1. Spécification du modèle économétrique

Rappelons que dans ce chapitre, l'objectif consiste à rechercher empiriquement les effets du capital humain sur l'industrialisation en Afrique Subsaharienne. Dans cette investigation empirique, la présente étude cherche à comprendre comment les capacités et les compétences tant génétiques que spécifiques sont corrélées aux changements dans la structure productive des économies d'Afrique Subsaharienne. Ainsi, la spécification du modèle s'inspire des travaux de Akinlo et al. (2021). Ces derniers s'inspirent du modèle d'Anyanwu (2018) pour estimer la valeur ajoutée des industries en tant que variable dépendante, capturée par les effets du capital humain (variable d'intérêt) en Afrique Subsaharienne.

Toutefois, ces résultats ont noyé les effets spécifiques des industries manufacturières dans cette région, hypothéquant ainsi les possibilités d'en déduire les politiques industrielles
favorables à la création et au développement du secteur industriel manufacturier. En conséquence, la forme fonctionnelle de l'équation se présente comme suit ;

$$VAM_{it} = f(CH_{it}) \qquad (2.1)$$

Où VAM est la valeur ajoutée des industries manufacturières ; CH représente le niveau de capital humain approximé par le niveau d'éducation. Par ailleurs, le modèle ci-dessus omet d'intégrer l'aspect dynamique de l'industrialisation. En effet, les preuves historiques montrent que les mouvements des ressources vers la fabrication sont un processus persistant et unidirectionnel (Herrendoft, Rogerson et Valentinyi, 2013). Par conséquent, nous incorporons une dynamique dans le modèle en enrichissant l'équation (1) d'un terme retardé de variables dépendantes comme suit :

$$VAM_{it} = f(VAM_{it-1}; Educ_{it}) \qquad (2.2)$$

En outre, comme le souligne la Commission européenne (2009), la fabrication et la performance sectorielle de la fabrication sont déterminées par une myriade de sources distinctes. Bien qu'il n'existe pas de théorie unique et globale qui puisse expliquer le rôle de ces éléments dans un modèle économique intégré conjointement, six groupes de facteurs connexes peuvent être identifiés, notamment les conditions macroéconomiques, les intrants de production, la recherche-développement et l'innovation, le marché la structure, l'ouverture et les obstacles au commerce, et les facteurs liés à la demande. Toutefois, nous n'avons pas la prétention de développer ces six grandes dimensions ainsi que les sous-catégories correspondantes de moteurs de croissance en raison de leur complexité. Ainsi, il faut donc être logiquement pensé que ces grandes dimensions permettent de mettre en évidence les variables de contrôles retenues pour la présente étude. Sur la base de ce qui précède et des extensions de Haraguchi (2016), notre relation modifiée étendue est exprimée par la forme fonctionnelle de l'équation (2.3) comme suit ;

$$VAM_{it} = f(VAM_{it-1}; Educ_{it}; X_{it}) \qquad (2.3)$$

En exprimant l'équation (3) sous forme économétrique et en incluant le terme de perturbation aléatoire, elle devient :

$$VAM_{it} = \alpha + \phi VAM_{it-1} + \lambda Educ_{it} + \sum_{k} \beta_{k} X_{kit} + \delta_{t} + \gamma_{i} + \varepsilon_{it} \qquad (2.4)$$

Où $\varepsilon_{it} \rightarrow N(0, \sigma_{\varepsilon}^2)$ (i.i.d)
En effet, les travaux de Baltagi et al. (2009) stipulent que l'inclusion de la variable dépendante décalée dans le modèle empirique implique qu'il existe une corrélation entre les régresseurs et le terme d'erreur puisque les preuves historiques montrent que le mouvement des ressources vers la fabrication est un processus persistant et unidirectionnel. Educ<sub>it</sub> représente le vecteur de l'éducation. Celui-ci est représenté par les taux de scolarisation dans les trois ordres d'enseignement : primaire (EPRI), secondaire (ESEC) et supérieur (ESUP), X représente le vecteur des variables de contrôle. δ<sub>t</sub>, γ<sub>i</sub> et ε<sub>it</sub> représentent respectivement l'effet spécifique temporel, l'effet spécifique pays et le terme d'erreur. Cette perturbation aléatoire est souvent exprimée par la composante d'erreur bidirectionnelle (U<sub>it</sub>). α, φ, λ<sub>k</sub> et β<sub>k</sub> sont des paramètres à estimer. Ainsi décliné, notre modèle pour l'estimation des effets du capital humain sur l'industrialisation est donc représenté par l'équation (2.5) ci-dessous :

$$
VAM_{it} = \alpha + \varphi VAM_{it-1} + \lambda_1 EPRI_{it} + \lambda_2 ESEC_{it} + \lambda_3 ESUP_{it} + \beta_1 OUV_{it} + \beta_2 IDE_{it} + \beta_3 DOT_{it} + \beta_4 EE_{it} + \beta_5 QI_{it} + \delta_t + \gamma_i + \varepsilon_{it} \quad (2.5)
$$

Avec (i = 1, ..., N; t = 1, ..., T)

Dans cette équation, les indices *i* et *t* représentent respectivement les pays retenus et la période. Ainsi, conformément à l'opinion largement répandue selon laquelle la mondialisation peut faciliter le transfert de technologie et contribuer à l'efficacité de la production, deux principaux indicateurs de la mondialisation économique sont inclus, *OUV*<sub>it</sub> l'ouverture au commerce international du pays *i* à la période *t* et *IDE*<sub>it</sub> stock d'investissements directs étrangers ; *DOT*<sub>it</sub> est la dotation en ressource naturelle du pays *i* à la période *t*. *EE*<sub>it</sub> est le niveau d'intensité énergétique et *QI*<sub>it</sub>, la qualité des institutions. Toutefois, l'équation (2.5) introduit les termes d'interactions entre les variables d'intérêt et les caractéristiques structurelles du pays, ce qui illustre les canaux de transmission par lesquels le capital humain dans sa dimension éducation influence le processus de la transformation structurelle par la dynamique d'industrialisation des pays africains. Cette dynamique implique l'équation (2.6) ci-dessous.

$$
VAM_{it} = \alpha + \varphi VAM_{it-1} + \lambda_1 EPRI_{it} + \lambda_2 ESEC_{it} + \lambda_3 ESUP_{it} + \beta_1 OUV_{it} + \beta_2 IDE_{it} + \beta_3 DOT_{it} + \beta_4 EE_{it} + \beta_5 QI_{it} + \beta_6 EPRI_{it} * QI_{it} + \beta_7 ESEC_{it} * QI_{it} + \beta_8 ESUP_{it} * QI_{it} + \delta_{it} + \gamma_{it} + \varepsilon_{it} \quad (2.6)
$$

Ces mécanismes reposent sur l'idée que l'amélioration de la qualité des institutions accroît le retour sur investissement de l'éducation, ce qui motive les individus à investir
davantage dans leur éducation ce qui à son tour pourrait améliorer la croissance du secteur industriel manufacturier.

## II.1.2. Spécification des variables

Le choix des variables utilisées dans cette étude est dicté par les travaux théoriques et les analyses empiriques. Les variables d'intérêt et celles de contrôle sont tour à tour exposées.

### II.1.2.1. Variables d'intérêt

La valeur ajoutée manufacturière en pourcentage du produit intérieur brut (VAM) représente le niveau d'industrialisation en Afrique Subsaharienne. Pour mesurer l'industrialisation, deux indicateurs sont principalement utilisés dans la littérature. Il s'agit de la part de la valeur ajoutée du secteur manufacturier dans le PIB à prix constant et la part de l'emploi manufacturier dans l'emploi total (ONUDI, 2013). Comme les travaux de Kang et Lee (2011) et ceux de Guidiby et Renard (2015), nous utilisons la part de la valeur ajoutée manufacturière dans le PIB à prix constant pour mesurer l'industrialisation. Ce choix se justifie en raison de l'indisponibilité des données sur l'emploi manufacturier dans les pays africains. Les données sur la valeur ajoutée manufacturière proviennent de la base de données des indicateurs dans le monde de la Banque mondiale (WDI).

Le capital humain, notre variable d'intérêt. Nous utilisons les différents niveaux d'éducation pour le capter. En effet, l'éducation est considérée comme notre variable d'intérêt au regard de la théorie économique développée dans le premier chapitre. Bien plus, comme le rappellent les travaux de l'UNECA (2015), l'enseignement primaire offre à l'industrie manufacturière de base, une main-d'œuvre non qualifiée nécessaire à son fonctionnement. L'enseignement secondaire en outre, fournit un certain niveau de compétences requises dans les activités manufacturières.

Toutefois, l'enseignement supérieur offre aux industries manufacturières les capacités technologiques et la recherche-développement nécessaires au développement des activités manufacturières plus sophistiquées. Ainsi, pour capter la contribution du capital humain à travers ses différents ordres d'enseignement, la présente étude recourt au taux de scolarisation dans le primaire, dans le secondaire et dans l'enseignement supérieur conformément à la littérature (Anyanwu, 2018). Ces différents indicateurs englobent les deux dimensions du capital humain au sens de Becker (1962). En conséquence, ces différents niveaux d'éducation
permettent de mettre en évidence la dimension générique et dimension spécifique du capital humain tel que développé dans la section I du premier chapitre.

### II.1.2.2. Variables de contrôle

Suivant les travaux de la littérature, les variables ci-après sont utilisées pour expliquer le niveau d'industrialisation des économies d'Afrique Subsaharienne. Ces variables sont classées en deux principaux groupes. Le premier groupe est constitué des variables liées à la mondialisation notamment l'ouverture commerciale et les investissements directs étrangers. Le deuxième regroupe les variables domestiques comme la dotation en ressource naturelle et l'intensité en énergie électrique.

Ainsi, le choix de cette variable se justifie par l'idée que l'ouverture commerciale (OUV), est un pilier central de la croissance et une source de richesse incontournable. L'importation et l'exportation peuvent toutes deux encourager la croissance économique par l'efficacité, l'adoption de technologies modernes et l'utilisation efficace des ressources. L'ouverture commerciale a été utilisée par Chatri et al., (2019). Le rôle des investissements directs étrangers (IDE) dans l'industrialisation se justifie par sa capacité à promouvoir l'accès à la technologie, aux marques, aux marchés mondiaux et a le potentiel d'avoir des retombées sur l'économie nationale (ONUDI, 2015). Ainsi, nous faisons référence aux IDE entrées nettes en pourcentage du PIB.

En effet, les IDE entrées nettes en pourcentage du PIB, renvoient à la somme des capitaux propres, du réinvestissement des bénéfices, des autres capitaux à long terme et des capitaux à court terme tels qu'ils apparaissent dans la balance des paiements. Cette série montre les entrées nettes (entrées de nouveaux investissements moins le désinvestissement) des investisseurs étrangers, et est divisée par le PIB. Ainsi, les IDE peuvent affecter la Vam sectorielle par le biais de divers mécanismes : accroissement de la productivité à long terme ; répondre aux attentes d'augmentation de la demande ; renforcer la concurrence et affaiblir les éléments d'oligopole/monopole ; diffuser la connaissance des nouveaux processus de production ; stimuler l'entrée d'entreprises dans d'autres secteurs (liens horizontaux) ; et créer les conditions propices au changement structurel. En outre, le rôle de la dotation en ressources naturelles (DOT) se justifie par sa capacité à générer des bénéfices tirés de ces ressources (Akagül et al., 2014). Ainsi, dans le cadre de cette étude, la dotation en ressource nature est mesurée par la part des bénéfices tirée de ces ressources dans le PIB.
Comme le remarque l'Association nationale des fabricants des États-Unis (2005), l'énergie est l'élément vital de la fabrication. Les industries manufacturières convertissent les combustibles en énergies thermiques, électriques ou moteurs pour fabriquer leurs produits. L'énergie permet aux industries manufacturières de transformer les matières premières en biens de consommation finale. Ces matières premières passent par un certain nombre d'étapes, ces intermédiaires représentant l'essentiel de la consommation énergétique industrielle. Ainsi, l'énergie assure le travail de valorisation des produits intermédiaires au fur et à mesure de leur transformation en produits de consommation finale.

Selon les travaux d'ONUDI (2015), l'efficacité des ressources est une stratégie importante pour une croissance durable. Ainsi, les processus de production manufacturière doivent aujourd'hui être hautement productifs, moins énergivores intensive et plus économe en ressources mettent en exergue le conflit entre l'industrialisation et la protection de l'environnement. Dans cette étude, l'énergie (EE) est capturée par le niveau d'intensité énergétique de l'énergie primaire (MJ / $ 2011 PPA PIB). L'importance cruciale de la qualité des institutions (QI) dans le processus d'industrialisation des pays a fait l'objet d'innombrables études (Mahamat, 2021). En effet, les travaux d'Acemoglu et al. (2003) révèlent que de mauvaises institutions conduisent à de mauvaises performances et peuvent également conduire à l'incapacité de développer une industrie manufacturière viable. Cette mauvaise influence pourrait transiter par l'instabilité politique ou encore le choix des politiques économiques (Rigobon et Rodrik, 2004).

Pour ce faire, la présente étude construit un indicateur composite de la qualité des institutions au moyen d'une analyse en composante principale (ACP)<fnref n="29" />. Conformément à la littérature économique sur la qualité des institutions (Kaufmann et al., 2013 ; Ouedraogo, 2019), l'étude identifie 06 indicateurs de la qualité des institutions (QI) à savoir : voix et responsabilité (VA), stabilité politique et absence de violence (STBP), Efficacité du gouvernement (GE), qualité de la réglementation (RQ), Etat de droit (RL) et contrôle de la corruption (CC). La première composante principale représente environ 93.58 % de la variance totale des données originales. La construction de cet indice a donc réduit la dimension des indicateurs de la qualité des institutions de trois tout en préservant 93.58 % de l'information contenue dans les données.

<footnote n="29">²⁹ Il s'agit d'une procédure statistique plus ancienne qui utilise une transformation orthogonale pour convertir un ensemble d'observations de variables éventuellement corrélées en un ensemble de valeurs de variables linéairement non corrélées, appelées composantes principales (Hotelling, 1933). En effet, elle synthétise l'information contenue dans plusieurs variables en établissant des liaisons entre elles.</footnote>
Les résultats de l'ACP sont présentés en annexe A3. En conséquence, les résultats obtenus de l'ACP permettent de construire l'indice QI qui sera utile dans le calcul desdits effets. Ainsi, la définition et les sources de données utilisées pour l'examen des effets du capital humain sur l'industrialisation sont présentées en annexe A4.

### II.1.2.3. Analyse statistique des variables

Le tableau 1 ci-dessous présente la synthèse de la statistique descriptive des différentes variables retenues pour l'étude.

<table><caption>Tableau 1 : Statistiques descriptives des variables</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Observations</td><td>Moyenne</td><td>Écart-type</td><td>Minimum</td><td>Maximum</td></tr></thead><tbody><tr><td>VAM</td><td>720</td><td>9.534</td><td>4.43</td><td>1.533</td><td>21.587</td></tr><tr><td>EPRI</td><td>720</td><td>97.627</td><td>29.515</td><td>9.875</td><td>313.433</td></tr><tr><td>ESEC</td><td>720</td><td>41.891</td><td>20.93</td><td>2.87</td><td>134.83</td></tr><tr><td>ESUP</td><td>720</td><td>6.551</td><td>5.563</td><td>0.321</td><td>30.239</td></tr><tr><td>OUV</td><td>720</td><td>50.913</td><td>23.271</td><td>7.806</td><td>188.719</td></tr><tr><td>IDE</td><td>720</td><td>4.269</td><td>8.293</td><td>-8.703</td><td>103.337</td></tr><tr><td>DOT</td><td>720</td><td>12.139</td><td>10.725</td><td>0.042</td><td>58.688</td></tr><tr><td>EE</td><td>720</td><td>7.439</td><td>4.186</td><td>2.16</td><td>26.91</td></tr><tr><td>QI</td><td>720</td><td>9.79e 10</td><td>0.8374</td><td>-2.976</td><td>2.8345</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur avec les données du WDI et de l'ICRG

Les statistiques descriptives consignées dans le tableau 1 ci-dessus indiquent quelques résultats intéressants. En effet, il rapporte la moyenne, l'écart-type et les valeurs min et max des variables utilisées dans les estimations. Ainsi, les statistiques révèlent un écart-type élevé associé à l'éducation primaire, l'enseignement secondaire contrairement à l'enseignement supérieur, ce qui montre une forte dispersion de ces variables autour de leurs moyennes respectives. De plus, Pour l'ensemble des pays de l'échantillon, la valeur moyenne du secteur manufacturier (mesurée par la valeur ajoutée manufacturière) est inférieure à la moyenne mondiale (27.2%), ce qui reflète le niveau modéré d'industrialisation, notamment par rapport aux économies développées ou émergentes (Banque mondiale, 2 021).

L'analyse de la moyenne et de l'écart-type des variables du modèle peut être approfondie par l'analyse des corrélations entre la valeur ajoutée manufacturière, le capital humain et les autres variables. De même, une seule valeur très différente des autres dans un fichier de données peut modifier de manière significative la valeur du coefficient. Tous ces aspects sont analysés dans le paragraphe suivant, qui retrace la procédure d'estimation.
## II.2. Stratégie d'estimation et justification

Pour estimer un modèle de panel dynamique, plusieurs tests statistiques sont nécessaires. Ainsi, l'étude présente les tests avant et après estimations. Aussi, nous étudions la matrice de corrélation entre les différentes variables avant de procéder à des estimations du modèle.

### II.2.1. Test avant estimation

**Tests de stationnarité ou test de racine unitaire sur les données panel** (test de Im-Pesaran Shin (1997), celui de Levin–lin (1993), de Hadri, d'ADF, etc.). Les hypothèses du test sont les suivantes :

$H_0$ : Présence de racine unitaire /série non stationnaire (Prob > 5 %)

$H_1$ : Absence de racine unitaire /série stationnaire (Prob < 5 %)

En général, la plupart des propriétés statistiques des méthodes d'estimation s'appliquent à des variables stationnaires (non tendancielles et non saisonnières). Pourtant, rien ne garantit la stationnarité des variables utilisées dans les études. Dans ces conditions, il convient alors de faire un test de racine unitaire pour assurer que les estimations répondent aux propriétés statistiques standards. Toutefois, les tests de racine unitaire individuelle sont reconnus pour leur faible puissance (Cochrane, 1991), c'est-à-dire qu'ils offrent la possibilité de conclure incorrectement que la variable étudiée possède une racine unitaire. Cette défaillance peut être remédiée par le test de racines unitaires sur données de panel (Baltagi et Kao, 2000). Ainsi, le test réalisé dans la présente étude est celui de Levin-lin (1993). En effet, les travaux de Levin-lin (1993) dans une série de contribution (Levin et Lin, 1992 ; Levin, lin et Chu, 2002) ont proposé le premier test de racine unitaire en panel. Leur démarche est directement inspirée de celle des tests de racine unitaire en séries temporelles de Dicker et Fuller (1979).
<table><caption>Tableau 2 : Ordre d'intégration de chacune des variables</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="2">Levin-Lin</th></tr><tr><th>I(0)</th><th>I(1)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur ajoutée manufacturière (VAM)</td><td>Oui</td><td>-</td></tr><tr><td>Inscription dans l'enseignement primaire (EPRI)</td><td>Oui</td><td>-</td></tr><tr><td>Inscription dans l'enseignement secondaire (ESEC)</td><td>Oui</td><td>-</td></tr><tr><td>Inscription dans l'enseignement supérieur (ESUP)</td><td>-</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Ouverture commerciale (OUV)</td><td>-</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Investissements directs étrangers (IDE)</td><td>Oui</td><td>-</td></tr><tr><td>Dotation en ressources naturelles (DOT)</td><td>Oui</td><td>-</td></tr><tr><td>Intensité d'énergie électrique (EE)</td><td>-</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Qualité des institutions (QI)</td><td>-</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur avec les données du WDI et de l'ICRG

Le tableau ci-dessus indique l'ordre d'intégration de chacune des variables pour l'estimation des effets du capital humain sur l'industrialisation. Ces résultats permettent de travailler avec les variables à niveau (la valeur ajoutée manufacturière, le taux de scolarisation dans le primaire et le secondaire, le stock d'investissements directs étrangers et la dotation en ressource naturelle) et celles en différences premières (le taux de scolarisation dans le supérieur, l'ouverture commerciale, l'intensité d'énergie électrique et la qualité des institutions) afin de rendre ces derniers stationnaires. Ces résultats sont présentés en annexe A5.

