Education, Emplois et Protection Sociale pour une Réduction Durable de la Pauvreté

République du CongoRapport sur l’Analyse de la Pauvreté

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May 2017

République du CongoRapport sur l’Analyse de la Pauvreté

Education, Emplois et Protection Sociale pour une Réduction Durable de la Pauvreté

Avis de non-responsabilité :Cet ouvrage a été établi par les services de la Banque internationale pour la reconstruction et le développement. Les observations, interprétations et opinions qui y sont exprimées ne reflètent pas nécessairement les vues de la Banque mondiale, de son Conseil des Administrateurs ou des pays que ceux-ci représentent. La Banque mondiale ne garan-tit pas l’exactitude des données citées dans cet ouvrage. Les frontières, les couleurs, les dénominations et toute autre information figurant sur les cartes du présent ouvrage n’impliquent de la part de la Banque mondiale aucun jugement quant au statut juridique d’un territoire quelconque et ne signifient nullement que l’institution reconnaît ou accepte ces frontières.

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Photographie : Banque Mondiale, Franck Sidney Chrysantheme Bitemo, Clementine Maoungou et Clarence Tsimpo.Conception et composition typographique : The Word Express, Inc.

iii

Table des matières

Remerciements ............................................................................................................................................... xi

Abréviations et acronymes ........................................................................................................................... xiii

Résumé analytique .........................................................................................................................................xv

Vue d’ensemble .......................................................................................................................................... xxiii

Introduction .................................................................................................................................................xlv

CHAPITRE 1 : Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011 .............................................. 11.1 Introduction ......................................................................................................................................................11.2 Contexte national ..............................................................................................................................................21.3 Raisons justifiant la mise à jour des chiffres relatifs à la pauvreté et aux inégalités ...............................................41.4 Réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011 .................................................................................51.5 Les inégalités demeurent élevées ........................................................................................................................71.6 La prospérité n’a pas été équitablement partagée entre 2005 et 2011

en raison de l’augmentation des inégalités observée durant cette période. ..........................................................71.7 Les dimensions non monétaires du bien-être ont aussi enregistré une amélioration substantielle ......................101.8 Perspective pour l’éradication de la pauvreté extrême d’ici 2030 ......................................................................131.9 Conclusion ......................................................................................................................................................15

CHAPITRE 2 : L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes ...................................................................... 17

2.1 Introduction ....................................................................................................................................................172.2 Une dichotomie croissante entre les zones urbaines et les zones rurales ............................................................172.3 La migration en tant que canal d’amélioration des conditions de vie ................................................................242.4 Poches de pauvreté à Brazzaville et à Pointe-Noire ...........................................................................................252.5 Vulnérabilité monétaire croissante ...................................................................................................................262.6 Les groupes sociodémographiques les plus vulnérables en République du Congo .............................................272.7 Conclusion ......................................................................................................................................................28

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéiv

CHAPITRE 3 : Qui sont les pauvres ? ........................................................................................................... 333.1 Introduction ....................................................................................................................................................333.2 Les pauvres vivent soit dans les zones rurales, soit dans la banlieue de Brazzaville .............................................343.3 Les autochtones, les jeunes, les personnes âgées, les femmes et les personnes handicapées des zones

urbaines sont davantage susceptibles d’être pauvres ..........................................................................................363.4 Les pauvres vivent dans des ménages de grande taille avec des taux de dépendance élevés ................................373.5 Les pauvres sont plus susceptibles d’être non qualifiés ......................................................................................383.6 Les pauvres sont au chômage, employés dans l’agriculture ou exercent dans les services informels ....................413.7 Les pauvres vivent dans des logements construits à l’aide de matériaux non améliorés et possèdent peu d’actifs ...... 423.8 Conclusion ......................................................................................................................................................45

CHAPITRE 4 : Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité ............................................. 474.1 Introduction ....................................................................................................................................................474.2 Corrélats de la pauvreté ...................................................................................................................................474.3 Facteurs associés à la réduction de la pauvreté ..................................................................................................514.4 Principaux facteurs expliquant l’inégalité .........................................................................................................594.5 Conclusion ......................................................................................................................................................60

CHAPITRE 5 : Emplois et principales sources de revenus ............................................................................ 635.1 Introduction ....................................................................................................................................................635.2 Statut d’emploi ................................................................................................................................................655.3 Secteur d’activité et type de profession .............................................................................................................705.4 Profil des revenus .............................................................................................................................................765.5 Régressions des salaires et rendement de l’éducation ........................................................................................785.6 Principales sources de revenu des ménages .......................................................................................................835.7 Conclusion ......................................................................................................................................................91

CHAPITRE 6 : Accès aux services sociaux de base ........................................................................................ 936.1 Introduction ....................................................................................................................................................936.2 Éducation ........................................................................................................................................................946.3 Santé et nutrition ............................................................................................................................................986.4 Électricité ......................................................................................................................................................1026.5 Eau et assainissement .....................................................................................................................................1066.6 Nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) et routes .......................................1116.7 Conclusion ....................................................................................................................................................112

Annexes ....................................................................................................................................................... 115Annexe 1 : L’agrégat de consommation .................................................................................................................115Annexe 2 : Le seuil de pauvreté ............................................................................................................................122Annexe 3 : Les mesures de la pauvreté ..................................................................................................................125Annexe 4 : L’indice des actifs et pauvreté mesurée par la possession d’actifs ..........................................................127Annexe 5 : Mesure de l’inégalité ...........................................................................................................................129Annexe 6 : L’Analyse de la dominance de la pauvreté ............................................................................................130Annexe 7 : Détails sur les définitions du chômage ................................................................................................132

Références ................................................................................................................................................... 149

vTable des matières

Liste des tableaux Tableau 1 : Proportion de pauvres dans la population, dimensions non monétaires, 2005–2011 (%) ................. xxviTableau 1.1 : Tendance des indices de pauvreté monétaire, 2005–2011 ......................................................................6Tableau 1.2 : Proportion de la population en situation de pauvreté,

dimensions non monétaires, 2005–2011 (%) ......................................................................................12Tableau 1.3 : Coût d’un programme hypothétique de transfert monétaire parfaitement ciblé

qui permettra d’éliminer la pauvreté ....................................................................................................14Tableau 1.4 : Simulation de la tendance du taux de pauvreté ....................................................................................15Tableau 2.1 : Changement de la consommation annuelle par équivalent adulte selon le lieu de résidence .................19Tableau 2.2 : Disponibilité des services, proportion de ménages pour lesquels le service se trouve

à une distance de moins de 1 km, 2011 ...............................................................................................20Tableau 2.3 : Corrélation sur la migration, 2011 ......................................................................................................25Tableau 2.4 : Profil de la pauvreté pour Brazzaville et Pointe-Noire sur la base d’une enquête

de la Banque mondiale, 2008 ..............................................................................................................25Tableau 3.1 : Taille, composition et taux de dépendance (%) du ménage par statut de pauvreté, 2011 .....................37Tableau 3.2 : Intervalle de confiance de la consommation mensuelle par équivalent adulte

par niveau d’instruction du chef ..........................................................................................................40Tableau 3.3 : Caractéristiques du logement et possession d’actifs selon le statut de pauvreté (%) ..............................43Tableau 3.4 : Caractéristiques du logement et possession d’actifs selon le quintile de bien-être (%), 2011 ................44Tableau 4.1 : Impact de la croissance et de la réduction des inégalités sur la pauvreté ...............................................52Tableau 4.2 : Décomposition des variations du taux de la pauvreté (%) ....................................................................54Tableau 4.3 : Répartition par taille, composition et dépendance des ménages et par lieu de résidence,

2005–2011 (%) ..................................................................................................................................57Tableau 5.1 : Principales causes de la pauvreté selon la population............................................................................64Tableau 5.2 : Effets marginaux (variables sélectionnées) sur les revenus et l’emploi, 2011 (coefficients) ....................80Tableau 6.1 : Principale source d’eau améliorée par quintile de bien-être ................................................................107Tableau 6.2 : Type de toilettes par quintile de bien-être ..........................................................................................107Tableau A1.1 : Nombre d’éléments inclus dans les modules de consommation .........................................................118Tableau A1.2 : Echelle d’équivalence adulte de la FAO .............................................................................................120Tableau A1.3 : Population par lieu d’habitation ........................................................................................................120Tableau A1.4 : Parts du budget par catégorie de consommation et moyenne de consommation agrégée ....................121Tableau A2.1 : Composition du panier alimentaire sur la base des données de l’ECOM 2005 ..................................123Tableau A2.2 : Les seuils de pauvreté en 2005 et 2011 ..............................................................................................124Tableau A4.1 : Construction de l’indice d’actifs, les données de 2005 et de 2011sont regroupées .............................127Tableau SA.1 : Corrélats de la probabilité de migration .............................................................................................135Tableau SA.2 : Proportions de la population selon la pauvreté, la vulnérabilité

et les groupes de la classe moyenne (%) .............................................................................................136Tableau SA.3 : Composition du ménage et ratio de dépendance ...............................................................................136Tableau SA.4 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec moins de contrôles, 2011 .....................137Tableau SA.5 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec plus de contrôles, 2011 ........................138Tableau SA.6 : Régression sur les sources de revenus – Heckman, 2011 ....................................................................141Tableau SA.7 : Régression sur la demande d’éducation, 2011 ...................................................................................143Tableau SA.8 : Statistiques de base sur l’accès à l’électricité, 2011 .............................................................................145

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretévi

Tableau SA.9 : Statistiques de base sur l’accès au réseau résidentiel d’eau, 2011 .........................................................145Tableau SA.10 : Régressions pour les déterminants du bien-être, 2011 .......................................................................146

Liste des figures Figure 1 : Part des secteurs dans le PIB, 1960–2010 ......................................................................................... xxivFigure 2 : Évolution du PIB par habitant ......................................................................................................... xxivFigure 3 : Tendances de la pauvreté et du PIB par habitant ............................................................................... xxvFigure 4 : Taux national de pauvreté par région ................................................................................................. xxvFigure 5 : Proportion de ménages qui possèdent l’actif, 2005–2011 (%) .......................................................... xxviFigure 6 : Taux de pauvreté (PPA $US 2011) par rapport au RNB par habitant,

comparaison avec les autres pays ...................................................................................................... xxviiFigure 7 : Impact de la croissance et de la variation des inégalités sur la pauvreté ............................................. xxviiFigure 8 : Décompositions par secteur des variations du taux de pauvreté (%) ............................................... xxviiiFigure 9 : Le niveau d’éducation n’est associé à la croissance de la consommation que pour

les niveaux d’éducation secondaire et supérieure ............................................................................... xxixFigure 10 : Coefficient de Gini – Inégalités en République du Congo et autres pays sélectionnés ....................... xxxiFigure 11 : Courbe d’incidence de la croissance .................................................................................................. xxxiFigure 12 : Contributions à la pauvreté selon le lieu de résidence (%) ............................................................... xxxiiFigure 13 : Carte de la pauvreté par département, 2011 .................................................................................... xxxiiFigure 14 : Situation des pauvres, des non-pauvres vulnérables et de la classe moyenne, par année et

par lieu de résidence ....................................................................................................................... xxxiiiFigure 15 : Distribution de la main d’œuvre par type d’employeur ....................................................................xxxivFigure 16 : Taux d’emploi et profil de revenu par niveau d’éducation .................................................................xxxvFigure 17 : Le niveau de performance est inférieur aux attentes en matière d’achèvement des études

primaires et secondaires ....................................................................................................................xxxvFigure 18 : Distribution des élèves selon le type d’école .....................................................................................xxxviFigure 19 : Motifs d’insatisfaction par rapport à l’école ....................................................................................xxxviiFigure 20 : Taux de mortalité infantile, moins de 5 ans (pour 1 000 naissances vivantes) .................................xxxviiFigure 21 : Taux de mortalité maternelle (estimations nationales, pour 100 000 naissances vivantes) ...............xxxviiFigure 22 : Type d’établissement de soins visités ..............................................................................................xxxviiiFigure 23 : Retard de croissance, rapport taille/âge, République du Congo vs. autres pays ...............................xxxviiiFigure 24 : Accès à l’électricité (% de la population) .........................................................................................xxxixFigure 25 : Raisons de non-abonnement à l’électricité .......................................................................................xxxixFigure 26 : Motif d’insatisfaction par rapport à l’électricité................................................................................xxxixFigure 27 : Sources d’approvisionnement en eau potable (% de la population ayant accès) .....................................xlFigure 28 : Installations d’assainissement améliorées (% de la population ayant accès) ...........................................xlFigure 29 : Corrélation entre accès à une source d’eau potable et le taux de pauvreté .............................................xliFigure 30 : Corrélation entre accès à une installation d’assainissement améliorée et le taux de pauvreté .................xliFigure 31 : Population bénéficiant d’une couverture par le réseau de téléphonie mobile (%) .................................xliFigure 32 : Utilisateurs internet (pour 100 personnes)..........................................................................................xliiFigure 1.1 : Tendance du PIB par habitant, 1960–2015 ...........................................................................................2Figure 1.2 : Distribution du PIB par secteur, 2013 (%) ............................................................................................3Figure 1.3 : Contribution des secteurs au PIB, 1960–2010 (%) ...............................................................................3

viiTable des matières

Figure 1.4 : Pyramide des âges pour la République du Congo en 2011 ....................................................................3Figure 1.5 : Evolution du taux de pauvreté monétaire entre 2005 et 2011 ................................................................5Figure 1.6 : Taux de pauvreté (PPA 2011) par rapport au RNB par habitant, comparaison avec les autres pays ........7Figure 1.7 : Taux internationaux de pauvreté à 1,90 $ EU et 3 ;10 $ EU (PPA 2011) ..............................................8Figure 1.8 : Inégalité en République du Congo, 2005–2011 ....................................................................................9Figure 1.9 : Courbes d’incidence de la croissance par strate, 2005–2011 ................................................................11Figure 1.10 : Moyenne des taux de croissance à travers la distribution, 2005–2011 ..................................................12Figure 1.11 : Possession d’actifs, 2005–2011 (%) .....................................................................................................12Figure 1.12 : Simulation de la tendance du taux de pauvreté à 1,90 USD par jour (PPA de 2011) ...........................14Figure 2.1 : Distribution de la population par vingtiles et lieu de résidence (%) .....................................................18Figure 2.2 : Contribution au taux de pauvreté par lieu de résidence (%) ................................................................19Figure 2.3 : Les rendements des principales cultures sont inférieurs au niveau médian

des pays comparables, 2014 .................................................................................................................21Figure 2.4 : Incidence et raisons de la migration, 2011 ...........................................................................................24Figure 2.5 : Statut des pauvres, des non-pauvres précaires et de la classe moyenne par an

et par lieu de résidence ........................................................................................................................26Figure 2.6 : Part des ménages affectés par différents chocs et mécanismes d’adaptation en cas de choc, 2011 (%) ..... 27Figure 2.7 : Statut de la pauvreté, des non-pauvres précaires et de la classe moyenne par groupes vulnérables .........29Figure 2.8 : Proportion de la population ayant des difficultés à satisfaire ses besoins alimentaires ...........................30Figure 3.1 : Profil de la pauvreté selon le lieu de résidence et l’accès au marché, 2011 ............................................34Figure B3.1 : Carte de la République du Congo .......................................................................................................35Figure 3.2 : Cartes de la pauvreté par département, 2011 .......................................................................................35Figure 3.3 : Taux de dépendance et taux de fécondité .............................................................................................38Figure 3.4 : Proportion de la population et taux de pauvreté selon le niveau d’éducation du

chef de ménage et de son/sa conjoint(e) ..............................................................................................39Figure 3.5 : Proportion de la population et agrégat de bien-être selon le niveau d’éducation du chef de ménage .....39Figure 3.6 : Répartition du niveau d’instruction du chef de ménage par quintile de bien-être ................................40Figure 3.7 : Répartition de la population par secteur d’activité du chef et quintile de bien-être ..............................41Figure 3.8 : Part de la population et taux de pauvreté par secteur d’activité du chef ................................................42Figure 4.1 : Corrélats du bien-être, 2011 (Coefficients) ..........................................................................................49Figure 4.2 : Impact de la croissance et de la réduction des inégalités sur la pauvreté ...............................................51Figure 4.3 : Décompositions des variations du taux de pauvreté (%) ......................................................................53Figure 4.4 : Distribution de la population en fonction des caractéristiques du chef de ménage (%) ........................56Figure 4.5 : Décomposition de la variation de la pauvreté en effet dotations et effet rendements ............................58Figure 4.6 : Contribution à l’inégalité des composantes de l’inégalité inter et intragroupe, (%), 2011 (Theil) .........59Figure 4.7 : Variation absolue de l’inégalité inter et intragroupe, 2005–2011 (Theil) ..............................................60Figure 5.1 : Situation sur le marché du travail selon le sexe et l’âge, 2011 ...............................................................65Figure 5.2 : Profil de l’emploi selon la première définition du chômage, 2005–2011 ..............................................66Figure 5.3 : Profil de l’emploi selon la seconde définition du chômage, 2005–2011 ...............................................68Figure 5.4 : Profil de l’emploi par quintile, 2005–2011 ..........................................................................................69Figure 5.5 : Taux de chômage en fonction d’une sélection de caractéristiques, 2005–2011 .....................................70Figure 5.6 : Répartition de l’emploi par secteur, 2005–2011 ..................................................................................71Figure 5.7 : Répartition des travailleurs par type d’employeur, 2011 ......................................................................73

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéviii

Figure 5.8 : Répartition des travailleurs par type de catégorie socioprofessionnelle, 2011 .......................................75Figure 5.9 : Taux d’emploi et profil des revenus, 2011 ...........................................................................................77Figure 5.10 : Revenus par profession et par quintile, 2011 .......................................................................................79Figure 5.11 : Proportion des ménages tirant un revenu positif, par source (%), 2011 ...............................................84Figure 5.12 : Type d’activité agricole et type d’entreprise non agricole, 2011 ............................................................85Figure 5.13 : Proportion des ménages tirant un revenu positif, par source et localisation (%), 2011 .........................86Figure B5.1 : Proportion de la population adulte disposant d’un compte dans une

institution financière formelle – comparaisons entre pays ....................................................................87Figure B5.2 : Proportion de la population adulte disposant d’un compte dans une institution

financière formelle– répartition par genre, bien-être et niveau d’éducation ..........................................88Figure B5.3 : Classement des obstacles à la conduite des affaires pour les entreprises, 2009 ......................................88Figure 5.14 : Revenu annuel moyen des ménages par source (en franc CFA), 2011 ..................................................89Figure 5.15 : Source de revenu en tant que par du revenu total (%), 2011 ...............................................................90Figure 5.16 : Élasticité-revenu du coefficient de Gini, 2011 .....................................................................................91Figure 6.1 : Des performances en deçà des attentes en matière d’achèvement de la scolarité

primaire et secondaire .........................................................................................................................94Figure 6.2 : Raisons de la non-scolarisation ............................................................................................................95Figure 6.3 : Type d’école frequentée et courbes de concentrations ..........................................................................96Figure 6.4 : Satisfaction vis-à-vis des écoles ............................................................................................................97Figure 6.5 : Courbes de dominance pour les dépenses éducatives, 2011 .................................................................98Figure 6.6 : Des performances au-dessous des attentes en matière de mortalité infantile et maternelle ....................99Figure 6.7 : Proportion de la population malade ou blessée au cours des quatre dernières semaines, 2011 ............100Figure 6.8 : Type de centre de santé visité et courbes de concentration, 2011 .......................................................100Figure 6.9 : Prévalence du retard de croissance, rapport taille-âge

(pourcentage d’enfants de moins de cinq ans)....................................................................................102Figure 6.10 : Accès à l’électricité (pourcentage de la population) ............................................................................103Figure 6.11 : Couverture en électricité, accès et taux de souscription lorsque le réseau est présent ..........................103Figure 6.12 : Raison de non-souscription et principal problème par rapport à l’électricité du réseau, 2011.............104Figure 6.13 : Caractère favorable aux pauvres de différentes sources d’énergie ........................................................105Figure 6.14 : Performances de ciblage (Ω) des subventions au secteur de l’électricité, sur une sélection de pays ......106Figure 6.15 : Accès à une source d’eau potable et à un assainissement amélioré (pourcentage de la population) ......107Figure 6.16 : Corrélation entre accès à une source d’eau potable et assainissement amélioré et taux de pauvreté .....108Figure 6.17 : Taux de couverture du réseau d’eau résidentiel, d’accès et de souscription lorsqu’il y a le réseau .........108Figure 6.18 : Raison de non-souscription et principal problème par rapport au réseau d’eau résidentiel, 2011 .......109Figure 6.19 : Caractère favorable aux pauvres des sources d’eau potable .................................................................110Figure 6.20 : Performances de ciblage (Ω) des subventions au réseau d’eau résidentiel, sur une sélection de pays ....110Figure 6.21 : Nombre d’utilisateurs du réseau mobile et d’Internet pour 100 personnes .........................................111Figure 6.22 : Densité du réseau routier (km de routes pour 100 km2 de superficie) ...............................................112Figure A1.1 : Les différences entre les enquêtes concernant la prise en compte des périodes

de référence pour les produits alimentaires ........................................................................................116Figure A1.2 : Différence dans la prise en compte des biens durables entre les enquêtes ...........................................117Figure A4.1 : Indice d’actif et consommation par équivalent adulte, 2011 ..............................................................128Figure A4.2 : Taux de pauvreté en fonction des actifs et de la consommation, 2011 ...............................................128

ixTable des matières

Figure A6.1 : Dominance stochastique de premier ordre, échantillon national, 2005–2011 ....................................130Figure A6.2 : Dominance stochastique de premier ordre par strates et en zones rurales, 2005–2011 .......................131Figure SA.1 : La République du Congo par rapport à des pays comparables dans différents domaines ....................133Figure SA.2 : Courbe de concentration des différents types de dépenses de santé ....................................................134Figure SA.3 : Courbe de dominance des différents types de dépenses de santé ........................................................134

Liste des encadrésEncadré 1.1 : Les estimations de la pauvreté en République du Congo sont basées

sur des données relativement anciennes .................................................................................................4Encadré 3.1 : Organisation administrative de la République du Congo.....................................................................35Encadré 3.2 : Appartenance ethnique et pauvreté : Le cas des autochtones (Pygmées) ...............................................36Encadré 4.1 : Décomposition selon la croissance et l’inégalité ...................................................................................53Encadré 4.2 : Décomposition par secteur ..................................................................................................................58Encadré 5.1 : Le marché financier est pratiquement inexistant en République du Congo ..........................................87

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéx

xi

1 Ministère du Plan et de l’Intégration.2 Centre national de la statistique et des études économiques (CNSEE).

La Banque mondiale apprécie vivement la collaboration étroite entre le Gouvernement de la République du Congo (le Ministère de la Planification et de l’Intégration)1 et du Centre national de la statistique et des études économiques2 en particulier) pour la rédaction du

présent rapport. L’équipe de rédaction du rapport a été dirigée par Clarence Tsimpo Nkengne (économiste principale, GPV01). Cette équipe était constituée de Fulbert Tchana (économiste principal, GMF07), Etaki Wa Dzon (économiste, GMF07) et de Quentin Wodon (économiste en chef, GEDGE).

Le présent rapport a été rédigé sous la direction de Moustapha Ndiaye (Directeur pays, AFCC2), Djibrilla Adamou Issa (Responsable pays, AFMCG), Pablo Fajnzylber (Directeur de la pratique, GPV01), Pierella Paci (Directeur par intérim de la pratique, GPV01), Yisgedullish Amde (Coordinateur de programme national, AFCCD), Emmanuel Pinto Moreira (Chef de programme, AFCC2), et Johannes G. Hoogeveen (économiste en chef, GPV01). Kathleen Beegle (chef de programme, AFCW1), Dean Mitchell Jolliffe (économiste principal, DECPI), et Vasco Molini (économiste principal, GPV01) ont été des examinateurs pairs dans le cadre de la rédaction du rapport.

En outre, l’équipe est reconnaissante des commentaires et contributions de la part de Andrew Dabalen, Prospere Backiny, Paolo Verme, Franck Adoho, Gyorgy Bela Fritsche, Rose Mungai, Mahine Diop, Meskerem Mulatu, Amadou Oumar Ba, Ephraim Kebede, Michel Niama (Directeur général de l’Économie), Samuel Ambapour Kosso (administrateur, CNSEE), Théophile Bassissila (économiste, CNSEE), Jean-Christophe Boungou Bazika (CERAPE), Euloge Bikindou-Boueya (UERPOD) ; ainsi que ceux de la communauté des partenaires de développement.

Josiane Maloueki Louzolo (assistante de programme, AFMCG), Aimee Niane (assistante de programme, GPV01), Senait Yifru (analyste d’exploitation, GPV01) et Arlette Sourou (assistante principale de programme, GPV01) ont fourni une assistance et des soutiens divers à la prépara-tion de ce rapport. Des remerciements particuliers sont adressés à Martin Buchara (assistant de programme) pour son précieux appui durant l’élaboration du présent rapport. Par ailleurs, le rapport a été relu par Nathan Weatherdon et Rachel Nalubega.

Remerciements

xiii

Abréviations et acronymes

ARV Antirétroviral ASS Afrique subsaharienneBIRD Banque internationale pour la reconstruction et le développementBNS Bureau National de la StatistiqueCBB Coûts des besoins de baseCERAPE Centre d’études et de recherche sur les analyses et les politiques économiquesCGO République du CongoCNS Comptes nationaux de la santéCNSEE Centre national de la statistique et des études économiquesCONFEMEN Conférence des ministres de l’Éducation des États et gouvernements de la

FrancophonieCSLP Cadre stratégique de lutte contre la pauvretéDCT Diphtérie, coqueluche, tétanosDSP Diagnostic Systematique PaysECOM Enquête congolaise auprès des ménagesEDS Enquête démographique et de santéFAO-STAT Division des statistiques de l’Organisation des Nations Unies pour l’Alimentation

et l’AgricultureFGT Foster-Greer-ThorbeckeGAVI Alliance mondiale pour les vaccins et la vaccination GIE Élasticité des revenus de l’indice de Gini GMB Gestion macroéconomique et budgétaire GPS Systèmes de positionnement mondialHiA Initiative Health in AfricaICS Indice de capacité statistiqueINS Institut National de la StatistiqueIPC Indice des prix à la consommationIPS Indicateurs de prestations de servicesMCO Moindres carrés ordinairesMSP Ministère de la santé et de la populationNTIC Nouvelles Technologies de l’Information et de la CommunicationOC Organisations confessionnelles

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxiv

OMD Objectif du Millénaire pour le développementPDN Plan National de Développement PEEDU Projet Eau, Electricité et Développement UrbainPIB Produit intérieur brutPME Petites et moyennes entreprisesPPA Parité des pouvoirs d’achatRDC République démocratique du CongoRC République du CongoRIF Fonction d’influence recentréeRNB Revenu national brutSFI Société financière internationale SNDE Société nationale de distribution d’eauSNE Société nationale d’électricitéSTATCAP Renforcement des capacités statistiquesUERPOD Union pour l’étude et la recherche sur la population et le développementUPE Unité primaire d’échantillonnageWDI Indicateurs du développement dans le mondeZD Zone de dénombrement

Vice-Président : Makhtar Diop Directeur principal : Carolina Sanchez-Paramo Directeur Pays : Ahmadou Moustapha Ndiaye Responsable pays : Djibrilla Adamou Issa Directeur de la pratique : Pablo Fajnzylber Directeur par intérim de la pratique Pierella Paci Chef de l’équipe de projet : Clarence Tsimpo Nkengne

xv

Résumé analytique

Cette évaluation de la pauvreté analyse les tendances des aspects monétaires et non monétaires de la pauvreté et de la vulnérabilité économique en République du Congo (RC). Cette analyse repose sur deux enquêtes relatives aux dépenses des ménages, réa-

lisées par l’Institut national de la statistique (INS) en 2005 et en 2011, représentatives au niveau national et globalement comparables. L’étude identifie les facteurs associés à la réduction de la pauvreté en examinant de façon systématique trois dimensions : la démographie, la situation de l’emploi et le capital humain. Le rapport aborde également certaines questions transversales liées à la réduction de la pauvreté, telles que la qualité de l’offre des services sociaux et la marginalisa-tion des autochtones. Cette étude vise à fournir aux décideurs les connaissances nécessaires pour améliorer l’efficacité de leurs programmes afin de réduire et, à terme, éradiquer l’extrême pauvreté en République du Congo.3

Entre 2005 et 2011, la République du Congo a enregistré une forte performance macroéconomique favorisée par les recettes pétrolières

L’histoire du pays se caractérise par des fluctuations liées à la performance de son secteur pétrolier, au passage du communisme à l’économie de marché, à la guerre civile et aux troubles sociaux. Depuis les années 1960, le pays a traversé quatre phases économiques : 1960–1972 ; 1973–1984 ; 1985–1999 ; et 2000–2014. Ces périodes correspondent, respectivement, à l’éco-nomie pré-pétrole, au premier boom pétrolier, à la crise des prix du pétrole et au second boom pétrolier (Banque mondiale 2016a). Le pays a également connu des troubles sociaux avec un coup d’État militaire et une guerre civile. Dans un contexte de guerre froide, les différents gouverne-ments sont passés du communisme à l’économie de marché, et vice-versa. Tous ces phénomènes ont affecté l’économie et la perception de la population sur l’importance de l’État comme principal pourvoyeur d’emplois en particulier.

3 La croissance économique, la diversification économique, la création d’emplois et la réduction de la pauvreté sont au cœur du Plan national de développement (République du Congo 2012a, 2012b).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxvi

Le syndrome hollandais a affecté la République du Congo à la suite de la découverte du pétrole. Alors que, dans les années 1960, l’économie congolaise était diversifiée, la découverte du pétrole a entraîné une réduction de l’importance relative des autres secteurs. Plus important encore, les secteurs de l’agriculture et de l’industrie ont reculé en raison d’une baisse de leur compétitivité. C’est pourquoi le pays importe la majeure partie de ses biens, y compris les produits alimentaires.

La République du Congo a connu une forte croissance économique entre 2002 et 2015. Cette forte croissance économique a été stimulée par la hausse des prix du pétrole et la stabilité politique. Au cours de cette période, le taux de croissance de la République du Congo s’élevait, en moyenne, à 4,5%. Entre 2005 et 2011, le pays a enregistré une croissance soutenue, avec un taux annuel moyen de 5,4%, principalement due aux importants revenus issus de la production pétrolière et de la décision du gouvernement, en 2006, d’amplifier ses investissements dans les infrastructures.

Entre 2005 et 2011, la solide performance macroéconomique a coïncidé avec une réduction substantielle de la pauvreté

Entre 2005 et 2011, le solide bilan macroécono-mique du pays s’est traduit par une réduction subs-tantielle de la proportion de la population vivant dans la pauvreté. La part de la population vivant sous le seuil de pauvreté national est ainsi passée de 50,7% en 2005 à 40,9% en 2011, soit une baisse de 9,8 points, en phase avec le taux de croissance du produit intérieur brut (PIB) observé durant cette période. Globalement, environ 143 000 personnes sont sorties de la pauvreté. Les variations de la profondeur de la pauvreté et de la sévérité de la pauvreté ont connu une tendance similaire à celle observée pour le taux de pauvreté. Au niveau national, le nombre de pauvres a diminué, passant de 1 801 000 en 2005 à 1 658 000 en 2011, malgré la croissance démographique enregistrée au cours de cette période.

Comme le taux national de pauvreté, les taux internationaux d’extrême pauvreté ont considérable-ment baissé. Les techniques de mesure de la pauvreté au niveau national sont utilisées pour analyser la pauvreté dans le pays et ainsi définir des politiques économiques d’éradication de la pauvreté. Toutefois, les données rela-tives à la pauvreté nationale ne sont généralement pas comparables entre les pays. Pour établir une comparaison entre la République du Congo et d’autres pays d’Afrique et du monde, on utilise des mesures appelées mesures internationales d’extrême pauvreté. Le seuil international de pauvreté le plus commun est fixé à 1,90 USD, exprimé en PPA (parité de pouvoir d’achat) et $US 2011. Selon les normes internationales, la part de la population vivant en République du Congo dans l’extrême pauvreté – c’est-à-dire avec moins de 1,90 USD PPA par jour – a chuté, passant de 50,2% en 2005 à 37,0% en 2011.

Malgré l’amélioration du niveau de vie, le pays continue d’enregistrer de mauvais résultats par rap-port à son potentiel et à son statut de pays à revenu intermédiaire. Les comparaisons entre les pays montrent que le niveau de pauvreté internationale en République du Congo est toujours nettement plus élevé que celui d’autres pays à revenu intermédiaire comparables. Les pays ayant un niveau de développement économique similaire affichent généralement des taux de pauvreté beaucoup plus faibles. Par ailleurs, le taux international de pauvreté (1,90 USD – 2011 PPA) en République du Congo est assez proche de la moyenne en Afrique subsaharienne (ASS) qui s’élève à 42,6%.

La réduction de la pauvreté s’est maintenue après 2011, mais il sera difficile pour le pays d’atteindre les objectifs d’éradication de l’extrême pauvreté d’ici 2030

Les résultats de micro-simulations suggèrent que la baisse de la pauvreté s’est poursuivie au-delà de 2011, mais à un rythme plus lent. Les estimations indiquent que le ralentissement de la croissance économique liée au secteur pétrolier a entraîné une réduction plus lente de la

xviiRésumé analytique

pauvreté à partir de 2011. Entre 2005 et 2011, la pauvreté a diminué de 1,63 point de pourcentage par an. En raison d’une croissance économique plus lente, on estime qu’en 2016, la part de la population vivant sous le seuil de pau-vreté national était d’environ 34 à 35%, soit une baisse de la pauvreté de 1,52 point par an entre 2011 et 2016.

Les projections à l’horizon 2030 montrent qu’il sera difficile, mais pas impossible, pour le pays d’atteindre les objectifs d’éradication de l’extrême pauvreté d’ici 2030 si la performance et la situation d’inégalité ne s’améliorent pas sensiblement. Dans un scénario très optimiste, selon lequel le pays est supposé enregistrer un taux de croissance annuel de 10% entre 2021 et 2030, le taux de pauvreté (seuil de 1,90 $US PPA par jour) sera de 3,6% en 2030. Dans un scénario plus réaliste basé sur la croissance projetée par les experts de la Banque mondiale, ce taux de pauvreté devrait rester élevé et se situer aux alentours de 15% en 2030.

La prospérité dont a joui la République du Congo grâce à la manne pétrolière n’a pas profité à l’ensemble de la population

Les niveaux d’inégalité restent élevés. Le coefficient de Gini a connu une légère augmentation, même si celle-ci n’est pas statistiquement significative (0,465 en 2011 contre 0,460 en 2005). Cette faible augmentation est en phase avec le fait que la réduction de la pauvreté a été plus importante dans les grandes villes que dans les autres zones urbaines et rurales. La consommation par équivalent adulte parmi les 10% les plus riches des ménages en République du Congo était 17,2 fois supé-rieure à celle des 10% les plus pauvres en 2005 ; cet écart a augmenté pour atteindre 20,0 fois en 2011.

Selon les normes internationales, les inégalités sont plus élevées en République du Congo qu’ailleurs dans le monde. Les comparaisons entre pays suggèrent que le niveau d’inégalité est élevé en République du Congo. En effet, ce pays est classé parmi les sociétés les plus inégalitaires, selon les données des Indicateurs de développement dans le monde (WDI) portant sur les

inégalités dans 105 pays, données disponibles dans le WDI et postérieures à 2010. La République du Congo occupe la 90ème place sur 105 selon le coefficient de Gini.

Les autochtones, qui représentent près de 1% de la population, forment le groupe le plus marginalisé de la République du Congo. Le taux de pauvreté moné-taire des autochtones est plus de deux fois supérieur au taux de pauvreté du reste de la population. Environ neuf autochtones sur dix sont pauvres. La marginalisation des autochtones est caractérisée par un accès très limité aux services sociaux, notamment dans les domaines de la santé et de l’éducation, ainsi qu’au marché du travail. De ce fait, ils contribuent peu aux activités économiques dont ils ne bénéficient donc également que peu.

Il ressort des estimations de pauvreté que l’économie congolaise est une économie duale. La pau-vreté devient de plus en plus un phénomène rural, ce qui devrait être un motif de préoccupation majeur. La plus grande partie de la réduction de la pauvreté a été observée dans les deux plus grandes villes, Brazzaville et Pointe Noire. Le phénomène le plus inquiétant a été l’augmentation du taux de pauvreté ainsi que l’accroissement du nombre de personnes vivant dans la pauvreté en zone rurale. Dans les zones rurales, le taux de pauvreté a augmenté de 4,6 points de pourcentage, passant de 64,8 en 2005 à 69,4 en 2011. La profondeur et la sévérité de la pauvreté ont également augmenté en zone rurale : les personnes vivant dans la pauvreté sont devenues plus pauvres encore. Entre 2005 et 2011, le nombre de personnes vivant dans la pauvreté a augmenté dans les zones rurales : il est passé de 795 000 à 951 000. Alors que les zones rurales représentaient 44,3% des personnes vivant dans la pauvreté en 2005, elles en représentaient 57,4% en 2011.

La pauvreté est un phénomène essentiellement rural. En zone urbaine, la pauvreté demeure cepen-dant très élevée, en particulier à Brazzaville. En zone rurale, sept personnes sur dix (69,4%) sont pauvres ; 57,4% des personnes pauvres vivent en zone rurale. Malgré une relativement faible incidence de la pauvreté (21,6%) à Brazzaville, la capitale abrite près de 20% des personnes pauvres. Les zones rurales et Brazzaville, qui représentent ensemble 70% de la population, abritent 77% des personnes pauvres.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxviii

La prospérité n’a pas profité aux segments les plus pauvres de la population en raison de l’augmentation du niveau d’inégalité et de l’écart urbain-rural. Les courbes de l’incidence de la croissance montrent que la croissance n’a pas été favorable aux pauvres dans le pays. Selon les mesures de la pauvreté basées sur la consomma-tion, les plus pauvres ont en réalité connu une détériora-tion de leurs conditions de vie. La population située au milieu de la distribution ainsi qu’une petite partie des ménages les plus riches ont bénéficié de la forte crois-sance positive.

Le succès du pays en matière de réduction de la pauvreté a eu pour résultat que de nombreux ménages vivant juste au-dessus du seuil de pauvreté pourraient rebasculer dans la pauvreté en cas de choc négatif. Alors que la pauvreté reculait, les groupes vulnérables et les groupes de la classe moyenne (non-pauvres en situa-tion précaire) ont tous deux pris de l’ampleur. Ceux de la classe moyenne ont pris plus rapidement de l’ampleur que les groupes vulnérables/de non pauvres en situation de précarité. Seulement 20,6% de la population avait une consommation estimée à plus du double du seuil de pauvreté en 2005. Ce taux a augmenté pour atteindre 26,3% en 2011. 32,8% de la population, bien que tech-niquement non-pauvre, consommait, à la même période, à un niveau inférieur à la moyenne de 550 000 XAF par an (valeur du franc CFA en 2011) par équivalent adulte. Une grande partie des personnes vulnérables dépendant de l’agriculture ou d’activités informelles est exposée à une grande volatilité de la production, un grand nombre d’entre elles demeurent grandement exposées au retour à la pauvreté, du moins temporairement.

Concernant les aspects non monétaires du bien-être, les résultats de la République du Congo sont inférieurs à ceux des pays comparables

La performance de la République du Congo est bien inférieure aux attentes dans le cas de la plupart des autres indicateurs les plus cruciaux du secteur de

l’éducation, notamment l’achèvement du cycle d’en-seignement primaire.4 La République du Congo enre-gistre une performance inférieure aux attentes en matière d’achèvement du cycle d’enseignement primaire. Le taux d’achèvement du cycle primaire était de 74% en 2012. Ce taux a fluctué au cours de la dernière décennie. Une volatilité qui appelle à une réflexion d’ensemble.

Une amélioration substantielle des taux de mortalité maternelle et infantile a été enregistrée. Toutefois, le pays continue d’obtenir des résultats inféri-eurs aux attentes dans le cas de la mortalité maternelle comme dans celui de la mortalité infantile. De plus, le pays n’a atteint aucun des Objectifs du Millénaire pour le développement (OMD) relatifs à la santé. La mortalité maternelle et infantile est souvent utilisée comme mesure de l’efficacité du secteur de la santé dans un pays donné. Entre 2005 et 2012, la mortalité des moins de cinq ans – qui est une mesure de la probabilité de décès d’un enfant entre sa naissance et son cinquième anniversaire – a chuté, passant de 95,3 à 52,6 pour 1 000 naissances. Grâce à cette amélioration, le pays atteint désormais les résultats escomptés par rapport à son revenu national brut (RNB). Les chiffres diffèrent un peu dans le cas de la mortalité maternelle. Malgré une amélioration, la performance du pays en matière de mortalité maternelle reste inférieure à celle des pays comparables. En baisse, le taux de mortalité maternelle est passé de 781 à 426 décès pour 100 000 naissances vivantes entre 2005 et 2012.

La performance du pays en matière de retard de croissance est supérieure aux attentes, mais le niveau de malnutrition reste élevé. Le taux du retard de croissance (un indicateur de malnutrition chronique qui correspond à une taille trop petite par rapport à l’âge) a baissé, passant de 31% en 2005 à 25% en 2011. Le pays enregistre donc une performance qui correspond à celle des pays compa-rables. Le niveau des retards de croissance reste néanmoins élevé. Une forte malnutrition réduit la production agricole, contribue à la pauvreté et affecte l’éducation et le poten-tiel intellectuel des élèves (à titre d’exemple, le retard de

4 Les conclusions ne sont pas spécifiques à la République du Congo. Comme démontré par de la Brière et al. (2016), tous les pays d’ASS riches en ressources enregistrent des résultats médiocres au niveau des aspects non monétaires du bien-être.

xixRésumé analytique

croissance contraint les enfants à commencer l’école tard car ils paraissent trop petits pour leur âge ; c’est également une cause d’absentéisme et de redoublement).

Malgré les améliorations enregistrées au cours de la dernière décennie, le niveau d’accès à l’électricité est très faible comparé au niveau escompté. Les taux de connexion à travers le pays demeurent insuffisants par rap-port aux performances des pays comparables. Les taux de couverture ont augmenté de manière substantielle : ils sont passés de 26,7% en 2005 à 42,5% en 2011. L’expansion de la couverture résulte d’une amélioration de l’accès à l’électricité (disponibilité du réseau) ainsi que d’une amélio-ration du taux de souscription lorsque le réseau est présent dans le voisinage. En 2011, près de sept ménages sur dix (68%) vivaient dans des quartiers couverts par un réseau électrique. Ce pourcentage est supérieur à celui enregistré en 2005 (57%). Le taux de souscription lorsque le réseau élec-trique est présent dans le voisinage, qui reflète l’amélioration du niveau de pauvreté monétaire, a également augmenté. Il est passé de 47% à 62% entre 2005 et 2011.

Bien que la part de la population bénéficiant d’un accès à un système amélioré d’approvisionnement en eau ait légèrement augmenté au cours de la dernière décennie, cette part est encore nettement inférieure au niveau escompté. La République du Congo enreg-istre une performance inférieure aux attentes en ce qui concerne les systèmes améliorés d’approvisionnement en eau. Entre 2005 et 2015, le taux d’accès aux systèmes améliorés d’approvisionnement en eau a légèrement augmenté. Il est passé de 72% à 77%. La performance du pays reste toutefois inférieure aux attentes.

Le taux d’accès à un système d’assainissement amélioré demeure très bas. La performance du pays dans ce domaine s’avère également inférieure aux attentes. La République du Congo enregistre une per-formance inférieure aux attentes en ce qui concerne l’accès à un système d’assainissement amélioré. En 2014, seulement 43% de la population avait accès à un système d’assainissement amélioré. La situation est pire en zone rurale, où seulement 13% de la population a accès à des toilettes améliorées.

Dans le domaine des nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC), la

République du Congo enregistre de très bons résultats en ce qui concerne le réseau de téléphonie mobile, mais la performance est inférieure aux attentes en matière d’accès à internet. Le pays semble s’être attaqué d’abord au problème le plus facile à résoudre, comme le prouve sa performance solide en matière d’accès au réseau de téléphonie mobile. Il peine toutefois à passer au niveau supérieur. Le taux d’accès à internet est très faible. On estime qu’en 2014, seulement 7% de la population utilisait internet. Outre la qualité insatisfaisante de la connexion, le faible taux d’utilisation d’internet pourrait s’expliquer principalement par les prix qui demeurent trop élevés pour le grand public.

La performance du pays est également inféri-eure aux attentes en matière de connectivité et de densité du réseau routier. En 2014, le pays comptait à peine 5 km de routes par 100 km2 de terre, ce qui est très inférieur aux attentes. Cette très faible densité du réseau routier pourrait s’expliquer par le fait que la grande majorité de la population est principalement concentrée dans deux villes. Cette faible densité est de nature à se traduire par des problèmes de connectivité, et d’engendrer des inefficiences économiques.

La génération actuelle ne semble pas bénéficier de la manne pétrolière

Durant la période de forte croissance économique, l’économie créait des emplois, mais cette hausse était compensée par la croissance de la population. Entre 2005 et 2011, le nombre d’employés a augmenté de 180 000. Dans le même temps, la population poten-tiellement active (15–64 ans) a augmenté de 264 000 personnes. La croissance de la population apparaît comme un défi : le pays doit non seulement créer des emplois, mais il doit aussi en créer suffisamment pour, à minima, absorber la forte croissance de la population en âge de travailler.

Le chômage semble avoir augmenté entre 2005 et 2011, ce qui pourrait rendre difficilement com-préhensibles les tendances relatives au bien-être. Il

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxx

semble que la forte croissance économique n’a créé aucun emploi ou, du moins, qu’elle n’a pas eu un impact significatif sur le chômage, en particulier celui des jeunes. Ceci n’est pas surprenant car la croissance a été tirée par les activités du secteur pétrolier, lequel ne néces-site pas une main-d’œuvre importante et a des relations limitées avec le reste de l’économie. De plus, ces conclu-sions montrent que le vaste programme d’infrastructure mené sous le slogan « municipalisation » a également été un échec – du moins entre 2005 et 2011 –, pour ce qui est de la création d’emplois substantiels et suffisants pour avoir un impact significatif sur le marché du tra-vail. Ceci n’est pas non plus une surprise car les travaux de construction ne créent que des emplois temporaires.

Les jeunes sont particulièrement touchés par le chômage. A titre d’exemple, le taux de chômage est de 32,7% pour la tranche d’âge allant de 15 à 29 ans en util-isant la seconde définition. Les chiffres qui correspondent aux tranches 30–49 ans et 50–64 ans sont, respective-ment, de 15,6% et de 8,3%. De ce fait, un programme axé sur l’emploi des jeunes devrait être développé, ren-forcé et étendu autant que possible compte tenu de l’importance de la jeunesse dans la population en général.

L’accès à un emploi rémunérateur formel est très limité pour les jeunes. Ils sont davantage susceptibles d’être employés à leur propre compte ou par un ménage en qualité d’aide familial. Comme mentionné dans les sections précédentes, la jeunesse est davantage susceptible d’être au chômage. Par ailleurs, même lorsqu’ils arrivent à obtenir un emploi, les jeunes travaillent généralement à leur propre compte – comme c’est d’ailleurs le cas pour la population congolaise en général. D’un autre côté, les jeunes âgés de 15 à 29 ans ont plus de chance d’être employés par un ménage (15%) ou par une petite et moyenne entreprise ou PME (12%). Aussi une politique soutenant l’émergence de PME solides pourrait-elle être un moyen indirect d’assurer la création d’emplois de qualité pour la jeunesse.

Qu’il soit public ou privé, le secteur formel a échoué en matière de création d’emplois de qualité pour la population. Par conséquent, une grande majorité de la main-d’œuvre travaille à son compte. Un peu plus de trois travailleurs sur cinq (63%) travaillent à

leur propre compte, gèrent une entreprise sans employé ou exercent dans l’agriculture de subsistance. Par ail-leurs, un quart des travailleurs travaille pour un ménage sans salaire. L’administration publique est le principal pourvoyeur d’emplois rémunérateurs formels. Un tra-vailleur sur dix (14%) est employé dans l’administration publique ou une entreprise paraétatique. Le rôle du secteur privé dans la fourniture d’emplois à la population n’est pas négligeable. Jusqu’à 13% des travailleurs sont employés soit dans une grande entreprise privée (5%), soit dans des PME (8%).

L’éducation améliore les revenus et le bien-être, uniquement à partir du secondaire

Le niveau d’éducation compte beaucoup sur le marché du travail. Les citoyens ayant un niveau d’éducation élevé sont davantage susceptibles d’occuper des postes de cadres ou de travailleurs qualifiés. D’un autre côté, ceux qui n’ont pas reçu d’instruction ou qui ne sont pas allés au-delà du primaire sont davantage susceptibles d’exercer comme ouvriers ou travailleurs non qualifiés. Jusqu’à 80% de ceux qui ont suivi des études supérieures occupent des postes de direction. Une grande partie (40%) de ceux qui ont achevé le cycle d’enseignement secondaire ou supérieur travaille, elle aussi, soit comme cadres, soit comme ouvriers qualifiés. L’éducation secon-daire supérieure semble être le seuil au-delà duquel l’éducation a une réelle importance pour accéder à un emploi de qualité. Près de la moitié de ceux qui n’ont pas d’éducation ou n’ont pas dépassé le cycle primaire travaillent comme ouvriers ou travailleurs non quali-fiés. Il existe toutefois un nombre non négligeable de personnes sans instruction qui sont employées comme ouvriers qualifiés ou comme cadres.

Les revenus augmentent avec l’âge (mesure implicite de l’expérience) et le niveau d’éducation. Le niveau d’éducation affecte le salaire lorsque le niveau secondaire est atteint. La différence de salaire est percep-tible uniquement lorsque le niveau secondaire est atteint car il n’y a pas une grande différence de rémunération

xxiRésumé analytique

entre ceux qui n’ont pas achevé le cycle primaire et ceux qui l’ont achevé mais n’ont pas poursuivi leurs études.

Plus les études suivies sont longues, plus le salaire est élevé. L’effet du niveau d’éducation sur le salaire après avoir isolé le type d’emploi occupé est sub-stantiellement significatif pour ceux qui atteignent le niveau secondaire supérieur et le niveau supérieur. Ceci a une implication dans le développement d’une stratégie nationale pour l’éducation. L’objectif doit être la four-niture d’une éducation, y compris la formation profes-sionnelle, jusqu’au niveau secondaire supérieur au moins. Réduire le taux d’abandon scolaire et l’amélioration de la transition à chaque sous-niveau seront essentiels pour atteindre cet objectif.

Pour une réduction durable de la pauvreté, les actions suivantes doivent être prises en compte de manière à répondre aux nombreux défis qui se posent

À l’avenir, l’un des principaux défis de développement du pays consistera à utiliser la richesse pétrolière pour améliorer la fourniture de services et le capital humain, procurer des emplois de qualité à la population, ainsi que pour soutenir les populations pauvres et vulnérables de manière à assurer une croissance prospère et inclusive. À la lumière de l’analyse, les cinq domaines d’action suivants peuvent être envisagés :

Investir dans le capital humain

Un niveau de compétences adéquat et une bonne santé sont des conditions préalables pour réussir sur le mar-ché du travail. Une bonne santé et une bonne éducation augmentent les chances de trouver un emploi, d’être plus productif et d’obtenir ainsi un plus haut niveau de revenu. Les analyses suggèrent qu’en République du Congo, l’éducation n’apporte pas de différences notables en dessous du secondaire supérieur. Par conséquent, la lutte contre la pauvreté doit être axée sur l’abandon scolaire et la transition vers l’enseignement secondaire.

Éduquer la population en lui apportant les compétences nécessaires sera essentielle pour que le pays progresse vers son objectif de diversification économique.5 La formation professionnelle doit également jouer un rôle central, en particulier à court terme, pour ceux qui sont déjà déscolarisés.

Accroître la productivité de l’agriculture et la commercialisation des produits agricoles

L’accroissement de la production agricole sera un fac-teur essentiel de la réduction de la pauvreté en milieu rural. Les populations rurales dépendent grandement de l’agriculture, qui est leur principale source de revenus. Les données montrent que le pays dépend des importa-tions pour satisfaire ses besoins alimentaires. Pourtant, la disponibilité des terres arables et les opportunités dans les domaines de la pêche et de l’élevage offrent de grandes opportunités au pays pour qu’il garantisse sa sou-veraineté alimentaire. Ce faisant, les populations rurales pourraient générer des revenus suffisants pour sortir de la pauvreté. Pour que la productivité agricole soit encore plus efficace, elle doit être accompagnée d’autres mesures telles qu’une meilleure connectivité avec les marchés ainsi que la recherche et le développement pour de meilleurs intrants, etc.

Étendre la couverture des programmes officiels de protection sociale

À travers un programme tel que LISUNGI,6 le gou-vernement pourrait viser à transférer des fonds aux personnes pauvres et vulnérables, y compris les autochtones. Le coût financier d’un hypothétique trans-fert de fonds pourrait être assez élevé – environ 171,2 milliards XAF 2011, soit à peu près 10% du budget du

5 L’agriculture commerciale, la transformation de produits agricoles et les services (NTIC et tourisme entre autres).6 LISUNGI signifie aide ou assistance en Lingala. Le programme LISUNGI est un pilier stratégique du système de protection sociale conçu pour appuyer le pays dans l’amélioration de la fourniture de services dans de nombreux secteurs.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxii

gouvernement. Selon les prix de 2011, le seuil de pau-vreté national était estimé à 274 113 XAF par an et par équivalent adulte. L’écart moyen entre les pauvres et le seuil national de pauvreté était de 15,4%. Ceci montre que s’il était possible de cibler parfaitement les pauvres, un paiement annuel moyen de 103 260 XAF permettrait d’éliminer la pauvreté en République du Congo.7 Le budget global nécessaire à un tel programme de trans-fert de fonds est estimé à 171,2 milliards XAF 2011. Ce montant représente un peu moins de 10% de budget du gouvernement et environ 14% des revenus issus de la production pétrolière. Malgré son coût élevé, un tel programme, s’il est associé à certaines conditions, pour-rait représenter un investissement dans le capital humain qui se traduirait par des avantages importants pour le pays à moyen et à long termes. Dans le cas d’un trans-fert de fonds conditionnel par exemple, la probabilité qu’un ménage utilise cet apport pour renforcer le capital humain est plus élevée. Si toutes les autres conditions sont respectées,8 il en résultera une population mieux éduquée, mieux nourrie et en meilleure santé.

Soutenir le développement d’un secteur privé créateur d’emplois

Le secteur privé joue un rôle important en République du Congo, et il continuera à le faire. Il sera également important de prendre des mesures pour faciliter les

investissements privés destinés à créer des emplois dans des secteurs autres que celui du pétrole, notamment à travers des efforts d’amélioration de la production et de la distribution de l’électricité et un meilleur accès aux crédits pour le secteur privé.

Fournir de meilleurs services à la population

Comme illustré précédemment, la République du Congo enregistre une performance inférieure aux attentes sur la plupart des dimensions non moné-taires du bien-être. Le pays enregistre des résultats inférieurs à ceux des pays comparables en matière d’accès à l’éducation, à la santé, à l’électricité, à l’eau potable, à l’assainissement, aux NTIC et aux réseaux routiers. L’amélioration de la disponibilité et de la qualité des services à la population aidera le pays à s’établir comme un véritable pays à revenu intermédiaire.

7 Tout ceci n’est bien entendu qu’une supposition hypothétique, puisque de nombreux autres facteurs entrent en jeu, notamment l’éducation qui prend du temps et la probabilité selon laquelle certaines personnes vivant dans la pauvreté peuvent dépenser l’allo-cation pour des articles inutiles tels que des produits associés à une mauvaise santé.8 Telles que la qualité de la fourniture des services.

xxiii

Vue d’ensemble

Cette évaluation de la pauvreté analyse les tendances des aspects monétaires et non moné-taires de la pauvreté et la vulnérabilité économique en République du Congo (RC). Cette analyse repose sur deux enquêtes relatives aux dépenses des ménages, réalisées par

l’Institut national de la statistique (INS) en 2005 et en 2011 et représentatives au niveau national et globalement comparables. L’étude détermine quels sont les facteurs associés à la réduction de la pauvreté en examinant de façon systématique ses trois dimensions : la démographie, la situation de l’emploi et le capital humain. Le rapport aborde également certaines questions transversales liées à la réduction de la pauvreté, telles que la qualité de la fourniture de services et la marginalisation des autochtones. Cette étude vise à apporter aux décideurs les connaissances nécessaires pour améliorer l’efficacité de leurs programmes, de manière à réduire et, à terme, éradiquer l’extrême pauvreté en République du Congo.

L’histoire du pays a été marquée par une instabilité politique et sa dépendance au secteur pétrolier

L’histoire du pays se caractérise par des fluctuations liées à la performance de son secteur pétrolier, au passage du communisme à l’économie de marché, à la guerre civile et aux troubles sociaux. Depuis les années 1960, le pays a connu quatre phases qui correspondent à l’économie pré-pétrole (1960–1972), au premier boom pétrolier (1973–1984), à la crise des prix du pétrole (1985–1999) et au second boom pétrolier (2000–2014) (Banque mondiale 2016). Le pays a également connu des troubles sociaux lors du coup d’Etat militaire et de la guerre civile. Dans un contexte de guerre froide, les différents gouvernements sont passés du com-munisme à l’économie de marché, et vice-versa. Ces changements ont affecté l’économie et la perception des habitants, en particulier concernant l’importance de l’Etat comme principal pourvoyeur d’emplois.

Le syndrome hollandais a fait suite à la découverte du pétrole. Alors que, dans les années 1960, l’économie congolaise était diversifiée, la découverte du pétrole a entraîné une réduction de l’importance relative des autres secteurs (Figure 1). Plus important encore, les secteurs de l’agriculture et de l’industrie ont reculé en raison d’une baisse de leur compétitivité. En conséquence, le pays importe la plus grande partie de ses biens, y compris les produits alimentaires.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxiv

La République du Congo a connu une forte croissance économique entre 2002 et 2015. Cette forte croissance économique a été stimulée par la hausse des prix du pétrole et la stabilité politique. Durant cette période, le taux de croissance de la République du Congo s’élevait, en moyenne, à 4,5% (Figure 2). Entre 2005 et 2011, le pays a enregistré une forte croissance avec un taux annuel moyen de 5,4%, prin-cipalement due aux importants revenus issus de la production pétrolière et de la décision du gouverne-ment, en 2006, d’augmenter ses investissements dans les infrastructures.

Entre 2005 et 2011, la solide performance macroéconomique a coïncidé avec une réduction substantielle de la pauvreté

Entre 2005 et 2011, la bonne performance macroé-conomique s’est traduite par une réduction substan-tielle de la proportion de la population vivant dans la pauvreté. La part de la population vivant en dessous du seuil national de pauvreté est ainsi passée de 50,7% en 2005 à 40,9% en 2011 (Figure 3), soit une baisse de 9,8 points correspondant au taux de croissance du

PIB observé durant cette période. Globalement, envi-ron 143 000 personnes sont sorties de la pauvreté. Les variations de la profondeur de la pauvreté et de la sévérité de la pauvreté ont connu une tendance similaire à celle observée pour le taux de pauvreté. Au niveau national, le nombre de pauvres a diminué, passant de 1 801 000 en 2005 à 1 658 000 en 2011, malgré la croissance démographique enregistrée au cours de cette période.

La majeure partie de la réduction de la pauvreté a été observée dans les deux plus grandes villes du

FIGURE 1 : Part des secteurs dans le PIB, 1960–2010

0

20%30%40%50%

10%

60%70%80%90%

100%19

60

1962

1964

1966

1968

1982

1984

1986

1988

1992

1994

1996

1998

2002

2004

2006

2008

1970

1972

1974

1976

1980

1990

2000

2010

Services FabricationIndustries extractives Agriculture Exploitation forestière

Source : Données économiques de la Banque mondiale, 2014.

FIGURE 2 : Évolution du PIB par habitant

0

PIB

par h

abita

nt(e

n do

llars

EU

cons

tant

s de

200

5)

500

1000

1500

2000

2500

1960

1965

1970

1975

1980

1985

1990

1995

2000

2005

2010

2015

Année

Source : WDI.

xxvVue d’ensemble

pays, Brazzaville et Pointe Noire. A Brazzaville, le nombre de pauvres a diminué de 20 points, passant de 42,3% en 2005 à 21,6% en 2011. Pointe Noire a également enregistré une forte diminution de la pau-vreté (13 points), passant de 33,5% en 2005 à 20,3% en 2011 (Figure 4). En revanche, la pauvreté a aug-menté dans les zones rurales où le nombre de pauvres s’est accru de 4,6 points, passant de 64,8% en 2005 à 69,4% en 2011. L’image qui se dégage de ces estima-tions est celle d’une économie duale, avec des indica-teurs de la pauvreté nettement plus bas et diminuant

beaucoup plus rapidement dans les zones urbaines, en particulier dans les deux grandes agglomérations, que dans les zones rurales.

A l’instar du taux national de pauvreté, le taux international d’extrême pauvreté a considérablement baissé. Les techniques de mesure de la pauvreté au niveau national sont utilisées pour analyser la pauvreté dans le pays et élaborer des politiques économiques d’éradication de la pauvreté. Cependant, les données nationales rela-tives à la pauvreté ne sont généralement pas comparables entre les pays. Pour établir une comparaison entre la République du Congo et d’autres pays d’Afrique et du monde, on utilise généralement des mesures appelées mesures internationales d’extrême pauvreté. Le seuil international de pauvreté le plus courant est fixé à 1,90 $US, exprimé en PPA et $US 2011. La part de la population vivant dans l’extrême pauvreté selon les normes internationales a diminué en République du Congo : elle est passée de 50,2% en 2005 à 37,0% en 2011.

La réduction de la pauvreté a continué après 2011, mais il sera difficile pour le pays d’atteindre les objectifs d’éradication de l’extrême pauvreté d’ici à 2030

Les résultats de micro-simulations suggèrent que la réduction de la pauvreté s’est poursuivie au-delà de 2011, mais à un rythme plus lent. Les estimations indiquent que le ralentissement de la croissance écono-mique lié au secteur pétrolier a entraîné une réduction plus lente de la pauvreté après 2011. Entre 2005 et 2011, la pauvreté a diminué de 1,63 point de pourcentage par an. En raison d’une croissance économique plus lente, on estime qu’en 2016, la part de la population vivant sous le seuil de pauvreté national était d’environ 34 à 35%, soit une baisse de la pauvreté de 1,52 point par an entre 2011 et 2016.

Les projections à l’horizon 2030 montrent qu’il sera difficile pour le pays, mais pas impossible, d’atteindre les objectifs d’éradication de l’extrême

FIGURE 3 : Tendances de la pauvreté et du PIB par habitant

0

Taux

de

Pauv

reté

(%)

Année

10

20

30

40

50

60

1,9 $US/jour PPA Seuil national de pauvreté

50,2

37,0

50,7

40,9

PIB par habitant

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

PIB

par h

abita

nt

$4 400

$4 600

$4 800

$5 000

$5 200

$5 400

$5 600

Source : Calcul des auteurs basé sur WDI et les enquêtes congolaises auprès des ménages (ECOM) de 2005 et 2011.

FIGURE 4 : Taux national de pauvreté par région

0

10

20

30

40

50

60

70

80

2005 2011

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Zonessemi-

urbaines

Zonesrurales

Congo

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes congolaises auprès des ménages (ECOM) de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxvi

pauvreté d’ici à 2030 si la performance et la situation d’inégalité ne s’améliorent pas sensiblement. Dans un scénario très optimiste, où le pays est supposé atteindre un taux de croissance annuel de 10% entre 2021 et 2030, le taux de pauvreté (seuil de 1,90 $US PPA par jour) sera de 3,6% en 2030. Dans un scénario plus réaliste basé sur la croissance prévue par les experts de la Banque mon-diale, ce même taux de pauvreté devrait rester élevé et se situer aux alentours de 15% en 2030.

D’importantes améliorations ont également été enregistrées concernant les dimensions non monétaires du bien-être

La pauvreté subjective ainsi que la pauvreté définie en termes de possession d’actifs ont sensiblement diminué. La part des ménages qui luttent pour satisfaire leurs besoins alimentaires (définition alternative de la pauvreté subjective) a baissé de 10 points. La possession d’actifs modernes a augmenté tandis que celle d’actifs traditionnels s’est détériorée. La proportion de ménages qui possèdent un téléphone mobile, un téléviseur, une chaise moderne ou un fer à repasser a sensiblement augmenté (Figure 5). En conséquence, l’ampleur de la réduction de la proportion de la population considé-rée comme pauvres en actifs est encore plus grande.9

Cependant, il est important de noter que la réduction de la pauvreté liée aux actifs est à nouveau observée dans toutes les régions, y compris les zones rurales.

La performance du pays est en dessous des attentes en matière de pauvreté monétaire

Malgré l’amélioration du niveau de vie, le pays affiche toujours des résultats insuffisants par rapport à son potentiel et à son statut de pays à revenu intermé-diaire. Les estimations par régression transversale sug-gèrent que le niveau de pauvreté de la République du Congo par rapport au seuil international de pauvreté est encore beaucoup plus élevé que celui d’autres pays à revenu intermédiaire comparables (Figure 6). Les pays ayant un niveau de développement économique similaire affichent généralement des taux de pauvreté nettement inférieurs. Par ailleurs, Taux de pauvreté de la République du Congo par rapport au seuil international

9 Une analyse factorielle est effectuée pour les éventuels actifs et le seuil de pauvreté est fixé pour être aussi proche que possible de l’estimation monétaire de 2011. La projection sur 2005 a permis d’analyser la tendance.

