Rapport n°: ACS19045 Crédits photo: Flore de Preneuf / La Banque Mondiale République démocratique du Congo RDC – Évaluation de la pauvreté 28 juin 2016 Rapport n° : ACS19045 . République démocratique du Congo RDC – Évaluation de la pauvreté . 28 juin 2016 . GPV01 AFRIQUE . Document de la Banque mondiale 1 Avertissement standard : . Ce document a été produit par les services de la Banque internationale pour la reconstruction et le développement/Banque mondiale. Les constats, interprétations et conclusions exprimés dans ce document ne reflètent pas nécessairement les opinions des administrateurs de la Banque mondiale ou des gouvernements qu'ils représentent. La Banque mondiale ne garantit pas l'exactitude des données contenues dans le présent document. 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Dynamique de la consommation et de la pauvreté ..................................................................................29 b. Tendances au niveau des inégalités .........................................................................................................35 C. PROGRÈS DANS LES DIMENSIONS NON MONÉTAIRES DE LA PAUVRETÉ ............................................................................36 a. Tendances de certains indicateurs non monétaires..................................................................................36 b. Tendances de l'indice de pauvreté multidimensionnelle en RDC ..............................................................40 D. CONCLUSION .....................................................................................................................................................45 CHAPITRE 2 : LES CORRÉLATS DE LA PAUVRETÉ EN RDC ....................................................................................... 46 A. PROFIL DE LA PAUVRETE EN 2012 : UNE ANALYSE UNIVARIEE ......................................................................................46 A. QUI SONT LES PAUVRES ? .....................................................................................................................................46 b. En RDC, la plupart des chefs de ménages pauvres sont instruits..............................................................47 c. Emploi : que font les pauvres ? .................................................................................................................49 d. Dimension régionale de la pauvreté : où sont les pauvres ? .....................................................................50 e. Le manque de connectivité est un problème très répandu en RDC, mais les personnes pauvres sont encore plus isolées. ............................................................................................................................................53 B. PROFIL DE LA PAUVRETE 2012 : UNE ANALYSE DE REGRESSIONS MULTIVARIEES...............................................................53 C. COMPRENDRE LA DYNAMIQUE DE LA PAUVRETE EN RDC : UNE PERSPECTIVE DE MICRODECOMPOSITION..............................57 D. COMPRENDRE LA DYNAMIQUE DE LA PAUVRETE EN RDC : LIEN ENTRE CROISSANCE, INEGALITES ET PAUVRETE.......................66 a. Effet négligeable de la croissance sur la pauvreté....................................................................................66 b. Des progrès modérés vers la prospérité partagée ....................................................................................66 c. Contribution de la croissance de la consommation et des inégalités à la réduction de la pauvreté ........68 E. CONCLUSIONS ...................................................................................................................................................69 CHAPITRE 3 : AGRICULTURE, MOYENS DE SUBSISTANCE ET PAUVRETÉ RURALE EN RDC...................................... 70 A. INTRODUCTION ..................................................................................................................................................70 B. DESCRIPTION DES MENAGES EN RDC......................................................................................................................71 a. Caractéristiques démographiques des ménages ......................................................................................71 b. Activités et caractéristiques des ménages agricoles.................................................................................72 C. DESCRIPTION DE LA RDC PAR ZONE DE SUBSISTANCE .................................................................................................75 a. Incidence de la pauvreté par zone de subsistance ....................................................................................77 b. Tendances de la consommation par zone de subsistance et niveau de revenus ......................................79 D. COMPRENDRE LA FORTE PAUVRETE ET LA STAGNATION DES MENAGES AGRICOLES DANS LES ZONES RURALES .........................81 a. Un fort potentiel agricole, mais une faible exploitation et productivité ...................................................82 b. Faible accès aux intrants et matériaux rudimentaires .............................................................................83 c. Petite taille des parcelles et accès limité aux infrastructures ...................................................................84 d. Contraintes et chocs environnementaux ..................................................................................................86 e. Un accès limité aux services de vulgarisation agricole et à l’éducation pour les ménages agricoles ruraux 88 E. CONCLUSION .....................................................................................................................................................89 CHAPITRE 4 : CHOCS ET VULNÉRABILITÉ À LA PAUVRETÉ ..................................................................................... 92 3 A. INTRODUCTION ..................................................................................................................................................92 B. CHOCS EN REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO .................................................................................................93 C. IMPACT DES CHOCS SUR LE BIEN-ETRE DES MENAGES .................................................................................................97 D. PREVALENCE DE LA VULNERABILITE A LA PAUVRETE ..................................................................................................100 E. STRATEGIES D’ADAPTATION DES MENAGES ............................................................................................................101 F. CONCLUSION ...................................................................................................................................................103 CHAPITRE 5 : COMBLER LES DISPARITÉS HOMMES-FEMMES ET LES ÉCARTS DE RICHESSE DANS L’ÉDUCATION EN RDC .................................................................................................................................................................... 106 A. INTRODUCTION ................................................................................................................................................106 B. ACCES A L’EDUCATION EN RDC PAR RAPPORT AUX AUTRES PAYS D’AFRIQUE SUBSAHARIENNE .........................................111 C. ACCES DES PAUVRES ET DES FILLES A L’EDUCATION : DONNEES TIREES DE L’ENQUETE AUPRES DES MENAGES .......................115 D. COUT DE LA SCOLARISATION ...............................................................................................................................119 E. CONCLUSION ...................................................................................................................................................126 CHAPITRE 6 : PAUVRETÉ URBAINE, INFORMALITÉ ET INÉGALITÉS DE REVENUS EN RÉPUBLIQUE DÉMOCRATIQUE DU CONGO ........................................................................................................................................................ 129 A. INTRODUCTION ................................................................................................................................................129 B. CARACTERISTIQUES DU SECTEUR INFORMEL EN RDC ................................................................................................130 C. CLASSIFICATION DES ENTREPRISES DU SECTEUR INFORMEL ........................................................................................137 A. HÉTÉROGÉNÉITÉ PAR TYPE D’ENTREPRISE...............................................................................................................138 B. CHOIX DES SECTEURS ET TYPOLOGIE DES ENTREPRISES ..............................................................................................139 D. PAUVRETE URBAINE ET INEGALITES DE REVENUS DANS LE SECTEUR INFORMEL ...............................................................140 E. COMPRENDRE LES ECARTS DE REVENUS ENTRE LES ENTREPRISES INFORMELLES ..............................................................142 F. FACTEURS DE PERFORMANCE DES ENTREPRISES INFORMELLES ....................................................................................143 G. CONCLUSIONS ET RECOMMANDATIONS POLITIQUES.................................................................................................146 ANNEXE ............................................................................................................................................................. 147 4 Remerciements L’équipe de l’analyse de la pauvreté, dirigée par Franck M. Adoho, était constituée de Ayago Wambile, Fatou Ndèye, Bienvenue Tien, Marco Ranzani, Farouk N, Romeo Gansey, Tomomi Tanaka et Djeneba Doumbia. Les principaux auteurs de chaque chapitre sont les suivants : Le Chapitre 1 sur la réduction de la pauvreté, croissance économique et inégalités et le Chapitre 2 sur les corrélats de la pauvreté ont été rédigés sous la direction de Franck M. Adoho. Fatou Ndèye a contribué à l’analyse multidimensionnelle de la pauvreté. Bienvenue Tien et Marco Ranzani ont contribué à l’analyse sur les résultats obtenus sur le marché du travail. Le chapitre 3 sur l’agriculture, les moyens de subsistance et la pauvreté rurale a été préparé par Franck M. Adoho, Ayago Wambile et Abdul Farouk B. Nabourema. Le chapitre 4 sur les chocs et vulnérabilité à la pauvreté a été élaboré par Franck M. Adoho et de Romeo Gansey et le cinquième chapitre intitulé combler les disparités hommes-femmes et les écarts de richesse dans l’éducation sous la direction de Franck M. Adoho et de Tomomi Tanaka. Enfin, Franck M. Adoho et Djeneba Doumbia ont élaboré le chapitre 6 sur la pauvreté urbaine, informalité et inégalités de revenus. La Banque mondiale apprécie vivement la collaboration du Gouvernement de la République du Congo (le Ministère du Plan et de la Révolution de la Modernité et l’Institut national de la statistique, en particulier) dans la rédaction de ce rapport. Il a été rédigé sous la direction de Ahmadou Moustapha Ndiaye (Directeur pays, AFCC2), Pablo Fajnzylber (Directeur du pôle pauvreté, GPV01), Yisgedullish Amde (Coordonnateur de programme national, AFCCD), Emmanuel Pinto Moreira (Chef de programme, AFCC2). Kathleen Beegle (Chef de programme, AFCW1) et Nobuo Yoshida (Economiste principal, GPVDR) ont été des examinateurs pairs dans le cadre de sa rédaction. L’équipe est reconnaissante des commentaires et contributions de Andrew Dabalen, Pierella Paci, Prospere Backiny, Clarence Tsimpo, Aly Sanoh, Alvin E. Ndip, Olivia S. D'Aoust, Luc Laviolette, Johannes G. Hoogeveen, Moise Tshimenga, Rose Mungai, Amadou Oumar Ba, Grégoire Kankwanda, Serge Bokuma, Timothee Makabu, Martin Mba, Johannes Herderschee, Albert Zeufack, Eustache Ouayoro, l’équipe de l’Institut national de la statistique ainsi que ceux de la communauté des partenaires de développement. Lucie Bobola (Assistante de programme, AFMCC2), Jennifer Wabidia et Mariama Daifour Ba, ont fourni une assistance et des soutiens divers a la préparation de ce rapport. Des remerciements particuliers sont adressés à Aimée Niane (Assistant de programme, GPV01) pour son excellent appui durant l’élaboration du présent rapport. En outre, le rapport a été relu par Alicia Hetzner. L’analyse de la pauvreté de la République du Congo a bénéficié de l’appui du fonds fiduciaire belge (BETF) qui a financé l’enquête auprès des ménages, enquête 1,2,3 de 2012 ainsi que l’assistance technique et la plupart des travaux d’analyse. 5 Vice-Président : Makhtar Diop Directeur principal : Ana Revenga Directeur Pays : Ahmadou Moustapha Ndiaye Chef du pôle : Pablo Fajnzylber Chef de l’équipe de projet : Franck M. Adoho 6 Résumé exécutif 1. La République démocratique du Congo (RDC) émerge lentement d'une longue période de conflits, qui a eu des effets dévastateurs sur l'économie, les institutions et le tissu social (Banque mondiale, 2013). Après la fin de la guerre civile en 2003, le gouvernement de la RDC a adopté une stratégie de développement globale axée sur la nécessité immédiate d'améliorer le niveau de vie de la population et de reconstruire les infrastructures de base et les institutions de gouvernance. Un examen de la mise en œuvre de la première Stratégie de croissance et de réduction de la pauvreté couvrant la période 2006-2010 a constaté les progrès significatifs accomplis par le gouvernement en matière de consolidation de la paix et de la sécurité et de stabilisation de l'économie. Cependant, cet examen a également indiqué un faible alignement entre le budget et les priorités stratégiques. 2. En s'appuyant sur les enseignements tirés de la mise en œuvre de la première stratégie, le gouvernement a adopté une nouvelle Stratégie de croissance et de réduction de la pauvreté pour la période 2011-2015. Cette stratégie visait à recentrer les politiques publiques sur la réalisation des objectifs de développement durable. En particulier, reconnaissant l’impossibilité pour la RDC d’atteindre les Objectifs du Millénaire pour le développement (OMD) d’ici à 2015, la Stratégie a reporté cet objectif à 2020. Dans le cadre de cette stratégie, le gouvernement s'est également engagé à éliminer les inégalités hommes-femmes. Pour atteindre ces objectifs, la stratégie repose sur quatre piliers : (i) renforcer la gouvernance pour consolider la paix et améliorer l'efficacité des politiques publiques ; (ii) diversifier l'économie pour accélérer la croissance et créer des opportunités d'emploi ; (iii) améliorer l'accès aux services publics pour renforcer la formation du capital humain ; et (iv) protéger l'environnement et atténuer les impacts négatifs du changement climatique. Cette stratégie est conforme aux deux objectifs de développement de la Banque mondiale : mettre fin à la pauvreté et partager la prospérité. 4. Cette évaluation de la pauvreté vise à mieux comprendre les changements dans les résultats de la RDC en matière de pauvreté entre 2005 et 2012. En particulier, elle décrit l'évolution de la pauvreté et des inégalités et les principales caractéristiques de la pauvreté dans le pays. Elle tente également d'identifier les facteurs clés à l'origine des changements observés et analyse certaines considérations politiques. 7 Profil de croissance, d'inégalité et de pauvreté Croissance économique et changement structurel 5. Les nombreux conflits qui ont éclaté dans les années 1990 ont eu un impact dévastateur sur l'économie et le niveau de vie de la population. Les Figures 1 et 2 montrent la baisse constante du PIB par habitant de 1970 à 2000 environ. En particulier, le PIB par habitant est passé de près de 483 USD en 1973 à environ 119 USD en 2002. C'est autour de cette période que la moyenne mobile sur 5 ans du taux de croissance annuel du PIB par habitant est devenue positive (Figure 2). Entre 2000 et 2013, la RDC a connu un taux de croissance économique moyen annuel d'environ 5,0 % (2,1 % par habitant). Sur la période 2010-2013, le taux de croissance moyen s'est établi à 7,4 % et la RDC était considérée comme l'une des économies enregistrant la croissance la plus rapide d'Afrique. Cette performance résulte de la stabilité macroéconomique, de la forte croissance de l’exploitation minière et des services et de l’évolution favorable des prix des matières premières. Figure 1. PIB par habitant (en USD constants Figure 2. Croissance du PIB par habitant (moyenne de 2005) mobile sur 5 ans, % annuel) 8 4 0 -4 -8 -12 -16 1961 1969 1977 1985 1993 2001 2009 Source : Indicateurs du développement dans Source : Indicateurs du développement dans le le monde. monde. 6. Au cours des dix dernières années, la croissance économique s’est également accompagnée d’une transformation structurelle importante. L'agriculture a connu un déclin constant. Sa part dans la valeur ajoutée a chuté de 27,7 % en 2000 à 20 % en 2010. L'industrie a suivi une tendance similaire. La part des services a enregistré une augmentation dans un premier temps puis, à la fin de la décennie, un rapide déclin pour atteindre une part comparable à leur valeur au début de la période. L'industrie minière s'est démarquée comme le secteur qui a connu le changement le plus radical. Au début de la première décennie, sa contribution à la valeur ajoutée totale était d'environ 9 %, tandis qu’en 2013, elle était estimée à 25 % (Fig. 3). Changements dans la pauvreté monétaire et l'inégalité des revenus 7. Cette solide croissance a-t-elle permis de réduire la pauvreté ? Très peu : la réduction de la pauvreté a été modérée et le nombre de pauvres a augmenté. Entre 2005 et 2012, l'incidence de la 8 pauvreté au niveau national a diminué de 5,3 points de pourcentage. La proportion de personnes vivant dans la pauvreté a chuté de 69,3 % en 2005 à 64 % en 2012. Une baisse similaire a été observée dans l'ampleur et la gravité de la pauvreté. Les indicateurs de ces dimensions de la pauvreté ont diminué respectivement de 4,3 et 3 %. Figure 3. Composition sectorielle de la valeur ajoutée, 2000-2013 Source : Calculs des auteurs fondés sur les statistiques des Nations Unies (Comptes nationaux et Division de la population des Nations Unies) 8. Les régions n’ont pas toutes connu une réduction de la pauvreté entre 2005 et 2012. En 2012, les ménages de certaines provinces sont devenus plus pauvres qu’en 2005. Dans les provinces du nord-est (Orientale et Nord-Kivu), tous les indicateurs de pauvreté se sont améliorés, ce qui a permis de réduire l'incidence de la pauvreté et le nombre de personnes vivant sous le seuil de pauvreté (724 506). Cependant, les conditions de vie se sont dégradées dans les provinces du Kasaï et du Maniema, où l'incidence, l'ampleur et la gravité de la pauvreté ont augmenté entre 2005 et 2012. 