## II.2.2. Tests post – estimation sur panel (inférence statistique)

Le test de Sargan ou test de Sargan-Hansen est un test statistique permettant de tester une hypothèse de Suridentification dans le modèle statistique. Aussi, il est connu sous le nom de test de Hansen ou test J. Les hypothèses du test sont données par :

$H_0$ : Le terme d'erreur n'est pas corrélé avec l'ensemble des variables exogènes (les instruments sont valides) (Prob > 5 %)

$H_1$ : Le terme d'erreur est corrélé avec l'ensemble des variables exogènes (les instruments ne pas valident) (Prob < 5 %)

## Le test Arrelano-Bond d'autocorrélation des erreurs AR (2)

$H_0$ : Absence d'autocorrélation (Prob > 5 %)

$H_1$ : Présence d'autocorrélation (Prob < 5 %)
Le test de spécification de Haussman est un test général qui peut être appliqué à de nombreux problèmes de spécification en économétrie. Toutefois, son application la plus répandue celle des tests de spécification des effets individuels en panel. Ainsi, ce test permet de discriminer les effets fixes et aléatoires. C'est un test d'orthogonalité entre les variables explicatives et le terme d'erreur du modèle à effets aléatoires. La validité de ce test se détermine par les hypothèses suivantes

$H_0$ : Pas de différence systématique entre les coefficients. En conséquence, le modèle à effets aléatoires est approprié. Si (Prob > chi2) < (seuil = 5%) alors on rejette $H_0$ et on conclut que les effets fixes sont appropriés.

$H_1$ : Différence systématique entre les coefficients par conséquent, le modèle à effets fixes est approprié. Si (Prob > chi2) > (seuil = 5 %) alors on accepte $H_0$ et on conclut que les effets aléatoires sont appropriés.

Ainsi présentés, suivant l'inférence statistique, les tests de diagnostic ont utilisé quatre critères fondamentaux afin de déterminer le statut de validité des modèles estimés dans la présente étude. Selon les deux derniers critères c'est-à-dire, AR (1) et AR (2), l'autocorrélation de premier ordre est acceptée dans tous les modèles à l'exception du modèle 1 des tableaux 3 et 4. De plus, l'autocorrélation de second ordre est rejetée dans les modèles des tableaux 3 et 4, ce qui implique l'absence d'autocorrélation des erreurs. Aussi, le test de Hansen confirme que les instruments utilisés sont valides dans tous ces tableaux quel que soit le modèle. Le récapitulatif de ces tests est présenté à la fin des Tableaux 3 et 4.

### II.2.3. Analyse de la matrice de corrélation

L'analyse des corrélations est utile car une forte corrélation entre les variables pourrait causer un problème de multicolinéarité et rendre difficiles les estimations économétriques ou rendre difficile l'interprétation des résultats (Erkel-Rousse, 1995). Plus généralement, la matrice de corrélation indique les valeurs de corrélation, qui mesurent le degré de la relation linéaire entre chaque paire de variables. Les valeurs de corrélation peuvent être comprises entre -1 et 1. Si les deux variables ont tendance à augmenter et à diminuer en même temps, la valeur de corrélation est positive. Lorsqu'une variable augmente alors que l'autre diminue, la valeur de la corrélation est négative. Plus la valeur absolue du coefficient est importante, plus la relation linéaire entre les variables est forte. Pour la corrélation de Pearson, une valeur absolue de 1 indique une relation linéaire parfaite. Une corrélation proche de 0 indique l'absence de
relation linéaire entre les variables. La matrice de corrélation des variables permettant d'analyser le lien entre le capital humain et l'industrialisation en Afrique Subsaharienne est donnée par le tableau en annexe A6.

Dans la littérature empirique, on indique que la corrélation est élevée lorsque le coefficient de corrélation est supérieur ou égal à 0,5 (Ben Doudou et Rahali, 2018). La matrice de corrélation ci-dessus indique l'existence d'une corrélation positive entre les pairs de variables suivantes : le taux de scolarisation dans l'enseignement secondaire et supérieur, la qualité des institutions et l'intensité d'énergie électriques. Toutefois, l'on remarque l'existence d'une corrélation négative entre les paires variables suivantes : l'ouverture commerciale, l'investissement direct étranger et la dotation en ressource naturelle. Ainsi, les estimations permettront de confirmer ces corrélations notamment entre la variable dépendante et les variables d'intérêt y compris celles de contrôle.

### II.2.4 Technique d'estimation et justification

La présente étude fait recours à la méthode des moments généralisés en système. En effet, l'existence de variables endogènes comme les indicateurs du capital humain (Acemoglu et al., 2014), ainsi que la prise en compte de la variable dépendante retardée comme variable explicative nous entraîne inéluctablement dans les problèmes d'endogénéité habituellement rencontrés dans les travaux macroéconomiques. Nous allons dans ce qui suit, nous restreindre sur les méthodes et techniques économétriques qui ont été mises en évidence.

Comme le mentionne les travaux d'Eberhardt et Teal (2011), la principale critique de la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) est que l'omission des effets individuels non observés des pays entraîne un problème d'endogénéité. En conséquence, les coefficients estimés risquent fort d'être biaisés. Afin de remédier à ce problème, les travaux d'Islam (1995) proposent d'adopter plutôt une approche utilisant les données de panel (ou longitudinales). Plus précisément, il s'agit du modèle dynamique de données de panel à effets fixes. Le terme dynamique fait référence à la présence de la variable dépendante retardée dans le modèle et le terme effets fixes est la méthode d'estimation dans laquelle l'on suppose que les effets individuels non observés sont corrélés avec les variables explicatives. Ces derniers sont estimés en utilisant des variables binaires pour chacune des observations. Cette méthode est appelée la méthode des moindres carrées à variables indicatrices<fnref n="30" />.

<footnote n="30">³⁰ En anglais, Least Squares Dummy Variables, LSDV.</footnote>
Toutefois, le modèle dynamique de données de panel à effets fixes comporte aussi certaines limites. Comme le signalent les travaux de Durlauf, Johnson et Temple (2005), Nickell (1981) montre que l'estimateur obtenu dans ce cas pouvait être sérieusement biaisé lorsque T est petit et même lorsque N tend vers l'infini. Ce biais est appelé communément le biais de Nickell<fnref n="31" />. Il s'agit essentiellement d'un biais d'endogénéité, ayant comme origine la corrélation entre la variable dépendante retardée et le terme d'erreur. L'utilisation d'un T suffisant grand permet la réduction de ce biais (il tendra éventuellement vers zéro lorsque $T \to \infty$) et ainsi, la convergence des estimateurs (Eberhardt et Teal, 2011). Aussi, comme certains modèles néoclassiques font intervenir le capital humain, et que ce dernier est souvent approximé en utilisant le nombre d'années de scolarité, un problème d'erreur de mesure a également été constaté dans les données concernant l'éducation<fnref n="32" />, entraînant du même coup de l'endogénéité et un biais notable dans les estimateurs des modèles de croissance économique. Cela est évoqué, entre autres, par les travaux de Coulombe et Tremblay (2006). Puisque le capital humain inclut des effets spécifiques à l'individu, l'estimation des paramètres du modèle dynamique de données de panel est donc sujette à un biais d'estimation (Nickell, 1981). Compte tenu de ces problèmes qui peuvent aboutir à des régressions fallacieuses, il convient nécessairement d'utiliser une méthode d'estimation efficace.

À la suite de ces problèmes, les techniques faisant intervenir des variables instrumentales sont devenues fort utilisées afin de corriger les biais occasionnés. C'est la raison pour laquelle on voit apparaître l'adoption de la méthode des moindres carrés à deux étapes et à trois étapes<fnref n="33" />. On trouve ces méthodes dans l'ouvrage de Barro et Sala-i-Martin (2004), ainsi que les travaux de Coulombe et Tremblay (2006). Toutefois, les conditions d'utilisation de ces méthodes ne sont pas toujours évidentes (Ghabri et Launois, 2014). D'après ces travaux, le choix d'un bon instrument et sa justification ne sont pas toujours évidents. En effet, il n'est pas aisé de trouver un instrument très fortement associé à la variable d'intérêt. Plus l'intensité de l'association entre l'instrument et le critère de jugement est faible, plus la variance de l'estimateur par la méthode 2SLS est grande et par conséquent l'estimation est non précise.

<footnote n="31">³¹ Appelé aussi parfois biais de Hurwicz (1950).</footnote>

<footnote n="32">³² Certaines bases de données ont été construites par des chercheurs au fil des années. Par exemple, les différentes versions élaborées par Barro et Lee (1993, 1996, 2001, 2013). Pour une discussion relative aux problèmes des bases de données (De la Fuente et Doménec, 2000, 2006) et Cohen et Soto (2007).</footnote>

<footnote n="33">³³ En anglais two stages least squares (2SLS) et three stages least squares (3SLS) respectivement.</footnote>
Plus important encore, si l'on dispose d'un seul instrument, qui n'est pas suffisamment lié à la variable d'intérêt (capital humain), la stratégie consistant à créer plusieurs instruments à partir des variables disponibles n'est pas sans conséquence car non seulement elle ajoute peu d'informations mais elle aboutit à des estimations biaisées (Givord, 2010 ; Greene, 2003). Dans ces conditions, l'utilisation de cette méthode à variable instrumentale n'est pas évidente. La difficulté associée au choix de la variable instrumentale et la vérification des conditions de sa validité renforcent la réflexion sur la nécessité d'utiliser différentes variantes des variables instrumentales, et d'autres méthodes alternatives de contrôle des variables nommées non observables en association avec celle-ci.

Ainsi, une autre méthode permettant de corriger les biais d'endogénéité et de variables omises est la méthode des moments généralisés (MMG) de Arellano et Bond (1991) qui fut privilégiée dans l'étude de Caselli, Esquivel et Lefort (1996). Cette méthode est une variante des méthodes de données de panel. Comme l'évoquent les travaux d'Eberhardt et Teal (2011), il s'agit d'une technique qui utilise les différences premières, ce qui permet d'éliminer les effets individuels non observés, et donc le problème de variables omises et elle utilise également des variables retardées comme variables instrumentales, ce qui règle le problème d'endogénéité associée à la variable dépendante retardée. Par conséquent, la méthode généralisée des moments (MMG) proposée par Arellano et Bond (1991) est plus appropriée en raison de ses nombreux avantages par rapport aux autres méthodes d'estimation, notamment la correction de la persistance de la variable dépendante, la correction de l'endogénéité, la prise en compte des effets spécifiques au pays non observés, la correction de l'autocorrélation dans les modèles de données de panel et permet d'inclure des variables invariantes dans le temps comme variables explicatives qui seraient effacées dans les estimations MMG à effets fixes ou par différence.

La méthode des moments généralisée en système utilise les informations disponibles dans les données pour tenir compte des biais potentiels créés par l'endogénéité. En conséquence, cette étude utilise la méthode généralisée des moments. Une condition importante pour toute méthode d'estimation impliquant des instruments est la validité des instruments qui est testée dans le cadre du MMG (encore abrégé GMM dans le langage angloxanson) par le test de Hansen proposé par Hansen (1982). Cependant, ce test s'affaiblit avec l'augmentation du nombre d'instruments (Bowsher, 2002) ; par conséquent, en plus du test de Hansen, le test d'Arellano-Bond pour l'autocorrélation de second ordre est également utilisé pour confirmer la validité des instruments. Selon les travaux de Blundell et Bond (1998), la méthode des moments généralisés en système peut être utilisée, du fait qu'en plus de la différence-MMG, qui peut
montrer la persistance dans les séries, et par conséquent, les variables de niveau deviennent des instruments faibles pour l'équation de différence, impliquant un biais et une faible précision dans des échantillons finis. En raison de ces spécificités, la méthode des moments généralisés en système sera mise en évidence pour évaluer les effets du capital humain sur l'industrialisation au moyen de ces canaux de transmission.

## II.2.5. Estimation de l'équation du modèle du capital humain sur l'industrialisation
<table><caption>Tableau 3 : Estimation effet direct du capital humain sur l'industrialisation en Afrique Subsaharienne</caption><thead><tr><th>VARIABLES</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th><th>(8)</th></tr></thead><tbody><tr><td>L.VAM</td><td>0.0435***<br>(0.0676)</td><td>0.1254**<br>(0.0573)</td><td>0.0802<br>(0.0713)</td><td>0.1371***<br>(0.0080)</td><td>0.0969***<br>(0.0082)</td><td>0.1616***<br>(0.0060)</td><td>0.1037***<br>(0.0072)</td><td>0.1343***<br>(0.0063)</td></tr><tr><td>EPRI</td><td>-0.0013<br>(0.0065)</td><td></td><td></td><td><strong>-0.0094**</strong><br>(0.0043)</td><td><strong>-0.0160***</strong><br>(0.0038)</td><td><strong>-0.0108***</strong><br>(0.0037)</td><td><strong>-0.0130***</strong><br>(0.0042)</td><td><strong>-0.0162***</strong><br>(0.0050)</td></tr><tr><td>ESEC</td><td></td><td><strong>0.0306***</strong><br>(0.0065)</td><td></td><td><strong>0.0552***</strong><br>(0.0077)</td><td><strong>0.4062***</strong><br>(0.0087)</td><td><strong>0.0351***</strong><br>(0.0072)</td><td><strong>0.0483***</strong><br>(0.0093)</td><td><strong>0.0524***</strong><br>(0.0105)</td></tr><tr><td>ESUP</td><td></td><td></td><td><strong>0.0514*</strong><br>(0.0221)</td><td><strong>-0.0545*</strong><br>(0.0316)</td><td><strong>-0.0626*</strong><br>(0.0346)</td><td><strong>-0.0352*</strong><br>(0.0203)</td><td><strong>-0.0601*</strong><br>(0.0315)</td><td><strong>0.0721**</strong><br>(0.0322)</td></tr><tr><td>OUV</td><td>0.0047<br>(0.0069)</td><td>-0.0105**<br>(0.0058)</td><td>-0.0001<br>(0.0051)</td><td>-0.0326***<br>(0.0049)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>IDE</td><td>-0.0594***<br>(0.0056)</td><td>-0.0497***<br>(0.0048)</td><td>-0.0540***<br>(0.0056)</td><td></td><td>-0.0614***<br>(0.0046)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>DOT</td><td>-0.1023***<br>(0.0161)</td><td>-0.0756***<br>(0.0159)</td><td>-0.1011***<br>(0.0149)</td><td></td><td></td><td>-0.0781***<br>(0.0052)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EE</td><td>0.1555***<br>(0.0407)</td><td>0.1223***<br>(0.0384)</td><td>0.1499***<br>(0.0292)</td><td></td><td></td><td></td><td>0.0722<br>(0.0460)</td><td></td></tr><tr><td>QI</td><td>-0.1021<br>(0.1749)</td><td>-0.1931<br>(0.1887)</td><td>-0.1468<br>(0.1503)</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.1931<br>(0.1908)</td></tr><tr><td>Constant</td><td>9.0554***<br>(0.8266)</td><td>7.3623***<br>(0.6940)</td><td>8.4460***<br>(0.8331)</td><td>8.5896***<br>(0.7424)</td><td>9.0382***<br>(0.6356)</td><td>8.463***<br>(0.6947)</td><td>7.4428***<br>(0.7194)</td><td>7.9126***<br>(0.7382)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>620</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td></tr><tr><td>Nombre de pays</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td></tr><tr><td>Instruments</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td></tr><tr><td>Test de Hansen</td><td>0.265</td><td>0.372</td><td>0.324</td><td>0.277</td><td>0.359</td><td>0.281</td><td>0.232</td><td>0.256</td></tr><tr><td>AR (1) p-value</td><td>0.024</td><td>0.036</td><td>0.024</td><td>0.021</td><td>0.043</td><td>0.013</td><td>0.051</td><td>0.024</td></tr><tr><td>AR (2) p-value</td><td>0.378</td><td>0.549</td><td>0.423</td><td>0.854</td><td>0.965</td><td>0.718</td><td>0.899</td><td>0.996</td></tr></tbody></table>

Notes : Les erreurs types sont entre parenthèses. ***, ** et * représentent la signification des coefficients individuels aux niveaux de 1%, 5% et 10 %, respectivement.

