Exploitation des EDS de Madagascar pour l'analyse de la transition de la fécondité

REMERCIEMEN TS

La réali-ation de ce document a été l'ob~et de con~ergence- dee~~ort- de plu-ieur- per-onne- Nou- ne -aurion- le clore ileumtérnoigner no- reconnai--ance- ei, leur- égard- No- vi~- remerciement- ontei,l'endroit "

v De tout le corp-pro~e--oral et admini-trati~du Département de la Stati-tique _et de la Démographie de l'ENE&_' et particuli(rement au chefdu département_' M Sérigne Touba Dia--éetle coordinateur de- étude-M Mady Dan-okho_' pour la~ormation dequalitéqu'il- ont-u nou- a--urer durantnotroi-premiàre- année- ;

+ de toute l'équipe duprogramme eD de l'IRD ei, Madaga-car pour avoir crée un en~ironnement con~enable au bon déroulement du -tage_' et particuli(rement ei, 29énédicte 6a-tineau pour -a di-p onibilité durant le- troi- moi- du -tage;

v de la Coopération francai-e pour avoir a--urer ~inanci(rementla réali-ation du-tage

SOMMAIRE
INTRODUCTION 5

Première partie : Problématique et approche
méthodologique

I - Problématique 7

I.1. Evolution de la fécondité de 1992 à 2003 7

a- Evolution au niveau national 7

b- Evolution par région et type de résidence 7

I.2. Problème à résoudre 11

II - Revue de littérature 12

II.1. Fécondité et variables socio-économiques et culturelles 12

a- Théorie classique de la transition de la fécondité 12

b- Approche culturaliste de la fécondité 12

II.2. Les déterminants proches de la fécondité 13

III - Méthodologie : Données et modèle 14

III.1. Sources de données 14

III.2. Méthode adoptée 14

a- Présentation détaillée du modèle de Bongaarts 14

b- Présentation du modèle de Bongaarts repris par Jolly et Gribble 16

Deuxième partie : Modèle d'inhibition de la fécondité :
Résultats et interprétation

I - Analyse factorielle sur les indices de Bongaarts 19

I.1. Résultat et interprétation de l'ACP 19

a - Valeurs propres 19

b - Projection et interprétation des indices de Bongaarts 21

I.2. Classification des régions et types de résidence 22

II - Les déterminants de la baisse différentielle de la fécondité 24

II.1. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la zone urbaine d'Antananarivo 24

II.2. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 2 25

II.3. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 3 25

II.4. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 4 26

CONCLUSION 27

BIBLIOGRAPHIE 28

ANNEXES

A.1. Tableau des variations des ISF en pourcentage 30

A.2. Graphiques des niveaux de fécondité selon les provinces et milieux de résidences 30

A.3. Tableaux des indices de Bongaarts 31

A.4. Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique 34

A.5. Graphique des valeurs propres 35

SIGLES ET ABREVIATIONS

ACP : Analyse en Composante Principale

ENDES : Enquête Nationale Démographique et Sanitaire ISF : Indice Synthétique de Fécondité

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : ISF par région et milieu de résidence 8

Tableau 2 : Taille d'échantillonnage par région et milieu de résidence 14

Tableau 3 : Résumé des indices de Bongaarts ... 19

Tableau 4 : Valeurs propres issues de l'ACP ...20

LISTE DES FIGURES

Figure 1 : Evolution globale de l'ISF de 1992 à 2003 7

Figure 2 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le groupe 1 .9

Figure 3 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le groupe 2 10

Figure 4 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le groupe 3 11

Figure 6 : Projection des indices de Bongaarts sur le plan factoriel 21

INTRODUCTION

La série des trois ENDS (Enquête Nationale Démographique et Sanitaire) de Madagascar (ENDES-1992, ENDES1997 et ENDES2003) a révélé une baisse progressive de la fécondité dans le pays. Initialement égal à 6,1 en 1992, l'Indice Synthétique de Fécondité (ISF) est passé à 6 en 1997 puis à 5,2 en 2003. La transition de la fécondité est alors amorcée à Madagascar, mais selon les résultats des ENDS elle ne suit pas le même rythme ni les mêmes voies suivant le milieu d'habitation de la femme à cause de certaines variables socio- économiques et culturelles comme la prévalence contraceptive, l'infécondité post-partum, le niveau d'éducation de la femme, la nuptialité...

Les déterminants de cette baisse différentielle de la fécondité demeurent peu connus malgré l'abondance des données produites par les ENDS.

Par ailleurs, en tant que pays en développement, la maîtrise des facteurs de la dynamique démographique pourrait mieux orienter les décideurs politiques dans leurs prises de décision et permettre aux acteurs économiques du pays de mieux cibler leurs domaines d'investissement. La maîtrise des facteurs de la dynamique démographique passe inexorablement par une maîtrise des déterminants de la dynamique de fécondité car cette dernière en est sa composante essentielle.

Il convient alors de s'interroger sur les déterminants de la baisse différentielle de la fécondité dans le pays afin de permettre son meilleur contrôle et d'apporter des éléments de solutions à la majorité des programmes portant sur la dynamique de population.

La présente étude a pour objectif de dégager les déterminants de la baisse différentielle de la fécondité à partir des trois ENDS qu'à connu Madagascar. Elle s'articulera sur deux parties : La première présentera la problématique par une analyse approfondie des variations des ISF de Madagascar par région et par milieu de résidence. La problématique sera suivie par une revue de littérature où seront présentées les approches théoriques et empiriques déjà formulées sur les déterminants de la fécondité. Nous finirons la première partie par une présentation de la méthode qui sera utilisée pour dégager les déterminants de la fécondité.

La deuxième partie consistera en une modélisation sur les déterminants proches de la fécondité (modèle de Bongaarts) afin de dégager ses variables explicatives. Dans cette partie nous allons dans un premier temps mener une étude exploratoire sur les résultats de la modélisation et dans un second lieu nous expliquerons la baisse différentielle de la fécondité par leur interprétation.

