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Travail et scolarisation des enfants en milieu rural à Madagascar : le rôle respectif du revenu
parental et de la vulnérabilité face au risque
Nelly Rakoto Tiana
(Institut Catholique de Madagascar, Université Paris XIII et DIAL)
A l’instar des autres pays d’Afrique Subsaharienne, le phénomène du travail des enfants est très répandu à
Madagascar. Il en est particulièrement ainsi dans les zones rurales du pays où beaucoup d’enfants participent aux activités agricoles menées dans le cadre d’exploitations familiales. Si la pauvreté est habituellement évoquée comme étant le principal facteur du travail des enfants, d’autres causes peuvent être avancées. Les paysans malgaches sont par exemple soumis de façon récurrente à des aléas naturels (cyclones, sécheresse, etc.) dont on peut penser qu’ils affectent les décisions de scolarisation et de mise au travail des enfants. Afin d’évaluer le rôle respectif du revenu parental et d’autres facteurs sur l’offre de travail enfantin, cet article propose une analyse conjointe des déterminants de la mise au travail et de la scolarisation des enfants, en mobilisant des données d’enquête récentes portant sur plus de 12 000 enfants âgés de 6 à 14 ans. Quelle que soit la spécification économétrique retenue, le revenu parental avant ou après instrumentation apparaît sans effet sur la mise au travail des enfants, mais agit positivement sur leur scolarisation. En outre, les résultats montrent qu’un choc climatique accroît l’offre de travail enfantin, même si cet effet est moindre pour les ménages non contraints en crédit.
Mots-clés : Travail des enfants, scolarisation des enfants, pauvreté, choc agricole
JEL classification : J24, I21, 055
1. Introduction
Depuis une dizaine d’années, la question du travail des enfants et de ses déterminants a fait
l’objet d’une attention grandissante de la part des économistes du développement. Il existe
néanmoins peu de travaux appliqués au cas de Madagascar. Les quelques études disponibles
montrent que le taux d’activité des enfants est plus marqué en milieu rural que dans l’ensemble du
pays (Roubaud et Coury 1997, INSTAT 2001). Ainsi, en 1993-1994, en milieu rural, 56,5% des
enfants de 13-14 ans travaillaient contre 49,1% pour l’ensemble du pays (Roubaud et Coury 1997).
Comme dans la plupart des pays africains au sud de Sahara, la majorité des enfants qui travaillent le
font dans l’agriculture, dans le cadre d’unités de production familiale. Ils sont rarement mobilisés
dans des entreprises formelles.
Le phénomène du travail des enfants peut être déterminé par plusieurs facteurs. Il peut d’abord être
le résultat de la pauvreté des ménages dans lesquels vivent les enfants. On peut en effet considérer
qu’en-dessous d’un certain niveau de consommation, les parents aspirent à consommer davantage
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en mettant leurs enfants au travail. Dans le cas de Madagascar, cette explication est plausible
compte tenu du niveau élevé de la pauvreté rurale : la proportion de pauvres y était de 77,2% en
2001 et de 86,4% en 2002 (INSTAT 2002). Les caractéristiques de l’activité agricole dans un
contexte d’imperfections de marché influencent également l’offre de travail enfantine. La forte
variabilité des revenus agricoles conjuguée à des marchés du travail ou du crédit déficients
augmentent en effet le coût d’opportunité du temps des enfants. Cela les incite à accroître leur
participation au marché du travail et, de façon concomitante, à réduire leur temps de présence à
l’école. �
Cet article s’inscrit dans cette voie de recherche et tente d’examiner l’influence respective
de la pauvreté des ménages et des caractéristiques de l’activité agricole sur l’offre de travail des
enfants en milieu rural malgache.
L’intérêt de ce travail est double. Premièrement, il vise à tester l’hypothèse de pauvreté, en
tant que déterminant principal du travail des enfants. A cet égard, les conclusions des travaux
empiriques existants sont pour le moins contrastées. Certains concluent à l’absence de lien de cause
à effet, d’autres trouvent même que la richesse des ménages, mesurée par leur dotation en terres, est
une cause principale de la mise au travail des enfants en milieu rural (Bhalotra et Heady 2003).
Tout dépend bien sûr de la manière d’appréhender la pauvreté. En outre, l’introduction d’autres
facteurs liés à l’agriculture, à l’instar des chocs agricoles, parmi les déterminants de l’offre de
travail des enfants, permettra d‘apporter un éclairage sur les politiques efficaces à mettre en œuvre
pour réduire le travail des enfants. Il se peut en effet qu’un transfert conditionnel ou une
amélioration de la capacité des ménages à faire face au risque soit plus efficace qu’une simple
politique de réduction de la pauvreté, pour diminuer l’incidence de travail enfantin.
Deuxièmement, analyser les décisions de travail des enfants permettra aussi de comprendre
les décisions de scolariser ou non les enfants. En effet, la mise au travail des enfants peut nuire à
leur scolarisation (Psacharopoulos 1997, Bhalotra 2003). Dans ce sens, il a été constaté que moins
les enfants vont à l’école, plus ils travaillent. Ainsi, 33,8% des enfants de 6 à 14 ans non scolarisés
travaillent, tandis que 28,5% des enfants en primaire combinent l’école et les travaux de champs ou
autres en 1993-1994 (Roubaud et Coury 1997). Cette étude essaie ainsi d’analyser conjointement
les facteurs explicatifs du travail et de la scolarisation des enfants en milieu rural.
La suite de l’article comportera cinq sections. Dans un premier temps, un cadre théorique et
empirique sera présenté pour mieux situer les différentes hypothèses d’offre de travail des enfants
(section 2). Une analyse descriptive des données sera effectuée dans un deuxième temps (section
3), suivie d’une présentation de la stratégie empirique (section 4). Les résultats de l’analyse
économétrique dans laquelle sont supposés interdépendants les choix de mettre au travail et de
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scolariser les enfants seront discutés dans la section 5. Une brève conclusion et une proposition de
politique de réduction du travail des enfants termineront cet article (section 6).
2. Le travail des enfants : une revue de la littérature
L’approche de la pauvreté des ménages en tant que déterminant principal du travail des
enfants a été développée théoriquement par Basu et Van (1998). Leur modèle constitue clairement
la référence dans la littérature sur le travail des enfants. L’hypothèse principale du modèle, ou
axiome de luxe, sous-tend que les ménages ne prennent la décision de mettre les enfants au travail
que si et seulement si le revenu familial en dehors de la contribution des enfants est inférieur à un
certain seuil. Ce seuil est défini comme le niveau de subsistance du ménage. Les enfants sont ainsi
mis au travail lorsque la famille est dans une situation de pauvreté, où pauvreté est synonyme d’une
insuffisance de revenu.