Source : Auteur avec les données du WDI et de l'ICRG
Le tableau 4 examine les mécanismes (effet indirect) par lesquels le capital humain influence l'industrialisation. Pour y parvenir, la présente étude évalue les effets de la qualité des institutions dans la formation de capital humain (à travers ses trois ordres d'enseignement) et leur interaction sur la dynamique d'industrialisation en Afrique Subsaharienne. En effet, un examen de la dynamique transformatrice des économies africaines relève que l'amélioration de la qualité des institutions favorise l'accès à l'enseignement primaire, secondaire et supérieur - ce qui stimule la dynamique d'industrialisation. Ainsi perçue, l'amélioration de la qualité des institutions favorise l'accroissement du retour sur investissement de l'éducation, toute chose qui motive les individus à investir davantage dans leur éducation. Ce qui implique que l'interaction entre ces deux variables pourrait améliorer la valeur ajoutée manufacturière. En conséquence, il est nécessaire d'étudier l'interaction éducation-qualité des institutions dans le contexte de l'industrialisation des économies d'Afrique Subsaharienne afin de comprendre comment l'association entre la qualité des institutions et l'éducation à travers ses trois ordres d'enseignements a joué dans ce cadre.
<table><caption>Tableau 4 : Estimation effet indirect du capital humain sur l'industrialisation en Afrique Subsaharienne</caption><thead><tr><th>VARIABLES</th><th>(1)</th><th>(2)</th><th>(3)</th><th>(4)</th><th>(5)</th><th>(6)</th><th>(7)</th><th>(8)</th></tr></thead><tbody><tr><td>L.VAM</td><td>0.0441***<br>(0.0083)</td><td>0.0234***<br>(0.0070)</td><td>0.0127<br>(0.1253)</td><td>0.1058***<br>(0.0119)</td><td>0.0121<br>(0.0094)</td><td>0.0416***<br>(0.0094)</td><td>0.0205<br>(0.0711)</td><td>-0.0156<br>(0.0731)</td></tr><tr><td>EPRI*QI</td><td><strong>-0.0092***</strong><br>(0.0030)</td><td><strong>-0.0072**</strong><br>(0.0031)</td><td><strong>-0.0093***</strong><br>(0.0019)</td><td><strong>-0.0069***</strong><br>(0.0021)</td><td><strong>-0.011***</strong><br>(0.0039)</td><td>-0.00093<br>(0.0017)</td><td></td><td></td></tr><tr><td>ESEC*QI</td><td><strong>0.0303***</strong><br>(0.0035)</td><td><strong>0.0294***</strong><br>(0.0034)</td><td><strong>0.0315***</strong><br>(0.0033)</td><td><strong>0.029***</strong><br>(0.0035)</td><td><strong>0.035***</strong><br>(0.0076)</td><td></td><td>0.0047<br>(0.0043)</td><td></td></tr><tr><td>ESUP*QI</td><td><strong>0.1123***</strong><br>(0.0148)</td><td><strong>0.1419***</strong><br>(0.0129)</td><td><strong>0.1140***</strong><br>(0.0051)</td><td><strong>0.0863***</strong><br>(0.0132)</td><td><strong>0.1143***</strong><br>(0.0149)</td><td></td><td></td><td>0.0167<br>(0.0132)</td></tr><tr><td>OUV</td><td></td><td>-0.0243***<br>(0.0057)</td><td></td><td></td><td></td><td>0.0007<br>(0.0057)</td><td>0.0050<br>(0.0069)</td><td>-0.0022<br>(0.0067)</td></tr><tr><td>IDE</td><td></td><td></td><td>-0.0593***<br>(0.0051)</td><td></td><td></td><td>-0.0570***<br>(0.0044)</td><td>-0.0583***<br>(0.0060)</td><td>-0.058***<br>(0.0048)</td></tr><tr><td>DOT</td><td></td><td></td><td></td><td>-0.085***<br>(0.0073)</td><td></td><td>-0.0933***<br>(0.0152)</td><td>-0.1001***<br>(0.0171)</td><td>-0.084***<br>(0.0137)</td></tr><tr><td>EE</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0.0160***<br>(0.0720)</td><td>0.1459***<br>(0.0322)</td><td>0.1347***<br>(0.0515)</td><td>0.1284***<br>(0.0440)</td></tr><tr><td>Constant</td><td>8.7459<br>(0.2856)</td><td>10.4083***<br>(0.4341)</td><td>9.1430***<br>(0.2936)</td><td>9.2258***<br>(0.2845)</td><td>8.8247***<br>(0.4965)</td><td>9.0487***<br>(0.5113)</td><td>9.2294***<br>(0.9615)</td><td>9.6816***<br>(0.9759)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td><td>690</td></tr><tr><td>Nombre de pays</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td></tr><tr><td>Instruments</td><td>28</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td><td>29</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td></tr><tr><td>Test de Hansen</td><td>0.223</td><td>0.226</td><td>0.298</td><td>0.255</td><td>0.276</td><td>0.286</td><td>0.289</td><td>0.326</td></tr><tr><td>AR (1) p-value</td><td>0.068</td><td>0.005</td><td>0.068</td><td>0.027</td><td>0.154</td><td>0.301</td><td>0.042</td><td>0.086</td></tr><tr><td>AR (2) p-value</td><td>0.807</td><td>0.764</td><td>0.707</td><td>0.597</td><td>0.782</td><td>0.411</td><td>0.369</td><td>0.394</td></tr></tbody></table>

Notes : Les erreurs types sont entre parenthèses. ***, ** et * représentent respectivement la signification des coefficients individuels aux niveaux de 1%, 5% et 10%.

Source : Auteur avec les données du WDI et de l'ICRG
Le test de Sargan concerne les restrictions de suridentification. AR (1) et AR (2) représentent le test Arellano-Bond d'autocorrélation de premier ordre et de second ordre, respectivement. Avant de passer à l'analyse des résultats, il est nécessaire de clarifier la validité économique du modèle, des tests de validité des instruments. Dans les tests de diagnostics précédemment définis ont utilisé quatre critères fondamentaux afin de déterminer le statut de validité des modèles estimés dans la présente étude. Bien plus, quatre critères d'informations fondamentales sont utilisés dans l'optique de vérifier la validité des modèles GMM en système. Ainsi, selon les deux derniers critères (c'est-à-dire, AR (1) et AR (2)), le test d'autocorrélation de premier ordre AR (1) est acceptée à l'exception des colonnes 1 et 3 du tableau 3 et des colonnes 2, 5 et 6 du tableau 4. Le test AR (2) pour l'absence d'autocorrélation dans les résidus n'est pas rejeté ce qui confirme que les instruments utilisés sont valides dans tous ces tableaux quel que soit la colonne. Aussi, les valeurs P du test de Hansen sont supérieures au niveau de signification de 0.1, ce qui indique qu'il n'y a pas de sur-identification des variables instrumentales. De plus, dans l'optique de limiter la prolifération des instruments, la présente étude a veillé à ce que les instruments soient inférieurs ou égales à la valeur de la variable instrumentale.

## II.2.6 Analyse de la robustesse des résultats

Afin de vérifier que nos résultats sont robustes et cohérents avec ceux de la littérature économique, la présente étude met en œuvre des estimations supplémentaires en remplaçant certaines variables par d'autres, en modifiant la spécification. Lorsque la spécification est modifiée, l'étude est guidée par la maximisation du nombre d'observations par rapport à celui de la spécification principale. En effet, il s'agit soit d'augmenter des variables de contrôle susceptibles d'affecter la variable dépendante, soit à supprimer d'autres variables de contrôle dans l'optique de maximiser le nombre d'observations.

Comme le montre les tableaux B1 et B2 (voir en annexe) respectivement, pour les variables explicatives de l'industrialisation, au lieu d'utiliser l'ouverture commerciale et les IDE, nous utilisons les indicateurs de télécommunications représentés par les abonnements de téléphonie mobile (ATM) et les utilisateurs d'Internet (IPOP) pour vérifier la robustesse de notre estimation. De même, pour les indicateurs de facteurs domestiques, au lieu de considérer la dotation en ressources naturelles (DOT) et l'intensité d'énergie électrique (EE) comme dans l'estimation principale, nous utilisons la taille de population (POP) et la croissance du PIB par habitant (PIB). En outre, pour notre vérification de la robustesse, nous avons gardé les
indicateurs du capital humain et celui de la qualité des institutions en ASS. Les résultats obtenus sont irréfutables puisque nous avons le même signe et les mêmes variables significatives que dans les résultats principaux discutés antérieurement. En remplaçant certaines variables par leurs substituts, l'étude a également vérifier si elle obtiendra le même résultat indépendamment du fait que nous utilisions des mesures différentes pour la même variable. Ainsi, dans l'ensemble, il en ressort que les résultats de l'estimation restent inchangés en termes de signe et de signification des coefficients. Plus important encore, nos résultats restent inchangés lorsque nous contrôlons le capital humain et la qualité des institutions à l'aide d'effet d'interaction.

# Section II : Résultats atteints et implications

Dès les premières lignes de ce chapitre, nous avons annoncé la démarche méthodologique que nous utiliserons pour détecter les effets du capital humain sur le secteur manufacturier. Ainsi, nous rappelons que notre approche a consisté tout d'abord, à la spécification du modèle d'analyse à travers un essai de modélisation. Ensuite, nous avons vérifié s'il existe parmi les instruments retenus, la méthode d'estimation efficace. Celle-ci étant retenue à travers la technique d'estimation. Les éléments méthodologiques ainsi décliné ont pour corrollaire la mise en évidence des facteurs qui président au meilleur impact du capital humain sur l'industrialisation. Ainsi, dans cette partie de l'étude, les résultats atteints après régressions sont présentés avant d'extraire quelques implications qui en découleraient.

## I. Discussion des résultats atteints

Nous avons précédemment énoncé la méthode des moments généralisés en système comme la méthode d'estimation efficace afin de tenir compte du biais d'homogénéité. Aussi, les tests de diagnostics précédemment définis révèlent que les instruments utilisés sont valides, ce qui la démarche méthodologique. Cette méthode a été appliquée sur le panel de 30 pays africains regroupés en 23 périodes (1995-2018). Dans cette partie qui concerne les interprétations des résultats, la présente étude sera axée notamment sur les résultats des regressions des tableaux 3 et 4.

À cette fin, pour analyser et discuter les résultats des estimations, l'étude a présenté les résultats en sept et huit colonnes pour les tableaux 3 et 4, respectivement. Aussi, les variables explicatives ont été décomposé en trois sous-groupes : le premier groupe est constitué des variables clés du capital humain à savoir le taux de scolarisation dans les différents niveaux d'éducation : éducation primaire, enseignement secondaire et enseignement supérieur. Le
deuxième regroupe les variables liées à la mondialisation à savoir l'ouverture commerciale et les investissements directs étrangers. Le troisième sous groupe fait référence aux variables domestiques telles que la dotation en ressource naturelle et l'intensité en énergie électrique.

## I.1. Effet de la variable d'intérêt sur l'industrialisation

Dans les résultats de la regression du tableau 3 (colonne (1)), le taux de scolarisation dans l'enseignement primaire est utilisé comme indicateur du capital humain. Dans les colonnes (2) et (3), les taux de scolarisation dans l'enseignement dans le secondaire et dans l'enseignement supérieur sont également utilisés comme indicateur du capital humain, respectivement. Les colonnes 4 à 8 intègrent successivement les variables de contrôle en présence du taux de scolarisation dans les différents ordres d'enseignements.

Dans la colonne (1) du tableau 3, les résultats de la régression montrent que l'enseignement primaire a une relation négative et non significative avec le développement de la valeur ajoutée manufacturière. Ces résultats ne signifient pas que la valeur ajoutée manufacturière à tendance à diminuer avec l'accroissement du taux de scolarisation dans l'enseignement primaire; mais simplement que ce niveau est assez insuffisant pour favoriser la dynamique d'industrialisation en Afrique Subsaharienne. Ce résultat pourrait s'expliquer par l'idée que les compétences fournies à ce niveau sont insuffisantes pour une valeur ajoutée manufacturière plus élevée, d'autant plus l'industrie manufacturière nécessite un niveau de compétence plus élevé pour la production des biens sophistiqués. Ce résultat est cohérent avec les travaux d'Ahmed (2016) qui montre que l'éducation primaire a un impact négatif sur la productivité des industries manufacturières au Pakistan. Ces conclusions sont cohérentes à celle de l'UNECA (2015) qui soulignent que l'enseignement primaire fournit une main-d'œuvre non qualifiée nécessaire à l'industrie manufacturière de base.

Par ailleurs, dans la colonne (2) du tableau 3 en revanche, les résultats de la régression révèlent que le coefficient de l'inscription dans l'enseignement secondaire est positivement et significativement corrélé avec la valeur ajoutée manufacturière en Afrique Subsaharienne. Ce qui implique que la scolarisation au niveau de l'enseignement secondaire contribue au développement de la valeur ajoutée manufacturière. En effet, ces résultats révèlent que le niveau de compétences fournies à ce stade est assez insuffisant pour une valeur ajoutée plus élevée. Le constat par les travaux de Kponnou (2017) d'une association positive et significative entre la scolarisation dans l'enseignement secondaire et la VAM des aliments, des boissons et du tabac en Afrique du Nord sont conformes à notre conclusion ici. De plus, ce résultat est également
conforme aux conclusions de Dabla-Norris et al. (2013) de même que celles d'Anyanwu (2017) en Afrique du Nord.

En outre, dans les colonnes (3) à (8) du même tableau, les résultats indiquent globalement que le niveau d'enseignement supérieur a une relation négative et significative avec le développement de la valeur ajoutée manufacturière en Afrique Subsaharienne. En effet, ces résultats montrent que le taux de scolarisation au niveau de l'enseignement supérieur est insuffisant pour impulser la dynamique de l'industrialisation dans cette région. Bien que les pays africains aient consacré une proportion élevée de leur revenu national à l'enseignement supérieur afin de le rendre accessible aux citoyens (Gyimah-Brempong et al., 2006), celui reste encore en deçà de la moyenne internationale. En effet, les travaux de l'UNESCO (2021) concluent que l'Afrique Subsaharienne manque des ingénieurs en qualité et en quantité. Ce résultat est différent de celui d'Anyanwu (2018) qui trouvent une relation positive et statistiquement significative entre l'enseignement supérieur et le développement de la valeur ajoutée manufacturière pour 50 pays africains sur la période 1990-2011. Il y aurait une hétérogénéité dans la fonction de production des industries manufacturières africaines, l'éducation ayant le rendement le plus élevé.

Par ailleurs, les résultats des estimations du tableau 4 mettent en évidence les effets combinés du capital humain en réaction à la qualité des institutions. En effet, l'importance de la formation du capital humain dans le processus d'industrialisation des pays a conduit de nombreux travaux à souligner le rôle crucial de la qualité des institutions comme facteur de premier plan (Gallego, 2010 ; Engerman et Sokoloff, 1997 ; North, 1990). Dans le sillage de ces travaux, la prise en compte de l'interaction qualité des institutions et capital humain dans l'explication de la dynamique d'industrialisation des économies d'Afrique au sud du sahara revêt donc un intérêt grandissant. Ainsi, les estimations avec effets combinés révèlent quelques résultats intéressants.

Dans le tableau 4, les colonnes (1) à (5) intègrent progressivement les variables de contrôle et mettent en évidence les effets des interactions qualité des institutions - taux de scolarisation dans les différents ordres d'enseignement sur la valeur ajoutée manufacturière en Afrique Subsaharienne. Les résultats montrent que l'interaction taux de scolarisation dans l'enseignement primaire – qualité des institutions est négativement corrélée à la valeur ajoutée manufacturière. En effet, le coefficient des EPRI*QI est négatif et significatif. Bien que la qualité des institutions ait améliorer l'accès à l'enseignement primaire, les compétences
fournies par cet ordre d'enseignement sont insuffisantes pour impulser la valeur ajoutée manufacturière, étant donnée que l'industrie manufacturière nécessite des compétences de haut niveau pour la production des biens à grande valeur ajoutée. Ce résultat est en accord avec les travaux de l'Institut Afrique-Amérique (2015) qui soutient que grâce à l'initiative éducation pour tous (EPT)<fnref n="34" /> lancée lors du forum mondial sur l'éducation tenu à Dakar (sénégal) en 2000, le nombre d'élèves inscrits dans les écoles primaires en Afrique a plus que doublé entre 1990 et 2012, passant de 62 millions à 149 millions mêmen si les compétences fournies à ce stade d'apprentissage sont insuffisantes pour une valeur ajoutée manufacturière plus élevée.

Toutefois, les résultats montrent que l'association taux de scolarisation dans l'enseignement secondaire – qualité des institutions est positivement corrélée à la valeur ajoutée manufacturière. En effet, le coefficient des ESEC*QI est positif et significatif au seuil de 10 %. Ce résultat pourrait s'expliquer par l'idée que le niveau de compétences fournies par l'enseignement secondaire est assez suffisant pour une valeur ajoutée plus élevée. En conséquence, l'amélioration de la qualité des institutions globale favorise l'accès à l'enseignement secondaire, ce qui à son tour, améliore la valeur ajoutée manufacturière en Afrique Subsaharienne.

Par ailleurs, dans ce même tableau, un autre résultat intéressant est celui de l'interaction taux de scolarisation dans l'enseignement supérieur – qualité des institutions. En effet, les résultats révèlent que le coefficient des ESUP*QI est positif et significatif au seuil de 10 %. Ce qui implique l'amélioration de la qualité des institutions favorise l'accès dans l'enseignement supérieur. Étant donné que cet ordre d'enseignement offre des compétences spécifiques requises favorables à l'émergence des industries manufacturières des économies de la région. Ces résultats sont en accord avec les travaux de l'UNECA (2015) pour qui, l'enseignement secondaire et l'enseignement supérieur offrent des commodités en matière de développement des compétences spécifiques requises nécessaire au développement des industries manufacturières. Ainsi, Ces résultats montrent globalement que le capital humain favorise le développement des industries manufacturières lorsque le cadre institutionnel s'améliore.

Au demeurant, les résultats des estimations montrent globalement que le capital humain est favorable à la dynamique d'industrialisation des économies d'Afrique Subsaharienne dans la mesure où l'amélioration de la qualité des institutions favorise l'accès à l'éducation - tous niveaux confondus dans ces pays africains. Toutefois, bien que les économies africaines aient

<footnote n="34">³⁴ Un cadre d'action pour répondre aux besoins éducatifs fondamentaux</footnote>
élevé le niveau de compétences de leur population, ces avancées restent insuffisantes pour le développement des industries manufacturières comme l'indiquent les différents résultats.

## I.2. Effet des variables liées à la mondialisation sur l'industrialisation

La mondialisation croissante de la production, rendue possible grâce à la décomposition des processus productifs et à l'essor de l'innovation technologique, a fait du commerce extérieur un levier important de la croissance et une source de la richesse incontournable. En effet, les modèles<fnref n="35" /> théoriques de Krugman<fnref n="36" /> (1979), Helpmann et Krugman (1985) prédisent que l'ouverture commerciale est susceptible d'augmenter la productivité des firmes en induisant des économies d'échelles. Lorsqu'il y a libéralisation du commerce extérieur, les industries nationales ont tendance à augmenter les exportations, à élargir de production et à faire baisser les coûts de production.

Toutefois, dans le tableau 3 (colonnes 2 et 4) et le tableau 4 (colonne 2), les résultats des estimations montrent qu'il existe une relation négative et statistiquement significative entre l'ouverture commerciale (OUV) et la performance du secteur manufacturier. Ce résultat implique que l'ouverture commerciale réduit le développement de ce secteur. Ceci pourrait s'expliquer par l'idée que, l'ouverture commerciale diminue la part des marchés des entreprises domestiques ce qui les incite à moins investir. En conséquence, il s'ensuit un impact négatif sur leur productivité et donc sur leur compétitivité. Bien que conforme aux travaux antérieurs,<fnref n="37" /> ce résultat est incohérent non seulement avec les modèles théoriques de Helpmann et Krugman (1985) mais aussi avec les travaux empiriques de Chatri et al. (2019) qui conclut que l'ouverture commerciale contribue positivement au développement du secteur industriel en Afrique Sub-Saharanienne.

