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Variation, ajustement, interprétation

 | 
Daniel Lebaud
, 
Catherine Paulin

Variation et ajustement

Chapitre 9. Les effets peuvent-ils précéder les causes ?

Traitement des intentions et des anticipations

Philippe Bocquier

Texte intégral

  • 1 Je tiens à remercier ici Xavier Bry pour ses critiques et suggestions constructives, ainsi que les (...)

1La présente contribution prend son origine dans un doute persistant sur l’interprétation des variables exogènes variant avec le temps (time-varying independent variables) pour expliquer l’occurrence ou la fréquence d’événements démographiques1. Les caractéristiques démographiques, dites fixes dans le temps (âge et sexe principalement, mais aussi lieu de naissance, origines sociales, etc.), sont jugées généralement insuffisantes au regard du nombre d’événements qui peuvent modifier le cours de la vie. Les modèles dits de durée ou de survie, utilisés pour l’analyse biographique des données longitudinales individuelles, ont montré l’importance des événements passés pour expliquer les événements à venir. C’est le cas des événements répétés (on a d’autant plus de chances de migrer que l’on a déjà fait une migration au cours de sa vie), mais aussi des événements de différentes natures (effet de l’emploi sur la fécondité, de la nuptialité sur la migration, etc.), dont les combinaisons sont quasi infinies (Courgeau et Lelièvre, 1989).

2Cependant, l’utilisation des variables variant avec le temps ne résout qu’en partie le problème de la relation causale entre événements. Certes, le principe fondamental de causalité veut que la cause précède l’effet, ce que les modèles de durée, mieux que les autres modèles de régression, permettent de contrôler en prenant en compte explicitement le temps dans l’analyse. Tout d’abord, il se pose souvent la question du choix de datation des événements. Dans l’étude du comportement humain, une date n’est pas toujours univoque, même pour des événements en apparence aussi simples que la naissance ou la mort. Tout dépend du temps d’observation que l’on adopte. Des événements que l’on considère comme soudains ou immédiats, à l’échelle d’une vie, peuvent tout au contraire être considérés comme des processus à une échelle de temps plus réduite : le décès peut être constaté à la minute près, mais la maladie qui l’a causé peut s’étaler sur plusieurs années. Ensuite, à supposer que le problème de datation soit résolu pour une analyse donnée, la question de la pertinence du choix d’un événement considéré comme cause possible d’un événement postérieur se pose : comment situer avec pertinence et objectivité le début d’une maladie ? La question du choix de l’événement causal est en fait liée à celle du moment de cet événement. Bon nombre de causalités inverses (où l’effet semble précéder la cause) sont en fait dues au mauvais choix de l’événement causal ou du moment de son occurrence.

3Pour cette contribution, l’hypothèse de départ est que les comportements sociodémographiques et économiques sont influencés par la perception des futurs possibles : intention, anticipation, espoir de réussite, etc. L’enchaînement des événements ne s’explique pas seulement par les événements réalisés ou réussis, mais aussi par les événements voulus, dont la réalisation a échoué, et d’autres dont la réalisation est encore espérée. Idéalement, il faudrait tenir compte du processus qui mène de l’intention à la réalisation de l’événement, en passant par l’anticipation grandissante à l’approche de l’échéance attendue de l’événement. Ce processus est dans certains cas avorté (par la décision d’autres individus, par des circonstances défavorables à la réalisation de l’événement, par un autre événement, etc.), c’est-à-dire, pour utiliser un terme propre à l’analyse de séjour, censuré. Nous appellerons donc ce processus, une « intention » qui pourra être réalisée dans certains cas et censurée dans d’autres.

4L’intention est plus souvent étudiée que l’anticipation en psychologie ou en psychiatrie, alors que c’est l’inverse en épidémiologie ou en biologie. Le terme intention comprend une dimension de choix ou de volonté de réaliser une action ou d’adopter un comportement, que le terme anticipation ne recouvre pas nécessairement. En effet, il s’applique à des événements autant subis que choisis et, à ce titre il contient la dimension de risque plus ou moins calculé. L’intention est donc associée à une réalisation positive ou à un acte volontariste, tandis que l’anticipation est souvent associée à un risque ou au stress qui accompagne la venue d’un événement.

5Les études sur les intentions s’intéressent notamment au choix contraceptif, traitement d’une maladie, résistance à la dépendance aux drogues, sevrage, migration de court ou plus long terme, etc., tandis que les études sur les anticipations portent, entre autres, sur l’effet de l’anxiété sur le test médical (Ironson et al., 1990 ; Marshall et al., 2002), sur l’effet de la capacité à anticiper les événements – bons ou mauvais – de la vie sur la vulnérabilité aux maladies (Gardner et al., 1992) ou sur la perception de son état de santé en situation d’anticipation de perte d’emploi (Ferrie et al., 1995).

6Les études économiques tentent de déceler des effets d’anticipation à partir de changements de comportement observés. Il s’agit donc le plus souvent de déduction ex post. Par exemple, l’augmentation des dépenses de maternité après avoir changé de système de couverture sociale est attribuée à l’intention d’avoir un enfant (Robinson, Gardner et Luft, 1993). Il en est déduit que le changement de couverture sociale est le résultat d’une anticipation sur une fécondité à venir.

7L’analyse des intentions est plus fréquente en psychologie sociale, mais elle intervient également dans l’analyse économique, notamment en marketing, ainsi que dans l’analyse financière des anticipations économiques, utilisée pour prédire les investissements boursiers. La question généralement posée est : « L’intention de se procurer tel produit est-elle un bon prédicteur de la demande pour ce produit ? ». Dans ces études financières ou de marketing, c’est le processus endogène qui mène de la connaissance du produit à son achat en passant par l’intention d’achat qui est étudié. C’est le même principe d’analyse qui est adopté dans les études sur les intentions d’adopter une attitude ou un comportement dans le domaine médical ou psychologique. Cette approche trouve son débouché naturel en santé de la reproduction, lorsqu’il s’agit d’analyser la demande de contraceptif (Sutton, McVey et Glanz, 1999).

