Section2 : Estimations et résultats
A partir des données que nous avons à notre
disposition, il sera question dans cette section de passer aux estimations.
Mais avant, il convient brièvement de présenter notre
équation de la pauvreté et les variables qui la constituent.
2.1 Equation de la pauvreté et analyse des
données
2.1.1 Equation de la pauvreté et justification
des variables
Nous nous inspirons des travaux de Mendali et Gunter (2013) et
de Cervantes-Godoy et Dewbre (2010) pour spécifier l'équation de
pauvreté suivante :
(1)
Où : P est le taux de pauvreté de 1
dollar par jour utilisé comme variable dépendante.
lnPIBnonagri/trav est le logarithme népérien du PIB non
agricole par travailleur, lnfond/hab est le logarithme
népérien des envois de fonds par habitant, PTF
représente la productivité totale des facteurs, TCP
représente le taux de croissance de la population pour capter
l'effet de la pression démographique sur la pauvreté, u,
indique le terme d'erreur ou bruit blanc, t est
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Mémoire de Master II soutenu par : NGASSEU NOUPIE Elie
le temps (années). Il convient aussi d'effectuer les
tests de multi-colinéarité et d'autocorrélation des
erreurs tout en adoptant la méthode robuste du logiciel Stata. Nous
espérons que l'augmentation de la PTF conduit à un taux
de pauvreté plus faible et une plus grande égalité.
Après cette présentation, il convient de
présenter des statistiques descriptives des données.
2.1.2 Analyse des données : statistiques
descriptives des données
Nous consignons et nous analysons toutes les statistiques
descriptives de nos variables dans le tableau 4.1 ci-dessous :
Tableau 4.1 : statistiques descriptives des
variables
|
Variables
|
Obs
|
Mean
|
Std.dev.
|
Min
|
Max
|
|
Tx pauvreté
|
7
|
1.492857
|
.3350479
|
1.19
|
2.03
|
|
PGF
|
7
|
2.645714
|
.0411733
|
2.57
|
2.71
|
|
TCP
|
7
|
2.192857
|
.0197605
|
2.16
|
2.22
|
|
LNPIBNA/TRA
|
7
|
7.988571
|
.0167618
|
7.97
|
8.02
|
|
LNFOND/HAB
|
7
|
18.08857
|
.3504013
|
17.8
|
18.68
|
Source : Calculs de l'auteur à
partir des données de la COUNTRY-STAT et de la WDI 2014
Le tableau ci-dessus Nous permet de tirer les conclusions
suivantes :
Le taux de pauvreté au Cameroun, de 2006 à 2012
a varié entre 1,19% et 2,03%. Avec une moyenne de 1,49% par
année. La faible valeur de l'écart type (0,34) traduit le fait
qu'il y a une faible variabilité du taux de pauvreté au Cameroun
sur l'ensemble de la période d'étude.
La PGF a varié de 2,57 à 2,71 de 2006 à
2012. Avec une moyenne de 2,65 par année. La faible valeur de
l'écart type (0,04) traduit le fait qu'il y a une faible
variabilité de la productivité globale des facteurs au Cameroun
sur l'ensemble de la période d'étude.
Le taux de croissance de la population (TCP) varie de 2,16%
à 2,22% de 2006 à 2012. Avec une moyenne de 2,19% par
année. La faible valeur de l'écart type (0,2), traduit la faible
variabilité du taux de croissance de la population au Cameroun sur
l'ensemble de la période d'étude.
Le taux du PIB non agricole par travailleur (LNPIBNA/TRA)
varie de 7,97% à 8,02% de 2006 à 2012. Avec une moyenne de 7,99%
par année. La faible variabilité du taux du PIB non agricole par
travailleur sur l'ensemble de la période d'étude se traduit par
la faible valeur de son écart type (0,17).
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Mémoire de Master II soutenu par : NGASSEU NOUPIE Elie
Le taux d'envoi de fonds par habitant (LNFOND/HAB) varie de
17,8% à 18,68% sur l'ensemble de la période d'étude
à savoir de 2006 à 2012. Avec une valeur moyenne de 18,09% chaque
année. La faible variabilité du taux d'envoi de fonds par
habitant sur l'ensemble de la période d'étude se traduit par la
faible valeur de son écart type (0,35).
Après avoir présenté les statistiques
descriptives de nos données, il convient à présent pour
nous de faire une analyse descriptive de l'évolution des variables.
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