Projet d'économétrie : les causes de la mortalité infantile en Afrique (2006)

Résumé du document

Mon étude porte sur la mortalité infantile en Afrique. D'après les chiffres de l'UNICEF, le taux de mortalité des enfants de moins de 5 ans varie considérablement d'un pays à l'autre, et s'amplifie même pour certains pays. Pour cet organisme international dont la responsabilité est la protection des enfants, il est essentiel de connaître les causes de la mortalité infantile et de mettre en œuvre des projets afin de permettre aux enfants africains d'atteindre l'âge adulte.

Les causes économiques que je choisis sont le revenu national brut par habitant, qui est un indicateur de la pauvreté de la population, et les dépenses de santé par habitant, qui précise si la population a les moyens de se soigner (vaccins, consultation médicale…). Ensuite, l'UNICEF répertorie les infections respiratoires aigues et le paludisme comme les deux éléments majeurs de la mortalité infantile en Afrique. Actuellement, le paludisme est une maladie contre laquelle il est difficile de lutter. Pour les infections respiratoires, l'organisation internationale recommande une prise en charge appropriée des enfants malades. Résoudre ces deux principaux problèmes permettrait une baisse significative du nombre de décès d'enfants âgés de moins de 5 ans. Je choisis également le nombre d'enfants présentant une insuffisance pondérale et le pourcentage de personnes ayant accès à de l'eau potable comme facteurs susceptibles d'expliquer le taux de mortalité infantile. Enfin, dernière cause possible, mais pas la moins importante : l'infection au virus du VIH. En effet, aujourd'hui de plus en plus d'enfants sont atteints par transmission du virus par leur mère lors de la grossesse, de l'accouchement ou de l'allaitement. De plus, à mesure que le VIH se propage, le nombre d'enfants victimes de la maladie augmente.

Après la collecte des données pour les différentes variables et l'élimination des pays présentant des données manquantes, mon analyse porte sur 35 pays, pour l'essentiel d'Afrique septentrionale.

Dans cette première partie du projet, je vais examiner plusieurs variables qui me semblent être les causes de ce phénomène, et déterminer lesquelles ont réellement une relation avec le taux de mortalité des enfants.

Extraits

[...] Les fluctuations autour de la moyenne sont élevées, en moyenne égales à 91,5. La corrélation entre la variable à expliquer et celle-ci est négative (coefficient égal à -0,42). Des disparités importantes entre les pays existent. Par exemple, le Niger qui dépense le moins en soins est un des pays où la mortalité infantile est la plus élevée (259 décès d'enfants de moins de 5 ans) ; alors que le Swaziland dépense par habitant pour le domaine de la santé 44 fois plus que le Niger, et a un taux de mortalité proche de la moyenne (156). [...]

[...] Le taux moyen de mortalité est de 152,5. De plus des pays ont un taux de mortalité infantile inférieur à 152, l'autre moitié des pays a un taux supérieur. L'écart type est de 49,4 ; il représente les variations autour de la moyenne. Variables exogènes - le Revenu National Brut par habitant : RNB Le Burundi a le plus petit RNB des pays étudiés avec 90$ par habitant pour l'année 2004. A l'opposé, on a le Botswana où le RNB par habitant est de 4340$, soit un revenu plus de 48 fois supérieur à celui du Burundi. [...]

[...] La série ajustée gomme les disparités entre les pays, qui sont davantage importantes sur la série expliquée. Tests statistiques Tests de significativité individuelle et globale des coefficients - test de significativité individuelle des coefficients de régression Test : H0 : ai = 0 le paramètre ai n'est pas explicatif pour le modèle H1 : ai 0 le paramètre ai est explicatif Forme de la région critique : α/2 = Statistique de test observée : = ai / σ^âi ~ St = St Fractile de Student : c = t ; α/2) = t (27 ; 0,025) = 2,052 Règle de décision : si Іt*І > on rejette l'hypothèse H0 ; c'est-à-dire que la variable xi n'est pas significative pour le modèle. [...]

[...] Pour les données en coupe, il convient de trier les observations de manière croissante ou décroissante en fonction de la variable à expliquer. - Examen visuel d'une possible autocorrélation des erreurs Les résidus sont pour plusieurs individus consécutifs positifs (individus 23 à 26) ou négatifs (individus 9 à 13). L'autocorrélation des erreurs semble donc être positive. Vérifions cette interprétation graphique par les tests de Durbin-Watson et Breusch-Godfrey. [...]

[...] Ainsi, on peut affirmer que l'insuffisance pondérale a un impact significatif sur le taux de mortalité des enfants de moins de 5 ans, avec un risque d'erreur de 5%. Je pourrais continuer à retirer une dernière variable (RNB) pour essayer de trouver deux variables explicatives du modèle. Si c'était le cas, j'aurais un modèle à deux variables, toutes deux significatives. Je préfère conserver le modèle précédent. Correction du modèle Du modèle initial à 7 variables exogènes, j'en ai retiré 4 : les dépenses de santé par habitant, les infections respiratoires aiguës, l'infection du virus du VIH et l'accès à l'eau potable. [...]