0. INTRODUCTION

0.1. MISE EN CONTEXTE

La littérature sur les déterminants de l’accès à l’éducation des enfants des ménages est large et nous ne sommes pas le premier à réfléchir sur cette thématique. Ainsi nous nous limiterons à passer en revue quelques travaux qui sont proches au nôtre tout en montrant la démarcation avec le sujet sous étude.

En examinant cette situation Pilon M. (1995) a analysé les déterminants de la scolarisation des enfants de 6 à 14 ans au Togo en 1981. Il constate que tous les enfants n’ont pas la même situation face à la scolarisation. Cette différence découle du statut familial (propre ou confié) des enfants qui traduisent des stratégies familiales propres. Aussi il constate que les femmes (sexe du chef de ménage) scolarisent mieux les enfants que les hommes.

Sekimonyo M. et Mabika C. (1999) ont analysé les déterminants de la scolarisation en République Démocratique du Congo (Kinshasa). Ils constatent que le mariage monogamique (type d’union) permet une meilleure scolarisation, la taille du ménage handicape la scolarisation des enfants des ménages pauvres par rapport aux ménages aisés (niveau socio-économique). Ils ajoutent en disant que le niveau d’instruction et la profession du chef de ménage influence positivement la scolarisation des enfants.

Cisse K. (2005) a montré l’impact des déterminants de la scolarisation primaire sur la qualité de l’enseignement au Sénégal. Il constate au niveau de la demande d’éducation, la pauvreté (revenu du ménage) de même que certaines valeurs traditionnelles notamment la religion des parents (musulmane) ne sont pas favorables à une éducation de qualité pour tous au Sénégal.

Mathodi L. (2007) a estimé l’accès à l’éducation par la méthode CART dans la ville de Kinshasa (R.D.C). Il constate que les facteurs socio-économiques et démographiques influencent l’éducation des enfants par les parents. Aussi il constate la prépondérance de certains facteurs à différents niveaux d’études tels qu’au primaire : l’âge du chef de ménage, la télévision et la taille du ménage ; au niveau secondaire : l’âge du chef de ménage, la télévision et le niveau de pauvreté ; au niveau universitaire : l’éducation du chef de ménage, la part du revenu consacrée à l’éducation et le niveau de pauvreté.

Mba O. (2009) a estimé les déterminants familiaux de la scolarisation des enfants de 6 à 14 ans au Gabon. Il constate que les chefs de ménages qui n’ont aucun niveau d’instruction sont ceux qui envoient les plus leurs enfants à l’école contrairement à ceux dont le niveau est élevé, le nombre des scolarisés est faible parmi leurs enfants. Aussi il constate que le milieu de résidence n’a pas une incidence sur la scolarisation des enfants par les parents

Ekango E. (2010) a étudié l’évolution et les déterminants de la scolarisation des enfants au Cameroun entre 1991 et 2004. Il constate que d’une part les variables contextuelles (Région de résidence et Milieu de résidence) et d’autre part les caractéristiques des ménages (Taille du ménage, nombre d’enfants de moins de 5 ans dans le ménage, niveau de vie du ménage ; âge, sexe et instruction du chef de ménage), les caractéristiques de l’enfant (âge, sexe de l’enfant, lien de parenté de l’enfant avec le chef de ménage) sont autant de facteurs qui interagissent entre eux pour expliquer la scolarisation des enfants.

Lewin K. (2016) a montré à travers un échantillon des pays du Sud-Est Asiatique que le niveau d’instruction des parents et le nombre d’enfant dans le ménage sont plus déterminants dans l’accès à l’éducation. Ainsi, les pays du Sud Est-Asiatique développés contrairement aux pays en développement de la région ont un taux de scolarisation élevé à cause de la réduction progressive de la population scolarisable. D’où l’augmentation de la qualité du financement de l’Etat dans le système éducatif.

Boly D. (2017) a étudié les effets contextuels et individuels des inégalités de la scolarisation au primaire dans la ville de Ouagadougou (Burkina-Faso). Il prend en compte la dimension spatiale en distinguant le centre et la périphérie. Ainsi, il constate que les facteurs économiques (niveau de vie du ménage) et culturels (niveau d’instruction des parents) sont plus importants dans la périphérie, tandis que dans le centre-ville, c’est le statut familial de l’enfant et la religion du chef de ménage qui sont les plus déterminants.

Il est vraisemblable que les travaux de nos prédécesseurs traitent d’une part de la relation entre la pauvreté et l'accès à l’éducation, ainsi que les inégalités d’accès à l’éducation ; et d’autre part des déterminants familiaux de l’accès à l’éducation. Ce faisant, il est probable qu'il ait d'autres facteurs plus importants pouvant expliquer cette situation. C'est pourquoi dans le même esprit, nous nous proposons d'approfondir la question sur les déterminants de l’accès des enfants à l’éducation.

0.2. PROBLEMATIQUE

De tous les problèmes que rencontrent les humains au cours de leur vie, il y a celui de la satisfaction des besoins fondamentaux qui constitue l'un des aspects clés favorisant le développement des Etats, et cela montre la place de choix qu’occupent l'éducation et la santé et ceux-ci devraient constituer la préoccupation majeure des décideurs pour influer sur les activités économiques (KASONGO. S. 2018).

Le contexte économique, politique et social des pays de l'Afrique au Sud du Sahara se caractérisent au cours de ces dernières décennies, par une dégradation constante. Des causes aussi bien internes qu'externes président à cette situation précaire. Sur le plan interne, les conditions politiques défavorables, la mauvaise gouvernance et la faiblesse du cadre administratif et institutionnel ainsi que l'étroitesse du marché intérieur, créent un environnement préjudiciable au processus de développement de ces pays en général, et de la République Démocratique du Congo en particulier.

Le régime monolithique, la zaïrianisation de 1973, la récession des prix de matières premières en 1975, les pillages de 1991 et 1993 consécutifs au malaise social généralisé déclenché depuis la fin des années 80 et l’instabilité politique qui a suivi, ont débouché sur la détérioration des conditions sociales ainsi que du système éducatif.

Prenant ainsi conscience de l'importance de l'éducation dans la marche du monde, la République Démocratique du Congo a promulgué en 1986, la loi cadre de l'enseignement national en son article 9, on cite : « l'état a l'obligation d'assurer la scolarisation des enfants au niveau de l'enseignement primaire et de veiller à ce que tout zaïrois adulte sache lire, écrire et calculer ». En plus de cela, plusieurs reformes ont été entreprises dans le secteur de l'éducation afin d'accroître de plus en plus l'efficacité de celui-ci dans la formation du capital humain, atout majeur pour le développement et la croissance d'un pays.

Ø Réforme de 1961 : Introduction du cycle d'orientation au début de secondaire afin de préparer les jeunes aux études secondaires ;

Ø Réforme de 1963 : Unifie la structure de l'école secondaire avec comme objectif de préparer les jeunes à l'école secondaire ;

Ø Réforme de 1980 : Relative à l'enseignement primaire et secondaire.

Malgré ces efforts de restructuration du secteur de l'éducation en République Démocratique du Congo, le constat est plus qu’amer. L'enquête MICS 1 avait démontré qu'en 1995, 29% d'enfants de 6 à 14 ans n'avaient jamais fréquenté l'école, 23% seulement d'enfants étaient admis en première année primaire à l'âge légal de 6 ans.

Plus tard en 2001, le MICS 2 montre de plus que les résultats sont toujours peu probants : le taux d'admission en première année d'enseignement primaire est de 17% (il était de 23% en 1995), 52% d'enfants de 6 à 11ans seulement fréquentent l'école, 31% d'enfants de 6 à 14 ans n'ont jamais fréquenté l'école et les garçons sont plus scolarisés que les filles. Dans l'ensemble, un adulte sur trois est analphabète ; une femme adulte sur deux l'est aussi.

Selon l’annuaire statistique de l’EPSP de 2008-2009, alors qu’il avait fortement régressé en 20 ans en raison des conflits armés et du déclin de la situation socio-économique (92% en 1972 contre 64% en 2002), le taux brut de scolarisation au niveau du primaire a connu quant à lui une hausse sensible puisqu’il est repassé en 2008 au-dessus de la barre des 90%, avec toutefois une différence entre les filles de 83% et les garçons de 97,5%.

Par ailleurs, le retard de scolarisation a atteint plus de 16,0% de garçons, contre 12,0% de filles en 2001. Ces déficiences tirent leur origine dans l'inadéquation du système éducatif à faire face aux besoins recensés (MICS, 2001).

Le taux net de scolarisation a évolué de 27,2 points en 18 ans soit de 2001 à 2018, une situation que nous pouvons présenter de la manière suivante une évolution de 24 points (de 51% en 2001 à 75% en 2010) en près de 10 ans ainsi qu’une évolution de 3,2 points (de 75% en 2010 à 78,2% en 2018), avec, en 2010, un indice de parité entre les sexes de 0,93 ; en 2018 le taux net de scolarisation des garçons était 78,9% contre 77,5% pour les filles. Les écarts entre zones rurales et zones urbaines se sont resserrés, passant d’une différence de 28 points en 2001 (71% en milieu urbain et 43% en milieu rural) à une différence de 16 points en 2010 (86% en milieu urbain contre 70% en milieu rural) (MICS, 2010 ; MICS, 2018).

Le taux d’abandon en première année du primaire a augmenté de près de 6 points entre 2001 et 2008 ensuite il a régressé de 6 points à la période allant de 2008 à 2018 mais, d’un autre côté, le taux de survie scolaire a connu une nette progression de 50% en presque 10 ans. Il convient toutefois de faire remarquer que le taux net d’achèvement est quant à lui en baisse de moitié, passant de 29% à 14% en moins de 10 ans (2001 à 2010) et il a progressé de 2% de la période allant de 2008 à 2018 (MICS, 2018 ; INS, 2017-2018).

On notera enfin que le taux de passage de l’école primaire à l’école secondaire en 2010 est de 87% (85% chez les garçons et 90% chez les filles, d’après l’enquête MICS, 2010). Par contre, seulement 32% d’enfants en âge scolaire du secondaire fréquentent effectivement l’école secondaire.

Les dernières statistiques montrent qu’à l’échelle mondiale, les taux bruts de scolarisation dans le primaire approchent, dépassent même souvent, les 100% prouvant ainsi la possibilité de scolariser tous ou presque tous les enfants âgés de 6 à 11 ans. Pourtant les taux nets de scolarisation augmentent sensiblement dans la plupart des pays, dans nombre de ceux à revenu faible et moyen, ils n’atteignent pas 100% notamment la République Démocratique du Congo (Rapport mondial de suivi sur l’éducation pour tous, UNESCO, 2015)

Selon une étude de la Banque Mondiale (2015), elle a identifié quelques problèmes majeurs qui minent l’accès et la qualité de l’enseignement en République Démocratique Congo. Elle pointe les sujets suivants : (i) une couverture relativement faible avec d’énormes inégalités dans l’accès, (ii) une grave détérioration de la qualité de l’éducation à tous les niveaux, (iii) un système d’administration scolaire lourd et désuet, (iv) un très bas niveau de dépenses et un système de financement inefficace et inéquitable.

Les dépenses publiques dédiées à l’éducation en République Démocratique du Congo favorisant les riches, l’analyse des dépenses publiques montre que le quintile le plus défavorisé ne reçoit que 12% du total du total des dépenses en éducation soit 8% de moins que sa part dans la population tandis que le quintile le plus riche perçoit 33% du total des bénéfices soit 13% de plus que sa part dans la population (Revue des Dépenses Publiques du secteur de l’éducation en RDC : une analyse d’efficience, d’efficacité et d’équité, Banque Mondiale, 2015).

Néanmoins, il y a eu une légère amélioration en termes d’accès à l’éducation en 2013 par rapport à la moyenne régionale, car on note particulièrement l’augmentation du taux brut de scolarisation, passé de 93 à 108% pour l’éducation primaire, de 56% à 67% pour le premier cycle au secondaire et de 38 à 59% pour le deuxième cycle secondaire. Ainsi qu’aux zones rurales passant de 89 à 106% notamment à l’aide des partenaires au développement (Institut de Statistique de l’UNESCO, RDC, 2013).

Ainsi, dans le cadre de cette recherche, notre souci est d'identifier les déterminants de l'accès à l’éducation des enfants des ménages du quartier Lingwala. C'est dans ce contexte que se dégage la question de recherche suivante : Quels sont les facteurs explicatifs de l'accès à l’éducation des enfants du quartier Lingwala dans la commune de Bandalungwa ?

0.3. CADRE CONCEPTUEL

Partant des travaux de PILON N. (1995), SEKIMONYO M. et MABIKA C. (1999), CISSE (2005), MATHODI L. (2007), MBA O. (2009), EKANGO E. (2010), LEWIN K. (2016) et BOLY D. (2017), le cadre conceptuel de cette étude postule que les facteurs explicatifs de l'accès à l’éducation des enfants du quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA seraient notamment le sexe du chef de ménage, l’âge du chef de ménage, le niveau d’instruction du chef de ménage, le statut matrimoniale du chef de ménage, la profession du chef de ménage, la religion du ménage, la taille du ménage, le statut résidentiel du ménage, le revenu du chef de ménage, le type de logement du ménage, le niveau de vie du ménage, le nombre d’enfants en âge scolaire, préférence du statut de l’enfant et préférence du sexe de l’enfant.

0.3.1. Accès à l’éducation

Selon Mvudi M. (2019), l’accès à l’éducation mesure l’interaction entre la demande d’éducation exprimée par le ménage et l’offre d’éducation représentée par les réseaux scolaires et universitaires existants. Cet accès se mesure en termes de proportion de la population en générale, et de la population scolarisable en particulier qui bénéficie de l’instruction scolaire.

0.3.2. Sexe du chef de ménage

Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (2020), il se réfère davantage aux caractéristiques biologiques et physiologiques qui différencient les hommes des femmes. Il sert à évoquer les rôles qui sont déterminés socialement c’est-à-dire les comportements, les activités et les attributs qu’une société considère comme appropriés pour les hommes et les femmes. C’est le genre qui peut être féminin ou masculin du chef de ménage.

0.3.3. Age du chef de ménage

Selon l’Institut National d’Etudes Démographiques (2020), C’est le temps écoulé entre la naissance du chef de ménage et la date de référence utilisée. Le plus souvent, il est exprimé en nombre entier d’année. On distingue l’âge révolu qui est l’âge au dernier anniversaire, c’est-à-dire nombre entier d’années vécues par la personne à un moment donné et l’âge atteint au cours de l’année qui est la différence entre l’année en cours et l’année de naissance.

0.3.4. Niveau d’instruction du chef de ménage

Selon l’Organisation des Nations Unies pour l’Education, la Science et la Culture (1979), c’est celui qui correspond à la dernière année d’études accomplies ou au plus haut degré atteint ou suivi à son terme par le chef de ménage dans le système d’enseignement ordinaire, d’éducation spéciale ou d’éducation d’adultes de son Etat d’origine ou d’un autre Etat.

0.3.5. Statut matrimonial du chef de ménage

Selon Le Parisien (2016), il détermine l’état civil du chef de ménage ou sa situation matrimoniale. En d’autres termes, il désigne la situation conjugale du chef de ménage au regard de la loi. Elle peut être célibataire, mariée, veuve, divorcée.

0.3.6. Profession du chef de ménage

Selon le Parisien (2016), elle est le métier exercé par une personne. Il s’agit d’une activité manuelle ou intellectuelle procurant un salaire, une rémunération, des revenus à celui qui l’exerce. Il constitue également un rôle social. Par extension, la profession désigne le métier appartenant à un secteur d’activité particulier.

0.3.7. Religion du ménage

Selon Grondin (2009), C’est un système de pratiques et de croyances en usage dans le ménage. C’est le fait de s’occuper d’une nature supérieure que l’on appelle divine et de lui rendre un culte. Elle est envisagée comme ce qui concerne la relation entre l’humanité et Dieu.

0.3.8. Taille du ménage

Selon Statistique Canada (2013), il a trait au nombre de personnes qui réside habituellement dans le ménage. Il se réfère à un groupe des personnes qui occupent le même logement et n’ont pas de domicile habituel ailleurs.

0.3.9. Statut résidentiel du chef de ménage

Selon Louvot (2001), il désigne le fait que le chef de ménage détient un droit de propriété pour le logement. Ainsi, il constitue un patrimoine important détenu par le chef de ménage. Ces logements ne sont pas nécessairement occupés par leur propriétaire. D’où, le contrat de bail qui entraine un coût à travers le loyer.

0.3.10. Revenu du chef de ménage

Selon Statistique Canada (2018), il désigne la somme des entrées (en espèces et, dans certains cas, en nature), avant impôts sur le revenu et autres retenues du chef de ménage durant un mois. Cela comprend les revenus d’emploi tirés des traitements, salaires, pourboires et commissions ainsi que le revenu net provenant d’un travail autonome.

0.3.11. Type de logement du ménage

Selon Statistique Canada (2016), il se réfère au type d’habitation dans laquelle le ménage réside, il renchérit en disant qu’il est un ensemble de pièces d’habitation ainsi que des caractéristiques de ladite habitation. On distingue deux genres de logement qui sont un logement privé et un logement collectif.

