Avenir du système éducatif ivoirien

2.2.3 Analyse de l'impact des chocs sur les variables

Nous utiliserons les fonctions de réponses impulsionnelles. Celles-ci permettent d'apprécier l'impact dynamique d'un choc sur les variables. Elles sont importantes pour l'analyse des chocs des politiques économiques sur les variables étudiées.

Nous constatons de manière générale que les chocs sont transitoires. Toutefois, ces fonctions révèlent que TBS ne réagit pas spontanément au choc sur le nombre d'enseignants. En effet sa courbe de réponse (courbe en trait continue sur la figure 3 ci après) commence à l'origine. Son effet croit régulièrement au cours des deux premières années, puis, s'estompe jusqu'à la sixième année. On assiste à une nouvelle croissance de TBS à partir de la sixième année. Ce résultat est bien conforme à la réalité. En effet, après un choc^4(*) sur le nombre d'enseignants, l'Etat prend du temps pour ajuster les structures d'accueils de nouveaux élèves (salles de classe, salle pour enseignants, etc.) ceci dû aux multiples contraintes financières auxquelles il fait face.

Figure 3: Réponses du TBS suite aux chocs sur le nombre d'enseignants

Source : Données BM et Ministère de la planification, 2005, Nos calculs sur Eviews

Quant à, la courbe de réponse du Taux brut de scolarisation suite au choc sur le nombre de classes dans le primaire (figure 4) elle révèle que celui-ci ne réagit pas spontanément à un choc sur le nombre de classes. On constate cependant que, l'effet du choc évolue régulièrement dans le même sens que le choc.

Figure 4: Réponses du TBS suite aux chocs sur le nombre de salle de classes

Source : Données BM et Ministère de la planification, 2005, Nos calculs sur Eviews

Nous allons calculer la contribution de chacune des innovations à la variance de l'erreur. Cette décomposition de la variance permet de quantifier les interactions entre les variables de l'étude. Elle permet de déterminer dans quelle mesure les variables ont une interaction entre elles et de répondre à la question de savoir, dans quelle direction, le choc a le plus d'impact.

· Décomposition de la variance de l'erreur de prévision

Nous allons mesurer l'impact et l'influence des variables du modèle l'une sur l'autre. Les résultats de l'analyse de la variance consignés en annexe (tableau 12), indiquent qu'au retard optimal p=2 TBS explique 1 7,79% des innovations de la variable nombre d'enseignants officiant dans le primaire.

TBS explique des innovations 12,53% de la variable nombre de salle de classes. Les variables nombres d'enseignants dans le primaire et nombre de salle de classe expliquent respectivement 6,21% et 24,05% des innovations de TBS. Ainsi les chocs sur le nombre de salle de classe et le nombre d'enseignants du primaire ont plus d'impact sur TBS que TBS n'en a sur eux. On n'est tenté de dire que l'amélioration de l'offre d'éducation à travers la construction des salles de classe, et le recrutement de nouveaux enseignants favorise la scolarisation. Nous allons confirmer ces résultats par une étude de la causalité.

* ⁴ Nous entendons par choc une restriction ou une hausse du nombre d'enseignants.