Section 2 : Cadre analytique et stratégie empirique
2.3 Spécification et stratégie empirique
Dans la lignée de Jamison (1986) et Moock et Leslie (1986), nous réexaminons la relation entre les conditions nutritionnelles et la réussite scolaire en tentant de redresser quelques uns des principaux risques de biais auxquels étaient confrontées les estimations précédentes. Nous accordons donc une attention particulière aux problèmes suivants :
•Un problème de sélectivité. La plupart des études concernées par les conditions de scolarité (réussite scolaire, demande d’éducation, choix du système de formation..) utilisent des échantillons d’enfants scolarisés. Ce constat se justifie par le fait que les variables liées à l’environnement familial, ne sont généralement observées que pour la période courante. Nous abordons ce problème en faisant appel à la procédure d’Heckman (1979). Concrètement ceci revient à modéliser la probabilité d’être scolarisé, puis on calculera un ratio de mills qui sera ensuite introduit dans l’équation du niveau d’étude atteint étant donné l’âge.
En outre, si les retards à l’entreé dans le système scolaire sont importants alors les données peuvent être censurées à gauche. Afin de contrôler pour les éventuels problèmes de censure à gauche, nous calculons notre variable dépendante « niveau d’étude atteint étant donné l’âge » de la façon suivante : en nous appuyant sur la méthode proposée par Moock & Leslie (1986). Cette méthode consiste à considérer la variable dépendante représentant la « retard de scolarisation » de l’enfant compte tenu de son âge (RE) comme continue. Dans cette perspective, le fait de ne pas être entré à l’école peut être perçu comme la valeur extrême d’une variable de retard.
On commence par régresser le nombre d’années d’études réussies sur l’âge dans une équation log-log :
Ln(G
i) = α + βLn(A) +ε
i, puis on calcule le retard estimé en soustrayant la valeur prédite au niveau observé.Formellement ceci revient à calculer :RE =G−Gˆ
Si RE est positif c’est que l’enfant est en avance pour son âge par rapport aux autres élèves. A l’inverse, si RE est négatif c’est que l’enfant est en retard pour son âge par rapport aux autres élèves. On notera enfin que même si la variable RE est standardisée pour l’âge, la variable âge doit néanmoins figurer dans la régression finale, puisqu’elle est susceptible d’affecter le retard potentiel de scolarité.
•Un problème d’endogénéité : L’indice taille standardisée pour l’âge est statistiquement exogène pourvu queE (H * εi) = 0 . Dans le modèle standard de Becker, la fonction de production de la santé de l’enfant sous forme réduite s’écrit sous la forme : H =h(p,I,μ,ε) , où p représente le vecteur des prix, I, le revenu du ménage, μ représente des dotations en matière de santé, et ε les préférences et les goûts. Par conséquent, H est endogène si, par
Chapitre 3 : Evaluation des effets des conditions sanitaires
exemple, les parents particulièrement motivés ou altruistes accordent à leurs enfants plus de soins ou leur fournissent des régimes alimentaires plus appropriés, ils les scolarisent plus tôt, ou encore les gardent plus longtemps à l’école. En outre, la présence de caractéristiques spécifiques à l’enfant dans μ représente une deuxième source de biais de simultanéité. Les parents peuvent investir dans la santé de ceux qui auraient une faculté d’apprentissage plus élevée, et procureront donc moins de nutrition aux enfants à faibles capacités. Nous avons donc besoin d’instruments corrélés avec la variable santé mais non corrélés avec la variable scolaire.30 Les prix des services de santé représentent des candidats potentiels sous l’hypothèse que la localisation des centres médicaux est exogène aux ménages. Les variables introduites pour l’instrumentation et qui sont susceptibles d’influencer la santé des enfants peuvent être résumées ainsi : les caractéristiques de l’habitat (type de sol, type de mur, type de toit et les conditions d’occupation du domicile), la présence de canalisation dans le domicile, la source d’eau potable consommée, les conditions sanitaires qui entourent l’habitat (présence de poubelles, de déchets), l’état général des sanitaires utilisés par les hommes, les femmes et les enfants (latrines couvertes ou non couvertes). Les effets intergénérationnels sont en partie mesurés par la taille des parents. Les facteurs communautaires comprennent principalement l’infrastructure sanitaire. Nous avons reconstitué plusieurs variables inhérentes aux enfants par rapport aux grappes de l’enquête. Ces variables représentent la proportion d’établissements sanitaires par grappe dans les communautés qui disposent de médicaments, de vaccins et qui traitent les maladies les plus répandues dont la diarrhée. Nous disposons également de plusieurs autres informations dont l’assistance médicale lors de l’accouchement, la distance au centre de soin le plus proche ou encore le nombre de visités prénatales. Cependant, nos tests statistiques révèlent que ces variables, si elles sont incluses, réduisent la significativité jointe des instruments. Ce qui nous contraint à les abandonner31. Enfin une dernière variable binaire nous indique si l’enfant est né avant ou après 1991.32
Behrman et Deolalikar (1988) critiquent l’utilisation de tels instruments en soutenant que dans le modèle statique du ménage, les différents attributs de la « qualité » de l’enfant, y
30
Le chapitre précédent nous a justement aidé quant au choix des variables instrumentales.