0.3.12. Niveau de vie du ménage

Selon l’Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques en France (2016), il détermine le niveau de vie par le fait qu’il est égal au revenu disponible du ménage divisé par le nombre d’unités de consommation (uc). Il est donc le même pour tous les individus d’un même ménage. Ainsi, nous pouvons distinguer les pauvres et les riches.

0.3.13. Nombre d’enfant en âge scolaire

Selon Statistique Canada (2013), il se réfère au dénombrement d’un groupe dont la tranche d’âge est comprise dans celle considérée comme mineure et n’ayant ni un domicile habituel ailleurs, ni une part active à l’activité économique. Il est sous l’autorité d’un chef de ménage. Généralement, il est compris dans la tranche d’âge de 6 à 16 ans.

0.3.14. Préférence du statut familial de l’enfant

Selon Pilon M. (1995), c’est le fait que l’enfant puisse avoir un lien de parenté ou pas avec le chef de ménage. Ainsi, ce dernier peut discriminer un enfant par rapport à son statut familial. Par exemple, donner la priorité à la scolarisation des enfants biologiques au détriment de ceux confiés.

0.3.15. Préférence du sexe de l’enfant

Selon Pelage et al. (2016), c’est l’information basée sur le sexe de l’enfant. Il traite de la préférence basée sur l’appartenance sexuelle. Cette préférence se construit sur l’anticipation des dispositions masculines et féminines dans la prise de décision du chef de ménage. C’est le fait que le chef de ménage puisse discriminer un enfant par rapport à son sexe. Par exemple, donner la priorité à la scolarisation des garçons plutôt que les filles.

0.4. HYPOTHESES

Partant du modèle conceptuel, l’étude se propose de vérifier les hypothèses ci-après :

H1 : Le sexe du chef de ménage affecte l’accès- à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H2 : L’âge du chef de ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H3 : Le niveau d’instruction du chef de ménage affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA;

H4 : Le statut matrimonial du chef de ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA;

H5 : La profession du chef de ménage affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA;

H6 : La religion du ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H7 : La taille du ménage affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA;

H8 : Le statut résidentiel du chef ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H9 : Le revenu du chef de ménage affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA;

H10 : Le type de logement du ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H11 : Le niveau de vie du ménage affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H12 : Le nombre d’enfant en âge scolaire dans le ménage influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H13 : La préférence du statut familial de l’enfant affecte l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier

LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

H14 : La préférence du sexe de l’enfant influence l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA.

0.5. OBJECTIFS DE L’ETUDE

L’objectif général poursuivi dans cette recherche est d’identifier les déterminants de l'accès à l’éducation des enfants des ménages du quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA.

Il est question de façon spécifique de :

Ø Déterminer les facteurs sociodémographiques et économiques des ménages dont les enfants accèdent à l’éducation dans le quartier LINGWALA dans la commune de BANDALUNGWA ;

Ø Appréhender les relations éventuelles entre l’accès à l’éducation et les caractéristiques sociodémographiques, facteurs financiers, facteurs liés à la culture et autres déterminants ; Ø Formuler des recommandations.

0.6. INTERET ET JUSTIFICATION DU CHOIX DU SUJET

Le sujet sous étude présente un intérêt évident tant sur le plan théorique que pratique.

L'idée d'entreprendre cette étude sur le plan théorique était poussée par le fait que nous voulions approfondir nos connaissances sur le problème lié à l’accès des enfants à l’éducation et apporter ainsi, notre petite contribution scientifique.

Sur le plan pratique, ce travail servira comme outil aux décideurs afin d'élaborer leur politique et décision dans l'optique d’améliorer les facteurs favorisant l’accès à l’éducation et de restreindre les barrières limitant l'accès à l’éducation des enfants.

La justification du choix du sujet s’explique par le fait que l’éducation touche non seulement

l'individu directement mais aussi parce qu'elle touche leurs membres de famille et la société indirectement avec les coûts et bénéfices y afférents, et c'est ce qui justifie même l'intérêt que portent les économistes à l'éducation.

Cette étude se focalise sur le quartier LINGWALA dans la commune de Bandalungwa pour des raisons de disponibilité et d’accessibilité des données dont nous avons besoin.

0.7. DEMARCHE METHODOLOGIQUE

Pour la réalisation de cette étude, nous avons utilisé les données de l’enquête menée dans le quartier LINGWALA dans la commune de Bandalungwa qui a touché 101 ménages afin de déterminer les facteurs explicatifs de l’accès à l’éducation des enfants dudit quartier. Nous avons utilisé les données de la documentation afin de justifier l’utilisation de chaque variable, de construire le cadre conceptuel et de discuter les résultats par rapport à la littérature. Après l’enquête, nous avons pondéré la taille de l’échantillon initiale par la moyenne du nombre d’enfants en âge scolaire dans le ménage. Etant donné qu’il constitue notre population cible.

L'analyse des données s’est faite en mettant en contribution la régression logistique ou modèle Logit ou Probit, pour identifier les facteurs déterminants l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier Lingwala. Les détails concernant les aspects méthodologiques sont présentés au deuxième chapitre.

0.8. SUBDIVISION DE L’ETUDE

En dehors de l'introduction et de la conclusion générale, la présente étude est subdivisée en trois chapitres :

Ø Le premier porte sur la revue de littérature autour du sujet sous examen ;

Ø Le deuxième décrit le cadre de l'étude et les aspects méthodologiques ; Ø Le troisième présente, analyse et discute les résultats de l’étude.

CHAPITRE PREMIER : REVUE DE LITTERATURE

Pour mieux aborder l’étude des déterminants de l’accès à l’éducation des enfants des ménages, la conception d’un cadre conceptuel est indispensable. Ce chapitre procède à un examen de la littérature. Cette analyse permet de présenter les facteurs explicatifs de l’accès à l’éducation des enfants au regard des évidences empiriques. Ainsi, il est subdivisé en deux sections qui sont : l’analyse théorique et les études empiriques.

SECTION 1: ANALYSE THEORIQUE

1.1. Concept éducation

1.1.1. Définitions

L’éducation est un concept difficile à définir car elle émane parfois d’un consensus sur lequel s’accordent les sociétés tant sur sa forme que sur ses méthodes de transmissions. Toutefois, selon l’UNESCO (2001), elle peut se définir en termes généraux en tant que l’ensemble des méthodes de formations humaines, ou de manière plus étroite, en tant que processus d’acquisition des connaissances dans les institutions spécialisées. Elle constitue une forme essentielle d’épanouissement des ressources humaines et ce sous plusieurs formes.

1.1.1.1. Concept des ressources humaines et de capital humain

Le concept ressources humaines a deux sens large et étroit :

Fuente et Ciccone (2002) disent qu’au sens large, il signifie les êtres humains par conséquent tout processus qui augmenterait les connaissances, les qualifications et les aptitudes des êtres humains sont considérées comme un processus qui développe et qui met en valeur les ressources humaines.

Quant à Shultz (1963) et Becker (1964), ils disent qu’au sens étroit, c’est le facteur humain qui intervient dans le processus de production et de création de la richesse nationale. Ainsi tout processus qui augmente les connaissances, la qualification et les aptitudes des individus en tant que facteur de production est considéré comme un processus qui forme le capital humain (Becker, 1964).

Il sied de noter qu’au sens large et au sens étroit l’éducation, l’enseignement et la formation sont le processus le plus approprié qui développe et met en valeur les ressources humaines d’une part et qui forme le capital humain d’autre part.

1.1.2. Fondement de l’analyse économique de l’éducation

Qu’il s’agit du sens large ou sens étroit les êtres humains constituent des ressources dont le développement dépend du degré de satisfaction de certains besoins tels que l’alimentation et le logement, le soin de santé, l’éducation ou la formation. (Becker, 1975).

Selon Römer (1989) et Foray (2000), ces facteurs contribuent au développement physique et

intellectuel de l’individu mais surtout ils contribuent à l’amélioration des capacités de production en tant que capital humain. A partir de ces capacités des individus leurs membres de famille et la société bénéficient.

Quant à Shultz (1961) et Becker (1975), ils estiment que pour satisfaire ses différents besoins

qui contribuent au bien-être des humains, il faut mobiliser les ressources financières qui sont rares et qui peuvent être affectées à d’autres besoins.

Les deux aspects qui sont liés au développement des ressources humaines à savoir : le coût ou sacrifice et le bénéfice ou avantage qui en découlent, on donnait naissance à des nouvelles spécialisations dans le domaine de l’économie telles que l’économie de l’éducation et l’économie de la santé. Les économistes s’intéressent à l’éducation, c’est parce que : l’éducation a un coût et l’éducation procure des bénéfices.

1.1.3. Forme d’éducation

L’éducation en tant que connaissance et système de transmission des connaissances, comprend plusieurs formes, nous retiendrons la classification internationale du type de l’éducation de l’UNESCO (2011) notamment :

1.1.3.1. Education formelle

Elle se fait dans les établissements d’enseignement pré-primaire, primaire, secondaire et

universitaire.

1.1.3.2. Education non formelle

Cette éducation est appréhendée comme une « éducation extra-scolaire », c’est toute activité

éducative qui est organisée en dehors du système éducatif formel et qui poursuit des objectifs spécifiques.

1.1.3.3. Education informelle

Dans l’éducation formelle et non formelle, il y a un contact physique entre les formateurs et les

bénéficiaires de la formation.

L’éducation informelle, il n’y a pas de contact physique entre les deux mais il y a une volonté délibérée soit de la part du formateur de transmettre les connaissances soit de la part du bénéficiaire d’acquérir les connaissances. L’éducation informelle est un important moyen d’auto-perfectionnement pour ceux qui n’ont pas la possibilité d’aller à l’école. C’est ce qu’on appelle « Autodidacte ».

1.1.3.4. Education indirecte

Mvudi M. (2019) pense que c’est une instruction qui se donne sans la volonté délibérée de la part

du bénéficiaire et de la part du formateur.

1. L’observation,

2. L’imitation,

3. L’émulation sélective.

Figure n°2 : Double formalisation et champ de l’éducation.

Source : Moulini O. et Montandon C. (2005), les formes de l’éducation : quelles

inflexions, Université de Genève, P.22

1.1.4. Finalité de l’éducation

L’éducation formelle, non formelle et informelle poursuivent plusieurs finalités notamment :

1. La finalité culturelle ;

2. La finalité sociale ;

3. La finalité économique.

1.1.4.1. Finalité culturelle

Arendt H. (1954) dit qu’elle consiste à transmettre aux nouvelles générations la culture de la

société. A cet égard, la finalité culturelle à trois fonctions :

1. Consacrer la culture du passé en affirmant son prestige ;

2. Permettre à la culture de se perpétuer ;

3. Endoctriner la population de telle sorte que les produits de cet endoctrinement se conforment à l’image des groupes qui dominent la société.

La finalité culturelle conduit beaucoup des pays en développement à mettre en place des systèmes éducatifs calqués sur le modèle de pays développés.

1.1.4.2. Finalité sociale

Reboul O. (1989) estime qu’elle consiste à jouer le rôle de socialisation ou d’intégration sociale du point de vue de connaissance, des valeurs morales et de catégorisation des pensées. C’est en 1948 avec la déclaration universelle de droit de l’homme que la finalité sociale a été assignée à l’éducation.

C’est la déclaration universelle qui a fait de l’éducation parmi les droits fondamentaux de l’homme. En effet, d’après l’article 26 de cette déclaration.

1. Tout individu a droit à l’éducation ;

2. L’enseignement primaire ou élémentaire est gratuit et obligatoire ;

3. L’accès aux différents niveaux d’enseignement doit être ouvert à tous en fonction de leur mérite. Depuis lors, au niveau international on considère que l’éducation est un droit. Par conséquent, le Gouvernement et l’Etat doivent assurer la gratuité et l’obligation de l’enseignement primaire. D’après l’Art. 43 de la constitution de 2006 de la RDC « Toute personne a droit à l’éducation, l’enseignement primaire est obligatoire et gratuit dans l’établissement public. »

La loi cadre de l’enseignement national de 2014 évoque à l’Art. 9 le concept d’éducation de base

pour tous qui se traduit par deux principes majeurs à savoir :

1. L’obligation au niveau primaire, secondaire général et premier cycle dans les établissements publics,

2. La gratuité au niveau primaire et secondaire général et premier cycle dans les établissements publics.

1.1.4.3. Finalité économique

Fuente et Ciccone (2002) pensent qu’elle consiste à préparer les individus à l’exercice des métiers et à la vie professionnelle c’est-à-dire le système éducatif doit transmettre les connaissances pour permettre aux individus de se retrouver dans la vie professionnelle. Il faut que les individus deviennent productifs à partir de la formation reçu à l’école et à l’université.

1.1.4.4. But, Mission et Objectif de l’enseignement en RDC

D’après la loi cadre N°14-004 du 11 Février 2014 de l’enseignement national, le but, la mission et l’objectif de chaque niveau d’enseignement sont les suivants :

a) L’enseignement maternel (Art. 70)

Ø Assurer l’épanouissement de la personnalité de l’enfant, Ø Préparer l’enfant à l’enseignement primaire.

b) L’enseignement primaire (Art. 72, 73)

Ø Assurer la formation de base,

Ø Préparer l’enfant à s’intégrer dans la société,

Ø Préparer l’enfant à la poursuite des études ultérieures.

c) L’enseignement supérieur et universitaire (Art. 91 à 95)

Ø Former les cadres de haut niveau,

Ø Organiser la recherche scientifique fondamentale et appliquée, Ø Assurer les services à la communauté.

1.1.5. Nature des biens et des dépenses d’éducation

Selon Bilek A. (2006), l’éducation est une activité qui produit des connaissances en utilisant des ressources humaines, matérielles et financières. Ces connaissances sont des biens mais qui sont immatériels et la nature économique de ce bien immatériel est doublé, à savoir : Ø Dépense de consommation et ; Ø Dépense d’investissement.

En résumé, l’éducation est considérée comme bien de consommation si la finalité n’est pas économique, et l’argent dépensé est considéré comme une dépense de consommation ; l’éducation est considérée comme bien de production si la finalité est économique, et l’argent utilisé est considéré comme une dépense d’investissement.

Il faut préciser que la distinction entre l’éducation dépense de consommation et l’éducation dépense d’investissement n’est valable qu’au niveau de l’individu qui est le bénéficiaire direct de l’éducation, mais pour le parent et pour la société toute dépense effectuée pour l’éducation de la population est considérée comme une dépense d’investissement (Mvudi M., 2019).

1.1.6. Agents de l’économie du secteur de l’éducation

Selon Sow A. (2019), il y a cinq catégories des personnes physiques et morales qui participent au secteur de l’éducation :

1. Les élèves, les étudiants et leurs familles, les élèves et les étudiants sont les inputs du processus de production, ils sont considérés comme bénéficiaire direct et leurs membres de famille sont considérés comme bénéficiaire indirect et leur rôle des enfants, etc.

2. Les établissements d’enseignement, ils participent dans l’organisation quotidienne de l’établissement d’enseignement en utilisant les enseignants, les personnels administratifs, les bâtiments et autres infrastructures matérielles. Ils organisent aussi les activités d’autofinancement.

3. Les entreprises et ONG, elles participent aux activités du secteur d’éducation dans l’organisation des enseignements, de la formation et dans le financement des dépenses.

4. Le pouvoir public (Etat), c’est le principal agent économique du secteur de l’éducation.

5. La communauté internationale, elle intervient principalement au niveau du financement de dépense de l’éducation.

1.1.7. Offre et Demande d’éducation

L’analyse économique de l’éducation considère le système éducatif comme une industrie et chaque établissement comme une entreprise. Les activités du secteur de l’éducation sont considérées comme un marché où il y a les producteurs c’est-à-dire l’offre et d’autre part les consommateurs c’est-àdire la demande.

Selon Mvudi M. (2019), l’offre d’éducation représente l’ensemble des ressources humaines, matérielles et financières qui sont mobilisées par les pouvoirs organisateurs de l’enseignement pour produire la connaissance, il s’agit de l’Etat, des entreprises, des ONGs et des initiatives privées. En mettant l’accent sur les infrastructures, l’offre d’éducation représente la capacité d’accueil (nombre de place assise) offerte par le bâtiment scolaire disponible.

La demande d’éducation se définit de deux manières, à savoir :

Ø La demande sociale d’éducation et ;

Ø La demande économique d’éducation.

La demande sociale d’éducation représente l’ensemble des personnes qui désirent accéder à l’éducation pour eux-mêmes, soit pour leur membre de famille, soit pour la population.

La demande économique d’éducation représente le besoin en main d’œuvre formée exprimée

par les entreprises, par l’Etat et par la collectivité.