FIGURE 5 : Proportion de ménages qui possèdent l’actif, 2005–2011 (%)

2005 2011

Matelas ou lit

Telephone

Radio

TéléviseurFauteuil moderne/

canapéFer à repasser

électriqueBicyclette

Pirogue

Micro Ordinateur

Motocyclette

Voiture ou camion

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

TABLEAU 1 : Proportion de pauvres dans la population, dimensions non monétaires, 2005–2011 (%)

Pauvreté subjectivePauvreté basée sur

les actifs

2005 2011 2005 2011

Brazzaville 42,6 31,2 50,5 21,3

Pointe Noire 29,6 23,0 43,1 20,2

Autres municipalités 41,0 35,0 71,6 52,7

Zones semi-urbaines 54,3 34,7 82,4 59,4

Zones rurales 50,2 37,6 80,3 69,1

Total 42,9 32,2 62,5 40,7

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

xxviiVue d’ensemble

de pauvreté (1,90 $US – PPA $US 2011) est assez proche de la moyenne en Afrique subsaharienne (ASS) qui s’élève à 42,6%.

Les inégalités et la réduction de la pauvreté sont principalement corrélées à l’éducation, au secteur d’activité et à la taille moyenne des ménages

La croissance a conduit à une réduction de la pauvreté, mais cette croissance ne s’est pas accompagnée d’une redistribution. En fait, la croissance économique n’a profité qu’à la population urbaine

La réduction de la pauvreté observée entre 2005 et 2011 est principalement due à la croissance des dépenses moyennes des ménages. Les situations varient en fonction des zones de résidence. À Brazzaville, la crois-sance et la réduction des inégalités ont contribué de façon égale à la réduction de la pauvreté. À Pointe Noire, l’essen-tiel de la réduction de la pauvreté est dû à la croissance. Dans les zones semi-urbaines, la croissance a largement

contribué à la réduction de la pauvreté, mais une partie de cette croissance a été compensée par l’augmentation des inégalités. En revanche, la croissance de la consommation moyenne a été négative dans les zones rurales, entraînant une augmentation de la pauvreté (Figure 7). Les inégalités ont également augmenté dans les zones rurales, entraînant par la suite une augmentation de la pauvreté.

FIGURE 6 : Taux de pauvreté (PPA $US 2011) par rapport au RNB par habitant, comparaison avec les autres pays

1. Taux de pauvreté (1,90 $US/jour, PPA 2011) 2. Taux de pauvreté (3,10 $US/jour, PPA 2011)

–20

0

20

80

40

60

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 100000

20

80

100

40

60

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de

pauv

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à 1

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PPA

de 2

011)

Taux

de

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reté

à 3

,10

USD

par j

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PPA

de 2

011)

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

CGO 2005

CGO 2011

CGO 2005

CGO 2011

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE 7 : Impact de la croissance et de la variation des inégalités sur la pauvreté

Composante Croissance Composante Redistribution

National

0

–25

–20

–15

–10

–5

5

10

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Zonessemi-

urbaines

Zonesrurales

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxviii

Les mauvaises performances générales en matière d’inégalité traduisent les difficultés d’accès aux emplois de qualité des personnes pauvres et vulnérables et un recours limité de la politique bud-gétaire pour les soutenir directement. Le seul pro-gramme sérieux d’aide sociale est le projet LISUNGI, encore au stade de la phase pilote. Comme souligné dans le Diagnostic Systématique Pays (DSP) (Banque Mondiale 2016a), l’objectif pour les prochaines années est de consolider le projet LISUNGI, d’étendre sa couverture sur le territoire national et de l’utiliser comme instrument pour délivrer un ensemble d’aides et d’activités spécifiques, productives, incitatives et génératrices de revenus.

La taille des ménages, le niveau d’éducation et la dynamique du marché du travail ont le plus contribué à la réduction de la pauvreté

Les migrations de population ont entraîné une réduc-tion de 5,6% de la pauvreté.10 Comme le montre la Figure 8, les déplacements de population ont contribué à

10 La structure démographique de 2011 est discutable. Étant donné la forte performance, il est difficile par exemple de comprendre comment la part des habitants de Pointe Noire a diminué. N’ayant malheureusement pas accès à la base de sondage ou aux données détaillées du recensement, l’équipe n’a pas pu confirmer ou infirmer les chiffres disponibles.

FIGURE 8 : Décompositions par secteur des variations du taux de pauvreté (%)

–7–6–5–4–3–2–1

012

Braz

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le

Point

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Autre

sm

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Zone

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1. Par région

Aucu

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actio

n

2. Par niveau d’éducation du chef de ménage

–2,5

–2,0

–1,5

–1,0

–0,5

0,0

–5

–4

–3

–2

–1

0

1

2

Agric

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3. Par secteur d’activité du chef de ménage

1 pe

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4. Par taille du ménage

–2,5–2,0

–3,5–3,0

–4,0

–1,5–1,0–0,5

0,50,0

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

xxixVue d’ensemble

une réduction de 5,6% de la pauvreté. Brazzaville a glo-balement bénéficié des mouvements de population. Entre 2005 et 2011, la part de la population vivant à Brazzaville a augmenté de 8 points alors que la part de la population vivant dans les autres régions a diminué. Les mouvements migratoires semblent être le canal par lequel la pauvreté se déplace des zones rurales aux zones urbaines. Cependant, le seul fait de migrer ne suffit pas à améliorer les conditions de vie. D’autres facteurs intrinsèques, tels que les compétences et l’éducation, sont complémentaires et nécessaires pour que la migration porte ses fruits. Malheureusement, ces aptitudes font souvent défaut aux personnes qui quittent les zones rurales pour les zones urbaines et c’est pourquoi le phénomène migratoire ne participe pas de façon plus importante à la réduction de la pauvreté.

Un changement positif est intervenu dans les secteurs plus productifs, qui a contribué à réduire la pauvreté de 11,2%. Bien que la proportion des per-sonnes vivant dans un ménage dirigé par une personne sans emploi ou inactive soit demeurée stable entre 2005 et 2011 (environ 18%), un changement positif est intervenu dans les secteurs plus productifs, surtout dans les deux villes principales (Figure 8). Il est important de noter que le processus de transformation structurelle semble aller dans la mauvaise direction. Le secteur manufacturier se rétrécit ; il s’agit probablement d’une conséquence du syndrome hollandais. Aussi, une part plus importante des ménages dépend de l’agriculture et des services inform-els pour leur subsistance. Un changement positif vers des secteurs plus productifs est intervenu dans les villes principales et un changement défavorable a été enregistré dans les zones rurales. Dans les villes principales, la main d’œuvre est passée de l’agriculture et l’industrie vers les services. Dans les zones rurales, la main-d’œuvre est pas-sée des industries de fabrication et de transformation vers l’agriculture, moins productive. Des bases de données plus riches, et des analyses supplémentaires seront néces-saires pour comprendre ce paradoxe dans les zones rurales.

Les gains dans le domaine de l’éducation ont contribué à hauteur de 14% à la réduction de la pau-vreté. Cette part est plus importante que celles du lieu de résidence et du secteur d’activité. La majeure partie de l’amélioration des compétences a été enregistrée dans les

deux villes principales. A Brazzaville et à Pointe-Noire, la proportion des personnes vivant dans des ménages dont le chef n’a atteint que le cycle d’enseignement primaire ou est sans éducation a diminué, tandis que celle vivant dans des ménages dont le chef bénéficie d’une éduca-tion au niveau secondaire ou supérieur a augmenté. Par contre, en zones rurales, la proportion de personnes vivant dans des ménages dont le chef n’a pas dépassé le cycle d’enseignement primaire ou est sans éducation a augmenté de 46 à 53%. Les interventions visant à réduire la pauvreté dans les zones rurales devraient donc se con-centrer, entre autres, sur les compétences et l’éducation des personnes au-delà de l’enseignement primaire.

Une analyse plus approfondie montre que l’éducation ne fait une différence significative que pour ceux qui ont atteint le niveau d’études secondaires ou supérieures. Dans un monde où les compétences numéri-ques jouent un rôle croissant, l’éducation et les compé-tences permettent aux ménages d’améliorer leur niveau de vie en accédant à des emplois plus productifs et en augmen-tant leur productivité dans les activités indépendantes. La légère augmentation de la part des ménages dirigés par un diplômé de l’enseignement secondaire ou supérieur appa-raît dans l’analyse de décomposition comme un facteur important de croissance de la consommation (Figure 9).

FIGURE 9 : Le niveau d’éducation n’est associé à la croissance de la consommation que pour les niveaux d’éducation secondaire et supérieure

–1,0%

–0,5%

0,0%

0,5%

1,0%

1,5%

2,0%

2,5%

SupérieurSecondaire 2Secondaire 1Primaire

10e quantile 25e quantile Médiane 75e quantile 90e quantile

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxx

La forte corrélation positive entre l’éducation supérieure et la croissance de la consommation est particulièrement sig-nificative pour les ménages pauvres. À l’inverse, le niveau d’éducation primaire et secondaire inférieur est associé à une dégradation du bien-être.

La réduction de la taille des ménages a permis une réduction de la pauvreté de 38,2%. Bien que la fécondité reste élevée, la République du Congo a com-mencé sa transition démographique. En conséquence, la taille moyenne des ménages a diminué de près d’une personne, passant de 5,12 personnes en 2005 à 4,28 personnes en 2011.11 Cependant, la proportion crois-sante d’enfants maintient le taux de dépendance à des niveaux plus élevés, surtout dans les zones rurales. Les résultats suggèrent malgré tout que le changement de la taille des ménages a sensiblement contribué à la réduc-tion de la pauvreté.

Le genre et le handicap ont un impact indirect sur la pauvreté, car les femmes et les personnes handi-capées présentent des niveaux d’éducation moins élevés et bénéficient de possibilités d’emploi plus limitées. Le genre et le handicap, qui affectent la capacité des individus à acquérir les compétences requises, les excluent par conséquent des emplois productifs. Il n’a pas été possible d’analyser les tendances en fonction de l’appartenance ethnique, car les informations correspon-dantes n’ont pas été collectées en 2005. Il conviendrait cependant de considérer que les femmes, les personnes handicapées et les autochtones appartiennent à des groupes de la population marginalisés, car ils n’ont que peu d’opportunités d’accès à des niveaux d’éducation plus élevés et à de meilleurs emplois.

Le pays a réduit la pauvreté monétaire de manière significative, mais de nombreux défis demeurent

L’inégalité reste élevée en raison du modèle de croissance

Le niveau d’inégalité reste élevé dans le pays. Les coefficients de Gini des deux enquêtes (0,460 en 2005

et 0,465 en 2011) restent assez proches et montrent une légère augmentation de l’inégalité. Cette aug-mentation est en cohérence avec une plus forte dimi-nution de la pauvreté dans les grandes villes que dans les autres zones urbaines et les zones rurales. Cette augmentation est confirmée par une autre mesure : la consommation par équivalent adulte parmi le groupe des 10% de ménages les plus riches en République du Congo était 17,2 fois supérieure à celle des ménages les 10% les plus pauvres en 2005 ; cet écart s’est accentué pour atteindre une consommation 20,0 fois supérieure en 2011.

Selon les normes internationales, les inégalités sont plus élevées en République du Congo qu’ailleurs dans le monde. Les comparaisons entre pays suggèrent que le niveau d’inégalité est élevé en République du Congo (Figure 10). Le pays est classé parmi les sociétés les plus inégalitaires selon les données des Indicateurs de développement dans le monde (WDI) portant sur les inégalités dans 105 pays, données disponibles dans le WDI et postérieures à 2010. La République du Congo occupe la 90ème place sur un total de 105 pays selon le coefficient de Gini.

Comme en témoigne l’augmentation des iné-galités entre 2005 et 2011, la prospérité n’a pas été équitablement partagée pendant cette période. Une autre façon d’analyser la croissance et les changements dans la répartition du bien-être consiste à utiliser les courbes d’incidence de la croissance qui représentent les taux de croissance de la consommation à différents niveaux de bien-être (Ravallion et Chen 2003). Comme le montre la figure 11, les courbes d’incidence de crois-sance suggèrent que la croissance n’a pas profité aux pauvres à l’échelle nationale. Selon les mesures de la pauvreté basées sur la consommation, les plus pauvres ont en effet connu une détérioration de leur niveau de vie. Les ménages situés au milieu de la distribution ainsi qu’une faible part des ménages les plus riches ont connu une forte croissance positive.

11 Ces estimations sont très proches des résultats de l’enquête démo-graphique et de santé (EDS).

xxxiVue d’ensemble

nombre de personnes pauvres dans les zones rurales, où la pauvreté a augmenté de 4,6 points, passant de 64,8% en 2005 à 69,4% en 2011. La profondeur et la sévérité de la pauvreté ont également augmenté dans les zones rurales : les personnes pauvres sont devenues encore plus pauvres. Le nombre de pauvres a augmenté dans les zones rurales : il s’élevait à 795 000 en 2005 et atteignait 951 000 en 2011, augmentant ainsi la contribution des zones rurales à la pauvreté (Figure 12).

Des poches de pauvreté existent encore dans les bidonvilles des banlieues urbaines. La République du Congo est l’un des pays les plus urbanisés au monde, plus de la moitié de la population étant concentrée dans les deux grandes villes du pays. Dans ces villes, les personnes pauvres et vulnérables n’ont souvent pas d’autre choix que de s’installer dans des bidonvilles où règne l’insécurité et de supporter des conditions de vie difficiles, en particulier en l’absence d’infrastructures de base (électricité, eau courante, transports, etc.).

Au-delà de la dichotomie entre les zones urba-ines et les zones rurales, des différences spatiales significatives de bien-être existent en République du

Une disparité croissante entre les deux principales villes et le reste du pays

La pauvreté devient progressivement un phénomène rural, ce qui devrait être un motif de préoccupation majeur. La plus grande part de la réduction de la pau-vreté a été observée dans les deux plus grandes villes du pays, Brazzaville et Pointe Noire. Le phénomène le plus inquiétant est l’augmentation du taux de pauvreté et du

FIGURE 11 :Courbe d’incidence de la croissance

–5Taux

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Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

FIGURE 10 : Coefficient de Gini – Inégalités en République du Congo et autres pays sélectionnés

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Hond

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Leso

tho

Haïti

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxxii

Congo. Les cartes de la figure 13 illustrent les disparités géographiques de la pauvreté par département. Parmi les douze départements de la République du Congo, Pointe Noire et Brazzaville enregistrent, de loin, les taux de pau-vreté les plus bas, à hauteur, respectivement, de 20,3% et de 21,6%. Cuvette-Ouest, où 79,1% de la population vit

en dessous du seuil de pauvreté, est le département le plus pauvre, suivi par Lékoumou et Cuvette, avec, respective-ment, 76,1% et 70,2% de pauvres. Le taux de pauvreté dans la province de Kouilou s’élève à 56,9%. Les autres départements affichent également des taux de pauvreté assez élevés, compris entre 62 et 69% pour Plateaux,

FIGURE 13 : Carte de la pauvreté par département, 2011

1. Taux de pauvreté (basé sur la consommation) 2. Carte de la République du Congo

(75,0,80,0]Likouala

Sangha

Cuvette

Plateaux

Pool

Niari

Cuvette-Ouest

Lékoumou

Brazzaville

BouenzaPointe Noire

Kouilou

(70,0,75,0](65,0,70,0](60,0,65,0](55,0,60,0](50,0,55,0](45,0,50,0](40,0,45,0](35,0,40,0](30,0,35,0](25,0,30,0](20,0,25,0](15,0,20,0](10,0,15,0](5,0,10,0][0,0,5,0]

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 12 : Contributions à la pauvreté selon le lieu de résidence (%)

Pointe Noire,15%

Autres municipalités, 7%Semi-urbain, 9% Semi-urbain, 6%

Rural, 44% Brazzaville, 24%

Pointe Noire,10%

Autres municipalités, 7%

Rural, 57%Brazzaville, 20%

2005 2011

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

xxxiiiVue d’ensemble

Likouala, Bouenza, Sangha, Pool et Niari. Les taux de pauvreté étant élevés dans la plupart des départements, un classement en deux groupes peut être opéré : les deux villes principales d’une part, et le reste du pays d’autre part.

L’augmentation de la vulnérabilité signifie que beaucoup de Congolais risquent de retomber dans la pauvreté

Bien qu’ils soient sortis de la pauvreté, de nombreux ménages vivent juste au-dessus du seuil de pauvreté et demeurent vulnérables, étant susceptibles de retomber sous ce seuil en cas de choc négatif. Une façon d’envisager la vulnérabilité consiste à classer la population en trois groupes : les pauvres (consommation inférieure au seuil de pauvreté), les non-pauvres précaires ou personnes vulnérables (consommation supérieure au seuil de pauvreté, mais inférieure au double de ce seuil) et la classe moyenne (consommation supérieure au double du seuil de pauvreté ; cette catégorie est éga-lement susceptible d’inclure quelques ménages riches mais, dans un pays comme la République du Congo, la plupart des ménages pourraient être considérés comme appartenant à la classe moyenne). Comme le montre la figure 14, tandis que la pauvreté régressait, le groupe des personnes vulnérables (non-pauvres précaires) et de la

classe moyenne s’agrandissait, mais à des rythmes diffé-rents – la classe moyenne augmentant plus rapidement que le groupe des non-pauvres précaires. Alors que, en 2005, seulement 20,6% de la population appartenait à la classe moyenne (consommation supérieure au double du seuil de pauvreté), cette proportion était de 26,3% en 2011. Au cours de la même période, 32,8% de la popu-lation, considérée techniquement comme « non pauvre », consommait à un niveau inférieur au double du seuil de pauvreté, c’est-à-dire moins de 550 000 XAF par an et par équivalent adulte (en francs CFA nominaux 2011). Une grande partie des personnes vulnérables dépendant soit de l’agriculture, soit d’activités informelles exposées à une grande volatilité de leurs revenus, beaucoup courent encore un risque sérieux de retomber dans la pauvreté, au moins temporairement.

Marginalisation des autochtones

Les autochtones, qui représentent environ 1% de la population, forment le principal groupe marginalisé en République du Congo. Le taux de pauvreté moné-taire des autochtones est plus de deux fois supérieur au taux de pauvreté du reste de la population. Près de neuf autochtones sur dix sont pauvres. Ce groupe semble pâtir d’une extrême marginalisation caractérisée par un

FIGURE 14 : Situation des pauvres, des non-pauvres vulnérables et de la classe moyenne, par année et par lieu de résidence

50.7 40.9

28.732.8

20.6 26.3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1. Par année 2. Par zone de résidence, année 2011

Pauvres absolus Non-pauvres vulnérables Classe moyenne

2005 2011

2011

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain

Rural National

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxxiv

accès très limité aux services sociaux, en particulier dans les domaines de la santé et de l’éducation, ainsi qu’au marché du travail. Les autochtones contribuent très peu aux activités économiques dont ils n’en bénéficient donc également que très peu. Ceux qui ne sont pas pauvres tendent à se rapprocher du seuil de pauvreté et sont donc classés comme non-pauvres précaires. Une nette différence existe entre les autochtones vivant en milieu rural et ceux vivant en milieu urbain. Les autochtones, lorsqu’ils parviennent à quitter les zones rurales pour s’installer dans les zones urbaines, sont tous classés dans la classe moyenne.

L’économie ne crée pas suffisamment d’emplois, surtout pour les jeunes

Les questions portant sur la création d’emplois sont au centre des débats sur le développement en République du Congo. L’incapacité de la plupart des ménages pauvres à répondre à leurs besoins fondamen-taux reflète les difficultés qu’ils rencontrent pour accé-der à des emplois de qualité. La relation étroite entre pauvreté et travail est très claire pour la population. En effet, l’absence d’emploi comme facteur conduisant à la pauvreté est la réponse la plus citée par les ménages à une question de l’enquête ECOM de 2011 sur les causes de la pauvreté. L’absence d’emploi a été citée comme la cause principale de pauvreté par 91,7% des répondants et un revenu insuffisant, motif étroitement lié à la première réponse, a été cité par 59% des répondants.

L’économie a créé des emplois pendant la période de forte croissance économique, mais cette création d’emplois a été largement compensée par la croissance démographique. 180 000 emplois ont été créés entre 2005 et 2011. Dans le même temps, la popu-lation potentiellement active (15–64 ans) a augmenté de 264 000 personnes. La croissance de la population apparaît comme un défi : le pays doit non seulement créer des emplois, mais il doit aussi en créer suffisam-ment pour, à minima, absorber la forte croissance de la population en âge de travailler.

Les jeunes sont gravement touchés par le chô-mage. En 2011, le taux de chômage des 15–29 ans s’élevait à 32,7%. Les taux de chômage des 30–49 ans et 50–64 ans étaient respectivement de 15,6 et 8,3%. Compte tenu de l’importance des jeunes au sein de l’ensemble de la population, les programmes centrés sur l’emploi des jeunes devraient donc être renforcés et élargis autant que possible.

Le secteur formel, qu’il soit public ou privé, n’est pas parvenu à créer des emplois de qualité. Par conséquent, la grande majorité de la population active travaille à son propre compte dans l’agriculture ou les services informels. Un peu plus de trois travailleurs sur cinq (63%) travaillent à leur propre compte, exploitent une entreprise sans employé ou pratiquent une agricul-ture de subsistance. Un autre quart travaille pour un ménage, sans être rémunéré (Figure 15). L’administration publique est le principal pourvoyeur d’emplois sala-riés formels. 14% des travailleurs sont employés dans l’administration publique ou par une entreprise paraé-tatique. Le rôle du secteur privé dans l’offre d’emploi n’est pas négligeable. Jusqu’à 13% des travailleurs sont employés dans le privé, soit par des grandes entreprises (5%) soit par des petites et moyennes entreprises (8%).

FIGURE 15 : Distribution de la main d’œuvre par type d’employeur

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Sanséducation

Primaire Secondaire 1c Secondaire 2c Supérieur

Education

Administration publique Entreprise publique/paraGrande entreprise privée Petite et moyenne entreprise (PME)Associa., Coopérat.,Eglise,ONG Organisation internationale, ambassadeMénage Pour Compte propre

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

xxxvVue d’ensemble

Il n’y a pas d’écart salarial entre les genres. L’analyse indique que les différences observées entre les femmes et les hommes sont dues à d’autres facteurs, en particulier l’éducation, les compétences et surtout le type d’activité. Les femmes sont davantage susceptibles de travailler à leur propre compte. À compétences égales et pour une même activité, les femmes ont la même rémunération que leurs homologues masculins.

L’éducation est positivement corrélée au revenu. Plus le niveau d’éducation d’une personne est élevé, plus ses revenus sont importants. L’influence du niveau d’éducation sur le revenu est très importante pour les personnes qui atteignent l’enseignement secondaire supérieur et l’enseignement supérieur (Figure 16). Ce résultat a des implications sur le développement d’une stratégie nationale pour l’éducation. L’objectif devrait être d’assurer l’éducation, y compris la formation profession-nelle, jusqu’au niveau secondaire supérieur au moins. Pour atteindre cet objectif, les points critiques qui devront être résolus sont la réduction du nombre de décrochages sco-laires et l’amélioration de la transition à chaque sous-niveau.

La République du Congo enregistre des résultats inférieurs aux attentes en matière de prestation de services

Education

La performance de la plupart des principaux indica-teurs du secteur de l’éducation est bien inférieure aux attentes. Par exemple, la République du Congo enre-gistre des résultats inférieurs à ceux escomptés en ce qui concerne l’achèvement des études primaires (Figure 17).

FIGURE 16 : Taux d’emploi et profil de revenu par niveau d’éducation

0Prop

ortio

n ay

ant u

n em

ploi

(%)

1020304050607080

Moyenne Médiane

Sala

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ensu

el (F

CFA)

20,00040,00060,00080,000100,000120,000140,000160,000180,000200,000

Sans

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catio

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Prim

aire

Seco

ndair

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Seco

ndair

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Education

A un emploi

0

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 17 : Le niveau de performance est inférieur aux attentes en matière d’achèvement des études primaires et secondaires

CGO 1996

CGO 2005 CGO 2012

CGO 1996CGO 2004

CGO 2012

120

100

80

40

60

Taux

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chèv

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l'éco

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tota

l (%

du

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Taux

d'a

chèv

emen

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cyc

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econ

daire

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(% d

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ent)

0 2000 4000 6000 8000 100000

50

100

150

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Taux d’achèvement des études primaires 2. Taux d’achèvement des études secondaires 1er cycle

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxxvi

Le taux d’achèvement du primaire, qui a fluctué au cours de la dernière décennie, s’élevait à 74% en 2012. Sur la période 2005–2012, Le taux d’achèvement de la scolarité au niveau primaire a augmenté chez les filles mais a diminué chez les garçons. Le pourcentage de filles achevant les études primaires est passé de 70% en 2005 à 79% en 2012. Pendant la même période, ce même taux a baissé chez les garçons de 75% à 70%.

Malgré l’amélioration des effectifs, la qualité de l’éducation est source de préoccupation, d’autant qu’elle semble diminuer. Les résultats des tests sug-gèrent qu’une large proportion d’élèves quitte l’école primaire sans détenir suffisamment de compétences de base. Comme l’ont montré les tests de fin de cycle de l’enseignement primaire, deux tiers des élèves qui quit-tent l’école primaire ne possèdent pas suffisamment de connaissances de base en lecture, écriture et calcul. Ainsi, l’augmentation du nombre d’enfants scolarisés ne garantit pas que ceux-ci acquièrent les connaissances attendues. Cette évaluation confirme l’importance du débat en cours sur la qualité des prestations de services dans le pays, en particulier les services éducatifs (Banque mondiale, 2015).12

Le secteur privé joue un rôle de plus en plus important dans la prestation des services éducatifs. La Figure 18 montre quels sont les différents types d’écoles fréquentées. La proportion d’élèves fréquentant une école privée semble avoir augmenté entre les deux dernières enquêtes de 2005 et 2011. En 2011, 35% des élèves étaient inscrits dans une école privée, soit une augmentation de 15 points par rapport à 2005. Dans un pays où 40% de la population est pauvre, une part aussi importante du secteur éducatif privé est le signe d’un relatif échec du gouvernement dans l’amélioration de l’accès à l’éducation. La détérioration de la qualité de l’éducation est-elle une cause ou une conséquence du rôle croissant du secteur privé ? D’autres données et analyses sont nécessaires pour répondre à une question aussi importante.

Le niveau de satisfaction est faible vis-à-vis des services d’éducation rendus par le secteur pub-lic. Le manque de livres et de fournitures ainsi que le surpeuplement des classes sont les principales raisons

d’insatisfaction. La satisfaction à l’égard de l’éducation, mesurée par la proportion de parents ne se plaignant pas de l’école, est faible, particulièrement dans le cas des écoles publiques. Moins de 20% des parents sont satisfaits des écoles publiques, contre près de 60% pour les écoles privées. Cette insatisfaction s’explique principalement par le manque de livres et de fournitures, le surpeuplement des classes et le manque d’enseignants (Figure 19). Le manque de livres et de fournitures ainsi que le manque d’enseignants prédominent chez les parents des enfants des milieux socio-économiques pauvres, tandis que le sur-peuplement des classes est plus souvent cité par les parents d’enfants appartenant aux classes sociales les plus aisées.

Santé

La mortalité infantile et maternelle a sensiblement diminué. Le pays n’a atteint aucun des OMD relatifs à la santé et sa performance en matière de mortalité

12 Le service «Pratiques mondiales – Éducation» de la Banque mon-diale mène actuellement une enquête sur les indicateurs de prestation des services (IPS) qui apportera les preuves de cette situation.

FIGURE 18 : Distribution des élèves selon le type d’école

Gouvernement Organisation religieuseCommunauté

PrivéAutre

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

2005

73,1

76,2 80,9

66,6 74

,4

58,9 63,6 71

,4

48,9 61

,1

3,1

1,4 0,

1

1,3

2,4

3,4 3,

1 0,4

0,2

2,9

20,3 21,6

16,4

31,3 20

,6

36,5 32,9

25,7

49,4 34

,9

Tota

l

Prim

aire

Seco

ndair

e 1c

Seco

ndair

e 2c

Supé

rieur

2011

Tota

l

Prim

aire

Seco

ndair

e 1c

Seco

ndair

e 2c

Supé

rieur

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

xxxviiVue d’ensemble

maternelle reste encore inférieure aux attentes. Les taux de mortalité infantile et maternelle sont souvent utilisés comme mesure de l’efficacité du secteur de la santé dans un pays donné. Entre 2005 et 2012, la mortalité des moins de cinq ans, qui est une mesure de probabilité du décès d’un enfant entre sa naissance et son cinquième anniversaire—, a chuté, passant et est passé de 95,3 à 52,6 pour 1 000 naissances. Grâce à cette amélioration,

le pays atteint désormais les résultats escomptés par rap-port à son niveau de RNB (Figure 20). La situation est quelque peu différente dans le cas de la mortalité mater-nelle. Malgré une amélioration, la performance du pays reste inférieure à celle de ses pairs en ce qui concerne la mortalité maternelle. En baisse, le taux de mortalité maternelle est passé de 781 décès à 426 pour 100 000 naissances vivantes entre 2005 et 2012 (Figure 21).

La répartition des dépenses privées de santé montre que les pauvres seront les plus touchés par une réforme des finances publiques affectant les prix des médicaments et des frais de consultation et d’hospitalisation. Le gouvernement a décidé en août 2011 que les médicaments contre le paludisme, les antiré-troviraux (ARV) et les césariennes seraient gratuits dans les établissements publics. Si l’analyse montre que ces mesures étaient effectivement favorables aux pauvres, de nouvelles données et des travaux d’analyse supplémentaires sont nécessaires pour en démontrer l’efficacité et l’impact. Depuis 2014, le financement de ces programmes gratuits de soins de santé a stagné. De plus, de nombreux services ne sont soit pas délivrés (césariennes gratuites ou soins de santé gratuits pour les femmes enceintes), soit pas libres d’accès, soit délivrés contre paiement direct (dans le cas des médicaments contre le paludisme).

FIGURE 19 : Motifs d’insatisfaction par rapport à l’école

2005 2011

0 10 20 30 40 505 15 25 35 45

Manque delivres/fourniture

Effectifpléthorique

Manqued’enseignants

Enseignantssouvent absents

Etablissementen mauvais état

Enseignementmédiocre

Autre problème

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

FIGURE 20 : Taux de mortalité infantile, moins de 5 ans (pour 1 000 naissances vivantes)

CGO 1996

CGO 2005

CGO 2014

150

100

50

0

Taux

de

mor

talit

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de

5 an

s(p

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vivan

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0 2000 4000 6000 8000 10000

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE 21 : Taux de mortalité maternelle (estimations nationales, pour 100 000 naissances vivantes)

CGO 2005

CGO 2012

1 500

1 000

500

0

Taux

de

mor

talit

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ater

nelle

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natio

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00 0

00 n

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0 2000 4000 6000 8000 10000

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxxxviii

Le secteur privé joue un rôle de plus en plus important dans la prestation des services de santé. Un peu plus de la moitié de la population se fait soi-gner dans des établissements de soins privés. Seules six personnes malades sur dix se font soigner. Un peu plus de la moitié des malades se font soigner dans des établissements de soins non gouvernementaux (Figure 22). Une part aussi importante du secteur privé dans un pays au taux élevé de pauvreté témoigne de l’échec relatif du gouvernement dans l’amélioration de l’accès aux soins de santé.

La performance du pays en matière de retard de croissance est supérieure aux attentes, mais la malnu-trition demeure élevée. Le taux de retard de croissance – un indicateur de malnutrition chronique qui correspond à une taille trop petite par rapport à l’âge – a baissé, pas-sant de 31% en 2005 à 25% en 2011. La performance du pays est donc celle escomptée par rapport aux pays comparables. Le niveau des retards de croissance reste néanmoins très élevé. Une forte malnutrition réduit la productivité agricole, contribue à la pauvreté et affecte l’éducation et le potentiel intellectuel des écoliers (à titre d’exemple, le retard de croissance contraint les enfants à commencer l’école tard, car ils paraissent trop petits pour leur âge ; c’est également une cause d’absentéisme et de redoublement). Comme le montre la Figure 23, la malnutrition augmente avec la pauvreté en République du Congo. Le coût prohibitif des aliments pourrait être la cause principale de la malnutrition. En principe, la conception d’un programme de lutte contre la malnutri-tion devrait être relativement aisée, car il s’agira surtout de permettre aux pauvres d’accéder à la nourriture, par exemple à travers l’intensification du programme de cantines scolaires, surtout dans les milieux défavorisés.

Électricité

Malgré les améliorations enregistrées au cours de la dernière décennie, l’accès à l’électricité au Congo reste très faible comparé aux attentes compte tenu de son niveau de RNB. La République du Congo est dotée d’un potentiel hydroélectrique important ; en principe, l’électri-cité devrait donc être produite et distribuée à une grande partie de la population pour un coût relativement faible. Le taux de couverture a considérablement augmenté, passant de 26,7% en 2005 à 42,5% en 2011. Malheureusement, le taux national de raccordement au réseau reste inférieur aux attentes par rapport aux pays comparables (Figure 24).

Les ménages qui ne sont pas connectés au réseau électrique citent les problèmes liés au coût et l’absence du réseau dans leur voisinage comme était les princi-pales raisons pour ne pas s’abonner. De façon générale, le réseau d’électricité n’existe pas dans les quartiers pau-vres et, lorsque le réseau électrique est présent, les pauvres

FIGURE 22 : Type d’établissement de soins visités

Public OC Privé Autre

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

TotalQuintile de bien être

51,6 49,9 48,7 47,1 49,0 49,2

13,8 11,3 9,1 6,0 4,8 8,8

30,3 35,7 40,1 45,1 44,9 39,5

4,2 3,1 2,0 1,8 1,3 2,4

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 23 : Retard de croissance, rapport taille/âge, République du Congo vs. autres pays

0

20

40

60

0 2000 4000 6000 8000 10000

Prév

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e 5

ans)

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

CGO 2005CGO 2011

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

xxxixVue d’ensemble

très souvent n’ont pas les moyens financiers nécessaires pour payer le raccordement au réseau ainsi que les fac-tures mensuelles qui suivront (Figure 25).

Les coupures fréquentes sont, de loin, la prin-cipale source d’insatisfaction des clients de la SNE. La mauvaise qualité de l’électricité et son coût élevé sont également des raisons importantes de mécontente-ment. Par conséquent, le niveau de satisfaction vis-à-vis

du service de l’électricité est très faible. Un peu moins d’un ménage sur trois est satisfait du service fourni par la compagnie en charge de l’offre d’électricité. Pour sept ménages sur dix, les coupures d’électricité sont le princi-pal motif de mécontentement (Figure 26). La deuxième raison de l’insatisfaction est liée à la qualité (citée par 13% des ménages). Le coût de l’électricité est la troisième raison (11,5%). Le problème du coût prédomine parmi

FIGURE 24 : Accès à l’électricité (% de la population)

120

100

80

20

40

60

100

80

40

20

60

Accè

s à

l'éle

ctric

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ones

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Accè

s à

l'éle

ctric

ité, z

ones

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0 2000 4000 6000 8000 100000

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Zones urbaines 2. Zones rurales

CGO 2000

CGO 2012

CGO 2000CGO 2012

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE 25 : Raisons de non-abonnement à l’électricité

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Connexion, abonnement trop cher

Inexistence du réseau dans la localitéDémarche compliquéeInutile

Consommation trop chèreRéseau éloigné (non accessible)

Quintile de bien être

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 26 : Motif d’insatisfaction par rapport à l’électricité

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Trop cherNon concerné

Etat de mauvaise qualitéCoupures fréquentesService interrompu/éboulement

Quintile de bien être

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxl

les ménages pauvres : pour le quintile inférieur, le coût de l’électricité est une raison citée par trois ménages sur dix.

Les tarifs de l’électricité en République du Congo sont mal conçus. Le ciblage des subventions implicites à la consommation n’est pas adéquat. Les sub-ventions à la connexion peuvent clairement être mieux ciblées. Une bonne mesure de la performance de ciblage des subventions est la part des subventions bénéficiant aux pauvres divisée par la proportion de pauvres dans la population (Ω).13 Les tarifs sont plus favorables aux pauvres si Ω>1. La valeur Ω pour la République du Congo était de 0,62 en 2011, c’est-à-dire que les sub-ventions implicites à l’électricité n’étaient pas favorables aux pauvres du pays. A notre connaissance, les tarifs de l’électricité n’ont pas été révisés depuis très longtemps et il conviendrait, à l’avenir, de prendre en compte le caractère pro-pauvre des tarifs, notamment à travers une bonne définition de la tranche sociale.

Les résultats de l’enquête ECOM suggèrent que la Société Nationale d’Electricité (SNE) a du mal à collecter efficacement les paiements des clients résidentiels, même lorsque de nouveaux compteurs sont installés dans les régions. La part des ménages qui paient pour leur électricité est systématiquement inférieure à celle des ménages qui déclarent utiliser l’électricité. C’est peut-être une indication de connex-ions illégales, mais cette situation peut également refléter des retards de paiement, un manque de recouvrement des paiements en retard ou d’autres problèmes. L’écart entre les ménages qui utilisent l’électricité et ceux qui la payent est important. En 2011, 42,5% des ménages étaient raccordés au réseau électrique alors que seulement 30% des ménages payaient l’électricité, soit un écart de 12,5 points entre la fourniture et le paiement. La Société nationale de Distribution d’Eau (SNDE) est confrontée au même problème.

Eau et assainissement

Bien que la part de la population ayant accès à un approvisionnement en eau potable ait légèrement augmenté au cours de la dernière décennie, elle reste encore bien inférieure aux attentes. En matière d’accès

à l’approvisionnement en eau, la République du Congo enregistre des résultats inférieurs à ceux escomptés. L’accès à l’eau a légèrement augmenté entre 2005 et 2015, passant de 72 à 77%, mais le pays affiche toujours des résultats inférieurs aux attentes (Figure 27). La pau-vreté est corrélée à la rareté de l’eau potable (Figure 29).

13 Voir Angel-Urdinola et Wodon (2007) pour d’autres détails.

FIGURE 27 : Sources d’approvisionnement en eau potable (% de la population ayant accès)

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RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

CGO 1997CGO 2005

CGO 2014

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE 28 : Installations d’assainissement améliorées (% de la population ayant accès)

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0 2000 4000 6000 8000 10000

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

CGO 2012

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

xliVue d’ensemble

L’accès aux services d’assainissement reste très faible ; la performance du Congo dans ce domaine s’avère aussi inférieure aux attentes compte tenu du niveau de RNB. Comme l’illustre la figure 28, la République du Congo affiche des résultats inférieurs aux attentes en matière d’accès à des toilettes sûres. En 2014, seulement 43% de la population avait accès à un système d’assainissement amélioré. La situation est encore pire dans les zones rurales où seulement 13% de la population a accès à des toilettes améliorées. Plus préoccupante est la part de la population ne disposant d’aucune installa-tion. La situation est particulièrement préoccupante dans quatre départements : Plateaux, Lékoumou, Cuvette, Cuvette-Ouest. La part des ménages sans toilettes varie de 30 à 42,8% dans ces départements. La encore, l’écart entre les deux villes principales et le reste du pays est très prononcé (Figure 30).

Nouvelles Technologies de l’information et de la communication

Les résultats de la République du Congo en matière de réseau cellulaire mobile sont très bons, mais les résultats en matière d’accès à internet sont inférieurs aux attentes. Les NTIC offrent de nouvelles opportuni-tés qui stimulent la productivité et réduisent les coûts.

D’autre part, les applications utilisées dans différents domaines tels que l’éducation, l’agriculture, la santé, etc. se sont avérées essentielles au développement écono-mique et au bien-être. Pour l’instant, le pays ne semble avoir atteint que les résultats facilement accessibles et matérialisés par la très bonne performance en terme d’accès au réseau de téléphonie mobile (Figure 31). Il peine toutefois à atteindre le niveau supérieur : l’accès

FIGURE 29 : Corrélation entre accès à une source d’eau potable et le taux de pauvreté

KouilouNiari

Lékoumou

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PlateauxCuvette

Cuvette-Ouest

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510152025303540

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Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 30 : Corrélation entre accès à une installation d’assainissement améliorée et le taux de pauvreté

Kouilou

Niari LékoumouBouenza

PoolPlateaux

Cuvette

Cuvette-Ouest

SanghaLikouala

BrazzavillePointe-Noire

y = 10,522e0,0335x

R² = 0,5172

0

Pauv

reté

mon

étai

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GT1)

Pourcentage de ménages sans les toilettes (%)

510152025303540

5045

0 10 20 30 40 50

Source : Calcul des auteurs basé sur l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 31 : Population bénéficiant d’une couverture par le réseau de téléphonie mobile (%)

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CGO 2005

CGO 2011

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxlii

à internet est très faible et très inférieur aux attentes (Figure 32). On estime qu’en 2014, seulement 7% de la population utilisait internet. Outre la qualité insa-tisfaisante de la connexion, le faible taux d’utilisation d’internet pourrait s’expliquer principalement par les prix qui restent trop élevés pour le grand public. La République du Congo était classée parmi les pays les plus chers au monde en matière d’accès à la bande passante internationale avec un coût de 1 200 $US par Mbps et par mois (Jacquelot, citation de la Banque mondiale 2016a).

Perspectives : comment surmonter certains des nombreux défis à relever

A l’avenir, l’un des principaux défis de développement du pays consistera à utiliser la richesse pétrolière pour offrir des services de meilleure qualité, pour bâtir un meilleur capital humain et pour créer des emplois de qualité pour sa population, ainsi que pour soutenir les populations pauvres et vulnérables de manière à assurer une croissance prospère, soutenable et inclusive. A la lumière des analyses effectuées dans le cadre de ce rapport diagnostic de la pauvreté au Congo, les cinq domaines d’action suivants peuvent être envisagés :

Investir dans le capital humain

Un bon niveau de compétences et une bonne santé sont des conditions préalables pour réussir sur le marché du travail. Une bonne santé et un bon niveau d’éducation augmentent les chances de trouver un emploi, d’être plus productif et d’obtenir ainsi un plus haut niveau de rémunération. Notre analyse suggère qu’en République du Congo, l’éducation n’apporte pas de différences notables en dessous du secondaire supé-rieur. C’est pourquoi la lutte contre la pauvreté devrait être axée sur le décrochage scolaire et la transition vers l’enseignement secondaire. Éduquer la population et lui apporter les compétences nécessaires seront essentiels pour que le pays progresse vers son objectif de diversifica-tion économique.14 La formation professionnelle devrait également jouer un rôle clé, en particulier à court terme, pour ceux qui sont déjà déscolarisés.

Accroître la productivité de l’agriculture et la commercialisation des produits agricoles

L’accroissement de la productivité agricole sera un facteur essentiel de la réduction de la pauvreté en milieu rural. Les populations rurales dépendent gran-dement de l’agriculture, qui est leur principale source de revenus. Les données montrent que le pays dépend des importations pour satisfaire ses besoins alimen-taires. Pourtant, la disponibilité des terres arables et les opportunités dans les domaines de la pêche et de l’élevage offrent de grandes opportunités au pays pour qu’il assure sa souveraineté alimentaire. Ce faisant, les populations rurales pourraient générer des revenus suffi-sants pour sortir de la pauvreté. Pour que la productivité agricole soit encore plus efficace, elle doit s’accompagner d’autres mesures telles qu’une meilleure connectivité au marché, la recherche et le développement de meilleurs intrants, etc.

14 Agriculture commerciale, agro-transformation et services (NTIC et tourisme, entre autres).

FIGURE 32 : Utilisateurs internet (pour 100 personnes)

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CGO 2005

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RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs basé sur les données WDI et l’approche Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

xliiiVue d’ensemble

Étendre la couverture des programmes officiels de protection sociale

À travers des programmes tels que LISUNGI, le gouvernement pourrait viser à transférer des fonds aux personnes pauvres et vulnérables, en particulier aux autochtones. Le coût financier d’un hypothétique transfert de fonds pourrait être assez élevé, à environ 171,2 milliards XAF 2011 et représenterait environ 10% du budget du gouvernement. En 2011, le seuil national de pauvreté a été estimé à 274 113 XAF par an et par équivalent adulte. L’écart moyen entre les pauvres et le seuil national de pauvreté était de 15,4%. Cela signifie que s’il était possible de parfaitement cibler les pauvres, un paiement annuel moyen de 103 260 XAF permet-trait d’éliminer la pauvreté en République du Congo.15 En général, le budget d’un tel programme de transfert d’espèces est estimé à 171,2 milliards XAF 2011. Ce montant représente un peu moins de 10% du budget du gouvernement et environ 14% des recettes pétrolières annuelles. Malgré son coût élevé, un tel programme, s’il est assorti de conditionnalités, pourrait induire un investissement dans le capital humain qui se traduirait par des avantages importants à moyen et à long terme pour le pays. Dans le cas d’un transfert de fonds condi-tionnel par exemple, la probabilité qu’un ménage utilise cet apport pour renforcer le capital humain est plus élevée. Si toutes les autres conditions sont respectées,16 il en résulterait une population mieux éduquée, mieux nourrie et en meilleure santé.

Soutenir le développement du secteur privé pour favoriser la création d’emplois

Le secteur privé joue et un rôle important en République du Congo, et il continuera à le faire. Il

sera aussi important de prendre des mesures pour facili-ter les investissements privés destinés à créer des emplois dans des secteurs autres que celui du pétrole, notamment à travers des efforts d’amélioration de la génération et la distribution de l’électricité et un meilleur accès aux crédits pour le secteur privé.

Offrir de meilleurs services à la population

Comme illustré précédemment, la République du Congo enregistre une performance inférieure aux attentes pour la plupart des dimensions non moné-taires du bien-être. Le pays enregistre des résultats infé-rieurs à ceux des pays comparables en matière d’accès à l’éducation, à la santé, à l’électricité, à l’eau potable, à l’assainissement, aux NTIC et au réseau routier. L’amélioration de la disponibilité et de la qualité des services à la population aidera le pays à s’établir comme un véritable pays à revenu intermédiaire.

15 Ce n’est bien sûr qu’une supposition hypothétique, car il y a beaucoup d’autres facteurs en jeu, par exemple le temps pris par l’éducation ou la probabilité que certains pauvres dépensent leur allocation pour des éléments inutiles tels que des produits associés à une mauvaise santé.16 Comme la qualité des prestations de services.

xlv

Introduction

Cette évaluation de la pauvreté analyse les tendances au niveau des aspects monétaires et non monétaires de la pauvreté et de la vulnérabilité économique en République du Congo (RC), en se basant sur deux enquêtes représentatives et globalement comparables

à l’échelle nationale sur les dépenses des ménages réalisées par l’INS en 2005 et 2011. L’étude iden-tifie les facteurs de réduction de la pauvreté en examinant de façon systématique ses dimensions relatives à la démographie, à la main-d’œuvre et au capital humain. Le rapport aborde également des questions pertinentes pour la réduction de la pauvreté telles que la fourniture de services et la marginalisation des autochtones. Cette étude vise à apporter aux décideurs les connaissances nécessaires pour améliorer l’efficacité de leurs programmes afin de réduire et d’éradiquer finale-ment l’extrême pauvreté en République du Congo.

Ce rapport examine les progrès réalisés en République du Congo pour réduire la pauvreté au cours de la dernière décennie, en portant une attention particulière à la période 2005–2011. L’accent est mis sur cette période en raison de la disponibilité des données. Les progrès réalisés par la République du Congo entre 2005 et 2011 en matière de réduction de la pauvreté sont sub-stantiels. Néanmoins, les preuves empiriques permettant d’étayer cette affirmation sont limitées. Des réductions annuelles de 1,5 % du taux national de pauvreté ont pu être enregistrées grâce à la forte croissance favorisée par les prix du pétrole et les investissements dans les services et les infrastructures, en particulier dans les deux métropoles (Brazzaville et Pointe Noire).

La République du Congo est l’un des pays les plus urbanisés au monde. Cette situation est lourde d’implications sur les enjeux reliés à la croissance partagée et à la réduction de la pauvreté. Selon les dernières estimations, 61,8 % de la population vit dans des zones urbaines, avec une plus forte concentration dans les deux villes principales (Brazzaville et Pointe Noire). La concentration dans les zones urbaines facilite l’offre de services publics à la population. En même temps, il existe un risque que les habitants des zones rurales soient laissés pour compte. C’est précisément ce qui se passe en République du Congo. Entre 2005 et 2011, tous les indicateurs de pauvreté ont augmenté dans les zones rurales.

Malheureusement, seuls de faibles efforts ont été réalisés dans le domaine de la collecte des données en République du Congo et le pays dispose donc seulement que de deux enquêtes sur la consommation des ménages : les enquêtes ECOM de 2005 et de 2011. L’analyse de base réalisée dans ce rapport utilise deux séries d’enquêtes : (a) les enquêtes ECOM réalisées en 2005 et 2011 et

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvretéxlvi

(b) les enquêtes démographiques et de santé (DHS) réali-sées en 2005 et 2011/2 (ci-après dénommées les enquêtes de 2005 et 2012). Toutes ces enquêtes sont basées sur un échantillon représentatif au niveau national et ont été utilisées pour obtenir les estimations officielles sur la pauvreté monétaire et sur d’autres OMD. Des don-nées issues des Indicateurs du développement dans le monde (WDI) ont également été utilisées pour évaluer la performance du pays par rapport à ses homologues.

Malgré le manque de disponibilité de données récentes, la réalisation de cette évaluation de la pauvreté s’est avérée essentielle pour comprendre la pauvreté en République du Congo. Cette étude a servi d’expérience d’apprentissage pour le personnel de la Banque mon-diale, ainsi que pour les responsables gouvernementaux, et elle pose les bases d’une future collaboration dans le cadre de la planification et de l’analyse de la prochaine enquête ECOM 3.

Cette évaluation de la pauvreté comprend six chapitres. Le premier chapitre présente les principales tendances de la pauvreté monétaire et non monétaire, ainsi que les inégalités. De plus, le chapitre examine l’effet de la croissance de la consommation et inclut des simulations des tendances de la pauvreté au-delà de 2011.

Le deuxième chapitre met en évidence quelques-uns des inconvénients d’une performance positive, notamment l’amplification de l’écart urbain-rural et une vulnérabilité accrue. Le chapitre examine, en particulier, dans quelle mesure les ménages classés comme non-pauvres risquent de retomber dans la pauvreté s’ils subissent un choc négatif. Le troisième chapitre utilise des statistiques descriptives pour présenter le profil de pauvreté pour l’année 2011. Le quatrième chapitre abandonne la per-spective descriptive et utilise des régressions et des décom-positions pour examiner les moteurs de la croissance de la consommation et de la réduction de la pauvreté, en axant l’analyse sur quatre facteurs importants dérivés du chapitre antérieur : la localisation, l’origine ethnique, l’éducation et le travail. Le cinquième chapitre fournit une évaluation du marché du travail et des sources de revenus des ménages. Enfin, le sixième chapitre décrit la performance du pays en termes de prestation de ser-vices, en particulier dans les domaines de l’éducation, de la santé, de l’eau et de l’assainissement, des TIC et du réseau routier. Ce chapitre examine la relation entre la prestation de services et la réduction de la pauvreté. Il souligne également que la République du Congo obtient des résultats inférieurs à ceux de à ses homologues.

1

1

1.1 Introduction

La République du Congo (RC) a enregistré une forte performance macroéconomique entre 2002 et 2015, avec un taux de croissance de 4,5 % par an. Pendant la sous-période 2005–2011, la RC se situait parmi les pays africains connaissant une plus forte croissance, avec un taux de croissance annuel moyen de 5,4 %.

La forte performance en termes de croissance s’est accompagnée par des améliorations substantielles des conditions de vie. Par exemple, le taux de mortalité des enfants âgés de moins de cinq ans a diminué de deux tiers entre 2005 et 2011. Une amélioration notable de nombreuses autres dimensions du bien-être a également été enregistrée dans, notamment la scolarisation et l’achèvement de la scolarité au niveau de l’enseignement primaire, l’accès à l’eau potable, l’accès à l’électricité, etc. L’évolution de la pauvreté monétaire en nombre d’habitants était similaire à la tendance générale, la proportion de la population vivant en deçà de la ligne nationale de pauvreté passant de 50,7 % en 2005 à 40,9 % en 2011.

Le présent chapitre utilise différentes sources de données pour offrir une analyse détaillée de l’évolution de la pauvreté et des conditions de vie des ménages en République du Congo, en mettant l’accent sur la période pour laquelle les enquêtes auprès des ménages sont disponibles, c’est-à-dire entre 2005 et 2011. Le chapitre comprend sept parties. Dans la première partie, nous revenons sur le contexte national. Dans la deuxième partie, nous présen-tons les raisons qui justifient une mise à jour des données relatives à la pauvreté et aux inégalités. Dans la troisième partie, nous offrons une description détaillée de l’évolution de la pauvreté en utilisant les données des deux seules enquêtes disponibles. La quatrième partie présente une description détaillée de l’évolution des inégalités. L’analyse de la croissance partagée se fait dans la cinquième partie. Les tendances observées au niveau des dimensions non monétaires du bien-être sont présentées dans la sixième partie. La dernière partie utilise des micro-simulations pour illustrer le parcours difficile que le pays devra suivre afin d’éradiquer l’extrême pauvreté d’ici 2030 conformément aux objectifs jumeaux de la Banque mondiale.

Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté2

1.2 Contexte national

L’histoire du pays a été caractérisée par des fluctuations liées à la performance de son secteur pétrolier, au passage du communisme à l’économie de marché, à la guerre civile et les troubles sociaux. Depuis les années 1960, le pays a traversé quatre phases économiques : 1960–1972 ; 1973–1984 ; 1985–1999 ; 2000–2014. Ces périodes correspondent, respectivement, à l’économie pré-pétrole, au premier boom pétrolier, à la crise des prix du pétrole et au second boom pétrolier (Banque mondiale 2016a). Le pays a également connu des troubles sociaux avec un coup d’État militaire et une guerre civile (Bhattacharya, et Ghura 2006). Dans un contexte de guerre froide, les différents gouvernements sont passés du communisme à une économie de marché, et vice-versa. Tous ces phé-nomènes ont affecté l’économie et les perceptions des populations, en particulier concernant l’importance de l’État comme principal pourvoyeur d’emplois.

Bénéficiant de prix du pétrole plus élevés et de la stabilité politique du pays, l’économie congolaise a enregistré une croissance assez forte de 2002 à 2015. Pendant cette période, le taux de croissance de la République du Congo atteignait en moyenne 4,5 % (Figure 1.1). Les prix du pétrole élevés se traduisaient par des revenus plus élevés à la fois pour le gouvernement et pour le secteur privé opérant dans le secteur pétrolier. Cela a conduit, en définitive, à une plus forte demande de biens et de services, stimulant ainsi le secteur non pétrolier. Entre 2005 et 2011, le pays a enregistré une forte croissance, avec un taux annuel moyen de 5,4 %, favorisée par les revenus pétroliers élevés issus de la production de pétrole et par la décision du gouverne-ment, en 2006, d’amplifier ses investissements dans les infrastructures.

Bien que la croissance ait été significative, elle n’est toutefois pas durable car elle dépend forte-ment du pétrole, ce qui conduit à une volatilité de la croissance du produit intérieur brut (PIB) au fil du temps et au risque du syndrome hollandais.17 En 2013, le pétrole représentait près de deux tiers du PIB (63 %), contribuait aux recettes publiques à raison de 77 % et centralisait près de 90 % des exportations

de marchandises. Le secteur industriel et l’agriculture représentent une part nettement inférieure du PIB, mal-gré les vastes surfaces de terres cultivables (Figure 1.2 et Figure 1.3). Cette dépendance vis-à-vis du pétrole impli-que que la volatilité combinée de la production et des prix du pétrole peut donner lieu à des problèmes signi-ficatifs de planification budgétaire et à une réduction de la qualité des dépenses publiques. Dans les années 1960, la République du Congo était une économie diversifiée et relativement industrialisée. Le secteur manufacturier représentait près de 25 % du PIB, avec une prédomi-nance de l’industrie textile, de la production de béton et de l’industrie agro-alimentaire. L’émergence du secteur pétrolier, conjuguée aux problèmes socio-économiques et aux guerres civiles, a contribué à la situation actuelle qui est celle d’une économie non diversifiée et d’une forte dépendance vis-à-vis du pétrole. Cela a des répercussions sur la distribution des revenus et de la richesse, les zones urbaines affichant des performances bien meilleures que celles des zones rurales. Les écarts se creusent.

17 Le syndrome hollandais et la relation apparente entre une augmen-tation du développement économique de ressources naturelles (ou des flux d’aide étrangère) et une diminution dans les secteurs industriels ou agricoles. Cette relation s’explique par une augmentation des revenus provenant de ressources naturelles (ou des flux d’aide étrangère) avec souvent pour résultat une monnaie plus forte (déterminé par le taux de change) et donc une diminution de la compétitivité des autres expor-tations du pays, qui couplée avec des importations moins onéreuses, rend les secteurs industriels et agricoles nationaux moins compétitifs.

FIGURE 1.1 : Tendance du PIB par habitant, 1960–2015

0

PIB

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200

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1000

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1960

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1995

2000

2005

2010

2015

Année

Source : Indicateurs du développement dans le monde (WDI).

3Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

Comme dans d’autres pays riches en res-sources d’Afrique subsaharienne (ASS), la croissance économique ne génère pas suffisamment d’emplois de qualité. Compte tenu des liens limités entre le secteur pétrolier et le reste de l’économie, la croissance économique récente n’a pas pu générer suffisamment d’emplois de qualité.

La République du Congo est l’un des pays les plus urbanisés au monde. Cela comporte de nom-breuses implications sur les enjeux relatifs aux objectifs jumeaux de la Banque mondiale : croissance partagée

et éradication de l’extrême pauvreté. Selon les dernières estimations, 61,8 % de la population vit dans des zones urbaines, avec une plus forte concentration dans les deux métropoles (Brazzaville et Pointe Noire). La concentra-tion dans les zones urbaines facilite la prestation de ser-vices publics à la population. En même temps, il existe un risque que la part réduite de la population vivant dans les zones rurales soit laissée de côté. C’est précisément ce qui se passe en République du Congo.

La population de la République du Congo est très jeune, près de deux personnes sur cinq sont âgées de moins de 15 ans. La pyramide des âges de 2011 reflète la structure typique d’un pays en développe-ment : large à la base avec un rétrécissement rapide à mesure que l’on remonte dans la répartition par âge (Figure 1.4). Une telle situation présente de nombreux défis pour le gouvernement en termes d’offre des services de base, de gestion des zones congestionnées, de crois-sance économique et de planification pour la prochaine génération. La proportion élevée de jeunes est également de nature à exercer une pression sur le marché du travail à moyen terme, qui pour y répondre devra multiplier le nombre d’emplois créés. Une population très jeune signifie que le pays sera aussi soumis à un rapport de dépendance élevé.

FIGURE 1.2 : Distribution du PIB par secteur, 2013 (%)

Agriculture,4%

Pétrole,63%Industries,

9%

Services,24%

Source : Données économiques de la Banque mondiale, 2014.

FIGURE 1.3 : Contribution des secteurs au PIB, 1960–2010 (%)

Agriculture ForestryManufacturing

Extractive IndustriesServices

0%

20%

40%

60%

80%

10%

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1960

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1978

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1982

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1986

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1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

Source : Données économiques de la Banque mondiale, 2011.

FIGURE 1.4 : Pyramide des âges pour la République du Congo en 2011

300 200 100 0 100 200 3000–4

10–14

20–24

30–34

40–44

50–54

60–64

70–74

80–84

Population (en milliers)

Hommes Femmes

Source : Calcul des auteurs sur base de l’Enquête congolaise auprès des ménages (ECOM) de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté4

1.3 Raisons justifiant la mise à jour des chiffres relatifs à la pauvreté et aux inégalités

La fréquence des enquêtes auprès des ménages en République du Congo est très faible et ne permet pas de réaliser une analyse actualisée de la pauvreté et des conditions de vie de la population. Malheureusement, les deux seules enquêtes auprès des ménages pour la République du Congo sont les enquêtes ECOM de 2005 et 2011. La stratégie statistique du pays n’est pas satisfaisante. Toutes les analyses figurant dans ce rapport sont limitées par la disponibilité des données. Toutefois, les données dis-ponibles peuvent aider à comprendre les facteurs antérieurs de la pauvreté et leurs implications au niveau des politiques.

Une analyse initiale réalisée par le personnel de la Banque mondiale a fourni un certain nombre de résultats surprenants. Premièrement, la baisse globale de l’indice numérique de pauvreté au niveau national a été relativement faible, à moins de 4 % sur la période de six ans. Cette diminution est relativement faible compte tenu du niveau de croissance économique enregistré dans le pays pendant cette période. Deuxièmement, les seuils de pauvreté utilisés pour les estimations sont tels que le seuil de pauvreté en 2011 est supérieur de 82 % au seuil de pauvreté de 2005 (une augmentation de 198 704 XAF en 2005 à 362 705 XAF en 2011). Pourtant, pendant cette même période, l’augmentation cumulative de l’indice des prix à la consommation (IPC) a été largement inférieure, à un taux de 31,5 %. Troisièmement, les estimations suggèrent une forte diminution de l’inégalité entre les deux années de l’enquête. Par exemple, les estimations suggèrent que le coefficient de Gini de l’inégalité pour-rait avoir diminué et être passé de 0,46 à 0,38 en 2011, une forte diminution qui serait surprenante si la réduc-tion de la pauvreté avait davantage bénéficié à de grandes villes plutôt qu’à d’autres zones urbaines et rurales. Enfin, l’analyse suggère que la part de la consommation des ménages allouée à l’alimentation a augmenté de manière significative, passant de 38,6 % en 2005 à 46,1 % en 2011, ce qui, ici encore, serait surprenant si une telle évolution avait été observée pendant une période de crois-sance économique soutenue et de réduction de la pauvreté.

Il s’est avéré que les incohérences observées résultaient de différences méthodologiques. En 2005, la Banque mondiale a suggéré une approche solide pour l’estimation des chiffres de la pauvreté. Cette approche n’a pas été suivie lors de la réalisation de l’analyse de 2011. Pourtant, quand on souhaite examiner la dynamique de la pauvreté et de l’inégalité, des approches similaires doi-vent être utilisées pour définir l’agrégat du bien-être. En outre, il est recommandé de ne pas mettre à jour le seuil de pauvreté sur une période de temps inférieure à 10 ans.

Encadré 1.1 : Les estimations de la pauvreté en République du Congo sont basées sur des données relativement anciennes

L’enquête ECOM est utilisée pour effectuer une estimation des chiffres officiels de la pauvreté en République du Congo. Cette enquête a été réalisée en 2005 et en 2011.a L’enquête ECOM est une enquête représentative à l’échelle nationale qui est menée par l’Institut national de la statistique (INS). L’enquête ECOM, qui utilise un cadre d’échantillonnage à deux degrés, a porté sur un total d’environ 5 000 ménages en 2005 et 10 400 ménages en 2011. En 2005, la conception de l’échantillon a permis d’établir des estimations robustes jusqu’à cinq strates : Brazzaville, Pointe Noire, autre municipalités, zone semi-urbaine et zone rurale. En 2011, l’échantillon a été sensiblement élargi, permettant ainsi une désagrégation des estimations jusqu’au niveau des douze départements. L’objectif de l’enquête ECOM était de fournir des informations à jour sur les revenus et les dépenses des ménages, de déterminer leurs sources de revenus et d’apporter des informations sur leurs caractéristiques démographiques. L’enquête avait une structure modulaire et recueillait des informations sur les caractéristiques démographiques des individus, leur activité économique, leur éducation, leur santé et leurs revenus. Au niveau des ménages, l’enquête collectait des informations sur les sources de revenus, tous les types de dépenses, la possession de biens durables et l’accès aux services de base. Les enquêtes ECOM de 2005 et 2011 ont servi de base à notre analyse.

a L’enquête ECOM devait être effectuée tous les 5 ans, mais cet objectif ne s’est pas matérialisé vu les financements limités mis à disposition des services statistiques. La capacité statistique de la République du Congo est faible pour un pays à revenu intermédiaire. En 2015, le niveau de la capacité statistique de la République du Congo était de 50, ce qui est net-tement inférieur au niveau mondial (66), de l’Afrique subsaharienne (59), et de la moyenne des pays membres de la Banque internationale pour la reconstruction et le développement (74) (WDI 2016). Cette situation devrait s’améliorer à moyen terme avec l’appui de la Banque mondiale au titre du projet de développement des capacités statistiques (STATCAP).

5Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

Dans le cadre de cette évaluation de la pauvreté, les estimations de 2011 sur la pauvreté ont été révisées afin d’assurer une comparabilité satisfaisante entre les deux enquêtes ECOM. Un nouvel agrégat du bien-être a été calculé sur la base d’hypothèses identiques à celles de 2005 (voir les Annexes 1 et 2). En outre, le panier alimentaire de 2005 a été maintenu et le seuil de la pau-vreté de 2011 a été calculé en appliquant l’IPC au coût du panier. Pendant cet exercice, il s’est aussi avéré que l’analyse de l’inégalité est très sensible au traitement des valeurs aberrantes. Nous n’avons pratiquement pas cor-rigé ces valeurs car elles reflètent souvent le niveau réel de richesse d’une partie de la population.