Beaucoup d’études empiriques concluent à l’existence d’un lien entre pauvreté et travail
enfantin. A titre d’exemple, Blunch et Verner (2001) trouvent une relation positive et largement
significative entre le fait d’être pauvre et le travail des enfants au Ghana. La probabilité de
travailler pour un enfant issu d’un ménage pauvre est de 16,2%, contre 2,5% pour un enfant issu
d’un ménage riche. Ray (1999) aboutit à la même conclusion : une augmentation de 1% du niveau
de pauvreté entraîne 4,75 heures de travail de plus pour l’enfant, en milieu rural ghanéen. Avec une
autre approche, Lachaud (2004c) caractérise la pauvreté par rapport au concept de vulnérabilité.
Les résultats qu’il obtient vont dans le sens de l’axiome de luxe. La pauvreté monétaire, mesurée
par les dépenses de consommation par tête, influence positivement et significativement la
probabilité de travailler pour les enfants de 5 à 14 ans. Pour toutes les formes de pauvreté
transitoire – involutive ou évolutive1, la vulnérabilité des ménages affecte positivement aussi le
travail des enfants, à l’exception des ménages dits durablement pauvres. Mais dans le cas où, la
situation des ménages s’améliore, on s’attend à une diminution du travail des enfants. Une étude à
partir d’un panel de ménages ruraux au Vietnam le confirme (Edmonds 2001). L’incidence du
travail des enfants de 6 à 15 ans s’est réduite de 26%, pendant que l’indice de Gini du pays s’est
amélioré de 6,5%, de 1993 à 1998. A l’inverse, la crise économique indonésienne de a accru la
1 Les ménages pauvres transitoires et involutifs sont les ménages dont la consommation par tête actuelle est inférieure au seuil de pauvreté, mais la consommation estimée est supérieure ou égale au seuil de pauvreté, la probabilité de pauvreté est supérieure ou égale à 0.4 Les ménages pauvres transitoires évolutifs sont ceux qui ont des consommations par tête actuelle et estimée analogues à celles des ménages pauvres transitoires involutifs, mais la probabilité de pauvreté est inférieure à 0.4 Les ménages pauvres durables sont ceux dont les consommations par tête actuelle et estimée sont inférieures au seuil de pauvreté.
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propension des enfants à travailler en 1998 (Manning 2000). Si toutes les catégories des ménages
ont recours au travail des enfants pour améliorer leur situation, les enfants issus des ménages
pauvres sont les plus concernés.
Néanmoins, dans certaines études, la corrélation entre le travail des enfants et la pauvreté est
faible, voire absente. A partir de données péruviennes, Ray (2000a) conclut ainsi à l’absence d’un
lien entre pauvreté et travail des enfants. Ce résultat est dû à la possibilité pour les enfants de
combiner travail et école, que ces enfants soient issus de ménages pauvres, moyens ou riches. Au
Ghana, Canagarajah et Coulombe (1997) ne trouvent pas non plus de relation forte entre le travail
des enfants et la pauvreté des ménages.
Une explication alternative, radicalement différente de celle de Basu et Van, est proposée
par Bhalotra et Heady (2003). Elle énonce qu’en milieu rural, plus les ménages sont riches en terre,
plus leurs enfants travaillent, et ce, dans un environnement caractérisé par des imperfections sur le
marché du travail et de la terre. L’analyse de Bhalotra et Heady (2003) part du fait que la terre est
une importante source de richesse pour les ménages ruraux. Le principe est très simple : les
ménages fortement dotés en terre tendent à faire travailler leurs enfants s’ils ne peuvent ni recourir
à une main d’œuvre sur le marché du travail, ni recourir à la location d’une partie de leur terre.
D’un point de vue empirique, les auteurs trouvent que les filles des ménages riches en terre
travaillent beaucoup plus que les filles des ménages pauvres en terre dans le cas du Ghana et du
Pakistan. Leurs résultats sont en revanche moins tranchés pour les garçons.
Une troisième approche, qui complète l’hypothèse de pauvreté de Basu et Van (1998), est
proposée par Baland et Robinson (2000). Ces auteurs partent du fait que les parents ne peuvent
gager d’emprunt sur les revenus futurs de leurs enfants. En conséquence, pour les ménages pauvres,
les dépenses d’éducation se font au détriment de leurs dépenses de consommation courante. Les
parents vont de ce fait déterminer l’offre de travail enfantin à partir d’une comparaison de l’utilité
marginale de la consommation et de celle des revenus futurs de leurs enfants.
En Zambie, Jensen et Nielsen (1997) trouvent une relation significative entre le travail des
enfants, la scolarisation et l’imperfection du marché de crédit. De même, Jacoby et Skoufias (1997)
ont découvert que les ménages pauvres, n’ayant pas d’accès au crédit, sont incités à faire travailler
leurs enfants, une fois confrontés à un choc négatif de revenu. Dans une telle situation, la
probabilité de scolarisation des enfants diminue. Les analyses de Guarcello et al. (2003), au
Guatemala, confirment cet impact négatif des imperfections du marché de crédit sur la scolarisation
des enfants. Cependant, l’effet du crédit sur le travail des enfants n’est pas clair. Par contre, les
chocs de revenu influencent fortement le travail des enfants. Un choc collectif accroît la
participation des enfants au travail de 5,5%, et un choc individuel l'accentue de 5 points.
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Les chocs de revenu, et spécialement les chocs agricoles en milieu rural, peuvent avoir des
conséquences sur le travail des enfants. Beegle et al. (2006) arrivent à conclure que les chocs
transitoires agricoles accroissent le travail des enfants, en Tanzanie. Leur temps de travail
augmente de 30%. De plus, en présence d’imperfections du marché de crédit ou d’assurance, ces
chocs tendent à développer beaucoup plus la participation des enfants au travail. Dans le cas de
Madagascar, une étude réalisée à partir d’un panel de ménages ruraux montre que les chocs de
revenu accroissent la probabilité de déscolarisation des enfants (Gubert et Robilliard, 2007).
3. Présentation des données et statistiques descriptives
Les données mobilisées sont issues de la base de données du Réseau des Observatoires
Ruraux (ROR). Mis en œuvre depuis 1995 dans le cadre du projet MADIO (Madagascar, Dial-
INSTAT-Orstom), ce dispositif consiste en des enquêtes annuelles auprès d’un panel de ménages
ruraux répartis dans plusieurs régions de Madagascar, l'objectif étant d'illustrer certaines
problématiques particulières au milieu rural malgache (Droy, Ratovoarinony et Roubaud, 2000)..
Initialement limité à quatre, le nombre d’observatoires ruraux a été progressivement augmenté au
fil des années permettant l'extension de l’échantillon de ménages enquêtés. Le ROR comptait ainsi
13 observatoires en 1999, 17 en 2000 et 2001, et 15 en 2002 et 2003.
