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Les effets du VIH/SIDA sur la mortalité infanto-juvénile dans les pays d'Afrique Subsaharienne( Télécharger le fichier original )par Kokou Valère PIHOUN-KOFFI et David Zombre Université d'Auvergne - Master Professionnel en Economie de la Santé 2007 |
II ETUDES ECONOMETRIQUESComme nous avons souligné précédemment en faisant une revue de la littérature sur le sujet, les effets que peuvent avoir le VIH/SIDA sur la mortalité infantile n'a presque jamais été étudié ou mis en évidence empiriquement sur l'échelle de plusieurs pays, à travers la prise en compte de ses effets en association avec les déterminants fondamentaux de la mortalité infantile. C'est pourquoi nous avons voulu tester cette relation si peu étudiée, d'autant plus que le résultat trouvé pourra avoir des incidences importantes, notamment en ce qui concerne les orientations en matière de politique de lutte contre le VIH/SIDA pour chaque pays et sur le plan internationale. Pour tester cette relation nous partirons d'un modèle simple d'explication de la mortalité infantile, auquel nous ajouterons la prévalence du VIH/SIDA et certaines variables institutionnelles. Le modèle est estimé sur des données de panel comportant une dimension temporelle et une dimension individuelle. La première comprend 4 périodes (1997, 1999, 2001, 2003), la seconde est constituée par 42 pays de l'Afrique Subsaharienne. Nous avons observé dans l'analyse descriptive que la plupart des variables retenues dans le cadre de ce travail ont une variabilité d'un pays à l'autre et à l'intérieur d'un même pays. Ceci traduit une grande hétérogénéité de nos variables du fait de la présence d'effets spécifiques possibles au niveau des pays. Ce même constat a été fait dans de nombreuses études sur les déterminants de la mortalité infantile2(*). Ces effets spécifiques au niveau des pays de notre échantillon ajoutent à l'erreur habituelle une composante individuelle et une autre temporelle. Ils sont modélisés de deux façons différentes à savoir : Le modèle à effets fixes :
Le modèle à effets aléatoires :
Dans le modèle à effets fixes les composantes
individuelles Toutefois, le choix de l'une ou l'autre des méthodes d'estimation n'est pas facile. Hausman (1978) répond à cette inquiétude en proposant un test qui compare la performance de ces deux estimateurs. Il s'agit donc de tester l'hypothèse H0 : « il n'y a pas de différences significatives entre les coefficients des deux estimateurs » synonyme de choisir le modèle à effets fixes qui impliquerait une corrélation entre les effets spécifiques et les variables explicatives. Nous avons exécuté ce test dans le cadre de notre travail et les résultats sont présentés dans le tableau 1. § Test de Hausman et de la validité des effets spécifiques Tableau 1: résultat du test de Hausman . hausman eq1 ---- Coefficients ---- | (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) | eq1 . Difference S.E. -------------+---------------------------------------------------------------- hiv | .4582889 .4254233 .0328656 .2353079 roug | -.2190717 -.3152181 .0961464 .0361918 motheduc | -.758119 -.9124917 .1543727 .0685132 acoucsis | -.2700784 -.7711354 .5010569 .1544612 gdppc | .0016068 .0006957 .0009111 .0004179 inst_hiv | .7315258 .5794249 .1521008 .0656966 ------------------------------------------------------------------------------ b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 68.20 Prob>chi2 = 0.0000 La p-value obtenue est inférieure à 10%, ce qui nous amène à rejeter l'hypothèse H0 d'absence de différences significatives entre les coefficients des deux estimateurs, synonyme du choix du modèle à effets fixes. Par ailleurs, la lecture de la statistique de F-test relatif à la significativité des effets spécifiques, dans la première régression à effets fixes, nous amène à rejeter l'hypothèse H0 de nullité des effets spécifiques au seuil critique de 5%. Nous concluons que les effets spécifiques son significatifs. Tableau 2 : Comparaison des variabilités inter et intra-individuelle