Pour calculer les mesures de la pauvreté, trois élé-ments sont nécessaires (voir, par exemple, Coudouel, Hentschel, et Wodon 2002). Premièrement, il faut choi-sir la dimension et l’indicateur du bien-être qui sont pertinents. Deuxièmement, il faut sélectionner un seuil de pauvreté — c’est-à-dire un seuil en deçà duquel un ménage ou un individu donné sera classé comme pauvre. Enfin, il faut choisir une mesure de la pauvreté, c’est-à-dire la mesure qui est utilisée pour représenter la population dans son ensemble ou un sous-groupe de la population uniquement. L’Annexe 1 explique comment les enquêtes ECOM ont été utilisées pour estimer la consommation des ménages par équivalent adulte, utilisée comme l’indicateur

du bien-être.18 L’Annexe 2 présente la méthode de calcul du seuil de pauvreté estimé et précise les différences entre les enquêtes — lesquelles expliquent pourquoi il est dif-ficile d’obtenir des estimations de la pauvreté pleinement comparables au fil du temps, même si ces différences ne sont pas importantes. L’Annexe 3 explique comment les mesures de la pauvreté ont été utilisées dans cette étude : l’indice numérique de pauvreté, l’intensité de la pauvreté et l’intensité de la pauvreté au carré sont définis ici.

1.4 Réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

Entre 2005 et 2011, la forte performance macroéco-nomique a entraîné une diminution significative de la proportion de la population vivant dans la pauvreté. La proportion de personnes vivant en deçà du seuil de pauvreté nationale est passée de 50,7 % en 2005 à 40,9 % en 2011 (Figure 1.5), une réduction de 9,8 %

18 Il est important de noter qu’en 2011, suite à des problèmes d’ar-chivage, les prix régionaux n’étaient pas disponibles. C’est pourquoi l’indice des prix de Fisher estimé par Afristat a été utilisé comme déflateur régional. Cependant, l’expérience acquise dans d’autres pays tend à montrer que cette procédure n’aura qu’un impact négligeable dans cette analyse.

FIGURE 1.5 : Evolution du taux de pauvreté monétaire entre 2005 et 2011

60

50

30

0

10

20

40

$5 600

$5 400

$5 000

$4 400

$4 600

$4 800

$5 200

Taux

de

pauv

reté

(%)

PIB

par h

abita

nt

Année

1. Tendances de la pauvreté et du PIB par habitant

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

PIB par habitantSeuil de pauvreté national1,9 $EU/jour PPA

80

60

0

20

40

2. Taux national de pauvreté par région

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain

Rural Congo

2005 2011

Source : Calculs des auteurs basés sur les indicateurs du développement dans le monde (WDI) et les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté6

en phase avec le taux de croissance du PIB enregistré pendant cette période. Globalement, environ 143 000 personnes sont sorties de la pauvreté. Les variations de la profondeur et de la sévérité de la pauvreté ont connu une tendance similaire à celle observée pour le taux de pauvreté (Tableau 1.1). À l’échelle nationale, malgré la croissance démographique enregistrée pendant cette période, le nombre de pauvres a diminué, passant de 1 801 000 en 2005 à 1 658 000 en 2011.

À l’instar du taux national de pauvreté, le taux international de pauvreté extrême a consi-dérablement diminué. Les techniques de mesure de la pauvreté au niveau national sont utilisées pour analyser la pauvreté dans le pays et pour élaborer les politiques économiques visant à éradiquer la pau-vreté. Cependant, les données nationales relatives à la pauvreté ne sont généralement pas comparables entre les pays. Pour établir une comparaison entre la République du Congo et d’autres pays d’Afrique et du monde, on utilise généralement des mesures appelées mesures internationales d’extrême pauvreté. Le seuil

international de pauvreté le plus courant est fixé à 1,90 dollar EU exprimée en dollars EU PPA (Parité de pouvoir d’achat) de 2011. La proportion des per-sonnes vivant dans une situation d’extrême pauvreté, avec moins de 1,90 $ EU PPA par jour selon les normes internationales, a diminué en République du Congo : elle est passée de 50,2 % en 2005 à 37,0 % en 2011 (Figure 1.5).

Malgré l’amélioration du niveau de vie, le pays affiche encore des résultats insuffisants par rapport à son potentiel et à son statut de pays à revenu inter-médiaire. Les comparaisons entre les pays montrent que le niveau de pauvreté internationale en République du Congo est toujours nettement plus élevé que celui d’autres pays à revenu intermédiaire comparables (Figure 1.6 et Figure 1.7). Les pays présentant un niveau de développement économique similaire ont généralement des taux de pauvreté nettement inféri-eurs. En République du Congo, la proportion de la population vivant avec moins de 1,90 $ EU par jour est supérieure à celle d’autres pays à revenu intermédi-aire. Par ailleurs, le taux de pauvreté de la République du Congo (par rapport au seuil international de pau-vreté, 1,90 $US – PPA $US 2011) est assez proche de la moyenne en Afrique subsaharienne (ASS) qui s’élève à 42,6 %.

La majeure partie de la réduction de la pau-vreté a été observée dans les deux plus grandes villes du pays, Brazzaville et Pointe Noire. À Brazzaville, le nombre de pauvres a diminué de 20 points, passant de 42,3 % en 2005 à 21,6 % en 2011. Pointe Noire a également enregistré une forte réduction de la pauvreté (13 %), passant de 33,5 % en 2005 à 20,3 % en 2011. En revanche, la pauvreté a augmenté dans les zones rurales où le nombre de pauvres s’est accru de 4,6 points, pas-sant de 64,8 % en 2005 à 69,4 % en 2011. L’image qui se dégage de ces estimations est celle d’une économie duale, avec des indicateurs de la pauvreté nettement plus bas et diminuant beaucoup plus rapidement dans les zones urbaines, en particulier dans les deux grandes agglomérations, que dans les zones rurales. Le chapitre 2 analysera plus en détail la dichotomie croissante entre les zones urbaines et les zones rurales.

TABLEAU 1.1 : Tendance des indices de pauvreté monétaire, 2005–2011

Taux de pauvreté (%)

Profondeur de la pauvreté (%)

Sévérité de la pauvreté (%)

2005

Brazzaville 42,3 15,5 7,6

Pointe Noire 33,5 10,6 4,9

Autres municipalités 58,4 24,2 12,9

Semi-urbain 67,4 29,4 16,2

Rural 64,8 25,7 13,0

National 50,7 19,4 9,7

2011

Brazzaville 21,6 6,2 2,7

Pointe Noire 20,3 4,8 1,8

Autres municipalités 52,8 18,1 8,4

Semi-urbain 59,7 22,5 11,0

Rural 69,4 30,2 16,4

National 40,9 15,4 7,8

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

7Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

1.5 Les inégalités demeurent élevées

À l’échelle nationale, les niveaux d’inégalité demeurent élevés.19 Les coefficients de Gini des deux enquêtes (0,460 dans l’enquête de 2005 et 0,465 dans l’enquête de 2011) sont assez proches et montrent une légère augmen-tation de l’inégalité (Figure 1.8). Cette augmentation, également confirmée par d’autres mesures présentées dans la Figure 1.8, semble cohérente avec le fait que la pauvreté a davantage diminué dans les grandes villes que dans les autres zones urbaines et rurales. Une mesure alternative montre que la consommation par équivalent adulte parmi le groupe des 10% les plus riches en République du Congo était 17,2 fois supérieure à celle des 10% les plus pauvres en 2005. Cet écart s’est accentué pour atteindre une consommation 20,0 fois supérieure en 2011.

Les tendances sont différentes selon les régions du pays : l’inégalité diminue dans les grandes villes et s’accentue dans les zones rurales. Dans les différentes zones géographiques, les tendances sont plus complexes, comme le montrent les indicateurs de l’inégalité dans la Figure 1.8. Dans les plus grandes villes de Brazzaville et Pointe Noire, l’inégalité semble avoir diminué. On observe le même phénomène dans d’autres municipalités. En revanche, l’inégalité semble avoir augmenté dans les zones semi-urbaines et dans les zones rurales.

Selon les normes internationales, les inégalités sont plus élevées en République du Congo. Les com-paraisons entre pays suggèrent que le niveau d’inégalité est élevé en République du Congo (Figure 1.8.2). Le pays est classé parmi les sociétés les plus inégalitaires selon les don-nées WDI. Les données sur l’inégalité dans 105 pays sont disponibles dans les indicateurs du développement dans le monde (WDI), et postérieures à 2010. La République du Congo occupe la 90e place sur un total de 105 pays selon le coefficient de Gini.

1.6 La prospérité n’a pas été équitablement partagée entre 2005 et 2011 en raison de l’augmentation des inégalités observée durant cette période.

Au niveau national, la prospérité n’a pas été partagée avec les segments les plus pauvres de la population. Une autre façon d’envisager la croissance et les change-ments dans la répartition du bien-être consiste à utiliser les courbes d’incidence de la croissance qui représentent les taux de croissance de la consommation à différents

FIGURE 1.6 : Taux de pauvreté (PPA 2011) par rapport au RNB par habitant, comparaison avec les autres pays

80

60

40

–20

0

20

100

80

40

20

60

Taux

de

pauv

reté

à 1

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PPA

de 2

011)

Taux

de

pauv

reté

à 3

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USD

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PPA

de 2

011)

0 2000 4000 6000 8000 100000

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Taux de pauvreté à 1,90 $ EU par jour (PPA 2011) 2. Taux de pauvreté à 3,10 $ EU par jour (PPA 2011)

CGO 2005

CGO 2011

CGO 2005

CGO 2011

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calculs des auteurs basés sur les indicateurs du développement dans le monde (WDI) et sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).Remarque : RNB = Revenu national brut.

19 Ce rapport examine avant tout l’inégalité de consommation.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté8

FIG

UR

E 1.

7 : T

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$EU/

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1 $E

U/jou

r PPA

8090 60 405070 0102030

KazakhstanRépublique TchèqueFédération RusseThaïlandeHongrieIran, Islamic Rep.MoldavieSerbieJordanUruguayRépublique slovaquedindeMongolieMauriceLituanieChiliEstonieAlbanieLettonieArgentineCosta RicaSri LankaArménieRépublique du KirghizistanBulgarieTunisieEurope et Asie centrale (en développement uniquement)ParaguayBhoutanRépublique DominicaineMexiquePanamaVietnamLe SalvadorPérouÉquateurBrésilRevenu moyen supérieurAmérique latine et Caraïbes (en développement uniquement)ColombieCambodgeAsie de l'Est et Pacifique (en développement uniquement)BoliviePakistanIBRD seulementChineGéorgieGuatemalaRevenu moyenMondePhilippinesTotal de l'IDA et de la BIRDRevenu moyen et moyenNépalVanuatuHondurasIndonésieAfrique du SudDjiboutiRevenu moyen inférieurAsie du sudIndeMélange IDARépublique démocratique populaire laoTotal IDAOugandaEthiopieSao Tomé-et-PrincipeGuinéeCongo, Rep.SénégalTchadIDA seulementSituations fragiles et touchées par le conflitAfrique subsaharienne (en développement uniquement)BangladeshTanzanieFaible revenuNigerSierra LeoneBéninHaïtiAllerLesothoRwandaZambieGuinée-BissauMalawiRépublique Démocratique du CongoMadagascar

Sour

ce :

WDI

et c

alcu

l des

aut

eurs

.

9Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

niveaux de bien-être (Ravallion et Chen 2003). Comme le montre la Figure 1.9, les courbes d’incidence de la croissance suggèrent que la croissance n’a pas profité aux pauvres à l’échelle nationale. Selon les mesures de la pauvreté basées sur la consommation, les plus pauvres ont en effet connu une détérioration de leur niveau de vie. Les ménages situés au milieu de la distribution ainsi qu’une faible proportion des ménages les plus riches ont connu une forte croissance positive.

La prospérité a été partagée avec les pauvres à Brazzaville, à Pointe Noire et dans d’autres munici-palités. En revanche, la croissance n’a pas bénéficié aux

pauvres dans les zones semi-urbaines ni dans les zones rurales. Les résultats fournis par les courbes d’incidence de la croissance par zone révèlent des différences. Dans chaque zone, la croissance était favorable aux pauvres à Brazzaville, Pointe Noire et dans les autres municipalités. Dans d’autres zones semi-urbaines, la croissance était plus élevée pour les non-pauvres. Dans les zones rurales, l’incidence de la croissance est inférieure à zéro, ce qui indique des pertes en termes de bien-être. La Figure 1.10 présente les taux de croissance moyens observés dans toute la distribution par zone de résidence, en mettant l’accent sur les 10e, 40e et 60e percentiles.

FIGURE 1.8 : Inégalité en République du Congo, 2005–2011

0,9

2005

0,70,8

1,0

00,1

0,50,6

0,4

0,20,3

1. Tendance de l’inégalité

2011

Coefficient de Gini Indice de Theil(GE(a), a = 1)

Déviationslogarithmiques

moyennes (GE(a), a =0)

Indice d'entropie(GE(a), a = -1)

Moitié (Coeff.Var.Carré) (GE(a), a = 2)

60

40

50

70

0

10

20

30

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ineNo

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ïti

2. Coefficient de Gini – Inégalités en République du Congo et autres pays sélectionnés

Source : Calculs des auteurs basés sur les indicateurs du développement dans le monde (WDI) et les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté10

1.7 Les dimensions non monétaires du bien-être ont aussi enregistré une amélioration substantielle

La tendance des dimensions non monétaires peut être utilisée pour évaluer la fiabilité de la tendance moné-taire. Une façon d’évaluer si ces estimations révisées des tendances de la pauvreté semblent raisonnables est de recourir à d’autres indicateurs du bien-être en plus de la consommation des ménages, et de déterminer si les tendances observées pour les indicateurs de la pauvreté basés sur la consommation sont similaires aux tendances observées pour d’autres indicateurs du bien-être des ménages. C’est ce qui a été fait dans le Tableau 1.2 où l’on a tenu compte, d’abord, des perceptions subjectives

de la pauvreté et, ensuite, des indicateurs de la pauvreté basés sur des actifs (la méthodologie utilisée pour calcu-ler les indicateurs de la pauvreté basés sur des actifs est expliquée dans l’Annexe 4).20

Entre 2005 et 2011, la pauvreté subjective, mesu-rée par l’incapacité des ménages à subvenir à leurs besoins alimentaires de base, a diminué de 10,7 %. En utilisant les données de perceptions subjectives compa-rables pour les enquêtes de 2005 et 2011, le Tableau 1.2 présente la part de la population, parmi les ménages, qui tend à rencontrer des difficultés à subvenir à ses besoins alimentaires de base. À l’échelle nationale, la pauvreté

FIGURE 1.8 : Inégalité en République du Congo, 2005–2011

Brazzaville Pointe Noire

2005

Autres municipalités Semi-urbain TotalRural

2 500 000

2 000 000

1 500 000

1 000 000

500 000

0

3. Différence absolue D10-D1 (XAF)

XAF

2011

Brazzaville Pointe Noire

2005

Autres municipalités Semi-urbain TotalRural

25

20

15

10

5

0

4. Différence relative D10-D1 (XAF)

Nom

bre

2011

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

(suite)

20 Il s’agit d’une approche communément utilisée, dont la robustesse et amplement documentée dans la littérature ; voir, par exemple, Sahn et Stifel (2000, 2003).

11Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

FIGURE 1.9 : Courbes d’incidence de la croissance par strate, 2005–2011

5

3

–1

–5

–3

1

Taux

de

croi

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l (%

)

Percentile des dépenses

National

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

15

10

0

–10

–5

5

Taux

de

croi

ssan

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l (%

)

Percentile des dépenses

Brazzaville

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

–5

Taux

de

croi

ssan

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l (%

)

Percentile des dépenses

Pointe Noire

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

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–6

–4

–2

4

2

151311

–3

531

–1

79

Taux

de

croi

ssan

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nnue

l (%

)

Percentile des dépenses

Autres municipalités

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

–2

Taux

de

croi

ssan

ce a

nnue

l (%

)

Percentile des dépenses

Semi–urbain

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91

4

2

–6

–4

–2

0

10

8

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0

4

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Taux

de

croi

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nnue

l (%

)

Percentile des dépenses

Autres municipalités

–81 11 21 31 41 51 61 71 81 91

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté12

subjective mesurée de cette façon a diminué de 10,7 %, passant de 42,9 % de la population en 2005 à 32,2 % en 2011. Toutefois, une différence a été observée par rapport aux indicateurs de la pauvreté basés sur la consommation : la diminution des perspectives subjectives de la pauvreté parmi les ménages a été enregistrée dans tous les milieux de résidence, y compris les zones rurales.

La pauvreté, en termes de possession d’actifs, a également enregistré une forte diminution. La posses-sion d’actifs modernes a augmenté, tandis que la posses-sion d’actifs traditionnels s’est détériorée. La proportion des ménages qui possèdent un téléphone mobile, un téléviseur, un fauteuil moderne ou un fer à repasser fait

l’objet d’une augmentation notable (Figure 1.11). Par conséquent, l’ampleur de la réduction de la proportion de la population vivant dans des ménages classés comme pauvres en actifs est encore plus importante ;21 mais cela s’explique, en partie, par le fait qu’une réduction des indicateurs de la pauvreté basés sur les actifs peut rapidement résulter de la possession d’actifs addition-nels par les ménages. Toutefois, il convient de souligner

FIGURE 1.10 : Moyenne des taux de croissance à travers la distribution, 2005–2011

BrazzavilleNational Pointe Noire

10% les plus pauvres

Autres municipalités Semi-urbain Rural

10

8

6

4

2

–4

–2

–6

0

40% les plus pauvres 60% les plus riches

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

TABLEAU 1.2 : Proportion de la population en situation de pauvreté, dimensions non monétaires, 2005–2011 (%)

Pauvreté subjective

Pauvreté basée sur les actifs

2005 2011 2005 2011

Brazzaville 42,6 31,2 50,5 21,3

Pointe Noire 29,6 23,0 43,1 20,2

Autres municipalités 41,0 35,0 71,6 52,7

Semi-urbain 54,3 34,7 82,4 59,4

Rural 50,2 37,6 80,3 69,1

Total 42,9 32,2 62,5 40,7

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

21 Une analyse factorielle a été effectuée pour déterminer les actifs possibles, et le seuil de pauvreté est fixé aussi proche que possible de l’estimation monétaire de 2011. La projection en 2015 a permis d’examiner la tendance.

FIGURE 1.11 : Possession d’actifs, 2005–2011 (%)

200 40

2005

60 80 100

2011

Matelas ou litTelephone

RadioTéléviseur

Fauteuil moderne/canapéFer à repasser électrique

BicyclettePirogue

Micro OrdinateurMotocyclette

Voiture ou camion

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

13Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

que la réduction de la pauvreté basée sur les actifs est, ici aussi, observée pour tous les milieux de résidence, y compris les zones rurales (pour la méthodologie utilisée pour l’élaboration des indicateurs de la pauvreté basés sur les actifs, voir l’Annexe 4. La méthodologie est telle que par construction, le taux de pauvreté de 2011 basés sur les actifs est aligné sur le taux de pauvreté monétaire de 2011).

1.8 Perspective pour l’éradication de la pauvreté extrême d’ici 2030

En combinant les informations sur la croissance du PIB par habitant effective et projetée, il est possible de réaliser une simulation du niveau de pauvreté au-delà de 2011. La littérature propose de nombreuses techniques pour réaliser une projection de ce type. Dans ce chapitre, nous adoptons l’approche de Ravallion (2004)22 qui exprime le taux de croissance de l’indice de pauvreté comme étant une fonction de la croissance du PIB par habitant et du coefficient d’inégalité de Gini.

Au total, sept simulations ont été effectuées, avec des hypothèses relatives à la croissance du PIB par habitant, au lien croissance du PIB et crois-sance de la consommation des ménages, et au coef-ficient d’inégalité de Gini. Le premier scénario (la référence) suppose qu’un point de croissance du PIB par tête se traduit par une croissance de 0,7 de la consom-mation par équivalent adulte des ménages (la répercus-sion), un Gini constant à 0,465 et le scénario de référence de la croissance économique effective et projetée telle qu’estimée par le personnel de la Banque mondiale. Le deuxième scénario est semblable au scénario nº 1 ; la seule différence concerne la croissance du PIB par habitant, qui est censée atteindre un taux de 5 % et rester stable à ce taux entre 2021 et 2030. Le troisième scénario est une reproduction du scénario nº 1 mais, cette fois, nous supposons une réduction de l’inégalité, le coefficient de Gini passant de 0,465 à 0,40. Le quatrième scénario est une réplique du scénario nº 2, mais avec une réduction du coefficient de Gini jusqu’à une valeur de 0.40. Les scénarios 5 et 6 sont, respectivement, des répliques des

scénarios 1 et 2 ; la seule différence concerne l’amélioration que l’on observe dans la répercussion, de 0,7 à 0,8. Le septième scenario est le plus optimiste, avec l’hypothèse que le Gini va baisser à 0.40, la répercussion sera 0.8, et le taux de croissance sera à deux chiffres (10%) entre 2021 et 2030. La répercussion se définit comme étant la mesure dans laquelle les performances macroéconomiques se traduisent en améliorations réelles des conditions de vie de la population. Une augmentation de la répercussion reflète de meilleures liaisons.

Les résultats des micro-simulations suggèrent que le recul de la pauvreté s’est poursuivi au-delà de 2011, mais à un rythme plus lent. Les estima-tions indiquent que le ralentissement de la croissance économique liée au secteur pétrolier a entraîné une réduction plus lente de la pauvreté après 2011. Entre 2005 et 2011, la pauvreté a diminué à un rythme de 1,63 % par an. En raison d’une croissance économique plus lente, on estime qu’en 2016, la part de la population vivant sous le seuil de pauvreté national était d’environ 34 à 35 %, soit une baisse de la pauvreté de 1,52 point par an entre 2011 et 2016.

Les projections à l’horizon 2030 montrent qu’il sera difficile pour le pays, mais pas impossible, d’atteindre l’objectif d’éradication de l’extrême pau-vreté d’ici à 2030 si la performance et la situation d’inégalité ne s’améliorent pas de manière substanti-elle. En se fondant sur le scénario nº 7, largement opti-miste et selon lequel le pays est supposé atteindre une croissance à deux chiffres entre 2021 et 2030, le taux de pauvreté international de 1,90 $ EU sera de 3,6 % en 2030 (Figure 1.12). Selon les scénarios plus réalistes nº 2 et nº 3, le taux de pauvreté international de 1,90 $ EU atteindra 15 % d’ici 2030.

22 Ravallion (2004) démontre que l’équation suivante exprime l’augmentation de l’indice numérique de pauvreté en fonction de la croissance du PIB par habitant et de l’indice d’inégalité de Gini :

D DFGTFGT

GiniGDPcap

GDPcap0

09.3 1 3( )=− ∗ − ∗ ,

Où FGT0 est l’indice numérique de pauvreté et GDPcap le PIB par habitant.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté14

Les mécanismes du marché, à eux seuls, ne suffiront pas pour que le pays atteigne son objectif d’éradication de la pauvreté extrême d’ici 2030. Des transferts monétaires conditionnels ou non condition-nels au profit des pauvres devraient être envisagés. Les transferts monétaires directs aux ménages pauvres sont souvent considérés comme un mécanisme per-mettant d’éradiquer la pauvreté.23 Ces programmes

peuvent être classés en deux groupes : les transferts monétaires conditionnels et les transferts monétaires non conditionnels. Les transferts monétaires condi-tionnels fournissent des fonds à leurs bénéficiaires s’ils répondent à certains critères, tels que la scolarisation des enfants, la participation au programme de vacci-nation et autres programmes. Les détournements ou la mauvaise utilisation des fonds, le coût opérationnel et la soutenabilité sont quelques-uns des défis de ces programmes. Plusieurs cas d’expériences réussies en ASS sont documentés par Garcia et Moore (2012).

Le coût financier d’un transfert monétaire hypothétique pourrait être assez élevé, environ 171,2 milliards de XAF aux prix de 2011, ce qui représente environ 10 % du budget du gouverne-ment. Aux prix de 2011, le seuil de pauvreté national était estimé à 274 113 XAF par an et par équivalent adulte. En moyenne, la distance qui sépare les pau-vres au seuil de pauvreté national est de 15,4 %. Cela indique que s’il était possible de cibler parfaitement les pauvres, il faudrait un paiement annuel moyen de 103 260 XAF pour éradiquer la pauvreté en République

23 Il existe une littérature abondante sur les transferts en espèces conditionnels et non conditionnels. On peut citer par exemple Baird et al. (2011, 2012); Haushofer et Shapiro (2014); Stampini et Tornarolli (2012).

TABLEAU 1.3 : Coût d’un programme hypothétique de transfert monétaire parfaitement ciblé qui permettra d’éliminer la pauvreté

PopulationPart de la

population (%)Profondeur de la

pauvretéTransfert par pauvre (XAF)

Transfert total (en milliards XAF)

Représentation dans le transfert total (%)

Région

Brazzaville 1 502 793 37,1 6,2 78 858 25,6 15,0

Pointe Noire 777 740 19,2 4,8 65 006 10,2 6,0

Autres municipalités 232 633 5,7 18,1 94 066 11,6 6,7

Semi-urbain 169 814 4,2 22,5 103 485 10,5 6,1

Rural 1 370 266 33,8 30,2 119 114 113,3 66,2

Total 4 052 841 100,0 15,4 103 260 171,2 100,0

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.Remarque : Montant exprimé en prix XAF de 2011.

FIGURE 1.12 : Simulation de la tendance du taux de pauvreté à 1,90 USD par jour (PPA de 2011)

Scenario 1 Scenario 2 Scenario 3 Scenario 4Scenario 5 Scenario 6 Scenario 7

0

10

20

30

5

15

25

35

40

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

2021

2022

2023

2024

2025

2026

2027

2028

2029

2030

9,1

15,715,113,2

19,7

3,6

10,9

Source : Calculs des auteurs basés sur les projections de l’unité de gestion macroéconomiques et budgétaire (MFM) de la Banque mondiale, et sur l’enquête ECOM de 2011.

15Une réduction substantielle de la pauvreté entre 2005 et 2011

du Congo (Tableau 1.4).24 Globalement, le budget pour un tel programme de transfert monétaire est estimé à 171,2 milliards de XAF aux prix de 2011. Cela représente un peu moins de 10 % du budget du gouvernement et près de 14 % de recettes pétrolières annuelles. La plupart des pauvres vivent dans des zones rurales et la distance au seuil de pauvreté est plus élevée dans les zones rurales. En conséquence, deux tiers des transferts monétaires hypothétiques en faveur des pau-vres devraient être destinés aux pauvres vivants dans les zones rurales.

Malgré son coût élevé, un tel programme, s’il est assorti d’une conditionnalité adéquate, peut constituer un investissement dans le capital humain susceptible d’avoir des bénéfices importants pour le pays à moyen et à long termes. Dans le cas des trans-ferts conditionnels, par exemple, la probabilité qu’un ménage utilise les fonds inattendus pour renforcer le capital humain sera plus élevée. Cela conduira, si toutes les autres conditions sont également remplies,25

à une population mieux formée, mieux nourrie et en bonne santé.

1.9 Conclusion

Ce chapitre a documenté les tendances de la pauvreté entre 2005 et 2011. Les estimations de la pauvreté sont robustes, malgré certains défis liés à la compa-rabilité des enquêtes. Les estimations de la pauvreté pour 2011 ont été révisées afin d’aboutir à des chiffres basés sur une méthodologie similaire à celle qui avait été utilisée par la Banque mondiale en 2005. Une com-parabilité parfaite n’a pas été possible, en particulier en ce qui concerne le déflateur spatial des prix qui n’a pas pu être recalculé étant donné que les données brutes n’avaient pas été archivées correctement. Néanmoins, sur la base des expériences internationales, les estimations actuelles sont fiables car tout biais éventuel résultant des facteurs de déflateur spatial ne modifiera pas les princi-pales conclusions.

Grâce au prix du pétrole plus élevé et à la sta-bilité politique, l’économie congolaise a enregistré une croissance relativement forte de 2002 à 2015. Au cours de cette période, le taux de croissance de la République du Congo s’est élevé, en moyenne, à 4,5 %. Ce taux avait atteint 5,4% entre 2005 et 2011, princi-palement sous la poussée des revenus pétroliers élevés issus de la production pétrolière et de la décision du gouvernement, en 2006, d’amplifier ses investissements dans les infrastructures.

Cette forte performance de la croissance s’est accompagnée d’améliorations substantielles des con-ditions de vie. La proportion de la population vivant sous le seuil de pauvreté a diminué de manière signifi-cative entre 2005 et 2011. La proportion des personnes vivant en dessous du seuil de pauvreté national est passée

TABLEAU 1.4 : Simulation de la tendance du taux de pauvreté

2011 2015 2020 2025 2030

Seuil de pauvreté national

Scénario nº 1 40,9 34,5 28,9 25,7 21,7

Scénario nº 2 40,9 34,5 28,9 22,4 17,3

Scénario nº 3 40,9 32,2 25,0 21,2 16,7

Scénario nº 4 40,9 32,2 25,0 17,4 12,1

Scénario nº 5 40,9 31,0 23,2 19,2 14,6

Scénario nº 6 40,9 31,0 23,2 15,3 10,1

Scénario nº 7 40,9 31,0 23,2 9,7 4,0

1,90 $ EU PPA

Scénario nº 1 37,0 31,2 26,1 23,2 19,7

Scénario nº 2 37,0 31,2 26,1 20,2 15,7

Scénario nº 3 37,0 29,1 22,6 19,1 15,1

Scénario nº 4 37,0 29,1 22,6 15,7 10,9

Scénario nº 5 37,0 28,1 21,0 17,4 13,2

Scénario nº 6 37,0 28,1 21,0 13,8 9,1

Scénario nº 7 37,0 28,1 21,0 8,7 3,6

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.

24 Ceci n’est bien évidemment qu’une pure hypothèse, vu que nombre d’autres facteurs entrent en jeu, y compris l’éducation qui prend du temps et la possibilité que certaines personnes pauvres décident de dépenser de tels transferts sur des articles inutiles tels que l’alcool ou le tabac.25 Tels que la qualité de la prestation de service.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté16

de 50,7 % en 2005 à 40,9 % en 2011, une réduction de 9,8 % en phase avec le taux de croissance du PIB enregis-tré pendant cette période. Globalement, près de 143 000 personnes sont sorties de la pauvreté. Les changements au niveau de la profondeur et de la sévérité de la pauvreté sui-vent des tendances similaires à celles que l’on a pu observer pour le taux de pauvreté. À l’échelle nationale, le nombre de pauvres a diminué et est passé de 1 801 000 en 2005 à 1 658 000 en 2011, malgré la croissance démographique enregistrée entre ces deux années.

Tout comme le taux de pauvreté national, le taux international de pauvreté extrême a également diminué de manière significative. Les techniques de mesures de la pauvreté au niveau national sont utilisées pour analyser la pauvreté dans le pays et pour élaborer les politiques économiques visant à éradiquer la pauvreté. Cependant, les chiffres nationaux de la pauvreté ne sont généralement pas comparables entre les différents pays. Pour comparer la République du Congo avec d’autres pays d’Afrique et du monde, on utilise généralement des mesures internationales de pauvreté extrême. Le seuil de pauvreté international le plus courant est de 1,90 dollar EU exprimée en dollars EU PPA de 2011. La propor-tion des personnes vivant dans une situation d’extrême pauvreté, avec moins de 1,90 $ EU PPA par jour selon les normes internationales, est passée en République du Congo de 50,2 % en 2005 à 37,0 % en 2011.

Malgré l’amélioration des conditions de vie, le pays affiche encore des résultats insuffisants par rap-port à son potentiel et à son statut de pays à revenu intermédiaire. Les estimations suggèrent que le niveau de pauvreté internationale en République du Congo est encore bien plus élevé que celui d’autres pays à revenu intermédiaire comparables. La proportion de la population vivant avec moins de 1,90 $ EU par jour est supérieure en République du Congo comparativement

à d’autres pays à revenu intermédiaire. En outre, le taux international de pauvreté (1,90 $ EU – PPA 2011) en République du Congo est relativement proche de la moyenne de l’ASS située à 42,6 %.

Selon les normes internationales, les inégali-tés sont plus élevées en République du Congo. Les comparaisons entre les pays suggèrent que l’inégalité est importante en République du Congo. La République du Congo est classée parmi les sociétés les plus inégalitaires selon les données WDI. Les données sur l’inégalité dans 105 pays sont disponibles dans les indicateurs du dével-oppement dans le monde (WDI), et postérieures à 2010. La République du Congo occupe la 90e place sur un total de 105 pays selon le coefficient de Gini.

Au niveau national, la prospérité n’a pas été par-tagée avec les segments les plus pauvres de la popula-tion. Les courbes d’incidence de la croissance suggèrent que la croissance n’a pas bénéficié aux pauvres à l’échelle nationale. En effet, les plus pauvres ont connu une dété-rioration de leurs conditions de vie selon les indicateurs de la pauvreté basés sur la consommation. Les ménages situés au centre de la distribution ainsi qu’une petite proportion des ménages les plus riches ont bénéficié d’une importante croissance positive.

Les projections à l’horizon 2030 montrent qu’il sera difficile pour le pays, mais pas impossible, d’atteindre les objectifs d’éradication de l’extrême pauvreté d’ici à 2030 si la performance et la situa-tion d’inégalité ne s’améliorent pas sensiblement. En se fondant sur le scénario le plus optimiste, selon lequel le pays est supposé expérimenter une croissance à deux chiffres entre 2021 et 2030, le taux de pauvreté international de 1,90 $ EU sera de 3,6 % en 2030. En se fondant sur des scénarios plus réalistes, le taux de pauvreté international de 1,90 $ EU restera élevé, autour de 15 % d’ici 2030.

17

L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les

zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

2.1 Introduction

Malgré la réduction substantielle de la pauvreté telle que décrite dans le chapitre 1, de nombreux défis persistent, parmi lesquels l’existence de poches de pauvreté dans les villes principales, une dichotomie croissante entre les zones urbaines et les zones rurales, et la vulnérabilité. Au niveau national, les indicateurs de pauvreté ont baissé de manière substantielle, mais ces résultats ont essentiellement concerné Brazzaville et Pointe-Noire. En effet, la pauvreté monétaire augmente dans les zones rurales et les poches de pauvreté des grandes villes demeurent. De plus, certains groupes de population restent à la traîne. Ceux-ci incluent les autochtones, les jeunes, les personnes âgées, les femmes et les personnes en situation de handicap.

Ce chapitre illustre certaines des lacunes apparentes de la tendance actuelle en matière de réduction de la pauvreté. Le chapitre est divisé en cinq parties. La première partie analyse la dichotomie croissante entre zones urbaines et rurales. La seconde partie fournit une description des flux migratoires et de leurs possibles implications pour le bien-être. La troisième partie est consacrée aux poches de pauvreté dans les deux villes principales du pays. La quatrième partie décrit la vulnérabilité d’un point de vue monétaire. La dernière partie est consacrée aux groupes socioéconomiques vulnérables.

2.2 Une dichotomie croissante entre les zones urbaines et les zones rurales

Comme le décrit le chapitre précédent, la pauvreté devient de plus en plus un phénomène rural, ce qui devrait être un motif de préoccupation majeur. La majeure partie de la réduction de la pauvreté a été observée dans les deux plus grandes villes, à savoir Brazzaville et Pointe-Noire. Le phénomène le plus inquiétant réside dans l’augmentation des indices de pauvreté et du nombre de pauvres dans les zones rurales. Dans les zones rurales, l’indice numérique de pauvreté a aug-menté de 4,6 points de pourcentage, passant de 64,8 en 2005 à 69,4 en 2011, tout comme la profondeur et la sévérité de la pauvreté– autrement dit, les pauvres résidant dans les zones rurales sont devenus plus pauvres. De plus, le nombre de pauvres ruraux a augmenté de 795 000 à 951 000 entre 2005 et 2011.

2

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté18

L’histoire qui ressort de ces estimations est celle d’une économie à deux vitesses. Comme le montre le chapitre 4, l’inégalité s’explique principalement par les différences qui existent entre les deux principales villes d’une part, et les autres zones urbaines et les zones rurales d’autre part. Au fil du temps les zones rurales représentent une part plus faible de la population, mais une part plus importante des pauvres. La Figure 2.1 présente la distri-bution de la population par vingtile de bien-être et selon le lieu de résidence (chaque vingtile représente 5% de la population nationale, des plus pauvres aux plus riches). Elle montre que les zones rurales comprenaient, en 2011, une plus grande part des groupes socioéconomiques les

plus défavorisés comparé à 2005. La Figure 2.2 illustre cette tendance en termes de changements dans la contri-bution des différents lieux de résidence taux de pauvreté : les zones rurales qui représentaient 44,3% des pauvres en 2005, représentent 57,4% de pauvres en 2011.

L’écart monétaire entre les habitants des zones urbaines et ceux des zones rurales se creuse. Les habi-tants des zones urbaines ont connu une augmentation substantielle de leur bien-être, tandis que le bien-être de ceux des zones rurales s’est détérioré. La raison majeure de l’accroissement de la pauvreté dans les zones rura-les résulte de la diminution du bien-être des habitants des zones rurales. Entre 2005 et 2011, le bien-être des

FIGURE 2.1 : Distribution de la population par vingtiles et lieu de résidence (%)

0

20%30%40%50%

10%

60%70%80%90%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Vingtiles de bien être

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Brazzaville Autres municipalitésPointe Noire Semi-urbain Rural

0

20%30%40%50%

10%

60%70%80%90%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Vingtiles de bien être

2005

20011

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

19L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

habitants des zones rurales a diminué à un rythme annuel de –0,3 (Tableau 2.1). Parallèlement, les habitants des zones urbaines — en particulier ceux des deux grandes villes — ont bénéficié d’une augmentation importante du bien-être. Par conséquent, l’écart monétaire entre les habitants des zones urbaines et ceux des zones rurales se creuse. À Brazzaville, le bien-être était, en 2005, 71 % supérieur à celui des zones rurales. En 2011, l’écart s’est creusé pour atteindre 111 %. Une tendance similaire a été observée lors de la comparaison des zones rurales avec Pointe-Noire et d’autres municipalités.

L’écart entre zones urbaines et zones rurales est également très important en termes de dimensions non

monétaires du bien-être. Par exemple, la disponibilité de services sociaux et d’infrastructures modernes est très lim-itée dans les zones rurales. Comme le montre le Tableau 2.2, la disponibilité de services tels que l’électricité et l’eau courante, parmi d’autres, est minime dans les zones rurales. À titre d’exemple, en milieu rural, seul un ménage sur dix rapporte la disponibilité d’un réseau électrique dans leur communauté, ce qui contraste avec Pointe-Noire (neuf ménages sur dix) et Brazzaville (sept ménages sur dix). Des écarts similaires entre les zones urbaines et rurales sont observés pour de nombreux autres services sociaux, dont la disponibilité de l’électricité, de l’eau courante, d’un marché, du transport public et d’un centre de santé. Par conséquent, les conditions de vie des zones rurales ne sont pas attractives. Le Chapitre 6 offre une analyse approfondie de l’accès aux services sociaux.

La faible production agricole et le manque de liens entre les activités rurales (agriculture) et les activités urbaines (industries et services) semblent constituer des raisons importantes de la pauvreté monétaire dans les zones rurales. Comme cela a été indiqué dans le chapitre 1, l’économie de la République du Congo n’est pas diversifiée. L’expansion du secteur pétrolier s’est accompagnée des effets négatifs du syn-drome hollandais. De ce fait, les secteurs agricole et manufacturier se sont contractés. L’agriculture est dev-enue moins concurrentielle et la République du Congo dépend à présent largement des importations pour sat-isfaire ses besoins alimentaires. Safoulanitou et Ndinga (2010) montrent que les importations alimentaires massives de la République du Congo ont constitué une

FIGURE 2.2 : Contribution au taux de pauvreté par lieu de résidence (%)

Pointe Noire,15%

Autres municipalités, 7%Semi-urbain, 9% Semi-urbain, 6%

Rural, 44% Brazzaville, 24%

Pointe Noire,10%

Autres municipalités, 7%

Rural, 57%Brazzaville, 20%

2005 2011

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

TABLEAU 2.1 : Changement de la consommation annuelle par équivalent adulte selon le lieu de résidence

Bien-être 2005

Bien-être 2011

Taux de croissance sur la période (%)

Taux de croissance annuel (%)

Brazzaville 518 608 628 834 21,3 3,5

Pointe-Noire 529 728 627 618 18,5 3,1

Autres municipalités

330 720 348 799 5,5 0,9

Zones semi-urbaines

273 216 376 175 37,7 6,3

Zones rurales

302 952 297 642 –1,8 –0,3

Total 420 198 492 548 17,2 2,9

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.Remarque : Bien-être en franc CFA de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté20

stratégie visant non seulement à assurer la sécurité ali-mentaire du pays, mais aussi à fournir des produits ali-mentaires aux pays voisins – en particulier, la République démocratique du Congo et l’Angola. Ces chercheurs montrent, en outre, que les conflits armés répétés et le syndrome hollandais ont eu des conséquences négatives importantes sur la production agricole.

S’agissant de la productivité des principales cul-tures, le pays figure parmi les moins performants du monde. La Figure 2.3 présente des données sur la pro-duction des principales cultures (le manioc, les bananes, le maïs, les haricots, les arachides et l’igname). Pour le maïs, le haricot et l’arachide, les rendements réalisés au Congo sont parmi les plus faibles au monde. Par exemple,

les agriculteurs congolais produisent 10,5 tonnes de maïs par hectare, tandis que les pays voisins que sont le Gabon et le Cameroun le surpassent, avec des productivités respectives de 16,6 tonnes et 19,5 tonnes par hectare. Le haricot connait une situation similaire : en République du Congo, le rendement s’élève à 7,6 tonnes par hectare, tandis qu’au Cameroun les agriculteurs en produisent près du double, avec 14,5 tonnes de haricot par hectare.

Une augmentation de la production agricole et une meilleure commercialisation pourront con-tribuer à stimuler les revenus de la population rurale. Cependant, les projets gouvernementaux n’ont pas permis d’atteindre cet objectif, notamment à cause de la cor-ruption et d’une gestion inadéquate. La République du

TABLEAU 2.2 : Disponibilité des services, proportion de ménages pour lesquels le service se trouve à une distance de moins de 1 km, 2011

Localisation

TotalBrazzaville Pointe -NoireAutres

municipalitésZones

semi-urbainesZones rurales

Collecte des ordures 36,9 31,5 19,7 0,6 3,0 21,7

École primaire 81,6 88,8 88,0 69,0 71,7 79,3

Collège 61,3 74,4 65,7 47,6 28,1 51,8

Lycée 32,6 30,0 32,1 23,7 4,6 22,0

Marché couvert 52,1 51,9 53,5 38,7 25,2 42,2

Marché ouvert 73,3 61,5 77,1 51,4 26,7 54,0

Téléphone fixe 24,7 18,9 7,1 14,5 3,0 14,7

Téléphone mobile 79,1 95,8 87,9 83,7 55,7 74,6

Électricité (SNE) 65,5 91,6 67,3 69,5 9,8 51,1

Autre approvisionnement en électricité 24,7 42,5 14,4 22,4 18,0 25,1

Approvisionnement en eau potable 35,4 52,3 47,4 47,7 25,7 36,3

Eau courante (SNDE) 66,1 88,9 75,6 46,7 6,0 49,0

Autres sources d’approvisionnement en eau 32,4 68,0 38,2 45,0 65,5 51,5

Bureau d’enregistrement 28,4 17,4 49,3 41,0 22,5 25,9

Centre de santé/hôpital 63,5 74,3 71,6 56,1 39,1 57,1

Station de police 58,4 30,4 63,6 48,5 24,7 41,2

Justice 13,2 13,6 27,0 34,0 11,6 14,3

Transport public 72,9 94,4 71,6 50,2 23,7 58,7

Transport longue distance 25,0 16,7 36,5 51,1 45,6 32,3

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.Remarque : SNDE = Société Nationale de Distribution d’Eau ; SNE = Société Nationale d’Electricité.

21L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

Congo a la chance d’avoir un climat favorable ainsi qu’une immense étendue de terres arables. Malheureusement, ce potentiel ne profite toujours pas à l’agriculture. Les

importations alimentaires annuelles de la République du Congo se chiffrent à plus de 240 millions de dollars US (IRIN 2012). Les projets gouvernementaux destinés à

FIGURE 2.3 : Les rendements des principales cultures sont inférieurs au niveau médian des pays comparables, 2014

180 000

140 000160 000

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2. Banane

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(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté22

substituer des importations ont échoué, notamment à cause d’une planification et d’une gouvernance insuf-fisantes (IRIN 2012 ; Banque mondiale 2016a). Les Nouveaux Villages Agricoles et le partenariat avec les

agriculteurs sud-africains sont des exemples de ces échecs. Pour limiter les importations et assurer sa sécurité ali-mentaire, la République du Congo a lancé, en 2010, un projet de 26 millions de dollars US pour construire

FIGURE 2.3 : Les rendements des principales cultures sont inférieurs au niveau médian des pays comparables, 2014

130 000

90 000

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3. Maïs

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4. Haricot

(suite à la page suivante)

(suite)

23L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

de « Nouveaux Villages Agricoles ». Ce projet n’a pu réduire que de moitié la facture des importations d’œufs. En 2011, ces villages produisaient 6,6 millions d’œufs alors que les importations étaient estimées à 13 millions

d’œufs par an (IRIN 2012). En 2011, la République du Congo a loué 180 000 ha de terres arables à un groupe d’agriculteurs sud-africains qui n’a réussi qu’à y planter 1 200 ha de maïs.

FIGURE 2.3 : Les rendements des principales cultures sont inférieurs au niveau médian des pays comparables, 2014

45 000

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Source : Division statistique de l’organisation pour l’alimentation et l’agriculture (FAO-STAT).Remarque : Les données sur les bananes sont de 2013.

(suite)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté24

2.3 La migration en tant que canal d’amélioration des conditions de vie

L’écart de bien-être entre les zones urbaines et les zones rurales est un facteur de migration en République du Congo. Les habitants des zones rurales sont davantage susceptibles de migrer que ceux des zones urbaines. Les individus tendent à quitter leur ménage pour une meil-leure situation dans les zones urbaines, en particulier dans les deux villes principales, en raison des conditions de vie difficiles qui sont les leurs en milieu rural. Une analyse des corrélats sur la probabilité de migration indique que la probabilité de départ d’un membre du ménage n’est plus élevée que pour les ménages ruraux (Tableau 2.3 et Figure 2.4.1). De plus, pour les ménages qui se déplacent entièrement, Pointe Noire semble être la destination principale. Il faut se rappeler que les conditions de vie sont meilleures à Pointe-Noire qu’à Brazzaville. La pro-babilité de migration augmente avec le taux de pauvreté, la densité de population et la distance par rapport aux deux villes principales (Brazzaville/Pointe-Noire). On peut déduire de ces résultats, d’une part, que la richesse nationale est concentrée dans ces villes et, d’autre part, que plus on s’en éloigne, moins la probabilité de bénéfi-cier de la croissance économique est élevée. Les personnes sont moins susceptibles de migrer si leur ménage détient une parcelle de terrain. La migration paraît également

être un mécanisme d’adaptation en cas de choc. Ceux qui ont subi un choc sont davantage susceptibles de migrer.

Les difficultés liées au travail, à l’éducation, au logement et à la santé sont les principaux facteurs qui favorisent la migration. Lorsqu’on leur a demandé pour-quoi un membre a quitté le ménage, les problèmes liés au travail sont de loin les principales raisons (Figure 2.4.2). L’accès à des emplois de qualité apparaît alors comme le défi auquel sont confrontés ceux qui migrent. Les pro-blèmes liés à l’éducation et aux conditions de logement ont également enregistré des scores importants. Ces ques-tions de développement devraient être au cœur de la lutte contre la pauvreté et de la réduction de l’écart croissant entre zones urbaines et zones rurales. Comme nous le verrons dans les chapitres suivants, tous ces facteurs — et, en particulier, l’éducation et les emplois de qualité — sont des éléments très importants pour la réduction de la pauvreté en République du Congo.

Un tel flux migratoire crée davantage de prob-lèmes dans les villes, parmi lesquels l’expansion des bidonvilles, la congestion des services sociaux ainsi que l’augmentation du chômage et de l’insécurité. Beaucoup de ceux qui partent vers les villes ne disposent souvent pas des compétences adéquates et des atouts nécessaires à une « transition-insertion » fluide ; ils sont donc, à terme, confrontés à des conditions de vie empre-intes de vulnérabilité. Ils peuvent ainsi être forcés à vivre dans des bidonvilles avec des abris de faible qualité et

FIGURE 2.4 : Incidence et raisons de la migration, 2011

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain Rural

20

1. Un membre du ménage est parti

181614

2468

1012

00 5 10 15 20 25

2. Raison du départ

Problème d’insécurité

Autre

Retour de la paix

Acquisition de son propre logement

Problème de santé

Problème de logement

Recherche d’emploi

Etudes

Travail (affectation)

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.

25L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

des difficultés d’accès à des installations sanitaires. À titre d’exemple, un ménage sur trois à Brazzaville ou à Pointe-Noire ne dispose pas de toilettes améliorées. Par conséquent, les conditions de vie en ville peuvent s’avérer pires pour le migrant, notamment car les filets de sécu-rité sociale formels y sont manquants ou limités. Dans les zones rurales, un mécanisme de réseaux de sécurité traditionnelle peut les aider à surmonter les difficultés.

2.4 Poches de pauvreté à Brazzaville et à Pointe-Noire

Des poches de pauvreté existent dans les deux villes principales. À Brazzaville, les pauvres sont concentrés à Makélékélé. À Pointe-Noire, ils sont concentrés à Tié-tié et Loandjili. Actuellement, les informations disponibles sont insuffisantes pour établir une carte de la pauvreté pour la République du Congo.26 Cependant, la Banque mondiale a conduit une enquête à Brazzaville et à Pointe-Noire en 2008, qui constituait l’enquête de référence pour le Projet

Eau, Electricité et Développement Urbain (PEEDU). Cette enquête a été représentative jusqu’au niveau de l’arrondissement. Les estimations (Tableau 2.4) suggèrent que, pour Brazzaville, Makélékélé a été l’arrondissement qui a eu l’incidence la plus forte sur la pauvreté (36% des pauvres), tandis que Talaingai, Mfilou et Ouenze sont les arrondissements où habitent 80% des pauvres de Brazzaville. Pointe-Noire a également montré une concentration de pauvres dans certains arrondissements. À Pointe-Noire, près de 78% des pauvres vivent à Loandjili et Tié-Tié — 46,7% et 32,1% respectivement.

26 Il est possible d’établir une carte de la pauvreté de deux façons : (a) l’approche paramétrique, qui combine l’enquête sur la consom-mation des ménages et les données du recensement et (b) l’approche bayésienne qui se base sur les coordonnées du système mondial de positionnement (GPS) des ménages et des infrastructures sociales. Malheureusement, le pays a perdu des données de recensement à cause des capacités limitées d’archivage. D’autre part, l’enquête n’a pas collecté de données GPS, ainsi, il est impossible d’utiliser l’approche bayésienne pour établir une carte de la pauvreté.

TABLEAU 2.3 : Corrélation sur la migration, 2011

Un membre du ménage est parti définitivement

Coef. t

Le ménage a connu un choc 0.268*** 0,036

Région

Brazzaville Ref. Ref.

Pointe-Noire −0,083 0,101

Autres municipalités 0,252 0,186

Zones semi-urbaines 0,140 0,215

Zones rurales 0,422** 0,211

Le ménage déteint une parcelle de terrain −0,089** 0,036

Densité de population (province) 0,104*** 0,032

Distance de Brazzaville/Pointe-Noire 0,055** 0,028

Province adjacente de Brazzaville/Pointe-Noire 0,134 0,082

Nombre de pauvres (province) 0,009** 0,004

Constant −3,236*** 0,404

Nombre d’observations 10,307

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.Remarque : Voir l’annexe statistique (Tableau SA.1) pour les régressions détaillées. *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.

TABLEAU 2.4 : Profil de la pauvreté pour Brazzaville et Pointe-Noire sur la base d’une enquête de la Banque mondiale, 2008

Taux de pauvreté

Profondeur de la

pauvreté

Sévérité de la

pauvreté

Contribution à la pauvreté

(%)

Brazzaville

Makélékélé 48,0 16,4 26,2 36,7

Bacongo 33,1 7,6 8,5 8,2

Poto-Poto 25,4 6,8 8,1 6,0

Moungali 19,9 5,7 9,8 5,7

Ouenze 28,1 8,9 13,4 11,0

Talaingai 27,1 7,4 23,1 18,2

Mfilou 44,3 16,4 10,9 14,1

Total 34,2 10,7 100,0 100,0

Pointe-Noire

Lumumba 29,6 10,4 10,8 8,9

Mvou-Mvou 42,4 11,2 10,4 12,3

Tietie 36,2 12,6 31,9 32,1

Loandjili 35,9 10,8 46,9 46,7

Total 36,0 11,4 100,0 100,0

Source : Banque mondiale 2008 ; enquête de référence PEEDU.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté26

2.5 Vulnérabilité monétaire croissante

Le succès du pays en matière de réduction de la pau-vreté a eu pour conséquence le fait que de nombreux ménages vivent juste au-dessus du seuil de pauvreté restent vulnérables et pourraient retomber dans la pauvreté en cas de choc négatif. Une façon d’étudier la vulnérabilité consiste à classer la population en trois groupes : les pauvres (consommation inférieure au seuil de pauvreté), les non-pauvres précaires ou personnes vulnérables (consommation supérieure au seuil de pau-vreté, mais inférieure au double de ce seuil) et la classe moyenne (consommation supérieure au double du seuil de pauvreté ; cette catégorie est également susceptible d’inclure quelques ménages riches, mais, pour un pays comme la République du Congo, la plupart des ménages pourraient être considérés comme appartenant à la classe moyenne. Comme le montre la Figure 2.5, tandis que la pauvreté régressait, le groupe des personnes vulnérables (non-pauvres précaires) et la classe moyenne augmen-taient — mais à des rythmes différents, la classe moyenne se développant plus rapidement que le groupe des non-pauvres précaires. Alors que, en 2005, seulement 20,6 % de la population avait une consommation supérieure au double du seuil de pauvreté, ce taux a augmenté pour atteindre 26,3% en 2011. Au cours de la même période, 32,8% de la population, considérée techniquement

comme « non-pauvre », consommait à un niveau inférieur à une moyenne de 550 000 XAF annuellement (en valeur nominale francs CFA de 2011) par adulte équivalent. Une grande partie de la population vulnérable dépendant soit de l’agriculture, soit d’activités informelles exposées à une volatilité de la production significative, beaucoup courent encore un risque sérieux de retomber dans la pauvreté, du moins temporairement.

Les pauvres sont davantage susceptibles d’être exposés à des chocs négatifs. Une autre façon d’étudier la question de la vulnérabilité est de se rapporter aux informations disponibles dans l’enquête ECOM de 2011 sur l’exposition des ménages aux chocs négatifs. Des questions ont été posées concernant les chocs suiv-ants : un décès dans le ménage, une maladie grave, une perte d’emploi, la faillite d’une entreprise, des inonda-tions ou d’autres catastrophes naturelles, une perte de récoltes et une perte de bétail. Comme indiqué dans la Figure 2.6.1, les maladies graves représentent le choc le plus commun (un ménage sur cinq est affecté par un choc de cette nature), suivi par la faillite d’une entreprise, un décès dans le ménage et une perte de récoltes. Certains ménages sont également affectés par d’autres types de pertes. Les pauvres sont particulièrement vulnérables (à l’exception des faillites, les pauvres n’ayant souvent pas d’entreprises). La moitié du quintile inférieur est affectée par au moins un des chocs.

FIGURE 2.5 : Statut des pauvres, des non-pauvres précaires et de la classe moyenne par an et par lieu de résidence

2005 2011

100%

1. Par an

80%

60%

40%

20%

0%

100%

80%90%

60%70%

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20%10%

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30%

0%Brazzaville Pointe

NoireAutres

municipalitésSemi-urbain NationalRural

2. Par zone de résidence, 2011 uniquement

50,740,9

20,6 26,3

28,732,8

Non-pauvres vulnérables Classe moyennePauvres absolus

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

27L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

La capacité des ménages — et, en particulier, celle des pauvres — à faire face à ces différents chocs semble limitée. Dans l’enquête de 2011, il a été demandé aux ménages affectés par un choc s’ils avaient reçu une aide du gouvernement ; s’ils avaient vendu du bétail, du capital ou une propriété pour faire face à un choc ; s’ils avaient pu compter sur des économies ou obtenir un prêt ; si une aide leur avait été fournie par des parents ou des amis ; s’ils avaient pu compter sur d’autres moyens pour y faire face – une assurance, par exemple ; ou s’ils avaient tout simplement dû y faire face seuls, sans le soutien d’aucun de ces mécanismes. Comme indiqué dans la Figure 2.6.2, sur l’ensemble des chocs, près de la moitié des ménages a déclaré ne pas avoir bénéficié d’un mécanisme de soutien en place. Comme on peut s’y attendre, cette proportion s’est avérée encore supérieure pour les pauvres.

2.6 Les groupes sociodémographiques les plus vulnérables en République du Congo

Lors de l’analyse de la vulnérabilité, il est courant d’évaluer, en particulier, la situation de certains groupes sociodémographiques souvent perçus comme vulnérables : les jeunes, les personnes âgées, les per-sonnes handicapées, les femmes et les autochtones.

Une série de groupes vulnérables est souvent pris en compte dans l’analyse de la pauvreté compte tenu des défis prévisibles auxquels ceux-ci sont susceptibles de faire face pour satisfaire leurs besoins fondamentaux. Par exemple, certains groupes ethniques sont souvent exclus de la sphère économique à cause de barrières culturelles et de faibles capacités. De même, le manque de filet de sécu-rité sociale peut avoir un effet négatif sur les personnes âgées. La division culturelle du travail et la préférence pour les garçons en matière de dépenses d’éducation jouent souvent en défaveur des femmes. Les personnes handicapées font face à des défis similaires quant à l’ac-cès aux services sociaux et au marché du travail. Dans cette section, nous nous pencherons sur la situation des différents groupes sur l’échelle de bien-être monétaire.

Les autochtones, qui représentent environ 1 % de la population, forment le principal groupe marginalisé en République du Congo. Le taux de pauvreté monétaire des autochtones est plus de deux fois supérieur au taux de pauvreté du reste de la popu-lation. Près de neuf autochtones sur dix sont pauvres. Ce groupe semble pâtir d’une extrême marginalisation (Figure 2.7.3). Comme nous le préciserons dans les chapitres suivants, leur marginalisation se caractérise par un accès très limité aux services sociaux, notam-ment dans les domaines de la santé et de l’éducation, ainsi qu’au marché du travail. Ainsi, ils contribuent très

FIGURE 2.6 : Part des ménages affectés par différents chocs et mécanismes d’adaptation en cas de choc, 2011 (%)

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

1. Part des ménages affectés par différents chocs

200 10 30 40 6050

2. Mécanismes d’adaptation en cas de choc

60% les plus riches Total40% les plus pauvres

Aucune aide

Aide d’un parent/ami

Utilisation de son épargne

Contracter un prêt

Vente de biens

Autre ( assurance,etc..)

Vente de bétail

Aide de l'état

Vente de son capital

Un des 7 chocs

Maladie grave

Faillite de son affaire

Décès

Perte de récolte

Perte de bétail

Inondation/sinistre

Perte d'emploi

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté28

peu aux activités économiques dont ils ne bénéficient également que très peu. Les autochtones qui ne sont pas pauvres tendent à être très proche du seuil de pauvreté et sont donc classés comme des non-pauvres précaires. Une nette différence existe entre les autochtones vivant dans les zones rurales et ceux vivant en milieu urbain. Les autochtones, lorsqu’ils parviennent à quitter les zones rurales pour s’installer dans les zones urbaines, se retrouvent tous dans la classe moyenne.

Il semble y avoir peu de différences entre les ménages dont le chef est un homme et ceux dont le chef est une femme. Dans les zones urbaines, les ménages dont le chef est une femme sont légèrement plus vulnérables. En République du Congo, 21,5 % des ménages ont une femme à leur tête. Au niveau national, il y a peu de différences de bien-être entre les ménages en fonction du genre du chef de famille (Figure 2.7.2), mais cette situation est vraie uniquement dans les zones rurales. Dans les zones urbaines, les ménages dont le chef est une femme sont davantage susceptibles d’être pauvres ou non-pauvres précaires.

Les personnes handicapées qui vivent dans les zones urbaines sont plus vulnérables. Près de 3 % des ménages ont à leur tête une personne souffrant d’un handicap. L’incidence de la pauvreté est plus faible pour les ménages dont le chef est handicapé (Figure 2.7.4), mais ce constat diffère si on prend en compte la proximité au seuil de pauvreté pour certains non-pauvres. Dans les zones urbaines, les personnes handicapées sont plus susceptibles d’être des non-pauvres précaires et de souffrir dans le cas d’un choc négatif qui aurait des répercussions sur leur source de revenus. Dans les zones rurales, les ménages dont le chef est handicapé sont légèrement mieux lotis, même en prenant en compte les non-pauvres précaires.

Il existe une relation en U entre l’âge et la vul-nérabilité du chef du ménage. Les ménages dont le chef est jeune sont plus vulnérables (Figure 2.7.1). Le taux de pauvreté atteint 60 % dans les ménages dont le chef a entre 15 et 19 ans. En revanche, l’incidence de la pauvreté est plus faible pour les ménages dont le chef est âgé de 30 à 50 ans. Au-delà de 50 ans, la pauvreté commence à augmenter. Les personnes âgées apparais-sent donc également comme un groupe vulnérable. Les

ménages dont le chef est une personne âgée (60 ans et plus) sont plus susceptibles d’être classés comme pauvres ou non-pauvres précaires. Les jeunes constituent une part disproportionnée des pauvres avec, en particulier, des proportions importantes de pauvres parmi les jeunes de 0 à 10 ans (Figure 2.7.6).

La vulnérabilité des autochtones, des personnes handicapées, des femmes, des jeunes et des personnes âgées est corroborée par une mesure de bien-être sub-jectif. En utilisant une autre dimension du bien-être, les ménages dont le chef est un autochtone ou un jeune sont davantage susceptibles d’avoir des difficultés à satisfaire leurs besoins alimentaires (Figure 2.8). Ceux des zones rurales dont le chef est soit handicapé, soit une femme, font également face à des défis pour répondre à leurs besoins alimentaires.

La pauvreté déjà élevée et généralisée dans les zones rurales peut expliquer le peu d’importance d’autres facteurs de pauvreté dans ces zones. À l’exception de l’appartenance ethnique, toutes les autres caractéristiques potentiellement discriminatoires sem-blent n’importer que dans les zones urbaines. Cela est en partie dû à l’incidence déjà très élevée de la pauvreté dans les zones rurales. Cela signifie qu’il n’est pas néces-saire d’essayer d’utiliser ces facteurs (genre, âge, handicap et appartenance ethnique) pour cibler les programmes potentiels dans les zones rurales. Compte tenu du taux déjà élevé de la pauvreté dans les zones rurales, la couver-ture universelle d’un programme social est préférable.

2.7 Conclusion

Ce chapitre a fourni un diagnostic de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et de l’augmenta-tion de la vulnérabilité dans le pays.

Il ressort de ces estimations que l’économie congolaise est une économie duale. La pauvreté devient progressivement un phénomène rural, ce qui devrait être un motif de préoccupation majeur. La plus grande part de la réduction de la pauvreté a été observée dans les deux plus grandes villes du pays, Brazzaville et Pointe Noire. Le phénomène le plus inquiétant est l’augmentation de la pauvreté ainsi que l’augmentation

29L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

du nombre de personnes pauvres dans les zones rurales. Dans ces zones, la pauvreté a augmenté de 4,6 points de pourcentage, passant de 64,8% en 2005 à 69,4% en 2011. La profondeur et la sévérité de la pauvreté

ont également augmenté ; autrement dit, les personnes pauvres des zones rurales sont devenues plus pauvres. Le nombre de pauvres a augmenté dans les zones rurales : il s’élevait à 795 000 en 2005 contre 951 000 en 2011,

FIGURE 2.7 : Statut de la pauvreté, des non-pauvres précaires et de la classe moyenne par groupes vulnérables

0

10

20

30

40

50

60

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15–19 20–29

Hommes

30–39 40–49 50–59 60+

1. Taux de pauvreté selon l’âge et le genre du chef du ménage, 2011

Hommes Femmes Total Hommes Femmes

Rural Urbain

Total

2. Selon le genre du chef du ménage, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Femmes TotalNon-pauvres vulnérables Classe moyennePauvres absolus

Sanshandicap

Avechandicap

Total Sanshandicap

Avechandicap

Rural Urbain

Total

4. Selon le handicap du chef du ménage, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Bantou Autochthones Total Bantou Autochthones

Rural Urbain

Total

3. Selon l’appartenance ethnique du chef du ménage, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Non-pauvres vulnérables Classe moyennePauvres absolus

6. Contribution à la pauvreté par groupe d’âge

0

1012141618

2468

0–4

9–10

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–19

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–29

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–39

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et + 0–

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5. Taux de pauvreté selon le groupe d’âge

0

20

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30

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Taux

de

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(%)

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20112005

Groupe d'âge Groupe d'âge

2005 2011

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté30

augmentant ainsi la contribution des zones rurales à la pauvreté. Tandis que les zones rurales ont représenté 44,3 % des pauvres en 2005, ce taux a augmenté pour représenter 57,4 % en 2011.

