Fondée sur l’enquête prioritaire de Madagascar de 2005, la présente recherche examine l’hypothèse de non-linéarité de l’impact des revenus des adultes sur le travail des enfants, et l’opportunité d’estimations économétriques prenant en compte la dépendance spatiale des données. Plusieurs conclusions sont mises en évidence. Premièrement, l’étude vérifie l’existence d’une dépendance spatiale des observations. D’une part, les estimations micro-économétriques multiniveau, fondées sur les moindres carrés généralisés itératifs et la procédure de Monte Carlo par chaînes de Markov, suggèrent l’existence de différences significatives de participation des enfants au marché du travail selon les régions. Par ailleurs, ces approches montrent que l’impact du milieu sur le travail des enfants varie selon les régions – probabilité du travail des enfants plus élevée dans les zones rurales, comparativement au milieu urbain. D’autre part, l’estimation macro-économétrique spatiale vérifie également la dépendance spatiale des observations selon les régions, le coefficient auto-régressif du terme aléatoire spatialement retardé étant significatif. Deuxièmement, l’étude met également en relief la non-linéarité de l’effet des gains des adultes par tête sur le travail des enfants, et vérifie l’« axiome de luxe ». A cet égard, on note une similitude des résultats entre les approches non-bayésienne – IGLS – et bayésienne – MCMC –, les coefficients des revenus et du carré des revenus des adultes étant statistiquement significatifs, et, respectivement, négatifs et positifs. Un résultat quasi-équivalent prévaut lorsque la modélisation des revenus des adultes est effectuée en « splines », mais le critère d’information de déviance (DIC) montre que les estimations en termes de MCMC produisent un meilleur ajustement des données. Ainsi, selon cette dernière approche, lorsque les gains des adultes situés en dessous du seuil du premier quintile de la distribution s’accroissent de 10 000 ariary, le taux de variation de l’incidence du travail des enfants diminue par un facteur multiplicatif de 0,293. Or, on observe un changement positif et significatif du taux de variation de la participation des enfants au marché du travail en présence des ressources des adultes par tête excluant l’équivalent du seuil du premier quintile de la distribution des revenus, le risque relatif étant de 2,649. L’estimation macro-économétrique spatiale confirme que l’accroissement du revenu régional des adultes des ménages réduit la propension des enfants à participer au marché du travail, mais la non-linéarité de l’impact des gains des adultes sur le travail des enfants n’est pas vérifiée. Troisièmement, les estimations économétriques suggèrent l’influence d’autres facteurs sur le travail des enfants : attributs des enfants, instruction du père et de la mère, caractéristiques du chef de ménage, taille et la structure démographique des familles, et incidence de l’emploi dans le ménage. Ainsi, la réduction significative du travail des enfants dépend, prioritairement, de l’accroissement des gains des adultes des ménages les plus pauvres. Par ailleurs, les effets étant susceptibles de varier selon les régions et le milieu, le ciblage des actions en fonction de la distribution spatiale des activités et des opportunités économiques est de première importance. Based on the Madagascar priority survey of 2005, this research examines the nonlinearity hypothesis of the impact of adults’ income on child labour, and the opportunity of econometric approaches taking into account the spatial dependence of the data. Several conclusions are highlighted. First, the study verifies the existence of a spatial dependence of the data. On the one hand, micro-econometric multilevel models, using iterative generalized least squares and a Monte Carlo Markov Chain procedure, suggest the existence of significant differences of child participation in the labour market according to the regions. Moreover, theses last models show that the impact of areas on child labour varies according to the regions – higher probability of child labour in rural areas compared to urban areas. On the other hand, the macro-econometric spatial models also checks the spatial dependence of the data according to the regions, the spatial autoregressive coefficient of a spatial lag for the errors being significant. Second, the study also highlights the nonlinearity of the effect of the adults’ earnings per capita on child labour, and verifies the « luxury axiom ». In this respect, there is a similarity of results between the non-Bayesian– IGLS – and Bayesian approaches – MCMC –, the coefficients of income and the square of the adults’ income being statistically significant, and, respectively, positive and negative. A result almost equivalent prevails when modelling adults’ income in splines, but the Deviance Information Criterion shows that the estimates in terms of MCMC produce a better fit of data. Thus, according to this last, when the adults’ earnings that are below the threshold of the top quintile of the distribution increase by 10,000 ariary, the rate of change in the incidence of child labour decreases by a multiplicative factor of 0.293. But there is a significant and positive change of the rate of variation of the child participation in the labour market in the presence of adults’ resources per head excluding the equivalent threshold of the top quintile of the income distribution, the relative risk being 2.649. The spatial macro-econometric estimation confirms that the increase in regional income of households’ adults reduces the probability of children to participate in the labour market, but the nonlinearity of the impact of the adults’ earnings on child labour is not verified. Thirdly, the econometric estimates suggest the influence of other factors on child labour: attributes of children, education of the father and mother, characteristics of the household head, size and demographic structure of families, and rate of employment in the household. Thus, the significant reduction of child labour depends, firstly, of the increase of the adults’ incomes of the poorest households. In addition, the effects being likely to vary according to regions and areas, the targeting of the actions according to the spatial distribution of the activities and economic opportunities is of first importance.(Full text in french)