8Dans le domaine de la démographie, on notera les études sur les intentions et les comportements migratoires. À partir de données longitudinales recueillies en Thaïlande, Gordon De Jong (2000) a montré, sur la base de la théorie du comportement planifié (expliquée dans la section suivante), que les intentions étaient un bon prédicteur des migrations de long terme, mais pas des migrations temporaires, et ce, plus pour les femmes que pour les hommes. Plus récemment, les enquêtes du Generations and Gender Program menées dans plusieurs pays d’Europe et d’Océanie depuis 2004, s’inspirant également de la théorie du comportement planifié, incluent des questions sur les intentions dans le but de les comparer aux comportements effectivement réalisés en matière familiale entre chaque passage tous les trois ans (Vikat et al., 2005).

9Dans la section suivante, nous nous concentrerons sur les « intentions » plutôt que sur les « anticipations », c’est-à-dire que l’analyse sera focalisée sur les événements que les individus peuvent en principe réaliser par un acte volontaire, de leur plein gré (volitional control). Cela ne signifie cependant pas que ces événements sont toujours réalisés de plein gré ou que seule la volonté suffit pour les réaliser. Pour mieux comprendre le processus qui mène de la perception aux comportements, nous nous réfèrerons aux théories initiées en psychologie sociale et qui ont été à l’origine d’analyses originales des comportements démographiques.

10En utilisant les principes de ces théories, nous proposerons donc une méthode de recueil de données sur les intentions et un modèle d’analyse longitudinale qui permet de vérifier l’effet des intentions en plus de l’effet de la réalisation des événements indépendants passés sur un événement dépendant à venir. Contrairement aux analyses citées plus haut, qui portent essentiellement sur le processus endogène qui mène de l’intention à la réalisation d’un événement, nous nous intéresserons ici aux causes exogènes, identifiées par des événements indépendants et par les intentions de les réaliser. Il s’agit de se donner les moyens de vérifier si les intentions expliquent que, parfois, les effets peuvent apparaître antérieurs aux causes événementielles. En d’autres termes, l’introduction des intentions dans l’analyse longitudinale a pour objectif de contrôler les cas (apparents) de causalités inverses. Cependant, ne disposant pas de données sur les intentions, le modèle sera illustré à l’aide des anticipations rationnelles, en utilisant les probabilités de réalisation d’un événement.

1. Théorie du comportement planifié

11La théorie du comportement planifié (plus connue sous le terme anglais Theory of Planned Behavior, notée TPB) prend son origine dans la théorie de l’action raisonnée (Theory of Reasoned Action, notée TRA) développée dans les années 1970. Ces deux théories ont été initiées par Icek Ajzen et Martin Fishbein. La TPB date de la fin des années 1980 (Ajzen, 1991) et sa version la plus achevée est contenue dans la réédition de l’ouvrage de Ajzen (1998). Quelques traits saillants de cette théorie dans l’analyse des biographies vont maintenant être exposés afin de mieux en percevoir l’usage.

12La TRA avait introduit la notion d’intention pour remplacer la notion d’attitude (plus passive), afin de mieux expliquer les comportements. La notion d’intention exprime ici le fait que les individus considèrent les implications que pourrait avoir leur action avant d’adopter ou non un comportement donné. L’intention dépend en particulier des attitudes par rapport au comportement envisagé et des normes subjectives (c’est-à-dire d’un ensemble de normes sociales adoptées par l’individu) par rapport à ce comportement. Cependant, les initiateurs de cette théorie ont vite réalisé que pour qu’un comportement soit adopté, il faut également que l’individu ait le contrôle de son comportement ou, au moins, qu’il ait le sentiment de contrôle. En intégrant la dimension de contrôle, les recherches basées sur cette nouvelle théorie du comportement planifié (TPB) prévoient avec plus d’exactitude les comportements, notamment ceux qui ne sont pas dépendants du seul plein gré de l’individu (incomplete volitional control), autant dire la majorité. La perception que l’individu a de son contrôle sur un comportement (perceived behavioral control) dépend elle-même de la perception de son contrôle sur un certain nombre de conditions nécessaires à la réalisation de ce comportement (control beliefs), ainsi que de la perception de sa capacité à réaliser en définitive ce comportement (perceived power ou bien perceived self-efficacy). Enfin, pour que le comportement se réalise, il faut en outre que l’individu contrôle effectivement les conditions nécessaires à sa réalisation (actual behavioral control). L’objectif des chercheurs étant souvent de prévoir les comportements, les trois éléments qui mènent à un comportement donné – à savoir les attitudes et les normes, qui déterminent les intentions, et la perception du contrôle sur le comportement, notés respectivement A (attitude), N (norme) et C (perception du contrôle) – sont utilisés comme de bons prédicteurs du comportement à venir. Dans le cas des comportements qui n’ont pas besoin de beaucoup de contrôle pour être adoptés (par exemple, voter aux élections), les intentions, mesurées par le couple A-N, peuvent suffire à prédire les comportements. Cependant, une méta-analyse (analyse des résultats de l’ensemble des 185 analyses indépendantes publiées jusqu’en fin 1997 utilisant la TPB, quel que soit le comportement étudié) a permis de préciser que la composante C accroît significativement le pouvoir de prédiction par rapport au modèle où seul le couple A-N intervient (Armitage et Conner, 2001).