L’écart entre les zones urbaines et rurales est également très important au regard des dimensions non monétaires. Par exemple, la disponibilité de services sociaux et d’infrastructures modernes est très limitée dans les zones rurales. Seulement un ménage sur dix des zones rurales déclare que le réseau électrique est disponible dans leur communauté contre neuf sur dix à Pointe-Noire et près de sept sur dix à Brazzaville. On observe des écarts similaires pour de nombreux autres services sociaux, dont la disponibilité de l’électricité, de l’eau courante, d’un marché, de transports publics et d’un centre de soins. Par conséquent, les conditions de vie ne sont pas attractives dans les zones rurales.

La faible production agricole et le manque de liaisons entre les activités rurales (agriculture) et les activités urbaines (fabrication et services) semblent être des raisons importantes de la pauvreté monétaire dans les zones rurales. L’économie de la République du Congo n’est pas diversifiée. L’expansion du secteur pétro-lier s’est accompagnée des effets négatifs du syndrome hollandais. De ce fait, les secteurs de l’agriculture et manufacturier se sont contractés. L’agriculture est dev-enue moins concurrentielle et la République du Congo est à présent fortement tributaire des importations pour

répondre à ses besoins alimentaires. Safoulanitou et Ndinga (2010) montrent que les importations alimen-taires massives de la République du Congo ont représenté une stratégie destinée non seulement à assurer la sécurité alimentaire du pays, mais aussi à fournir des produits ali-mentaires aux pays voisins, en particulier à la République démocratique du Congo et à l’Angola. Les chercheurs montrent, en outre, que les conflits armés répétés et le syndrome hollandais ont eu des conséquences négatives importantes sur la production agricole.

L’écart entre les zones urbaines et les zones rura-les constitue un facteur de migration en République du Congo. Les habitants des zones rurales sont plus susceptibles de migrer. Compte tenu de leurs conditions de vie difficiles en milieu rural, les individus tendent à quitter leur ménage pour une meilleure situation dans les zones urbaines – en particulier les deux villes princi-pales. La probabilité de migration augmente avec le taux de pauvreté, la densité de population et la distance vers les deux villes principales (Brazzaville/Pointe-Noire). On peut déduire de ces résultats que la richesse natio-nale est concentrée dans ces villes et que, plus on s’en éloigne, moins il est probable de bénéficier de la crois-sance économique. La migration semble également être un mécanisme de défense en cas de choc. Ceux qui ont fait face à un choc sont plus susceptibles de migrer.

Un tel flux migratoire crée davantage de problèmes dans les villes, tels que l’expansion des

FIGURE 2.8 : Proportion de la population ayant des difficultés à satisfaire ses besoins alimentaires

Homme FemmeSanshandicap

Appartenance ethniquedu chef de ménage

Handicap duchef de ménage

Genre du chefde ménage

Age du chef de ménage

Avechandicap

Bantou Autochthone0

10

20

30

40

50

60

70

15–19 20–29 30–39 40–49 50–59 60+

Urban Rural

Source : Calculs des auteurs basés sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

31L’augmentation de la dichotomie entre les zones urbaines et les zones rurales et la vulnérabilité sont préoccupantes

bidonvilles, la congestion des services sociaux ainsi que l’augmentation du chômage et de l’insécurité. Beaucoup de ceux qui partent vers les villes ne possèdent souvent pas les compétences et les atouts nécessaires à une transition-insertion fluide et font donc face, à terme, à des conditions de vie empreintes de vulnérabil-ité. Ils peuvent ainsi être forcés à vivre dans des bidon-villes avec des abris de faible qualité et des difficultés liées à l’accès aux installations sanitaires. Par exemple, un ménage sur trois à Brazzaville ou à Pointe-Noire ne dispose pas de toilettes améliorées. Par conséquent, les conditions de vie d’un migrant nouvellement arrivé dans une ville peuvent s’avérer pires, notamment à cause de réseaux de sécurité formelle manquants ou limités. Dans les zones rurales, un mécanisme de réseaux de sécurité traditionnelle peut les aider à surmonter d’éventuelles difficultés.

Il existe des poches de pauvreté dans les deux villes principales. Actuellement, les informations sont insuffisantes pour établir une carte de la pauvreté pour la République du Congo. Par chance, la Banque mondiale a conduit une enquête à Brazzaville et à Pointe-Noire en 2008. Elle a constitué l’enquête de référence du PEEDU. Cette enquête était représentative jusqu’au niveau « arrondissement ». Les estimations suggèrent que pour Brazzaville, Makélékélé a été l’arrondissement qui a le plus contribué à la pauvreté (36 % de pauvres) tandis

que 80 % des pauvres de Brazzaville vivent dans les arrondissements de Makélékélé, Talaingai, Mfilou et Ouenze. Pointe-Noire a également montré une con-centration de pauvres dans certains arrondissements. À Pointe-Noire, près de 78 % des pauvres vivent à Loandjili et Tié-Tié — 46,7 et 32,1 % respectivement.

Le succès du pays en matière de réduction de la pauvreté a eu pour conséquence le fait que de nom-breux ménages vivent juste au-dessus du seuil de pau-vreté restent vulnérables et pourraient retomber dans la pauvreté en cas de choc négatif. Alors que la pauvreté recule, les groupes des personnes vulnérables (non-pau-vres précaires) et de la classe moyenne ont augmenté, le groupe de la classe moyenne augmentant davantage que le groupe des non-pauvres précaires/vulnérables. Tandis que seulement 20,6 % de la population avait, en 2005, une consommation de plus de deux fois supérieure au seuil de pauvreté, ce taux a augmenté pour atteindre 26,3 % en 2011. Parallèlement, 32,8 % de la population, consi-dérée techniquement comme non-pauvre, consomme à un niveau inférieur à une moyenne de 550 000 XAF annuelle-ment (en valeur nominale francs CFA de 2011) par adulte équivalent. Une large part de la population vulnérable étant dépendante de l’agriculture ou d’activités informel-les exposées à une volatilité de la production significative, beaucoup courent un risque sérieux de retomber dans la pauvreté, du moins temporairement.

33

Qui sont les pauvres ?

3.1 Introduction

Les deux chapitres précédents ont brièvement présenté la dynamique de la pauvreté et de l’inégalité entre 2005 et 2011. La pauvreté a connu un recul important dans le pays, mais l’iné-galité croissante et la dichotomie entre zones urbaines et rurales soulèvent des préoccupations. Il est plus alarmant encore de constater que les indicateurs de pauvreté sont à la hausse dans les zones rurales.

Ce chapitre vise à présenter un profil détaillé des pauvres en fonction de leurs caracté-ristiques sociodémographiques. Ce qui nous intéresse, ce sont les caractéristiques des pauvres les plus récentes. Par conséquent, ce chapitre sera axé sur les données de l’enquête ECOM de 2011 afin de déterminer quel est le profil de pauvreté en République du Congo. On fera parfois des renvois à l’enquête ECOM de 2005 pour dégager les tendances des principaux changements intervenus au fil du temps.

Ce chapitre est axé sur le profil univarié de la pauvreté en République du Congo. Un profil de pauvreté (univarié) est un ensemble de tableaux qui établissent la probabilité d’être pauvre ou d’autres mesures de la pauvreté en fonction de diverses caractéristiques du ménage, telles que la zone géographique dans laquelle il réside ou le niveau d’instruction de son chef. Outre la mesure du niveau de pauvreté fondée sur les caractéristiques des ménages, il est également utile d’évaluer les corrélats de la pauvreté en utilisant des techniques de régression. Cette analyse multivariée sera faite dans le chapitre suivant sur les déterminants et les moteurs de réduction de la pauvreté.

Ce chapitre est subdivisé en six parties. Dans la première partie, nous reviendrons sur la relation entre la pauvreté et le lieu géographique en République du Congo. La deuxième partie analysera le lien entre les caractéristiques démographiques (handicap, sexe, appartenance ethnique et âge). La troisième partie portera sur la relation entre la taille des ménages – y compris leur com-position – et la pauvreté. La quatrième partie traitera des caractéristiques du niveau d’éducation sur toute la répartition du bien-être. La cinquième partie analysera la relation entre la pauvreté et le secteur d’activité. La dernière partie portera sur les caractéristiques du logement et la possession d’actifs sur toute la distribution du bien-être (des pauvres aux riches).

3

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté34

3.2 Les pauvres vivent soit dans les zones rurales, soit dans la banlieue de Brazzaville

La pauvreté a une forte dimension régionale. Comme nous l’avons mentionné dans les chapitres 1 et 2, les niveaux de pauvreté diffèrent fortement selon le lieu de résidence. Des villes comme Brazzaville et Pointe-Noire ont enregistré une pauvreté à la fois bien plus faible et diminuant de façon plus rapide. Dans le même temps, le niveau de pauvreté était plus élevé dans les autres municipalités urbaines et dans les zones

semi-urbaines. Les zones rurales, quant à elles, présen-taient les niveaux de pauvreté les plus élevés sans qu’on y enregistre aucune diminution dans le temps. Le pre-mier panneau de la Figure 3.1 permet de visualiser des niveaux de pauvreté (l’indice numérique de pauvreté, représenté par la ligne/courbe) ainsi que les proportions de population (représentées par les barres verticales) par situation géographique en 2011. Ces résultats ont déjà été commentés dans les chapitres 1 et 2.

La pauvreté est un phénomène essentiellement rural. La pauvreté urbaine demeure, par ailleurs, très importante, notamment à Brazzaville. Dans les

FIGURE 3.1 : Profil de la pauvreté selon le lieu de résidence et l’accès au marché, 2011

Part

dans

la p

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atio

n (%

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Part dans la population (%) Taux de pauvreté

Part dans la population (%) Taux de pauvreté

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Part

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2. Département1. Lieu

4. Accès à un marché en plein air3. Accès à un marché couvert

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

35Qui sont les pauvres ?

zones rurales, sept personnes sur dix (69,4 %) sont pau-vres ; 57,4 % des pauvres vivent dans les zones rurales (Figure 3.1). En dépit d’une incidence relativement faible de la pauvreté (21,6 %), Brazzaville compte pour une proportion importante des pauvres. Près de 20 % des pauvres vivent à Brazzaville. Ainsi les zones rurales et Brazzaville représentent-elles 70 % de la population totale et 77 % du total des pauvres. Le deuxième panneau de la Figure 3.1 présente la proportion de la population pauvre par département ainsi que la part de chaque département dans la population globale du pays. Il existe des différences dans les mesures de pauvreté entre les dix départements, à l’exclusion de Brazzaville et de Pointe Noire. Toutefois, ces différences sont beaucoup moins prononcées que celles observées entre les départements où les deux villes principales sont situées et les dix autres départements.

Au-delà de la dichotomie entre zones urbaines et zones rurales, le bien-être en République du Congo se caractérise par des différences spatiales impor-tantes. La Figure 3.2 permet de visualiser les disparités géographiques de la pauvreté par département à l’aide de cartes. Ceci est réalisé grâce aux trois premières mesures de pauvreté basées sur la consommation de la classe Foster-Greer-Thorbecke. Parmi les douze départements de la République du Congo, Pointe Noire et Brazzaville affichent les taux de pauvreté les plus bas avec des indices numériques de pauvreté respectifs de 20,3 et de 21,6.

Encadré 3.1 : Organisation administrative de la République du Congo

La République du Congo est divisée administrativement en douze départements, eux-mêmes subdivisés en communes et districts*. Si l’enquête ECOM  de 2011 couvre les douze départements, ce n’est toutefois pas le cas pour celui de 2005. Par conséquent, les résultats au niveau des départements au titre de la présente étude ne sont fournis que pour 2011. Les départements sont Bouenza, Brazzaville, Cuvette, Cuvette-Ouest, Kouilou, Lékoumou, Likouala, Niari, Plateaux, Pointe Noire, Pool et Sangha. La Figure B3.1 présente la situation géographique.

*sauf Brazzaville et Pointe Noire qui sont divisées en arrondissements

FIGURE B3.1 : Carte de la République du Congo

Likouala

Sangha

Cuvette

Plateaux

Pool

Niari

Cuvette-Ouest

Lékoumou

Brazzaville

BouenzaPointe Noire

Kouilou

FIGURE 3.2 : Cartes de la pauvreté par département, 2011

1. Taux de pauvreté monétaire 2. Profondeur de la pauvreté monétaire 3. Sévérité de la pauvreté monétaire (45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(75.0,80.0](70.0,75.0](65.0,70.0](60.0,65.0](55.0,60.0](50.0,55.0](45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté36

Cuvette-Ouest, où 79,1 % de la population vit en des-sous du seuil de pauvreté, est le département le plus pau-vre, suivi par Lékoumou et Cuvette avec, respectivement, 76,1 et 70,2 % des pauvres. Le taux de pauvreté dans la province de Kouilou s’élève à 56,9 %. Le taux de pauvreté est assez élevé pour les autres départements – il se situe entre 62 et 69 % pour les départements des Plateaux, Likouala, Bouenza, Sangha, Pool et Niari.

La pauvreté est généralement plus élevée dans les régions où l’accès aux services est limité. Pourtant, une autre façon d’examiner la géographie de la pauvreté con-siste à observer la pauvreté dans les différentes zones en fonction du degré d’accès à un éventail de services pub-lics qu’elles permettent. À titre d’exemple, la Figure 3.1 montre la relation entre l’accès aux marchés, en plein air ou couverts, et la pauvreté. L’accès aux marchés est associé à une probabilité moindre d’être pauvre, ce qui témoigne des effets de la géographie locale sur les niveaux de vie.

3.3 Les autochtones, les jeunes, les personnes âgées, les femmes et les personnes handicapées des zones urbaines sont davantage susceptibles d’être pauvres

Le chapitre précédent consacré à la vulnérabilité explore déjà certaines des relations qui existent entre la pauvreté et les caractéristiques de nature démo-graphique – y compris le handicap, le sexe, l’appar-tenance ethnique et l’âge. Le chapitre 2 a montré que l’appartenance ethnique, le sexe, l’âge et le handicap sont des éléments importants de l’analyse de la pauvreté et de la vulnérabilité. Il montre aussi que les autochtones forment le groupe le plus vulnérable de la population (voir l’encadré 3.2 pour plus de détails), avec un indice numérique de pauvreté qui correspond au double de la

Encadré 3.2 : Appartenance ethnique et pauvreté : Le cas des autochtones (Pygmées)

Les Pygmées sont considérés comme faisant partie des plus anciens habitants d’Afrique centrale. Leur style de vie semi-nomadique est resté pratiquement inchangé depuis des milliers d’années : ils vivent de la chasse, de la pêche ainsi que de la cueillette de fruits et de noix sauvages. Cependant, ces populations ont connu un processus de semi-sédentarisation au cours des deux ou trois dernières décennies, sous l’influence de multiples facteurs. Traditionnellement, les Pygmées d’Afrique centrale étaient étroitement attachés à la forêt tropicale. Ils étaient considérés comme les « gens de la forêt » (Turnbull 1961) et la forêt était la source de leur religion, de leur vie et de leur protection. Ils menaient une vie nomade dans des camps de 30 à 40 familles, qui entretenaient des liens réguliers et des échanges entre eux. Leur société essentiellement égalitaire et horizontale a reconnu la sagesse des aînés, lesquels préservaient la connaissance de la communauté des sites, des plantes, des animaux, des fantômes et des esprits ainsi que de leur patrimoine culturel (rituels, musique, danses, lieux saints) et pratiques (pharmacopée, chasse et pêche). Les aînés occupaient une place importante au sein de la communauté et réglaient les différends. Des huttes simples, faites de feuilles et de branches, leur servaient d’abri. On ne doit pas nécessairement assimiler ce mode de vie traditionnel à une existence de pauvreté. Il était empreint d’une dignité, d’une noblesse et d’une cohérence qui lui étaient propres. En outre, il fait partie du patrimoine universel de l’humanité. Pourtant, aujourd’hui, le mode de vie pygmée traditionnel est en voie de disparition ; du fait de leur sédentarisation progressive, les Pygmées perdent ce qui constitue leur identité et la richesse de leur culture et de leur savoir en tant que population. Ils ont de moins en moins accès à la forêt et à la terre pour la production agricole.

Selon les estimations de Wodon et al. (2012) les populations pygmées de la République démocratique du Congo, de la République centrafricaine et du Gabon apparaissent généralement comme très pauvres. Nombre d’enfants ne sont pas scolarisés et le taux d’alphabétisation des adultes est faible. Les résultats en matière de santé sont insuffisants et la vulnérabilité est élevée. En outre, des données qualitatives de la République démocratique du Congo suggèrent que nombre de Pygmées se perçoivent négativement, en partie parce que leurs voisins bantous jugent « mauvais » certains aspects de leur culture (type de logement, croyances religieuses, rites et pratiques). En République démocratique du Congo, les institutions bantoues et étatiques semblent ne pas à traiter les Pygmées d’une manière équitable et qui leur permette d’opérer des changements et des adaptations éclairés pour améliorer leurs conditions de vie en général et vivre en harmonie avec leurs voisins tout en préservant leur propre culture (Banque mondiale 2009). En République du Congo, si l’enquête ECOM de 2005 n’a pas identifié séparément les Bantous et les Pygmées, celle de 2011 l’a fait. Les résultats suggèrent des profils de désavantage parmi les populations pygmées similaires à ceux observés dans d’autres pays d’Afrique centrale.

Source : Wodon et al. (2012).

37Qui sont les pauvres ?

moyenne nationale. Dans les zones urbaines, les ménages dirigés par une personne handicapée ou par une femme sont davantage susceptibles d’être pauvres ou vulnérables. L’incidence de la pauvreté est plus élevée chez les jeunes et les personnes âgées.

3.4 Les pauvres vivent dans des ménages de grande taille avec des taux de dépendance élevés

Dans cette section, l’analyse portera sur la taille et la composition des ménages et la relation entre ces carac-téristiques des ménages et la pauvreté. Par définition, les mesures de la pauvreté basées sur la consommation ont vocation à être liées à la taille et la composition du ménage. Dans le cadre de l’approche méthodologique permettant d’établir une mesure de la pauvreté fondée sur la consommation, les indicateurs de bien-être sont conçus sur la base de la consommation globale des ménages divisée par le nombre d’équivalents adultes (ou le nombre de membres du ménage). En d’autres termes, cela signifie que plus un ménage compte de membres, plus les ressources nécessaires pour satisfaire les besoins de base de ce ménage seront importantes.

Les pauvres vivent dans des ménages de grande taille avec des taux de dépendance élevés. En 2011, les ménages pauvres comptaient, en moyenne, 1,34 membre de plus que les ménages non pauvres (tab-leau 3.1). Cette différence est entièrement due au fait que les ménages pauvres comptent un nombre d’enfants plus élevé. Un ménage extrêmement pauvre comptait, en moyenne, 2,35 enfants (âgés de moins de 15 ans) tandis que le ménage non pauvre n’en comptait, en moyenne, que 1,36. S’agissant du nombre d’adultes par ménage, il n’est pas très différent d’un niveau de pauvreté à l’autre.

La République du Congo vient d’entamer sa transition démographique, mais la fécondité reste élevée, surtout chez les ménages pauvres. La fécondité totale a connu des pics dans les années 1970 et 1980 (un peu plus de six enfants par femme [Figure 3.3.2]). Le pays a commencé sa transition

démographique vers le début des années 1980. Depuis cette époque, le nombre d’enfants par femme a baissé à un rythme régulier mais lent, pour atteindre, en 2005, 5,1 enfants par femme. Une baisse supplémentaire a été observée entre 2005 et 2011. En 2014, le taux de fécondité total a été estimé à 4,9. Comme on peut s’y attendre, le taux de fécondité est plus élevé dans les zones rurales et chez les pauvres (CNSEE et ICF International 2012). La fécondité totale des femmes dans les zones rurales est de 6,5 — soit 2 enfants de plus que dans les zones urbaines. Les chiffres de l’Enquête démographique et de santé de 2012 indiquent que la fécondité totale des femmes du quintile le plus pauvre est de 7 enfants, tandis que celle du quintile le plus riche n’est que de 3,8 enfants.

La forte fécondité observée chez les pauvres explique que les taux de dépendance soient fortement corrélés à la pauvreté. La répartition des personnes à charge entre quintiles de bien-être montre une forte cor-rélation négative (Figure 3.3.1). En 2011, par exemple, le ratio de personnes à charge pour le quintile le plus pauvre était de 109,5 contre seulement 52,3 pour le quintile le plus riche. Cela signifie qu’un adulte dans le quintile le plus pauvre doit répondre aux besoins d’un nombre plus important de personnes. Entre 2005 et 2011, les taux de personnes à charge ont sensiblement

TABLEAU 3.1 : Taille, composition et taux de dépendance (%) du ménage par statut de pauvreté, 2011

Statut de pauvreté

TotalNon-pauvres Pauvres

Enfants âgés de 0 à 14 ans 1,36 2,35 1,70

Adultes âgés de 15 à 64 ans 2,33 2,61 2,43

Personnes âgées de 65 ans et plus 0,13 0,20 0,16

Taille du ménage 3,83 5,16 4,28

Taux de dépendance 64,10 97,70 76,30

Taux de dépendance des jeunes 58,30 90,10 69,90

Taux de dépendance des personnes âgées

5,80 7,60 6,40

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté38

augmenté pour les plus démunis, tandis qu’ils ont connu une légère baisse, pour les riches. La fécondité élevée comporte de nombreuses implications, non seulement pour le taux de dépendance, mais aussi car elle induit de sérieux défis pour améliorer la performance du pays en matière de développement humain au fur et à mesure que les cohortes d’enfants augmentent et pour donner des moyens d’autonomisation aux femmes (Canning, Raja et Yazbeck, 2015).

La baisse de la fécondité peut avoir des effets positifs à court et à long termes sur le niveau de vie des ménages. A court terme, les taux de fécondité inféri-eurs se traduisent par des ménages de plus petite taille, et par des taux de dépendance plus faibles. Un nombre d’enfants à charge moindre dans un ménage implique moins de contraintes sur les ressources du ménage et une augmentation mécanique de la consommation par équivalent. A plus long terme, une baisse de la fécondité tend à accroître la participation des femmes sur le marché du travail et à permettre de meilleures performances en capital humain pour les jeunes générations. Lorsque les familles ont moins d’enfants, elles ont aussi tendance à investir davantage dans l’éducation de ceux-ci, jetant ainsi les bases d’un meilleur niveau de vie des ménages dans la prochaine génération.27

3.5 Les pauvres sont plus susceptibles d’être non qualifiés

Comme c’est le cas partout dans le monde, il existe un lien étroit entre le niveau d’éducation et de pauvreté en République du Congo. La probabilité d’être pauvre diminue en fonction du niveau d’éducation du chef de ménage — qui va de l’analphabétisme à l’enseignement supérieur en passant par le primaire, le premier cycle du secondaire et second cycle du secondaire (Figure 3.4). La probabilité d’être pauvre diminue également avec le niveau d’éducation du/de la conjoint(e) du chef du ménage.

En République du Congo, la grande majorité de la population vit dans des ménages dont le chef a au moins achevé le cycle primaire. Cependant, la transi-tion vers un niveau d’instruction plus élevé est faible, en particulier pour les quintiles de bien-être les plus bas. Huit personnes sur dix vivent dans des ménages dont le chef a au moins achevé le cycle primaire. Comme on peut s’y attendre, les pauvres étudient moins que les non-pauvres. Par exemple, dans le quintile le plus

27 Becker, Murphy, et Tamura 1990 ; Bloom, Canning, et Sevilla 2003 ; Bloom et al. 2009 ; Galor 2005; Galor, O. et Weil 1999.

FIGURE 3.3 : Taux de dépendance et taux de fécondité2. Taux de fécondité, total (nombre de naissances par femme)1. Taux de dépendance selon le quintile de bien-être

1966

1968

1970

1972

1974

1976

1978

1980

1982

1984

1986

1988

1990

1992

1994

1996

1998

2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

0

1

2

3

4

5

6

7

2005 2011

Q1 Q3 Q5Q2 Q4

100

80

60

40

20

0

120

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

Source : WDI.

39Qui sont les pauvres ?

pauvre, seule une personne sur dix vit dans un ménage où le chef a au moins le niveau d’éducation du second cycle du secondaire. Le chiffre correspondant pour le quintile le plus riche est de six sur dix.

Les ménages pauvres se caractérisent par le faible niveau d’éducation de leur chef, plus de la moitié des chefs de ménage étant analphabètes ou ayant tout au plus le niveau du primaire. Les personnes mieux loties sont exclusivement celles qui ont des niveaux d’éducation élevés (Figure 3.6). Les questions d’accessibilité en

fonction du coût et les arbitrages que doivent faire les pauvres figurent parmi les facteurs qui sont à l’origine de cette situation. Le chapitre 6 examinera plus en détail les contraintes à la scolarisation.

L’éducation au-delà du cycle primaire jusqu’au niveau du second cycle du secondaire semble jouer le rôle le plus important pour réduire la pauvreté. Les ménages dont le chef est analphabète ou a seulement atteint le niveau du primaire ont un niveau de vie simi-laire (Figure 3.5 et Tableau 3.2). L’agrégat de bien-être

FIGURE 3.4 : Proportion de la population et taux de pauvreté selon le niveau d’éducation du chef de ménage et de son/sa conjoint(e)

Popu

latio

n Sh

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(%)

Taux

de

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(%)

0

10

20

30

40

50

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0

5

10

15

20

25

30

35

Part dans la population (%) Taux de pauvreté

2. Niveau d’éducation du/de la conjoint(e)1. Niveau d’éducation du chef

Sanséducation

Primaire Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur

Part

dans

la p

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)

Taux

de

pauv

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(%)

0

10

20

30

40

50

60

70

0

5

10

15

20

25

30

35

Sanséducation

Primaire Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur Pas deconjoint(e)

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 3.5 : Proportion de la population et agrégat de bien-être selon le niveau d’éducation du chef de ménage

Dist

ribut

ion

de la

pop

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ion

(%)

0%

2. Indicateur de bien-être par niveau d’éducation du chef1. Niveau d’éducation du chef par quintile

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

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1Secondaire

2Supérieur

10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Sans éducation Primaire Secondaire 2cSecondaire 1c Supérieur

Quintile de bien être Niveau d’éducation du chef de ménage

100000200000300000400000500000600000700000800000900000

1000000

2005 2011

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté40

pour les personnes ayant un diplôme d’enseignement secondaire et supérieur est statistiquement différent de celui des personnes analphabètes ou qui ont seulement le niveau du primaire. Les ménages dirigés par une personne analphabète ou n’ayant suivi que des études primaires ont dépensé en moyenne 345 000 et 334 000 XAF par équivalent adulte, respectivement. La différence entre ces deux facteurs n’est pas statistiquement significative (Tableau 3.2). Le bien-être a connu une amélioration significative parallèlement au niveau d’instruction du chef, de 415 000 XAF pour ceux qui avaient le niveau du premier cycle du secondaire à 575 000 XAF pour ceux qui avaient le niveau du second cycle du secondaire et 862 000 XAF pour ceux qui avaient atteint le niveau de l’enseignement supérieur.

FIGURE 3.6 : Répartition du niveau d’instruction du chef de ménage par quintile de bien-être(%

)

0

1. Chef ayant au moins un niveau d’éducation primaire par quintile

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

20

40

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100

Quintile de bien être

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0

2. Chef ayant au moins un niveau d’éducation du 1er cycle du secondaire par quintile

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

20

40

60

80

100

Quintile de bien être

2005 2011

(%)

0

3. Chef ayant au moins un niveau d’éducation du 2e cycle du secondaire par quintile

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

20

40

60

80

Quintile de bien être

(%)

0

4. Chef ayant au moins un niveau d’éducation tertiaire par quintile

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

10

20

30

40

Quintile de bien être

2005 2011

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

TABLEAU 3.2 : Intervalle de confiance de la consommation mensuelle par équivalent adulte par niveau d’instruction du chef

Moyenne (en XAF)

Erreur-type

[Intervalle de confiance de 95 %]

Minimum Maximum

Aucun 345 854 17 786 310 954 380 755

Primaire 334 555 11 438 312 111 357 000

Secondaire 1 415 942 14 579 387 334 444 549

Secondaire 2 575 026 28 862 518 391 631 660

Supérieur 862 162 58 076 748 201 976 123

Total 492 548 17 466 458 276 526 821

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

41Qui sont les pauvres ?

Entre 2005 et 2011, il y a eu une amélioration notable du niveau d’éducation du chef de ménage. Ceux qui se situent au sommet de la répartition du bien-être sont les principaux bénéficiaires de cette améliora-tion. Par exemple, la proportion de personnes vivant dans un ménage dont le chef a achevé au moins le second cycle du secondaire s’accroît de 5 points, passant de 30,6 à 35,9 %. Le chapitre 4, consacré aux facteurs de pau-vreté, étudiera de plus près comment cette différence de compétences acquises chez les pauvres et les non-pauvres a affecté la dynamique de la pauvreté.

3.6 Les pauvres sont au chômage, employés dans l’agriculture ou exercent dans les services informels

Le secteur d’activité du chef de ménage fait l’objet d’une dichotomie claire entre les zones urbaines et les zones rurales. Dans les zones rurales, la plupart des chefs de ménage pratiquent l’agriculture. Le type de travail auquel les gens ont accès ou qui les attire diffère de manière considérable selon les lieux de résidence. Comme c’est le cas pour la plupart des pays d’Afrique subsaharienne, la population rurale dépend largement de l’agriculture de subsistance comme principale source de revenus. L’agriculture est importante pour tous les

quintiles de bien-être (Figure 3.7). Le secteur des ser-vices se développe également dans les zones rurales, et ceux qui parviennent à se départir de l’agriculture pour se lancer dans les services semblent trouver leur compte. La proportion de chefs de ménage dans les services, qui augmente avec le bien-être, est très importante pour le quintile le plus riche. Jusqu’à 35 % des ménages ruraux du quintile supérieur exercent dans le secteur des services.

Dans les zones rurales, les pauvres sont soit au chômage, soit tributaires de l’agriculture de subsis-tance comme principale source de revenus. Dans les zones rurales, la pauvreté est très élevée pour les ménages dont le chef est au chômage ou est un agriculteur. Le taux de pauvreté le plus faible dans les zones rurales est enregistré chez les fonctionnaires et les acteurs du secteur des transports (Figure 3.8.2). Étonnamment, la situation des mineurs n’est pas aussi satisfaisante dans les zones rurales. Cela pourrait être dû à l’exploitation artisanale des mines ou au fait qu’ils n’ont pas les compétences ou le pouvoir de négocier de meilleurs salaires.

Dans les zones urbaines, les services représentent, de loin, le principal secteur d’activité. Le chômage est extrêmement préoccupant dans les zones urbaines. Comme l’illustre la Figure 3.8.1, les services sont, de loin, le principal secteur d’activité des chefs de ménage dans les zones urbaines. Cela s’observe à tous les niveaux de la distribution du bien-être. Mais souvent, il s’agit d’activités informelles concentrées dans les ventes/métiers et autres

FIGURE 3.7 : Répartition de la population par secteur d’activité du chef et quintile de bien-être

0%

2. Zones rurales uniquement1. Zones urbaines uniquement

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

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Agriculture Mines/Industries Services Chômeur/Inactif

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10%20%30%40%50%60%70%80%90%

100%

Agriculture Mines/Industries Services Chômeur/Inactif

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté42

services. Etonnamment, la plupart des habitants des zones urbaines vivent dans des ménages dont le chef est au chô-mage ou inactif. Dans une situation où la sécurité sociale formelle est presqu’inexistante, cela peut être une source de grande préoccupation pour la prospérité partagée.

Dans les zones urbaines, la plus forte proba-bilité d’être pauvre concerne les chefs de ménage qui travaillent dans l’agriculture. Les ménages dirigés par un chômeur ou une personne engagée dans les services informels connaissent également des taux de pauvreté élevés. Dans les zones urbaines, si nous caractérisons les ménages pauvres en fonction de l’activité du chef, trois groupes principaux se dégagent : (a) ceux qui sont dans l’agriculture, (b) ceux qui sont dans les services informels et (c) ceux qui sont au chômage ou inactifs.

Compte tenu de la situation sur le marché du travail, on peut conclure que les réformes ciblant la réduction de la pauvreté en République du Congo doivent répondre à au moins trois objectifs : (a) stimuler la productivité et les revenus agricoles ; (b) stimuler la productivité et les revenus des services informels ; et (c) mettre en place des filets de sécurité sociale pour les chômeurs et les inactifs. Il ressort de l’analyse précédente que les pauvres sont répartis en trois groupes qui reflètent une stratégie de survie :

l’agriculture, l’informalité et le chômage. L’aide à la crois-sance et à la productivité dans ces secteurs contribuera indéniablement à la réduction de la pauvreté.

En résumé, l’activité du chef semble avoir une forte influence sur le niveau de vie des ménages. Les salaires gagnés varient d’un secteur à l’autre et induisent, en conséquence, une incidence sur la ressource dis-ponible. Si nous classons les ménages selon le principal secteur d’activité du chef, il apparaît systématiquement que les ménages pauvres sont ceux dont les chefs exercent dans le secteur de l’agriculture, dans des services inform-els ou sont sans emploi. Le chapitre 5 fournit une analyse plus détaillée des profils d’emploi, y compris l’estimation de la probabilité d’emploi et des régressions salariales pour estimer le rendement de l’éducation.

3.7 Les pauvres vivent dans des logements construits à l’aide de matériaux non améliorés et possèdent peu d’actifs

Au-delà de l’inconfort qui résulte, vivre dans un loge-ment de très bas standard peut avoir des effets négatifs sur la population, en particulier sur la santé. La faible

FIGURE 3.8 : Part de la population et taux de pauvreté par secteur d’activité du chefPa

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Part dans la population (%) Taux de pauvreté

2. Zones rurales uniquement1. Zones urbaines uniquementAg

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Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

43Qui sont les pauvres ?

qualité des matériaux de construction pose également un danger pour les pauvres à cause des risques d’effon-drement de l’habitation en cas de mauvais temps. Des faits probants démontrent que de mauvaises conditions de logement sont associées à un large éventail de pro-blèmes de santé, parmi lesquels les infections respiratoires, l’asthme, l’empoisonnement au plomb, les blessures et les problèmes mentaux (Krieger et Higgins, 2002). Le type de matériaux utilisés pour la construction consti-tue, par conséquent, non seulement un indicateur de la situation économique des ménages, mais aussi un indica-teur de l’exposition potentielle des membres du ménage à ces problèmes de santé. La qualité du logement est également associée au développement de l’enfant. Selon Jaramillo (2014), l’infrastructure de base liée à la qualité du logement est essentielle au développement de l’enfant en matière de santé, de nutrition et d’éducation à long terme. En outre, certains des matériaux de construction de mauvaise qualité (boue et poteaux, chaume, etc.) ne

sont pas résistants et s’effondrent facilement en cas de fortes pluies ou d’inondations, probablement en raison de la situation géographique du pays à cheval sur l’équateur.

Comme attendu, les ménages pauvres sont davantage susceptibles de vivre dans des logements faits de matériaux non améliorés. En 2011, un peu plus de neuf ménages non-pauvres sur dix (92,9 %) vivaient dans des logements dont le toit était amélioré. Dans le cas des ménages pauvres, ce chiffre était de sept sur dix (Tableau 3.3). Les différences sont encore plus pronon-cées lorsqu’il s’agit des matériaux utilisés pour les murs et le sol. Environ huit ménages non-pauvres sur dix ont amélioré la qualité de leur habitation ; seuls quatre ménages pauvres sur dix ont fait de même.

L’utilisation de technologies qui permettent des gains de temps, telles que l’électricité et l’eau courante, est principalement réservée aux ménages non-pauvres. L’électricité, l’eau courante et les services essentiels permettent non seulement d’améliorer le

TABLEAU 3.3 : Caractéristiques du logement et possession d’actifs selon le statut de pauvreté (%)

2005 2011

Non pauvres Pauvres Total

Test de Wald (valeur-p)

Non pauvres Pauvres Total

Test de Wald (valeur-p)

Équipements du logement

Électricité 38,9 10,8 26,7 0,000 56,3 15,5 42,5 0,000

Eau courante 37,4 12,1 26,5 0,000 59,6 24,8 47,8 0,000

Pas de toilettes 5,2 12,6 8,4 0,000 6,7 20,5 11,3 0,000

Toit amélioré 89,5 77,1 84,1 0,000 92,9 72,7 86,0 0,000

Mur amélioré 61,3 42,6 53,2 0,000 67,2 44,4 59,4 0,000

Sol amélioré 70,7 40,9 57,8 0,000 78,8 36,7 64,5 0,000

Propriété des actifs

Télévision 33,6 9,6 23,2 0,000 60,5 17,3 45,9 0,000

Ordinateur 1,4 0,1 0,9 0,000 5,1 1,3 3,8 0,000

Radio 63,9 46,8 56,5 0,000 59,5 43,3 54,0 0,000

Téléphone fixe/mobile 45,5 14,3 32,0 0,000 88,3 65,9 80,7 0,000

Bicyclette 6,6 5,6 6,2 0,224 4,3 7,9 5,5 0,000

Motocyclette 2,3 0,8 1,7 0,001 3,9 3,4 3,7 0,334

Véhicule automobile 3,1 0,2 1,9 0,000 3,1 0,5 2,2 0,000

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.Remarque : Les tôles métalliques, les tuiles et le ciment entrent dans la composition du « toit amélioré ». Les briques de ciment, les briques stabilisées, les briques cuites et l’argile au ciment entrent dans la composition du « mur amélioré ». Les carreaux, le ciment et le marbre entrent dans la composition du « sol amélioré ».

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté44

niveau de vie d’un ménage mais ils ont aussi des répercus-sions sur le genre et la jeunesse. Souvent, les enfants et les jeunes effectuent les tâches ménagères, y compris la col-lecte de l’eau. L’électricité peut également permettre aux enfants de faire leurs devoirs à la maison et ainsi améliorer leurs résultats à l’école. Toutefois, les ménages pauvres sont souvent exclus de l’utilisation de ces services essen-tiels. Par exemple, seulement 15 % des ménages pauvres avaient accès à l’électricité en 2011, contre jusqu’à 56 % pour des non-pauvres. On observe un écart similaire dans l’accès à l’eau courante. Le chapitre 6 examinera les défis auxquels les pauvres sont confrontés en ce qui concerne la connexion à l’électricité ou au réseau d’eau courante.

Les ménages pauvres ne possèdent pas un grand nombre d’actifs. Pourtant, certains actifs constituent une dotation essentielle de nature à aider les ménages à être plus productifs. Par exemple, les équipements des technologies de l’information et de la communication — telles que les télévisions, les radios et les téléphones mobiles — peuvent fournir des informations très

utiles en ce qui concerne les opportunités de marché, les prix, la technologie disponible, les conditions météorologiques, etc., informations qui permettraient aux ménages d’améliorer leurs moyens de subsistance. Malheureusement, de nombreux ménages pauvres ne disposent toujours pas de ces équipements de base en République du Congo. En 2011, seulement 17 % des ménages pauvres possédaient un téléviseur, contre 60 % des non-pauvres. Malgré une amélioration substantielle enregistrée depuis 2005, bon nombre ne possèdent tou-jours pas de téléphone mobile. Jusqu’à 35 % des ménages pauvres ne possédaient pas de téléphone mobile en 2011 contre seulement 12 % pour les non-pauvres.

L’écart de qualité des logements entre les pauvres et les non-pauvres est encore plus important au vue de l’ensemble de la répartition du bien-être à travers les quintiles de bien-être. L’écart entre les pauvres et les non-pauvres est encore plus prononcé (Tableau 3.4). Le plus grand écart entre le quintile le plus pauvre et le plus riche est, de loin, observé dans la possession de

TABLEAU 3.4 : Caractéristiques du logement et possession d’actifs selon le quintile de bien-être (%), 2011

Quintile de bien-être

Total Q1 vs Q5 Test de Wald (valeur-p)Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Équipements du logement

Électricité 8,6 21,3 36,8 52,7 72,3 42,5 0,000

Eau courante 12,9 34,3 48,3 59,9 67,2 47,8 0,000

Pas de toilettes 28,1 14,5 9,1 7,8 3,9 11,3 0,000

Toit amélioré 63,0 80,4 88,2 92,1 96,8 86,0 0,000

Mur amélioré 36,0 51,0 58,2 64,6 75,6 59,4 0,000

Sol amélioré 21,0 49,4 66,8 78,0 87,5 64,5 0,000

Propriété des actifs

Télévision 9,3 23,4 43,1 59,0 73,7 45,9 0,000

Ordinateur 0,6 1,9 1,2 2,4 10,0 3,8 0,000

Radio 39,0 46,4 52,3 59,4 64,7 54,0 0,000

Téléphone fixe/mobile 56,9 73,2 81,9 88,2 92,7 80,7 0,000

Bicyclette 9,3 6,8 4,3 4,2 4,4 5,5 0,000

Motocyclette 2,6 4,1 3,7 3,5 4,3 3,7 0,008

Véhicule automobile 0,4 0,6 0,6 1,5 6,2 2,2 0,000

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.Remarque : Les tôles métalliques, les tuiles et le ciment entrent dans la composition du « toit amélioré ». Les briques de ciment, les briques stabilisées, les briques cuites et l’argile au ciment entrent dans la composition du « mur amélioré ». Les carreaux, le ciment et le marbre entrent dans la composition du « sol amélioré ».

45Qui sont les pauvres ?

téléviseurs. Dans le quintile supérieur, jusqu’à 73,7 % des ménages possèdent un téléviseur, tandis que le chif-fre correspondant pour le quintile le plus pauvre est de seulement 9,3 %. Des différences très importantes sont également observées concernant la possession de radios et de téléphones mobiles. Ainsi, la révolution numérique est en cours mais n’a pas encore atteint profondément les plus pauvres.

Les ménages ont tendance à remplacer les appa-reils traditionnels tels que la radio et la bicyclette par des produits plus modernes, comme le téléviseur ou la motocyclette. Entre 2005 et 2011, la proportion des ménages possédant une radio a diminué (de 56,5 à 54 %), tandis que celle de ceux qui possèdent un télévi-seur a augmenté considérablement (de 23,2 à 45,9 %). Au cours de la même période, la proportion des proprié-taires de bicyclettes a diminué (de 6,2 à 5,5 %) tandis que celle des propriétaires de motocyclettes a augmenté (de 1,7 à 3,7 %). Ce sont aussi des signes d’amélioration du bien-être et des personnes qui visent un meilleur style de vie. Pourtant, la possession des actifs modernes, notamment un téléviseur ou un véhicule/motocyclette, demeure faible et ne reflète pas le statut de pays à revenu intermédiaire du Congo.

3.8 Conclusion

Ce chapitre a fourni un profil général des pauvres en République du Congo.

Les autochtones se distinguent comme le groupe le plus marginalisé du pays. Leur taux de pauvreté monétaire est plus de deux fois supérieur au taux de pau-vreté du reste de la population. Près de neuf autochtones sur dix sont pauvres. Leur marginalisation se caractérise par un accès très limité aux services sociaux, y compris la santé et l’éducation, ainsi que le marché du travail. Ils contribuent donc très peu aux activités économiques.

Il semble y avoir très peu de différence entre les ménages dirigés par des hommes et ceux dirigés par des femmes. Cependant, dans les zones urbaines, les ménages dirigés par des femmes sont légèrement plus vulnérables. Au niveau national, il n’y a guère de différence en termes de bien-être entre les ménages en

fonction du sexe du chef, mais cette situation n’est valable que dans les zones rurales. Dans les zones urbaines, les ménages dirigés par des femmes sont plus susceptibles d’être pauvres ou de vivre dans l’insécurité.

La dimension régionale de la pauvreté est très importante. Il existe de grandes différences de pauvreté d’une situation géographique à l’autre. Des villes comme Brazzaville et Pointe-Noire ont enregistré une baisse de la pauvreté beaucoup plus faible et plus rapide. Dans le même temps, le niveau de pauvreté était plus élevé dans les autres municipalités urbaines et dans les zones semi-urbaines ; les zones rurales, quant à elles, présentaient les niveaux de pauvreté les plus élevés sans qu’on y enregistre aucune diminution dans le temps.

La pauvreté a essentiellement un visage rural. Par ailleurs, la pauvreté urbaine demeure très impor-tante, notamment à Brazzaville. Dans les zones rurales, sept personnes sur dix (69,4 %) sont pauvres ; 57,4 % des pauvres vivent dans les zones rurales. En dépit d’une incidence relativement faible de la pauvreté (21,6 %), Brazzaville compte une proportion importante des pau-vres. Près de 20 % des pauvres vivent à Brazzaville. Ainsi, les zones rurales et Brazzaville représentent 70 % de la population totale et 77 % du total des pauvres.

Au-delà de la dichotomie entre les zones urba-ines et les zones rurales, il existe des différences spa-tiales importantes dans le bien-être en République du Congo. Parmi les 12 départements de la République du Congo, Pointe Noire et Brazzaville affichent le taux de pauvreté le plus bas avec des indices numériques de pauvreté respectifs de 20,3 et de 21,6. Cuvette-Ouest est le département le plus pauvre, puisque 79,1 % de la population y vit en dessous du seuil de pauvreté, suivi de Lékoumou et Cuvette, avec respectivement 76,1 et 70,2 % des pauvres. Le taux de pauvreté dans la province de Kouilou est de 56,9 %. Le taux de pauvreté des autres départements est relativement élevé – il se situe entre 62 et 69 % pour les départements des Plateaux, Likouala, Bouenza, Sangha, Pool et Niari.

La fécondité demeure élevée, surtout chez les ménages pauvres. Les pauvres vivent dans des ménages de grande taille avec des taux de personnes à charge élevés En 2014, le taux de fécondité total a été

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté46

estimé à 4,9. En 2011, les ménages pauvres comptaient en moyenne 1,34 membre de plus que les ménages non pauvres. Cette différence est entièrement due au nombre plus élevé d’enfants dans les ménages pauvres ; tandis que le ménage extrêmement pauvre moyen comptait 2,35 enfants (âgés de moins de 15 ans), le ménage non pauvre moyen n’en comptait que 1,36. Le nombre d’adultes n’est pas très différent d’un niveau de pauvreté à l’autre.

Comme c’est le cas partout dans le monde, il existe un lien étroit entre les niveaux d’éducation et de pauvreté en République du Congo. La probabilité d’être pauvre diminue parallèlement au niveau d’éducation du chef de ménage, de l’analphabétisme à l’enseignement supérieur en passant par le primaire, le premier cycle du secondaire et le second cycle du secondaire.

L’éducation au-delà du cycle primaire jusqu’au niveau second cycle du secondaire semble générer le rendement le plus élevé en termes de réduction de la pauvreté. Les ménages dont le chef est analphabète ou a seulement le niveau du primaire ont un niveau de vie similaire. L’agrégat de bien-être pour les personnes ayant un diplôme d’enseignement secondaire et tertiaire est statistiquement différent de celui des personnes anal-phabètes ou qui ont seulement le niveau du primaire. Les ménages dirigés par une personne analphabète ou n’ayant suivi que des études primaires ont dépensé en moyenne 345 000 et 334 000 XAF par équivalent adulte, respectivement. La différence entre ces deux facteurs n’est pas statistiquement significative. Le bien-être a connu une amélioration significative parallèlement au niveau d’instruction du chef, de 415 000 XAF pour ceux qui avaient le niveau du premier cycle du secondaire à 575 000 XAF pour ceux qui avaient le niveau du sec-ond cycle du secondaire et 862 000 XAF pour ceux qui avaient le niveau de l’enseignement supérieur.

Il existe une dichotomie claire entre les zones urbaines et les zones rurales en ce qui concerne le secteur d’activité du chef de ménage. Comme c’est le cas pour la plupart des pays d’Afrique subsaharienne, la population rurale dépend largement de l’agriculture de subsistance comme principale source de revenus. Le secteur des services se développe également dans les zones rurales, et ceux qui parviennent à se départir de l’agriculture pour se lancer dans les services semblent trouver leur compte. Dans les zones urbaines, les ser-vices sont de loin le principal secteur d’activité. Le chô-mage est préoccupant au plus haut point dans les zones urbaines. Les services sont, de loin, le principal secteur d’activité des chefs de ménage dans les zones urbaines. Cela s’observe à l’échelle du bien-être mais, souvent, il s’agit d’activités informelles concentrées dans les ventes/métiers et autres services. Étonnamment, la plupart des habitants des zones urbaines vivent dans des ménages dont le chef est au chômage ou inactif. Dans une situa-tion où la sécurité formelle est presque inexistante, cela peut être une source de grande préoccupation à l’égard de la prospérité partagée.

Compte tenu de la situation sur le marché du travail, on peut conclure que les réformes ciblant la réduction de la pauvreté en République du Congo doi-vent se concentrer sur au moins trois axes : (a) stimuler la productivité et les revenus agricoles ; (b) stimuler la productivité et les revenus des services informels ; et (c) mettre en place des filets de sécurité sociale pour les chômeurs et les inactifs. Il ressort de l’analyse précé-dente que les pauvres forment trois groupes qui reflètent une stratégie de survie : l’agriculture, l’informalité et le chômage. L’aide à la croissance et à la productivité dans ces secteurs contribuera indéniablement à la réduction de la pauvreté.

47

Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

4.1 Introduction

L’objectif de ce chapitre est de quantifier la contribution de différents facteurs à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité en utilisant différentes méthodes, en particulier l’analyse éco-nométrique et les méthodes standards de décomposition. Ce chapitre comporte trois parties. La première partie explore l’existence de corrélats de la pauvreté en utilisant des modèles écono-métriques multivariés. La deuxième partie examine de plus près certains des facteurs qui ont été associés, soit à la réduction, soit à l’augmentation de la pauvreté dans les zones rurales. À la lumière des conclusions des précédents chapitres, l’analyse porte ensuite sur trois principaux facteurs : la composition des ménages, le niveau d’éducation et le type d’activité du chef de ménage. La der-nière partie examine le rôle des principaux facteurs expliquant les inégalités.

4.2 Corrélats de la pauvreté

Le modèle univarié de la pauvreté utilisé dans le chapitre précédent représente une étape utile mais comporte certaines limites. Les chapitres précédents suggèrent qu’un certain nombre de caractéristiques d’un ménage sont associées à une probabilité plus grande ou plus faible pour ce ménage d’être pauvre. Définir un profil univarié de la pauvreté est une étape utile pour identifier les caractéristiques des groupes de personnes pauvres, mais ce seul profil ne permet pas de mesurer les répercussions marginales qu’ont les autres caractéristiques des ménages sur la pauvreté. La limite que comporte un seul profil de pauvreté tient au fait que ce profil fournit des informations sur la probabilité d’être pauvre selon les différentes catégories de ménages, mais il ne peut pas être utilisé, en tenant compte d’autres variables, pour évaluer l’ampleur des corrélats de la pauvreté à la marge.

Basée sur des techniques de régression, l’analyse multivariée permet d’évaluer avec plus de précision les corrélats de la pauvreté. Par exemple, les variations mesurées de la pauvreté entre les régions peuvent être causées par des effets régionaux. Toutefois, elles peuvent aussi résulter de dif-férences de caractéristiques des ménages selon les régions. Ces différences de caractéristiques peuvent avoir un effet plus important sur la pauvreté que les caractéristiques plus larges et spécifiques aux régions elles-mêmes. Des analyses de régression sont donc nécessaires pour évaluer les corrélats de la pauvreté et les impacts (au sens large) à la marge des différentes variables sur la probabilité d’être pauvre. Lors de ces évaluations, il est préférable de s’appuyer sur des régressions linéaires pour analyser

4

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté48

les corrélats de consommation par équivalent adulte, plutôt que sur des régressions catégorielles pour analyser le statut de pauvreté des ménages. En effet, l’utilisation d’un modèle probit ou logit du statut de pauvreté impli-que d’ignorer les précieuses informations contenues dans la distribution de la consommation des ménages.

La régression des corrélats de la pauvreté est évaluée à l’échelle nationale. La variable dépendante est le logarithme de l’agrégat du bien-être. En dehors d’une constante, les variables indépendantes sont (a) la localisation géographique (Brazzaville comme catégorie de référence, Pointe Noire, les autres municipalités, les zones semi-urbaines et les zones rurales) ; (b) les vari-ables définissant la taille du ménage (nombre de bébés, d’enfants, d’adultes et de personnes âgées composant le ménage et leur valeur au carré pour tenir compte d’une éventuelle non-linéarité dans la relation entre taille et consommation du ménage) ; (c) les caractéristiques du chef de ménage, en particulier son appartenance eth-nique, son handicap, son genre, son âge, son niveau d’éducation (primaire, secondaire inférieur, secondaire supérieur, supérieur et sans éducation comme catégorie de référence) et son secteur d’activité (mines-carrières, pro-duction-transformation, construction, transport, com-merce-vente, services, éducation-santé, administration, autres services, chômeurs/inactifs et agriculture-élevage-pêche-sylviculture comme catégorie de référence) ; (d) le niveau d’éducation du conjoint du chef de ménage avec les mêmes catégories et (e) d’autres variables, telles que : le ménage possède-t-il des terres ? -t-il accès aux marchés, couverts ou en plein air ? Un membre a-t-il quitté le ménage ? Le ménage a-t-il subi un traumatisme ? etc.

Il est important de noter que les résultats écono-métriques présentés ici n’impliquent aucune causalité mais visent seulement à identifier les corrélats de la pauvreté. Les commentaires accompagnant les résul-tats présentés ne visent qu’à suggérer la façon dont les différentes caractéristiques des ménages ont tendance à affecter leur niveau de bien-être. Cela n’implique pas nécessairement une causalité réelle. Compte tenu de l’aspect log-linéaire de la régression, les coefficients de la première régression sur le logarithme du bien-être seront principalement interprétés comme des gains en

pourcentage de la consommation des ménages associés aux différentes variables explicatives. La Figure 4.1 illus-tre les résultats économétriques obtenus pour chaque variable sélectionnée. Les résultats sont détaillés dans l’annexe statistique (Tableau SA.10).

Le lieu de résidence est fortement corrélé au bien-être. En contrôlant les autres variables indépen-dantes, la localisation géographique montre une cor-rélation importante et statistiquement significative avec la consommation des ménages. Les ménages vivant à Pointe Noire ont un niveau de consommation plus élevé que les habitants de Brazzaville ; les ménages des autres zones urbaines et rurales ont un niveau de consommation inférieur. De nombreux coefficients sont importants. Par exemple, le coefficient pour les zones rurales est estimé à –0,399 pour 2011. Cela signifie que la consommation des ménages ruraux était inférieure d’environ quarante pourcent à celle des ménages par ailleurs similaires vivant à Brazzaville.

Les ménages de grande taille ont tendance à avoir un niveau de consommation par équivalent adulte nettement inférieur, ce qui n’est guère sur-prenant. Les effets des autres membres du ménage sont cependant non linéaires et décroissent à la marge (le coef-ficient linéaire est négatif pour chacun des groupes d’âge alors que le terme quadratique est positif ). Comme évo-qué dans le chapitre précédent, les plus grandes familles ont tendance à avoir plus d’enfants. Le taux de dépen-dance est par conséquent plus élevé, ce qui représente un fardeau pour le revenu disponible des ménages. Les enjeux de parentalité responsable devraient faire partie des actions de réduire de la pauvreté.

Après contrôle des autres facteurs, il s’avère qu’il n’y a pas de différence de bien-être entre les ménages selon qu’ils soient dirigés par un homme ou par une femme. Un des résultats importants de l’étude est que le bien-être global du ménage ne dépend pas du genre du chef de ménage. Les ménages dirigés par une femme se portent aussi bien (ou, le cas échéant, aussi mal) que les ménages dirigés par un homme. Une analyse de sensibilité pour tester la robustesse de ce résultat selon le milieu de résidence indique que cette constatation est valable autant pour les zones rurales que pour les zones urbaines.

49Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

Un handicap frappant le chef de ménage n’est pas associé à un changement statistiquement signifi-catif du niveau de consommation des ménages. Une fois contrôlées toutes les autres caractéristiques possibles

des ménages, il apparaît que le handicap n’a aucune corrélation avec le bien-être. Cependant, le handicap est susceptible d’influer sur d’autres déterminants importants du bien-être, tels que l’éducation et l’accès

FIGURE 4.1 : Corrélats du bien-être, 2011 (Coefficients)

–0,5

0,0–0,1

0,1

–0,2–0,3

0,2

–0,4

–0,45

–0,25–0,30

–0,15–0,20

–0,05–0,10

–0,35–0,40

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain Rural

Age du chef de ménage

1. Région

Enfa

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à 5a

ns

Enfa

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de 0

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de 6

à18

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ons

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Adult

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Adult

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de18

à 60

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Pers

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ans

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lus

Pers

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ans

etplu

s, a

u ca

rré

2. Composition du ménage

–0,30–0,25–0,20

–0,10–0,15

–0,050,000,05

Sans éducation Primaire Secondaire 1c Secondaire 2c Supérieur

4. Éducation du chef de ménage

Chef de ménageautochtone

Chef de ménageen situation de handicap

Femme chefde ménage

3. Caractéristiques démographiques et ethniques

–0,50

0,000,45

0,250,30

0,150,20

0,050,10

0,350,40

0,50

0,00

6. Age du chef de ménage, Log du bien-être prévu

0

0,200,250,300,350,40

0,050,100,15

0,200,250,30

0,050,100,15

Agric

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Mine

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Prod

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Autre

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Chôm

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if 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

5. Activité du chef de ménage

0

Pove

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(%)

Log

prév

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ien-

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les

0,35

Source : Calcul des auteurs basé sur les données de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté50

à des emplois de qualité, comme le montrent les deux chapitres suivants.

Il existe une relation en forme de courbe en U inversé entre l’âge du chef de ménage et le bien-être du ménage. Cette constatation correspond à ce à quoi l’on pourrait s’attendre à la lumière du cycle de vie des indi-vidus. Au début de leur vie d’adulte, les individus ont des actifs limités et leurs revenus sont encore faibles. Leurs revenus augmentent au fur et à mesure qu’ils grandissent en âge et qu’ils gagnent en expérience. Ils accumulent également des actifs qui améliorent leurs revenus et leur bien-être général. La probabilité de travailler diminue lorsqu’ils atteignent l’âge de la retraite ; ils se reposent alors sur leur épargne ou une faible pension.

Les résultats de l’analyse économétrique confir-ment la marginalisation des autochtones. Le facteur ethnique a un important effet sur la consommation, le bien-être des ménages pygmées étant inférieur de plus de 40 % à celui des ménages bantous, tout autre caractéris-tique des ménages identiques par ailleurs (le coefficient estimé est –0,451).

Comme on pouvait s’y attendre, les niveaux de consommation augmentent avec le niveau d’éducation du chef de ménage. Plus le niveau d’éducation du chef de ménage est élevé, plus le niveau de consommation du ménage est élevé. Par exemple, le niveau de consommation d’un ménage ayant à sa tête une personne avec un niveau d’éducation supérieure est environ 50 % plus élevé que celui d’un ménage dont le chef n’a aucune éducation ou un niveau inférieur à l’enseignement primaire. En réalité, les bénéfices liés à l’éducation sont probablement plus importants que ces estimations car les variables de con-trôle incluent l’activité du chef de ménage. Or, l’éducation affecte l’activité. Les bénéfices tirés de l’éducation seraient encore plus importants si l’activité n’était pas contrôlée dans la régression. Les bénéfices associés au niveau d’éducation du conjoint sont également importants. Selon la littérature (Agénor et Otaviano 2013 ; Malhotra, Pande et Grown 2003), outre la probabilité qu’il implique d’augmenter le total des revenus disponibles du ménage en participant au marché du travail, le niveau d’éducation dote aussi les épouses des compétences nécessaires pour prendre soin des enfants. En conséquence, l’éducation des

femmes a un impact global important sur le développe-ment du capital humain.

Le secteur d’activité où travaille le chef de ménage est également un corrélat important de la consommation par équivalent adulte des ménages. L’agriculture étant la catégorie de référence, un emploi dans la plupart des autres secteurs entraîne un gain de consommation par équivalent adulte — le plus impor-tant bénéficiant à ceux qui travaillent dans le secteur de l’administration (ce constat inclut le secteur public et suggère qu’il existe un bonus à avoir un emploi dans le secteur public). Les personnes exerçant dans les indus-tries extractives ou de fabrication bénéficient également d’un gain important de consommation par équivalent adulte. Il est important de noter que les ménages dirigés par des personnes au chômage ou inactives, ou travaillant dans l’agriculture ou dans d’autres services, ont tous le même niveau de bien-être, qui est plus faible. Cet constat confirme que l’agriculture est strictement de subsistance, tout comme les services informels dans les villes.

L’accès aux marchés a une relation positive avec la consommation par équivalent adulte. L’accès aux marchés, qu’ils soient à l’air libre ou couverts, montre une forte corrélation avec la consommation par équiva-lent adulte, avec un coefficient estimé à un peu moins de 10 % pour les deux types de marchés. Ce résultat était attendu, car les marchés sont le principal endroit où les biens et les services sont échangés et où, par conséquent, la richesse est créée.

Les ménages dont un ou plusieurs membres ont migré réussissent mieux. Au moins trois facteurs entrent en jeu dans ce constat. Tout d’abord, le simple fait qu’un membre s’en aille, la consommation par équivalent adulte du ménage augmente automatiquement — à supposer, bien sûr, que ce ne soit pas le principal soutien de famille, qui est souvent le chef du ménage. Le deuxième facteur a trait au fait que la plupart des personnes migrent à des fins économiques et renvoient souvent des fonds, augmen-tant ainsi les revenus disponibles du ménage d’origine. Le troisième facteur est lié au fait que, selon la littéra-ture (voir par exemple, Mensah et O’Sullivan, 2016), un ensemble minimum de conditions est requis pour qu’un migrant puisse quitter le ménage (compétences de

51Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

la personne, montant minimum de liquidités, au moins pour le transport). Les ménages les plus pauvres ne sont souvent pas en mesure de satisfaire à ces conditions et sont donc exclus du processus de migration.

4.3 Facteurs associés à la réduction de la pauvreté

Une grande part de la réduction de la pauvreté peut être attribuée à la croissance économique, mais cette croissance n’a bénéficié qu’à la population urbaine

Quelle est la part de réduction de la pauvreté due à la croissance des dépenses moyennes et celle due à la redis-tribution ? Comme l’ont noté Datt et Ravallion (1992) et d’autres (dont Kolenikov et Shorrocks, 2005, qui tiennent également compte des variations de prix), les variations de la pauvreté au fil du temps peuvent être attribuées à l’impact de la croissance (variation de la consommation moyenne par équivalent adulte des ménages) et à l’impact des variations dans l’inégalité (variation de la répartition de la consommation des ménages). Les résultats de ces décompositions figurent dans le tableau 4.1 et la figure 4.2.

La croissance des dépenses moyennes a con-tribué à une grande partie de la réduction de la

pauvreté observée entre 2005 et 2011. Les situations varient en fonction de la zone de résidence. À Brazzaville, la croissance et la réduction des inégalités ont contribué à la réduction de la pauvreté. À Pointe Noire, la réduc-tion de la pauvreté est essentiellement due à la croissance. Dans les zones semi-urbaines, la croissance a largement contribué à la réduction de la pauvreté, mais une partie de cette croissance a été compensée par l’augmentation des inégalités. En revanche, la croissance de la consom-mation moyenne dans les zones rurales a été négative, entraînant une augmentation de la pauvreté. De la même manière, l’augmentation des inégalités dans les zones rurales a entraîné une augmentation de la pauvreté.

Globalement, les mauvaises performances en matière d’inégalité reflètent un schéma de croissance qui n’est pas favorable aux ménages pauvres. De toute évidence, la croissance économique s’est concentrée dans les secteurs les plus favorables aux populations non pauvres. Si le pays avait mis en œuvre et élargis un ambitieux programme de transferts monétaires aux plus pauvres, il aurait pu relever les défis liés à l’inégalité. Le seul programme sérieux de filets de pro-tection sociale est le projet LISUNGI, qui est encore en phase pilote. Comme souligné dans le Diagnostic systématique pays (DSP) (Banque Mondiale 2016a), l’objectif, pour les prochaines années, est de consolider le projet LISUNGI, d’étendre sa couverture nationale et de l’utiliser comme instrument délivrant un ensemble

FIGURE 4.2 : Impact de la croissance et de la réduction des inégalités sur la pauvreté

Brazzaville CGOPointe Noire

Composante croissance

Autres municipalités Semi-urbain Rural

10

5

0

–5

–20

–15

–25

–10

Composante redistribution

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté52

d’aides et d’initiatives spécifiques, productives, incita-tives et génératrices de revenus.

La réduction de la taille des ménages et l’amélioration du niveau d’éducation ont le plus contribué à la réduction de la pauvreté

Plusieurs décompositions peuvent être utilisées pour expliquer les variations au fil du temps de la pauvreté en termes de contributions de différentes caractéris-tiques (géographiques, socio-économiques, etc.) de la population. Une de ces décompositions a été pro-posée par Ravallion et Huppi (1991) pour examiner la contribution à la réduction de la pauvreté des différents secteurs géographiques au cours du temps. La méthode de décomposition est utilisée pour estimer la contribu-tion des différents secteurs à la réduction de la pauvreté entre 2005 et 2011, les secteurs étant définis par lieu de résidence, niveau d’éducation du chef de ménage, secteur d’activité du chef de ménage et taille du ménage, comme le montrent la figure 4.3 et le tableau 4.2. Les effets inter-sectoriels montrent les variations de la mesure de la pau-vreté au sein d’un même secteur, alors que les effets des changements de population reflètent les variations de la pauvreté résultant du passage des ménages d’un groupe à un autre. Les effets d’interaction ne sont essentiellement que des termes de corrélation ou des valeurs résiduelles et ne représentent normalement qu’une plus faible partie de la variation de la pauvreté.