9. Le taux de pauvreté extrême, basé sur le seuil de pauvreté international (1,90 USD PPA par jour et par personne), a baissé de 94,3 % en 2005 à 76,9 % en 2012. Ce niveau est encore très élevé par rapport aux normes internationales. 10. Malgré la diminution de l'incidence de la pauvreté, le nombre de pauvres a augmenté en raison de la forte croissance démographique. Ainsi, la baisse de l'incidence de la pauvreté de 5,3 points de pourcentage a été associée à une augmentation du nombre de pauvres d'environ 7 millions. Cette augmentation du nombre de pauvres est imputable aux changements démographiques dans les deux provinces du Kasaï, qui ont enregistré 4 millions de pauvres supplémentaires en 2012. Le nombre de pauvres a augmenté de 1,2 million de personnes à Kinshasa. La période a également été marquée par une augmentation substantielle du nombre de pauvres dans les provinces du Bandundu et de l’Équateur. 11. L’évolution des inégalités dans la distribution de la consommation par équivalent adulte a été modérée. L’indice de Gini a diminué de 3 points de pourcentage, passant de 38 % en 2005 à 35 % 9 en 2012. Le ratio de consommation des 10 % les plus riches par rapport aux 10 % les plus pauvres n’a diminué que de 0,5, alors qu'il était de 5,5 en 2005. Les 20 % les plus riches de la population ont représenté environ 44,0 % de la consommation totale en 2005 et 2012. Au cours de la même période, les 40 % les plus pauvres n’ont été à l'origine que de 16,7 % de la consommation totale en 2012. Changements au niveau des dimensions non financières de la pauvreté 12. Entre 2007 et 2014, la RDC a connu une amélioration des indicateurs de santé pour l'ensemble des groupes de revenus. Les taux de vaccination (pour l’ensemble des vaccins : BCG, DTCoq, polio et rougeole) ont globalement progressé, passant de 31 % en 2007 à 45 % en 2013. La proportion d'enfants non vaccinés a diminué de 17,6 % à 6,0 % (Figure 9b). La proportion d'enfants ayant reçu un ensemble complet de vaccins a régulièrement augmenté, passant de 36 % pour le quintile le plus pauvre à 65 % pour le quintile le plus riche. Figure 4a. Accès aux infrastructures de base Figure 4b. Changements dans le nombre de (%) ménages ayant accès aux infrastructures de base Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1- Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2-3, 2005 et 2012. 2005 et 2012. 13. En 2005-2012, la RDC a enregistré une amélioration modérée de l'accès aux infrastructures de base, notamment l'électricité, l'eau courante et l'assainissement. L'accès global des ménages à l'électricité et à l'eau courante a augmenté de près de 5 et 4 points de pourcentage pour atteindre 15,2 % et 20,6 %, respectivement, en 2012 (Figure 4a). Ces progrès ont été plus bénéfiques pour les ménages les plus riches que pour les 40 % de ménages les plus pauvres. Par exemple, les gains d’accès à l’eau courante constatés au niveau national ont été concentrés parmi les ménages les plus riches, tandis que les 40 % les plus pauvres ont été laissés pour compte. 14. L'analyse fondée sur l'Indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM) suggère que la pauvreté multidimensionnelle dans son ensemble est passée de 80,2 % en 2005 à 71,0 % en 2012. Ce niveau reste assez élevé. En 2005, la pauvreté multidimensionnelle a affecté 87,5 % des habitants des 10 zones rurales et 63,4 % des Congolais des zones urbaines. En 2012, ces taux sont descendus à 80,2 % et 56,3 %, respectivement. 15. Plus de la moitié de la population de la RDC était structurellement pauvre en 2012. Au cours de la période 2005-2012, une forte réduction de la pauvreté chronique a été observée, parallèlement à une augmentation de la proportion des populations plus aisées. La part de la population pauvre sur le plan monétaire et multidimensionnel (« structurellement pauvre ») a chuté de 65,4 % en 2005 à 57,5 % en 2012. Néanmoins, la proportion de la population qui n'était pauvre ni sur le plan monétaire ni sur le plan non monétaire (les « populations aisées ») a augmenté de 15,8 % en 2005 à 22,5 % en 2012. Profil de la pauvreté Qui sont les pauvres ? 16. Les pauvres vivent dans de grands ménages avec des ratios de dépendance élevés. En moyenne, les ménages congolais pauvres ont presque deux fois plus d'enfants que les ménages non pauvres. La taille moyenne des ménages les plus pauvres était de 7, contre 4 pour les plus riches (Figure 5). Ces chiffres sont restés stables entre 2005 et 2012. De plus, les ménages pauvres avaient un ratio d'enfants à charge relativement plus élevé. Le nombre d'enfants par membre du ménage en âge de travailler était de 1,3 pour les ménages pauvres, contre 0,8 pour les ménages non pauvres. Les structures démographiques des ménages étaient similaires dans toute la région, sauf que la taille des ménages urbains pauvres était supérieure à celle des ménages vivant dans les zones rurales. Figure 5. Taille moyenne des ménages par quintile de bien-être, 2005 et 2012 Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 17. La plupart des chefs de ménages pauvres en RDC sont relativement instruits. Étonnamment, la plupart des chefs de ménage pauvres en RDC étaient instruits. À l'échelle nationale, environ un tiers des chefs de ménages pauvres avaient terminé l'école primaire ; près de la moitié (43,7 %) avaient fait des études secondaires ; et 4 % des études supérieures. Un niveau d'instruction similaire aux moyennes nationales a été observé dans les ménages pauvres dirigés par des hommes, mais les moyennes contrastaient fortement avec les ménages pauvres dirigés par des femmes. 11 Environ la moitié (46,6 %) des femmes chefs de ménages pauvres étaient sans instruction et seulement 20 % d’entre elles avaient fait au moins des études secondaires. Où vivent les pauvres ? 18. L’incidence de la pauvreté est supérieure à 60 % dans la plupart des régions de la RDC. La plus forte incidence se situe dans les régions du centre et du nord-ouest. Kinshasa et les autres zones urbaines enregistraient des taux de pauvreté moyens plus bas, tout comme les zones situées le long de la frontière Est, en particulier dans l'extrême nord-est. En général, la pauvreté présentait beaucoup moins d'hétérogénéité spatiale que dans de nombreux autres pays africains. Cette tendance s'explique par l'omniprésence d'une pauvreté exceptionnellement élevée. En d’autres termes, la plupart des localités de la RDC étant très pauvres, la tendance était relativement uniforme et ne présentait pas de variations extrêmes, en particulier en dehors des quelques grands centres urbains. 19. Cependant, la répartition du nombre de pauvres varie considérablement d’une région à l’autre. Les provinces de Kinshasa, du Sud-Kivu, du Kwilu, de Lomami et du Nord-Kivu comptent le plus grand nombre de pauvres. Ensemble, les provinces de Kinshasa, du Sud-Kivu, du Kiwlu et de Lomami représentent 33 % de la population pauvre de la RDC (15 millions de personnes). La Figure 6 montre l'incidence de la pauvreté et la répartition du nombre de pauvres par province. Certaines provinces, telles que Sankuru, Tanganyka, Mai Ndombe, Mongala et Bas Uele, enregistrent des taux de pauvreté moyens élevés, mais en raison de la faible densité de population, le nombre total de pauvres dans chacune de ces provinces est inférieur à celui des autres provinces. Figures 6. Incidence de la pauvreté et répartition des pauvres au niveau des provinces Source : Calcul des services de la Banque mondiale à l'aide de l'Enquête 1-2-3 de 2012. 12 20. L'absence de connectivité était un problème répandu en RDC, mais les pauvres étaient les plus isolés. La RDC est essentiellement rurale et la pauvreté est concentrée dans les zones rurales, en particulier dans les forêts tropicales. Deux pauvres sur trois (26 millions) vivent dans les zones forestières tropicales. La forêt tropicale couvre environ 55 % des terres de la RDC et abrite 43 % de la population. En outre, les données de 2012 ont montré que 62,3 % des pauvres, soit 28 millions de personnes, vivaient en zone rurale. Comment les pauvres gagnent-ils leur vie ? 21. L'agriculture reste le principal secteur d'emploi, en particulier pour les 40 % les plus pauvres. Comme on pouvait s'y attendre, les pauvres sont principalement employés dans le secteur agricole dans les zones rurales. En 2012, près de 81,2 % des actifs pauvres des zones rurales travaillaient dans l'agriculture et 10,6 % dans les services. Le secteur agricole emploie environ 62 % de la population en âge de travailler et 73 % de l'ensemble de la population rurale. La dépendance à l’égard de l'agriculture est encore plus forte chez les ménages ruraux pauvres. 75 % des travailleurs actifs parmi les 40 % de la population rurale les plus pauvres étaient des travailleurs agricoles indépendants ; 2,8 % occupaient un emploi salarié ou étaient des employeurs dans le secteur de l’agriculture ; et environ 3 % d'entre eux avaient recours à l'aide de leur famille dans le cadre d'activités liées à l'agriculture. La dépendance vis-à-vis de l'agriculture diminue à mesure que les niveaux de revenu augmentent. 22. Comme on pouvait s'y attendre, la plupart des pauvres urbains actifs sont employés dans les services et le commerce. La moitié de la population pauvre de Kinshasa travaille dans les services (52,8 %), et un peu plus d'un quart dans le commerce (26,5 %). Dans les villes secondaires, le secteur agricole et les services employaient, dans une proportion presque égale, près de deux tiers des pauvres. 23. Les pauvres sont majoritairement des travailleurs indépendants dans le secteur informel, mais la structure de l'emploi varie selon les zones de résidence. En 2012, environ les trois quarts des pauvres étaient des travailleurs indépendants dans le secteur informel. Le travail indépendant représente 80 % de l’emploi total à tous les niveaux de bien-être. Cependant, dans les zones urbaines, les pauvres sont principalement des travailleurs indépendants, tandis que les plus riches sont des travailleurs salariés ou des employeurs. Dans les zones urbaines, la proportion de travailleurs indépendants diminue progressivement à mesure que le bien-être augmente. En revanche, la proportion d'employés salariés ou d'employeurs augmente entre le quintile le plus pauvre et le quintile le plus riche (Figure 7.a et Figure 7.b). Environ 71 % des pauvres en RDC sont des travailleurs indépendants dans le secteur informel. Dans les zones rurales, 82 % des pauvres sont des travailleurs indépendants. Dans les zones urbaines, près de 50 % sont des salariés ou des employeurs, l’autre moitié étant des travailleurs indépendants. 13 Figure 7a. Type d'emploi par niveau de bien-être Figure 7b. Type d'emploi par niveau de bien-être social dans les zones urbaines en RDC social dans les zones rurales en RDC Source : Calcul des services de la Banque mondiale à l'aide Source : Calcul des services de la Banque mondiale à l'aide de l'Enquête 1-2-3 de 2012. de l'Enquête 1-2-3 de 2012. Comprendre les variations du niveau de pauvreté 24. Tout changement dans les résultats observés en matière de pauvreté est dicté par divers facteurs sous-jacents au changement de répartition associé à l’évolution de la pauvreté. La Figure 8 montre une courbe d’incidence de la croissance (CIC) pour la RDC qui traduit l’évolution de la répartition des dépenses par équivalent adulte entre 2005 et 2012. Le fait que la CIC soit supérieure à zéro dans une grande partie de son domaine de définition signifie que la plupart des personnes ont bénéficié dans une certaine mesure du processus de croissance. De plus, la courbe est en pente descendante sur tout le domaine de définition. Les ménages pauvres ont connu une croissance de revenu supérieure à celle des ménages plus aisés. La croissance de la consommation des ménages au bas de la répartition de la consommation était supérieure à celle des ménages situés vers le haut. En particulier, le taux de croissance moyen des 10 % de ménages les plus modestes est égal à 1,7 %, ce qui est supérieur au taux de croissance de 1,24 % pour l’ensemble de la répartition, et à 0,23 % pour les 10 % les plus aisés. Le taux de croissance pro-pauvres ou le taux de croissance moyen en faveur des pauvres s'est élevé à 1,58 % par an pendant la période 2005-2012 et à 0,62 % pour les non-pauvres. Les performances économiques récentes de la RDC ont été bonnes pour les 40 % les plus pauvres. Les progrès vers la prospérité partagée peuvent être mesurés par le taux de croissance de la consommation des 40 % les plus pauvres de la population. 14 Figure 8 - Courbe d’incidence de la croissance en RDC, 2005-2012 Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 25. La méthode de décomposition de la croissance et des inégalités élaborée par Datt et Ravallion (1992) a permis d’estimer la contribution de la croissance économique et de la variation des inégalités à la réduction de la pauvreté en RDC en 2005-2012 (Figure 9). La méthode décompose l’évolution de la pauvreté en un effet de croissance neutre en termes de distribution, également appelé « effet de taille », un effet redistributif et un résidu interprété comme un terme d’interaction. Figure 9. Décomposition de la croissance et des inégalités en fonction de la pauvreté (effet moyen) en RDC, 2005-2012 (%) Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 26. Comme indiqué précédemment, l'incidence de la pauvreté en RDC a baissé de 69,3 % à 64 % entre 2005 et 2012. La composante de croissance a représenté 2,8 points de pourcentage et la composante de redistribution ou inégalités, 2,5 points de pourcentage. En d'autres termes, 52,8 % de la réduction de la pauvreté ont été attribués à la croissance de la consommation, tandis que 15 l'inégalité de la consommation a contribué à la réduction de la pauvreté à hauteur de 47,2%. Ces résultats varient considérablement selon le lieu de résidence. Par exemple, à Kinshasa, l’incidence de la pauvreté a diminué de 3,5 points de pourcentage entre 2005 et 2012. La totalité du changement a été attribuée à la réduction des inégalités (+129 %), tandis que la croissance (ou l’absence) de la consommation aurait entraîné une augmentation du taux de pauvreté. Dans les zones rurales, la contribution de la composante de redistribution à la réduction de la pauvreté a été plus importante que la contribution de la composante de croissance. La diminution des inégalités dans les zones rurales a représenté 57 % de la baisse totale de 5,6 points de pourcentage de l'incidence de la pauvreté. Cependant, dans les villes secondaires, 98 % de la réduction de l'incidence de la pauvreté ont été attribués à la croissance de la consommation, et seulement 2 % aux inégalités. 27. Au niveau micro-économique, les principaux facteurs pouvant expliquer la réduction de la pauvreté étaient la baisse de la fécondité, le déplacement progressif de la main-d’œuvre de l'agriculture vers des emplois à haute productivité (transports, commerce et services), accompagnés d'une augmentation de l'emploi salarié, d'une meilleure connectivité, comme l'indiquent un meilleur accès aux infrastructures routières, une amélioration des résultats scolaires et un accès accru à des terres arables. La croissance rapide de la population urbaine, la diminution de l’accès aux marchés et la diminution du nombre de propriétaires d’entreprises non agricoles ont tendance à accroître l’incidence de la pauvreté. Dans l'ensemble, les facteurs ayant contribué à réduire la pauvreté l’ont emporté sur ceux qui ont exacerbé la pauvreté. Figure 10 : Facteurs de réduction de la pauvreté - Contribution à la réduction de la pauvreté Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 28. L'évolution démographique de la famille et la diminution de la taille du ménage ont représenté 0,017, soit 33 % de la différence entre les taux de pauvreté 2005 et 2012. La structure démographique des ménages a légèrement changé en 2005-2012. Le ratio de dépendance a chuté dans toute la région. Par ailleurs, on compte moins de grands ménages en 2012 qu’en 2005, avec une diminution de la taille moyenne des ménages observée à la fois dans les zones urbaines et les 16 zones rurales. Dans les zones urbaines, par exemple, le pourcentage de ménages de plus de huit membres a baissé de 43,2 % en 2005 à 35,5 % en 2012 (7,7 points de pourcentage), tandis que celui des ménages de cinq membres ou moins a augmenté de 6 points de pourcentage par rapport à 36,8 en 2005. Des changements similaires dans la taille de la famille ont été observés dans les zones rurales au cours de la même période. Le pourcentage de ménages ruraux composés de cinq membres ou moins a augmenté de 5,7 points de pourcentage pour atteindre 46 % en 2012. 29. Dans l'ensemble, le niveau d'instruction s'est considérablement amélioré en RDC entre 2005 et 2012, quel que soit le groupe de revenu, ce qui a contribué à la réduction de la pauvreté. Cette contribution était principalement liée à l'augmentation de la proportion de membres du ménage âgés de 22 ans et plus titulaires d'un diplôme d'études supérieures. La contribution globale de l'instruction au recul de l'incidence de la pauvreté a été estimée à 30,8 %. Le pourcentage de membres de ménages âgés de 6 ans ou plus sans éducation a diminué, tandis que les taux d'achèvement des études du primaire, du secondaire inférieur et du secondaire supérieur ont augmenté de manière significative au cours de la période de 7 ans. De plus, le pourcentage de membres de ménages âgés de 22 ans ou plus ayant un niveau d’instruction postsecondaire a augmenté (Figure 11). Figure 11. Évolution de certains indicateurs de niveau de scolarité 2005-2012 (%) Source : Calcul des services de la Banque mondiale à partir de l'Enquête 1-2-3, 30. L’abandon de l'agriculture au profit des services est l'aspect le plus notable de la transformation structurelle qui a caractérisé la RDC au cours des dernières années. L’un des principaux facteurs de croissance de la productivité est imputable aux mouvements d'abandon des secteurs à faible productivité au profit de secteurs à forte productivité : plus précisément, le déplacement de l’agriculture, un secteur à très faible productivité, vers le secteur des transports, le plus productif en 2005 (à l'exception du secteur minier), a eu une contribution positive. 31. L’abandon des emplois agricoles, déjà mentionné précédemment, au profit d'emplois dans le secteur secondaire, et dans une plus grande mesure dans le secteur tertiaire, est limité à l'activité 17 principale. En RDC, environ 12 % des personnes en activité ont occupé au moins deux emplois en 2012, contre 16 % en 2005. La Figure 12 montre que le pourcentage d’emplois secondaires dans l'agriculture, ainsi que les emplois dans le secteur tertiaire, a augmenté au détriment des emplois du secteur secondaire. Environ 65 % du total des emplois étaient dans le secteur agricole en 2012, soit 5 points de pourcentage de moins que 7 ans auparavant. 