§ Test de Ramsey-Reset : test de la forme fonctionnelle Ce test permet d'évaluer la qualité de la forme fonctionnelle, c'est-à-dire qu'il permet de savoir si des exposants ou des logarithmes n'ont pas été omis. Ce test pose les hypothèses suivantes : H0 : La forme fonctionnelle testée est bonne HA : La forme fonctionnelle n'est pas bonne D'après les résultats du test de Reset (tableau 3), la forme fonctionnelle de notre modèle est bonne. En effet, la probabilité associée au F-statistic est de 0.1952, qui est supérieur à 10%. On ne rejette donc pas l'hypothèse H0 selon laquelle la forme fonctionnelle est correcte. En effet après avoir testé différentes formes fonctionnelles, nous avons trouvé que mettre en logarithme certaines variables telles que le taux de mortalité infanto-juvénile, le VIH/SIDA, les dépenses de santé en pourcentage du PIB et le Produit Intérieur Brut ne nous donnait pas la meilleure forme fonctionnelle. C'est donc avec un modèle simple sans logarithme que nous avons effectué l'ensemble de notre étude empirique. Tableau 3 : résultat du test de la forme fonctionnelle Fixed-effects (within) regression Number of obs = 168 Group variable (i): code Number of groups = 42 R-sq: within = 0.2847 Obs per group: min = 4 between = 0.3970 avg = 4.0 overall = 0.3581 max = 4 F(9,117) = 5.17 corr(u_i, Xb) = 0.3909 Prob > F = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ im | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- hiv | 59.43723 41.34726 1.44 0.153 -22.44885 141.3233 roug | -28.25424 19.74142 -1.43 0.155 -67.35109 10.84262 motheduc | -97.91025 68.25926 -1.43 0.154 -233.0941 37.27363 acoucsis | -34.77898 24.29715 -1.43 0.155 -82.89822 13.34025 gdppc | .207229 .1444896 1.43 0.154 -.0789252 .4933831 inst_hiv | 94.43629 65.86321 1.43 0.154 -36.00235 224.8749 imhat2 | -1.215096 .9065531 -1.34 0.183 -3.010477 .5802851 imhat3 | .004999 .0040124 1.25 0.215 -.0029473 .0129452 imhat4 | -7.53e-06 6.59e-06 -1.14 0.256 -.0000206 5.52e-06 _cons | 22725.4 15987.17 1.42 0.158 -8936.358 54387.16 -------------+---------------------------------------------------------------- sigma_u | 50.760469 sigma_e | 14.62366 rho | .92336383 (fraction of variance due to u_i) ------------------------------------------------------------------------------ F test that all u_i=0: F(41, 117) = 25.31 Prob > F = 0.0000 . test imhat2 imhat3 imhat4 ( 1) imhat2 = 0 ( 2) imhat3 = 0 ( 3) imhat4 = 0 F( 3, 117) = 1.59 Prob > F = 0.1952 § Test de normalité des résidus de Jarque et Bera. Ce test pose les hypothèses suivantes : H0 : les résidus suivent une loi normale HA : les résidus ne suivent pas une loi normale Le test dont le résultat est reporté dans la table 4 ci-dessous, nous amène à ne pas rejeter l'hypothèse H0 de normalité des résidus. En effet, la p-value du test est supérieure à 10%. Tableau 4: Résultat du test de normalité Skewness/Kurtosis tests for Normality ------- joint ------ Variable | Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 -------------+------------------------------------------------------- residu | 0.158 0.795 2.09 0.3518 § Test d'homoscédasticité de Breusch-Pagan: Pour tester l'homoscédasticité des résidus on effectue un test de White Ce test pose les hypothèses