Bien que les données collectées ne soient représentatives ni au niveau national ni au niveau
régional, elles permettent de connaître, sur des espaces restreints, les conditions de vie des ménages
en milieu rural et de suivre leur évolution dans le temps. En outre, elles autorisent la construction
de plusieurs indicateurs de bien-être économique des ménages, que ce soit l’agrégat consommation
ou l’agrégat revenu, utiles pour l’analyse de la pauvreté. Le questionnaire est similaire pour tous les
observatoires, ce qui permet aussi de dégager les similitudes et les différences d’un observatoire à
un autre. Pour la présente étude, l’agrégat consommation sera privilégié comme indicateur de la
richesse des ménages. Il est en effet traditionnellement considéré comme étant moins variable que
l’agrégat revenu. Souvent, quand le ménage subit un choc de revenu, il lisse tout simplement sa
consommation (Gondard-Delcroix 2005). Mais, le revenu est fréquemment fluctuant, surtout en
milieu rural. Il dépend pour une large part de l’activité agricole. En amont, cette agriculture est très
exposée aux aléas climatiques, et en aval, les prix de vente des produits varient saisonnièrement
(Beegle et al. 2006 et Gondard-Delcroix 2005). Quoiqu’il en soit, l’agrégat revenu sera parfois
utilisé pour tester la robustesse des résultats..
Pour les besoins de l’analyse, seules les données relatives à l’année 2003 seront mobilisées.
La raison en est que les questions relatives au travail des enfants, en tant que main d’oeuvre dans
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l’exploitation familiale, ne sont présentes dans le questionnaire que cette année-là. Dans ce qui suit,
un enfant est considéré comme travaillant s’il a exercé une activité rémunérée et/ou s’il a travaillé
au moins une demi-journée sur l’exploitation familiale au cours des douze derniers mois précédant
l’enquête. En effet, en milieu rural, le travail des enfants s’inscrit souvent dans le mode
d’organisation des exploitations agricoles, surtout dans les pays de l’Afrique subsaharienne (Beegle
et al. 2006, Lachaud 2004c). Ce travail peut être rémunéré ou non rétribué, relatif à la production
ou à l’autoconsommation. L’analyse porte sur 12 279 enfants âgés de 6 à 14 ans, issus de 7 736
ménages. D’après la législation malgache, ces enfants devraient normalement être à l’école et ne
sont pas autorisés à exercer un travail.2.
Quelques statistiques descriptives sont présentées dans les tableaux 1, 2, 3 et 4. Elles
montrent les correlations existant entre la pauvreté et le travail des enfants, les effets de choc
agricole et les imperfections de crédit sur le travail et la scolarisation des enfants.
Premièrement, lorsque la richesse des ménages est mesurée par leur consommation, la
pauvreté apparaît influencer positivement le travail des enfants, et négativement leur scolarisation.
Le tableau 1 montre en effet que plus de 22% des enfants issus des ménages très pauvres travaillent
sans aller à l’école, alors que ce pourcentage n’est que de 13% pour les enfants issus des ménages
très riches. Cependant, la proportion d’enfants qui combinent à la fois travail et école ne varie pas
sensiblement selon qu’ils sont issus de ménages riches ou pauvres. Elle est de 9,7% pour les enfants
des ménages très pauvres, contre 11% pour les enfants des ménages moyens et riches. Quoiqu’il en
soit, ces résultats vont dans le sens du modèle de Basu et Van (1998). Plus les ménages sont
pauvres, plus la probabilité que leurs enfants travaillent est forte. A l’inverse, les enfants issus des
ménages riches fréquentent davantage l’école que les enfants des ménages pauvres. Les taux sont
respectivement de 68 % et 53%. La place de la scolarisation apparaît ainsi non négligeable, en
milieu rural. Néanmoins, l’école semble être coûteuse pour les ménages pauvres. C’est dans ce sens
que la proportion des enfants dans la pauvreté, qui ni ne travaillent ni fréquentent l’école, est
nettement supérieure à la proportion des enfants d’un niveau de vie plus élevé. Ces différents
résultats ne changent guère lorsque le niveau de richesse des familles est mesuré par l’agrégat
revenu, ou que consommation ou revenu sont exprimés par unité de consommation3. Ils suggèrent
l’existence d’impact positif de la pauvreté sur le travail des enfants, et d’un lien entre la pauvreté et
la réduction de la scolarisation des enfants.
2 La scolarité étant obligatoire de 6 à 14 ans, et l’âge minimum légal pour exercer une activité économique est de 14 ans. 3 L’échelle d’équivalence retenue est celle d’Oxford, où 1 point est accordé au premier adulte, 0,7 aux autres adultes dans le ménage, et 0,5 pour les enfants en dessous de 15 ans.
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Deuxièmement, la richesse exprimée en termes de dotations en rizières est elle aussi
négativement corrélée avec le travail des enfants. Le tableau 2 met en exergue qu’au fur et à mesure
que la superficie de rizières cultivées augmente, l’incidence du travail des enfants diminue, tandis
que la proportion des enfants scolarisés augmente. Ce résultat va dans le sens inverse du paradoxe
de richesse de Bhalotra et Heady (2003). En effet, ce paradoxe énonce que plus les ménages
possèdent de champs à cultiver, plus ils emploient leurs enfants, dans un contexte d’imperfections
du marché de travail et du marché de la terre. Au fait, la présente étude se concentre sur la dotation
des ménages en rizières possédées et/ou louées, et qui sont cultivées par eux, parce que leur
dotation exacte en terres non rizicoles n’est pas déterminée, selon les données du réseau des
observatoires ruraux. Plus de 12% des enfants appartenant au premier quintile travaillent, tandis
que 10% des enfants des ménages du cinquième quintile sont actifs. Mais, bien que le paradoxe de
richesse ne soit vérifié, il n’est pas évident que les marchés de la terre et/ou du travail sont parfaits
en milieu rural.
