4 Projeter la fécondité Final [Read-Only]...Dakar, 28 novembre –2 décembre 2016 ......

Division de la PopulationNations Unies, Département des affaires économiques et sociales

Atelier régional de formation sur les projections de populationDakar, 28 novembre – 2 décembre 2016

Séance 4

Projeter le niveau et le schéma

de la fécondité

François Pelletier & Thomas Spoorenberg

Division de la Population, DESA, Nations Unies

www.unpopulation.org


Plan

I. Projeter le niveau de la féconditéa. Aperçu

b. Etablir le niveau de fécondité de départ

c. Les modèles des Nations Unies

d. Le modèle du Bureau du recensement américain

II. Projeter le schéma par âge de la féconditéa. Aperçu

b. Etablir le schéma par âge de la fécondité

c. Options pour projeter

Atelier régional sur les projections de population

Dakar, 28 Novembre – 2 Décembre 2016


Projeter le niveau de la féconditéAperçu




Indice synthétique de fécondité, Monde et régions

Estimations, 1950-2015

0

1

2

3

4

5

6

7

En

fan

ts p

ar f

emm

e

Monde

Afrique

Amérique latine et Caraïbes

Asie

4.7

2.5

2.2




Indice synthétique de fécondité, Afrique et sous-régions

Estimations, 1950-2015



0

1

2

3

4

5

6

7

8

En

fan

ts p

ar f

emm

e

Afrique

Afrique de l'Est

Afrique centrale

Afrique du Nord

Afrique australe

Afrique de l'Ouest


Inertie de la population

Mortalité

Fécondité

Migration-10

0

10

20

30

40

50

60

70

Ch

ang

emen

ten

tre

201

0-20

50 (

%)

Aperçu

Contribution des composantes démographiques à la croissance

démographique en Afrique entre 2010 et 2050 (pour cent) (projections ONU)

UNPD (2015), Demographic Components of Future Population Growth: 2015 Revision

Croissance 2010-2050 = 1.4 milliard

[P2010 ≈ 1.05 milliard

P2050 ≈ 2.5 milliard]




Contribution des composantes démographiques à la croissance

démographique entre 2010 et 2050(en pourcentage de la population en 2010)

2631

-4

137

26

55

-20

0

20

40

60

80

100

120

140

160

N. America LAC Europe Africa Asia Oceania

Co

ntr

ibu

tio

n (

%)

Momentum Fertility Mortality Migration Total




1. Observer et interpréter avec soins les tendances passées

2. Formuler des hypothèses sur les tendances futures

Trois étapes

1. Observer les tendances et niveaux récents

2. Comparer les tendances récentes avec celles

observées ailleurs dans le passé (dans la même

ou d’autres populations)

3. Déduire une trajectoire possible de la fécondité

Faire attention aux changements

récents :

o Contrôler la qualité des données

o Variations

o Exceptions (report temporaire des

mariages, guerres, etc.)

Les niveaux et tendance de la fécondité dépendent largement de facteurs

sociaux et culturels, tels que les normes sociales en matière de reproduction et

contraception, la taille de la famille souhaitée, l’accès au planning familial, etc.

Aperçu




Hypothèses sur la projection de la fécondité

Exemples

“Hypothèse Médium : l’ISF va baisser continuellement de 4,0 enfants par femme en 2012 pour

attentidre le niveau actuel de la capitale, Kigali, de 3,0 enfants par femmes en 2032 […]”

Rwanda (2014)

“L’ISF au niveau national, estimé à 3,9 enfants par femme, va diminuer linéairement et atteindre

2,4 en 2041”. Namibie (2014)

“La fécondité a baissé […] même si les niveaux ainsi que l’importance du déclin peuvent être

sujets à débat […]. Les nombres officiels publiés et les re-estimations suggèrent que le déclin de

la fécondité entre 2001 et 2011 a été moins important que durant la période 1980-2001. Par

conséquent, tous les scénarios font l’hypothèse que l’indicateur synthétique de fécondité va

continuer à baisser lentement durant la période 2011 à 2016, du même ordre de grandeur

qu’entre 2001 et 2011 […]. […] Nous avons l’hypothèse que l’ISF va se stabiliser durant la

période 2016-2026 au niveau de 2016” Botswana (2015)

Aperçu




Projeter le niveau de la féconditéEtablir le niveau de fécondité de départ




Etablir le niveau de fécondité de départ

Pour mesurer le niveau de fécondité, on calcule :

Indice synthétique de fécondité (ISF)� ISF est une mesure qui n’est pas affectée par la structure par âge

� ISF donne le nombre de naissance(s) par femme

� ISF permet la comparaison des niveaux de fécondité entre pays et à travers le temps

�� ∙ 5��

��Interprétation

Le nombre d’enfants que mettrait au monde une femme si elle connaissait, durant toute

sa vie féconde, les conditions de fécondité observées cette année-là.