32. La diminution de la part du secteur agricole s’est accompagnée d’une baisse modeste de la part du secteur secondaire et d’un fort développement de la part des services. En tenant compte de tous les emplois occupés par les travailleurs congolais, c'est le secteur des services qui a créé le plus d’emplois : environ 2,5 millions en 7 ans. L'agriculture en a créé près de 1,4 million et le secteur des services n'a créé que moins de 100 000 emplois supplémentaires. En examinant une ventilation sectorielle plus fine, en plus de la diminution de la part de l'agriculture, la part de l'emploi dans le secteur minier a diminué, alors que dans le secteur des services, l'augmentation a été la plus forte dans les transports, les services financiers et la construction pour ce qui concerne le secteur secondaire. Figure 12. L'emploi agricole est en baisse, 2005 et 2012 12a.1 Emploi par secteur d'emploi principal, 12a.2 Emploi par secteur d'emploi secondaire, 2005 et 2012 2005 et 2012 Source : Calculs des auteurs basés sur l'Enquête 1-2-3 de l'INS (2012). 33. Les secteurs non agricoles ont représenté la plus grande partie des emplois créés depuis 2005. Sur les 4,3 millions de travailleurs supplémentaires en 2012, plus de 50 % (2,8 millions) étaient employés dans des secteurs non agricoles. L'emploi salarié non agricole a représenté environ 60 % des travailleurs supplémentaires : le secteur public et le secteur informel privé ont absorbé la plupart des nouveaux travailleurs. Le secteur public a ajouté plus de 700 000 travailleurs depuis 2005 (doublant son effectif), le secteur privé informel, plus de 900 000 (trois fois la taille initiale) et le secteur privé formel, 59 000 travailleurs (+28 % depuis 2005). Globalement, le secteur salarié moderne a augmenté d’environ 40 %, mais cette hausse est due principalement à l’absorption de travailleurs par le secteur public. 18 34. L'augmentation de l'emploi salarié a été bénéfique pour tous les groupes de revenus, et elle a été en particulier plus élevée chez les travailleurs hommes et les 60 % les plus aisés de la répartition de la consommation. L'emploi salarié a augmenté de 2,3 points de pourcentage pour les 40 % les moins riches et a augmenté trois fois plus pour les 60 % les plus aisés au cours de la même période. Il est encore plus intéressant de souligner l’amélioration des conditions d’emploi des femmes, la part des femmes salariées ayant augmenté de 3,4 points de pourcentage pour atteindre seulement 8 % en 2012. Figure 13. Changement dans les types d'emplois, 2005-2012 (%) Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 35. Les taux d'emploi informel ont diminué pour tous les groupes de bien-être, mais davantage pour les ménages les plus riches. L'évolution de la structure de l'emploi, caractérisée par un nombre plus élevé d'emplois rémunérés et salariés au détriment du travail indépendant et de l'aide familiale, a été observée dans tous les quintiles de bien-être. Pour tous les groupes de bien-être, la part des travailleurs indépendants et des travailleurs familiaux dans les ménages a diminué en 2012 par rapport à 2005, tandis que le taux d’emploi salarié a augmenté. La proportion de travailleurs salariés était de 20 % en 2012, après une augmentation de 6 points de pourcentage par rapport à 2005. De même, la part des salariés dans les ménages pauvres a augmenté de 5 points de pourcentage pour atteindre 17 % en 2012. 36. Le passage du secteur informel à l’emploi salarié et rémunéré constaté au niveau national s’observe également dans la plupart des provinces. Cependant, dans les provinces de Kinshasa et du Katanga, l'emploi formel a diminué tandis que les activités informelles semblent avoir augmenté. Cela ne s'explique pas nécessairement par une augmentation de la création d’emplois informels, mais plutôt par une migration de travailleurs informels vers les grandes villes (Kinshasa et Lubumbashi). De plus, la situation de l'emploi s'est détériorée à Maniema et à Bandundu, où aussi bien les emplois formels que les emplois informels ont diminué (Figure 14). L'augmentation du travail informel dans les grandes villes telles que Kinshasa est peut-être le résultat d'une migration permanente, dans laquelle les travailleurs ont tendance à se déplacer avec leurs familles. 19 37. Les principales augmentations de la pauvreté ont été associées à de fortes baisses de l’emploi dans le secteur minier. Les provinces les plus touchées par la perte d’emplois dans le secteur minier ont également connu une forte augmentation de la pauvreté. Alors que le taux de pauvreté national a diminué de 6 points de pourcentage, les tendances étaient contrastées au niveau provincial : la plupart des provinces ont enregistré une réduction des taux de pauvreté allant jusqu'à 20 points de pourcentage (Nord-Kivu), tandis que d'autres ont enregistré des augmentations allant jusqu'à 26 points de pourcentage (Kasaï occidental). Dans le Kasaï oriental, le Kasaï occidental et le Maniema, trois provinces situées au cœur de la RDC, la pauvreté a augmenté de 14 à 26 points de pourcentage. En 2005, deux de ces provinces étaient des provinces minières, c’est-à-dire des provinces comptant un grand nombre (et une grande proportion) de travailleurs employés dans le secteur minier, et elles ont subi d’énormes pertes d’emplois en raison de la baisse globale de la part de l’emploi dans ce secteur (Figure 14). Outre la perte directe d'emplois, il y a eu un effet indirect dû à la baisse de l'emploi et des revenus du travail des ménages engagés dans la production de services non échangeables demandés par les travailleurs vivant dans ces provinces. Figure 14. Variation du nombre de travailleurs non agricoles selon le type d'emploi et la province, 2005 et 2012 (%) Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 38. L'accès aux infrastructures routières s'est considérablement amélioré entre 2005 et 2012, contribuant à 13,5 points de pourcentage de la réduction de la pauvreté observée en 2005-2012. Le pourcentage des ménages situés à une distance de moins de 5 km de la route la plus proche est passé de 23,6 % en 2005 à 33,8 % en 2012. Une amélioration similaire a été observée dans tous les quintiles de bien-être et les pauvres ont été moins isolés en 2012. L'augmentation en points de pourcentage de l'accès aux infrastructures routières sur la période 2005-2012 a diminué régulièrement du quintile le plus pauvre jusqu'au quintile le plus riche (Figures 15a et 15b). Tandis que de plus en plus de ménages sont situés à moins de 5 km d'une route, le pourcentage des ménages situés à plus de 5 km ou vivant dans des lieux où il n'existe aucune route a baissé. 20 Figure 15a. Variation de la proportion des Figure 15b. Variation de la proportion des ménages ménages situés à moins de 5 km d'une route situés à plus de 5 km d'une route goudronnée ou goudronnée ou asphaltée (%) asphaltée (%) Source : Calcul des services de la Banque mondiale à Source : Calcul des services de la Banque mondiale à partir partir de l'Enquête 1-2-3, 2012. de l'Enquête 1-2-3, 2012. 39. L'amélioration de l'accès à des terres arables apparaît comme un facteur de réduction de la pauvreté en RDC. L'amélioration dans la propriété des terres (ou des champs) arables par des membres des ménages représente 0,004, soit 8 % de la différence entre les taux de pauvreté 2005 et 2012. L'accès à la terre est important, mais la propriété de la terre ne suffit pas à améliorer le bien-être des ménages ruraux. La superficie des terres cultivées et l'utilisation d'engrais et de semences améliorées sont essentielles pour améliorer la productivité. Considérations politiques 40. La présente Évaluation de la pauvreté a confirmé que la pauvreté reste généralisée en RDC malgré les abondantes richesses en ressources naturelles et les taux de croissance économique parmi les plus élevés au monde. Cela indique clairement que la croissance économique n’a pas été inclusive. Dans la mesure où le pays reste également vulnérable aux chocs politiques et sécuritaires, la question essentielle à laquelle sont confrontés les décideurs politiques en RDC est la suivante : Comment faire de la croissance économique un instrument efficace de réduction de la pauvreté tout en promouvant la sécurité et la prospérité pour tous ? Bâtir et renforcer des institutions légitimes 41. Les perspectives à moyen terme en matière de croissance économique sont en effet favorables, la croissance du PIB réel devant se situer entre 6 % et 9 % dans les cinq prochaines années (FMI, 2015). Les décideurs politiques doivent donc façonner le processus de croissance afin de réduire considérablement la pauvreté et promouvoir la prospérité partagée. Le succès dans ce domaine peut également contribuer au maintien de la paix et de la sécurité. Comme indiqué dans le Rapport sur le développement dans le monde 2011, l’échec des institutions est la contrainte de développement fondamentale. Plus la légitimité des institutions et de la gouvernance est faible dans un pays donné, plus la capacité de celui-ci à faire face à des tensions et à s’en remettre est faible, et par conséquent, plus il sera vulnérable à la violence et à l’instabilité. La solution consiste 21 donc à renforcer les institutions légitimes et la gouvernance pour fournir aux citoyens sécurité, justice et opportunités de subsistance. Comme noté précédemment, le gouvernement s’est engagé à renforcer la gouvernance afin de consolider la paix et améliorer l’efficacité des politiques publiques. 42. Le développement d’opportunités de subsistance exige de mieux comprendre les éléments déterminants des résultats en termes de moyens de subsistance, afin d’orienter l’évaluation de la vulnérabilité individuelle. Un résultat en termes de moyens de subsistance pour un individu donné peut être considéré comme le fruit de sa participation à la vie de la société. Cette participation dépend de la volonté et de la capacité de l’individu à identifier et exploiter les opportunités disponibles. Cela suggère qu’un résultat individuel en termes de moyens de subsistance est fonction de dotations, d’un comportement et de circonstances qui déterminent les rendements de ces dotations dans le cadre de transactions socio-économiques. Ce modèle implique que la pauvreté et la vulnérabilité sont enracinées dans des dotations en actifs insuffisantes ou des circonstances défavorables. Il suggère également que le renforcement des institutions légitimes est essentiel pour assurer aux citoyens des opportunités de subsistance, et améliorer leur capacité à accéder à ces opportunités et à les exploiter. En particulier, il est nécessaire de développer et renforcer la conception des institutions pour améliorer le climat des affaires, afin que le secteur privé puisse jouer un rôle de premier plan dans la croissance de l’économie. Diversifier l’économie en privilégiant le secteur rural 43. Le fait que l’exploitation minière ait été le principal moteur de croissance économique explique en partie pourquoi cette croissance n’a pas été inclusive. Ce secteur a représenté environ un tiers de la croissance observée depuis 2004, et contribue actuellement à environ un cinquième du PIB (FMI, 2015). Pourtant, ses liens avec le reste de l’économie restent extrêmement faibles. En particulier, la contribution du secteur aux recettes publiques et à l’emploi est assez limitée. On estime que le secteur emploie environ 0,5 % de la population active en RDC, car il se caractérise par une forte intensité capitalistique. Le code minier de 2002 comprend des dispositions fiscales généreuses. Et compte tenu de la défaillance de l’administration des recettes, on estime que les paiements au secteur public provenant de l’exploitation minière ne s’élevaient qu’à environ 3,8 % du PIB en 2012. Le secteur minier fonctionne fondamentalement comme une enclave au sein de l’économie. Il est de toute évidence nécessaire de comprendre comment mieux exploiter les ressources naturelles de la RDC et diversifier l’économie. 44. L’Évaluation de la pauvreté a montré que la majorité des pauvres en RDC vivent dans les zones rurales. Les dotations en ressources en termes de terres arables et de plans d’eau naturels indiquent que le pays possède un fort potentiel agricole. L’agriculture et le développement rural doivent donc être prioritaires lors de l’élaboration de politiques visant à assurer des moyens de subsistance et la réduction de la pauvreté en RDC. 45. Les ménages agricoles se heurtent à de sérieuses contraintes de productivité. Selon Otchia (2014), le secteur agricole reste le moins productif en RDC à cause de stratégies de développement agricole incohérentes et mal coordonnées, associées à des conflits et au retrait progressif des acteurs gouvernementaux des activités de soutien à l’agriculture. 22 46. La productivité agricole en RDC est faible par rapport aux autres pays africains (Figures 16 et 17). D’après la comparaison régionale et par rapport à la moyenne subsaharienne, la valeur ajoutée agricole par travailleur et le rendement des céréales par hectare en RDC sont les plus faibles. En 2013, par exemple, la valeur ajoutée agricole par travailleur était de 224 USD 1 et le rendement des céréales par hectare était de 767 kg/ha, contre une moyenne pour l’Afrique subsaharienne de 706 USD et 1 433 kg/ha, respectivement. En outre, la valeur ajoutée agricole par travailleur et le rendement des céréales par hectare n’ont que légèrement évolué entre 2000 et 2013. 47. Le retrait du soutien gouvernemental a conduit les agriculteurs à utiliser des équipements et des matériaux agricoles rudimentaires et à employer moins d’intrants modernes, y compris les semences améliorées, les engrais et les pesticides (Otchia, 2014). Même en améliorant certaines des interventions traditionnelles, comme les routes et les marchés, les ménages pauvres ont une maigre chance de sortir de la pauvreté si les chocs environnementaux ne sont pas abordés. Ces contraintes incluent le faible accès aux intrants (taille réduite des parcelles et engrais) et des chocs environnementaux tels que la sécheresse, la famine, les maladies parasitaires et le manque d’infrastructures et d’accès aux marchés. Figure 16. Tendances du rendement des céréales, Figure 17. Valeur ajoutée agricole par 2000-2013 (en kg/ha) travailleur (en USD constants de 2005) et rendement des céréales (en kg/ha) Source : Calcul des auteurs et Indicateurs du développement dans le monde (WDI). 48. Étant donné que les pauvres et les 40 % les plus modestes dans les zones rurales dépendent principalement de l’agriculture, une réduction accélérée de la pauvreté est peu probable en l’absence d’amélioration de la productivité des petites exploitations agricoles. Les décideurs politiques pourraient donc envisager de faire de l’agriculture le moteur de la croissance partagée. Cela ne signifie pas que l’agriculture à elle seule peut contribuer à ce que la croissance économique réduise la pauvreté et soit inclusive. Une agriculture productive exige des investissements dans des 1 En USD constants de 2005. 23 biens publics tels que les infrastructures, l’éducation et les services de santé pour permettre aux différents acteurs le long de la chaîne de valeur agricole de produire la plus grande valeur économique possible. Cela permettrait à ces acteurs et aux personnes à leur charge d’échapper à la pauvreté et à la vulnérabilité à la faim et à la malnutrition 2. Ainsi, l’agriculture doit travailler en collaboration avec d’autres secteurs de l’économie afin d’accélérer une croissance économique qui génère des opportunités pour sortir les individus de la pauvreté. 49. Pour sortir les ménages ruraux de la pauvreté, il est essentiel de fournir un soutien intégral aux agriculteurs. Les actions politiques devraient inclure : la faisabilité de transferts monétaires, le soutien à l’utilisation de semences améliorées et d’engrais, l’amélioration de l’accès à la terre et à la propriété foncière, l’accès aux marchés et aux routes, des programmes de formation, un soutien pour que les agriculteurs optent pour des cultures adaptées aux chocs environnementaux auxquels ils sont exposés et le développement de programmes de filets de sécurité sociaux, notamment pour les ménages ruraux. Améliorer la connectivité 50. Des infrastructures inadéquates accroissent le coût de la facilité de faire des affaires, ce qui réduit la rentabilité des investissements. De mauvaises infrastructures constituent un véritable obstacle à la croissance économique. En outre, l’accès à un réseau de transport et à des marchés est un facteur déterminant du rendement des terres. Connecter les agriculteurs aux marchés locaux grâce à un réseau routier amélioré est essentiel pour les activités génératrices de revenus des ménages. 51. La connectivité est fortement corrélée à la consommation et à la pauvreté en RDC. Des investissements dans les infrastructures routières pour améliorer la connectivité et l’accès aux marchés augmenteront la consommation des ménages et réduiront la pauvreté en RDC. Cependant, seules quatre capitales provinciales sur dix sont accessibles par voie routière depuis la capitale, Kinshasa. L’amélioration des infrastructures routières réduira les coûts de transport. Un accès accru aux marchés est nécessaire, en particulier dans les zones rurales, pour offrir des opportunités aux ménages et augmenter leurs revenus. Si l’isolement est un problème répandu en RDC, les investissements dans les infrastructures et les services doivent être adaptés pour tenir compte de la taille du pays et de la dispersion de la population. En matière de choix des investissements, un arbitrage s’impose en prenant en compte la faible densité de population dans certaines régions très pauvres et le coût d’opportunité des infrastructures. Libérer le potentiel de croissance des entreprises familiales 52. Le secteur informel représente une source majeure d’emploi et offre des opportunités aux plus vulnérables, à savoir les plus pauvres, les femmes et les jeunes. Comme l’a montré cette Évaluation de la pauvreté, le secteur informel en RDC est un mélange de trois groupes de micro-entreprises. Le premier est un groupe d’entrepreneurs orientés vers la croissance (les plus performants), qui 2Banque mondiale. 2007. Rapport sur le développement dans le monde 2008 : l’agriculture au service du développement. Washington, DC : Le Groupe Banque mondiale. 24 bénéficient d’un niveau de capital supérieur. Le second groupe de micro-entreprises, et le plus grand – principalement détenues par des pauvres – est constitué d’entreprises peu performantes qui peinent à croître (« survivalistes »). Le troisième groupe (« gazelles contraintes ») comprend des entrepreneurs avec un fort potentiel de croissance inexploité, mais des performances médiocres. 