Les migrations ne participent à la réduction de la pauvreté qu’à hauteur de 5,6 %. Comme le

montrent la figure 4.3 et le tableau 4.2, les déplacements de population ont représenté une réduction de 5,6 % de la pauvreté. Brazzaville a globalement bénéficié des mouvements de population. Entre 2005 et 2011, la part de la population vivant dans cette ville a augmenté de 8 points, alors que la part de la population vivant à l’extérieur a diminué. Les mouvements migratoires sem-blent être le canal par lequel la pauvreté se déplace des zones rurales aux zones urbaines. Cependant, le seul fait de migrer ne suffit pas à améliorer les conditions de vie. D’autres facteurs intrinsèques, tels que les compétences et l’éducation, sont complémentaires et nécessaires pour que la migration porte ses fruits. Malheureusement, ces aptitudes font souvent défaut aux personnes qui quittent les zones rurales pour les zones urbaines et c’est pourquoi le phénomène migratoire ne participe pas de façon plus importante à la réduction de la pauvreté.

Les changements d’emplois entre secteurs d’activité ont contribué à réduire la pauvreté de 11,2 %. Bien que la proportion des personnes vivant dans un ménage dirigé par une personne sans emploi ou inactive soit demeurée stable entre 2005 et 2011 (environ 18 %), un changement positif est intervenu dans les secteurs plus productifs, surtout dans les deux villes principales (Figure 4.4). Comme nous le verrons au chapitre 5, le processus de transformation structurelle semble aller dans la mauvaise direction. Le secteur manu-facturier se rétrécit ; il s’agit probablement d’une con-séquence du syndrome hollandais. Aussi, une part plus importante des ménages dépend de l’agriculture et des services informels pour leur subsistance. Dans les deux grandes villes, un mouvement semble s’opérer vers des

TABLEAU 4.1 : Impact de la croissance et de la réduction des inégalités sur la pauvreté

Brazzaville Pointe NoireAutres

municipalitésZones

semi-urbaines Zones rurales National

Taux de pauvreté en 2005 42,3 33,5 58,4 67,4 64,8 50,7

Taux de pauvreté en 2011 21,6 20,3 52,8 59,7 69,4 40,9

Variation −20,7 −13,2 −5,6 −7,7 4,7 −9,8

Composante Croissance −10,4 −9,7 −3,2 −15,9 1,4 −8,6

Composante Redistribution −10,2 −3,5 −2,3 8,2 3,3 −1,3

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes (ECOM) de 2005 et 2011.

53Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

Encadré 4.1 : Décomposition selon la croissance et l’inégalité

Les changements constatés dans les taux de pauvreté peuvent aussi être décomposés en changements liés à la croissance économique (ou du revenu moyen) qui interviennent en l’absence de tout changement de l’inégalité (ou de la distribution des revenus), et en changements de l’inégalité en l’absence de croissance. Si nous désignons par P (μt, Lt) la mesure de la pauvreté correspondant à un revenu moyen de μt pour la période t et une courbe de Lorenz Lt, la décomposition devient

∆P = [P(µ2, Lr) – P(µi, Lr)] + [P(µr, L2) – P(µr, L1)] + Rr

| | |

Impact de la croissance Impact de l’inégalité Résidu

Le premier élément est le changement qui serait observé dans la pauvreté si la courbe de Lorenz était restée inchangée, tandis que le second correspond au changement qui serait observé si le revenu moyen n’avait subi aucune modification. Le dernier élément est un résidu (Datt et Ravallion 1992), mais il a été montré dans les décompositions ultérieures qu’il pouvait être évité.

FIGURE 4.3 : Décompositions des variations du taux de pauvreté (%)

–7–6–5

0–1

1

–2–3

2

–4

–5

0

–1

1

–2

–3

2

–4

Braz

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men

tsde

pop

ulatio

n

Agric

ultur

e

Mine

s/Ind

ustri

es

Serv

ices

Sans

em

ploi

Effe

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actio

n

Effe

ts d

esdé

place

men

tsde

pop

ulatio

n

Effe

tsd'

inter

actio

n

Effe

ts d

esdé

place

men

tsde

pop

ulatio

n

1. Par lieu de résidence 2. Par niveau d’éducation du chef de ménage

–2,5

–2,0

–1,0

–1,5

–0,5

–2,5–2,0

–3,5–3,0

–4,0

–1,0–1,5

–0,5

0,0

Sans

édu

catio

n

Prim

aire

Seco

ndair

e 1c

Seco

ndair

e 2c

Supé

rieur

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inter

actio

n

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place

men

tsde

pop

ulatio

n

1 pe

rson

ne

2 à

3 pe

rson

nes

4 à

5 pe

rson

nes

6 à

7 pe

rson

nes

8 pe

rson

nes

ou p

lus

4. Par taille du ménage3. Par secteur d’emploi du chef de ménage

0,00,5

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté54

TABLEAU 4.2 : Décomposition des variations du taux de la pauvreté (%)

de 2005 à 2011

Taux de pauvreté en 2005 50,7

Taux de pauvreté en 2011 40,9

Par lieu de résidence

SecteurDistribution de la population

(en 2005 – %)Variation de la

pauvreté (Coef.)Variation

de la pauvreté (%)

Brazzaville 29,0 −6,0 61,1

Pointe Noire 23,5 −3,1 31,6

Autres municipalités 5,9 −0,3 3,4

Zones semi-urbaines 7,0 −0,5 5,5

Zones rurales 34,6 1,6 −16,4

Total des effets intrasectoriels −8,4 85,2

Effet des changements de population −0,5 5,6

Effet d’interaction −0,9 9,3

Variation de la pauvreté −9,8 100,0

Par niveau d’éducation

SecteurDistribution de la population

(en 2005 – %)Variation de la

pauvreté (Coef.)Variation

de la pauvreté (%)

Sans 17,2 −1,6 16,6

Primaire 19,7 −1,6 16,5

Secondaire inférieur 32,5 −2,3 23,6

Secondaire supérieur 18,5 −1,0 10,0

Supérieur 12,2 −1,8 18,2

Total des effets intrasectoriels −8,3 84,8

Effet des changements de population −1,4 14,0

Effet d’interaction −0,1 1,2

Variation de la pauvreté −9,8 100,0

Par secteur d’activité

SecteurDistribution de la population

(en 2005 – %)Variation de la

pauvreté (Coef.)Variation

de la pauvreté (%)

Agriculture 27,7 0,4 −4,3

Exploitation minière/Industries 15,1 −4,4 44,6

Prestations de service 39,4 −4,2 43,2

Sans emploi 17,7 −1,8 17,9

Total des effets intrasectoriels −9,9 101,4

Effet des changements de population −1,1 11,2

Effet d’interaction 1,2 −12,6

Variation de la pauvreté −9,8 100,0

(suite à la page suivante)

55Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

emplois de service de meilleure qualité. L’augmentation de la pauvreté dans les zones rurales semble être liée à un surprenant déplacement de la main d’œuvre de la production vers l’agriculture. D’autres ensembles plus riches de données et d’autres enquêtes sont nécessaires pour comprendre ce paradigme dans les zones rurales.

Les résultats obtenus dans le domaine de l’éducation ont contribué à réduire la pauvreté de 14 %. Il s’agit d’une contribution plus importante que celles du lieu de résidence ou du secteur d’activité. La majeure partie de l’amélioration des compétences a été enregistrée dans les deux villes principales. À Brazzaville et à Pointe-Noire, la proportion des personnes vivant dans des ménages dirigés par une personne ayant seulement achevé le cycle d’enseignement primaire ou sans éduca-tion a diminué, tandis que la proportion correspondante bénéficié d’un enseignement au niveau secondaire et supérieur a augmenté. En revanche, la proportion de per-sonnes vivant dans des ménages dirigés par une personne n’ayant achevé que le cycle d’enseignement primaire ou sans éducation a augmenté de 46 à 53 % dans les zones rurales. Les interventions visant à réduire la pauvreté dans les zones rurales devraient donc se concentrer, entre autres, sur l’amélioration des compétences et la poursuite de l’éducation au-delà de l’enseignement primaire.

Parmi les variables sélectionnées ici, la taille du ménage est celle qui a le plus contribué à la réduc-tion de la pauvreté. La réduction de la taille moyenne des ménages a permis une réduction de la pauvreté de 38,2 %. Comme cela a été démontré dans le chapitre 3, et bien que le taux de fécondité reste élevé, la République du Congo a commencé sa transition démographique. En conséquence, la taille moyenne des ménages a diminué de près d’une personne, passant de 5,12 personnes en 2005 à 4,28 personnes en 2011. Cependant, la propor-tion croissante d’enfants maintient le taux de dépendance à un niveau plus élevé, surtout dans les zones rurales (Tableau 4.3). Les résultats de la décomposition suggèrent malgré tout que le changement de la taille des ménages a sensiblement contribué à la réduction de la pauvreté.

Le genre et le handicap ne semblent pas avoir d’influence, peut-être parce qu’ils n’ont qu’un impact indirect sur le bien-être. Ils ont chacun contribué à une réduction de 1,5 % de la pauvreté. Le genre et le handi-cap, qui affectent la capacité des individus à acquérir les compétences requises, les excluent par conséquent des emplois productifs. Il n’a pas été possible d’analyser les tendances en fonction de l’appartenance ethnique, car les informations correspondantes n’ont pas été collectées en 2005. Il conviendrait cependant de considérer que

TABLEAU 4.2 : Décomposition des variations du taux de la pauvreté (%)

de 2005 à 2011

Par taille du ménage

SecteurDistribution de la population

(en 2005 – %)Variation de la

pauvreté (Coef.)Variation

de la pauvreté (%)

1 personne 1,5 0,0 −0,3

2 à 3 personnes 11,8 −0,4 3,8

4 à 5 personnes 25,5 −1,9 18,9

6 à 7 personnes 27,4 −2,7 27,4

8 personnes ou plus 33,7 −0,9 9,2

Total des effets intrasectoriels −5,8 59,1

Effet des changements de population −3,7 38,2

Effet d’interaction −0,3 2,8

Variation de la pauvreté −9,8 100,0

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes (ECOM) de 2005 et 2011.

(suite)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté56

FIGURE 4.4 : Distribution de la population en fonction des caractéristiques du chef de ménage (%)

0%

20%10%

30%

80%70%

90%

60%50%

100%

40%

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

2005 2011

Semi-urbain Rural Total Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain Rural Total

1. Secteur d’activité du chef de ménage

Agriculture Production/transformation Services Chômeur/Inactif

0%

20%10%

30%

80%70%

90%

60%50%

100%

40%

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

2005 2011

Semi-urbain Rural Total Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain Rural Total

2. Niveau d’éducation du chef de ménage

Sans éducation Primaire Secondaire 1c Secondaire 2c Supérieur

0%

20%10%

30%

80%70%

90%

60%50%

100%

40%

Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

2005 2011

Semi-urbain Rural Total Brazzaville PointeNoire

Autresmunicipalités

Semi-urbain Rural Total

3. Taille du ménage

1 personne 2 á 3 personne 4 á 5 personne 6 á 7 personne 8 personnes ou plus

4,6 5,0

28,7 43,8 59,1 27,7

2,6 1,723,9

45,7 69,428,0

29,7 25,2 10,8 7,6 5,9 17,7 23,5 26,0 13,7 7,8 11,2 18,6

57,854,2

45,032,5

14,5

39,5

65,9 59,7

47,740,5

13,3

44,8

7,9 15,6

15,5

16,1

20,5

15,1

8,1 12,6

14,7

6,1

6,1

8,6

11,9 11,4 17,426,6 23,6 17,2

10,0 8,6 16,023,2

33,518,6

1,9 1,4 1,4 1,7 1,41,5 2,8 2,0 1,9 2,4

3,72,912,0 9,6 10,6 11,3 13,5

11,8 16,7 18,5 13,7 16,217,3

17,1

28,1 24,1 28,5 25,829,3

27,4

26,5 25,527,4

32,0 27,3 26,8

32,742,6 37,8 36,5

27,3 33,720,8 18,1

27,316,7 20,3 20,3

25,4 22,3 21,8 24,6 28,6 25,533,3 35,9

29,8 32,6 31,5 33,0

18,8 14,2 19,38,3 4,8 12,2

24,8 16,1 17,8 8,63,1

14,7

22,223,0 16,1

14,8 13,4 18,5

27,3 28,819,9

18,010,7

21,2

30,6 32,0 29,9

27,036,0

32,5

28,5 33,230,4

32,6

33,1

31,3

16,5 19,4 17,423,3 22,2

19,7

9,4 13,415,9

17,7

19,6

14,3

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

57Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

les femmes, les personnes handicapées et les autochtones appartiennent à des groupes de la population margin-alisés, car ils n’ont que peu d’opportunités d’accès à des niveaux d’éducation plus élevés et à de meilleurs emplois.

La plus grande part de la réduction de la pauvreté s’explique par la variation des rendements

Il est possible de décomposer la variation de la pauvreté en changements des caractéristiques des ménages et des personnes (dotations) par rapport à la nature changeante de la façon dont ces caractéris-tiques sont valorisées sur le marché (rendements). Les méthodes de décomposition peuvent être utilisées pour savoir si la distribution sous-jacente des caractéristiques peut être associée à des variations de la pauvreté ou s’il existe une relation entre les principales caractéristiques

et les variations de la pauvreté au cours du temps. En complément des méthodes classiques de décomposition d’Oaxaca-Blinder qui mettent l’accent sur les différences entre les moyennes leur version améliorée par Firpo, Fortin et Lemieux (2009), nous utiliserons l’approche de la régression par la fonction d’influence recentrée (RIF). Cette approche permet de construire des décompositions en différents points le long de la courbe de distribution, permettant ainsi une analyse plus informative. Dans l’analyse des décompositions, nous avons mis l’accent sur l’analyse contrefactuelle de la relation constante entre « dotations » et « pauvreté » en République du Congo entre 2005 et 2011. Cette analyse contrefactuelle permet de déterminer quels ont été les changements de dotations qui pourraient avoir contribué à la réduction de la pau-vreté et comment la réduction de la pauvreté pourrait avoir changé en raison d’une relation changeante entre pauvreté et dotations. Cette dernière question est parfois

TABLEAU 4.3 : Répartition par taille, composition et dépendance des ménages et par lieu de résidence, 2005–2011 (%)

Lieu de résidence

TotalBrazzaville Pointe NoireAutres

municipalitésZones

semi-urbaines Zones rurales

2005

Enfants de 0 à 14 ans 1,78 2,01 2,20 2,21 2,12 2,01

Adultes de 15 à 64 ans 3,13 3,39 3,02 2,71 2,53 2,93

Personnes âgées de 65 ans et plus 0,15 0,13 0,17 0,20 0,24 0,18

Taille du ménage 5,06 5,52 5,39 5,13 4,89 5,12

Dépendance 61,6 63,1 78,6 89,0 93,2 74,6

Dépendance (enfants) 56,7 59,3 73,0 81,6 83,8 68,4

Dépendance (personnes âgées) 4,8 3,8 5,6 7,5 9,4 6,2

2011

Enfants de 0 à 14 ans 1,55 1,55 2,02 1,98 1,85 1,70

Adultes de 15 à 64 ans 2,64 2,64 2,56 2,25 2,08 2,43

Personnes âgées de 65 ans et plus 0,12 0,11 0,16 0,16 0,21 0,16

Taille du ménage 4,31 4,31 4,74 4,40 4,15 4,28

Dépendance 63,4 62,9 85,0 95,1 98,9 76,3

Dépendance (enfants) 58,8 58,6 78,6 88,0 88,7 69,9

Dépendance (personnes âgées) 4,6 4,3 6,4 7,2 10,2 6,4

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté58

évoquée sous les termes de variation dans le rendement des dotations. Les résultats de cet exercice sont présentés à la figure 4.5.

Au niveau national, 62 % de la réduction de la pauvreté est attribuable à une amélioration des rendements tandis que l’amélioration des dotations (caractéristiques des ménages et des personnes) a permis une baisse de 38 % de la pauvreté. Il existe des

différences importantes entre les régions. À Brazzaville et dans les zones semi-urbaines, la réduction de la pauvreté est essentiellement due à une amélioration des rende-ments. La détérioration du niveau de vie dans les zones rurales est due à la détérioration des rendements. C’est certainement un symptôme du syndrome hollandais. À Pointe Noire, la réduction de la pauvreté résulte de l’amélioration des dotations.

FIGURE 4.5 : Décomposition de la variation de la pauvreté en effet dotations et effet rendements

0%

20%10%

30%

80%70%

90%

60%50%

100%

40%

National Brazzaville Pointe Noire Autres municipalités Semi-urbain Rural

Dotations Rendements

37,9 39,1 87,1 47,7 90,2 23,0

62,1 60,9

12,9

52,3

9,8

77,0

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

Encadré 4.2 : Décomposition par secteur

Deux décompositions ont été principalement utilisées dans la littérature pour analyser l’évolution de la pauvreté. La première traite les glissements de pauvreté entre différents secteurs ou groupes (Ravallion et Huppi 1991). La seconde, de la contribution de la croissance des revenus et des modifications de l’inégalité à l’évolution de la pauvreté (Datt et Ravallion 1992 ; Kakwani 1997).

Examinons dans un premier temps la décomposition sectorielle. Les mesures de la pauvreté de la classe FGT sont cumulatives. Cela signifie que la mesure de la pauvreté de la population considérée dans son ensemble est égale à la somme pondérée des mesures de la pauvreté des différents sous-groupes de la population, à condition que la pondération de chacun d’eux corresponde à sa proportion dans la population totale. Cette propriété permet d’analyser la contribution des différents sous-groupes de la population à l’évolution générale de la pauvreté. Supposons que les ménages ou les individus puissent être classés en plusieurs secteurs économiques. Il pourrait s’agir de secteurs industriels ou géographiques (zones urbaines et zones rurales, par exemple), ou de tout autre critère sectoriel retenu par l’analyste. L’évolution de la pauvreté peut être décomposée en (a) changements du niveau de pauvreté dans certains secteurs spécifiques (changements intrasectoriels) ; (b) changements du niveau de pauvreté causés par la modification de la part de chaque secteur dans la population, (changements intersectoriels) et (c) changement dû à la corrélation possible entre les changements intrasectoriels et intersectoriels, encore appelé effet d’interaction. Désignons par Pit la mesure de la pauvreté du secteur i au moment t ; il existe m secteurs (i = 1,…, m), ayant une part de population ni dans le secteur i, et deux périodes (1 et 2). En conséquence, le changement général de la pauvreté est égal à

P n P P P n n P P n ni i ii

m

i i ii

m

i ii

m

i i1 2 11

1 2 11

2 11

2 1D ∑ ∑ ∑( ) ( ) ( )( )= − + − + − −= = =

.

| | | Intrasectoriel Intersectoriel Effet d’interaction

59Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

De toute évidence, l’écart constaté entre Brazzaville et Pointe Noire illustre une situation qui s’explique principalement par le changement de la taille des ménages. Il est possible que la demande de compétences particulières soit plus grande à Pointe Noire et dans les zones semi-urbaines qu’à Brazzaville, ce qui a incité les personnes à investir davantage dans l’acquisition de ces compétences. Cette situation semble avoir entraîné une réduction plus importante de la taille des ménages, particulièrement à Pointe-Noire. Dans cette ville, la taille moyenne des ménages a diminué de 1,22, contre 0,74 pour Brazzaville. La prise de conscience des ménages relative à l’importance d’investir dans l’éducation des enfants, compte tenu de la demande du marché, a probablement joué un rôle.

4.4 Principaux facteurs expliquant l’inégalité

La décomposition de l’inégalité permet de voir com-ment les différences de caractéristiques des ménages affectent le niveau d’inégalité ; elle fournit aussi des indices importants permettant de comprendre la structure sous-jacente de la distribution de la

consommation par équivalent adulte. La décompo-sition suit l’approche de Cowell et Jenkins (1995) et consiste à partager l’inégalité globale de la distribution de la consommation par équivalent adulte en l’inégalité exis-tant entre les différents groupes de ménages de chaque partition et l’inégalité résiduelle à l’intérieur du groupe.

L’inégalité s’explique davantage par les dif-férences intragroupes28 que par un des déterminants agrégés. Pour la plupart des facteurs, l’inégalité intra-groupe est le principal critère explicatif du bien-être. Cependant, d’autres facteurs se distinguent par leur grande inégalité entre les groupes (Figure 4.6).

Les disparités entre régions, niveaux d’éducation et types d’activité ont toutes contribué à l’accroissement des inégalités. Parmi les facteurs qui ont un impact mesurable figurent la région, le niveau d’éducation du chef de ménage et de son épouse, l’emploi du chef de ménage et de son épouse, la taille des ménages, la pro-priété foncière et l’accès aux marchés. Étonnamment, les

28 L’inégalité se décompose ici en différences entre les catégories (par exemple, dans une région par rapport à une autre) et différences dans une catégorie (par exemple entre personnes d’une même région spé-cifique). Cette décomposition suit les méthodes décrites par Cowell et Jenkins (1995).

FIGURE 4.6 : Contribution à l’inégalité des composantes de l’inégalité inter et intragroupe, (%), 2011 (Theil)

80%

85%

95%

90%

75%

100%

Contribution intra-groupe à l'inégalité (%) Contribution inter-groupe à l'inégalité (%)

Lieu

de ré

siden

ce

Age

du c

hef d

em

énag

e

Situ

ation

d'h

andic

ap d

uch

ef d

e m

énag

e

Genr

e du

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age

Stat

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mén

age

Nive

au d

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catio

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age

Sect

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Nive

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Sect

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énag

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Taille

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Le m

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arch

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t

Le m

énag

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arch

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ciel o

uver

t

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté60

autres facteurs — tels que l’âge, le handicap, le genre et le statut matrimonial — ont un faible pouvoir explicatif. De plus, ces déterminants intergroupes — l’âge du chef de ménage et le statut matrimonial, en particulier — ont contribué de façon significative à la convergence observée entre 2005 et 2011 (Figure 4.7). La taille du ménage a également eu un effet positif sur cette convergence.

L’élément qui importe le plus en matière d’inégalité n’est pas le groupe auquel appartient une personne mais plutôt sa dotation et les opportuni-tés de rendement qui lui sont offertes. Le fait que les inégalités intergroupes soient faibles pour la plupart des facteurs n’est pas surprenant. Par exemple, le niveau d’éducation croissant augmentera la probabilité que la personne soit salariée. Vivre dans les villes principales accroît les opportunités d’accès à des emplois de qual-ité. L’importance de la taille du ménage pour mesurer l’inégalité n’est qu’une conséquence mathématique de la diminution de l’indicateur du bien-être en fonction de l’augmentation du nombre de membres supplémen-taires au sein du ménage. D’autres facteurs pourraient encore agir indirectement sur l’inégalité car ils constitu-ent, pour certains groupes de personnes, des obstacles à

l’obtention des dotations nécessaires. En fin de compte, c’est le capital humain qui compte réellement.

4.5 Conclusion

Les techniques économétriques et de décomposition décrites dans ce chapitre nous ont permis de réaliser une analyse robuste des facteurs de réduction de la pauvreté et de l’inégalité.

La localisation (c’est-à-dire le lieu de rési-dence) est étroitement corrélée au bien-être. Les ménages vivant à Pointe Noire ont un niveau de con-sommation plus élevé que ceux vivant à Brazzaville et les ménages des autres zones urbaines et rurales ont un niveau de consommation inférieur. Par exemple, les esti-mations suggèrent une réduction de la consommation des ménages ruraux de près d’un quart (–0,223) en 2011 par rapport à la consommation des ménages par ailleurs similaires vivant à Brazzaville.

Les ménages de grande taille ont tendance à avoir un niveau de consommation par équivalent adulte nettement inférieur, ce qui n’est guère surpre-nant. Les plus grandes familles ont tendance à avoir plus

FIGURE 4.7 : Variation absolue de l’inégalité inter et intragroupe, 2005–2011 (Theil)

0,0150,020

0,0300,025

–0,0050,000

0,0100,005

–0,010

0,035Lie

u de

résid

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Age

du c

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e

Situ

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Stat

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Nive

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arch

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t

Changement de la contribution inter-groupe Changement de la contribution intra-groupe

Source : Calcul des auteurs basé sur les enquêtes ECOM de 2005 et 2011.Remarque : Les données sur l’appartenance ethnique ne figuraient pas dans l’enquête ECOM 2005.

61Facteurs associés à la réduction de la pauvreté et de l’inégalité

d’enfants. Le taux de dépendance est par conséquent plus élevé, ce qui représente un fardeau pour le revenu disponible des ménages. Les questions liées à la paren-talité responsable devraient faire partie des interventions destinées à réduire la pauvreté.

Il n’y a pas de différence de bien-être entre les ménages dirigés par un homme et ceux dirigés par une femme. Un des importants résultats de l’étude est que le bien-être global du ménage ne dépend pas du genre du chef de ménage. Les ménages dirigés par une femme se portent aussi bien (ou, selon le cas, aussi mal) que les ménages dirigés par un homme. La robustesse des résultats dans les quartiers résidentiels indique que cette constatation est valable autant pour les zones rurales que pour les zones urbaines.

Les résultats de l’analyse économétrique confir-ment la marginalisation des autochtones. Le facteur ethnique a un important effet sur la consommation, le bien-être des ménages pygmées étant inférieur de plus de 40 % à celui des ménages bantous, toute autre carac-téristique des ménages identiques par ailleurs.

Comme prévu, le niveau de consommation aug-mente avec le niveau d’éducation du chef de ménage. Plus le niveau d’éducation du chef de ménage est élevé, plus le niveau de consommation du ménage est élevé. Par exemple, un ménage ayant à sa tête une personne ayant un niveau d’éducation supérieure a un niveau de consom-mation d’environ 50 % supérieur à celui d’un ménage dont le chef n’a aucune éducation ou n’a pas terminé le cycle primaire. Les bénéfices associés à l’éducation sont en fait probablement plus importants que ces estimations car les évaluations incluent l’activité du chef de ménage et que l’éducation affecte l’activité. Les bénéfices tirés de l’éducation seraient encore plus importants si l’activité n’était pas contrôlée dans la régression.

Le secteur d’activité du chef de ménage est également un corrélat important de la consomma-tion par équivalent adulte des ménages. Étant donné que l’agriculture est la catégorie de référence, un emploi dans la plupart des autres secteurs entraîne un gain de consommation par équivalent adulte, le plus impor-tant bénéficiant à ceux qui travaillent dans le secteur de l’administration (cette constatation inclut le secteur

public et suggère l’existence d’une prime à l’emploi dans ce secteur). Les employés dans les industries extractives et de fabrication bénéficient également d’un gain important de consommation par équivalent adulte. Il est important de noter que les ménages dirigés par des personnes au chômage ou inactives, ou travaillant dans l’agriculture ou dans d’autres services ont tous le même plus faible niveau de bien-être. Cette constatation confirme que l’agriculture a une stricte vocation de subsistance, tout comme les services informels dans les villes.

Les migrations participent à 5,6 % de la réduc-tion de la pauvreté. Les mouvements de population ont représenté une réduction de 5,6 % de la pauvreté. Brazzaville a globalement bénéficié des mouvements de population et la part de la population vivant dans la ville a augmenté entre 2005 et 2011 de huit points alors que la part de la population vivant à l’extérieur a diminué. Les mouvements de migration semblent être le canal par lequel la pauvreté passe des zones rurales aux zones urbaines. Cependant, le seul fait de migrer ne suffit pas à améliorer les conditions de vie. D’autres facteurs intrinsèques, tels que les compétences et l’éducation, sont complémentaires et importants pour que la migration soit un succès. Malheureusement, de telles compétences font souvent défaut aux personnes qui quittent les zones rurales pour s’installer dans les zones urbaines ; c’est la raison pour laquelle les migrations ne participent pas de façon plus importante à la réduction de la pauvreté.

Les changements d’emplois entre secteurs d’activité ont contribué à réduire la pauvreté de 11,2 %. Bien que la proportion des personnes vivant dans un ménage dirigé par une personne sans emploi ou inactive soit demeurée stable entre 2005 et 2011 (envi-ron 18 %), un changement positif est intervenu dans les secteurs plus productifs, surtout dans les deux villes principales. Comme nous le verrons dans le chapitre 5, la transformation structurelle semble se développer dans la mauvaise direction. Le secteur manufacturier se rétrécit ; il s’agit probablement d’une conséquence du syndrome hollandais. En conséquence, une part plus importante des ménages est tributaire de l’agriculture et des ser-vices informels pour leur subsistance. Dans les deux grandes villes, un changement semble s’opérer vers des

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté62

emplois de service de meilleure qualité. L’augmentation de la pauvreté dans les zones rurales semble être liée à un surprenant déplacement de la main d’œuvre de la production vers l’agriculture. D’autres ensembles plus riches de données et d’autres enquêtes sont nécessaires pour comprendre ce paradigme dans les zones rurales.

Les résultats obtenus dans l’éducation ont contribué à réduire la pauvreté de 14 %. La majeure partie de l’amélioration des compétences a été enregis-trée dans les deux villes principales. À Brazzaville et à Pointe-Noire, la proportion des personnes vivant dans des ménages dirigés par une personne n’ayant suivi que l’éducation primaire ou n’ayant aucune éducation a diminué, tandis que la proportion correspondante ayant suivi un enseignement secondaire ou supérieur a augmenté. En revanche, la proportion de personnes vivant dans des ménages dirigés par une personne n’ayant aucune éducation ou n’ayant suivi que l’éducation pri-maire a augmenté de 46 à 53 % dans les zones rurales. Les interventions visant à réduire la pauvreté dans les zones rurales devraient donc se concentrer, entre autres, sur l’amélioration des compétences et la poursuite de l’éducation au-delà du cycle primaire.

Parmi les variables sélectionnées ici, la taille du ménage est celle qui a le plus contribué à la réduction de la pauvreté. La réduction de la taille moyenne des ménages a représenté 38,2 % de la réduction de la pau-vreté. Bien que la fécondité reste élevée, la République du Congo a commencé sa transition démographique. En conséquence, la taille moyenne des ménages a diminué de près d’une personne, passant de 5,12 personnes en 2005 à 4,28 personnes en 2011. Mais la proportion croissante d’enfants maintient le taux de dépendance à des niveaux plus élevés, surtout dans les zones rurales.

Le genre et le handicap ne semblent pas avoir d’influence sur la réduction de la pauvreté, peut-être parce qu’ils n’ont qu’une action indirecte sur le bien-être. Ils ont chacun contribué à une réduction de 1,5 % de la pauvreté. Le genre et le handicap affectent la capacité des individus à acquérir les compétences requises et les excluent par conséquent des emplois productifs. Les femmes, les personnes handicapées et les autochtones devraient cependant être considérés comme appartenant à des groupes marginalisés car ils n’ont que peu d’opportunités d’améliorer leur dotation grâce à l’éducation.

63

Emplois et principales sources de revenus

5.1 Introduction

Pour la plupart des ménages vivant dans la pauvreté, l’incapacité à satisfaire leurs besoins fondamentaux découle des difficultés auxquelles les membres de ces ménages font face pour trouver un emploi de qualité. La population est parfaitement consciente de la corrélation étroite qui existe entre le bien-être et l’accès à des emplois de qualité. Répondant à une question de l’en-quête ECOM de 2011 sur les causes de la pauvreté, le manque d’emplois est le facteur le plus cité par les ménages interrogés, comme l’illustre le Tableau 5.1. En effet, 91,7 % des personnes interrogées ont cité ce facteur comme l’une des principales causes de la pauvreté et 59,0 % ont cité un élément étroitement lié au manque d’emplois : l’insuffisance des revenus. D’autres facteurs jouent également un rôle, mais dans une moindre mesure que l’emploi. Pour un peu moins des deux tiers des ménages (62,9 %), la mauvaise gouvernance est l’un des grands facteurs entraînant la pauvreté tandis que la moitié des personnes interrogées (51,8 %) ont cité, à ce sujet, la corrup-tion. Le manque de connectivité (50,8 %), le manque de formation (44,7 %) et même la sorcel-lerie ou la paresse (34,5 %) ont également été cités. Les perceptions des principales causes de la pauvreté sont généralement semblables d’un groupe à l’autre, même si le manque de formation et de connectivité joue un plus grand rôle parmi les personnes les plus pauvres (quintile inférieur).

Dans un pays dominé par la production pétrolière tel que la République du Congo, la croissance du PIB ne se traduit pas nécessairement par des créations d’emplois ou des emplois de meilleure qualité. En dépit de la forte croissance observée ces dix dernières années, la structure de l’emploi dans le pays n’a pas connu de changement majeur, même s’il n’est pas exclu que cette situ-ation puisse, à l’avenir, évoluer. Comme dans de nombreux autres pays africains, la population de la République du Congo est relativement jeune et son niveau d’éducation augmente rapidement (même si le rendement de l’apprentissage demeure faible).29 Si le développement de la République du Congo se poursuit et que le pays parvient à diversifier son économie, il est possible que les secteurs de l’industrie et des services connaissent une croissance plus élevée, ce qui créerait alors un besoin en main-d’œuvre qualifiée. Cela signifie que l’éducation et les compétences (y compris les compétences numériques) sont de plus en plus importantes, à la fois pour les personnes souhaitant obtenir un travail de qualité et avoir une rémunération décente et pour les pays souhaitant s’inscrire dans la concurrence internationale.

29 Voir le Chapitre 6 pour des informations plus détaillées sur le secteur de l’éducation.

5

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté64

Dans ce contexte, l’objectif de ce chapitre est triple : il s’agit de décrire les tendances de l’emploi, d’analyser les principales sources de revenu des ménages et de faire une estimation du rendement de l’éducation pour la population. Le rendement de l’éducation fait l’objet de nombreuses publications. Comme l’ont observé Montenegro et Patrinos (2014), les estimations de ces rendements sont un pilier des publica-tions consacrées à l’éducation depuis au moins 40 ans, des centaines d’études et de nombreux examens ayant été conduits au fil des années (parmi lesquels on peut citer Banerjee et Duflo 2005 ; Colclough et al. 2010 ; Harmon et al. 2003 ; Psacharopoulos 1972, 1973, 1985, 1989, 1994, 1995 ; Psacharopoulos et Layard 1979, 2012 ; Psacharopoulos et Patrinos 2004). Pourtant, en dépit de ce volume élevé de publications, les estimations relatives à des pays tels que la République du Congo sont générale-ment rares. Ce chapitre vise à combler cette lacune.

Ce chapitre utilise plusieurs sources de données pour brosser un tableau détaillé de l’évolution de la pauvreté et du niveau de vie des ménages en République du Congo, en se focalisant sur la période pour laquelle des enquêtes sont disponibles, à savoir entre 2005 et 2011. Le présent chapitre se compose de cinq parties. La première partie fournit des statistiques de base concernant les tendances de l’emploi pour la population. Dans la deuxième, nous étudions les secteurs d’activité et le type de profession de la population active. Nous présentons ensuite le profil des revenus dans la troisième partie. La quatrième partie utilise des régressions multivariées afin d’établir des corrélations entre la probabilité d’exercer un emploi rémunéré et le niveau des salaires perçus par les personnes exerçant un emploi, en s’attachant particulière-ment au rendement de l’éducation. Enfin, la dernière par-tie présente un profil de base ainsi que différents corrélats des sources de revenus au niveau des ménages.

TABLEAU 5.1 : Principales causes de la pauvreté selon la population

Lieu de résidence

Brazzaville Pointe Noire Autres municipalités Semi-urbain Rural Total

Manque d’emplois 89,8 96,3 95,4 93,7 90,5 91,7

Manque de formation 30,4 51,9 51,8 64,8 52,4 44,7

Manque de connectivité 27,5 56,8 60,3 61,0 69,5 50,8

Sorcellerie ou paresse 23,5 33,2 38,2 40,3 45,6 34,5

Mauvaise gouvernance 57,1 68,8 73,0 74,3 63,1 62,9

Corruption 48,1 59,9 62,6 67,4 47,7 51,8

Revenus insuffisants 52,4 64,3 63,2 67,4 61,4 59,0

Autre 5,3 15,9 9,9 15,2 15,6 11,5

Quintile de bien-être

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Total

Manque d’emplois 90,6 93,1 92,2 93,4 89,6 91,7

Manque de formation 51,8 47,0 43,1 43,4 41,2 44,7

Manque de connectivité 66,6 53,8 52,4 43,8 44,3 50,8

Sorcellerie ou paresse 39,9 33,9 33,1 31,1 35,7 34,5

Mauvaise gouvernance 61,2 61,0 61,8 63,4 65,7 62,9

Corruption 50,5 50,0 54,5 49,0 54,0 51,8

Revenus insuffisants 61,1 60,1 62,0 56,2 57,0 59,0

Autre 14,6 12,1 10,3 11,1 10,6 11,5

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

65Emplois et principales sources de revenus

5.2 Statut d’emploi

L’un des principaux objectifs de ce chapitre est de fournir des statistiques de base sur les tendances de l’emploi pour la population et de décrire leur éventuelle évolution entre 2005 et 2011. À cette fin, nous utiliserons deux mesures différentes du chômage tirées des données de l’enquête. Selon la première de ces mesures, le chômage se limite à sa définition tradition-nelle, c’est-à-dire au sous-ensemble des personnes qui n’exercent pas d’emploi mais qui en recherchent un. Cependant, l’enquête a révélé que de nombreux travail-leurs découragés affirment ne pas rechercher d’emploi car aucune offre n’est disponible, parce qu’ils n’ont pas les qualifications nécessaires, parce qu’ils ne savent pas où chercher, ou parce qu’ils sont dans l’attente d’une réponse à la suite d’une candidature. En règle générale, ces personnes sont inactives de manière temporaire uniquement. Par conséquent, notre seconde définition du chômage inclut les travailleurs découragés dans la catégorie des chômeurs.30

Globalement, les différences entre le statut d’emploi des hommes et des femmes sont moins pro-noncées en République du Congo que dans certains autres pays d’ASS. Que l’on se réfère à la première ou la seconde définition du chômage, d’importants effets du cycle de vie entrent en jeu pour les populations

employées, au chômage ou inactives. La Figure 5.1, dans laquelle l’axe horizontal correspond à l’âge des personnes, illustre ces effets. Les deux panneaux de la figure reflètent la première définition, plus traditionnelle, du chômage mais, sur le plan qualitatif, les résultats ne seraient pas fondamentalement différents de la deuxième défini-tion en termes de profils d’âge par sexe. Les personnes plus jeunes sont évidemment davantage susceptibles d’étudier ; il faut toutefois noter ici la part importante de jeunes inactifs et sans emploi. Chez les autres groupes de personnes, le taux d’inactivité commence à augmenter après 54 ans et plus encore après 59 ans. Si l’on compare les hommes et les femmes, on observe que la proportion de femmes sans emploi est inférieure à celle des hommes. En revanche, parmi les adultes relativement jeunes — tels que ceux âgés de 25 à 29 ans —, le taux de chômage est plus élevé chez les femmes que chez les hommes.

Le chômage semble avoir augmenté entre 2005 et 2011, ce qui pourrait rendre plus diffi-cile l’interprétation des tendances du bien-être. La Figure 5.2 s’appuie sur la première définition pour présenter un profil d’emploi de base en fonction de l’âge mais aussi en fonction du niveau d’éducation, de l’appartenance ethnique, du handicap, du sexe et de la

30 Voir l’Annexe 7 pour des informations plus détaillées.

FIGURE 5.1 : Situation sur le marché du travail selon le sexe et l’âge, 2011

1. Hommes 2. Femmes

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Elèves/étudiant Employé ChômeurInactif

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10–1

4

15–1

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25–2

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30–3

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35–3

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40–4

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9

50–5

4

55–5

9

60–6

4

65–6

9

70/m

ax

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté66

FIGURE 5.2 : Profil de l’emploi selon la première définition du chômage, 2005–2011

1. Âge 2. Éducation

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40%

60%

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30%

50%

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2005 2011 2005 2011 2005 2011

Employé Chômeur Inactif

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20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

15–29 30–49

Groupe d'âge

50–64

2005 2011 2005 2011

Homme

Genre

Femme

2005 2011 2005 2011 20112011 200520052005 2011

Sanséducation

Primaire

Éducation

Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur

3. Ethnicité 4. Handicap

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40%

60%

80%

10%

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Bantou Autochtone0%

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60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Ethnicité

2005 2011 2005 2011

Sans handicap

Situation d'handicap

A un handicap

5. Sexe 6. Lieu de résidence

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40%

60%

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30%

50%

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2005 2011 2005 2011 2005 2011 20112005 2005 2011

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Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

67Emplois et principales sources de revenus

localisation des personnes. Ces personnes sont classées en trois catégories : employées, sans emploi ou inactives. Comme on peut s’y attendre, le taux d’emploi est moins élevé parmi les membres du groupe d’âge inférieur (les 15–29 ans) car un grand nombre d’entre eux sont encore aux études. On observe une légère baisse de la part des emplois occupés par des personnes âgées de 50 à 64 par rapport aux personnes de la tranche d’âge de 30 à 49 ans. Le chômage, selon sa définition traditionnelle, a connu une augmentation entre les deux années de référence alors même que la pauvreté a diminué.

Selon la première définition du chômage, il semble que l’impressionnante croissance économique n’ait pas créé d’emplois ou, du moins, qu’elle n’ait eu aucun impact significatif sur l’emploi, notamment parmi les jeunes. Cela n’est pas surprenant puisque la croissance a été stimulée par le secteur pétrolier, qui n’est pas intensif en main-d’œuvre et dont les liens avec le reste de l’économie sont limités. La tendance du profil de l’emploi suggère que cette croissance économique n’a pas créé d’emplois, ce à quoi on pouvait s’attendre puisque l’économie pétrolière était son principal moteur. Ces con-clusions suggèrent également que le très vaste programme d’infrastructures mené avec le slogan de la « municipalisa-tion » a également échoué, du moins entre 2005 et 2011, à créer des emplois suffisamment nombreux pour avoir un véritable impact sur le marché du travail. Cela n’est pas surprenant non plus car la plupart des emplois créés par le secteur de la construction sont seulement temporaires.

Si l’on regarde le nombre d’emplois, il semble évident que l’économie crée effectivement des emplois mais ceux-ci sont neutralisés par la croissance de la population. Entre 2005 et 2011, 180 000 emplois sup-plémentaires ont été créés. Parallèlement, la population potentiellement active s’est accrue de 264 000 personnes (âgée de 15 à 64 ans). La croissance de la population semble donc poser un défi car le pays doit non seulement créer des emplois mais ces créations d’emplois doivent être en nombre suffisant pour égaler au moins la population en âge de travailler, laquelle connaît une croissance rapide.

De plus, si l’on examine ces mêmes statistiques sous la seconde définition, les évolutions du taux de chômage sont beaucoup moins importantes entre les

deux années de référence. En d’autres termes, la hausse du chômage — selon sa définition traditionnelle entre 2005 et 2011 —, telle qu’illustrée à la Figure 5.2, semble refléter, du moins partiellement, le retour éventuel sur le marché du travail de nombreux travailleurs découra-gés, lesquels cherchaient un emploi en 2011 alors que ce n’était pas le cas en 2005. Selon la seconde définition (Figure 5.3), ces travailleurs sont inclus dans la catégorie des chômeurs, à l’inverse la première définition. Cela pourrait donc indiquer que le marché du travail était en meilleure santé en 2011 qu’en 2005, une hypothèse conforme aux gains réalisés entre ces deux années en matière de réduction de la pauvreté. Les estimations fournies dans le cadre de la seconde définition tendent à mieux refléter les tendances du marché du travail, par conséquent, la suite de notre discussion sera principale-ment axée sur les conclusions qui résultent d’une analyse fondée sur cette seconde définition.

Les jeunes sont gravement touchés par le chô-mage. Par exemple, en utilisant la seconde définition, on s’aperçoit que le taux de chômage pour les personnes âgées de 15 à 29 ans s’élève à 32,7 %. Les chiffres cor-respondants pour les personnes âgées de 30 à 49 ans et de 50 à 64 ans sont, respectivement, de 15,6 et 8,3 %. Compte tenu de l’importance de la jeunesse dans la population totale, il faut donc promouvoir et élargir, autant que possible, les programmes axés sur la lutte contre le chômage des jeunes.

Les taux d’inactivité sont plus élevés parmi les personnes disposant d’un niveau d’éducation inter-médiaire. Cela est peut-être dû au fait que les personnes sans éducation n’ont simplement pas d’autre choix que de travailler, tandis que les personnes ayant un niveau d’éducation supérieure sont davantage susceptibles d’accéder à des emplois de qualité et sont donc employés en plus grande proportion. Parallèlement, d’autres effets pourraient entrer en jeu dans la mesure où les différents groupes d’âge présentent en moyenne des niveaux d’éducation différents. Le taux de chômage était plus élevé parmi les personnes les plus instruites, en particulier en 2011. Cela suggère que les salaires de réserve de ces groupes pourraient inciter certains de leurs membres à ne pas travailler à moins qu’ils ne trouvent un emploi de

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté68

FIGURE 5.3 : Profil de l’emploi selon la seconde définition du chômage, 2005–2011

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15–29 30–49 50–64

2005 2011 2005 2011

2005 2011 2005 2011 20112011 200520052005 2011

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Bantou0%

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2005 2011 2005 2011 2005 2011 20112005 2005 2011

1. Âge 2. Éducation

Groupe d'âge

Homme

Genre

Femme

Sanséducation

Primaire

Éducation

Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur

3. Ethnicité 4. Handicap

Autochtone

Ethnicité Sans handicap

Situation d'handicap

A un handicap

5. Sexe 6. Lieu de résidence

Braz

zavil

le

Région

Rura

l

Sem

i-urb

ain

Autre

sm

unic

ipal

ités

Poin

teNo

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Employé Chômeur Inactif

Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

69Emplois et principales sources de revenus

relativement bonne qualité (Figure 5.3). En revanche, les personnes moins éduquées et plus pauvres pourraient ne pas se permettre un tel luxe.

Le taux de chômage est très faible parmi les autochtones. Si l’on prend en compte l’appartenance ethnique, il apparaît clairement que les populations autochtones, bien que plus pauvres, sont bien plus sus-ceptibles de travailler, ne serait-ce que pour survivre.

Le handicap est associé à une probabilité plus faible de travailler et un taux d’inactivité plus élevé. Les personnes handicapées semblent marginalisées sur le marché du travail. Pour ces personnes, le taux de chô-mage s’élève à 29,6 %, soit 10 points de pourcentage de plus que le reste de la population.

Les différences entre les sexes sont minimes. S’agissant du chômage, il semble que les différences entre les hommes et les femmes soient minimes voire inexistantes. Toutefois, si l’on examine attentivement la seconde définition, le taux de chômage des femmes apparaîtra sensiblement plus élevé dès lors que l’on prend en compte les travailleurs découragés. Il semble donc que la plupart des femmes sont davantage susceptibles de se laisser décourager et de renoncer à faire partie de la population active.

Les tendances de l’emploi présentent des dif-férences plus marquées en fonction de la localisation

puisque les taux de chômage les plus bas sont observés dans les villes les plus grandes. Probablement pour différentes raisons, il se pourrait que les jeunes adultes poursuivent leurs études et qu’un plus grand nombre de personnes puissent ne pas travailler si elles dispo-sent d’un salaire de réserve plus élevé. En revanche, en milieu rural, les pressions exercées par la pauvreté font de l’emploi une nécessité.

La pression qu’engendre la pauvreté tend à se traduire par un taux de chômage plus élevé parmi les quintiles inférieurs, les pauvres ne pouvant générale-ment pas se permettre de rester au chômage pendant une période prolongée. Si l’on observe les quintiles du bien-être de la Figure 5.4, les écarts en matière d’emploi, de chômage et de taux d’activité sont moins prononcés que pour les autres dimensions, dans la mesure où dif-férents facteurs, dont certains engendrent une plus forte probabilité d’emploi et d’autres une moindre probabilité, pourraient se neutraliser.

Il apparaît clairement que le taux de chômage est plus élevé parmi les populations les plus jeunes, les per-sonnes les mieux instruites, les Bantous, les personnes handicapées, les femmes et les habitants des plus grandes villes. Bien qu’il soit possible de calculer les taux de chômage en comparant la population employée avec le total des personnes employées et sans emploi à partir des

FIGURE 5.4 : Profil de l’emploi par quintile, 2005–2011

1. Première définition du chômage 2. Seconde définition du chômage

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2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011

Employé Chômeur Inactif

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60%

80%

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50%

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Q1 Q2

Quintile de bien être

Q5Q4Q3

2005 2011 2005 2011 20112011 200520052005 2011

Q1 Q2 Q5Q4Q3

Quintile de bien être

Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté70

données des Figures 5.2 à 5.4, il est toutefois plus simple de visualiser directement les taux de chômage. C’est ce que permet la Figure 5.5 selon les deux mêmes définitions du chômage utilisées précédemment. Manifestement, il existe une forte corrélation entre le chômage et l’âge, le niveau d’éducation, le sexe, le handicap et la localisation. De plus, les résultats suggèrent que le taux de chômage augmente légèrement en fonction du bien-être des ménages, même si, selon la seconde définition, le taux de chômage du quintile inférieur était élevé en 2011.

5.3 Secteur d’activité et type de profession

La transformation structurelle ne se déroule pas comme il le faudrait. Le secteur manufacturier semble

se rétrécir, ce qui est probablement une conséquence ou un symptôme du syndrome hollandais. Entre 2005 et 2011, on a assisté à certains changements concernant les secteurs d’activité de la population. La Figure 5.6 illustre la répartition de la population employée par secteur et par ventile de bien-être (chaque vingtile représentant 5 % de la population nationale, du plus pauvre au plus riche). Comme le montre cette figure, il apparaît que le secteur manufacturier s’est contracté au profit des services et de l’agriculture. Les évolutions intervenues entre les deux années de référence semblent importantes pour une période relativement courte, mais il pourrait y avoir des problèmes de comparabilité entre celles-ci. Parallèlement, l’orientation de cette tendance de contraction du sec-teur manufacturier pourrait se révéler préoccupante si d’autres données venaient la confirmer. De manière

FIGURE 5.5 : Taux de chômage en fonction d’une sélection de caractéristiques, 2005–2011

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2005 2011 2005 2011 2005 2011

Définition 2Définition 1

15–29 30–49 50–64

2005 2011 2005 2011

2005 2011 2005 2011 20112011 200520052005 2011

Bantou 2005 2011 2005 2011

2005 2011 2005 2011 2005 2011 20112005 2005 20110

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7. Quintiles de bien-être

2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011

Q1 Q2

Quintile de bien être

Q5Q4Q3

1. Âge 2. Éducation

3. Ethnicité 4. Handicap

5. Sexe 6. Lieu de résidence

Groupe d'âge

Homme

Genre

Femme

Sanséducation

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Éducation

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Autochtone

Ethnicité Sans handicap

Situation d'handicap

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Autre

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Poin

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(suite à la page suivante)

71Emplois et principales sources de revenus

FIGURE 5.5 : Taux de chômage en fonction d’une sélection de caractéristiques, 2005–2011

0

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2005 2011 2005 2011 2005 2011

Définition 2Définition 1

15–29 30–49 50–64

2005 2011 2005 2011

2005 2011 2005 2011 20112011 200520052005 2011

Bantou 2005 2011 2005 2011

2005 2011 2005 2011 2005 2011 20112005 2005 20110

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4045

7. Quintiles de bien-être

2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011 2005 2011

Q1 Q2

Quintile de bien être

Q5Q4Q3

1. Âge 2. Éducation

3. Ethnicité 4. Handicap

5. Sexe 6. Lieu de résidence

Groupe d'âge

Homme

Genre

Femme

Sanséducation

Primaire

Éducation

Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur

Autochtone

Ethnicité Sans handicap

Situation d'handicap

A un handicap

Braz

zavil

le

Région

Rura

l

Sem

i-urb

ain

Autre

sm

unic

ipal

ités

Poin

teNo

ire

Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

(suite)

FIGURE 5.6 : Répartition de l’emploi par secteur, 2005–2011

1. Répartition en 2005 2. Répartition en 2011

0%

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ServicesMines/IndustriesAgriculture

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90%100%

Vingtiles de bien être Vingtiles de bien être

Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté72

générale, 55 % de la population active travaillait dans les services en 2011 tandis que 38 % d’entre elle exerçait dans le secteur agricole et seulement 7 % dans le secteur manufacturier. L’extraction minière représente moins de 1 % du total de la population active. Bien que l’analyse de la part des secteurs d’emploi dépasse la portée de la présente étude, il pourrait être intéressant d’étudier les facteurs à l’origine de ces évolutions.

Le secteur formel, qu’il soit public ou privé, n’est pas parvenu à créer des emplois de qualité. Par conséquent, la grande majorité de la population active travaille à son compte. Un peu plus de trois cinquièmes des travailleurs (63 %) travaillent à leur propre compte, soit en exploitant une entreprise sans employé, soit en pratiquant une agriculture de subsistance. Un autre quart travaille pour un ménage, sans être rémunéré (Figure 5.7). L’administration publique est le principal pourvoyeur d’emplois salariés formels. Un travailleur sur dix (14 %) est employé par une administration pub-lique ou une entreprise paraétatique. Le rôle du secteur privé dans l’offre d’emploi n’est pas négligeable. Jusqu’à 13 % des travailleurs sont employés dans le privé, soit par des grandes entreprises (5 %) soit par des petites et moyennes entreprises (8 %).

S’agissant du type d’employeur, d’importantes différences existent en fonction de l’âge, du niveau d’éducation, de l’appartenance ethnique, du handi-cap, du sexe, de la localisation et du quintile de bien-être. L’analyse révèle de nombreuses différences de types d’emploi pour les différents sous-groupes de la population. Il semble que les personnes vulnérables soient souvent exclues de l’emploi formel et doivent se reporter sur le secteur informel en établissant leur propre entreprise ou en pratiquant l’agriculture de subsistance.

Les jeunes ont un accès limité aux emplois sala-riés formels. Ils sont davantage susceptibles d’exercer un emploi indépendant ou d’être employés par un ménage en tant qu’aide familiale. Comme nous l’avons vu dans la section précédente, les jeunes sont également plus sus-ceptibles d’être au chômage. En outre, même lorsqu’ils parviennent à trouver un emploi, il est plus probable qu’il s’agisse d’un emploi indépendant, à l’instar du reste de la population. D’un autre côté, les jeunes âgés de 15

à 29 ans sont plus susceptibles d’être employés par un ménage (15 %) ou par une PME (12 %). Par conséquent, l’élaboration d’une politique favorisant l’émergence de PME robustes pourrait être un moyen indirect de garantir la création d’emplois de qualité pour les jeunes.

D’autre part, les personnes âgées (de 50 à 64 ans) sont davantage susceptibles de travailler dans la fonction publique. Comme c’est le cas pour l’ensemble de la population, la plupart des personnes âgées tra-vaillent dans leur propre entreprise ou possèdent une ferme. De plus, les personnes âgées de 50 à 64 ans sont plus susceptibles d’être employées en tant qu’agents de la fonction publique (Figure 5.7.1). Ces résultats ne sont pas surprenants : il est plus difficile pour les jeunes d’entrer dans la fonction publique en raison du gel des embauches et de l’introduction d’un système de quotas.

Les autochtones semblent être exclus de la fonc-tion publique. Cette situation pourrait être liée à leur faible niveau de compétences. Les autochtones travaillent à leur propre compte (77 %) ou sont employés par un ménage (21 %) (Figure 5.7.3).

Les personnes handicapées sont moins suscep-tibles de travailler pour une PME et légèrement plus susceptibles d’être employées par un ménage ou de travailler à leur compte. Bien qu’il existe certaines dif-férences concernant le type d’employeur en fonction de la nature du handicap, celles-ci sont moins prononcées. De plus, les PME tendent à défavoriser les personnes handicapées (Figure 5.7.3).

Les femmes semblent rencontrer de plus grandes difficultés que les hommes pour accéder aux emplois salariés formels. Un peu plus de sept femmes sur dix exercent un emploi indépendant (75 %) contre seule-ment cinq hommes sur dix (52 %) (Figure 5.7.4). Les employeurs du secteur formel (public ou privé) semblent afficher une préférence ou un biais en faveur des hommes.

Comme on peut s’y attendre, la localisation est un facteur important. Les habitants des deux plus grandes villes sont plus susceptibles de pouvoir profiter des emplois du secteur public, des grandes entreprises privées et des PME. C’est à Brazzaville, la capitale du pays, que l’on observe la plus grande part de travailleurs du secteur public ; cela n’est pas surprenant puisqu’il

73Emplois et principales sources de revenus

s’agit du centre des institutions publiques. D’un autre côté, la part des travailleurs employés par des grandes entreprises privées ou des PME est plus élevée à Pointe-Noire. Ici aussi, on pouvait raisonnablement s’attendre à de tels résultats puisque Pointe-Noire est la capitale économique du pays. Les PME jouent aussi un rôle

important à Brazzaville, où elles emploient 10 % des travailleurs (Figure 5.7.5). Dans les autres lieux géographiques, le travail indépendant et les ménages sont, de loin, les plus grands « pourvoyeurs » d’emploi. Cependant, même dans les deux villes principales, la moitié des travailleurs exercent un emploi indépendant.

FIGURE 5.7 : Répartition des travailleurs par type d’employeur, 2011

Homme

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1. Âge 2. Éducation

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15–29 30–49

Groupe d'âge

50–64

Région

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Secondaire1c

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3. Appartenance ethnique et handicap 4. Sexe

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Bantou Autochtone0%

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Ethnicité Situation d'handicap

Sans handicap A un handicap

5. Lieu de résidence 6. Quintile de bien-être

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Brazzaville RuralSemi-urbain

Autresmunicipalités

PointeNoire

Q1 Q2

Quintile de bien-être

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Administration publique Entreprise publique/para Grande entreprise privée Petite et moyenne entreprise (PME)Associa., Coopérat.,Eglise,ONG Organisation internationale, ambassade Ménage Pour Compte propre

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté74

Le niveau d’éducation d’une personne est forte-ment corrélé à la probabilité qu’a cette personne d’être employée par l’administration publique, une grande entreprise privée ou une PME. L’éducation fait la différence et, ce, à partir du niveau secondaire supérieur. L’éducation semble jouer un rôle important pour transmettre aux travailleurs des compétences requises pour accéder à des emplois de qualité dans le secteur formel. En République du Congo, une dif-férence significative apparaît véritablement une fois que les personnes atteignent le secondaire supérieur. Jusqu’à 21 % des personnes ayant atteint ce niveau d’éducation sont employées dans l’administration publique tandis que 13 % d’entre elles sont employées par des PME (Figure 5.7.2). Ces chiffres sont encore plus élevés parmi les personnes ayant atteint un niveau d’éducation supérieure. En effet, 46 % d’entre elles sont employées dans l’administration publique tandis que 20 % sont employées par une grande entreprise privée ou une PME. Seuls 19 % des diplômés de l’enseignement supérieur exercent un emploi indépendant. En revanche, jusqu’à 81 % des personnes sans éducation exercent ce type d’emploi. L’éducation semble donc être une entrave évidente ou un atout majeur pour accéder au marché des emplois de qualité.

Le profil de l’emploi par type de pourvoy-eurs d’emploi dans les quintiles de bien-être reflète le niveau d’éducation. Les personnes des quintiles de bien-être supérieurs sont plus susceptibles d’être employées par le secteur formel (entreprises publiques ou privées, PME) alors que celles du quintile inférieur sont plus susceptibles d’être employées par un ménage ou d’exercer un emploi indépendant. On observe une corrélation flagrante entre le quintile de bien-être et le type d’employeur. Les personnes appartenant au quin-tile supérieur ont plus de chances d’être employées par des pourvoyeurs d’emplois de type formel. On peut probablement en déduire que ces emplois ne sont pas seulement plus sûrs mais qu’ils offrent aussi une rémunération adéquate. Dans la section suivante, nous étudierons en détail les revenus en fonction du type de pourvoyeur. D’un autre côté, les pauvres sont plus sus-ceptibles de dépendre d’un emploi chez un ménage ou

d’exercer un emploi indépendant (Figure 5.7.6). Dans l’ensemble, la répartition des travailleurs entre les dif-férentes catégories professionnelles correspond à ce à quoi l’on pouvait s’attendre. Environ 12 % sont cadres supérieurs, 31 % cadres intermédiaires, 30 % travailleurs qualifiés, 11 % travailleurs non qualifiés, 11 % ouvri-ers et 5 % employeurs. Toutefois, il convient de noter que 73 % des travailleurs sont qualifiés, ce qui confirme encore l’importance de l’éducation. Par conséquent, il faut que les compétences, et notamment la formation professionnelle, constituent une composante importante des programmes visant à stimuler l’emploi des jeunes.

L’âge, l’éducation, l’appartenance ethnique, le handicap, le sexe, la localisation et le bien-être sont également corrélés à la catégorie socioprofession-nelle. Comme c’était le cas pour le type d’employeur, ces caractéristiques sociodémographiques semblent être clairement liées à la catégorie socioprofessionnelle des personnes employées. La Figure 5.8 présente la réparti-tion des travailleurs en fonction de leur catégorie socio-professionnelle. Afin d’en donner une représentation claire, nous avons exclu de cette partie de l’analyse les personnes travaillant à leur compte ou pour un ménage, les apprentis et les aides familiaux. En procédant ainsi, nous augmentons la probabilité que cette partie de l’analyse concerne principalement le secteur formel.

Les jeunes sont plus susceptibles d’être employés en tant que travailleurs ou ouvriers qualifiés ou non qualifiés, alors que les personnes âgées sont plus sus-ceptibles d’être employées en tant que cadres. Comme l’illustre la Figure 5.8.1, l’âge joue un rôle important con-cernant le type de poste qu’un travailleur occupera dans son environnement professionnel. Les personnes âgées sont plus susceptibles de travailler en tant que cadres, ce qui n’est pas surprenant si l’on considère l’expérience requise pour occuper ce type de poste. Ici aussi, les résul-tats sont conformes aux attentes.

Le niveau d’éducation est également important : les personnes ayant un niveau d’éducation élevé sont plus susceptibles d’exercer un emploi de cadre ou tra-vailleur qualifié. En revanche, les personnes sans édu-cation ou ayant seulement atteint le primaire sont plus susceptibles d’être employées en tant que travailleurs ou

75Emplois et principales sources de revenus

ouvriers non qualifiés. Jusqu’à 80 % des personnes ayant acquis un niveau d’éducation supérieur sont employés en tant que cadres (Figure 5.8.2). De plus, une propor-tion élevée (40 %) des personnes ayant atteint le niveau supérieur secondaire travaillent également en tant que

cadres ou en tant que travailleurs qualifiés. Ici encore, le niveau d’éducation secondaire supérieure semble représenter le seuil au-delà duquel l’éducation pèse réellement en faveur de l’accès à un emploi de qualité. Près de la moitié des personnes sans éducation ou ayant

FIGURE 5.8 : Répartition des travailleurs par type de catégorie socioprofessionnelle, 2011

Homme

Genre

Femme

1. Âge 2. Éducation

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60%

80%

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30%

50%

70%

90%100%

15–29 30–49

Groupe d'âge

50–64

Region

Sanséducation

Primaire

Education

Secondaire1c

Secondaire2c

Supérieur

3. Appartenance ethnique et handicap 4. Sexe

0%

20%

40%

60%

80%

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50%

70%

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Bantou Autochtone0%

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30%

50%

70%

90%100%

Ethnicité Situation d'handicap

Sans handicap A un handicap

5. Lieu de résidence 6. Quintile de bien-être

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0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Brazzaville RuralSemi-urbain

Autresmunicipalités

PointeNoire

Q1 Q2

Quintile de bien être

Q5Q4Q3

Cadre supérieur/Ingénieur Employé ouvrier non qualifié(e) ManoeuvreEmployé ouvrier qualifié(e) Employeur-PatronCadre moyen/agent-maitrise

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.Remarque : nous avons exclu les personnes travaillant à leur compte, en tant qu’apprenti et aide familiale. En procédant ainsi, nous essayons de nous attacher uniquement à l’emploi formel, bien que cette méthode ne soit pas parfaite.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté76

atteint le primaire sont seulement employées en tant que travailleurs ou ouvriers non qualifiés. Toutefois, on observe qu’une proportion non négligeable de personnes sans instruction sont employées en tant que travailleurs qualifiés ou cadres. Des facteurs tels que le favoritisme et l’expérience pourraient entrer en jeu ici.

Dans le pays, aucun autochtone n’exerce d’emploi de niveau cadre ou même de travailleur qualifié. Les autochtones semblent exclus des emplois de qualité. Comme la Figure 5.8.3 l’illustre, aucun d’entre eux n’occupe de poste au-delà du niveau de tra-vailleur non qualifié ; ils ne dépassent pas les niveaux de travailleur et d’ouvrier non qualifié. L’éducation pour-rait être le principal facteur d’explication de cette situa-tion. En effet, les taux d’inscription à l’école primaire et d’achèvement de ce niveau sont particulièrement faibles parmi les autochtones.31 Par conséquent, ils ne sont pas dotés des compétences minimales permettant d’accéder à des emplois de qualité.