> Un exemple de cohorte fictive > Une mesure transversale de la fécondité

Peut être biaisé par des effets de calendrier : un changement dans le calendrier des naissances produit un changement notable

et temporaire du niveau de la fécondité

Rappel




Etablir le niveau de fécondité de départ

Estimations de l’ISF, R.U. Tanzanie

4.0

4.5

5.0

5.5

6.0

6.5

7.0

7.5

8.0

1975 1985 1995 2005 2015

En

fan

tsp

ar f

emm

e

Recensement, reporté

2010 DHS

2007-2008 AIS

2004-2005 DHS

1999 RCHS

1996 DHS

1995 SACM

1994 KAP Survey

1991-1992 DHS

Importance de l’évaluation

critique des données !!!




Projeter le niveau de la féconditéLes modèles des Nations Unies




Les modèles des Nations Unies pour projeter le niveau de la fécondité

• Deux modèles de projection de la fécondité

– Pays à haute et moyenne fécondité jusqu’en 2015 déclin de fécondité pas entamé (haute) ou déclin

de fécondité en cours et niveau supérieur à 2,1 enfants par

femme en 2010-2015

– Pays à faible fécondité Nombre d’enfants par femme est égal ou inférieur à 2,1 en

2010-2015




• Repose sur une fonction double-logistique

• Le niveau n’est pas modélisé, mais le taux de changement

• Incorpore le fait qu’au cours de la transition démographique, la fécondité

change d’abord lentement, puis le déclin d’accélère pour finalement

ralentir

Fécondité projetée selon un modèle de transition (passage d’une fécondité élevée à faible)

Approche utilisée dans le World Population Prospects: the 2008 Revision pour les pays à

haute et moyenne fécondité





• Le déclin de l’ISF résulte de la combinaison de deux courbes

logistiques à trois paramètres

Forme générale :

Meyer, Perrin (1994). Bi-Logistic Growth. Technological Forecasting and Social Change 47:89-102.

ΔTF




►Un processus en deux phases modélisé par deux fonctions logistiques- l’une approchant une limite supérieure

- l’autre approchant une limite inférieure


• On modélise les variations du schéma général, associées avec des différences

dans le rythme de déclin au début et à la fin de la transition de la fécondité

• Trois modèles de déclin de la fécondité ont été proposés

“Slow/Slow, Fast/Slow, Fast/Fast”

• Les paramètres des deux fonctions logistiques varient entre modèles :





� Trois modèles de déclin de la fécondité

0.00

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

0.12

0.14

12345678910

Children per woman

Fe

rtili

ty d

eclin

e

Fast/Fast Fast/Slow Slow/Slow

Modèle Slow/Slow :

Déclin plus lent à niveau de fécondité élevé et faible

Modèle Fast/Fast :

Déclin rapide aux niveaux de fécondité élevés et faible

Modèle Fast/Slow :

Déclin rapide aux niveaux de

fécondité élevé et déclin plus

faible aux niveaux de fécondité

plus faible

Enfants par femme (ISF en ordre inverse)



� Trois modèles de déclin de la fécondité


0

1

2

3

4

5

6

7

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

En

fan

ts p

ar f

emm

e

Temps/Année

Slow/Slow

Fast/Slow

Fast/Fast




Outil pour utiliser les trois modèles de déclin de la fécondité

UNPD_FerModel.xls


1. Entrer titre, pays, date

2. Entrer année initiale et

finale et l’ISF initial

1.

2.

3. Sélectionner un modèle3.

4. Lancer la procédure de

calcul en cliquant sur

‘Run model’

Résultats

4.


Interpolation et extrapolation de l’indicateur synthétique de

fécondité au moyen de la feuille Excel TFRLGST.xls

Ajuste une fonction logistique à partir d’une série de 2 à 17

indicateurs synthétiques de fécondité représentant les tendances

passées, tout en considérant une asymptote maximale et minimale



Le modèle du USBC pour projeter le niveau de la fécondité


Feuille Excel TFRLGST.xls



3. Select a model

Préparation des données pour Spectrum





Les modèles des Nations Unies et les méthodes d’interpolation simple

offrent des outils de projections faciles et ‘prêts à l’emploi’, mais ces outils

peuvent ne pas représenter de façon fidèle les tendances récentes en

matière de changement de fécondité observées dans les pays africains ou

les trajectoires de fécondité futures attendues dans ces pays.