53. La pauvreté et les inégalités de revenus sont plus répandues chez les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » que chez les plus performants. Les inégalités de revenus entre les entreprises informelles s’expliquent principalement par les écarts de performance, les différences en matière de niveau d’instruction des propriétaires et le manque d’accès au crédit. Les facteurs de performance des micro-entreprises comprennent principalement des caractéristiques des entrepreneurs comme l’âge, l’éducation et les compétences managériales, mais diffèrent également selon que les entreprises appartiennent au groupe des plus performantes, des « gazelles contraintes » ou des « survivalistes ». Ainsi, les politiques visant à réduire l’écart de performance entre les plus performants et les deux autres catégories d’entreprises informelles – les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » – pourraient réduire les inégalités de revenus et la pauvreté. 54. Les politiques visant à réduire la pauvreté en RDC doivent être adaptées à chacun des trois groupes dans le secteur informel. Pour les « survivalistes », les priorités doivent être axées sur la fourniture d’une formation professionnelle afin d’améliorer leurs compétences techniques et managériales et renforcer leur esprit d’entreprise. L’amélioration de la culture financière ainsi que la facilitation de l’accès au financement sont également essentielles pour ce groupe. En ce qui concerne les « gazelles contraintes », il serait possible de libérer leur potentiel en facilitant l’accès au crédit et en fournissant des programmes de formation pour améliorer leurs compétences managériales. Pour les plus performants, l’assistance pourrait davantage renforcer leurs compétences managériales et améliorer leur accès à l’infrastructure, ce qui leur permettrait d’élargir leurs marchés. Bâtir et améliorer le capital humain 55. Le niveau de vie d’un pays est essentiellement déterminé par sa réussite dans le développement et l’utilisation des compétences, des connaissances, de la santé et des habitudes de sa population (Becker, 1995) 3. L’éducation joue un rôle très important dans le développement du capital humain. Elle fournit aux individus et à la société les connaissances, les compétences et les valeurs nécessaires pour améliorer leur niveau de vie. En effet, l’éducation joue un rôle clé dans trois domaines étroitement liés : la génération de revenus, l’état de santé et la fécondité 4. En moyenne, les revenus tendent à augmenter avec le niveau d’éducation. On observe également une forte 3Becker Garry S. 1995. Human Capital and Poverty Alleviation. Document de travail n° 52 sur le développement des ressources humaines et les politiques opérationnelles, Washington, D.C. : Le Groupe de la Banque mondiale. 4Case Anne. 2006, « The Primacy of Education ». In Abhijit Vinayak Barnerjee, Roland Bénabou et Dilip Mookherjee (éd.), Understanding Poverty. Oxford : Oxford University Press Scholarship Online. 25 corrélation entre la scolarité et la bonne santé. Des éléments de preuve provenant aussi bien de pays développés que d’économies en développement indiquent que des personnes plus instruites ont tendance à être en bien meilleure santé, et qu’une meilleure éducation entraîne une baisse de la fécondité. 56. Outre ces avantages individuels de l’éducation, l’investissement dans l’éducation augmente le niveau de capital humain dans l’économie, avec un impact potentiellement positif sur le taux de croissance économique, ce qui accroît les moyens disponibles pour atteindre des résultats attendus par les individus et la société, notamment des investissements supplémentaires dans le capital humain. Le lien entre éducation et croissance économique résulte du fait que la scolarisation améliore la productivité du travail, crée des opportunités de développement technologique et aide les parents à élever des enfants instruits et en bonne santé.5 57. Le niveau d’instruction général s’est modérément amélioré en RDC entre 2007 et 2013, mais le pays reste encore à la traîne par rapport à la plupart des pays d’Afrique subsaharienne. Par rapport aux autres pays ASS, la proportion de filles dans l’enseignement secondaire reste faible en RDC. Le pourcentage d’élèves a augmenté dans les écoles primaires et secondaires du pays. En 2007, le pourcentage d’élèves de sexe féminin à l’école primaire était de 44,8 % en RDC, contre 47,1 % en moyenne en ASS. Si ce pourcentage en RDC a augmenté pour atteindre 47,2 % en 2013, il demeurait inférieur de 0,4 % à la moyenne ASS. Le pourcentage d’étudiantes a également augmenté régulièrement dans le secondaire, tout en restant inférieur à la moyenne ASS. En 2013, 38,1 % des élèves de l’enseignement secondaire en RDC étaient des filles, pour une moyenne de 45,7 % dans les pays ASS. 58. Entre 2005 et 2012, le taux de scolarisation a considérablement augmenté dans les zones rurales, ce qui a réduit l’écart entre les taux de scolarisation des zones rurales et des zones urbaines. Sur la même période, le taux de scolarisation a également augmenté pour les garçons et les filles, mais il existe toujours une différence statistiquement significative au niveau de ce taux entre les garçons et les filles de plus de 15 ans. Le taux de scolarisation des garçons a augmenté dans le groupe de richesse le plus pauvre, en particulier pour ceux âgés de 13 à 18 ans. Le taux de scolarisation des filles de 15 à 18 ans a également augmenté sensiblement, mais l’amélioration a été plus marquée pour les groupes de richesse moyens et aisés. Ce taux de scolarisation plus élevé pour les groupes de richesse moyens et aisés implique que les ménages pauvres ne pouvaient toujours pas se permettre d’investir dans l’éducation des adolescentes. En 2005 et 2012, les taux de scolarisation des hommes de 19-22 ans étaient plus élevés dans le quantile de richesse le plus pauvre que dans le plus riche. En 2005, les taux de scolarisation des adolescentes de 15 à 18 ans étaient également supérieurs pour le quantile de richesse le plus pauvre que pour les autres quantiles. En outre, en 2005 comme en 2012, les taux de scolarisation des femmes âgées de 19 à 22 ans étaient plus élevés pour le quantile de richesse le plus pauvre que pour le plus riche. Un 5Vogl Tom S. 2012. Education and Health in Developing Economies. Document de travail du Programme de recherche en études du développement de Princeton. 26 nombre considérable d’adolescents dans le quantile de richesse le plus pauvre fréquentaient l’école primaire, mais n’étaient pas scolarisés dans l’enseignement secondaire. Ainsi, le taux de fréquentation scolaire élevé des adolescents du quantile de richesse le plus pauvre n’implique pas que ceux-ci poursuivent des études supérieures. 59. Diverses raisons socio-économiques empêchent les élèves d’aller à l’école ou d’achever leurs études. Cela inclut le coût de la scolarisation pour les garçons et les filles, et le mariage et les grossesses précoces pour les filles. 60. La principale raison pour laquelle les garçons ne vont pas à l’école est d’ordre financier. Le coût des études secondaires est très élevé pour les pauvres. Même si la majorité des enfants du quantile le plus pauvre fréquentent un établissement secondaire public, les frais de scolarité par enfant au niveau secondaire sont très élevés. Ils sont équivalents à 17 % des dépenses de consommation des ménages par habitant. En moyenne, les enfants du groupe le plus pauvre se font expulser de l’école 3,28 et 3,43 fois par an aux niveaux primaire et secondaire, respectivement, parce que leurs parents ne peuvent pas payer les frais de scolarité en temps voulu. 61. Les adolescentes abandonnent l’école essentiellement en raison du mariage et des grossesses. Les principales raisons pour lesquelles les jeunes femmes de 15-22 ans ne vont pas à l’école sont le mariage et la grossesse. Le taux de fécondité des jeunes femmes de 15-19 ans en RDC est largement supérieur à la moyenne ASS. En 2013, 122,9 naissances pour 1 000 femmes âgées de 15 à 19 ans ont été rapportées en RDC, tandis qu’en moyenne, ce taux est de 105,6 naissances pour 1 000 femmes en ASS. 62. Le coût de la scolarisation variait considérablement d’une province à l’autre. Les frais de scolarité dans les provinces caractérisées par des taux de pauvreté élevés ont tendance à être bien inférieurs à ceux des provinces avec de faibles taux de pauvreté. Dans les provinces du Bandundu, du Kasaï oriental, du Kasai occidental, de l’Équateur et du Maniema, où les taux de pauvreté sont élevés, plus de 30 % des enfants de 6 ans ne paient pas de frais de scolarité dans les écoles publiques. En revanche, dans les provinces du Bas-Congo, du Katanga et du Sud-Kivu où les taux de pauvreté sont faibles, plus de 90 % des enfants de 6 ans paient des frais de scolarité à l’école publique. Dans les provinces du Bandundu, du Kasaï oriental, du Kasaï occidental, de l’Équateur et du Maniema, même si les parents doivent régler des frais de scolarité, ils paient moins de 15 000 CDF par enfant dans les écoles primaires publiques. Les frais de scolarité dans ces provinces sont largement inférieurs à ceux d’autres provinces. 63. Des interventions politiques telles que les transferts monétaires peuvent être efficaces pour maintenir les adolescentes à l’école. Des interventions politiques telles que les programmes de transferts monétaires peuvent encourager les filles à rester scolarisées. Baird et autres (2015) ont mené une évaluation d’impact des programmes de transferts monétaires destinés aux adolescentes au Malawi et ont conclu que le programme – qui a fourni des transferts monétaires conditionnels aux filles ayant abandonné l’école à condition d’y retourner – a eu des effets majeurs et au long cours sur l’achèvement des études, les années d’instruction, le report du mariage et la probabilité de grossesse. 27 64. Comme noté précédemment, l’éducation réduit le risque de chômage, accroît les chances d’obtenir un emploi rémunéré et de s’investir dans des entreprises familiales, en particulier pour les femmes. Cependant, des différences significatives entre les genres existent au niveau des taux de scolarisation chez les adolescents âgés de 13 ans et plus du quantile de richesse inférieur dans les provinces où les frais de scolarité sont élevés. Ces différences impliquent que des incitations économiques telles que les exemptions de frais de scolarité ou des frais de scolarité modestes peuvent contribuer à maintenir à l’école les adolescentes du quintile de richesse inférieur. Des interventions politiques telles que des transferts monétaires conditionnels, des programmes d’alimentation scolaire et des bourses d’études ciblées, y compris pour les filles, peuvent être efficaces pour garder les adolescentes à l’école. 28 CHAPITRE 1 : REDUCTION DE LA PAUVRETE, CROISSANCE ECONOMIQUE ET INEGALITES A. Introduction 1.1 Après une série de conflits dans les années 1990, suivis de conséquences économiques et sociales néfastes, l'économie de la RDC connaît une reprise depuis 2001. Avec une croissance économique moyenne de 7,4 % sur la période 2010-2013, la RDC enregistre la croissance la plus rapide du continent africain. Cette performance résulte de la forte croissance des secteurs de l’exploitation minière et des services et de l’évolution favorable des prix des matières premières. À partir de la deuxième moitié des années 2000, la croissance économique s'est accélérée et s'est accompagnée d'une réduction de la pauvreté de 5,3 points de pourcentage, ramenant le taux de pauvreté à 64 % en 2012. 1.2 Ce chapitre décrit les tendances récentes en matière de pauvreté et d'inégalité en RDC, leur lien avec la croissance économique ainsi que les tendances d'autres indicateurs de pauvreté, à savoir l'éducation, la santé et l'emploi. Les analyses présentées dans ce chapitre reposent principalement sur les données des enquêtes nationales auprès des ménages de 2005 et 2012 (Enquêtes 1-2-3) et des enquêtes démographiques et de santé de 2008 et 2013 (EDS). Le chapitre est divisé en trois parties. La première partie présente une description détaillée de la dynamique de la pauvreté pendant la période 2005-2012. La deuxième partie analyse les tendances en matière d’inégalités et la troisième présente les progrès réalisés dans les dimensions non monétaires de la pauvreté. B. Dynamique de la pauvreté et des inégalités entre 2005 et 2012 6 a. Dynamique de la consommation et de la pauvreté 1.3 La récente croissance économique observée en RDC a été associée à une augmentation marginale de la consommation moyenne des ménages. Les dépenses totales de consommation des ménages par équivalent adulte ont augmenté de 5,2 %, passant de 747 734,8 CDF en 2005 à 786 912,7 CDF en 2012 en termes réels, ce qui correspond à un taux de croissance annuel de 0,7 %. Au cours de la période 2005-2012, la croissance de la consommation des 20 % des ménages les plus pauvres était supérieure à celle des 20 % des ménages les plus riches. La consommation des plus pauvres a connu une lente augmentation (1,1 %), tandis que celle des ménages du quintile supérieur de richesse a diminué de 5,3 %. La croissance de la consommation des ménages au niveau national masque des disparités régionales. Par exemple, la consommation des ménages a augmenté de 4,7 % dans les zones rurales, tandis que celle des ménages à Kinshasa a diminué de 2 %, indiquant que leurs revenus ont augmenté plus lentement que le coût de la vie à Kinshasa. Toutefois, dans les villes secondaires, la consommation des ménages a augmenté de près de 10 %. 6 Pour des détails sur la méthodologie d’évaluation de la pauvreté, voir l’Encadré A1 en Annexes. 29 Tableau 0.1 : Dynamique de la consommation et de la pauvreté en RDC, 2005–12 Dépense moyenne par equivalent adulte Consommation aux Incidence de la Carré de l’écart de prix de 2012 pauvreté Ecart de pauvreté pauvreté Évolution Taux de en croissance Évolu Évolu Évolu 2005 2012 2005 2012 2005 2012 2005 2012 pourcent annuel tion tion tion age moyen National 747734.8 786912.7 5,2 0,7 69,3 64,0 -5,4 30,3 25,5 -4,8 16,7 13,2 -3,5 Kinshasa 938262.1 919461.3 -2,0 -0,3 56,3 52,8 -3,5 19,0 17,6 -1,3 8,7 8,0 -0,7 Autres zones urbaines 708240.5 778164.2 9,9 1,4 71,9 66,8 -5,1 31,9 26,7 -5,3 17,5 13,6 -3,9 Zone rurale 729995 764041.7 4,7 0,7 70,5 64,9 -5,6 30,7 26,4 -4,2 16,8 14,0 -2,8 Zone urbaine 787580.3 822451.3 4,4 0,6 66,6 62,5 -4,1 27,5 14,6 -13,0 23,9 11,9 -12,0 Zone rurale 729995 764041.7 4,7 0,7 70,5 64,9 -5,6 30,7 16,8 -13,9 26,4 14,0 -12,4 Source: calculs de l’auteur basés sur les enquêtes 1-2-3 de 2005 et 2012. 1.4 L’incidence de la pauvreté dans le pays a diminué de 5,3 points de pourcentage, passant de 69,3 % en 2005 à 64 % en 2012. Une diminution légèrement plus importante de la pauvreté a été observée dans les zones rurales (-5,6 points de pourcentage, contre -4,1 points de pourcentage dans les zones urbaines). Parallèlement à la réduction de la pauvreté nationale, l'incidence de l'extrême pauvreté ou de la pauvreté alimentaire, définie comme la part de la population dont la consommation totale est inférieure au seuil de pauvreté alimentaire (438 165,8 CDF en 2012), a baissé, passant de 33,8 % à 27 % au cours de la même période. Figure 0.1 : Le taux de pauvreté a chuté de 5,3 points de pourcentage en moyenne, 2005–12 Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 1.5 Avec la diminution de l'incidence de la pauvreté, la profondeur de pauvreté (29,7 en 2005) a diminué de 4,3 points de pourcentage, et sa sévérité (16,1 en 2005) de 3 points de pourcentage. La diminution de la profondeur de la pauvreté (ou écart de pauvreté) indique qu’en 2012, la consommation moyenne des pauvres s’est rapprochée de celle au seuil de pauvreté par rapport à 2005 ; en d'autres termes, la consommation des pauvres s'est améliorée. 30 1.6 L’amélioration observée dans la réduction de la pauvreté n’est pas homogène entre les régions. Les ménages de certaines provinces sont devenus plus pauvres en 2012 qu’en 2005. Alors que tous les indicateurs de pauvreté se sont améliorés dans les provinces du Nord-Est (orientale et Nord-Kivu), combinant à la fois une réduction de l'incidence de la pauvreté et du nombre de personnes vivant en dessous du seuil de pauvreté (724 506), le niveau de vie s’est dégradé dans les provinces du Kasaï et de Maniema, où l'incidence, la profondeur et la gravité de la pauvreté ont augmenté entre 2005 et 2012. Figure 0.2 : Évolution des indices de pauvreté, 2005–12 (%) Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 1.7 La réduction de l’extrême pauvreté a suivi des tendances similaires à celles de l’incidence générale de la pauvreté, avec une baisse marginale du pourcentage de la population vivant sous le seuil de pauvreté alimentaire entre 2005 et 2012 et une forte hétérogénéité d’une région à l’autre. Bien que la pauvreté reste généralisée, le niveau de vie des ménages s'est remarquablement amélioré dans la Province orientale, le Kivu et l’Équateur, comme en témoigne la réduction significative de l'extrême pauvreté, entre -16 % et -21 % de 2005 à 2012. D'autre part, le Maniema et les deux provinces du Kasaï ont enregistré une incidence de l'extrême pauvreté plus élevée, allant de +8,6 % à +23,3 %. (Figure 1.3). 