Cependant, la pauvreté n’est pas le seul facteur de mise au travail des enfants. Un marché du
crédit défaillant et des aléas peuvent aussi expliquer le phénomène. Dans le cas de Madagascar,
pour les ménages qui ont subi un choc climatique au cours des 12 mois précédant l’enquête, 17 %
de leurs enfants travaillent sans aller à l’école, alors que le taux est de 12% pour les ménages qui
n’ont subi aucun choc (Tableau 3).4 De même, l’incidence du travail des enfants paraît plus forte au
sein des ménages contraints en crédit..Ces derniers sont définis comme tels s’ils n’ont pu emprunter
au cours des 12 mois précédant l’enquête en raison de taux d’intérêt trop élevés ou encore faute de
pouvoir apporter de garanties. Ce phénomène est toutefois beaucoup plus apparent chez les
ménages pauvres. Ce résultat est conforme à l’hypothèse de Baland et Ronbinson (2000), qui sous-
tend que plus les ménages sont pauvres et ont un accès restreint au crédit, plus la probabilité qu’ils
envoient leurs enfants au travail est forte. Le tableau 4 met en évidence les différences des taux de
participation des enfants entre les catégories de ménage. En étant bénéficiaire de crédit, 18% des
enfants des ménages très pauvres travaillent, alors qu’il est seulement de 12% pour les ménages très
riches. Comme il fallait s’y attendre, le taux augmente quand le ménage ne bénéficie pas d’un
emprunt d’argent. Quant au choc agricole et la pauvreté, les résultats sont les mêmes. Plus les
ménages sont pauvres et ont subi un choc agricole, plus leurs enfants participent au marché du
travail, et moins ils fréquentent l’école. Ces résultats suggèrent ainsi que la pauvreté, les chocs
climatiques et le défaut de crédit accroissent l’offre de travail des enfants. Pour être validée, cette
conclusion nécessite néanmoins une analyse plus rigoureuse des rapports de causalité allant du
4 Un ménage est considéré comme ayant subi un choc si ses cultures ont été anéanties ou fortement altérées suite à des aléas naturels (cyclones, sécheresse, etc.) survenus au cours de l’année 2002/2003.
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revenu parental et de la vulnérabilité des ménages vers les décisions de mise au travail ou de
scolarisation des enfants. A cette fin, l’estimation économétrique d’un modèle estimant de façon
jointe une équation de participation au travail et d’une équation de scolarisation est réalisée dans la
section suivante.
4. Les déterminants de l’offre de travail et de la scolarisation des enfants : une analyse
économétrique
4.1. Stratégie empirique
Les décisions de mise au travail et/ou de scolarisation des enfants peuvent être modélisées
de plusieurs manières selon que l’on considère ces décisions comme étant interdépendantes ou non.
Dans ce qui suit, nous recourons à un modèle probit bivarié qui suppose le travail et la scolarisation
des enfants comme des choix interdépendants. Cette hypothèse paraît plausible dans la mesure où,
l’investissement en capital humain est une des alternatives au travail des enfants. Dans cette
perspective, l’analyse du travail des enfants ne peut pas être effectuée sans tenir compte des
décisions des parents relatives à la scolarisation...En outre, le modèle probit bivarié suppose que ces
décisions sont prises simultanément. On exclut donc la possibilité qu’il existe une hiérarchie dans
les options choisies par les parents pour leurs enfants.
Concrètement, dans le modèle probit bivarié, deux variables dichotomiques sont à estimer,
l’une indiquant si l’enfant participe ou non au travail (y1), l’autre indiquant s’il fréquente l’école ou
non (y2). Deux équations forment le modèle.
Equation de participation au travail :
y1 = 1 si y1* > 0 (0 sinon) avec y1* = xi1ß1 + ei1
Equation de scolarisation :
y2 = 1 si y2* > 0 (0 sinon) avec y2* = xi2ß2 + ei2*
y1* et y2* représentent les variables latentes, qui dépendent des variables explicatives xi1 et xi2 ; ß1 et
ß2 sont des vecteurs de paramètres et e1 et e2 sont des termes d’erreur suivant une loi normale
bivariée. Ce modèle permet ainsi d’estimer simultanément les probabilités de travailler et d’aller à
l’école.
4.2. Spécification des variables
Dans ce qui suit, la variable de participation au travail prend la valeur 1 si l’enfant a exercé
une activité rémunérée et/ou s’il a travaillé au moins une demi-journée sur l’exploitation familiale
au cours des douze derniers mois précédant l’enquête. La définition retenue ne tient donc pas
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compte des activités domestiques auxquelles l’enfant peut également participer. Quant à la variable
de scolarisation, elle prend simplement la valeur 1 si l’enfant fréquentait l’école au moment de
l’enquête. Concernant les variables explicatives, elles peuvent être économiques et
socio-démographiques. En effet, l’environnement familial et communautaire peut aussi jouer un
rôle décisif sur le travail des enfants (Dumas 2004/1). L’introduction de ces variables permettra
d’enrichir l’analyse. Compte tenu des données collectées dans le cadre du ROR, ces variables
peuvent être regroupées en trois grandes catégories : les caractéristiques du ménage, celles de
l’enfant et celles de la communauté ou région d’origine. Le principal objectif de cette étude étant de
mesurer l’influence du revenu parental sur le travail des enfants, différentes variables caractérisant
le niveau de vie des ménages sont alternativement introduites dans les régressions. Les ménages
sont classés par quintile de consommation (ou de revenu). Pour l’identification des paramètres du
modèle la catégorie « très pauvre » sert systématiquement de référence dans les estimations. En
outre, comme on s’attend à ce que les chocs climatiques et l’accès au crédit aient des effets sur
l’offre du travail des enfants, deux variables binaires représentent ces facteurs. La première variable
prend la valeur 1 (0 sinon) si le ménage a subi un choc climatique exogène au cours de l’année
précédant l’enquête (cyclone, sécheresse, etc.). En effet, il est précisé clairement dans le
questionnaire si la famille a subi des dégâts sur les cultures dus à un cataclysme/catastrophe au
cours de l’année 2002/2003. Quant à la variable relative à l’accès au crédit, elle prend la valeur 1 si
le ménage a bénéficié d’un crédit au cours des 12 derniers mois ou si le ménage a déclaré ne pas
avoir besoin d’un crédit, 0 autrement. L’introduction de ces deux variables permet de tester
l’hypothèse selon laquelle la pauvreté n’est pas le seul facteur explicatif du travail des enfants en
milieu rural. Dans la mesure où l’échantillon contient des enfants appartenant au même ménage,
un problème d’auto-corrélation des résidus pour ces enfants-là peut survenir. Pour pallier ce
problème, les écart-types ont été corrigés..
Les variables socio-démographiques introduisent les caractéristiques de l’enfant, telles que
l’âge, le sexe et son statut par rapport au chef de ménage. En effet, il semble que les garçons
travaillent davantage que les filles. 27,3% des garçons travaillent, alors que ce taux n’est que 23,7%
pour les filles. En outre, en milieu rural malgache, les filles semblent plus enclines que les garçons
à être scolarisées (Gubert et Robilliard 2007). Dans cette même perspective, Roubaud et Coury
(1997) ont déjà avancé que la faiblesse du niveau d’instruction du chef de ménage influence aussi
le travail des enfants. A cet égard, les variables sont catégorisées suivant le niveau d’instruction de
celui-ci. Les décisions de mettre les enfants au travail peuvent être aussi liées à l’absence d’une
école dans le village. La présence d’une école peut encourager la scolarisation et diminuer le travail
des enfants. Mais, la composition démographique du ménage peut aussi avoir des conséquences sur
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la mise au travail des enfants. Toutes choses égales par ailleurs, la probabilité de participer au
travail augmente avec le nombre d’enfants dans le ménage, et elle diminue avec le nombre des
adultes actifs dans le ménage. En outre, les observatoires ruraux peuvent être groupés en quatre,
selon leurs spécificités respectives : les grands périmètres irrigués en rizière, la polyculture
familiale, les petites cultures et les cultures de rente. Ces variables sont également introduites dans
les régressions.