Des modèles et des approches de projection alternatives ont été

développés mais leur complexité en termes de méthodes ou données

nécessaires, etc., rend leur application parfois difficile.



Les modèles des Nations Unies et du USBC pour

projeter le niveau de la fécondité


Approches alternatives pour projeter le niveau de la fécondité

(en cours de développement)

Illustration d’une projection de fécondité

probabiliste basée sur un modèle

bayésien hiérarchique (échantillon des

trajectoires probabilistes)

Illustration de neuf grappes présentant des

rythmes distincts de déclin de la fécondité(données de130 pays au cours de 60 ans)

Basé sur World Population Prospects: the 2012 revisionBasé sur World Population Prospects: the 2015 revision

Source : Gerland, P. et al (2015) Demography is not destiny:

Probabilistic scenarios of future fertility change in Sub-Saharan Africa


Plan

I. Projeter le niveau de la féconditéa. Aperçu

b. Etablir le niveau de fécondité de départ

c. Les modèles des Nations Unies

d. Le modèle du Bureau du recensement américain

II. Projeter le schéma par âge de la féconditéa. Aperçu

b. Etablir le schéma par âge de la fécondité

c. Options pour projeter




Projeter le schéma par âge de la féconditéAperçu




Projeter le schéma par âge de la fécondité : Aperçu

Pour mesurer le schéma de fécondité par âge, on utilise :

Taux de fécondité par âge (fx)fx mesure le nombre de naissances annuel pour les femmes d’un certain âge

(pour 1000 femmes)

En divisant chaque fx par la somme de tous les âges, on obtient :

Taux proportionels de fécondité par âge (“PASFRs”)

La somme des “PASFRs” = 1 (or 100)

Rappel



�� â�é��!, ! # ��$�%&��â�é��!, ! # �

Une feuille Excel

PASFRs MAC est

disponible dans le

fichier de l’exercice


Source: World Population Prospects: the 2015 Revision

Projeter le schéma de fécondité : fx et PASFR

Taux de fécondité (fx), 2010-2015

0

5

10

15

20

25

30

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Po

urc

ent

Groupe d'âge

0

50

100

150

200

250

300

350

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Nai

ssan

ces

po

ur

1000

fem

mes

Groupe d'âge

BeninBurkina FasoCabo VerdeCôte d'IvoireGambiaGhanaGuineaGuinea-BissauLiberiaMaliMauritaniaNigerNigeriaSenegalSierra LeoneTogo

Taux proportionnels de fécondité

(PASFR), 2010-2015




Taux de fécondité par âge (fx) – Suède

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25-1

2 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 5455

+

f x

Age

1891190119111921193119411951196119711981199120012011

Source: Human Fertility Database

Projeter le schéma de la fécondité




Projeter le schéma de fécondité

Taux proportionels de fécondité par âge (PASFR) – Suède






Taux proportionels de fécondité par âge (PASFRs) – Suède

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

-12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54

Po

urc

enta

ge

Age

1891

1901

1911

1921

1931

1941

1951

1961

1971






Proportionate Age-Specific Fertility Rates (PASFRs) – Sweden

0.0

1.0

2.0

3.0

4.0

5.0

6.0

7.0

8.0

-12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54

Per

cen

tag

e

Age

1891

1901

1911

1921

1931

1941

1951

1961

1971

1981

1991

2001

2011

2011





Projeter le schéma de féconditéSource: Matthews et al. (2009), "Does early childbearing and a sterilization-focused family planning programme

in India fuel population growth", Demographic Research, vol. 20 art. 28, pp. 693-720.

Schéma de

fécondité précoce

Schéma de

fécondité tardif


Projeter le schéma de féconditéSource: Matthews et al. (2009), "Does early childbearing and a sterilization-focused family planning programme

in India fuel population growth", Demographic Research, vol. 20 art. 28, pp. 693-720.

Population projetée basée sur des schémas de fécondité précoce et tardif, Inde, 1990–2050

52 millions

100 millions


Projeter le schéma de fécondité : Données de départ

Estimations directes et indirectes des fx à partir de différentes sources

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Tau

xd

e fé

con

dit

ép

ar â

ge

Groupe d’âges

Reported

Brass P/F Ratio

Arriaga

Importance de l’évaluation des

données !!!