Par ailleurs, un autre résultat est le rôle des investissements directs étrangers (IDE) dans ce processus. En effet, dans le tableau 3 (colonnes 1,2,3 et 5) et le tableau 4 (colonnes 3,6,7 et 8), les résultats des estimations révèlent que le stock d'IDE constitue un handicap au processus d'industrialisation des économies africaines. Malgré l'amélioration de la situation économique des pays de la région, les IDE restent encore peu profitables aux économies africaines. Ce faible apport bénéfique des IDE en Afrique Subsaharienne pourrait s'expliquer par le fait que les

<footnote n="35">³⁵ Ce schéma reliant l'ouverture commerciale et la production des entreprises est expliquée dans un premier temps de la concurrence monopolistique chez Krugman (1979b) et puis dans le cadre d'une concurrence oligopolistique chez Helpmann et Krugman (1985).</footnote>

<footnote n="36">³⁶ Prix Nobel d'Economie, 2008</footnote>

<footnote n="37">³⁷ Rodrik (1992) ; Miyagiwa et Ohno (1995)</footnote>
industries manufacturières n'ont pas été réellement mises en place dans les économies de cette région.

Effet, d'après les travaux de la Banque mondiale (2014), l'industrie en Afrique et particulièrement celle d'Afrique Subsaharienne est, en majeure partie, basée sur l'industrie extractive. Aussi, le pouvoir limité des autorités africaines ainsi que l'insuffisance des ressources financières ont laissé place aux économies développées de mieux profiter des ressources naturelles de l'Afrique Subsaharienne. Ainsi, ces résultats vont dans le même sens des travaux d'Amara et Tabet (2012) qui montrent que les IDE ont un effet négatif sur l'industrialisation tunisienne. Ces conclusions sont également en accord avec celles de Kriaa et al. (2017) pour le cas de l'Afrique.

## I.3. Effet des variables domestiques sur l'industrialisation

Dans les tableaux 3 et 4 ci-dessus, nous faisons intervenir les variables domestiques en plus des variables en plus de celles liées à la mondialisation. Globalement, ces variables (la dotation en ressources naturelles et l'intensité d'énergie électrique) sont significatives mais de signes opposés. En effet, il convient de souligner que le développement économique est la force la plus fondamentale du changement structurel, car les différences dans les capacités d'offre et de demande associées à l'évolution des redevances tirées des ressources naturelles entraînent l'émergence de certaines industries.

Toutefois, le tableau 3 (colonnes 1,2,3 et 6) et le tableau 4 (colonnes 4,6,7 et 8), les résultats indiquent que la dépendance aux ressources naturelles a une association négative et significative avec la valeur ajoutée manufacturière en Afrique Subsaharienne. Cette preuve empirique pourrait s'expliquer par le fait que les économies d'Afrique Subsaharienne souffrent du paradoxe de l'abondance plus connu sous le terme « syndrome hollandais », à savoir que l'abondance des ressources naturelles ne se traduit pas en niveaux équivalents en matière de prospérité, de développement à grande échelle et d'industrialisation axée sur ces ressources. L'un des principaux obstacles qui limitent les possibilités ces économies africaines d'atteindre ce potentiel réside dans la mauvaise gouvernance. Celle-ci consiste dans le manque d'institutions fortes et dans l'inefficacité des politiques visant la recherche des gains à courts termes et non des objectifs de développement axés sur le long terme.

Ces résultats sont en accord avec ceux de McMillan et Rodrik (2011) ; ONUDI (2012) ; Dabla-Norris et al (2013) qui soulingent que les ressources naturelles ne sont pas préjudiciables au développement économique, mais plutôt qu'elles provoquent certaines distorsions de
mécanisme de transmission qui, à leur tour, affectent négativement le développement du secteur manufacturier. Les résultats vont également dans le même sens des travaux du programme des nations unies pour le développement (PNUD, 2016) qui montrent que la richesse en ressources naturelles n'a pas bénéficié au développement économique des populations africaines en termes d'inclusion et de réduction de la pauvreté.

En outre, dans les colonnes (1), (2) et (3) du tableau 3 et le tableau 4 (colonnes 5,6,7 et 8), les résultats montrent qu'il existe une relation positive et significative entre l'intensité énergie électrique et la valeur ajoutée manufacturière. En effet, les résultats révèlent qu'une augmentation de l'intensité énergétique est associée au développement du secteur manufacturier en ASS. Toutefois, l'ampleur de leur coefficient reste faible. Cette faiblesse pourrait révéler que le niveau d'intensité énergétique est assez insuffisant pour impulser la dynamique d'industrialisation. Ce constat empirique est en accord les travaux de Totouom et al. (2019) qui montrent que l'Afrique Subsaharienne n'est pas assez dotée en infrastructure énergétique.

Ces résultats vont en partie dans le même sens des travaux d'Escribano et al. (2010) qui constatent sur la base des données collectées auprès d'un échantillon d'industries africaines que, la fourniture d'électricité est un problème majeur pour plus de 50 % des industries. Au Cameroun, au Burundi, au Bénin eu Burkina Faso et au Cap-Vert notamment, le pourcentage des industries considérant l'électricité comme un obstacle à leur activité dépasse 80 % ; en revanche, seulement 20 % des industries en Afrique du Sud, au Botswana, et en Namibie considèrent l'électricité comme un obstacle majeur.

Au demeurant, cette étape a permis de mettre en évidence les effets du capital humain sur l'industrialisation en Afrique Subsaharienne. Avant de tirer quelques implications relatives à ces résultats, il convient de souligner que ces estimations ont révélé quelques résultats intéressant. D'une part, les résultats montrent que l'effet du capital humain sur l'industrialisation reste nuancé en raison de l'ampleur des différents ordres d'enseignement. En effet, les résultats montrent que, comparée aux autres ordres d'apprentissages, l'enseignement supérieur offre plus de commodités en matière de compétences spécifiques nécessaires à l'expansion des industries manufacturières, ce qui est conforme aux prédictions théoriques. D'autre part, les résultats révèlent que l'effet du capital humain sur la dynamique d'industrialisation est conditionné par l'amélioration de la qualité des institutions.
Concernant les variables de contrôle, les résultats montrent que l'ouverture commerciale, le stock d'investissements directs étrangers et la dotation en ressources naturelles constituent un handicap majeur à l'émergence des industries manufacturières africaines, tandis que le cadre institutionnel et le niveau d'intensité énergétique favorisent cette dynamique. Ces résultats ont permis de constater que globalement, le capital humain est favorable à la dynamique d'industrialisation montrant ainsi, que les économies africaines ont fait des progrès dans la promotion du capital humain, comme dans la plupart des pays latino-américains et de l'OCDE, mais que leur avancée reste néanmoins insuffisante. Ce qui justifie des implications significatives pour accélérer le processus d'industrialisation et de fédérer les efforts des parties prenantes (gouvernements africains) de la région en matière de développement de compétences spécifiques requises pour promouvoir la mise en place d'un système éducatif intégré.

## II. Implications de politiques

### II.1. Accents sur la variable d'intérêt : le capital humain

Les résultats ont révélé que, globalement, le capital humain contribue positivement au développement des industries manufacturières des économies de la région. Ce qui est conforme aux prédispositions théoriques. Toutefois, bien que l'amélioration de la qualité des institutions ait favorisé l'accès à l'éducation tous niveaux confondus dans ces économies africaines, les résultats montrent que l'ampleur de leur coefficient reste néanmoins faible. D'après ces résultats, les politiques publiques qui améliorent la qualité des institutions dans leur ensemble favorisent l'accès à l'éducation au primaire, au secondaire et au supérieur. De manière spécifique, ces résultats suggèrent que pour améliorer l'accès à l'enseignement supérieur et espérer atteindre un niveau d'industrialisation souhaité, les pouvoirs publics africains doivent améliorer le cadre institutionnel.

En outre, il est nécessaire de compléter les niveaux d'éducation inférieurs par l'enseignement supérieur avec une main d'œuvre qualifiée nécessaire, capable d'exploiter les technologies de pointe dans le secteur manufacturier. Cela nécessite des incitations explicites telles que l'amélioration du cadre institutionnel, la définition des commodités à l'instar des bourses professionnelles ou d'ingénierie et des cours axés sur la demande pour former les travailleurs aux normes techniques du secteur manufacturier.

De plus, les politiques en matière de compétences doivent être alignées sur le programme de développement socio-économique plus large de l'Afrique Subsaharienne. Cela nécessite une forte coordination entre les parties prenantes engagées dans l'élaboration des
politiques, tant du secteur public que privé. Aussi, le partenariat Université-Industrie est essentiel. Cela peut être fait en incluant des représentants du secteur privé dans les organes politiques nationaux d'éducation, de formation et dans les conseils académiques impliqués dans le développement des programmes. En conséquence, ceci facilitera le financement de la recherche par le secteur privé, participera à la diffusion des connaissances à travers les bourses et stages ce qui stimulera l'apprentissage.

En outre, l'enseignement supérieur dans les pays africains situés au Sud du Sahara nécessite une mise en niveau drastique comme l'indiquent les résultats des estimations. Bien que ces économies consacrent généralement des proportions relativement importantes de leur ressource nationale à l'éducation, la scolarisation dans l'enseignement supérieur reste faible selon les normes internationales. Plus décevant encore, les domaines de l'enseignement supérieur entrepris par la majorité des étudiants africains concernent le plus souvent les sciences sociales et humaines que les domaines de la science, de la technologie, de l'ingénierie et des affaires comme c'est le cas dans les économies à croissance rapide comme la Corée du Sud et la Chine.

Il en résulte une inadéquation des compétences – les diplômés universitaires restent au chômage ou la plupart d'entre eux se convertissent dans des sous-emplois, tandis que les économies africaines continuent de faire face à des pénuries de main d'œuvre qualifiée. Pour y remédier à court terme, la puissance publique devra améliorer les programmes de formation et resserrer les liens entre les établissements d'enseignement supérieur et professionnel d'une part, le secteur privé d'autre part. À cette fin, les programmes de formation devraient inclure des initiatives sur le tas ciblant ceux qui travaillent déjà, ainsi que les diplômés ayant une formation générale qui manquent de compétences professionnelles spécifiques (Anyanwu, 2012). Ces implications invitent les gouvernements africains à promouvoir le développement du secteur industriel manufacturier au moyen de l'amélioration de la qualité des institutions pour permettre aux citoyens d'accroître leur niveau d'éducation.

## II.2. Accent sur les autres variables explicatives

Compte tenu des preuves empiriques selon lesquelles la mondialisation fonctionne pour augmenter la valeur ajoutée manufacturière, les ressources locales doivent être déployées en quantités adéquates pour produire des biens destinés au marché extérieur. Par ailleurs, les capacités de production nationales doivent être mises en œuvre de manière à exploiter les opportunités commerciales notamment le commerce intra régional, d'accroître la réponse à la
concurrence internationale et d'améliorer la technologie. En effet, les économies de la région doivent promouvoir un commerce régional accru, notamment par la suppression des barrières transfrontalières et des goulots d'étranglement des infrastructures qui limite le trafic des biens et des individus.

En outre, nos résultats montrent que la qualité des institutions n’est significativement associée à l’industrialisation. Cela concorde avec l’idée que des institutions inefficaces peuvent rendre difficile la construction d’un secteur industriel solide et compliquer en conséquence la mise en place de politiques industrielles appropriées. Pour y faire face, la promotion de la qualité des institutions (pas seulement électorale) efficace et la prévention de la violence civile aideront à concevoir des politiques favorables à la croissance du secteur industriel manufacturier. Cela nécessite une volonté politique, un engagement, une bonne gouvernance (y compris le contrôle de la corruption, la transparence et la responsabilité, l’état de droit, l’efficacité du gouvernement et la stabilité politique), un développement inclusif, un esprit de collaboration pour formuler et mettre en œuvre fidèlement les politiques, stratégies et une action collective ainsi que les changements institutionnels nécessaires pour une plus grande égalité des genres dans l’éducation. Aussi, d’autres mesures essentielles pour promouvoir la qualité des institutions en Afrique au Sud du Sahara doivent comprendre la promotion et le maintien d’un État de droit effectif, approfondir les réformes macroéconomiques et structurelles et augmenter les investissements pour favoriser la hausse du revenu national, et mettre en œuvre une politique axée sur une grande inclusion économique.

Par ailleurs, pour le développement du secteur manufacturier à long terme, les économies africaines dotées abondamment en ressources naturelles ont besoin d'institutions prudentes pour gérer les revenus des rentes des ressources afin d'éviter une appréciation excessive de la monnaie et un sous-investissement dans le capital physique et humain qui finira par la valeur ajoutée de la fabrication. En effet, une gestion efficace des ressources naturelles en Afrique Subsaharienne nécessite des actions tout au long de la chaîne de valeur. En particulier, un nouveau cadre de gestion des ressources naturelles est nécessaire pour meilleure gouvernance, le développement humain, des capacités et des infrastructures - avec une législation parlementaire, un contrôle et une représentation solide tout au long de la chaîne de valeur des ressources.

Aussi, étant donné que le pétrole, les ressources minérales et le gaz naturel sont des ressources non renouvelables, il serait donc vital de négocier les contrats plus avantageux et
transparents avec les multinationales pétrolières/minière opérant en Afrique Subsaharienne, et de veiller à ce que ces entreprises n'évadent pas les impôts. Bien plus, pour de plus grands rendements pour les pays africains en termes de redevances tirées de ces ressources, les gouvernements de cette région devraient en l'occurrence, s'engager dans des enchères pour le pétrole, l'exploitation minière, le gaz naturel et les droits d'exploitation forestiers. À cette fin, les institutions financières internationales telles que la Banque africaine de développement (BAD) ont un rôle essentiel à jouer dans l'optique d'aider ces économies à acquérir la capacité indispensable non seulement pour négocier des contrats avantageux, mais aussi pour une gestion efficace des rentes des ressources naturelles.

Bien plus, en matière d'utilisation d'énergie électrique, les résultats montrent que cette ressource est associée avec l'idée selon laquelle l'intensité énergétique de l'industrie est bien supérieure à celle du secteur des services, notamment lorsqu'il existe une prédominance de secteurs à forte intensité énergétique. Ce constat a une double implication politique : augmenter l'approvisionnement énergétique et promouvoir l'efficacité énergétique. Fort de ce constat, les besoins énergétiques de l'Afrique Subsaharienne sont énormes.

En effet, selon les résultats des estimations de McKinsey (voir les travaux de Castellano et al., 2015), si chaque économie d'Afrique Subsaharienne construit ce dont elle a besoin, les pays de la région auront besoin d'environ 490 milliards de dollars américains de capital pour de nouvelles capacités de production, plus 345 milliards de dollars américains supplémentaires pour le transport et la distribution, soit un total estimé à 835 milliards de dollars américains. En même temps, l'Afrique Subsaharienne est incroyablement riche en capacité potentielle de production d'électricité. D'après les travaux de Castellane et al. (2015), à l'exclusion de l'énergie solaire, l'estimation est de 1.2 térawatts de capacité, tandis qu'en incluant l'énergie solaire, il existe une capacité potentielle stupéfiante de 10 térawatts ou plus.

La promotion de la production d'énergie renouvelable et l'intégration régionale comme les pools énergétiques en l'occurrence, sont des facteurs de changement potentiels qui pourraient façonner le paysage énergétique en Afrique Subsaharienne au cours des 25 prochaines années. C'est dans ce sens que la priorité *High Five* de la Banque africaine de développement (BAD), « illuminer et électrifier l'Afrique » est louable et a donc besoin d'un soutien international. Cette institution a donc lancé un new deal sur l'énergie pour l'Afrique en général.
Ce projet repose essentiellement sur cinq principes interdépendants et se renforçant mutuellement. Parmi ces piliers, on peut citer : (i) susciter des aspirations à résoudre les défis énergétiques de l'Afrique ; (ii) établir un partenariat transformateur sur l'énergie pour l'Afrique ; (iii) mobiliser des capitaux nationaux et internationaux pour des financements innovants dans le secteur de l'énergie en Afrique. Pour atteindre cet objectif prioritaire, la BAD a investi 12 milliards de dollars américains dans le secteur de l'électricité depuis 2020 et cherche à mobiliser 50 milliards de dollars américains auprès du secteur privé, notamment par le biais d'accords de cofinancement.

## Conclusion du deuxième chapitre

L'objectif de ce chapitre a été d'analyser de façon empirique les mécanismes par lesquels le capital humain affecte l'industrialisation, en prenant les économies d'Afrique Subsaharienne comme zone illustrative de notre étude. Il s'agit d'examiner les effets direct et indirect de la variable d'intérêt en présence des variables de contrôle qui expliquent la croissance des industries manufacturières dans la région. Pour atteindre cet objectif, l'étude a fait référence à un échantillon de l'ensemble de 30 pays d'Afrique Subsaharienne couvrant la période 1995 – 2018. Le chapitre a été subdivisé en deux sections. La première section a présenté les faits stylisés et méthodologiques d'analyse des effets du capital humain sur l'industrialisation en ASS. Concernant les faits stylisés, la figure 1 a permis de se rendre compte que le niveau d'industrialisation en ASS a évolué au fil du temps parallèlement avec son taux de croissance économique.

Aussi, en comparaison avec d'autres régions au monde, la figure 1 a fait valoir que l'ASS est la seule région dont la part dans la valeur ajoutée manufacturière au niveau mondiale est la plus faible. Malgré ces tendances inquiétantes, la contribution des industries manufacturière a connu une tendance annuelle de l'ordre de 3,5 % entre 2005 et 2014 plus rapide que le reste du monde. De même, l'étude a établi la relation entre l'indice du capital humain et l'industrialisation en ASS. À l'aide des données récentes de la Banque mondiale (2018), il ressort que, la plupart des pays africains au sud du Sahara affichent des performances très en dessous de la moyenne mondiale qui est de 0,57 sur 1. Plus décevant encore, ces chiffres sont inquiétants lorsque l'on se penche sur l'éducation. À cette fin, l'Afrique Subsaharienne est la moins performante en matière d'accumulation du capital humain comparée aux régions au monde. Cette situation affecte la qualité de l'éducation, ce qui pourrait à son tour, influer négativement sur son niveau d'industrialisation.
Concernant, la démarche méthodologique, comme Anyanwu (2018), nous adoptons le modèle d'Akinlo et al. (2021). Ensuite, l'étude a également spécifié les variables avant de procéder avant de procéder à une estimation de celles-ci. Enfin, le modèle est estimé en utilisant les estimateurs des moments généralisés en système sur les données de panels. Dans la deuxième section, nous avons présenté les résultats atteints après régression avant d'extraire quelques implications de politique économique qui en découleraient.

En ce qui concerne les indicateurs du capital humain, les résultats obtenus montrent globalement que le capital humain est favorable à l'augmentation du niveau de production dans les industries manufacturières dans la mesure où la qualité des institutions s'améliore. Plus important encore, l'étude a révélé que le taux de scolarisation dans l'enseignement supérieur et la qualité des institutions sont conditionnellement productifs. Ce qui implique que ces économies ont fait des progrès dans la promotion du capital humain, comme dans la plupart des pays latino-américains et de l'OCDE, mais que leurs efforts restent toutefois insuffisants. Pour la vérification de la robustesse, les résultats obtenus après le remplacement de certaines variables par d'autres, sont irréfutables puisque nous avons le même signe et les mêmes variables significatives que dans les résultats principaux discutés. Avant de tirer quelques implications relatives à ces estimations, les résultats ont fait valoir que la qualité des institutions, l'ouverture commerciale, le stock d'investissements directs étrangers et les dotations en ressources naturelles, constituent un handicap au développement des industries manufacturières des économies de la région.