5. Résultats économétriques
5.1 Régression par quintile de consommation
La pauvreté semble influencer positivement le travail des enfants, mais les coefficients ne
sont pas tous significatifs pour les différents quintiles (Tableau 5a). Etre moyennement pauvre ou
riche plutôt que très pauvre réduit significativement la probabilité de travail des enfants. L’effet
négatif n’est pas concluant pour le deuxième et le cinquième quintiles. Deux principales raisons
peuvent être formulées à cet égard. D’une part, la corrélation entre le niveau de vie et le travail des
enfants peut aller dans deux sens, elle peut être négative ou positive. Il se pourrait que plus les
parents soient pauvres, plus ils mettent leurs enfants au travail, du fait qu’ils ne peuvent pas
supporter les coûts de l’éducation. Cependant, il se pourrait aussi que le coût d’opportunité d’aller à
l’école plutôt que travailler augmente avec le niveau de revenu, et donc on peut avoir une
corrélation positive entre le travail des enfants et le niveau de revenu. Ce dernier fait référence au
paradoxe de richesse de Bhalotra et Heady (2003). De ce fait, ces deux effets contradictoires sont à
l’œuvre, et il n’est pas surprenant que les coefficients ne soient pas significatifs.
Mais, d’une autre part, la possibilité pour les enfants de combiner à la fois le travail et
l’école justifie aussi le résultat. Au fait, que ce soit les enfants des ménages pauvres, moyens ou
riches peuvent combiner travail et école, et il n’y a pas une différence certaine. Ce résultat rejoint
aux conclusions de Ray (2000) sur ses études relatives au travail des enfants au Pérou et au
Pakistan. La pauvreté a été un facteur explicatif du travail des enfants au Pérou, mais elle ne l’est
pas au Pakistan. Simplement au Pérou, les enfants arrivent plutôt à combiner le travail et l’école,
alors que l’école fait défaut au Pakistan.
Quoiqu’il en soit, la pauvreté affecte négativement la scolarisation des enfants. Les
coefficients du deuxième au cinquième quintile sont tous positifs et significatifs, ce qui nous laisse
dire que être dans une catégorie de ménage plus aisée augmente la probabilité d’être scolarisé.
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Comme il fallait s’y attendre, le choc agricole est un facteur explicatif du travail des enfants
en milieu rural. Le coefficient estimé est positif et significatif. Un tel résultat n’est pas étonnant, du
fait que les ménages ruraux sont constamment exposés à un choc agricole, qui mettra en cause leur
production et/ou leur autoconsommation. Le travail des enfants paraît ainsi un des reflets d’une
stratégie de survie des ménages. Beegle et al. (2006) ont déjà avancé une telle conclusion, lors de
leur étude du travail des enfants en Tanzanie. Dans ce pays, un choc agricole provoque un
accroissement de 30% du travail des enfants, notamment pour les ménages ruraux non dotés en
actifs, et contraints de crédit. Une telle situation paraît aussi être observée dans notre cadre
d’analyse. La variable « choc*crédit », qui indique l’interaction entre le choc et le crédit, diminue
la probabilité de travail. Entre autres, bien que le ménage subisse un choc et qu’il ne soit pas
contraint de crédit, les enfants sont moins enclins à travailler. Les hypothèses de Baland et
Ronbinson (2000) semblent ainsi infirmées. Par contre, le crédit accroît la probabilité de
scolarisation des enfants. Les ménages qui ne sont pas contraints de crédit paraissent s’investir en
capital humain. En outre, il est à noter que vivre dans un observatoire, autre que dans l’observatoire
spécifié par un passage répété de cyclone (culture de rente), diminue la probabilité du travail des
enfants. Un tel résultat semble confirmer davantage la corrélation positive entre choc et travail des
enfants.
Quant aux autres déterminants du travail et de la scolarisation des enfants, on a raison de
mettre les variables socio-démographiques parmi les régresseurs. Les garçons sont plus enclins à
travailler que les filles. Le coefficient est significatif et positif. Un tel résultat semble lié à la
scolarisation de ces enfants. En effet, être un garçon diminue la probabilité de scolarisation. En
d’autres termes, les filles sont plus enclines à être scolarisées que les garçons, contrairement à la
plupart des pays de l’Afrique (Cockburn 1999, Blunch et al. 2001, Lachaud 2004c). Ce qui rejoint
aux conclusions de Gubert et Robilliard (2007) sur leurs études de la scolarisation des enfants en
milieu rural à Madagascar. Elles suggèrent que une des explications d’un tel résultat est peut-être
lié au transfert d’héritage aux enfants. Pour les garçons, les parents leur transfèrent plutôt les
exploitations familiales. Et pour les filles, ils les scolarisent davantage. Dans cette perspective, les
parents ont une préférence égale envers les garçons que les filles.
La relation inverse entre la participation des enfants au travail et la scolarisation est aussi
confirmée. Le coefficient de corrélation est négatif et significatif. De plus, la présence d’une école
dans le village accroît la probabilité pour les enfants d’être scolarisés. Mais, elle diminue leur
probabilité de travailler (caractéristique communautaire). Cette conclusion rejoint les analyses de
différentes études empiriques (Canagarajah et al. 1997, Lachaud 2004c, Adjiwanou 2005). Dans la
plupart de ces études, c’est la distance de l’école, implicitement l’éloignement de l’école qui a été
12
pris en compte. Lachaud (2004c) remarque que plus le temps nécessaire pour aller à l’école est
élevé, plus la probabilité de scolarisation est faible. Mais, le travail des enfants est aussi lié au
niveau d’éducation du chef de ménage. Plus le chef de ménage est instruit, moins forte est la
propension au travail des enfants, plus forte est la probabilité de scolarisation des enfants. La
scolarisation et le niveau d’instruction jouent ainsi un rôle majeur à la réduction du travail des
enfants en milieu rural. En outre toutes choses égales par ailleurs, la propension du travail des
enfants et de la scolarisation croissent avec l’âge. Mais, les déperditions scolaires en prévalent à un
certain âge. Dans ce sens, que le coefficient relatif à l’âge au carré est négatif.
De plus, la participation des enfants au travail est liée à la composition démographique du
ménage. Ce travail des enfants est positivement relié au nombre d’enfants de moins de 5 ans.