Concernant la catégorie socioprofessionnelle des travailleurs handicapés, la situation est contrastée. Ceux-ci sont, par rapport aux autres groupes, plus sus-ceptibles de travailler en tant que cadres supérieurs ou en tant qu’ouvriers. Ces résultats reflètent la situation à laquelle sont confrontées les personnes handicapées : elles rencontrent des difficultés pour s’inscrire à l’école mais sont susceptibles d’obtenir de bons résultats une fois scolarisés. L’analyse économétrique des taux de sco-larisation et d’abandon scolaire par niveau d’éducation confirme ces résultats.

Les travailleuses sont plus susceptibles d’être employées en tant que cadres intermédiaires. Le sexe semble également jouer un rôle. Jusqu’à 40 % des tra-vailleuses sont des cadres de niveau intermédiaire, contre seulement 27 % de leurs homologues masculins. En revanche, les femmes sont moins susceptibles de travailler en tant que cadres supérieures ou ouvrières.

On observe également une relation entre la locali-sation et la catégorie socioprofessionnelle. À Brazzaville, la probabilité que les travailleurs soient des cadres est plus élevée. À Pointe-Noire, les travailleurs sont plus suscep-tibles d’être employés en tant que travailleurs qualifiés. Dans les autres municipalités, la catégorie qui prédomine

est celle des cadres de niveau intermédiaire. Enfin, en milieu rural, les travailleurs sont plus susceptibles d’être employés en tant qu’ouvriers. Cette répartition, qui cor-respond à ce à quoi on pouvait s’attendre, résulte de la disponibilité des emplois publics (à Brazzaville et dans les autres municipalités), à la prédominance du secteur privé (à Pointe-Noire) et à la prédominance de l’agriculture et des autres activités rurales (en milieu rural).

Comme on peut s’y attendre, il existe une forte corrélation entre le bien-être des ménages et la catégorie socioprofessionnelle de leurs membres. Comme l’illustre la Figure 5.8.6, les personnes non-pauvres sont plus sus-ceptibles d’être cadres. Quant aux personnes pauvres, elles sont plus susceptibles de travailler en qualité d’ouvriers ou de travailleurs non qualifiés. S’agissant de la répartition des travailleurs qualifiés, aucune tendance ne se dégage claire-ment entre les différents quintiles de bien-être.

5.4 Profil des revenus

En ce qui concerne la réduction de la pauvreté, plus que l’emploi en lui-même, c’est le niveau de revenus des personnes qui compte. Malheureusement, les don-nées relatives aux revenus des travailleurs n’ont été col-lectées que pour l’année 2011. Il n’est donc pas possible de conduire une analyse des tendances des niveaux de salaires. La Figure 5.9 fournit des données sur les parts d’emploi et sur les revenus en fonction de l’âge, du niveau d’éducation, de l’appartenance ethnique, du handicap, du sexe et de la localisation des personnes. Puisque nous avons déjà examiné les statistiques relatives aux parts d’emploi, notre analyse sera ici axée sur les reve-nus. Pour chacun des groupes, les revenus moyens et les revenus médians sont donnés (les moyennes pourraient être influencées par les valeurs extrêmes, c’est pourquoi les médianes conviennent généralement mieux pour procéder à des comparaisons générales).

31 Notre propre estimation à partir de l’enquête ECOM de 2011 révèle que le taux net d’inscription en primaire est de 46 % seule-ment parmi les autochtones, contre 89 % parmi les Bantous. Qui plus est, le taux d’inscription à l’école secondaire est de 2,6 % pour les autochtones contre 59 % pour les Bantous.

77Emplois et principales sources de revenus

FIGURE 5.9 : Taux d’emploi et profil des revenus, 2011Pr

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40 000

60 000

80 000

100 000

120 000

Homme Femme

Genre

20 000

40 000

60 000

80 000

100 000

120 000

140 000

Brazzaville RuralSemi-urbain

Autresmunicipalités

PointeNoire

Région

Moyenne MédianeA un emploi

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté78

Comme prévu, les revenus augmentent avec l’âge (et, implicitement, l’expérience) ainsi qu’avec le niveau d’éducation. L’éducation influence les revenus uniquement pour les personnes ayant atteint le niveau secondaire. Des gains apparaissent uniquement à partir de l’enseignement secondaire puisqu’on observe peu de différences de revenus entre les personnes dont le niveau d’éducation est inférieur au primaire et celles ayant achevé le cycle primaire mais n’ayant pas poursuivi leur éducation.

Les revenus des autochtones sont inférieurs à ceux des Bantous. Si l’on s’attache aux valeurs médianes, les autochtones gagnent en moyenne 10 000 francs CFA par mois tandis que les autres groupes de la population gagnent cinq fois plus, c’est-à-dire 50 000 francs CFA par mois.

Les personnes handicapées présentent un niveau de revenu semblable à celui des personnes non handi-capées. Les revenus médians des personnes handica-pées sont tout à fait identiques à ceux des personnes non handicapées. De plus, en moyenne, les personnes handicapées tendent à gagner des revenus légèrement supérieurs. Pour les personnes handicapées, la difficulté consiste à trouver un emploi ; une fois qu’ils en ont un, leur salaire est équivalent à celui des autres.

Les femmes gagnent moins que les hommes. Le marché du travail se caractérise par un écart important entre les sexes, les hommes gagnant environ deux fois plus que les femmes. En moyenne, les femmes sont rémunérées à hauteur de 60 000 francs CFA par mois tandis que les hommes gagnent 119 000 francs CFA par mois, soit deux fois plus. On observe également un écart semblable si l’on prend en compte les valeurs médianes. Ces chiffres pourraient être liés au type d’activité plutôt qu’à une discrimination manifeste. La prochaine section examinera plus avant la question de l’écart entre les sexes selon des approches économétriques.

Les revenus des habitants de Brazzaville et de Pointe-Noire sont plus élevés que ceux des habitants des autres régions du pays. Cela n’est pas vraiment surprenant puisqu’il s’agit des deux villes principales. Par ailleurs, les revenus sont légèrement plus élevés à Pointe-Noire, la capitale économique, qu’à Brazzaville : les revenus médians y sont, respectivement, de 75 000 francs CFA et de 70 000 francs CFA. Les chiffres

correspondants pour les autres localisations sont con-sidérablement inférieurs : 45 000 francs CFA, 30 000 francs CFA et 20 000 francs CFA pour les autres munici-palités, les zones semi-urbaines et les zones rurales, respectivement.

On observe une corrélation à la fois solide et positive entre les revenus et les quintiles de bien-être. Les données de la Figure 5.10, organisées par quintile de bien-être, révèlent que le revenu par individu augmente de façon monotone en même temps que les quintiles de consommation des ménages par équivalent adulte. Par exemple, les revenus médians des personnes du cinquième quintile sont 4,5 fois plus élevés que ceux des personnes du quintile le plus pauvre : 90 000 francs CFA contre 20 000 francs CFA.

Les personnes employées par l’administration publique et les grandes entreprises sont les mieux rémunérées tandis que celles qui exercent dans l’agriculture et les travailleurs indépendants obtien-nent les salaires les plus bas. Les secteurs administratif et minier versent les salaires les plus élevés (la fourchette médiane se situant entre 100 000 et 120 000 francs CFA) tandis que les personnes du secteur agricole sont les moins bien rémunérées (rémunération médiane de 20 000 francs CFA). Avec une rémunération médiane de 30 000 francs CFA, les travailleurs indépendants, les aides familiaux et les apprentis se situent en bas de l’échelle des salaires, tandis que les cadres supérieurs et les ingénieurs en occupent les échelons supérieurs (four-chette de rémunération médiane située entre 116 000 et 150 000 francs CFA). La différence importante observée entre la moyenne et la médiane pour les employés des services et du secteur minier reflète les grandes inégalités qui caractérisent ces secteurs.

5.5 Régressions des salaires et rendement de l’éducation

Les régressions multivariées sont utiles pour analyser les corrélats de la probabilité de l’emploi salarié et du niveau de salaire des personnes exerçant un emploi. Deux types de régression peuvent être utilisés. Il est possible d’estimer les corrélats (exprimés sous forme de

79Emplois et principales sources de revenus

logarithmes) des salaires uniquement pour l’échantil-lon des personnes présentant un salaire positif à l’aide des modèles des moindres carrés ordinaires (MCO). Toutefois, pour estimer des régressions de salaire repré-sentatives de l’échantillon dans son ensemble, il est égale-ment possible d’utiliser le modèle de Heckman avec une première équation permettant de calculer la probabilité de l’emploi salarié et une seconde permettant de calcu-ler le niveau (logarithme) des salaires perçus. De plus, ces régressions peuvent être estimées pour les salaires horaires et les salaires mensuels. Enfin, différents types de

spécifications peuvent être utilisés avec un ensemble de contrôles plus ou moins grand. Chacune de ces méthodes produira des résultats distincts mais, si les différents modèles génèrent des coefficients relativement stables, nous pourrons alors avoir une certaine confiance dans la robustesse des résultats vis-à-vis des spécifications.

Deux spécifications différentes sont prises en considération. La spécification de base inclut unique-ment le secteur d’emploi de la personne dans la régression des salaires en tant que contrôle de la profession, tandis que la spécification plus complète inclut également le

FIGURE 5.10 : Revenus par profession et par quintile, 2011

1. Type d’employeur 2. Secteur d’activité

3. Catégorie socioprofessionnelle 4. Quintiles de bien-être

Q1 Q2

Quintile de bien être

Q5Q4Q3

20 0000

40 00060 00080 000

100 000120 000140 000160 000180 000

Adm

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Moyenne MédianeA un emploi

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50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

0

50 000

100 000

150 000

200 000

250 000

Serv

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CFA)

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575859606162636465

20 000

40 000

60 000

80 000

100 000

120 000

140 000

Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.Remarque : En ce qui concerne le type d’employeur, les revenus des personnes travaillant pour des organisations internationales et des ambassades ne sont pas illustrés dans la figure, car ils sont beaucoup plus élevés et rendraient les données plus difficilement lisibles.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté80

type d’employeur et la catégorie socioprofessionnelle. Le Tableau 5.2 illustre les estimations des effets marginaux de l’éducation sur la probabilité du travail salarié ainsi que sur le niveau de revenus en utilisant une spécifica-tion de base et une spécification plus complète (qui sont détaillées dans les annexes statistiques [Tableaux

SA.4 et SA.5]) selon le modèle des MCO et selon le modèle de Heckman. Plus les variables incluses en tant que contrôles sont nombreuses et plus l’effet marginal de l’éducation s’en trouve réduit ; cependant il ne faut pas oublier que l’éducation influence le type d’emploi des personnes si bien qu’en essence, les spécifications

TABLEAU 5.2 : Effets marginaux (variables sélectionnées) sur les revenus et l’emploi, 2011 (coefficients)

Salaire horaire Salaire mensuel

OLS Heckman OLS Heckman

Revenus, moindre nombre de contrôles

Éducation

Aucune Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire achevé –0,110 –0,195** –0,066 –0,199*

Secondaire inférieur achevé 0,042 0,116* 0,121 0.,301***

Secondaire supérieur achevé 0,196*** 0,313*** 0,296*** 0,580***

Enseignement supérieur 0,504*** 0,422*** 0,600*** 0,555***

Lieu de résidence

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire 0,113* 0,179** 0,226*** 0,345***

Autres municipalités –0,034 –0,217*** –0,082 –0,451***

Zones semi-urbaines 0,055 –0,371*** –0,060 –0,895***

Zones rurales –0,098 –0,400*** –0,330*** –0,979***

Pygmée –0,583*** –0,823*** –0,766** –1,215***

Handicapé –0,226 0,240 –0,489** 0,449*

Femmes –0,100 –0,023 –0,162 0,003

Emploi, moindre nombre de contrôles

Éducation

Aucune — Réf. — Réf.

Primaire achevé — 0,094* — 0,057

Secondaire inférieur achevé — –0,131*** — –0,157***

Secondaire supérieur achevé — –0,228*** — –0,247***

Enseignement supérieur — 0,067 — –0,018

Lieu de résidence

Brazzaville — Réf. — Réf.

Pointe Noire — –0,109** — –0,101**

Autres municipalités — 0,220*** — 0,163***

Zones semi-urbaines — 0,605*** — 0,485***

Zones rurales — 0,494*** — 0,466***

(suite à la page suivante)

81Emplois et principales sources de revenus

TABLEAU 5.2 : Effets marginaux (variables sélectionnées) sur les revenus et l’emploi, 2011 (coefficients)

Salaire horaire Salaire mensuel

OLS Heckman OLS Heckman

Revenus, moindre nombre de contrôles

Pygmée — 0,409** — 0,368***

Handicapé — –0,464*** — –0,324***

Femmes — –0,065* — –0,058

Revenus, plus grand nombre de contrôles

Éducation

Aucune Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire achevé –0,097 –0,184** –0,051 –0,191

Secondaire inférieur achevé 0,042 0,113* 0,124 0,296***

Secondaire supérieur achevé 0,122* 0,239*** 0,206** 0,492***

Enseignement supérieur 0,251*** 0,168** 0,334*** 0,295**

Lieu de résidence

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire 0,139** 0,205*** 0,236*** 0,353***

Autres municipalités –0,031 –0,210*** –0,097 –0,454***

Zones semi-urbaines 0,074 –0,347*** –0,054 –0,874***

Zones rurales –0,080 –0,380*** –0,321*** –0,959***

Pygmée –0,578*** –0,819*** –0,788** –1,229***

Handicapé –0,208 0,251 –0,458* 0,461*

Femmes –0,106 –0,029 –0,160 0,012

Emploi, plus grand nombre de contrôles

Éducation

Aucune — Réf. — Réf.

Primaire achevé — 0,091* — 0,052

Secondaire inférieur achevé — –0,134*** — –0,159***

Secondaire supérieur achevé — –0,230*** — –0,253***

Enseignement supérieur — 0,057 — –0,036

Lieu de résidence

Brazzaville — Réf. — Réf.

Pointe Noire — –0,112** — –0,107**

Autres municipalités — 0,220*** — 0,161***

Zones semi-urbaines — 0,608*** — 0,485***

Zones rurales — 0,491*** — 0,462***

Pygmée — 0,400** — 0,361**

Handicapé — –0,464*** — –0,325***

Femmes — –0,066* — –0,059

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 ; les résultats économétriques sont décrits plus en détail dans les annexes statistiques (Tableaux SA.4 et SA.5).

(suite)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté82

associées à de nombreux contrôles sous-estiment l’importance de l’éducation. Enfin, selon la pratique établie, l’identification du modèle de Heckman se fait à l’aide de variables démographiques (essentiellement, le nombre de nourrissons et d’enfants).

Les gains positifs tirés de l’éducation sont uniquement observés à partir du cycle secondaire, ces gains augmentant par la suite en fonction du niveau d’éducation de la personne. Dans l’ensemble, les résul-tats semblent robustes selon toutes les spécifications. Comme les statistiques descriptives de base fournies précédemment à la Figure 5.9.2 pouvaient nous le faire pressentir, les niveaux moyens d’éducation sont associés à une réduction de l’emploi, un aspect qui justifierait une analyse plus approfondie.

Plus le niveau d’éducation d’une personne est élevé, plus l’est aussi son niveau de revenus. Parallèlement, comme nous l’avons vu précédemment, l’effet marginal de l’éducation sur les revenus après avoir contrôlé pour le type d’emploi est fortement significatif pour les personnes ayant atteint le secondaire supérieur ou un niveau d’éducation supérieur (voir le Tableau 5.2), ce qui n’est pas sans implication pour l’élaboration d’une stratégie d’éducation nationale. L’objectif de cette dernière devrait être de garantir une éducation, y compris une formation professionnelle, au moins jusqu’au niveau du secondaire supérieur. Pour atteindre cet objectif, la réduc-tion des abandons scolaires et l’amélioration de la transi-tion à chaque sous-niveau joueront aussi un rôle crucial.

La localisation joue un rôle dans la détermina-tion du niveau de revenus. Une fois les autres vari-ables indépendantes neutralisées, le lieu géographique est fortement corrélé aux revenus, du moins d’après le modèle de Heckman. Le niveau de revenus des habitants de Pointe-Noire est plus élevé que celui des habitants de Brazzaville, tandis que les niveaux de revenus sont plus bas pour les habitants des autres zones urbaines et des zones rurales. Ce classement reflète le classement des régions en fonction de leur niveau de pauvreté. Un grand nombre de ces effets sont importants. Par exemple, le coefficient des zones rurales est estimé à –0,361 selon le modèle de Heckman, ce qui implique une réduction d’un tiers des rémunérations mensuelles des ruraux par

rapport à celles des habitants de Brazzaville, par ailleurs semblables sous tout autre aspect.

Après avoir isolé plusieurs caractéristiques individuelles, aucun écart entre les sexes ne semble apparaître. Pour tous les modèles ayant été estimés, le coefficient de femmes n’est pas significatif, ce qui implique que les éventuelles différences observées entre les hommes et les femmes sont probablement dues à d’autres facteurs — tels que les différences liées au niveau d’instruction, aux compétences et, plus encore, au type d’activité. Comme nous l’avons vu précédemment dans ce chapitre, les femmes sont davantage susceptibles d’exercer un emploi indépendant. Il est également important de noter que l’un des modèles de Heckman semblait suggérer qu’il était possible que la discrimina-tion à l’encontre des femmes survenait au moment de la sélection. À compétences égales, les femmes sont moins susceptibles d’être employées que les hommes. Toutefois, leur taux de rémunération est identique dès lors qu’elles parviennent à trouver un emploi.

Ces résultats sont semblables aux résultats de la littérature consacrée à ce sujet. Les normes sexo-spéci-fiques influencent le type d’activité auquel les femmes se consacrent, de telle sorte qu’elles s’orientent vers des secteurs moins productifs. Par exemple, en Ouganda, après avoir contrôlé pour le secteur dans lequel une femme travaille, Campos et al. (2015) ont conclu que les femmes gagnaient autant que les hommes. Cependant, les femmes tendent à choisir des secteurs moins prof-itables. Elles sont plus susceptibles de travailler dans des secteurs considérés « féminins », tels que la coiffure ou la vente au détail. Les femmes qui rejoignent des secteurs à dominante masculine sont aussi bien rémunérées que les hommes et trois fois mieux que les femmes qui se cantonnent aux secteurs à dominante féminine. Cette étude semble suggérer que les femmes choisissent d’elles-mêmes les secteurs moins productifs. Il est probable que ce soit également le cas en République du Congo.

On n’observe aucun effet probant du handicap sur la rémunération. Après avoir contrôlé pour un ensemble de variables liées au type de profession des personnes, le handicap révèle des effets opposés dans cha-cune des spécifications. Il faut préciser que l’on s’attache

83Emplois et principales sources de revenus

ici aux personnes handicapées qui exercent un emploi, ce qui laisse à penser que leur handicap n’est probablement pas trop sévère. Les aptitudes de la personne doivent donc être les principaux facteurs pris en compte. Par ailleurs, les personnes handicapées qui parviennent à se scolariser seront plus performantes sur le marché du travail.

On observe une discrimination évidente à l’encontre des autochtones. L’appartenance ethnique a en impact important sur les rémunérations : les revenus des autochtones font l’objet d’une baisse très importante par rapport à ceux des Bantous.

Le secteur d’emploi d’une personne est égale-ment fortement corrélé à ses revenus. Les personnes employées dans l’agriculture sont les moins bien rémunérées, tandis que les agents de la fonction publique et les cadres sont les mieux rémunérés. Dans la régression des salaires, l’agriculture est utilisée comme catégorie de référence, par rapport auquel presque tous les autres secteurs permettent un gain de revenus. En ce qui con-cerne les catégories socioprofessionnelles, la catégorie de référence est celle des cadres supérieurs et des ingénieurs tandis que toutes les autres catégories sont moins per-formantes. Enfin, si l’on considère le type d’employeur, l’administration publique est utilisée comme catégorie de référence, par rapport à laquelle toutes les autres caté-gories sont, ici aussi, moins performantes.

5.6 Principales sources de revenu des ménages

Cette section porte sur les sources de revenu des ménages. L’enquête a recueilli des données sur les prin-cipales sources de revenus des ménages. Globalement, il est possible de classifier les revenus des ménages selon sept catégories principales : transferts, salaires, activités marchandes non agricoles, agriculture, retraite, revenus immobiliers et autres. L’objectif de cette section est de fournir une description du revenu des ménages en fonction des caractéristiques sociodémographiques de leur chef. Afin de garantir la robustesse des résultats, des analyses aux économétriques sont également conduites. Il semble que la société congolaise soit généreuse, dans la mesure où 41 % des ménages déclarent avoir bénéficié

d’un transfert au cours des 12 derniers mois. Pour 34 % des ménages, les activités non agricoles représentaient la seconde source de revenus, suivie par les salaires (32 %), l’agriculture (24 %), les autres sources (12 %), les retraites (5 %) et les revenus immobiliers (2 %).

Les ménages dont le chef est autochtone sont plus susceptibles de tirer leurs revenus des activi-tés agricoles. La probabilité de tirer un revenu de l’agriculture est beaucoup plus élevée lorsque le chef du ménage est autochtone (Figure 5.11.1). Cela n’est pas surprenant compte tenu du mode de vie des autochtones, qui dépendent toujours principalement de la nature, y compris de la cueillette et de la chasse.

Les ménages dont le chef est une femme sont plus susceptibles de bénéficier de transferts d’argent. Les transferts sont plus fréquents à destination des ménages dont le chef est une femme. Ces résultats sont relativement répandus et bien connus dans la littérature consacrée à la migration et aux envois de fonds. Les ménages dont le chef est une femme reçoivent souvent plus de transferts, car leur partenaire masculin a émigré pour travailler et envoie fréquemment des transferts à sa famille. Une situation semblable doit être ici présente mais, malheureusement, les données de l’enquête ne nous permettent pas de tester cette hypothèse.

Dans les zones urbaines, il est plus probable que les ménages tirent leurs revenus de salaires, de transferts et d’activités non agricoles. En revanche, dans les zones rurales, les ménages sont davantage susceptibles de tirer leurs revenus de l’agriculture. Cela n’est pas surprenant si l’on examine les résultats obtenus précédemment pour le marché du travail. Les emplois salariés sont disponibles dans les zones urbaines, en particulier les deux villes principales. En milieu rural, la population dépend de l’agriculture de subsistance pour survivre.

Au-delà des différences entre zones urbaines et rurales, les sources de revenu des ménages présen-tent d’importantes spécificités régionales. De toute évidence, les ménages des deux villes principales sont moins susceptibles de tirer un revenu de l’agriculture : à Brazzaville et à Pointe-Noire, moins de 6 % des ménages ont déclaré percevoir ce type de revenus (Figure 5.13).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté84

D’un autre côté, l’agriculture semble particulièrement importante dans le département des Plateaux, puisque 72 % des ménages ont déclaré en tirer un revenu. L’agriculture est également importante à Lekoumou (67 %), Bouenza (54 %) et Pool (51 %). Quant aux habitants des deux villes principales, ils sont plus suscep-tibles de tirer un revenu des salaires, des transferts, des retraites et des revenus immobiliers. Une part importante des ménages (plus de 40 %) bénéficient de transferts dans les départements de Lekoumou, Bouenza et Plateaux. En dehors de Brazzaville et de Pointe-Noire, une proportion importante des ménages a déclaré recevoir percevoir un salaire à Sangha et Niari (29 % et 23 % respectivement). Les départements de Plateaux, Cuvette-Ouest et Pool sont ceux où la part des ménages percevant un salaire est la moins élevée (moins de 10 %).

Les pauvres tirent leurs revenus de l’agriculture tandis que les non-pauvres tirent leurs revenus des salaires, des transferts et, dans une certaine mesure, d’activités non agricoles. On observe une corrélation solide et évidente entre la source de revenus et le bien-être des ménages. L’emploi salarié est particulièrement lié à la pauvreté. Jusqu’à 40 % des ménages au minimum des deux quintiles les plus riches ont déclaré percevoir un salaire, contre seulement 9 % des ménages du quintile inférieur. En outre, il est surprenant d’observer que les non-pauvres sont également plus susceptibles de recevoir des transferts. Comme nous l’avons relevé précédem-ment, il est plus probable que ce soit les personnes pau-vres qui tirent des revenus de l’agriculture.

En République du Congo, la perception la plus commune en matière d’emplois est que seul un

FIGURE 5.11 : Proportion des ménages tirant un revenu positif, par source (%), 2011

Transfert Salaire Entreprise familiale non agricole Agriculture Pension Revenus de la propriété Autre

1. Appartenance ethnique et handicap 2. Sexe

3. Lieu de résidence 4. Quintile de bien-être

Q1 Q2

Quintile de bien-être

Q5Q4Q3

0

20

40

60

80

20

10

40

30

50

60

20

10

40

30

50

60

10

30

20

40

50

5

25

15

35

45

Bantou Autochtone

Ethnicité du chef de ménage

Sans handicap

Situation d'handicap duchef de ménage

Genre du chef de ménage

A un handicap Homme Femme0

0 0Brazzaville RuralSemi-

urbainAutres

municipalitésPointeNoire

Région

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

85Emplois et principales sources de revenus

salarié peut être considéré comme ayant un emploi. C’est l’une des conclusions de la consultation relative au diagnostic systématique pays (Banque mondiale, 2016). L’analyse des données d’enquête permet de mieux com-prendre le pourquoi de cette perception. En effet, les personnes recevant un salaire sont moins susceptibles d’être pauvres ou vulnérables.

Le manioc, l’arachide, le maïs, les légumes à feuilles, la banane, la poire de brousse (prune) et la tomate sont les principales cultures pratiquées. Au moins 5 % des ménages cultivent l’un de ces produits. Le manioc représente de loin la culture principale puisque jusqu’à 35 % des ménages de la République du Congo

déclarent le cultiver (Figure 5.12.1). Cette proportion est encore plus grande si l’on considère uniquement les per-sonnes les plus pauvres : en effet, jusqu’à 60 % du quintile inférieur cultivait le manioc. De la même manière, entre 33 % et 37 % du quintile inférieur cultivait l’arachide ou le maïs. On peut en conclure qu’il est très avantageux pour les pauvres que le Plan national de développement (PND) porte une attention particulière à ces cultures.

La plupart des entreprises non agricoles se con-sacrent à la vente ou au commerce. Si l’on analyse le type des entreprises non agricoles, il apparaît alors que celles-ci sont dominées par les services. La plupart des ménages se consacrent à la vente ou au commerce (Figure 5.12.2).

FIGURE 5.12 : Type d’activité agricole et type d’entreprise non agricole, 2011

ManiocArachide

MaïsLégumes feuillesBanane plantain

SafouBananeTomateIgnameAvocat

AnanasHaricot

Patate douceTaro

Noix de palmeOrange

MangueOignon

GingembreCibouleCacao

Pomme de terreCafé

Riz

0 5 10 15 20 25 30 35

1. Activité agricole

CommerceFabrication de produits alimentaires

Autres servicesAutre industries

Services personnelsConstruction

TransportExtractives

0 6010 4020 5030 70

2. Entreprise non agricole

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté86

Les activités agroalimentaires représentent également une part importante des activités non agricoles (19 %). Les données ne sont pas suffisamment nombreuses pour développer davantage sur ce sujet mais ces activités sont probablement liées à la transformation du manioc le long de la chaîne de valeur (Banque mondiale 2015b).

Le marché financier ne semble apporter quasi-ment aucun soutien à l’initiative privée. Dans le secteur de l’agriculture, jusqu’à 85 % des agriculteurs ont déclaré s’en remettre uniquement à leurs propres économies ou au soutien de leurs parents pour financer leur entreprise. On observe une situation semblable parmi les ménages

propriétaires d’une entreprise non agricole, dont la plu-part comptent également sur leurs propres économies. Par conséquent, l’accès au financement est cité comme la deuxième plus grande contrainte entravant la conduite des activités, le premier obstacle étant l’électricité (voir l’Encadré 5.1 pour de plus amples informations).

En moyenne, les salaires représentent la plus grande proportion des revenus des ménages, suivis par les revenus tirés des activités non agricoles. En 2011, les ménages de la République du Congo gagnaient, en moyenne, 650 000 francs CFA par an sous forme de salaires — soit 48 % des revenus totaux. Les revenus des

FIGURE 5.13 : Proportion des ménages tirant un revenu positif, par source et localisation (%), 2011

1. Transferts 2. Salaires 3. Entreprise non agricole

4. Agriculture 5. Pension retraite 6. Revenus immobiliers

(45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(75.0,80.0](70.0,75.0](65.0,70.0](60.0,65.0](55.0,60.0](50.0,55.0](45.0,50.0](40.0,45.0](35.0,40.0](30.0,35.0](25.0,30.0](20.0,25.0](15.0,20.0](10.0,15.0](5.0,10.0][0.0,5.0]

(9.0,10.0](8.0,9.0](7.0,8.0](6.0,7.0](5.0,6.0](4.0,5.0](3.0,4.0](2.0,3.0](1.0,2.0][0.0,1.0]

(4.5,5.0](4.0,4.5](3.5,4.0](3.0,3.5](2.5,3.0](2.0,2.5](1.5,2.0](1.0,1.5](0.5,1.0][0.0,0.5]

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

87Emplois et principales sources de revenus

faible part de ces revenus totaux : 8 % seulement. Sur une base annuelle, les activités agricoles ont rapporté en moyenne 105 000 francs CFA aux ménages congolais.

Comme on peut s’y attendre à la lumière des précédentes analyses, il existe d’importantes

activités agricoles arrivaient en seconde place, mais loin derrière, et s’élevaient à 311 000 francs CFA, représent-ant 23 % des revenus totaux. Dans l’ensemble, 71 % des revenus totaux étaient tirés des salaires et des activités non agricoles. Quant à l’agriculture, elle représentait une

Encadré 5.1 : Le marché financier est pratiquement inexistant en République du Congo

Comme le révèle le seul ensemble de données mondiales disponibles sur l’inclusion financière (Global Findex), seulement 16,7 % de la population adulte de la République du Congo détient un compte dans une institution financière moderne. Cela place le pays bien en dessous de la moyenne de l’ASS (29 %), mais aussi très loin de la moyenne des pays à revenu intermédiaire de la tranche inférieure (42 %). Comme l’on pouvait s’y attendre, on observe un écart important en matière d’inclusion financière entre les 40% les plus pauvres et les 60% les plus riches. Seulement 6 % de la population adulte des 40% les plus pauvres ont accès à une institution financière formelle (alors que la moyenne est de 24 % parmi les 60% les plus riches). Cet écart est également important en fonction du niveau d’instruction : environ 23 % des personnes ayant un niveau d’instruction secondaire ou supérieur sont bancarisées, contre seulement 10 % des personnes ayant un niveau d’éducation primaire ou inférieur. De plus, on observe également des différences d’inclusion financière entre les sexes, qui s’élèvent à 5 points de pourcentage et sont donc, elles aussi, relativement importantes.

En raison de ce manque d’accès aux marchés financiers formels, les ménages éprouvent des difficultés à faire face aux chocs à court terme tels que la maladie, la perte d’un emploi, la sécheresse ou les pluies irrégulières, les glissements de terrain, et ainsi de suite. Ce manque d’accès aux marchés financiers formels pourrait également entraver significativement leur capacité à investir dans la consolidation des actifs humains et des autres actifs physiques ou à démarrer et exploiter une petite entreprise. Les estimations de l’enquête ECOM 2011 suggèrent que la majorité de la population s’appuie sur à ses propres économies ou à ses parents pour démarrer et gérer son activité économique.

FIGURE B5.1 : Proportion de la population adulte disposant d’un compte dans une institution financière formelle – comparaisons entre pays

0

30

50

70

10

% d

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pop

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adul

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5 an

s et

+)

20

40

60

80

0

4

8

12

Ratio

2

6

10

14

Total Ratio: des 60% plus riches - 40% plus pauvres (axe de droite)

Mad

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Source : Banque mondiale, base de données sur l’inclusion financière Global Findex.

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté88

différences selon les groupes de population. Premièrement, si l’on examine uniquement le niveau de revenus, il semble que les Bantous, les personnes handi-capées, les hommes, les habitants des zones urbaines et la population du quintile supérieur tirent des revenus plus élevés de leur salaire et des activités non agricoles (Figure 5.14). Les revenus non agricoles sont particu-lièrement importants pour les personnes handicapées. Ces dernières gagnent, en moyenne, 405 000 francs

CFA, contre 310 000 pour les Bantous. Les revenus des activités non agricoles sont également très élevés parmi les ménages dont le chef est un homme (330 000 francs CFA, contre 260 000 francs CFA si le chef est une femme). Enfin, Pointe-Noire étant la capitale économique du pays, il semble que les revenus moyens des activités non agricoles y soient également très élevés.

Les ménages dont le chef est autochtone, vivent en milieu rural ou est pauvre sont plus susceptibles de tirer

Encadré 5.1 : Le marché financier est pratiquement inexistant en République du Congo (suite)

FIGURE B5.3 : Classement des obstacles à la conduite des affaires pour les entreprises, 2009

ElectricitéAccès au financement

L'instabilité politiqueLa corruption

Réglementation douanière et commercialeTransport

Pratiques du secteur informelL'administration fiscale

Accès à la terreFormation non adaptée de la main d'oeuvre

Licences d'entreprise et permisLes taux d'impositionLe système judiciare

Réglementation du travailCrime, vol et désordre

31,915,615,5

8,75,4

3,73,6

3,12,92,9

2,11,6

1,01,00,9

Source : Enquêtes auprès des entreprises, Banque mondiale.

FIGURE B5.2 : Proportion de la population adulte disposant d’un compte dans une institution financière formelle– répartition par genre, bien-être et niveau d’éducation

0

10

20

5

15

25

Homme Femme 40% les plus pauvres 60% les plus riches

Revenu EducationGenre

Primaire ou inférieur Secondaire our supérieur

19,2

14,2

6,3

23,8

10,2

23,1

Source : Banque mondiale, base de données sur l’inclusion financière Global Findex.

89Emplois et principales sources de revenus

des revenus de l’agriculture. Si nous observons les con-tributions en termes de parts du revenu total des ménages, il apparaît que l’agriculture représente une plus grande part des revenus de ces groupes (Figure 5.15). En effet, les revenus agricoles représentent 60 % du revenu total des autochtones, 36 % de celui des habitants des zones rurales et 28 % de celui du quintile inférieur. Il est égale-ment à noter que l’agriculture représente une très faible proportion (8 %) des revenus des personnes handicapées.

Les activités non agricoles sont également très importantes pour les autochtones, les personnes handicapées, les femmes et les personnes pauvres tant en milieu urbain que rural. En plus de l’agriculture, il apparaît avec évidence que les personnes pauvres et vulnérables dépendent des activités non agricoles pour leur subsistance. En effet, les activités non agricoles représentent 36 % du revenu des autochtones, 35 % du

revenu des personnes handicapées, 32 % du revenu des femmes, 30 % du revenu des habitants des zones rurales et 39 % du revenu du quintile inférieur.

Les emplois salariés sont manifestement réservés aux populations les mieux loties, qui ne sont pas vul-nérables. Les salaires représentent une plus grande part des revenus des personnes vivant en milieu urbain, des ménages dont le chef est un homme et des personnes appartenant aux quintiles supérieurs. Les personnes handicapées sont ici une exception, dans la mesure où les salaires représentent une proportion élevée de leurs revenus. Quant aux personnes appartenant aux deux quintiles supérieurs, les salaires représentent jusqu’à 55 % de leur revenu.

En ce qui concerne la probabilité d’un ménage donné à gagner un certain type de revenu et le niveau de revenu, la plupart de ces résultats

FIGURE 5.14 : Revenu annuel moyen des ménages par source (en franc CFA), 2011

Transfert Salaire Entreprise familiale non agricole Agriculture Pension Revenus de la propriété Autre

1. Appartenance ethnique et handicap 2. Sexe

3. Lieu de résidence 4. Quintile de bien-être

Q1 Q2

Quintile de bien-être

Q5Q4Q3

0

200 000

300 000

100 000

400 000

500 000

600 000

700 000

400 000

600 000

200 000

800 000

1 000 000

1 200 000

1 400 000

400 000

600 000

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1 000 000

1 200 000

1 400 000

200 000300 000

100 000

400 000500 000600 000700 000

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Bantou Autochtone

Ethnicité du chef de ménage

Sans handicap

Situation d'handicapdu chef de ménage

Genre du chef de ménage

A un handicap Homme Femme0

0 0Brazzaville RuralSemi-

urbainAutres

municipalitésPointeNoire

Région

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté90

univariés sont confirmés par l’analyse économé-trique. L’analyse économétrique confirme l’ensemble des résultats de l’analyse descriptive, y compris le fait que les ménages dont le chef est autochtone sont plus susceptibles de tirer des revenus des activités agricoles. L’analyse économétrique confirme également que les ménages dont le chef est une femme sont plus sus-ceptibles de bénéficier de transferts. Dans les zones urbaines, les ménages sont plus susceptibles de tirer des revenus des salaires, des transferts et des activités non agricoles.

Nous pouvons utiliser l’élasticité-revenu de l’indice de Gini (GIE) pour évaluer quelle source de revenus se traduit par un effet positif (ou négatif ) sur l’inégalité et, par là même, quelle est sa corrélation avec la pauvreté. Comme l’ont souligné Wodon et Yitzhaki (2002), la décomposition des sources de l’indice

de Gini a été largement utilisée pour analyser comment différentes sources de revenus influencent l’inégalité.32 Les résultats de la décomposition par source de l’indice de Gini sont présentés à la Figure 5.16. Lorsque la GIE d’une source de revenus est égale à 1, cela signifie que cette source évolue en synchronisation parfaite avec le revenu total, si bien qu’un changement dans la source n’a aucun impact sur l’inégalité du revenu total. Une source dont la GIE est supérieure à 1 aura un impact plus prononcé sur le segment le plus riche de la population

32 L’évolution du coefficient de Gini en tant que proportion du coefficient initial de Gini résultant d’une augmentation de 1 % du revenu ou de la consommation par rapport à la source k, représentée par ∆G/G, est égale à la part de la source k dans le total des revenus ou de la consommation, représenté par Sk multiplié par la GIE moins 1. En termes formels : ∆G/G = Sk* (GIEk – 1)/100. La division par 100 est une normalisation.

FIGURE 5.15 : Source de revenu en tant que par du revenu total (%), 2011

1. Appartenance ethnique et handicap 2. Sexe

3. Lieu de résidence 4. Quintile de bien-être

Q1 Q2

Quintile de bien-être

Q5Q4Q3

0%

50%60%

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20%30%40%

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50%60%

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70%80%

20%30%40%

90%100%

Bantou Autochtone

Ethnicité du chef de ménage

Sans handicap

Situation d'handicapdu chef de ménage

Genre du chef de ménage

A un handicap Homme Femme

Brazzaville RuralSemi-urbain

Autresmunicipalités

PointeNoire

Région

Transfert Salaire Entreprise familiale non agricole Agriculture Pension Revenus de la propriété Autre

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM de 2011.

91Emplois et principales sources de revenus

tandis qu’une source dont la GIE est inférieure à 1 aura un impact plus prononcé sur les plus pauvres. Par con-séquent, si la GIE d’une source de revenus est supérieure à 1, une légère augmentation du revenu tiré de cette source se traduira par un accroissement de l’inégalité. Plus la GIE est élevée et plus l’accroissement de l’inégalité totale sera prononcé. Une source dont la GIE est égale à zéro n’est pas corrélée au revenu total. Par exemple, une allocation universelle identique pour toutes les personnes aurait une GIE égale à zéro.

Les résultats de la GIE suggèrent que quatre sources de revenus sont orientées en faveur des riches, dans la mesure où elles contribuent à l’augmentation de l’inégalité : les salaires, les autres sources, les pen-sions de retraite et les revenus immobiliers. Les sources de revenu qui font le plus augmenter l’inégalité à la marge sont les salaires, les autres sources, les pensions de retraite et les revenus immobiliers. Cela signifie qu’une grande partie du revenu par équivalent adulte tiré de ces quatre sources bénéficie aux mieux nantis.

Les trois autres sources de revenus sont favo-rables pour les pauvres, dans la mesure où elles contribuent à la réduction des inégalités ; il s’agit des revenus tirés des entreprises non agricoles (très souvent informelles), de l’agriculture et des transferts. Les revenus tirés des entreprises non agricoles (très sou-vent informelles), l’agriculture et les transferts sont les sources de revenus qui font le plus baisser les inégalités

à la marge. Cela signifie qu’une grande partie du revenu par équivalent adulte tiré de ces trois sources bénéficie aux ménages pauvres. A court terme, toute intervention visant à accroître les revenus des pauvres devrait se con-centrer sur ces trois éléments afin d’avoir un plus fort impact sur la pauvreté.

5.7 Conclusion

Ce chapitre a dressé un diagnostic de base de l’emploi et des principales sources de revenus.

Le chômage semble avoir augmenté entre 2005 et 2011, ce qui pourrait rendre plus difficile l’interprétation des tendances du bien-être. Il semble que l’impressionnante croissance économique n’ait pas créé d’emplois ou, du moins, qu’elle n’ait eu aucun impact significatif sur l’emploi, notamment parmi les jeunes. Cela n’est pas surprenant puisque la crois-sance a été stimulée par le secteur pétrolier, qui n’est pas intensif en main-d’œuvre et dont les liens avec le reste de l’économie sont limités. La tendance du pro-fil de l’emploi semble indiquer que cette croissance économique n’a pas créé d’emplois, ce à quoi on pou-vait s’attendre puisque l’économie pétrolière était son principal moteur. De plus, ces conclusions suggèrent également que l’immense programme d’infrastructure mené sous le slogan de la « municipalisation » a égale-ment échoué, du moins entre 2005 et 2011, à créer des emplois suffisamment nombreux pour avoir un véritable impact sur le marché du travail. Cela n’est pas surprenant non plus, dans la mesure où la plupart des emplois créés par le secteur de la construction sont seulement temporaires.

Il apparaît clairement que le taux de chômage est plus élevé parmi les populations les plus jeunes, les personnes les mieux instruites, les Bantous, les personnes souffrant d’un handicap, les femmes et les habitants des plus grandes villes. Afin de garantir la robustesse des résultats, deux définitions du chômage sont utilisées. Elles permettent d’aboutir aux mêmes conclusions : les taux de chômage sont fortement cor-rélés à l’âge, à l’éducation, au handicap, à l’appartenance ethnique et à la localisation.

FIGURE 5.16 : Élasticité-revenu du coefficient de Gini, 2011

Transfert

Wage

Entreprise familiale non agricole

Agriculture Pension Revenus de lapropriété

Autre

Part

dans

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tota

l par

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(%)

0%

10%

20%

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40%

50%

0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2

Elasticité revenu de l'indice de Gini (GIE)

Source : Calculs des auteurs basés sur l’enquête ECOM 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté92

Le secteur formel, qu’il soit public ou privé, n’est pas parvenu à créer des emplois de qualité pour la population. Par conséquent, la grande majorité de la population active exerce un emploi indépendant. Un peu plus de trois cinquièmes des travailleurs (63 %) travail-lent pour leur propre compte, soit en dirigeant une entre-prise sans employés, soit en participant à l’agriculture de subsistance, tandis qu’un quart des travailleurs travaillent pour un ménage sans être rémunérés. L’administration publique est le principal pourvoyeur d’emplois salariés formels. Un travailleur sur dix (14 %) est employé par une administration publique ou une entreprise paraéta-tique. En ce qui concerne l’offre d’emploi à la popula-tion, le rôle du secteur privé n’est pas négligeable. Jusqu’à 13 % des travailleurs sont employés dans le privé, soit par de grandes entreprises (5 %) soit par des PME (8 %).

Le niveau d’éducation d’une personne est forte-ment corrélé à sa probabilité d’être employée par l’administration publique, une grande entreprise privée ou une PME. L’éducation fait la différence et ce, à partir du niveau secondaire supérieur. L’éducation semble jouer un rôle important pour transmettre aux travailleurs des compétences requises pour accéder à des emplois de qualité dans le secteur formel. En République du Congo, une grande différence apparaît vraiment une fois que les personnes atteignent le secondaire supérieur. Jusqu’à 21 % des personnes ayant atteint ce niveau d’éducation sont employées dans l’administration publique tandis

que 13 % d’entre elles sont employés par des PME. Ces chiffres sont encore plus élevés parmi les personnes ayant atteint un niveau d’éducation supérieure. En effet, 46 % d’entre elles sont employées dans l’administration pub-lique tandis que 20 % sont employées par une grande entreprise privée ou une PME. Seuls 19 % des diplô-més de l’enseignement supérieur exercent un emploi indépendant. En revanche, jusqu’à 81 % des personnes sans éducation exercent ce type d’emploi. L’éducation semble donc être une entrave évidente un atout majeur pour accéder au marché des emplois de qualité.

Les résultats de la GIE suggèrent que quatre sources de revenus sont orientées en faveur des riches, dans la mesure où elles contribuent à l’augmentation de l’inégalité : les salaires, les autres sources de reve-nus, les retraites et les revenus immobiliers. Les sources qui font le plus augmenter les inégalités à la marge sont les salaires, les autres sources, les retraites et les revenus immobiliers. Cela signifie qu’une grande partie du revenu par équivalent adulte tiré de ces quatre sources bénéficie aux mieux lotis. Les entreprises non agricoles (très sou-vent informelles), l’agriculture et les transferts sont les sources de revenus qui font le plus baisser les inégalités à la marge. Cela signifie qu’une grande partie du revenu par équivalent adulte tiré de ces trois sources bénéficie aux ménages pauvres. À court terme, toute intervention visant à accroître les revenus des pauvres devrait être axée sur ces trois éléments afin d’en maximiser l’impact sur la pauvreté.

93

Accès aux services sociaux de base

6.1 Introduction

La compréhension des dynamiques de l’accès aux services sociaux de base et de la qualité de leurs prestations peut compléter utilement les mesures monétaires de la pauvreté. L’accès aux services d’infrastructures de base est primordial pour répondre aux besoins fondamentaux et améliorer les indicateurs du capital humain liés à la santé et à l’éducation. Compte tenu de ses liens directs avec d’autres dimensions du bien-être, l’accès à des sources d’eau potable améliorées et à des services d’assainissement est absolument crucial, particulièrement pour les plus pauvres. Le raccordement au réseau électrique ou au réseau de distribution de l’eau offre un accès à une technologie permettant d’économiser du temps et allège donc le travail domestique, en particulier pour les femmes.

Le gouvernement de la République du Congo considère l’éducation et la santé comme secteurs prioritaires. Le développement d’une société plus riche, instruite et en bonne santé représente un objectif fondamental du Plan national de développement (PND) 2012–2016 et du Document de stratégie de réduction de la pauvreté (DSRP) de la République du Congo. La réalisation des Objectifs de développement du millénaire (ODM) en matière d’éducation et de santé, le renforcement institutionnel des systèmes éducatif et sanitaire ainsi que l’amélioration de la qualité de prestation de services dans l’éducation et la santé sont donc des objectifs essenti-els du PND et du DSRP 2012–2016. Les autorités congolaises ont élaboré et mis en œuvre des politiques et des programmes destinés à les atteindre (Banque mondiale 2014).

Ce chapitre s’appuie sur des données issues des deux enquêtes ECOM, des EDS et des IDM pour établir un diagnostic des principaux secteurs sociaux en République du Congo. En suivant la méthode de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015), des techniques économétriques sont utilisées pour montrer que, à de nombreux égards, les performances du pays sont inférieures aux attentes par rapport aux pays de la même catégorie de revenus. Ce chapitre comprend cinq parties. Dans la première partie, nous effectuons un diagnostic du secteur de l’éducation. La sec-onde partie fournit une analyse du secteur de la santé, y compris pour la nutrition. La troisième partie présente la situation du pays en matière d’accès à l’électricité. La quatrième partie traite de l’accès à l’eau et à l’assainissement en mettant l’accent sur le réseau d’eau résidentiel. La dernière partie évalue les performances du pays dans le domaine des routes et des nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC).

6

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté94

6.2 Éducation

Le lien entre l’éducation, le bien-être et le développe-ment social n’est pas un phénomène nouveau. Comme on l’a vu dans les chapitres précédents, l’éducation est étroitement corrélée à la pauvreté en République du Congo. Ceux qui ont un niveau d’instruction plus élevé sont plus susceptibles d’accéder à des emplois de qualité. La théorie du capital humain suggère que l’éducation augmente les revenus en accroissant la productivité des travailleurs. L’accumulation du capital humain peut amé-liorer l’efficacité du travail fourni en termes de qualité et peut également augmenter l’efficacité technique globale dans la production et l’allocation optimale des ressources du ménage (Jolliffe 2002 ; Kurosaki et Khan 2006).

Dans les années 1970, le système éducatif de la République du Congo était relativement bien dével-oppé par rapport à la plupart des pays d’Afrique subsaharienne. Cependant, la guerre civile, les troubles sociaux et la crise économique ont contribué à réduire à néant ces avancées. La République du Congo a étendu la couverture de son système éducatif très tôt, dès les années 1960 et 1970. Dans les années 1980 et 1990, les conflits et les crises économiques ont conduit à une baisse importante de la fréquentation scolaire. Cependant, depuis environ l’an 2000, la réussite scolaire s’est régu-lièrement améliorée avec une couverture croissante à tous les niveaux d’éducation.

Les performances du pays dépassent les attentes en matière d’alphabétisation et de scolarisation dans le primaire. Il existe néanmoins d’importantes dif-férences entre les sexes. La République du Congo semble avoir des taux relativement élevés d’alphabétisation des adultes si on le compare aux pays de même catégorie de revenus, et affiche des performances meilleures que prévu. Comparés à ceux des pays de la même catégorie, les taux d’alphabétisation sont supérieurs aux attentes, aussi bien pour les hommes que pour les femmes. En moyenne, près de huit adultes sur dix peuvent lire et écrire, mais le taux d’alphabétisation est légèrement plus élevé chez les hommes que chez les femmes (86 % contre 73 % en 2011). La République du Congo obtient également des résultats meilleurs que prévu en ce qui concerne le taux net de scolarisation dans le primaire. Neuf enfants en âge d’aller à l’école primaire sur dix sont scolarisés. Le taux de scolarisation net dans le primaire pour les filles est de 87 %, soit un niveau nettement plus faible que celui des garçons (95 %).

Cependant, ces performances sont très inféri-eures aux attentes sur la plupart des autres indicateurs du secteur de l’éducation, notamment concernant le taux d’achèvement dans l’enseignement primaire. Comme le montre la Figure 6.1.1, la République du Congo a des résultats inférieurs aux attentes en termes de taux d’achèvement du cycle primaire. Le taux d’achèvement du cycle primaire était de 74% en 2012 ;

FIGURE 6.1 : Des performances en deçà des attentes en matière d’achèvement de la scolarité primaire et secondaire

40

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CGO 1996CGO 2004

CGO 2012

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0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Taux d’achèvement du cycle primaire 2. Taux d’achèvement du secondaire 1er cycle

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

95Accès aux services sociaux de base

ce niveau a fluctué à la hausse et à la baisse au cours des dix dernières années. Globalement, entre 2005 et 2012, le taux d’achèvement du cycle primaire a augmenté pour les filles mais a baissé pour les garçons. En 2012, le taux d’achèvement du cycle primaire pour les filles était de 79 %, contre 70 % en 2005. Au cours de la même péri-ode, le taux d’achèvement du cycle primaire pour les garçons a baissé, passant de 75 à 70 %.

L’une des conséquences directes du faible taux d’achèvement dans l’enseignement primaire est une scolarisation dans le premier cycle du secondaire qui n’est pas à la hauteur des attentes. Un peu moins de six enfants sur dix en âge de suivre le cycle secondaire étaient scolarisés en 2011. Par ailleurs, la République du Congo a des résultats inférieurs aux attentes en termes d’achèvement du premier cycle du secondaire (Figure 6.1.2. Le taux d’achèvement du premier cycle du secondaire est faible, à 52 %. Le taux d’achèvement du premier cycle du secon-daire est similaire pour les garçons et les filles.

Malgré une amélioration du taux de scolarisa-tion, la qualité de l’éducation reste préoccupante et semble baisser. Les résultats des tests laissent penser qu’une importante proportion des élèves qui quittent l’école primaire ne dispose pas des compétences fon-damentales suffisantes. Les estimations des enquêtes

suggèrent que la proportion des élèves scolarisés au pri-maire du CE2 au CM2 qui savent lire et écrire a baissé de 89 % à 85 % entre 2005 et 2011. Les résultats des tests en fin de cycle ont montré que les compétences fondamen-tales en lecture, en écriture et en calcul de deux tiers des élèves qui quittent l’école primaire sont insuffisantes. Les résultats des tests internationaux normalisés indiquent également une tendance à la baisse dans les compétences des élèves. En outre, les compétences des élèves sont faibles par rapport à celles des élèves de pays similaires (CONFEMEN 2012). Ainsi, de plus en plus d’enfants vont à l’école mais leur scolarisation ne garantit pas qu’ils acquièrent les connaissances escomptées. Cette analyse confirme l’importance du débat en cours sur la qualité de la prestation des services dans le pays, particulièrement des services d’éducation (Banque mondiale 2014).33

Les enfants issus des familles pauvres, autoch-tones ou les handicapés sont moins susceptibles d’être scolarisés. Les taux de scolarisation sont plus élevés pour les non-pauvres que pour les pauvres, particulièrement dans le secondaire. On observe une situation similaire si

33 Le Pôle mondial d’expertise en Éducation mène actuellement une enquête sur les Indicateurs de prestation de services (SDI) qui fournira d’autres éléments sur ce sujet.

FIGURE 6.2 : Raisons de la non-scolarisation

1. Âge : 6-11 ans 2. Âge : 12-18 ans, avec primaire

0 10 205 15 25 30 35 40

FillesTotal Garçons

Trop jeune

Travaille(maison/un travail)

Trop âgé/A fini l'école

Ecole trop éloignée

S'est marié(e)

Autre

Est malade/enceinte

A échoué à l'examen

Inutile/aucun intérêt

Manque moyen/Trop cher

0 10 25205 15

Travaille(maison/un travail)

S'est marié(e)

Est malade/enceinte

Trop âgé/A fini l'école

Ecole trop éloignée

A échoué à l'examen

Trop jeune

Inutile/aucun intérêt

Manque moyen/Trop cher

Autre

Source : Calcul des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté96

l’on tient compte des quintiles de bien-être. Les enfants autochtones sont bien moins susceptibles d’aller à l’école que les enfants bantous ; pratiquement aucun enfant autochtone n’est scolarisé dans une école secondaire. Les enfants handicapés sont clairement désavantagés. Enfin, on a pu observer de grandes différences de taux de scolarisation, là encore tout particulièrement au niveau du secondaire, en fonction du lieu ou de la zone géographique.

La non-scolarisation des enfants s’explique prin-cipalement par des problèmes d’accessibilité financière et de mariages/grossesses précoces. Comme le montre la Figure 6.2, le coût est la raison principale pour laquelle les enfants ne vont pas à l’école – aussi bien les enfants en âge de fréquenter l’école primaire que les enfants en âge d’aller au secondaire qui ont achevé le cycle primaire et ont donc le droit d’accéder à l’école secondaire (au niveau primaire, d’« autres » raisons non précisées dans les données jouent un rôle pour les garçons). Autre raison qui vient ensuite, le manque d’intérêt pour les études, qui peut dénoter un manque d’opportunités liées à la scolarité, au moins dans certains domaines. C’est par-ticulièrement le cas pour les garçons. S’agissant des filles, le problème d’une maladie ou, plus vraisemblablement,

d’une grossesse est un facteur plus important d’abandon scolaire au niveau du secondaire, particulièrement si l’on y ajoute le mariage.34 D’autres facteurs, notamment le travail (coût d’opportunité de la scolarité) et la distance par rapport à l’école, jouent aussi un rôle.

Le secteur privé joue un rôle très important et croissant dans la prestation des services d’éducation. La Figure 6.3.1 fournit des données sur le type de l’école fréquentée. La proportion des élèves des écoles privées semble avoir augmenté entre les deux dernières enquêtes (2005 et 2011). En 2011, 35 % des élèves étaient sco-larisés dans une école privée. Cela représente une aug-mentation de 15 points par rapport à 2015. Ces taux élevés de prestation privée des services d’éducation dans un pays où 40 % de la population est pauvre sont une indication de l’insuffisance des efforts gouvernementaux visant à assurer un accès efficace à l’éducation.

L’importance croissante de la prestation privée des services d’éducation appelle à plus d’efforts pour réglementer le secteur. Souvent, les investisseurs privés sont motivés par l’optimisation du profit, ce qui peut

34 À Brazzaville, 27 % des filles âgées de 15 à 19 ans sont enceintes ou ont déjà un enfant (EDS 2012).

FIGURE 6.3 : Type d’école frequentée et courbes de concentrations

3,1 1,40,1

1,32,4

3,43,1

0,4

0,2

2,9

36,520

,3 21,6

16,4

31,3 20

,6

32,9

25,7

49,4 34

,9

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

0Part

cum

ulat

ive d

ans

le to

tal d

es u

tilisa

teur

s (%

)

Population classée selon les percentiles de bien être

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

PubliqueEquitéCourbe de Lorenz 2011

ReligieusePrivée

2011

Publique Privée CommunautaireReligieuse Autre

2005

1. Part de marché par type d’école 2. Caractère favorable aux pauvres des différents types d’écoles

Prim

aire

Supé

rieur

Tota

l

Prim

aire

Seco

ndair

e 1c

Seco

ndair

e 2c

Seco

ndair

e 1c

Seco

ndair

e 2c

73,1

76,2 80,9

66,6 74

,4

58,9 63,6 71

,4

48,9 61

,1

Supé

rieur

Tota

l

Source : Calcul des auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

97Accès aux services sociaux de base

desservir l’intérêt général du pays. Aussi, des initiatives doivent être menées pour s’assurer que la prestation des services assurée par le secteur privé est positive pour chaque élève et le pays dans son ensemble en termes de qualité des programmes, d’adaptation au marché du travail et d’efficacité.

Comme on peut s’y attendre, les écoles pub-liques ont de bien meilleurs résultats pour ce qui est du ciblage des populations pauvres. La Figure 6.3.2 donne des informations sur ceux qui fréquentent les différentes écoles en termes de niveau de bien-être par le biais de courbes de concentrations par type d’école (pour les écoles primaires). Comme on peut s’y attendre, les enfants des écoles publiques ont tendance à être plus pauvres que ceux des écoles privées, les élèves des écoles confessionnelles se situant entre les deux en termes de niveaux de bien-être. En d’autres termes, cibler les écoles publiques permet d’atteindre les pauvres.

Le niveau de satisfaction est faible pour les écoles publiques. Le manque de manuels/fournitures scolaires et la surpopulation scolaire sont les principales raisons de ce mécontentement. Le niveau de satisfac-tion vis-à-vis des écoles est faible en le mesurant par la proportion de parents qui n’ont pas de griefs par rapport à ces écoles, particulièrement dans les écoles publiques

(Figure 6.4.1). Moins de 20 % de ces parents sont sat-isfaits des écoles publiques, contre près de 60 % pour les écoles privées. Il est important de souligner que les parents d’enfants issus des milieux socio-économiques les plus bas, mesurés par le quintile de bien-être du ménage, sont bien moins susceptibles d’être satisfaits que les par-ents des quintiles supérieurs. Les principales raisons de ce mécontentement sont le manque de manuels/four-nitures scolaires, la surpopulation scolaire et le manque d’enseignants (Figure 6.4.2). Le manque de manuels/fournitures scolaires et le manque d’enseignants sont plus marqués pour les enfants issus des milieux socio-économiques les plus bas ; quant à la surpopulation scolaire, elle est le plus souvent citée par les parents des enfants des niveaux de bien-être supérieurs.

Le subventionnement des uniformes et fourni-tures scolaires serait la mesure la plus favorable pour les pauvres. Les dépenses moyennes privées par enfant scolarisé se situent entre 7 775 XAF par an pour le quin-tile le plus bas et 117 473 XAF par an pour le quintile plus haut. La moyenne nationale est de 47 111 XAF. En proportion de la consommation totale, les ménages consacrent 2,5 % de leurs ressources à l’éducation dans le quintile le plus bas contre 3,7 % dans le quintile le plus élevé. La moyenne nationale est de 2,8 %. Pour

FIGURE 6.4 : Satisfaction vis-à-vis des écoles1. Part des ménages satisfaits des écoles 2. Raisons de l’insatisfaction

0 10 205 15 5025 30 35 40 450

10

20

30

40

50

60

70

2005 2011Ecoles publiques Ecoles non publiques Total

Manque de livres/fourniture

Effectif pléthorique

Manque d'enseignants

Enseignants souvent absents

Etablissement en mauvais état

Enseignement médiocre

Autre problème

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Total

Source : Calcul des auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté98

les plus pauvres, qui sont beaucoup plus susceptibles de ne pas suivre une scolarité, le coût est la contrainte principale, comme indiqué précédemment. Les straté-gies d’abaissement des coûts pourraient comporter des transferts monétaires aux ménages pauvres condition-nés à la scolarisation des enfants. Une autre possibilité, adoptée dans certains pays, est de veiller à une réduc-tion des coûts privés de la scolarité. Comme le montre la Figure 6.5, parmi les différents types de dépenses privées, le subventionnement des uniformes scolaires et des fournitures scolaires serait la mesure la plus favorable pour les pauvres.35

6.3 Santé et nutrition

On a pu observer une amélioration significative du taux de mortalité infantile et maternelle. Cependant, les performances du pays restent inférieures aux attentes en ce qui concerne la mortalité maternelle et le pays n’a atteint aucun des OMD dans le domaine de la santé. Les taux de mortalité juvénile et maternelle sont souvent utilisés pour mesurer l’efficacité du secteur de la santé dans un pays donné. Entre 2005 et 2012, la mortalité des moins de cinq ans — qui mesure la probabilité de décès des enfants entre leur naissance et leur cinquième

anniversaire – a chuté de 95,3 à 52,6 pour 1000 nais-sances. Grâce à cette amélioration, le pays enregistre maintenant des performances conformes à son niveau de RNB. Le scénario est un peu différent en ce qui concerne la mortalité maternelle. Malgré une amélioration, les résultats de la République du Congo en matière de mor-talité maternelle sont toujours inférieurs à ceux des pays de sa catégorie. Le taux de mortalité maternelle a baissé de 781 à 426 décès pour 100 000 naissances vivantes entre 2005 et 2012 (Figure 6.6).

En matière de vaccination, les performances offrent un tableau contrasté. S’agissant de la diphtérie,

35 Des courbes de dominance de consommation sont utiles pour évaluer l’impact de réformes de finances publiques marginales à budget équilibré sur la pauvreté (Duclos, Makdissi et Wodon 2008 ; Makdissi et Wodon 2002). L’idée est de tester si l’augmentation d’une taxe ou d’une subvention pour un type de biens — tout en réduisant une taxe ou une subvention pour d’autres types de biens de telle manière que les recettes fiscales ou les dépenses de subventionnement restent globalement les mêmes — conduira à une réduction ou une augmentation dans une large palette de mesures contre la pauvreté. Si une courbe de dominance de consommation est au-dessus d’une autre, il est alors positif pour la réduction de la pauvreté de réduire une taxe (ou d’augmenter une subvention) sur un bien dont la courbe est au-dessus de l’autre, tout en augmentant la taxe (ou en réduisant la subvention) pour un bien qui correspond à la courbe qui est située au-dessous de la première courbe.

FIGURE 6.5 : Courbes de dominance pour les dépenses éducatives, 2011

0,0

Fourniture scolaires Livres scolaires Seuil de pauvretéUniformes scolaires Frais de scolarité

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

Dépense annuelle par équivalent adulte (XAF)

100 000 200 000 300 000 400 000 500 000 600 000 700 000 800 000 900 000 1 000 000

Source : Calcul des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

99Accès aux services sociaux de base

de la coqueluche et du tétanos (DTC), la performance du pays est conforme aux attentes. En revanche, les vaccins contre la rougeole affichent des résultats insuf-fisants. On observe, entre 2005 et 2014, une améliora-tion substantielle de la proportion des enfants qui sont vaccinés. La proportion d’enfants de 12 à 23 vaccinés contre la diphtérie, la coqueluche et le tétanos (DTC) est passée de 62 à 86 % au cours de cette période. Compte tenu de ces bonnes performances, les pays obtiennent des résultats conformes aux attentes en ce qui concerne le vaccin DTC. Dans le même temps, la vaccination contre la rougeole s’est aussi améliorée pour les enfants âgés de 12 à 23 mois, passant de 54 à 78 %. Malgré ce bon résultat, les performances du pays sont encore en deçà des attentes en ce qui concerne le vaccin contre la rougeole. Par ailleurs, le pays n’est pas en mesure de financer sa part dans le plan de transition de l’Alliance mondiale pour les vaccins et la vaccination (GAVI)/Fonds global, ce qui a conduit à des pénuries de vaccins dans l’ensemble du pays en 2015.

Comme attendu, les bébés, les jeunes enfants et les personnes âgées sont ceux qui présentent le plus de risques de tomber malades. Cette situation apparaît clairement dans la Figure 6.7 qui représente l’incidence des maladies en fonction du groupe d’âge et du sexe. Au niveau national, 37 % de la population déclare avoir souffert d’une maladie en 2011. À l’exception des

nourrissons et des jeunes enfants, la morbidité est plus élevée chez les femmes.

À l’instar d’autres pays d’Afrique subsaharienne, le paludisme et la fièvre sont les principales maladies qui sévissent en République du Congo. Les principales maladies citées sont la fièvre/le paludisme, qui représen-tent plus de 38 % des épisodes de maladie. Viennent ensuite les maux de tête et les accidents, chacune de ces catégories représentant 13,5 % des épisodes de maladie. Les trois premières causes de perte d’années de vie cor-rigées de l’incapacité étaient le VIH/sida, les infections des voies respiratoires inférieures et le paludisme. Il y a relativement peu de différences en fonction du sexe, du lieu ou du quintile dans les types de maladies dont souffrent les personnes.