Ainsi, en se référant aux implications qui en découleraient, ces résultats ont également révélé que, bien que l'amélioration de la qualité des institutions ait favorisé l'accès à l'éducation tous niveaux confondus, l'ampleur des différents ordres d'enseignement sur la valeur ajoutée manufacturière en ASS dépend du type de niveau d'apprentissage. Toutefois, cette ampleur est assez faible pour impulser le développement de la valeur ajoutée manufacturière. En conséquence, un besoin d'éducation au-delà du niveau secondaire s'impose pour le développement accru et soutenu du secteur manufacturier dans ces économies. Fort de ce constat, les politiques en matière de compétence doivent être alignées sur les programmes de développement socio-économique plus large de l'ASS. Cela signifie que le partenariat Université-Industrie est essentiel. Cette collaboration peut être faite en incluant des représentants du secteur privé dans les organes politiques nationaux d'éducation, de formation et dans les conseils académiques impliqués dans le développement des programmes. Celle-ci facilitera le financement de la recherche par le secteur privé, participera à la diffusion des
connaissances à travers les bourses et stages ce qui stimulera l'apprentissage. Toutefois, cette priorité doit s'accompagner impérativement de l'amélioration de la qualité des institutions, puisque celles-ci garantissent l'accès à une éducation plus complète aux apprenants quels que soient les différents stades d'apprentissages.

Aussi, au-delà de l'amélioration du cadre institutionnel, les économies africaines doivent prendre des mesures visant à l'approfondissement des réformes macroéconomiques et structurelles pour accroître leur compétitivité, créer de nombreux emplois décents et, partant, accroître la participation à l'activité économique, démanteler les obstacles structurels existants à l'investissement public et privé. Bien plus, compte tenu des preuves empiriques selon lesquelles la mondialisation fonctionne pour augmenter la valeur ajoutée manufacturière, les ressources locales doivent être déployées en quantités adéquates pour produire des biens destinés au marché extérieur. À cette fin, ces économies doivent promouvoir un commerce régional accru, notamment par la suppression des barrières transfrontalières et des goulots d'étranglement des infrastructures qui limitent le trafic des biens et des individus et encourager l'attractivité des investissements directs étrangers.
Conclusion à la première partie

Les pays en développement en général et ceux d'Afrique Subsaharienne en particulier abritent la quasi-totalité des pauvres de la planète. Cette situation s'explique en grande partie par le faible niveau du capital humain de sa population (ISU, 2016). Les faibles investissements dans ce facteur ralentissent son niveau d'industrialisation. Dans l'optique d'offrir une vie décente à l'être humain, les dirigeants des pays du monde ont défini un ensemble de dix-sept (17) objectifs de développement durable (ODD). Ensuite, Ils se sont fixés pour mission de les atteindre avant 2030.

Dans la perspective d'éclairer la puissance publique en matière de prises de décision, de nombreux travaux se sont alors investis à identifier des mécanismes pertinents pouvant aider à atteindre plus rapidement ces ODD. C'est ainsi que cette étude s'inscrit dans cette même dynamique, car elle a pour objectif principal de mettre en évidence le rôle du capital humain dans la réalisation de certains ODD (à travers ses chapitres IV et IX). Plus spécifiquement, nous nous sommes attardés à analyser les effets de l'éducation sur le développement des industries manufacturières. À cette fin, l'étude a permis de comprendre l'importance du capital humain dans l'explication de la dynamique d'industrialisation.

De façon globale, l'objectif de la première partie qui s'achève a été d'examiner la dynamique d'industrialisation induite par le capital humain en Afrique Sub-Saharienne. Plus spécifiquement, il a été question d'évaluer dans quelles mesures le capital humain affecte la dynamique d'industrialisation. Pour atteindre cet objectif, deux chapitres ont été nécessaires à sa réalisation. Le premier chapitre a été consacré à l'analyse théorique et le second, à l'analyse empirique.

Le premier chapitre a passé en revue les fondements théoriques sur ce sujet. Il ressort l'existence d'une vaste littérature économique consacrée à cette analyse. Du point de vue théorique, les travaux sur le lien capital humain – industrialisation s'appuient sur ceux de Lucas (1988) qui soulignent l'importance du capital humain pour accroître la productivité du travail ou de la main-d'œuvre. L'utilisation du terme de capital humain s'explique également par le fait qu'il s'agit d'une forme de capital incorporé à l'individu (Diarra, 2008). En ce qui concerne le rôle du capital humain dans le développement des industries manufacturières, de nombreux travaux ont examiné les moteurs de la croissance industrielle à la fin des années quatre-vingt et au début des années quatre-vingt-dix (Démurger, 1996 ; Mody et Wang 1997). Ces derniers ont mis en évidence la contribution positive du capital humain à la croissance industrielle. En effet,
le capital humain à travers une main-d'œuvre qualifiée et adaptée à la technologie permet aux industries manufacturières de grimper la chaîne de valeurs des produits de hautes qualités et d'accroître leur productivité et par conséquent l'économie nationale. De son côté, Romer (1990) insiste plutôt sur le fait que la technologie et l'innovation sont considérées comme déterminants de la croissance à long terme. Cette théorie repose sur l'idée selon laquelle un pays doit réunir une masse critique de personnes qualifiées, notamment les chercheurs et les ingénieurs, avant que son économie ne décolle car, l'utilisation des machines et des équipements acquis requiert une main-d'œuvre qualifiée et c'est ce dont a besoin l'industrie manufacturière.

Ainsi, l'augmentation du niveau de qualification améliore la productivité de la main-d'œuvre et par conséquent la productivité des industries manufacturières. À cette fin, il constitue donc un élément fondamental dans tous les pays quel que soit leur niveau de développement économique. Toutefois, cette considération théorique ne correspond pas nécessairement aux attentes empiriques. En effet, les preuves empiriques soulignent que la relation capital humain et industrialisation demeure controversée. Dans ce sens, les conclusions des travaux qui analysent les effets du capital humain sur l'industrialisation sont discutées. Ainsi, si les travaux de Mokyr (2005) montrent que l'expansion et l'accessibilité des connaissances utiles durant les périodes des lumières ont la pierre angulaire du développement industriel, ceux de Galor (2005) montrent plutôt que le capital humain a joué un rôle limité dans le processus de production dans les premières phases de la révolution industrielle.

Les travaux de Squicciarini et Voigtländer (2015), apportent donc un nouvel éclairage dans ce débat en établissant une distinction entre les compétences moyennes et les connaissances de la queue supérieure des travailleurs en France, ce qui rétablit le rôle du capital humain dans l'industrialisation. Cet impact positif du capital humain sur l'industrialisation est pourtant nuancé dans les travaux de Dey et Ellis (2013) et de De la Cruz (2021). Ce qui prouve que les effets du capital humain sur l'industrialisation restent ambigus et nécessites encore des études de cas pour éclairer la littérature.

Dans le second chapitre de cette partie, cette étude s'est servie d'un échantillon de 30 pays d'Afrique Subsaharienne, couvrant la période 1995-2018. Pour y parvenir, l'étude a tout d'abord présenté quelques faits stylisés relatifs à l'évolution des performances industrielles des pays de la région. Concernant la relation entre la croissance annuelle du PIB et la croissance de la production manufacturière, l'étude a permis de se rendre compte de la corrélation entre ces deux variables. Aussi, l'étude a fait valoir que l'ASS est la seule région au monde où la
contribution à la valeur ajoutée manufacturière au niveau mondial reste insignifiante, confortant l'idée selon laquelle les industries africaines ne génèrent que 700 USD de PIB par habitant en moyenne, trois fois moins qu'en Amérique latine (2500 USD) et cinq fois moins qu'en Asie de l'Est (3400 USD). Ensuite, à l'aide des données récentes de la Banque mondiale (2018), nous avons comparé l'indice du capital humain dans les pays de la région. De ces observations, les statistiques indiquent que la plupart des pays africains au sud du Sahara affichent des performances très en dessous de la moyenne mondiale qui est de 0,57 sur 1. Si ces performances globales sont alarmantes, les chiffres sont encore plus inquiétants lorsque l'on se penche sur l'éducation, preuve que l'Afrique Subsaharienne est la moins performante en matière d'accumulation du capital humain comparée aux autres régions au monde. Cette situation affecte la qualité de l'éducation, ce qui pourrait à son tour, influer sur son niveau d'industrialisation.

Afin de vérifier cette relation à l'aide des outils économétriques, comme Anyanwi (2018), nous adoptons le modèle d'Akinlo et al. (2021). Puis, l'étude a également spécifié les variables avant de procéder avant de procéder à l'estimation de celles-ci suivant la méthode moments généralisés en système retenu comme stratégie d'estimation. Nos résultats restent inchangés après l'analyse de la robustesse de ceux-ci. Ces résultats sont irréfutables puisque nous avons le même signe et les mêmes variables significatives que dans les résultats principaux discutés. De façon globale, les résultats montrent que le capital humain est favorable au développement du secteur industriel manufacturier dans la mesure où la qualité des institutions s'améliore. Ainsi, en investissant massivement dans l'éducation de leur population et en améliorant le cadre institutionnel, les décideurs de ces pays peuvent améliorer significativement la valeur ajoutée manufacturière des économies de la région, et par conséquent leur niveau de croissance économique. En plus de cette variable d'intérêt, les résultats ont fait valoir que les niveaux de contribution des variables de contrôle sont très différents. Une analyse détaillée a permis de s'apercevoir que le taux de scolarisation dans l'enseignement supérieur contribue positivement au développement de la valeur ajoutée manufacturière lorsque les États africains améliorent la qualité des institutions.

Au demeurant, ces résultats ont des implications significatives en termes de politiques économiques. Celles-ci garantissent une éducation plus complète aux apprenants. Ces résultats invitent les gouvernements africains à promouvoir le développement du secteur industriel manufacturier au moyen de l'amélioration du cadre institutionnel pour permettre aux citoyens d'accroître leur niveau d'éducation. Aussi, l'expérience de la plupart des pays industrialisés
indique qu'une partie de leur succès a été obtenue grâce à des investissements massifs dans le développement des capacités et compétences techniques pertinentes pour l'industrie. Bien que l'Afrique en général et l'ASS en particulier aient un programme clair pour atteindre l'objectif d'une industrialisation inclusive, elle n'a cependant pas réussi à créer la base de compétence requise comme l'indiquent les résultats des estimations. Pour atteindre l'objectif d'industrialisation énoncé dans l'agenda 2063, le plan d'action pour le développement industriel accéléré de la région (AIDA) et les ODD (2030), une approche plus transformatrice du développement des capacités humaines doit être une priorité absolue. Toutefois, cette priorité doit s'accompagner impérativement de l'amélioration de la qualité des institutions. Ainsi, en améliorant leur cadre institutionnel, ces économies africaines peuvent également profiter des enseignements des pays les plus performants en matière d'industrialisation tels que l'Angleterre, l'Allemagne, le Singapour, la Chine, le Japon et la République de Corée. De cette façon, ces économies africaines situées au Sud du Sahara pourront améliorer significativement la part de la valeur ajoutée manufacturière, et donc le niveau de leur croissance économique, et in fine, mener tout aussi les stratégies de diversification, dont l'étude est au cœur de la seconde partie.
DEUXIÈME PARTIE : CAPITAL HUMAIN ET
DIVERSIFICATION DES EXPORTATIONS EN AFRIQUE
SUBSAHARIENNE
## Introduction à la deuxième partie

Des analyses de la première partie, il ressort que le processus d'industrialisation engendre, pour toute économie, la diversification économique en l'occurrence celle des exportations. Ces deux canaux essentiels par lesquels la transformation des structures productives devrait se faire, semblent liés, d'autant plus qu'une bonne diversification des exportations ne peut se faire sans capacité d'absorption technologique avérée dans l'industrialisation. Pourtant, en matière de capacité d'absorption de la technologie, le rôle du capital humain, dans sa structure comme dans ses modalités, occupe une place de choix. La mise en évidence de ce rôle semble de ce fait mériter une attention particulière et détermine l'efficacité des stratégies de diversification.

Cette réflexion est d'autant plus importante qu'en se renfermant depuis leurs indépendances dans une activité d'extraction et d'exportation des produits de base (Essingone et al., 2021), les économies d'Afrique Subsaharienne ont fait des matières premières la principale, sinon la seule ressource susceptible d'alimenter la croissance économique. Par ce fait, elles ont entretenu une grande vulnérabilité aux chocs économiques divers ainsi qu'aux fortes turbulences économiques et financières qui ont éprouvé le monde cette dernière décennie. C'est ce qui fait penser que les pays africains doivent diversifier leurs exportations pour devenir résilients (CNUCED, 2022). Selon la même source, en Afrique, 45 des 54 pays du continent restent dépendants des exportations des produits de base dans le secteur agricole et extractif.

Parallèlement, en Afrique Subsaharienne, près de 9 pays sur 10 ont des exportations dépendantes à plus de 60% des matières premières (CNUCED, 2019). Avec cette proportion, environ 89 % des économies de l'Afrique Subsaharienne sont dépendantes des matières premières, ce qui les rend particulièrement vulnérables aux variations des cours mondiaux. Ainsi, la réduction de cette dépendance à l'égard des produits de base est, pour le moins, un impérieux défi auquel les organisations économiques et financières internationales accordent une attention particulière.

En effet, bien de travaux inscrits dans cette perspective soutiennent l'idée que : les économies qui cherchent à se diversifier doivent disposer de niveaux suffisants de capital humain pour soutenir la transformation des produits de base et l'expansion d'activités manufacturières destinées à l'exportation (Lall, 1992 ; Benhabib et Spiegel, 2002). Ils postulent que la capacité des économies à utiliser efficacement les connaissances technologiques en
matière de production, d'ingénierie et d'innovation est au premier rang des vecteurs de leur compétitivité.

Autrement dit, l'absence de telles capacités condamne les économies d'Afrique Subsaharienne à un équilibre de faible croissance même si des ressources financières nécessaires à l'investissement venaient à être mobilisées. Il paraît logique que la capacité de mise en place nécessaire à l'utilisation des technologies plus productives est une condition nécessaire pour diversification efficace (Barro et sala-i-martin, 2003).

En conséquence, si un apprentissage technologique actif permettant aux acteurs économiques d'adopter et d'appliquer avec succès des technologies étrangères est nécessaire, il ne peut réussir que s'il repose sur des capacités technologiques solides, ancrées dans un système d'innovation efficace (Kim, 1997). Dans ce domaine, l'Afrique Subsaharienne a accompli des progrès considérables ces dernières décennies. En effet, les économies de cette sous région sont parvenues à élever le niveau de compétences de leur population dans de nombreux domaines (Banque mondiale, 2019). Malgré ces avancées considérables, ces pays africains sont toujours caractérisés par une faible diversification des exportations (FMI, 2014).

Au regard de ces problèmes liés à la dépendance des produits de base dans de nombreuses économies d'Afrique au Sud du Sahara et des avantages potentiels de la diversification des exportations, il est pertinent d'explorer sous le prisme du capital humain, l'adéquation de leur capacité d'absorption pour catalyser l'adoption de nouvelles technologies et examiner les mécanismes par lesquels la diversification se produit. Ainsi, la diversification convie toutes les économies du monde à concevoir et à mettre en œuvre des stratégies qui leur permettent de tirer au mieux avantage du nouveau contexte.

Dans ces conditions, cette partie a pour objectif d'aider à comprendre d'un point de théorique et empirique, comment le capital humain peut être considéré comme catalyseur de la transformation structurelle à travers les stratégies de diversification. L'objectif ainsi décliné, cette partie s'articulera autour de deux chapitres. Plus spécifiquement, elle se consacrera à l'analyse théorique de la relation entre capital humain et diversification (chapitre III) ainsi qu'à leur instrumentalisation dans le cadre de l'analyse empirique (chapitre IV) visant à favoriser la compétitivité internationale des économies africaines.
# Chapitre III : CAPITAL HUMAIN ET DIVERSIFICATION DES EXPORTATIONS : UNE ANALYSE THÉORIQUE

## Introduction

L'un des principaux déterminants de la richesse d'une nation est l'accumulation de son capital humain. Les travaux de Harbison (1973) montrent qu'une économie se trouvant dans l'incapacité de développer les compétences et les connaissances de sa population et de les utiliser efficacement dans l'économie nationale sera également incapable de développer quoi que ce soit d'autres.

L'objectif de ce chapitre est de présenter les fondements théoriques de la relation entre le capital humain et la diversification des exportations. Bien que de nombreux travaux montrent que le capital humain et la diversification des exportations soient inextricablement liés (Hausman et al., 2007 ; Tedika et Asongu, 2014 ; Conrad et Cassim, 2019), la littérature identifie toutefois, très peu de travaux théoriques à ce lien (Tedika et Asongu, 2014). Si tous ces travaux ont le mérite de montrer la contribution du capital humain dans la diversification des exportations, la plupart des études empiriques ont engagé le capital humain comme variable de contrôle dans les régressions sans aller plus loin (Weldemicael, 2012). En conséquence, le capital humain est relégué au second rang. Pourtant, la prise en compte du capital humain dans de nombreux travaux empiriques implique que cette variable est utile à la diversification économique.

Au regard de cette littérature, l'organisation de ce chapitre est faite autour de deux sections. La première présente les bases théoriques qui président au choix des économies en matière de diversification. La deuxième section expose les différents aspects du lien capital humain-diversification. Il est important de mentionner que de nombreux arguments théoriques soulignent l'intérêt de la diversification (Sachs et Warner, 2001).

## Section I : Ressorts théoriques de la diversification économique

Dans les théories pionnières du développement économique, le processus de diversification, par lequel des activités plus productives se développent sous l'effet de l'accumulation du capital, est le principal déterminant de la croissance de long terme. Toutefois, le manque de formalisation théorique des mécanismes reliant cette accumulation de capital à la transformation structurelle, d'une part, et la transformation structurelle à la croissance
économique, d'autre part, limite la portée de ces travaux pionniers (Lectard, 2016). Les théories modernes du commerce international et de la croissance endogène en économie ouverte vont en partie combler ce vide à partir de la fin des années quatre-vingt en proposant des modèles permettant de lier les trois notions : accumulation de dotations factorielles, évolution de la structure productive et croissance économique.

Ces fondements théoriques permettent d'identifier le capital humain comme catalyseur de la modernisation des exportations. L'objectif de la présente section est d'explorer le concept de la diversification économique, dans sa structure comme dans ses modalités. Plus spécifiquement, il s'agit de poser les jalons nécessaires à la compréhension du concept de diversification économique. Pour y parvenir, nous le définissons tout d'abord et présentons ses dimensions. Ensuite, nous exposerons sa trajectoire historique, sa genèse ainsi que son évolution. Puis, nous présenterons ses typologies afin de mieux les saisir. De plus, les stratégies de développement fondées sur la diversification ainsi que leurs expériences d'application dans le monde seront présentées. Enfin, les théories fondatrices de la diversification seront présentées.