13Il est intéressant de constater que, du point de vue de l’analyse des biographies, les difficultés de la TPB à prévoir les comportements sont attribuées à des événements ou à un contexte qui peuvent modifier les intentions et les perceptions entre le moment où ces intentions et perceptions sont mesurées et l’observation du comportement lui-même. En somme, plus l’intervalle entre l’évaluation des A-N-C et l’observation des comportements est court, plus la prédiction a des chances d’être juste (Ajzen, 1991). Cela signifie également qu’il y a intérêt, dans une approche longitudinale, à mesurer fréquemment les A-N-C avant la réalisation éventuelle d’un comportement, afin de tenir compte de leur modification au cours du temps pour un même individu. La TPB reconnaît que les A-N-C sont variables et pas nécessairement selon une fonction progressive dans le temps.

14La TPB fait également l’hypothèse que les comportements des individus sont le résultat d’une conscience rationnelle. Bien que la rationalité soit un élément important des comportements, et compte tenu des erreurs possibles dans la mesure des A-N-C, il faut aussi tenir compte du fait que certains comportements (ou absences de comportement) puissent être déterminés par des facteurs inconscients, non mesurables par des enquêtes classiques. Les individus ne prennent pas systématiquement des décisions sur la base d’informations qui leur sont connues. Cela pourrait en partie expliquer pourquoi, bien qu’ayant des intentions fortes et un contrôle maximal, même sur une longue durée, certains individus n’adoptent pas un comportement attendu. Ce problème renvoie à celui de l’indétermination ontologique des comportements humains, qui dépasse le propos de cette contribution : aussi performant le modèle de prédiction soit-il, il restera toujours une part d’indétermination dans les comportements humains. Cette indétermination suffirait d’ailleurs à justifier l’adoption de modèles probabilistes.

15Quoi qu’il en soit, la TPB fait bien l’hypothèse qu’un certain degré de A-N-C peut mener à l’adoption d’un comportement. Les A-N-C s’accompagnent d’un certain nombre de microévénements (ou de microdécisions) qui gagnent en puissance jusqu’à la réalisation, en principe, du comportement. Nous devons donc associer aux A-N-C, la notion de « préparation progressive » pour signifier le caractère continu et cumulatif d’un ensemble de microévénements qui prépare la réalisation du comportement. Les études empiriques basées sur cette théorie ont indiqué que le degré de A-N-C est mesurable sur des échelles bipolaires (du type « désapprouve complètement » vs « approuve complètement », « totalement faux » vs « très vrai », « très mauvais » vs « très bon », etc.), bien que la façon de formuler les questions fasse évidemment débat. Dans la section suivante, nous proposons différentes manières de mesurer ces A-N-C.

2. Intention de réaliser des événements démographiques

2.1. Recueillir cette intention

16Il existe nombre d’exemples d’interférence entre événements de différentes natures. L’entrée dans la vie active peut modifier le calendrier d’entrée en union, la venue d’un nouvel enfant peut per turber la promotion professionnelle, la perte d’un emploi peut encourager le divorce, etc. Ces événements se déroulent généralement sur un temps relativement long, les écarts de temps entre événements pouvant se mesurer en années. Pour tester sur le terrain l’effet des intentions, il serait évidemment préférable de travailler sur des événements séparés par un temps plus court, tout au plus quelques mois (comme l’effet d’un test HIV sur la reprise des rapports sexuels, selon une échelle de temps mesurée en semaines, dans un contexte de forte fécondité, chez les femmes en Afrique, dans la tranche d’âge 20- 29 ans). D’autres types d’événements peuvent être observés sur des périodes beaucoup plus courtes (comme les comportements sexuels à risque). Dans tous les cas, les mêmes procédures de mesure des intentions pourront être appliquées.

17Dès à présent, l’effet pour les femmes de l’entrée en union sur la conception d’un enfant va servir d’exemple particulier facile à mettre en œuvre. L’événement dépendant est, non pas la naissance, mais l’annonce de la conception de l’enfant (estimée 6 mois avant la date de naissance) pour éviter les cas de causalités inverses. En effet, après l’annonce de la grossesse, la naissance est typiquement un événement anticipé qui peut entraîner un changement de comportement, notamment par rapport à l’union. L’étude du calendrier des conceptions prénuptiales (lorsque la naissance a lieu dans les 8 mois après l’union) permet de voir l’importance des unions avancées ou provoquées par l’annonce de la conception. Si l’union a lieu avant la naissance et si l’on ne prend pas en compte le temps qui sépare l’annonce de la grossesse de la naissance, alors on peut penser injustement que l’union est la cause de la fécondité, alors que c’est l’inverse qui se produit, la conception induisant une augmentation des mises en union. Ce cas typique de causalité inverse est donc dû à une erreur conceptuelle sur l’événement à prendre en compte.

  • 2 Les psychosociologues anglo-saxons appellent ces éléments TACT (Target, Action, Context, Time).

18Une fois cet écueil évité par le changement de date d’événement, il faut chercher à mesurer l’effet des intentions de réaliser des événements exogènes qui peuvent influer sur la réalisation de l’événement dépendant, dans notre cas l’annonce de la conception (dans la suite du texte, par simplification, nous l’appellerons simplement la conception). Supposons que nous voulions mesurer, outre l’effet propre de l’entrée en union, l’effet des intentions d’entrer en union sur la probabilité de concevoir un enfant au cours d’un suivi longitudinal. En effet, il n’est pas concevable de poser ces questions de façon rétrospective. On peut supposer qu’un couple, dont le projet est de se mettre en couple, modifie son attitude par rapport à la contraception et, finalement, a un enfant avant même de se mettre en couple. Si nous voulions tester l’effet des intentions, il nous faudrait alors concevoir une batterie de questions qui nous permettraient de mesurer ces intentions. En suivant les recommandations de la TPB, il faudrait alors mesurer le triptyque attitudes-normes-contrôle (A-N-C) pour évaluer le degré d’intention d’entrer en union. Une première difficulté est de définir le but vers lequel tendent les intentions, à savoir l’union dans notre exemple. Cela paraît simple en apparence, mais il faut en fait définir ce qu’on entend précisément par union (mariage ou cohabitation ?), à l’issue de quelle démarche (rejoindre son conjoint à son domicile ou se marier civilement ou religieusement ?), dans quel contexte (dans la ville étudiée ou ailleurs ?) et à quelle échéance (le mois, le semestre ou l’année suivante ?)2.

