The poverty-GDP per capita-health triangle

par Cyrine Hannafi

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Christophe Muller.

Le président du jury était Patrick Sevestre.

Le jury était composé de Fabrice Murtin, Alice Fabre.

Les rapporteurs étaient Uwe Sunde, Peter Pedroni.

  • Titre traduit

    Le triangle pauvreté-PIB par tête-santé dans les pays en développement


  • Résumé

    Dans le premier chapitre de thèse, nous estimons un système dynamique d’équations simultanées à l’aide de données de panel de pays en développement pour identifier les relations structurelles dynamiques entre la pauvreté, le PIB par habitant et la santé. Pour ce faire, nous utilisons des méthodes économétriques innovantes des données de panel incomplet pour corriger les problèmes d'endogénéité et de sélectivité liés aux données manquantes sur la pauvreté. Dans le deuxième chapitre, nous estimons plutôt les relations de cointégration entre ces trois facteurs, en utilisant des données de panel de pays en développement. Nous effectuons une analyse de cointégration des données de panel afin d'estimer les relations et les tests de causalité de long terme, ainsi qu'un modèle VECM et les fonctions de réponse impulsionnelle (IRFs). Dans le troisième chapitre de thèse, nous étudions les déterminants socio-économiques et religieux / ethniques locaux du conflit syrien actuel. Pour cela, nous fusionnons les données mensuelles de la base de données du panel de martyrs Syriens, à partir de Mars 2011 jusqu'en Avril 2016 au niveau commune, avec des facteurs socio-économiques du Recensement de 2004 et avec les données de lumière géo-localisées depuis l'espace. Nous construisons également des indicateurs ethniques/religieux détaillés par commune. Nous utilisons l'intensité lumineuse nocturne comme proxy pour la population pendant le conflit et examinons la dynamique du conflit en incluant les niveaux passés de la variable dépendante.


  • Résumé

    In the first chapter, a dynamic system of simultaneous equations is estimated using country-level panel data from developing countries to identify the dynamic causal structural relationships between Poverty, GDP per capita and Health. For this, innovative econometric methods for incomplete panel data are used to correct for endogeneity and the selectivity issues coming from missing data on poverty. In the second chapter, we estimate rather the cointegration relationships between the three factors, using country-level panel data from developing countries. We conduct a panel data cointegration in order to estimate long run relationships and causality tests. We estimate also a VECM model and we compute Impulse response functions. In the third chapter, we investigate socioeconomic and religious/ethnic local determinants of the current Syrian conflict. For this, we match monthly data from the Syrian Martyr panel database from March 2011 to April 2016 at community level with socioeconomic factors from the 2004 Census and with geolocalised luminosity from space. We also construct detailed ethnic/religious indicators. We use nighttime light intensity as a proxy for the population during the conflict and investigate the dynamics of the conflict with including past levels of the dependent variable.

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