1.1.8. Imperfection des marchés et éducation

Selon Bilek A. (2006), si l’on considère l’éducation comme un bien donnant lieu à un marché, mettre en évidence les imperfections de ce marché, ou d’autres marchés qui entretiennent avec ce dernier une relation particulière, peut permettre de justifier l’intervention de l’Etat. En ce qui concerne l’éducation plusieurs imperfections ont été mises en évidence dont les causes sont :

Ø La dualité du consommateur, l’éducation est un bien particulier le fait que le souscripteur (payeur) n’est pas directement l’usager (bénéficiaire) ;

Ø La nature de l’information qui conditionne la capacité des agents à prendre les décisions optimales (on parle alors de rationalité limitée), qui les contraints dans leurs choix éducatifs à travers les conséquences de l’asymétrie d’information ;

Ø L’existence d’externalités liées à la nature de l’éducation, les économistes ont très vite compris que l’éducation était à l’origine d’un certain nombre d’externalités positives notamment : les externalités économiques, les externalités sociales et les externalités politiques.

1.1.9. Coût et financement de l’éducation

Dans les économies émergentes, l’accès à l’éducation des enfants peut s’avérer extrêmement sensible à la moindre variation des coûts et l’on sait qu’à cet égard les aides financières directes ou les aides en nature sont très utiles (Kremer et Holla, 2008). Il a été démontré, par exemple, que la suppression des frais scolaires et l’octroi de subventions pour l’achat des uniformes avaient eu pour effet d’encourager les inscriptions et l’assiduité, et de réduire les abandons en cours d’études (Evans et al, 2008).

1.1.9.1. Concept de coût en éducation

Selon Becker (1964), la production des connaissances a un coût aussi bien pour les bénéficiaires

direct, pour la famille et pour la société (collectivité).

Le coût de l’éducation a deux composantes :

Ø La composante monétaire qui est les dépenses,

Ø La composante non monétaire, c’est le manque à gagner.

1.1.9.1.1.1. Coût de l’éducation pour l’individu

Le coût monétaire de l’éducation pour l’individu englobe le frais scolaire, le coût de fournitures scolaires, etc. Le coût non monétaire de l’éducation pour l’individu comprend la valeur du temps que l’on consacre à l’école ou à l’université ou bien d’exercer un emploi rémunéré.

1.1.9.1.1.2. Coût de l’éducation pour la société

Le coût monétaire de l’éducation pour la société comprend l’ensemble des dépenses prises en charge par la société en faveur du secteur de l’éducation, etc. Le coût non monétaire de l’éducation pour la société comprend la valeur de biens et de services qui sont consommés par le système éducatif durant le processus d’éducation.

1.1.9.1.2. Analyse globale de coût monétaire de l’éducation

Selon Mvudi M. (2019), il y a deux manières pour analyser globalement le cout monétaire de l’éducation, il y a :

Ø L’analyse en volume relatif,

Ø L’analyse en valeur relative.

1.1.9.1.2.1. Analyse en valeur relative de dépense en éducation

Il s’agit d’analyser au cours d’une période l’évolution dans le temps du volume de dépense consacrée au secteur de l’éducation et au fait que les dépenses sont influencées par l’évolution des prix sur le marché ; il est recommandé que les dépenses soient exprimées en monnaie constante plutôt qu’en monnaie courante (Mvudi M., 2019).

1.1.9.1.2.2. Analyse en volume relatif de dépenses d’éducation

En volume relatif, il est question d’apprécier l’importance de dépenses d’éducation par rapport à certaines variables macroéconomiques notamment les dépenses totales de l’Etat, le Produit Intérieur Brut et le Produit National Brut, le ratio est exprimé en pourcentage c’est-à-dire dépenses d’éducation sur dépense totale de l’Etat x 100 (Mvudi M., 2019).

1.1.9.1.3. Analyse sectorielle du coût monétaire pour les dépenses d’éducation

Selon Mvudi M. et Sow A. (2019), il est question d’analyser les dépenses d’éducation en

considérant plusieurs critères :

a) L’objet de dépenses

On a deux types de dépenses :

Ø Dépense en capital ou d’investissement,

Ø Dépense courante ou de fonctionnement.

b) La nature de dépenses de fonctionnement On considère trois catégories :

Ø Coût direct : ce sont de dépenses qui sont directement liées aux activités d’enseignement.

Ø Coût indirect : il s’agit de dépenses qui ne sont pas directement liées aux activités d’enseignement.

Ø Coût de transfert : ce sont des dépenses qui facilitent la fréquentation scolaire mais prise en charge par le ministère autre que l’éducation nationale.

Le coût selon l’optique des dépenses dans la théorie de la production a des coûts de production, les produits sont les biens ainsi selon cet optique, on parle de coût total, moyen et marginal. Dans le domaine de l’éducation, les produits sont des étudiants et pas des biens physiques. Ainsi à la place des coûts moyens, on utilise l’expression coût unitaire par élève ou par étudiant. A cet effet, on peut parler de coût de fonctionnement par élève, coût d’investissement par étudiant, coût de rémunération par élève, … (Mvudi M, 2019).

1.1.9.2. Financement de l’éducation

Selon Mvudi M. (2019), il y a plusieurs sources de financement de l’éducation, ces sources sont

classées soit selon la nationalité (source interne et externe), soit selon le statut juridique (source publique ou privée).

Tableau 1.1 : Matrice de financement de l’éducation

Sources

Internes

Externes

Publiques

Gouvernement,

Administration provinciale,

Entreprise publique, Etablissement public.

Coopération bilatérale,

Coopération multilatérale.

Privées

Etudiants et Elèves,

Entreprises privées,

Etablissements d’enseignement,

ONGs,

Donateurs privés.

ONGs,

Donateurs privés, Etablissements d’enseignement.

Source : Mvudi M. (2019), Economie de l’éducation et de la santé, notes de cours, FASE, UPC.

1.1.10. Production de l’éducation

1.1.10.1. Définition de la production de l’éducation

Selon Mvudi M. (2019), les économistes considèrent le système éducatif comme une industrie et chaque établissement comme une entreprise qui ont trois rôles à savoir :

1. Transmettre essentiellement la connaissance, elle se mesure par le nombre de demandeurs d’éducation qui accèdent aux différents degrés ou cycle d’enseignement, c’est le problème d’accès à l’éducation.

2. Faire assimiler les connaissances, elle se mesure en considérant les performances pédagogiques réalisées par les élèves et les étudiants aux examens et aux évaluations des connaissances, c’est la productivité interne du système éducatif mais du fait que dans le domaine de l’éducation formelle c’est-à-dire de l’enseignement, les inputs du processus de production sont les élèves et les étudiants de classe de recrutement et les outputs sont toujours les élèves et les étudiants de classe terminale ainsi que les diplômes.

Du fait que les inputs et les outputs sont des étudiants, le rapport des outputs sur les inputs est désigné par le rendement interne.

3. Faire appliquer les connaissances, elle se mesure par la capacité avec laquelle le système éducatif et ses diplômes appliquent les connaissances pour contribuer à trouver des solutions aux problèmes de développement de la communauté ou de la société, c’est la productivité externe de l’éducation.

L’accès à l’éducation, le rendement interne et la productivité externe sont les trois dimensions qui sont prises en considération pour mesurer la production de l’éducation.

1.2. Accès à l’éducation

Selon Mvudi M. (2019), l’accès à l’éducation mesure l’interaction entre la demande d’éducation exprimée par la population et l’offre d’éducation représentée par les réseaux scolaires et universitaires existants. Cet accès se mesure en termes de proportion de la population en générale et de la population scolarisable en particulier qui bénéficie de l’instruction scolaire. Ces proportions concernent trois catégories de la population scolarisable :

1. La population qui est admise au degré primaire (problème d’admission au degré primaire) ;

2. La population qui est inscrite à chaque degré d’enseignement (problème de scolarisation) ;

3. La population qui termine un degré d’enseignement donné i qui poursuit les études au degré d’enseignement suivant i+1 (problème de transition scolaire du degré i au degré i+1).

Dans le cadre de notre travail, nous allons le circonscrire au niveau de la demande d’éducation afin de déterminer les facteurs qui incitent les ménages à scolariser leurs enfants.

1.3. Secteur de l’éducation en RDC

Ces deux décennies de déclin économique, d’instabilité politique et de conflits armés ont également créé des conditions difficiles pour l’éducation en RDC. Non seulement les destructions d’infrastructures scolaires et les abandons d’écoles furent considérables, mais la qualité en a aussi souffert. Comme précisé dans la Stratégie de l’Enseignement Primaire, Secondaire et Professionnel (Stratégie Sectorielle de l’éducation et de la formation 2016-2025, RDC), aujourd’hui, la qualité est faible à tous les niveaux du système éducatif, le contenu et les normes de l’enseignement secondaire et de l’enseignement supérieur n’ayant par ailleurs fait l’objet d’aucune réforme en l’espace de vingt ans. Les Indicateurs de l’Education de Base en RDC compris dans le tableau ci-dessous illustre l’évolution d’un certain nombre d’indicateurs d’éducation de base en RDC.

Comme on peut le lire, en RDC, l’éducation préscolaire est très faible et a seulement évolué de 2,1 points en 18 ans. Selon l’enquête MICS 2018, environ 5,1% des enfants âgés de 3 à 5 ans participent à un programme d’apprentissage préscolaire organisé, contre 3% en 2001. Par ailleurs, parmi les enfants qui se trouvent, en 2010, en première année du primaire, 8% seulement a suivi un enseignement préscolaire l’année précédente, en particulier les enfants vivant dans des zones urbaines^{^[1]} (MICS, 2010).

Alors qu’il avait fortement régressé en 20 ans en raison des conflits armés et du déclin de la situation socio-économique (92% en 1972 contre 64% en 2002), le taux brut de scolarisation au niveau du primaire a connu quant à lui une hausse sensible puisqu’il est repassé en 2008 au-dessus de la barre des 90%, avec toutefois une différence entre les filles soit 83% et les garçons soit 97,5% et cette progression a continué en 2018 en se situant autour de 120%, avec une baisse sensible de la différence entre les filles soit 115% et les garçons soit 122% (Annuaire statistique EPSP, 2008-2009 ; Institut statistique de l’UNESCO, 2017-2018). En chiffres absolus, le nombre total d’enfants scolarisés équivaut à 10.244.086 en 2008^{^[2]} , dont 4.707.014 filles. En raison des conflits et de l’impact de la pandémie du VIH et du Sida, on dénombre beaucoup d’orphelins. Le ratio entre les fréquentations scolaires des orphelins et des non orphelins est de 0,74.

Comme on le voit sur le tableau, le taux net de scolarisation a évolué de 27,2 points en 18 ans soit de 2001 à 2018, une situation que nous pouvons présenter de la manière suivante une évolution de

24 points (de 51% en 2001 à 75% en 2010) en près de 10 ans ainsi qu’une évolution de 3,2 points (de 75% en 2010 à 78,2% en 2018), avec, en 2010, un indice de parité entre les sexes de 0,93 ; en 2018 le taux net de scolarisation des garçons était 78,9% contre 77,5% pour les filles. Les écarts entre zones rurales et zones urbaines se sont resserrés, passant d’une différence de 28 points en 2001 (71% en milieu urbain et 43% en milieu rural) à une différence de 16 points en 2010 (86% en milieu urbain contre 70% en milieu rural).

Ainsi, en 2010, seulement 14% des enfants en âge d’achever le cycle primaire (11 ans) étaient en dernière classe du cycle primaire (6ème année). Comme indiqué dans l’enquête MICS 2010, cela est dû aux redoublements de classe mais aussi aux entrées tardives à l’école. Ainsi, pour l’année 2007-2008, seuls 46 % des enfants ayant l’âge d’admission théorique (six ans) sont entrés en première année primaire. Par ailleurs, sur les nouveaux inscrits de première année, seuls 40 % étaient âgés de 6 ans (âge légal), tandis que les enfants âgés de 7 à 10 ans ou plus représentaient près de 60 % des inscrits.

Tableau 1.2 : Indicateurs de l’éducation de base en RDC

Indicateurs	MICS 2001	MICS 2010	MICS 2018	Remarques
Proportion d’enfants de 3 à 5 ans fréquentant le préscolaire.	3 %	5%	5,1%	Surtout les enfants des zones urbaines.
Taux brut de scolarisation^{^[3]}	64 %	90,3%	118%*	118% selon l’Institut Statistique de l’UNESCO 2017-2018. F=115%* et G=122%*.
Taux net de scolarisation^{^[4]}	51 %	75 %	78,2%* 31,7% 34,1%*	Pour 2018, F=77,5%* et G=78,9%*. Resserrement des écarts entre les zones rurales-urbaines, bien qu’ils restent importants.
Taux d’abandon en 1ère année primaire	13,2 %	19,4 %	13%	13 % selon l’Institut National des statistiques INS 2017-2018 et MICS 2018
Taux de survie scolaire^{^[5]}	25 %	75 %	----------
Taux net d’achèvement^{^[6]}	29 %	14 %	16%	16% selon l’INS 2017-2018 et MICS 2018

* Fréquentation de l’école au niveau primaire

** Fréquentation de l’école au 1^er cycle secondaire

*** Fréquentation de l’école au 2^ème cycle secondaire

On notera enfin que le taux de passage de l’école primaire à l’école secondaire en 2010 est de

87% (85% chez les garçons et 90% chez les filles, d’après l’enquête MICS 2010). Par contre, seulement 32% d’enfants en âge scolaire du secondaire fréquentent effectivement l’école secondaire. Au niveau des causes, une étude de la Banque Mondiale a identifié quelques problèmes majeurs qui minent l’accès et la qualité de l’enseignement en RDC.

Elle pointe les sujets suivants : (i) une couverture relativement faible avec d’énormes inégalités

dans l’accès, (ii) une grave détérioration de la qualité de l’éducation à tous les niveaux, (iii) un système d’administration scolaire lourd et désuet, (iv) un très bas niveau de dépenses et un système de financement inefficace et inéquitable.

Particulièrement au niveau de l’enseignement primaire, il est noté (i) la forte croissance démographique, (ii) le grand nombre d’enfants hors du circuit scolaire, (iii) la faiblesse de la carte scolaire (la faible densité de la population dans certaines régions et leur dispersion dans des endroits d’accès difficile…), (iv) les faibles compétences des enseignants et le manque de matériels didactiques, (v) la faible maîtrise de la langue d’instruction par les apprenants et (vi) le coût élevé de l’éducation face à la pauvreté des familles.

Dans le cadre de l’évaluation du financement du secteur, il est intéressant de se pencher un moment sur les sources de financement du secteur de l’Education. On distingue ainsi trois sources principales : l’Etat, les ménages (pour les frais scolaires) et les Partenaires Techniques et Financiers (PTF).

On remarque ainsi que si l’Etat contribue à hauteur de moitié (ou presque), les ménages investissent quant à eux à hauteur de 37% et les PTF, 15%. Les bailleurs de fonds ont multiplié leurs dépenses par 2,5 en trois ans, passant de 31.532 millions USD en 2006 à 75.127 millions USD en 2008, dont 66,5% a été attribué au primaire, 24,5% au secondaire et 8,5% pour le pré-primaire^{^[7]}^{^[8]}.

Quant à la contribution des ménages, si le coût annuel reste peu élevé en valeur absolue (une estimation de 27 USD par an), il l’est en regard de l’extrême pauvreté de la majorité de la population, dans un pays où, par ailleurs, le nombre moyen d’enfants par ménage est estimé à 6,3 selon l’enquête MICS 2010 et autour de 5 dans la ville de Kinshasa dont 19,4% est dans le quintile le plus pauvre selon l’enquête MICS 2018. Qu’en est-il des dépenses publiques ? Si, en chiffres absolus, les dépenses de l’EPSP ont plus que triplé en 4 ans, passant de 868 milliards de CDF en 2006 à 2669 milliards CDF en 2009⁸, elles ont considérablement baissé au regard de l’augmentation des dépenses publiques, passant de 8% du budget de l’Etat en 2006 (voir même 11% en 2007) à 4% en 2009^{^[9]}.

Ces dépenses sont en grande partie absorbées par l’enseignement primaire (63,8% du total en 2008), dans un contexte où presque la totalité des dépenses courantes est consacrée aux rémunérations des enseignants, dont l’accroissement a été plus important dans le primaire que dans le secondaire^{^[10]}. On notera cependant qu’en 2010, la part du budget de l’Etat alloué au secteur a grimpé à nouveau audelà des 8% et qu’à l’horizon 2015, les prévisions font état d’un accroissement allant jusqu’à 15% des dépenses publiques : des données encourageantes mais qui restent toutefois largement insuffisantes si l’on veut faire jouer un rôle au système éducatif de la RDC dans la reconstruction des institutions politiques du pays, dans la stimulation de la croissance et dans la correction des inégalités.

L’annonce de la gratuité aux trois premières années de l’enseignement primaire par le Président de la République en août 2010 a fourni quant à elle au secteur une occasion de faire avancer les réformes envisagées dans la Stratégie de développement de l’EPSP, véritable cadre directeur pour l’accélération des efforts en vue d’atteindre les Objectifs de l’Education pour Tous et les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD).