19Une solution de facilité consisterait simplement à demander régulièrement aux femmes de juger l’affirmation suivante :

J’ai l’intention de me marier ou de cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois
ou bien :
Je me prépare à me marier ou à cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois
sur une échelle de valeurs de type :

20ou bien :

21Les spécialistes préfèrent cependant utiliser une série d’échelles mesurant les attitudes (A) et les normes (N), auxquelles se réfèrent les enquêtés, ainsi que la perception qu’ils ont du contrôle (C) qu’ils pourraient avoir sur la réalisation du comportement.

  • Pour les attitudes (A), les enquêtées auraient à évaluer des affirmations de type :

Pour moi, me marier ou cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois serait :

22ou bien :

  • Pour les normes (N), on aurait :

Les gens qui comptent pour moi :

Que je me marie ou que je cohabite avec un partenaire dans les six prochains mois.

23ou bien :

Les gens qui comptent pour moi pensent que :

Me marier ou cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois.

  • Enfin, pour la perception du contrôle (C) sur le comportement, on aurait une formulation du type :

Pour moi, me marier ou cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois serait.

24ou bien :

Il ne tient qu’à moi de me marier ou de cohabiter avec un partenaire dans les six prochains mois :

25Une mesure plus précise des A-N-C nécessiterait une batterie de questions pour chaque élément, afin de réduire les problèmes de fiabilité des réponses (mauvaises interprétations des questions, biais de corrélation entre réponses successives, etc.). Si l’on voulait travailler sur le processus qui mène aux intentions, il serait souhaitable de poser des questions sur les avantages ou désavantages que les enquêtées voient dans l’union, afin de mesurer, en amont des A-N-C, le système de croyance et d’idées positives ou négatives associées à l’entrée en union. Cependant, notre objectif étant simplement de mesurer les intentions, il n’est pas nécessaire de recueillir autant d’information. Il est plus important de recueillir une information au cours d’un suivi longitudinal sur les A-N-C, à l’aide d’une échelle claire : dans notre exemple, de -3 à +3, avec pour valeur moyenne 0. Cela n’est possible que si l’information est recueillie à intervalles réguliers (tous les mois ou tous les 3 mois), sur l’ensemble des enquêtés susceptibles de connaître l’événement (entrée en union). Ce type d’information ne peut donc pas être recueilli dans une enquête rétrospective.

2.2. Tester l’effet des intentions

26À l’aide d’une mesure continue des A-N-C, il est possible d’évaluer leurs effets séparés ou combinés sur la réalisation du comportement « entrer en union », mais également sur la réalisation d’autres événements, tels que la conception d’un enfant. À chaque intervalle de temps, on disposerait d’un degré d’intention de réaliser l’événement sur une échelle normée (en transformant les A-N-C d’une échelle allant de – 3 à +3 à une échelle allant de 0 à 1), degré qu’il serait possible d’intégrer dans un modèle de durée comme n’importe quelle autre variable exogène variant avec le temps (time-varying covariate) dans un modèle semi-paramétrique du type :

27x1…xn : indicatrices des variables exogènes,

28xe : indicatrice de la variable exogène variant avec le temps faisant l’objet d’une intention : elle distingue un statut avant une date de changement (t < texe = 0) et un statut après cette date (ttexe=1),

29ie : indice d’intention de changer de statut, c’est-à-dire de réaliser l’événement exogène (0 ≤ ie ≤ 1) avant qu’il ne se produise (t < te ), codé 0 sinon (tteie= 0).

30Dans ce modèle les variables xe et ie sont indépendantes l’une de l’autre, bien que définies en des temps disjoints. Remarquons que ie n’est pas linéaire et peut varier entre 0 et 1, car les caractéristiques x1…xn de chaque individu peuvent changer au cours du temps (figure 20).

FIGURE 20. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DE L’INDICATRICE DE L’ÉVÉNEMENT EXOGÈNE xe ET DE SON INDICE D’INTENTION ie

FIGURE 20. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DE L’INDICATRICE DE L’ÉVÉNEMENT EXOGÈNE xe ET DE SON INDICE D’INTENTION ie

31À supposer que nous ayons les données nécessaires, il n’y a pas de raison de s’en tenir aux intentions ou aux anticipations pour un seul événement. En fait, une femme célibataire peut avoir l’intention d’entrer en union ou l’anticiper, mais une fois en union, elle peut aussi avoir l’intention d’en sortir ou d’anticiper la rupture. D’une manière générale, tous les événements sur lesquels les individus peuvent avoir un pouvoir décisionnel, ne serait-ce que partiel, peuvent faire l’objet d’une prise en compte des intentions ou des anticipations. Ce qu’on cherche à illustrer ici sur l’union peut se répliquer selon les mêmes principes pour l’emploi, les changements résidentiels, etc. On aura donc un modèle sous la forme suivante :

32xes : indicatrices des variables exogènes variant avec le temps faisant l’objet d’une intention : elles distinguent des statuts s successifs de célibataire (t<te1xe1=0,xe2=0), en union (te1t<te2xe1=1,xe2=0) et en rupture d’union (tte2xe1=0’xe2=1) ;

33ies : indices d’intention d’entrer en union pour les célibataires (t<te1⇒0≤ ie1≤1,ie2=0), ou de rompre une union pour les personnes en union (te1t<te2ie1=0,0≤ie2≤1) ; les indices d’intention sont nuls après la rupture d’union (tte2 ⇒ ie1 = 0 , ie2 = 0).

34Remarquez l’effet de l’indice d’intention ie2 qui s’ajoute à celui de la variable exogène xe1 indiquant l’union entre les événements e1 et e2 (figure 21). Malheureusement, nous ne disposons pas de telles données sur les intentions, recueillies à intervalles réguliers. Seul le suivi longitudinal permet de recueillir une telle information.

