C.2. Analyse des résultats
La lecture des résultats de l'estimation du premier
modèles permet de constater que :
Le coefficient de détermination R2 = 0.839941
est supérieur à 75%, ce qui évoque une présomption
à la causalité entre la variable expliquée LBIP et les
variables explicatives LPIB et LPOPTOTAL.
La statistique de Fischer calculée Fcal = 70.84381 est
supérieure à la statistique de Fischer tabulée,
F0.05(3 , 28) = 2.95, ce qui signifie que le modèle est
globalement significatif.
Interprétation des paramètres :
- U1
Suivant le test des hypothèses : H0 : U1
= 0 contre H1 : U1 ? 0, nous avons :
La statistique de Student liée à
U1, t1 = 7.746948 est supérieure à la
statistique de Student tabulée t0.05(27) =2.052, ce qui
signifie que le paramètre U1 est
significativement différent de 0.
Suivant le test des hypothèses : Ho' : U1
<0 contre H1' : U1 >0, nous avons :
La statistique de Student t1' = 7.746948 est aussi
supérieure à la statistique de Student tabulée
t0.025(27) =1.703, ce qui signifie que le paramètre
U1 est significativement supérieur à 0,
donc positif.
Nous concluons que le PIB influence positivement le BIP.
- U2
Suivant le test des hypothèses : H0 : U2
= 0 contre H1 : U2 ?0, nous avons :
La statistique de Student liée à
U2, t2 = -4.336731 est supérieure en valeur
absolue à la statistique de Student tabulée t0.05(27)
= 2.052, ce qui signifie que le paramètre U2
est significativement différent de 0.
Aménagement du territoire et croissance urbaine au
Cameroun
Suivant le test des hypothèses : H0' : U2
<0 contre H1' : U2 >0, nous avons :
La statistique de Student t2' = -4.336731 est inférieure
à la statistique de Student tabulée donnée par
t0.025(27) =1.703, ce qui signifie que le paramètre
U2 est significativement inférieur à 0, donc
négatif.
Il ressort que la taille totale de la population camerounaise
influence négativement le BIP.
La lecture des résultats relatifs à l'estimation du
deuxième modèle permet de constater aussi que :
Le coefficient de détermination R2 = 0.828233
est supérieur à 75%, ce qui évoque une présomption
à la causalité entre la variable expliquée LBIP et les
variables explicatives LPIB et LPOPURB.
La statistique de Fischer calculée Fcal = 65.09485 est
supérieure à la statistique de Fischer tabulée
donnée par F0.05(3 , 28) = 2.95, ce qui signifie que le
modèle est globalement significatif.
Interprétation des paramètres :
- P1
Suivant le test des hypothèses : H0 : P1
=0 contre H1 : P1 ?0, nous avons :
La statistique de Student liée à
P1, t1 = 10.08992 est supérieure à la
statistique de Student tabulée t0.05(27) = 2.052, ce qui
signifie que le paramètre P1 est significativement
différent de 0.
Suivant le test des hypothèses : H0' :
P1<0 contre H1' : P1 >0, nous avons
:
La statistique de Student t1' = 10.08992 est supérieure
à la statistique de Student tabulée donnée par
t0.025(27) = 1.703, ce qui signifie que le paramètre
P1 est significativement supérieur à 0, donc
positif.
Il en ressort que le PIB influence positivement le BIP.
- P2
Suivant le test des hypothèses : H0 : P2
= 0 contre H1 : P2 ? 0, nous avons :
83
84
85
86
Aménagement du territoire et croissance urbaine au
Cameroun
La statistique de Student liée à
P2, t2 = -3.826957 est supérieure en valeur absolue
à la statistique de Student tabulée t0.05(27) = 2.052,
ce qui signifie que le paramètre P2 est
significativement différent de 0.
Suivant le test des hypothèses : H0 : P2
< 0 contre H1 : P2 > 0, nous avons :
La statistique de Student calculée t2' = -3.826957 est
inférieure à la statistique de Student tabulée
donnée par t0.025(27) = 1.703, ce qui signifie que le
paramètre P2 est significativement inférieur
à 0, donc négatif.
