EPIGRAPHE

Si tes rêves ne te font pas peur, alors arrête de rêver ou carrément

change des rêves. Ce qui compte dans la vie, ce n’est pas seulement la place qu’on occupe, ni la fonction qu’on exerce, mais surtout l’intensité d’amour avec lequel on accomplit sa tâche quotidienne.

Professeur DZAKA KITUTA Théophile

DEDICACE

A tous ceux qui directement ou indirectement se sont sacrifiés sous diverse manière par des contributions financières, matérielles et morales ou par privations de toute nature pour que ce cycle soit terminé en beauté.

Je pense directement :

A l’Esprit Sain primordial.

A mes parents : LELO MAKINDILA Yvon Daniel, et ma mère MBUZI

Laurence, papa je suis très fier d’être né de vous.

A Monsieur SINDIKA DOKOLO

A Monsieur Alain Henri YENGO, Maitre Hervé DIAKIESE, Eric NSUKULA DIVANGA et Maman Blandine MOSEKA, Maman MIEZI et Monsieur Passy

NSAWELA BILELO depuis la Belgique

A tous mes frères et sœurs notamment MK LUTI MAKINDILA ; MASALA LELO Irène ; MUKANDILA LELO Kevin ; KUNSUNGA LELO Jocelin ; PAMBU LELO Solution ; NZILA LELO Adonis et NSIMBA LELO Alda, mes neveux et nièces Prémisse NZONGO ; Ermak ; Esta ; NSIMBA MIKIELE et NZUZI MIKIELE ; Derlin MBAYA ; Alex LUWALA, Peniel MBEMBA, Daniel LELO et Divin LELO sans oublier mon beau-frère Eric MIKIELE pour leurs soutient moral et financier et la matérialisation de ce travail.

A Maitre PAMBU MBAYA Maurice ; Bedonas Léonard ; Anto MBIMU ; Jeanne TADILA ; Elie NSIMBA ; Exaucé NIOSO ; Richesse NSUKULA ; Chancel NSUKULA MANDOBOLA ; Jenny la perle WAMBI ; Gabriel la poupette

NSUMBU ; Prince NSUKULA ; Winner NSUKULA, Obed MUKOKO

A Ursule LEMA ma belle.

A mes filles chéries Précia NKUMBA LELO et Brunella NKUMBA LELO A tous mes Le Congolais Débout du monde.

REMERCIEMENTS

Ce présent travail attestant le couronnement de notre cycle de licence à

l’Université Kongo a été le fruit d’énormes efforts personnels mais aussi d’un concours de plusieurs personnes sans lesquelles il n’aurait ni débuté ni s’achevé.

Nous pensons tout d’abord aux membres du corps enseignant de l’Université Kongo en général et de la Faculté des Sciences économiques et de Gestion en particulier. Qu’ils trouvent à travers nos écrits la reconnaissance de leur dévouement et l’édification de notre personne en termes d’éducation universitaire

Que le Professeur MVUDI MATINGU Séraphin, Chef des Travaux

MANSESA Gloire et l’Assistant N’SUNGU MPUTU Jollivet respectivement Directeur et Encadreurs trouvent et travers ce travail ‘ l’expression de notre profonde gratitude pour leur franche détermination et diriger ce travail en dépit de leurs multiples occupations.

Nous tenons à remercier toutes nos connaissances, notamment :

Monsieur Abdoul KIANGEBENI, Jean Claude MAYENGO, Rex VANGU, Jina MUILU NZUZI, Le patriarche Jean Edmond MAKAYA MAMBONGO.

Nous ne saurons mettre un terme à ces remerciements sans pour autant

faire allusion à nos amis collègues et connaissances avec qui nous partageons joies et peines de notre vie de tout le jour.

Il s’agit notamment de Mike MBALA ; Yanick YOVOKA ; Gervais NKUNKU ; Vigny NTUMBA ; Hyppolite NZILA ; Thabitat KISILUMESO ; Chef Charles MBIYAVANGA ; Chris LIPIPA ; Clever NGOMA ; Joceline BODI KENGE ; Benjamin MBUINGA.

Merci à tous les Congolais Debout à travers le Monde

SIGLE ET ABREVIATION

· BCC : Banque Centrale du Congo

· CONEPT : Coalition Nationale Education pour Tous

· DEA : Diplôme d’Etude Approfondie

· DES : Diplôme d’Etudes Supérieures

· Ed : Edition

· EDUCIN : Education de l’individu

· EDUP	: Education des parents
· EPSP	: Enseignement Primaire, Secondaire et Professionnelle
· EPT	: Education Pour Tous
· ESU	: Enseignement Supérieur et Universitaire
· EXPI	: Expérience de l’individu
· Log	: Logarithme
· MCO	: Méthode de moindre carrée ordinaire
· OCDE	: Organisation de Coopération et de développement Economique
· Op. Cit	: opere citato
· PIB	: Production intérieure brute
· PNB	: Production Nationale Brute
· PVD	: Pays en Voie de Développement
· RDC	: République Démocratique du Congo

· REVIND : Revenu de l’individu

· REVP : Revenu des Parents

· SIDA : Syndrome d’Immino déficience humaine

· TYPE : Type d’éducation

· UNIGOM : Université de Goma

· UK : Université Kongo

· UNIKIN : Université de Kinshasa

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : Répartition des écoles primaires et des élèves par sexe et par province en 2012-2013

Tableau 2 : Taux brut d’admission par sexe et par province au niveau primaire en 2012-2013

Tableau 3 : Taux brut de scolarisation au niveau primaire par sexe et par province en 2 012-2013

Tableau 4 : Répartition des écoles secondaires par provinces y compris les élèves inscrits au secondaire en 2012-2013

Tableau n°5 : Taux brut d’admission au secondaire par sexe et par province en 2012-2013

Tableau n°6 : Taux brut de scolarisation par sexe et par province au secondaire en 2012-2013

Tableau 7: Répartition des cellules et avenues par quartiers

Tableau 8. Répartition des différentes rubriques

Tableau 9 : Revenu des enquêtés (en milliers des FC)

Tableau 10 : Revenu des parents (en milliers de FC) Tableau 11 : Expérience professionnelle

Tableau 12 : Niveau d’éducation de l’individu

Tableau 13 : Niveau d’éducation des parents

Tableau 14 : Type d’éducation

0. INTRODUCTION

0.1PROBLEMATIQUE

Par le temps qui court, l’humanité entière aspire au développement avec

tous ses attributs positifs.

Cependant, nous voulons que tout membre de la collectivité, producteur

comme consommateur du produit du développement, appréhende l’évidence selon laquelle il existe une interdépendance de diverses variables qui sous-tendent ce développement, en l’occurrence l’éducation. Cela voudrait dire qu’il est établi l’existence d’une relation entre le développement ou la croissance économique et l’éducation.

L’éducation formelle et non formelle, la santé et tous les autres facteurs

qui permettent aux individus d’être productifs en milieu professionnel forment les principales composantes du capital humain. Le capital humain est un stock que l’on peut constituer, accumuler et user. Il est immortel et indissociable de la personne qui le détient.

La pensée économique montre que l’éducation a toujours été un thème

présent dans les réflexions des économistes. Elle possède des bienfaits qui vont au-delà des rendements étroitement économiques. Elle est souvent réputée constituer un bien d’intérêt public auquel, selon la décision d’une société, tous ses membres doivent avoir accès, indépendamment de leur solvabilité.

Butté à des contraintes financières, les pouvoirs publics doivent choisir

dans l’affectation des ressources complémentaires, entre la réalisation d’une éducation primaire pour tous et l’élargissement du potentiel du niveau secondaire ou supérieur. (Nkongolo, éducation et croissance économique. 2008, Unikin)

En effet, l’éducation occupe une place de choix dans différentes politiques adoptées par la majorité de pays. Depuis fort longtemps et particulièrement à partir de la Déclaration universelle des droits humains (1948), l’éducation est considérée comme un droit fondamental.

D’après Daniel WAGNER, en 1990 la Conférence mondiale sur

l’éducation pour tous réunie à Jomtien (Thaïlande), avait fait de l’alphabétisation l’un des six grands objectifs mondiaux. Cette conférence s’est fixée un n’objectif modeste, et théoriquement réalisable, consistant à réduire de moitié le taux d’analphabétisme pour l’horizon 2000

Il a été constaté que d’importants progrès ont été enregistrés au de deux

dernières décennies depuis Jomtien en matière d’alphabétisation d’éducation des adultes ; mais la situation générale en matière d’alphabétisation demeurait jusquelà un des défis majeurs du 21^ème siècle.

C’est ainsi, lors du Sommet tenu en septembre 2000 à New York, 189 pays dont la RDC ont adopté la « Déclaration du Millénaire » dans laquelle plusieurs principes ont été adoptés et traduits en huit (8) objectifs, appelés Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD). La communauté internationale s’était engagée à aider les pays pauvres en vue d’atteindre lesdits objectifs à l’horizon 2015. La réduction de la pauvreté et l’accès pour tous à l’éducation figurent en bonne place parmi ces objectifs.

Une autre recommandation est sortie de ces assises, que chaque Etat en

ce qui le concerne devrait s’investir à fond dans cette lutte contre la pauvreté et l’accès pour tous à l’éducation, comme dit on « Un peuple qui n’éduque pas sa population est appelé à disparaitre » Pour avoir pris une part active à ces deux conférences évoquées ci-haut, la RDC a, logiquement, fait sien les objectifs de l’éducation pour tous. Elle devrait par conséquent, non seulement concevoir un programme national de l’éducation pour tous mais aussi et surtout dresser régulièrement, au besoin annuellement, le bilan de ce programme

Malheureusement, comme souligné plus haut, les différents secteurs de la vie nationale enregistrent depuis plus de deux décennies, un important disfonctionnement de sorte qu’il n’est pas facile aujourd’hui de faire ressortir clairement, et de manière détaillée, le bilan de l’éducation pour tous en RDC l’a dit Gratien MOKONZI BAMBANOTA (L’éducation pour tous d’ici 2015 : quelle chance de réussite pour la RDC ?).

Le secteur de l’éducation illustre bien la profondeur de la crise que

traverse le pays. L’important pourcentage de la population sans instruction est inquiétant car on ne peut envisager le développement dans un pays qui tourne le dos à l’éducation de ses habitants. Et pourtant c’est à travers ce type d’investissement que le pays se dote des compétences susceptibles d’augmenter l’efficacité et la productivité au travail et d’exercer à terme une incidence relativement forte sur la croissance, comme le soutiennent de nombreuses études, la baisse de la pauvreté passe par l’amélioration du niveau d’instruction.

Cependant, il est vrai que la pauvreté diminue de manière sensible avec

le niveau d’instruction.

A titre illustratif, le taux de pauvreté serait 3 fois moins important dans

les ménages dont le chef a fait des études supérieures par rapport à ceux dont le chef est sans éducation.

Il est évident que les dépenses d’éducation et de santé sont deux

éléments de la politique budgétaire qui peuvent accélérer la croissance à long terme, car des travailleurs instruits et bonne santé sont non seulement plus productifs que les autres, mais aussi plus à même de recevoir une formation et s’adapter rapidement aux changements technologiques.

C’est ainsi que le budget de l’éducation qui était de 30% en 1960 est aujourd’hui de moins de 5%.

Ce non financement de l’éducation a pour conséquence la corruption. L’intelligence et l’application aux cours ne sont plus les seuls moyens de réussir. Un peu d’argent suffit pour y parvenir.

C’est pourquoi la tricherie et la corruption sont tolérées couramment comme moyen de réussite et d’admission dans la promotion supérieure.

Le comble en est que certains parents estiment que la réussite est

devenue un droit pour leurs enfants de peur de payer plusieurs fois les même frais scolaires (académique). Ils succombent à la corruption.

Ce type de pays ne peut prétendre ni à la démocratie, ni à l’esprit

inventif, ni à la mondialisation ; il encourt plutôt le risque d’être compté parmi les pays esclaves soumis comme l’a dit en 2006, Albert KAMBA EVANGUNUNGA.

C’est pourquoi la qualité de l’éducation doit être d’actualité en RDC.

En parlant de la qualité de l’éducation, nous ne nous baserons que sur celle de l’enseignement supérieur et universitaire ; bien que la qualité de l’enseignement primaire et secondaire soit en déclin si on peut le dire. En effet, il est aujourd’hui établi un consensus dans la littérature économique autour de l’idée selon laquelle, une des voies les plus sûres pour rendre la croissance durable et combattre la pauvreté est d’améliorer le capital humain.

Dans un rapport de l’Observatoire National de la Pauvreté et du Développement Humain Durable (ONAPAD)sur l’impact de l’éducation dans la réduction de la pauvreté au Niger il a été recommandé à l’Etat Nigérien de miser sur l’alphabétisation des adultes (surtout les femmes) et la scolarisation des jeunes pour, non seulement réduire la pauvreté, mais aussi accélérer la marche vers l’atteinte de beaucoup d’autres objectifs du millénaire pour le développement. Des ressources supplémentaires peuvent être encore allouées à ce secteur.

Cette recommandation est valable aussi pour notre pays, par ce que le

système éducatif ne garantit plus l’alphabétisme comme l’a souligné Gratien

MOKONZI BAMBANOTA que plutôt que de combattre l’analphabétisme, l’enseignement primaire et secondaire en RDC le renforce.

L’éducation supérieure et universitaire en RDC n’est pas épargnée de cette situation. Face à une très forte demande d’éducation, les institutions supérieures et universitaires du pays ne sont même de subvenir au besoin de ces lauréats dont le nombre toujours croissant atteint facilement 100000 et plus par an depuis quelques années d’après M. EKWA BIS ISAI (2010).

Malheureusement des petites institutions supérieures et universitaires

naissent de partout à travers le pays pour essayer d’y parvenir. Sont-elles à mesure de le faire ?

La réponse à cette interrogation serait très complexe car presque la

totalité de ces institutions n’ont pas des bâtiments, du personnel enseignant qualifié, des fonds correspondant à leur vision.

Nous constatons aujourd’hui que la qualité de l’éducation en générale,

malgré le courage et la volonté de son personnel enseignant, est de très bas niveau.

Face à cette réalité, une interrogation nous préoccupe : la dégradation

très avancée de la qualité du système éducatif congolais explique- t- elle la baisse du niveau de revenu des ménages congolais ?

0.2. OBJECTIFS

L’objectif général de l’étude est de mesurer l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu des chefs des ménages et salariés ayant un niveau d’étude supérieur. De façon spécifique, il s’agit de :

105

Décrire les caractéristiques socio-démographiques, professionnelles et familiales des enquêtés.
Faire une analyse économétrique de la relation entre la variable dépendante et les variables indépendantes.
Formuler des recommandations.

0.3. HYPOTHESE

Considérée comme une réponse anticipée dans un travail scientifique,

l’hypothèse fixe les objectifs d’un travail.

En ce qui nous concerne, nous pensons a priori que la dégradation du

niveau de la qualité de l’éducation pourrait avoir de l’influence négative sur la variation du niveau de vie de la population congolaise en général et de la ville de Mbanza-Ngungu en particulier.

0.4. APPROCHE METHOLOGIQUE

0.4.1 METHODES

Visant à démontrer et vérifier les vérités, la méthode est considérée

comme un ensemble des opérations intellectuelles par lesquelles une discipline cherche atteindre ces vérités.

Dans cet épisode, nous présenterons la démarche méthodologique qui a

permis la récolte et le traitement des données exploitées dans le cadre de notre travail.

De ce qui précède, la méthode déductive nous a été d’une importance capitale pour à nos conclusions. Nous sommes partis d’un échantillon de 111individus selon le principe des quotas et nous avons extrapolés les résultats sur toute l’étendue de la cité.

De ce fait, la méthode inductive nous a également été d’une grande importance. Cette méthode a été soutenue par des techniques statistiques pour faciliter l’analyse d nos données récoltées afin d’en inférer les résultats sur toute la population sous examen.

116

0.4.2 TECHNIQUES

Nous allons utiliser dans le cadre de ce travail, les données recueillies

sur terrain à partir d’une enquête ponctuelle donnée.

C’est ainsi que, nous avons recouru à la technique documentaire pour

nous imprégner des propos des différents chercheurs à travers le monde pour bien munir notre étude d’une théorie consistante, celle d’interview et l’enquête via un questionnaire pour vérifier nos hypothèses des recherche en récoltant le maximum d’information.

Les données sous examens sont des données en coupes instantanées.

Cela revient à dire que la délimitation temporelle de notre travail ne

porte pas sur des mois, années ou époque, mais plutôt sur les revenus actuels.

0.5. INTERET, CHOIX DU SUJET ET DELIMITATION DU TRAVAIL

La présente recherche analyse l’impact de la qualité de l’éducation sur le niveau de revenu des ménages de la ville de Mbanza-Ngungu.

Ce travail revêt d’une importance capitale vue la situation que connait

notre pays en général et la ville de Mbanza-Ngungu en particulier.

Le système éducatif étant de très bas niveau et une économie œuvrant

en grande partie dans l’informel, le présent travail essayera de relever l’impact des déterminants de la qualité d’un système éducatif sur le revenu de la population.

En ce qui concerne la délimitation spatiale et temporelle, la présente

recherche aura pour étendue d’étude la ville de Mbanza-Ngungu et l’année 2019.

0.6. CANEVAS DU TRAVAIL

Cette étude comprend, outre l’introduction, la conclusion et les

suggestions, trois grands chapitres ; Le premier porte sur les généralités sur l’éducation et la qualité de l’éducation) ; le deuxième présente l’aperçu générale sur le système éducatif congolais et la méthodologie utilisée ; et le troisième, analyse la relation entre la qualité de l’éducation acquise par les salariés et leur niveau de revenu à Mbanza-Ngungu.

CHAPITRE PREMIER : GENERALITES SUR L’EDUCATION ET LA

QUALITE DE L’EDUCATION

Pour bien circonscrire notre étude qui a une très grande importance, le

présent chapitre a pour objectif de retracer le cadre théorique qui nous permettra de bien maitriser les concepts, les taux et les contours qui ont traits à notre titre de travail. Par ce qu’un travail scientifique se doit d’être rigoureux d’où la maitrise des différents concepts.

1.1. EDUCATION

1.1.1. Définition de l’éducation

L’éducation peut être définie comme un ensemble de comportements

visant à améliorer les facultés intellectuelles, les qualités morales et l’habileté manuelle de l’individu, les comportements dont on cherche à comprendre la finalité, les orientations et les conséquences.

On peut aussi considérer que l’éducation est une activité productive au

sens d’un processus de transformation dans la mesure où l’homme constitue à la fois la matière première et le produit final. MVUDI MATINGU S., « Economie de l’éducation », Université Kongo, FAGEC, 2018-2019.

1.1.2. Formes et finalités de l’éducation

Il existe plusieurs formes d’éducation qui permettent aux individus

d’acquérir des connaissances, à savoir13 l’éducation formelle ; l’éducation non formelle; l’éducation informelle; l’éducation indirecte; l’éducation permanente.

Il convient de signaler que notre travail s’intéresse plus à l’éducation

formelle.

Les systèmes d’éducation formelle et non formelle poursuivent

plusieurs finalités regroupées en trois (3) catégories à savoir la finalité culturelle ; la finalité sociale et la finalité économique.

La finalité culturelle consiste à transmettre à la nouvelle génération la

culture de la société. A cet effet, la finalité culturelle a trois fonctions : consacrer la culture du passé en affirmant son prestige ; permettre à la culture de se perpétuer endoctriner la population de telle sorte que les produits de cet endoctrinement se conforment à l’image des groupes qui dominent la société.

138

L’éducation joue le rôle de socialisation ou d’intégration du corps social

sur le plan des connaissances, des valeurs morales et des catégories de pensée. C’est depuis la fin de la seconde guerre mondiale et particulièrement en

1948 qu’on a assignés à l’éducation la finalité sociale. En effet, c’est la déclaration universelle de droit de l’homme qui a inséré l’éducation parmi les droits humains fondamentaux.

La finalité économique consiste à préparer les individus à la vie

professionnelle et à adapter leurs formations aux besoins de la société. Il s’agit de donner au facteur travail (l’homme) la possibilité d’être plus productif.

1.1.3. Nature des biens et des dépenses de l’éducation

Dans son mémoire de licence Nkongolo considère l’éducation comme

une activité qui produit les connaissances en utilisant des ressources humaines, matérielles et financières. Les connaissances qui sont produites ont une double nature économique qui est celle de bien de consommation et bien de production. En tant que stock de connaissances et en tant que système, on considère l’éducation comme bien de consommation lorsque la finalité est culturelle et sociale et non professionnelle. C’est le cas des degrés d’enseignement maternel et primaire. En revanche, l’éducation est considérée comme bien de production lorsque la finalité est économique ou professionnelle. Il s’agit des degrés d’enseignement secondaire, technique, professionnel, supérieur et universitaire qui sont considérés essentiellement comme bien de production.

Pour produire des connaissances, il y a des dépenses à effectuer qui ont également une double nature économique à savoir : dépenses de consommation et celles d’investissement. Si l’éducation est considérée comme bien de consommation, les dépenses effectuées sont considérées comme des dépenses de consommation et si elle est considérée comme bien de production, les dépenses effectuées sont considérées comme des dépenses d’investissement.