FIGURE 21. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DES INDICATRICES DE DEUX ÉVÉNEMENTS EXOGÈNES SUCCESSIFS (xe1 ET xe2) ET DE LEURS INDICES D’INTENTIONS RESPECTIFS (ie1 ET ie2)

FIGURE 21. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DES INDICATRICES DE DEUX ÉVÉNEMENTS EXOGÈNES SUCCESSIFS (xe1 ET xe2) ET DE LEURS INDICES D’INTENTIONS RESPECTIFS (ie1 ET ie2)

3. Effet des anticipations rationnelles : un test empirique

35En introduction, nous avions rappelé que les anticipations concernent aussi bien des événements subis que choisis, parfois associés à des risques. Les anticipations peuvent concerner des actes que l’on a eu l’intention de réaliser (volontaires), mais aussi des événements qui ne dépendent pas de nos intentions (involontaires). Idéalement, il faudrait disposer d’une mesure des intentions (comme décrit précédemment), pour discerner la part des événements voulus par les acteurs, en même temps qu’une mesure des anticipations des acteurs, afin de discerner la part des événements subis comme un risque par les acteurs.

  • 3 Ayant défini à Nairobi, le comportement « entrée en union » comme une union informelle ou formelle (...)

36En l’absence de données aussi précises, il est tentant d’utiliser les données existantes, c’est-à-dire la réalisation effective des événements indépendants. Ainsi, nous pouvons construire un modèle non pas sur les intentions d’entrer en union des femmes à Nairobi3, mais sur leur probabilité estimée d’entrer en union avant la fin de chaque intervalle de temps, appelée encore probabilité instantanée. On remplace ainsi l’indice des intentions, qui devrait être recueilli lors d’une enquête à intervalles réguliers, par une probabilité calculée pour chaque unité de temps d’observation :

37Utiliser les probabilités instantanées, c’est en quelque sorte faire l’hypothèse que les enquêtées connaissent rationnellement leurs chances d’entrer en union, c’est-à-dire qu’elles ont une information parfaite sur leur environnement et sur elles-mêmes (sur ce qui les pousse à agir de telle ou telle manière). Cette hypothèse de rationalité des comportements est évidemment trop forte pour être appliquée à l’entrée en union ou à n’importe quel autre événement d’ailleurs. C’est à défaut d’une mesure empirique des intentions et pour les besoins d’illustration de la méthode que nous utilisons cet artifice. L’événement anticipé peut aussi bien être choisi que subi, c’est-à-dire qu’il a pu être précédé d’une intention ou non. En effet, la probabilité est déterminée pour l’ensemble de la population concernée, à partir d’observations réelles recueillies auprès d’un échantillon. La probabilité proposée ne peut vraiment traduire l’idée que l’enquêtée pourrait concevoir elle-même son entrée en union, mais plutôt l’idée que pourrait en concevoir un spectateur extérieur (par exemple, l’auteur ou le lecteur de cette contribution) ne connaissant de l’enquêtée que ses caractéristiques. En assimilant cette probabilité à une anticipation, on fait l’hypothèse d’une anticipation rationnelle, évidemment très contestable.

  • 4 Notez que les variables exogènes peuvent être les mêmes dans les modèles (2) et (3). Si on pose Y l (...)

38Le modèle empirique incluant l’indice de probabilité d’occurrence d’un événement exogène e, entrée en union, devient4 :

39Après avoir construit un indice d’anticipation rationnelle, nous présenterons les résultats avec un objectif heuristique, pour illustrer comment pourraient être interprétées des données sur les intentions des enquêtées. Ensuite, nous reviendrons sur l’interprétation en termes d’anticipation et proposerons, avec les mêmes données, un deuxième type de modèle plus adapté aux anticipations rationnelles, dans le cas où, malgré nos mises en garde, ce modèle devrait être utilisé.

3.1. Construction de l’indice d’anticipation rationnelle

40L’analyse de l’entrée en union (formelle ou informelle) des femmes à Nairobi indique que relativement peu de facteurs expliquent l’entrée en union : le statut migratoire, la situation de dépendance dans le ménage, les études, le fait d’être à son compte, le niveau d’éducation, le nombre d’enfants et le fait d’être enceinte. L’appartenance religieuse et ethnique, contrairement à l’hypothèse culturaliste, joue peu sur l’entrée en union (Agwanda et Bocquier, 2004). La durée d’observation est le nombre d’années depuis l’âge de 15 ans (considéré comme l’âge minimum au premier mariage à Nairobi). L’effet de la période (les probabilités diminuent des années 1970 aux années 1990) est contrôlé par une variable spécifique (groupe d’années quinquennal). La fonction h0 (t) des quotients instantanés de base (baseline hazard rates, vecteur des variables exogènes fixé à zéro : X = 0), correspondant aux chances à chaque âge d’entrer en union, constitue la part non-paramétrique du modèle, et est représentée sur la figure 22.

41Les quotients instantanés et les valeurs prédites des coefficients de la régression sont ensuite reportés dans le fichier d’analyse de la fécondité. Sur cette base, un quotient instantané est calculé pour chaque intervalle élémentaire d’observation (ici, par mois) avant l’union, c’est-à-dire pendant le célibat. Il ne s’agit pas de la probabilité d’union calculée sur tout le cycle de vie ou sur un délai long. Ce quotient représente au contraire la probabilité qu’une femme de plus de 15 ans, hors union au début d’un mois d’observation, a d’entrer en union au cours de ce mois, compte tenu de ses caractéristiques sociodémographiques et économiques. Pour faciliter l’interprétation en termes de variation relative, le quotient a été multiplié par 100. De plus, les valeurs supérieures à 100 ont été regroupées (ces valeurs extrêmes sont en effet possibles lorsque l’enquêtée cumule des caractéristiques qui lui donnent une probabilité totale de connaître l’événement), de manière à ce que l’indice varie de 0 à 100. Ainsi, à chaque mois que vit une enquêtée, depuis son entrée en observation jusqu’à une éventuelle union (ou jusqu’à la censure), correspond un indice allant de 0 à 100 en fonction des caractéristiques de l’enquêtée. La distribution de cet indice en termes d’années vécues avant l’union par l’ensemble de l’échantillon figure sur le tableau 6. Étant donné que l’indice n’est utilisé qu’avant la conception dans les régressions analysées dans le reste de cette section, nous avons également fait figurer la distribution de l’indice d’anticipation d’entrer en union avant la première conception.