Il en ressort que la taille de la population urbaine influence
négativement le BIP.
La lecture des résultats relatifs aux tests de
causalité au sens de Granger permet d'apprécier le sens de ces
causalités.
- Sens de causalité entre le BIP et le PIB. Suivant le
test des hypothèses :
H0 : LPIB ne cause pas LBIP au sens de Granger H1 : LPIB cause
LBIP au sens de Granger
Nous avons :
La statistique calculée de Fischer Fcal = 5.63216 est
supérieure à la statistique tabulée de Fischer,
donnée par F0.05(1 , 26) = 5.23.
Ainsi, LPIB cause LBIP au sens de Granger, ce qui nous
amène à dire que le PIB est la cause du BIP.
Suivant le test des hypothèses :
H0' : LBIP ne cause pas LPIB au sens de Granger H1' : LBIP cause
LPIB au sens de Granger Nous avons :
La statistique calculée de Fischer Fcal' = 1.45800 est
inférieure à la statistique tabulée de Fischer,
donnée par F0.05(1 , 26) = 5.23. Ceci signifie que LBIP ne
cause pas LPIB.
Aménagement du territoire et croissance urbaine au
Cameroun
En définitive, seul le PIB cause le BIP.
- Sens de causalité entre BIP et la population totale.
Suivant le test des hypothèses :
H0 : LPOPTOTAL ne cause pas LBIP au sens de Granger H1 :
LPOPTOTAL cause LBIP au sens de Granger Nous avons :
La statistique de Fischer calculée Fcal = 6.07809 est
supérieure à la statistique de Fischer tabulée
F0.05(1 , 26) = 5.23, ce qui signifie que LPOPTOTAL cause LBIP au
sens de Granger.
Suivant le test des hypothèses :
H0' : LBIP ne cause pas LPOPTOTAL au sens de Granger H1 : LBIP
cause LPOTOTAL au sens de Granger
Nous avons :
La statistique de Fischer calculée Fcal' = 1.65334 est
inférieure à la statistique tabulée de Fischer,
donnée par F0.05(1 , 26) = 5.23, ce qui signifie que LBIP ne
cause LPOPTOTAL au sens de Granger.
En définitive, la population totale cause le BIP au sens
de Granger. - Sens de causalité entre le BIP et la population urbaine.
Suivant le test des hypothèses :
H0 : LPOPURB ne cause pas LBIP au sens de Granger
H1 : LPOPURB cause LBIP au sens de Granger
Nous avons :
La statistique de Fischer calculée Fcal = 8.49956 est
supérieure à la statistique de Fischer tabulée
donnée par F0.05(1 , 26) = 5.23.
Aménagement du territoire et croissance urbaine au
Cameroun
Ceci signifie que LPOPURB cause sans aucun doute LBIP au sens de
Granger.
Suivant le test des hypothèses :
H0' : LBIP ne cause pas LPOPURB au sens de Granger
H1' : LBIP cause LPOPURB au sens de Granger
Nous avons :
La statistique de Fischer calculée Fcal' = 2.82346 est
inférieure à la statistique de Fischer tabulée
donnée par F°.°5(1 , 26) = 5.23. Ce qui signifie
que LGBIP ne cause pas LPOPURB au sens de Granger.
En définitive, seule la population urbaine cause le BIP au
sens de Granger.
Il ressort de notre analyse que, non seulement il existe un
lien entre l'aménagement du territoire et la croissance urbaine, mais
aussi, la croissance urbaine cause l'aménagement du territoire. Ce
résultat est vrai en ce qui concerne la population urbaine mais aussi en
ce qui concerne la population totale du Cameroun.
Les résultats obtenus ainsi que les enseignements
tirés de la revue de la littérature nous amènent à
formuler quelques recommandations de politiques économiques ou urbaines,
à l'attention des dirigeants politiques ainsi que des chercheurs.
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