1.1.4. Avantages de l’éducation

Il est évident que les avantages de l’éducation sont probablement d’une

portée beaucoup plus vaste. L’hypothèse classique est que l’éducation apporte une contribution fondamentale à l’épanouissement personnel et probablement à la santé de la société d’une façon plus générale. Lorsqu’on considère les services publics, il est essentiel de se rappeler que l’éducation peut avoir d’importants

149

avantages du point de vue du bien-être dont ne rendent pas compte les modèles et les données généralement analysés par les économistes et les pouvoirs publics.

Ces avantages comprennent même ceux que l’éducation procure

directement aux personnes. Il est plausible que l’éducation procure à la fois un avantage immédiat en termes de consommation et un effet à long terme sur la satisfaction dans la vie, toutes choses étant égales par ailleurs.

La difficulté en l’occurrence est qu’il est beaucoup plus difficile de

mesurer le bien-être d’une façon significative que de mesurer la production de biens et de services, et les économistes commencent tout juste seulement à étudier le bien-être et ses déterminants.

Dans un ouvrage témoignant d’un esprit novateur, Blanchflower et Oswald (2000) fait état « d’équations du bonheur », calculées sous forme d’estimations, qui sont des analyses de régression établissant un lien entre des indicateurs de bien-être obtenus à l’occasion d’enquêtes et les caractéristiques personnelles.

Ils constatent que le niveau de formation est associé à un plus grand

bonheur même si l’on fait abstraction du revenu de la famille.

Ces conclusions pourraient avoir d’importantes conséquences pour la

politique de l’éducation. Ainsi, il est tout à fait possible que l’étendue de la formation d’une personne ait un effet positif sur le bien-être d’autres ; auquel cas, les personnes qui sont uniquement soucieuses de leur propre intérêt peuvent avoir tendance à sous- investir dans l’éducation du point de vue de la société.

D’un autre côté, l’éducation peut avoir une incidence sur le bonheur,

car elle influe sur la perception de son propre statut par rapport à celui des autres, auquel cas les avantages que l’éducation procure globalement du point de vue du bienêtre peuvent être moins importants que ne semblent le laisser entendre les résultats de Blanchflower et Oswald repris dans le mémoire de Nkongolo (20122013).

1.2. QUALITE DE L’EDUCATION

L’éducation de qualité est une condition préalable pour un

développement durable à tous les niveaux et dans tous les modes d’enseignement.

1015

1.2.1 Rôle de la qualité de l’éducation

Le modèle de Lucas (1988), identifie « le capital humain » c.à.d. le stock des connaissances économiquement valorisables incorporées aux individus par la formation et l’éducation comme étant le facteur essentiel de la croissance.

L’investissement en capital humain permet d’améliorer la productivité

de la main- d’œuvre, facilite le progrès technique et la diffusion des innovations dans le système productif ; ce qui augmente la productivité globale des facteurs et par conséquent stimule la croissance économique.

Dans ce même modèle, le rythme de la croissance d’une économie dépend forcement de la part des ressources qu’elle consacre au système de formation et aux dépenses d’éducation.

La théorie du capital humain développée en 1964 par Gary Becker

associait l’éducation à un investissement pour l’individu, pour les employeurs et pour la société.

Il affirme que les savoirs transmis par l’éducation améliorent

directement les performances des individus.

Selon Mincer, la terre apparaît de moins en moins comme un facteur contraignant dans le processus de production alors que la qualité de la main d’œuvre semble le devenir. L’éducation est la concrétisation d’une abstraction.

Concrétiser une abstraction en développant les capacités des

particuliers et des sociétés à œuvrer pour un avenir viable est une entreprise qui, par essence, relève de l’éducation. En vérité, les quatre principes de la réalisation d’un développement humain durable énoncés lors du sommet mondial pour le développement durable de 2002 sont à rapprocher des quatre piliers de l’éducation décrits dans le rapport Delors.

Réussir un développement durable exige :

De prendre conscience du défi ;
D’avoir une responsabilité collective et un partenariat collectif ;
D’exercer une action volontariste ; (www.asmp.fr/travaux/gpw/dvlp durable/éducation Afrique sur www.google.fr)
De croire à la dignité de tous les êtres humains, sans exception.
L’éducation donne des compétences : Ø Apprendre à connaître ;

1116

Apprendre à vivre ensemble ; Ø Apprendre à faire ; Ø Apprendre à être.

Ceci prouve que l’éducation est l’agent déterminant de la transition vers

un développement durable, par son pouvoir de faire progresser les capacités des personnes et de transformer en réalités leurs aspirations concernant la société. L’éducation ne se limite pas à impartir des compétences scientifiques et techniques, elle renforce la motivation de la justification et le soutien social aux personnes qui les recherchent et les appliquent. La communauté internationale est désormais convaincue qu’il nous faut développer l’éducation, les valeurs, les comportements et les modes vie qui sont indispensables pour un avenir viable.

Ainsi, créer des compétences de manière à élaborer une réflexion

orientée vers l’avenir constitue la principale mission de l’éducation.

Quant à ce qui concerne l’éducation de qualité, l’éducation pour tous l’a incorporée dans ses objectifs à savoir les objectifs internationaux de développement. Le but visé n’est pas de dispenser n’importe quelle éducation, sans se préoccuper de sa qualité. L’idée que l’accès doit précéder la qualité est un mythe. Accès et qualité peuvent être réalisés simultanément. Quant à savoir ce qu’est une éducation de qualité, le débat se poursuit.

« La qualité est devenue un concept dynamique qui doit constamment s’adapter à un monde dans lequel les sociétés elles-mêmes sont soumises à des profondes transformations sociales et économiques. Il est de plus en plus important d’encourager la réflexion prospective et l’anticipation. L’ancienne notion de qualité est devenue obsolète. En dépit des différents contextes, il existe des nombreux points communs dans la recherche de l’éducation de qualité, qui devraient permettre à chaque individu, femme et homme, d’être des membres actifs à part entière de leurs communautés ainsi que des citoyens du monde ».

A ce stade, une éducation de qualité, possède des caractéristiques

essentielles dont la mise en œuvre peut pendre diverses formes pour s’adapter au contexte culturel.

1712

Une éducation de qualité :

Soutient une approche fondée sur les droits de toutes les entreprises éducatives. L’éducation est un droit humain et une éducation de qualité soutient en conséquence l’ensemble des droits humains ;
Est fondée sur les quatre piliers de l’éducation pour tous : apprendre à connaître, apprendre à faire, apprendre à vivre ensemble, avec les autres, apprendre à être (Delors et Al., 1996) ;
Considère l’apprenant comme personne individuel, comme membre d’une famille, d’une communauté et concitoyen du monde, et vise à donner à chacun l’aptitude à remplir ces quatre rôles ;
Promeut et transmet les idéaux d’un monde durable, un monde juste, équitable et pacifique où les individus sont soucieux de l’environnement et contribuent à l’équité intergénérationnelle ;
Tient compte des spécificités sociales, économiques et environnementales d’un lieu particulier et façonne le programme d’enseignement pour qu’il les reflète. Une éducation de qualité est localement pertinente et culturellement appropriée ;
Tire les enseignements du passé (par exemple, les savoirs autochtones et traditionnels), en les adaptant au temps présent pour préparer les individus à l’avenir ;
Dispense des connaissances, des compétences nécessaires dans la vie courante, des conceptions, des attitudes et des valeurs ;
Fournit les outils nécessaires pour transformer les sociétés contemporaines en sociétés plus durables ; Ø Est mesurable.

1.2.2 FACTEURS INFLUENCANT LA QUALITE DE L’EDUCATION

Comme dit dans les lignes précédentes, la qualité de l’éducation apparaît comme un terme très complexe.

A présent, focalisons notre attention sur les éléments qui l’influencent. Plusieurs facteurs sont pris en compte entre autres la qualification des enseignants, le chômage des parents, les matériels d’apprentissage et infrastructures, l’éducation des parents, la pauvreté, les pouvoirs publics, la technologie, la mondialisation, …

Ainsi nous allons analyser d’une manière plus au moins détaillée en quoi

est ce que ces facteurs ont un impact sur une éducation de qualité.

1318

1.2.2.1. Facteurs internes

A) Qualité de l’éducation et Qualification des enseignants

Les enseignants sont un facteur clé pour l’amélioration de la qualité de

l’éducation. Dans le rapport mondial de suivi sur l’éducation pour tous 2005 il a été dit que la qualité des enseignants et celle de l’enseignement, au sens large, ont souvent été considérées comme les plus importants des facteurs organisationnels associés aux acquis des élèves. La formation des enseignants est un indicateur critique de la qualité de l’éducation.

Préparer les enseignants à affronter les défis d’un monde en mutation

signifie les équiper d’une expertise spécifique concernant les matières enseignées, des pratiques pédagogiques efficaces, d’une compréhension de la technologie et de l’aptitude à collaborer avec les autres enseignants, les membres de la communauté et les parents.

Comme dit on : « on ne donne que ce qu’on a ». C’est pourquoi un

enseignant de qualité ne donnera à ses élèves, étudiants qu’un enseignement de qualité contrairement à un enseignant non qualifié qui ne pourra jamais donner ce qu’il n’a pas (une éducation de qualité).

B) Qualité de l’éducation, matériels d’apprentissage et infrastructures

Les matériels d’apprentissage et les infrastructures sont des éléments

contribuant à l’amélioration de la qualité de l’éducation.

Il a été dit dans le rapport mondial de suivi sur l’éducation pour tous qu’un enseignement et un apprentissage de qualité doivent être largement et équitablement disponibles pour tous. Ce qui n’est pas le cas dans des nombreux pays en développement.

Il faut d’urgence se préoccuper de cette situation notamment en révisant

les politiques de production et de distribution des manuels et autres matériels d’apprentissage et en formant les enseignants à mieux utiliser ces matériels, conformément à une bonne pratique pédagogique.

« Néanmoins, la multiplicité des intérêts en jeu dans la fourniture des manuels peut avoir pour conséquence la négligence et la corruption, qui contribuent également à l’inefficience » ( Leguéré, 2003).

C’est ainsi que la tendance mondiale est de libéraliser la production et

la distribution des manuels et d’en décentraliser l’acquisition.

1914

Des études réalisées au Kenya, au Ghana et en Australie (Glewwe et Al., 2000, Okyere et Al., 1997, Horsey 2004, Law et Horsey, 2004) sont instructives à cet égard. Elles démontrent que si la disponibilité des manuels scolaires à une réelle incidence sur la qualité de l’enseignement et de l’apprentissage, la façon dont les enseignants les utilisent est très variable, ce qui confirme l’importance du soutien aux enseignants pour leurs permettre de les utiliser efficacement.

Néanmoins il faut aussi accorder une plus grande attention à l’entretien

des installations scolaires. Un bon entretien est une opération rentable car elle accroît la durée de vie et la qualité des bâtiments.

C) Qualité de l’éducation et la technologie

Le monde actuel est animé d’un dynamisme accru en termes

d’innovations technologiques. Cela n’épargne pas le secteur éducatif.

La technologie est actuellement un facteur important dans le devenir scolaire des enfants. Elle facilite l’accessibilité à toutes les informations (présentes, passées et même des prévisions futures) du monde au moment voulu.

C’est pourquoi les enfants évoluant dans des milieux avancés sont plus

favorisés que ceux évoluant dans des milieux moins avancés.

Par contre, nous pouvons aussi établir une relation inverse par rapport

à la précédente. La qualité de l’éducation a une influence significative sur le développement technologique et par conséquent sur la croissance économique.

Comme nous le savons tous, le capital humain est un élément essentiel

dans la production d’idées nouvelles.

Enfin, l’éducation peut avoir un autre rôle, non moins important :

favoriser non plus les innovations technologiques mais leurs adaptations.

1.2.2.2 Facteurs externes

A) Qualité de l’éducation et Chômage des parents

Selon Phipps, les économistes se sont assez peu intéressés aux enfants

en tant que tels. Une des explications est que : « les économistes étudient les marchés mais les enfants vivent dans un monde dominé par des facteurs hors du marché tel qu’il est défini traditionnellement » (Phipps, 1999). Les enfants consomment des biens fournis gratuitement par la collectivité : éducation, santé…

2015

Unesco, Rapport mondial de suivi sur l’éducation pour tous. (Unesco, 2005, page 121.

Michel DUEE), L’impact du Chômage des parents sur le devenir

scolaire des enfants, Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques (INSEE), France, Juillet 2004.

Il a de même montré que le taux de chômage macroéconomique peut

avoir des conséquences psychologiques sur les enfants.

D’après une étude menée par Ermisch, le chômage (l’inactivité) des

parents est utilisé comme un indicateur de pauvreté.

Il conclue que l’impact négatif du chômage existe à tous les âges.

L’importance des politiques visant à améliorer la situation sur le marché du travail est donc réaffirmée puisqu’elles ont des conséquences bénéfiques immédiates (pour les parents comme pour les enfants) mais aussi des conséquences à plus long terme sur le capital humain et le bien-être des enfants.

C’est ainsi que nous constatons que le chômage des parents a un impact sur la qualité de l’éducation de leurs enfants soit en termes d’accession aux institutions de qualité, de même qu’à l’accession à la technologie.

Nous constatons donc que la situation financière familiale a un impact

significatif sur le devenir scolaire des enfants.

C’est ainsi que dans un régime privé d’éducation, la qualité de

l’éducation de l’enfant est déterminée par le revenu de ses parents. Par contre, dans un régime public d’éducation, tous les apprenants reçoivent une éducation de même qualité, déterminée par le revenu moyen.

Ce qui est le cas de bon nombre des pays sous-développés car l’éducation est plus entretenue par le secteur privé. CONEPT, Education pour tous à Bukavu, Bukavu, page 5.

B) Qualité de l’éducation et Niveau déducation des parents

Les parents ayant fréquenté le banc de l’école constituent un des facteurs

influençant la qualité de l’éducation de leurs enfants. Ce qui implique que des parents intellectuels constituent un atout non négligeable pour l’acquisition d’une éducation de qualité de l’enfant.

Florence Arestoff est aussi de cet avis et l’a même vérifié en disant que la littérature tant économique que sociologique offre des nombreuses démonstrations de l’impact positif de l’éducation et de revenu des parents sur le développement cognitif de l’enfant, sur la qualité de l’éducation qu’il reçoit et sur sa réussite éducative.

1621

Or, le cadre d’apprentissage que des parents éduqués (intellectuels)

peuvent offrir à leurs enfants leur permettra aussi d’accroître leur productivité pour un nombre d’années d’étude donné. (Murnane et Al., 1981).

Parallèlement, le niveau d’éducation des parents matérialise le capital

social de l’individu. Grâce à un père éduqué, l’individu pourra profiter de réseaux de connaissances qui lui permettront peut-être d’occuper des postes plus valorisants en terme de position, de rémunération, etc.

Selon Bowles (1972), une classe sociale et un niveau d’éducation ne déterminent pas un revenu mais plutôt une opportunité. Celle-ci correspond au fait de choisir parmi des emplois différents, chaque emploi se caractérisant par divers aspects monétaires et non monétaires. (Florence ARESTOFF, Taux de rendement de l’éducation sur un marché d’un pays en développement, DT/2000/11, page 08)

C) Qualité de l’éducation et Pauvreté

Dans cette section, la pauvreté sera analysée sous l’angle du personnel enseignant (des intrants éducatifs). Bon nombre des pays en développement ont des difficultés dans l’encadrement de leurs corps enseignants (professoral) surtout en ce qui concerne leur rémunération. C’est ainsi que ces enseignants se vouent à la corruption (monétaire, sexuelle,…), au déguisement de la profession soit même en changeant de métier,…. Ce qui réduit l’effectif des enseignants, par ricochet détériore la qualité de l’enseignement. Malheureusement cette situation les a dépourvus de l’éthique et de tout sens de responsabilité.

Cynthia Gutmann, dans son article, Définir la qualité et l’inégalité dans

l’éducation (2008), évoque le problème de la rémunération des enseignants. Elle dit que : la rémunération des enseignants est devenue problématique dans les pays en développement. Elle est faible en valeur réelle et souvent même insignifiante pour garantir un niveau de vie décent. Elle illustre cette idée par un exemple concret de la Sierra Leone. Dans ce pays, la plupart des enseignants doivent subvenir aux besoins de leurs familles de 4 à 5 personnes avec moins de 2 dollars par jour. Ce qui est largement insignifiant. C’est ainsi que ces enseignants s’adonnent à d’autres métiers pour survivre et ne passent que peu de temps à donner cours.

D) Qualité de l’éducation et Pouvoir public

L’éducation de qualité est un atout majeur pour un développement socio-économique durable dans un pays.

1722

C’est ainsi qu’il y a toutes les raisons de continuer à investir dans

l’amélioration de la qualité de l’éducation, mais ce n’est pas un investissement que peut aisément consentir ceux qui en bénéficient le plus. Les pauvres supportent déjà des charges importantes pour l’éducation de leurs enfants, dont les bénéfices ne risquent de se concrétiser que longtemps après que les investissements aient été réalisés. Les bénéfices d’une bonne éducation de base étant de caractère très général, il est difficile de mobiliser d’importantes ressources privées pour améliorer la qualité de cette éducation.

En conséquence, le rôle de l’Etat en tant qu’acteur le plus à même de

transcender les réalités, les intérêts à court terme et d’investir dans la qualité devient crucial. (Elie COHEN et Philippe AGHION, Education et croissance : impact des technologies, la documentation française, 2004, pages 1-2)

Il a été soutenu que les Etats devraient investir au moins 6% de leur PNB dans l’éducation (UNESCO, 1996). Bien que ce niveau d’investissement ne soit pas en soi une garantie de qualité, l’idée de fixer un repère a une valeur politique considérable et, dans des nombreux pays, la réalisation de cet objectif donnerait un élan propre à relever le niveau des ressources disponibles.

E) Qualité de l’éducation et la Mondialisation

En France, le terme mondialisation s’est imposé pour désigner le processus d’interdépendance croissante des économies nationales et la constitution d’un espace économique mondial de plus en plus intégré. Ce terme français correspond au terme anglais (globalisation) qui est parfois aussi utilisé en français (on parle de la globalisation financière).

Parler de la mondialisation ou de l’économie globale, c’est signifier que

l’on est passé à un stade supérieur de l’intégration économique : les biens, les services, les capitaux et le facteur travail circulent désormais dans un espace mondial où le contrôle des Etats-Nations s’affaiblit.

De part cette définition, la mondialisation contient (comprend) trois

grands marchés à savoir, celui des biens et services, celui des capitaux et celui du travail. Le dernier marché est celui qui nous concerne le mieux qu’il soit le moins mondialisé par rapport aux deux précédents.

Quant à ce qui concerne le système éducatif, ce dernier n’est pas épargné

de cette réalité qui prévaut dans le monde actuel.

Nous voici au terme de notre section qui a porté sur les facteurs

influençant la qualité de l’éducation. Dans cette section, il a été question de relever et d’expliquer en quoi ces différents éléments influencent la qualité de l’éducation.

1823

Martin CARNOY, Mondialisation et réforme de l’éducation : ce que

les planificateurs doivent savoir, Unesco, Paris, 1999, pages 25-26, disponible sur http: // www.unesco.org/ Iiep Martin CARNOY, Idem, page 27.

Focalisons à présent notre attention sur l’impact de la qualité de

l’éducation sur le revenu individuel.

1.2.3 REVU DE LA LUTTERATURE SUR L’IMPACT DE LA QUALITE

DE L’EDUCATION SUR LES REVENU DES MENAGES

1.2.3.1. Revue de la littérature théorique

Plusieurs études semblables à la notre ont été menées à travers le

monde. C’est ainsi que nous allons parcourir certaines d’entre elles en vue de s’enquérir des résultats obtenus dans leurs études.

Le rôle déterminant de la formation et de l’éducation dans le processus de développement fait l’objet d’un consensus de la communauté internationale. Depuis la conférence d’Addis Abéba (1961) jusqu’au Forum de Dakar (2000) ou aux objectifs du millénaire du développement (OMD), l’éducation pour tous (UNESCO BREDA, 2005) est affirmée comme une priorité.

Ce rôle paraît renforcé dans la nouvelle économie de l’information et

de la connaissance. Or, il y a peu de domaines où les enjeux sont aussi conflictuels, que ce soit en termes de valeurs et de connaissances transmises, de tensions entre l’universalisme et le particularisme, d’accès différenciés à l’école selon les catégories sociales ou de divergences entre les États.

L’accès inégal à la formation, la polarisation des savoirs et la fracture

scientifique entre les pays développés ou émergents et les pays pauvres, pris dans les trappes à pauvreté, connaissant une implosion scolaire et un exode croissant des compétences (30% des cadres africains sont hors du continent) caractérisent les asymétries internationales.

Les écarts d’espérance de vie scolaire vont de cinq ans pour les pays

pauvres à douze ans pour les pays industriels. Plus de 100 millions d’enfants ( 43% sont africains) ne sont pas scolarisés, avec des écarts importants entre les garçons et les filles ( 9%). L’éducation pour tous apparaît comme un mirage qui se déplace au fur et à mesure que l’on croit s’en rapprocher.

Il faudrait en Afrique passer de 64 millions de scolarisés en 2005 à 140

millions en 2015. Les pays en développement sont caractérisés par une pyramide des âges à base large conduisant à un pourcentage de la population scolarisable

1924

quatre fois plus élevé que dans les pays industriels et par une faible création d’emplois dans le secteur moderne employant les scolarisés.

On observe un rôle positif de l’enseignement en termes de construction

de la citoyenneté, de savoirs évitant la fracture scientifique et des opportunités d’emploi dans de nombreux services.

