II.2. Spécification
économétrique
Dans le cadre de notre étude, nous avons utilisé
les modèles de régression simple
et multiple qui se présentent comme suit :
· Pauvreté et mondialisation
Modèle naïf : LHi = á +
â1commexti + åi
Modèle standard : LHi = á +
â1commexti + â2Lz1
+ åi
Modèle standard perfectionné :
LHi = á + â1commexti +
â2Lz1 +
â3Lz2+åi
Modèle naïf : LPGAPi = á +
â1commexti + åi
Modèle standard :
LPGAPi = á +
â1commexti +
â2Lz1 +
åi
Modèle standard perfectionné :
LPGAPi = á +
â1commexti + â2Lz1 +
â3Lz2 + åi
Modèle naïf : LSPGi = á +
â1commexti + åi
Modèle standard :
LSPGi = á + â1commexti +
â2Lz1 + åi
Modèle standard perfectionné :
LSPGi = á +
â1commexti + â2Lz1 +
â3Lz2 + åi
· Inégalités et
mondialisation
Modèle naïf : LGINIi = á +
â1commexti + åi
Modèle standard :
LGINIi = á +
â1commexti +â2 + åi
Modèle standard perfectionné :
LGINIi = á +
â1commexti + â2Lz1 +
â3Lz2+åi
LH : le logarithme naturel de la proportion de
la population vivant en dessous de la ligne de la pauvreté ;
LPGAP : le logarithme naturel de la profondeur
de la pauvreté
LSPG : le logarithme naturel de la
sévérité de la pauvreté
LGINI : le logarithme du coefficient de Gini
LCOMMEXT : le logarithme naturel du commerce
extérieur
LZ1 : logarithme naturel du produit du
ratio du commerce extérieure et la ligne de pauvreté par le
revenu mensuel moyen ou la consommation mensuelle moyenne par
habitant
LZ2 : est le
logarithme naturel du produit de ratio du commerce international et le
Gini
âj : Paramètre des variables
utilisées j= 1,2,3
á : constante du modèle
|
Dependent Variable: LH
Method: Least Squares
Date: 08/29/06 Time: 20:15
Sample: 1 35
Included observations: 33
Excluded observations: 2
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C 3.043852 2.703220 1.126010 0.2688
LCOMMEXT -0.424848 0.643144 -0.660580 0.5138
|
|
R-squared 0.013881 Mean dependent var 1.274892
Adjusted R-squared -0.017929 S.D. dependent var 2.102066
S.E. of regression 2.120827 Akaike info criterion 4.400181
Sum squared resid 139.4351 Schwarz criterion 4.490878
Log likelihood -70.60298 F-statistic 0.436365
Durbin-Watson stat 1.839438 Prob(F-statistic) 0.513761
|
å : terme de l'erreur Modèle
naïf Tableau n°1
La spécification du modèle naïf prend en
compte une seule variable explicative, a savoir :le ratio du commerce
extérieur. D'après les résultats du Tableau 1, la part du
commerce extérieur dans le PIB n'a aucune importance
étant donné que le coefficient associé a cette
variable n'est pas statistiquement significatif.
L'ajustement est mauvais car R2 = 0.013881 <
0.75.
Le pouvoir explicatif de la variable indépendante
(logarithme du ratio du commerce extérieur) est très faible
:cette variable n'explique qu'a 1.39 % le niveau de la proportion des pauvres
dans la population totale. L'ensemble du modèle n'est pas significatif
du fait que la probabilité associée a la statistique F
de FISHER est supérieure a 0.05.
En conclusion, la proportion des pauvres dans
l'ensemble de la population des pays en développement et en
transition n'est pas expliquée par la mondialisation.
