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Croissance démographique et développement en Afrique subsaharienne

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par Yannick ZAMBO ZAMBO
Université Paris Dauphine - Master2 Assurance 2012
  

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I.2- Interprétation des résultats de la matrice de corrélation des facteurs intermédiaires

Ci-dessous, les matrices des corrélations et des résultats des tests de causalité :

Interprétation des résultats

D'un point de vue pratique,nous allons interpréter les chiffres découlant des associations qui nous paraissent pertinentes. Il s'agit des couples « espérance de vie et indice synthétique de fécondité », « revenu par habitant et indice synthétique de fécondité », « espérance de vie et revenu par habitant ».

- Espérance de vie et indice synthétique de fécondité : il s'agit de voir si la fécondité baisse avec l'allongement de la vie comme semble le postuler la théorie de la transition démographique. Le coefficient de corrélation est de -0,86, ce qui semble traduire une forte liaison entre les deux grandeurs et des sens de variations inverses comme le postule la théorie.De plus, la probabilité de l'incidence de l'espérance de vie sur la fécondité est inférieure à 5% (0,15%), ce qui traduit aussi causalité assez marquée.

- Revenu par habitant et indice synthétique de fécondité : il s'agit de voir si les statistiques de liaison corroborent les observations selon lesquelles les régions les moins aisées sont les plus fécondes et si, comme on le verra dans le cadre de ce travail plus tard, la taille de la famille est un facteur aggravant de pauvreté. Le coefficient de corrélation est de -0,15 et parmi les probabilités du test de causalité, seule celle de l'incidence de l'ISF (0,42%) sur le revenu moyen est confirmée. On conclut donc à un impact relatif de la fécondité sur le niveau de revenu en Afrique subsaharienne.

- Espérance de vie et revenu par habitant : il est question de savoir si d'après les données et les calculs effectués, le revenu par habitant conditionne de manière globale la durée de la vie humaine. Si le coefficient de corrélation (0,5) semble traduire une liaison assez forte entre les deux grandeurs, le test de causalité n'est pas concluant (probabilité = 6%).

Les conclusions tirées des valeurs prises par les différents indicateurs statistiques calculés précédemment ne constituent pas une base de généralisation déterministe, contraire aux caractéristiques d'un système dynamique. Mais, ces valeurs rendent compte d'une tendance globale de long terme qu'il serait erroné de vouloir systématiquement appliquer à chaque cas de figure. Les conclusions qui ont été tirées ne peuvent servir que de cadre de référence auquel il faudrait adjoindre les spécificités de chaque situation prise dans son contexte spatio-temporel. D'où la nécessité de faire une analyse empirique des interactions qu'il y aurait eu au cours des dernières décennies entre la croissance démographique et le développement en Afrique au sud du Sahara.

VI- Interactions entre la croissance démographique et le développement : les résultats empiriques

Compte tenu des critères de choix énoncés plus haut (préambule de la partie B- du chapitre II), les modules que nous utiliserons pour nos analyses sont les suivants :« fécondité vs niveau de vie », « croissance démographiquevséducation »,« croissance démographique vs santé ».

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