3.1.6. Présentation des
résultats des différentes régressions suite au test de la
stationnarité des séries entrant dans le modèle
Elles ont été
soumises à l'analyse économétrique.
Tableau n°4 : Résultats
de première estimation
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Variables
|
Coefficients
|
Erreur standard
|
Statistique t
|
Probabilité
|
|
C
|
-18,24580
|
2,351001
|
-7760865
|
0,0000
|
|
D (X1)
|
0,669700
|
0,408868
|
1,637938
|
0,1140
|
|
D (X2)
|
3,794513
|
0,727939
|
5,212677
|
0,0000
|
|
D (X3)
|
0,563233
|
0,434116
|
1,297425
|
0,2063
|
|
D (X4)
|
0,062544
|
0,073790
|
-0,847601
|
0,4047
|
|
Statistiques
|
Valeurs
|
|
R2
|
0,723476
|
|
Durban - Watson
|
1,776407
|
|
Statistique de Fisher
|
16,35205
|
|
Probabilité
|
0,000001
|
Source : Nos résultats avec le
logiciel Eviews 3.1
Ainsi, en rapport avec les données du tableau sus
indiqué, nous remarquons que notre modèle est globalement bon,
car la probabilité associée à la statistique de Fisher est
inférieur ou largement inférieur à 0,05 (P=0,0001 <
0,05).
Le coefficient de détermination (R2=0,72
soit 72%) montre bien que les variables exogènes ont une influence sur
la variable exogène.
Les signes des coefficients confirment les hypothèses
faites sur le comportement que les différentes variables
représentent.
Ainsi, si le produit intérieur brut par habitant
augmente de 1%, les dépenses publiques de l'éducation
s'élèvent à 0,67%. Pour ce qui concerne le taux
d'alphabétisation ; s'il augmente de 1% ; les dépenses
publiques de l'éducation s'élèvent à 3,79% et si la
masse monétaire augmente de 1%, les dépenses publiques de
l'éducation à leur tour augmentent de 0,43% puis enfin si
l'inflation augmente de 1%, les dépenses publiques de l'éducation
baissent de 0,063%.
Nous présentons ci-dessous l'équation de notre
première estimation :
EQ1 : D(Y) = -18,245 + 0,669*D(X1) + 3,794*D(X2) + 0,563
* (X3) - 0,062 * D (X4)
Tableau n°5: Résultat de la
dernière estimation
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Variables
|
Coefficients
|
Erreur standard
|
Statistique t
|
Probabilité
|
|
C
|
-17,59611
|
2,391116
|
-7,358953
|
0,0000
|
|
D (X2)
|
4,524103
|
0,594089
|
7,615195
|
0,0000
|
|
D (X3)
|
1,046758
|
0,328433
|
3,187124
|
0,0037
|
|
D (X4)
|
-0,134646
|
0,061108
|
-2,203406
|
0,0366
|
|
Statistiques
|
Valeurs
|
|
R2
|
0,69
|
|
Durban - Watson
|
1,98
|
|
Statistique de Fisher
|
19,637
|
|
Probabilité
|
0,000001
|
Source : Nos résultats avec le
logiciel Eviews 3.1
Après avoir écarté une des variables non
significatives du modèle, notre dernière équation
s'écrit comme suit :
EQ2 : D(Y) : -17,59611 + 4,524103*D(X2) +
1,046758*(DX3) - 0,134646 * D (X4)
Ainsi, en rapport avec les données du tableau sus
indiqué, nous remarquons que notre dernier modèle est globalement
bon. Car la probabilité associée à la statistique de
Ficher est inférieur ou largement inférieur à 0,05
(Prob=0,000001<0,05).
Ensuite, le coefficient de détermination
(R2=0,69 soit 69%) est assez élevé et montre bien que
les variables exogènes ont belle et bien une influence sur la variable
endogène.
Enfin, d'après cette dernière équation,
nous constatons que le taux d'alphabétisation à une implication
positive sur les dépenses publiques de l'éducation. En effet, une
augmentation de 1% du taux d'alphabétisation génère une
hausse des dépenses publiques de l'éducation de 4,52%. Et la
masse monétaire influe également positivement sur les
dépenses publiques de l'éducation en R.D.C. Une augmentation de
la masse monétaire de 1% génère une hausse des
dépenses publiques de l'éducation de 1,046%.
Pour terminer, nous constatons aussi que l'inflation influe
négativement sur les dépenses publiques de l'éducation.
Une augmentation de l'inflation de 1% génère une diminution des
dépenses publiques de l'éducation de 0,135%.
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