31 Des trajectoires opposées : désindustrialisation (deux Kasaï) contre économie de guerre (deux Kivu) Des études anthropologiques et régionales fournissent des indications sur l'hétérogénéité régionale de la réduction de la pauvreté. Au cours des dernières décennies, le Kasaï-Occidental et le Kasaï- Oriental ont connu une désindustrialisation rapide. La production de diamant, le secteur clé des deux provinces du Kasaï, connaît un fort déclin. Avec la fermeture de la MIBA, principal producteur industriel de diamants du Kasaï, et l'épuisement des gisements accessibles par l'exploitation minière artisanale, les revenus générés par l'extraction de diamant ont diminué (voir par exemple, Garett, Levin et Mitchell, 2008). La fermeture de la frontière par l'Angola a également freiné la contrebande de diamant et d'autres échanges transfrontaliers. La fermeture de la voie ferrée reliant le Kasaï- Occidental à Lubumbashi et Kinshasa et la détérioration des routes ont conduit à un isolement économique accru de la région. Une brasserie, qui était le dernier producteur industriel de la région, a fermé en 2013, entraînant la paupérisation des travailleurs et une baisse générale du niveau de vie. Le ralentissement de l'économie régionale a entraîné l'exode des populations les plus aisées et les plus instruites vers Kinshasa ou à l'étranger, enclenchant le cercle vicieux de la désindustrialisation, de la perte de capital humain et de l’appauvrissement accéléré de la population (Banque mondiale 2011). Dans les provinces du Kivu, en revanche, les opportunités économiques se sont améliorées par rapport à 2005. Le niveau de fragilité et de conflit a suffisamment diminué pour permettre une production agricole plus régulière sur certaines des terres les plus fertiles du pays. L'exploitation minière légale et illégale et le commerce transfrontalier de nombreuses ressources naturelles de grande valeur (or, cassitérite, coltan, tungstène) sont à l’origine de la richesse relative de la région (Spittaels et coll., 2014). Un des « avantages » particuliers de la « fragilité contrôlée » de la région est la présence d’un grand nombre d’organisations internationales et d’ONG (estimées à plus de 200 pour la seule ville de Goma, capitale du Nord-Kivu), qui sont une source d’emplois à revenu moyen. La présence des forces des Nations Unies, des organisations internationales et des ONG produit un effet d'entraînement sur le marché du logement et des services. Un facteur supplémentaire est le renforcement de la cohésion sociale observé parmi certaines ethnies de la région, qui contribuent aux canaux de distribution formels et informels et à la fourniture de services privés (Kabamba, 2012). Cette convergence de circonstances et de facteurs crée dans les provinces du Kivu des conditions propices à une réduction plus rapide et mieux répartie de la pauvreté. Il va sans dire que cette croissance est limitée par la fragilité générale de la région. 32 Figure 0.3 : Évolution de la pauvreté extrême dans les régions de la RDC, 2005–12 (%) Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 1.8 Le niveau de pauvreté extrême évalué selon les normes internationales est encore très élevé. Comme pour les taux de pauvreté nationaux, les taux de pauvreté internationaux ont considérablement diminué, mais sont restés élevés par rapport aux normes internationales. Le seuil international de pauvreté, correspondant à 1,90 USD par jour et par personne en PPA de 2011, est utilisé pour évaluer et comparer la pauvreté entre les pays. En RDC, la part de la population extrêmement pauvre selon les normes internationales – et vivant avec moins de 1,90 USD par jour PPA – a chuté de 94,3 % en 2005 à 76,9 % en 2012. Figure 0.4 : La pauvreté extrême en RDC, 2005–12 100 RDC 50 0 East Asia &… Dominican… Sao Tome and… Latin America… Low & middle… Russian… Sub-Saharan… Upper middle… Lower middle… Europe &… Fragile and… Costa Rica Bulgaria Bhutan Colombia Paraguay IBRD only Philippines Tanzania Benin Serbia Bolivia Zambia Nepal IDA total Kazakhstan Iran, Islamic Rep. Albania Latvia Panama IDA & IBRD total Indonesia India IDA blend Chad Lesotho Mongolia Argentina El Salvador Bangladesh Rwanda Thailand Slovak Republic Armenia Ethiopia Guinea Haiti Togo Guinea-Bissau Czech Republic Chile Kyrgyz Republic Moldova Sri Lanka Mexico Vietnam Peru Cambodia China Guatemala World South Africa Djibouti South Asia Congo, Rep. Low income Sierra Leone Uganda Niger Congo, Dem. Rep. Madagascar Jordan Estonia Tunisia Brazil Georgia Vanuatu Honduras Lao PDR Senegal Malawi Hungary Uruguay Turkey Mauritius Lithuania Ecuador Pakistan Middle income IDA only Source : Calcul des auteurs et Indicateurs du développement dans le monde (WDI). 1.9 Bien que l'extrême pauvreté ait considérablement diminué par rapport au taux de 17,4 % entre 2005 et 2012, le taux de pauvreté reste élevé en RDC par rapport à la plupart des pays. La RDC figure à l’extrême droite de la répartition mondiale de la pauvreté. Cela indique que la prévalence de l'extrême pauvreté en RDC arrive au deuxième rang mondial en termes de normes internationales, dépassée seulement par Madagascar. Le taux de pauvreté en RDC a diminué, mais le nombre de pauvres a augmenté. 1.10 Entre 2005 et 2012, l'incidence de la pauvreté a diminué, mais le nombre de pauvres a augmenté. Bien que le taux de pauvreté ait diminué de 5,3 points de pourcentage entre 2005 et 2012, le nombre de pauvres a en réalité augmenté de 7 millions. Cette augmentation du nombre de pauvres est due aux deux provinces du Kasaï, qui ont enregistré 4 millions de pauvres supplémentaires en 2012, et à 33 Kinshasa, où le nombre de pauvres a augmenté de 1,2 million par rapport à 2005. On a pu observer une augmentation substantielle du nombre de pauvres dans les provinces du Bandundu et de l’Équateur entre 2005 et 2012. Figure 0.5 : Nombre de pauvres en RDC, par province, 2012 et 2015 1.11 La conjugaison des migrations internes et de la croissance démographique ont contribué à la hausse du nombre de pauvres. À l'exception de Kinshasa, les provinces où le nombre de pauvres a augmenté sont celles où le taux de fécondité chez les femmes âgées de 15 à 49 ans est le plus élevé 7. À Kinshasa, toutefois, l’augmentation du nombre de pauvres entre 2005 et 2012 est imputable à la migration interne des zones rurales vers les villes. Dans d'autres provinces telles que le Kasaï-Oriental, le Kasaï-Occidental, l'Équateur et le Sud-Kivu, la croissance démographique a compensé la réduction de la proportion de personnes vivant dans la pauvreté. De plus, les provinces du Kasaï, Maniema, Équateur, Katanga et Sud-Kivu affichent des taux de fécondité supérieurs (7 ou plus) à la moyenne nationale (6,6) et ces taux ont augmenté par rapport à 2007 (Figure 1.6). Figure 0.6 : Taux de fertilité en RDC, province, 2007–14 Source : Enquêtes démographiques et de santé, 2007 et 2014. 7Letaux de fécondité total correspond au nombre d'enfants qu'une femme pourrait avoir au cours de sa vie reproductive si elle présentait les taux de fécondité par âge observés au cours d'une année civile donnée. 34 b. Tendances au niveau des inégalités Inégalités de consommation modérées et stables 1.12 Les inégalités dans la consommation, telles que mesurées par l'indice de Gini, ont été modérées et en légère baisse en 2012. L'indice de Gini a diminué de 3 points, passant d’un coefficient de 38 en 2005 à 35 entre 2005 et 2012, mais les inégalités sont restées globalement stables. Le ratio de consommation des 10 % les plus riches aux 10 % les plus pauvres n’a diminué que de 0,5 par rapport à 5,5 en 2005. Les 20 % les plus riches ont représenté environ 44 % de la consommation totale en 2005 et 2012. Au cours de la même période, les 40 % les plus pauvres n’ont été à l'origine que de 16,7 % de la consommation totale en 2012, soit 1,1 % de moins qu'en 2005 (Figures 1.7a et 1.7b). La stabilité des inégalités de consommation est également confirmée par les courbes de Lorenz pour 2005 et 2012, qui sont presque superposables. Figure 1.7a Part de la consommation totale par Figure 1.7b Courbes de Lorenz pour la RDC, quintile en RDC, 2005-12 2005 -12 Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Si l'on décompose la RDC en trois régions (Kinshasa, région secondaire, villes et zones rurales), on observe que 99 % des inégalités totales sont imputables aux inégalités au sein de la région (les écarts de consommation au sein de chaque région). Seulement 1 % des inégalités de consommation globales en RDC était dû aux inégalités entre les régions. Ces chiffres sont cohérents en 2005 et 2012 et indiquent que la différence de consommation par équivalent adulte entre les zones rurales de la RDC, Kinshasa et les autres villes secondaires est négligeable. L'indice de Theil de l'inégalité totale s'est légèrement amélioré, passant de 24,2 en 2005 à 20,8 en 2012 (Tableaux 1.2 et 1.3). Les Tableaux 1.2 et 1.3 montrent en outre la décomposition pour la période 2005-2012 afin de déterminer si l'inégalité globale en RDC est fonction des différences de bien- être au sein des régions ou des différences de bien-être entre les régions. 8 8 L'indice de Theil mesure l'inégalité à partir d'une mesure d'entropie généralisée. Il peut être décomposé, contrairement à l'indice de Gini, et peut être utilisé pour mesurer l'inégalité intra-groupe et inter-groupes. 35 Tableau 0.2 : Indices des inégalités en RDC, 2005 et Tableau 0.3 : Décomposition des inégalités régionales 2012 en RDC, 2005-12 Gini Theil, GE(0) Theil, GE(0) 2005 2012 2005 2012 National 38,0 35,0 24,2 20,8 2012 2005 Inégalités intrarégionales 20,6 23,9 Kinshasa 35,1 32,4 20,3 17,5 Inégalités interrégionales 0,2 0,3 Autres zones urbaines 38,0 36,0 23,8 21,6 Inégalités totales 20,8 24,2 Zone rurale 38,1 34,9 24,5 20,8 Part des inégalités Zone urbaine 37,6 35,2 23,5 20,7 intrarégionales dans les Zone rurale 38,1 34,9 24,5 20,8 inégalités totales 99,1 98,7 Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, Source : Calcul des auteurs à l'aide des Enquêtes 1-2-3, 2005 2005 et 2012. et 2012. C. Progrès dans les dimensions non monétaires de la pauvreté 1.13 La section précédente a analysé les tendances de la pauvreté en RDC à l’aide d’un indicateur monétaire pour définir la consommation des ménages et un seuil de pauvreté en dessous duquel les ménages sont classés comme pauvres ou non pauvres. Toutefois, la pauvreté est un phénomène multidimensionnel qui va bien au-delà du niveau de revenu ou de consommation d’un ménage et englobe les multiples facettes des privations qui affectent le bien-être. L’accès à des soins et services de santé de qualité, à des infrastructures de base, à une bonne éducation, à la nutrition, l’eau potable, l’électricité, l’information, aux libertés et à l’égalité ne sont que quelques exemples de privations qui complètent l’aspect monétaire de la pauvreté. 1.14 Cette section analyse les tendances de la pauvreté non monétaire en RDC sur la base des enquêtes démographiques et de santé de 2007 et 2013 et des Enquêtes 1-2-3 de 2005 et 2012. Dans un premier temps, cette section vise à analyser les tendances de certains indicateurs de pauvreté non monétaire sélectionnés séparément. Dans un deuxième temps, elle fournit une analyse multidimensionnelle des tendances de la pauvreté en RDC pour la période 2005-2012, en utilisant les deux Enquêtes 1-2-3, qui combinent plusieurs dimensions de la pauvreté dans un seul indice. Les dimensions de la pauvreté sont choisies pour correspondre à celles utilisées par le Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD) pour le calcul de l'Indice de pauvreté multidimensionnel (IPM). a. Tendances de certains indicateurs non monétaires Tendances en matière de vaccination 1.15 Globalement, la RDC a connu une amélioration des indicateurs de santé entre 2007 et 2014 pour tous les groupes de revenus. Les taux de vaccination (pour un ensemble complet de vaccins : BCG, DTCoq, polio et rougeole) ont globalement progressé, passant de 31 % en 2007 à 45 % en 2013 tandis que la proportion d'enfants non vaccinés a baissé de 17,6 % à 6 % (Figure 1.8a et 1.8b) durant la même période. 36 La proportion d'enfants ayant reçu un ensemble complet de vaccins a régulièrement augmenté, passant de 36 % pour le quintile le plus pauvre à 65 % pour le quintile le plus riche. 1.8a. Proportion d’enfants âgés de 12 à 23 1.8b. Proportion d’enfants âgés de 12 à 23 mois mois ayant reçu l’éventail complet de vaccins Source : Enquêtes démographiques et de santé, 2007 et 2014. Malnutrition : peu d'amélioration de l'état nutritionnel des enfants 1.16 La malnutrition globale est restée quasi stable sur six ans, avec plus de 2 enfants sur 5 souffrant d'un retard de croissance. Entre 2007 et 2013, le pourcentage d'enfants âgés de moins de 5 ans souffrant d'un retard de croissance ou d’insuffisance pondérale a diminué de 2 points de pourcentage, passant respectivement de 45 % à 43 % et de 25 % à 23 %. Toutefois, la malnutrition reste un défi, en particulier dans la province du Maniema où la proportion d'enfants souffrant d'insuffisance pondérale a augmenté de 14 points de pourcentage par rapport à 2007, pour atteindre 31,9 % en 2013. Une légère augmentation avait été enregistrée au Bas-Congo (+1,7), au Nord-Kivu (+1,4), au Kasaï-Occidental (+0,2) et au Katanga (+0,1). 37 Figure 0.9 : État nutritionnel des enfants âgés de 0 à 4 ans, 2007 et 2013 Source : Enquêtes démographiques et de santé, 2007 et 2014. 1.17 Entre 2007 et 2013, la proportion d'enfants souffrant d’insuffisance pondérale a diminué à tous les niveaux de bien-être, à l'exception du quintile le plus pauvre. Les preuves tirées des données de l'EDS de 2013 ont montré que la proportion d'enfants souffrant d'insuffisance pondérale a diminué régulièrement du quintile de bien-être le plus pauvre au quintile le plus riche. La Figure 1.10 montre que le pourcentage d'enfants de moins de 5 ans présentant une insuffisance pondérale était de 29,1 % pour les ménages les plus pauvres, de 23,9 % pour le troisième quintile de bien-être et de 8,1 % pour les plus riches en 2013. Figure 1.10 : La malnutrition chez les enfants, 2007–13 (%) Source : Enquêtes démographiques et de santé, 2007 et 2014. Tendances dans l'accès aux infrastructures de base 1.18 Au cours de la période 2005-2012, la RDC a enregistré une amélioration modérée de l'accès aux infrastructures de base, notamment l'électricité, l'eau courante et l'assainissement. L'accès global des 38 ménages à l'électricité et à l'eau courante a augmenté, respectivement, de près de 5 et 4 points de pourcentage pour atteindre 15,2 % et 20,6 %, en 2012 (Figure 1.11a). Ces progrès ont davantage bénéficié aux ménages les plus riches qu’aux 40 % de ménages les plus pauvres. Par exemple, les gains constatés au niveau national dans l’accès à l’eau courante ont été concentrés sur les ménages les plus riches, tandis que les 40 % les plus pauvres ont été laissés pour compte (Figure 1.11b). Figure 1.11a. Accès aux infrastructures de base, Figure 1.11b. Évolution des ménages ayant accès aux 2005 et 2012 (%) infrastructures de base (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2- Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 3, 2005 et 2012. 2005 et 2012. Tendances en matière de scolarisation 1.19 Augmentation plus équitable de la scolarisation des enfants et adolescents de 6 à 15 ans. Dans le secteur de l’éducation, l’amélioration de la scolarisation sur la période 2005-2012 a semblé plus équitable, voire légèrement favorable aux pauvres. Le niveau de scolarisation a été amélioré pour les enfants et les adolescents âgés de 6 à 15 ans dans tous les segments de la répartition de la consommation (Figures 1.12a et 1.12b). Cette tendance positive reflète les efforts du gouvernement visant à accroître la scolarisation, bien que la qualité de l'éducation n'ait pas été évaluée. 39 Figure 1.12a. Taux de scolarisation chez Figure 1.12b. Évolution du taux de scolarisation par les enfants âgés de 6 à 15 ans quintile de richesse (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1- Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2-3, 2005 et 2012. 2005 et 2012. b. Tendances de l'indice de pauvreté multidimensionnelle en RDC 1.20 L'indice de pauvreté multidimensionnelle (IPM) est un indice composite construit en pondérant des indicateurs de pauvreté uniques. Bien qu’il existe un large consensus sur l’aspect multidimensionnel de la pauvreté, il n’existe pas de consensus sur la façon de la mesurer. La polémique sur la mesure multidimensionnelle de la pauvreté a été présentée dans la section Forum du Journal of Economic Inequality de juin 2011 (voir Ferreira et Lugo (2013) pour un examen complet de la littérature existante). L'analyse présentée dans cette section suit la méthodologie utilisée dans Alkire et Foster. 1.21 Le Tableau 1.4 présente les indicateurs utilisés dans notre analyse de la pauvreté multidimensionnelle. Ces indicateurs développent les dimensions utilisées dans le calcul de l'indice de pauvreté multidimensionnelle (éducation, santé et conditions de vie), en tenant compte de la pauvreté monétaire et de la perception des ménages concernant l'évolution de leur niveau de vie par rapport à trois ans avant l'enquête. 40 Tableau 0.4 : Définitions des indicateurs de privation utilisés pour l'IPM Indicateur de privation Définition : Un ménage souffre de privations quand... Éducation des enfants …au moins un enfant, âgé de 6 à 15 ans, dans le ménage n'est pas d'âge scolaire actuellement scolarisé Éducation des filles d'âge …au moins une fille, âgée de 6 à 15 ans, dans le ménage n'est pas scolaire scolarisée actuellement Qualité des …le ménage a fait part de son mécontentement concernant au moins établissements de santé une visite dans un centre de santé Accès au centre de santé …le ménage habite à plus de 5 km du centre de santé le plus proche Biens du ménage …le ménage ne possède aucun de ces biens : réfrigérateur, téléphone, radio, TV, vélo Source d'information …le ménage ne possède pas de télévision, de radio ou de téléphone Eau potable …le ménage n'utilise pas une eau potable sûre (eau courante, source d'eau protégée ou eau de pluie) Assainissement …le ménage n'utilise pas des toilettes améliorées (toilettes privées avec chasse d'eau ou latrine à fosse privée) Électricité …le ménage ne dispose pas d'électricité Murs en matériau ...le ménage ne dispose pas de murs construits dans un matériau non précaire précaire Perception du niveau de …le ménage pense que son niveau de vie est moins bon qu’il y a 12 mois. vie Sous le seuil de pauvreté …les dépenses de consommation totales réelles du ménage par équivalent adulte sont inférieures au seuil de pauvreté (794 166,7 CDF). Encadré 0.1 : Calcul de l'IPM et choix d'un niveau pour le seuil de pauvreté L'IPM est calculé en utilisant la formule suivante : où H représente le pourcentage de la population pauvre selon la définition de l'IPM, et A l’intensité de cette pauvreté, c’est-à-dire le pourcentage moyen d’indicateurs de l'IPM dans lesquels les populations en situation de pauvreté multidimensionnelle souffrent de privations. Tous les indicateurs entrant dans le calcul de l'IPM sont affectés du même coefficient. Ainsi, une pondération de 1/5 est attribuée à chacune des 5 dimensions prises en compte pour cette analyse (éducation, santé, niveau de vie, perception du niveau de vie et pauvreté monétaire). Les indicateurs de chaque dimension ont également été affectés du même coefficient. Ainsi, chaque indicateur de la dimension santé et éducation se voit attribuer une pondération de 1/10 ((1/5)/2) et chaque indicateur de la dimension du niveau de vie reçoit une pondération de 1/30 ((1/5)/6). Nous considérons qu'une personne vit dans une pauvreté multidimensionnelle lorsqu'elle souffre de privations dans au moins 33 % des indicateurs pondérés mentionnés au Tableau 1.4. Source : Calculs des auteurs basés sur les Enquêtes 1-2-3 auprès des ménages de 2005 et 2012 41 1.22 La diminution de 9,2 % de l'incidence de la pauvreté multidimensionnelle masque des disparités entre les provinces. À l'exception de Kinshasa, la proportion de la population vivant dans une situation de pauvreté multidimensionnelle dépasse 60 % dans toutes les provinces, aussi bien en 2005 qu'en 2012. L'incidence de la pauvreté multidimensionnelle à Kinshasa a baissé de 52,3 % en 2005 à 42,8 % en 2012. La Figure 1.13 montre une baisse de ces taux au cours de cette période dans toutes les provinces sauf dans le Kasaï-Oriental, le Kasaï-Occidental et le Maniema, où cette proportion a augmenté respectivement de 8,5, 3,3 et 0,8 points de pourcentage. Tableau 0.4 : Évolution du taux de pauvreté Figure 0.53 : Évolution du taux absolu de pauvreté multidimensionnelle par zone de résidence (%) multidimensionnelle par province, 2005–12 (%) Taux de pauvreté multidimensionnelle 2005 2012 Zone 63,4% 56,3% urbaine Zone 87,5% 80,2% rurale Total 80,2% 71,0% IPM et pauvreté en termes de consommation 1.23 Cette partie analyse la prévalence et l’évolution de la pauvreté en combinant des approches monétaires et non monétaires. Il est entendu que la pauvreté en termes de consommation n’équivaut pas nécessairement à la pauvreté non monétaire et inversement. En prenant en compte les dimensions monétaire et non monétaire de la pauvreté et en utilisant des approches combinées, la population peut être divisée en quatre groupes : (a) les personnes qui ne souffrent pas de pauvreté monétaire ou non monétaire (les « populations aisées ») ; (b) les personnes en situation de pauvreté multidimensionnelle, mais non monétaire (les dépenses de consommation totales réelles de leur ménage par adulte sont supérieures au seuil de pauvreté) ; (c) les personnes souffrant de pauvreté monétaire, mais pas de pauvreté multidimensionnelle (les « pauvres transitoires ») et (d) les personnes souffrant à la fois de pauvreté monétaire et non monétaire (« structurellement pauvres »). 