Première partie : Problématique et approche

méthodologique

I - Problématique

I.1. Evolution de la fécondité de 1992 à 2003

a- Evolution au niveau national

De façon globale, Madagascar a connu une baisse continuelle de sa fécondité durant la période allant de 1992 à 2003. Cette baisse, bien que continuelle, n'a pas suivi le même rythme d'évolution dans le temps. La transition de la fécondité s'est ainsi manifestée par une intensification de la baisse de la fécondité dans le temps. L'ISF est passé de 6,13 à 5,97 de 1992 à 1997 soit une baisse de 2,61% puis de 5,97 à 5,20 de 1997 à 2003 avec une baisse de 12,89%. La baisse de la fécondité durant la période 1997-2003 a été alors environ cinq fois plus intense que celle de la période 1992-1997. La figure 1 ci dessous illustre l'évolution de l'ISF sur l'ensemble de Madagascar de 1992 à 2003 selon les résultats des ENDES.

Figure 1 : Evolution globale de l'ISF de 1992 à 2003

Sources : ENDES-1992, ENDES-1997 et ENDES 2003 de Madagascar

b- Evolution par région et type de résidence

A partir des bases de données des trois ENDS, nous avons calculé pour chaque enquête, les ISF par région et par type de résidence (Tableau 1).

Tableau 1 : ISF par région et milieu de résidence

Région	1992			1997			2003
	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	3,31	6,68	5,69	3,36	6,52	5,37	3,37	4,57	4,2
Fianarantsoa	4,98	6,98	6,75	6,19	7,00	6,87	4,71	6,03	5,7
Toamasina	3,37	6,14	5,69	3,93	6,25	5,61	2,97	5,68	5
Mahajanga	3,25	7,00	6,56	4,74	7,21	6,61	4,15	6,64	6,1
Toliary	4,87	6,27	6,09	5,15	6,55	6,18	4,17	7,04	6,3
Antsiranana	4,71	6,80	6,16	3,58	5,85	5,21	3,14	5,42	4,8
Total	3,84	6,69	6,13	4,19	6,66	5,97	3,7	5,7	5,2

Sources : Nos calculs à partir des ENDS de Madagascar

Ces résultats montrent que l'évolution de la fécondité diffère fondamentalement selon les régions et les milieux de résidence. Pendant que sur l'ensemble du pays, la baisse de la fécondité a été continuelle, on observe dans certaines localités, comme dans les zones urbaines de Mahajanga, de Fianarantsoa et de Toliary, une augmentation de la fécondité durant la période 1992-1997 puis une baisse durant la période 1997-2003. On assiste à une augmentation continuelle de l'ISF dans la zone urbaine de la région d'Antananarivo et dans la zone rurale de la région de Toliary. Pour mieux explorer cette différence d'évolution de l'ISF, nous avons regroupé les régions et types du milieu de résidence en trois grands types d'évolution qui sont:

Groupe 1 : Croissance de l'ISF en 1992-1997 puis baisse de l'ISF en 1997-2003

Bien que ce type d'évolution de l'ISF n'est pas le même que celui de l'ensemble du pays, il est de loin le plus important car il caractérise plus de la moitié des régions et type du milieu de résidence. Il comprend en effet les régions (urbaines et rurales) de Fianarantsoa, Toamasina et Mahajanga ainsi que la zone urbaine de la région de Toliary. Il faudra noter que dans ce groupe, les baisses de la fécondité au niveau de la période 1997-2003 ont été plus importantes que les croissances de l'ISF au niveau de la période 1992-1997. Ainsi, ces régions et types de résidence ont connu une baisse de leur fécondité si on considère directement la période allant de 1992 à 2003. Pour ces régions, on a enregistré en zone urbaine (le cas de la zone urbaine de Toliary est particulière car Toliary rural n'appartient pas au groupe 1) une fluctuation plus dense c'est-à-dire une forte croissance de l'ISF durant la première période (par exemple dans les zones urbaines de Mahajanga et de Fianarantsoa la hausse de la fécondité de 1992 à 1997 a été respectivement de 45,85% et 24,43% (Voir Annexe A.1)) et une forte baisse de la

fécondité durant la deuxième période (par exemple on a une baisse de la fécondité de 24,43% à Toamasina urbain et 23,91% à Fianarantsoa urbaine (Voir Annexe A.1)). Alors qu'en zone rurale, la fluctuation de la fécondité a été moins dense. De 1992 à1997, la croissance la plus importante de l'ISF en zone rurale pour les régions de ce groupe est celle de Mahajanga qui est de 3% et la baisse la plus importante de 1997 à 2003 est de 13,86% (la baisse enregistrée par Fianarantsoa rurale). L'évolution des ISF dans ce groupe est illustrée graphiquement par la figure 2.

Figure 2 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le
groupe 1

Figure 3 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le
groupe 2

Source : Nos calculs à partir des ENDES de Madagascar
·:* Groupe 3 : Croissance continuelle de l'ISF de 1992 à 2003

Ce groupe comprend la zone urbaine de la région d'Antananarivo et la zone rurale de Toliary. Pour Antananarivo urbain, la croissance successive de l'ISF a été très faible (voir figure 4) à tel point qu'on peut l'assimiler à une relative stabilité de la fécondité. La hausse a été de 1,51% de 1992 à 1997 et de 0,30% de 1997 à 2003 (Voir annexe A.1). Vue, le niveau faible de la fécondité de cette zone durant la période d'étude (l'ISF est de 3,31 en 1992, 3,36 en 1997 et 3,37 en 2003), on peut dire qu'elle est en fin de transition de la fécondité. Ce qui n'est pas étonnant car Antananarivo urbain est de loin la zone la plus développée et la plus ouverte à la culture occidentale du pays.

Quand à la zone rurale de Toliary, la hausse successive de la fécondité a été aussi faible mais un peu plus accentuée qu'Antananarivo urbain. Ces deux zones on enregistré une évolution similaire de leur fécondité mais elles présentent des réalités tout à fait contraires. Pendant que la relative stabilité de la fécondité à Antananarivo urbaine révèle une fin de transition de sa fécondité, celle de Toliary révèle qu'elle n'est pas encore entrée en transition de fécondité. Ainsi Toliary rural avait à peu près le même ISF que la plus part des ISF des zones rurales en 1992 et en 1997 mais avec l'entrée en transition de fécondité des autres zones rurales, Toliary rural s'est retrouvé avec l'ISF le plus élevé dans le pays en 2003.

