5 Estimations économétriques de la
pluriactivité
A présent, nous abordons l'estimation du modèle
(2) qui régit l'interaction existant entre la pluriactivitéet le
revenu issu de l'activitéprincipale d'un actif. Nous utilisons comme
décrit dans la méthodologie (Cf. section 3.3) une
procédure en deux étapes et tenons également compte du
problème de biais de sélection que pose l'estimation de
l'équation de revenu.
5.1 Présentation des estimations12
En ce qui concerne l'estimation de l'équation de revenu
principal, l'application de la méthode de Heckman sur les données
à notre disposition a révelél'existence effective d'un
biais de sélection en raison de la significativitéau seuil de 5%
du ratio inverse de Mills [cf. tableau n13 en annexes]. Ainsi, les estimateurs
MCO obtenus en ignorant le caractère limitédu revenu principal
sont biaisés et non convergents comme si l'on était en face d'un
problème d'oubli de variable.
L'équation du revenu principal est alors estimée
par la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) avec prise en
compte du ratio inverse de Mills pour corriger le biais de sélection. Le
test de white effectuésur les estimateurs des MCO met en évidence
l'existence d'un biais d'hétéroscédasticitéauquel
on remédie en recourant à la correction par la méthode de
White13. La normalitédes résidus est assurée
par le théorème central limite en raison du nombre important des
observations disponibles.
12Pour plus de
détails sur la significativitédes résultats, se
référer aux tableaux n~14, 15 et 16 en annexes. On rappelle tout
de même que les résultats sont statistiquement significatifs au
seuil de 5% lorsque la valeur de la statistique »z-loi normale» est
supérieure à 1,96 en valeur absolue.
13Avec l'option
»robut» associée à la
commande reg de Stata, les t
de Student sont corrigés de
l'hétéroscédasticitépar la méthode de
White.
Déterminants de la pluriactivitéau
Cameroun 28
c Norbert ASSOGBA & Edouard KALAWA Groupe de
travail
Après l'estimation de l'équation du revenu
principal, nous récupérons les résidus
homoscédas-tiques et normaux qui servent de variables explicatives pour
le modèle de participation aux emplois secondaires. Celui-ci est
estimépar une régression Probit simple et robuste.
Le choix du paquet de variables explicatives parmi les
variables candidates a étéfait selon la méthode dite
« pas à pas » descendante (Nakache et Confais,
200314) ; elle consiste à introduire dans le
modèle toutes les variables candidates dans un premier temps et, les
variables non significatives sont ensuite éliminées une à
une. Le processus s'arrête lorsque tous les coefficients sont
considérés comme significativement différents de
zéro à un seuil précédemment choisi
(généralement, 5%).
Les tableaux qui suivent présentent les
résultats des estimations de l'équation de revenu principal et de
la participation aux emplois secondaires.
TAB. 9 - Estimation de l'équation de
revenu principal
|
Revenu principal
|
Coefficients
|
z-loi normale
|
|
Constante
|
-58,643
|
-7,06
|
|
Temps activitéprincipale
|
0,327
|
5,09
|
|
Sexe
féminin
|
-22,014
|
-13,98
|
|
L'âge
|
1,171
|
9,86
|
|
Situation de famille mariémonogame
|
28,856
|
11,19
|
|
mariépolygame
|
30,306
|
10,19
|
|
veuf(ve)
|
20,869
|
6,79
|
|
divorcé/séparé24,302
|
|
6,87
|
|
union libre
|
20,443
|
6,15
|
|
Niveau instruction primaire
|
14,104
|
14,06
|
|
secondaire 1er Cycle
|
32,758
|
21,10
|
|
secondaire 2ème Cycle
|
63,408
|
26,89
|
|
supérieur
|
167,842
|
26,44
|
Source: Calcul des auteurs à partir de
EESI
14Citépar Pascal Legrand et Denis Bories .
Déterminants de la pluriactivitéau Cameroun
29
~cNorbert ASSOGBA & Edouard
KALAWA Groupe de travail
TAB. 10 - Estimation Probit de la participation aux
emplois secondaires
|
Variables
|
Coefficients
|
z-loi normale
|
Effets marginaux
|
|
Constante
|
-0,802
|
-8,37
|
-
|
|
Revenu principal
|
-0,015
|
-5,60
|
-0.005
|
|
Lien parentéavec CM conjoint du CM
|
-0,205
|
-4,12
|
-0.068
|
|
autres apparentés
|
-0,182
|
-3,60
|
-0,060
|
|
Situation de famille marié(e) monogame
|
0,609
|
9,32
|
0,211
|
|
marié(e) polygame
|
0,730
|
9,47
|
0,276
|
|
veuf(ve)
|
0,272
|
3,79
|
0,098
|
|
divorcé(e)/séparé(e)
|
0,496
|
5,84
|
0,186
|
|
union libre
|
0,338
|
5,52
|
0,124
|
|
Sexe
féminin
|
-0,371
|
-6,53
|
-0,126
|
|
Age
|
0,005
|
2,41
|
0,002
|
|
Type habitat
maison à plusieurs logements
|
-0,189
|
-6,09
|
-0,064
|
|
concessions/sarés
|
0,081
|
2,17
|
0,028
|
|
Milieu de résidence semi-urbain
|
0,343
|
10,27
|
0,123
|
|
rural
|
0,756
|
21,57
|
0,270
|
|
Temps activitéprincipale
|
-0,003
|
-2,32
|
-0,001
|
|
Religion
|
|
|
|
|
Animiste
|
0,250
|
2,72
|
0,091
|
|
Secteur activitéindustrie
|
0,071
|
2,09
|
0,025
|
|
Niveau instruction primaire
|
0,250
|
4,73
|
0,087
|
|
secondaire 1er Cycle
|
0,478
|
5,13
|
0,173
|
|
secondaire 2ème Cycle
|
0,886
|
5,35
|
0,334
|
|
supérieur
|
2,308
|
5,23
|
0,710
|
Source : Résultats des estimations des auteurs
à partir de EESI
Déterminants de la pluriactivitéau
Cameroun 30
c Norbert ASSOGBA & Edouard KALAWA Groupe de
travail
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