4.2 Approche
économétrique de la relation entre travail des enfants et
rendement scolaire
Cette section met en évidence le lien qui existe entre
travail infantile et rendement scolaire à travers un modèle
économétrique. La démarche méthodologique consiste
à expliquer le rendement scolaire des enfants à travers la
méthode de régression logistique pour dégager l'effet net
de chacune des variables explicatives, et en particulier celles relatives au
travail des enfants. L'analyse est conduite en deux phases. Dans un premier
temps, une brève description des variables du modèle est faite.
Après la description, les résultats économétriques
et interprétations sont présentés.
4.2.1. Présentation
des variables du modèle
L'analyse économétrique se base sur les
données relatives à l'enquête MICS 2006. Le choix des
co-variables à introduire dans un modèle de régression
repose non seulement sur les connaissances théoriques et travaux
déjà réalisés, mais aussi sur la finalité du
modèle. En effet, il faut distinguer entre une analyse
« pronostic » et une analyse
« étiologique », car la finalité n'est pas
tout à fait la même. Dans une analyse «
pronostic », on cherche avant tout à construire un
modèle permettant de prédire (discriminer dans la
régression logistique) le mieux possible les « outcomes »
( et  ) à partir des co-variables, a contrario dans une analyse
« étiologique » on s'intéresse plus
particulièrement à évaluer le risque associé
à un facteur. L'approche retenue dans le cadre de notre recherche est
l'analyse « étiologique ». Autrement dit, le
modèle retenu ici va nous servir pour mesurer l'effet net de chacune des
variables exogènes susceptibles d'influencer le rendement scolaire.
De façon formelle, il y a une seule variable
dépendante dans le modèle qui tient compte du rendement scolaire
de l'enfant. Cette variable est baptisée   et prend la valeur 1 si l'enfant a réussi son passage en classe
supérieure et  dans le cas contraire. Comme cela a été dit dans le
chapitre 1 , la réussite est définie comme le fait de passer de la
classe   à la classe  . La variable  étant dichotomique, la régression logistique a
été retenue ici pour évaluer l'effet net des facteurs
susceptibles d'influencer le rendement scolaire.
Au final, quels sont les déterminants du succès
ou de l'échec ? Pour répondre à cette question, nous
avons retenu dans le modèle un certain nombre de variables explicatives
pouvant être regroupées en deux groupes :
- Caractéristiques de l'enfant
Les caractéristiques propres de l'enfant inclues dans
cette étude concernent la tranche d'âge de l'enfant, son genre,
son statut d'occupation, ses activités, son niveau d'éducation et
la possession de certaines fournitures scolaires.
- Caractéristiques du ménage
Le deuxième groupe est composé des variables
décrivant le contexte familial dans lequel l'enfant évolue. Il
comprend le milieu de résidence, le nombre d'enfant de moins de cinq ans
dans le ménage, le nombre d'enfants de 5-14 ans, le nombre de femme
âgées de 15 à 49 ans, le niveau d'instruction du chef de
ménage, le niveau d'instruction de la mère du ménage, le
niveau de vie du ménage, l'utilisation de l'électricité,
la possession d'un poste radio, d'un téléviseur. Le poids relatif
des enfants de 0-4 ans et des enfants scolarisables (5-14 ans) peut
entraîner des choix dans la décision de scolariser, ou de les
scolariser et de les mettre au travail à la fois, affectant ainsi leur
rendement scolaire. L'introduction de ces variables est fondée sur le
coût que le nombre élevé d'enfants peut jouer sur la
décision de combiner travail et éducation. Nous tenons compte de
la possession de certains biens par le ménage dont la radio, la
télévision pour cerner l'impact, non pas du niveau de vie mais du
fait de l'information sur le choix des parents quant à
l'éducation de leurs enfants. Le milieu dans lequel se trouve le
ménage est un facteur qui peut jouer en amont sur soit la scolarisation,
soit à la fois sur la scolarisation et le travail des enfants et, en
aval sur le rendement scolaire des enfants compte tenu des disparités
qui existent entre les villes et les campagnes.
Formellement, le modèle s'établit de la
façon suivante :
où   est la matrice des caractéristiques individuelles, familiales et
communautaires de l'enfant,   le paramètre à estimer. Nous partons du principe que les
erreurs   suivent une distribution logistique.
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