Figure 4 : Evolution de l'ISF des régions et milieux de résidence dans le
groupe 3

Sources : Nos propres calculs à partir des ENDES de Madagascar

I.2. Problème à résoudre

Dans la section précédente, nous avons montré que la fécondité évolue à des modalités différentes selon les régions et les types du milieu de résidence à Madagascar. Mais on constate que dans cette évolution diversifiée, il y a une forte ressemblance quand on se situe dans une même région (même si dans le cas général, la baisse de fécondité est plus soutenue en zone rurale). Ainsi, dans le regroupement des types d'évolution de la fécondité (cf I.1) on remarque qu'à part les régions d'Antananarivo et de Toliary, les zones urbaines et rurales des autres provinces se situent toujours dans un même groupe. Or ces deux régions sont particulières étant donné que la zone urbaine d'Antananarivo est en fin de transition et que la zone rurale de Toliary n'a pas encore amorcé la transition de fécondité.

De plus, comme le montre les figures de l'annexe A.2, on constate que sur l'ensemble du pays et sur la période couvrant les trois ENDS, le niveau de la fécondité est toujours plus élevé en zone rurale qu'en zone urbaine. En 1992 par exemple la zone urbaine ayant l'ISF le plus élevé (Fianarantsoa urbain), a un ISF plus faible que la zone rurale ayant l'ISF le plus faible (Toamasina rural).

Cette ressemblance intra-régions et intra-type du milieu résidence montre clairement qu'il existe des variables socio culturelles et économiques qui influencent l'évolution de la fécondité via les régions et types de résidences. L'objet de cette étude est de déterminer ces variables qui expliquent la variation différentielle de la fécondité à l'intérieur du pays.

II - Revue de littérature

La littérature concernant les facteurs déterminants de la transition de la fécondité est assez abondante que ce soit sur les approches théoriques ou sur les approches empiriques. Au vue des différentes formulations sur les déterminants de la fécondité, deux types de facteurs sont identifiés comme étant à la base des changements de fécondité : Les variables intermédiaires ou déterminants proches dont l'influence sur la fécondité est directe et les facteurs socio- économiques et culturels dont l'influence est médiatisée par les déterminants proches.

II.1. Fécondité et variables socio-économiques et culturelles

a- Théorie classique de la transition de la fécondité

Les premières tentatives d'explication de la transition de la fécondité remontent aux classiques. Pour eux, ce sont les changements macro économique qui sont à l'origine des variations de la fécondité. L'hypothèse la plus utilisée dans cette théorie est que dans les sociétés traditionnelles, une forte fécondité est jugée nécessaire pour une abondance de maind'oeuvre et pour compenser la forte mortalité infanto-juvénile. Ainsi, lorsqu'une société se développe, les structures sanitaires s'améliorent et entrainent une baisse de la mortalité infantile. Le développement s'accompagne aussi d'une industrialisation, d'une urbanisation et d'un développement de l'éducation. Dans ce cas l'enfant ne représente plus une main-d'oeuvre mais plutôt une charge du fait des coûts de l'éducation. Cette situation entraine inéluctablement une baisse de la fécondité au niveau des familles, et une nucléarisation des familles.

b- Approche culturaliste de la fécondité
Face à la diversité des transitions de fécondité, de nouvelles approches se sont développées au
cours des années 1970 pour étendre les déterminants de la fécondité à l'influence du contexte
socioculturel. Elles marquent ainsi les limites des approches classiques qui pensent qu'on ne
peut pas avoir de transition de la fécondité sans développement économique. Selon les
approches culturalistes la baisse de la fécondité peut être obtenue en mettant l'accent sur les
barrières culturelles, la promotion sociale de la femme, la santé de la mère et de l'enfant ...
C'est dans cette perspective que s'inscrit les travaux de Caldwell (1976, 1980). Dans sa
conception de la transition de la fécondité des pays en voie de développement, Caldwell
évoque, comme d'autres auteurs, la rationalité économique des parents mais met l'accent sur

le fonctionnement des structures familiales comme le statut des individus selon leur sexe, le rôle des membres de la famille, etc.

II.2. Les déterminants proches de la fécondité

Plusieurs chercheurs en démographie ont proposé des schémas pratiques pour l'analyse explicative de la fécondité via les déterminants proches. Parmi ceux-ci, on a le schéma de Kingsley Davis et Judith Blake qui identifient onze variables intermédiaires aux travers desquelles s'exercent toutes influences sur la fécondité. Parmi les variables intermédiaires de Davis et Blake, six sont relatives aux relations sexuelles, trois sont relatives à la contraception et deux à la parturition.

Le schéma sur les déterminants proches de la fécondité le plus connu est celui de Bongaarts et al (1983). Ces auteurs ont retenu neuf déterminants qui sont :

- Le comportement à l'égard de la nuptialité ;

- La fréquence des rapports sexuels ;

- L'abstinence post-partum ;

- L'aménorrhée due à l'allaitement ;

- La contraception ;

- L'avortement provoqué ;

- La mortalité intra-utérine spontanée ;

- La stérilité naturelle ;

- La stérilité primaire ou pathologique.

Bongaarts a proposé un modèle simplifié, consistant en une décomposition multiplicative de l'ISF d'un pays donné à partir des indices représentant les variables intermédiaires. Le modèle de Bongaarts suppose que toutes les naissances ont lieux dans le mariage et ne prend pas en compte les naissances hors mariage. Plus tard Jolly et Grible ont repris le modèle et l'ont amélioré en intégrant l'effet des naissances hors mariages. Une description plus détaillée de ces modèles est présentée dans la méthodologie.

III - Méthodologie : Données et modèle III.1. Sources de données

Nos données proviennent essentiellement des trois ENDES de Madagascar (ENDS 1992, ENDS 1997 et ENDS 2003). Nos calculs ont été faits à partir des résultats des rapports de ces ENDS et surtout à partir des fichiers de données brutes concernant les femmes de 15 à 49 ans sous format SPSS. Les statistiques descriptives concernant les tailles des échantillons des ENDS de Madagascar sont résumées dans le tableau 2.