Un peu plus de la moitié de la population se fait soigner dans des établissements privés. Seulement six personnes malades sur dix se sont effectivement fait soigner. Un peu plus de la moitié des personnes malades se font soigner dans des établissements non publics (Figure 6.8.1). La forte concentration de la population dans les zones urbaines facilite leur accès à des établisse-ments de haut niveau. À titre d’exemple, 38 % des per-sonnes se font soigner dans des hôpitaux publics contre 29 % dans des hôpitaux privés. Les centres de santé intégrés arrivent loin derrière en troisième position, avec 12 % des personnes qui s’y font soigner.

FIGURE 6.6 : Des performances au-dessous des attentes en matière de mortalité infantile et maternelle

CGO 2005

CGO 2012

0

150

50

100

Taux

de

mor

talit

é in

fant

ile, m

oins

de

5 an

s (p

our 1

000

naiss

ance

s viv

ante

s)

0 2000 4000 6000 8000 10000

0

1500

500

1000

0 2000 4000 6000 8000 10000

Taux

de

mor

talit

é m

ater

nelle

(est

imat

ions

nat

iona

les

pour

100

000

naiss

ance

s viv

ante

s)

1. Taux de mortalité infantile, moins de 5 ans (pour 1 000 naissances vivantes)

2. Taux de mortalité maternelle(estimations nationales, pour 100 000 naissances vivantes)

CGO 1996

CGO 2005

CGO 2014

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté100

Les organisations confessionnelles, les guéris-seurs traditionnels et les centres de santé intégrés sont favorables aux pauvres. La Figure 6.8.2 four-nit des informations sur les prestataires de santé qui

accueillent la population en consultation. Les organisa-tions confessionnelles ciblent mieux les pauvres, tout comme les guérisseurs traditionnels et les centres de santé intégrés. D’autres types d’établissements de santé,

FIGURE 6.7 : Proportion de la population malade ou blessée au cours des quatre dernières semaines, 2011

1. Morbidité 2. Principales maladies

0 10 205 15 25

Paludisme

Fièvre

Maux de tête

Accident

Autre problème de santé

Maux de ventre

Diarrhée

Problème d'oreille/nez/gorge

Problème d'oeil

Problème dentaire

Problème de peau20

30

40

50

60

70

80

FémininTotal Masculin

0–4 5–9 10–14 15–19 20–29 30–39 40–49 50–59 60 anset plus

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 6.8 : Type de centre de santé visité et courbes de concentration, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%

100%

Q1 Q20

Part

cum

ulat

ive d

ans

le to

tal d

es u

tilisa

teur

s (%

)

Cumulative distribution of the population (%)

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Medical office/Private HospitalEquité

51,6 49,9 48,7 47,1 49,0 49,2

4,2 3,1 2,0 1,8 1,3 2,4

30,3 35,7 40,1 45,1 44,9 39,5

13,8 11,3 9,1 6,0 4,8 8,8

Médécin/dentiste privéHôpital public

Pharmacie/pharmacienGuerisseur trationnelCentre de Santé Intégré

Courbe de Lorenz 2011Eglise

Q3 Q4 Q5

Total

PubliquePrivée

Organisation confessionnelleAutre

Quintile de bien être

1. Type d’établissement choisi pour la consultation 2. Caractère favorable aux pauvres des différents prestataires de santé

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

101Accès aux services sociaux de base

même s’ils ne sont pas favorables aux pauvres, sont pro-gressifs et se situent au-dessus de la courbe de Lorenz. Les performances des prestataires de service informels, particulièrement des guérisseurs traditionnels, sont source de préoccupation, car elles peuvent suggérer que les pauvres sont exclus des services de santé officiels. Dans les départements les plus pauvres (Lékoumou, Bouenza, Pool, Plateaux, Cuvette, Cuvette-Ouest), environ une personne sur dix se fait soigner par un guérisseur traditionnel.

Le secteur privé joue un rôle important dans la prestation des services de santé essentiels, spéciale-ment dans les grands centres urbains. Généralement, la perception de la qualité est meilleure pour les pres-tataires publics que pour les prestataires privés, par-ticulièrement pour les soins maternels. Cependant, les gens choisissent souvent d’aller se faire soigner chez des prestataires privés du fait de leur proximité dans les zones urbaines, de l’amplitude de leurs horaires d’ouverture, des temps d’attente plus courts et des services de labo-ratoire perçus comme de meilleure qualité que ceux du secteur public (Makinen, Deville et Folsom 2012). Le prix est aussi un facteur important dans la demande de soins : dans certains cas, le secteur privé à but lucratif facture des frais inférieurs à ceux du secteur public (notamment pour quelques services préventifs qui sont assurés gratuitement au point d’utilisation mais sont payants dans le secteur public) et offre plus de souplesse de paiement aux patients les plus pauvres qui ont des difficultés pour payer.

Le Gouvernement s’engage à collaborer avec le secteur privé pour renforcer le système de santé. De plus, dans le cadre de l’initiative Santé en Afrique (HiA) de la Banque mondiale sur le secteur privé, la Banque mondiale/la Société financière interna-tionale (SFI) travaillent avec le gouvernement à la révision des cadres législatifs et réglementaires pour le secteur privé afin de faciliter une collaboration accrue avec le secteur privé dans la prestation des ser-vices. Pour maximiser la contribution du secteur privé, le ministère de la Santé et de la Population a réalisé un examen du cadre législatif et réglementaire du secteur privé de la santé, pour faciliter le développement des

partenariats public-privé. De plus, une nouvelle loi sur le secteur public a pris effet en mai 2015. Ces efforts portent déjà leurs fruits puisque le programme de Financement basé sur la performance du pays prévoit de passer des contrats avec 70 % des établissements du secteur privé à Pointe Noire et Brazzaville pour fournir des services de base. Une table ronde public-privé sur les produits pharmaceutiques, qui s’est tenue en octo-bre 2015, témoigne également de la progression de la coopération public-privé.

Les dépenses à la charge des patients sont élevées en raison de l’imposition d’un ticket modérateur et des frais pour les médicaments. Ces coûts élevés empêchent l’utilisation des établissements de santé pub-lics, particulièrement par les plus pauvres. Actuellement, les dépenses publiques dans le secteur de la santé sont très faibles (2,5 % du PIB total et 67 $ par habitant — Comptes nationaux de la santé [NHA] 2009–2010). Cela signifie que les budgets des établissements de santé sont insuffisants pour couvrir les coûts réels des services (Banque mondiale 2014). Le coût est, de loin, la princi-pale raison du mécontentement de la population vis-à-vis des services de santé.

La répartition des dépenses privées pour la santé montre qu’une réforme des finances pub-liques affectant les prix des médicaments, de l’hospitalisation et des honoraires de consultation aura plus de répercussions négatives sur les plus pauvres. Les courbes de concentration et de domi-nance montrent toutes qu’il s’agit d’un type de dépenses favorable aux pauvres (voir annexes statistiques SA.2 et SA.3). En août 2011, le gouvernement a décidé de la gratuité de la prise en charge des médicaments antipalu-diques, des antirétroviraux (ARV) et des accouchements par césarienne dans les établissements publics. L’analyse montre ici que ces mesures ont effectivement été favo-rables aux pauvres. Cependant, de nouvelles données et un travail d’analyse supplémentaire sont nécessaires pour examiner l’efficacité et l’impact de ces mesures. Depuis 2014, le financement des moyens nécessaires à ces programmes de soins gratuits a stagné et de nom-breux services ne sont pas assurés (accouchements par césarienne ou soins de santé gratuits pour les femmes

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté102

enceintes), ne sont pas gratuits, ou bien sont soumis à un ticket modérateur (dans le cas des médicaments antipaludiques).

Une amélioration récente permet au pays d’obtenir des résultats supérieurs aux attentes en matière de retard de croissance, mais le taux de mal-nutrition demeure élevé. Le retard de croissance — un indicateur de malnutrition chronique qui correspond à une taille trop petite par rapport à l’âge — a baissé, pas-sant de 31 % en 2005 à 25 % en 2011. C’est la raison pour laquelle le pays a maintenant des résultats con-formes aux attentes par rapport aux pays comparables (Figure 6.9.1). Le taux de retard de croissance reste néanmoins très élevé. Une forte malnutrition réduit la productivité agricole, contribue à la pauvreté et affecte l’éducation et le potentiel intellectuel des écoliers ((à titre d’exemple, le retard de croissance contraint les enfants à commencer l’école tard, car ils paraissent trop petits pour leur âge ; c’est également une cause d’absentéisme et de redoublement).

En République du Congo, la malnutrition est fortement corrélée à la pauvreté. L’accessibilité financière de la nourriture pourrait être la principale cause de la malnutrition. Dans certains pays, la mal-nutrition est souvent liée au régime alimentaire et n’est donc pas corrélée à la pauvreté. Comme le montre la Figure 6.9.2, la malnutrition augmente avec la pauvreté dans le cas de la République du Congo. En principe,

la conception des programmes destinés à lutter contre la malnutrition en est facilitée puisqu’il s’agira surtout de s’assurer que les pauvres ont accès à l’alimentation, à travers la mise en place de programmes sociaux tel que les transferts monétaires, les travaux intensifs en main d’œuvre, les cantines scolaires par exemple. De telles mesures sont plus faciles à concevoir que dans une situation dans laquelle le régime alimentaire et le comportement devraient être modifiés.

6.4 Électricité

Malgré une amélioration observée au cours de la der-nière décennie, le taux d’accès à l’électricité demeure très bas par rapport aux attentes. Compte tenu de son potentiel hydroélectrique important, la République du Congo est un pays dans lequel l’électricité pour-rait, en principe, être produite et distribuée à un coût relativement bas à une grande partie de la population. Malheureusement, les taux de raccordement dans le pays restent inférieurs à ceux de pays de la même catégorie (Figure 6.10). Le taux de couverture a considérablement augmenté, passant de 26,7 % en 2005 à 42,5 % en 2011 (Figure 6.11.1). Dans la Figure 6.11, les taux de couverture ou de raccordement (C), sont décomposés sous la forme du produit des taux d’accès au niveau du quartier, notés A, et des taux des taux de souscription par les ménages qui ont accès au réseau (U) tels que

FIGURE 6.9 : Prévalence du retard de croissance, rapport taille-âge (pourcentage d’enfants de moins de cinq ans)

0

20

40

60

Prév

alen

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u re

tard

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(%

enf

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ans)

0

2. Le retard de croissance, rapport taille-âge, est fortement corrélé à la pauvreté

Rapport taille-âge

51015202530354045

15 20 25 30 35 40

KouilouNiari

Lékoumou

Bouenza PoolPlateaux

Cuvette

CGO 2005CGO 2011

Cuvette-Ouest

Sangha

Likouala

Brazzaville

Pointe-Noire

CGO

y = 3,594e0.0622x

R² = 0,3257

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Prévalence du retard de croissance, rapport taille-âge

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Pauv

reté

mon

étai

re (F

GT1)

Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête ECOM 2011, de l’EDS 2012 et des données des IDM, basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015)

103Accès aux services sociaux de base

C = A x U.36 L’amélioration de la couverture résulte d’une amélioration à la fois de l’accès (disponibilité du réseau) et de la souscription des ménages. En 2011, près de sept ménages sur dix (68 %) vivaient dans des quartiers desservis par un réseau électrique, à comparer à 57 % en 2005. Le taux de souscription a aussi aug-menté de 47 à 62 % entre 2005 et 2011, ce qui traduit une amélioration de la pauvreté monétaire.

La couverture est bien plus élevée dans les zones urbaines. À Brazzaville, trois ménages sur qua-tre (75 %) bénéficient d’un raccordement au réseau

électrique. À Pointe Noire et dans d’autres municipalités, les taux de raccordement sont inférieurs (50,3 et 45,7 % respectivement). D’un autre côté, seulement 5,3 % des

36 Dans cette étude, nous considérons qu’un ménage a accès à l’élec-tricité dans son quartier ou son village si au moins un ménage vivant dans la même unité primaire d’échantillonnage (UPE) de l’étude a accès au réseau. En d’autres termes, les quartiers sont identifiés dans les enquêtes sur les ménages par le biais de l’UPE à laquelle appartiennent ces ménages. Ces UPE sont généralement basées sur une unité administrative en fonction des données de recensement, à partir de laquelle des ménages sont sélectionnés de façon aléatoire pour être inclus dans l’étude.

FIGURE 6.10 : Accès à l’électricité (pourcentage de la population)

80

120

100

20

40

60

Accè

ss à

l'él

ectri

cité

, zon

es u

rbai

nes

(% d

e la

pop

ulat

ion

urba

ine)

Accè

ss à

l'él

ectri

cité

, zon

es ru

rale

s(%

de

la p

opul

atio

n ru

rale

)

CGO2000

CGO 2012

CGO 2000CGO 2012

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Zones urbaines 2. Zones rurales

80

100

0

20

40

60

0 2000 4000 6000 8000 10000

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE 6.11 : Couverture en électricité, accès et taux de souscription lorsque le réseau est présent

2005 2011

CGO

1. Par année

0

20

40

60

80

100

0

20

40

60

80

100

2. Par déciles, 2011

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Accès à l'électricité au niveau de la ZDConnecté à l'électricité

Taux de souscription lorsqu'il y a le réseau

Déciles de bien être

Taux de souscription lorsqu'il y a le réseauAccès à l'électricité au niveau de la ZDConnecté à l'électricité

Source : Estimations des auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté104

ménages ruraux sont raccordés au réseau. Dans les zones rurales, les taux d’accès et de souscription sont faibles. Seulement 18 % des ménages ruraux vivent dans un quartier raccordé au réseau électrique et, quand le réseau est disponible, seulement 28,9 % peuvent se permettre de s’y raccorder.

Comme attendu, les ménages pauvres sont moins susceptibles d’être raccordés au réseau électrique. Les taux de couverture sont beaucoup plus élevés parmi les ménages situés dans le décile supérieur de la répartition de la consommation par habitant que parmi les ménages plus pauvres (Figure 6.11.2). En fait, les taux de raccor-dement sont pratiquement inexistants parmi les 10 % les plus pauvres. Les personnes pauvres n’ont souvent pas l’électricité dans leur quartier et, quand le réseau est présent, ils ne peuvent pas se permettre d’y être raccordés.

Dans les zones urbaines, l’accessibilité finan-cière est le principal obstacle à l’accès à un réseau électrique, tandis que l’existence même du réseau comme l’accessibilité financière posent problème dans les zones rurales. Les ménages pauvres sont plus susceptibles d’indiquer que le problème de la dis-ponibilité du réseau est la raison principale pour laquelle ils ne sont pas raccordés (Figure 6.12.1). Cependant,

une analyse plus approfondie basée sur Foster et Araujo (2004) et Wodon et al. (2009),37 suggère que, même si l’accès au réseau était rendu possible, les problèmes d’accessibilité financière les empêcheraient de s’y rac-corder. Selon l’approche de Wodon et al. (2009), par exemple, les facteurs liés à l’offre représentent la majorité de la différence (63,7 %), suivis par les facteurs combi-nés (21,6 %) et les facteurs liés à la demande (14,6 %). Il y a des différences selon la localisation. Dans les zones rurales, le facteur combiné est dominant, tandis que le facteur lié à l’offre prédomine dans les zones urbaines. Cela signifie donc que, pour les populations rurales, la mise à disposition du réseau ne suffira pas puisque le problème de l’accessibilité financière (demande) restera entier. L’électrification rurale devrait prendre en compte des politiques favorables aux pauvres, telles que des sub-ventions au raccordement et un subventionnement de

37 Foster et Araujo (2004) utilisent un cadre statistique pour expliquer le déficit de couverture selon trois facteurs : (a) problèmes purement liés à la demande ; (b) problème purement lié à l’offre ; et (c) pro-blèmes combinés liés à la fois à l’offre et à la demande. Wodon et al. (2009) a proposé une autre méthode économétrique pour essayer de mieux identifier les problèmes liés à l’offre et à la demande. Les deux méthodes ont été utilisées ici.

FIGURE 6.12 : Raison de non-souscription et principal problème par rapport à l’électricité du réseau, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Connexion, abonnement trop cher

Inexistence du réseau dans la localitéDémarche compliquéeInutile

Consommation trop chèreRéseau éloigné (non accessible)

Quintile de bien être

1. Raison de non-souscription

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Trop cher

Non concernéEtat de mauvaise qualité

Coupures fréquentesService interrompu/éboulement

Quintile de bien être

2. Satisfaction par rapport au service

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

105Accès aux services sociaux de base

la consommation croisée entre zones urbaines et rurales dans le système de tarification.

La satisfaction de la population vis-à-vis du ser-vice électrique est très faible. Les fréquentes coupures de courant sont, de loin, la principale raison du mécon-tentement. La mauvaise qualité du service électrique et le coût sont aussi des raisons importantes de ce mécontente-ment. Les ménages pauvres citent fréquemment le coût comme motif de mécontentement. Un peu moins d’un ménage sur trois est satisfait du service offert par le réseau électrique. Les pauvres semblent plus satisfaits. La satisfac-tion baisse avec le bien-être. Près de 43 % de ceux qui se trouvent dans le quintile inférieur sont satisfaits, contre seulement 28 % pour ceux qui sont situés dans le quintile le plus riche. Les coupures fréquentes sont, de loin, la prin-cipale raison de mécontentement (Figure 6.12.2). Sept ménages sur dix déclarent les coupures parmi les motifs de mécontentement. Les problèmes liés à la qualité (indiqués par 13 % des ménages) occupent la deuxième place. Le coût de l’électricité est à la troisième place (11,5 %). Pour les ménages pauvres, les problèmes de coûts occupent une place plus importante que pour les ménages riches. Pour le quintile inférieur, le coût de l’électricité est mentionné par trois ménages sur dix.

La lampe au kérosène et la bougie sont les seules sources d’éclairage favorables aux pauvres. Comme le montre la Figure 6.13 — qui fournit les courbes de con-centrations pour différentes sources d’éclairage —, les lampes au kérosène et les bougies sont les seules sources d’éclairage favorables aux pauvres. Par rapport à courbe de Lorens, il apparaît que l’énergie solaire, les lampes à gaz, les autres sources SNE et les groupes électrogènes sont progressifs. SNE avec compteur distinct et, dans une certaine mesure, SNE provenant du voisin, sont régressifs.

Les tarifs de l’électricité sont mal conçus en République du Congo. Les subventions implicites à la consommation sont mal ciblées. Il apparaît clairement que des subventions au raccordement au réseau ont le potentiel de mieux cibler les pauvres. La part de la sub-vention reçue par les pauvres, divisée par la proportion de la population vivant dans la pauvreté (Ω), est un bon indicateur de la capacité de ciblage de la subvention.38 Le système de tarification est favorable aux pauvres si

Ω > 1. Pour la République du Congo, la valeur était de 0,62 en 2011, ce qui signifie que les subventions implicites à l’électricité ne sont pas favorables aux pau-vres. Néanmoins, la République du Congo figure parmi les pays plus performants en Afrique (Figure 6.14). À notre connaissance, les tarifs de l’électricité n’ont pas été révisés depuis longtemps. Des systèmes de tarification favorables aux pauvres doivent être envisagés à l’avenir. D’autres simulations laissent penser que les subventions de raccordement auront de bien meilleures performances de ciblage que les subventions à la consommation. Par exemple, si des subventions de raccordement n’étaient accordées qu’à des ménages ayant un accès potentiel à l’électricité mais pas de raccordement, l’indicateur de ciblage serait proche de 1,2, et donc favorable aux pau-vres. Si des subventions de raccordement sont clairement susceptibles d’être mieux ciblées que des subventions à la consommation, elles ne doivent être mises en œuvre

FIGURE 6.13 : Caractère favorable aux pauvres de différentes sources d’énergie

0

Dist

ribut

ion

cum

ulat

ive d

es u

tilisa

teur

sdu

mod

e d'

écla

irage

(%)

Distribution cumulative de la population (%)

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

SNE avec compteur propre

Autre SNE (connexion directe)

Energie solaire

Lampe à pétrole

Equité

Groupe électrogène

Bougie/autre

Courbe de Lorenz 2011

SNE, chez le voisin

Lampe à gaz

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

38 Voir Angel-Urdinola et Wodon (2007) pour plus de détails.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté106

à grande échelle que si la capacité de production est suf-fisante. De plus, lorsqu’elles sont envisagées, elles doivent être mises en œuvre correctement de façon à assurer un bon ciblage et à limiter les coûts.

Tout porte à croire que la SNE a du mal à perce-voir efficacement les paiements des clients résidentiels, notamment via l’installation de nouveaux compteurs dans certaines régions. La part des ménages qui paient pour leur électricité est systématiquement inférieure à la part des ménages qui déclarent utiliser de l’électricité. Cela pourrait être le signe de raccordements illicites, mais cela peut aussi être lié à des retards de paiements, à l’absence de recouvrement des arriérés de paiements ou à d’autres pro-blèmes. Les différences entre ceux qui utilisent l’électricité et ceux qui la payent sont importantes. En 2011, 42,5 % des ménages étaient raccordés au réseau, mais seulement 30 % payaient l’électricité — soit un écart de 12,5 points entre le taux de couverture et le taux de paiement. En

2005, l’écart était de 7,8 points de pourcentage. Ainsi, en proportion du taux de couverture, l’écart de 29 points est resté stable (29,3 points en 2005 contre 29,5 points en 2011) ; cela peut indiquer une absence d’amélioration dans la capacité de la SNE à percevoir les paiements des clients résidentiels au cours des dernières années.

6.5 Eau et assainissement

Source d’eau potable et installations sanitaires améliorées

Bien que la part de la population ayant accès à une source d’eau potable ait légèrement augmenté au cours de la dernière décennie, elle est encore loin du niveau escompté. Les performances de la République du Congo sont inférieures aux attentes en termes d’accès à une source d’eau potable. Entre 2005 et 2015, l’accès à une source d’eau améliorée a légèrement augmenté, passant de 72 à 77 %. Cependant, les résultats du pays demeurent inférieurs aux attentes (Figure 6.15).

Comme attendu, les pauvres sont moins sus-ceptibles d’avoir accès à une source d’eau amé-liorée. L’utilisation d’une source d’eau améliorée est proportionnelle au niveau de bien-être (Tableau 6.1 et Figure 6.16.2). Seule la moitié des personnes dans le quintile le plus pauvre ont accès à une eau potable alors que pour le quintile le plus riche, près de neuf ménages sur dix ont accès à une source d’eau améliorée. L’écart en ce qui concerne l’accès à une source d’eau améliorée entre les deux villes principales et le reste du pays est très prononcé.

L’accès à une installation sanitaire améliorée reste très faible ; par conséquent, les résultats du pays sont aussi inférieurs aux attentes dans ce domaine.Comme le montre la Figure 6.17.2, les performances de la République du Congo sont inférieures aux attentes en ce qui concerne l’accès à des toilettes salubres. En 2014, seulement 43 % de la population avait accès à une installation sanitaire améliorée (Tableau 6.2). Dans les zones rurales, la situation est encore pire : seulement 13 % de la population rurale a accès à des toilettes améliorées.

FIGURE 6.14 : Performances de ciblage (Ω) des subventions au secteur de l’électricité, sur une sélection de pays

Ouganda 0,02

0,47

0,41

0,41

0,01

0,31

0,02

0,22

0,31

0,79

0,78

0,62

0,51

0,06

0,27

0,48

0,36

0,10

0,06

Malawi

Guinée

Ghana

Gabon

Côte d'ivoire

Congo, Rep.

Tchad

RCA

Cap-Vert

Cameroun

Burundi

Burkina

0,0 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90

Togo

Sénégal

Sao Tomé

Rwanda

Nigeria

Mozambique

Omega

Source : Tsimpo et Wodon 2014a.

107Accès aux services sociaux de base

FIGURE 6.15 : Accès à une source d’eau potable et à un assainissement amélioré (pourcentage de la population)

CGO 2012

80

100

40

60

Sour

ces

d'ap

prov

ision

nem

ent e

n ea

u po

tabl

eam

élio

rées

(% d

e la

pop

ulat

ion

ayan

t acc

ès)

Inst

alla

tions

d'a

assa

iniss

emen

t am

élio

rées

(% d

e la

pop

ulat

ion

ayan

t acc

ès)

0 2000 4000 6000 8000 10000

1. Source d’eau potable (pourcentage de la population ayant accès) 2. Installations sanitaires améliorées (pourcentage de la population ayant accès)

CGO 1997CGO 2005

CGO 2014

80

100

0

20

40

60

0 2000 4000 6000 8000 10000

RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011) RNB par habitant PPA (dollar international constant de 2011)

Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

TABLEAU 6.1 : Principale source d’eau améliorée par quintile de bien-être

Quintile de bien-être

TotalQ1 Q2 Q3 Q4 Q5

Sources améliorées 49,2 66,9 78,7 83,4 87,5 75,4

Robinet 15,4 36,9 53,4 62,3 72,1 51,5

Dont, à domicile 12,9 34,3 48,3 59,9 67,2 47,9

Forage 7,1 8,7 8,1 9,3 8,1 8,3

Autres sources améliorées 26,6 21,3 17,2 11,7 7,2 15,6

Sources non améliorées 50,1 32,0 19,3 14,1 6,8 21,9

Autre 0,7 1,1 2,0 2,6 5,7 2,7

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

TABLEAU 6.2 : Type de toilettes par quintile de bien-être

Analyse au niveau ménages Analyse au niveau population

Zones urbaines Zones rurales Total Zones urbaines Zones rurales Total

Installation améliorée, non partagée

15,2 4,7 11,3 18 5,5 13,5

Installation partagée 43,5 7,6 30,3 41,3 7,7 29,2

Installation non améliorée 41,4 87,8 58,5 40,6 86,7 57,4

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Source : DHS 2012.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté108

Le taux de pauvreté est corrélé au manque de toilettes. Cependant la proportion de la population qui ne dispose pas de toilettes du tout est encore plus inquié-tante. Dans le quintile le plus pauvre, près d’un quart des ménages ne disposent tout simplement pas de toilettes. La situation est particulièrement préoccupante dans quatre départements : Plateaux, Lékoumou, Cuvette, Cuvette-Ouest. La proportion des ménages dépourvus de toilettes varie de 42,8 % à 30 % dans ces départe-ments (Figure 6.16.2). Ici encore, l’écart entre les deux villes principales et le reste du pays est très prononcé.

Réseau d’eau résidentiel

Au cours de la dernière décennie, aucune améliora-tion dans l’accès à l’eau courante n’a été observée. L’accès reste très faible. Les taux de raccordement à un réseau d’eau résidentiel restent faibles, avec seule-ment 27 % des ménages qui étaient raccordés en 2011 (Figure 6.17.1).

La couverture est très supérieure dans les zones urbaines. À Brazzaville, près de la moitié des ménages (47,3 %) sont raccordés à l’eau courante. À Pointe Noire

FIGURE 6.16 : Corrélation entre accès à une source d’eau potable et assainissement amélioré et taux de pauvreté1. Source d’eau potable et pauvreté

0

2. Assainissement amélioré et pauvreté

Proportion de ménages sans toilette (%)

5101520253035404550

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Pauv

reté

mon

étai

re (F

GT1)

0

Proportion de ménages ayant accès à une source d'eau potable (%)

5101520253035404550

Kouilou

NiariLékoumou

Bouenza

Kouilou

Niari

Lékoumou

BouenzaPool Plateaux

Cuvette

Cuvette-Ouest

SanghaLikouala

BrazzavillePointe-Noire

y = 123.84e–0.03x

R² = 0.7462

Pool Plateaux

Cuvette

Cuvette-Ouest

Sangha

Likouala

Brazzaville

Pointe-Noire

y = 10.522e0.0335x

R² = 0.5172

30 40 50 60 70 80 90 100

Pauv

reté

mon

étai

re (F

GT1)

Source : Estimations des auteurs sur la base des enquêtes ECOM et EDS de 2011.

FIGURE 6.17 : Taux de couverture du réseau d’eau résidentiel, d’accès et de souscription lorsqu’il y a le réseau

0

20

40

60

10

30

50

2005 2011

Accès au réseau d'eau au niveau de la ZDConnecté au réseau d'eau résidentiel

Taux de souscription lorsqu'il y a le réseau

CGO Déciles de bien être

1. Par année

0

20

40

60

80

100

2. Par déciles, 2011

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Taux de souscription lorsqu'il y a le réseauAccès au réseau d'eau au niveau de la ZDConnecté au réseau d'eau résidentiel

Source : Estimations des auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

109Accès aux services sociaux de base

et dans d’autres municipalités, les taux de raccordement sont un peu plus faibles (37,8 et 27,9 %, respective-ment). D’autre part, seulement 1 % des ménages ruraux sont raccordés au réseau. Dans les zones rurales, les taux d’accès et de souscription sont faibles. Seulement 4,4 % des ménages ruraux vivent dans un quartier raccordé au réseau, et lorsque le réseau est disponible, seuls 23,1 % peuvent se permettre d’être raccordés.

Comme on peut s’y attendre, les ménages pau-vres sont moins susceptibles d’être raccordés au réseau d’eau résidentiel. Les taux de couverture sont beaucoup plus élevés parmi les ménages des déciles supérieurs (Figure 6.17.2). En effet, les taux de raccordement sont pratiquement inexistants pour les 30 % inférieurs dans une répartition du bien-être de la population. Les ménages pauvres ne disposent souvent pas d’un accès à un réseau d’eau résidentiel dans leur quartier, et lorsque le réseau est présent, ils ne peuvent pas se permettre financièrement d’y être raccordés.

Les facteurs liés à l’offre, ainsi que la combi-naison de facteurs liés à l’offre et à la demande, sont les principaux obstacles à l’accès à l’eau. Les ménages pauvres sont plus susceptibles de déclarer que la dis-ponibilité du réseau est la principale raison pour laquelle ils ne sont pas raccordés (Figure 6.18.1), tandis que les

populations plus aisées sont davantage susceptibles de déclarer que le coût est la raison de leur non-raccorde-ment. Une analyse plus approfondie basée sur l’approche de Wodon et al. (2009) suggère que les facteurs liés à l’offre représentent l’essentiel de l’écart (52,1 %), suivis de près par des facteurs combinés (43,7 %) et les facteurs liés à la demande (4,3 %). Il existe des différences selon les zones. Dans les zones rurales, le facteur combiné est dominant, tandis que le facteur lié à l’offre est domi-nant dans les zones urbaines. Cela signifie que pour la population rurale, la mise à disposition du réseau ne suffira pas puisque le problème de l’accessibilité finan-cière (demande) restera entier. En outre, il est nécessaire d’envisager l’intégration, dans le système de tarification, de politiques favorables aux pauvres, telles que les sub-ventions au raccordement et le subventionnement de la consommation entre zones urbaines et rurales.

Contrairement au réseau électrique, le niveau de prestation du réseau d’eau résidentiel suscite un niveau de satisfaction élevé. Les pénuries fréquentes et la mauvaise qualité de l’eau sont les principales raisons d’insatisfaction. Près de sept ménages sur dix (66 %) sont satisfaits du service d’eau du réseau résidentiel/du réseau d’eau résidentiel. Les pauvres semblent plus satisfaits. La satisfaction diminue proportionnellement au niveau de

FIGURE 6.18 : Raison de non-souscription et principal problème par rapport au réseau d’eau résidentiel, 2011

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Connexion, abonnement trop cher

Inexistence du réseau dans la localitéDémarche compliquéeInutile

Consommation trop chèreRéseau éloigné (non accessible)

Quintile de bien être

1. Raisons de non-souscription

0%

20%

40%

60%

80%

10%

30%

50%

70%

90%100%

Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

Total

Trop cher

Non concernéEtat de mauvaise qualité

Coupures fréquentesService interrompu/éboulement

Quintile de bien être

2. Satisfaction par rapport au service

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté110

bien-être ; 73 % des personnes du quintile inférieur sont satisfaites, contre 64 % des personnes dans le quintile supérieur. Les pénuries fréquentes sont, de loin, la prin-cipale raison de mécontentement (Figure 6.18.2). Six ménages sur dix indiquent que les pénuries fréquentes sont à l’origine de leur mécontentement. La mauvaise qualité est mentionnée par près de trois ménages sur sept.

Les rivières, les puits non protégés, les puits pro-tégés et les fontaines publiques sont les seules sources d’eau dont disposent les populations pauvres. Comme le montre la Figure 6.19 — qui fournit des courbes de concentration pour différentes sources d’eau —, les rivières, les puits non protégés, les puits protégés et les fontaines publiques sont les seules sources qui se trouvent au-dessus de la ligne d’égalité. Concernant la courbe de Lorenz, il apparaît que les réservoirs d’eau, l’eau de pluie, les pompes villageoises et les conduites d’eau provenant du voisinage sont progressifs. L’alimentation SNDE en eau courante arrivant dans l’habitation et les systèmes de la SNDE par ailleurs sont dans une certaine mesure régressifs.

La structure tarifaire du réseau d’eau résiden-tiel est mal conçue en République du Congo. Le ciblage des subventions implicites à la consommation est inadéquat. Il apparaît clairement que les subventions de raccordement peuvent être mieux ciblées. Pour la République du Congo, la valeur Ω était de 0,54 en 2011, ce qui signifie que les subventions implicites à l’électricité ne sont pas favorables aux pauvres en République du Congo. Pourtant, la République du Congo figure parmi les pays plus performants d’Afrique (Figure 6.20). À notre connaissance, les tarifs du réseau d’eau résidentiel n’ont pas été révisés depuis longtemps. Des systèmes de tarification favorables aux pauvres doivent être envisagés à l’avenir. D’autres simulations laissent penser que les subventions de raccordement auront de bien meilleures performances de ciblage que les subventions à la con-sommation. Comme cela a été noté pour l’électricité, les

FIGURE 6.19 : Caractère favorable aux pauvres des sources d’eau potable

0Dist

ribut

ion

cum

ulat

ive d

es u

tilisa

teur

sde

la s

ourc

e d'

eau

(%)

Distribution cumulative de la population (%)

102030405060708090

100

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

EquitéEau courante SNDE, à la maison

Eau courante SNDE, chez les voisins

Eau courante SNDE ailleurs (bureau, etc..)

Forage /Pompe villageoise

Bâche á eau/citerne

Fontaine publique/Robinet public

Puits protégé

Puits non protégé

Rivière/marigot/source

Eau de pluieCourbe de Lorenz 2011

Source : Estimations des auteurs sur la base de l’enquête ECOM de 2011.

FIGURE 6.20 : Performances de ciblage (Ω) des subventions au réseau d’eau résidentiel, sur une sélection de pays

Ouganda

Togo

Sénégal

Rwanda

RDC

Nigeria Kaduna

0,0002

0,49

0,77

0,01

0,43

0,53

0,36

0,27

0,04

0,15

0,12

0,12

0,64

0,28

0,54

0,26

0,66

0,24

0,30

0,15

0,02

Nigeria FCT

Niger

Malawi Lilongwe

Malawi Blantyre

Guinée

Ghana

Gabon

Côte d'ivoire

Tchad

RCA

Cap-Vert

Cameroun

Burundi

Burkina

0,0 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90

Congo, Rep.

Source : Tsimpo et Wodon 2014b.

111Accès aux services sociaux de base

subventions de raccordement peuvent clairement être mieux ciblées que les subventions à la consommation. Cependant, elles ne doivent être mises en œuvre à grande échelle que si la capacité de production est suffisante et, lorsqu’elles sont envisagées, elles doivent être mises en œuvre correctement de façon à assurer un ciblage adéquat et à limiter les coûts.

Tout porte à croire que la SNDE a du mal à per-cevoir efficacement les paiements des clients résidenti-els, même après l’installation de nouveaux compteurs. La part des ménages qui paient pour l’eau courante est systématiquement inférieure à la part des ménages qui déclarent utiliser un raccordement à l’eau courante. Cela pourrait être le signe de raccordements illégaux, mais cela peut aussi être lié à des retards de paiements, à l’absence de recouvrement des arriérés de paiements ou à d’autres problèmes. Les différences entre ceux qui ont un raccor-dement et ceux qui le paient sont significatives. En 2011, 26,7 % des ménages étaient raccordés au réseau d’eau courante, mais seulement 18,3 % payaient l’eau — soit un écart de 8,4 points de pourcentage entre le taux de couverture et le taux de paiement. En 2005, l’écart était de 9 points de pourcentage. Ainsi, en proportion du taux de couverture, l’écart est resté assez stable (33,8 en 2005 contre 31,5 en 2011). Cela peut indiquer que la SNDE n’est pas parvenue à améliorer sa capacité à percevoir les paiements des clients résidentiels au cours des dernières années.

6.6 Nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) et routes

En ce qui concerne les NTIC, les performances de la République du Congo sont très bonnes en termes de réseau mobile mais s’avèrent inférieures aux attentes en termes d’accès à Internet. Les NTIC offrent de nouvelles opportunités pour stimuler la productivité et réduire les coûts. En outre, des applications dans différents domaines tels que l’éducation, l’agriculture, la santé, et d’autres secteurs se sont avérées essentielles pour le développement économique et le bien-être. Pour l’instant, le pays semble s’être attaqué aux problèmes les plus faciles à résoudre, comme le montrent les perfor-mances élevées en matière d’accès à un réseau de télé-phonie mobile (Figure 6.21), mais il éprouve encore des difficultés à s’attaquer à des problèmes plus complexes. Le taux d’accès à Internet est très faible. On estime que seulement 7 % de la population utilisait Internet en 2014. Au-delà de la faible qualité, les prix restent beau-coup trop élevés pour le grand public et pourraient être la principale raison de la faible utilisation d’Internet. À 1 200 USD, le coût mensuel de la bande passante inter-nationale en Mbps fait de la République du Congo l’un des pays les plus coûteux au niveau mondial (citation de Jacquelot – Banque mondiale 2016).

FIGURE 6.21 : Nombre d’utilisateurs du réseau mobile et d’Internet pour 100 personnes

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Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté112

Les performances du pays sont également inféri-eures aux attentes en termes de connectivité et de den-sité du réseau routier. En 2014, le pays disposait à peine de 5 km de routes pour 100 km2 de superficie, ce qui est largement en deçà des attentes (Figure 6.22). Cette très faible densité du réseau routier pourrait s’expliquer par le fait que la grande majorité de la population est concentrée dans les deux villes principales. Toutefois, la faible densité du réseau routier se traduira inévitable-ment par un problème de connectivité et aboutira à des inefficacités sur le plan économique — telles qu’un coût élevé du transport et des difficultés d’accès aux marchés pour les agriculteurs — et beaucoup d’autres problèmes liés au transport et à l’accessibilité.

6.7 Conclusion

Ce chapitre a présenté un diagnostic de base sur l’accès aux services sociaux, en mettant l’accent sur la comparai-son entre les pays et les contraintes d’accès, en particulier pour les pauvres.

Les performances sont largement inférieures aux attentes pour la plupart des autres indicateurs critiques du secteur de l’éducation, notamment l’achèvement de la scolarité primaire. Les performances

de la République du Congo sont inférieures aux attentes en termes d’achèvement de la scolarité primaire. Le taux d’achèvement du cycle primaire était de 74 % en 2012 ; ce niveau a fluctué à la hausse et à la baisse au cours des dix dernières années.

Les enfants issus des familles pauvres, autoch-tones ou handicapés sont moins susceptibles d’être scolarisés. Les taux de scolarisation sont plus élevés pour les non-pauvres que pour les pauvres, particulièrement dans le secondaire ; on observe une situation semblable si l’on tient compte des quintiles de bien-être. Les enfants autochtones sont bien moins susceptibles d’aller à l’école que les enfants bantous ; pratiquement aucun enfant autochtone n’est scolarisé dans une école secondaire. Les enfants handicapés sont clairement désavantagés. Enfin, on a pu observer de grandes différences de taux de scolarisation, là encore tout particulièrement au niveau du secondaire, en fonction du lieu ou de la zone géographique.

La non-scolarisation des enfants s’explique prin-cipalement par des problèmes d’accessibilité finan-cière et de mariages/grossesses précoces. Le coût est la principale raison de la non-scolarisation des enfants — aussi bien pour les enfants en âge d’aller à l’école primaire que pour ceux en âge d’aller à l’école secondaire, qui ont terminé le cycle primaire et sont donc en droit d’aller à l’école secondaire (au niveau du primaire, d’« autres » rai-sons non précisées dans les données jouent un rôle pour les garçons). Autre raison qui vient ensuite, le manque d’intérêt pour les études, qui peut dénoter un manque d’opportunités liées à la scolarité, au moins dans certains domaines. C’est particulièrement le cas pour les garçons. S’agissant des filles, le problème d’une maladie ou, plus vraisemblablement, d’une grossesse est un facteur plus important d’abandon scolaire au niveau du secondaire, particulièrement si l’on y ajoute le mariage. D’autres facteurs, parmi lesquels le travail (coût d’opportunité de la scolarisation) et la distance par rapport aux écoles, jouent également un rôle.

Le secteur privé joue un rôle très important et croissant dans la prestation des services d’éducation. La proportion des élèves des écoles privées semble avoir augmenté entre les deux dernières enquêtes pour 2005

FIGURE 6.22 : Densité du réseau routier (km de routes pour 100 km2 de superficie)

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Source : Calcul des auteurs à partir des données des WDI (World Development Indicators) et basé sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

113Accès aux services sociaux de base

et 2011. En 2011, 35 % des élèves étaient scolarisés dans une école privée, soit une augmentation de 15 points par rapport à 2015. Ces taux élevés de prestation privée des services d’éducation dans un pays où 40 % de la popula-tion est pauvre sont une indication de l’insuffisance des efforts gouvernementaux pour assurer un accès efficace à l’éducation.

On a pu observer une amélioration significa-tive du taux de mortalité infantile et maternelle. Cependant, les performances du pays restent inférieures aux attentes en ce qui concerne la mortalité maternelle et le pays n’a atteint aucun des OMD dans le domaine de la santé. Les taux de mortalité juvénile et maternelle sont souvent utilisés pour mesurer l’efficacité du secteur de la santé dans un pays donné. Entre 2005 et 2012, la mortalité des moins de cinq ans — qui mesure la proba-bilité d’un décès des enfants entre leur naissance et leur cinquième anniversaire — a chuté de 95,3 à 52,6 pour 1 000 naissances. Grâce à cette amélioration, les perfor-mances du pays sont maintenant conformes aux attentes compte tenu du niveau de son RNB. La situation est un peu différente en ce qui concerne la mortalité maternelle. Malgré une amélioration, les résultats de la République du Congo en matière de mortalité maternelle sont tou-jours inférieurs à ceux des pays de sa catégorie. Le taux de mortalité maternelle a baissé, passant de 781 à 426 décès pour 100 000 naissances vivantes entre 2005 et 2012.

Le secteur privé joue un rôle important car il fournit des services de santé essentiels. Le secteur privé, en particulier dans les grands centres urbains, joue un rôle important dans la fourniture de services de santé de base. En général, la qualité des prestataires publics est perçue comme supérieure à celle des prestataires privés, en particulier pour les soins maternels. Cependant, les gens optent souvent pour des soins réalisés par des pres-tataires privés en raison de la proximité de leurs services dans les zones urbaines, de l’amplitude de leurs horaires d’ouverture et des délais d’attente plus courts, et aussi parce que la qualité des services de laboratoire qu’ils fournissent est perçue comme meilleure que celle des prestataires publics (Makinen, Deville et Folsom 2012). Le prix est également un facteur déterminant dans la demande de soins de santé : dans certains cas, le secteur

privé à but lucratif pratique des prix inférieurs à ceux du secteur public et est plus souple en offrant des conditions de paiement spéciales aux patients les plus pauvres qui ont des difficultés pour payer.

Les performances du pays sont supérieures aux attentes en ce qui concerne le retard de croissance, mais la malnutrition reste élevée. Le retard de croissance — défini comme une faible taille pour un âge donné — est un indicateur de malnutrition chronique ; il a diminué de 31 % en 2005 à 25 % en 2011. En conséquence, les performances du pays sont maintenant conformes aux attentes en comparaison des autres pays de la même catégorie. Néanmoins, le taux de retard de croissance reste très élevé. Le niveau élevé de malnutrition réduit la productivité agricole, contribue à la pauvreté et a un impact négatif sur l’éducation et le potentiel intellectuel des enfants en âge scolaire (par exemple, le retard de crois-sance amène les enfants à être scolarisés plus tardivement car ils paraissent trop petits pour leur âge et sera aussi une cause d’absentéisme et de redoublement à l’école).

Malgré une amélioration au cours de la dernière décennie, le taux d’accès à l’électricité est très bas par rapport aux attentes. Les taux de raccordement au réseau dans le pays restent en deçà des attentes par rapport aux pays de la même catégorie. Les taux de couverture ont connu une hausse significative, passant de 26,7 % en 2005 à 42,5 % en 2011. L’amélioration de la couverture est le résultat d’une amélioration à la fois de l’accès (disponibilité du réseau) et du taux de souscription. En 2011, près de sept ménages sur dix (68 %) vivaient dans des quartiers desservis par un réseau électrique, à comparer à 57 % en 2005. Traduisant l’amélioration au niveau de la pauvreté monétaire, le taux de souscription a aussi augmenté de 47 à 62 % entre 2005 et 2011.

Dans les zones urbaines, l’accessibilité finan-cière est le principal obstacle à l’accès, tandis que dans les zones rurales aussi bien l’existence du réseau que l’accessibilité financière posent problème. Les ménages pauvres sont plus susceptibles de mentionner la disponibilité du réseau comme la principale raison pour laquelle ils ne sont pas raccordés. Une analyse plus poussée suggère que, même si le réseau était disponible

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté114

pour ces populations, les problèmes d’accessibilité finan-cière les empêcheraient encore de se raccorder. Cela signifie que dans certaines zones, la mise à disposition du réseau ne suffira pas car le problème de l’accessibilité financière (demande) restera entier. Les programmes d’électrification devraient intégrer dans les systèmes de tarification des politiques favorables aux pauvres, comme les subventions au raccordement et le subventionnement de la consommation entre zones urbaines et rurales.

Bien que la part de la population ayant accès à une source d’eau améliorée ait légèrement augmenté au cours de la dernière décennie, elle est encore loin du niveau escompté. Les performances de la République du Congo sont inférieures aux attentes en termes d’accès à une source d’eau améliorée. Entre 2005 et 2015, l’accès à une source d’eau améliorée a légèrement augmenté, passant de 72 à 77 %, mais les performances du pays restent inférieures aux attentes.

L’accès à un assainissement amélioré reste très faible, et en conséquence, les résultats du pays sont inférieurs aux attentes dans ce domaine également. Les performances de la République du Congo sont inférieures aux attentes en ce qui concerne l’accès à des toilettes salubres. En 2014, seulement 43 % de la population avait accès à un assainissement amélioré. La situation est encore pire dans les zones rurales où

seulement 13 % de la population a accès à des toilettes améliorées.

En ce qui concerne les NTIC, les performances de la République du Congo sont très bonnes en termes de réseau mobile mais s’avèrent inférieures aux attentes en termes d’accès à Internet. Pour l’instant, le pays semble s’être attaqué aux problèmes les plus faciles à résoudre, comme le montrent les performances élevées dans l’accès à un réseau de téléphonie mobile, mais il éprouve encore des difficultés à s’attaquer à des problèmes plus complexes. Le taux d’accès à Internet est très faible. On estime que seulement 7 % de la population utilisait Internet en 2014. Au-delà de la faible qualité, les prix restent beaucoup trop élevés pour le grand public et pourraient être la principale raison de la faible utilisation d’Internet.

Les performances du pays sont également inféri-eures aux attentes en termes de connectivité et de densité du réseau routier. En 2014, le pays disposait à peine de 5 km de routes pour 100 km2 de superficie, ce qui est largement en deçà des attentes. Cette très faible densité du réseau routier pourrait s’expliquer par le fait que la grande majorité de la population est concentrée dans les deux villes principales. Toutefois, la faible den-sité du réseau routier se traduira inévitablement par un problème de connectivité et aboutira à des inefficacités sur le plan économique.

115

Annexes

Annexe 1 : L’agrégat de consommation

Le calcul des mesures de lutte contre la pauvreté requiert trois ingrédients (voir, par exemple, Coudouel, Hentschel, et Wodon, 2002). Tout d’abord, il faut choisir un indicateur de bien-être pertinent. Deuxièmement, il faut sélectionner un seuil de pauvreté — le seuil au-dessous duquel un ménage ou une personne sera considéré comme pauvre. Enfin, il faut une mesure de la pauvreté applicable à l’ensemble de la population ou à un sous-groupe de la population seulement. Cette annexe documente les choix effectués pour l’estimation de l’ensemble du bien-être au niveau des ménages ainsi que certains problèmes de comparabilité entre les deux enquêtes et la question de savoir si les questions posées sont significatives ou pas.

Les changements de questionnaires

Un certain nombre de changements dans les questionnaires d’enquête ont été faits entre 2005 et 2011. Ces changements ne permettent pas d’estimer exactement de la même manière les dépenses des ménages dans les deux années. Cependant, ces changements n’empêchent pas de comparer la pauvreté au fil du temps sur la base des deux enquêtes. Un premier changement dans le question-naire porte sur la fréquence d’acquisitions des produits alimentaires. En 2005, le questionnaire comportait deux questions pour prendre en compte la fréquence d’achat. Une question prenait en compte le nombre de fois qu’un ménage a acheté un bien, tandis que la deuxième question prenait en compte la période considérée (quotidienne, hebdomadaire, mensuelle, etc.). En 2011, le questionnaire a fusionné ces deux questions en une seule (Figure A1.1).

Une autre différence dans les questionnaires pour les deux années est liée à la façon dont l’information sur les biens durables a été recueillie. En 2005, le questionnaire comportait une question sur le nombre de biens durables détenus par le ménage. En 2011, cette question a été supprimée, de sorte qu’il n’est pas possible de connaître le nombre de biens détenus par les ménages (voir le graphique A1.2). Cette omission est susceptible d’avoir un effet négligeable sur les mesures de la pauvreté pour deux raisons. La plupart des pauvres n’ont que peu de biens durables. En outre, en 2005, la plupart des ménages qui étaient propriétaires de biens durables ne possédaient qu’un bien par catégorie (avec des exceptions pour les chaises, lits, dans certains cas, les climatiseurs, les montures et les béquilles, mais ces exceptions ne sont pas trop importantes).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté116

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République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté118

Nombre d’articles

Entre 2005 et 2011, le nombre d’articles de consom-mation pour lesquels des informations ont été recueil-lies a considérablement augmenté. Le questionnaire de 2011 contient 2038 catégories contre seulement 767 dans le questionnaire de 2005 (voir tableau A1.1). Par exemple, en 2005, le riz était considéré comme un seul article, mais en 2011 le riz a été divisé en neuf variétés locales (riz blanc local long grain, le riz long grain, le riz ordinaire avec des différenciations, le riz importé Uncle Ben’s, le riz importé, le riz Lustucru, le riz grain moyen, le riz grain court, le riz basmati et le riz brisé). Cette démultiplication pourrait entraîner une augmentation dans les mesures de la consommation des ménages de 2005 à 2011, mais cette augmentation reste légère. Par exemple en ce qui concerne le riz, les ménages généra-lement savent combien ils consomment, et la collecte d’informations sur les différentes variétés de riz ne doit pas impliquer nécessairement une augmentation de la consommation enregistrée. En outre, dans la plupart des ménages, en particulier les pauvres, les dépenses ont ten-dance à se concentrer sur quelques articles, et ces articles sont inclus dans les deux enquêtes.

Achat d’aliments

Les enquêtes de l’ECOM saisissent les données sur les achats d’aliments en deux modules. Un module est réservé aux achats fréquents d’aliments et l’autre aux achats moins fréquents. Pour l’ensemble de la consommation, seuls les achats renouvelés toutes les deux semaines ou moins sont pris en compte par le premier module, tandis que le deuxième module prend en compte les achats renouvelés moins souvent. Dans chaque cas, des coefficients d’expansion appropriés ont été utilisés pour extrapoler les données en dépenses annuelles. Lorsque des erreurs ont été détectées dans l’enregistrement des fréquences, des corrections ont été apportées. Les valeurs aberrantes extrêmes ont aussi été corrigées. De telles corrections peuvent avoir des implications pour l’estimation du coefficient de Gini, la part de l’alimentation dans les dépenses globales et la consommation quotidienne des ménages en calories par équivalent adulte. Relativement peu de corrections ont dû être faites en partie parce que l’ensemble de données avait déjà subi un processus de nettoyage par l’Office national de la statistique.

Autoconsommation

Les enquêtes comprennent un module sur les cultures agricoles, qui recueille des données sur les quantités produites, les ventes et la valeur des ventes pour 24 cultures. La liste inclut deux cultures de rente (café, cacao) et des cultures comme le manioc, le maïs, les bananes, les haricots, la pomme de terre, la patate douce et l’igname, entre autres. Malheureusement, les modules ne permettent pas de saisir avec la précision nécessaire les usages possibles de la production agricole, de sorte qu’il y a des risques de surestimation ou de sous-estimation de l’autoconsommation. L’hypothèse utilisée pour esti-mer la fonction de consommation est que la différence entre la production et la vente a été consommée par le ménage. C’est une surestimation étant donné que d’autres utilisations telles que les pertes, les investisse-ments en stocks les cadeaux sont aussi des utilisations possibles de la production. Les quantités supposées

TABLEAU A1.1 : Nombre d’éléments inclus dans les modules de consommation

Section 2005 2011

Aliments, boissons, tabac et narcotiques 202 699

Habillement et chaussures 94 248

Logement, eau, électricité, gaz et autres combustibles 34 103

Mobilier, équipement ménager et entretien de routine 87 239

Santé 49 185

Transport 56 130

Communication 17 34

Loisirs et culture 120 120

Éducation 20 46

Restaurants et hôtels 15 75

Autres biens et services 73 159

Total 767 2 038

Source : Compilation par les Auteurs sur la base des questionnaires des enquêtes

119Annexes

être autoconsommées ont été évaluées au prix de vente médian calculé pour chaque strate.

Biens durables

Lors du calcul du bien-être total, il est recommandé de s’appuyer sur les valeurs d’usage des biens durables parce que les biens durables durent pendant plusieurs années. Par exemple, si un ménage achète une voiture, il ne sera pas approprié d’ajouter la valeur totale de l’achat au bien-être total. Au lieu de cela, une valeur d’usage qui tient compte des amortissements devrait être utilisée. Le calcul des valeurs d’usage prend en compte la valeur d’achat, la valeur de revente, de l’âge du bien, les taux d’intérêt et l’inflation. En supposant un taux d’intérêt annuel réel de 6 %, la valeur d’usage est donnée par la formule suivante : Valeur d’usage = quantité x valeur actuelle x (taux d’amortissement + 0,06). Notez que dans l’enquête 2011, il y a une liste plus exhaustive de biens durables (116 produits en 2011 contre 51 en 2005). D’autre part, l’ECOM de 2011 n’a pas posé la question sur le nombre de biens possédés ; par conséquent, l’hypothèse a été faite que les ménages ne possédaient qu’un seul article par bien.

Loyer imputé et autres dépenses de logement

L’importance de l’aide d’un modèle économétrique pour l’imputation des loyers en vue de la mesure du bien-être est bien reconnue (par exemple, Balcazar et al. 2014). Souvent, les enquêtes recueillent des infor-mations sur loyer mensuel pour ceux qui louent leur logement. La littérature39 recommande l’imputation de la valeur d’un loyer pour ceux qui ne sont pas assujettis à louer (propriétaires et ceux pour qui le logement est fourni gratuitement). Les moindres carrés ordinaires et les méthodes d’estimation en deux étapes de Heckman peuvent être utilisés. Le même modèle économétrique a été utilisé dans les deux enquêtes. Les estimations des paramètres ont ensuite servi à calculer les loyers des personnes qui ne louent pas. La variable dépendante est le logarithme de loyer mensuel. Les variables expli-catives comprennent le lieu d’habitation, le quartier

et les caractéristiques du logement. Voir par exemple, Haughton et Khandker (2009) et Balcazar et al. (2014). Les dépenses des ménages en matière de logement sont considérées comme des investissements et sont exclues. Le principe sous-jacent est le même que pour les autres biens durables. L’estimation de la valeur locative de l’ha-bitation reflète implicitement la valeur pour les ménages des dépenses de logement.

Les dépenses de santé

Dans le calcul du bien-être total pour un ménage donné, la littérature conseille d’accorder une attention parti-culière aux dépenses exceptionnelles de santé comme l’hospitalisation et l’équipement sanitaire. L’équipement sanitaire et les accessoires (prothèses dentaires, lunettes, etc.) doivent être comptabilisés dans la section des biens durables. D’autre part, il peut être trompeur d’ajouter toutes les dépenses de santé, en particulier l’hospitali-sation, au bien-être total, car cela reflète une nécessité regrettable qui ne fait rien pour accroître le bien-être en soi. Ainsi, les dépenses d’hospitalisation sont souvent exclues. C’est également l’approche suivie ici.

Dépenses d’éducation

Le nombre de dépenses pour l’éducation (les uniformes et les livres) inscrites dans les différentes sections du questionnaire est plus faible que la normale. Les infor-mations sur les uniformes scolaires ont été recueillies sous la section vêtements. De même, les dépenses pour les livres scolaires ont été recueillies sous la section culture et loisirs. Toutes les dépenses d’éducation ont été prises en compte dans l’ensemble de la consommation.

Déflateur spatial

Pour tenir compte des différences spatiales de prix, un déflateur a été utilisé pour convertir les dépenses régio-nales selon la même métrique monétaire. En 2005, le

39 Voir, par exemple, Haughton et Khandker (2009), ainsi que Balcazar et al. (2014).

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté120

panier alimentaire a été évalué pour chacun des cinq strates. Les dépenses non alimentaires ont été calculées pour dériver un seuil de pauvreté pour chaque strate sur la base d’un coût des besoins de base (CBB). La ville de Pointe Noire a ensuite été utilisée comme référence. Le ratio du CBB entre chaque strate et Pointe Noire a été utilisé comme déflateur régional. Pour 2011, en raison de problèmes d’archivage, les prix régionaux n’étaient pas disponibles. Il n’était donc pas possible d’estimer le CBB pour le panier de 2011. Au lieu de cela, l’indice des prix de Fisher tel qu’estimé par Afristat a été utilisé comme déflateur régional. Il est important de noter qu’en 2005, 5 strates ont été considérées, contre 12 strates en 2011 ; par conséquent, le déflateur spatial était désagrégé.

L’échelle d’équivalence adulte

En raison des économies d’échelles et du fait que les consommations en calories varient selon la durée de vie et le sexe, les agrégats de consommation sont souvent construits en termes de consommation par équivalent adulte plutôt que par habitant.

L’échelle de la FAO utilisée pour rendre compte des besoins caloriques différents selon l’âge et le sexe est présentée dans le tableau A1.2.

Les valeurs aberrantes

Les niveaux de dépenses dépassant la moyenne de plus de trois fois l’écart-type ont été ajustés pour les ramener à trois fois l’écart-type. Bien que cela ait affecté très peu d’observations, la façon dont les valeurs aberrantes sont corrigées peut avoir d’importants effets sur le coefficient de Gini.

L’échantillonnage

La base de sondage pour l’enquête de 2011 a été mise à jour sur la base des résultats du recensement de 2007. La nouvelle structure de la population semble suggérer un déplacement vers Brazzaville. Les résultats du recen-sement sont discutables. Malheureusement, n’ayant pas accès à la base de sondage ou aux résultats détaillés du

recensement, il n’est pas possible de confirmer si un dépla-cement de population vers Brazzaville en effet a eu lieu.

Parts dans le Budget

Les parts dans le budget résultant de l’estimation de la consommation agrégée sont fournies dans le tableau A1.4. Pour de nombreuses catégories, les parts dans le budget sont similaires entre les deux années, mais il y a aussi des changements qui peuvent résulter de change-ments de comportement ou de questions de compara-bilité de données.

TABLEAU A1.2 : Echelle d’équivalence adulte de la FAO

Echelle d’équivalence adulte

Homme Femme

0–1 an 0,27 0,27

1–3 ans 0,45 0,45

4–6 ans 0,61 0,61

7–9 ans 0,73 0,73

10–12 ans 0,86 0,73

13–15 ans 0,96 0,83

16–19 ans 1,02 0,77

20–50 ans 1,00 0,77

Plus de 51 ans 0,86 0,79

Source : FAO.

TABLEAU A1.3 : Population par lieu d’habitation

2005 2011

Population Fré. (%) Population Fré. (%)

Brazzaville 1 029 980 29,0 1 502 487 37,1

Pointe Noire 833 1099 23,5 777 676 19,2

Autres municipalités

210 626 5,9 232 560 5,7

Semi-urbain 250 069 7,0 169 599 4,2

Rural 1 227 715 34,6 1 370 004 33,8

Total 3 551 500 100 4 052 326 100

Source : Estimation des Auteurs à partir des facteurs d’expansion dans les enquêtes.Remarque : Fré. est une abréviation de « fréquence »

121Annexes

TABLEAU A1.4 : Parts du budget par catégorie de consommation et moyenne de consommation agrégée

2005 2011

Aliments et boissons non alcoolisées 38,6 % 38,7 %

Boissons alcoolisées, tabac et narcotiques 1,7 % 1,3 %

Vêtements et chaussures 5,6 % 7,1 %

Logement, eau, électricité, gaz et autres combustibles 18,5 % 17,0 %

Mobilier, équipements ménagers et entretien de routine 3,5 % 4,2 %

Santé 4,2 % 1,7 %

Transport 6,4 % 10,0 %

Communication 3,6 % 7,3 %

Loisirs et culture 1,7 % 1,4 %

Éducation 2,2 % 3,8 %

Restaurants et hôtels 3,0 % 2,8 %

Autres biens et services 11,2 % 4,7 %

Total des dépenses 100,0 % 100,0 %

Dépenses annuelles par tête, (prix courants, FCFA) 256 223,2 417 390,1

Dépenses annuelles par équivalent adulte, (prix courants, FCFA) 328 397,5 535 283,7

Indice de Gini 0,460 0,465

Source : Estimations des auteurs sur la base des enquêtes ECOM de 2005 et 2011.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté122

Annexe 2 : Le seuil de pauvreté

Conformément à l’usage, l’approche du coût des besoins de base (CBB) a été utilisée pour estimer les seuils de pauvreté. L’approche comprend deux étapes principales : (a) la construction du seuil de pauvreté alimentaire et (b) la construction du seuil de pauvreté non alimentaire.

Le seuil de pauvreté alimentaire est obtenu sur la base des principaux aliments consommés dans le pays. Les dépenses relatives à ces articles et les données sur les prix sont utilisées pour calculer les quantités consom-mées. Les tables de conversion sont ensuite utilisées pour convertir les quantités consommées quotidiennement en kilocalories (kcal). Pour la plupart des pays africains, les principaux aliments habituellement consommés par la population gênèrent entre 1.500 et 2.000 kcal par équivalent adulte. Le panier alimentaire standard utilisé pour le seuil de pauvreté alimentaire est obtenu en ajustant à la hausse le panier alimentaire réel consommé par la population pour répondre aux besoins de base tels que recommandés par les nutritionnistes. Souvent, le seuil de kilocalorie est fixé entre 2.100 et 2.500 kcal par équivalent adulte. Le type de seuils utilisés par les pays africains ainsi que la République du Congo est de 2.400 K cal.

Le panier alimentaire utilisé pour estimer les seuils de pauvreté alimentaire est basé sur les données de l’enquête de l’ECOM de 2005. Le panier est composé de 43 produits alimentaires qui représentent 85 % de la consommation alimentaire (tableau A2.1, les noms des aliments utilisés ont été conservés en français pour la clarté de l’identification dans l’enquête. Dans l’enquête de l’ECOM de 2005, le panier ne génère que 1.031 kcal, ce qui est très faible et peut suggérer que la con-sommation alimentaire est sous-estimée. Cependant, le panier alimentaire représente les éléments réellement consommés par les ménages. On peut donc agrandir son

échelle pour qu’il fournisse 2.400 kcal. En utilisant les prix observés en 2005, le seuil de pauvreté alimentaire est ainsi estimé :

Z 2400Q P

Q CFk

ii 1

n

ik

ii 1

n

i

∑

∑= ×

×

×

−

−

Avec Qi étant la quantité quotidienne moyenne de produit i consommé, Ci la valeur calorique corre-spondant au produit i, et

Z 2400Q P

Q CFk

ii 1

n

ik

ii 1

n

i

∑

∑= ×

×

×

−

−

étant le prix moyen du produit i dans la zone k.

Une fois le seuil de pauvreté alimentaire estimé, différentes approches peuvent être utilisées pour estimer le seuil de pauvreté non alimentaire. Une approche est d’examiner les dépenses en produits non alimentaires par les ménages dont le bien-être total est au niveau du seuil de pauvreté alimentaire. Les dépenses non alimentaires de ces ménages sont utilisées comme seuil de pauvreté non alimentaire. La somme des seuils de pauvreté ali-mentaire et non alimentaire génère le seuil global de la pauvreté. D’autres techniques peuvent également être utilisées.

