IV.1.1.1-Interprétation des résultats de
l'estimation du modèle économétrique
L'utilisation fréquente du modèle Logit
est avant tout par l'interprétation de l'exponentielle du coefficient
d'une co-variable comme un Odds Ratio (OR). L'OR est le rapport des cotes
d'exposition chez les "précoces positifs" et les "précoces
négatifs". Il est le rapport de la probabilité de survenue d'un
évènement et de la probabilité de survenue de
l'évènement opposé.
Trois cas sont possibles pour interpréter les
résultats de l'estimation du modèle économétrique
:
- 1er cas : OR > 1
On dira que l'exposition augmente le risque de
connaitre l'évènement étudié, qui dans notre
étude est le risque de déboiser les forêts du
département du Pool par les activités humaines ;
- 2e cas : OR < 1
On dira que l'exposition diminue le risque de connaitre
l'évènement étudié ; -
3e cas OR=1
On dira que l'exposition n'a pas d'influence sur le
risque de connaitre l'évènement étudié.
La compréhension de cette théorie sera
illustrée par nos résultats.
73
IV.1.2- Résultats du modèle
économétrique
IV.1.2.1-Validation du modèle
L'évaluation de la qualité du
modèle passe par l'examen des tests de la significativité globale
du modèle, de l'ajustement du modèle, du pouvoir prédictif
et enfin du pouvoir discriminant.
Tester la significativité du modèle
revient à vérifier s'il existe au moins une variable dont le
coefficient est différent de zéro : On constate que le
modèle est globalement significatif (value= 0,000027
inférieure à 5 %).On peut alors conclure qu'il existe au moins
une variable qui influence significativement le statut de déforestation
et de dégradation des forêts dans le département du
Pool.
Le test d' Hosmer et Lemeshow, arrive à
conclure que le modèle est bien ajusté (P-value = 0,9864
supérieure au seuil 0,05). Le pouvoir prédictif du modèle
est de 82,30%. Autrement dit, dans près de 83% des cas, le modèle
prédit bien le statut de déforestation et de dégradation
des forêts.
La courbe ROC représente la sensibilité
en fonction de la spécificité lorsqu'on fait varier la valeur de
césure de 0 à 1. Elle est un indicateur du pouvoir discriminant
du modèle. La courbe ROC montre que la discrimination du modèle
est excellente car la surface se situant en dessous de la courbe est de
0,9135.
IV.1.2.2- Interprétation des résultats du
modèle :
Après validation du modèle au vue des
caractéristiques de qualité, l'examen de chaque coefficient
laisse apercevoir que seule les variables statut du chef de ménage,
district, niveau d'instruction, commercialisation du bois, expliquent le
phénomène de la déforestation et de la dégradation
des forêts dans le département du Pool.
De ces résultats, il en ressort que
l'activité de commercialisation du bois influence le statut de
déforestation et de dégradation des forêts dans le
département du Pool. En effet, par rapport aux ménages qui ne
pratiquent pas cette activité. Ceux qui pratiquent cette activité
ont 3,14 fois plus de chance de participer à la déforestation et
à la dégradation des forêts.
27 Voir annexe.
74
Le district est un élément qui contribue
à la déforestation et à la dégradation des
forêts. En effet, par rapport aux ménages du district de Kinkala,
ceux du district de Goma Tsé-Tsé ont 10,26 fois plus de chance de
participer à la déforestation et à la dégradation
des forêts dans le département du Pool. Par ailleurs, les
ménages du district de Mayama, de Kindamba ont respectivement 70,5 et
35,5 moins de chance de participer à la déforestation et à
la dégradation des forêts.
Le niveau d'instruction constitue un facteur de
déforestation et de dégradation des forets. En effet, un
ménage ayant à sa tête une personne de niveau
supérieur a plus de chance de participer à cette activité
par rapport aux ménages dont le chef est sans niveau.
La déforestation et la dégradation des
forêts s'expliquent aussi par le sexe du chef de ménage. En effet,
les ménages dont le chef est une femme ont 6,5 fois moins de chance de
contribuer au développement de ce phénomène.
