Paragraphe 2 : Analyse
économétrique
2.1 Justification du choix du modèle
La modélisation des variables qualitatives
nécessite l'utilisation des modèles particuliers tels que :
les modèles Logit et Probit, qui sont des cas particuliers des
modèles dichotomiques uni variés, et le modèle Tobit,
modèle intermédiaire entre les modèles qualitatifs et le
modèle linéaire général.
Les modèles dichotomiques probit et logit admettent
pour variable expliquées non pas un codage quantitatif associé
à la réalisation d'un évènement (comme dans le cas
de la spécification linéaire), mais la probabilité
d'apparition de cet évènement conditionnellement aux variables
exogènes (C. HURLIN, Jan 2003). L'application de ces modèles,
tient compte de la nature dichotomique de la variable expliquée. Dans le
cadre de la valorisation des actifs environnementaux, il est important de faire
la distinction entre la décision de participer ou non au programme de
valorisation de l'actif et le montant proposé en cas d'acceptation. A
l'issu de notre enquête, nous avons constaté que tous les
ménages enquêtés ont accepté participer au
programme, tout en révélant un montant. Cette situation rend
inappropriée l'utilisation des modèles à variables
qualitatives, car la probabilité d'adoption du programme d'adduction
d'eau est certaine. En conséquence, nous utiliserons le modèle
linéaire général pour expliquer le montant du CAP.
2.2 Forme générale du modèle
Cap= f (Mapprov
Qteau Treau Tps Qleau Purific Age Sexe Educ Revenu
Coutume Taille) (1)
Avec : Cap le montant du consentement à payer
2.3 Résultats de l'estimation
L'estimation de l'équation (1) a permis
d'identifier les facteurs qui influencent la valeur du CAP pour disposer
localement d'eau potable. Le tableau 6 ci-dessous donne les résultats de
l'estimation du modèle de régression linéaire
générale par la méthode des moindres carrés
ordinaires sous le logiciel STATA version 9. La statistique de Fisher montre
que le modèle est globalement significatif au seuil de 5%.
Les tests individuels sur les coefficients montrent que
seules les variables telles que le temps mis pour chercher l'eau à la
source (Tps) et les coutumes traditionnelles liées à la
l'utilisation de l'eau (Coutume) affectent significativement la valeur du CAP
en vue de participer au programme d'adduction d'eau dans le village.
Le coefficient négatif et significatif du Temps(Tps)
suggère que plus le temps est élevé et plus le montant du
CAP est faible. Ce résultat montre que l'accessibilité à
l'eau plus que la qualité constitue le critère le plus important
pour les ménages, étant donné que leur souci majeur est la
distance de marche entre leur domicile et le point d'eau le plus proche. Par
conséquent, l'eau traitée ou de meilleure qualité (eau
potable) doit être plus rapprochée des domiciles que la source
d'eau traditionnelle. L'eau de rivière traitée comme nouvelle
source d'eau est susceptible par exemple d'être tout de suite
acceptée si la distance à parcourir jusqu'à la
rivière peut être réduite substantiellement par
l'installation d'un système d'alimentation en eau.
Le coefficient positif et significatif de la coutume montre
que plus les ménages lient l'utilisation de l'eau à des coutumes
plus ils sont disposé à offrir un montant élevé.
Ceci révèle l'importance de l'eau dans les pratiques religieuses
et culturelles ou dans des évènements essentiels de la vie comme
les naissances.
Cependant les autres variables ne l'affectent pas
significativement. Il s'agit des variables comme le sexe, le niveau
d'éducation (Educ), le revenu, la taille du ménage(Taille), la
quantité consommée (Qteau) et la qualité de
l'eau(Qleau).
Le coefficient positif du sexe signifie que les femmes sont
plus disposées à payer un montant élevé que les
hommes. Ceci pourrait s'expliqué par le fait que ce sont les femmes qui
assistent directement les enfants, premiers victimes des maladies hydriques et
sont donc les plus touchées.
L'âge, le niveau d'éducation, la taille du
ménage et la qualité de l'eau ont également un signe
négatif. Ces résultats impliquent que plus l'individu est
âgé et moins il veut offrir un montant élevé. Le
coefficient négatif de la variable éducation signifie que plus
le niveau d'éducation est élevé, plus le montant est
faible. Cette situation met en exergue l'épineux problème de
l'analphabétisme de la population. Plus de 90% des enquêtés
sont analphabètes et sont en majorité des femmes. Les plus
instruits ont à peine fréquentés ; ce qui ne fait
pas de différence entre eux et les analphabètes. Ce
problème d'analphabétisme serait pour beaucoup dans l'explication
des résultats obtenus. Ainsi, certains individus ignorent que l'eau
consommée est de mauvaise qualité et leur perception de la
qualité de l'eau se limite à sa seule couleur souvent
jaunâtre. Pour cela, il utilise comme seule méthode de
désinfection l'alun et de plus ne respectent aucun dosage de cette
substance chimique ; ce qui pourrait être la source d'autres
maladies. Aussi, le coefficient négatif de la taille suggère que
plus il y a d'individu dans le ménage, et moins le montant du CAP est
élevé.
Le coefficient positif mais faible du revenu montre que le
revenu n'est pas déterminant dans la révélation du CAP.
Ceci pourrait s'expliqué par le fait que le village n'ayant jamais
bénéficié d'aucune infrastructure d'eau, les
ménages n'ont pas la culture d'achat de l'eau ; et par
conséquent n'affectent aucune ressources à l'achat de ce bien
pourtant indispensable à la vie. En somme, les variables qui expliquent
d'habitudes les CAP à savoir : le revenu, le niveau
d'éducation, l'âge et le sexe sont ici non significatifs. En
effet, on s'attendait à ce que ces variables soient déterminantes
dans l'explication du montant du CAP.
(page suivante pour résultats de régression)
Tableau6 : Résultats du modèle
de régression linéaire
cap | Coef.
P>|t|
mapprov 0.2596094
0.479
qteau -0.015792
0.584
treau 6.930467
0.233
tps -0.8648517
0.011**
qleau -0.6995748
0.927
purific 0.5692924
0.884
age -0.14168
0.527
sexe 3.327577
0.490
educ -4.33037
0.335
revenu 0.0000644
0.132
Coutume 13.15505
0.013**
taille
-0.7345878 0.364
cons 13.37899
0.329
Nombre d'observations = 50
F (12, 37) = 2.36
Prob > F = 0.0224
R2 = 0.3192
Source: Nos calculs à partir des données
d'enquêtes
Note : ** indique que le coefficient est significatif au
seuil de 5%
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