D.- RESULTATS DU MODELE
· Analyse statistique du modèle retenu
(Tableau 4)
Dependent Variable: LPIBH
Method: Panel Least Squares
Date: 06/01/09 Time: 09:21
Sample: 1980 2008
Periods included: 29
Cross-sections included: 12
Total panel (unbalanced) observations: 279
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
LTE 0.042829 0.011383 3.762421 0.0002
LPTOT -3.152835 0.467420 -6.745188 0.0000
LPACT 2.648057 0.446331 5.932939 0.0000
LFBCF 0.166389 0.020671 8.049557 0.0000
C 12.10629 1.053883 11.48731 0.0000
Effects Specification
Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0.866822 Mean dependent var 5.471810
Adjusted R-squared 0.859227 S.D. dependent var 0.439413
S.E. of regression 0.164867 Akaike info criterion -0.711720
Sum squared resid 7.148619 Schwarz criterion -0.503479
Log likelihood 115.2850 Hannan-Quinn criter. -0.628185
F-statistic 114.1203 Durbin-Watson stat 0.233181
Prob(F-statistic) 0.000000
Au regard des résultats découlant des
estimations du modèle à effets fixes individuels retenu (Annexe
VI), avec 279 observations, nous pouvons dire que le modèle est
globalement bien spécifié en tenant compte de la
probabilité associée au test de Fisher, qui est largement
inférieure au seuil de signification de 5%. Cependant, la somme des
carrés quoique faible ne permet pas de garantir une forte
capacité de prévision du modèle.
Le coefficient de détermination, mesure de la
qualité de l'ajustement linéaire, étant très
élevé (86.68%), nous pouvons penser que les variables
exogènes expliquent la variable endogène.
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Impact de Ça croissance démographique sur
Ça croissance économique clans Ces pays en voie de
développement de 1980 à
2008.
Toutefois, avoir un R2 élevé ne
signifie pas forcément ce que nous avons dit plus haut. Il se pourrait
qu'il y ait ce que l'on appelle en économétrie présomption
de multicolinéarité (les variables explicatives sont fortement
corrélées entre elles). Ainsi, il importe de voir si les
estimateurs sont statistiquement significatifs.
Se référant aux résultats du test de
Student mentionné ci-dessus, nous pouvons constater que les estimateurs,
de manière individuelle, sont effectivement significatifs au seuil de
5%.
· Analyse économique du
modèle
Suite aux tests effectués, il est bon de remarquer que,
suivant la théorie de la croissance de Solow disant que le taux de
capital fixe varie dans le même sens que la production et que le taux de
croissance de la population varie en sens inverse de la croissance, les
hypothèses sont vérifiées. En effet, on remarque que les
signes des paramètres sont exacts car le coefficient du LPTOT
(croissance de la population) est négatif et celui du LTE (croissance du
capital privé) est positif.
Par ailleurs, on peut facilement constater que sur l'ensemble
de la période étudiée et pour l'ensemble des pays
considérés, la croissance au sein des pays les moins
avancés dépend de la croissance de la population active. Cette
dernière apparaît comme étant statistiquement significative
dans l'explication du modèle avec la possibilité de se tromper de
5%. De plus, le coefficient du LFBCF est également significatif au
même seuil. Une variation positive de 1 point du log de la population
active engendre une hausse du log du PIB de 3.03 points. Au total, l'ensemble
de nos variables est statistiquement significatif dans l'explication du
modèle spécifié avec un risque de première
espèce de 5%.
Par conséquent, le lien entre croissance
démographique et croissance économique est loin d'être
direct ; de nombreuses autres variables doivent être prises en compte.
Par exemple, en référence au tableau retenu ci-dessus, le facteur
travail constitue un des piliers très importants. Avec des coefficients
positifs pour les paramètres LPACT et LTE, on peut croire que la liaison
entre population et croissance aurait été positive si l'on avait
considéré uniquement la population active de la taille de la
population totale.
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Impact de Ça croissance démographique sur
Ça croissance économique clans Ces pays en voie de
développement de 1980 à
2008.
De plus, on peut supposer qu'une croissance
démographique forte accompagnée d'un niveau de qualification
développé (éducation, formation...) constitue un des
moteurs de la croissance économique. A l'inverse, une croissance
démographique forte avec en parallèle, une incapacité
à développer un niveau de qualification relativement
élevé, comme c'est le cas pour les pays pauvres
considérés dans notre échantillon, entraîne une
croissance économique faible.
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