L’enseignement est un investissement intergénérationnel qui concerne le cycle de vie professionnel. Mais, en même temps, le chômage intellectuel, l’exode des compétences, la déqualification de nombreux emplois avec un secteur dit informel absorbant un nombre croissant de déscolarisés, voire de diplômés, caractérisent les pays pris dans des trappes à pauvreté.

L’enseignement est un processus institutionnalisé de formation et de

transmission des connaissances qui développe des aptitudes, des habitudes et des attitudes. Il se réalise au sein d’une institution, l’école, qui se caractérise par plusieurs traits : hiérarchie des cycles de formation, séparation vis-à-vis de la production, corps spécialisé d’enseignants rémunérés, sanction des acquisitions des savoirs par des promotions et par des diplômes.

Cette institution fait en amont l’objet de choix et de décisions de la part

des individus ou des ménages. Elle conduit en aval à insérer les élèves sur un marché du travail. Concernant des individus hétérogènes, ce processus de formation se réalise dans des institutions différenciées, se déroule dans un temps long et se fait en univers risqué ou incertain. Cette définition d’une institution « universelle » permet la mesure, la comparaison dans le temps et l’espace des systèmes scolaires et de ses produits. La complexité des processus éducatifs est réduite en un ordre institutionnel unifié dans le cadre d’États nations.

La progression dans la formation permet le passage de règles et de

codes appris suivant un processus hiérarchique (primaire) à des découvertes et des coproductions de savoirs pouvant conduire à un débat critique (université). Cette hiérarchisation est en phase avec les places et les rôles que les agents occupent dans la société. Si l’école primaire, longtemps école du peuple, cherche plutôt la formation à la citoyenneté et aux connaissances favorisant le savoir-être (habitudes, intériorisation de normes et de règles), la formation supérieure privilégie la créativité et la capacité de s’adapter en développant les savoirs, alors que la formation professionnelle valorise surtout des savoir-faire.

L’économie standard de l’éducation a une conception instrumentale. Il s’agit, dans ce champ de l’économie, de mesurer le produit éducatif, les déterminants de la demande et des décisions des ménages, de simuler les effets

2025

des politiques sur les choix scolaires, d’apprécier l’efficacité de l’école, ses effets en termes d’équité ou son impact sur la croissance.

Impact de la qualité de l’éducation sur le revenu des ménages

La qualité de l’éducation a des impacts dans plusieurs domaines à savoir

les objectifs de développement, le revenu individuel, la croissance économique, le changement comportementaux, compétence sur le marché de l’emploi, …

En ce qui nous concerne, nous n’examinerons que son impact sur le

revenu individuel.

Le revenu est le flux des ressources d’une personne, qui est la contrepartie de sa contribution à une activité économique (de production). Le revenu peut par exemple, se présenter sous la forme de salaires, de profits ou de rente.

Néanmoins, si l’on prend la définition de Hicks, le revenu d’une période

est ce qu’on (une personne ou un pays) pourrait consommer pendant cette période sans s’appauvrir.

Pour certains auteurs comme Adam SMITH (La richesse des nations, 1776) ou Karl MARX (La critique du programme de Gotha, 1875), les inégalités de revenu ou de salaires sont liées à des différences individuelles. SMITH insistent sur l’importance des différences de qualification. Cette approche se retrouve dans la théorie du capital humain : pour BECKER (prix Nobel 1992), les inégalités de salaires (et plus largement de revenus) résultent des différences dans les investissements en capital humain par les individus.

C’est ainsi qu’on dispose de plus en plus d’éléments prouvant que la qualité des ressources humaines, telle mesurée par les scores au test, est directement liée au revenu individuel, à la productivité et à la croissance économique. Divers résultats de recherches.

Le mot rente désigne une rémunération liée à un droit de propriété sur une ressource dont la quantité disponible ne dépend pas de la rémunération associée à ce droit ou, si elle en dépend, c’est selon une relation relativement complexe, dans laquelle le facteur temps joue un rôle essentiel. L’exemple de la rente le plus connu est celui de la rente foncière, qui est la rémunération due à l’utilisation des terres, dont la quantité disponible est limitée et dont la nature n’est pas affectée par cette utilisation. (Bernard GUERRIEN, 2002)

Il y a constitution du capital humain chaque fois que l’individu acquiert

des connaissances ou des savoirs faire lui permettant d’améliorer son efficacité productive. Le concept inventé par G. BECKER et popularisé par T. SCHULTZ dans les années 1960, représente une extension de la notion du capital d’I.

2621

FISHER. Ce dernier proposait de considérer comme capital toute ressource susceptible de fournir des flux de revenus futurs. Le capital humain est donc un stock qui peut s’accroître ou diminuer et qui possède deux caractéristiques essentielles : d’une part il est largement immatériel, composé avant tout d’aptitudes innées(BECKER) et d’acquis mentaux ; d’autre part, il est inséparable de la personne de son détenteur. Ce stock de capital humain peut s’accroître grâce à des investissements :

· Dans le domaine de l’éducation et la formation : l’éducation informelle dispensée par la famille durant la petite enfance, la scolarité, formation professionnelle et expérience professionnelle acquise sur le tas ou de manière plus officielle.

· Dans le domaine de la santé. Ce qui contribue au développement et au

bien être physique et mental des populations accroît en effet le capital humain. (Bernard GUERRIEN, Dictionnaire d’analyse économique, éd. La découverte et Syros, Paris, 2002, page 455) menées aux Etats-Unis d’Amérique montrent que l’accroissement des revenus attribuable à des meilleurs scores au test a un impact évident sur le salaire une fois pris en compte les différences en terme de durée de scolarité, d’âge, ou d’expérience professionnelle et les autres facteurs susceptibles d’influer sur les salaires.

Autrement dit, à durée de scolarité égale, les résultats d’une meilleure

qualité de l’éducation sont étroitement liés aux différentielles ultérieures des revenus et donc, suppose-t-on, aux différences de productivité individuelle.

Une partie des bénéfices associés à la qualité de l’éducation vient de la

poursuite de la scolarité. Bien entendu, les enfants qui réussissent le mieux, réussite attestée par leurs notes aux examens ou leurs scores aux tests d’acquis standardisés, sont ceux qui tendent à faire les études le plus longues à l’école et à l’université. Ainsi, une plus grande réussite scolaire retient les élèves le plus longtemps à l’école, ce qui conduit entre autres, à des taux d’achèvement plus élevés à tous les niveaux du système éducatif. Bien que les données sur ces relations soient quelque peu limitées dans les pays en développement, il semble probable que les bénéfices résultant de la qualité de l’éducation y soient plutôt plus élevés que dans les pays industrialisés. Cette hypothèse a été vérifiée lors d’une recherche menée dans 6 pays principalement africains.

Il a été constaté qu’une augmentation d’un écart-type des scores aux

tests était associée à un accroissement des salaires de 12 à 48%, ce qui témoigne d’un rendement substantiel de l’élévation des niveaux de compétences cognitives et donc, probablement, de l’amélioration de la qualité de l’éducation ».

2722

Il a été question dans cette section de parler de l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu individuel. Nous avons constaté que l’éducation de qualité a une influence significative sur le revenu. C’est ainsi qu’il s’avère important à présent de parler des différents travaux rédigés sous d’autres cieux dans des thèmes similaires tout en relevant les résultats auxquels ils ont aboutis. www.google.fr/ qualité de l’éducation et revenu individuel.

1.2.3.2 REVUE DE LA LITTERATURE EMPIRIQUE DANS LES PAYS

EN DEVELOPPEMENT

Plusieurs études ont été menées à travers le monde. Pour mesurer

l’impact de l’éducation sur la croissance, un aperçu sous deux dimensions ; une dimension microéconomique et une autre macroéconomique.

Sur le plan macroéconomique, une étude sur les USA, Denison (1985)

trouve que l’augmentation du niveau d’éducation du travailleur moyen entre 1929 et 1982 explique près du quart de la croissance du revenu par tête sur la période.

Dans le même ordre d’idée, en cherchant à mettre en évidence le rôle de l’éducation dans le développement économique, Lau et al (1990) ont montré qu’un accroissement d’une année du niveau moyen d’éducation de la population adulte engendre une augmentation de 3 à 5 % du PIB.

Par ailleurs, un des faits stylisés les mieux connus, au plan micro-

économique, est l’impact positif du niveau d’éducation des individus sur leurs revenus; il s’agit des travaux de Mincer (1974) et Psacharopoulos (1993).

A) Cas des pays de l’Afrique A.1 Cas du Sénégal

Au Sénégal, la méthode des incidences a été utilisée par Birahim Bouna NIANG(2005) pour mesurer l’impact des dépenses publiques d’éducation à tous les niveaux (primaire, secondaire, supérieur et formation professionnelle) sur la pauvreté.

Dans une autre étude au Sénégal sur les déterminants de la pauvreté (Doucouré, 2001) un modèle logistique dont la variable dépendante est « statut de pauvreté» a été estimé. Les résultats de l’estimation montrent que les variables de l’éducation agissent sur la pauvreté.

A.2 Cas du Niger

Au Niger, l’analyse de l’impact de l’éducation sur la pauvreté a fait

l’objet de quelques études basées surtout sur l’aspect monétaire.

2328

Il s’agit d’une part de l’étude menée par l’INS (2005) sur « l’éducation

et pauvreté au Niger », où un modèle logistique a servi à expliquer la pauvreté par ses déterminants.

L’une des principales conclusions est qu’un individu ayant un niveau

d’instruction coranique a presque 5 fois plus de risque de devenir pauvre qu’un individu dont le niveau d’instruction est le primaire ou le secondaire.

D’autre part, une autre étude de la Banque Mondiale (2004) sur «la dynamique des scolarisations, évaluation pour un développement durable » est arrivée à la conclusion selon laquelle « si un individu qui n’est pas allé à l’école a 44% de chances d’être dans le groupe identifié comme pauvre, cette probabilité tombe à 22,9% avec une scolarité primaire complète, une différence qui est appréciable ».

Sur tout autre plan, il est aujourd’hui admis que la pauvreté est un

phénomène tellement complexe qui ne devrait pas être analysé sous le seul angle monétaire.

En effet, selon l’approche des capacités développée par Amartya Sen (1976, 1985,1987), la pauvreté ne devrait pas être appréhendée par des niveaux de consommation ou de revenu, mais par la capacité des individus à y avoir accès.

Ces dernières années, cette approche a influencé les orientations politiques du PNUD et de la Banque Mondiale qui ont accepté et reconnu officiellement la diversité des dimensions de la pauvreté. Plusieurs écrits ont mis en évidence l’existence des indicateurs sociaux ayant des informations qui ne sont pas mises en lumière par l’approche monétaire.

A.3 Cas du Cameroun

Au Cameroun, une étude de la pauvreté menée par Foko et al. (2006) a

abouti à la construction d’un Indice Composite de la Pauvreté (ICP) à partir des méthodes d’analyse factorielle, afin d’évaluer l’ampleur du phénomène sous son aspect multidimensionnel.

Ces mêmes méthodes sont utilisées au Congo par Samuel

AMBAPOUR (2006) pour montrer que l’analyse multidimensionnelle de la pauvreté offre plus d’informations sur ce fléau en matière d’accès aux infrastructures et au confort des ménages congolais.

La construction d’un Indicateur de Pauvreté Non Monétaire (IPNM), basé sur les besoins de base a été développée par Alaya OUARME et al. (2009) pour analyser l’aspect polysémique et multidimensionnel de la pauvreté au Burkina.

2429

Cette nouvelle méthodologie développée par Louis-Marie Asselin (2002), a été également appliquée par Jean Bosco KI et Salimata FAYE dans l’étude sur « la pauvreté multidimensionnelle au Sénégal » (2005). Dans une étude réalisée par l’INS sur « l’état de pauvreté, Niger 2008 », il ressortait que l’approche monétaire sous-estime le phénomène que l’analyse multidimensionnelle, dont l’éducation.

En effet, il est aujourd’hui établi un consensus dans la littérature économique autour de l’idée selon laquelle, une des voies les plus sûres pour rendre la croissance durable et combattre la pauvreté est d’améliorer le capital humain. Celui-ci représente une source d’innovations technologiques qui agit positivement sur la productivité du travail et, par finir, sur la croissance économique (Romer, 1990 ; Benha bib et Spiegel, 1994 ; Islam, 1995 ; Jones, 1995; Gurgand, 2000)15.

La théorie de la croissance endogène a largement mis en exergue les

effets positifs de l’éducation sur la croissance économique. Les cas les plus éloquents et les plus frappants des processus de développement économique sont ceux des pays du Sud Est asiatique (Japon, Singapour, Corée du sud. Malaisie et Hong Kong) qui, sans ressources naturelles considérables, ont pu émerger grâce à l’accumulation d’important capital humain.

La théorie du capital humain développée en 1964 par Gary Becker

associait l’éducation à un investissement pour l’individu, pour les employeurs et pour la société. Il affirme que les savoirs transmis par l’éducation améliorent directement les performances des individus.

A.4 Cas du Madagascar

Dans son article portant sur L e taux de rendement de l’éducation sur le marché du travail d’un pays en développement, Florence Arestoff propose une analyse des rendements éducatifs issus du modèle de Mincer (1974) qui se présente de la manière suivante :

Ln YS= c + rS + aE +bE 2 + u

Avec YS, le revenu individuel ; c, la constante, et u, un terme

stochastique.

« A la fin des années 70, le pays jouissait encore d’un avantage

comparatif en matière d’éducation par rapport aux autres pays africains. Depuis le début des années 80, il ne peut plus assurer ni le développement ni le maintien d’un système éducatif public de qualité.

3025

Avec la récession économique, les dépenses publiques d’éducation ont considérablement chuté, provoquant une notable désaffectation de l’éducation publique au profit de l’éducation privée ».

C’est ainsi qu’au Madagascar, il a été constaté que plus de 50% des

élèves étaient scolarisés dans une école privée en 1997, c’est ainsi que le type d’éducation a été pris aussi en compte dans son étude.

C’est face à ce problème que Florence a voulu analyser le rendement de

l’éducation sur le marché du travail malgache tout en ajoutant certaines variables au modèle de base de Mincer. Le modèle transformé se présente de la manière suivante :

Ln Yi= c + r1S1 +r2S2 + AE1 +bE2 + u

Elle a utilisé la méthode déductive. Elle s’est basée sur des analyses

économétriques pour aboutir à ses conclusions. Parti du model initial de Mincer, celle-ci l’a adaptée aux réalités socioéconomiques que données le Madagascar en général et la ville d’Antananarivo en particulier. Les données utilisées ont été tirées de deux enquêtes auprès de 3000 ménages d’Antananarivo. Cette étude n’a pas pris en compte uniquement le salaire des individus mais le montant mensuel de leur rémunération. (Florence ARESTOFF, Op.cit. , pages 5-6)

C’est ainsi qu’après analyse, en utilisant la méthode de moindre carrée

ordinaire, elle s’est rendue compte que l’éducation ne semble exercer aucun impact direct sur les revenus, sous l’hypothèse d’un marché concurrentiel bien entendu.

Elle ne servirait donc que d’indicateur de la motivation et des facilités

de chacun de travailler. Ce résultat est confirmé, selon Florence, dans le secteur formel, lorsque l’on suppose que le marché du travail de la capitale malgache est segmenté. En revanche, dans le secteur informel, elle s’est rendu compte que le taux de rendement d’une année d’éducation supplémentaire atteint 7% et l’enseignement public engendre un revenu du travail significativement plus élevé que l’enseignement privé.

Pour clore ce chapitre, il serait mieux de présenter brièvement sa

constitution.

Nous avons commencé par présenter la revue de la littérature théorique

qui a été composé de trois sous sections en l’occurrence la présentation de la littérature relative à la qualité de l’éducation, l’énumération et l’explication des différents facteurs influençant la qualité de l’éducation et enfin, une brève littérature en rapport avec l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu individuel.

2631

Dans la seconde section ayant porté sur la revue de la littérature

empirique, il a été question de présenter différents travaux réalisés à travers le monde dans le domaine où le présent travail s’inscrit.

B. Cas des pays de l’Amérique latine et des Caraïbes

Selon un article publié le 17 octobre 2007 à Washington portant sur : « L’accès à l’éducation n’est pas suffisant : l’élément clé est la qualité de l’apprentissage. », il y a été mentionné que la majorité des pays de l’Amérique Latine et des caraïbes assurent une couverture scolaire quasi-universelle pour le cycle primaire et ont augmenté le taux de scolarisation pour l’enseignement secondaire et tertiaire.

Depuis les années 90, des tests normalisés effectués au niveau national

dans la pratique, tous les pays de cette région ont donné lieu à des résultats mitigés. Dans certains cas, des tests d’évaluation des connaissances comme APRENDO en Equateur ou PRONERE au Guatemala, initialement financés par une organisation internationale, ont été abandonnés dès le tarissement des ressources d’origine externe. Dans d’autres cas, des pays ont donné priorité aux tests nationaux qui ont été régulièrement appliqués et ont eu un réel impact sur la politique éducative.

Cependant, et bien que le budget de l’éducation soit passé en moyenne

de 2.7% du produit intérieur brut (PIB) à 4.3% en 2003, quelques pays de la région sont encore à la traîne par rapport aux autres à revenu moyen élevé. En 1960, les pays d’Amérique Latine, d’Asie de l’Est, de Scandinavie ainsi que l’Espagne présentaient des niveaux de réussite scolaire similaires. Mais en 2005, l’Amérique latine et les Caraïbes ont accusé un réel retard en ce qui concerne le nombre d’enfant achevant une scolarité sur 12 ans.

D’après les conclusions d’un nouveau rapport de la Banque Mondiale- Raising Student Learning in Latina America : The challenge of the 21 st Century (relever le niveau de l’éducation scolaire en Amérique latine : le défi du 21 e siècle) – la qualité de l’éducation dans les pays d’Amérique latine et des Caraïbes pourrait avoir une plus grande influence sur la croissance économique que le nombre le nombre d’années d’instruction. C’est pourquoi l’amélioration des méthodes d’apprentissage constitue le plus grand défi qui se pose aujourd’hui à cette région sur le plan éducatif. Le rapport indique également que – dans leur effort d’assurer des taux de scolarisation universelle- des nombreux pays de la région ont négligé d’autres objectifs tels que l’amélioration de la qualité de l’enseignement. En outre, les pays de cette région obtiennent les résultats les plus

2732

bas dans les évaluations internationales des compétences scolaires, avec une grande proportion des élèves au-dessous du seuil minimum dans tous les sujets.

Une des conclusions les plus intéressantes du rapport concerne la

disparité en matière de réussite scolaire parmi les élèves, mettant ainsi en valeur les inégalités flagrantes en matière d’apprentissage parmi des élèves de milieux différents, une situation très courante dans plusieurs de ces pays. Bien que les élèves issus des minorités ou des milieux pauvres aient plutôt tendance à avoir des résultats plus bas comparé à leurs homologues issus d’un milieu socioéconomique plus élevé, le fait est que les notes obtenues dans les tests internationales de majorités ethniques et raciales dans la région sont encore inférieurs à ceux des élèves des pays de l’OCDE. Ce résultat réfute le mythe selon lequel les élèves issus des milieux privilégiés de la région bénéficient d’une éducation de qualité.

« L’Amérique Latine présente notamment des niveaux d’inégalité

relativement standard en matière d’éducation, en plus d’une forte inégalité en matière de revenus », a déclaré Pamela Cox, vice présidente de la Banque Mondiale pour l’Amérique Latine et les Caraïbes. « Bien que les pays de la région aient étendu leur couverture scolaire et offrent un accès équitable aux possibilités d’apprentissage pour la plupart des enfants, les inégalités en matière de revenus, le sous-développement et la pauvreté persistent encore ».

Le rapport « Raising Student Learning in Latin American : the

challenge of the 21 st Century » (relever le niveau de l’éducation scolaire en Amérique Latine: le défi du 21 e siècle) donne à penser que la qualité peut avoir un plus grand impact sur la croissance que le nombre d’années d’instruction. Plusieurs analyses et des constatations probantes montrent de plus en plus que la qualité- et non pas la quantité- peut être responsable de la perpétuation des inégalités de revenus et, inversement, qu’elle peut aussi permettre d’atténuer ces dernières. L’impact de la qualité sur l’éducation, comme en témoigne les notes obtenues dans les évaluations internationales, est plus important que l’impact de la quantité.

Selon le rapport, pour que la qualité se traduise par une augmentation

des revenus au niveau individuel et une hausse de la croissance économique, les pays ont besoin d’un environnement macroéconomique et d’un marché de travail adéquats, d’une théorie sur la façon de dispenser l’enseignement et d’une définition claire des rôles et des responsabilités de toutes les parties prenantes de manière à garantir une éducation de qualité.

Chapitre Deuxième : SYSTEME EDUCATIF CONGOLAIS ET

METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE

Au cours de la présente partie, il sera question de faire une présentation plus au moins détaillée du système éducatif de notre pays suivi de la méthodologique de notre étude.

2.1. SYSTEME EDUCATIF EN RDC

Dans cette section, il sera question de faire une présentation plus ou

moins détaillée du système éducatif de notre pays qui est la RDC et de sa situation économique. Il sied de signaler que nous nous limitons â l’enseignement préprimaire, primaire, secondaire et universitaire.

Le système éducatif de la RDC continue de se développer à tous les

niveaux, bien que lentement et avec des hauts et des bas.