FIGURE 22. FONCTION DES QUOTIENTS INSTANTANÉS DE BASE (VECTEUR DES VARIABLES EXOGÈNES X=0) DES CHANCES D’ENTRER EN UNION PAR NOMBRE D’ANNÉES DEPUIS L’ÂGE DE 15 ANS (LISSAGE SELON UNE MÉTHODE D’ESTIMATION DE DENSITÉ À BASE DE NOYAUX)

FIGURE 22. FONCTION DES QUOTIENTS INSTANTANÉS DE BASE (VECTEUR DES VARIABLES EXOGÈNES X=0) DES CHANCES D’ENTRER EN UNION PAR NOMBRE D’ANNÉES DEPUIS L’ÂGE DE 15 ANS (LISSAGE SELON UNE MÉTHODE D’ESTIMATION DE DENSITÉ À BASE DE NOYAUX)

TABLEAU 6. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION DES FEMMES À NAIROBI

TABLEAU 6. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION DES FEMMES À NAIROBI

3.2. Effet d’anticipation d’un événement

42Pour tester l’effet des anticipations rationnelles, il faut intégrer l’indice ci-dessus construit comme une variable exogène variant avec le temps. Le rapport de chance associé à cet indice s’interprète comme l’effet de la variation d’un pour cent de probabilité d’entrer en union sur la probabilité de concevoir un enfant. Rappelons que cet indice ne s’applique que pour les périodes précédant à la fois l’union éventuelle et la conception (voir équation 3). Une fois que la femme est entrée en première union, les coefficients relatifs à son statut matrimonial opèrent, qu’elle soit en union informelle ou formelle, ou bien divorcée ou veuve.

43L’effet de l’anticipation rationnelle d’une union sur la première conception d’un enfant à Nairobi a ainsi été testé. Deux modèles sont comparés : l’un avec l’ensemble des variables exogènes pouvant déterminer la fécondité (effet génération-période, statut migratoire, statut résidentiel, statut dans le ménage, statut dans l’emploi, niveau d’instruction, nombre d’enfants avant la migration à Nairobi et statut matrimonial), l’autre avec les mêmes variables plus l’indice d’anticipation d’entrer en union. Les résultats sur le statut matrimonial figurent dans le tableau 7 (sans indice d’anticipation) et 9 (avec indice d’anticipation de l’union).

TABLEAU 7. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, SANS INDICE D’ANTICIPATION

TABLEAU 7. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, SANS INDICE D’ANTICIPATION

TABLEAU 8. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICE D’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION

TABLEAU 8. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICE D’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION

44La comparaison des résultats (non détaillés) révèle que la prise en compte de l’indice d’anticipation d’entrer en union n’a pratiquement pas d’effet (en direction et en degré de significativité) sur les autres variables explicatives, à l’exception du statut matrimonial. En revanche, les tableaux 7 et 8 précisent que l’effet de l’indice est très significatif et qu’il modifie l’effet de l’union. Si l’indice d’anticipation de l’union valait comme mesure des intentions d’entrer en union, l’interprétation serait la suivante (tableau 8) : la probabilité de concevoir un enfant augmente de 2,1 % (QR=1,0210 ; p=0,000 ; IC à 95 % : 1,0094-1,0328) pour une augmentation d’un point de pourcentage de la probabilité d’entrer en union. Ainsi, une femme célibataire ayant un indice de 4,71 % (la valeur médiane de l’indice pour les célibataires) verrait sa probabilité de concevoir un enfant multipliée par plus de 10 % (1,1028=1,0210^4,71). À indice constant, l’effet du statut matrimonial s’en trouve modifié. Tout d’abord, pour un indice médian de 4,71 %, la différence entre célibataire et union informelle est de 10,517 (=11,598/1,1028) contre 7,107 dans la régression sans prise en compte de l’indice. L’indice capture une partie de l’hétérogénéité des femmes avant leur mise en couple : une fois cette hétérogénéité contrôlée, le coefficient mesurant la différence entre célibataire et femme en union augmente d’environ 50 % (1,480=10,517/7,107). La probabilité de conception est donc plus importante entre célibataire et femme en union, une fois que l’on tient compte de l’indice. Enfin, une fois mariée, la formalisation de l’union a pour effet d’augmenter de 50 % (QR=1,538 ; p=0,012 ; IC à 95 % : 1,106-2,141) les chances de concevoir un enfant. Par contre, la rupture d’union par divorce ou séparation conduit les femmes à avoir un comportement non significativement différent des célibataires. Notons que le coefficient pour le statut de veuve n’est pas mentionné dans les tableaux 7 et 8 (ni d’ailleurs dans les tableaux 10 et 11), car trop peu de veuves figuraient dans notre échantillon pour que le coefficient ait un sens, et d’ailleurs aucune d’entre elles n’avait conçu d’enfant pendant la période d’observation, ce qui aboutit à des chances nulles de conception (résultats non présentés).