Parallèlement, la probabilité de scolarisation des enfants de 6 à 14 ans diminue en présence de ces
jeunes enfants. Il est ainsi probable que certains enfants sont retirés de l’école pour assurer la garde
des plus jeunes. Ce qui rejoint aux analyses de Dumas (2004/1) au Brésil. Par contre, la corrélation
entre les adultes et le travail des enfants est négative. Il est évident que la présence d’individus
actifs dans le ménage réduit la chance pour les enfants de travailler.
5.2. Test de robustesse
5.2.1 Régression par quintile de revenu
Dans la mesure où le revenu est aussi un indicateur de bien-être économique, il est
intéressant de catégoriser les ménages selon leur revenu, pour appréhender les différences en
changeant ainsi d’agrégat. En effet, le revenu est souvent très varié en milieu rural par rapport à la
consommation, dans la mesure où il dépend fortement des prix de vente des produits agricoles et de
la récolte elle-même. Le tableau 5b tend à rejeter l’hypothèse de pauvreté en étant le facteur
explicatif du travail de enfants. Certes, être dans un quintile moyennement pauvre, riche ou très
riche que être plutôt dans un ménage très pauvre- diminue la probabilité de travailler, mais les
coefficients ne sont pas significatifs. Quant aux chocs agricoles, l’effet reste toujours positif et
significatif. Ils semblent être ainsi un des facteurs explicatifs du travail des enfants, à part les
variables socio-démographiques. Quant à la scolarisation, la corrélation négative entre la pauvreté
et la fréquentation scolaire des enfants subsiste. Il découle ainsi de ces deux régressions que les
conclusions sont les mêmes. Les résultats sont du moins robustes au choix d’agrégat.
13
5.2.2 Instrumentation des variables de richesse
Dans les deux premières régressions, la pauvreté a été appréhendée par les quintiles de
consommation ou de revenu. Mais, il est aussi intéressant de modéliser la régression avec le revenu
ou la consommation des ménages, pour tester d’une autre manière la robustesse des résultats.
Pourtant, intégrer directement le revenu ou la consommation dans la régression peut être une source
de biais. L’agrégat revenu ou consommation est probablement endogène. En d’autres termes, le
revenu ou la consommation peut expliquer le travail des enfants, mais le travail des enfants peut lui
aussi expliquer le revenu ou la consommation. La causalité peut donc aller dans les deux sens. Pour
pallier à cette éventualité biais, le recours à la méthode des variables instrumentales est une des
solutions.
La méthode consiste essentiellement en la recherche d’une ou plusieurs variables qui influe
sur la variable soupçonnée d’endogénéité, mais qui n’influe pas sur les variables à expliquer. Dans
le cas présent, ces variables dépendantes sont le travail et la scolarisation des enfants. Cette variable
à rechercher permet d’éliminer les biais d’endogénéité éventuels (Thomas 2000). Empiriquement,
nous utilisons le revenu (ou la consommation) retardé d’une période (c’est-à-dire celui de 2002)
pour instrumenter le revenu (ou la consommation) en 2003. L’équation d’instrumentation est donc
donnée par : revenu (ou consommation) en t = f(revenu en t-1).
Nous récupérons ensuite les résidus de cette équation d’instrumentation et les introduisons
dans le probit bivarié. C’est la variable qui permet d’éliminer les biais possibles. Si ces résidus sont
significatifs, les variables de richesses sont effectivement endogènes, et il est défendable d’utiliser
cette méthode de variables instrumentales. Pour estimer cette équation d’instrumentation, nous
utilisons un panel constitué des ménages enquêtés en 2002 et en 2003. Ce panel contient 7 197
enfants âgés de 6 à 14 ans. Cet échantillon ne prend en compte que 12 observatoires. En effet, trois
observatoires – Morondava – Manandriana et Tanandava n’étaient pas encore opérationnels en
2002. Les tableaux 5a et 5b décrivent les résultats.
D’une part, les variables de richesse sont effectivement endogènes. Les résidus de
l’équation d’instrumentation sont significatifs à 1% quant à la scolarisation des enfants. Il est
confirmé que la pauvreté n’est pas un facteur explicatif du travail des enfants en milieu rural. Les
coefficients relatifs à la consommation ou au revenu restent non significatifs. Quant aux chocs
agricoles, il est fort incontestable qu’ils ne soient pas un déterminant du travail des enfants en
milieu rural. En effet, les coefficients y afférant sont significatifs à 1%. Mais, l’effet semble être
atténué si le ménage n’est pas contraint de crédit. Les coefficients relatifs à l’interaction du choc et
de crédit restent significatifs. De sens inverse, ils augmentent la probabilité de scolarisation des
enfants.
14
Quant aux variables démographiques, les enfants de moins de 5 ans influencent
positivement la participation des enfants de 6 à 14 ans au travail, alors que les membres du ménage
plus âgés l’influencent négativement. En outre, la faiblesse du niveau d’éducation du chef de
ménage reste un facteur explicatif du travail des enfants. La scolarisation tient ainsi une place
importante quant à la réduction du travail des enfants. La corrélation négative entre le travail et la
scolarisation des enfants reste concluante.
6. Conclusion
Le travail des enfants est une réalité en milieu rural à Madagascar, où l’incidence de la
pauvreté est très élevée . Partant, cet article tente de déterminer si la pauvreté est un des facteurs
explicatifs du travail des enfants. Une telle hypothèse s’inscrit dans le cadre de l’axiome de luxe de
Basu et Van (1998). Dans ce cadre d’analyse, la participation des enfants au travail ne prévaut que
si le ménage a un niveau de vie inférieur à un certain seuil de subsistance. Mais, une autre
hypothèse sous-tend que la pauvreté n’est le seul facteur explicatif du travail des enfants. Les
imperfections du marché de crédit et les chocs agricoles peuvent être les autres déterminants.
En utilisant les enquêtes du Réseau de Observatoires Ruraux, nous avons analysé les
déterminants de la participation des enfants au travail et de la scolarisation dans différentes régions
de Madagascar. Les résultats de l’analyse économétrique ont rejeté l’hypothèse de pauvreté. Les
variables relatives au niveau de revenu (ou de consommation) parental sont en effet non
significatives statistiquement. La possibilité pour les enfants de combiner à la fois l’école et le
travail paraît à l’œuvre. Quant à la scolarisation, la pauvreté influence négativement la scolarisation
des enfants. Le choc agricole accroît fortement la probabilité du travail des enfants sans influencer
négativement leur scolarisation. Par contre, l’hypothèse d’imperfections du marché de crédit est
confirmée. Les résultats sont robustes au choix de l’agrégat et au choix de l’estimateur. Les
estimations du probit bivarié par quintile de revenu et celles du probit par quintile de
consommation fournissent des résultats similaires. De la même manière, l’instrumentation des
variables de richesse ne modifie pas les résultats. L’hypothèse de pauvreté persiste à être rejetée.