Bien que limitée aux deux premières années au début, elle a progressivement été étendue aux autres années. Elle exclue toutefois les deux grandes zones urbaines de Kinshasa et Lubumbashi, et surtout, cette gratuité déclarée porte sur les coûts directs, marginaux par rapport à l’ensemble des coûts indirects que doivent supporter les familles. A cet effet, depuis l’effectivité de la gratuité de l’enseignement primaire en 2019, le budget est passé de 4% en 2009 à 20% en 2019, une amélioration considérable du système éducatif entrainant un accroissement de la masse salariale des enseignants en gardant les mêmes infrastructures désuètes. Cette gratuité n’a pas été appliquée telle que prévue en 2010 de manière progressive plutôt de façon simultanée au primaire ainsi qu’au milieu rural et urbain.

SECTION 2. ETUDES EMPIRIQUES

Plusieurs études empiriques ont été menées dans l’analyse des déterminants de l’accès à l’éducation des enfants des ménages à travers le monde que ce soit dans les pays développés ou dans les pays en développement, parmi lesquelles nous retenons :

1.2.1. Etudes menées en Amérique du nord et du sud :

Birdsall N. (1985) a montré l’impact de l’apport public à travers l’offre en éducation sur l’élasticité de la demande en éducation au Brésil, cette élasticité de la demande est élevé dans les zones urbaines et les zones rurales (milieu de résidence) sauf qu’il y a une différence selon les caractéristiques particulières en zones urbaines l’effet de l’apport public est positif si les parents sont pauvres (catégorie socioéconomique) et moins scolarisés ; et en zones rurales l’effet est faible pour les enfants de ménage relativement mieux lotis (niveau de vie élevé).

Baril R., Robidoux B. et Lemelin C. (1987) ont analysé la demande d’éducation au Québec (Canada), ils ont démontré qu’il y avait deux déterminants qui prévalaient dans le choix de la scolarisation des jeunes qui sont le milieu de résidence et les aspirations professionnelles (profession). En ajoutant qu’une insertion plus hâtive sur le marché du travail ou un marché du travail plus favorable exercent une influence néfaste sur la fréquentation scolaire.

Kamanzi P.C. et al. (2010) ont montré l’influence des déterminants sociaux et culturels sur l’accès et la persévérance aux études postsecondaires au Canada. Ils ont constaté que cette influence crée les inégalités scolaires (avec les variables telles que le revenu et le niveau d’instruction des parents) et le mouvement de mobilisation scolaire dans certaines catégories sociales (femme, immigrant, membre d’une minorité).

Kamanzi P.C. et al. (2016) ont constaté que le revenu annuel des chefs de ménage, le niveau d’instruction des chefs de ménage, le sexe de l’enfant et le milieu de résidence sont déterminants dans l’accès à l’éducation au niveau supérieur des enfants issus de l’immigration au Canada.

1.2.2. Etudes menées en Europe :

Duru-Bellat et al. (1993) ont analysé les demandes familiales de l’éducation en France. Ils ont constaté que les inégalités scolaires découlent du milieu de résidence de l’enfant par rapport à la meilleure école qui est proche. D’où les familles issues de milieux favorisés ont une meilleure offre d’éducation par rapport à celles issues de milieux défavorisés (catégorie socio-économique).

François J.P. et Poupeau F. (2008) ont montré que le milieu de résidence et la distance scolaire

influence la scolarisation des enfants dans la ville de Paris. Ainsi, les enfants qui résident dans les milieux favorisés ont une meilleure accessibilité et une meilleure mobilité scolaire par rapport à ceux issus de milieux défavorisés.

Souchal C. (2012) a remarqué en France l’augmentation de la scolarisation des enfants issus des ménages dont les chefs ont un niveau d’instruction élevé peu importe la catégorie socioéconomique tandis qu’il y a une réduction d’accès à l’éducation quand on tient compte de la profession du chef de ménage.

1.2.3. Etudes menées en Asie :

Yin C. (2005) a constaté qu’au Cambodge les enfants de la tranche d’âge entre 14 ans et plus abandonnent majoritairement en classe de cinquième et de sixième année du cycle primaire. Ainsi, les filles ont plus de propension à abandonner leurs études que les garçons à cause de la promiscuité. Car il y a une substitution de l’école par le travail des enfants à cause de la précarité des familles notamment la pauvreté et le statut socioéconomique.

Lewin K. (2016) a montré qu’en Asie le niveau d’instruction des parents et le nombre d’enfants sont plus déterminants dans l’accès à l’éducation. Ainsi, les pays d’Asie développés ont un taux de scolarisation élevé à cause de la réduction progressive de la population scolarisable. D’où l’augmentation de la qualité du financement de l’Etat dans le système éducatif.

1.2.4. Etudes menées en Afrique

1.2.4.1. Etudes menées aux pays de Maghreb :

Akkari A. (2009) a montré dans son étude sur la scolarisation au Maghreb les facteurs déterminants dans l’accès à l’éducation des enfants notamment au Maroc, en Tunisie et en Algérie. Il relève trois facteurs prépondérants dans l’accès à l’éducation des enfants qui sont le nombre d’enfant, le niveau de vie et le milieu de résidence.

- Le nombre d’enfant : les pays du Maghreb ont cumulé une baisse de la fécondité en 25 ans, avec le Tunisie qui est passé de 2,2 enfants par femme en 1998 à 2,0 enfants en 2000, l’Algérie et le Maroc suivent de près leur fécondité qui était de 3,1 enfants en 1996 et 1997 contre 2,3 enfants pour l’Algérie et 2,5 enfants pour le Maroc en 2000. Certaines régions tunisiennes et marocaines sont nettement en dessous de 2 enfants par femme (Ouadah-Bedidi & Vallin, 2000). La baisse du nombre d’enfant augmente l’accès à l’éducation.

- Le milieu de résidence : le Maghreb connait un niveau élevé d’inégalités régionales en matières de scolarisation, car plus on s’éloigne des côtes et des villes, plus les indicateurs de la scolarisation s’affaiblissent. Ce qu’on appelle le pays profond (rural et ou montagneux) au Maroc, en Algérie (taux net de scolarisation : 56,5% rural et 94,5% urbain) et en Tunisie (taux d’alphabétisation : 44% rural et 30% urbain) de l’intérieur ne bénéficie pas toujours d’une offre scolaire en quantité et en qualité suffisantes (Vidal, 2006).

- Le niveau de vie : les abandons dans le Maghreb sont fréquents dans la tranche d’âge de 1014 ans, elle correspond à la nécessité pour les familles défavorisées d’avoir recours au travail des enfants. Cela se traduit par une déperdition constante en passant du primaire au secondaire ou au supérieur pour les couches sociales les plus défavorisées surtout les filles des régions rurales (Gastineau, 2002).

1.2.4.2. Etudes menées aux pays du Sud du Sahara :

Lloyd et al. (1996) ont montré que la disponibilité des infrastructures au Kenya explique la

discrimination de l'accès à l'éducation entre le milieu rural et le milieu urbain (milieu de résidence) et est aussi valable pour les inégalités entre les sexes. La proximité (Catégorie socioéconomique) et l'équipement des infrastructures scolaires interviennent dans l'explication des inégalités sexuelles en matière de scolarisation.

Diallo (1997) a montré que l’appartenance à la religion musulmane en Côte-d’Ivoire et dans une moindre mesure à la religion protestante, est moins favorable à la fréquentation scolaire des enfants à Abidjan que l’appartenance à la religion catholique.

Verlet (2002) au Ghana a montré que la conséquence de la détérioration du niveau de vie et la

profession à travers la mise au travail des enfants avec la crise se développe une nouvelle logique scolaire du fait de l’accroissement du secteur informel qui a sans doute un effet négatif sur la fréquentation scolaire des enfants. Cela prive les enfants de la scolarisation, donc de tous les acquis éducatifs qui pourraient augmenter leur productivité future au profit des gains actuels.

Wakam (2002) a établi que les enfants Camerounais du milieu urbain ont plus de chance de

fréquenter une école que ceux du milieu rural, que les inégalités entre les filles et les garçons sont plus prononcées en milieu rural et ces inégalités sont plus fortes chez les hommes chefs de ménages quel que soit le milieu de résidence. Toutefois, l’écart entre les femmes chefs de ménages et leurs homologues hommes est plus faible en milieu urbain qu’en milieu rural.

Thioye (2015) a analysé la scolarisation des filles au Sénégal. Elle a constaté que malgré les multiples reformes du système éducatif la situation de la scolarisation des filles ne s’est pas améliorée surtout en milieu rural (milieu de résidence) à cause du manque de dialogue avec les familles pour leur expliquer l’enjeu des reformes et le processus d’application à cause du faible niveau d’instruction des chefs de ménage.

Boly (2017) a montré les effets contextuels et individuels des inégalités de la scolarisation au primaire dans la ville d’Ouagadougou (Burkina-Faso). Il prend en compte la dimension spatiale en distinguant le centre et la périphérie. Ainsi, il constate que les facteurs économiques (niveau de vie du ménage) et culturels (niveau d’instruction des parents) sont plus importants dans la périphérie, tandis que dans le centre-ville, c’est le statut familial de l’enfant et la religion du chef de ménage qui sont les plus déterminants.

1.2.5. Etudes menées en République Démocratique du Congo :

Lututala et al. (1996) ont montré que dans la ville de Kinshasa (RDC), le statut matrimonial et le niveau d’instruction du chef de ménage sont déterminants dans la scolarisation des enfants surtout pour les filles, et le faible revenu du chef de ménage entraine la déscolarisation des filles car elles doivent combiner les études et le travail peu importe le milieu de résidence.

Lusamba (2001) a montré que les difficultés socioéconomiques, financières et la crise économique en République Démocratique du Congo entraine une inégalité des filles et garçons. Ainsi, les chefs de ménage favorisent la scolarisation des garçons au détriment de celle des filles.

Manda (2003) a trouvé à partir d’un modèle logistique de choix binaire qu’il existe un lien étroit

entre l’état matrimonial du chef de ménage, son niveau d’instruction, le type d’école fréquenté, la taille de ménage et la scolarisation des enfants au primaire.

Mutipula (2003) a remarqué que le revenu du ménage payé sous forme de minerval, l’âge du chef de ménage, le niveau d’instruction du chef de ménage et la taille du ménage sont les plus déterminants dans l’accès à l’éducation des enfants des ménages.

Mathodi (2007) a constaté dans la ville de Kinshasa que les facteurs déterminants dans l’accès à l’éducation des enfants des ménages selon chaque niveau du système éducatif à l’aide de la méthode CART :

- Au niveau primaire, l’âge du chef de ménage, la télévision et la taille du ménage ;

- Au niveau secondaire, l’âge du chef de ménage, la télévision et le niveau de pauvreté ; - Au niveau universitaire, le niveau d’instruction du chef de ménage, la part du revenu consacré à l’éducation et le niveau de pauvreté.

Nkongo (2014) a montré dans la commune de Ngaliema (Kinshasa) que les facteurs déterminants dans la scolarisation des enfants sont l’âge du chef de ménage, le sexe du chef de ménage, la taille du ménage et le revenu du chef de ménage. En précisant que le revenu mensuel n’exerce qu’une très faible influence sur la scolarisation des enfants des ménages.

CONCLUSION PARTIELLE

Le présent chapitre, nous a d’abord donné une vision globale sur les notions liées à l’accès à l’éducation des enfants des ménages à travers une revue de littérature ainsi que les études existantes dans la littérature en rapport avec le sujet sous-examen. Ainsi, le chapitre suivant présente le cadre de l’étude et les aspects méthodologiques.

CHAPITRE DEUXIEME : CADRE DE L’ETUDE ET ASPECTS METHODOLOGIQUES

Le présent chapitre, consacré aux matériels et méthodes utilisés pour atteindre les objectifs fixés, est subdivisé en trois sections. La première décrit le milieu de l’étude, la deuxième traite les aspects méthodologiques de la procédure d’échantillonnage et la troisième appréhende la méthode utilisée pour analyser les données de l’enquête.

SECTION 1: DESCRIPTION DU MILIEU DE L’ETUDE

Avant de présenter le quartier Lingwala qui a servi de cadre d’investigation, nous avons jugé utile de faire d’abord un bref aperçu historique de la commune de Bandalungwa et ensuite donner une vue d’ensemble du quartier Lingwala. Notre étude s'est focalisée sur le quartier LINGWALA, dans la commune de BANDALUNGWA. C’est ainsi que nous procéderons d’abord par un bref aperçu historique de la commune de BANDALUNGWA.

2.1.1. Aperçu historique de la commune de Bandalungwa

La ville de Kinshasa est la capitale de la RDC. Cette ville comprend 24 communes administratives dont celle de Bandalungwa qui fait l’objet de notre recherche.

La commune de Bandalungwa fut créée par le décret-loi du 3 mai 1957 du gouverneur général, M. BOMANS, que la Commune de Bandalungwa a été créée avec comme administrateur du territoire M. LOS. Elle doit son nom ou son appellation Bandalungwa d’une mauvaise interprétation des mots échangés entre un belge qui, lors d’une visite auprès du Chef Lingwala, demanda à ses sujets à qui appartenait le lac qui se trouvait devant lui. Aux sujets de répondre (bana ba lingwala) dans le dialecte Teke, bana signifie l’eau (rivière), ba est une conjonction déterminative qui veut dire « de », le blanc crut entendre « Bandalungwala ». Le lac s’est desséché au fil de temps.

Le décret-loi du 26 Mars 1957 fut complété par celui du 13 Octobre 1959 portant organisation des communes, villes et conseils des provinces. Celui-ci fut abrogé par l’ordonnance-loi n°024/68 du 01 Janvier 1968 complété par l’arrêté ministériel n° 68/026 du 30 Mars 1968 portant création de nouvelles communes de la ville de Kinshasa et fixant leurs limites.

Actuellement, cette municipalité est régie par l’ordonnance-loi n°82/008 du 25 Février 1982 portant statut de la ville de Kinshasa. La Commune de Bandalungwa, située dans le district de la Funa, elle couvre une superficie de 6,28 km². Elle est délimitée au Nord, par la Commune de la Gombe ; au Sud, par la Commune de Selembao ; à l'Est, par les communes de Lingwala, de Kasa-Vubu et de NgiriNgiri ; à l'Ouest, par la Commune de Kintambo. Elle est l'une des Communes les plus fréquentées de la ville de Kinshasa et mérite bien une attention particulière.

La municipalité de Bandalungwa est subdivisée en 8 quartiers : ADOULA, BISENGO, CAMP KOKOLO, LUBUDI, LUMUMBA, LINGWALA, MAKELELE et SYNKIN.

2.1.2. Vue d’ensemble du Quartier LINGWALA

Les habitations du Quartier Lingwala sont vétustes. C’est un très vieux quartier. Les avenues

sont bitumées, les canalisations d’eau sont complètement débouchées là où elles existent. La population est de niveau moyen, la densité de la population est très forte, le prix du logement augmente constamment, ce qui est dû à la valorisation immobilière, les emplois informels sont très présents, la marche à pied comme mode de transport et de fois les motos cycliques sont très importantes. Les infrastructures sont insuffisantes et dégradées et les densités sont fortes : près de 350 habitant/ha (Rapport du bureau de quartier Lingwala, 2020).

Les chaussées piétonnières ne sont pas aménagées, cette localité souffre d’un problème

d’assainissement. L’administration de la santé publique y récence souvent des cas de maladies comme choléra, typhoïde, malaria causée par des moustiques etc.

Les parcelles sont moins spacieuses puis sur occupées. Une parcelle peut contenir huit (8-10) ménages dans certains cas. Lingwala comprend deux (2) types d’habitats : vieux et auto-construction d’un côté, récent et planifié (notre propre point de vue). La surface moyenne d'une parcelle au quartier Lingwala n’est pas connue à cause des divers morcellements de plusieurs parcelles.

Les parcelles sont en général clôturées. La plupart des habitants du quartier Lingwala sont des locataires.

La densité du bâti y est très important puis que pour les trois quarts des parcelles, le taux

d'occupation du sol par les constructions atteint ou dépasse 90% (entretien avec le chef du Quartier). Cette forte densité détermine les conditions de vie des occupants de la parcelle. Il y a 21 églises dans le quartier.

Le plus souvent un petit commerce (braise, cigarette, beignet, pain, des petits restaurants

communément appelés malewa) est installé en bordure de la rue. C'est également, à proximité de la rue que se trouve le point d'eau quand la parcelle est desservie par le réseau.

L'offre d’éducation y est abondante dénombrant au moins 6 écoles avec 4 écoles privées et 2

écoles publiques, elles se livrent une rude concurrence afin d’attirer les plus d’enfants que possible.

(Statistique du bureau du quartier Lingwala, 2020).

En effet, le Quartier Lingwala est notre milieu d’étude et l’un des quartiers de la Commune de Bandalungwa et est confronté au problème non seulement de la surpopulation mais aussi de la hausse du prix du logement. Dans ce contexte l’accès à l’éducation du ménage est handicapé parce que le pouvoir d’achat du ménage régresse si le revenu reste invariant.

Les ménages de Bandalungwa dans un contexte de détérioration de leur niveau de vie adoptent

quelle stratégie pour la scolarisation de leurs enfants, quels sont les déterminants hormis le niveau de vie

qui influencent la scolarisation des enfants. Ainsi, on assiste de plus en plus à la scolarisation des uns et la déscolarisation des autres dans un même contexte.