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Tau

x d

e fé

con

dit

é p

ar â

ge

Groupe d’âges

1999 DHS

2002 Census

2004-05 DHS

Groupe

d’âges

1999

DHS

2002

recensement

2004-05

DHS15 - 19 0.138 0.064 0.132

20 - 24 0.268 0.186 0.274

25 - 29 0.24 0.189 0.254

30 - 34 0.213 0.168 0.218

35 - 39 0.138 0.126 0.156

40 - 44 0.078 0.068 0.079

45 - 49 0.037 0.029 0.018

TFR 5.6 4.2 5.7

Recensement 2002

Groupe

d’âges Reporté Brass P/F Arriaga15 - 19 0.064 0.123 0.113

20 - 24 0.186 0.303 0.29

25 - 29 0.189 0.298 0.287

30 - 34 0.168 0.258 0.248

35 - 39 0.126 0.194 0.185

40 - 44 0.068 0.099 0.096

45 - 49 0.029 0.037 0.034

TFR 4.2 6.6 6.3


Projeter le schéma de fécondité : Options pour les projections

• Comme le niveau de la fécondité a été projeté, on utilisera les PASFRs (et non les fx) pour projeter le schéma de fécondité

• Dans Spectum, les PASFRs sont exprimés en pourcentages (la somme des PASFRs = 100)

• Deux options à choix :1) “Use model table”

2) “Enter from keyboard”: Projections définies par l’utilisateur

Choisir



Option 1 : Projection définie par l’utilisateur via l’interpolation faite dans Spectrum

Données requises : un schéma par âge de départ et d’arrivée

Option 2 : Schéma défini par l’utilisateur à partir des modèles dans la feuille Excel

ASFRPATT.xlsDéterminer un schéma de fécondité par âge pour un niveau de fécondité donné, basé

sur des modèle-types de schéma par âge

Option 3 : Schéma défini par l’utilisateur à partir des modèles dans la feuille Excel

UNPD_ASFR.xlsmLes schémas de fécondité par âge empiriques servent de base à la projection

Option 4 (avec précaution) : Utilisation de “Use model table” dans Spectrum




Option 1: Projection définie par l’utilisateur via l’interpolation faite dans Spectrum

Données requises : un schéma par âge de départ et d’arrivée


Ouvrir menu en

cliquant sur le

bouton droit de la

souris

Taux proportionnels de fécondité !!!


Option 1 : Comment définir un schéma d’arrivée ?




Option 2 : Feuille Excel ASFRPATT.xls

Trouver un schéma de fécondité par âge correspondant à un niveau donné de

fécondité, basé sur des schéma-types de fécondité par âge



0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

ISF = 1

ISF = 2

ISF = 3

ISF = 4

ISF = 5

ISF = 6

ISF = 7

ISF = 8

ASFRPATT.xls donne des fx, pas des PASFRs!


Option 3: Feuille Excel UNPD_ASFR.xls

oUtilise les schémas de fécondité par âgeassociés à divers niveaux de fécondité

oLe modèle fournit une séries de schéma par âge en interpolant entre un schéma de départet un schéma d’arrivée

oLa procédure permet d’étendre le schémad’arrivée au-delà de la date d’arrivée en le gardant constant

oLes schéma-types de fécondité par âge sontprésentés sous forme de PASFRs, indexéspar l’âge moyen à la maternité (mean age at childbirth (MAC))






Age moyen à la maternité (MAC):

La somme des fx pondérés par l’âge central de chaque groupe, divisée par

la somme des fx

Interprétation

L’âge moyen des mères à la naissance de leurs enfants, en faisant

l’hypothèse que ces femmes sont soumises jusqu’à l’âge de 50 ans

aux taux de fécondité par âge observés durant cette même année

avec xa , l’âge central de chaque groupe

d’âge (i.e. 17.5, 22.5, … 47.5) et fa les taux

de fécondité par âge des femmes dans le

groupe d’âge a

Rappel

Le MAC est

calculé dans la

feuille Excel

“PASFRs MAC”

(cf. exercice)





Age moyen à la maternité (MAC) – Suède, 1891-2011






Option 4 (utiliser avec précaution) : Utilisation de “Use model table” dans Spectrum

Trois modèles régionaux et un modèle moyen sont au choix


Merci

Questions ?>> jusqu’au 2 décembre :

>> Après le 2 décembre : [email protected]

[email protected]



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