75
Tableau 32 : résultat de la
régression logistique (2014)
|
Statut
|
Coef
|
Exp(coef)
|
Std. Err
|
Z
|
p-value
|
|
Commercialisation du bois
|
|
Commercialisation
|
Modalité de référence
|
|
Pas de commercialisation
|
-1,14541
|
0,31809347
|
.5713373
|
-2
|
0.045
|
|
Habitat
|
|
Construction Modalité de
référence
|
|
Pas de construction
|
-0,443571
|
0,6417408
|
.5958744
|
-0.74
|
0.457
|
|
Cueillette
|
|
Cueillette Modalité de
référence
|
|
Pas de cueillette
|
-0,657926
|
0,51792419
|
.9750697
|
-0.67
|
0.500
|
|
District
|
|
Kinkala Modalité de
référence
|
|
Goma Tsé-Tsé
|
2,328307
|
10,2605557
|
.9806931
|
2.37
|
0.018
|
|
Mayama
|
-3,571601
|
0,02811081
|
1.042618
|
-3.43
|
0.001
|
|
Ngabé
|
-0,924878
|
0,39657984
|
.7693952
|
-1.20
|
0.229
|
|
Kindamba
|
-4,255611
|
0,01418442
|
.9150435
|
-4.65
|
0.000
|
|
Disponibilité de moyen de transport
|
|
Moyen de transport Modalité de
référence
|
|
Pas de moyen de transport
|
-0,0591861
|
0,94253135
|
.6701289
|
-0.09
|
0.930
|
|
Niveau d'instruction
|
76
|
Sans Niveau Modalité de
référence
|
|
Primaire
|
-2,038374
|
0,13024031
|
.9542222
|
-2.14
|
0.033
|
|
Secondaire
|
-1,916449
|
0,14712849
|
.9940058
|
-1.93
|
-1.93
|
|
Supérieur
|
19,28125
|
236450632
|
1.681524
|
11.47
|
0.000
|
|
Profession
|
|
Agriculteur Modalité de
référence
|
|
Chauffeur
|
0,9034581
|
2,46812339
|
2.016478
|
0.45
|
0.654
|
|
Commerçant
|
2,036311
|
7,66229081
|
1.206695
|
1.69
|
0.092
|
|
Artisan
|
0,1677552
|
1,18264706
|
2.540668
|
0.07
|
0.947
|
|
Enseignant
|
-20,01613
|
2,0282E-09
|
.
|
.
|
.
|
|
Autres
|
-0,328566
|
0,71995577
|
.5862348
|
-0.56
|
0.575
|
|
Qui est le chef de ménage (statut)
|
|
Homme Modalité de
référence
|
|
Femme
|
-1,877914
|
0,15290874
|
.7872731
|
-2.39
|
0.017
|
|
Matériaux de construction (mur)
|
|
Briques cuites Modalité de
référence
|
|
Parpins
|
-1,43342
|
0,23849188
|
.7349053
|
-1.95
|
0.051
|
|
Terres battues
|
0,2631837
|
1,3010657
|
.5996878
|
0.44
|
0.661
|
|
Activité productive pratiquée par les
femmes (Agriculture)
|
|
Agriculture pratiquée Modalité de
référence
|
|
Pas d'agriculture
|
0,8487856
|
2,33680731
|
1.122088
|
0.76
|
0.449
|
77
|
Agriculture comme facteur
|
|
Agriculture facteur de déforestation
Modalité de référence
|
|
Agriculture ne contribue pas à la
déforestation
|
-0,297448
|
0,74271098
|
.5688085
|
-0.52
|
0.601
|
|
Sexe
|
|
Masculin Modalité de
référence
|
|
Féminin
|
-0,089689
|
0,91421519
|
.6150788
|
-0.15
|
0.884
|
|
Situation matrimoniale
|
|
Célibataire Modalité de
référence
|
|
Marié
|
-0,249606
|
0,77910754
|
.628121
|
-0.40
|
0.691
|
|
Divorcé
|
-0,655116
|
0,5193816
|
1.232266
|
-0.53
|
0.595
|
|
Veuf/Ve
|
0,0392434
|
1,04002359
|
1.003179
|
0.04
|
0.969
|
|
Constante
|
5,773955
|
321,80797
|
1.665334
|
3.47
|
0.001
|
Source : Enquête de terrain,
2014
78
|
|