2.1.2.1. Situation géographique

Le quartier LINGWALA est borné :

Ø Au nord par le quartier LUBUDI;

Ø A l’est par la commune de NGIRI-NGIRI ;

Ø Au sud par le quartier LUMUMBA; Ø A l’ouest par le quartier ADOULA.

Elle est subdivisée en 34 localités.

2.1.2.2. Données démographiques (population)

Quant à la structure démographique, la population du quartier LINGWALA est de 14.659 habitants en 2020.

Ci-dessous la répartition la population par localités :

Tableau 2.1 : Répartition de la population par localités

Localités	Effectif	%
KIMBONDO	767	5,23
TONDE	1788	12,19
BALUBA	957	6,52
BASWAHILI	374	2,55
BASAKATA	406	2,76
BANTANDU	602	4,10
BELAKI	568	3,87
MUNGU-MUNGU	522	3,56
MVUETE	311	2,12
MBOZI	159	1,08
KINKOLA	179	1,22
NTOYA	329	2,24
VOLCAN	419	2,85
SANA	41	0,27
LAC-EDOUARD	629	4,29
KONZO	272	1,85
KIBULA	515	3,51
Chef KINZONZI	597	4,07
MADIAKOKO	127	2,82
BAYAKA	414	5,39
KASSI	791	2,62
KIMPAKA	385	2,65
KINSUNDI	389	2,65
MONGOLUALA	194	1,32
MOMBO	405	2,76
BAMBALA	242	1,65
BRABANTA	270	1,84
KILUINZI	412	2,81
TONGONI	445	3,03,
BASALAMPASU	524	3,57
KIOBONGOYI	412	2,81
SEMINAIRE	39	0,26
KUNDELUNGU	25	0,17
MUABI	150	1,02
TOTAL	14 659	100

Source: Bureau du quartier LINGWALA, 2020.

SECTION 2 : ASPECTS METHODOLOGIQIES

Cette section traite de la procédure d’échantillonnage en présentant la population d’étude, la taille de l’échantillon, la méthode de sondage, les techniques de collecte des données, la réalisation de l’enquête ainsi que la saisie, traitement et analyse des données.

2.2.1. Population d’étude

Elle était constituée des enfants en âge scolaire du ménage habitant le quartier LINGWALA dans la commune de Bandalungwa afin d'identifier les déterminants de l'accès à l’éducation de ces enfants par les ménages. Etant donné que faire une enquête en interrogeant les enfants serait onéreuse et biaisée dans les réponses, nous avons interrogé les chefs de ménage, c’est-à-dire les parents afin de contourner cette insuffisance. Et par la suite, nous avons pondéré le nombre de chefs de ménage enquêtés par le nombre d’enfants en âge scolaire.

2.2.2. Taille de l’échantillon

Un échantillon doit fournir une estimation aussi précise que possible d’une variable, et la précision s’améliore lorsque la taille de l’échantillon augmente. Cette notion de précision et de fiabilité d’échantillonnage indispensable à l’inférence statistique est matérialisée par la définition d’un seuil de confiance et d’une marge d’erreur (e).

Il a été impossible pour nous d'être en contact avec tous les ménages du quartier LINGWALA; cela pour des raisons financières et aussi du temps nous imparti. Ainsi, nous avons tiré un échantillon de 101 ménages d’une manière aléatoire, auprès de qui nous avons collecté les données analysées pour arriver à extrapoler les comportements de l'échantillon sur l'ensemble de la population. Pour atteindre les objectifs assignés dans le cadre de cette étude, nous avons considéré tous les enfants des ménages enquêtés ayant l’âge scolaire ; leur nombre s’élève à 505 individus.

2.2.3. Méthode de sondage

Sur base des répertoires des habitants du quartier LINGWALA tenus au bureau du quartier LINGWALA, nous avons recouru à l’échantillonnage aléatoire stratifié et à l’interview à l’aide d’un questionnaire.

Ainsi, nous avons subdivisé la population étudiée en trente-quatre strates, qui correspondent aux différentes localités du quartier LINGWALA, à savoir KIMBONDO, TONDE, BALUBA, BASWAHILI, BASAKATA, BANTANDU, BELAKI, MUNGU-MUNGU, MVUETE, MBOZI, KINKOLA, NTOYA, VOLCAN, SANA, LAC-EDOUARD, KONZO, KIBULA, Chef KINZONZI, MADIAKOKO, BAYAKA, KASSI, KIMPAKA, KINSUNDI, MONGOLUALA, MOMBO, BAMBALA, BRABANTA, KILUINZI, TONGONI, BASALAMPASU, KIOBONGOYI, SEMINAIRE, KUNDELUNGU, MUABI.

Le choix de l’échantillonnage stratifié est motivé par le souci d’extrapoler les résultats sur

l’ensemble de la population sous étude et d’autre part pour garantir la conformité désirée entre la structure de l’échantillon et celle de la population (Muayila, K. 2019, p.41).

La stratification étant l’allocation proportionnelle qui attribue le même taux de sondage à chaque strate (GRAIS, B. 2000, p. 322), la répartition de l'échantillon par strates représentées par les trentequatre localités se présente comme suit :

Tableau 2.2 : Répartition de l’échantillon des ménages entre les strates

N°	Localités	Effectifs	Répartition par strate
1	KIMBONDO	767
2	TONDE	1 788
3	BALUBA	957	957 × 101 = 6 14 659
4	BASWAHILI	374
5	BASAKATA	406
6	BANTANDU	602	602 × 101 = 4 14 659
7	BELAKI	568
8	MUNGU-MUNGU	522
9	MVUETE	311	311 × 101 = 2 14 659
10	MBOZI	159
11	KINKOLA	179
12	NTOYA	329	329 × 101 = 2 14 659
13	VOLCAN	419	419 × 101 = 3 14 659
14	SANA	41
15	LAC-EDOUARD	629	629 × 101 = 4 14 659
16	KONZO	272	272 × 101 = 2 14 659
17	KIBULA	515
18	Chef KINZONZI	597	597 × 101 = 4 14 659
19	MADIAKOKO	127
20	BAYAKA	414
21	KASSI	791
22	KIMPAKA	385
23	KINSUNDI	389
24	MONGOLUALA	194
25	MOMBO	405
26	BAMBALA	242
27	BRABANTA	270
28	KILUINZI	412
29	TONGONI	445
30	BASALAMPASU	524
31	KIOBONGOYI	412
32	SEMINAIRE	39
33	KUNDELUNGU	25
34	MUABI	150
TOTAL		14 659	101

Source: Notre enquête.

2.2.4. Techniques de collecte des données

Partant des objectifs de l’étude et du cadre conceptuel, un questionnaire comportant des questions fermées, semi fermées et ouvertes a été élaboré. Le questionnaire a été administré aux chefs des ménages habitants le quartier LINGWALA et a comporté trois modules.

Il concerne les conditions d’enquête, les caractéristiques individuelles du chef de ménage, du ménage et les informations relatives à la scolarisation. Les données utilisées se réfèrent à l’année 2020 et ont fait l’objet d’un contrôle de cohérence avant d’être exploitées.

Avant de commencer la collecte des données, nous avons d’abord obtenu les autorisations du bureau du quartier LINGWALA ainsi que la recommandation des recherches délivrée par les autorités de l’Université Protestante au Congo et ce, bien entendu, après validation du questionnaire par le Directeur dudit travail. La collecte des données s’est faite suivant la technique définie et a fait recours à une équipe de Cinq personnes dont nous-mêmes. Les critères de compétences et de courage ont été exploités pour la sélection de ces agents de collecte des données.

Trois séances de formation ont été organisées à l’UPC à l’attention de cette équipe pour avoir la

même compréhension sur l’outil de collecte et la conduite de la collecte sur le terrain.

2.2.5. Réalisation de l’enquête

Dans le souci de garantir la pertinence du questionnaire et l’efficacité de l’enquête, une pré - enquête a été organisée en début du mois d’octobre 2020. L’enquête proprement dite a été effectuée mioctobre 2020. Le questionnaire d’enquête a été administré aux chefs de ménages du quartier LINGWALA.

L’enquête a été réalisée dans un contexte particulièrement difficile à cause, notamment du temps que prenaient les chefs de ménages pour répondre aux questions posées et du refus purement et simplement de certains chefs de ménages, malgré la possession de la recommandation de recherche délivrée par l’UPC.

2.2.6. Traitement et analyse des données

Trois logiciels (Epidata 6, Excel et Stata 15) ont été utilisés pour la saisie, le traitement et l’analyse des données. Cette méthodologie a connu trois étapes suivantes :

Ø Première étape : L’Epidata 6 nous a offert la possibilité de saisir les données ;

Ø Deuxième étape : Le transfèrement des données d'Epidata 6 au tableur Excel ;

Ø Troisième étape : L’exportation des données d’Excel vers Stata 15 afin d’obtenir les statistiques descriptives de notre échantillon et procéder à d'autres tests statistiques pour l’analyse bi variée et multi variée avec la régression logistique pour identifier les facteurs explicatifs de l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier LINGWALA.

SECTION 3 : METHODES D’ANALYSE

L’objectif poursuivi dans cette section est d’appréhender la méthode utilisée pour l’analyse des données. Il s’agit, de la régression logistique ou le modèle Logit pour identifier les facteurs déterminants de l’accès à l’éducation des enfants des ménages du quartier LINGWALA compte tenu du caractère dichotomique et qualitatif de la variable dépendante. Car la régression linéaire ne serait pas appropriée à cause de l’existence d’hétéroscédasticité et des estimations des paramètres biaisés.

2.3.1. Facteurs déterminants l’accès à l’éducation des enfants

2.3.1.1. Opérationnalisation des concepts

Dans cette étude, nous utilisons la démarche post-positiviste fondée sur une approche hypothéticodéductive, avec une importante étape qui est l’opérationnalisation des concepts qui consiste à transformer les hypothèses théoriques en hypothèses empiriques. Cette transformation a conduit à la construction de la figure n°3 ci-dessous, présentant les indicateurs empiriques du cadre théorique en indiquant le sens de la direction de la relation entre la variable dépendante qui est l’accès à l’éducation et les variables explicatives.

~ 37 ~

Figure n° 3 : Opérationnalisation des concepts

Tableau 2.3. : Hypothèses empiriques

Hypothèse	Variables	Type	Signe attendu
H1	Sexe du chef de ménage	Binaire	+
H2	Age du chef de ménage	Quantitatif	+
H3	Statut matrimonial du chef de ménage	Binaire	+
H4	Niveau d’instruction du chef de ménage	Binaire	+
H5	Profession du chef de ménage	Binaire	+/-
H6	Religion du chef de ménage	Binaire	+/-
H7	Statut résidentiel du chef de ménage	Binaire	+
H8	Revenu du chef de ménage	Quantitatif	+
H9	Niveau de vie du ménage	Binaire	+
H10	Taille du ménage	Quantitatif	+/-
H11	Type de logement du ménage	Binaire	+
H12	Nombre d’enfant en âge scolaire	Quantitatif	-
H13	Préférence du statut familial de l’enfant	Binaire	-
H14	Préférence du sexe de l’enfant	Binaire	-

Source : Réalisation de l’auteur

Le signe positif indique qu’on s’attend à ce que cette variable augmente l’accès à l’éducation de enfants et le signe négatif signifie qu’on s’attend à un effet négatif de la variable sur l’accès à l’éducation des enfants.

2.3.1.2. Variable dépendante de la recherche : Accès à l’éducation des enfants

La variable dépendante est l’accès à l’éducation, c’est une variable qualitative binaire ou dichotomique prenant la valeur est 1 si les enfants du chef de ménage enquêtés ont accès à l’éducation et 0 si non.

2.3.1.3. Variables potentiellement explicatives de l’accès à l’éducation des enfants

Au total, quatorze variables ont été considérées comme potentiellement déterminantes de l’accès à

l’éducation des enfants.

2.3.1.3.1. Sexe du chef de ménage

La variable sexe du chef de ménage est une variable qualitative qui saisit le genre du chef de ménage. Selon Pilon (1995, 2001), les femmes scolarisent mieux les enfants que les hommes. De plus, dans les travaux de Lloyd et al. (1995), ils ressortent que les femmes chefs de ménage allouent plus de budget à la scolarisation de même que Kobiané (2003).

Cependant, Lusamba (2001) a constaté que les hommes scolarisent mieux les enfants que les femmes dans la ville de Kinshasa. De même, Wakam (2002) constate que les chefs de ménage hommes scolarisent dans une moindre mesure les enfants au Cameroun.

A l’instar de ces études, nous nous attendons à un impact positif du sexe sur les indices d’accès à

l’éducation des enfants.

2.3.1.3.2. Age du chef de ménage

La variable âge du chef de ménage est une variable quantitative qui décrit le nombre d’année du chef de ménage.

Mutipula (2003) et Mathodi (2007) ont montré l’influence positive de l’âge du chef de ménage sur

l’accroissement de l’accès à l’éducation des enfants.

Ainsi, nous nous attendons à un signe positif.

2.3.1.3.3. Statut matrimonial du chef de ménage

La variable statut matrimonial du chef de ménage est une variable qualitative qui décrit l’état civil du chef de ménage.

La situation matrimoniale du chef de ménage a un effet sur la fréquentation scolaire des enfants. Dans leurs études Pilon, (1993) ; Odi, (1995) et Marcoux, (1994), affirment que la polygamie a un effet positif sur la scolarisation des enfants.

Cependant, Pilon (1995), Lututala et al. (1996) et Gérard (1998) postulent que les chefs monogames scolarisent plus les enfants que les polygames.

A l’instar de ces études, nous nous attendons à un impact positif du statut matrimonial sur les indices

d’accès à l’éducation des enfants. Le signe attendu est positif.

2.3.1.3.4. Niveau d’instruction du chef de ménage

La variable niveau d’instruction est une variable qualitative qui saisit le niveau d’étude ou de formation du chef de ménage.

Selon plusieurs auteurs dont Kouadio (2001), le niveau d’instruction des parents a une influence

notable sur le type d’éducation à donner à leurs enfants. Ainsi, un niveau d’instruction élevé des parents les prédispose à une meilleure scolarisation (Lloyd et al. 1996).

Cependant, le travail de Mba (2009) a montré qu’un niveau d’instruction élevé des parents entraine une baisse de la scolarisation des enfants par rapport aux parents qui ont un faible niveau d’instruction au Cameroun.

Ainsi, on s’attend à un effet positif du niveau d’instruction du chef de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants.

2.3.1.3.5. Profession du chef de ménage

La variable profession est une variable qualitative qui décrit l’emploi ou l’activité qu’exerce le chef de ménage.

Selon Souchal (2012) et Verlet (2002), la profession réduit l’accès à l’éducation à travers les

inégalités et la mise au travail des enfants dans certaine profession au Ghana.

Cependant, Shapiro (1999), Ntsame (1999) ainsi que Sekimonyo et Mabika (1999) ont constaté que

la profession avait un effet positif sur l’accès à l’éducation des enfants.

A l’instar de ces études, nous nous attendons à un impact positif ou négatif de la profession sur les

indices d’accès à l’éducation des enfants. Le signe attendu est positif ou négatif.

2.3.1.3.6. Religion du ménage

La variable religion est une variable qualitative qui détermine la croyance du chef de ménage.

Selon Cisse (2004) et Boly (2017), la religion chrétienne à un effet positif sur l’accès à l’éducation

des enfants par les parents surtout en milieu urbain.

Cependant, Diallo (1997) a montré que l’appartenance à la religion musulmane et dans une moindre mesure à la religion protestante, est moins favorable à la fréquentation scolaire des enfants à Abidjan que l’appartenance à la religion catholique. Ainsi que Guison (2004), qui constate que la religion précisément chrétienne par rapport à celle musulmane influence négativement l’accès à l’éducation. D’Aiglepierre (2011) a constaté que ces inégalités d’accès à l’éducation sont dues à la prépondérance des écoles privées d’obédience religieuse.

Ainsi, on s’attend à un effet positif ou négatif de la religion sur les indices d’accès à l’éducation des

enfants.

2.3.1.3.7. Statut résidentiel du chef de ménage

La variable statut résidentiel est une variable qualitative qui saisit le droit de propriété qu’a le chef de ménage sur la résidence qu’il occupe. Il n’y a pas une littérature très fournie sur cette variable qui est déterminante dans le milieu urbain à cause du coût de loyer.

Ainsi, on s’attend à un effet positif du statut résidentiel sur l’accès à l’éducation des enfants.

2.3.1.3.8. Revenu du chef de ménage

La variable revenu du chef de ménage est une variable quantitative qui dénombre le montant perçu de toutes ses activités mensuelles.

Lloyd et al. (1996), Clevenot et al. (1996), Lututala et al (1996) ainsi que Cisse (2005) ont montré

l’effet positif du revenu du chef de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants.

Le signe attendu est positif.

2.3.1.3.9. Niveau de vie du ménage

La variable niveau de vie du ménage est une variable qualitative qui détermine la catégorie socioéconomique du chef de ménage.

