Tableau n°13 : Table de prédiction du
modèle CAP
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Valeurs observées
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Total
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0
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1
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Valeurs prédites
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0
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3
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0
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3
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1
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14
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79
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93
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Total observé
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17
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79
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96
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Nombre de bonnes prédictions
82
Pourcentage de bonnes prédictions
85,42%
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Source : D'après nos estimations.
3.2.3 - Interprétation des résultats
L'analyse du tableau n°13 montre en outre que sur les 79
consentements à payer positifs observés, les 79 ont
été prédits correctement par le modèle soit un
pourcentage de 100%. Quant à ceux qui ont donné un consentement
nul, le modèle les prédit seulement à 17,64%. Eu
égard à tout ce qui précède nous pouvons conclure
que le modèle est globalement adéquat avec un bon pouvoir de
prédiction.
En ce qui concerne le signe des coefficients dans le tableau
n°12, nous pouvons conclure ce qui suit :
- La variable significative « niveau
d'instruction » contribue négativement au CAP ce qui n'est pas
l'effet attendu. Ce signe obtenu peut trouver une explication dans le fait que
les plus instruits dont le CAP serait faible n'ont pas l'intention de rester
dans le secteur de l'activité (conduite de taxi - moto). Donc les moins
instruits ayant tendance à demeurer dans le secteur, donneraient un CAP
élevé.
- La seconde variable significative
« propriétaire de moto » à un signe (+) ce
qui est attendu. Donc plus le conducteur serait propriétaire de la moto
utilisée, plus il donnerait un CAP positif élevé.
- La variable « Durée de
conduite » et la variable « AGE » ont
respectivement un coefficient négatif. Ceci montre que plus la
durée de conduite augmente ou l'âge du conducteur augmente, moins
l'individu consent à payer.
- Les variables « exercer la
profession » et « niveau d'apprentissage »
ont des coefficients positifs. Ainsi si l'individu exerce sa profession il
consentira plus, il en est de même s'il est libéré. Dans le
premier cas on pourrait comprendre ce comportement par le fait que l'individu
dispose déjà d'une source de revenu liée à la
profession. Dans le second cas nous comprenons que l'individu aurait
commencé la conduite avant de se libérer de telle sorte
qu'après la libération pendant qu'il demeure dans le secteur, il
n'a plus une contrainte majeure contrairement à sa situation avant
libération.
En résumé, les variables significatives
qui peuvent entraîner les conducteurs de « Zémidjan
» à donner un CAP élevé sont le
« niveau d'instruction » et « le
propriétaire de la moto ». Ces variables permettront de
dégager des stratégies appropriées pour lutter contre
cette pollution des « Zémidjans ».
Par ailleurs le calcul des effets marginaux à
la moyenne des variables explicatives, est présenté dans le
tableau suivant :
Tableau n°14 : Effets marginaux à la
moyenne
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DUCOND
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-0.031235
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PROPMO
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0.416512
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NIVAP
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0.119517
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EXERCPROF
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0.329960
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NIVINS
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-0.176924
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AGE
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-0.006229
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Source : D'après estimation sur Eviews
De l'analyse de ce tableau il ressort que la
probabilité, pour qu'en moyenne un individu donne un CAP non nul, baisse
respectivement d'environ 3%, 17.7%, 0.6% lorsque la durée de conduite
augmente d'une unité ou le niveau d'instruction passe d'un niveau
inférieur à un niveau supérieur ou l'âge augmente
d'une unité. Quant aux variables PROPMO, NIVAP, EXERCPROF nous
constatons que la probabilité augmente respectivement d'environ 42%,
12%, 33% lorsque l'individu devient propriétaire de la moto
utilisée ou il est libéré ou il exerce sa profession. De
plus l'annexe n°3 retrace tous les effets marginaux relatifs aux
observations.
De tout ce qui précède nous pourrons
définir des mécanismes qui s'imposent pour une bonne
régulation de la pollution atmosphérique des taxis - moto
« Zémidjans ».
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