I.2- Interprétation des résultats de la
matrice de corrélation des facteurs intermédiaires
Ci-dessous, les matrices des corrélations et des
résultats des tests de causalité :
Interprétation des
résultats
D'un point de vue pratique,nous allons interpréter les
chiffres découlant des associations qui nous paraissent pertinentes. Il
s'agit des couples « espérance de vie et indice
synthétique de fécondité », « revenu
par habitant et indice synthétique de
fécondité », « espérance de vie et
revenu par habitant ».
- Espérance de vie et indice synthétique de
fécondité : il s'agit de voir si la fécondité
baisse avec l'allongement de la vie comme semble le postuler la théorie
de la transition démographique. Le coefficient de corrélation est
de -0,86, ce qui semble traduire une forte liaison entre les deux grandeurs et
des sens de variations inverses comme le postule la théorie.De plus, la
probabilité de l'incidence de l'espérance de vie sur la
fécondité est inférieure à 5% (0,15%), ce qui
traduit aussi causalité assez marquée.
- Revenu par habitant et indice synthétique de
fécondité : il s'agit de voir si les statistiques de liaison
corroborent les observations selon lesquelles les régions les moins
aisées sont les plus fécondes et si, comme on le verra dans le
cadre de ce travail plus tard, la taille de la famille est un facteur aggravant
de pauvreté. Le coefficient de corrélation est de -0,15 et parmi
les probabilités du test de causalité, seule celle de l'incidence
de l'ISF (0,42%) sur le revenu moyen est confirmée. On conclut donc
à un impact relatif de la fécondité sur le niveau de
revenu en Afrique subsaharienne.
- Espérance de vie et revenu par habitant : il est
question de savoir si d'après les données et les calculs
effectués, le revenu par habitant conditionne de manière globale
la durée de la vie humaine. Si le coefficient de corrélation
(0,5) semble traduire une liaison assez forte entre les deux grandeurs, le test
de causalité n'est pas concluant (probabilité = 6%).
Les conclusions tirées des valeurs prises par les
différents indicateurs statistiques calculés
précédemment ne constituent pas une base de
généralisation déterministe, contraire aux
caractéristiques d'un système dynamique. Mais, ces valeurs
rendent compte d'une tendance globale de long terme qu'il serait erroné
de vouloir systématiquement appliquer à chaque cas de figure.
Les conclusions qui ont été tirées ne peuvent servir que
de cadre de référence auquel il faudrait adjoindre les
spécificités de chaque situation prise dans son contexte
spatio-temporel. D'où la nécessité de faire une analyse
empirique des interactions qu'il y aurait eu au cours des dernières
décennies entre la croissance démographique et le
développement en Afrique au sud du Sahara.
VI- Interactions entre la croissance
démographique et le développement : les résultats
empiriques
Compte tenu des critères de choix
énoncés plus haut (préambule de la partie B- du chapitre
II), les modules que nous utiliserons pour nos analyses sont les
suivants :« fécondité vs niveau de
vie », « croissance
démographiquevséducation »,« croissance
démographique vs santé ».
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