Marcoux, (1994) ; Lloyd et al. (1996) ; Clevenot et al. (1996) ; Wakam, (2002), montrent en Afrique Sub-saharienne particulièrement en milieu urbain, comme cela a été observé dans le monde, l’effet positif du niveau de vie des ménages sur l’accès à l’éducation des enfants.

Ainsi, nous pensons que cette variable augmente les indices d’accès à l’éducation des enfants. Le

signe attendu est positif.

2.3.1.3.10. Type de logement du ménage

La variable type de logement du ménage est une variable qualitative qui saisit les conditions de l’habitat du ménage.

Marcoux (1994) et Kobiané (2002) ont montré l’impact positif du type de logement en milieu urbain

sur l’accès à l’éducation des enfants. Le signe attendu est positif.

2.3.1.3.11. Taille du ménage

La variable taille du ménage est une variable qualitative qui détermine le nombre des personnes qui vivent dans le ménage.

Le lien entre la taille du ménage et l’accès à l’éducation des enfants a été vérifié dans certaines régions en développement, notamment dans les pays d’Asie du Sud-Est. Il s’agit des études de Knodel et al. (1991) en Thaïlande ; Sathar et al. (1993) au Pakistan.

Cependant, cette relation n’a pas été vérifiée dans d’autres études, notamment dans certains pays

de l’Afrique au Sud du Sahara. La relation positive entre la taille du ménage et la scolarisation des enfants a été observée au Tchad Mbaindoh, (1997) ; au Cameroun Odi, (1995) ; au Kenya Gomes, (1984) ; au Mali Marcoux, (1994) et en Côte d’Ivoire où Ntsame (1999) a montré une nette amélioration du niveau d’instruction des enfants en fonction de la taille du ménage. Du fait que la présence des grandes personnes dans le ménage favorise l’accès à l’éducation des enfants, car les enfants ne seront pas mis au travail en cas de faible niveau de vie. Sauf, Sekimonyo et Mabika (1999), Manda (2003), Mutipula (2003) ainsi que Nkongo (2014) en République Démocratique du Congo.

Ainsi, nous pensons que cette variable peut augmenter ou diminuer les indices d’accès à l’éducation

des enfants. Le signe attendu est négatif ou positif.

2.3.1.3.12. Nombre d’enfants en âge scolaire

Le nombre d’enfants en âge scolaire est une variable quantitative qui mesure le nombre d’enfants

qui selon la tranche d’âge de 6 à 17 ans est susceptible d’aller à l’école.

La relation négative entre le nombre d’enfant en âge scolaire et l’accès à l’éducation a été vérifiée dans certaines régions en développement. Il s’agit des études d’Akkari (2009) avec l’Algérie, le Maroc et la Tunisie ainsi que Lewin (2016) avec un groupe des pays du Sud-Est Asiatique. Au niveau de l’Afrique Subsaharienne, il y a les études de Mutipula (2003) et Akkari (2009) qui ont abouti au même résultat.

Le signe attendu est négatif.

2.3.1.3.13. Préférence du statut familial de l’enfant

La variable préférence du statut familial de l’enfant est une variable qualitative qui décrit la prise en

compte du statut familial de l’enfant dans le processus de scolarisation. Elle est un élément discriminant dans l’accès à l’éducation des enfants.

Pilon (1995) dans une étude, affirme que les enfants confiés sont moins scolarisés que les enfants du chef du ménage. Cette situation est souvent attribuée aux motifs du confiage. De même Wakam (2003), Bilo'o (2004) et Boly (2017) montrent que les orphelins sont plus défavorisés que les enfants du chef du ménage et que les décès de la mère réduit leur propension à aller à l’école.

Le signe attendu est négatif.

2.3.1.3.14. Préférence du sexe de l’enfant

La variable préférence du sexe de l’enfant est une variable qualitative qui saisit la prise en compte du sexe de l’enfant dans le processus de scolarisation. Elle est un élément discriminant dans l’accès à l’éducation des enfants.

Prouteau (1998), Bonini (1998), Wakam (2002) et Kamanzi et al. (2016) ont montré qu’en situation

de faible niveau de vie et d’instruction les chefs de ménage discriminent les filles en faveur de garçon dans le ménage. D’où la baisse de l’accès à l’éducation des enfants.

Le signe attendu est négatif.

2.3.2. Modèle Logit ou Régression logistique

2.3.2.1. Présentation du modèle LOGIT

La régression logistique, aussi appelée modèle logit, a pour objet d’étudier l’effet d’une ou plusieurs variables explicatives sur une variable à expliquer mesurée sur une échelle dichotomique. On peut ainsi évaluer l’impact d’un ensemble de variables sur l’occurrence (code 1) ou non (code 0) d’un événement, comme choix (Muayila, 2019).

Le modèle fait l’objet d’un test de différence de Chi-deux dont la significativité associée permet de

conclure quant à la capacité explicative globale du modèle. Une significativité inférieure à 5% ou 10% indique qu’au moins une des variables explicatives exerce un effet significatif sur la variable à expliquer.

2.3.3.2. Forme fonctionnelle et méthode d’estimation

Dans cette étude, nous allons régresser la variable SCOLA en fonction de quatorze autres variables.

La fonction Logit à estimer sera la suivante :

Avec : SCOLA_i l’accès à l’éducation de l’individu i tels que :

0 Si l’individu n’accède pas à l’éducation ;

SCOLA = 1 Si l’individu accède à l’éducation

Ce qui induit que pi est la probabilité relative à l’événement SCOLA_i = 1, et par conséquent, 1−pi est la probabilité associée à l’événement complémentaire pi= 0 ;

Sont des variables explicatives ;

- ci (i=0,1,…,14) les paramètres à estimer et - Ԑ le terme erreur.

Puisque SCOLA_i est une variable binaire, l’erreur suivra une loi discrète, et l’hypothèse de normalité

des erreurs ne sera plus vérifiée. En outre, il y aura présence d’hétéroscédasticité, car pi dépend des ci. Fort de ce qui précède, la méthode des Moindres Carrés Ordinaires n’est pas d’application. Il faudra donc faire appel à une méthode adaptée aux variables qualitatives. Dans le cadre de ce travail, nous avons opté pour la méthode de régression logistique (Logit).

Le modèle dichotomique logit admet, pour une variable expliquée, la probabilité d’apparition d’un événement, conditionnellement aux variables exogènes. Dans ce cas, il faut introduire une variable latente SCOLA*. A cet effet, une contrainte sera imposée au modèle : 0 ≤ p_i = c₀+ X_ic_i≤ 1 (avec Xi la matrice des variables explicatives).

En supposant que SCOLA* est une fonction linéaire des régresseurs, alors la variable binaire SCOLA_i* est définie par :

Dans ce cas, pi est la probabilité que SCOLA* >0. Après quelques transformations, la fonction

logistique s’écrit :

CONCLUSION PARTIELLE

Dans ce chapitre, nous avons précisé le cadre de l’étude et les aspects méthodologiques, en abordant successivement, la description du milieu d’étude qui est le quartier LINGWALA ainsi que le type de données collectées et le dispositif qui a permis cette collecte des données, de même que les instruments utilisés et la méthodologie de construction des variables.

Aussi, nous avons ensuite développé chronologiquement, la méthodologie utilisée dans l’analyse des données avec les concepts méthodologiques, la démarche analytique, les moyens d’analyse et le choix des modèles.

Après avoir présenté le modèle pour l’analyse des données, le chapitre suivant analyse et discute

les résultats de l’enquête.

CHAPITRE TROISIEME : ANALYSE ET DISCUSSION DES RESULTATS

Pour analyser les déterminants de l’accès à l’éducation des enfants des ménages du quartier LINGWALA, nous avons réalisé une enquête et les sections suivantes présentent ces différents résultats en analyse univariée, bivariée, multivariée, validation des hypothèses, limitation des résultats et discussion des résultats.

SECTION 1: RESULTATS DE L’ANALYSE UNIVARIEE

3.1.1. Présentation des résultats de l’analyse univariée des variables qualitatives

Le tableau 3.1 ci-dessous présente la description des variables qualitatives.

Tableau 3.1 : Résultats de l’analyse univariée des variables qualitatives

VARIABLE		EFFECTIF		PROPORTIONS (%)
Accès à l’éducation	-	Non accès	82	16.24
Accès à l’éducation	-	Accès	423	83.76
Sexe	-	Féminin	170	33.66
Sexe	-	Masculin	335	66.34
Niveau d’instruction	-	Secondaire et moins	230	45.54
Niveau d’instruction	-	Universitaire et plus	275	54.46
Statut matrimonial	-	Non marié	230	45.54
Statut matrimonial	-	Marié	275	54.46
Profession	-	Publique	140	27.72
Profession	-	Privée	365	72.28
Statut résidentiel	-	Propriétaire	180	35.64
Statut résidentiel	-	Locataire	325	64.36
Religion	-	Chrétienne	350	69.31
Religion	-	Autres	155	30.69
Niveau de vie	-	Décent ou favorisé	290	57.43
Niveau de vie	-	Indécent ou défavorisé	215	42.57
Type de logement	-	Maison individuelle	300	40.59
	-	Maison collective	205	59.41
Préférence du statut familial de l’enfant	-	Non	330	65.35
Préférence du statut familial de l’enfant	-	Oui	175	34.65
Préférence du sexe de l’enfant	-	Non	475	94.06
Préférence du sexe de l’enfant	-	Oui	30	5.94

Source: Notre enquête.

Les données du tableau 3.1 renseignent que pour ce qui est de la variable accès à l’éducation, sur les 505 ménages enquêtés du quartier, la plupart ont accès à l’éducation, soit 83,76%. Les ménages n’ayant pas accès à l’éducation représentent 16.24%. Ce résultat est supérieur à celui obtenu par Sekimonyo M et Mabika C (1999) pour qui l’accès à l’éducation s’élève à 74,6% et cela tient au fait que le niveau d’instruction des chefs de ménage est élevé d’une part et le revenu mensuel est au-dessus de la moyenne d’autre part.

En ce qui concerne le sexe du chef de ménage, la plupart des chefs de ménages sont des hommes, soit 66,34%. Les chefs de ménages du sexe féminin représentent 33,66%. Cette répartition s’explique par le fait qu’en Afrique en général et en RDC en particulier, ce sont généralement les hommes qui sont chefs de ménage. Cependant, la présence des chefs de ménage du sexe féminin peut résulter de l’émancipation de plus en plus accrue de la femme qui devient davantage plus apte à diriger un ménage comme son homologue du sexe masculin. Ce résultat va dans le même sens que celui de l’enquête national 1-2-3 (2005) avec 88% des ménages dirigés par les hommes contre 16% par les femmes. De même Wakam (2003) a montré que l’écart entre les femmes chefs de ménages et leurs homologues hommes est plus faible en milieu urbain qu’en milieu rural.

Pour le statut matrimonial du chef de ménage, le mariage étant une institution sociale importante dans la vie des individus, il ressort du tableau que 54,46% des chefs de ménage ont un conjoint, ceux qui n’en ont pas représentent 45,54%. Ce résultat va dans le même sens que celui des travaux de Lututala et al. (1996) ainsi que Sekimonyo et Mabika (1999) qui ont montré dans la ville de Kinshasa que la plupart des chefs de ménage sont mariés ou de type monogamique.

Concernant le niveau d’instruction du chef de ménage, il est un facteur clé du développement ; il influence le mode de vie du ménage. Les informations du tableau renseigne que 54,46% des chefs de ménages ont au moins un diplôme universitaire contre 46,54% qui ont au plus un diplôme d’Etat. Ce résultat corrobore celui de Nkongo (2014).

Concernant la profession du chef de ménage, il ressort du tableau 3.1 que 72,28% de chefs de ménages sont dans le secteur privé dans lequel près de la moitié évolue dans le secteur informel contre 27,72% qui évolue dans le secteur public. Ce qui dénote de la prépondérance du secteur informel dans le quartier Lingwala.

En ce qui concerne le statut résidentiel, il a été remarqué que 35,64% de chefs de ménages sont

de propriétaire contre 64,36% qui sont de locataire. Ce résultat est en phase avec celui de Nkongo (2014). Pour ce qui est de la religion du chef de ménage, au regard du poids de la religion chrétienne à travers notamment le catholicisme, les informations du tableau font remarquer que 69,31% des chefs de ménage sont chrétiens contre 30,69% qui sont non chrétiens.

Concernant le niveau de vie, il a été constaté que 57,43% des ménages sont dans une situation décente contre 42,57% qui ont une situation indécente.

Quant au type de logement, les données du tableau révèlent que 40,59% des ménages vivent dans une maison collective (cour commune) contre 59,41% des ménages vivant dans une maison individuelle.

Concernant la préférence du statut familial de l’enfant, les informations contenues dans le tableau indiquent que 34,65% des chefs de ménage ont une préférence dans la scolarisation des enfants propres par rapport à ceux confiés soit 65,35% des chefs de ménage qui n’ont pas une préférence liée au statut familial de l’enfant dans la scolarisation.

Pour ce qui est de la préférence du sexe de l’enfant, sur les 505 chefs de ménages interrogés, 5,94% ont une préférence dans la scolarisation des enfants basée sur le sexe de l’enfant contre 94,06% qui n’ont pas une préférence dans la scolarisation des filles ou des garçons.

3.1.2. Présentation des résultats de l’analyse univariée des variables quantitatives

Le tableau 3.2 ci-dessous présente la description des variables quantitatives.

Tableau 3.2 : Résultats de l’analyse univariée des variables quantitatives.

Variable	Mean	Sdt. Dev	Min	Max
Age	42.89	10.24	20	60
Revenu	355.94	220.62	100	900
Taille du ménage	6.56	2.25	2	12
Enfant en âge scolaire	4.60	1.99	1	9

Source: Notre enquête.

Il ressort de ce tableau 3.2 que pour ce qui est de l’âge du chef de ménage, l’âge moyen des chefs de ménage est de 42,89 ans soit 43 ans. L’âge minimum est de 20 ans et l’âge maximum est de 60 ans. Ce résultat est inférieur à celui obtenu par Mba. O (2009) d’un âge moyen de 56 ans, il est inférieur à celui de l’enquête 1-2-3 national (2005) dont la moyenne d’âge des chefs de ménage est de 53 ans ainsi que de Nkongo (2014) dont la moyenne est de 47,7 ans. Une situation due au fait que les chefs de ménage très âgé étaient exclus parce qu’ils n’ont pas d’enfants en âge scolarisable.

Concernant le revenu du chef de ménage, les chefs de ménage perçoivent en moyenne 355,94 USD le mois, il se dégage que le pouvoir d’achat est moyen. Le revenu minimum se situe à 100 USD contre 900 USD de revenu maximum. Ce résultat est inférieur à celui de Nkongo (2014) qui est de 392 USD.

Pour la taille du ménage, le tableau nous renseigne que la taille moyenne des ménages est de 6,56 personnes soit 7 personnes. La taille minimum est de 2 personnes par ménage contre un maximum de 12 personnes dans le ménage. Ce résultat est en phase avec celui du rapport MICS (2010) et de Nkongo (2014).

En ce qui concerne le nombre d’enfant en âge scolaire et après analyse des informations contenues dans le tableau ci-dessus, il se dégage que le nombre moyen d’enfants en âge scolaire habitants les ménages, est de 4,6 soit 5 enfants par ménages. Avec un nombre minimal d’un enfant par ménage et d’un nombre maximal de 9 enfants par ménages. Ce résultat est largement supérieur au nombre d’enfants moyen trouvé dans l’étude d’Akkari (2009).

SECTION 2: RESULTATS DE L’ANALYSE BIVARIEE

3.2.1. Présentation des résultats de l’analyse bivariée des variables qualitatives

Pour tester l’association entre deux variables, on fait le test de chi2 de Pearson. Pour plus de

précision, à côté de Khi-carré nous allons utiliser le V de Cramer’s, car il a l’avantage d’informer au-delà de la force de l’association, aussi le sens de cette relation. Le tableau 3.3 ci-dessous présente les résultats de l’association entre la variable dépendante et chacune des variables indépendantes.

Tableau 3.3 : Résultats de l’analyse bivariée des variables qualitatives

Variable		Accès des enfants à l’éducation		Obs.	Pearson chi 2	Probabilité	V de Cramer’s	Significativité au seuil de 5%
		0	1
Sexe	0	27	143	505	0.0238	0.877	- 0.7%	NON
	1	55	280
Statut matrimonial	0	47	183	505	5.4705	0.019	+10.4%	OUI
	1	35	240
Niveau d’instruction	0	70	160	505	62,5919	0.000	+35.21%	OUI
	1	12	263
Profession	0	76	289	505	20.3437	0.000	+20.07%	OUI
	1	6	134
Religion	0	30	125	505	1.5978	0.206	5.62%	NON
	1	52	298
Statut résidentiel	0	50	275	505	0.4878	0.485	-3.1%	NON
	1	32	148
Niveau de vie	0	69	146	505	69.2014	0.000	+37.02%	OUI
	1	13	277
Type de logement	0	48	157	505	13.0689	0.000	+16.09%	OUI
	1	34	266
Préférence du statut familial de l’enfant	0	22	308	505	64.1367	0.000	-35.64%	OUI
	1	60	115
Préférence du sexe de l’enfant	0	66	409	505	32.2697	0.000	-25.28%	OUI
	1	16	14

Source : Notre enquête.