D'où la nécessité d'introduire les termes
interactifs dans le modèle standard ci-dessous :
Modèle standard
Tableau n°2
|
Dependent Variable: LH
Method: Least Squares
Date: 08/29/06 Time: 20:32
Sample: 1 35
Included observations: 33
Excluded observations: 2
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C 8.394279 1.945043 4.315729 0.0002
LCOMMEXT -3.129996 0.589412 -5.310373 0.0000
LZ1 2.323712 0.355379 6.538679 0.0000
|
|
R-squared 0.593377 Mean dependent var 1.274892
Adjusted R-squared 0.566269 S.D. dependent var 2.102066
S.E. of regression 1.384384 Akaike info criterion 3.574896
Sum squared resid 57.49559 Schwarz criterion 3.710942
Log likelihood -55.98578 F-statistic 21.88922
Durbin-Watson stat 1.570047 Prob(F-statistic) 0.000001
|
Le tableau 2, de son côté, considère
la même variable explicative avec un terme
interactif. Dans cette spécification l'indicateur
d'ouverture est introduit en interaction avec la ligne de pauvreté et le
revenu ou la consommation moyenne mensuelle.
Les résultats de cette régression semblent
être satisfaisant car tous les paramètres sont statistiquement
significatifs, l'ajustement est assez bon R2 = 0.593377 . Cela
signifie
que le pouvoir explicatif de la variable indicateur d'ouverture
et le terme interactif sur la proportion des
pauvres dans la population totale des pays en
développement et en transition est 59.34 %, mais il y a
possibilité d'améliorer le pouvoir explicatif du
modèle.
Le modèle standard est bon dans son ensemble étant
donné que la probabilité de la statistique F est
inférieure a 0.05.
Dans le souci d'améliorer la bonté de la
régression, introduisons un deuxième terme interactif dans le
modèle standard perfectionné ci-dessous :
Modèle standard perfectionné
Tableau n°3
|
Dependent Variable: LH
Method: Least Squares
Date: 08/29/06 Time: 20:39
Sample: 1 35
Included observations: 33
Excluded observations: 2
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C -11.36142 2.928228 -3.879964 0.0006
LCOMMEXT -6.657476 0.595995 -11.17036 0.0000
LZ1 2.173952 0.214448 10.13742 0.0000
LZ2 4.404848 0.598668 7.357743 0.0000
|
|
R-squared 0.858160 Mean dependent var 1.274892
Adjusted R-squared 0.843487 S.D. dependent var 2.102066
S.E. of regression 0.831614 Akaike info criterion 2.582315
Sum squared resid 20.05587 Schwarz criterion 2.763710
Log likelihood -38.60821 F-statistic 58.48524
Durbin-Watson stat 2.192658 Prob(F-statistic) 0.000000
|
En introduisant un deuxième terme interactif (le
logarithme naturel du produit de ratio
du commerce international et le Gini ) tous les
paramètres du modèle restent significatifs alors que la
fiabilité de l'ajustement s'améliore avec un R2 =
0.858160 c'est
a dire que l'indicateur d'ouverture et les deux termes
interactifs expliquent la proportion des pauvres dans les pays en
développement et les économies en transition a 85.82 %
et la signification
d'ensemble du modèle standard perfectionné est
concluant.
Comme nous avons utilisé les données
logarithmiques, les coefficients des variables explicatives sont des
élasticités.
Pour la constante une unité du ratio du commerce
extérieur, du produit du ratio du commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par
le revenu mensuel moyen ou la consommation mensuelle moyenne par
habitant et du produit de ratio du commerce international et le Gini
influe le niveau d'échelle de la proportion de la population vivant
en dessous de la ligne de la pauvreté de e-11.36142
On dira ainsi qu'une augmentation de l'indicateur d'ouverture
de 1% se traduira par une diminution plus que proportionnelle de taux de
pauvreté dans les pays en développement et en transition de
6.66%.
La hausse du terme interactif entre ratio commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par le revenu mensuel moyen ou
la consommation mensuelle moyenne par habitant
de 1% induit une augmentation du taux de pauvreté dans
la population totale de
2.17%.
L'augmentation du terme interactif entre ratio du commerce
international et le Gini de
|
LH
|
LCOMMEXT
|
LZ1
|
LZ2
|
|
LH
|
1
|
-0.117817264866
|
0.459511402377
|
0.157636398822
|
|
LCOMMEXT
|
-0.117817264866
|
1
|
0.701911380222
|
0.893165094263
|
|
LZ1
|
0.459511402377
|
0.701911380222
|
1
|
0.657326035236
|
|
LZ2
|
0.157636398822
|
0.893165094263
|
0.657326035236
|
1
|
1% entraîne l'augmentation du taux de pauvreté dans
la population totale de 4.4% MATRICE DE CORRELATION
La lecture de la matrice de corrélation
suggère qu'il y a une corrélation négative entre
la mondialisation et la pauvreté. En d'autres termes
l'augmentation de l'ouverture au commerce international entraîne la
diminution de la pauvreté dans les pays en développement et en
transition.