Tableau 2 : Taille d'échantillonnage par région et milieu de résidence

Taille échantillon	ENDES 1992	ENDES 1997		ENDES 2003	Antananarivo Urbain
1092	1446	2301		Antananarivo Rural
1136	1014	664		Fianarantsoa Urbain
299	152	731		Fianarantsoa Rural
987	934	526		Toamasina Urbain
251	213	654		Toamasina Rural
529	662	498		Mahajanga Urbain
170	191	468		Mahjanga Rural
556	837	331		Toliary Urbain
176	182	580		Toliary Rural
511	580	425		Antsiranana Urbain
294	192	442		Antsiranana Rural
259	657	329		Total
6260	7060	7949

Sources : Nos calculs à partir des ENDES de Madagascar

III.2. Méthode adoptée

Au regard des objectifs de l'étude et vue la disponibilité des données fournies par les ENDS, il semble mieux adapté d'utiliser le modèle de Bongaarts repris par Jolly et Grible pour la détermination des facteurs déterminants de la fécondité à Madagascar. Ce modèle à l'avantage de déterminer les variables qui influencent directement la fécondité en prenant en compte l'effet des naissances hors mariage qui est non négligeable pour le cas de Madagascar.

a- Présentation détaillée du modèle de Bongaarts

Formulation du modèle

Bongaarts et Potter (1983) ont élaboré un modèle simplifié permettant de quantifier les effets
des cinq déterminants les plus proches de la fécondité. Ces déterminants sont la nuptialité, la

contraception, l'avortement provoqué, la stérilité post-partum et la stérilité primaire. Dans le modèle, ces cinq variables intermédiaires sont représentés par des indices qui ont des effets inhibiteurs sur la fécondité et ce sont ces indices (variant de 0 à 1) qui empêchent la fécondité d'atteindre son niveau naturel. La formulation statistique du modèle est la suivante :

ISF = FBM × Cm× Cc× Ci× Ca× Ip

- FBM représente la Fécondité Biologique Maximum. Elle se situe entre 13 et 17 enfants par femme. Bongaarts propose une valeur moyenne égale à 15,3 enfants par femme pour la FBM.

- Cm représente l'indice de mariage. Il est égal à 1 si toutes les femmes d'âge reproductif sont mariées, et 0 si en absence de mariage ;

- Cc représente l'indice de contraception. Il est égal à 1 en l'absence de contraception, et 0 si toutes les femmes fertiles utilisent une méthode efficace à 100% ;

- Ci représente l'indice de stérilité post-partum. Il est égal à 1 en l'absence d'allaitement et d'abstinence, et 0 si la stérilité est totale et permanente ;

- Ca représente l'indice de l'avortement provoqué. Il est égal à 1 en l'absence d'avortement et 0 si toutes les grossesses sont interrompues ;

- Ip représente l'indice de stérilité primaire. Il est égal à 1 en l'absence de stérilité primaire et 0 si toutes les femmes sont stériles.

NB : Très souvent et comme ça l'est dans notre cas, faute d'informations fiables sur la fréquence des avortements, l'indice représentant l'avortement (Ca) est ignoré et considéré comme intégré dans l'indice de contraception (Cc). Dans ce cas la formulation du modèle devient :

ISF = FBM × Cm× Cc× Ci× Ip

Calcule des indices de Bongaarts

Les formules permettant le calcul des indices de Bongaarts sont les suivantes :

- Pour l'indice de mariage :

Cm

ISF

=

ISFM

~ ISF = Indice Synthétique de Fécondité

~ ISFM = Indice Synthétique de Fécondité des Mariages (ou légitime)

- Pour l'indice de contraception :

Cc = 1-1,08× e× u

~ 1,08 est un facteur de correction de la stérilité

~ u = prévalence de l'usage de la contraception parmi les femmes mariées en âge de procréer ;

~ e = moyenne de l'efficacité de d'usage de la contraception

- Pour l'indice de stérilité post-partum :

Ci	=		20

+

i

18,5

~ 18,5 est le temps moyens qui se passe, sans allaitement, pour retomber enceinte ;

~ i = durée moyenne de stérilité post-partum

- Pour l'indice de stérilité primaire :

Ip =	7,63-0,11×	s
	7,3

Avec s la proportion de femmes non célibataires âgées de 40 à 49 ans qui n'ont jamais eu d'enfant.

b- Présentation du modèle de Bongaarts repris par Jolly et Gribble

Le modèle de Bongaarts suppose que toutes les naissances ont lieu dans le mariage. Il ne prend pas en compte les naissances hors mariage. Ceci est une limite pour le modèle car de nos jours les naissances hors mariage sont de plus en plus fréquentes. Pour contourner ce problème Jolly et Gribble (1996) ont crée un indice ajusté de mariage (Cm ') qui prend en

compte les naissances hors mariage (Mo). La formulation du modèle de Jolly et Gribble est la suivante :

ISF = FBM × Cm'× Cc× Ci× Ca× Ip

Avec	Cm	Cm ' =
		Mo

Cm' est l'indice ajusté de mariage et Mo est l'effet des naissances hors union sur la fécondité totale. La formule permettant de calculer Mo est la suivante :

Mo	=	ISF

ISFU

ISF= Indice Synthétique des Mariages

ISF U=S omme des taux de fécondité conjugale par âge (ISFUA)

	ISFUA =	Naissance en union à l'âge i

Population moyenne des femmes d'âge i

Deuxième partie : Modèle d'inhibition de la

fécondité : Résultats et interprétation

I - Analyse factorielle sur les indices de Bongaarts

Dans les tableaux de l'annexe A.3, sont reportés les indices de Bongaarts par région et type de résidence calculés à partir des bases de données des femmes des trois ENDS de Madagascar. Compte tenu du nombre peu élevé des données, il serait difficile de les interpréter directement sans aucune étude descriptive préliminaire. Dans cette partie nous allons faire une brève Analyse en Composante Principale (ACP) afin de caractériser les régions et milieux de résidence selon leur comportement vis-à-vis des déterminants proches de la fécondité. Après l'ACP, nous allons essayer de les classifier en groupe homogène afin de mieux étudier l'incidence des effets inhibiteurs de Bongaarts sur la fécondité.

I.1. Résultat et interprétation de l'ACP

On a effectué l'ACP sur les données du tableau 3 (Tableau résumant les indices de Bongaarts) avec le logiciel STATISTICA. L'objectif de l'ACP est de projeter dans un espace de faible dimension, des informations diverses consignées dans un tableau numérique à double entrée de dimension supérieure. Nous utiliserons les valeurs propres pour la recherche de notre espace de projection.