Cependant, cette tendance surprenante dans un contexte de plus de deux

décennies de déclin économique et de près d’une décennie de conflit, ne montre pas jusqu’ici de progrès décisif vers la scolarisation primaire universelle.

La proportion d’enfants non scolarisés, bien qu’en âge de l’être dans le

primaire, s’est accrue ; parmi beaucoup de ceux qui réussissent à atteindre la dernière année d’études primaires, très peu sont capables de comprendre ce qu’ils lisent où d’écrire de simples phrases. La qualité est faible à tous les niveaux du système éducatif, le contenu et les normes de l’enseignement secondaire et supérieur n’ayant pas été, au demeurant, reformés depuis plus de vingt ans. Le système éducatif de la RDC Priorités et alternatives, document du travail de la

Banque Mondiale, janvier 2005, p26.30

De façon générale en Afrique Subsaharienne, les parents financent

presque toutes les dépenses d’éducation, à tous les niveaux de l’enseignement, du primaire au supérieur, et plus surprenant, dans tous les types d’établissements.

Le haut niveau des dépenses des ménages alimente de façon récurrente

le paiement de salaire des enseignants, mais ne permet pas de couvrir les autres frais de fonctionnement ou d’investissement en infrastructures. Les modalités uniques du financement privé adoptées en RDC ont eu des conséquences à la fois sur la scolarisation et la qualité de l’éducation, aussi bien que sur les motivations des enseignants et des administratifs.

Ces deux tendances, c’est-à-dire la croissance continue du système

éducatif et son financement par les ménages dans les circonstances extrêmement défavorables témoignent d’une longue tradition d’attachement à l’éducation et

2934

d’une forte demande d’éducation. Elles reflètent également l’attente des familles que l’investissement dans l’éducation de leurs enfants constitue la meilleure garantie de tirer profit d’un redressement et d’une croissance économique futurs, bien que les rémunérations actuelles sur le marché du travail ne fournissent pas un rendement monétaire de l’éducation satisfaisant.

Après avoir remporté la bataille de la quantité en ouvrant ses portes aux

enfants congolais, l’école congolaise doit encore relever le défi de la qualité de son enseignement, dont les performances sont jugées les plus faibles de la planète.

M. KUPELESA, l’état de lieu de l’enseignement en RDC, cité par Eric CIRUZA MUDERWA dans son mémoire sur l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu individuel è Goma, Université de Goma, faculté des sciences économiques et de gestion, 2008, mémoire.

Ce pays qui comptait l’un des taux les plus élevés d’universitaires et qui

a formé la plupart des « élites » d’Afrique, vit actuellement des heures sombres.

La belle époque a pris fin dans les années 1974.28

L’enseignement national en RDC est néanmoins composé de deux Catégories d’écoles les écoles publiques et les écoles privées agréées. Dans les écoles publiques, on retrouve les écoles non conventionnées gérées directement par l’Etat et les écoles conventionnées dont la gestion est assurée par les confessions religieuses signataires de la convention de la gestion scolaire avec le gouvernement.

Ainsi, dans ce dernier, on a les écoles conventionnées catholiques,

protestantes, kimbanguistes, islamiques, de l’armée du salut, etc.

Au niveau national, provincial ou local, chacune de ces églises dispose des services de gestion scolaire appelés bureaux de coordination. Cet enseignement est appelé enseignement de l’Etat.

Ces écoles publiques sont financièrement prises en charge par l’Etat,

surtout en ce qui concerne les salaires des enseignants tandis que les écoles privées agréées sont celles créées par des particuliers (personnes physiques ou morales) et qui sont soumises à la règlementation officielle en matière d’agrément de programmes d’études, de contrôle et d’évaluation pédagogiques. Elles ne bénéficient d’aucun subside de la part de l’Etat.

Ce sont des écoles faisant parti de l’enseignement dit communautaire. Le secteur de l’enseignement privé connait un développement rapide en termes d’écoles primaires, secondaires, et universitaires.

3035

Les parents sont parmi les acteurs majeurs de l’administration du

système scolaire congolais. Ils sont représentés, de la base au sommet par des comités des parents dans les écoles, les communes et les provinces.

L’enseignement en RDC est composé de l’enseignement primaire,

secondaire professionnel, supérieur et universitaire. Néanmoins, dans certaines institutions, l’enseignement pré primaire, communément appelé maternelle, s’y trouve.

2.1.1. Enseignement pré-primaire

L’éducation de la petite enfance ne bénéficie que de peu d’attention des pouvoirs publics. C’est pourquoi presque aucune école de l’Etat n’a l’enseignement maternel. Ce ne sont que les écoles communautaires et privées qui en ont généralement. T. SAM, Idem.

Cet enseignement exige du matériel d’enseignement adapté au niveau

des enfants et à l’âge.

Les promoteurs tentent de le chercher à l’étranger, mais à cause des

désordres qui se passent dans le pays, plusieurs cartons et plusieurs colis sont perdus par la voie postale et on insiste qu’il ne faut jamais tenter d’envoyer quelque chose par la poste, car elle ne fonctionne plus. Ministère de I’EPSP, op.cit., p.28.

L’âge de O à 5 ans constitue la période la plus importante pour le

développement de l’enfant. Elle a des effets durables, voire permanents sur sa vie adulte.

D’après les données sociodémographiques de 2000, l’ensemble des

enfants âgés de 3 à 5 seulement 3% fréquentaient les écoles maternelles, tandis que 97% étaient délaissés pour plusieurs raisons notamment le caractère non obligatoire de ce type d’enseignement.

L’éducation préscolaire n’est pas encore généralisée en dépit de sa

consécration comme structure de l’enseignement national au terme de l’article16 de la loi cadre de l’Enseignement National ».

Il ne constitue pas encore un passage obligé pour accéder à

l’enseignement primaire car c’est facultatif. En 2013, il existait 3814 écoles préprimaires en RDC, avec effectif d’élèves de 283012 et un effectif enseignants de11006(ou éducateurs).

3136

2.1.2 Enseignement primaire

La durée de l’enseignement obligatoire en RDC est de 6 ans pour les

enfants dont l’âge est compris entre 6 et 12 ans.

La scolarité primaire de 6 ans est subdivisée en 3 cycles de 2 ans

chacun. Le certificat de fin d’études primaires est accordé sur base d’une évaluation des résultats en classe et des notes de l’élève à un test national (ENAFEP) pondérés respectivement par 60% et 40%.

Le petit effort pour élargir l’accès à l’éducation s’accompagne même

des efforts en termes de qualité, mais surtout les enfants non scolarisés sont encore trop nombreux. Les causes de cet échec sont multiples.

Certains sont clairement identifiés, de la mauvaise politique de

l’éducation au manque de planification efficace, des infrastructures, du matériel pédagogique, en passant par la faiblesse des ressources affectées à l’éducation par les Etats et au mauvais fonctionnement. L’éducation primaire pour tous les enfants congolais reste un rêve inaccessible.

Un rapport publié déjà en 2005 reconnaissait que le système éducatif

congolais s’est dégradé depuis le années 1970. En 1979, le taux de scolarisation était évalué à 72%. En 2005, il est passé sous le seuil de 50%.

Les infrastructures se trouvent dans un état pitoyable, déplorable

l’enseignement se fait sans livre de classe et sans matériels pédagogiques, avec un éclairage électrique médiocre voire même inexistant et les élèves sont souvent forcés de s’asseoir à même le sol, faute de pupitre et parfois même certains d’entre eux viennent avec leurs propres chaises. Cela ne peut qu’être étonnant. C’est un vrai paradoxe la RDC qui possède l’une des plus vastes forêts du monde, ses enfants, élèves n’ont pas des bancs. CIRUZA MUDERWA Eric, impact de la qualité de l’éducation sur le revenu individuel à Goma, Université de Goma, faculté des sciences économiques et de gestion, mémoire.

Dans certaines contrées du pays, lorsqu’il pleut, c’est la fin de classe

car la toiture se trouve dans un état non descriptible. La pauvreté, qui ne permet pas à une large part de la population de scolariser leurs enfants, mais surtout les faibles fonds que l’Etat loue à la réhabilitation et à l’équipement adéquat des écoles, les conflits infinis qui déchirent notre pays, la mauvaise gouvernance, constituent des obstacles à un enseignement de qualité, etc.

D’autres sont liées à l’héritage colonial. Beaucoup d’enfants ne

découvrent la langue d’enseignement que lorsqu’ils entrent à l’école.

32³⁷

C’est ainsi qu’il s’avère de plus en plus vrai que les élèves, les

enseignants même, ne maîtrisent pas convenablement, si pas totalement, la langue de l’enseignement qui est le français.

Certaines études montrent que les résultats des enfants s’améliorent

lorsque l’école est dispensée dans des langues maternelles. Idem, p46.

Si notre pays ne veut pas voter pour cette optique, il devrait investir

dans le recyclage des enseignants en langue française ainsi leur permettre de très bien dispenser la matière. Les ouvrages étant écrits en un très bon français, c’est ainsi que si l’enseignant, ne maîtrise pas bien la langue, il aura beaucoup des difficultés à comprendre et à faire comprendre cette matière.

D’autres causes enfin restent à cerner, elles concernent la disponibilité et la qualité des enseignants en termes de satisfaction et de motivation professionnelle mais aussi en termes de professionnalisme et leadership scolaire. C’est pourquoi la démotivation des enseignants, non payés ou pas suffisamment rémunérés, leur font perdre ce plaisir qui était à la base de leur motivation.

Le manque de support didactique et le manque de formation continue

pour les enseignants contribuent à maintenir le niveau des élèves très bas. La vie des enseignants est une telle misère qu’ils en arrivent à perdre les notes des élèves qu’ils retrouvent comme par enchantement après avoir reçu de ces derniers une petite motivation. Au moment où la scolarité dans la majorité des pays digne de ce nom est prise en charge par l’Etat, en RUC, ce rôle est dévolu aux élèves donc aux parents. Et pourtant les parents, qui dans la plupart des cas, sont souvent au chômage.

C’est ainsi que dans certaines familles du pays, la scolarisation se fait

sous forme de délestage. Une partie des enfants étudient cette année, l’autre reste à la maison et vice versa.

Ces enfants, écoliers, quand ils sont inscrits dans des établissements, doivent faire des acrobaties pour se rendre à leurs écoles, sans moyens de transport. Une fois sur place, chacun pour soi. L’hygiène est inexistante même dans la capitale (les besoins se font dans la brousse, etc.) Notre Etat doit s’engager plus et surtout mieux en faveur de l’éducation. Il doit déterminer ce qui est essentiel pour une éducation de qualité.

Bien que beaucoup d’efforts ont été faits dans le secteur éducatif en

terme de quantité, le défi du nombre reste toujours à relever au regard des tas d’enfants de la rue, des enfants scolarisables mais non scolarisés qui persiste dans notre pays.

338

Nous devons nous mobiliser pour une véritable éducation en termes de

qualité dans notre pays.

L’éducation n’est pas un luxe, c’est un droit pour tout enfant. Les

chiffres qui vous seront présentés doivent réveiller notre conscience, et nous inciter à agir en faveur d’un grand projet de l’éducation pour tous les enfants congolais. Durant l’année 2012-2013, le nombre d’écoles primaires dans l’étendue de la RDC s’élevait à 43218 écoles, 326533 classes et 339951 enseignants. Voici comment se présente la répartition des écoles primaire par province et des élèves en RDC :

Il ressort de ce tableau une répartition inéquitable des écoles. La

province de Bandundu a plus d’écoles primaires (7475), suivi de Katanga

(5713), suivi de l’Equateur (5018), de la province Orientale (4604) et du Kasaï

Oriental (3962). En ce qui concerne les élèves, c’est la province du Katanga qui en a plus (1863760), suivi de Bandundu (1694546), de la province Orientale

3934

(1426808), de l’Equateur (1368323) et du Kasaï Oriental (1222686). Dans l’enseignement primaire au niveau national, il y avait en 2012- 2013, 52,8% des garçons contre 47,2% des filles. Concernant le ratio élèves par enseignants au primaire, la moyenne nationale est de 37 élèves par enseignants.

Ainsi, nous présentons le taux brut d’admission au primaire par sexe et

par province en RDC:

Au vu des données reprises dans le tableau ci-haut, nous constatons que

la province de Maniema a le taux brut d’admission le plus élevé, soit 170% ; suivi du Kasaï Occidental, soit 165% et de Bandundu, soit 147,7%. Dans toutes les provinces, le taux d’admission au primaire des garçons est supérieur à celui des filles. L’exception n’est vraie que dans la ville de Kinshasa où l’inverse est possible. C’est pourquoi, le problème de scolarisation des filles reste encore à

4035

résoudre. Voici comment se présente le taux brut de scolarisation au niveau primaire en RDC :

Il ressort de ce tableau que le taux brut de scolarisation est élevé à

Bandundu, soit 115,4%, suivi du Kasaï Occidental (114,7%), de Kasaï Oriental (111,7%), de Maniema (109,6%) et de l’Equateur (103,8%). Comme les années précédentes, les filles sont moins scolarisées que les garçons au niveau tant national que provincial, excepté à Kinshasa où les filles sont légèrement plus scolarisées que les garçons.

2.1.3. Enseignement secondaire et professionnel

L’enseignement secondaire en RDC comprend un cycle long et court. Le cycle long comprend trois filières générale, normale et technique. Ce cycle consiste en une première étape de deux ans, commune aux trois filières dénommée

3641

cycle d’orientation, et une seconde étape de 4ans qui introduit une différenciation entre ces 3 filières. Au sein de chaque filière, différentes options sont offertes, jusqu’à 30 options dans la filière technique. Les élèves qui réussissent au concours national, appelé examen d’Etat, obtiennent le diplôme d’Etat sanctionnant la fin de leurs études secondaires.

Le cycle court concerne l’enseignement professionnel qui consiste en une formation de 4 ans commençant immédiatement après l’enseignement primaire, ou une formation de 3ans après le tronc commun du secondaire. Il existe également des écoles des arts et métiers qui offrent une formation à l’artisanat en 3 ou 4 ans. Les élèves de ce cycle obtiennent, en cas de satisfaction aux concours de fin de cycle, un certificat. Cet enseignement secondaire se trouve dans les mêmes conditions de dégradation voire même plus que l’enseignement primaire. C’est pourquoi, il serait intéressant de relever quelques cas qui traduisent cette qualification.

La sous-qualification du personnel enseignant est inquiétante. Les

enseignants ne sont plus régulièrement formés ni recyclés en cours d’emploi.

Ces quelques rares formations organisées avec l’appui des organismes

internationaux, en l’occurrence l’Unicef et la Francophonie, ne concernant qu’une minorité ciblée. Idem, p3

La dévalorisation de la fonction enseignante, matérialisée par un

barème salarial bas, émotive totalement l’enseignement et n’attire plus les nouvelles générations.

Les conditions de travail sont déplorables. La grande majorité des

élèves, voire même des enseignants, n’ont pas des manuels pédagogiques. Ce n’est que dans quelques écoles où les enseignants confectionnent les photocopies des notes de lecture que les élèves achètent. Le comble en est que, la majorité des parents de ces élèves vivent aussi dans une pauvreté indescriptible. D’où, la difficulté d’acquérir ces manuels.

A l’absence de la volonté d’investir dans l’enseignement, aux moyens financiers injectés, on comprend pourquoi le niveau et la qualité de l’enseignement ne cessent de baisser. Pour cet enseignement secondaire, en 20122013, il y avait 22698 écoles secondaires, 281324 enseignants et 3995631 élèves dont 1522402 estimés à 10432373 soit 38,3% étaient scolarisés. Comme les écoles primaires, les écoles secondaires sont inégalement réparties sur le territoire national. Leur répartition se présente de la manière suivante :

4237

Il relève de tableau que la province de Bandundu a un nombre important

d’écoles et des élèves que les autres provinces, soit 4902 écoles et 667010 élèves. La province de Maniema est la plus dépourvue car elle a le nombre d’écoles et des élèves le plus bas de toutes les autres provinces, soit 872 écoles et 123723 élèves. Concernant le ratio élèves/enseignants au secondaire, la moyenne nationale est de 14 élèves par enseignant. Pour ce qui concerne le taux brut d’admission au secondaire, il se présente de la manière suivante :

4338

Il ressort de ce tableau que le taux brut d’admission au niveau secondaire est élevé à Kinshasa (65,3%), suivi de Bandundu (63,1%), de BasCongo (56,8%), du Kasaï Occidental (51,2%), du Kasaï Oriental (48,9%). Moins de 50% d’enfants accèdent au degré secondaire au niveau national. Les garçons sont plus nombreux que les filles à être admis au secondaire, à l’exception de Kinshasa où les filles sont plus nombreuses que les garçons. En ce qui concerne le taux brut de scolarisation, il se présente de la manière suivante :

3944

Il ressort du tableau ci-haut que le taux de scolarisation au secondaire

est élevé à Kinshasa (59%), suivi de Bandundu (54,2%), de Maniema

(40,9%), de Kasaï Occidental (40,4%) et de Bas-Congo (42,2%). Au

niveau national, le niveau de scolarisation est inférieur à 40%. Néanmoins, les garçons sont plus scolarisés que les filles dans toutes les provinces.

En plus du faible taux de scolarisation au primaire, la faible efficacité

entraine un taux de scolarisation encore très bas au secondaire, car le nombre d’enfants qui terminent le primaire est faible. Un taux très bas au niveau secondaire ne traduit que l’inefficacité de l’école primaire congolaise. Le nombre d’élèves qui terminent le primaire est trop réduit et cela se répercute sur le taux de scolarisation au secondaire.

La grandeur du problème ne se limite pas uniquement au niveau du taux

d’admission des élèves par rapport au nombre total des scolarisables, mais le problème des enseignants persiste toujours et influence la qualité de l’enseignement.

4045

Au niveau des milieux ruraux, avec de faibles rémunérations souvent

en nature, un grand nombre d’enseignants optent tout naturellement pour les milieux urbains.

Cette situation fait que l’école rurale ait une carence de ses enseignants. C’est ce qui crée un sérieux problème pour les écoles des milieux ruraux.

Quant aux enseignants qui se rendent en ville pour chercher une rémunération plus ou moins considérable, après un bon bout de temps de prestation, ils se rendent compte que cette rémunération n’est plus suffisante par rapport aux charges et surtout au coût de la vie.

Comment peut-on concevoir qu’un enseignant sensé transmettre le savoir à ceux qui prendront demain le destin du pays reçoive un salaire insignifiant, qui ne lui permet en aucun cas de nouer les deux bouts du mois ?

Cette situation pousse les enseignants à combiner des métiers si pas à

abandonner complètement l’enseignement. Cette situation les donne plus envie de donner cour dans des institutions privées que publiques car celles-ci sont les mieux offrant en termes de rémunération. C’est pourquoi, même avec le principe « Donna donna », ceux-ci se trouvent dans l’obligation de donner le

meilleur enseignement ou la meilleure qualité de l’enseignement aux élèves des écoles privées au détriment de ceux des écoles publiques.

Pourtant, avec la dégradation du système éducatif congolais,

l’enseignement, en général, est financé en grande partie par les contributions des parents. C’est pourquoi le niveau du revenu des parents et un facteur déterminent pour le choix de l’institution à fréquenter.

Quant aux écoles publiques, la quasi-totalité de celles-ci sont dans un

état de vétusté.

Leur capacité d’accueil est devenue insignifiante face à la poussée démographique de la population congolaise. Ces écoles fonctionnent dans un environnement souvent malsain ne répondant pas aux normes hygiéniques. Le faible budget affecté à l’éducation ne facilite plus la construction de nouvelles écoles et la réhabilitation de celles qui existent déjà se trouvant dans un état de délabrement avancé.

Avec le financement des parents toujours pauvres qui est resté

insignifiant aux besoins de fonctionnement des établissements, la situation ne s’améliore toujours pas. La carence des matériels didactiques et autres supports et équipements pédagogiques réduit l’efficacité de l’enseignement. Elle est plus ressentie dans les options techniques où l’on déplore très souvent l’absence des laboratoires et d’ateliers viables.

4146

L’inadéquation est criante entre les besoins de formation et les

programmes d’études à l’école. Certains enseignants recourent à des vieilles notes pour élaborer les prévisions des matières. Cette situation ne fait que baisser la qualité de la formation et pourtant notre compétitivité sur le marché du travail par rapport aux élèves des autres pays. Ce qui est encore plus triste est qu’à part les écoles conventionnées et quelques privées, l’Etat ne prévoit aucune stratégie nationale pour l’identification, le suivi et l’encadrement des enfants surdoués.

C’est ainsi que l’enseignement secondaire en RDC est resté un tremplin pour accéder à l’enseignement supérieur plutôt que comme moyen de former les compétences dont l’économie a besoin.

2.1.4 Enseignement supérieur et universitaire

L’enseignement supérieur comporte un premier cycle de 3 ans et un

second de deux à trois ans selon les filières. Trois types d’enseignements supérieurs sont organisés en RDC :

l’enseignement supérieur et universitaire, l’enseignement supérieur pédagogique et l’enseignement supérieur technique. Un diplôme est donné aux étudiants ayant réussi aux examens de fin de cycle. Pour les études de médecine, le deuxième cycle, qui dure trois ans, est sanctionné par un diplôme de doctorat en médecine. Le troisième cycle propose le diplôme d’études supérieur (DES), celui d’études approfondies (DEA), de doctorat, …

Avec la poussée démographique croissante, le nombre de demandeur

d’éducation supérieure et universitaire ne cesse de croître au jour le jour. La grande préoccupation est de savoir si le pays sera à mesure de faire face à cette demande avec une croissance géométrique si on pourrait le dire.