Tableau n°4
|
Dependent Variable: LPGAP
Method: Least Squares
Date: 08/29/06 Time: 21:02
Sample: 1 35
Included observations: 33
Excluded observations: 2
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C 0.941247 2.726205 0.345259 0.7322
LCOMMEXT -0.177421 0.648613 -0.273539 0.7863
|
|
R-squared 0.002408 Mean dependent var 0.202511
Adjusted R-squared -0.029773 S.D. dependent var 2.107714
S.E. of regression 2.138859 Akaike info criterion 4.417114
Sum squared resid 141.8163 Schwarz criterion 4.507812
Log likelihood -70.88238 F-statistic 0.074824
Durbin-Watson stat 1.940679 Prob(F-statistic) 0.786253
|
D'après les résultats du Tableau 4, la part du
commerce extérieur dans le PIB n'a
aucune influence sur le gap de pauvreté
étant donné que le coefficient associé a cette
variable n'est pas statistiquement significatif.
L'ajustement est mauvais car R2 = 0.002408 <
0.75.
Le pouvoir explicatif de la variable explicative
(logarithme du ratio du commerce extérieur) est très
faible :cette variable n'explique qu'a 0.24 % le niveau de profondeur de
la pauvreté dans ces pays. L'ensemble du modèle n'est pas
significatif
du fait que la probabilité associée a la
statistique F de FISHER est largement supérieure a 0.05 .
En conclusion, la profondeur de la
pauvreté(Poverty Gap) dans l'ensemble de la population des pays
en développement et en transition n'est pas expliquée par
la mondialisation.
D'où la nécessité d'introduire les termes
interactifs dans le modèle standard ci- dessous :
Tableau n°5
|
Dependent Variable: LPGAP
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 08/29/06 Time: 21:04
|
|
Sample: 1 35
|
|
Included observations: 33
|
|
Excluded observations: 2
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
6.231583
|
2.015020
|
3.092566
|
0.0043
|
|
LCOMMEXT
|
-2.852187
|
0.610617
|
-4.670992
|
0.0001
|
|
LZ1
|
2.297613
|
0.368165
|
6.240719
|
0.0000
|
|
R-squared
|
0.565928
|
Mean dependent var
|
0.202511
|
|
Adjusted R-squared
|
0.536990
|
S.D. dependent var
|
2.107714
|
|
S.E. of regression
|
1.434190
|
Akaike info criterion
|
3.645586
|
|
Sum squared resid
|
61.70704
|
Schwarz criterion
|
3.781632
|
|
Log likelihood
|
-57.15217
|
F-statistic
|
19.55649
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.630864
|
Prob(F-statistic)
|
0.000004
|
Dans le tableau 5, on considère la même
variable explicative avec un terme
interactif. Dans cette spécification l'indicateur
d'ouverture est introduit en interaction avec la ligne de pauvreté et le
revenu ou la consommation moyenne mensuelle. Les résultats de cette
régression semblent être satisfaisant car tous les
paramètres sont statistiquement significatifs, l'ajustement est assez
bon R2 = 0.565928 . Cela signifie que
le pouvoir explicatif de la variable indicateur d'ouverture et le
terme interactif sur la profondeur de la pauvreté dans les pays en
développement et en transition est 56.59 %. Le modèle standard
est bon
dans son ensemble étant donné que la
probabilité du F-statistique est inférieur a 0.05.