3.3. Effet d’anticipation d’événements successifs

45Comme il a été précédemment précisé à propos des intentions, il est possible d’étendre l’effet d’anticipation à la rupture d’union. Le modèle aura donc la forme suivante :

46ie2 ≈ xe2 , la probabilité d’occurrence de l’événement exogène e2 étant interprété comme un indice d’intention de réaliser la rupture d’union. Notons que cet indice n’est activé que lors d’une période d’union (te 1t<te 2 ) et que son effet s’ajoute à celui de la variable exogène qualifiant le statut entre les événements e1 et e2 (figure 21), c’est-à-dire le fait d’être en union dans notre exemple. Pour construire l’indice d’anticipation de la rupture, nous avons procédé, comme pour l’indice d’anticipation de l’union, par imputation des probabilités instantanées. La distribution de l’indice pour les femmes en union figure dans le tableau 9.

TABLEAU 9. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION DE RUPTURE D’UNION DES FEMMES À NAIROBI

TABLEAU 9. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION DE RUPTURE D’UNION DES FEMMES À NAIROBI

47Le tableau 10 regroupe les coefficients de la régression incluant un indice d’anticipation de la rupture d’union. L’effet d’anticipation de l’union ne s’en trouve que légèrement modifié (QR=1,0221 ; p=0,000 ; IC à 95 % : 1,0104-1,0339). La différence entre célibataire et femme en union se trouve modifiée par l’introduction de l’anticipation de rupture d’union : pour un indice d’anticipation médian de 4,71 %, la différence entre célibataire et union informelle est de 11,636 (=12,898/ (1,0221^4,71)) contre 10,517 dans la régression sans effet d’anticipation de divorce et avec effet d’anticipation de l’union seulement, soit une augmentation de 64 % (1,637=11,636/7,107) par rapport à la régression sans aucun effet d’anticipation. La différence de probabilité de conception est donc encore plus importante entre célibataire et femme en union, une fois que l’on tient compte des probabilités d’entrer en union et d’en sortir.

48Qu’en est-il de l’effet de l’anticipation de rupture d’union sur la probabilité de concevoir un enfant ? Il diminue les chances de conception. En effet, si la probabilité de rupture augmente de 1 %, alors les chances de conception diminuent de près de 14 % mais ce, de manière non significative (QR=0,8636 ; p=0,201). Il faut rappeler que les femmes de notre échantillon, une fois en union, sont peu nombreuses à rompre avec leur conjoint. Enfin, comme pour les régressions précédentes, la rupture d’union par divorce ou séparation conduit les femmes à avoir un comportement non significativement différent des célibataires.

TABLEAU 10. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICES D’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION ET DE RUPTURE D’UNION

TABLEAU 10. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICES D’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION ET DE RUPTURE D’UNION

49En somme, si les probabilités instantanées étaient une bonne approximation des intentions, la conclusion serait que la prise en compte des intentions d’entrer en union améliore l’explication de la fécondité. Avoir l’intention de former une union, avant même qu’elle ne se produise, augmenterait significativement les chances de conception. Cependant, les probabilités instantanées ne peuvent être considérées comme une bonne approximation des intentions. Tout au mieux peuvent-elles être considérées comme une approximation des anticipations, à supposer qu’elles soient rationnelles.

3.4. Effet de la propension à être dans un état

50Si malgré tout on pose l’hypothèse d’anticipations rationnelles, il est préférable de combiner probabilités d’union ou de rupture, d’une part, et état matrimonial, d’autre part, pour construire un seul et même indice mesurant la propension à l’union. En effet, probabilités d’union et de rupture et état matrimonial ne sont pas des covariables indépendantes l’une de l’autre. Nous proposons donc de construire un indice qui estime la propension à l’union d’une femme célibataire jusqu’à son éventuelle entrée en union, ainsi que la propension de cette même femme, une fois entrée en union, de la rompre. En somme, plutôt que d’utiliser un indice d’état (le statut de femme en union par opposition à celui de célibataire) prenant les valeurs discrètes (0 avant et 1 après le changement de statut), il s’agit de nuancer chacun de ces états successifs par la probabilité d’en changer :

51x indique la propension p à être dans l’état e1, calculée comme suit :

52L’indice qui résulte de ce calcul varie donc entre 0 et 1 avant la rupture d’union (proche de 0 avant l’union et proche de 1 pendant) et est égal à 0 après cette rupture, comme l’illustre la figure 23.

FIGURE 23. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DES INDICATRICES DE PROPENSION À L’UNION (x̂e2) ET DE RUPTURE D’UNION (x̂ p)

FIGURE 23. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DES INDICATRICES DE PROPENSION À L’UNION (x̂e2) ET DE RUPTURE D’UNION (x̂ p)

53Le tableau 11 expose les résultats de ce nouveau modèle, d’après lequel une augmentation d’un point de pourcentage de la propension à l’union augmente de 2,6 % la probabilité d’une conception (QR=1,0256 ; p=0,000 ; IC à 95 % : 1,0204-1,0308). Ainsi, une propension de 100 % (correspondant à une période d’union, avec des risques nuls de rupture) multiplierait par près de 13 (12,526=1,0256^100) la probabilité d’une conception. On retrouve là une valeur proche de l’indice d’entrée en union du modèle précédent (tableau 10). L’union formelle a toujours pour effet d’augmenter de 50 % les chances de conception. L’interprétation n’est donc pas très différente de celle des modèles précédents. L’économie de facteurs explicatifs est cependant notable puisque l’indice de propension saisit à lui seul ce que deux ou trois autres indicateurs faisaient dans les régressions des tableaux 10 et 11. La comparaison du logarithme du pseudo-maximum de vraisemblance, très proche d’une régression à l’autre, en témoigne. Le modèle avec indice de propension à l’union (tableau 11) présente, avec le même nombre de variables explicatives, une amélioration par rapport au premier modèle (tableau 7) où seul l’indicateur d’union intervenait (réduction du logarithme du pseudo-maximum de vraisemblance de -2 336,15 à -2 328,81). Si l’on tient l’hypothèse d’anticipation rationnelle comme correcte et son contrôle par les probabilités d’entrée ou de rupture d’union comme valide, alors on peut conclure que l’anticipation d’un état futur exogène (l’union ou sa rupture) change la probabilité de connaître l’événement étudié (la conception) avant même que cet état futur exogène ne se produise. L’utilisation des anticipations rationnelles réduirait les cas de causalités inverses, en rendant plus progressifs les changements d’états.