1.24 Au cours de la période 2005-2012, une forte réduction de la pauvreté chronique a été observée, parallèlement à une augmentation de la proportion des populations plus aisées. Cependant, le niveau de pauvreté chronique reste élevé. La population est principalement composée de « structurellement pauvres », représentant 65,4 % de la population en 2005 et 57,5 % en 2012. Néanmoins, la proportion a 42 diminué entre 2005 et 2012 quand les enquêtes ont été menées. L'autre bonne nouvelle est que la proportion de personnes qui ne sont pas pauvres sur le plan monétaire ou non monétaire (les « populations aisées ») est passée de 15,8 % à 22,5 % entre 2005 et 2012 (Figure 1.14). Figure 0.64 : Matrice de la pauvreté multidimensionnelle et monétaire, 2005 et 2012 2005 Source: Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 1.25 La proportion de la population structurellement pauvre est élevée en RDC, tant dans les zones urbaines que dans les zones rurales. La Figure 1.15 montre que la population de chaque zone de résidence est principalement composée de « structurellement pauvres ». En outre, la proportion de structurellement pauvres est plus élevée dans les zones rurales que dans les zones urbaines. En effet, la proportion de pauvres structurels en 2005 était de 57,0 % dans les zones urbaines et de 69,0 % dans les zones rurales. En 2012, cette proportion était de 50,2 % dans les zones urbaines et de 62 % dans les zones rurales. La part des « populations aisées » a augmenté dans les deux zones, mais la proportion de ce groupe est plus faible dans les zones rurales que dans les zones urbaines. Figure 0.75 : Évolution de la composition des populations rurales et urbaines selon leur niveau de pauvreté, 2005 et 2012 Source: Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 43 1.26 Le tableau de l'Annexe 1.3 montre la composition de chaque province par niveau de pauvreté de la population. L’équipe d’évaluation a noté qu’en 2005, la proportion de « structurellement pauvres » dépassait 45 % dans toutes les provinces. Ce pourcentage atteint 88,8 % dans la province de l'Équateur. L'équipe a également noté que sur la période 2005-2012, cette proportion a augmenté de 24,9 points de pourcentage dans le Kasaï-Occidental, de 16,3 points dans le Kasaï-Oriental et de 11,8 points dans la province de Maniema (Figure 1.16), alors qu'elle a diminué dans les autres provinces. Outre l’augmentation de la part des pauvres structurels, on note une diminution de la proportion des « populations aisées (de 9,8 points de pourcentage dans le Kasaï-Oriental, 3,8 points dans le Kasaï- Occidental et 3,2 points dans la province de Maniema), alors que ce groupe est devenu prédominant à Kinshasa (en 2012, Kinshasa était composée de 43,8 % de « populations aisées », 39,5 % de « structurellement pauvres », 13,3 % de « pauvres transitoires » et 3,4 % de « populations en situation de pauvreté multidimensionnelle, mais non monétaire »). Figure 0.86 : Évolution du niveau de pauvreté de la population au Kasaï-Oriental, au Kasaï-Occidental, et au Maniema, 2005 et 2012 Source: Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012 1.27 La Figure 1.17 montre pour chaque indicateur le taux de privation observé chez les « structurellement pauvres ». L’équipe a noté que la privation était principalement ressentie dans l’accès à l’électricité et à des toilettes améliorées (en 2005, le taux de privation dans ces deux aspects était respectivement de 92,6 % et 85,5 %). En 2012, le taux de privation a diminué pour tous les indicateurs, sauf pour l’assainissement, où il a augmenté de 1,8 point de pourcentage. L’équipe a également noté qu’en 2012, le taux de privation relatif à l'électricité est resté élevé pour les « structurellement pauvres » (87,3 %). 44 Figure 0.17 : Évolution des privations des personnes structurellement pauvres, 2005 et 2015 (%) Source: Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. D. Conclusion 1.28 La récente croissance économique observée en RDC a été associée à une augmentation marginale de la consommation moyenne des ménages. Au cours de la période 2005-2012, les dépenses totales de consommation des ménages par équivalent adulte ont augmenté de 5,2 %, se traduisant par un taux de croissance annuel de 0,7 %. La croissance de la consommation a été plus élevée pour les 20 % les plus pauvres que pour les 20 % les plus riches. 1.30 La pauvreté en RDC est élevée et largement répandue, avec une proportion nationale de personnes vivant dans la pauvreté de 64 % en 2012, contre 69,3 % en 2005. La réduction de la pauvreté a été modérée, mais n'a pas été partagée entre les régions. Les ménages de certaines provinces se sont retrouvés plus pauvres en 2012 qu’en 2005. Alors que tous les indicateurs de pauvreté se sont améliorés dans les provinces du Nord-Est (Orientale et Nord-Kivu), combinant à la fois une réduction de l'incidence de la pauvreté et du nombre de personnes vivant en dessous du seuil de pauvreté (724 506 CDF), les niveaux de vie se sont dégradés dans les provinces du Kasaï et de Maniema où l'incidence, la profondeur et la sévérité de la pauvreté ont augmenté entre 2005 et 2012. 1.31 Avec la diminution de l'incidence de la pauvreté, la profondeur de pauvreté de (29,7 en 2005) a diminué de 4,3 points de pourcentage, et sa sévérité (16,1 en 2005) de 3 points de pourcentage. La diminution de la profondeur de la pauvreté (ou écart de pauvreté) indique que la consommation moyenne des pauvres est plus proche de celle au seuil de pauvreté en 2012 qu’en 2005 ; en d'autres termes, la consommation des pauvres s'est améliorée. Une analyse basée sur des indicateurs non monétaires a confirmé que la robustesse de cette réduction. 45 CHAPITRE 2 : LES CORRÉLATS DE LA PAUVRETÉ EN RDC 2.1 Le Chapitre 1 montre que, sur la période 2005-2012, la RDC a enregistré une réduction modérée de la pauvreté et une croissance économique solide. Le niveau de pauvreté et sa dynamique au fil du temps sont affectés par le développement économique et social global d’un pays. Les facteurs affectant les résultats en matière de pauvreté peuvent être classés en variables macroéconomiques et microéconomiques. Le Chapitre 2 analyse les effets des variables microéconomiques telles que les caractéristiques des ménages et des membres des ménages sur la pauvreté et sa dynamique en RDC. Ce chapitre donne ainsi un aperçu du profil de la pauvreté en RDC en 2012. La première section du chapitre fournit une analyse univariée de la pauvreté en répondant à des questions simples du type : qui sont les pauvres ? où vivent-ils ? que font-ils ? Qui est susceptible d’être pauvre ? La seconde section utilise une analyse de régression multivariée pour mettre en lumière les corrélations entre les caractéristiques observées des ménages et leur niveau de consommation. La troisième section analyse les facteurs de réduction de la pauvreté en utilisant à la fois des techniques de macro et microdécomposition. Les données utilisées pour l’analyse sont principalement tirées des Enquêtes 1-2-3 de 2012 auprès des ménages, mais l’ensemble des données des Enquêtes 1-2-3 de 2005 sera également utilisé pour expliquer l’évolution des corrélats de la pauvreté au fil du temps. A. Profil de la pauvreté en 2012 : une analyse univariée a. Qui sont les pauvres ? Les pauvres vivent dans des familles nombreuses avec des taux de dépendance élevés 2.2 En moyenne, les ménages pauvres congolais comprennent presque deux fois plus de membres que Figure 2.1 : Taille moyenne des ménages les ménages non pauvres. La taille moyenne des par quintile de richesse, 2005 et 2012 ménages les plus pauvres est de 7 personnes, contre 4 pour les ménages les plus riches (Figure 2.1). Ces chiffres sont restés stables entre 2005 et 2012. En outre, les ménages pauvres affichent un taux de dépendance relativement élevé, puisque le nombre d’enfants par membre du ménage en âge de travailler est de 1,3 dans les ménages pauvres et 0,8 dans les ménages non pauvres (Tableau 2.1). Les structures démographiques des ménages sont similaires dans les zones rurales et urbaines, si ce n’est que la taille des ménages pauvres est plus importante en milieu urbain qu’en milieu rural. 46 Tableau 2.1 : Structure démographique des ménages, 2005 et 2012 Autres zones National Kinshasa Zone rurale urbaines Non Non Non Non Pauvres Pauvres Pauvres Pauvres pauvres pauvres pauvres pauvres 2012 Taux moyen d’enfants à 0,8 1,2 0,6 0,9 0,7 1,1 0,8 1,3 charge Taux de dépendance 0,8 1,3 0,7 1 0,8 1,2 0,9 1,3 moyen Nombre moyen d’enfants 1,6 2,9 1,3 2,7 1,6 2,9 1,5 2,9 (de 0 à 14 ans) Nombre moyen de personnes âgées (65 ans 0,1 0,1 0,2 0,2 0,1 0,2 0,1 0,1 ou plus) Taille moyenne du 3,8 6 4,1 6,9 4,2 6,5 3,6 5,7 ménage 2005 Taux moyen d’enfants à 0,8 1,2 0,7 1,0 0,8 1,3 0,8 1,2 charge Taux de dépendance 0,9 1,3 0,7 1,1 0,9 1,3 0,9 1,3 moyen Nombre moyen d’enfants 1,7 3,1 1,8 3,2 1,8 3,2 1,6 3,0 (de 0 à 14 ans) Nombre moyen de personnes âgées (65 ans 0,1 0,1 0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 ou plus) Taille moyenne du 4,0 6,1 4,8 7,3 4,2 6,5 3,8 5,9 ménage Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. b. En RDC, la plupart des chefs de ménages pauvres sont instruits 2.3 Le taux de pauvreté est presque stable, oscillant entre 60 % et 70 %, quel que soit le niveau d’instruction du chef de ménage, à l’exception de ceux qui ont fait des études postsecondaires. L’incidence de la pauvreté est de 35 % pour l’échantillon de ménages dont le chef a suivi des études postsecondaires, et elle atteint pratiquement le double pour les ménages dont le chef n’a reçu aucune instruction ou a atteint un niveau d’éducation inférieur au niveau postsecondaire (Figure 2.2). L’écrasante majorité des ménages dont le chef a suivi des études postsecondaires réside en milieu urbain (88 %), principalement à Kinshasa (45 %). D’autre part, environ 62 % des ménages ruraux sont dirigés par un chef qui n’a pas été au-delà de l’école primaire. 47 Figure 2.2 : Incidence de la pauvreté par niveau d’éducation du chef de ménage (%) Source: Calculs du personnel de la Banque mondiale sur base enquête 1-2-3 2012. 2.4 Étonnamment, la plupart des chefs de ménages pauvres en RDC sont instruits. Les hommes chefs de ménages pauvres sont plus instruits que les femmes chefs de ménages pauvres. Au niveau national, un tiers environ des chefs de ménages pauvres ont reçu une éducation primaire, près de la moitié (43,7 %) une éducation secondaire et 4 % une éducation supérieure (Tableau 2.2). Un niveau d’instruction similaire aux moyennes nationales a été observé dans les ménages pauvres dirigés par des hommes, mais ces moyennes contrastent fortement avec les ménages pauvres dirigés par des femmes. Près de la moitié (46,6 %) des femmes chefs de ménages pauvres n’ont reçu aucune éducation et 20 % seulement d’entre elles ont atteint au moins le niveau secondaire. Tableau 2.2 : Répartition des ménages pauvres par niveau d’éducation et sexe du chef du ménage, 2005 et 2012 2012 2005 Caractéristiques du chef du ménage Femme Homme Ensemble Femme Homme Ensemble Sait lire et écrire Non 57,2 17,2 24,0 84,1 51,3 56,4 Oui 42,8 82,8 76,0 15,9 48,7 43,6 Niveau d’éducation le plus élevé Sans éducation 46,6 15,6 20,9 41,0 11,8 16,3 Primaires 30,1 27,7 28,1 33,3 27,9 28,7 Secondaires 19,9 48,6 43,7 25,3 56,3 51,5 Universitaire/Post-universitaire 1,1 4,6 4,0 0,1 3,2 2,7 Autres/Non formel 2,3 3,5 3,3 0,3 0,9 0,8 Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 48 c. Emploi : que font les pauvres ? 2.5 L’agriculture demeure le premier secteur d’emploi, surtout pour les 40 % des ménages les plus modestes. Comme l’on peut s’y attendre, les pauvres travaillent principalement dans le secteur agricole dans des zones rurales. En 2012, environ 81 % des pauvres actifs en milieu rural étaient employés dans le secteur agricole, contre 10,6 % dans le secteur des services. L’agriculture emploie près de 62 % de la population en âge de travailler et 73 % de la population rurale totale. Cette dépendance vis-à-vis de l’agriculture est encore plus marquée dans les ménages pauvres ruraux. Soixante-quinze pour cent des travailleurs actifs dans les 40 % les plus pauvres de la population rurale sont des travailleurs agricoles indépendants, 2,8 % des salariés ou des employeurs du secteur agricole et environ 3 % participent aux activités agricoles familiales. La dépendance vis-à-vis de l’agriculture diminue à mesure que les revenus augmentent. Le Chapitre 3 abordera de façon détaillée la pauvreté rurale, les moyens de subsistance et l’agriculture en RDC. 2.6 Comme l’on pouvait s’y attendre, les pauvres actifs sont principalement employés dans les secteurs des services et du commerce dans les villes. Le secteur des services emploie près de la moitié (52,8 %) de la population pauvre de Kinshasa, suivi par le secteur du commerce (26,5 %). Dans les villes secondaires, le secteur agricole et les services emploient à part quasiment égale plus d’un tiers des pauvres (Figure 2.3). Figure 2.3 : Population active pauvre par secteur d’emploi et zone résidentielle en RDC Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 2.7 Les pauvres sont majoritairement des travailleurs indépendants dans le secteur informel, mais les tendances de l’emploi varient selon les zones de résidence. En 2012, environ 75 % des pauvres étaient des travailleurs indépendants dans le secteur informel. Le travail indépendant est majoritaire dans les zones rurales, représentant 80 % de l’emploi total pour tous les quintiles de bien-être ou niveaux de richesse. En milieu urbain en revanche, les pauvres sont principalement des travailleurs indépendants, tandis que les plus riches sont des travailleurs salariés ou des employeurs. La proportion de travailleurs indépendants diminue de façon régulière avec le niveau de bien-être en milieu urbain, alors que la proportion de salariés ou d’employeurs augmente lorsqu’on passe du quintile le plus pauvre au quintile 49 le plus riche (Figures 2.4a et 2.4b). Près de 71 % des pauvres de RDC sont des travailleurs indépendants dans le secteur informel. En milieu rural, 82 % des personnes pauvres sont des travailleurs indépendants, tandis que dans les zones urbaines, près de 50 % des pauvres sont des salariés et des employeurs, l’autre moitié étant des travailleurs indépendants. Figure 2.4a. Type d’emploi par niveau de bien-être Figure 2.4b. Type d’emploi par niveau de bien-être dans les zones urbaines de RDC, 2012 dans les zones rurales de RDC, 2012 Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. d. Dimension régionale de la pauvreté : où sont les pauvres ? 2.8 Le taux élevé de pauvreté est généralisé en RDC, les régions du centre et du nord-ouest étant celles où l’incidence de la pauvreté est la plus forte. La plupart des régions présentent un niveau de pauvreté supérieur à 60 %. Kinshasa et les autres zones urbaines affichent un taux moyen de pauvreté moins élevé, tout comme les zones situées le long de la frontière orientale, surtout à l’extrême nord-est du pays. En règle générale, la pauvreté en RDC présente beaucoup moins d’hétérogénéité spatiale que de nombreux pays africains. Cela s’explique tout simplement par l’omniprésence d’une pauvreté inhabituellement élevée : en d’autres termes, la plupart des régions sont très pauvres et la tendance est donc relativement uniforme, sans variation marquée, surtout loin des rares grands centres urbains. La Figure 2.4b montre le taux de pauvreté global au niveau des provinces (premier niveau administratif). Tout en masquant les variations géographiques à petite échelle des sous-provinces, cette carte sous forme agrégée fournit des comparaisons faciles à interpréter entre les principales régions de la RDC, qui peuvent appuyer la prise de décision à ce niveau. La carte révèle que, en moyenne, les taux de pauvreté les plus extrêmes sont dans le centre et l’ouest du pays (à l’exception des provinces plus urbaines du Bas-Congo et de Kinshas . 2.9 Les provinces du Bandundu, de l’Équateur et des deux Kasaï connaissent la plus forte prévalence de la pauvreté (70 % ou plus). Plus à l’est, dans la Province orientale, le Maniema, le Sud-Kivu et le 50 Katanga, les taux de pauvreté sont moins élevés que dans les régions de l’ouest. Le niveau de pauvreté est encore plus bas dans la province du Nord-Kivu, située complètement à l’est. Bien que ces comparaisons au niveau des provinces soient utiles pour mettre en évidence des différences à grande échelle, il convient de souligner que la carte à haute résolution de la pauvreté (Figures 2.5a et 2.5b) révèle que bon nombre de ces provinces connaissent une grande diversité en matière de pauvreté. Figure 0.5 : Carte de la pauvreté en RDC Figure 2.5a. Carte de la pauvreté en RDC Figures 2.5b. Poverty incidence at provincial level Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. de l’enquête 1-2-3 de 2012. Les taux de pauvreté et ces variations peuvent être occultés par les moyennes provinciales. La province du Katanga en est un bon exemple : elle englobe à la fois des zones de pauvreté très forte et d’autres où la pauvreté est relativement faible, qui donnent ensemble une moyenne intermédiaire. 