Dans le souci d'améliorer la bonté de la
régression, introduisons un deuxième terme interactif dans le
modèle standard perfectionné ci-dessous :
Tableau n°6
|
Dependent Variable: LPGAP
Method: Least Squares
Date: 08/29/06 Time: 21:06
Sample: 1 35
Included observations: 33
Excluded observations: 2
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C -9.306633 4.059534 -2.292537 0.0293
LCOMMEXT -5.626614 0.826255 -6.809781 0.0000
LZ1 2.179824 0.297299 7.332091 0.0000
LZ2 3.464493 0.829961 4.174284 0.0002
|
|
R-squared 0.728849 Mean dependent var 0.202511
Adjusted R-squared 0.700799 S.D. dependent var 2.107714
S.E. of regression 1.152904 Akaike info criterion 3.235657
Sum squared resid 38.54643 Schwarz criterion 3.417052
Log likelihood -49.38834 F-statistic 25.98385
Durbin-Watson stat 2.055882 Prob(F-statistic) 0.000000
|
L'introduction d'un deuxième terme interactif,
suggère que tous les paramètres du modèle
sont significatifs alors que la fiabilité de
l'ajustement ou la bonté de la régression s'améliore avec
un R2 = 0.728849 c'est a dire que l'indicateur d'ouverture et les
deux termes interactifs expliquent le niveau du gap de la
pauvreté dans les pays en développement et les
économies en transition a 72.89 % et la signification
d'ensemble du modèle standard perfectionné est concluant.
Pour la constante une unité du ratio du
commerce extérieur, du produit du ratio du commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par le revenu mensuel
moyen ou la consommation mensuelle moyenne par habitant et du produit
de ratio du commerce international et le Gini influe le niveau
d'échelle de gap de pauvreté dans les pays en
développement et en transition e-9.306633
L'augmentation de l'indicateur d'ouverture de 1% se
traduira par une diminution plus que proportionnelle du gap de
pauvreté dans les pays en développement et en transition de
5.63
%.
La hausse du terme interactif entre ratio commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par le revenu mensuel moyen
ou la consommation mensuelle moyenne par habitant de 1% induit une
augmentation du gap de pauvreté de2.18 %.
L'augmentation du terme interactif entre ratio du commerce
international et le Gini de 1%
entraîne l'augmentation du gap de pauvreté de 3.46
%
|
LPGAP
|
LCOMMEXT
|
LZ1
|
LZ2
|
|
LPGAP
|
1
|
-0.0490698795833
|
0.500239786663
|
0.168922281464
|
|
LCOMMEXT
|
-0.0490698795833
|
1
|
0.701911380222
|
0.893165094263
|
|
LZ1
|
0.500239786663
|
0.701911380222
|
1
|
0.657326035236
|
|
LZ2
|
0.168922281464
|
0.893165094263
|
0.657326035236
|
1
|
La matrice de corrélation suggère qu'il
existe une corrélation négative entre la
mondialisation et la pauvreté. En d'autres termes
l'augmentation de l'ouverture au commerce international entraîne
la diminution de la pauvreté dans les pays en
développement et en transition.
Tableau n°7
|
Dependent Variable: LSPG
Method: Least Squares
Date: 08/30/06 Time: 19:58
Sample(adjusted): 3 35
Included observations: 32
Excluded observations: 1 after adjusting endpoints
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C 1.943644 2.836869 0.685137 0.4985
LCOMMEXT -0.544845 0.670360 -0.812765 0.4228
|
|
R-squared 0.021545 Mean dependent var -0.342242
Adjusted R-squared -0.011070 S.D. dependent var 2.088218
S.E. of regression 2.099744 Akaike info criterion 4.381970
Sum squared resid 132.2678 Schwarz criterion 4.473578
Log likelihood -68.11152 F-statistic 0.660587
Durbin-Watson stat 2.232154 Prob(F-statistic) 0.422756
|
D'après les résultats du Tableau 5, la part du
commerce extérieur dans le PIB n'a
aucun impact sur la sévérité de la
pauvreté étant donné que le coefficient associé a
cette variable n'est pas statistiquement significatif.
L'ajustement n'est pas bon car R2 = 0.021545 < 0.75.
Le pouvoir explicatif de la variable explicative
(logarithme du ratio du commerce extérieur) est très
faible :cette variable n'explique qu'a 2.15 % le niveau de la
sévérité de la pauvreté. L'ensemble du
modèle n'est pas significatif du fait que la probabilité
associée a la statistique F de FISHER est supérieure a 0.05 .
