Ce chapitre présente la partie pratique de notre
étude. Elle présente les variables utilisées, le
modèle de simulation, les différents résultats obtenus.
L'analyse économétrique présente la
significativité de ces différents résultats ainsi que les
interprétations qui peuvent en être faits.
I. LES VARIABLES
Comme dans tout modèle économétrique, le
modèle que nous allons présenter comporte deux types de variables
; la variable que nous cherchons à expliquer appelée variable
expliquée ou variable dépendante et la ou les variables
explicatives c'est-à-dire celle(s) qui serviront à expliquer
l'évolution de la première citée.
I.1. La variable dépendante (CAP)
La variable dépendante ou variable expliquée de
ce modèle est le consentement à payer des agents pour
l'éducation de leurs enfants. De façon plus pratique, elle
représente le montant qu'un individu serait disposé à
payer pour subvenir aux frais liés à l'éducation et
à la formation scolaire.
Dans le cadre de notre étude et compte tenu du
contexte, nous avons distingué le CAP lié à l'enseignement
primaire, le CAP lié à l'enseignement secondaire
général et le CAP lié à l'enseignement secondaire
technique.
I.2. Les variables explicatives
Les variables mentionnées dans le questionnaire et qui
pourraient éventuellement expliquer la disposition des individus
à payer pour l'éducation de leurs enfants sont :
Age :
Il s'agit de l'âge de l'enquêté. Plus ce
dernier est jeune plus il accorde une importance à l'éducation de
ses enfants. On pourrait s'attendre donc à ce les personnes moins
âgés soient plus disposés à financer
l'éducation que les vieillards, ces derniers étant plus
encrés dans les traditions.
Ø Analyse descriptive de la variable
âge
Il apparait du graphique 1 de l'annexe 6 que la moyenne
d'âge est de 43 ans, avec près de 20 % d'enquêtés
âgés autour de cette tranche d'âge.
Niveau
d'instruction :
Le niveau d'instruction est une variable
d'intérêt .Selon qu'un individu est d'un niveau d'instruction
élevé ou pas, il pourrait se faire une idée plus juste de
l'importance de l'éducation et des dangers de la sous-scolarisation.
Le niveau d'éducation pourrait donc avoir un effet positif sur la
disposition à payer des individus.
Ø Analyse descriptive de la variable Level
of education
Il apparait du tableau 9 annexe 6 que près de 61,4 %
des enquêtés sont sous-scolarisés, et moins de 2,6 % ont
fait des études universitaires.
Niveau du revenu :
Le niveau de revenu est une variable fondamentale du
modèle que nous présentons. A priori l'on pourrait supposer que
seuls les individus disposant d'un revenu seraient disposés à
payer pour l'éducation de leurs enfants.
Dans le cadre de notre étude, la difficulté a
consisté à interroger directement les populations sur leur niveau
de revenu. Nous avons donc introduit cette option comme l'une des explications
au faible taux de scolarisation des enfants : « Manque
de moyens financiers ».
Profession :
Pour les populations MBORORO, La profession du parent est un
élément déterminant pour la scolarisation de leurs
enfants. En effet, les éleveurs confient leurs troupeaux à leurs
enfants qui les mènent dans de lointains pâturages. Ces enfants
n'ont donc jamais de contact avec l'école. Quant aux agriculteurs et
autres, on s'attendrait à ce qu'ils soient plus enclin à envoyer
leurs enfants à l'école.
Ø Analyse descriptive de la variable
profession
D'après le tableau 10 de l'annexe 6,
un taux élevé de notre échantillon, à
savoir 68,2 % exerce la profession d'éleveur ; 31,8 % se partage
les autres activités (fonctionnaires, agriculteurs, chauffeurs...).
Distance :
La distance entre les domiciles et l'école peut
expliquer un faible taux de fréquentation des écoles. Plus
l'école est proche, plus on s'attendrait à ce que les parents,
par mimétisme ou par curiosité, y envoient leur
progéniture.
Ø Analyse descriptive des variables
Distance_prim et Distance_sec
Il apparait du tableau 11 de l'annexe 6 que seul 26 % des
enquêtés habitent près de l'école primaire, le reste
en est éloigné ou très éloigné.
Le tableau 12 de l'annexe 6 nous renseigne que seul 7 % des
enquêtés habitent près de l'école primaire, et 61 %
en est très éloigné.
Mariage :
Les mariages précoces des jeunes filles MBORORO sont
une cause connue de la sous-scolarisation de ces populations. Ceci est en
rapport direct avec les croyances religieuses et ancestrales.
Nombre d'enfants :
Le nombre d'enfants d'un individu peut expliquer le fort taux
de de sous-scolarisation ; l'on s'attendrait à ce que plus un
individu à d'enfants, plus il est incapable de les envoyer tous à
l'école.
D'après le tableau 13 de l'annexe 6, on note que la
moyenne du nombre d'enfants par individu enquêté est de 7,54 avec
un maximum à 25 enfants.
Tableau récapitulatif des
variables.
Ce tableau est présenté en annexe 7 et il
présente les codifications utilisées lors de la simulation
logicielle de chaque variable, ainsi que les effets escomptés.
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