# I. Définitions et dimensions de la diversification économique

La diversification est une notion complexe et polysémique dont les acceptions varient selon les auteurs des différentes disciplines des sciences humaines et des sciences de la gestion. Peu importe le degré de complexité de cette notion, il ressort de plusieurs acceptions que la diversification touche les dimensions microéconomique et macroéconomique (Rosenstein-Rodan, 1943 ; Penrose, 1959 ; Marris, 1964 ; Leontief, 1986 ; Clemenson, 1992 ; Berezin et al., 2002, etc.).

Sur le plan microéconomique, la diversification est une stratégie de développement de la firme caractérisée par l'extension de sa gamme de produits. Plus spécifiquement, Ans off (1957, 1965) définit la diversification comme l'entrée des firmes sur des nouveaux marchés avec des nouveaux produits simultanément. Dans la même logique, Booz, Allen et Hamilton (1982) définissent la diversification comme une stratégie consistant à investir dans un nouveau produit ou service, dans une nouvelle clientèle cible ou un nouveau marché géographique (internationalisation).

Les travaux de Ramanujam et Varadarajan (1989) définissent la diversification comme l'incursion d'une firme dans de nouvelles lignes d'activité, grâce à un processus de
développement interne d'affaires ou grâce à des fusions et des acquisitions, ce qui entraîne des changements dans la structure productive. Selon Kotler et Dubois (2006), la diversification est une stratégie de développement à travers laquelle une firme élargit ses possibilités d'offre afin de se prémunir contre les variations de conjoncture économique et les goûts des consommateurs. Detrie et Ardoin (2005) affirment que :

> « La diversification du portefeuille produit/services est la mise en œuvre de nouvelles compétences, l'utilisation des nouvelles technologies et l'innovation pour la création des nouveaux produits qui doivent présenter une synergie forte et maximale qui permettra d'accroître l'expérience globale de la firme sur chacun des nouveaux domaines d'activité et lui permettra également d'accroître son potentiel de ventes ».

En somme, du point de vue microéconomique, la diversification est une stratégie de développement de la firme caractérisée par l'expansion de l'offre des produits et services sur des nouveaux segments de marché ou l'offre des nouveaux produits et services sur les segments de marché déjà conquis.

Au niveau macroéconomique, la diversification s'applique au développement des territoires, qui peuvent prendre la forme d'une collectivité locale, d'une ville, d'une municipalité, d'une province, d'une économie, d'une communauté/union économique et d'un continent. La diversification économique est un accroissement du nombre d'emplois dans une collectivité grâce à l'arrivée d'un nouveau secteur d'activité ou à l'expansion d'un secteur existant qui n'est pas le seul secteur ou le secteur dominant de la localité (Clemenson, 1992).

La diversification économique est le processus de transformation structurelle d'une économie qui migre d'un tissu économique dominé par les secteurs d'activités primaires (ressources naturelles, agriculture, etc.) vers les secteurs secondaires (industrie de transformation, manufactures, etc.) et tertiaires (commerce, tourisme, etc.) (Schuh et Barghouti, 1988 ; Barghouti et coll., 1990 ; Petit et Barghouti, 1992). Toutefois, ce processus dynamique et normatif ne se traduit pas nécessairement par la disparition des secteurs primaires, mais il se caractérise seulement par la réduction de l'importance relative de leur contribution dans la création de richesse de l'économie donnée.

Toutefois, si cette transformation structurelle de l'économie est de plus en plus possible grâce aux changements importants dans la demande, les technologies de production et les échanges commerciaux à l'ère de l'économie numérique mondialisée, cet objectif n'est pas
facile à atteindre en raison du rôle joué par les firmes multinationales sur la monopolisation des ressources stratégiques dans les pays en développement. En fait, les firmes multinationales, qui détiennent les nouvelles technologies et bénéficient des avantages fiscaux, commerciaux et financiers octroyés par les pays hôtes, affectent lourdement le développement des tissus productifs nationaux des pays du Sud lorsqu'elles réalisent des taux de profit deux fois plus élevés que dans leur pays d'origine. En outre, elles drainent les bénéfices réalisés dans leurs pays d'origine et, en conséquence, elles deviennent des moyens de défalcation des riches en faveur des pays impérialistes (Zoubdi, 2009).

À partir de ces quelques acceptations de la diversification économique dans sa dimension macroéconomique, nous la définissons dans le cadre de cette partie en se référant à la diversification des exportations. En effet, ce concept de diversification est employé pour souligner le développement de l'industrie productive qui améliore la structure économique vers des activités économiques modernes. Elle est également la source d'externalités positives pour les autres secteurs. Par conséquent, ce concept souligne la diversification économique.

Aussi, la diversification économique permet à une économie de ne pas être excessivement tributaire des secteurs économiques fondés sur l'exploitation et l'exportation des ressources naturelles (Kamgna, 2010). L'élargissement des champs d'activité des économies africaines devrait donc garantir le développement à long terme de ces pays, puisque la diversification économique s'inscrit dans une perspective de recherche de compétitivité par l'identification des secteurs porteurs et susceptibles de créer de la valeur ajoutée. Dès lors, une succession de questions se pose : dans quel contexte la diversification économique a-t-elle vu le jour et comment a-t-elle évolué ?

## I.1. Naissance et évolution de la diversification économique

Le contexte historique de l'évolution du concept de la diversification amène deux trajectoires distinctes : l'une microéconomique et l'autre macroéconomique. Puis que la diversification est une stratégie de développement des firmes sur le plan microéconomique, décrire sa genèse et son évolution passe par la mise en exergue de trois différentes phases de tendance stratégique.

La première phase, qui couvre la période de 1910 à 1950, se caractérise par deux tendances stratégiques, à savoir la spécialisation (pour capitaliser les activités de base) et l'intégration verticale (pour développer la profitabilité). La seconde phase, qui va des années
1950 jusqu'au début de la décennie 1980, correspond à l'ère de l'essor de la stratégie de diversification qui est facilitée par la période de prospérité communément appelée « Trente Glorieuses ». Toutefois, ce type de stratégie va être remis en cause par la crise économique, et les années 1980 à 1990 vont être marquées par des stratégies de réseaux (recentrage sur le métier et les compétences de base, pratiques de coopération) (Detrie et Ardoin, 2005).

Sur le plan macroéconomique, la naissance du concept de la diversification remonte aux États-Unis et à l'Amérique latine lors de la crise des années 1930 avec la chute spectaculaire du cours des matières premières. Les premiers travaux sur le sujet ont été effectués par McLaughlin (1930) sur les villes américaines. Par la suite, les travaux de Rostenstein-Rodan et Leontief vont mettre l'accent sur les notions d'effets d'entraînement et de densification des matrices intersectorielles (Leontief, 1986 ; Rostenstein-Rodan, 1943).

D'autres travaux sur la diversification ont également montré qu'elle joue un rôle essentiel dans la maîtrise des aléas de la conjoncture et particulièrement des fluctuations du cours des matières premières pour les pays en développement (Massel, 1970). De leur côté, Kuznets et Rostow ont fait de la transformation structurelle des économies et de leur diversification des passages obligés vers la croissance et le développement (Rostow, 1960 ; Kuznets, 1966). Tous ces travaux vont par la suite, alimenter les réflexions et les discussions sur les politiques régionales, commerciales et industrielles de nombreux pays (Berthélemy, 2005).

En matière de phase d'évolution du paradigme de la diversification économique, il est important de rappeler qu'elle a constitué le paradigme dominant de la réflexion sur la croissance et le développement de 1940 à la fin des années 1970 (Bchir et coll., 2007). Durant cette phase, elle a été mise en œuvre comme stratégie de développement par la plupart des pays en développement (Ben Hammouda et coll., 2006). Toutefois, la conjugaison de l'échec de cette stratégie dans certaines économies et de la crise économique des années 1980 va réorienter les stratégies de développement vers la spécialisation internationale et la stabilisation économique. Ce qui va se traduire par l'application des Programmes d'ajustement structurel (PAS) dans les décennies 1980 et 1990. Cependant, les faibles performances enregistrées par les économies ayant été assujetties à ces programmes combinés aux chocs de la crise asiatique vont relancer le débat sur la diversification à la fin des années 1990 (Kamgna, 2010). De nos jours, la diversification est considérée comme la voie du salut pour le développement de l'Afrique et particulièrement l'Afrique Subsaharienne dont les économies sont fortement tributaires de l'exploitation et de l'exportation des produits de base.
## I.2. Typologies de la diversification économique

Dans la littérature, les typologies et les avantages de la diversification sont présentés de manière synthétique sans distinction quant aux dimensions microéconomique et macroéconomique, puisque les principes de base sont applicables dans les deux cas de figures.

Suivant les travaux d'Ansoff (1957), de Salter et Weinhold (1979), de Porter (1998) et de bien d'autres études, nous distinguons six formes de diversification qui peuvent être utilisées par les gouvernements, dans le but d'assurer leur repositionnement, leur redéploiement, leur expansion ou leur survie de leur activité.

* **Diversification verticale** : est une forme de diversification dans laquelle une firme produit soit les sous-ensembles, pièces et matériaux entrant dans la construction des produits existants, soit de nouveaux produits dont les produits existants constituent des matières premières ou des composantes. Ce type de diversification peut se faire en amont comme en aval de la chaîne de production dans le sens où la firme étend ses activités à de nouvelles étapes du processus de production, antérieures ou postérieures à celles qu'elle réalisait jusque-là. Cette forme de diversification permet à la firme d'acquérir de nouvelles compétences et de renforcer son potentiel concurrentiel dans son champ d'activité principal, pour reprendre l'expression d'Ansoff (1957). Dans la logique Salter et Weinhold (1979), il s'agit de la diversification liée supplémentaire, puisque la firme s'adjoint de nouvelles compétences fonctionnelles à celles déjà existantes.

* **Diversification horizontale** : est une forme de diversification dans laquelle une firme produit des biens/services nouveaux qui sont conformes ou complémentaires à son expertise actuelle en matière d'expérience et de technique de production. Ces nouvelles activités s'appuient surtout sur les synergies et complémentarités au sein de l'organisation. Pour le modèle Salter et Weinhold (1979), la diversification horizontale est synonyme de la diversification liée complémentaire dans le sens où la firme étend son activité vers des couples produit/marché demandant des compétences fonctionnelles identiques à celles déjà obtenues.

* **Diversification concentrique** : est une forme de diversification dans laquelle une firme cherche dans un premier temps à augmenter la gamme de produits offerts à ses clients habituels et, dans un deuxième temps, à atteindre des clients différents pour ses produits traditionnels. Cette forme de diversification correspond à la diversification totale selon
la typologie d'Ansoff (1957), en ce sens qu'elle rend possible le développement d'un
certain nombre de synergies au sein de la firme. Cet auteur propose donc trois approches
pour la mettre en œuvre. Il s'agit d'encourager les clients déjà existants à acheter
davantage, d'attirer les clients des concurrents et de convaincre ceux qui n'utilisent pas
le produit à s'y intéresser.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

*Diversification latérale* : est une forme de diversification dans laquelle une firme entre dans un nouveau domaine d'activité par la fabrication des produits nouveaux, sans aucun rapport avec ses produits ou services actuels et encore moins avec ses marchés actuels, mais qui sont destinés à des marchés nouveaux. Cette forme de diversification est aussi appelée diversification hétérogène ou conglomérat. Dans la typologie de Salter et Weinhold (1979), elle est baptisée diversification non liée. Tous les experts s'accordent pour dire que c'est la forme de diversification la plus risquée à entreprendre parce qu'elle induit un changement important de la chaîne de production.

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*Diversification financière* : est une forme de diversification visant à limiter les risques courus par l'investisseur en répartissant les fonds entre des titres divers qui, vraisemblablement, ne devraient pas tous fléchir en même temps. Les effets de la diversification font que le risque d'ensemble du portefeuille peut être moins élevé que la moyenne des risques individuels pondérée par l'importance relative de chaque titre dans l'ensemble du portefeuille. Cette forme de diversification est aussi appelée diversification du portefeuille international quand l'investisseur combine dans son portefeuille des actions portant non seulement sur des secteurs différents de l'économie, mais également sur des économies des régions différentes du monde. Cela a comme avantage la diminution du risque relatif aux récessions économiques qui peuvent subvenir à n'importe quel moment et dans n'importe quelle région du monde.

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

*Diversification géographique* : forme de diversification qui ne consiste pas uniquement à exporter ses produits dans d'autres économies ou régions, mais bien au contraire, pour une firme, à sortir de son marché traditionnel et à s'attaquer à une autre zone dans laquelle les facteurs clés de succès sont différents. Pour ce faire, elle exige de la firme de l'adaptation au nouvel environnement dans lequel elle pénètre. Les adaptations dans un contexte de diversification géographique pour une optimisation des productions peuvent favoriser l'éclosion des pôles de développement territoriaux généralement appelés « clusters ».

À ce qui précède, force est de constater que les diverses formes de diversification ainsi décrites ont certes une forte connotation microéconomique (du fait qu'elles ont comme
cible, la firme), mais leurs applications dans une perspective macroéconomique et méso
économique en tant que stratégie de développement sont nombreuses, comme en
témoignent les stratégies et expériences que nous allons maintenant aborder.

I.3. Stratégies et expériences de la diversification économique

Pour de nombreux pays en développement tributaires des produits de base, le fait d'élargir leur offre à l'exportation en ajoutant de nouveaux produits manufacturiers ou de services témoigne d'un ajout de valeur et d'une transformation structurelle réussie (OCDE, 2020). Dans le but de diversifier la structure productive de leurs économies, diverses stratégies de développement ont été élaborées en s'appuyant sur le concept de la diversification économique.

La diversification économique par la production agricole est une stratégie de développement qui est communément connue sous l'appellation de « Révolution verte ». Celle-ci a connu deux phases de développement, à savoir la « Révolution verte scientifico-technique » et l'« agriculture biologique et agro écologique ». La première (révolution verte scientifico-technique) est une stratégie qui a vu le jour grâce aux travaux de Norman Borlaug, qui ont permis l'intensification et l'utilisation des nouvelles variétés de céréales (riz, maïs, blé) à hauts rendements. Elle, a été rendue possible grâce à la capacité scientifico-technique à modifier l'environnement avec des techniques comme l'utilisation des engrais pour les sols peu fertiles, des produits phytosanitaires pour éliminer les mauvaises herbes et les ravageurs, la mécanisation pour augmenter la productivité et l'irrigation en cas de sécheresse (FAO, 1996).

De cette analyse, il ressort les principes de la diversification concentrique développée ci-dessus. En effet, la création de nouvelles variétés de céréales à partir des céréales de base a permis d'offrir plusieurs gammes du même produit aux populations qui y avaient accès et d'en atteindre d'autres qui n'y avaient pas accès. Cela sous-entend aussi, l'optimisation des synergies liées à la recherche-développement en agronomie grâce aux avancées technologiques. Les expériences de la première « Révolution verte » ont été vécues en Asie (Afghanistan, Chine, Inde, Indonésie, Thaïlande, Pakistan, Philippines et Vietnam), en Amérique latine (Argentine, Brésil, Colombie, Mexique, Pérou...) en Afrique de l'Est (Kenya, Zimbabwe). Il est sans doute vrai que la première « Révolution verte » a permis à l'homme de remporter un succès temporaire dans la lutte contre la faim et la malnutrition en sauvant des millions de vies et en évitant les famines.
Toutefois, il semble que ce succès s'est fait au prix d'un lourd tribut sur le plan environnemental (appauvrissement de la biodiversité et des sols, rupture de l'équilibre biologique et destruction de la faune, pollution, etc.) (Parrott et Marsden, 2002) et sur le plan social (exode rural massif, dépendance technologique des agriculteurs du Sud à l'égard des industries du Nord, cercle vicieux de l'endettement des agriculteurs, perte des savoirs et des savoir-faire traditionnels, etc.) (Grain, 2007). Ces nombreuses limites ont conduit au développement d'une nouvelle forme de « Révolution verte ».

La deuxième « Révolution verte », baptisée « agriculture biologique et agro écologique » par Doug Parr, scientifique en chef de Greenpeace, est une tendance actuellement en développement. L'agriculture biologique repose sur un principe simple qui est le respect strict des liens et des équilibres naturels entre le sol, les plantes et les animaux (l'animal nourrit le sol qui nourrit la plante) auquel s'ajoute la contrainte de l'interdiction d'utilisation des produits chimiques de synthèse (pesticides, régulateurs de croissance, organismes génétiquement modifiés, etc.) (Riquois, 1999).

Elle aspire à nourrir durablement une population mondiale en constante expansion sans compromettre pour autant les capacités des générations futures de se nourrir. Elle se développe en s'harmonisant avec la nature, en favorisant la biodiversité et en encourageant l'autonomie locale des agriculteurs dans un contexte mondial où la préservation de l'environnement est au cœur des débats géostratégiques (Parrott et Marsden, 2002). Par sa nature, « l'agriculture biologique et agro écologique » encourage la diversité des cultures agricoles, ce qui contraste fortement avec la première « Révolution scientifique-technique » qui misait sur la variété de la même culture.

Dans une perspective macroéconomique, « l'agriculture biologique et agro écologique » applique les principes de la diversification horizontale dans le sens où elle permet à une économie de diversifier son secteur agricole en offrant plusieurs produits alimentaires à ses habitants. Elle applique aussi le principe de la diversification biologique qui reconnaît à l'écosystème la capacité de s'autoréguler.

La seconde catégorie de stratégie de développement est celle de l'industrialisation dans laquelle on distingue trois dimensions, notamment la substitution des importations, les industries industrialisantes et la substitution des exportations. Il convient de souligner que cette stratégie a été développée dans la première partie de l'étude. En effet, la première stratégie : l'industrialisation par la substitution des importations (ISI) est une stratégie de développement
qui consiste à répondre à la demande intérieure en remplaçant les produits de consommation importés par le développement de la production locale.

Une telle démarche permet l'essor des industries naissantes lorsque le pays élabore une politique industrielle active s'appuyant sur « un protectionnisme éducateur au sens de List », des subventions et prêts bonifiés aux entrepreneurs locaux et une monnaie forte pour encourager l'importation des biens d'équipement par les producteurs locaux (Bourrer, 1999). Issue du courant structuraliste, l'ISI vise un triple objectif : enclencher un processus de développement industriel auto-entretenu, opérer une remontée de filières et réduire la dépendance vis-à-vis de l'extérieur.

L'application macroéconomique de la stratégie de l'ISI met en évidence au moins une typologie de la diversification. La diversification latérale est celle dont l'évidence est remarquable dans le sens où l'entité géographique se met à produire localement les biens de consommation qu'elle importait auparavant, ce qui se traduit par la densification de son tissu économique avec l'essor des nouveaux secteurs d'activités. Les travaux de Baer illustrent cette application macroéconomique par cette assertion :

> « Tous les pays qui se sont industrialisés après le Royaume-Uni sont passés par une étape d'industrialisation par substitution des importations où la grande partie de l'investissement dans l'industrie a été dirigée pour remplacer les importations. » (Baer, 1972).