En conclusion, la sévérité de la
pauvreté dans les pays en développement et en transition
n'est pas expliquée par la mondialisation.
D'où la nécessité d'introduire les
termes interactifs dans le modèle standard ci- dessous :
Tableau n°8
|
Dependent Variable: LSPG
Method: Least Squares
Date: 08/30/06 Time: 20:01
Sample(adjusted): 3 35
Included observations: 32
Excluded observations: 1 after adjusting endpoints
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C 6.225856 2.194420 2.837130 0.0082
LCOMMEXT -2.872549 0.649281 -4.424201 0.0001
LZ1 2.109557 0.393215 5.364892 0.0000
|
|
R-squared 0.508927 Mean dependent var -0.342242
Adjusted R-squared 0.475060 S.D. dependent var 2.088218
S.E. of regression 1.512971 Akaike info criterion 3.755087
Sum squared resid 66.38333 Schwarz criterion 3.892500
Log likelihood -57.08139 F-statistic 15.02720
Durbin-Watson stat 1.980155 Prob(F-statistic) 0.000033
|
L'introduction du terme interactif dans le modèle
standard permet d'obtenir des
résultats assez satisfaisants (voir tableau 6)
Dans cette spécification l'indicateur d'ouverture est introduit en
interaction avec la ligne de pauvreté et le revenu ou la consommation
moyenne mensuelle. Les résultats de cette régression semblent
être satisfaisant car tous les paramètres sont statistiquement
significatifs, l'ajustement est assez bon R2 = 0.508927 . Cela
signifie que le pouvoir explicatif de la variable indicateur
d'ouverture et le terme interactif sur le niveau de la
sévérité de la pauvreté dans les pays en
développement et en transition est de 50.89 %. Le modèle
standard est bon dans son ensemble étant donné que la
probabilité du F-statistique
est inférieur a 0.05
Dans le souci d'améliorer la fiabilité de
l'ajustement, introduisons un deuxième terme interactif dans le
modèle standard perfectionné ci-dessous :
Tableau n°9
|
Dependent Variable: LSPG
Method: Least Squares
Date: 08/30/06 Time: 20:01
Sample(adjusted): 3 35
Included observations: 32
Excluded observations: 1 after adjusting endpoints
|
|
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
|
|
C -4.958740 4.922911 -1.007278 0.3224
LCOMMEXT -4.877270 1.002412 -4.865533 0.0000
LZ1 2.021963 0.363754 5.558603 0.0000
LZ2 2.498988 1.003021 2.491463 0.0189
|
|
R-squared 0.598039 Mean dependent var -0.342242
Adjusted R-squared 0.554972 S.D. dependent var 2.088218
S.E. of regression 1.393059 Akaike info criterion 3.617350
Sum squared resid 54.33719 Schwarz criterion 3.800567
Log likelihood -53.87760 F-statistic 13.88617
Durbin-Watson stat 2.356385 Prob(F-statistic) 0.000010
|
L'introduction d'un deuxième terme interactif,
suggère que tous les paramètres du modèle sont
significatifs sauf l'intercept ou la constante alors que la
fiabilité de l'ajustement s'est légèrement
amélioré avec un R2 = 0.598039 c'est a dire que
l'indicateur d'ouverture et les deux termes interactifs expliquent la
sévérité de la pauvreté dans les pays
en développement et les économies en transition a 59.80 % et la
signification d'ensemble du modèle standard perfectionné est
concluant.
Après le diagnostic économétrique, nous
constatons que s'il y a une augmentation de l'indicateur d'ouverture de
1%, cela se traduira par une diminution plus que proportionnelle
du gap de pauvreté dans les pays en développement
et en transition de 4.87 %.
La hausse du terme interactif entre ratio commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par le revenu mensuel moyen
ou la consommation mensuelle moyenne par habitant de 1% induit une
augmentation du gap de pauvreté de 2.02 %.