La première inquiétude est que l’Etat est presque inconscient du

problème de l’enseignement. Et pourtant, il devrait, en principe, être le premier acteur dans la recherche d’une solution. Son désengagement se justifie par le faible budget alloué à ce secteur. Mais aussi face à ce faible budget qui ne cesse de décroître chaque fois que l’on vote, l’ESU n’a pas la totalité de ce montant. Ce qui n’est que normal.

Fort de ce qui précède, la RDC doit comprendre que le succès de la

bataille du développement dépend de la réussite de son système éducatif, si elle veut faire du XXI nième siècle un moment propice pour le développement de son peuple, moment marqué par le progrès économique et social, par la paix et le développement durable.

4247

Elle doit ainsi s’inspirer des leçons tirées des expériences des pays ayant

connu des situations sociopolitiques plus catastrophiques que la sienne. La plus frappante, c’est l’expérience du Japon. Selon AKIHIRO (1996), le développement rapide du Japon a été essentiellement dû à la présence d’une détermination populaire pour l’apprentissage des gens ordinaires et aucun pays ne peut espérer une percée importante dans le développement socio-économique s’il ne procède à un élargissement de l’éducation de base et de l’alphabétisation.

2.2 MILIEU D’ETUDE : VILLE DE MBANZA-NGUNGU

Cette section se doit de présenter le cadre de notre étude en survolant

respectivement l’historique de sa création, sa situation géographique et administrative dans la première section.

2.2.1 SITUATION GEOGRAPHIQUE ET ADMINISTRATIVE

2.2.1.1 HISTORIQUE

L’initiative de la création d’une ville à cet endroit émanait du Colonel Albert Thys, attiré par le climat très favorable aux européens et une eau de source de très bonne qualité. Pour y satisfaire, tous les Bureaux de la Compagnie du

Chemin de Fer et d’y bâtir un sanatorium pour les employés de ladite compagnie. C’est pour autant dire que Mbanza-Ngungu est née dans les sillages de la création des Ateliers Centraux des Chemins de Fer, pourvoyeur principal de l’emploi, qui a donné la vie à cette entité.

Après le transfert de l’Administration du District des Cataractes de Tumba vers Nsona-Ngongo en 1904, ce dernier prit le nom de Thys ville en 1905 en mémoire de l’initiateur du projet puis celui de Mbanza-Ngungu sous le recours à l’authenticité prônée par le Président Mobutu.

La ville de Mbanza-Ngungu a été créée à l’époque coloniale par l’Arrêté n° 107/AIMO du 25 juillet 1934 du Gouverneur Général. Conformément aux prescrits du décret-loi n° 081 du 02 juillet 1998 portant organisation Territoriale et Administrative de la République Démocratique du Congo, la Cité est une entité administrative du territoire, décentralisée et dépourvue de la personnalité juridique et par conséquent dépourvue de l’autonomie financière.

2.2.1.2 Situation Géographique

La ville de Mbanza-Ngungu est située dans la Province du Kongo Central ; elle est le Chef-lieu du District des Cataractes. Dans la nouvelle structure

4843

administrative, elle joue aussi le rôle de Territoire. La ville de Mbanza-Ngungu est située à 154 Km de Kinshasa la Capitale et à 211 KM de Matadi. Elle est située au centre du Secteur de Boko dans le Territoire de Mbanza-Ngungu et est bornée :

A l’Est par le Groupement Kifua ;
Au Nord par le Groupement Kiazi ;
A l’Ouest et au Sud par le Groupement Luvaka ; tous du Secteur Boko.

La ville de Mbanza-Ngungu recouvre une superficie de 93 Km². Son climat est tropical humide avec une alternance de deux saisons : sèche et pluvieuse. Elle est pourvue d’un sol argilo sablonneux et d’une altitude variant entre 500 et 750 m. Une des particularités de cette cité est son découpage en ravins et un défaut de réseau hydrographique, excepté quelques ruisseaux à ses alentours.

2.2.1.3 Organisation Administrative

La ville de Mbanza-Ngungu placée sous la tutelle administrative du Territoire de Mbanza-Ngungu est subdivisée en six quartiers dont cinq quartiers de droit et un sixième dit quartier de fait qui est constitué de deux camps militaires et d’un camp police lequel est appelé « Quartier Ebeya ».

Excepté Ebeya, chaque quartier est secondé par un adjoint pour la

majorité. Signalons en outre que chaque quartier est subdivisé en cellules et la cellule à son tour en avenues.

A) Quartier Ngungu

Ce quartier se trouve au centre de Mbanza-Ngungu. Il comporte

plusieurs avenues quadrillées en cellules. Il comprend cinq écoles secondaires, quatre écoles primaires, une école d’enseignement médical, l’hôpital général de référence de Nsona-Nkulu, le camp militaire lieutenant-colonel Bilolo et le camp des policiers, ainsi que la prison centrale. On retrouve aussi le premier stade de football de la ville de Mbanza-Ngungu.

B) Quartier Révolution

C’est la juridiction la plus peuplée de la ville de Mbanza-Ngungu et la

deuxième plus étendue après le quartier Loma. Elle est limitée au Nord et au Sud par le quartier Ngungu.

C) Quartier Loma

Présentement le quartier Loma est le plus grand en termes de superficie. Le quartier Loma est un quartier fort accidenté et déchiqueté par des érosions. Dans sa partie basse se trouvait le projet de vulgarisation des techniques rizicoles

4944

(P.V.T.R) par le chinois. Mais ce projet avait été abandonné depuis le dernier pillage.

Ce quartier est limité au Nord et à l’Est par le secteur Boko, à l’Ouest

par le quartier Révolution et au Sud par le quartier Disengomoka. La population de ce quartier s’adonne principalement à l’agriculture.

D) Quartier Noki

Il est le siège des institutions du district des Cataractes et du territoire de Mbanza-Ngungu. Il comprend le campus de l’Université Kongo (U.K), l’Institut Supérieur de Mbanza-Ngungu, une école secondaire protestante, des écoles primaires catholiques et officielles, les hôtels Cosmopolites et Makani.

La ville de Mbanza-Ngungu comporte 31 cellules et 288 avenues sans

compter les autres nouveaux lotissements dont la dératisation en avenues n’a pas encore été effective jusqu’à ce jour.

Voici donc ci-dessous la répartition des cellules et avenues par quartiers.

Tableau 7: Répartition des cellules et avenues par quartiers

Quartiers	N^bre d’avenue	N^bre de cellules
Révolution	90	10
Disengomoka	66	06
Ngungu	57	05
Loma	93	10
Noki	25	06
Total	331	37

Source : Secrétariat du Bureau de la ville de Mbanza-Ngungu, rapport annuel, exercice 2017.

Ce tableau montre que les quartiers Révolution et contiennent plus de

cellules et d’avenues par rapport à d’autres quartiers. Ils sont suivis par le quartier Disengomoka. En quatrième position, en ce qui concerne le nombre d’avenues, vient le quartier Ngungu et le quartier Noki arrivé en dernière position.

2.3. METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE

2.3.1. Approche Méthodologique

Après de passé en revue le système éducatif de la RDC, nous allons

dans un second temps présenter la méthodologie retenue en vue d’identifier les

4550

déterminants de la qualité de l’éducation qui influent sur le revenu de l’individu dans la ville de Mbanza-Ngungu.

La première partie de cette section sera consacrée à la spécification du modèle tandis que la seconde à la présentation des variables retenues dans le modèle et de l’échantillonnage.

2.3.1.1. SPECIFICATION DU MODELE

Dans la logique rigoureuse scientifique, animé par le souci de compléter

et contextualiser la situation observée par d’autres chercheurs sous d’autres cieux afin de mesurer le rendement de la qualité de l’éducation acquise par un individu, le modèle de Mincer (1974) a été adapté. Les résultats feront l’objet d’une discussion dans le dernier chapitre dans lequel ils seront présentés.

A. Modèle théorique

Le modèle standard du capital humain [Mincer (1974) et Becker (1975)] suppose que les salariés sont rémunérés à leur productivité marginale et que celle-ci augmente avec le capital humain accumulé. Le bénéfice net d’une année de scolarisation supplémentaire peut alors être estimé à partir des données portant sur les revenus des individus dont le niveau d’éducation diffère. Nous envisageons un certain nombre d’enrichissement de la procédure standard afin de réduire les biais potentiels d’estimation des rendements de l’éducation.

B. Equation de Mincer (1974) et ses limites

Pour déterminer le taux de rendement de S années d’éducation, Mincer (1974) estime une équation de la forme : LnYS = c+ rS+aE+bE 2 +u

Avec YS, le revenu individuel ; S, le nombre d’année d’étude ;

E, l’expérience professionnelle. Elle peut se présenter sous forme de rendement décroissant. C, la constante que les théoriciens du capital humain interprètent comme le salaire de base sans capital humain. ; Et u, un terme stochastique représentant les facteurs non observés qui affectent le revenu. Il s’agit des facteurs de moyenne nulle, que l’individu ne connaît pas forcement. F. ARESTOFF, Op.cit, p.7

Dans cette équation de gains semi-logarithmique, si u est distribué selon

les propriétés standard, alors l’estimation de r par la méthode des MCO correspond au taux de rendement privé (par opposition au taux de rendement social) de l’éducation. Il mesure l’augmentation du revenu.

4651

Bien que Mincer (1993) considère que la scolarisation et l’expérience

expliquent à elles seules un tiers de la variance des taux de salaire dans les pays occidentaux, il existe un certain nombre de limites du modèle de Mincer (1974).

D’une part, il est naturel de supposer que l’environnement parental

influe sur la valeur économique du temps passé à l’école. Selon Bowles (1972), en raison de l’influence de l’environnement familial sur le niveau d’études atteint, omettre le niveau d’éducation des parents ou leur activité professionnelle provoquerait la surestimation du rendement de l’éducation.

La littérature tant économique que sociologique offre de nombreuses

démonstrations de l’impact positif de l’éducation et du revenu des parents sur le développement cognitif de l’enfant, sur la qualité de l’éducation qu’il reçoit et sur sa réussite éducative. Or, le cadre d’apprentissage que des parents éduqués peuvent offrir à leur enfant lui permettra aussi d’accroître sa productivité pour un nombre d’années d’études donné (Murnane et Al. 1981). Parallèlement, le niveau d’éducation des parents matérialise le capital social de l’individu. Grâce à un père éduqué, l’individu pourra profiter de réseaux de connaissance qui lui permettront peut-être d’occuper des postes plus valorisants en termes de position, de rémunération, etc.

Comme prédit, Bowles a constaté qu’une classe sociale et un niveau d’éducation ne détermine pas un revenu mais plutôt une opportunité. Celle-ci correspond au fait de choisir parmi des emplois différents, chaque emploi se caractérisant par divers aspects monétaires et non monétaires. Le revenu reçu par un individu est alors le résultat d’un choix contraint par l’ensemble des opportunités d’emplois offertes.

L’ensemble de ces facteurs nous conduit donc à supposer que l’environnement parental exerce à la fois un effet direct sur les revenus de l’individu et un effet indirect transitant par son niveau d’éducation.

D’autres parts, supposer que la relation entre les revenus et l’éducation

est linéaire revient à supposer que les chocs d’offre et de demande de travail ont les mêmes effets sur le taux de rendement de l’éducation à tous les niveaux d’études. Heckman et Ali. (1996) rejettent cette hypothèse, arguant que la durée de la scolarité S n’est pas homogène, toutes les années n’ayant pas forcement la même efficacité. Heckman et Polachek (1974) ont ainsi mis en évidence l’existence d’un effet diplôme selon lequel les années ne débouchant pas sur l’obtention d’un diplôme généreraient un rendement plus faible que les autres.

4752

Afin d’autoriser le rendement de l’éducation à varier avec le volume de

l’investissement éducatif, il est donc préférable d’intégrer le niveau d’études sous forme quadratique comme le font Angrist et Lavy (1997).

Ces phénomènes pris en compte, le modèle de Mincer « étendu » s’écrit alors : lnYS= c+r1S+r2S 2+a E+bE 2+d X+u (3)

Avec X, un vecteur de caractéristiques individuelles et parentales.

C. Modèle de gains de Mincer amélioré

Si le type d’éducation, public ou privé, agit sur les revenus à la fois indirectement par la réussite scolaire [comme le montrent Arestoff et Bommier (2000)] mais aussi directement, alors le modèle de Mincer « étendu » [équation (3)] tend encore à surestimer le taux de rendement de l’éducation. Pour y remédier, nous proposons de poursuivre l’adaptation faite par Florence Arestoff, du modèle de Mincer.

Supposons un individu i. En intégrant le fait d’avoir reçu une éducation

publique ou privée (Ti) parmi les variables explicatives des revenus, l’équation (3) peut être réécrite comme suit :

LnYi = c+r1Si+r2S 2i+a1Ti+a2Ei+a3E 2 i+a4Xi+ui (4) Avec a, la constante et ui, le résidu.

L’estimation de cette équation par des MCO n’est possible que si les

variables explicatives ne sont pas corrélées avec les facteurs non observés. Or, les rendements de l’éducation peuvent varier entre les individus, en fonction des paramètres propres à chacun d’eux qui sont à même d’influer sur les revenus (et l’éducation) mais sont omis de l’équation : motivation à étudier, préférence pour le présent, accès aux ressources de financements, etc.

D. Modèle retenu

Nous avons retenu le modèle de Florence ARESTOFF présenté de la

manière suivante :

LnYi = c+r1Si+r2S 2i+a1Ti+a2Ei+a3E 2i+a4Xi+ui

Nous avons opéré ce choix vu les situations presque similaires que connaissent les deux économies de ces deux pays, la RDC et le Madagascar, en termes d’éducation. Ces économies sont caractérisées par une baisse croissante du budget de l’Etat alloué au secteur éducatif. Pour le cas de la RDC, cela a été détaillé dans la section précédente tandis que pour le Madagascar, Florence a constaté qu’ « avec la récession économique au Madagascar, les dépenses publiques d’éducation ont considérablement chuté, provoquant une notable

48⁵³

désaffectation de l’éducation publique au profit de l’éducation privée ». F. ARESTOFF, Op.cit, p.5

Cette similarité de ces deux économies en termes d’éducation est aussi justifiée par l’indice de développement de l’éducation pour tous en Afrique Subsaharienne francophone.

Entre 1990 et 2000, la RDC et le Madagascar ont connu des taux

négatifs s’élevant respectivement à -11.5% et -5.4%. M. FALL, Qui et où sont les analphabètes ? En Afrique subsaharienne francophone, UNESCO, 2005,

Cette situation est aussi à la base de notre motivation à retenir ce modèle

et de le vérifier en RDC plus particulièrement dans la ville de Mbanza-Ngungu.

2.3.2. Echantillonnage

2.3.2.1. Unités statistiques

Notre étude porte sur l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu individuel dans la vile de Mbanza-Ngungu. Notre population cible est donc constituée de tous les individus ayant un niveau d’étude plus au moins élevé (universitaire au moins) se trouvant sur le marché du travail.

2.3.2.2 Critère d’inclusion

Seront éligible à l’étude, les personnes satisfaisant aux conditions suivantes :

Les personnes résidents dans la ville de Mbanza-Ngungu ayant un niveau d’étude supérieur
Les personnes exerçants une activité rémunératrice.

2.3.2.3. Critère de non inclusion

Seront non éligibles à l’étude, les personnes satisfaisant aux conditions

suivantes :

Les personnes ne résidents pas dans la ville de Mbanza-Ngungu ;
Les personnes ayant un niveau supérieur mais n’exerçants pas une activité rémunératrice.

2.3.2.4. Taille de l’échantillon

Pour pouvoir tirer un échantillon correct, il faut être en présence de la

liste exhaustive des unités de la population totale parmi lesquelles certaines seront sélectionnées.

4954

Le principe statistique fondamental stipule que toute unité se trouvant

dans cette population totale doit avoir une chance d’être sélectionnée et cette chance peut être mesurable.

En effet, si l’on veut augmenter le degré de précision souhaité, la taille de l’échantillon doit conséquemment augmenter.

Néanmoins, le nombre d’enquêtés représente l’un des facteurs

renforçateurs de la validité d’un sondage.

C’est pourquoi, il est plus important qu’on ait des bons enquêteurs

qu’avoir un échantillon exorbitant.

Dans son cours de théorie et pratique de sondage, le professeur Luyinduladio a dit nous citons : « Une enquête bien faite, même si elle a un échantillon pas trop important vaut plus que celle ayant un échantillon important mais mal faite ». Et par ailleurs nous savons aussi que même-ci, au départ l’échantillon n’est pas normalement distribué, il peut le devenir en augmentant sensiblement le nombre des unités statistiques à enquêter (La taille minimale étant de 30, pour une enquête économique).

C’est dans ce cadre qu’à l’absence d’une liste exhaustive des unités de

la population que nous avons jugés bon de tirer un échantillon de 111 unités, selon le quota par quartier. C’est-à-dire que chaque quartier parmi les cinq que contient la ville de Mbanza-Ngungu à un quota de 3 individus par cellules puisque les quartiers sont subdivisés en cellules. La popularité et la superficie de chaque quartier est traduit par le nombre de ces cellules. Ce qui revient à dire que, pour connaitre d’individus serons enquêtés, il suffit de multiplier le nombre des cellules que contiennent le quartier et le quota (trois individus). Nous avons fait ce choix pour que nous ne puissions pas tomber dans le problème qui se pose lors de la détermination de la taille de l’échantillon.

2.3.3 Listes des variables de l’Etude et Définitions Opérationnelles

2.3.3.1 Listes des variables

Les variables ci-dessous permettront la collecte des données au cours de notre étude

Les données socio-démographiques : Age de l’individu, confession religieuse, statut matrimonial, niveau d’étude
Les données socio-professionnelles : expérience professionnel, montant du revenu de l’individu
Les données familiales : niveau d’étude du père, revenu du père.

5055

2.3.3.2 Définition opérationnelle des variables

Tableau 8. Répartition des différentes rubriques

Variables	Définition opérationnelle	Type
Niveau d’études de l’individu	Niveau de formation académique de l’enquêté	Qualitative
Niveau d’études des parents	Niveau de formation académique ou scolaire du parent de l’enquêté	Qualitative
Expérience professionnelle	Nombre d’années de service	Quantitative
Type de l’éducation	Type de réseau éducationnel de l’enquêté	Qualitative
Revenu de l’individu	Montant	Quantitative
Revenu des parents	Montant	Quantitative

2.3.4. Collecte et Traitement des donnes

En vue d’obtenir de manière complète les informations nécessaires sur

notre étude nous avons mené une enquête via un questionnaire.

2.3.4.1 Collecte des Données

La collecte des données s’est déroulerée du 1 au 5 juillet 2019.

La prise de contact avec les différents responsables et remise des

enquêtes prendra 3 jours et le retrait des questionnaires qui prendra également 3 jours

2.3.4.2. Traitement et Analyse des Données

Les données récoltées ont été traitées et analysées de la manière

suivante : Après contrôle de qualité, les questionnaires d’enquête seront numérotés.

Le logiciel Epi DATA 3.1 sera utilisé pour la confection du masque de saisie des données
Le logiciel SPSS 2.3 était utilisé pour les testes statistique
Le logiciel STATA et Eviews seront utilisés pour les tests économétriques.

Chapitre quatrième : PRESENTATION ET DISCUTION DES RESULTATS

Pour être valable toute théorie, quelle qu’elle soit, doit être confirmée, tant dans ses hypothèses que dans ses conséquences, par les données de l’observation.

Maurice ALLAIS

Ce chapitre s’articule autour de deux sections consacrées

respectivement à la présentation des résultats de notre étude et la discussion des résultats obtenus.

3.1. PRESENTATION DES RESULTATS

Dans cette section, il sera question dans la première sous-section de

présenter les résultats de l’analyse statistique et en second lieu nous présenterons les résultats des tests économétriques. Ainsi, nous aboutirons à notre modèle définitif.

3.1.1. Analyse statistique descriptive

Dans cette sous-section question de présenter la situation de chaque

variable retenu dans le modèle, est ce, à travers des tableaux

3.1.1.1. Le Revenu de l’individu

La variable expliquée retenue pour notre travail est le revenu du chef de ménage

D’une manière générale, mais encore plus dans le cadre d’un pays en

développement tel que le nôtre, l’analyse des revenus tirés de l’activité est un aspect du marché du travail qui est complexe à étudier pour plusieurs raisons.

D’abord parce que traditionnellement, la question des revenus constitue

un thème sensible pour la population qui se montre souvent réticente à répondre sincèrement sur sa situation financière.

Ensuite, parce qu’il est difficile d’obtenir des informations fiables dans ce domaine.

Ces dernières, nous sont fournies par une enquête qui porte sur le revenu de 111 individus à Mbanza-Ngungu.

Cette enquête n’a pas uniquement pris en compte le salaire des individus, mais plutôt le montant mensuel de la rémunération dans toutes les activités entreprises par eux durant tout le mois.