Tableau 3 : Résumé des indices de Bongaarts

Résidence	Cm'92	Cm'97	Cm'03	Cc92	Cc97	Cc03	Ci92	Ci97	Ci03	Ip92	Ip97	Ip03
Tana_Urb	0,61	0,62	0,67	0,82	0,8	0,79	0,8	0,81	0,78	1	0,92	0,94
Fian_Urb	0,71	0,85	0,74	0,9	0,93	0,88	0,7	0,73	0,75	0,96	0,98	0,98
Toam_Urb	0,7	0,73	0,7	0,85	0,84	0,73	0,72	0,73	0,75	0,95	0,96	0,99
Maha_Urb	0,67	0,8	0,8	0,85	0,88	0,83	0,74	0,78	0,76	0,91	0,98	0,95
Toli_Urb	0,72	0,75	0,78	0,85	0,83	0,78	0,75	0,81	0,77	0,98	0,86	0,94
Ants_Urb	0,76	0,74	0,73	0,85	0,82	0,79	0,78	0,76	0,79	1	0,93	0,96
Tana_Rur	0,78	0,81	0,76	0,93	0,88	0,83	0,7	0,72	0,75	0,98	0,98	1
Fian_Rur	0,81	0,91	0,83	0,97	0,95	0,92	0,7	0,72	0,7	0,94	0,96	0,99
Toam_Rur	0,75	0,78	0,82	0,94	0,93	0,84	0,7	0,7	0,73	0,96	0,93	0,94
Maha_Rur	0,89	0,9	0,91	0,97	0,96	0,92	0,71	0,7	0,73	0,84	0,98	1
Toli_Rur	0,87	0,89	0,85	0,97	0,97	0,95	0,73	0,76	0,71	0,81	0,91	0,91
Ants_Rur	0,85	0,83	0,89	0,96	0,92	0,86	0,71	0,73	0,72	0,86	0,89	0,95

Sources : Nos calculs à partir des ENDES de Madagascar

a - Valeurs propres

Les valeurs propres sont des indicateurs statistiques permettant l'extraction des facteurs principaux d'inertie, appelés composantes principales en ACP. Les valeurs propres concernant notre analyse sont résumées dans le Tableau 4.

Tableau 4 : Valeurs propres issues de l'ACP

Facteur	Valeur propre	% de la variance	% de la variance cumulée
1,00	7,59	63,24	63,24
2,00	2,27	18,95	82,19
3,00	0,68	5,67	87,86
4,00	0,51	4,26	92,13
5,00	0,32	2,70	94,83
6,00	0,24	2,03	96,86
7,00	0,18	1,50	98,37
8,00	0,12	0,96	99,33
9,00	0,05	0,38	99,70
10,00	0,03	0,28	99,98
11,00	0,00	0,02	100,00
12,00	0,00	0,00	100,00

Les résultats du tableau 4 montrent que le premier axe contient 63,24% de l'information apportée par les variables utilisées et que le second axe en contient 18,95%. Donc si on projette les variables (les indices de Bongaarts) ou les individus (les régions et types du milieu de résidences) sur le plan formé par les deux premiers axes, on conserverait 82,19% de l'information totale. Autrement dit, on ne perdrait seulement que 17,81% de l'information totale apportée par le tableau initial (Tableau 4) si on limitait notre étude au plan former par les deux premiers axes. Pour le choix du nombre d'axes de projection, nous avons utilisé l'allure du graphique des valeurs propres (voir graphique de l'annexe A.5). Selon l'allure du graphique des valeurs propres (Annexe A.5), le plan factoriel (plan formé par les deux premiers axes) suffit pour l'ACP.

b - Projection et interprétation des indices de Bongaarts

La figure 5 représente la projection des indices de Bongaarts sur le plan factoriel.

Figure 5 : Projection des indices de Bongaarts sur le plan factoriel

-0,5

-1,0

0,5

0,0

1,0

Projection des variables sur le plan factoriel ( 1 x 2)

-1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0

²Cc97

Cm'97

Cm'03

Cele_

Fact. 1 : 63,24%

Ip97 Ip03

Ci97

Ip92

Ci92

Ci03

Active

L'analyse de la figure 5 montre que tous les indices de Bongaarts sont bien représentés dans le plan factoriel. Ceci s'explique par la proximité des indices au cercle de corrélation. On observe sur la gauche de la figure, une forte corrélation entre les indices de mariage et de contraception de Bongaarts. Tous les indices relatifs au mariage et à aux pratiques contraceptives (Cm'92, Cm'97, Cm'03, Cc92, Cc97 et Cc03) sont alors dans un même bloc dans la partie gauche de la figure 6. Du côté diamétralement opposé, se trouve les variables qui leur sont très anti-corrélées : ces variables sont les indices de Bongaarts relatif à l'infécondabilité post-partum (Ci92, Ci97 et Ci03). Le sens de l'axe1 est particulièrement clair : Il oppose la nuptialité et les pratiques contraceptives à l'infécondabilité post-partum. Cela veut dire que les régions et types de résidence qui ont tendance à avoir des effets inhibiteurs importants du mariage sur leur fécondité, auront aussi tendance à avoir des effets importants de la contraception sur leur fécondité. Mais ces régions auront tendance à avoir une faible incidence de l'infécondabilité post-partum sur leur fécondité. En bas du graphique

on observe une forte corrélation entre les indices de stérilité primaires plus particulièrement l'indice de stérilité de 1997 et de 2003. On voit aussi sur la figure que les indices de stérilité primaire de Bongaarts ne sont anti-corrélés à aucun groupe. Cela n'est pas étonnant car la stérilité primaire est un phénomène un peu naturel et n'est par conséquent, pas lié au niveau de développement. L'opposition entre les indices de mariage et de contraception et l'indice d'infécondabilité nous amène à formuler l'hypothèse que ce sont les régions et types du milieu de résidence développés (surtout les zones urbaines) qui ont des indices de mariages et de contraception faibles et des indices d'infécondabilité post-partum élevés. Ces localités s'opposent aux localités des milieux de résidence pauvres (surtout les zones rurales) qui ont des indices de mariages et de contraception élevé et des indices d'infécondabilité post-partum faible. Pour vérifier cette hypothèse, nous procéderons à une classification ascendante hiérarchique des régions et type de résidence selon les déterminants de Bongaarts.