Comme mentionné plus haut, le panier alimentaire normatif utilisé pour le seuil de pauvreté alimentaire est basé sur les données de l’enquête ECOM de 2005 et ce panier a été retenu en 2011 (on recommande souvent de ne pas modifier le panier alimentaire pour les com-paraisons de pauvreté au sein d’une décennie). Parce que l’information détaillée sur les prix de tous les produits dans le panier alimentaire n’était pas disponible en 2011, l’indice des prix à la consommation alimentaire a été utilisé pour mettre à jour le seuil de pauvreté alimentaire entre 2005 et 2011. Le seuil de pauvreté en 2011 qui en résulte était de 274.113 FCFA par équivalent adulte et par an. Le tableau A2.2 fournit les seuils de pauvreté alimentaire et non alimentaire pour les deux années.

123Annexes

TABLEAU A2.1 : Composition du panier alimentaire sur la base des données de l’ECOM 2005

Consommation observée Consommation ajustée

Quantité (kg) Énergie (kcal) Quantité (kg) Énergie (kcal)

Farine de manioc (foufou, attiéké, gari) 0,078 284,566 0,182 662,187

Manioc cuit (Moungouélé, gros manioc) 0,023 58,583 0,053 136,323

Riz 0,017 60,311 0,039 140,345

Huile d’arachide 0,010 90,431 0,024 210,433

Autres poissons salés et séchés 0,003 9,149 0,008 21,289

Pain de blé industriel en baguette (gro) 0,016 42,823 0,038 99,649

Chinchard frais 0,010 11,281 0,022 26,251

Hareng fume 0,003 10,601 0,007 24,669

Autres poissons d’eau douce fumés 0,002 7,391 0,005 17,199

Sel 0,003 0,000 0,008 0,000

Autres poissons d’eau douce frais 0,001 1,331 0,003 3,097

Viande de bœuf fraîche 0,003 13,124 0,007 30,540

Poulet congelé 0,004 5,750 0,010 13,380

Huile de palme 0,004 31,331 0,008 72,906

Mfumbu/coco (gnetum) 0,002 1.395 0,005 3,245

Morceaux de poulet (ailes, cuisses, gés) 0,006 7,917 0,013 18,423

Hareng frais 0,001 0,873 0,002 2,032

Autres poissons de mer frais 0,002 2,460 0,005 5,725

Oignon/ciboule frais 0,004 1,548 0,009 3,602

Haricots secs 0,003 9,769 0,007 22,733

Lait en poudre 0,050 249,715 0,116 581,088

Sucre en poudre 0,008 32,052 0,019 74,586

Autres légumes frais n.d.a. (aubergine) 0,007 6,043 0,016 14,062

Pâte d’arachide locale 0,003 15,554 0,006 36,195

Feuille de manioc 0,006 5,899 0,015 13,727

Beignet à base de farine de blé 0,002 5,260 0,005 12,240

Gibier frais 0,000 0,083 0,000 0,192

Sucre en morceaux 0,001 1,985 0,001 4,620

Noix de palme 0,004 13,026 0,009 30,312

Pain de blé industriel en baguette (pet) 0,004 10,711 0,010 24,924

Abats et tripes de bœuf (estomac, foie) 0,005 12,188 0,012 28,362

Concentré de tomate 0,020 6,082 0,047 14,152

Pain de blé local artisanal 0,000 0,075 0,000 0,174

Cube (Maggi, Jumbo, and so on) 0,000 0,443 0,001 1,031

Tomate fraîche 0,003 0,571 0,006 1,330

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté124

TABLEAU A2.2 : Les seuils de pauvreté en 2005 et 2011

2005 2011

Seuil de pauvreté alimentaire 136 613 188 458

Seuil de pauvreté non alimentaire 62 091 85 655

Seuil global de pauvreté 198 704 274 113

Source : Banque mondiale sur la base de l’enquête ECOM de 2005 et de l’indice des prix.

TABLEAU A2.1 : Composition du panier alimentaire sur la base des données de l’ECOM 2005

Consommation observée Consommation ajustée

Quantité (kg) Énergie (kcal) Quantité (kg) Énergie (kcal)

Autres poissons de mer fumés 0,001 2,373 0,001 5,522

Endive 0,003 1,892 0,006 4,403

Banane plantain 0,000 0,247 0,001 0,576

Thon salé et séché 0,000 0,515 0,000 1,198

Ntsinga fumés 0,000 1,358 0,001 3,161

Conserves de poissons (sardines, thons) 0,003 9,740 0,006 22,665

Lait concentré 0,001 2,139 0,002 4,976

Abats et tripes de porc (estomac, foie) 0,001 2,784 0,003 6,477

Total 1 031 2 400

Source : Banque mondiale sur la base de l’enquête ECOM de 2005.

(suite)

125Annexes

Annexe 3 : Les mesures de la pauvreté

Cette annexe est une reproduction de Coudouel, Hentschel, et Wodon avec de légères modifications (2002). Elle fournit des représentations pour les mesures couramment utilisées de lutte contre la pauvreté et pour leur décomposition par secteur ou par groupe. La note se concentre sur les trois premières mesures de la pauvreté de la classe FGT, à savoir l’indice numérique de pau-vreté, l’intensité de la pauvreté, et le carré de l’intensité de la pauvreté.

Les indices pauvreté

Le taux de pauvreté. C’est la part de la population qui est pauvre, à savoir si la proportion de la population pour laquelle la consommation par équivalent adulte y est moins élevée que le seuil de pauvreté z. Supposons que nous ayons une population de taille n où q personnes sont pauvres. L’indice est :

Hqn

= .

La profondeur de la pauvreté. La profondeur de la pau-vreté (appelée aussi écart de pauvreté) est la distance moyenne qui sépare la population de la pauvreté, avec les non-pauvres étant donné une distance de zéro. la profondeur de la pauvreté est une mesure du « déficit de pauvreté » pour l’ensemble de la population, où la notion de « déficit de la pauvreté » capture les ressources qui seraient nécessaires pour lever tous les pauvres de la pauvreté par le biais de transferts en espèces parfaitement ciblés. Il est défini comme suit :

PG = 1n

z− yiz

⎡

⎣⎢⎢

⎤

⎦⎥⎥i=1

q

∑ ,

où yi est la consommation de ménage i, et la somme n’in-clut que les ménages pauvres (avec des poids appropriés). La profondeur de la pauvreté peut s’écrire comme étant le produit de l’indice d’écart de consommation (ou de revenu si cette mesure est utilisée) et du taux de pauvreté,

où l’indice d’écart de consommation (ou de revenu) se définit comme suit :

PG I H= × , avec

Iz y

zq=

−

où

yq

y1

q ii

q

1∑==

est la consommation moyenne des pauvres.

Il convient de souligner que l’indice d’écart de consommation I n’est pas en soi une bonne mesure de la pauvreté. On peut supposer que certains ménages qui sont pauvres mais proches du seuil de pauvreté amélio-rent leur niveau de vie au fil du temps, et deviennent ainsi non-pauvres. L’indice d’écart de la consomma-tion va augmenter parce que la distance moyenne qui sépare les pauvres de la pauvreté va augmenter (cela peut se produire parce que certains des moins pauvres ont échappé à la pauvreté, de sorte que ceux qui restent dans la pauvreté seront en moyenne plus loin du seuil de pauvreté). Cette augmentation de distance suggère une détérioration du bien-être, alors qu’en réalité personne n’a vu sa situation empirer ; certains ont même vu leur situation s’améliorer. Bien qu’on observe une augmenta-tion de l’indice d’écart de consommation I, l’intensité de la pauvreté PG elle-même va diminuer parce que l’incidence de la pauvreté diminue, ce qui suggère une amélioration en termes de réduction de la pauvreté. Le problème avec l’indice d’écart de consommation est qu’il n’est défini que sur la partie pauvre de population, tandis que la profondeur de la pauvreté est définie sur l’ensemble de la population.

La sévérité de la pauvreté. Cet indicateur est souvent décrit comme une mesure de la sévérité de la pauvreté. Bien que la profondeur de la pauvreté tienne compte de la distance séparant les pauvres du seuil de pauvreté, sa mise au carré a pour effet de donner plus de poids aux plus pauvres. Autrement dit, le carré de la profondeur de la pauvreté tient compte de l’inégalité parmi les pauvres. Il se calcule comme suit :

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté126

P2= 1n

z− yiz

⎡

⎣⎢⎢

⎤

⎦⎥⎥i=1

q

∑2

.

Le taux de pauvreté, la profondeur de la pauvreté, et La sévérité de la pauvreté sont les trois premières mesures de la classe de mesures de pauvreté FGT. La formule générale pour cette classe de mesures de pau-vreté dépend d’un paramètre α qui prend une valeur de 0 pour le taux de pauvreté, 1 pour la profondeur de la pauvreté, et 2 pour la sévérité de la pauvreté dans l’ex-pression suivante :

Pα= 1n

z− yiz

⎡

⎣⎢⎢

⎤

⎦⎥⎥i=1

q

∑α

.

Pour l’analyse, il est important d’utiliser la pro-fondeur de la pauvreté et peut-être même la sévérité de la pauvreté en plus du taux de pauvreté parce que ces indicateurs mesurent en détails différents aspects de la pauvreté. Se limiter à une analyse du taux de pauvreté pourrait avoir pour résultat de considérer comme plus efficaces des politiques qui font sortir les moins pauvres de la pauvreté (ceux qui sont près du seuil de pauvreté) au détriment des ménages plus pauvres. Par contre, la pro-fondeur de la pauvreté PG et la sévérité de la pauvreté P2 donnent une priorité plus élevée à aider ceux qui sont plus loin du seuil de pauvreté, c’est-à-dire les plus pauvres parmi les pauvres.

127Annexes

Annexe 4 : L’indice des actifs et pauvreté mesurée par la possession d’actifs

Pour analyser la robustesse des tendances de la pauvreté mesurée par la consommation, un indice des actifs, incluant les variables d’éducation a été construit, et des mesures de pauvreté basée sur la possession d’actifs ont été estimées. L’indice de possession d’actifs a été calculé en utilisant l’analyse factorielle classique.

Les principales variables utilisées sont présentées dans le tableau A4.1. Les mesures de pauvreté fondées sur la possession d’actifs ont été obtenues de la façon suivante. En premier lieu, l’indice de possession d’actifs obtenu grâce à l’analyse factorielle a été normalisé de sorte que sa valeur soit comprise entre zéro et un. Ensuite, pour chacune des cinq strates de 2011, un seuil de pau-vreté sur la base de la possession d’actifs a été calculé de telle façon à ce que le taux de pauvreté soit identique, qu’il soit calculé à partir de la possession d’actifs ou la consommation.

TABLEAU A4.1 : Construction de l’indice d’actifs, les données de 2005 et de 2011sont regroupées

Coefficient de saturation factorielle (matrice de structure) et les variances uniques

Coefficients de score (méthode = régression)

Facteur 1 Unicité Facteur 1

Enseignement primaire −0,158 0,662 –0,020

Premier cycle de l’enseignement secondaire –0,045 0,513 –0,006

Second cycle de l’enseignement secondaire 0,257 0,537 0,042

Enseignement supérieur 0,432 0,539 0,071

Fer à repasser 0,716 0,394 0,133

Télévision 0,786 0,315 0,175

Ordinateur 0,275 0,742 0,038

Radio 0,292 0,740 0,035

Matelas/lit 0,203 0,848 0,024

Fauteuil moderne 0,584 0,601 0,079

Bicyclette –0,059 0,900 –0,004

Moto 0,100 0,901 0,010

Voiture ou camion 0,206 0,793 0,029

Pirogue –0,185 0,859 –0,023

Téléphone 0,459 0,606 0,072

Réfrigérateur/congélateur 0,641 0,479 0,103

Terrain –0,458 0,675 –0,056

Eau sous conduite 0,618 0,513 0,095

Électricité 0,777 0,314 0,168

Toilettes à chasse d’eau 0,398 0,715 0,052

Sans toilettes –0,326 0,820 –0,041

Toit amélioré 0,473 0,588 0,076

Structure de paroi améliorée 0,562 0,587 0,077

Sol amélioré 0,736 0,379 0,163

Source : Estimation des Auteurs.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté128

Il y a de petites différences dans les estimations des taux de pauvreté des deux approches en 2011 parce qu’il y a peut-être des ex-aequo au niveau de l’indice de possession d’actifs. Troisièmement, les mesures de pau-vreté FGT ont été calculées en comparant l’indice de possession d’actifs au seuil de pauvreté déterminé sur la base de la possession d’actifs. Les tendances des indices d’actifs et les mesures de la pauvreté mesurée par la pos-session d’actifs ont été obtenues en utilisant l’année 2011 comme année de base et en projetant les paramètres de l’analyse factorielle de 2005 sur les données de 2011.

2011 étant l’année de base, le seuil de l’indice des avoirs de 2011 est utilisé pour les deux enquêtes.

L’approche utilisée pour l’estimation de la pauvreté mesurée par la possession d’actifs est sans doute approxi-mative, mais elle fournit un contrôle supplémentaire utile pour évaluer si les tendances de la pauvreté sont raisonnables. Un point important : comme le montrent les figures A4.1, A4.2, il existe une forte corrélation entre les mesures de pauvreté basée sur la consommation et les mesures basées sur les actifs, ce qui suggère que les deux se déplacent de concert.

FIGURE A4.1 : Indice d’actif et consommation par équivalent adulte, 2011

y = 820579x + 143664R² = 0,73126

0

Dépe

nse

annu

elle

par

équi

vale

nt a

dulte

(XAF

)

Indice de possession d'actifs

100 000

200 000

300 000

400 000

500 000

700 000

600 000

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6

Cuvette-Ouest

Kouilou

Niari

Lékoumou

BouenzaPool

Plateaux

Cuvette

Sangha

Likouala

BrazzavillePointe-Noire

Congo

Source : Estimation des auteurs.

FIGURE A4.2 : Taux de pauvreté en fonction des actifs et de la consommation, 2011

y = 0,8908x + 4,4067R² = 0,9438

Cuvette-Ouest

Kouilou

Niari

Lékoumou

Bouenza

PoolPlateaux

Cuvette

Sangha

Likouala

Brazzaville

Pointe-Noire

Congo

0

Pauv

reté

mon

étai

re (F

GT0)

Pauvreté selon la possession d'actifs (FGT0)

10

40

50

20

30

60

70

90

80

40 5020 30 60 70 9080

Source : Estimation des auteurs.

129Annexes

Annexe 5 : Mesure de l’inégalité

Cette annexe est une reproduction de Coudouel, Hentschel, et Wodon avec de légères modifications (2002). Elle fournit des représentations pour les mesures de l’inégalité couramment utilisées. Comme c’est le cas pour les mesures de la pauvreté, certaines mesures de l’inégalité peuvent être décomposées, mais ces décom-positions ne sont pas utilisées dans cette étude.

L’indice ou le coefficient de Gini standard mesure deux fois la surface entre la courbe de Lorenz -qui fait correspondre à la part cumulée de revenu sur l’axe vertical la répartition de la population sur l’axe horizontal — et la ligne de la répartition égalitaire. Un grand nombre d’expressions mathématiques ont été proposées pour l’indice de Gini, mais la plus facile à manipuler est basée sur la covariance entre la consommation Y d’un ménage et le rang F du ménage dans la répartition de la consom-mation (ce rang prend une valeur comprise entre zéro pour les plus pauvres et la valeur un pour les plus riches). Avec cov Y F yGini 2 ( , ) /= représentant la consommation moyenne, l’indice standard de Gini est :

cov Y F yGini 2 ( , ) /= .

L’indice de Gini a des propriétés théoriques et statistiques attrayantes que n’ont pas les autres mesures d’inégalité, ce qui explique pourquoi il est utilisé par de nombreux chercheurs. Le Gini étendu utilise un paramètre pour mettre l’accent sur diverses parties de la répartition. Plus le poids est élevé, plus l’accent est mis sur la partie inférieure de la répartition. (v = 2 pour l’indice de Gini standard) :

Gini vv y F

y( )

cov( , 1 )v 1[ ]=− − −

Une autre famille de mesures d’inégalité est la mesure de l’Entropie Générale (GE) définie comme suit :

GE (α)= 1α2−α

1n

yiy

⎛

⎝⎜⎜⎜⎜⎞

⎠⎟⎟⎟⎟−1

i=1

n

∑⎡

⎣⎢⎢⎢

⎤

⎦⎥⎥⎥,

Avec

GEn

yy

(0) 1 logii

n

1∑==

, GEn

yy

yy

(1) 1 logi

i

ni

1∑==

,

et

GEny

y y(2) 12 i

i

n

22

1∑( )= −=

.

Les mesures de la classe GE sont sensibles aux variations à l’extrémité inférieure de la courbe de répar-tition si α est proche de 0 ; elles sont aussi sensibles aux variations sur toute la courbe de répartition si α égal à 1 (l’indice de Theil). Les mesures de la classe GE sont sensibles aux variations de l’extrémité supérieure de la courbe de répartition si les valeurs sont plus élevées.

Une troisième catégorie de mesures d’inégalité a été proposée par Atkinson. Cette classe possède également un paramètre de pondération (mesure de l’aversion à l’inégalité) et certaines de ses propriétés théoriques sont similaires à ceux de l’indice de Gini étendue. La classe d’Atkinson classe est définie comme suit :

Aε =1− 1n

yiy

⎛

⎝⎜⎜⎜⎜⎞

⎠⎟⎟⎟⎟

1−ε

i=1

n

∑⎡

⎣

⎢⎢⎢

⎤

⎦

⎥⎥⎥

11−ε( )

.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté130

Annexe 6 : L’Analyse de la dominance de la pauvreté

Les profils simples de la pauvreté tels que les statistiques présentées dans la Figure 1.5 fournissent un classement pour les différents groupes de ménages (ou des périodes temporelles différentes) en fonction de leur niveau de pauvreté. Cependant, il est important de tester si le clas-sement est robuste au choix du seuil de pauvreté. Cela conduit à un type spécial de test de robustesse, dénommé la dominance stochastique, qui traite de la sensibilité du classement des mesures de la pauvreté entre les groupes ou entre les périodes temporelles à l’utilisation de dif-férents seuils de pauvreté (voir par exemple, Coudouel, Hentschel, et Wodon, 2002).

La façon la plus simple d’effectuer ce test (pour la robustesse des comparaisons de la pauvreté fondées sur l’indice numérique de pauvreté) est de tracer la réparti-tion cumulée de la consommation par équivalent adulte pour deux groupes de ménages ou pour le même groupe pendant deux périodes de temps, comme cela est montré de manière différente dans les figures A6.1 et A6.2. On peut alors voir si les courbes se croisent. Si elles ne se coupent pas, la pauvreté est plus élevée pour le groupe ou la période avec la plus haute courbe pour tous les seuils

de pauvreté qui pourraient être considérés (comme une proportion du seuil de pauvreté utilisé). Si les courbes se croisent, les comparaisons de niveaux de pauvreté dépendent donc du choix du seuil de pauvreté.

La figure A6.1 fournit les fonctions de densité cumulée de la consommation au niveau national pour les deux enquêtes (en termes réels). L’axe horizontal représente le niveau de bien-être des ménages (con-sommation annuelle par équivalent adulte), tandis que l’axe vertical représente le pourcentage cumulé de la population avec un niveau de bien-être au-dessous de la valeur sur l’axe horizontal. Essentiellement, les deux courbes pour 2005 et 2011 ne se recoupent pas (il y a en fait un point d’intersection au point proche de 90.000 FCFA, mais c’est un très faible niveau de consommation et l’intersection est due en grande partie au fait qu’à ce niveau, les enquêtes ont peu d’observations). Ainsi, sauf peut-être pour ceux qui ont de très faibles niveaux de consommation, on peut dire que la pauvreté au niveau national a été plus faible en 2011 qu’en 2005.

La figure A6.2 fournit les fonctions de densité cumulées de la consommation par strate en 2011 et pour les zones rurales pour les deux années d’enquête. Les données en strate suggèrent des niveaux similaires de

FIGURE A6.1 : Dominance stochastique de premier ordre, échantillon national, 2005–2011

0

Pour

cent

age

cum

ulé

de la

popu

latio

n pa

uvre

(P0)

Dépense annuelle par équivalent adulte (XAF)

A. Fonctions de densité cumulative B. Partie inférieure de la distribution

0,20,1

0,50,6

0,30,4

0,70,8

1,00,9

1 00

0 00

0

900

000

800

000

700

000

600

000

500

000

400

000

300

000

200

000

100

0000

2005 Seuil de pauvreté2011

0

Pour

cent

age

cum

ulé

de la

popu

latio

n pa

uvre

(P0)

Dépense annuelle par équivalent adulte (XAF)

0,20,1

0,100,15

0,30,05

0,200,25

0,350,30

200

000

180

000

160

000

140

000

120

000

100

000

80 0

00

60 0

00

40 0

00

20 0

000

Source : Estimation des auteurs.

131Annexes

la pauvreté à Brazzaville et Pointe Noire et des niveaux de pauvreté plus élevés dans d’autres zones. Les don-nées pour les zones rurales suggèrent une augmenta-tion de la pauvreté au fil du temps, mais rappellent que

l’augmentation n’est pas statistiquement significative et qu’avec des données sur les perceptions de la pauvreté et sur les actifs, une diminution de la pauvreté est plutôt suggérée.

FIGURE A6.2 : Dominance stochastique de premier ordre par strates et en zones rurales, 2005–2011

0

Pour

cent

age

cum

ulé

de la

popu

latio

n pa

uvre

(P0)

Depénse annuelle par équivalent adulte (XAF)

0,20,1

0,50,6

0,30,4

0,70,8

1,00,9

1 00

0 00

0

900

000

800

000

700

000

600

000

500

000

400

000

300

000

200

000

100

0000

Pointe Noire Autres municipalitésBrazzavilleRural Seuil de pauvretéSemi-urbain

0

Pour

cent

age

cum

ulé

de la

popu

latio

n pa

uvre

(P0)

Depénse annuelle par équivalent adulte (XAF)

0,20,1

0,50,6

0,30,4

0,70,8

1,00,9

1 00

0 00

0

900

000

800

000

700

000

600

000

500

000

400

000

300

000

200

000

100

0000

Rural 2005 Seuil de pauvretéRural 2011

A. Par strates, uniquement 2011 B. En zones rurales, 2005–2011

Source : Estimation des auteurs.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté132

Annexe 7 : Détails sur les définitions du chômage

La différence dans les deux définitions s’appuie sur la façon dont le taux de chômage est mesuré. Pour la première définition, le chômage est restreint au sous-ensemble de ceux qui sont sans emploi et sont à la recherche d’un emploi. La deuxième définition considère

également le ‘découragement’, ceux qui ont déclaré qu’ils ne sont pas à la recherche d’un emploi parce qu’il n’y a pas d’emploi disponible, ils ne sont pas qualifiés, ils ne savent pas où chercher un emploi ou ils attendent le résultat de leur acte de candidature à un emploi.

Les informations nécessaires à la construction de cette variable dans les deux enquêtes comprennent les questions suivantes :

2005 2011

L’Emploi Au cours des sept derniers jours, est-ce que [Nom] a travaillé au moins pendant une heure ?

Au cours des sept derniers jours, est-ce que [Nom] a travaillé au moins pendant une heure ?

Dans la dernière semaine, est-ce que [NOM] a travaillé en échange d’une rémunération, d’un salaire, d’une commission ou d’un paiement en nature, quel qu’il soit ?

Bien que [NOM] n’ait pas travaillé la semaine dernière, est qu’il a un emploi ?

Est-ce que [NOM] a été absent du lieu de travail ces sept derniers jours ?

Pourquoi [NOM] n’a pas travaillé ces sept derniers jours ?

Bien que [NOM] n’ait pas travaillé la semaine dernière, a-t-il travaillé ces douze derniers mois ?

Définition 1 du chômage Est-ce que [NOM] était en train de chercher du travail ces quatre dernières semaines ?

Est-ce que [NOM] était en train de chercher du travail ces quatre dernières semaines ?

Ceux qui disent OUI Est-ce que [NOM] était en train de chercher du travail ces trente derniers jours ?

Ceux qui disent OUI

Définition 2 du chômage Définition 1 PLUS Définition 1 PLUS

Pourquoi [nom] n’a pas travaillé au cours des 7 derniers jours ?

Quelle la principale raison pour laquelle [nom] n’a pas travaillé au cours des 7 derniers jours ?

Ceux qui disent qu’il n’y a pas d’emploi disponible Ceux qui disent QU’IL N’Y A PAS D’EMPLOI DISPONIBLE/QU’ILS NE SONT PAS QUALIFIÉS/QU’ILS NE SAVENT PAS COMMENT CHERCHER DU TRAVAIL/QU’ILS SONT EN ATTENTE D’UNE RÉPONSE À UN ACTE DE CANDIDATURE À UN EMPLOI.

Inactif La population restante La population restante

133Annexes

Annexe statistique

FIGURE SA.1 : La République du Congo par rapport à des pays comparables dans différents domainesTaux de scolarisation au primaire (% net) Taux de scolarisation au secondaire (% net)

CGO 2005

CGO 2012

CGO 2011

Taux de scolarisation au primaire des filles (% net) Taux de scolarisation au primaire des garçons (% net)

Taux d’achèvement du primaire des filles (% du groupe d’âge pertinent) Taux d’achèvement du primaire des garçons (% du groupe d’âge pertinent)

CGO 2005

CGO 2012

CGO 2005

CGO 2012

CGO 1996

CGO 2005CGO 2012

CGO 1996

CGO 2005CGO 2012

40

60

80

100

Taux

net

de

scol

arisa

tion

prim

aire

tota

l (%

)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

20

80

100

40

60

Taux

net

de

scol

arisa

tion

seco

ndai

re

tota

l (%

)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

40

60

80

100

Taux

net

de

scol

arisa

tion

prim

aire

fille

s (%

)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

80

100

40

60

Taux

net

de

scol

arisa

tion

prim

aire

garç

ons

(%)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

20

40

60

80

120

100

Taux

d’a

chèv

emen

t de

l’éco

le p

rimai

re,

fille

s, (%

du

grou

pe d

’âge

per

tinen

t)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

80

120

100

40

60

Taux

d’a

chèv

emen

t de

l’éco

le p

rimai

re,

garç

ons

, (%

du

grou

pe d

’âge

per

tinen

t)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)

0 2000 4000 6000 8000 10000

Source : Calcul des auteurs sur la base des données WDI et sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté134

FIGURE SA.1 : La République du Congo par rapport à des pays comparables dans différents domaines (suite)

Taux d’achèvement du premier cycle du secondaire des filles(% du groupe d’âge pertinent)

Taux d’achèvement du premier cycle du secondaire des garçons(% du groupe d’âge pertinent)

Taux de vaccination contre le DTP (% des enfants âgés de 12 à 23 mois) Taux de vaccination contre la rougeole (% des enfants âgés de 12 à 23 mois)

0

50

100

150

Taux

d’a

chèv

emen

t 1er

cyc

le se

cond

aire

,fil

les,

(% d

u gr

oupe

d’â

ge p

ertin

ent)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)0 2000 4000 6000 8000 10000

0

150

50

100

Taux

d’a

chèv

emen

t 1er

cyc

le se

cond

aire

,ga

rçon

s, (%

du

grou

pe d

’âge

per

tinen

t)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)0 2000 4000 6000 8000 10000

40

60

80

100

Taux

de

vacc

inat

ion

cont

re le

DTP

(% d

es e

nfan

ts â

gés d

e 12

à 2

3 m

ois)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)0 2000 4000 6000 8000 10000

80

100

40

20

60

Taux

de

vacc

inat

ion

cont

re la

roug

eole

(% d

es e

nfan

ts â

gés d

e 12

à 2

3 m

ois)

RNB par habitant, PPA (dollar international constant de 2011)0 2000 4000 6000 8000 10000

CGO 1996CGO 2004

CGO 2012

CGO 1996CGO 2004

CGO 2012

CGO 1996

CGO 2005

CGO 2014

CGO 1996

CGO 2005

CGO 2014

Source : Calcul des auteurs sur la base des données WDI et sur l’approche de Gable, Lofgren et Osorio-Rodarte (2015).

FIGURE SA.2 : Courbe de concentration des différents types de dépenses de santé

0Dist

ribut

ion

cum

ulat

ive d

e la

dépe

nse

tota

le (%

)

Distribution cumulative de la population (%)

2010

5060

3040

7080

10090

1009080706050403020100

Médicaments modernesMédicamentstraditionnels

Equité

Services desauxiliaires médicaux

Services médicauxProduits médicaux divers

Services de laboratoire et de radiologie

Medical auxiliary servicesServices dentairesServices hospitaliers

Source : Estimations des auteurs sur la base du sondage de l’ECOM de 2011.

FIGURE SA.3 : Courbe de dominance des différents types de dépenses de santé

0

%

Dépense annuelle par équivalent adulte (XAF)

0,2

0,3

0,1

0,4

0,5

0,7

0,6

6000005000004000003000002000001000000

Médicaments modernes Médicaments traditionnelsAppareils et matérielsthérapeutiquesServices médicaux

Produits médicaux divers

Services de laboratoire et de radiologie Services des auxiliaires médicaux

Seuil de pauvreté

Services dentaires

Services hospitaliers

Source : Estimations des auteurs sur la base du sondage de l’ECOM de 2011.

135Annexes

TABLEAU SA.1 : Corrélats de la probabilité de migration

Un membre du ménage est parti de manière définitive

Coefficient t

Le ménage a subi un choc 0,268*** 0,036

Région

Brazzaville Réf. Réf.

Pointe Noire –0,083 0,101

Autres municipalités 0,252 0,186

Zone semi-urbaine 0,140 0,215

Zone rurale 0,422** 0,211

Composition du ménage

Enfant âgé de 0 à 5 –0,046 0,038

Enfant âgé de 0 à 5 ans, au carré 0,004 0,012

Garçons âgés de 6 à 18 ans 0,090** 0,038

Garçons âgés de 6 à 18 ans, au carré

–0,020* 0,012

Filles âgées de 6 à 17 ans –0,019 0,040

Filles âgées de 6 à 17 ans, au carré 0,015 0,013

Adultes âgés de 18 à 60 ans 0,049 0,039

Adultes âgés de 18 à 60 ans, au carré

0,002 0,006

Personnes âgées de 60 ans et plus 0,189*** 0,072

Personnes âgées de 60 ans et plus, au carré

–0,024 0,028

Âge du chef 0,028*** 0,007

Âge du chef, au carré –0,000*** 0,000

Chef pygmée –0,260** 0,122

Chef handicapé 0,006 0,085

Chef de sexe féminin 0,062 0,053

Niveau d’instruction du chef

Néant Réf. Réf.

Primaire 0,060 0,048

Secondaire 1 0,086* 0,044

Secondaire 2 0,154*** 0,055

Tertiaire 0,266*** 0,071

TABLEAU SA.1 : Corrélats de la probabilité de migration

Un membre du ménage est parti de manière définitive

Coefficient t

Activité du chef

Agriculture, élevage, pêche, foresterie

Réf. Réf.

Mines/carrières –0,084 0,144

Production/transformation –0,057 0,082

Construction –0,273*** 0,098

Transport –0,078 0,108

Commerce/vente –0,108* 0,060

Services –0,067 0,077

Éducation/santé –0,198** 0,085

Administration –0,085 0,075

Autres services –0,209** 0,098

Chômeur/inactif –0,003 0,050

Statut matrimonial du chef

Jamais marié(e) Réf. Réf.

Marié(e), monogame 0,018 0,066

Marié(e), polygame 0,069 0,092

Union libre –0,064 0,066

Divorcé(e)/séparé(e) –0,073 0,071

Veuf/veuve –0,004 0,079

Terre appartenant au ménage –0,089** 0,036

Densité de la population (province) 0,104*** 0,032

Distance par rapport à Brazzaville/Pointe Noire

0,055** 0,028

Province adjacente à Brazzaville/Pointe Noire

0,134 0,082

Indice numérique de pauvreté (province)

0,009** 0,004

Constante –3,236*** 0,404

Nombre d’observations 10 307

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base du sondage de l’ECOM de 2011.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.

(suite)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté136

TABLEAU SA.2 : Proportions de la population selon la pauvreté, la vulnérabilité et les groupes de la classe moyenne (%)

Brazzaville Pointe Noire Autres Communes Semi-urbain Zone rurale National

2011

Pauvres 21,6 20,3 52,8 59,7 69,4 40,9

Non pauvres en insécurité 39,3 41,9 33,3 23,2 21,7 32,8

Classe moyenne 39,1 37,8 13,9 17,0 8,8 26,3

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

2005

Pauvres 42,3 33,5 58,4 67,4 64,8 50,7

Non pauvres en insécurité 31,2 34,7 29,3 24,9 23,2 28,7

Classe moyenne 26,5 31,9 12,3 7,7 12,1 20,6

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des sondages de l’ECOM de 2005 et 2011.

TABLEAU SA.3 : Composition du ménage et ratio de dépendance

Niveau de pauvreté Lieu de résidence Quintiles de bien-être Total

Non pauvres Pauvres Brazzaville

PointeNoire

AutresCommunes

Semi-urbain

Zone rurale Q1 Q2 Q3 Q4 Q5

2005Enfants âgés de 0 à 14 ans 1,60 2,54 1,78 2,01 2,20 2,21 2,12 2,89 2,34 2,14 1,75 1,35 2,01

Adultes âgés de 15 à 64 ans

2,70 3,25 3,13 3,39 3,02 2,71 2,53 3,37 3,10 3,16 2,81 2,48 2,93

Personnes âgées de 65 ans et plus

0,15 0,22 0,15 0,13 0,17 0,20 0,24 0,22 0,24 0,20 0,16 0,12 0,18

Taille du ménage 4,45 6,01 5,06 5,52 5,39 5,13 4,89 6,48 5,69 5,51 4,72 3,96 5,12

Taux de dépendance (%) 65,0 85,1 61,6 63,1 78,6 89,0 93,2 92,1 83,3 74,1 67,8 59,3 74,6

Taux de dépendance des jeunes (%)

59,3 78,3 56,7 59,3 73,0 81,6 83,8 85,6 75,5 67,7 62,1 54,5 68,4

Taux de dépendance des personnes âgées (%)

5,7 6,8 4,8 3,8 5,6 7,5 9,4 6,6 7,8 6,4 5,7 4,8 6,2

2011Enfants âgés de 0 à 14 ans 1,36 2,35 1,55 1,55 2,02 1,98 1,85 2,72 2,06 1,74 1,45 1,03 1,70

Adultes âgés de 15 à 64 ans

2,33 2,61 2,64 2,64 2,56 2,25 2,08 2,67 2,57 2,54 2,37 2,15 2,43

Personnes âgées de 65 ans et plus

0,13 0,20 0,12 0,11 0,16 0,16 0,21 0,21 0,19 0,19 0,13 0,10 0,16

Taille du ménage 3,83 5,16 4,31 4,31 4,74 4,40 4,15 5,59 4,82 4,46 3,95 3,28 4,28

Taux de dépendance (%) 64,1 97,7 63,4 62,9 85,0 95,1 98,9 109,5 87,6 76,0 66,6 52,3 76,3

Taux de dépendance des jeunes (%)

58,3 90,1 58,8 58,6 78,6 88,0 88,7 101,8 80,2 68,4 61,0 47,8 69,9

Taux de dépendance des personnes âgées (%)

5,8 7,6 4,6 4,3 6,4 7,2 10,2 7,8 7,4 7,6 5,6 4,5 6,4

Source : Calculs effectués par les auteurs sur la base des sondages de l’ECOM de 2005 et 2011.

137Annexes

TABLEAU SA.4 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec moins de contrôles, 2011

Salaire, MCO Probabilité de travailler et salaire, Heckman

Salaire horaire Salaire mensuel Salaire horaire Salaire mensuel

Salaire Travail Salaire Travail

Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st.

Région

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire 0,113* 0,061 0,226*** 0,083 0,179** 0,075 –0,109** 0,052 0,345*** 0,105 –0,101** 0,044

Autres communes –0,034 0,070 –0,082 0,101 –0,217*** 0,082 0,220*** 0,053 –0,451*** 0,111 0,163*** 0,044

Zone semi-urbaine 0,055 0,094 –0,060 0,132 –0,371*** 0,100 0,605*** 0,054 –0,895*** 0,135 0,485*** 0,051

Zone rurale –0,098 0,064 –0,330*** 0,096 –0,400*** 0,076 0,494*** 0,050 –0,979*** 0,110 0,466*** 0,042

Pygmée –0,583*** 0,173 –0,766** 0,317 –0,823*** 0,195 0,409** 0,171 –1,215*** 0,329 0,368*** 0,142

Handicap –0,226 0,146 –0,489** 0,240 0,240 0,155 –0,464*** 0,084 0,449* 0,242 –0,324*** 0,082

Données démographiques

Femme –0,100 0,075 –0,162 0,118 –0,023 0,079 –0,065* 0,038 0,003 0,111 –0,058 0,036

Marié 0,237*** 0,058 0,288*** 0,089 –0,492*** 0,073 0,906*** 0,046 –1,051*** 0,114 0,726*** 0,041

Mariée –0,395*** 0,078 –0,559*** 0,123 –0,204** 0,083 –0,366*** 0,046 –0,262** 0,121 –0,199*** 0,042

Divorcé/séparé 0,129 0,101 0,163 0,159 –0,560*** 0,113 0,847*** 0,099 –1,084*** 0,183 0,790*** 0,118

Divorcée –0,201* 0,122 –0,203 0,193 –0,195 0,132 –0,125 0,107 –0,245 0,206 –0,180 0,123

Veuve/veuf 0,385* 0,204 0,629** 0,284 –0,156 0,225 0,507*** 0,141 –0,398 0,317 0,431*** 0,126

Veuve –0,356* 0,211 –0,530* 0,294 –0,506** 0,232 0,191 0,149 –0,821** 0,327 0,152 0,131

Âge 0,055*** 0,011 0,087*** 0,018 –0,133*** 0,013 0,215*** 0,006 –0,276*** 0,020 0,182*** 0,006

Âge au carré –0,001*** 0,000 –0,001*** 0,000 0,002*** 0,000 –0,002*** 0,000 0,003*** 0,000 –0,002*** 0,000

Éducation

Néant Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire –0,110 0,072 –0,066 0,115 –0,195** 0,076 0,094* 0,052 –0,199* 0,118 0,057 0,048

Premier cycle du secondaire

0,042 0,059 0,121 0,091 0,116* 0,065 –0,131*** 0,047 0,301*** 0,099 –0,157*** 0,041

Second cycle secondaire

0,196*** 0,064 0,296*** 0,097 0,313*** 0,072 –0,228*** 0,051 0,580*** 0,108 –0,247*** 0,045

Tertiaire 0,504*** 0,073 0,600*** 0,105 0,422*** 0,081 0,067 0,059 0,555*** 0,117 –0,018 0,052

Secteur

Agriculture Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Mines/carrières 0,382 0,403 0,257 0,712 0,454 0,322 0,682* 0,381

Production/transformation

0,879*** 0,096 1,278*** 0,135 0,764*** 0,098 0,857*** 0,107

Construction 0,831*** 0,086 1,125*** 0,132 0,747*** 0,082 0,826*** 0,093

Transport 0,892*** 0,085 1,462*** 0,112 0,728*** 0,082 0,932*** 0,093

Commerce/vente 0,707*** 0,062 1,108*** 0,091 0,598*** 0,058 0,648*** 0,061

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté138

TABLEAU SA.5 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec plus de contrôles, 2011

Régressions des rémunérations, MCO, non pondérées Régressions des rémunérations, Heckman

Salaire horaire Salaire mensuel Salaire horaire Salaire mensuel

Modèle Sélection Modèle Sélection

Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st.

Région

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire 0,139** 0,058 0,236*** 0,081 0,205*** 0,071 –0,112** 0,052 0,353*** 0,101 –0,107** 0,044

Autres communes –0,031 0,068 –0,097 0,100 –0,210*** 0,080 0,220*** 0,053 –0,454*** 0,109 0,161*** 0,044

Zone semi-urbaine 0,074 0,093 –0,054 0,130 –0,347*** 0,099 0,608*** 0,054 –0,874*** 0,133 0,485*** 0,051

Zone rurale –0,080 0,062 –0,321*** 0,095 –0,380*** 0,074 0,491*** 0,050 –0,959*** 0,108 0,462*** 0,042

Pygmée –0,578*** 0,178 –0,788** 0,323 –0,819*** 0,198 0,400** 0,171 –1,229*** 0,334 0,361** 0,143

Handicap –0,208 0,146 –0,458* 0,241 0,251 0,154 –0,464*** 0,084 0,461* 0,242 –0,325*** 0,083

TABLEAU SA.4 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec moins de contrôles, 2011

Salaire, MCO Probabilité de travailler et salaire, Heckman

Salaire horaire Salaire mensuel Salaire horaire Salaire mensuel

Salaire Travail Salaire Travail

Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st.

Services 0,781*** 0,074 1,158*** 0,113 0,675*** 0,071 0,799*** 0,085

Éducation/santé 1,336*** 0,070 1,626*** 0,095 1,191*** 0,070 1,104*** 0,084

Administration 1,363*** 0,069 1,706*** 0,099 1,223*** 0,066 1,192*** 0,080

Autres services 0,714*** 0,096 0,978*** 0,144 0,674*** 0,093 0,756*** 0,118

Absent –0,154 0,322 –0,032 0,581 –0,147 0,279 0,229 0,409

Taille du ménage

Enfants <6 –0,026 0,019 –0,018 0,014

Filles < 6 0,034* 0,019 0,018 0,015

Proportion des personnes à charge

–0,108* 0,060 –0,056 0,043

Constante 3,706*** 0,228 7,729*** 0,368 8,844*** 0,281 –4,297*** 0,115 17,573*** 0,409 –3,763*** 0,109

/athrho –1,209*** 0,042 –1,966*** 0,042

/lnsigma 0,614*** 0,024 1,084*** 0,030

Nombre d’observations

13 109 13 325 21 321 21 537

R2 0,172 0,144

Source : Estimation des auteurs.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.

(suite à la page suivante)

(suite)

139Annexes

TABLEAU SA.5 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec plus de contrôles, 2011

Régressions des rémunérations, MCO, non pondérées Régressions des rémunérations, Heckman

Salaire horaire Salaire mensuel Salaire horaire Salaire mensuel

Modèle Sélection Modèle Sélection

Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st.

Données démographiques

Femme –0,106 0,073 –0,160 0,116 –0,029 0,077 –0,066* 0,038 0,012 0,110 –0,059 0,036

Marié 0,175*** 0,058 0,217** 0,089 –0,544*** 0,073 0,905*** 0,046 –1,093*** 0,114 0,727*** 0,041

Mariée –0,346*** 0,077 –0,493*** 0,122 –0,161* 0,082 –0,365*** 0,046 –0,220* 0,120 –0,201*** 0,042

Divorcé/séparé 0,110 0,101 0,135 0,159 –0,567*** 0,112 0,853*** 0,100 –1,082*** 0,183 0,802*** 0,124

Divorcée –0,185 0,121 –0,175 0,193 –0,185 0,131 –0,130 0,107 –0,240 0,207 –0,193 0,128

Veuve/veuf 0,379* 0,206 0,630** 0,286 –0,154 0,226 0,515*** 0,142 –0,378 0,318 0,440*** 0,127

Veuve –0,350* 0,212 –0,528* 0,295 –0,501** 0,233 0,187 0,150 –0,828** 0,328 0,142 0,133

Âge 0,052*** 0,011 0,082*** 0,018 –0,134*** 0,013 0,215*** 0,006 –0,276*** 0,020 0,183*** 0,006

Âge au carré –0,001*** 0,000 –0,001*** 0,000 0,002*** 0,000 –0,003*** 0,000 0,003*** 0,000 –0,002*** 0,000

Éducation

Néant Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire –0,097 0,071 –0,051 0,114 –0,184** 0,075 0,091* 0,052 –0,191 0,117 0,052 0,048

Premier cycle du secondaire

0,042 0,059 0,124 0,092 0,113* 0,064 –0,134*** 0,047 0,296*** 0,099 –0,159*** 0,041

Second cycle secondaire

0,122* 0,063 0,206** 0,097 0,239*** 0,070 –0,230*** 0,051 0,492*** 0,108 –0,253*** 0,045

Tertiaire 0,251*** 0,072 0,334*** 0,105 0,168** 0,080 0,057 0,059 0,295** 0,117 –0,036 0,052

Employeur principal

Administration publique

Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Entreprise publique/parapublique

0,091 0,074 0,142* 0,082 0,041 0,079 0,063 0,108

Grande entreprise privée

–0,025 0,072 0,053 0,083 –0,022 0,080 0,053 0,089

PME –0,500*** 0,072 –0,518*** 0,099 –0,511*** 0,074 –0,446*** 0,095

Associations et assimilées

–0,303*** 0,109 –0,502*** 0,163 –0,289*** 0,109 –0,397** 0,161

Org. int., ambassade –0,070 0,437 –0,126 0,680 –0,005 0,320 0,019 0,425

Ménage –0,391*** 0,113 –0,540*** 0,158 –0,382*** 0,113 –0,500*** 0,128

Propre compte –0,516*** 0,094 –0,623*** 0,128 –0,511*** 0,094 –0,523*** 0,108

Absent –0,759 0,490 –0,555 0,770 –0,777* 0,446 –0,490 0,446

Secteur

Agriculture et assimilé

Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Mines/carrières 0,148 0,394 –0,119 0,695 0,236 0,318 0,386 0,386

(suite à la page suivante)

(suite)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté140

TABLEAU SA.5 : Régression sur les déterminants du salaire, spécification avec plus de contrôles, 2011

Régressions des rémunérations, MCO, non pondérées Régressions des rémunérations, Heckman

Salaire horaire Salaire mensuel Salaire horaire Salaire mensuel

Modèle Sélection Modèle Sélection

Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st. Coef. t-st.

Production/transformation

0,576*** 0,099 0,809*** 0,140 0,492*** 0,106 0,492*** 0,114

Construction 0,594*** 0,095 0,716*** 0,139 0,550*** 0,091 0,542*** 0,100

Transport 0,552*** 0,097 0,935*** 0,132 0,430*** 0,094 0,561*** 0,106

Commerce/vente 0,704*** 0,062 1,090*** 0,091 0,598*** 0,058 0,648*** 0,062

Services 0,527*** 0,082 0,770*** 0,125 0,450*** 0,077 0,518*** 0,087

Éducation/santé 0,583*** 0,086 0,707*** 0,121 0,485*** 0,085 0,367*** 0,112

Administration 0,488*** 0,095 0,648*** 0,135 0,395*** 0,094 0,332*** 0,117

Autres services 0,532*** 0,096 0,699*** 0,145 0,515*** 0,092 0,553*** 0,117

Absent –0,309 0,310 –0,298 0,561 –0,301 0,279 –0,013 0,437

Type de profession

Cadre supérieur/ingénieur

Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Cadre moyen/maître –0,190*** 0,064 –0,170** 0,076 –0,194*** 0,067 –0,161* 0,087

Employé, qualifié –0,454*** 0,080 –0,416*** 0,102 –0,458*** 0,080 –0,408*** 0,095

Employé, non qualifié

–0,692*** 0,094 –0,658*** 0,119 –0,689*** 0,093 –0,635*** 0,112

Ouvrier –0,769*** 0,097 –0,469*** 0,118 –0,782*** 0,106 –0,536*** 0,130

Employeur-parrain –0,324** 0,131 –0,258 0,166 –0,285** 0,143 –0,205 0,167

Propre compte –0,766*** 0,114 –0,832*** 0,157 –0,732*** 0,112 –0,734*** 0,128

Apprenti –1,218*** 0,198 –1,395*** 0,318 –1,117*** 0,190 –1,050*** 0,204

Aide familial –1,035*** 0,208 –1,500*** 0,352 –0,842*** 0,200 –0,774*** 0,256

Absent –0,890*** 0,219 –0,603** 0,280 –0,908*** 0,216 –0,682*** 0,196

Taille du ménage

Enfants <6 –0,026 0,019 –0,020 0,013

Filles < 6 0,034* 0,019 0,020 0,015

Proportion des personnes à charge

–0,110* 0,060 –0,057 0,042

Constante 5,091*** 0,248 9,326*** 0,388 10,132*** 0,302 –4,297*** 0,115 18,831*** 0,430 –3,764*** 0,109

/athrho –1,210*** 0,042 –1,965*** 0,042

/lnsigma 0,606*** 0,024 1,079*** 0,030

Nombre d’observations

13 109 13 325 21 321 21 537

R2 0,185 0,153

Source : Estimation des auteurs.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.

(suite)

141Annexes

TABLEAU SA.6 : Régression sur les sources de revenus – Heckman, 2011

Transfert RémunérationEntreprise

non agricole Agriculture Pension AutresRevenu total du ménage

Coef. Coef. Coef. Coef. Coef. Coef. Coef.

Région

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire 0,007 0,206*** 0,060 –0,076 0,105 0,231 0,199***

Autres communes –0,271*** 0,040 –0,283*** –0,897*** –0,241 –0,394** –0,128**

Zone semi-urbaine –0,432*** –0,003 –0,542*** –1,071*** –0,209 –0,819*** –0,601***

Zone rurale –0,592*** –0,150*** –0,555*** –1,153*** –0,448** –0,719*** –0,540***

Composition du ménage

Enfant âgé de 0 à 5 –0,012 0,025 –0,076 –0,013 0,138 –0,092 0,034

Enfant âgé de 0 à 5 ans, au carré

0,006 –0,019 0,027* –0,003 –0,062** 0,044 –0,009

Filles âgées de 6 à 17 ans 0,089* 0,024 –0,042 –0,030 –0,140 0,049 –0,021

Filles âgées de 6 à 17 ans, au carré

–0,025 –0,003 0,021 0,003 0,012 0,013 0,014

Garçons âgés de 6 à 18 ans 0,040 0,068 –0,017 –0,071 0,033 –0,235** 0,019

Garçons âgés de 6 à 18 ans, au carré

–0,008 –0,014 0,010 0,018 –0,006 0,100*** 0,007

Adultes âgés de 18 à 60 ans 0,076 0,144** 0,167*** 0,279*** 0,110 0,226** 0,255***

Adultes âgés de 18 à 60 ans, au carré

–0,001 –0,007 –0,015* –0,023*** –0,010 –0,030 –0,022***

Personnes âgées de 60 ans et plus

0,322*** –0,484*** –0,092 0,028 0,080 –0,053 0,065

Personnes âgées de 60 ans et plus, au carré

–0,035 0,207** 0,018 0,060** –0,049 0,073 0,041

Âge du chef –0,008 0,011 0,029*** 0,035*** 0,076* 0,021 0,030***

Âge du chef, au carré 0,000 –0,000 –0,000*** –0,000*** –0,001* –0,000 –0,000***

Chef pygmée –1,156*** –0,131 –0,338* –0,414*** 0,411 –0,268 –0,529***

Chef handicapé –0,036 –0,079 –0,001 –0,160 –0,135 –0,158 –0,176*

Chef de sexe féminin 0,494*** –0,203*** –0,281*** –0,233*** –0,865*** –0,085 –0,203***

Niveau d’éducation du chef

Néant Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire 0,014 –0,086 –0,071 –0,063 0,194 –0,239* –0,091*

Secondaire 1 0,156** 0,021 –0,025 0,041 0,339* 0,191 0,015

Secondaire 2 0,390*** 0,160* –0,023 –0,021 0,578*** 0,200 0,120**

Tertiaire 0,701*** 0,419*** –0,063 0,029 0,606*** 0,490*** 0,396***

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté142

TABLEAU SA.6 : Régression sur les sources de revenus – Heckman, 2011

Transfert RémunérationEntreprise

non agricole Agriculture Pension AutresRevenu total du ménage

Coef. Coef. Coef. Coef. Coef. Coef. Coef.

Activité du chef

Agriculture, élevage, pêche, foresterie

Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Mines/carrières –0,014 0,944*** 0,606*** –0,151 0,790* 0,097 0,796***

Production/transformation 0,522*** 0,682*** 0,481*** –0,177 –1,272* 0,383 0,778***

Construction –0,011 0,629*** 0,639*** –0,502*** –0,206 0,470*** 0,718***

Transport 0,141 0,646*** 0,316** –0,392* –0,482 0,544** 0,794***

Commerce/vente 0,248*** 0,452*** 0,799*** 0,046 0,145 0,397* 0,576***

Services 0,070 0,552*** 0,414*** –0,236* –0,016 0,377** 0,701***

Éducation/santé 0,207 0,545*** 0,311** –0,081 0,468 0,156 0,956***

Administration 0,397*** 0,737*** –0,024 0,035 0,284 0,525*** 1,083***

Autres services 0,127 0,521*** 0,260* –0,168 0,617 0,462** 0,717***

Chômeur/inactif 0,446*** 0,335*** 0,295*** 0,052 0,132 0,357*** 0,282***

Pas de conjoint –0,060 0,034 –0,001 –0,035 –0,001 –0,300* –0,097

Niveau d’éducation du conjoint

Néant Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire –0,224*** –0,075 0,190** –0,045 –0,284* –0,422** 0,123**

Secondaire 1 –0,172** –0,003 0,109 –0,034 0,146 –0,283* 0,090*

Secondaire 2 0,011 0,173** 0,286** 0,014 –0,035 –0,254 0,265***

Supérieur –0,010 0,372*** 0,044 0,329 0,589* –0,028 0,455***

Terre appartenant au ménage

–0,037 –0,069 –0,039 0,060 –0,173 –0,165* –0,036

Accès au marché

Marché couvert 0,163*** 0,098** 0,149*** –0,177*** 0,069 0,164* –0,019

Marché en plein air 0,173*** –0,063 0,059 0,126*** 0,089 0,079 –0,004

Constante 9,062*** 12,590*** 11,653*** 11,998*** 10,708*** 11,700*** 12,032***

athrho 1,000*** –0,096*** 0,087** 0,019 –0,047 0,035 –0,990***

lnsigma 0,434*** –0,171*** 0,180*** 0,131*** 0,004 0,279*** 0,327***

Nombre d’observations 10 393 10 393 10 393 10 393 10 393 10 393 10 393

Source : Estimation des auteurs.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1 ; le modèle pour le revenu de la propriété n’a pas pu être exécuté en raison de la faible taille de l’échantillon.

(suite)

143Annexes

TABLEAU SA.7 : Régression sur la demande d’éducation, 2011

Commencer le primaire

(CP)

Achever le primaire

sous réserve

CP

Abandon au

primaire sous

réserve CP

Commencer le 1er cycle secondaire

(CPCS)

Achever le 1er cycle

secondaire sous réserve

CPCS

Abandon au 1er cycle

secondaire sous réserve

CPCS

Commencer le 2e cycle secondaire

(CSCS)

Achever le 2e cycle

secondaire sous réserve

CSCS

Abandon au 2e cycle secondaire

sous réserve CSCS

Temps d’accès à l’établissement primaire

Moins de 15 minutes Réf. Réf. Réf.

15 à 30 minutes 0,0002 0,0160 −0,0160

30 à 45 minutes −0,0261*** 0,0164 −0,0164

45 minutes et plus −0,0686*** 0,0437 −0,0437

Temps d’accès à l’établissement secondaire

Moins de 15 minutes Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

15 à 30 minutes 0,0130 0,0604 −0,0604 0,0323 −0,0697 0,0697

30 à 45 minutes 0,0048 0,1091** −0,1091** −0,0201 −0,0102 0,0102

45 minutes et plus −0,0611** 0,1133** −0,1133** −0,0236 0,0510 −0,0510

Composition du ménage

Enfant âgé de 0 à 5 −0,0017 −0,0462*** 0,0462*** −0,0292*** −0,0237 0,0237 −0,0205 −0,0355 0,0355

Filles âgées de 6 à 17 ans 0,0024 −0,0268*** 0,0268*** −0,0164* 0,0014 −0,0014 −0,0002 −0,0494 0,0494

Garçons âgés de 6 à 18 ans

−0,0013 0,0169* −0,0169* −0,0062 0,0072 −0,0072 0,0172 −0,0151 0,0151

Adultes âgés de 18 à 60 ans

−0,0011 0,0020 −0,0020 0,0034 0,0006 −0,0006 −0,0117 0,0430** −0,0430**

Personnes âgées de 60 ans et plus

0,0016 0,0050 −0,0050 −0,0042 0,0998*** −0,0998*** 0,0139 0,0899 −0,0899

Quintile de bien-être

Q1 Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Q2 0,0102* 0,0403* −0,0403* 0,0669*** 0,1882*** −0,1882*** −0,0517 0,0693 −0,0693

Q3 0,0250*** 0,0833*** −0,0833*** 0,0911*** 0,2206*** −0,2206*** 0,0188 0,0774 −0,0774

Q4 0,0234*** 0,1241*** −0,1241*** 0,1019*** 0,2498*** −0,2498*** 0,0163 0,1368 −0,1368

Q5 0,0412*** 0,1564*** −0,1564*** 0,1519*** 0,2825*** −0,2825*** 0,1064** 0,1047 −0,1047

Région

Brazzaville Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Pointe Noire −0,0086 −0,0623 0,0623 −0,0626 −0,0675 0,0675 −0,1480*** −0,0715 0,0715

Autres communes −0,0062 −0,1167*** 0,1167*** −0,1298*** −0,1050** 0,1050** −0,1938*** −0,1188 0,1188

Zones semi-urbaines −0,0223 −0,1589*** 0,1589*** −0,1604*** −0,1271** 0,1271** −0,1912*** −0,2053** 0,2053**

Zones rurales −0,0222* −0,2120*** 0,2120*** −0,1556*** −0,2968*** 0,2968*** −0,2683*** −0,1623* 0,1623*

Âge du chef 0,0000 0,0007 −0,0007 −0,0004 −0,0040** 0,0040** 0,0016 −0,0026 0,0026

Chef de sexe féminin 0,0011 0,0828*** −0,0828*** −0,0027 0,0097 −0,0097 0,0993*** 0,1103** −0,1103**

(suite à la page suivante)

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté144

TABLEAU SA.7 : Régression sur la demande d’éducation, 2011

Commencer le primaire

(CP)

Achever le primaire

sous réserve

CP

Abandon au

primaire sous

réserve CP

Commencer le 1er cycle secondaire

(CPCS)

Achever le 1er cycle

secondaire sous réserve

CPCS

Abandon au 1er cycle

secondaire sous réserve

CPCS

Commencer le 2e cycle secondaire

(CSCS)

Achever le 2e cycle

secondaire sous réserve

CSCS

Abandon au 2e cycle secondaire

sous réserve CSCS

Niveau d’éducation du chef

Néant Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf. Réf.

Primaire 0,0121* −0,0283 0,0283 −0,0738** −0,0876 0,0876 0,0203 0,0525 −0,0525

Secondaire 1 0,0290*** 0,0591** −0,0591** −0,0123 0,0313 −0,0313 −0,0154 −0,0712 0,0712

Secondaire 2 0,0412*** 0,2036*** −0,2036*** 0,0677** 0,0441 −0,0441 0,1841*** −0,0953 0,0953

Supérieur 0,0378*** 0,2851*** −0,2851*** 0,0830** 0,1953*** −0,1953*** 0,1796*** 0,0851 −0,0851

Le ménage exerce une activité non agricole

−0,0013 0,0129 −0,0129 0,0301 −0,0251 0,0251 0,0012 −0,0567 0,0567

Le ménage possède un cheptel

0,0017 −0,0143 0,0143 −0,0101 −0,0873** 0,0873** −0,0221 0,0503 −0,0503

Le ménage produit des cultures vivrières

−0,0002 −0,0935*** 0,0935*** −0,0618*** −0,0273 0,0273 0,0223 −0,2464*** 0,2464***

Enfant pygmée −0,3210*** −0,4246*** 0,4246*** −0,0375 — — — — —

Enfant handicapé −0,3226*** 0,0016 −0,0016 −0,0042 −0,2127* 0,2127* −0,3659** −0,1486 0,1486

Âge de l’enfant 0,0216*** 0,1823*** −0,1823*** 0,1152*** 0,1484*** −0,1484*** 0,0008 0,0062 −0,0062

L’enfant est une fille 0,0052 −0,0457** 0,0457** 0,0187 0,0204 −0,0204 −0,0225 −0,0217 0,0217

L’enfant est chef de ménage

0,0057 0,0355 −0,0355 0,0656*** 0,1030*** −0,1030*** 0,0549 −0,0053 0,0053

Enfant orphelin −0,0113 −0,0246 0,0246 0,0356 0,0387 −0,0387 — — —

Nbre d’observations 7 728 3 994 3 994 2 751 1 154 1 154 1 179 477 477

Source : Estimation des auteurs.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1. Ménage.

(suite)

145Annexes

TABLEAU SA.8 : Statistiques de base sur l’accès à l’électricité, 2011

Dépenses de décile par équivalent adulte

Proportion cumulée de KWh (Qn > 0 Accès à l’électricité

Proportion qui paye pour l’électricité

Accès à l’électricité au niveau de l’UPE

Taux de souscription

1 0,2 % 6,1 1,1 27,4 22,1

2 0,9 % 10,9 4,2 37,5 29,1

3 2,9 % 16,4 10,4 50,5 32,5

4 6,8 % 26,0 18,5 58,3 44,7

5 13,3 % 32,0 21,2 64,3 49,8

6 22,1 % 41,3 30,7 73,0 56,6

7 32,6 % 44,5 34,2 74,3 60,0

8 47,1 % 60,0 44,3 83,0 72,4

9 66,2 % 68,9 50,2 87,3 78,9

10 100,0 % 75,3 52,2 90,3 83,4

Total RC   42,5 29,9 68,1 62,3

Source : Estimation des auteurs.

TABLEAU SA.9 : Statistiques de base sur l’accès au réseau résidentiel d’eau, 2011

Dépenses de décile par équivalent adulte

Proportion cumulée de m3 (Qn > 0)

Accès au réseau d’eau

Proportion qui paye pour l’eau du

réseauAccès réseau d’eau au niveau de l’UPE

Taux de souscription

1 0,6 % 1,9 0,1 13,6 14,0

2 2,2 % 5,0 1,8 18,9 26,4

3 4,8 % 9,3 6,4 32,6 28,6

4 10,9 % 18,5 13,4 47,5 38,9

5 19,1 % 25,0 17,0 53,7 46,5

6 28,5 % 24,3 18,3 56,3 43,2

7 41,0 % 30,5 18,6 61,2 49,9

8 56,6 % 38,1 27,0 70,5 54,0

9 73,7 % 40,6 29,3 75,5 53,8

10 100,0 % 46,8 31,7 79,7 58,7

Total RC   26,7 18,3 54,8 48,7

Source : Estimation des auteurs.

République du Congo – Rapport sur l’Analyse de la Pauvreté146

TABLEAU SA.10 : Régressions pour les déterminants du bien-être, 2011

MCO : log. du bien–être

Coef. t

Statut migratoire

Un membre du ménage est parti de manière définitive 0,092*** 0,018

Région

Brazzaville Réf. Réf.

Pointe Noire 0,159*** 0,027

Autres communes –0,337*** 0,026

Zones semi-urbaines –0,320*** 0,032

Zones rurales –0,399*** 0,027

Composition du ménage

Enfant âgé de 0 à 5 –0,199*** 0,016

Enfant âgé de 0 à 5 ans, au carré 0,026*** 0,005

Garçons âgés de 6 à 18 ans –0,261*** 0,016

Garçons âgés de 6 à 18 ans, au carré 0,034*** 0,005

Filles âgées de 6 à 17 ans –0,199*** 0,017

Filles âgées de 6 à 17 ans, au carré 0,026*** 0,006

Adultes âgés de 18 à 60 ans –0,176*** 0,018

Adultes âgés de 18 à 60 ans, au carré 0,013*** 0,003

Personnes âgées de 60 ans et plus –0,143*** 0,031

Personnes âgées de 60 ans et plus, au carré 0,001 0,011

Âge du chef 0,013*** 0,003

Âge du chef, au carré –0,000*** 0,000

Chef pygmée –0,451*** 0,047

Chef handicapé 0,011 0,042

Chef de sexe féminin 0,007 0,024

Niveau d’éducation du chef

Néant Réf. Réf.

Primaire 0,060*** 0,021

Secondaire 1 0,140*** 0,021

Secondaire 2 0,249*** 0,027

Supérieur 0,475*** 0,034

Activité du chef

Agriculture, élevage, pêche, foresterie Réf. Réf.

Mines/carrières 0,219*** 0,062

Production/transformation 0,241*** 0,037

Construction 0,063* 0,037

Transport 0,125*** 0,041

(suite à la page suivante)

147Annexes

TABLEAU SA.10 : Régressions pour les déterminants du bien-être, 2011

MCO : log. du bien–être

Coef. t

Commerce/vente 0,166*** 0,027

Services 0,094*** 0,036

Éducation/santé 0,145*** 0,039

Administration 0,310*** 0,035

Autres services 0,014 0,037

Chômeur/inactif –0,029 0,023

Pas de conjoint –0,020 0,028

Niveau d’éducation du conjoint

Néant Réf. Réf.

Primaire –0,020 0,024

Secondaire 1 0,049** 0,023

Secondaire 2 0,191*** 0,038

Supérieur 0,307*** 0,058

Terre appartenant au ménage –0,012 0,017

Accès au marché

Marché couvert 0,066*** 0,015

Marché en plein air 0,079*** 0,016

Constante 12,961*** 0,078

Nombre d’observations 10 328

R2 0,357

Source : Estimation des auteurs.Remarque : *** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1

(suite)

149

Références

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Angel-Urdinola, D., et Q. Wodon. 2007. « Do Utility Subsidies Reach the Poor ? Framework and Evidence for Cape Verde, Sao Tome, and Rwanda. » Economics Bulletin 9 (4): 1–7.

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Baird, Sarah J., Craig Mcintosh, et Berk Ozler. 2011. « Cash or Condition ? Evidence from a Cash Transfer Experiment. » Quarterly Journal of Economics 126 : 1709–1753.

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