5257

La situation des revenus de toute notre population enquêtée se présente

de la manière suivante :

Tableau 9 : Revenu des enquêtés (en milliers des FC)

Variables	Effectifs	Fréquences
90 à 190 191 à 290 291 à 390 391 à 490 491 à 590 591 à 690 691 à 790 791 à 890 891 à 990	28 24 15 17 3 5 2 7 10	25,22 21,62 13,51 15,31 2,70 4,50 1,80 6,30 9
Total	111	100

Source : notre enquête

Il ressort de ce tableau que sur les 111unités statistiques enquêtés, 28 unités ont un revenu estimé entre 90000 et 190000 ; 24 unités sont dans la fourchette de revenu de 191000 et 290000 ; 17 unités gagnent entre 391000 et 49000 ; 15 d’entre elles gagnent entre 291000 et 390000 ; 10 unités touchent entre 891000 et 99000 ; 3,2 et 7 unités gagnent respectivement entre 491000 et 5900 ; 591000 et 690000, et 791000 et 890000. Dans cet échantillon plus de la moitié des unités statistiques se retrouvent à moins de 500000

3.1.1.2. Le revenu des p arents (en milliers de FC)

Le niveau général de vie de la population congolaise étant de très bas

niveau, bon nombre des parents ne sont pas à mesure de financer l’éducation de tous leurs enfants. Ces derniers vont à la faculté à tours de rôle. Ce qui n’est pas une garantie pour l’achèvement de leurs cursus universitaires. Or, comme prédit, le nombre d’années d’étude est l’un des déterminants du revenu d’un individu. C’est pourquoi, il nous a été impossible d’omettre cette variable (revenu des parents) dans les variables explicatives du revenu.

5358

Tableau 10 : Revenu des parents (en milliers de FC)

Variables	Effectifs	Fréquences
90 à 190 191 à 290 291 à 390 391 à 490 491 à 590 591 à 690 691 à 790 791 à 890 891 à 990	30 18 17 21 6 4 2 7 6	27,02 16,21 15,31 18,91 5,40 3,60 1,80 6,30 5,40
Total	111	100

Source : Notre enquête

Ce tableau nous renseigne que sur les 111unités statistiques enquêtés, 30 unités ont parents qui ont un revenu estimé entre 90000 et 190000 ; 18 unités sont ceux dont les revenus des leurs se situent dans la fourchette de revenu de 191000 et 290000 ; 17 unités dont les parents gagnent entre 291000 et 39000 ; 21 d’entre elles gagnent entre 391000 et 490000 ; 7 unités leur parent touchent entre 791000 et 89000 ; 6,6 et 4 unités leur parent gagnent respectivement entre 491000 et 5900 ; 791000 et 890000, et 591000 et 690000 et en fin 2 unités enquêtés ont des parents qui ont entre 691000 et 790000 de revenu. Dans cet échantillon plus de la moitié des unités statistiques se retrouvent à moins de 500000, c’est même situation que celle du revenu de l’individu, ce qui confirme que le revenu des parents influence celui des enfants.

4.1.1.3. Expérience professionnelle de l’individu

J. GENEREUX, Introduction a l’économie, POINTS SEUILS, 1998

susceptible de le quitter : le salaire peut croître avec l’ancienneté pour des raisons incitatrices.

C’est ainsi qu’une entreprise ayant un agent expérimenté a l’obligation de le conserver le plus longtemps possible ainsi bénéficier au maximum de ses compétences. Elle sera dans l’obligation de lui fournir les conditions les mieux indiquées pour bénéficier de son talent (promotions dans l’entreprise, révision de son salaire à la hausse, accroissement de quelques avantages, …).

5954

De même pour les entrepreneurs privés, cette situation se matérialise

tout au long de la prestation de leurs activités.

C’est le cas d’un individu qui veut entreprendre dans une activité qui lui

est inconnue. Au début de son activité, il supportera le coût de l’apprentissage dont les autres, œuvrant dans le même secteur d’activité, bénéficient de son économie. Au fur et à mesure qu’il prestera, il acquerra une certaine expérience qui lui permettra de renoncer à son ignorance. Il pourra ainsi bénéficier de l’économie d’apprentissage mais aussi dans une certaine mesure de l’économie d’échelle qui proviendra de l’accroissement de son activité après un bon bout de temps.

C’est dans ce cadre que la variable expérience professionnelle explique

le revenu de l’individu.

Les données recueillies sur terrain se présentent de la manière suivante :

Tableau 11 : Expérience professionnelle

Variables	Effectifs	Fréquences
1 à 5 6 à 10 11 à 15 16 à 20 21 à 25 26 à 30 31 à 35	42 22 11 14 11 8 3	37,8 19,81 9,90 12,61 9,90 7,20 2,70
Total	111	100

Source : Notre enquête

Ce tableau nous que dans notre échantillon, 42 unités ont une expérience allant de 1 à 5 ; 22 ans en ont de 6 à 10 ans ; 14 unités ont une expérience située entre 16 et 20 ans ; ceux qui ont une expérience de travail allant de 11 à 15 ans sont au nombre de 11, de 21 à 25 ans sont à nombre estimé 11 et en ceux dont les années de services se situent entre 26 et 30 ans sont au nombre de 8

2.1.1.4. Niveau d’éducation de l’individu

Le niveau d’éducation peut déterminer le revenu d’un individu comme

souligné plus haut.

5560

Une partie des bénéfices associés à la qualité de l’éducation viennent de

la poursuite de la scolarité.

Cette variable a été retenue dans notre travail en ce sens qu’elle est

rémunérée dans certaines entreprises. Le taux de salaire d’un individu dans une entreprise au temps t est fonction du salaire qu’il obtiendrait sans éducation, du salaire dû à son parcours scolaire, au poste qu’il occupe, au salaire de la formation professionnelle et au salaire de l’ancienneté.

C’est ainsi que nous constatons que les années d’études entreprises par

un individu sont rémunérées dans une société ; car une explication fondamentale de la productivité du travail provient de la plus grande qualification de la main d’œuvre grâce à la formation acquise.

Les données recueillies sur terrain se présentent de la manière suivante :

Tableau 12 : Niveau d’éducation de l’individu

Variables	Effectifs	Fréquences
Graduat Licence Post universitaire Doctorat	48 52 6 5	43,2 46,8 5,4 4,5
Total	111	100

Source : Notre enquête

Comme vous pouvez le constater ensemble avec nous que dans ce

tableau qui donne la situation du niveau d’études qu’a notre échantillon, 46 unités enquêtés sont graduées ; 52 sont licenciées ; 6 et 5 unités ont respectivement un diplôme post universitaire et de doctorat.

2.1.1.5. Niveau d’éducation des parents

Il est naturel de supposer que l’environnement parental influe sur la valeur économique du temps passé à l’école. Selon BOWLES (1972), en raison de l’influence de l’environnement familial sur le niveau d’étude atteint, omettre le niveau d’éducation des parents ou leurs activités professionnelles provoquerait la surestimation du rendement de l’éducation.

Les données recueillies sur terrain, afférant à cette variable, se présente

de la manière suivante :

6156

Tableau 13 : Niveau d’éducation des parents

Variables	Effectifs	Fréquences
Primaire Secondaire incomplet Secondaire complet Supérieur	22 35 23 31	19,8 31,5 20,7 27,9
Total	111	100

Source : Notre enquête

Il ressort de ce tableau que 31,5% des parents de nos unités ont un

niveau secondaire incomplet, 27,9% ont un niveau supérieur, 20,7% ont un niveau secondaire complet et en fin 19,8% ont un niveau primaire.

2.1.1.6. Type d’éducation

Tableau 14 : Type d’éducation

Variables	Effectifs	Fréquences
Privé Public	56 54	50,5 49,5
Total	111	100

Source : Notre enquête

Le ci-haut nous montre que 50,5% des unités que compose notre

échantillon ont étudiés dans un établissement public et 495% d’entre elles ont fréquentés des établissements privés.

3.1.2. Analyse économétriques

3.1.2.1. Régression linéaire

Le modèle de base de la présente étude se présente de la manière

LnYS= c+r1S+r2S 2+a Ei+bEi 2+d X+u (3)

La prise en compte des variables Si et Ei sous forme quadratique, nous

a exposée au problème de multi colinéarité entre nos variables.

Cet état de chose a rendu impossible l’application de la méthode d’OLS

dans l’estimation de notre modèle. D’où, il nous a semblé approprié de ne prendre en compte que les variables non quadratiques.

57⁶²

Le nouveau modèle se présente de la manière suivante :

LnYi = A+r1Sii+~1Ti+~2Eii+~3Xi+~1i

Etant donné que les variables ont des nombres ayant des écarts trop

élevés, nous avons suggéré l’introduction des logarithmes sur les variables dont les données chiffrées sont trop grandes pour les ramener à une variable ayant des nombres dont les valeurs sont proches entre elles.

De même, nous avons séparé les deux caractéristiques parentales pour

mesurer l’impact de chacune d’elle prise distinctement.

Ainsi, le dernier modèle se présente comme suit :

Log (REVIND) = c + a EDUCIN + b TYPE + c EXPI + d EDUP + e log(REVP)

Au vu du tableau présenté en annexes, après régression, on obtient le modèle suivant :

LOG (REVIND)=7.940-0.024EDUCIN+0.286TYPE+0.1287LOG(EXPER)0.090EDUCP+0.347LOG(REVPARE)+ [AR (1) =0.2789]

Au vu du tableau présenté en annexe, nous constatons que la probabilité

critique de certaines variables est significative à des seuils de 1 et 5 %, tandis que pour les autres elle s’avère non significative. Les variables EXPI, TYPE et Log (REVP) sont respectivement significatives au seuil de 1,5% et 5%. Quant aux autres variables EDUP et EDUCIN elles s’avèrent non significatives même à un seuil de 10 ou à 15%.

La probabilité de F-Statistique est aussi significative à un seuil de 1%.

L’utilisation de la méthode de MCO exige que la régression satisfasse

aux principaux tests usuels en économétrie.

3.1.2.2. Test sur la forme fonctionnelle du modèle (Test de RAMSEY RESET)

À partir des résultats obtenus lors de l’application de ce test, voir tableau

en annexe, nous constatons que la probabilité associée au F-Statistique dans le test de RAMSEY RESET à une valeur largement inferieure soit 0,025157.

Nous pouvons, à cet effet conclure que le test de RESET sur la forme

fonctionnelle indique que l’hypothèse nulle peut être acceptée, ce qui implique qu’avec F-Stat s’élevant à 2,51%, la spécification du modèle est bonne.

3.1.2.3. Test d’hétéroscedasticité (Test de WHITE)

Les résultats auxquels nous avons aboutis (voir annexe) en appliquant

ce test nous démontrent que la probabilité du test de F-Stat est supérieure au seuil

5863

de signification avec une valeur de 87,42%. Ceci nous amène à affirmer que notre modèle est Homoscédastique.

3.1.2.4. Test de normalité

La probabilité associée à la valeur de JARQUE BERA est de 23,15%

soit une valeur supérieure à 0,05. (Voir annexe 7)

Nous pouvons donc affirmer qu’il n’y a pas violation de l’hypothèse de

normalité. Notre modèle est normalement distribué.

3.1.2.5. Résultat du modèle définitif

Apres vérification des différents tests exigés, nous avons constaté que

notre modèle est bon.

Pour déboucher sur le modèle définitif de notre étude, nous allons adopter la démarche préconisée par la méthode de Backward élimination. Cette méthode consiste après chaque régression à éliminer chaque fois la variable la moins significative notamment, l’EDUCIN et l’EDUP afin d’aboutir à un modèle globalement significatif. Après élimination (Annexe), nous aboutissons à un modèle globalement significatif de l’ordre de : Log(REVIND)= 8.321439 +

0.303673 TYPE + 0.134829 LOG(EXPER) + 0.311564 LOG(REVPARE) + ( (AR(1)= 0.275101)

3.2. INTERPRETATION DES RESULTATS

Il s’agit, dans ce point, d’interpréter les résultats obtenus après

régression. L’explication du revenu d’un individu à partir de la qualité de son éducation en RDC se heurte à plusieurs incohérences par rapport à celle des pays développés. Sur le marché de l’emploi de la ville de Mbanza-Ngungu, le coefficient R 2 ajusté montre que l’équation de notre modèle explique à 22% les variations des revenus des individus. Ce qui signifie que le revenu des travailleurs intellectuel de la ville de Mbanza-Ngungu serait expliqué aussi par d’autres variables que celles retenues dans notre modèle.

Nos résultats tirent leur explication dans l’organisation du marché du

travail dans la ville de Mbanza-Ngungu.

La régression de notre modèle nous a révélé que les variables EDUP et EDUCIN ne se sont pas avérés significatives dans l’explication des revenus tandis

5964

que les variables REVP, TYPE et EXPI l’ont été respectivement au seuil de 1%, 5%et de 5%.

3.2.1. Type d’éducation reçu par l’individu (TYPE)

Au vu de nos résultats du modèle globale significatif, cette variable influe à 30,36%, sur le revenu de l’individu. Cette significativité pourrait s’expliquer par le fait que sur le marché du travail, les demandeurs de la main d’œuvre tiennent compte du type d’institution que l’individu a fréquenté.

C’est ainsi que P. JACQUEMOT et M. RAFFINOT ont constaté qu’en Afrique la réduction très forte de recrutement dans la fonction publique supprime la relation directe qui existait entre l’éducation publique et embauche publique. Il en résulte donc que le type d’éducation détermine plus le revenu de l’individu.

3.2.2. Education des parents (EDUP)

La régression étant faite, l’éducation des parents n’influe pas

significativement au revenu d’un individu. Cette situation trouve son explication dans le marché éducatif et celui de l’emploi dans la ville de Mbanza-Ngungu. Dans notre deuxième chapitre, nous avons constaté que la forte proportion des individus se situait dans la tranche de ceux dont les parents n’ont que faiblement voire sans éducation aucune. Leur effectif s’élève à 57 tous sexes confondus soit 51,4% de l’échantillon. Avec des chiffres pareils, nous pouvons dire que l’éducation des parents n’influence pas significativement l’éducation des individus à MbanzaNgungu. En effet, nous avons en plus constaté, après régression, que l’éducation d’un individu n’explique pas significativement son revenu. C’est ainsi que, par transitivité, nous pouvons dire que l’éducation des parents n’influe pas, dans une certaine mesure, sur le revenu de l’individu.

3.2.3 Education de l’individu (EDUCIN)

Après régression, nous avons constaté que la variable niveau d’éducation de l’individu n’expliquait pas significativement le revenu de l’individu.

Avec le déséquilibre visible, entre l’offre d’emploi formel et la demande

de l’emploi, le niveau de l’éducation n’est plus totalement un déterminant des revenus élevés des individus.

Dans notre pays (RDC) en général et dans notre ville (Mbanza-Ngungu)

en particulier, la capacité des entreprises à absorber les demandeurs d’emploi est très faible comme c’est le cas dans les PVD. C’est ainsi que, P. JACQUEMOT et

6065

M. RAFFINOT ont constaté que le secteur public et plus généralement le secteur moderne ont à présent une capacité d’absorption de la main d’œuvre voisine de zéro. Les programmes ont singulièrement mis en mal le droit accordé à chaque diplômé d’accéder à un poste dans l’administration. Ce faisant, ils ont annulé le pacte social organisant, depuis des décennies, le rapport entre l’appareil étatique et les couches sociales instruites. Ibidem, p. 172

Un autre cas est celui de la méfiance de la population à l’égard de

l’enseignement et de la qualité du système éducatif national qui laisse à désirer.

R.S. BERG et Ali, Stratégie pour un nouveau développement en Afrique, ed. NOUVEAUX HORIZONS, Paris, p.346

Ce qui réduit la confiance des entrepreneurs œuvrant surtout dans l’informel vis-à-vis des jeunes intellectuels. Ceux-ci préfèrent employer un profane qui aura une faible rémunération plutôt qu’un intellectuel trop exigeant par rapport à la rémunération quand bien même ses compétences seraient douteuses.

Enfin, avec la situation sécuritaire précaire dans les milieux ruraux, bon nombre d’individus en provenant pour entreprendre leurs études en ville se trouvent contraints d’y rester pour chercher un emploi car ne pouvant retourner à la campagne faute de sécurité mais également de ne pas espérer d’y trouver mieux qu’en ville.

Ce qui accroît de plus en plus le secteur informel. La croissance de ce secteur trouve son explication dans l’explosion urbaine récente. P. JACQUEMOT et M. RAFFINOT, op.cit, p. 105

Conséquence, une forte demande de travail ne correspondant pas à

l’offre du marché.

Le comble en est que les individus instruits ne trouvent pas d’emploi

même si les charges sociales ne cessent de les envahir et de leur faire pression. Ce qui les oblige à exécuter n’importe quel travail, simplement pour des raisons de survie personnelle. Les habitants les plus démunis apparaîtront sans doute moins souvent dans les statistiques de chômage des PVD, et quand ils sont repérés par les enquêtes sur les populations actives, la durée de leur chômage n’est pas longue. Faute de ressource, ils ne peuvent rester au chômage que pour une courte période, sous peine de mourir de faim avec leurs familles. Ils doivent accepter pratiquement tout travail disponible, quel qu’il soit. Etant donné que dans les PVD, comme ailleurs, l’on doit travailler pour vivre, l’on devrait se poser principalement la question de savoir quel type de travail l’on trouve et quel en est le revenu plutôt

6661

que de connaître le nombre des actifs qui trouvent un emploi. M. GILLIS et Ali, Economie du développement, ed.DE BOECK, Paris, 1998 ; pp.293-294

Cela pourrait signifier que l’accès à certains emplois est rendu difficile par l’existence des obstacles à l’entrée qui oblige les individus désireux de travailler à accepter des emplois très faiblement rémunérés.

Florence ARESTOFF a constaté dans son étude que le niveau d’étude

lui-même, ne constitue plus un déterminant significatif du revenu. Il semblerait que l’éducation n’exerce en elle-même aucun impact direct sur les revenus de l’individu. Elle ne servirait que d’indicateur de la motivation et des facilités de chacun à travailler. F. ARESTOFF, Op.cit , p. 25

Nos résultats corroborent avec ceux trouvés par F. ARESTOFF pour le

cas de la capitale Malgache.

3.2.4. Expérience professionnelle

La variable explicative expérience professionnelle s’avère significative au seuil de 1%. Toute augmentation d’un pourcent de la variable EXPI entraîne une augmentation du revenu de l’individu de 13,48%. La significativité de cette variable trouve son explication dans le marché du travail des PVD dont la RDC fait partie. Notre marché du travail se présente de la manière où il existe plusieurs obstacles à l’entrée.

C’est le cas de certaines entreprises, surtout organisations

internationales (ONG) qui prônent l’expérience professionnelle d’au moins un ou deux ans pour bénéficier de l’engagement. Les plus expérimentés sont avantagés au détriment des jeunes finalistes dont les connaissances ne sont constituées que des matières acquises à la faculté. L’explication de leur décision se trouverait dans l’idée de chercher à bénéficier de l’économie d’apprentissage des nouvelles unités mais aussi de la productivité élevée que détiennent ces individus. C’est ainsi que l’expérience professionnelle influe sur le revenu d’un individu dans les PVD. L’éducation acquise à l’école n’étant pas encore éprouvée, l’expérience professionnelle pourrait relever le défi.

Toutefois, on n’humilie pas les travailleurs des PVD en notant que les

caractéristiques qu’ils présentent eux-mêmes constituent une autre cause de la faiblesse de la productivité et des salaires. Ce n’est pas leur faute si seule une minorité d’entre eux possèdent la formation et l’expérience requises pour exercer une activité hautement qualifiée. M. GILLIS et Alii ; Op.cit , p.284

Nous constatons que si les entreprises veulent accroître leurs

productivités, elles doivent tenir compte, dans une certaine mesure de l’expérience

6267

qu’un individu acquiert sur le marché du travail. Malheureusement, notre pays étant caractérisé par une fraude et une corruption indescriptible, les expériences s’acquièrent dans les chambres ou même un peu partout dans les rues. Néanmoins, nous sommes convaincus du rendement élevé de l’expérience sur le marché du travail dans notre pays suite aux imperfections de notre système éducatif. Le travail, dans les PVD, a pour autres caractéristiques que l’écart des salaires reçus à différents niveaux du savoir-faire et de formation est plus large que dans les pays développés. Les travailleurs manuels qualifiés des pays d’Afrique, peuvent atteindre 100% ou plus du gain que leurs homologues non qualifiés. P. JACQUEMOT et M. RAFFINOT, Op.cit, p.

Ces écarts s’observent beaucoup plus dans les PVD. Ils sont justifiés par

le fait que la rareté des compétences et de l’acquis scolaire confère une prime accrue sur le marché.

3.2.5. Revenu des parents

Après analyses des données, cette variable s’avère significative au seuil de 5%. Toute variation positive d’un pourcent du revenu des parents entraîne automatiquement une augmentation de 31 ,15% du revenu de l’individu. Ce qui n’est que normal dans la ville de Mbanza-Ngungu. Ces résultats ne traduisent que la pure réalité de notre vécu quotidien.

Cette variable influence la qualité de l’enseignement des individus, car

un parent ayant un revenu élevé, ne peut permettre dans la mesure du possible à son enfant de fréquenter les institutions de faibles qualités d’enseignement.

Quant au marché du travail dans cette ville, celui-ci revêt un caractère

informel.

Or nous savons que dans un secteur où règne l’informel, ce sont le trafic

d’influence, l’appartenance tribale (surtout pour les PVD) et religieuse, … qui facilitent l’obtention de l’emploi. Les personnes dont les parents occupent de hautes fonctions ou parviennent à réunir un revenu consistant bénéficient de cette condition sociale de la facilité de l’obtention du travail.