31
Le Bangladesh a abandonné le système anglophone de mesure des distances (miles) en faveur du système métrique depuis seulement quinze ans. Les chefs de ménages et les responsables des villages enquêtées sont généralement âgés de plus de cinquante ans et ont un faible niveau d’instruction. Nous soupçonnons donc que
compris nutrition et éducation, sont déterminés simultanément de sorte que toutes les équations de demandes soient fonctions des mêmes vecteurs de prix.
Toutefois, nous soutenons que la taille standardisée pour l’âge est en partie déterminée antérieurement à la scolarisation de l’enfant, (Graphique 3.1), et par conséquent ne peut être un substitut direct des investissements éducatifs (Martorell et Habicht 1986 ; Delpeuch 1991). En résumé, l’étude de l’impact des conditions nutritionnelles et sanitaires sur le niveau d’étude atteint se fera en deux étapes (procédure d’Heckman-1979) :
1. Dans la première étape la probabilité d’être scolarisée est modélisée en fonction de variables explicatives jugées théoriquement pertinentes et qui déterminent la participation scolaire. Elles incluent les caractéristiques de l’enfant (âge, sexe, état de santé), caractéristiques parentales et familiales (revenu, éducation des parents, taille du ménage) et enfin des caractéristiques communautaires (disponibilité d’une école) :
i i i prob S P Y F ( ) = ( = 1) = i i i prob S P Y F = = = − − ( ) ( 0) 1 1
Où Si est une variable dichotomique qui prend la valeur de 1 si l’enfant est scolarisé, 0 sinon
i
Y, est une combinaison linéaire de variables explicatives susmentionnées.
Le revenu du ménage est approximé par les dépenses de consommation par tête qui rendent mieux compte du revenu permanent du ménage. Cette variable est potentiellement endogène puisqu’elle peut être corrélée avec les déterminants non observés du résidu. Nous instrumentons donc les dépenses de consommation par des variables d’état de l’habitat et d’occupation du chef de ménage. Ceci nous permettrait à la fois de purger la variable de dépenses de son erreur de mesure et de corriger l’éventuel biais d’endogénéité, ou du moins sa composante de simultanéité, puisqu’il est raisonnable de supposer que les décisions de consommation et de scolarisation sont prises simultanément.
Chapitre 3 : Evaluation des effets des conditions sanitaires
D’un point de vue économétrique, l’analyse de la participation se fera par un probit
instrumenté en appliquant la méthode de Rivers & Vuong (1988). Celle-ci consiste à régresser dans un premier temps la variable potentiellement endogène sur tous les instruments par la méthode des moindres carrés ordinaires, récupérer le résidu de l’estimation, et introduire ce dernier, dans une seconde étape, dans le modèle probit. Le test de Smith et Blundell (1986) confirmera l’endogénéité de la variable dépense de consommation si le coefficient du résidu est significativement différent de zéro.
2. Dans la seconde étape nous nous concentrons sur l’étude des déterminants du retard scolaire (ou la progression à l’école) en utilisant la méthode des doubles moindres
carrés afin de tenir compte de l’endogénéité de la variable explicative de la santé de l’enfant, et en intégrant l’inverse du ratio de Mills pour corriger de l’éventuel biais de sélectivité. Le test de Durbin-Wu-Hausman nous renseignera sur l’éventuelle endogénéité de l’indice de taille.