2.10 Avec 52,8 % de sa population vivant en dessous du seuil national de pauvreté, Kinshasa semble plus pauvre que prévu. La prévalence de la pauvreté à Kinshasa est assez proche de celle de la Province orientale (55,2 %). La capitale affiche une incidence de la pauvreté légèrement supérieure à celle des provinces du Nord-Kivu et du Bas-Congo (Figure 2.6). 51 Figure 2.6 : Indice numérique de pauvreté, 2012 (%) Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 2.11 La prise en compte de la taille de la population sous-jacente dans chaque province donne une image très différente de la répartition de la pauvreté dans le pays. Les provinces de Kinshasa, du Sud- Kivu, du Kwilu, du Lomami et du Nord-Kivu sont identifiées comme abritant le plus grand nombre de pauvres, combinant un taux de pauvreté relativement élevé avec une population sous-jacente importante. Ensemble, les provinces de Kinshasa, du Sud-Kivu, du Kwilu et du Lomami accueillent un tiers de la population pauvre (15 millions de personnes) de la RDC. La Figure 2.7 montre à la fois le pourcentage et le nombre de personnes vivant en dessous du seuil de pauvreté dans chaque province. Certaines provinces, telles que Sankuru, Tanganyika, Mai-Ndombe, Mongala et Bas-Uele, affichent des taux moyens de pauvreté élevés, mais comme elles sont relativement peu peuplées, le nombre total de personnes pauvres est moins important que dans d’autres provinces. 52 Figure 2.7 : Incidence de la pauvreté et répartition des pauvres au niveau provincial, 2012 Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. e. Le manque de connectivité est un problème très répandu en RDC, mais les personnes pauvres sont encore plus isolées. 2.12 La RDC est majoritairement rurale (61,5 %), et la pauvreté se concentre dans les zones rurales, en particulier dans les zones de forêts tropicales. Les données de 2012 montrent que 62,3 % des pauvres, soit 28 millions de personnes, vivent en zone rurale. Parmi eux, deux pauvres sur trois (18.7 millions) vivent dans des zones de forêts tropicales. Les forêts tropicales couvrent environ 55 % du territoire de la RDC et abritent 43 % de la population. B. Profil de la pauvreté 2012 : une analyse de régressions multivariées 2.13. La section précédente a mis en lumière les caractéristiques des pauvres en fournissant des informations sur les corrélations entre des variables socio-économiques individuelles (genre du chef de ménage, localisation du ménage) et la prévalence de la pauvreté. Toutefois, ces corrélations ne tiennent pas compte de l’influence exercée par d’autres variables. Par conséquent, les corrélations seules ne fournissent pas beaucoup d’informations permettant d’expliquer les déterminants de la pauvreté. Par exemple, les statistiques descriptives de la section précédente indiquent que les provinces du Bandundu et de l’Équateur enregistrent le taux de pauvreté le plus élevé, ce qui signifie que les ménages vivant dans ces provinces ont plus de risque d’être pauvres. Cependant, la probabilité d’être pauvre dans l’une de ces provinces n’a pas forcément un lien avec la localisation géographique. Elle est peut-être liée au type d’activité exercée par les ménages, à leur capacité à produire suffisamment ou aux possibilités offertes 53 par le marché. Contrairement à l’analyse univariée, les régressions multivariées prennent en compte l’influence d’autres caractéristiques susceptibles d’affecter la pauvreté. 2.14 La présente section analyse les corrélats de la pauvreté en utilisant des régressions multivariées du logarithme de la consommation par équivalent adulte du côté gauche de l’équation de régression (variable dépendante). Parmi les corrélats possibles de la pauvreté inclus dans le côté droit de l’équation (variables explicatives) figurent la localisation géographique, les zones de subsistance, le genre du chef de ménage, la structure démographique du ménage (âge du chef de ménage, taille du ménage et sa composition), l’activité professionnelle et le niveau d’instruction du chef de ménage, l’accès aux infrastructures de base, l’accès à la terre, l’existence et le type d’activités minières dans la communauté où vit le ménage. Les régressions estiment les corrélations partielles (et non la causalité) entre la consommation par équivalent adulte et les variables explicatives ou corrélats de la pauvreté, tout en maintenant constantes toutes les autres caractéristiques. 2.15 Le Tableau 2A.3 montre les résultats de la régression des corrélats de la pauvreté pour la RDC en utilisant les Enquêtes 1-2-3 de 2012 auprès des ménages. Des estimations distinctes des moindres carrés ordinaires (MCO) sont effectuées pour le national, les zones urbaines et les zones rurales. Un coefficient avec une valeur positive de la variable dépendante représente un niveau de consommation plus élevé (ou une probabilité moins grande d’être pauvre) par rapport au groupe de référence. Le résumé des principaux résultats est présenté ci-dessous. 2.16 Les estimations multivariées confirment une forte incidence géographique sur la consommation des ménages. De grandes différences existent entre Kinshasa et les autres provinces, ou entre le Bas- Congo et d’autres provinces situées en zone rurale. Une fois que les autres caractéristiques des ménages sont prises en compte, les résultats des régressions indiquent, comme prévu, que les ménages du Bandundu et des deux Kasaï sont plus susceptibles d’avoir un niveau de consommation nettement inférieur à celui de Kinshasa. D’autre part, les ménages du Bas-Congo, du Nord-Kivu, du Sud-Kivu, du Maniema et de la Province orientale sont plus susceptibles d’avoir un niveau de consommation plus élevé que les ménages de Kinshasa. En RDC, la localisation géographique affecte le bien-être des ménages de trois façons. Premièrement, les personnes qui vivent dans les villes sont pénalisées en matière de consommation. Deuxièmement, les ménages urbains vivant à Kinshasa ont un niveau de consommation plus élevé. Enfin, les ménages des zones rurales sont mieux lotis dans le Nord-Kivu et le Sud-Kivu, puis dans la province du Bas-Congo, où la consommation est la plus élevée. 2.17 La consommation diminue de façon régulière avec la taille des ménages. En moyenne, chaque membre supplémentaire d’un ménage est associé à une baisse de la consommation de 22,5 %. Par rapport à un ménage de 3 personnes, un ménage de 4-5 personnes consomme 35 % de moins et un ménage de 8 personnes ou plus consomme environ 57 % de moins. 2.18 La consommation est plus élevée dans les ménages dirigés par des femmes. En moyenne, la consommation est de 5 à 7 % supérieure dans les ménages dirigés par des femmes par rapport à ceux 54 dirigés par des hommes. La proportion de ménages dirigés par des femmes est relativement faible, autour de 14 %, et ces ménages ont tendance à être plus petits que ceux dirigés par des hommes. Un ménage type dirigé par un homme comporte 5,3 personnes, tandis qu’un ménage dirigé par une femme se compose en moyenne de 4 personnes. Les femmes chefs de ménage sont généralement célibataires (8 %), divorcées (21 %) ou veuves (48 %). Seulement 23 % des femmes chefs de ménage sont mariées, contre 91 % des hommes chefs de ménage. 2.19 Concernant la corrélation entre la consommation et le niveau d’instruction du chef de ménage, les résultats de la régression confirment ceux de l’analyse univariée. Le rendement du niveau d’instruction du chef de ménage sur la consommation varie selon la localisation. Comme prévu, dans les zones urbaines, le rendement de l’éducation augmente avec le niveau d’instruction du chef de ménage. Le gain de consommation est supérieur de 5,2 % si le chef de ménage a fait des études secondaires par rapport à un chef de ménage non instruit. Ce rendement atteint 6,4 % quand les chefs de ménage ont suivi une formation professionnelle, et 43 % quand ils ont fait des études supérieures. 2.20 Dans les zones rurales toutefois, le niveau d’instruction du chef du ménage a très peu d’effet sur le niveau de consommation et de pauvreté du ménage, sauf si le chef de ménage a fréquenté l’université. Le rendement de l’éducation sur la consommation n’est pas très différent entre les chefs de ménage sans instruction et ceux ayant un niveau d’éducation primaire ou secondaire. Seuls les chefs de ménage titulaires d’un diplôme universitaire affichent des niveaux de consommation sensiblement supérieurs à ceux des chefs de ménage sans instruction. Ces résultats suggèrent que, soit l’enseignement en milieu rural est de piètre qualité et ne produit aucun effet positif avant l’université, soit les populations rurales sont rarement récompensées pour avoir été à l’école primaire ou secondaire. La Figure 2.8 montre que, dans les zones rurales, l’agriculture emploie 3 chefs de ménage sur 4 sans instruction ou éducation primaire, deux tiers des chefs de ménage ayant suivi un enseignement secondaire et moins d’un tiers des chefs de ménage titulaires d’un diplôme universitaire. Figure 2.8 : Proportion des chefs de ménage occupant un emploi agricole indépendant en milieu rural Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 55 2.21 L’activité professionnelle du chef de ménage influe fortement sur la consommation. L’agriculture est négativement corrélée à la consommation. Par rapport aux ménages dont le chef travaille dans un secteur non agricole, ceux qui travaillent dans l’agriculture ont une consommation inférieure de 7 % en général, de 14 % en milieu urbain et de 7 % en milieu rural. Les mieux lotis sont les ménages dont le chef travaille dans le secteur extractif, avec une consommation supérieure de 30 % à celle des ménages dont le chef travaille dans l’agriculture, les services (+11 %), le commerce (+9 %) et l’industrie/le secteur manufacturier (+2,6 %). En matière d’emploi, les ménages dont le chef est salarié ou employeur dans un secteur non agricole s’en sortent mieux, et ceux dont le chef est engagé dans d’autres types d’emploi ont une consommation nettement plus faible ou connaissent une pauvreté bien plus élevée. Par exemple, les ménages dont le chef est travailleur agricole indépendant ont une consommation supérieure d’environ 20 % à celle des ménages dont le chef est un salarié non agricole, que ce soit en milieu rural ou en ville. Les ménages dont le chef est employeur dans un secteur non agricole sont les mieux lotis à l’échelle nationale et dans les zones urbaines, tandis que les travailleurs salariés non agricoles sont les mieux lotis en zones rurales. 2.22 Outre les caractéristiques des chefs de ménage, les estimations de la régression révèlent que d’autres caractéristiques du ménage influent sur la consommation et la pauvreté. Le niveau d’éducation des membres du ménage a une incidence sur la consommation et la pauvreté. Par exemple, la consommation des ménages augmente avec le nombre de membres âgés de 13 ans ou plus ayant terminé l’école primaire, et diminue avec le nombre de membres âgés de 6 ans ou plus n’ayant aucune instruction. La consommation est également corrélée positivement à la proportion de membres en âge de travailler qui ont un emploi. L’accès au crédit et le réseautage social des entrepreneurs sont positivement corrélés à la consommation. Toutes les autres caractéristiques restant inchangées, l’accès au crédit par au moins un membre du ménage est associé à une augmentation de 9,4 % de la consommation dans les zones urbaines ; l’adhésion d’au moins un membre du ménage à une association est liée à une augmentation de 9,6 % de la consommation en général et de 12,7 % en milieu rural ; enfin, la possession d’une entreprise non agricole par un membre du ménage est associée à une augmentation de 8,5 % de la consommation en milieu rural, de 3,6 % en zone urbaine et de 2 % au niveau national. La connectivité est étroitement corrélée à la consommation et à la pauvreté 2.23 Les investissements dans les infrastructures routières pour réduire la distance jusqu’à la route la plus proche permettront d’accroître la consommation des ménages et de réduire la pauvreté en RDC. Les estimations de la régression indiquent que l’élasticité de la consommation des ménages par rapport à la distance jusqu’à la route la plus proche est de -0,34 dans les zones urbaines et de -2,27 en milieu rural. En d’autres termes, une réduction de 10 % de la distance jusqu’à la route la plus proche entraînerait une hausse de 10 % de la consommation des ménages au niveau national, d’environ 3,6 % dans les zones urbaines et de 27,1 % dans les zones rurales. Le coefficient n’est pas significatif à l’échelle nationale. 56 Tableau 2.3 : Extrait de la regression des correlats du niveau de vie Logarithme de la consommation par équivalent adulte National Zone urbaine Zone rurale Coef e.t. Coef e.t. Coef e.t. Connectivité Distance avec le marché le moins cher (log) -0,907*** -15,3 -1,365*** -15,8 0,078 0,8 Log au carré de la distance avec le marché le moins cher 0,100*** 15,0 0,151*** 15,2 -0,005 -0,5 Distance avec la route la plus proche (log) -0,023 -0,4 -0,340*** -5,5 -2,273*** -11,1 Log au carré de la distance avec la route la plus proche -0,002 -0,2 0,080*** 5,1 0,534*** 10,4 15,833*** 116,6 16,928*** 88,5 16,326*** 69,2 Observations 21 149 9 630 11 519 R carré 0,355 0,486 0,333 Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 2.24 L’amélioration de l’accès au marché devrait accroître la consommation et réduire la pauvreté. En ce qui concerne l’accès au marché, l’impact est encore plus important. L’élasticité de la consommation par rapport à la distance jusqu’au marché le moins cher est de -0,91 au niveau national et de -1,36 en milieu urbain. En d’autres termes, une réduction de 10 % de la distance avec le marché le moins cher entraînerait une hausse de 10 % de la consommation des ménages au niveau national, et d’environ 15,5 % dans les zones urbaines. L’interaction entre la proximité d’une route et la consommation des ménages n’est pas significative dans les zones rurales. C. Comprendre la dynamique de la pauvreté en RDC : une perspective de microdécomposition 2.25 En RDC, l’incidence de la pauvreté a baissé de 69,3 % en 2005 à 64 % en 2012. La baisse du taux de pauvreté entre 2005 et 2012 représente 5,3 points de pourcentage au niveau national, 5,6 en milieu rural et 4,1 dans les zones urbaines. L’intérêt de la présente section est de déterminer quels facteurs contribuent à la réduction de la pauvreté, et dans quelle proportion. L’analyse s’est appuyée sur une extension de la méthode classique de décomposition d’Oaxaca-Blinder pour les modèles non linéaires proposée par Fairlie (2005), afin de comprendre comment la différence dans la distribution des caractéristiques observées des ménages au fil du temps ou d’une région à l’autre a contribué à l’évolution de la pauvreté. Le Tableau 2A.4 présente les estimations de la décomposition du modèle probit des différences de taux de pauvreté sur la période 2005-2012 en utilisant trois échantillons distincts : milieu rural seulement, milieu urbain seulement, et rural et urbain rassemblés. a. Facteurs de la réduction de la pauvreté 2.26 Les principaux déterminants de la réduction de la pauvreté sont l’amélioration de l’accès aux terres arables, la baisse du taux de fécondité et le passage progressif de la main-d’œuvre de la RDC de l’agriculture vers des emplois à haute productivité (transport, commerce et services), ainsi que la hausse 57 de l’emploi salarié, une meilleure connectivité – comme l’indique l’amélioration de l’accès aux routes – et de meilleurs résultats en matière d’éducation. À l’inverse, la croissance rapide de la population urbaine, la diminution de l’accès aux marchés et le recul de la propriété d’entreprises non agricoles ont contribué à augmenter l’incidence de la pauvreté plus qu’on ne l’avait constaté en 2012. Au final, les facteurs ayant contribué à réduire la pauvreté l’ont emporté sur ceux qui l’ont exacerbée, ce qui explique que le taux national de pauvreté a diminué de 5,3 points de pourcentage entre 2005 et 2012. Figure 2.9 : Déterminants de la réduction de la pauvreté, 2005–12 Source: Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Évolution de la structure démographique des familles 2.27 L’évolution de la démographie des familles et la diminution de la taille des ménages ont contribué à 0,017 point (soit 33 %) de la différence observée entre les taux de pauvreté de 2005 et de 2012. La structure démographique des ménages a légèrement changé au cours de cette période. Le taux de dépendance a fortement baissé dans les zones rurales et urbaines (Figure 2.10). De plus, le nombre de grands ménages a baissé entre 2005 et 2012, la taille moyenne des ménages ayant diminué tant dans les zones urbaines que rurales. Dans les villes par exemple, le pourcentage de ménages de plus de 8 membres a chuté de 43,2 % en 2005 à 35,5 % en 2012, tandis que le nombre de ménages de 5 membres ou moins – 36,8 % en 2005 – a augmenté de 6 points. Des changements similaires dans la taille des ménages ont été observés dans les zones rurales sur la même période. Le pourcentage de ménages ruraux de 5 membres ou moins a augmenté de 5,7 points de pourcentage, atteignant 46 % en 2012. 58 Figure 2.10 : Taux de dépendance, 2005 et 2012 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Tableau 2.4 : Évolution de la taille des ménages, 2005 et 2012 National Zone urbaine Zone rurale Taille du ménage 2005 2012 Évolution 2005 2012 Évolution 2005 2012 Évolution 1 -3 12,2 13,4 1,2 9,3 10,5 1,2 13,5 15,3 1,8 4 -5 25,1 28,9 3,8 21,5 26,3 4,7 26,7 30,6 3,9 6 -7 27,1 27,6 0,5 26,0 27,7 1,8 27,7 27,5 -0,2 8+ 35,5 30,1 -5,4 43,2 35,5 -7,7 32,1 26,6 -5,5 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Amélioration des résultats en matière d’éducation 2.28 L’amélioration du niveau d’instruction des membres des ménages a eu un effet positif sur la réduction de la pauvreté. La contribution du niveau d’instruction à la réduction de la pauvreté était principalement liée à l’augmentation de la proportion des membres des ménages âgés de 22 ans et plus titulaires d’un diplôme d’études postsecondaires. La contribution globale de l’éducation à la baisse de l’incidence de la pauvreté est estimée à 30,8 %. 