II. Objectif 2 : Assurer l'éducation primaire
pour tous
II.1. Ajustement des modèles des taux
d'achèvement
Pour expliquer les deux indicateurs représentant
l'objectif 2, il fallait retenir parmi les variables explicatives candidates,
celles qui seraient plus adéquates tant statistiquement
qu'économiquement. Pour plus de pertinence, il était question de
prospecter l'ensemble des variables mesurant à la fois le niveau
d'accès à l'éducation, les conditions
socioéconomiques
de la population et la qualité de l'enseignement.
En effet, l'achèvement des études est conditionné
en même temps par l'offre d'enseignement et les
contraintes d'ordre socioéconomique telles que le manque
d'équipement en infrastructures de base et l'emploi des enfants.
La variable nombre d'élèves par enseignant renseigne sur
les conditions des études et la motivation des
élèves. Des constats empiriques montrent que l'on a
intérêt à augmenter les effectifs en milieu rural et
les diminuer en milieu urbain pour améliorer la scolarisation.
Ce qui se traduit par le fait que la relation entre ces deux variables pourrait
être décrite par une courbe quadratique en « U
renversé ». La scolarisation augmente avec l'effectif des
salles des classes jusqu'à un certain seuil et décroît par
la suite. Il faudrait donc introduire également le carrée du
nombre d'élèves par enseignant parmi les variables
explicatives. Compte tenu de tous ces paramètres et des analyses du
chapitre précédent, les
variables candidates pour expliquer les taux d'achèvement
sont les suivantes:
· le taux de pauvreté
· le nombre d'écoles primaires rapporté
à la population totale de la province
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le nombre de collèges rapporté à la
population totale de la province
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la part du privé dans l'enseignement
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le nombre de bénéficiaires de la restauration
primaire rapporté à la
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population
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totale de la province
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le taux d'emploi des enfants
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le chômage des diplômés
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le nombre d'élèves par enseignant et son
carré
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les indicateurs eau potable et électricité
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la distance par rapport à une route goudronnée
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le taux d'urbanisation et
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le taux d'alphabétisation.
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Les premières tentatives d'estimations ont
révélé que les variables chômage des
diplômés et part du privé dans l'enseignement
sont statistiquement très mal choisies. Elles ont
été donc éliminées du
modèle final. La variable restauration représente
également le nombre d'écoles primaires par tête vu qu'ils
sont très corrélés entre elles (0,9). Par ailleurs, la
forte colinéarité entre l'alphabétisation, l'urbanisation
et les équipements en infrastructures de base fait que nous retenons
seulement quelques unes de ces variables, notamment les plus
représentatives. Le taux d'urbanisation a été
préféré au taux d'alphabétisation. L'indicateur eau
potable représente les infrastructures de base.
En définitive, deux modèles plus pertinents et
présentant moins d'endogénéité et des variables
colinéaires ont été retenus. Leurs résultats
sont commentés dans le paragraphe suivant.
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