3. Méthode d‟estimation
4.2 Les effets de l‟instabilité sur la survie
Le Tableau 4. 1 donne la description statistique des variables. Elle révèle une certaine hétérogénéité au sein de l‟échantillon : le taux de mortalité infanto-juvénile est multiplié par 3.2 entre le premier et le troisième quartile, le taux de vaccination par presque 2 et le niveau d‟éducation par 3.4. Nous observons également une certaine hétérogénéité dans les niveaux d'instabilité (elle est multipliée par 2 environ lorsqu‟on passe du premier quartile au troisième quartile). Cependant, si l‟instabilité du revenu et celle de la production agricole restent modérées en moyenne sur l‟échantillon (respectivement 4.14% et 6.22%), l‟instabilité des exportations et celle des prix internationaux (qui sont liées) s‟avèrent en moyenne plutôt importantes puisqu‟elles atteignent respectivement 10.83 et 16.63%.
4.2 Les effets de l’instabilité sur la survie
L‟effet de l‟instabilité sur la survie a été testé à partir d‟un modèle semi-logarithmique. En effet, un doublement de l‟instabilité ne devrait pas affecter de la même manière le taux de survie selon que le niveau initial d‟instabilité est faible ou élevé. La variable d‟intérêt n‟est donc pas exprimée en logarithme, contrairement aux variables de contrôle.
101
IFS (international financial statistics) est une base de données développée par le FMI.
102 En particulier, l‟estimation du modèle permettant de tester l‟effet de l‟instabilité des prix agricoles internationaux sur la survie est menée sur un échantillon réduit au groupe des pays exportateurs de produits agricoles, c‟est-à-dire les pays dont les exportations de produits agricoles représentent au moins 50% des exportations de produits primaires.
Tableau 4. 1 Statistiques descriptives
SIJ MIJ PIB VACCIN EDUC
Minimum 0.67 0.01 494.11 1.00 0.10 Maximum 0.99 0.33 18323.86 99.00 8.18 Moyenne 0.89 0.11 3358.55 61.23 3.12 1er quartile 0.84 0.05 1283.18 42.25 1.37 2e quartile 0.90 0.10 2563.61 65.60 2.86 3e quartile 0.95 0.16 4636.39 82.20 4.68 Nb pays 97 97 97 97 67
INS(PIB) INS(X) INS(AGRI) INS(Pw)
Minimum 0.36 0.97 0.96 2.30 Maximum 18.54 62.65 22.57 124.72 Moyenne 4.14 10.83 6.22 16.63 1er quartile 2.34 5.87 3.22 8.94 2e quartile 3.58 8.81 4.71 12.75 3e quartile 5.38 13.12 8.54 17.96 Nb pays 97 82 92 43
MIJ Taux de mortalité infanto-juvénile, compris entre 0 et 1.
SIJ Taux de survie infanto-juvénile, compris entre 0 et 1 (SIJ = 1 - MIJ).
PIB Produit intérieur brut par habitant, exprimé en parité de pouvoir d‟achat, dollars internationaux constants (base 2000).
VACCIN Taux de vaccination DPT des enfants de moins d‟un an.
EDUC Nombre moyen d‟années de scolarisation des femmes de plus de 25 ans.
INS(PIB) Instabilité du revenu par tête exprimé en dollars constants (2000).
INS(X) Instabilité des exportations de biens et services en dollars constants (2000). INS(AGRI) Instabilité de la production agricole par tête.
INS(Pw) Instabilité de l‟indice des prix agricoles mondiaux.