S'agissant des économies en développement, les premières expériences historiques de cette stratégie ont été réalisées en Amérique latine dans les années trente et quarante à la suite de la Grande dépression. Elle a connu un succès relatif dans certaines économies comme l'Argentine, le Mexique, le Brésil (Baer, 1972). Dans une variante évoluée (concentration des subventions et investissements sur les industries pour l'exportation et non uniquement pour le marché intérieur), l'ISI a été appliquée avec succès en Corée du Sud dans les années soixante et soixante-dix. Cette économie qui fait partie des Nouveaux pays industrialisés d'Asie (NPIA) est depuis lors entrée dans une ère de développement. En matière d'avantages, l'ISI a permis une remontée de filière, une augmentation de l'emploi domestique et une meilleure résilience aux chocs économiques externes, pour ne citer que ceux-là. En matière de limites, il n'y a pas nécessairement de complémentarités entre les différents secteurs d'activités.

La seconde dimension de la stratégie d'industrialisation est celle de l'industrialisation par des industries industrialisantes (III). La paternité de cette stratégie est attribuée à
l'économiste français Destanne de Bernis<fnref n="38" />. Se référant à la notion de pôles de croissance de
François Perroux, dont il est le disciple, Destanne de Bernis a défini l'industrie industrialisante
comme celle :

« *Dont la fonction économique fondamentale est d'entraîner dans son environnement localisé et daté un noircissement systématique ou une modification structurelle de la matrice interindustrielle et des transformations de fonctions de production*» (Destanne de Bernis, 1966).

Il ressort de cette définition que l'III est centrée sur le déploiement d'une industrie lourde (énergie, acier, métaux, machines et équipement de transport) qui aura des effets d'entraînement sur d'autres secteurs. Nous pouvons illustrer des liens interbranches dans cette stratégie de la manière suivante : l'industrie de l'acier utilise le charbon et crée des sous-produits pour l'industrie chimique. Cette dernière fournit les engrais et des matières plastiques pour l'agriculture. De même, l'industrie des métaux et celle du ciment utilisent ce que produisent les mines et les carrières, et fabriquent des matériaux qui servent d'intrants dans la construction. L'III s'inscrit dans la logique de la diversification verticale, qui souscrit aux principes des notions d'effets d'entraînement et de densification des matrices intersectorielles promus par Rosenstein-Rodan et Leontief.

Contrairement à l'ISI, qui ne mise pas nécessairement sur la complémentarité entre les
industries naissantes, cette stratégie privilégie la recherche des pôles d'industrialisation ayant
des effets d'entraînement importants sur le reste de l'économie. Cette stratégie a été au cœur du
développement des pays occidentaux. L'URSS, la Chine, la Corée du Sud, l'Algérie et d'autres
économies en ont fait la pierre angulaire de leur stratégie d'industrialisation avec plus ou moins
de succès selon les cas. Dans le cas de l'Algérie, elle s'est basée sur les industries des
hydrocarbures (pétrole, gaz naturel), qui ont permis le développement des industries
intermédiaires (pétrochimie, sidérurgie, cimenterie, énergie) et des industries de production des
biens finis (textile, transport, etc.). Toutefois, comme toutes les autres stratégies, celle-ci a
montré ses limites quand les industries lourdes, appartenant généralement à l'État et en situation
de monopole, n'ont pas contribué ni à l'innovation, ni à la fabrication des biens de qualité, ni,
de façon générale, au dynamisme de l'économie (De La Taille, 2001)

<footnote n="38">³⁸ Cité par Yasmine Boudjenah (2002), dans « Algérie décomposition d'une industrie La restructuration des entreprises publiques (1980-2000) : l'État en question », l'Harmattan, p. 318.</footnote>
La troisième dimension de l'industrialisation opérant dans une logique de diversification économique est l'industrialisation par la substitution des exportations (ISE), également connue sous le nom de promotion des exportations. L'ISE consiste à remplacer les exportations des produits primaires faiblement transformés (produits de base, en l'occurrence) par les exportations des produits non traditionnels (produits manufacturés, produits semi-manufactures, produits primaires élaborés).

Autrement dit, il s'agit d'inciter les branches manufacturières à exporter leur production dans le but d'augmenter les revenus d'exportations du pays et, par ricochet, de parvenir à une croissance rapide susceptible de rehausser le niveau de vie de la population et d'élargir le marché intérieur. Cette stratégie repose sur certains avantages comparatifs liés à chaque territoire tels que les facteurs de production (main-d'œuvre bon marché et qualifiée, disponibilité des ressources naturelles, etc.). Contrairement aux deux précédentes dimensions de l'industrialisation où l'État joue un rôle important, dans celle-ci, c'est le secteur privé qui est considéré comme un moteur du développement et de l'industrialisation.

L'ISE est l'une des stratégies dont l'application intègre plusieurs typologies de la diversification. Premièrement, la diversification verticale est mise en valeur par la migration des exportations des produits de base vers des produits manufacturés. Deuxièmement, la transformation des produits de base non élaborés en produits élaborés est en conformité avec les principes de la diversification horizontale. Troisièmement, l'exportation des produits manufacturés vers d'autres économies répond à la diversification géographique. Enfin, quatrièmement, la réduction des risques du pays aux effets néfastes des chocs commerciaux externes par l'exportation de plusieurs types de produits s'inscrit dans la logique de la diversification financière. L'ISE a été adoptée dans plusieurs pays, mais elle a connu un réel succès dans certains d'entre eux, comme la Corée du Sud, la Malaisie, la Thaïlande, l'Indonésie, le Brésil, le Chili, l'Ouganda, etc.

Dans le cas de la Malaisie et de la Thaïlande, l'ISE s'est opérée par une réorientation des exportations vers des produits industriels (textile et électronique) tout en poursuivant le développement de la transformation des produits primaires en produits à haute valeur ajoutée (huile de palme et caoutchouc dans le cas de la Malaisie, et agriculture et pêche dans celui de la Thaïlande). Dans le cas du Chili, c'est l'avantage de l'environnement agro écologique qui a permis aux économies d'exporter les produits comme le vin, le saumon, les fruits ou les produits forestiers (Bonaglia et Fukasaku, 2003 ; Agosin et Bravo-Ortega, 2009). Cette dimension de la
stratégie de l'industrialisation a l'avantage de contribuer à réduire la vulnérabilité économique des économies en développement tributaires des produits de base et à accroître la valeur ajoutée créée et conservée dans le pays, ce qui, à long terme, stimule l'économie nationale (CNUCED, 2003).

<table><caption>Tableau 5 : Stratégies et expériences de la diversification économique</caption><thead><tr><td>Économies</td><td>Stratégies</td><td>Secteurs d'activités / type de produit</td></tr></thead><tbody><tr><td>Malaisie</td><td>ISE</td><td><ul><li>Industrie du textile</li><li>Agriculture (huile de palme)</li><li>Industrie de l'électronique</li></ul></td></tr><tr><td>Thaïlande</td><td>ISE<br>1ère Révolution verte</td><td><ul><li>Pêche</li><li>Agriculture</li></ul></td></tr><tr><td>Chili</td><td>ISE</td><td><ul><li>Agriculture (vin, saumon, fruits)</li><li>Produits forestiers</li></ul></td></tr><tr><td>Algérie</td><td>III</td><td><ul><li>Hydrocarbure (pétrole, gaz naturel)</li><li>Pétrochimie, sidérurgie, cimenterie</li><li>Textile, transports</li></ul></td></tr><tr><td>Corée du Sud</td><td>III<br>ISI</td><td><ul><li>Textile</li><li>Chantiers navals, chimie</li><li>Automobile, électronique</li></ul></td></tr></tbody></table>

Source : Ndjambou (2013)

En somme, il ressort que les stratégies et expériences de diversification par la production agricole et par l'industrialisation dans le monde ont intégré de façon générale les principes qui sous-tendaient les typologies de la diversification. Ainsi, comprendre cet alignement entre stratégies et typologies de la diversification est certes pertinent, mais connaître les théories fondatrices de la diversification l'est encore davantage pour asseoir son ancrage.

## II. La diversification économique : ses théories fondatrices

Afin de mieux justifier cette orientation, la présente étude expose trois théories fondatrices de la diversification, en l'occurrence la théorie moderne du portefeuille, la théorie du commerce intra-branche et la théorie de la croissance endogène.
## II.1. La théorie moderne du portefeuille

Cette théorie est une approche avancée grâce à des travaux réalisés dans les années cinquante par le père fondateur, Harry Markowitz, de l'Université de Chicago. Ses travaux lui ont d'ailleurs permis d'obtenir en 1990 le prix Nobel d'économie en compagnie de Merton Miller et William Sharpe pour les fondements de base sur lesquels les investisseurs institutionnels contemporains construisent leurs portefeuilles. Pourquoi cette théorie est-elle qualifiée de moderne et quels sont les postulats et principes qui la sous-tendent ? Quels enseignements peut-on tirer de ces postulats et principes pour la diversification économique ?

En effet, si les historiens sont partagés sur l'origine des temps modernes entre l'invention de l'imprimerie typographique par Guttifère vers 1440 et la découverte de l'Amérique par Christophe Colomb en 1492, les financiers semblent unanimes pour dire que la finance moderne trouve son origine après la Seconde Guerre mondiale dans les années cinquante avec les travaux de Markowitz (1952, 1959) et de Modigliani et Miller (1958). La finance moderne « veut expliquer les phénomènes financiers et indiquer les meilleures décisions financières à prendre pour gérer les entreprises ou les portefeuilles » (Coffin, 2004). La finance moderne est donc l'un des outils utilisés par les investisseurs (gouvernements, actionnaires, banquiers, courtiers en bourse, etc.) pour prendre des décisions dans un contexte de mondialisation financière et numérique caractérisée par une prédominance de l'économie financière et spéculative sur l'économie réelle.

La théorie moderne du portefeuille repose sur le concept de la diversification, qui postule qu'un groupe d'actifs financiers (actions, obligations, bons du Trésor, etc.) correctement choisi peut atteindre une meilleure performance avec un risque moindre qu'un actif financier isolé. Autrement dit, lorsqu'un investisseur compose un portefeuille de titres non corrélés, c'est-à-dire des titres dont les cours ou les prix évoluent indifféremment les uns des autres, cela lui permet d'amoindrir son risque et d'obtenir un rendement supérieur. Pour élaborer cette théorie moderne du portefeuille, Markowitz (1952, 1959) base son raisonnement sur le principe de l'aversion du risque. Ce principe est fondé sur deux postulats.

Le premier postule qu'entre deux investissements possédant le même rendement espéré, l'investisseur préférera celui qui est le moins risqué ; le second postule qu'entre deux investissements de même risque, l'investisseur préférera celui dont le rendement espéré est le plus grand. Dans un langage accessible à tous, nous pouvons affirmer que la théorie moderne du portefeuille trouve écho dans le dicton populaire qui dit de « ne pas mettre tous ses œufs
dans le même panier ». La diversification des actifs financiers réduit efficacement le risque dans le sens où la volatilité d'un portefeuille diversifié est moindre que la moyenne des volatilités de ces composantes, donc de ses actifs financiers pris individuellement. Nonobstant les critiques que Markowitz a essuyées à cause du caractère statique de sa théorie, elle demeure riche d'enseignements pour l'étude de la diversification dans plusieurs sphères de la vie d'un agent économique.

La théorie moderne du portefeuille de Markowitz est premièrement riche d'enseignements si on l'applique à la situation d'un employé qui souhaiterait réduire ses risques en cas de perte d'emploi dans un contexte international où les crises sont de plus en plus cycliques. La diversification du portefeuille de revenus (revenus de travail et revenus d'investissement) aiderait cet employé, en cas de licenciement, à vivre de ses revenus d'investissement jusqu'à ce qu'il trouve un nouvel emploi. Deuxièmement, le même principe peut s'appliquer à une firme ayant un portefeuille de produits latéralement diversifiés. Les pertes encourues par une gamme de produits en difficulté ne mettraient pas en péril l'avenir de la firme si les autres gammes de produits ne sont aucunement corrélées avec celle traversant une période de tribulations dans un contexte économique défavorable.

Enfin, troisièmement, au niveau macroéconomique, une économie quelconque, dont le tissu économique est composé de secteurs d'activités différents, est moins assujettie aux turbulences internes et externes lorsque les secteurs d'activités ont un faible degré de corrélation. Si, dans un contexte de mondialisation financière, la théorie moderne du portefeuille trouve son application directe dans la diversification financière internationale et indirecte dans la diversification des exportations, cette dernière est aussi enracinée dans la nouvelle théorie du commerce international de l'échange intrabranche.

## II.2. La théorie du commerce international

Nous ne pouvons parler des théories du commerce international sans penser à la spécialisation internationale promue par les théories classiques des avantages absolus d'Adam Smith (1776), des avantages comparatifs de Ricardo (1817) et de la loi des proportions des facteurs des théories néoclassiques d'Heckscher (1919), d'Ohlin (1933) et de Samuelson (1941, 1948 et 1949). Toutefois, face à l'incapacité de ces théories d'expliquer le phénomène contemporain caractérisé par les échanges internationaux entre des pays industrialisés ayant des dotations factorielles peu différentes, et devant l'intensification du commerce intra-branche et la libération graduelle des échanges après la Seconde Guerre mondiale avec le GATT (General
Agreement on Tariffs and Trade) et plus tard l'Organisation mondiale du commerce (OMC),
des nouvelles théories du commerce international se sont développées.

Dès lors, quelques questions se posent : quels sont les fondements de la théorie de
l'échange intra-branche et dans quelle mesure intègre-t-elle le concept de la diversification pour
expliquer l'échange international des biens intermédiaires et des produits similaires ? En quoi
la théorie de l'échange intra-branche forme-t-elle un corpus différent des approches classiques ?

L'expression « échanges intra-branches » renvoie à deux connotations. La première connotation de l'échange intra-branche désigne les importations et exportations des produits similaires entre pays. À titre d'exemple, les Français importent des voitures allemandes et des Allemands importent des voitures françaises. La seconde connotation représente les importations et exportations des produits intermédiaires qui sont « réintroduits » dans le processus de production pour fabriquer des produits finis. Il s'agit donc de composants et de pièces détachées incorporés dans la production. La fabrication d'un micro-ordinateur en est un exemple type dans le sens où elle est organisée en stades productifs successifs (conception, fabrication des composants, assemblage) dissociés dans l'espace. La théorie de l'échange intra-branche intègre ces deux dimensions.

Ce sont les travaux de Linder (1961) avec « l'approche de la demande représentative » qui ont constitué les fondements de la théorie de l'échange intra-branche. Selon cet auteur, la proximité des pays en matière de niveau de développement permet un échange croisé des produits similaires dans le sens où la demande intérieure stimule la production locale qui permet la réalisation des économies d'échelle et un perfectionnement du savoir-faire (learning by doing). La réalisation des économies d'échelle incite les producteurs locaux à rechercher des débouchés sur des marchés extérieurs où la demande pour ce type de produit existe déjà. Dans ce cas de figure, ce ne sont plus les facteurs de production (travail, capital, etc.) qui déterminent le commerce international, mais la demande du produit parce que le marché extérieur n'est que le prolongement du marché intérieur.

L'approche de Linder (1961) a été bonifiée par Lassudrie-Duchêne (1971) avec l'«
*approche de la demande différenciée* », qui stipule que si les échanges croisés entre deux pays
portent sur des produits similaires, ceux-ci ne sont pas totalement identiques. Ces produits
peuvent être différenciés par leur qualité ou par leur caractéristique réelle. En conséquence, la
participation d'un pays à l'échange intra-branche lui permettrait de satisfaire la demande
intérieure des consommateurs qui veulent différencier leur consommation de celle des voisins
et compatriotes. Aussi, cette participation à l'échange intra-branche permettrait d'élargir le marché potentiel des firmes locales à l'étranger.

Dans la perspective de biens intermédiaires, Lassudrie-Duchêne et Mucchielli (1979) ont démontré que les « pays intermédiaires », fabricant des produits technologiquement avancés, intensifs en capital technique et en savoir-faire humain, ont des avantages comparatifs par rapport aux pays en développement et un désavantage comparatif par rapport aux pays développés. Il s'agit du principe des avantages comparatifs relatifs qui permet de mieux saisir l'essor des NPIA par rapport aux pays en développement et leur rattrapage par rapport aux pays développés. En peaufinant cette analyse, Lassudrie-Duchêne (1982) a élaboré le concept de décomposition internationale des processus productifs (DIPP), qui semble rendre compatible l'analyse de la diversification avec les nouvelles théories du commerce international.

La DIPP est à l'origine de la diversification horizontale dans une même industrie à cause des importations et exportations des biens intermédiaires. La DIPP permettrait ainsi aux pays intégrés au commerce international de combler leurs handicaps dans la filière de production par l'échange intra-branche des composants pour lesquels ils sont moins compétitifs, ce qui se traduit par une diversification de la structure industrielle avec la création d'une nouvelle industrie compétitive. Celle-ci est facilitée par la fragmentation de la chaîne de valeur et les délocalisations industrielles opérées par les firmes multinationales.

L'adéquation entre la diversification et le développement international des échanges intra-branches s'observe par une plus grande diversité potentielle des exportations, comme en témoigne l'industrie aéronautique avec le programme Airbus en France (Lassudrie-Duchêne, Berthélemy et Bonnefoy, 1986) et l'exemple du commerce d'assemblage de la Chine, qui lui a permis d'exporter de plus en plus de produits manufacturés à l'étranger (Lemoine et Unal-Kezenci, 2004).

Le corpus de ces nouvelles approches du commerce international se distingue de celui des approches classiques et néoclassiques, tout en s'inscrivant dans la continuité de ces dernières, par l'abandon de la concurrence pure et parfaite, et de l'immobilité des facteurs de production au profit de la concurrence imparfaite et de la mobilité des facteurs de production. Ce nouveau corpus permet donc de mieux étudier les échanges internationaux dans le contexte de la mondialisation. Les avancées théoriques de l'échange intra-branche vont concourir à l'intégration de la diversification dans les théories de la croissance endogène.
## II.3. Les théories de la croissance endogène

Les théories de la croissance endogène s'inscrivent dans la lignée des travaux de Schumpeter (1942) et de Solow (1956), qui ont tenté d'expliquer les sources de la croissance dans une économie. Ces théories ont vu le jour sous la plume d'économistes tels que Romer (1986), Lucas (1988), Barro (1990), Barro et Sala-i-Martin (1995, 2003) et Grossman et Helpman (1991). De ces analyses de la croissance, quelques questions se posent : quelles sont les sources de la croissance selon ces théories ? Et en quoi forment-elles un corpus explicatif de la diversification ?