Les données du tableau renseignent que la variable sexe du chef de ménage n’est pas statistiquement associée à la variable accès à l’éducation des enfants, car sa probabilité chi2 étant supérieure au seuil de 5%. Nos résultats ne convergent pas avec ceux de Pilon (2005), Lloyd et al (1995), Lusamba (2001) ainsi que Kobiané (2003) surtout en milieu urbain.

Concernant le statut matrimonial du chef de ménage, il est statistiquement significatif c’est-à-dire il

est associé à la variable accès à l’éducation des enfants, car sa probabilité chi2 est inférieure au seuil de 5%. Il influence positivement l’accès à l’éducation des enfants de 10,4%, au regard du V de Cramer’s. Ce résultat converge avec celui de Pilon (1995), Lututala et al (1996) ainsi que Sekimonyo et Mabika (1999) qui ont démontré l’impact du statut matrimonial sur l’accès à l’éducation des enfants.

Concernant le niveau d’instruction, les résultats ci-dessus révèlent qu’il est statistiquement associé à

la variable accès à l’éducation, car sa probabilité chi2 étant inférieure au seuil de 1%. Au vu du V de Cramer’s, il impacte positivement l’accès à l’éducation de 35,21%. Les résultats obtenus par Lewin (2014), Manda (2003), ainsi que Mathodi (2007) convergent avec une nuance pour Mathodi (2007) qui remarque la prépondérance de la variable niveau d’instruction sur l’accès à l’éducation au niveau universitaire. Cependant, Mba (2009) a constaté une influence négative de l’instruction des parents sur l’accès à l’éducation des enfants.

Pour ce qui est de la profession, les informations du tableau font remarquer que cette variable est

statistiquement associée à la variable accès à l’éducation, car sa probabilité chi2 étant inférieure au seuil de 1%. Au regard du V de Cramer’s, elle augmente l’accès à l’éducation de 20,07%. Ce résultat converge avec celui de Sekimonyo et Mabika (1999) qui constatent un accroissement dans l’accès à l’éducation. Cependant, Souchal (2012) et Verlet (2002) remarquent la réduction de l’accès à l’éducation due à la profession du chef de ménage avec la mise au travail des enfants.

Quant à la religion, elle n’est pas statistiquement associée à la variable accès à l’éducation, car sa probabilité chi2 étant supérieure au seuil de 10%. Ce résultat converge avec celui de Diallo (1997), D’Aiglepierre (2011) ainsi que Boly (2017) qui font remarquer l’impact de la religion sur l’accès à l’éducation des enfants surtout en milieu urbain.

Pour le statut résidentiel du chef de ménage, on constate que la probabilité du test chi2 est également supérieure au seuil de 5%. Cela suggère qu’il n’est pas associé à l’accès des enfants l’éducation.

Quant au niveau de vie, les données du tableau révèlent une probabilité du test chi2 inférieure au seuil de 1%. Ce qui suggère une relation statistiquement significative entre le niveau de vie et l’accès à l’éducation. Au vu du V de Cramer’s, nous établissons une relation positive d’une intensité de 37,02%. Ce résultat converge avec celui de Lusamba (2001).

En ce qui concerne le type de logement, il ressort du tableau une probabilité du test chi2 inférieure au seuil de 1%. Cela suggère qu’il est statistiquement significatif. Il influe positivement sur l’accès à l’éducation à l’ordre de 16,09% selon le V de Cramer’s. Ainsi, il y a une relation entre le type de logement et l’accès à l’éducation des enfants.

Concernant la préférence du statut familial de l’enfant, nous constatons aussi une probabilité du test chi2 inférieure au seuil de 1%. Ce qui suggère une relation statistiquement significative entre la préférence du statut familial de l’enfant et l’accès à l’éducation, établissant une relation négative avec une intensité de relation de 35,64% (V de cramer). Ce résultat corrobore celui de Pilon (1995), Wakam (2003), Bilo’o (2004) ainsi que Boly (2017).

Enfin, en ce qui concerne la préférence du sexe de l’enfant, les informations contenues dans le

tableau indiquent une probabilité du test chi2 inférieure au seuil de 1%. Ce qui suggère qu’il y a une relation statistiquement significative entre la préférence du sexe de l’enfant et de l’accès à l’éducation des enfants.

Ce résultat sous-tend ceux de Bonini (1998) et Prouteau (1998).

3.2.2. Présentation des résultats de l’analyse bivariée des variables quantitatives

Avant de procéder à l’analyse bivariée, nous avons jugé utile de tester la normalité de certaines variables notamment l’âge, le nombre d’enfants et le revenu du ménage.

Le Tableau 3.4 ci-dessous indique que ces variables ne suivent pas la loi normale c’est-à-dire leur distribution n’est pas gaussienne, car leur probabilité (Prob>chi2) étant inférieure à 5%, et par conséquent sont non linéaires.

Tableau 3.4 : Résultats du test de normalité

. sktest age revenu taille_menage enfants_ages_scolaire

Skewness/Kurtosis tests for Normality

joint

Variable	Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2
age	505 0.2461 0.0000 36.94 0.0000
revenu	505 0.0000 0.0000 48.52 0.0000
taille_men~e	505 0.0179 0.0004 15.69 0.0004
enfants_ag~e	505 0.0094 0.0042 13.26 0.0013

Source : Notre enquête

Le tableau 3.4 ci-dessus présente les résultats de la corrélation entre la variable dépendante et chacune des variables indépendantes retenues.

Etant donné que les variables âge du chef de ménage, revenu du chef de ménage, taille du ménage ainsi que nombre d’enfants en âge scolaire dans le ménage et le revenu du chef de ménage sont quantitatives et leurs distributions ne suivent pas une loi normale (Prob>chi2 est inférieure à 5%), nous devons donc utiliser le test non paramétrique notamment Mann-Whitney.

3.2.2.1. Accès à l’éducation et Age du chef de ménage

Tableau 3.5 : Résultats de l’analyse bivariée de l’accès à l’éducation et Age du chef ménage

. ranksum age, by(scolarisation)

Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test

scolarisat~n	obs rank sum expected
0	82 23203.5 20746
1	423 104561.5 107019
combined	505 127765 127765

unadjusted variance 1462593.00 adjustment for ties -30843.24 adjusted variance 1431749.76

Ho: age(scolar~n==0) = age(scolar~n==1) z = 2.054

Prob > |z| = 0.0400

Source : Notre enquête

Le tableau renseigne que la probabilité (p=0,0400) de la variable âge, étant inférieure au seuil de 5%, le test s’avèrent être donc significatif. Ce qui traduit une association entre l’accès à l’éducation et l’âge du chef de ménage.

Ce résultat converge avec ceux de Mutipula (2003) et Mathodi (2007) en ce qui concerne la relation entre l’âge du chef de ménage et l’accès à l’éducation des enfants.

3.2.2.2. Accès à l’éducation et Revenu du chef de ménage

Tableau 3.6 : Résultats de l’analyse bivariée de l’accès à l’éducation et Revenu du chef de ménage

. ranksum revenu, by(scolarisation)

Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test

scolarisat~n	obs rank sum expected
0	82 14798.5 20746
1	423 112966.5 107019
combined	505 127765 127765

unadjusted variance 1462593.00 adjustment for ties -34906.09 adjusted variance 1427686.91

Ho: revenu(scolar~n==0) = revenu(scolar~n==1) z = -4.978

Prob > |z| = 0.0000

Source : Notre enquête

Il ressort du tableau que la variable revenu du chef de ménage est significative, car sa probabilité (p=0,0000) étant inférieure au seuil recommandé de 5%. Ce qui traduit une association entre les deux variables.

Ces résultats concordent avec celui de Lloyd et al. (1996) ainsi que Clevenot et al. (1996) ont montré l’effet du revenu du chef de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants. De même que Lututala et al (1996) et Lusamba (2001) dans la ville de Kinshasa ainsi que Cisse (2005).

3.2.2.3. Accès à l’éducation et Taille du chef de ménage

Tableau 3.7 : Résultats de l’analyse bivariée de l’accès à l’éducation et Taille du chef de ménage

. ranksum taille_menage, by(scolarisation) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test

scolarisat~n	obs rank sum expected
0	82 25216 20746
1	423 102549 107019
combined	505 127765 127765

unadjusted variance 1462593.00 adjustment for ties -26090.48 adjusted variance 1436502.52

Ho: taille~e(scolar~n==0) = taille~e(scolar~n==1) z = 3.730

Prob > |z| = 0.0002

Source : Notre enquête

Le tableau renseigne que la probabilité (p=0,0002) de la variable taille du ménage, étant inférieure

au seuil de 5%, le test s’avèrent être donc significatif.

Ce résultat converge avec ceux des études de Sekimonyo et Mabika (1999) ainsi que Ekango (2010)

qui ont montré l’influence de la taille de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants.

3.2.2.3. Accès à l’éducation et Nombre d’enfants en âge scolaire

Tableau 3.8 : Résultats de l’analyse bivariée de l’accès à l’éducation et Nombre d’enfants en âge scolaire

. ranksum enfants_ages_scolaire, by(scolarisation) Two-sample Wilcoxon rank-sum (Mann-Whitney) test

scolarisat~n	obs rank sum expected
0	82 25633.5 20746
1	423 102131.5 107019
combined	505 127765 127765

unadjusted variance 1462593.00 adjustment for ties -35195.69 adjusted variance 1427397.31

Ho: enfant~e(scolar~n==0) = enfant~e(scolar~n==1) z = 4.091

Prob > |z| = 0.0000

Source : Notre enquête

Ce tableau nous informe que la probabilité (p=0,0000) de la variable nombre d’enfants en âge scolaire, étant inférieure au seuil de 5%, le test s’avèrent être donc significatif, traduisant une association entre les deux variables.

Ce résultat converge avec celui d’Akkari (2009) et Lewin (2016) ont constaté l’influence du nombre d’enfants sur l’accès à l’éducation dans leurs études respectivement sur un groupe des pays Maghrébins et du Sud-Est Asiatique. Au niveau de l’Afrique Subsaharienne, il y a les études de Mutipula (2003) et Ekango (2010) qui ont fait un même constat.

SECTION 3: RESULTATS DE L’ANALYSE MULTIVARIEE

3.3.1. Présentation des résultats du modèle Logit

Le tableau ci-dessous donne les principaux résultats de l’analyse multivariée entre la variable dépendante accès à l’éducation et des variables potentiellement explicatives de l’accès à l’éducation.

Variable	Coefficient	Probabilité
Sexe du chef de ménage	- 0,4496683	0,258
Age du chef de ménage	- 0,0227267	0,320
Statut Matrimonial	- 0,5842508	0,113
Niveau d’instruction	3,344748	0,000***
Profession	- 0,6539314	0,172
Religion du ménage	0,9926066	0,003***
Statut résidentiel	2,051517	0,000***
Revenu du chef de ménage	0,0068608	0,000***
Niveau de vie du ménage	1,101098	0,017**
Type de logement	- 0,4129809	0,192
Taille du ménage	- 0,5317939	0,020**
Nombre d’enfant en âge scolaire	- 0,1112689	0,686
Préférence du statut familial de l’enfant	- 0,6914986	0,038**
Préférence du sexe de l’enfant	- 1,426101	0,057**

Tableau 3.9 : Résultats du modèle Logit

*** Significative au seuil de 1% ; ** Significative au seuil de 5% et * Significative au seuil de 10%

Source : Notre enquête

Le modèles est globalement significatifs au seuil de 1%, car la Prob > chi2 < 0,01. En d’autres termes, il existe au moins un paramètre dans le modèle qui explique significativement l’accès à l’éducation des enfants (Tableau N°3.9).

Le sexe du chef de ménage n’est pas statistiquement significatif et n’explique pas la décision d’accès

à l’éducation des enfants. Il contredit les études de Pilon (1995, 2005), Lloyd et al (1995), Lusamba (2001), Wakam (2002), Kobiané (2003) ainsi que Nkongo (2014) qui ont constaté l’impact du sexe chef de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants.

L’âge du chef de ménage n’est pas statistiquement significatif et ne détermine pas la décision d’accès

à l’éducation des enfants. Il diffère avec le résultat de Manda (2003), Nkongo (2014) qui trouve que l’âge est déterminant dans l’accès à l’éducation des enfants des ménages. Pour Mathodi (2007), il constate que l’âge est déterminant dans l’accès à l’éducation au niveau primaire et secondaire.

Le statut matrimonial du chef de ménage n’est pas statistiquement significatif au seuil de 5%. Ainsi,

il n’explique pas la décision d’accès à l’éducation des enfants. Cependant, les études de Lututala et al (1996) ainsi que Sekimonyo et Mabika (1999) concluent à un impact significatif du statut matrimonial sur l’accès à l’éducation.

Le niveau d’instruction du chef de ménage est statistiquement significatif au seuil de 1% et explique

la décision d’accès à l’éducation des enfants. A l’instar des travaux de Kamanzi et al. (2016), Manda (2003), Mutipula (2003) ainsi que Boly (2017) qui ont constaté que le niveau d’instruction était déterminant dans l’accès à l’éducation des enfants. Quant à Mathodi (2007), il remarque que le niveau d’instruction est déterminant dans l’accès à l’éducation au niveau universitaire. De même que Souchal (2012) qui constate qu’il est déterminant dans l’accès à l’éducation peu importe le niveau de vie du ménage.

La profession du chef de ménage n’est pas significative au seuil de 5% et n’explique pas l’accès à l’éducation des enfants. Ce résultat ne correspond pas au ceux des études de Sekimonyo et Mabika (1999) ainsi que Souchal (2012) qui montré l’impact de la profession sur l’accès à l’éducation.

La religion du chef de ménage est statistiquement significative au seuil de 5%. Ainsi, elle explique l’accès à l’éducation des enfants. Ce résultat converge avec celui de Cisse (2005) et Boly (2017) qui ont constaté que la religiosité du chef de ménage avait un impact positif sur l’accès à l’éducation des enfants du fait que les parents pensent que l’éducation peut implémenter certaines valeurs surtout dans le milieu urbain. Cependant, ces valeurs peuvent différencier selon l’obédience religieuse d’une école à l’autre pour les établissements privés comme le montre l’étude d’Aiglepierre (2011) au Madagascar. C’est dans un même ordre d’idée que Guison (2004) ainsi que Diallo (1997) ont montré les inégalités d’accès à l’éducation des enfants issus d’une famille musulmane par rapport à ceux issus d’une famille catholique.

Le statut résidentiel du chef de ménage est statistiquement significatif au seuil de 1%. Ainsi, il

explique la décision d’accès à l’éducation des enfants par les parents.

Le revenu du chef de ménage est significatif au seuil de 1%, il explique la décision d’accès à

l’éducation des enfants. Ce résultat converge avec ceux de Lututala et al (1996) et Lloyd et al. (1996) trouvent que le revenu du chef de ménage a le même impact sur l’accès à l’éducation des ménages. De même que Lusamba (2001), Clevenot et al (1996) ainsi que Nkongo (2014), il constate l’influence du revenu sur l’accès à l’éducation des enfants.

Le niveau de vie du ménage est statistiquement significatif au seuil de 1% et explique l’accès à

l’éducation des enfants. Ce résultat diverge avec ceux d’Ekango (2010) et Boly (2017) qui constate l’influence du niveau de vie du ménage sur l’accès à l’éducation des enfants.

La taille de ménage est statistiquement significative à seuil de 5%. Ainsi, il explique la décision d’accès à l’éducation dans le quartier Lingwala. Nos résultats vont dans le même sens que ceux des études de Sekimonyo et Mabika (1999), Ekango (2010) ainsi que Nkongo (2014) qui ont montré l’influence de la taille de ménage sur l’accès à l’éducation des enfants. Pour Mathodi (2007), il constate que la taille du ménage est un facteur déterminant de l’accès à l’éducation au niveau primaire. Quant à Ekango (2010), il remarque que le nombre d’enfant de moins de 5 ans influence l’accès à l’éducation ; résultat qui est partiellement analogue au notre.

Le type de logement du ménage n’est pas significatif au seuil de 5% et n’explique pas l’accès à

l’éducation des enfants. Ces résultats diffèrent de ceux de Marcoux (1994) et Kobiané (2002) qui ont montré l’impact positif du type de logement en milieu urbain sur l’accès à l’éducation des enfants.

Le nombre d’enfant en âge scolaire n’est pas significatif au seuil de 5%. D’où, il n’explique pas l’accès à l’éducation des enfants. Ce résultat diverge avec celui des études d’Akkari (2009), Ekango (2010) et Lewin (2016) qui montrent l’influence du nombre d’enfants en âge scolaire sur l’accès à l’éducation des enfants.

La préférence pour le statut familial de l’enfant est significative au seuil de 1%. Ainsi, elle influence l’accès à l’éducation des enfants. Ce résultat converge avec les travaux de Pilon (1995) et Boly (2017) qui ont constaté que le statut familial de l’enfant est un facteur déterminant dans l’accès à l’éducation des enfants.

