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The Lagging Fertility Transition in Sub-Saharan Africa: The Role of Structural Change

Nicolas Büttner, University of Passau
Michael Grimm, University of Passau
Isabel Günther, ETH Zürich
Kenneth Harttgen, ETH Zurich
Stephan Klasen, University of Göttingen

Nous examinons si l'absence de changement structurel peut expliquer cette transition lente. À cette fin, nous analysons les déterminants des transitions de la fécondité dans le monde en développement à l'aide d'un nouvel ensemble de données de panel d'unités administratives de premier niveau (régions) créé en faisant correspondre les enquêtes démographiques et de santé et les enquêtes sur le revenu des ménages de 60 pays sur trois décennies. Notre hypothèse clé est que le changement structurel, c'est-à-dire un déplacement de l'emploi de l'agriculture de subsistance vers des services à plus forte intensité de compétences et des activités tournées vers l'extérieur, accompagné d'une augmentation des rendements de l'éducation et de l'accumulation de capital humain, est un moteur clé de la transition de la fécondité. Nos résultats indiquent fortement que l'éducation supérieure des femmes, l'emploi des femmes dans des emplois formels non agricoles et une augmentation générale du développement économique moderne, mesurée par une augmentation de l'intensité lumineuse nocturne, sont en effet des facteurs importants de la baisse de la fécondité. Les simulations montrent que si les pays à fécondité élevée d'Afrique subsaharienne avaient connu le même changement structurel que les régions les plus avancées démographiquement de notre échantillon, les niveaux de fécondité seraient au plus de 69 à 79 % de ce qu'ils sont actuellement. Nos résultats suggèrent que les politiques qui renforcent le changement structurel pourraient être très efficaces pour accélérer la transition de la fécondité dans le contexte de l'Afrique subsaharienne.

Keywords: Demographic dividend and economic development, Fertility and childbirth, Harmonized data sets, Economic analysis

See paper.

  Presented in Session 143. Modelling the Demographic Dividend and Policy Implications