L'augmentation du terme interactif entre ratio du commerce
international et le Gini de 1%
entraîne l'augmentation du gap de pauvreté de 2.49
%
Pour la constante une unité du ratio du
commerce extérieur, du produit du ratio du commerce
extérieure et la ligne de pauvreté par le revenu mensuel
moyen ou la consommation mensuelle moyenne par habitant et du produit
de ratio du commerce international et le Gini influe le niveau
d'échelle de la sévérité de la pauvreté dans
les pays
en développement et les économies en
transition dans les pays en développement et en transition
e-4.958740
|
LSPG
|
LCOMMEXT
|
LZ1
|
LZ2
|
|
LSPG
|
1
|
-0.146782636618
|
0.421281068595
|
0.0409787181182
|
|
LCOMMEXT
|
-0.146782636618
|
1
|
0.66824259934
|
0.883651060169
|
|
LZ1
|
0.421281068595
|
0.66824259934
|
1
|
0.624154962593
|
|
LZ2
|
0.0409787181182
|
0.883651060169
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0.624154962593
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1
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La lecture de cette matrice aboutit a une même conclusion
c'est a dire qu'il y a une
corrélation négative entre la mondialisation et la
pauvreté.
Tableau n°10
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Dependent Variable: LGINI
Method: Least Squares
Date: 08/30/06 Time: 20:11
Sample: 1 35
Included observations: 35
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Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
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C 4.473995 0.312425 14.32023 0.0000
LCOMMEXT -0.176825 0.073948 -2.391197 0.0227
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R-squared 0.147679 Mean dependent var 3.733748
Adjusted R-squared 0.121852 S.D. dependent var 0.265959
S.E. of regression 0.249229 Akaike info criterion 0.114559
Sum squared resid 2.049805 Schwarz criterion 0.203436
Log likelihood -0.004788 F-statistic 5.717825
Durbin-Watson stat 1.826272 Prob(F-statistic) 0.022653
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Quant au lien entre la mondialisation et les
inégalités, nous avons opté pour la même
démarche en prenant comme variable expliquée l'indice de GINI. La
spécification du modèle naïf prend en compte une seule
variable explicative, a savoir :le ratio du commerce extérieur.
D'après les résultats du Tableau 7, la part du commerce
extérieur dans le PIB a une influence sur les
inégalités dans ces pays étant donné que le
coefficient associé a cette variable est statistiquement
significatif.
L'ajustement est mauvais car R2 = 0.147679 <
0.75.
Le pouvoir explicatif de la variable indépendante
(logarithme du ratio du commerce extérieur)
est très faible :cette variable n'explique qu'a 14.77 %
le niveau des inégalités. L'ensemble
du modèle est significatif du fait que la
probabilité associée a la statistique F de FISHER est
inférieure a 0.05.
En conclusion, les inégalités dans les pays en
développement et en transition est expliquée par la
mondialisation.
Introduisons les termes interactifs dans le modèle
standard ci-dessous pour améliorer l'ajustement :
Tableau n°11
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Dependent Variable: LGINI
Method: Least Squares
Date: 08/30/06 Time: 20:14
Sample: 1 35
Included observations: 35
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Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
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C 4.548807 0.343179 13.25492 0.0000
LCOMMEXT -0.215556 0.102128 -2.110641 0.0427
LZ1 0.034585 0.062156 0.556431 0.5818
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R-squared 0.155847 Mean dependent var 3.733748
Adjusted R-squared 0.103087 S.D. dependent var 0.265959
S.E. of regression 0.251878 Akaike info criterion 0.162073
Sum squared resid 2.030162 Schwarz criterion 0.295389
Log likelihood 0.163719 F-statistic 2.953910
Durbin-Watson stat 1.817428 Prob(F-statistic) 0.066487
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L'introduction du terme interactif n'améliore pas de
manière significative l'ajustement,
aussi le coefficient associé a ce terme n'est
pas statistiquement significatif. La régression n'est pas toujours
bonne : R2 = 0.155847 < 0.75 et la significativité
d'ensemble n'est pas concluante car la probabilité associée a la
statistique de Fisher est légèrement supérieure a
0.05.
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LGINI
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LCOMMEXT
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LZ1
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LGINI
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1
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-0.384290773678
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-0.195780877336
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LCOMMEXT
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-0.384290773678
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1
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0.681552452235
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LZ1
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-0.195780877336
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0.681552452235
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1
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La matrice de corrélation montre qu'il existe une
corrélation négative entre la
mondialisation et les inégalités dans les pays en
développement et en transition.
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