Il convient de préciser que les théories de la croissance endogène vont connaître leur essor grâce aux démonstrations de l'existence de la concurrence imparfaite par les nouvelles théories du commerce international. Cette démonstration va ouvrir une brèche à ces économistes pour expliquer les facteurs de la croissance économique. Le progrès technique (innovation) n'est plus un phénomène exogène, extérieur à l'économie, mais bien au contraire : le résultat des choix des agents économiques et une conséquence des activités de recherche - développement. Autrement dit, le progrès technique serait à la fois à l'origine et le résultat de la croissance. Cette hypothèse de base donnera lieu au développement de trois modèles dominants dans les théories de la croissance endogène.

Le premier modèle de la croissance endogène (celui sur lequel se fonde la présente étude) est celui de Lucas (1988), qui prône d'investir dans le capital humain parce que les différences de croissance entre pays et régions pourraient s'expliquer par les dotations dans la qualité du capital humain. Par ailleurs, un capital humain bien formé avec des compétences et connaissances valorisables permettrait à la fois de faire apparaître l'innovation et de la diffuser dans le processus de production. Le second modèle est celui de Barro (1990), qui considère qu'il convient d'investir dans le capital public (infrastructures, santé, éducation) qui pourrait avoir des externalités positives favorables sur la croissance à long terme. Enfin, le troisième modèle est celui de Romer (1986, 1990), dont les fondements de la croissance reposent, d'une part, sur le capital physique et ses externalités liées à la complémentarité et à la diffusion des connaissances entre firmes et, d'autre part, sur le progrès technique et la technologie qui trouvent leur essence dans l'innovation et la recherche - développement.

Ces trois modèles de la théorie de la croissance endogène reconnaissent l'intervention de l'État dans l'investissement de la R&D, dans la fourniture des biens publics (infrastructures), dans la régularisation du marché dans un contexte de concurrence imparfaite. En cherchant les
sources fondamentales de la croissance à long terme, ces modèles en général et celui de Romer (1986, 1990) en particulier ont intégré la diversification comme l'un des facteurs de la croissance économique dans son ensemble.

D'après Romer (1990), les économies possédant des stocks de capital plus importants connaissent des croissances plus fortes. L'investissement dans l'éducation est un prérequis à l'accumulation de capital qui entraîne l'innovation et le développement de nouveaux produits. Dans ces modèles de croissance endogène, « la croissance est essentiellement déterminée par l'accumulation de capital de sorte que les différences de taux de croissance entre pays sont principalement explicables par les différences de taux auxquels ces pays accumulent du capital » (Aghion et Howitt, 2000). L'approche de Nelson et Phelps (1966) attribue au capital humain une dimension d'ordre technologique. Il est un déterminant de l'innovation et de la capacité d'adoption de nouvelles technologies et donc du progrès technique qui est un moteur de la diversification et *in fine*, de la transformation structurelle. Le capital humain, à travers son niveau, sa qualité ou sa structure, permet à l'économie de s'adapter plus ou moins rapidement au changement technologique.

Les externalités technologiques engendrées par la diffusion de l'innovation entre les firmes novatrices, les laboratoires publics et les universités permettent la création de nouveaux produits intermédiaires, de nouveaux procédés de fabrication et de produits finaux nouveaux ou améliorés. La prolifération de produits diversifiés à la fois intermédiaires et finaux induite par la R&D se traduit par une plus grande diversification économique (accroissement des biens qu'une économie sait produire grâce à l'émergence d'un plus grand nombre de secteurs industriels).

Partant de ce raisonnement, Romer (1990) a fourni un argument supplémentaire selon lequel la diversification des intrants (biens intermédiaires) dans la production peut être bénéfique pour la croissance. En adaptant cette argumentation à la diversification de la production, Feenstra et coll. (1999) sont arrivés aux mêmes conclusions. Dans la logique, de nombreux travaux empiriques (Berthélemy et Chauvin, 2000 ; Berthélemy et Sôderling, 2001 ; De Ferranti et coll., 2002) ont démontré par des méthodologies différentes qu'un pays ou une région économiquement diversifiée est moins sensible aux aléas conjoncturels, et ce, à condition que ces aléas qui touchent les différents secteurs ne soient pas positivement bien corrélés. Toutefois, ceci n'est possible que si l'économie dispose des quelques capacités fondamentales pour pouvoir bénéficier de la technologie étrangère.
### II.3.1. La capacité d'absorption de l'économie locale comme condition préalable au transfert technologique

En outre, en addition à l'interaction entre IDE, transfert technologique et croissance de la productivité, les facteurs qui conditionnent l'effet des IDE sont le capital humain, les institutions régissant le degré d'ouverture. Ceux-ci sont des préalables pour bénéficier de la technologie étrangère. De nombreux travaux révèlent le rôle important de la capacité nationale à absorber la technologie étrangère comme condition préalable au transfert de technologie. Le capital humain, la politique industrielle et même l'histoire et la culture sont des facteurs important pour pouvoir capter la technologie étrangère (Blomstrom et Kokko, 2003). Ceci a été indiqué auparavant par des auteurs comme Abramovitz (1986) qui insiste sur le concept de la capacité sociale d'une économie, c'est-à-dire qu'une économie doit avoir quelques capacités fondamentales pour pouvoir bénéficier de la technologie étrangère.

Ainsi, les externalités technologiques des FMN dépendent de la capacité d'absorption des firmes locales et aussi de l'écart technologique entre firmes locales et firmes étrangères et ainsi que l'écart de la productivité qui va conduire à des avantages significatifs en faveur des filiales étrangère et l'exclusion des firmes locales à faible capacité innovatrice du marché (Cantwell, 1989 ; Kokko, 1994). De plus, si l'écart de technologie est très large, il n'y aura pas d'effet d'apprentissage (Blomstrom et Sjoholm, 1998). Ceci peut expliquer en partie l'inexistence d'effets positifs des IDE dans les pays en développement, due à l'incapacité des firmes locales à absorber les connaissances diffusées par les firmes étrangères.

Les travaux de Blomstrom et Kokko (1998) ont montré l'importance de la capacité d'absorption, mesurée par l'accumulation du capital humain dans le pays hôte dans l'absorption des spillovers technologiques provenant des firmes étrangères. Ainsi, l'existence d'aptitudes technologiques, d'une capacité d'apprentissage stimulée par les activités de R&D et d'un minimum de capital humain permettent aux pays hôtes d'assimiler la technologie étrangère.

Les travaux de Blomstrom et Kokko (2003) insistent aussi sur ce point et montrent que le transfert de technologie n'est pas systématique et qu'il dépend des caractéristiques du pays hôte (niveau d'éducation élevé de la force de travail local, le niveau de développement du pays). Ainsi plusieurs productions peuvent ne pas avoir de technologie commune avec celle des firmes locales. Dans ces conditions, les effets d'apprentissage et les effets de « spillovers » sont faibles. Il faut donc qu'un pays soit capable d'absorber les flux de technologie provenant de l'étranger. Ces « spillovers » procurent au pays un avantage comparatif dynamique. En conséquence, les
IDE peuvent être un instrument puissant de développement mais en présence d'un niveau de capital humain et d'une infrastructure développée. Par conséquent, selon ces travaux, seulement les plus avancés des pays en développement peuvent bénéficier des IDE.

Ainsi, pour diversifier sa base exportatrice et devenir compétitifs dans un monde où la concurrence est très rude, les pays en développement et plus particulièrement les pays d'Afrique au Sud du Sahara doivent être en mesure de mettre en place une stratégie d'innovation dans le cadre d'un système national d'innovation (SNI) développé et structuré (Wang, 1990), favorisant le développement d'institutions qui vont contribuer à l'accélération du changement technique et l'accumulation du capital physique et immatériel. Ainsi, le rôle du système éducatif et de formation, les instituts de recherche, les entreprises et surtout l'interaction entre ces différentes institutions sont un élément moteur de l'innovation.

Pour les pays en développement et particulièrement ceux d'ASS où les SNI sont considérés comme non matures, les travaux d'Albuquerque (2001) soulignent que la science fonctionne comme une antenne pour la création du lien avec les sources internationales de technologie. Au lieu d'être une source de génération de technologie comme dans les systèmes d'innovations matures, dans ces conditions, la science aide à générer les opportunités venues d'ailleurs. Le but étant d'insérer le SNI dans les flux technologiques et scientifiques internationaux. L'émergence d'une économie basée sur le savoir permet la création d'une capacité d'absorption, clé du processus diversification efficace.

Les études de Casadella et Belhacen (2006) utilisent pour les pays les moins développés, le terme de « systèmes nationaux de construction de compétences », en ce sens que dans ces pays, ces systèmes servent à augmenter les opportunités et la culture d'apprentissage. Ainsi, les activités de R&D ne sont pas destinées seulement à produire des innovations nationales mais elles contribuent aussi à assimiler la technologie étrangère véhiculée par d'autres sources de transfert technologiques comme les IDE et le commerce international.

Pour connaître comment la technologie est acquise, il convient signaler que cette dernière n'est pas seulement physique mais aussi intégrée dans les composants des produits. Pour ces raisons, l'acquisition de la technologie est un processus cumulatif dans lequel l'apprentissage joue un rôle important à travers le développement et l'utilisation de la technologie (UNIDO, 2001). Pour cela, le développement de la compétitivité (à travers la diversification de la base exportatrice) d'une économie passe par l'amélioration de la base scientifique de ce dernier ainsi que de la R&D.
Toutefois, le progrès technique et l'innovation résultent non seulement de la R&D qui est seulement un maillon dans une chaîne plus large regroupant le « learning by doing » (l'amélioration de l'efficience des opérations de production), le « learning by using » (l'apprentissage par l'utilisation des équipements modernes) et aussi l'apprentissage par l'interaction avec les autres acteurs du marché (fournisseurs, clients) et d'autres efforts faites par l'entreprise dans le but de l'innovation (design, étude de marché, etc.). (Boyer et Didier, 1998). Les dépenses de R&D sont alors un proxy pour les activités d'innovation dans un secteur ou un pays donné.

Ainsi, l'accumulation des compétences, de l'expérience, du savoir-faire technique par les industries et les pays prend du temps mais elle est essentielle à la compétitivité nationale (UNIDO, 2001). Pour ces raisons, la base de savoir initiale est cruciale pour développer d'autres savoirs et capacités, d'autres produits et procédures de fabrication. Dans ces conditions, l'effort de R&D local agit pour les pays en développement non pas comme un élément visant à accroître la capacité d'absorption et d'assimilation locale, car les politiques basées sur l'hypothèse de l'acquisition de la technologie sous forme de design et de hardware, peuvent être suffisantes pour absorber et utiliser la technologie étrangère et par la suite développer des capacités innovatrices pour les technologies basiques. Toutefois, ceci n'est pas le cas pour les technologies les plus avancés. Ainsi, les activités de R&D domestiques comme le montrent les études de Keller (2001) sont très importants pour la capacité d'absorption d'un pays.

En ce qui concerne les pays au Sud de la Méditerranée, les travaux de Abdelkader (2004) montrent qu'à la différence des pays émergents comme dans les NPI par exemple ou la Chine, ces pays ont été incapables de mettre en oeuvre des stratégies de développement combinant la nécessaire ouverture externe (export led growth strategy) mais aussi la création d'un appareil productif dynamique et diversifié local. Parmi les autres carences, son étude présente également le retard accusé par ces pays pour la mise en place d'institutions efficaces liées à la recherche, à la technologie et à l'éducation, mais également à la finance et plus généralement en direction des services de pointe liés aux industries porteuses. La faiblesse de la compétitivité externe des pays en témoigne du fait de l'absence de l'application systématique de la science, de la technologie et de l'application des innovations organisationnelles et institutionnelles à la production. La but étant de construire leur propre capacité d'exportation (export capacity building) pour tirer le plus grand bénéfice de l'ouverture commerciale pour aider leur industrie à produire de biens de qualité et compétitifs sur les marchés internationaux et non seulement se contenter d'avoir des tarifs plus bas (UNIDO, 2006).
Ainsi, de nombreux travaux ont montré que même si les pays en développement ont
beau mettre au point des processus d'imitation de la technologie étrangère à travers
l'importation de biens intermédiaires et d'équipement et l'attraction des IDE (à la lumière des
NPI et surtout la Chine). Les effets d'apprentissage de cette technologie importée sont souvent
limités par les propres capacités d'absorption des pays (la mise en place d'un niveau de capital
humain de qualité entre autres). Ainsi, l'incidence des spillovers technologiques sur l'économie
locale est limitée ou accentuée par la capacité d'absorption du pays hôte qui est la variable clé
déterminant le taux de croissance à long terme (Lai, Peng et Bao, 2006). Ce qui pourrait
expliquer le faible niveau de diversification de ces pays en développement.

La capacité d'absorption est, comme le montrent les travaux de Grossman et Helpman (1991), conditionnée aussi par le degré d'ouverture du pays qui joue un rôle important dans la mesure où le pays le plus ouvert a plus de chance d'imiter et d'apprendre de l'extérieur c'est le pull effect ; mais aussi le pays le plus ouvert bénéficie de la pression concurrentielle qu'exercent les entreprises étrangères sur les firmes locales, en les poussant à augmenter leurs dépenses de R&D et de s'adapter à la concurrence introduite sur le marché, c'est le push effect. Tout ce qui n'est pas sans conséquence pour l'amélioration du niveau de diversification des exportations de ces pays.

II.3.1.1. Capacité d'absorption technologique : Justification théorique de la complémentarité entre capital humain et commerce extérieur

Par ailleurs, les travaux d'Alesina et Wacziarg (1998) ont recensé et même testé les
différents canaux par lesquels le commerce extérieur est supposé affecter les performances
économiques des pays. Ces travaux dénombrent cinq sources possibles de gains liés à
l'ouverture économique : les économies d'échelle, les accroissements de productivité
consécutifs à l'intensification de la concurrence, la diffusion technologique consécutive à
l'amélioration du niveau de capital humain, les réallocations sectorielles efficientes,
l'atténuation des distorsions économiques.

D'après le modèle de disparités de Krugman (1987), la disparité entre pays entraîne, une
divergence de dynamique d'ajustement au processus d'ouverture économique, mais une
similarité de destins entre les économies concernées. Les conséquences des disparités entre pays
sont encore accentuées lorsque la connaissance n'est plus considérée comme un bien non rival
et gratuit, mais comme un facteur spécifique. C'est ce que souligne Krugman dans un article de
1987 en supposant chaque entreprise caractérisée par un processus de learning by doing. Ce qui
est intéressant dans ce développement, et qui rejoint les modèles de Lucas (1988) et d'Azariadis-Drazen (1990), est qu'il montre que l'ouverture économique peut être à l'origine d'équilibres multiples liés aux niveaux de capital humain accumulés dans les entreprises au moment de l'intégration économique.

Cette convergence de conclusion avec d'autres modèles différents est fortement liée à la réintroduction - par rapport au modèle de Romer (1990) - d'une spécificité des rendements de la connaissance. Ainsi, un pays dont les entreprises n'auraient pas eu le temps d'accumuler suffisamment de savoir faire au moment de son ouverture au reste du monde se trouverait désinciter à prolonger les activités non suffisamment productives et aurait donc tendance à limiter son investissement en capital humain. Ce qui implique qu'une interaction fort liant capital humain (ou savoir-faire) et ouverture économique peut être très stimulante pour le pays alors que l'association faible capital humain / intégration économique peut le mener à un piège de pauvreté.

Une telle analyse semble intéressante pour la prise en compte de cette association dans les prochaines régressions puisqu'elle permet de mettre en évidence la notion d'interaction entre capital humain et ouverture économique telle qu'elle a été considérée jusqu'à présent, et son impact potentiel sur la diversification des exportations. Que ce soit dans le cadre du modèle de Romer (1990), la conjonction de l'intégration économique et d'un certain niveau de capital humain déterminait le taux de croissance de l'économie de manière linéaire : plus les pays en présence s'avéraient éduqués, plus ils avaient de chance d'enregistrer un fort taux de croissance après ouverture, toute chose pourrait améliorer le degré de diversification des exportations.

De même, les processus en vigueur menaient systématiquement à une convergence des taux de croissance entre les pays. La nouveauté issue du modèle de Krugman (1987) est d'introduire une non-linéarité dans le processus d'intégration économique liée à la quantité de capital humain détenue par les pays. À différents niveaux de capital humain ne sont pas seulement associés différents niveaux de croissance de manière proportionnelle, mais la possibilité d'entrer dans un cercle vertueux d'expansion ou un cycle de pauvreté. L'approche de Krugman (1987) reste, quoi qu'il en soit, partielle puisqu'elle néglige la réciprocity des échanges de savoir entre pays. Si, en effet, l'ouverture économique entraîne une perte de capital humain lié à l'interruption du processus de learning by doing, elle peut aussi favoriser l'apport de technologies étrangères, et donc permettre implicitement l'importation de capital humain. Il se pourrait alors que le capital humain importé compense la perte due au dépérissement de
certaines activités et devienne un relais pour la croissance économique. C'est sur cet apport extérieur de technologie que se sont focalisés les modèles de diffusion technologique exposés ci-dessous.

### II.3.1.2. La diffusion technologique

Dans sa dimension commerce, l'ouverture économique, permet la transmission des technologies des pays les plus avancés aux pays en développement. En ce sens, le commerce est vecteur de convergence. Toutefois, cet effet n'est effectif que si les pays demandeurs ont les ressources suffisantes pour parvenir à imiter ou adapter les technologies qui leur viennent de l'étranger. Une de ces ressources conditionnelles est le capital humain comme le montre le modèle de Pissaridès (1997). Cependant, la relation capital humain, commerce de technologies, imitation et adaptation au système local n'est peut-être pas directe ou linéaire. Dans cette optique, les travaux de Pautrel (1997) émettent l'hypothèse d'un seuil de capital humain en deçà duquel l'écart technologique avec le pays innovateur est trop important, ce qui constitue un facteur limitant à l'activité d'imitation.

#### a- Le modèle d'imitation de Pissaridès (1997)

L'article de Pissaridès (1997) débute sur le constat d'un paradoxe du commerce international : contrairement à la théorie, l'ouverture économique entraîne un accroissement (et non un amenuisement) des inégalités salariales dans les pays en développement. Pourtant, la conception commune du commerce Nord-Sud voudrait que les pays industrialisés se spécialisent dans l'exportation des biens de qualité supérieure, alors que les pays du sud auraient la prééminence sur l'exportation des matières premières, ou des biens à la technologie peu évoluée. En conséquence, le commerce devrait être associé, pour ces pays en développement, à une augmentation de la demande de main-d'œuvre non qualifiée, entraînant un rapprochement entre les salaires des qualifiés et des non-qualifiés. Le modèle de Pissaridès (1997) essaye, précisément, de discuter des canaux d'influence qui pourraient justifier l'existence du phénomène inverse. Une des explications possibles pourrait être que l'imitation est plus aisée lorsque les économies innovantes et imitatrices sont liées par le commerce. Le commerce serait alors vu, non plus seulement comme un catalyseur des spécialisations, mais aussi comme un média de technologies.

Dans ce modèle, le progrès technologique résulte d'un secteur de R&D qui utilise une main-d'œuvre qualifiée comme facteur de production - secteur que l'auteur interprète dans un