Ceci se vérifie dans notre travail par cette significativité de cette

variable à influencer positivement le revenu de l’individu. C’est dans ce cadre que

Florence ARESTOFF écrit en ce qui concerne le Madagascar, que l’environnement parental (leur classe sociale) exerce à la foi un effet direct sur le revenu de l’individu et un effet indirect transitant par son éducation. F.

ARESTOFF, Op.cit., p. 19

63⁶⁸

Rappelons encore que notre marché du travail est dominé par le secteur

informel. Or, un individu dont le père œuvre ou a œuvré dans ledit secteur a presque la possibilité de travaillé avec lui ou à défaut avec ses collègues de services, accroissant, par le fait même sa probabilité de participer au marché du travail. Idem

Voilà pourquoi l’on ne s’étonnera guère que son revenu soit influencé

positivement par celui de ses parents.

Pour cette variable, nos résultats ne sont pas différents de ceux obtenus par ARESTOFF pour le cas d’ANTANANARIVO.

CONCLUSION

La problématique de notre travail était de vérifier le sens de la liaison

entre la qualité de l’éducation et le revenu d’un individu dans la ville de MbanzaNgungu.

Les objectifs assignés dans ce travail étaient, d’une part de contribuer à une meilleure connaissance du phénomène de la pauvreté et une meilleure connaissance des outils de lutte contre ce fléau, notamment par l’éducation ; et d’autre part de mesurer le poids de la qualité de l’éducation reçue par un individu sur son revenu, mesurer l’impact de l’éducation sur la réduction de la pauvreté sous l’aspect monétaire.

Pour atteindre ces objectifs, la méthodologie a été battue sur un modèle

économétrique comprenant 5 variables explicatives savoir : le revenu des parents, le niveau de l’éducation des parents, le niveau de l’éducation de l’individu, l’expérience professionnelle et le type de l’éducation.

En effet, il convient de rappeler que notre seule grande préoccupation

consistait à savoir si la dégradation de notre système éducatif avait un impact sur la baisse du niveau de revenu de la population congolaise.

Face à ce problème, nous avons pensé a priori que la dégradation de

notre système éducatif pourrait influer négativement sur la variation des revenus des congolais.

La science étant de rigueur, nous ne nous sommes pas limités

uniquement à notre jugement individuel. La vérification de notre réflexion par des données recueillies sur terrain nous a été d’une grande utilité.

C’est ainsi que nous avons recouru à la technique documentaire et

d’interview pour la récolte des données de terrain.

Néanmoins, l’exploration de certains ouvrages et articles de revues nous

a permis d’enrichir, mieux d’appuyer notre étude.

La méthode inductive soutenue par des analyses statistiques et

économétriques nous a aussi été d’une importance indéniable pour aboutir à nos conclusions.

A l’issu des estimations du modèle économétrique, nous avons abouti

aux conclusions selon lesquelles :

– le niveau d’éducation des parents et celui de l’individu n’influencent pas significativement le revenu de l’individu. Par contre l’expérience professionnelle, le revenu des parents et le type d’éducation influencent respectivement positivement et significativement le revenu de l’individu au seuil de 1%,5% et de 5%.

65⁷⁰

Malgré que l’Etat congolais n’affecte plus des ressources importantes

au secteur éducatif pour assurer son bon fonctionnement, les entrepreneurs privés ont pris la relève. C’est pourquoi le type d’éducation reçu par un individu à influencer valablement la qualité de l’éducation acquise par celui-ci et par conséquent son revenu.

Heureusement, le constat est que cette variable est la moins significative

dans notre modèle d’étude. Par conséquent, notre hypothèse de base est confirmée.

La confiance dans l’éducation acquise par un individu en RDC se manifeste par une exigence focalisée aussi beaucoup plus sur les compétences acquises sur le banc de l’école.

De même, le revenu des parents détermine celui de leurs enfants en ce

sens qu’ils leur offrent les opportunités de travail de part tant leur revenu, leur position sociale que par leurs relations.

Dans l’expérience acquise au travail explique le niveau de revenu de

l’individu dans la ville de Mbanza-Ngungu.

In fine, nous pensons avoir fourni des informations nécessaires à la

compréhension et à la vérification de notre étude.

7166

RECOMMANDATIONS

Suivant les résultats issus de notre estimation du modèle nous

formulons les principales recommandations suivantes :

Au gouvernement :

De faire des efforts pour financer tant soit peu le secteur de l’éducation au lieu de compter sur l’aide extérieure, mais des moyens financiers accrus sans réforme scolaire ne suffiront pas pour atteindre ses objectifs ;
Mettre en place la bonne gouvernance, non seulement pour créer un climat plus propice aux entreprises privées et encourager l’investissement dans le capital matériel, mais aussi pour faire progresser l’investissement dans le capital humain ;
Réhabiliter es écoles qui sont en état de délabrement et construire des nouvelles sur toutes l’étendue du pays ;
Revaloriser le statut de l’enseignant. Aux parents :
Faire des efforts pour scolariser les enfants et réduire le taux d’analphabétisme.

Aux confessions religieuses

Ø Continuer à s’impliquer à la création des nouvelles écoles, universités et instituts supérieurs sur toute l’étendue du pays.

Il est possible, mais pas facile, de mettre en œuvre ces suggestions.

Leur réalisation nécessitera un engagement ferme du gouvernement et

un appui sans failles des partenaires. Il n’est pas possible de ne pas entreprendre ces réformes.

7267

BIBLIOGRAPHIE

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www.unesco.org/liep www.unicef.org//french/Suplly

www.google.fr/ qualité de l’éducation et revenu individuel

TABLE DES MATIERES

EPIGRAPHE…………………………………………………………………………………………………………………………. i

DEDICACE…………………………………………………………………………………………………………………………. ii

REMERCIEMENTS……………………………………………………………………………………………………………. iii

SIGLE Et ABREVIATION…………………………………………………………………………………………………. iv

LISTE DES TABLEAUX…………………………………………………………………………………………………….. v

INTRODUCTION ………………………………………………………………………………………… 0

0.1PROBLEMATIQUE …………………………………………………………………………………….. 6

OBJECTIFS ………………………………………………………………………………………………. 9
- HYPOTHESE ………………………………………………………………………………………….. 10
- APPROCHE METHOLOGIQUE ……………………………………………………………….. 10
  - METHODES ………………………………………………………………………………………….. 10
  - TECHNIQUES ………………………………………………………………………………………. 11
- INTERET, CHOIX DU SUJET ET DELIMITATION DU TRAVAIL……………. 11
- CANEVAS DU TRAVAIL ……………………………………………………………………….. 11

CHAPITRE PREMIER : GENERALITES SUR L’EDUCATION ET LA QUALITE

DE L’EDUCATION ………………………………………………………………………………………… 12

1.1. EDUCATION ………………………………………………………………………………………. 12

Définition de l’éducation ………………………………………………………………………. 12
1. Formes et finalités de l’éducation …………………………………………………………….. 12
1. Nature des biens et des dépenses de l’éducation ………………………………………… 13
1. Avantages de l’éducation ………………………………………………………………………… 13

1.2. QUALITE DE L’EDUCATION …………………………………………………………………. 14

Rôle de la qualité de l’éducation ……………………………………………………………….. 15
1. FACTEURS INFLUENCANT LA QUALITE DE L’EDUCATION …………….. 17

1.2.2.1. Facteurs internes …………………………………………………………………………………. 18

1.2.2.2 Facteurs externes ………………………………………………………………………………….. 19

1.2.3 REVU DE LA LUTTERATURE SUR L’IMPACT DE LA QUALITE DE

L’EDUCATION SUR LES REVENU DES MENAGES …………………………………….. 23

1.2.3.1. Revue de la littérature théorique ……………………………………………………………. 23

7570

1.2.3.2 REVUE DE LA LITTERATURE EMPIRIQUE DANS LES PAYS EN

DEVELOPPEMENT ………………………………………………………………………………………. 27

Chapitre Deuxième : SYSTEME EDUCATIF CONGOLAIS ET METHODOLOGIE

DE LA RECHERCHE …………………………………………………………………………………….. 33

2.1. SYSTEME EDUCATIF EN RDC ……………………………………………………………… 33

2.1.1. Enseignement pré-primaire ……………………………………………………………………… 35

2.1.2 Enseignement primaire ……………………………………………………………………………. 36

2.1.3. Enseignement secondaire et professionnel ………………………………………………… 40

2.1.4 Enseignement supérieur et universitaire …………………………………………………….. 46

2.2 MILIEU D’ETUDE : VILLE DE MBANZA-NGUNGU ……………………………….. 47

2.2.1 SITUATION GEOGRAPHIQUE ET ADMINISTRATIVE …………………………. 47

HISTORIQUE ……………………………………………………………………………………… 47
- Situation Géographique ………………………………………………………………………… 47
  - Organisation Administrative ………………………………………………………………….. 48

2.3. METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE …………………………………………………. 49

2.3.1. Approche Méthodologique ……………………………………………………………………… 49

2.3.1.1. SPECIFICATION DU MODELE …………………………………………………………. 50

2.3.2. Echantillonnage ……………………………………………………………………………………… 53

2.3.2.1. Unités statistiques ……………………………………………………………………………….. 53

2.3.2.2 Critère d’inclusion ……………………………………………………………………………….. 53

Critère de non inclusion ……………………………………………………………………….. 53
- Taille de l’échantillon ………………………………………………………………………….. 53

2.3.3 Listes des variables de l’Etude et Définitions Opérationnelles ……………………… 54

Listes des variables ………………………………………………………………………………. 54
- Définition opérationnelle des variables …………………………………………………… 55

2.3.4. Collecte et Traitement des donnes ……………………………………………………………. 55

2.3.4.1 Collecte des Données ……………………………………………………………………………. 55

2.3.4.2. Traitement et Analyse des Données ……………………………………………………….. 55

Chapitre quatrième : PRESENTATION ET DISCUTION DES RESULTATS ………. 56

3.1. PRESENTATION DES RESULTATS ……………………………………………………….. 56

⁷⁶71

3.1.1. Analyse statistique descriptive …………………………………………………………………. 56

Le Revenu de l’individu……………………………………………………………………….. 56
- Le revenu des parents (en milliers de FC) ………………………………………………. 57

4.1.1.3. Expérience professionnelle de l’individu ……………………………………………….. 58

Niveau d’éducation de l’individu …………………………………………………………. 59
- Niveau d’éducation des parents …………………………………………………………….. 60
  - Type d’éducation ………………………………………………………………………………… 61

3.1.2. Analyse économétriques …………………………………………………………………………. 61

Régression linéaire ………………………………………………………………………………. 61
- Test sur la forme fonctionnelle du modèle (Test de RAMSEY RESET) …….. 62
  - Test d’hétéroscedasticité (Test de WHITE) …………………………………………….. 62
  - Test de normalité …………………………………………………………………………………. 63
  - Résultat du modèle définitif ………………………………………………………………….. 63

3.2. INTERPRETATION DES RESULTATS ……………………………………………………. 63

Type d’éducation reçu par l’individu (TYPE) …………………………………………….. 64
- Education des parents (EDUP) ………………………………………………………………… 64

3.2.3 Education de l’individu (EDUCIN) ……………………………………………………………. 64

Expérience professionnelle ……………………………………………………………………… 66
- Revenu des parents ………………………………………………………………………………… 67

CONCLUSION ………………………………………………………………………………………………. 69

RECOMMANDATIONS ………………………………………………………………………………… 71

BIBLIOGRAPHIE ………………………………………………………………………………………….. 72

ANNEXES …………………………………………………………………………………………………….. 77

ANNEXES

7378

Annexe 1 : Analyse statistiques descriptives

FREQUENCIES VARIABLES=VAR00001 VAR00006 VAR00009 VAR00010 VAR00016 VAR00020 VAR00021 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /ORDER=ANALYSIS.

Effectifs Remarques

	Résultat obtenu		16-juil.-2019 16:05:37
	Commentaires
Entrée	Données		C:\Documents and Settings\Administrateur\Mes documents\LELO.sav
		Ensemble de données actif	DataSet0
		Filtrer	<aucune>
		Poids	<aucune>
		Scinder fichier	<aucune>
		N de lignes dans le fichier de travail	111
Gestion des manquantes	valeurs	Définition des valeurs manquantes	Les valeurs manquantes définies par l’utilisateur sont traitées comme manquantes.
		Observations prises en compte	Les statistiques sont basées sur toutes les observations dotées de données valides
	Syntaxe		FREQUENCIES VARIABLES=VAR00001 VAR00006 VAR00009 VAR00010 VAR00016 VAR00020 VAR00021 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN MODE SKEWNESS SESKEW KURTOSIS SEKURT /ORDER=ANALYSIS.
Ressources		Temps de processeur	0:00:00.031
		Temps écoulé	0:00:00.032

7974

[DataSet0] C:\Documents and Settings\Administrateur\Mes documents\LELO.sav

Statistiques

		Age	ANNEE	ANNEE DE DEBUT DE L ACTIVITE	ANNEE DU DEBUT DE L EMPLOI ACTUEL DERNIER EMPLOI	OU
N Valide Manquante		111	111	111 0 12,47 10,00 1^a 9,748 ,664 ,229 -,513 ,455 0 39	111
N Valide Manquante		0	0		0
	Moyenne Médiane Mode Ecart-type Asymétrie Erreur std. d’asymétrie Aplatissement Erreur std. d’aplatissement Minimum Maximum	41,23	14,58		11,15
		39,00	11,00		9,00
		29	4^a		1
		10,764	10,476		9,473
		,516	,508		,714
		,229	,229		,229
		-,654	-,894		-,620
		,455	,455		,455
		25	1		0
		69	39		35

a. Il existe de multiples modes

Statistiques

		MONTANT DU REVENU SALARIAL ACTUEL	REVENU MENSUEL DU PERE OU DU TUTEUR QUAND VOUS ETIEZ AUX ETUDES	NOMBRE D’ENFANTS SCOLARISES A CHARGE DES PARENTS LORSQUE VOUS ETIEZ AUX ETUDES
N	Valide Manquante Moyenne Médiane Mode Ecart-type Asymétrie Erreur std. d’asymétrie Aplatissement Erreur std. d’aplatissement Minimum Maximum	111	111	111
N		0	0	0
		386045,05	365639,64	3,32
		300000,00	300000,00	4,00
		400000	200000	4
		257873,133	227765,461	,896
		1,033	1,006	-1,154
		,229	,229	,229
		-,086	,112	,363
		,455	,455	,455
		90000	100000	1
		990000	900000	4

7580

ANNEE

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24 26 27 28 29 30 31 32 33 34 39 Total	7	6,3	6,3	6,3
	4	3,6	3,6	9,9
	5	4,5	4,5	14,4
	9	8,1	8,1	22,5
	3	2,7	2,7	25,2
	7	6,3	6,3	31,5
	3	2,7	2,7	34,2
	1	,9	,9	35,1
	5	4,5	4,5	39,6
	5	4,5	4,5	44,1
	7	6,3	6,3	50,5
	3	2,7	2,7	53,2
	1	,9	,9	54,1
	2	1,8	1,8	55,9
	1	,9	,9	56,8
	2	1,8	1,8	58,6
	4	3,6	3,6	62,2
	9	8,1	8,1	70,3
	2	1,8	1,8	72,1
	2	1,8	1,8	73,9
	3	2,7	2,7	76,6
	1	,9	,9	77,5
	2	1,8	1,8	79,3
	1	,9	,9	80,2
	2	1,8	1,8	82,0
	3	2,7	2,7	84,7
	6	5,4	5,4	90,1
	1	,9	,9	91,0
	2	1,8	1,8	92,8
	1	,9	,9	93,7
	2	1,8	1,8	95,5
	3	2,7	2,7	98,2
	2	1,8	1,8	100,0
	111	100,0	100,0

7681

ANNEE DE DEBUT DE L ACTIVITE

		Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide	0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 33 34 35 39	2	1,8	1,8	1,8
		10	9,0	9,0	10,8 17,1
		7	6,3	6,3	10,8 17,1
		9	8,1	8,1	25,2
		5	4,5	4,5	29,7
		2	1,8	1,8	31,5
		2	1,8	1,8	33,3
		4	3,6	3,6	36,9
		3	2,7	2,7	39,6
		10	9,0	9,0	48,6 52,3
		4	3,6	3,6	48,6 52,3
		4	3,6	3,6	55,9
		1	,9	,9	56,8
		2	1,8	1,8	58,6
		3	2,7	2,7	61,3
		4	3,6	3,6	64,9
		5	4,5	4,5	69,4
		4	3,6	3,6	73,0
		4	3,6	3,6	76,6
		1	,9	,9	77,5
		2	1,8	1,8	79,3
		1	,9	,9	80,2
		3	2,7	2,7	82,9
		2	1,8	1,8	84,7
		2	1,8	1,8	86,5
		3	2,7	2,7	89,2
		1	,9	,9	90,1
		2	1,8	1,8	91,9
		3	2,7	2,7	94,6
		1	,9	,9	95,5
		1	,9	,9	96,4
		1	,9	,9	97,3
		1	,9	,9	98,2
		1	,9	,9	99,1
		1	,9	,9	100,0

7782

Total

111

100,0

MONTANT DU REVENU SALARIAL ACTUEL

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide 90000 100000	1	,9	,9 3,6	,9 4,5 5,4 8,1 9,9 10,8 11,7 12,6 14,4 16,2 18,0 18,9 21,6 23,4 24,3 25,2 26,1 30,6 31,5 32,4 37,8 40,5 41,4 46,8 53,2 55,0 59,5 60,4 67,6 69,4 70,3 71,2
Valide 90000 100000	4	3,6	,9 3,6
115000 120000	1	,9	,9 2,7
115000 120000	3	2,7	,9 2,7
125000	2	1,8	1,8
130000	1	,9	,9
133000	1	,9	,9
138000	1	,9	,9
140000	2	1,8	1,8
145000	2	1,8	1,8
150000	2	1,8	1,8
160000	1	,9	,9
165000	3	2,7	2,7
180000	2	1,8	1,8
185000	1	,9	,9
190000	1	,9	,9
199000	1	,9	,9
200000	5	4,5	4,5
208000	1	,9	,9
230000	1	,9	,9
245000	6	5,4	5,4
250000	3	2,7	2,7
270000	1	,9	,9
280000	6	5,4	5,4
300000	7	6,3	6,3
320000	2	1,8	1,8
330000	5	4,5	4,5
360000	1	,9	,9
400000	8	7,2	7,2
415000	2	1,8	1,8
420000	1	,9	,9
450000	1	,9	,9

7838

453000		1	,9	,9	72,1 73,0 74,8 75,7 78,4 81,1 82,0 82,9 83,8 84,7 88,3 89,2 90,1 91,0 95,5 96,4 97,3 99,1 100,0
	460000	1	,9	,9
	480000 490000	2	1,8	1,8 ,9
	480000 490000	1	,9	1,8 ,9
	500000 600000	3	2,7	2,7 2,7
	500000 600000	3	2,7	2,7 2,7
	605000 620000	1	,9	,9 ,9
	605000 620000	1	,9	,9 ,9
	750000 760000	1	,9	,9 ,9
	750000 760000	1	,9	,9 ,9
	800000	4	3,6	3,6
	820000	1	,9	,9
	850000	1	,9	,9
	890000	1	,9	,9
	900000	5	4,5	4,5
	950000	1	,9	,9
	960000	1	,9	,9
	980000	2	1,8	1,8
	990000	1	,9	,9
	Total	111	100,0	100,0

7984

REVENU MENSUEL DU PERE OU DU TUTEUR QUAND VOUS

ETIEZ AUX ETUDES

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide 100000 110000	3	2,7	2,7 ,9	2,7 3,6 4,5 5,4 9,0 10,8 11,7 14,4 17,1 24,3 25,2 27,0 37,8 38,7 39,6 41,4 42,3 43,2 52,3 53,2 55,0 58,6 67,6 70,3 71,2 72,1 73,9 77,5 82,9 86,5 87,4 88,3 92,8
Valide 100000 110000	1	,9	2,7 ,9
120000 125000	1	,9	,9 ,9
120000 125000	1	,9	,9 ,9
128000 130000	4	3,6	3,6 1,8
128000 130000	2	1,8	3,6 1,8
139000	1	,9	,9
140000	3	2,7	2,7
150000	3	2,7	2,7
160000	8	7,2	7,2
180000	1	,9	,9
190000	2	1,8	1,8
200000	12	10,8	10,8
250000	1	,9	,9
260000	1	,9	,9
280000	2	1,8	1,8
285000	1	,9	,9
290000	1	,9	,9
300000	10	9,0	9,0
320000	1	,9	,9
330000	2	1,8	1,8
360000	4	3,6	3,6
400000	10	9,0	9,0
420000	3	2,7	2,7
425000	1	,9	,9
430000 450000	1	,9	,9 1,8
430000 450000	2	1,8	,9 1,8
480000	4	3,6	3,6
500000	6	5,4	5,4
600000	4	3,6	3,6
700000	1	,9	,9
770000	1	,9	,9
800000	5	4,5	4,5

8085

820000		2	1,8	1,8	94,6 100,0
	900000	6	5,4	5,4
	Total	111	100,0	100,0

ETAT CIVIL

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide CELIBATAI RE MARIE UNION LIBRE VEUF DIVORCE 6 7 Total	49	44,1	44,1	44,1
	33	29,7	29,7	73,9
	5	4,5	4,5	78,4
	11	9,9	9,9	88,3
	11	9,9	9,9	98,2
	1	,9	,9	99,1
	1	,9	,9	100,0
	111	100,0	100,0

NIVEAU D ETUDE

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide GRADUE LICENCIE POSTUNIVERSITA IRE DOCTORAT 8 Total	48	43,2	43,2	43,2
	52	46,8	46,8	90,1
	6	5,4	5,4	95,5
	4	3,6	3,6	99,1
	1	,9	,9	100,0
	111	100,0	100,0

8681

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide PRIMAIRE SECONDAIRE INCOMPLET SECONDAIRE COMPLET SUPERIEUR Total	22	19,8	19,8 31,5 20,7 27,9 100,0	19,8
	35	31,5		51,4
	23	20,7		72,1
	31	27,9		100,0
	111	100,0

TYPE DE SECTEUR DU DERNIER ETABLISSEMENT

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide PUBLIC PUBLIC CONVENTIONNEL PRIVE PRIVE CONVENTIONNEL PRIVE CONFESSIONNEL Total	40	36,0	36,0 14,4 35,1 9,0 5,4 100,0	36,0
	16	14,4		50,5
	39	35,1		85,6
	10	9,0		94,6
	6	5,4		100,0
	111	100,0

NIVEAU D’ETUDES DU TUTEUR

	Effectifs	Pourcentage	Pourcentage valide	Pourcentage cumulé
Valide PRIMAIRE SECONDAIRE INCOMPLET SECONDAIRE COMPLET SUPERIEUR Total	22	19,8	19,8 26,1 21,6 32,4 100,0	19,8
	29	26,1		45,9
	24	21,6		67,6
	36	32,4		100,0
	111	100,0

8287

Annexe 2 : Analyse économetrique

Dependent Variable: REVIND
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:36
Sample: 1 111
Included observations: 111
Variable	Coefficie nt Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	187149.4 63879.15	2.929741	0.0042
EDUCIN	22448.97 28572.68	0.785680	0.4338
TYPE	75267.39 49246.68	1.528375	0.1294
EXPER	3612.234 2570.194	1.405432	0.1628
EDUCP	– 57891.65 70114.04	-0.825678	0.4109
REVPARE	0.335429 0.135069	2.483387	0.0146
R-squared	0.100962 Mean dependent var		386045.0
Adjusted R-squared	0.058151 S.D. dependent var		257873.1
S.E. of regression	250263.0 Akaike info criterion		27.75095
Sum squared resid	6.58E+12 Schwarz criterion		27.89741
Log likelihood	– 1534.178 F-statistic		2.358312
Durbin-Watson stat	1.518365 Prob(F-statistic)		0.045171

test de BG Ce test montre que les résidus sont corrélés
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.407906 Probability	0.036887
Obs*R-squared 6.889309 Probability	0.031916

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:38 Presample missing value lagged residuals set to zero.

