V.2.2 Résultats et interprétations des
estimations
En résumé, il ressort de nos différents
tests que notre panel bien qu'étant homogène, nos
régressions souffrent des problèmes
d'hétéroscédasticité et d'autocorrélation ;
d'où le recours à l'estimation par les MCGF.
a. Résultats des estimations des modèles
par les MCGF
De façon générale, les résultats
en annexe VI présentent respectivement les résultats des
estimations du modèle 1 représentant l'impact des dépenses
publiques de santé sur la croissance économique en zone CEMAC et
du modèle 2 qui représente l'impact des scores d'efficience de
ces dépenses publiques sur la croissance économique de la zone.
Toutefois, le tableau ci-dessous (tableaux 5.7) fait respectivement une
synthèse de ces résultats.
Mémoire rédigé par AJOULIGA DJOUFACK
Hermann Blondel 66
Efficience des dépenses publiques de santé et
croissance économique en zone CEMAC
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Tableau 5.7 : Synthèse des résultats des
estimations par les MCGF
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Modèle 1
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Modèle2
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Variables
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Coefficients
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Coefficients
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FBCF
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0,3673215*
(0,004)
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0,3417129*
(0,000)
|
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TBSES
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0,4108534**
(0,027)
|
0,2030708***
(0,054)
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INFL
|
-0,2920082**
(0,032)
|
-0,1614615***
(0,067)
|
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TCPOP
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-18,48014*
(0,000)
|
-3,770234*
(0,002)
|
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TC
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6,801875
(0,746)
|
5,392175
(0,323)
|
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IPC
|
-0,1582469
(0,548)
|
-0,2746367
(0,465)
|
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DPS
|
-5,247116**
(0,038)
|
/
|
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SDES
|
/
|
0,1052443***
(0,078)
|
|
Const
|
-23,06359
(0,183)
|
43,51198**
(0,019)
|
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Wald Chi2
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24,83
(0,0008)*
|
34,23
(0,0000)*
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Nombre d'observation
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42
|
54
|
|
Nombre de groupe
|
6
|
6
|
NB : Les symboles *, **, ***, représentent
respectivement les seuils de significativité des coefficients à
1%, 5% et 10%. Les chiffres entre
parenthèse représentent les p-value associées aux tests de
significativité des coefficients.
Source : Construction de l'auteur
à partir des résultats des estimations des 2 modèles
à l'aide du logiciel Stata 12.
A la lecture de ces tableaux, il ressort de nos
régressions que nos modèles sont globalement significatifs
à 1% étant donné que la probabilité à la
statistique de Wald pour chacun des modèles est nettement
inférieur à 1% (modèle 1 : prob>Chi2=0,0008<0,01 ;
modèle 2 : prob>Chi2=0,0000<0,01). Ce qui nous amène
à rejeter l'hypothèse nulle de non significativité du
modèle, autrement dit, c'est dire qu'au moins une des variables
exogènes explique la variable endogène. Par ailleurs ces tableaux
nous montrent que pour chacun des modèles, sur l'ensemble des 7
variables explicatives, 5 variables sont significatives (la FBCF, l'INFL, le
TCPOP, l'IPC et SEDS) et 2 variables sont non significatives (le TBSES et le
TC).
Partant de ces résultats, plusieurs interprétations
peuvent faites :
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