suivantes : H0 : il y a homoscédasticité HA : il n'y a pas homoscédasticité En faisant le test on trouve que la statistique associé au test de Breusch Pagan supérieure à sa valeur lue dans la table ce qui nous amène à rejeter donc l'hypothèse H0 d'homoscédasticité. Nous avons procédé à la correction de White pour pallier ce problème de l'hétéroscédasticité dont les résultats sont présentés dans le tableau 3. Tableau 5 : Résultat de la correction de White Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 168 F( 6, 120) = 9.15 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9544 Adj R-squared = 0.9366 Root MSE = 15.056 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust im | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- hiv | .4582889 .7076847 0.65 0.518 -.9428775 1.859455 roug | -.2190717 .1132868 -1.93 0.055 -.4433716 .0052281 motheduc | -.758119 .2301168 -3.29 0.001 -1.213734 -.3025038 acoucsis | -.2700784 .3393422 -0.80 0.428 -.9419523 .4017954 gdppc | .0016068 .0005645 2.85 0.005 .0004891 .0027244 inst_hiv | .7315258 .2732748 2.68 0.008 .1904607 1.272591 _cons | 214.3106 18.94468 11.31 0.000 176.8014 251.8197 -------------+---------------------------------------------------------------- code | absorbed (42 categories) L'endogénéité suppose l'existence de variables dans le terme erreur qui soient corrélées avec les variables explicatives jusqu'alors supposées exogènes. Cette corrélation fausse l'hypothèse d'orthogonalité des résidus, ce qui biaise les coefficients des variables exogènes. Pour corriger ce biais, il est nécessaire de trouver des variables instrumentales qui doivent d'une part être corrélées avec les variables qui sont soupçonnées d'endogénéité et d'autre part strictement orthogonales à l'écart aléatoire. Par ailleurs, ces variables instrumentales ne doivent être corrélées avec la variable dépendante. En se basant sur notre étude théorique renforcée par les résultats du tableau 4, nous avons soupçonné d'endogénéité notre variable d'intérêt (hiv) et PIB par tête (gdppc). En effet dans la littérature sur le VIH/SIDA, la prévalence est souvent liée à la virulence du type de virus (hiv1) qui prédomine dans certains pays de l'Afrique Subsaharienne et la proportion de musulmans dans la population. C'est dans cet ordre d'idée que nous avons retenu comme instrument la proportion de musulmans dans la population d'une part et d'autre part une variable muette géographique. Cette variable muette prend la valeur 1 si les pays appartiennent à l'Afrique Australe et de l'Est où prédomine la forme la plus virulente du virus et 0 sinon. Nous avons effectué le test d'endogénéité de Nakamura et Nakamura. En effectuant la régression auxiliaire, nous avons remarqué que ces deux instruments étaient bien corrélés avec le taux de prévalence du VIH/SIDA. En intégrant les résidus de cette équation instrumentale au modèle, nous avons constaté qu'ils n'étaient pas significatifs. Etant donné que les précédents instruments n'ont pas franchi toutes les étapes du test de Nakamura Nakamura, nous devrions recourir à la solution théorique qui consiste à retenir comme instruments les variables suspectées d'endogénéité retardées d'une période. Par manque de donnée sur la prévalence du VIH pour les pays de notre échantillon sur la période retardée (1995) nous n'avons pas pu effectuer un second test d'endogénéité. Pour ce concerne l'endogénéité de la variable PIB par tête, nous l'avons instrumenté par le volume des exportations qui n'a également pas passé toutes les étapes du test d'endogénéité. Cette partie de notre travail fera ressortir les résultats attendus et les résultats obtenus.