Variable C EDUCIN TYPE EXPER EDUCP REVPARE RESID(-1) RESID(-2) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

8388 Coefficie nt Std. Error t-Statistic – 368.5895 62592.06 -0.005889 – 6200.251 28173.04 -0.220077 20131.55 48827.97 0.412295 306.3592 2517.324 0.121700 – 4157.055 68577.99 -0.060618 – 0.018585 0.133362 -0.139360 0.220529 0.102596 2.149482 0.097491 0.101071 0.964586 0.062066 Mean dependent var – 0.001677 S.D. dependent var 244714.1 Akaike info criterion 6.17E+12 Schwarz criterion – 1530.622 F-statistic 1.962271 Prob(F-statistic)

Prob. 0.9953 0.8262 0.6810 0.9034 0.9518 0.8894 0.0339 0.3370 -3.93E-11 244509.1 27.72291 27.91819 0.973687 0.454507

Estimation 2. Corrigé de l’autocorrélation
Dependent Variable: REVIND
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:39
Sample (adjusted): 2 111
Included observations: 110 after adjustments
Convergence achieved after 8 iterations
Coefficie Variable nt Std. Error t-Statistic	Prob.
C 199497.3 66978.06 2.978546	0.0036
EDUCIN 10730.93 27009.18 0.397307	0.6920
TYPE 82052.22 50504.80 1.624642	0.1073
EXPER 4668.922 2587.602 1.804343	0.0741

EDUCP REVPARE AR(1) R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

8489 – 62024.67 67420.90 -0.919962 0.295643 0.134484 2.198342 0.252841 0.099424 2.543046 0.150016 Mean dependent var 0.100502 S.D. dependent var 244300.5 Akaike info criterion 6.15E+12 Schwarz criterion – 1517.144 F-statistic 2.027168 Prob(F-statistic)

0.3597 0.0302 0.0125 388645.5 257587.2 27.71171 27.88356 3.029789 0.009065

Test sur le modèle corrigé

1. Arch test

Montre que la variance des erreurs est homoscedastique

ARCH Test:
F-statistic 0.025157 Probability	0.874275
Obs*R-squared 0.025621 Probability	0.872828

Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:40
Sample (adjusted): 3 111
Included observations: 109 after adjustments
Coefficie Variable nt Std. Error t-Statistic	Prob.
C 5.54E+10 9.59E+09 5.775522	0.0000
RESID^2(-1) 0.015537 0.097955 0.158610	0.8743
R-squared 0.000235 Mean dependent var	5.62E+10
– Adjusted R-squared 0.009109 S.D. dependent var	8.27E+10
S.E. of regression 8.31E+10 Akaike info criterion	53.14235
Sum squared resid 7.39E+23 Schwarz criterion	53.19173

8590

–

Log likelihood 2894.258 F-statistic 0.025157

2. Estimation 3. Avec les log 3.
Dependent Variable: LOG(REVIND)
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:43
Sample: 1 111
Included observations: 108
Coefficie Variable nt Std. Error	t-Statistic	Prob.
C 7.181655 1.464495	4.903843	0.0000
– EDUCIN 0.004941 0.070290	-0.070296	0.9441
TYPE 0.279296 0.122609	2.277940	0.0248
LOG(EXPER) 0.093994 0.056409	1.666284	0.0987
– EDUCP 0.107353 0.161754	-0.663678	0.5084
LOG(REVPARE) 0.410952 0.116198	3.536650	0.0006

Durbin-Watson stat 1.976113 Prob(F-statistic) 0.874275

R-squared	0.179711	Mean dependent var	12.66383
Adjusted R-squared	0.139501	S.D. dependent var	0.661820
S.E. of regression	0.613924	Akaike info criterion	1.916062
Sum squared resid	38.44411	Schwarz criterion	2.065070
Log likelihood	– 97.46737	F-statistic	4.469297
Durbin-Watson stat	1.503910	Prob(F-statistic)	0.001008

Test sur ce modèle

Il ya autocorrélation des erreurs

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 3.826364 Probability	0.025047
Obs*R-squared 7.677415 Probability	0.021521

Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 07/16/19 Time: 21:45

8691

Variable	Coefficie nt Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.215145 1.440014	0.149405	0.8815
EDUCIN	– 0.014319 0.068769	-0.208213	0.8355
TYPE	0.038083 0.120274	0.316631	0.7522
LOG(EXPER)	0.020307 0.055539	0.365636	0.7154
EDUCP	0.007146 0.157707	0.045314	0.9639
LOG(REVPARE)	– 0.020894 0.114290	-0.182812	0.8553
RESID(-1)	0.238157 0.105039	2.267310	0.0255
RESID(-2)	0.106249 0.102391	1.037681	0.3019

Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.

R-squared	0.071087	Mean dependent var	0.000000
Adjusted R-squared	0.006063	S.D. dependent var	0.599409
S.E. of regression	0.597589	Akaike info criterion	1.879359
Sum squared resid	35.71123	Schwarz criterion	2.078035
Log likelihood	– 93.48539	F-statistic	1.093247
Durbin-Watson stat	1.992571	Prob(F-statistic)	0.373375

Correction du modèle par l’approche de Cochrane

Dependent Variable: LOG(REVIND)

Method: Least Squares

Date: 07/16/19 Time: 21:46

Sample (adjusted): 2 111

Included observations: 104 after adjustments

Convergence achieved after 6 iterations
Variable	Coefficie nt Std. Error t-Statistic	Prob.
C	7.940924 1.465367 5.419067	0.0000
EDUCIN	– 0.024460 0.066418 -0.368272	0.7135
TYPE	0.285985 0.126759 2.256137	0.0263
LOG(EXPER)	0.128658 0.058203 2.210496	0.0294
EDUCP	– 0.090234 0.156515 -0.576523	0.5656
LOG(REVPARE)	0.346599 0.116134 2.984474	0.0036
AR(1)	0.278873 0.101508 2.747311	0.0072
R-squared	0.226208 Mean dependent var	12.67753
Adjusted R-squared	0.178344 S.D. dependent var	0.664382
S.E. of regression	0.602230 Akaike info criterion	1.888582
Sum squared resid	35.18010 Schwarz criterion	2.066570
Log likelihood	– 91.20627 F-statistic	4.726107
Durbin-Watson stat	2.012591 Prob(F-statistic)	0.000291

9287

Tests

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

0.41141 0.66388

F-statistic 8 Probability 5

0.89305 0.63984

Obs*R-squared 4 Probability 7

Test Equation:

Dependent Variable: RESID

8893

Method: Least Squares

Date: 07/16/19 Time: 21:47

il y a absecnce d auto correlation
Arch Ok
ARCH Test:
F-statistic	0.049320 Probability	0.824709

Presample and interior missing value lagged residuals set to zero.

Variable	Coefficie nt Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	– 0.192971 1.502827	-0.128405	0.8981
EDUCIN	– 0.004814 0.067176	-0.071661	0.9430
TYPE	0.001287 0.127798	0.010073	0.9920
LOG(EXPER)	0.006346 0.059349	0.106920	0.9151
EDUCP	0.012275 0.158124	0.077628	0.9383
LOG(REVPARE)	0.014477 0.118749	0.121913	0.9032
AR(1)	0.196798 0.592527	0.332133	0.7405
RESID(-1)	– 0.227828 0.605917	-0.376005	0.7078
RESID(-2)	0.031028 0.200700	0.154597	0.8775
R-squared	0.008587 Mean dependent var		6.15E-13
Adjusted R-squared	– 0.074900 S.D. dependent var		0.584427
S.E. of regression	0.605918 Akaike info criterion		1.918420
Sum squared resid	34.87801 Schwarz criterion		2.147261
Log likelihood	– 90.75782 F-statistic		0.102855
Durbin-Watson stat	1.965026 Prob(F-statistic)		0.999051

9489

Obs*R-squared 0.050291 Probability 0.822558

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 07/16/19 Time: 21:48

Sample (adjusted): 3 111

Included observations: 101 after adjustments

Coefficie

Variable nt Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.344209 0.049837 6.906761 0.0000

–

RESID^2(-1) 0.021949 0.098833 -0.222080 0.8247

R-squared	0.000498	Mean dependent var	0.336932
Adjusted R-squared	– 0.009598	S.D. dependent var	0.375543
S.E. of regression	0.377341	Akaike info criterion	0.908267
Sum squared resid	14.09621	Schwarz criterion	0.960051
Log likelihood	– 43.86746	F-statistic	0.049320
Durbin-Watson stat	1.999403	Prob(F-statistic)	0.824709

9950

=====================

LS LOG(REVIND) C EDUCIN TYPE LOG(EXPER) EDUCP LOG(REVPARE) AR(1)

Estimation Equation:

=====================

LOG(REVIND) = C(1) + C(2)*EDUCIN + C(3)*TYPE + C(4)*LOG(EXPER) +

C(5)*EDUCP + C(6)*LOG(REVPARE) + [AR(1)=C(7)]

Substituted Coefficients:

=====================

LOG(REVIND) = 7.940923935 – 0.02446006119*EDUCIN +

0.2859853862*TYPE + 0.1286577161*LOG(EXPER) –

0.09023434064*EDUCP + 0.3465994115*LOG(REVPARE) +

[AR(1)=0.278873371]

Estimation ave les coefficients significatifs

Dependent Variable: LOG(REVIND)

Method: Least Squares

916

Date: 07/16/19 Time: 21:52

Sample: 1 111

Included observations: 108

Coeffici

Variable ent Std. Error t-Statistic Prob.

7.67211

C 3 1.264778 6.065978 0.0000

0.29579

TYPE 8 0.118996 2.485772 0.0145

0.09577

LOG(EXPER) 4 0.055898 1.713376 0.0896

0.36850

LOG(REVPARE) 6 0.097552 3.777513 0.0003

0.17589 Mean dependent 12.6638

R-squared 6 var 3

Adjusted R- 0.15212 0.66182

squared 4 S.D. dependent var 0

0.60940 Akaike info 1.88366

S.E. of regression 5 criterion 5

38.6229 1.98300

Sum squared resid 1 Schwarz criterion 4

–

97.7179 7.39924

Log likelihood 3 F-statistic 3

Durbin-Watson 1.50897 0.00015 stat 8 Prob(F-statistic) 3

Dependent Variable: LOG(REVIND)

Method: Least Squares

Date: 07/16/19 Time: 21:53

Sample (adjusted): 2 111

Included observations: 104 after adjustments

Convergence achieved after 6 iterations

9297

Coeffici

Variable ent Std. Error t-Statistic Prob.

8.32143

C 9 1.287920 6.461147 0.0000

0.30367

TYPE 3 0.123403 2.460821 0.0156

0.13482

LOG(EXPER) 9 0.057246 2.355262 0.0205

0.31156

LOG(REVPARE) 4 0.099554 3.129607 0.0023

0.27510

AR(1) 1 0.100498 2.737362 0.0073

0.22166 Mean dependent 12.6775

R-squared 7 var 3

Adjusted R- 0.19021 0.66438

squared 9 S.D. dependent var 2

0.59786 Akaike info 1.85597

S.E. of regression 3 criterion 1

35.3865 1.98310

Sum squared resid 4 Schwarz criterion 6

–

91.5105 7.04873

Log likelihood 1 F-statistic 4

Durbin-Watson 2.01124 0.00004 stat 1 Prob(F-statistic) 9

Inverted AR Roots .28

93⁹⁸

Questionnaire d’enquête

UNIVERSITE KONGO FACULTE DES SCIENCES ECONOMIQUES ET DE GESTION OPTION : ECONOMIE

Mr, Mme, Mlle, …………………………………………………………………..

Nous sommes étudiants en deuxième année de licence à la Faculté des

sciences économiques et de gestion à l’Université Kongo. Nous rédigeons un mémoire sur l’impact de la qualité de l’éducation sur le revenu des ménages de la ville de Mbanza-Ngungu, pour lequel nous sollicitons votre collaboration en soumettant ce questionnaire.

C’est ainsi que nous vous soumettons ce questionnaire en vue de solliciter votre collaboration dans la rédaction de la présente analyse.

Nous vous garantissons l’anonymat et vous remercions d’avance. Veuillez encercler le chiffre correspondant à la bonne réponse.

I. IDENTITE DE L’ENQUETTE

Année de naissance :
Sexe : M F
Etat civil : a) célibataire b) marié c) union libre d) veuf e) divorcé
Religion : a) catholique b) protestante c) kimbanguiste

d) musulmane) salutiste f) Eglise de réveil) Autres religion h) sans religion

5. Niveau d’études : a) Gradué b) Licencié c) postuniversitaire

d) Doctorat e) Autre (à préciser) ……………… 6. Année de fin des études : ………….

Type de secteur du dernier établissement fréquenté : a) public b) public conventionnel c) privé

d)privé conventionnel e) privé confessionnel

Raison du choix de l’établissement fréquenté : a) influence extérieur

b) contrainte c) choix personnel d) Revenu des parents

e) proche de la maison f) Autres (à préciser) ………………

II.CARACTERISTIQUES SOCIO-PROFESSIONNELLES INDIVIDUELLES

Année du début de l’activité professionnelle ……………………

9994

Année du début de l’emploi actuel ou du dernier emploi exercé……….
Secteur du premier emploi exercé a) Formel public b) Formel privé c) Informel
Durée de contrat de l’emploi actuel : a) Indéterminé b) Annuelle

c) Semestrielle d) Trimestrielle e) Mensuelle f) Journalière s

Étiez-vous soumis à un test d’engagement à l’emploi actuel ?

a) Oui b) Non

6. Avez-vous déjà suivi une formation professionnelle depuis la fin de vos études

a) oui b) Non

7. Secteur de l’emploi actuel ou du dernier emploi exercé ?

a) Formel public b) Formel privé c) Informel 8. Montant du revenu salarial actuel ?

a) 1$-100$ b) 101$-200$ c) 201$-300$ d) 301$-500$

e) 501$-700$ f) 701$-1000$ g) 1000$ et plus

C. CARACTERSTIQUES FAMILLIALES

1. Quel est le niveau d’études de votre père ?

a) Primaire b) secondaire incomplet c) secondaire complet d) Supérieur 2. Niveau d’études du tuteur ?

a) Primaire b) secondaire incomplet c) secondaire complet d) Supérieur

3. Activité professionnelle du père ou tuteur quand vous étiez aux études

a) Agriculture b) Commerce c) Fonctionnaire d) Enseignant e) Débrouillard

4. Revenu mensuel du père ou du tuteur quand vous étiez aux études

a)1$-100$ b) 101$-200$ c) 201$-300$ d) 301$-500$

e) 501$-700$f) 701 -1000$ g) 1000 et plus

5. Nombre d’enfants scolarisés à charge des parents lorsque vous étiez aux études

a) un b) Deux c) Trois d) Plus de trois

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Étiquettes : Travaux

Congovirtuel

EPIGRAPHE

DEDICACE

REMERCIEMENTS

SIGLE ET ABREVIATION

LISTE DES TABLEAUX

0.1PROBLEMATIQUE

0.2. OBJECTIFS

0.3. HYPOTHESE

0.4. APPROCHE METHOLOGIQUE

0.4.1 METHODES

0.4.2 TECHNIQUES

0.5. INTERET, CHOIX DU SUJET ET DELIMITATION DU TRAVAIL

0.6. CANEVAS DU TRAVAIL

QUALITE DE L’EDUCATION

1.1. EDUCATION

1.1.1. Définition de l’éducation

1.1.2. Formes et finalités de l’éducation

1.1.3. Nature des biens et des dépenses de l’éducation

1.1.4. Avantages de l’éducation

1.2. QUALITE DE L’EDUCATION

1.2.1 Rôle de la qualité de l’éducation

1.2.2 FACTEURS INFLUENCANT LA QUALITE DE L’EDUCATION

A) Qualité de l’éducation et Qualification des enseignants

B) Qualité de l’éducation, matériels d’apprentissage et infrastructures

C) Qualité de l’éducation et la technologie

A) Qualité de l’éducation et Chômage des parents

B) Qualité de l’éducation et Niveau déducation des parents

C) Qualité de l’éducation et Pauvreté

D) Qualité de l’éducation et Pouvoir public

E) Qualité de l’éducation et la Mondialisation

DE L’EDUCATION SUR LES REVENU DES MENAGES

1.2.3.1. Revue de la littérature théorique

Impact de la qualité de l’éducation sur le revenu des ménages

EN DEVELOPPEMENT

A) Cas des pays de l’Afrique A.1 Cas du Sénégal

A.2 Cas du Niger

A.3 Cas du Cameroun

A.4 Cas du Madagascar

B. Cas des pays de l’Amérique latine et des Caraïbes

METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE

2.1. SYSTEME EDUCATIF EN RDC

2.1.1. Enseignement pré-primaire

2.1.2 Enseignement primaire

2.1.4 Enseignement supérieur et universitaire

2.2 MILIEU D’ETUDE : VILLE DE MBANZA-NGUNGU

2.2.1 SITUATION GEOGRAPHIQUE ET ADMINISTRATIVE

2.2.1.1 HISTORIQUE

2.2.1.2 Situation Géographique

2.2.1.3 Organisation Administrative

A) Quartier Ngungu

B) Quartier Révolution

C) Quartier Loma

D) Quartier Noki

Tableau 7: Répartition des cellules et avenues par quartiers

2.3. METHODOLOGIE DE LA RECHERCHE

2.3.1. Approche Méthodologique

2.3.1.1. SPECIFICATION DU MODELE

A. Modèle théorique

B. Equation de Mincer (1974) et ses limites

C. Modèle de gains de Mincer amélioré

D. Modèle retenu

2.3.2. Echantillonnage

2.3.2.1. Unités statistiques

2.3.2.2 Critère d’inclusion

2.3.2.3. Critère de non inclusion

2.3.2.4. Taille de l’échantillon

2.3.3 Listes des variables de l’Etude et Définitions Opérationnelles

2.3.3.1 Listes des variables

Tableau 8. Répartition des différentes rubriques

2.3.4. Collecte et Traitement des donnes

2.3.4.1 Collecte des Données

2.3.4.2. Traitement et Analyse des Données

Chapitre quatrième : PRESENTATION ET DISCUTION DES RESULTATS

3.1. PRESENTATION DES RESULTATS

3.1.1. Analyse statistique descriptive

3.1.1.1. Le Revenu de l’individu

Tableau 9 : Revenu des enquêtés (en milliers des FC)

3.1.1.2. Le revenu des p arents (en milliers de FC)

Tableau 10 : Revenu des parents (en milliers de FC)