Pour finir, le travail des enfants est aussi lié aux variables sociodémographiques, telles que le
niveau d’éducation du chef de ménage, l’âge, la composition du ménage et le sexe. La probabilité
qu’un enfant travaille est élevée pour les garçons par rapport aux filles.
De cette analyse, la politique de réduction du travail des enfants devrait être s’inscrire à
l’amélioration de la capacité des ménages à faire face aux risques. Le transfert conditionnel pourrait
bien être ainsi plus efficace qu’une simple réduction de la pauvreté des ménages. Néanmoins, il
serait souhaitable d’étendre l’analyse en adoptant une approche dynamique. Dans cette perspective,
15
analyser les stratégies de gestion de risques des ménages agricoles pourrait mettre en lumière les
autres facteurs de la mise au travail des enfants.
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17
Tableau 1. Incidence du travail des enfants et de la scolarisation selon les conditions de vie du ménage, 2003
Travaille Va à l'école Travaille et va à l'école
Ni ne travaille, ni ne va à l'école Ensemble
Quintile de consommation Très pauvre 22,3 53,4 9,7 14,7 100,0 Pauvre 15,3 60,9 11,5 12,4 100,0 Moyen 12,6 66,5 11,8 9,1 100,0 Riche 11,7 69,9 10,6 7,8 100,0 Très riche 13,2 68,0 11,3 7,5 100,0 Quintile de revenu Très pauvre 21,0 54,9 9,5 14,6 100,0 Pauvre 15,1 59,8 12,8 12,4 100,0 Moyen 13,6 66,7 11,6 8,1 100,0 Riche 11,8 69,1 11,3 7,9 100,0 Très riche 12,7 69,4 9,7 8,2 100,0 Quintile de consommation par unité de consommation Très pauvre 22,2 55,9 7,3 14,5 100,0 Pauvre 14,5 63,8 9,6 12,1 100,0 Moyen 11,3 69,1 11,7 7,8 100,0 Riche 11,6 68,6 12,8 7,2 100,0 Très riche 13,3 64,7 13,9 8,2 100,0
Source : Calcul de l’auteur à partir des données du réseau des observatoires ruraux 2003
Tableau 2. Incidence du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans selon les rizières opérées, 2003
Travaille Va à l'école Travaille et va à l'école
Ni ne travaille, ni ne va à l'école Ensemble
Quintile de rizières Très pauvre 12,8 61,2 14,9 11,1 100,0Pauvre 11,0 67,0 13,2 8,8 100,0Moyen 11,1 67,8 14,0 7,0 100,0Riche 11,3 71,7 9,6 7,4 100,0Très riche 10,6 72,4 10,6 6,4 100,0
Source : Calcul de l’auteur à partir des données du réseau des observatoires ruraux 2003 La superficie des rizières selon le quintile : quintile 1 < 33 ares ; 33 ares ≤ quintile 2 ≤ 56 ares ; 57 ares ≤ quintile 3 ≤ 99 ares ; 100 ares ≤ quintile 4 ≤ 159 ares ; quintile 5 ≥ 160 ares
Tableau 3. Incidence du travail et scolarisation des enfants de 6 -14 ans selon l’accès au crédit et le choc agricole,
2003
Travaille Va à l'école
Travaille et va à l'école
Ni ne travaille, ni ne va à l'école Ensemble
Choc non victime 12,2 67,4 9,9 10,5 100,0victime 17,0 61,3 12,1 9,6 100,0Crédit non bénéficiaire 15,7 61,8 11,2 11,1 100,0bénéficiaire 13,2 67,3 10,6 8,6 100,0
Source : Calcul de l’auteur à partir des données u réseau des observatoires ruraux en 2003
18
Tableau 4. Incidence du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans selon le niveau de vie, l’accès au
crédit et le choc agricole, 2003.
Travaille Va à l'école
Travaille et va à l'école
Ni ne travaille, ni ne va à l'école
Quintile de revenu Bénéficiaire de crédit Très pauvre 18,2 60,0 8,4 13,3Pauvre 14,9 61,6 12,5 10,8Moyen 12,8 67,4 11,9 7,7Riche 11,2 70,6 10,6 7,4Très riche 12,3 70,8 9,6 7,1 Non bénéficiaire de crédit Très pauvre 22,2 52,6 9,9 15,0Pauvre 15,1 58,6 12,8 13,3Moyen 14,2 65,9 11,3 8,4Riche 12,3 67,4 11,9 8,3Très riche 13,2 67,2 9,8 9,6 Aucun choc agricole Très pauvre 14,8 56,9 10,7 17,7Pauvre 13,7 61,7 10,3 14,4Moyen 12,0 68,9 9,5 9,6Riche 11,2 70,7 10,1 8,0Très riche 10,9 72,7 9,1 7,3 Victime d'un choc agricole Très pauvre 24,22 53,93 8,91 12,94Pauvre 16,48 57,78 15,22 10,51Moyen 15,33 64,22 13,93 6,51Riche 12,53 66,76 12,9 7,81Très riche 14,74 65,66 10,39 9,21
Source : Calcul à partir des bases de données des enquêtes du réseau des observatoires ruraux 2003
19
Tableau 5a. Probit bivarié des déterminants du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans relatif au quintile de consommation 2003
Variables dépendantes Travail Scolarisation Variables explicatives Caractéristiques de l’enfant Age 0.081 0.753 (1.76)* (17.39)*** Age² 0.008 -0.041 (3.38)*** (18.82)*** Sexe 0.129 -0.180 (4.79)*** (6.79)*** Enfant du chef 0.050 0.193 (1.10) (4.13)*** Caractéristiques du chef de ménage Sexe -0.000 -0.092 (0.01) (1.78)* Niveau d’éducation (1) primaire -0.279 0.503 (5.93)*** (10.15)*** secondaire -0.316 0.813 (4.79)*** (11.37)*** Caractéristiques du ménage Quintile 2: pauvre (2) -0.073 0.171 (1.33) (3.08)*** Quintile 3: moyen -0.149 0.342 (2.68)*** (5.92)*** Quintile 4: riche -0.145 0.388 (2.50)** (6.44)*** Quintile 5: très riche -0.006 0.325 (0.09) (4.96)*** Choc 0.295 -0.047 (7.45)*** (1.14) Choc *credit -0.140 0.166 (2.91)*** (3.37)*** Nombre des individus < 5 ans 0.079 -0.118 (5.08)*** (7.24)*** 6 à 14 ans -0.036 -0.039 (2.51)** (2.61)*** 15 à 64 ans -0.145 0.047 (10.44)*** (3.49)*** > 64 ans -0.009 0.022 (0.21) (0.48) Caractéristiques de la communauté Ecole -0.352 0.418 (9.48)*** (10.90)*** Rizicole (3) -0.195 -0.339 (4.27)*** (7.32)*** Polyculture -0.261 0.346 (5.80)*** (7.32)*** Petite culture -0.157 -0.082 (2.62)*** (1.33) Constant -1.550 -2.991 (6.54)*** (13.67)*** ρ -0,71** Observations 12279 Clusters 5416 (1) Base = sans instruction ; (2) Base= quintile 1, très pauvre ; (3) Base = rente Seuil de significativité : *** à 1% ; ** à 5% ; * à 10% Source : calcul de l’auteur à partir des bases de données des enquêtes des observatoires ruraux 2003
