Les implications politiques pour l’éducation des filles en Côte d’Ivoire révèlent des résultats surprenants : l’augmentation du nombre d’enseignantes et d’éducatrices améliore significativement la performance scolaire. Cette étude met en lumière des leviers essentiels pour transformer l’éducation féminine et favoriser l’égalité des genres.
PARTIE II. ETUDE ECONOMETRIQUE DE L’ANALYSE DES VARIABLES EXPLICATIVES DE LA PERFORMANCE SCOLAIRE FEMININE
Dans cette partie, nous aborderons les aspects méthodologiques relatifs à notre étude. Notre objectif étant d’analyser les effets du genre sur la performance scolaire féminine, nous cherchons à analyser de manière économétrique l’influence de certains facteurs sur la réussite scolaire des filles à l’aide de différentes catégories d’estimateurs de cette performance féminine.
CHAPITRE II. METHODOLOGIE
CHOIX DU MODELE
Présentation du modèle
- Aspect théorique
Pour atteindre nos objectifs nous utilisons une fonction de production éducative dans la mésure où la production de la réussite scolaire féminine nécessite l’utilisation de certains facteurs de productions. Dans la littérature économique, plusieurs travaux sur l’éducation ont été menés. En 2018, Dieng a utilisé le modèle de type cobb-Douglas pour expliquer le financement public de l’éducation et des performances scolaires au Sénégal en s’inspirant de celui de Gupta et al ( 1999 et 2000).
Le modèle de base de Gupta et al (1999 et 2000) est une fonction de production de l’éducation qui s’écrit de la manière suivante : Yt = f (X1t, X2t, , Xnt)
Avec Yt représentant la variable endogène ou l’output du cycle d’enseignement considéré et X1t,X2t, ……………… ,.Xnt les inputs utilisés dans la fonction de production éducative.
De même, nous partons du modèle de Gupta et al pour mettre en évidence une approche de cette fonction de production. Ainsi, nous écrivons le modèle suivant :
Qt = f ( X1, X2……………., Xn) où Qt désigne le taux de réussite scolaire féminine, X1, X2…………,Xn les facteurs de production de la réussite scolaire féminine.
Aspect empirique
Dans les modèles économétriques où la variable dépendante se trouve bornée soit à droite soit à gauche ou ne prend que des valeurs comprises dans l’intervalle [0 ; 100%], la méthode d’estimation des Moindres carrés ordinaires (MCO) présente des difficultés pour minimiser les erreurs. Il y a aussi des inconvénients avec le MCO, lorsque la variable dépendante est tronquée ou censurée.
Dans ce cas, ni un modèle linéaire ni la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO) ne sont appropriés pour quantifier les relations existantes entre les variables indépendantes et la variable dépendante. L’utilisation des MCO risque de conduire à des estimateurs biaisés. En revanche, si de plus, la variable dépendante est tronquée ou censurée et si l’on suppose que le terme d’erreur soit distribué normalement, le modèle Tobit est mieux approprié pour estimer les paramètres des variables indépendantes (Tobin, 1958 ; Honoré, 1993).
En effet, le modèle Tobit est de plus en plus utilisé dans différents domaines de recherche pour étudier certains phénomènes économiques et sociaux. Dans le domaine de l’éducation, la littérature existante montre que des chercheurs ont déjà utilisé un modèle Tobit dans leurs travaux. Le modèle Tobit et la méthode d’estimation par maximum de vraisemblance nous semblent plus appropriés pour mesurer la performance scolaire, suivant les mêmes raisons évoquées plus haut.
Dans le cas qui nous concerne, l’échantillon porte sur les résultats scolaires des élèves de 1625 écoles privées et publiques de Côte d’Ivoire durant l’année scolaire 2016-1017. Nous connaissons donc d’avance que quelle que soit l’école considérée dans l’échantillon, son taux de performance appartient à l’intervalle [0 ; 100%].
Ensuite, les variables explicatives du modèle sont d’une part des variables dummies, c’est-à- dire des variables qualitatives qui ne prennent que des valeurs (0,1) qui peuvent facilement être utilisées dans un modèle Tobit. Si l’on devait utiliser la méthode des MCO, on pourrait obtenir des nuages de point différents qui pourraient même conduire à des droites parallèles qu’il serait difficile d’ajuster (Ogunyinka et Ajibefun, 2004). Pour toutes ces raisons, le modèle retenu est le Tobit.
Plus formellement, considérons N couples de variables (Xi, Yi*) où la variable Yi* est telle que E [Yi* |Xi] =Xiθ, où θ est un vecteur de paramètres. Jusqu’ici, le modèle linéaire est parfaitement adapté à la situation. Malheureusement, et comme pour les variables qualitatives, la variable Yi* est une variable latente qui n’est pas toujours observable : on ne l’observe que si sa valeur est supérieure à un certain seuil c.
On peut ainsi construire une variable Yi observable, qui est égale à Yi* lorsque celle-ci est observable et qui vaut c par convention lorsque Yi* n’est pas observable. Le modèle Tobit est un modèle censuré : contrairement à Yi*, on observe Xi pour tout l’échantillon. Cette propriété remet en cause l’hypothèse de linéarité et montre que les moindres carrés ordinaires ne sont pas la ´méthode pertinente pour estimer une telle relation.
De façon plus générale, on ne peut pas utiliser ici une densité continue pour expliquer la distribution conditionnelle des dépenses par rapport au revenu : en effet, une distribution continue est incompatible avec le fait que plusieurs observations des dépenses soient nulles. Dans ce contexte, Tobin propose son modèle à variable dépendante limitée.
L’analyse économique de cette situation est la suivante : l’agent choisit la consommation en optimisant son utilité, sous une contrainte de budget. Si la consommation optimale est positive, il consomme la quantité optimale. Si la consommation optimale est négative, il ne consomme pas. L’agent est donc limité par une contrainte de positivité.
Le modèle s’écrit alors :
Yi* = Xi𝜃+ 𝜀i
Yi* Si Yi* > 0
Yi =
0 Si Yi* ≤ 0
𝜃et les Xi sont dans IRP et les résidus εi sont gaussiens homoscédastiques : εi ∼ N (0, σ). On peut bien sûr spécifier une distribution non gaussienne, comme la loi de Weibull ou la loi Logistique.
Questions Fréquemment Posées
Quel modèle est utilisé pour analyser la performance scolaire féminine en Côte d’Ivoire ?
Le modèle Tobit est utilisé pour estimer les paramètres des variables indépendantes dans l’analyse de la performance scolaire féminine.
Pourquoi le modèle Tobit est-il préféré pour l’étude de la réussite scolaire féminine ?
Le modèle Tobit est préféré car il est approprié pour quantifier les relations entre les variables lorsque la variable dépendante est tronquée ou censurée, ce qui est le cas pour les résultats scolaires.
Quels facteurs influencent la performance scolaire des filles en Côte d’Ivoire ?
Les facteurs influençant la performance scolaire des filles incluent le nombre d’enseignantes, d’éducatrices, la proportion de filles et certaines régions.