Le Tableau A-4. 2 en annexe présente les résultats de l‟estimation de l‟effet de l‟ « instabilité présente » (mesurée par l‟écart quadratique à la tendance mixte) sur le logit de la survie, par la méthode des GMM system. Pour élargir l'échantillon, nous choisissons de faire également les régressions sans introduire la variable d'éducation, qui fait perdre beaucoup d'observations. L‟effet de l‟instabilité du revenu moyen sur la survie s'avère significatif au seuil de 1% pour les deux échantillons. De même, les instabilités primaires s'avèrent significatives (seulement sur le petit échantillon pour l'instabilité des exportations). De plus, l‟effet de l‟instabilité du revenu sur la survie a été testé avec deux autres mesures de l‟instabilité (l‟écart-type du taux de croissance annuel et l‟écart moyen
absolu à la tendance). Les résultats s‟avèrent également significatifs (ils ne sont pas présentés ici). Nous estimons également un modèle incluant le terme interactif Insit*yit pour tester l'hypothèse d'un effet de l'instabilité décroissant avec le niveau de revenu. Les résultats ne sont pas significatifs (ils ne sont pas présentés ici). En fait, bien que l'effet de l'instabilité soit susceptible de décroître avec le revenu (au-delà d'un certain seuil), ce phénomène ne semble pas très prononcé dans notre échantillon. Ceci peut être mis en lumière par l'examen de la fonction logistique estimée. A partir des résultats présentés dans Tableau A-4. 2, colonne 1, nous obtenons la relation suivante (pour un niveau moyen de vaccination):
(4. 4) LogitSIJ 0,9ln(PIB)4,5
Ce qui est équivalent à :
(4. 5) 0,9ln(PIB) 4,5 exp 1 1 SIJ
A partir de l'équation (4. 5), nous obtenons la fonction dérivée seconde. Celle-ci est négative et croissante, ce qui signifie que la courbe est concave et que la concavité diminue quand le revenu augmente. Néanmoins, nous observons que cette diminution de l'effet de l'instabilité peut s'avérer faible, dès lors que la plupart des observations se situe dans la partie droite de la courbe logistique, à l'endroit où la concavité varie peu (le niveau de revenu le plus faible de l'échantillon est égal à 500 dollars PPA). Ceci peut expliquer l'absence de significativité des résultats concernant l'effet de l'instabilité qu'on attendait décroissant avec le niveau de revenu.
Le Tableau 4. 3 donne l‟impact marginal de l‟instabilité (mesuré à partir des formules de calculs fournies dans le Tableau 4. 2) selon différentes valeurs de la survie103 : lorsque l‟instabilité du revenu augmente de 5 points, le taux de survie moyen diminue de 0.018 unités (0.024 unités pour le premier quartile de survie). Autrement dit, le taux de mortalité moyen est fortement affecté puisqu‟il passe de 110 à 128 pour mille (de 160 à 184 pour mille pour le premier quartile de survie). En outre, l‟impact marginal de l‟instabilité du revenu est 2.8 fois plus fort pour le premier quartile de survie que pour le troisième.
103 En effet, l‟élasticité de la survie par rapport à l‟instabilité dépend du niveau de survie en raison de la forme logistique appliquée à la variable de survie.
Tableau 4. 2 Calculs de l’impact de l’instabilité (Ins) sur la survie infanto-juvénile (s) Spécification Dérivée
ds
dIns
Interprétation ln . 1 s Ins s 1 . . .(1 ) ds dIns s s . .(1 ) ds s s dIns L‟impact marginal dépend de et de s.(1s).Source: d‟après une analyse de Grigoriou 2005
Tableau 4. 3 Impact marginal de l’ « instabilité présente » sur la survie infanto-juvénile INS(PIB) INS(X) INS(AGRI) INS(Pw) À la moyenne de SIJ -0.0036 -0.0009 -0.0019 -0.0010 Au 1er quartile de SIJ -0.0047 -0.0012 -0.0025 -0.0013 Au 2d quartile de SIJ -0.0032 -0.0008 -0.0017 -0.0009 Au 3e quartile de SIJ -0.0017 -0.0004 -0.0009 -0.0004
Calculs effectués selon les formules développées dans le Tableau 4. 2, à partir des coefficients de l‟instabilité obtenus colonnes 2, 4, 6, et 8 du Tableau A-4. 2, et à différents niveaux de SIJ (moyenne de l‟échantillon, premier, deuxième et troisième quartile de l‟échantillon)
Les résultats concernant l‟effet de l‟instabilité des exportations, de l‟instabilité climatique et de l‟instabilité des prix agricoles internationaux peuvent être analysés de manière analogue : lorsque l‟instabilité des exportations augmente de 10 points, le taux de mortalité moyen passe de 110 à 119 pour mille (de 160 à 172 pour mille pour le premier quartile de survie). De même, lorsque l‟instabilité de la production agricole augmente de 10 points, le taux de mortalité moyen passe de 110 pour mille à 129 pour mille (de 160 à 185 pour mille pour le premier quartile de survie). Enfin, lorsque l‟instabilité des prix agricoles internationaux augmente de 10 points, le taux de mortalité moyen passe de 110 pour mille à 120 pour mille (de 160 à 173 pour mille pour le premier quartile de survie).
