La croissance pro pauvre au Maroc: l'intelligence artificielle au service de la macroéconomie

Résumé

Cet article examine les déterminants de la réduction de la pauvreté au Maroc en utilisant des techniques d'analyse statistique avancées, compte tenu du manque de données macroéconomiques spécifiques sur la pauvreté. Pour combler cette lacune, on a utilisé la simulation de Monte Carlo basée sur un réseau de neurones pour générer des données synthétiques représentatives du taux de pauvreté au Maroc. L'utilisation de la régression Ridge a permis d'estimer les relations entre différents facteurs et la réduction de la pauvreté. Les résultats indiquent un manque de bénéfices significatifs pour la population pauvre malgré la croissance économique observée. Les dépenses publiques en santé ont un effet positif et significatif sur la réduction de la pauvreté. En revanche, les dépenses publiques en éducation n'ont pas montré d'effets significatifs. La réduction du chômage n'a pas montré de relation significative avec la réduction de la pauvreté. Enfin, l'amélioration de la liberté économique et la réduction de la corruption ont un effet positif et significatif sur la réduction de la pauvreté.