I.2. Classification des régions et types de résidence

La classification permet de regrouper les individus les plus proches et de constituer des groupes aussi différents que possible. Elle suppose que l'espace des individus n'est pas uniforme et qu'il existe des zones plus ou moins denses. Selon le graphique de la classification hiérarchique (encore appelé dendrogramme : voir annexe A.4), il semble mieux adapter de classer les régions et types de résidence en quatre classe de la façon suivante :

Classe 1 : Antananarivo urbain

Classe 2 : Toamasina urbain, Antsiranana urbain et Toliary urbain

Classe 3 : Fianarantsoa urbain, Mahajanga urbain, Antananarivo rural et Toamasina rural Classe 4: Fianarantsoa rural, Mahajanga rural, Antsiranana rural et Toliary rural

A partir de cette classification, on voit bien la dépendance entre fécondité et niveau de développement. La classe 1 représentée par la zone urbaine de la province d'Antananarivo est la classe la plus développée du pays. Elle est caractérisée par des indices de mariages et des indices de contraceptions faibles (la zone possède les indices de mariages et de contraception les plus faibles du pays) et des indices de stérilité post-partum élevés. La classe 2 représentée par les zones urbaines de Toamasina, d'Antsiranana et de Toliary suit à peu près les mêmes comportements que celles de la classe 1 c'est-à-dire qu'elle est caractérisée par des indices de contraception faibles (mais plus élevés que ceux de la zone urbaine d'Antananarivo) et des indices d'infécondabilité post-partum élevés (mais moins élevés que la zone urbaine

d'Antananarivo). La logique est vérifiée sur la classe 3 qui comprend les zones urbaines de Fianarantsoa et de Mahajanga et les zones rurales des régions les plus développées à savoir Antananarivo et Toamasina. La classe 4 regroupe les zones les moins développées. Elle enregistre les indices de contraception et de mariage les plus élevés et les indices d'infécondabilité post-partum les plus faibles du pays.

II - Les déterminants de la baisse différentielle de la fécondité

L'analyse factorielle nous a permis de classifier les régions et milieux de résidence selon les comportements des femmes sur les déterminants proches de Bongaarts. Dans cette partie, nous interpréterons la baisse différentielle de la fécondité en appliquant le modèle de Bongaarts pour chaque classe.

II.1. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la zone urbaine d'Antananarivo

Pour le cas particulier de la zone urbaine d'Antananarivo, le modèle de Bongaarts s'interprète en terme de niveau de la fécondité puisque la zone n'a presque pas connu de baisse de sa fécondité pendant plus de dix ans (de 1992 à 2003). La non variation du niveau de la fécondité s'explique clairement par la non variation des indices de Bongaarts. En effet le cumule des indices de Bongaarts (Annexe A.3.7) pour Antananarivo urbain n'a connu qu'une baisse de 0,03 points de 1992 à 1997 et une hausse de 0,02 points de 1997 à 2003. On remarque aussi que la variation des différents effets des déterminants proches n'a pas été significative. Même si la zone n'a pas connu une variation importante de sa fécondité, son niveau de fécondité a été maintenu bas grâce aux effets des déterminants proches. Le facteur dont l'inhibition est la plus importante est la nuptialité. L'indice ajusté de mariage (Cm', annexe A.3.3) est de l'ordre de 0,6, un record dans le pays. Cela est la manifestation du niveau d'éducation relativement élevé à Antananarivo urbain car les femmes se marient tardivement à cause des études. L'âge moyen des femmes au mariage est supérieur à 20 ans pour tous les ENDES de Madagsacar. Après la nuptialité les facteurs inhibiteurs de la fécondité les plus importants sont la contraception et l'infécondabilité post-partum. Les indices de Bongaarts relatifs à ces derniers sont de l'ordre de 0,8. L'effet de la contraception a connu une légère hausse sur la période couvrant notre étude et cette hausse est imputable à l'amélioration des méthodes contraceptives. Ainsi la proportion de femmes de 15 à 49 ans utilisant les méthodes contraceptives est restée de l'ordre de 30% (33,2% en 1992, 34,6% en 1997 et 32,6% en 2003) alors que l'efficacité des méthodes contraceptives a connu une amélioration (48,68% en 1992, 53,28% en 1997 et 58,23% en 2003). La stérilité n'a pas d'effet important sur l'inhibition de la fécondité à Antananarivo urbain. L'indice de stérilité de Bongaarts de la zone était même égal à l'unité en 1992. Il est passé à 0,92 en 1997 puis à 0,94 en 2003.

II.2. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 2

A part Antananarivo urbain et Mahajanga urbain, les localités de cette classe enregistrent les niveaux de fécondité les plus bas du pays. Comme on l'avait déjà signalé dans l'étude exploratoire sur les indices de Bongaarts, cette classe est composée de zones urbaines (donc développées) et suit à peu près les mêmes comportements que ceux de la classe 1. Son niveau de fécondité est régulé en grande partie par l'effet de la nuptialité et de l'infécondabilité post- partum. L'effet des pratiques contraceptives y joue aussi un rôle. Par contre l'indice de stérilité de Bongaarts montre que la stérilité des femmes n'a pas d'influence majeure sur la fécondité. Presque toutes les femmes son en effet fertiles.

Contrairement à Antananarivo urbain, la classe 2 a connu une variation non négligeable de son ISF. Par exemple, la zone urbaine de Toamasina a connu une légère hausse de son ISF de 1992 à 1997 et une brusque baisse de 1997 à 2003. L'explication des variations de la fécondité connait des divergences selon le modèle de Bongaarts. Pour la période allant de 1992 à 1997, c'est l'effet cumulé de la nuptialité et de l'infécondabilité post-partum qui a été la cause de la légère hausse de l'ISF à Toamasina urbain et Toliary urbain. Alors que pendant cette même période, ces mêmes déterminants proches ont eu des effets inhibiteurs de la fécondité à Antsiranana urbain. D'ailleurs même, tous les déterminants de Bongaarts ont eu des effets inhibiteurs sur la fécondité à Antsiranana urbain entre 1992 et 1997. Ce qui a provoqué une baisse importante de l'ISF qui est passé de 4,71 enfants par femmes à 3,58 enfants par femmes, soit une baisse de plus de un enfant par femme sur une période de cinq ans. Pour la période allant de 1997 à 2003, on constate une uniformisation de comportement des femmes de cette classe. Sur cette période, toutes les localités de la classe 2 ont connu une baisse de leurs ISF. Cette baisse est due en grande partie par l'amélioration des pratiques contraceptives et l'effet de la nuptialité.

II.3. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 3

Cette classe est composée des zones urbaines modestes et des zones rurales les plus développées. Dans les localités de cette classe, le facteur le plus influent de la fécondité est la stérilité post-partum. La nuptialité agit aussi sur la fécondité mais son effet est beaucoup moins faible que l'infécondabilité post-partum. La contraception et la stérilité n'ont presque pas d'effet sur le niveau des ISF dans cette classe. A part la zone rurale d'Antananarivo, les localités de cette classe on connu une transition classique de fécondité. Le niveau de l'ISF à d'abord connu une hausse avant de chuter. La hausse du niveau de la fécondité durant la première période (1992-1997) est principalement du à l'intensification des effets de la

nuptialité dans cette classe. Les indices ajustés de mariage des localités de cette classe ont en effet baissé durant cette période. Durant la deuxième période, c'est l'effet de la contraception qui a surtout contribué à la baisse de l'ISF.