Le Tableau A-4. 3 donne l'effet de l' « instabilité passée » (celui de l'instabilité du revenu, puis celui des instabilités primaires), qui apparaît significatif sur les deux échantillons. Le Tableau 4. 4 donne l'impact marginal de l' « instabilité passée » pour différentes valeurs du taux de survie infanto-juvénile : quand l'instabilité du revenu augmente de 5 points, le taux moyen de survie diminue de 0.0155 unités (0.0205 unités pour le premier quartile de survie). Autrement dit, le taux moyen de survie passe de 110 à 125 pour mille (de 160 à 180 pour mille pour le premier quartile de survie).
Tableau 4. 4 Impact marginal de l' « instabilité passée» sur la SIJ
INS(PIB) INS(X) INS(AGRI) INS(Pw)
Moyenne de SIJ -0.0031 -0.0013 -0.0025 -0.0001 Premier quartile de SIJ -0.0041 -0.0017 -0.0033 -0.0001 Second quartile de SIJ -0.0028 -0.0012 -0.0022 -0.0001 Troisième quartile de SIJ -0.0014 -0.0006 -0.0011 0.0000
Calculs effectués selon les formules développées dans le Tableau 4. 2, à partir des coefficients de l‟instabilité obtenus colonnes 2, 4, 6, et 8 du Tableau A-4. 3, et à différents niveaux de SIJ (moyenne de l‟échantillon, premier, deuxième et troisième quartile de l‟échantillon)
Le Tableau A-4. 4 montre de la même manière l'effet de l' « instabilité globale » (excepté pour l'instabilité des exportations qui n'est significative que sur l'échantillon large). Notons que les coefficients de l' « instabilité globale » sont plus importants que les coefficients de l' « instabilité passée » (Tableau A-4. 3) et que ceux de l' « instabilité présente » (Tableau A-4. 2). En effet, l' « instabilité globale » prend en compte, de façon plus complète, à la fois l'effet d'irréversibilité, susceptible de se produire au cours de la période présente, et l'effet de répartition, davantage susceptible de se produire sur le long terme, i.e. via l'instabilité de la période précédente. Le Tableau 4. 5 donne l'impact marginal de l' « instabilité globale » sur la survie infanto-juvénile : quand l‟instabilité du revenu augmente de 5 points, le taux de survie moyen diminue de 0.037 unités (0.049 unités pour le premier quartile de survie). Ainsi, le taux de mortalité moyen est fortement affecté, puisqu'il passe de 110 à 147 pour mille (de 160 à 209 pour mille pour le premier quartile de survie).
Tableau 4. 5 Impact marginal de l' « instabilité globale» sur la SIJ
INS(PIB) INS(X) INS(AGRI) INS(Pw)
Moyenne de SIJ -0.0074 -0.0016 -0.0047 -0.0012 Premier quartile de SIJ -0.0098 -0.0021 -0.0064 -0.0016 Second quartile de SIJ -0.0066 -0.0014 -0.0043 -0.0011 Troisième quartile de SIJ -0.0034 -0.0008 -0.0021 -0.0005
Calculs effectués selon les formules développées dans le Tableau 4. 2, à partir des coefficients de l‟instabilité obtenus colonnes 2, 4, 6, et 8 du Tableau A-4. 4, et à différents niveaux de SIJ (moyenne de l‟échantillon, premier, deuxième et troisième quartile de l‟échantillon)