La préférence pour le sexe de l’enfant statistiquement significative et explique l’accès à l’éducation des enfants. Ce résultat sous-tend ceux des études de Bonini (1998) et Prouteau (1998) qui ont constaté l’impact de la prise en compte du sexe de l’enfant dans l’accès à l’éducation des enfants.

3.3.2. Présentation des résultats des effets marginaux

Les coefficients de la régression logistique n’ayant pas de signification réelle, seuls leurs signes sont interprétés et non leurs valeurs. Il s’avère donc pertinent de connaitre l’impact de chaque variable indépendante en calculant les effets marginaux. Tableau 3.10 : Résultats des effets marginaux

Variables
Variables	dy/dx	Std. Err	Z	P>Z
Sexe du chef de ménage	- 0,01584	0,01394	- 1,14	0,256
Age du chef de ménage	- 0,00085	0,00086	- 0,99	0,323
Statut matrimonial	- 0,02160	0,01496	- 1,44	0,149
Niveau d’instruction	0,19166	0,04315	4,44	0,000
Profession	- 0,02836	0,02238	- 1,27	0,205
Religion du ménage	0,04563	0,01849	2,47	0,014
Statut résidentiel	0,06700	0,01623	4,13	0,000
Revenu du chef de ménage	0,00025	0,00007	3,80	0,000
Niveau de vie du ménage	0,04616	0,02288	2,02	0,044
Type de logement	- 0,01500	0,01212	- 1,24	0,215
Taille du ménage	- 0,01991	0,00937	- 2,13	0,033
Nombre d’enfant en âge scolaire	- 0,00416	0,0102	- 0,41	0,683
Préférence du statut de l’enfant	- 0,02898	0,01577	- 1,84	0,066
Préférence du sexe de l’enfant	- 0,09835	0,08338	- 1,18	0,238

Source : Notre enquête.

Nous pouvons envisager d’interpréter les résultats de l’estimation, en nous basant sur les effets marginaux. A la lecture du tableau N°3.10 ci-dessus, on s’aperçoit que :

Concernant le niveau d’instruction : le signe positif associé à cette variable indique que celle-ci augmente de 19,16% la probabilité d’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala.

Pour la religion du chef de ménage le signe positif associé à cette variable, indique le sens de la relation. Dans cette étude elle impacte positivement l’accès à l’éducation des enfants du quartier Lingwala de 4,56%.

En ce qui concerne le statut résidentiel le signe positif associé à cette variable indique que celle-ci augmente de 6,70% la probabilité d’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala.

Concernant le revenu du chef de ménage : le signe positif associé à cette variable indique que celleci augmente de 1% la probabilité d’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala.

Quant au niveau de vie du ménage : le signe positif associé à cette variable indique un accroissement de 4,61% de la probabilité de l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier Lingwala.

Concernant la taille du ménage : le signe négatif associé à cette variable indique une diminution de 1,99% de la probabilité de l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier Lingwala.

Pour la préférence du statut familial de l’enfant : le signe négatif associé à cette variable indique que celle-ci diminue de 2,89% la probabilité d’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala.

Enfin, concernant la préférence du sexe de l’enfant : cette variable a un effet négatif, ceci indique qu’elle réduit de 9,83% de la probabilité d’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala. En définitive, toutes ces variables prises ensemble définissent la probabilité pour un enfant d’avoir accès à l’éducation dans le quartier Lingwala.

3.3.3. Qualité prévisionnelle du modèle

Tableau 3.11 : Prédiction des résultats

Logistic model for scolarisation

True

Classified	D ~D	Total
+	408 32	440
-	15 50	65
Total	423 82	505

Classified + if predicted Pr(D) >= .5

True D defined as scolarisation != 0

Sensitivity Pr( +| D) 96.45%

Specificity Pr( -|~D) 60.98%

Positive predictive value Pr( D| +) 92.73%

Negative predictive value Pr(~D| -) 76.92%

False + rate for true ~D Pr( +|~D) 39.02%

False - rate for true D Pr( -| D) 3.55%

False + rate for classified + Pr(~D| +) 7.27%

False - rate for classified - Pr( D| -) 23.08%

Correctly classified 90.69%

Source : Notre enquête

En vue d’appréhender la qualité prévisionnelle du modèle, nous comparons la probabilité estimée pour un enfant issu du ménage i d’accéder à l’éducation dans le quartier au seuil de 50% à la valeur observée des individus qui n’ont pas accès. Ces résultats, sont fournis par STATA 15 et repris dans le tableau cidessus.

Il se dégage de ces résultats que :

Ø Des 505 ménages qui constituent notre échantillon, 423 dont leurs enfants ont accès à l’éducation contre 82 n’ayant pas accès à l’éducation ;

Ø Des 423 ménages dont leurs enfants ont accès à l’éducation, 408 ont une probabilité d’avoir accès à l’éducation estimée supérieure à 50%. Il sied de noter que 96,45% des enfants issus des ménages qui accèdent à l’éducation sont correctement prévus ;

Ø Des 82 ménages dont leurs enfants n’accèdent pas à l’éducation, 50 ménages ont une probabilité d’avoir accès à l’éducation estimée inférieure à 50%, il s’en suit que 60,98% des cas de non accès à l’éducation sont correctement bien prévus.

Cette situation peut être expliquée par le fait que, dans le quartier Lingwala où l’enquête a été menée, le niveau de vie et le niveau d’instruction de la plupart des enquêtés sont au-dessus de la moyenne avec environ 356$ de revenu mensuel et 54,46% des chefs de ménage détenteurs d’au moins un diplôme universitaire. Un constat qui va dans le même sens que celui de l’étude de Sekimonyo et Mabika (1999), Kamanzi et al. (2016), Lewin (2016) ainsi que Boly (2017) dans un environnement similaire.

En somme, sur les 505 ménages enquêtés, 90,69% (c’est-à-dire que le taux de prédiction du modèle

est de 90,69%) sont correctement prévus ; le taux d’erreur est relativement faible.

3.3.4. Détection de l’erreur de spécification

Selon Muayila, K. (2019), nous cherchons, à ce niveau, à vérifier s’il y a un problème de sous ajustement (variables omises) ou surajustement (existence des variables superflues).

Tableau 3.12 : Résultat de la détection de l’erreur de spécification du modèle

Logistic regression Number of obs = 505

Wald chi2(2) = 71.21

Prob > chi2 = 0.0000

Log pseudolikelihood = -120.64609 Pseudo R2 = 0.4614

	Robust
scolarisation	Coef. Std. Err. z P>\|z\| [95% Conf. Interval]
_hat	.9198963 .1396842 6.59 0.000 .6461204 1.193672
_hatsq	.0450366 .0620434 0.73 0.468 -.0765663 .1666396
_cons	-.0753511 .2115511 -0.36 0.722 -.4899837 .3392815

Source : Notre enquête

Ici, on s’intéresse à la significativité de _hatsq. S’il est significatif, donc le modèle n’est pas bien spécifié, c’est qui n’est pourtant pas le cas pour ce modèle, car le p-value est 0,468 supérieur au seuil de 10%. Donc, on valide l’hypothèse que notre modèle est bien spécifié. Donc, il n’y a pas des variables sous ajustées ou sur ajustées dans le modèle.

SECTION 4: VALIDATION DES HYPOTHESES

Par rapport aux quatorze variables potentiellement explicatives de l’accès à l’éducation des enfants

dans le quartier Lingwala, seules 8 variables sont statistiquement significatives.

- Le niveau d’instruction est statistiquement significatif au seuil de 5% avec un impact positif de 19,16%.

- La religion du chef de ménage est significative au seuil de 5% avec un impact positif de 4,56%.

- Le statut résidentiel est significatif au seuil de 1% avec un impact positif de 6,7%.

- Le revenu du chef de ménage est significatif au seuil de 1 % avec un impact positif de 1%.

- Le niveau de vie du ménage est significatif au seuil de 1% avec un impact positif de 4,61%.

- La taille du ménage est significative au seuil de 5% avec impact négatif de 1,99%.

- La préférence du statut familial de l’enfant est significative au seuil de 5% avec un impact négatif de 2,89%.

- La préférence du sexe de l’enfant est significative au seuil de 5% avec un impact positif de 9,83%.

Au regard de ce qui précède, les hypothèses empiriques ci-après sont confirmées :

ü H3 : Le niveau d’instruction du chef de ménage influence négativement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H6 : La religion du chef de ménage affecte positivement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H7 : La taille du ménage impacte négativement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H8 : Le statut résidentiel du ménage influe positivement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H9 : Le revenu du chef de ménage influence positivement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H11 : Le niveau de vie du chef de ménage affecte positivement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H13 : La préférence du statut familial de l’enfant influence négativement l’accès à l’éducation des enfants ;

ü H14 : La préférence du sexe de l’enfant affecte négativement l’accès à l’éducation des enfants.

Par contre, le reste des hypothèses empiriques, contrairement à nos attentes, sont infirmées.

SECTION 5: LIMITATION DES RESULTATS

Durant notre accomplissement du travail on s’est confronté à quelques obstacles qui nous ont

conduits à plusieurs limites dont les suivantes :

Ø La faible documentation (manque d’ouvrage, mémoire et données) en économie de l’éducation ;

Ø L’accès limité et difficile à certaines données considérées comme étant confidentielles ;

Ø La non généralisation des résultats du fait que l’étude ne concerne que le quartier Lingwala et non les autres quartiers faisant partie de la commune de Bandalungwa ;

Ø Le fait de prendre en compte que les caractéristiques propres aux chefs de ménage alors que le mieux serait de l’associer à celles de l’enfant ainsi que le genre du chef de ménage ;

Ø Les difficultés liées à la pandémie covid-19 ne nous permettant pas d’élargir l’enquête à d’autres quartiers.

SECTION 6: DISCUSSION DES RESULTATS

Sur le plan théorique, les résultats de cette étude ont démontré que la plupart des ménages de notre échantillon soit 83,76% suggèrent des améliorations nécessaires pour que l’accès des enfants du quartier Lingwala au système éducatif devient non seulement efficace mais aussi équitable. Cette étude se veut une contribution à une bonne compréhension de la problématique de l’accès à l’éducation et elle ouvre des voies d’intervention qui favorise une gestion judicieuse des problèmes de l’accessibilité auxquels sont confrontés les enfants au sein du système éducatif.

Aussi, cette étude apporte un échange sur la combinaison des facteurs déterminants l’accès des enfants à l’éducation dans le quartier Lingwala. A cet effet, elle a mis en évidence l’influence des facteurs associés à l’accès des enfants à l’éducation dans le quartier.

Parmi ces facteurs, il y a l’influence du niveau d’instruction à l’instar des études de Sekimonyo et Mabika (1999), Mba (2009), Ekango (2010), Lewin (2016) ainsi que Boly (2017) ; de la religion comme le note Diallo (1997), Cisse (2005), Boly (2017) ainsi que D’Aiglepierre (2011) qui ont constaté son influence dans l’accès des enfants à l’éducation ; du statut résidentiel, nous avons constaté l’impact de cette variable ; du revenu comme Lututala et al (1996), Nkongo (2014), Kamanzi et al. (2016) et Boly (2017), il ont épinglé l’influence du revenu ; du niveau de vie qui a été démontré par Sekimonyo et Mabika (1999), Lusamba (2001) ainsi que Boly (2017) ; de la taille de ménage avec les travaux de Sekimonyo et Mabika (1999), Akkari (2009), Ekango (2010), Nkongo (2014) ainsi que Lewin (2016) ont établi son influence sur l’accès à l’éducation ; de la préférence du statut familial de l’enfant, elle a été explicitée dans les études de Pilon (1995), Ekango (2010) ainsi que Boly (2017) en montrant son impact sur l’accès à l’éducation et de la préférence du sexe de l’enfant a été constatée dans les études de Prouteau (1998), Bonini (1998), Wakam (2002) ainsi que Kamanzi P.C. et al. (2016), ils ont constaté l’influence de cette variable dans l’accès à l’éducation.

Elle contribue aussi à apporter des arguments en plus pour appuyer les hypothèses de l’influence négative de la préférence basée sur le statut familial de l’enfant et celle basée sur le sexe de l’enfant des chefs de ménages dans l’accès des enfants à l’éducation. Nous avons montré l’impact non seulement du statut résidentiel mais aussi de la religion dans l’accès à l’éducation. Elle apporte la lumière sur la combinaison des facteurs constituant le modèle conceptuel. Nos résultats viennent de renforcer une fois de plus le corpus théorique sur les facteurs déterminants l’accès des enfants à l’éducation.

CONCLUSION PARTIELLE

Dans ce chapitre, il a été question de présenter l’analyse et discussion de nos résultats pour rendre apparente les différentes réalités constatées. Nous avons présenté en premier lieu le résultat de l’analyse univariée en décrivant les variables retenues ; deuxièmement le résultat de l’analyse bivariée en précisant l’association entre la variable dépendante et chacune des variables indépendantes, pour les variables indépendantes qualitatives, nous avons associé le V de Cramer’s pour déterminer le sens de la relation ainsi que l’intensité ; troisièmement le résultat de l’analyse multivariée en passant tous les tests possibles liés à la régression logistique ; quatrièmement la validation de nos hypothèses en précisant celles qui ont été confirmées et celles ayant été infirmées ; cinquièmement la limitation des résultats, nous avons montré les limites de cette étude ; et enfin nous avons discuté les résultats de notre étude.

CONCLUSION GENERALE

Quels sont les facteurs explicatifs de l'accès à l’éducation des enfants des ménages du quartier Lingwala dans la Commune du Bandalungwa ? Telle est la préoccupation fondamentale de cette étude à laquelle nous venons d’apporter quelques éclaircissements.

De cette interrogation, trois objectifs spécifiques ont été assignés à cette étude :

Ø Déterminer les facteurs sociodémographiques et économiques des ménages dont les enfants accèdent à l’éducation du quartier Lingwala dans la Commune de Bandalungwa ;

Pour atteindre les objectifs ci-dessus, deux sources secondaire et primaire, ont servi à la collecte des données. La recherche documentaire (source secondaire), a permis de passer en revue la littérature théorique et empirique existante sur le sujet sous examen. Ceci nous a servi à construire un cadre théorique, grâce à l’opérationnalisation des concepts et à transformer les hypothèses théoriques en hypothèses empiriques.

Une pré-enquête au début du mois d’octobre et une enquête proprement dite effectuée en mi-octobre dans le quartier Lingwala, ont permis d’obtenir les données nécessaires à cette étude.

L’enquête a touché 101 ménages tirés de manière aléatoire et qui a été ensuite pondéré par 5 qui est la moyenne du nombre d’enfants en âge scolaire par ménage afin de mieux analyser la population scolarisable donc 505 individus, habitant dans les 34 localités du quartier Lingwala.

L’analyse des données a été effectuée à trois niveaux dont l’analyse univariée, l’analyse bivariée et

l’analyse multivariée au travers de la régression logistique ou le modèle Logit.

Au regard des analyses auxquelles nous venons de procéder, les principaux résultats sont les

suivants :

Ø 83,76% de ménages dont leurs enfants accèdent à l’éducation ;

Ø 66,34% des chefs de ménage sont des hommes, l’âge moyen est de 42,9 ans et 54,36% ont au moins un diplôme universitaire ;

Ø 54,46% des chefs de ménage ont un conjoint ;

Ø Au niveau de la taille de ménage, la moyenne est de 7 personnes ;

Ø Le revenu moyen est de 355,94 USD le mois ;

Ø 72,28% des ménages exercent une profession dans le secteur privé dont une part importante du secteur informel ;

Ø 69,31% des chefs de ménages sont de la religion chrétienne ;

Ø 64,36% et 59,41% des chefs de ménage sont respectivement locataires et vivent dans une maison individuelle ;

Ø 57,43% des ménages sont aisés ;

Ø La moyenne du nombre d’enfants en âge scolaire est de 5 enfants par ménage ;

Ø 65,35% et 94,06% des chefs de ménage n’ont pas respectivement une préférence basée sur le statut familial de l’enfant ainsi qu’une préférence basée sur le sexe de l’enfant ;

Après analyse bivariée, les variables âge, statut matrimonial, niveau d’instruction, profession, taille du ménage, niveau de vie, type de logement, revenu, nombre d’enfant en âge scolaire, préférence du statut familial de l’enfant, préférence du sexe de l’enfant se sont révélées être statistiquement significatives.

En ce qui concerne les facteurs déterminants de l’accès à l’éducation des enfants dans le quartier Lingwala, les variables ci-après ont été statistiquement significatifs :

Ø Le niveau d’instruction est statistiquement significatif au seuil de 5% ;

Ø La religion du ménage est significative au seuil de 5% ;

Ø Le statut résidentiel est significatif au seuil de 1% ;

Ø Le revenu du chef de ménage est significatif au seuil de 1 % ;

Ø Le niveau de vie du ménage est significatif au seuil de 1% ;

Ø La taille du ménage est significative au seuil de 5% ;

Ø La préférence du statut familial de l’enfant est significative au seuil de 5% ; Ø La préférence du sexe de l’enfant est significative au seuil de 5%.

En ce qui concerne la validation des hypothèses empiriques, seules les hypothèses empiriques ciaprès ont été confirmées :