Education et Performances Economiques dans les Pays Developpés : Application Econométrique en données de Panel
Date de publication :
28/12/2006
Langue :
Français
Format :
Nombre de pages :
30 pages
Sommaire :
Sommaire
- Education et croissance economique
- Les principales théories
- Education et inégalités sur le marché du travail
- Application économétrique en données de panel
- Vérification des théories
Résumé :
Lors du Conseil de Lisbonne il y a quatre ans,les pays de l'Union européenne ont
mis en lumière les perspectives plutôt pessimistes de la croissance europénne. Il a donc
été decidé d'une série de mesure censée remettre l'Union Européenne sur le chemin de
la croissance. Ce Conseil insiste sur le fait que l'investissement technologique et en ressources
humaines (c'est à dire l'éducation) est indispensable au retour de la croissance,
c'est pourquoi il paraît être assez intéressant d''etudier les effets de l'éducation sur les
performances économiques.
Il serait insuffisant de n'étudier que l'impact de l'éducation sur la croissance même s'il
s'agit de la performance économique la plus importante, c'est pourquoi il convient aussi
de se pencher sur l'étude des inégalités sur le marché du travail et de leur relation avec
l'éducation. On entend par inégalités : les inégalités de revenus entre agents d'un même
pays et inégalités face au chômage.
On divisera alors ce mémoire en deux grands chapitres. Dans le premier, on aura une
approche purement théorique. On présentera les différentes études mettant en relation tout
d'abord le rôle de l'éducation dans l'explication de la croissance puis dans la réduction ou
l'aggravation des inégalités entre les agents sur le marché du travail.
Dans le deuxième chapitre, on aura une approche purement économétrique, en effet on
testera en données de panel un nouveau modèle de croissance lequel prend en compte
l'éducation parmi d'autres variables explicatives. On n'étudiera économetriquement qu'un
modèle de croissance car les modèles sur les inégalités sur le marché du travail ont des
données manquantes et des erreurs de mesure en plus grand nombre et sont de ce fait plus
difficiles à tester.
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