II.4. Modèle d'inhibition de la fécondité dans la classe 4

Cette classe comprend les parties les plus pauvres du pays. Les régions et types de résidence appartenant à cette classe ont les ISF les plus élevés. Le niveau de la fécondité est élevé dans ces localités car les effets inhibiteurs de la majorité des déterminants proches ne sont pas conséquents. Seule la stérilité post-partum joue son rôle inhibiteur. Les comportements des femmes ne sont pas orientés vers les pratiques contraceptives. A Toliary rural par exemple, en 2003 seulement 6,68 % des femmes utilisent des méthodes contraceptives. Avec la pauvreté et sans doute le niveau bas de l'éducation, le mariage n'a pas d'effet inhibiteur considérable dans ces zones. La transition de la fécondité a eu lieu dans ces zones grâce à une amélioration des effets de la contraception pour la période allant 1992 à 1997 et grâce aux effets cumulés de la contraception et du mariage pour la période allant de 1997 à 2003.

CONCLUSION

Cette étude nous a permis de mettre en exergue l'évolution de la fécondité à Madagascar sur une période décennale (1992-2003) ainsi que les facteurs qui sont à l'origine de cette évolution. Il ressort de cette étude que tous les régions et types de résidence de Madagascar ont amorcé la transition de la fécondité depuis les années 1990 excepté la zone urbaine d'Antananarivo qui est déjà en fin de transition et la zone rurale de Toliary qui n'est pas encore entrée en transition.

Même si la plupart des localités sont entrées en transition de fécondité, on remarque néanmoins une diversité au niveau des types de transition ainsi qu'au niveau des facteurs déterminants de cette transition. Dans les localités développées comme Toamasina urbain, c'est surtout les pratiques contraceptives et l'effet du mariage qui sont à l'oeuvre de la transition. Alors que dans les localités moins développées (surtout les zones rurales), c'est l'infécondabilité post-partum qui joue beaucoup à l'inhibition de la fécondité.

Notre travail a eu l'avantage d'étudier la fécondité simultanément dans les régions et les milieux de résidence. Cela nous permet de vérifier l'hypothèse classique sur la fécondité qui stipule que c'est le développement qui est à l'origine des transitions démographiques. Cela se voit dans notre étude car les zones urbaines les plus développées particulièrement Antananarivo rurale et Toamasina rurale ont tendance à se comporter comme les zones urbaines et ont mêmes des ISF plus faibles que certaines zones urbaines.

L'étude connait des limites parmi les quelles ont peut citer la non intégration de l'indice de l'avortement dans notre modèle. Cela est dû aux contraintes liées à notre base de données et on était obligé de l'intégrer dans l'indice de contraception. De plus notre modèle utilisé n'explique pas très bien le fait que la zone rurale de Toliary n'est pas encore entrée en transition de fécondité. Si on ne s'en tenait qu'aux indices de Bongaarts calculé, la zone rurale de Toliary devrait connaitre une hausse de son ISF puis une baisse. Or cette zone a connu une hausse continuelle de sa fécondité. Peut-être une régression de l'ISF à partir des variables lointaines de la fécondité aurait pu mieux expliquer l'évolution de la fécondité à Toliary rurale mais nous avions été limités par le temps.

BIBLIOGRAPHIE

[1] HENRI LERIDON, LAURANT TOULEMAN « Approche statistique et dynamique des populations » Collection Economica (1997)

[2] DOMINIQUE TABUTIN, THIERRY EGGERICKW, CATHERINE GOURBIN, « Transitions démographiques et sociétés» Collection Academia et l'Harmattan (1995)

[3] XAVIER BRY « Analyses factorielles simples » Collection Economica (1995)

[4] EDOUARD TALNAN « La transition de la fécondité en Cote d'Ivoire » Thèse de doctorat de démographie, Université de Paris X (2005)

[5] BENEDICTE GASTINEAU « La transition de la fécondité en Tunisie » Thèse de doctorat de démographie, Université de Paris X (2001)

[6] Madagascar 1992 « Enquête Nationale Démographique et Sanitaire » (Rapport de l'enquête)

[7] Madagascar 1997 « Enquête Nationale Démographique et Sanitaire » (Rapport de l'enquête)

[8] Madagascar 2003-2004 « Enquête Nationale Démographique et Sanitaire » (Rapport de l'enquête)

ANNEXES

A.1. Tableau des variations des ISF en pourcentage

		Baisse de 1992 à 1997				Baisse de 1997 à 2003
Région	Urbain		Rural	Total	Urbain		Rural	Total
Antananarivo		-1,51	2,40	5,62		-0,30	29,91	21,79
Fianarantsoa		-24,30	-0,29	-1,78		23,91	13,86	17,03
Toamasina		-16,62	-1,79	1,41		24,43	9,12	10,87
Mahajanga		-45,85	-3,00	-0,76		12,45	7,91	7,72
Toliary		-5,75	-4,47	-1,48		19,03	-7,48	-1,94
Antsiranana		23,99	13,97	15,42		12,29	7,35	7,87
Total		-9,11	0,45	2,61		11,69	14,41	12,90

Sources : Nos propres calcules à partir des ENDES

NB : Les variations expriment ici les baisses des ISF en pourcentages. Les variations précédées d'un signe moins sont des hausses des ISF en pourcentages. Par exemple, Fianarantsoa urbain a connu une hausse de 24,30% de son ISF de 1992 à 1997 et une baisse de 24,43% de son ISF de 1997 à 2003.