TABLEAU 11. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICES DE PROPENSION À L’UNION

TABLEAU 11. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICES DE PROPENSION À L’UNION

Conclusion

54La prise en compte des intentions dans l’analyse des biographies pourrait fortement changer l’interprétation de l’effet des événements perturbateurs en analyse quantitative des biographies. Il est difficile de dire dans quelle mesure l’augmentation de l’effet de l’événement exogène (l’union, dans notre exemple) est due à la situation socio-démographique particulière analysée (Nairobi) ou à l’utilisation des probabilités de connaître cet événement, c’est-à-dire l’utilisation des anticipations rationnelles, en l’absence de mesure directe des intentions. Quoi qu’il en soit, cette analyse sur les anticipations rationnelles, à supposer qu’elles aient des effets comparables aux intentions, révèle que l’interprétation causale des variables exogènes variant avec le temps pourrait se trouver très nuancée, car ces variables pourraient bien avoir un effet avant même de se réaliser.

55Il n’y aurait donc pas nécessité qu’un événement exogène ait lieu avant l’événement étudié pour en être la cause probable, puisqu’il suffirait que l’individu ait l’intention de réaliser cet événement exogène pour que l’événement étudié se réalise. Ce phénomène pourrait être à l’origine de bien des causalités inverses (l’effet semblant précéder la cause), que l’on croit pouvoir déceler en comparant la succession simple des événements. Même en datant le plus exactement possible les événements, et même en multipliant les événements pour décrire le parcours de vie, on ne peut pas totalement évacuer les effets probables des intentions et des anticipations.

56L’exemple, qui a illustré l’effet possible des intentions, précise comment associer à loisir des intentions à chaque événement qui marque un changement d’état. Le choix du changement de statut matrimonial pour tenter d’expliquer la fécondité aurait tout aussi bien pu être remplacé par l’effet de l’intention de changer d’activité ou de résidence. En somme, à chaque état correspond une intention d’en changer. Il serait souhaitable dans l’avenir de recueillir des informations sur les intentions et de mener des analyses empiriques précises sur les relations entre intention et réalisation, comme la théorie des comportements planifiés le suggère. Sans de telles analyses, l’étude des intentions à partir des anticipations rationnelles n’est que spéculative.

Bibliographie

Références bibliographiques

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Notes

1 Je tiens à remercier ici Xavier Bry pour ses critiques et suggestions constructives, ainsi que les relecteurs anonymes dont les commentaires ont permis de finaliser ce texte.

2 Les psychosociologues anglo-saxons appellent ces éléments TACT (Target, Action, Context, Time).

3 Ayant défini à Nairobi, le comportement « entrée en union » comme une union informelle ou formelle avec une personne de sexe opposé, quelle que soit la démarche entreprise (cohabitation simple ou bien mariage civil, religieux ou traditionnel). Les données prises en exemple dans cette section proviennent de l’enquête du Nairobi Urban Integration Project (Agwanda et Bocquier, 2004).

4 Notez que les variables exogènes peuvent être les mêmes dans les modèles (2) et (3). Si on pose Y l’événement étudié (avoir un enfant), Z l’intention d’être dans un certain état (en uion) et X l’ensemble des autres variables exogènes conditionnant la réalisation de Y, on cherche à connaître E(Y/Z, X) ; puisqu’on ne connaît pas Z, on croît pouvoir estimer l’anticipation rationnelle par E(Z/X) et on estime réellement E[Y/E(Z/X), X], ce qui ne pose pas de problème statistique particulier.

Table des illustrations

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Titre FIGURE 21. VARIATIONS POUR UNE ENQUÊTÉE DES INDICATRICES DE DEUX ÉVÉNEMENTS EXOGÈNES SUCCESSIFS (xe1 ET xe2) ET DE LEURS INDICES D’INTENTIONS RESPECTIFS (ie1 ET ie2)
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Titre FIGURE 22. FONCTION DES QUOTIENTS INSTANTANÉS DE BASE (VECTEUR DES VARIABLES EXOGÈNES X=0) DES CHANCES D’ENTRER EN UNION PAR NOMBRE D’ANNÉES DEPUIS L’ÂGE DE 15 ANS (LISSAGE SELON UNE MÉTHODE D’ESTIMATION DE DENSITÉ À BASE DE NOYAUX)
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Titre TABLEAU 6. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION D’ENTRER EN UNION DES FEMMES À NAIROBI
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Titre TABLEAU 7. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, SANS INDICE D’ANTICIPATION
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Titre TABLEAU 9. DISTRIBUTION DE L’INDICE REPRÉSENTANT L’ANTICIPATION DE RUPTURE D’UNION DES FEMMES À NAIROBI
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Titre TABLEAU 11. MODÈLE SEMI-PARAMÉTRIQUE À RISQUES PROPORTIONNELS SUR LA PREMIÈRE CONCEPTION DES FEMMES À NAIROBI, AVEC INDICES DE PROPENSION À L’UNION
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Auteur

Démographe, chargé de recherche à l’IRD, est membre de Développement institutions et analyse de long terme (DIAL), UR047 de l’IRD. Ses travaux de recherche portent sur l’insertion urbaine, la dynamique migratoire et l’urbanisation en Afrique subsaharienne. Il a initié plusieurs enquêtes biographiques en Afrique. Il a été directeur de l’Institut français de recherche en Afrique (IFRA) à Nairobi. Il est maintenant responsable du Centre de recherche appliquée (CERA) à AFRISTAT.
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