Nous nous attendons que cette variable ait un coefficient de signe positif, car plus ce taux est élevé au sein de la population totale, plus la transmission directe du virus mère-enfant sera également élevée. L'enfant dont la mère est séropositive peut contracter le virus directement par la transmission verticale et meurt généralement avant d'atteindre l'âge de 5 ans. On estime également que depuis, un nombre beaucoup plus élevé d'enfants sont morts du fait de l'infection à VIH et d'autres problèmes liés au SIDA (ONUSIDA 1996). Même parmi les enfants qui ne sont pas infectés, nombreux sont ceux qui mourront parce que les ressources nécessaires pour assurer leur survie et leur santé seront absorbées par les soins que réclament les adultes séropositifs3(*). #172; Taux de vaccination contre la rougeole (roug) La rougeole étant l'une des maladies qui causent plus de décès parmi les enfants de moins de 5 ans et compte tenu de l'efficacité du vaccin anti-rougeole, nous nous attendons à un signe négatif du coefficient de cette variable. En effet, un enfant vacciné contre ce mal se verra prémuni contre la mort et verra sa probabilité de décès diminuer. #172; Taux d'accouchements assistés (acoucsis) Les accouchements assistés par un personnel de santé formé en vue d'assurer la supervision, de fournir les soins et les conseils nécessaires aux femmes pendant la grossesse, le travail et la période puerpérale, de procéder à des accouchements seuls et de fournir les soins nécessaires aux nouveaux-nés, est assez déterminante pour la survie du nouveau-né et de la mère. Plus les accouchements sont donc assistés, moins serait le taux de mortalité infantile. Le signe espéré du coefficient associé à cette variable est négatif. Les accouchements assistés sont également l'occasion de réduire le risque de transmission mission mère enfant du VIH/SIDA. #172; Education de la mère (motheduc) Nous nous attendons à un signe négatif du coefficient de cette variable du fait du rôle important que joue l'éducation dans l'amélioration de l'état de santé. Le rôle primordial joué par l'éducation des femmes dans la réduction de la mortalité infanto-juvénile fait aujourd'hui d'un large consensus. Ceci se justifie par le fait que les femmes éduquées, comparativement à celles qui ne le sont, sont mieux informées sur les soins à prodiguer à leur nourrisson, elles sont plus à même de repérer, de cibler un problème de santé chez l'enfant et dons plus capables d'intervenir rapidement, elles sont plus réceptive aux campagnes de sensibilisation. #172; Produit Intérieur Brut par tête (gdppc) Théoriquement nous nous attendons à ce que le signe du coefficient de cette variable soit négatif. En effet, le revenu est un élément clé de la qualité de vie dans un pays. Ainsi, plus le revenu est faible, moins la part réservée aux dépenses de santé par les pouvoirs publics est élevé et moins les populations accordent une part importante à la santé. Ceci étant, un niveau de PIB par tête élevé entraîne une meilleure alimentation des populations, un meilleur accès aux soins de santé, aux infrastructures sanitaires et à l'eau potable ce qui peut permettre la baisse de la mortalité infanto-juvénile. #172; Instabilité politique et violence croisée avec le hiv (inst_vih) Nous attendons à avoir pour cette variable multiplicative, un coefficient de signe positif. Ceci du fait qu'une instabilité politique ne permet pas aux pays, de mettre en place une politique sanitaire rigoureuse. L'insuffisance des infrastructures sanitaires ou la désorganisation de celles qui existent, entraine la baisse de la demande et la détérioration de la qualité de soins. Si à cette situation s'ajoute le VIH/SIDA, le taux de mortalité en générale et celle infanto-juvénile en particulier sera en hausse. Les résultats auxquels nous sommes arrivés
à partir de l'estimation du modèle à effets fixes
( Tableau 5 : résultats de la régression Linear regression, absorbing indicators Number of obs = 168 F( 6, 120) = 9.15 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9544 Adj R-squared = 0.9366 Root MSE = 15.056 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust im | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- hiv | .4582889 .7076847 0.65 0.518 -.9428775 1.859455 roug | -.2190717 .1132868 -1.93 0.055 -.4433716 .0052281 motheduc | -.758119 .2301168 -3.29 0.001 -1.213734 -.3025038 acoucsis | -.2700784 .3393422 -0.80 0.428 -.9419523 .4017954 gdppc | .0016068 .0005645 2.85 0.005 .0004891 .0027244 pol_hiv | .7315258 .2732748 2.68 0.008 .1904607 1.272591 _cons | 214.3106 18.94468 11.31 0.000 176.8014 251.8197 -------------+---------------------------------------------------------------- code | absorbed (42 categories) Les variables de contrôle : #172; Taux de vaccination contre la rougeole (roug) Pour cette variable, nous avons obtenu un résultat conforme à celui attendu. En effet, le coefficient associé est de signe négatif et la p-value est significative (0,0055) au seuil de 10%. Ce qui indique qu'une augmentation de taux de vaccination contre la rougeole de 10 point de pourcentage, entraine une diminution du taux de mortalité infanto-juvénile de 2,19%0 (pour mille) #172; Taux d'accouchements assistés (acoucsis) Le coefficient associé à cette variable est de signe négatif et attendu. Cependant, la p-value associée n'est pas significative (0,428). Néanmoins, le signe négatif de cette variable nous permet d'affirmer que le taux d'accouchements assistés, va influencer le taux de mortalité infanto-juvénile dans le même sens. Les accouchements assistés sont également l'occasion de réduire le risque de transmission mère-enfant du VIH/SIDA. En effet, plus les accouchements sont assistés, moins la transmission verticale (mère-enfant) est élevée et moins le taux de mortalité infanto-juvénile dû au VIH/SIDA sera élevé4(*). #172; Education de la mère (motheduc) Le coefficient de cette variable est signe négatif et très significatif (0,001) confirmant le résultat attendu. Le résultat corrobore les conclusions de plusieurs études sur les effets de l'éducation de la mère sur la mortalité infanto-juvénile. Il apparaît dans notre étude qu'une augmentation de la proportion des femmes éduquées de 10 points de pourcentage, fait baisser la mortalité infanto-juvénile de 7,58%0 (pour mille). En effet, une femme éduquée est plus à même de comprendre la nécessité du respect des règles minimales d'hygiène, de se faire accoucher dans une structure sanitaire par les professionnels de santé et de l'observance des prescriptions médicales, tout en préservant la vie des nouveaux-nés. #172; Produit Intérieur Brut par tête (gdppc) Le signe du coefficient de cette variable est positif mais non significatif (0,183), ce qui n'est pas conforme au résultat attendu. Cependant, plusieurs études ont montré qu'une augmentation du PIB par tête entraine une réduction de la mortalité infanto-juvénile5(*). Comme nous l'avons souligné dans la première partie notre étude, l'inadéquation de ce résultat est imputable à l'endogénéité de la variable PIB par tête due à l'omission d'une variable pertinente qui lui est corrélée. Ce qui donne lieu à un biais d'estimation.
Le signe de cette variable est conforme à ce qui était attendu, mais n'est pas significatif (0,345) au seuil de 10%. Ce résultat peut s'expliquer par le problème d'endogénéité de cette variable que nous avons souligné au niveau des tests économétriques. Néanmoins, une augmentation de la prévalence du VIH/SIDA de 1 point de pourcentage, entraine une augmentation de la mortalité infanto-juvénile de 0,46 pour mille, « ceteris paribus ». En revanche, lorsqu'on prend en compte le niveau de prévalence associé à la variable instabilité politique, le résultat obtenu laisse apparaître pour cette variable multiplicative (inst_hiv), un coefficient de signe positif et très significatif au seuil de 1%, conformément à ce que nous attendions. Il ressort de ce constat qu'une augmentation conjointe de la prévalence du VIH/SIDA de 1 point de pourcentage et de l'instabilité politique d'un écart type entraine une augmentation de la mortalité infanto-juvénile de 1,19 pour mille (0,46+0,73). Ces résultats ont permis ainsi de mettre en évidence l'effet de l'instabilité politique et du VIH/SIDA sur la mortalité infanto-juvénile dans les pays de l'Afrique Subsaharienne. * 2 (Adjetundi, 2000 filmert et pritchet 1997, Prachi Mishra and David Newhouse 2006) * 3 Adétunji Jacob ; 2000 * 4 Dans les pays en développement, plus de deux millions d'enfants sont infectés par le VIH. Dans la quasi-totalité des cas, le virus a été transmis par la mère au cours de la grossesse, au moment de l'accouchement ou après la naissance à l'occasion de l'allaitement maternel. INED 2006 * 5 Filmer et Pritchett 1997 |
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et temporelles 
sont supposées déterministes et peuvent donc être
simplement ajoutées au modèle. En revanche, pour ce qui concerne
le modèle à effets aléatoires les composantes
individuelles et temporelles sont considérées comme stochastiques
et à ce titre, obligent les effets spécifiques à se
conformer à certaines hypothèses dont la plus importante est
l'absence de corrélation entre les effets spécifiques et les
variables explicatives. 
) sont en partie conformes à ceux auxquels nous nous
attendions. Les résultats de la régression sont consignés
dans le tableau suivant :