A.2. Graphiques des niveaux de fécondité selon les provinces et milieux de résidences

8

7

6

5

4

3

2

1

0

Urbain Rural

A.2.1. Histogramme du niveau des ISF par régions et milieux de résidence en 1992

A.2.2. Histogramme du niveau des ISF par régions et milieux de résidence en 1997

8

7

6

5

4

3

2

1

0

Urbain Rural

A.2.3. Histogramme du niveau des ISF par régions et milieux de résidence en 2003

8

7

6

5

4

3

2

1

0

Urbain Rural

A.3. Tableaux des indices de Bongaarts

A.3.1. Tableau des indices de mariage de Bongaarts (Cm)

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	0,62	0,81	0,76	0,65	0,83	0,77	0,68	0,8	0,76
Fianarantsoa	0,76	0,87	0,86	0,9	0,95	0,91	0,8	0,91	0,88
Toamasina	0,84	0,84	0,83	0,78	0,89	0,86	0,71	0,86	0,86
Mahajanga	0,72	0,93	0,91	0,85	0,95	0,93	0,86	0,93	0,89
Toliary	0,92	0,94	0,92	0,84	0,95	0,93	0,86	0,93	0,91
Antsiranana	0,81	0,93	0,89	0,82	0,93	0,89	0,9	0,97	0,91
Total	0,71	0,87	0,84	0,76	0,89	0,86	0,76	0,86	0,86

A.3.2. Tableau des effets des naissances hors mariages (Mo)

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	1,02	1,03	1,03	1,04	1,03	1,03	1,03	1,05	1,03
Fianarantsoa	1,07	1,07	1,07	1,07	1,05	1,05	1,08	1,09	1,08
Toamasina	1,2	1,11	1,11	1,07	1,13	1,13	1,01	1,05	1,04
Mahajanga	1,06	1,05	1,05	1,06	1,05	1,05	1,08	1,03	1,03
Toliary	1,27	1,08	1,09	1,11	1,07	1,09	1,09	1,09	1,09
Antsiranana	1,06	1,09	1,08	1,1	1,13	1,11	1,23	1,1	1,06
Total	1,07	1,06	1,06	1,07	1,06	1,06	1,05	1,07	1,06

A.3.3. Tableau des indices corrigés de mariage de Bongaarts (Cm')

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	0,61	0,78	0,74	0,62	0,81	0,75	0,67	0,76	0,73
Fianarantsoa	0,71	0,81	0,8	0,85	0,91	0,86	0,74	0,83	0,82
Toamasina	0,7	0,75	0,74	0,73	0,78	0,76	0,7	0,82	0,83
Mahajanga	0,67	0,89	0,87	0,8	0,9	0,88	0,8	0,91	0,86
Toliary	0,72	0,87	0,85	0,75	0,89	0,85	0,78	0,85	0,84
Antsiranana	0,76	0,85	0,82	0,74	0,83	0,8	0,73	0,89	0,86
Total	0,67	0,82	0,79	0,71	0,84	0,81	0,72	0,81	0,81

A.3.4. Tableau des indices de contraception de Bongaarts (Cc)

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	0,82	0,93	0,87	0,8	0,88	0,83	0,79	0,83	0,8
Fianarantsoa	0,9	0,97	0,96	0,93	0,95	0,95	0,88	0,92	0,9
Toamasina	0,85	0,94	0,91	0,84	0,93	0,91	0,73	0,84	0,78
Mahajanga	0,85	0,97	0,94	0,88	0,96	0,94	0,83	0,92	0,87
Toliary	0,85	0,97	0,94	0,83	0,97	0,93	0,78	0,95	0,85
Antsiranana	0,85	0,96	0,9	0,82	0,92	0,9	0,79	0,86	0,82
Total	0,84	0,95	0,91	0,82	0,93	0,89	0,8	0,88	0,83

A.3.5. Tableau des indices d'infécondabilité post-partum de Bongaarts (Ci)

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	0,8	0,7	0,73	0,81	0,72	0,76	0,78	0,75	0,77
Fianarantsoa	0,7	0,7	0,7	0,73	0,72	0,72	0,75	0,7	0,73
Toamasina	0,72	0,7	0,71	0,73	0,7	0,71	0,75	0,73	0,74

Mahajanga	0,74	0,71	0,72	0,78	0,7	0,71	0,76	0,73	0,74
Toliary	0,75	0,73	0,74	0,81	0,76	0,77	0,77	0,71	0,74
Antsiranana	0,78	0,71	0,74	0,76	0,73	0,73	0,79	0,72	0,75
Total	0,76	0,71	0,72	0,79	0,72	0,74	0,77	0,72	0,75

A.3.6. Tableau des indices de stérilité primaire de Bongaarts (Ip)

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	1	0,98	1	0,92	0,98	0,94	0,94	1	0,95
Fianarantsoa	0,96	0,94	0,94	0,98	0,96	0,96	0,98	0,99	0,98
Toamasina	0,95	0,96	0,95	0,96	0,93	0,94	0,99	0,94	0,97
Mahajanga	0,91	0,84	0,85	0,98	0,98	0,98	0,95	1	0,97
Toliary	0,98	0,81	0,87	0,86	0,91	0,94	0,94	0,91	0,92
Antsiranana	1	0,86	0,93	0,93	0,89	0,9	0,96	0,95	0,96
Total	0,99	0,92	0,94	0,94	0,95	0,94	0,95	0,97	0,96

A.3.7. Tableau des effets cumulatifs des indices de Bongaarts

	1992			1997			2003
Région	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total	Urbain	Rural	Total
Antananarivo	0,40	0,50	0,47	0,37	0,50	0,44	0,39	0,47	0,43
Fianarantsoa	0,43	0,52	0,51	0,57	0,60	0,56	0,48	0,53	0,53
Toamasina	0,41	0,47	0,45	0,43	0,47	0,46	0,38	0,47	0,46
Mahajanga	0,38	0,51	0,50	0,54	0,59	0,58	0,48	0,61	0,54
Toliary	0,45	0,50	0,51	0,43	0,60	0,57	0,44	0,52	0,49
Antsiranana	0,50	0,50	0,51	0,43	0,50	0,47	0,44	0,52	0,51
Total	0,42	0,51	0,49	0,43	0,53	0,50	0,42	0,50	0,48

Toam_Rur

Toam_Urb

Maha_Urb

Maha_Rur

Tana_Urb

Tana_Rur

Ants_Urb

Ants_Rur

Fian_Urb

Fian_Rur

Toli_Urb

Toli_Rur

0,10 0,12 0,14 0,16 0,18 0,20 0,22

Dendrogramme de 12 Obs.
Saut Minimum
Dist. Euclidiennes

Dist. Agrégation

A.4. Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique

-1

4

9

8

7

6

5

3

2

0

1

-2 0 2 4 6 8 10 12 14

63,24%

18,95%

^5,67% 4,26% 2,70% 2,03% 1,50% ,96% ,38% ,28% ,02%

Val. Propres (matrice de corrél.)
Variables actives seules

Nombre de valeurs propres

A.5. Graphique des valeurs propres