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Tableau 5b. Probit bivarié des déterminants du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans – relatif au quintile de revenu 2003
Variables dépendantes Travail Scolarisation Variables explicatives Caractéristiques de l’enfant Age 0.078 0.759 (1.71)* (17.58)*** Age² 0.008 -0.041 (3.44)*** (19.00)*** Sexe 0.130 -0.181 (4.83)*** (6.84)*** Enfant du chef 0.050 0.193 (1.08) (4.12)*** Caractéristiques du chef de ménage Sexe -0.002 -0.104 (0.05) (2.01)** Niveau d’éducation (1) Primaire -0.277 0.504 (5.90)*** (10.17)*** Secondaire -0.291 0.814 (4.37)*** (11.25)*** Caractéristiques du ménage Quintile 2 : pauvre (2) -0.025 0.165 (0.47) (3.00)*** Quintile 3 : moyen -0.067 0.307 (1.18) (5.39)*** Quintile 4 : riche -0.106 0.366 (1.79)* (6.06)*** Quintile 5 : très riche -0.071 0.301 (1.11) (4.73)*** Choc 0.290 -0.034 (7.32)*** (0.81) Choc*credit -0.134 0.169 (2.80)*** (3.44)*** Nombre des individus < 5 ans 0.079 -0.116 (5.05)*** (7.15)*** 6 à 14 ans -0.035 -0.032 (2.45)** (2.21)** 15 à 64 ans -0.138 0.051 (10.18)*** (3.83)*** > 64 ans -0.005 0.035 (0.10) (0.76) Caractéristiques de la communauté Ecole -0.349 0.420 (9.39)*** (11.01)*** Rizicole (3) -0.187 -0.341 (4.10)*** (7.34)*** Polyculture -0.262 0.353 (5.85)*** (7.45)*** Petite culture -0.155 -0.099 (2.58)*** (1.61) Constant -1.587 -3.032 (6.67)*** (13.87)*** ρ -0.71** Observations 12279 Clusters 5416 (1) Base = sans instruction ; (2) Base= quintile 1, très pauvre ; (3) Base = rente Seuil de significativité : *** à 1% ; ** à 5% ; * à 10% Source : calcul de l’auteur à partir des bases de données des enquêtes des observatoires ruraux 2003
21
Tableau 6a. Probit bivarié des déterminants du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans, relatif à la
consommation instrumentée 2003
Variables dépendantes Travail Scolarisation Variables explicatives Caractéristiques de l’enfant Age 0.078 0.876 (1.23) (14.66)*** Age² 0.008 -0.047 (2.60)*** (15.68)*** Sexe 0.074 -0.155 (2.09)** (4.34)*** Enfant du chef 0.033 0.254 (0.56) (4.17)*** Caractéristiques du chef de ménage Sexe -0.000 0.015 (0.01) (0.22) Niveau d’éducation (1) primaire -0.304 0.402 (5.07)*** (6.35)*** secondaire -0.199 0.602 (2.23)** (5.97)*** Caractéristiques du ménage Consommation -0.000 0.000 (0.37) (4.01)*** Residu 0.000 -0.000 (1.33) (2.59)*** Choc 0.237 0.053 (4.31)*** (0.91) Choc*credit -0.137 0.181 (2.11)** (2.71)*** Nombre des individus < 5 ans 0.057 -0.076 (2.63)*** (3.27)*** 6 à 14 ans -0.040 -0.043 (2.26)** (2.25)** 15 à 64 ans -0.178 0.067 (10.10)*** (3.58)*** > 64 ans -0.141 0.056 (2.56)** (0.96) Caractéristiques de la communauté Ecole -0.140 0.368 (2.42)** (6.08)*** Rizicole (2) -0.387 0.101 (6.05)*** (1.55) Polyculture -0.429 0.356 (7.40)*** (5.74)*** Petite culture -0.121 -0.218 (1.87)* (3.28)*** Constant -1.566 -3.834 (4.78)*** (12.64)*** ρ -0.698*** Observations 7197 Clusters 3193 (1) Base = sans instruction ; (2) Base = rente Seuil de significativité : *** à 1% ; ** à 5% ; * à 10% Source : calcul de l’auteur à partir des bases de données des enquêtes des observatoires ruraux 2002 - 2003
22
Tableau 6b. Probit bivarié des déterminants du travail et de la scolarisation des enfants de 6-14 ans, relatif au
revenu instrumenté 2003
Variables dépendantes Travail Scolarisation Variables explicatives Caractéristiques de l’enfant Age 0.078 0.882 (1.23) (14.81)*** Age² 0.008 -0.047 (2.59)*** (15.81)*** Sexe 0.073 -0.155 (2.06)** (4.36)*** Enfant du chef 0.033 0.245 (0.56) (4.04)*** Caractéristiques du chef de ménage Sexe -0.000 0.036 (0.00) (0.56) Niveau d’éducation (1) primaire -0.302 0.409 (5.04)*** (6.50)*** secondaire -0.192 0.610 (2.09)** (5.94)*** Caractéristiques du ménage Revenu -0.000 0.000 (1.07) (3.58)*** Residu 0.000 -0.000 (1.83)* (2.92)*** Choc 0.236 0.048 (4.30)*** (0.83) Choc*credit -0.139 0.198 (2.15)** (2.99)*** Nombre des individus < 5 ans 0.057 -0.075 (2.62)*** (3.25)*** 6 à 14 ans -0.041 -0.031 (2.37)** (1.66)* 15 à 64 ans -0.175 0.081 (10.47)*** (4.47)*** > 64 ans -0.139 0.071 (2.53)** (1.21) Caractéristiques de la communauté Ecole -0.140 0.372 (2.41)** (6.15)*** Rizicole (2) -0.382 0.089 (5.93)*** (1.36) Polyculture -0.431 0.349 (7.38)*** (5.66)*** Petite culture -0.117 -0.269 (1.81)* (4.13)*** Constant -1.546 -3.815 (4.72)*** (12.77)*** ρ -0.696*** Observations 7197 Clusters 3193 (1) Base = sans instruction ; (2) Base = rente Seuil de significativité : *** à 1% ; ** à 5% ; * à 10% Source : calcul de l’auteur à partir des bases de données des enquêtes des observatoires ruraux 2002 – 2003