2.29 Globalement, le niveau d’instruction a fortement progressé en RDC entre 2005 et 2012 pour tous les quintiles de bien-être. Le pourcentage de membres des ménages âgés de 6 ans ou plus sans aucune éducation a diminué, tandis que les taux d’achèvement de l’école primaire et des premier et second cycles du secondaire ont sensiblement augmenté au cours de ces sept années. En outre, le pourcentage de membres des ménages âgés de 22 ans et plus ayant poursuivi des études après le secondaire a augmenté (Figure 2.11). Le Chapitre 6 présente en détail le lien entre le niveau d’instruction et la situation de la pauvreté en RDC. 59 Figure 2.11 : Évolution d’une sélection d’indicateurs du niveau d’instruction, 2005–12 (%) Source : Calculs du personnel de la Banque mondiale à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. Progrès dans la transformation structurelle: évolution des activités des travailleurs 2.30 L’évolution de la structure de l’emploi, caractérisée par le passage progressif de la main- d’œuvre de l’agriculture vers des emplois à haute productivité, accompagnée par une augmentation de l’emploi salarié, a permis de réduire la pauvreté de 10 % entre 2005 et 2012. Il s’est produit un glissement relativement important de la population en âge de travailler de l’agriculture et de l’industrie manufacturière vers les services et le commerce dans tous les groupes d’âge. La part de la population en âge de travailler dans les secteurs agricole et manufacturier a diminué de, respectivement, 6 et 2 points de pourcentage entre 2005 et 2012. Figure 2.12 : Évolution de la part de la population active par secteur et par groupes d’âges (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 60 2.31 En outre, il semble qu’il y ait eu une formalisation du marché du travail dans le secteur non agricole sur la période 2005-2012, un plus grand nombre de travailleurs non agricoles étant passés d’un travail indépendant et non rémunéré à un emploi salarié et rémunéré (Figure 2.13). L’emploi salarié non agricole a augmenté de 7,5 points, tandis que le travail non rémunéré a diminué de 6,5 points et le travail indépendant de 1 point sur la même période. Figure 2.13 : Travailleurs non agricoles par type d’emploi, 2005 et 2012 (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 2.32 Cette hausse de l’emploi salarié a profité à tous les quintiles de bien-être et plus particulièrement aux hommes et aux 60 % de la population qui consomment le plus. Entre 2005 et 2012, l’emploi salarié a progressé de 2,3 points de pourcentage pour les 40 % les plus pauvres, et a été multiplié par trois pour les 60 % les plus riches. L’amélioration des conditions d’emploi des femmes est encore plus intéressante, puisque la proportion de femmes salariées a augmenté de 3,4 points de pourcentage pour atteindre 8 % seulement en 2012. Figure 2.14: Évolution des types d’emploi (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 61 2.33 Le travail informel a diminué pour toutes les catégories de bien-être, mais davantage pour les ménages riches. Cette évolution de la structure de l’emploi, caractérisée par une hausse des salaires et des emplois salariés au détriment du travail indépendant et de l’aide familiale, a été constatée pour tous les quintiles de bien-être. Dans toutes les catégories de bien-être, la proportion de travailleurs indépendants ou familiaux a diminué entre 2005 et 2012, alors que le taux d’emploi salarié a augmenté. La proportion de travailleurs salariés était de 20 % en 2012, ce qui représente une hausse de 6 points de pourcentage par rapport à 2005. De même, la proportion de travailleurs salariés dans les ménages pauvres a augmenté de 5 points de pourcentage pour atteindre 17 % en 2012. Figure 2.15 : Évolution par type d’emploi et par quintile de richesses, 2005–12 (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 2.34 Le passage, constaté à l’échelle nationale, du secteur informel vers l’emploi rémunéré et salarié s’observe également dans la plupart des provinces. Toutefois, à Kinshasa et dans le Katanga, on observe une diminution de l’emploi dans le secteur formel, avec une augmentation de l’emploi dans le secteur informel. Cette dernière augmentation n’indique pas nécessairement la création une création accrue d’emplois informels, car elle pourrait provenir de la migration de travailleurs du secteur informel vers les grandes villes (Kinshasa et Lubumbashi). En outre, la situation de l’emploi s’est dégradée dans les provinces du Maniema et du Bandundu, où le nombre d’emplois formels et informels a diminué (Figure 2.16). 62 Figure 2.16 : Évolution des travailleurs non agricoles par type d’emploi et par province, 2005–12 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 2.35 L’augmentation du travail informel dans les grandes villes comme Kinshasa peut résulter de la migration définitive de travailleurs, souvent accompagnés de leurs familles. La Figure 2.17 peut expliquer ce phénomène par l’accroissement de la proportion de femmes dans les entreprises familiales au fil du temps, en particulier à Kinshasa où l’emploi formel a chuté sur la même période. Figure 2.17 : Les femmes sont surreprésentées dans les entreprises familiales et leur part a augmenté au fil du temps, 2005 et 2012 (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. La dynamique de l’emploi n’a pas eu partout un effet positif sur la réduction de la pauvreté 2.36 Les provinces les plus touchées par la perte d’emplois dans le secteur minier ont également connu une hausse importante de la pauvreté. Si le taux national de pauvreté a diminué de 6 points de pourcentage, les tendances infranationales sont mitigées : la plupart des provinces ont connu une réduction de la pauvreté allant jusqu’à 20 points de pourcentage (Nord-Kivu), mais d’autres ont enregistré une hausse impressionnante, parfois jusqu’à 26 points (Kasaï-Occidental). Dans le Kasaï-Oriental, le Kasaï- Occidental et le Maniema, situées en plein cœur de la RDC, la pauvreté a augmenté de 14 à 26 points de pourcentage. En 2005, deux de ces provinces étaient des provinces minières, c’est-à-dire qu’elles comptaient un nombre et une proportion élevés de travailleurs employés dans le secteur minier, et elles 63 ont subi de lourdes pertes d’emplois dues au déclin global de l’emploi dans ce secteur (Error! Reference source not found.8). Outre ces pertes directes, il y a eu des effets indirects causés par la baisse de l’emploi et des revenus du travail des ménages travaillant dans le secteur des services non échangeables, demandés par les travailleurs installés dans ces provinces. Figure 2.18 : Les hausses importantes de la pauvreté sont associés à un fort déclin de l’emploi minier, 2005 et 2012 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Amélioration de l’accès aux infrastructures routières 2.37 L’accès aux routes (revêtues ou asphaltées) s’est nettement amélioré entre 2005 et 2012, contribuant à 16,7 % de la réduction de la pauvreté observée sur cette période. L’amélioration de l’accès aux routes a contribué à hauteur de 13,5 % à la réduction totale de la pauvreté observée entre 2005 et 2012. Le pourcentage de ménages vivant à moins de 5 km de la route la plus proche a augmenté de 23,6 % en 2005 à 33,8 % en 2012 (Tableau 2.5). Une amélioration similaire a été observée pour tous les quintiles de bien-être, et les populations pauvres étaient moins isolées en 2012. L’augmentation en points de pourcentage de l’accès aux routes sur la période 2005-2012 a diminué de façon régulière, du quintile le plus pauvre au quintile le plus riche (Figures 2.19a et 2.19b). Alors qu’un plus grand nombre de ménages vivent à moins de 5 km des routes, le pourcentage de ménages situés à plus de 5 km des routes et vivant dans des lieux sans routes a diminué. 64 Figure 2.19a Évolution de la proportion des ménages Figure 2.19b Évolution de la proportion des ménages établis à moins de 5 km d’une route revêtue ou établis à plus de 5 km d’une route revêtue ou asphaltée asphaltée (%) (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Tableau 2.5 : Proportion des ménages en fonction de leur distance avec une route menant à un marché ou avec un marché Pauvreté Quintile de consommation Non Q1 – Q5 – Pauvres Q2 Q3 Q4 National pauvres le plus pauvre le plus riche 2012 Distance avec le marché le plus proche Moins de 5 km 57,5 58,7 56,8 49,0 57,6 60,6 59,4 59,4 Plus de 5 km 8,7 7,9 9,1 10,0 8,7 9,1 8,0 7,7 N’existe pas 33,9 33,4 34,2 41,1 33,7 30,3 32,6 32,9 Distance avec la route revêtue/asphaltée la plus proche Moins de 5 km 33,8 35,1 33,1 27,9 33,5 35,3 36,2 35,1 Plus de 5 km 4,1 4,3 4,1 3,5 3,9 4,7 4,4 4,2 N’existe pas 62,1 60,6 62,9 68,6 62,6 60,0 59,4 60,8 2005 Distance avec le marché le plus proche Moins de 5 km 55,8 56,5 55,5 51,8 58,5 56,2 56,2 56,9 Plus de 5 km 14,8 15,6 14,4 12,8 13,6 16,6 15,7 15,8 N’existe pas 29,4 27,9 30,1 35,4 28,0 27,2 28,0 27,3 Distance avec la route revêtue/asphaltée la plus proche Moins de 5 km 23,6 28,2 21,6 18,6 21,6 23,2 27,4 28,6 Plus de 5 km 5,2 3,5 6,0 5,2 5,7 7,2 4,9 2,9 N’existe pas 71,2 68,4 72,5 76,2 72,6 69,6 67,8 68,5 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. Amélioration de l’accès aux terres arables 2.38 L’accès amélioré aux terres arables apparaît comme l’un des facteurs de réduction de la pauvreté en RDC. L’augmentation de la propriété de terres arables (ou de champs) par des membres des ménages représente 0,004 point de pourcentage (soit 8 %) de la réduction du taux de pauvreté entre 2005 65 et 2012. Si l’accès à la terre est important, la terre seule ne suffit pas à améliorer le bien-être des ménages ruraux. La taille des terres cultivées et l’utilisation d’engrais et de semences améliorées sont essentielles pour améliorer la productivité. D. Comprendre la dynamique de la pauvreté en RDC : lien entre croissance, inégalités et pauvreté Dans cette section, l’analyse tentera de mieux comprendre les facteurs fondamentaux qui expliquent les variations observées dans les résultats de la pauvreté sur la période 2005-2012. En particulier, la méthode de décomposition de la croissance et des inégalités élaborée par Datt et Ravallion (1992) sera utilisée pour évaluer la contribution de la croissance économique et de l’évolution des inégalités à la réduction de la pauvreté en RDC entre 2005 et 2012. a. Effet négligeable de la croissance sur la pauvreté 2.39 Les solides performances de la croissance économique de ces dernières années n’ont eu que peu d’effet sur la pauvreté en RDC. Au cours de la période 2005-2012, l’élasticité de l’extrême pauvreté par rapport à la croissance du PIB était de -0,34, tandis que l’élasticité de la pauvreté se limitait à -0,27. Cette rigidité de la pauvreté est en partie liée aux sources de croissance, ainsi qu’à la gestion des ressources naturelles. b. Des progrès modérés vers la prospérité partagée 2.40 La récente performance économique de la RDC s’est révélée salutaire pour les 40 % les plus pauvres de la population. Les progrès vers la prospérité partagée peuvent se mesurer par le taux de croissance de la consommation des 40 % les plus pauvres. La Figure 2.20 décrit le taux de croissance moyen de la consommation des ménages par équivalent adulte pour chaque percentile au cours de la période 2005-2012. La ligne rouge verticale représente l’incidence de la pauvreté (64 %) en 2012. La croissance de la consommation est positive pour tous les percentiles, à l’exception des 5 % les plus riches qui ont enregistré une croissance négative de la consommation (-0,34 % par an) au cours de la période. Entre 2005 et 2012, la croissance de la consommation a été modérée (avec une augmentation de 4 %) pour les 40 % les plus pauvres, tandis que la consommation des 60 % les plus riches a diminué de 1,8 %. 2.41 Sur la période 2005-2012, les ménages pauvres ont enregistré des taux de croissance moyens plus élevés que les ménages plus aisés. La croissance de la consommation des ménages les plus modestes a été plus forte que celle des ménages les plus riches. Le taux de croissance moyen des 10 % des ménages les plus pauvres s’élevait à 1,7 %, dépassant le taux de croissance de 1,24 % pour l’ensemble de la distribution et celui de 0,23 % pour les 10 % des ménages les plus riches. Entre 2005 et 2012, le taux de croissance favorable aux pauvres ou le taux de croissance moyen pour les pauvres était de 1,58 % par an, contre 0,62 % pour les non-pauvres. 66 Figure 2.20 : Courbe d’incidence de la croissance par région, 2005–12 (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 2.42 Le schéma de croissance de la consommation observé à l’échelle nationale entre 2005 et 2012, caractérisé par une croissance de la consommation modérée favorable aux pauvres, a été similaire dans les villes secondaires et les zones rurales. Si tout le monde a bénéficié de la croissance dans les villes secondaires, cela n’a pas été le cas à Kinshasa, où la croissance de la consommation a été quasi nulle, proche de zéro pour les pauvres et négative pour les non-pauvres. 67 c. Contribution de la croissance de la consommation et des inégalités à la réduction de la pauvreté La méthode de décomposition de la croissance et de l’inégalité élaborée par Datt et Ravallion (1992) est utilisée pour évaluer la contribution de la croissance économique et de l’évolution des inégalités à la réduction de la pauvreté en RDC entre 2005 et 2012. La méthode divise l’évolution de la pauvreté en un effet de croissance neutre sur la distribution, un effet de redistribution et un effet résiduel interprété comme un terme d’interaction. 2.43 Comme indiqué précédemment, l’incidence de la pauvreté en RDC a diminué de 69,3 % à 64 % entre 2005 et 2012. La croissance de la consommation a contribué à 2,8 points de pourcentage de la diminution de l’incidence de la pauvreté, tandis que la composante de redistribution (ou inégalité) a contribué à hauteur de 2,5 points. En d’autres termes, 52,8 % de la réduction de la pauvreté ont été attribués à la croissance de la consommation et 47,2 % à l’inégalité de la consommation. Ces résultats varient beaucoup en fonction du lieu de résidence. Par exemple, à Kinshasa, l’incidence de la pauvreté a diminué de 3,5 points de pourcentage entre 2005 et 2012. Tous les changements ont été attribués à la réduction des inégalités (+129 %), alors que la croissance ou l’absence de croissance de la consommation aurait fait augmenter le taux de pauvreté. Si la courbe de Lorenz était restée constante par rapport à son niveau de 2005 pour Kinshasa (c’est-à-dire si l’inégalité n’avait pas changé), l’incidence de la pauvreté aurait augmenté de 1 point de pourcentage en 2012. Dans les zones rurales, la contribution de la composante de redistribution à la réduction de la pauvreté a été plus importante que la contribution de la composante de croissance. En effet, en zone rurale, le recul des inégalités représentait 57 % de la baisse totale de l’incidence de la pauvreté de 5,6 points de pourcentage. Dans les villes secondaires toutefois, 98 % de la baisse de la pauvreté étaient attribués à la croissance de la consommation et 2 % seulement aux inégalités. Figure 2.21 : Décomposition de la pauvreté en fonction de la croissance et des inégalités (effet moyen) en RDC, 2005–12 Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. 68 E. Conclusions 2.44 Le Chapitre 2 s’appuie à la fois sur une approche univariée et une approche multivariée pour dresser un tableau de la pauvreté en RDC en 2012, en analysant les corrélations entre les caractéristiques des ménages et membres individuels des ménages et la pauvreté et sa dynamique en RDC. Ce chapitre analyse également les facteurs de la réduction de la pauvreté entre 2005 et 2012 en utilisant à la fois des techniques de macro et microdécomposition. 2.45 L’analyse univariée a abouti à plusieurs constatations : les pauvres vivent dans des ménages de grande taille, avec des taux de dépendance élevés ; la plupart des chefs de ménages pauvres en RDC sont instruits ; la plupart des pauvres travaillent dans le secteur agricole ; les pauvres travaillent principalement dans le secteur informel ; et la pauvreté touche tout le pays, les régions du centre et du nord-ouest étant celles où l’incidence de la pauvreté est la plus forte. Les estimations multivariées confirment une forte incidence géographique sur la consommation des ménages et révèlent que la localisation influe sur le bien-être des ménages en RDC. L’analyse indique également que la connectivité est fortement corrélée à la consommation et à la pauvreté. Les investissements dans les infrastructures routières pour réduire la distance jusqu’à la route et aux marchés les plus proches permettront d’accroître la consommation des ménages et de réduire la pauvreté en RDC. En outre, le rendement de l’éducation augmente nettement avec le niveau d’instruction, suggérant que si l’enseignement primaire et secondaire est indispensable, il n’est pas suffisant. 2.46 Les principaux déterminants de la réduction de la pauvreté sont l’amélioration de l’accès aux terres arables, la baisse du taux de fécondité et le passage progressif de la main-d’œuvre de la RDC de l’agriculture vers des emplois à haute productivité (transport, commerce et services), accompagnés par une hausse de l’emploi salarié, une meilleure connectivité – comme l’indique l’amélioration de l’accès aux routes – et de meilleurs résultats en matière d’éducation. À l’inverse, la croissance rapide de la population urbaine, la diminution de l’accès aux marchés et le recul de la propriété d’entreprises non agricoles ont contribué à accroître l’incidence de la pauvreté plus qu’on ne l’avait constaté en 2012. Au final, les facteurs ayant contribué à réduire la pauvreté l’ont emporté sur ceux qui l’ont exacerbée, ce qui explique que le taux national de pauvreté a diminué de 5,3 points de pourcentage, passant de 69,3 % en 2005 à 64 % en 2012. 69 CHAPITRE 3 : AGRICULTURE, MOYENS DE SUBSISTANCE ET PAUVRETÉ RURALE EN RDC Deuxième plus grand pays du continent africain, la République démocratique du Congo (RDC), située en Afrique centrale, s’étend sur une superficie de 2,345 millions km² et compte près de 70 millions d’habitants, 9 et un littoral de 40 km sur l’océan Atlantique. Plus de 50 % de sa superficie est recouverte de forêts. L’industrie minière et l’agriculture sont les principaux moteurs de croissance du pays, mais ne suffisent pas à satisfaire les besoins fondamentaux de sa population. L’environnement naturel est propice à la production agricole, et des précipitations abondantes permettent d’effectuer deux récoltes par an. Le pays dispose d’un réseau de rivières et cours d’eau favorisant l’irrigation, et ses sols sont généralement fertiles. La production agricole comprend 79 % de cultures vivrières, 12 % de pêche et 9 % d’élevage (FIDA, 2003). Les terres agricoles représentent un peu moins de 23 millions d’hectares, soit près de 10 % de la superficie totale. Enfin, le large éventail de conditions agroclimatiques en RDC est favorable à des cultures variées. Toutefois, l’agriculture congolaise se heurte à plusieurs défis et les ménages agricoles sont parmi les plus pauvres de la population congolaise. Ce chapitre passe en revue les principales caractéristiques des ménages agricoles ruraux en RDC et leurs implications ou liens avec la pauvreté. Il fournit en premier lieu une brève analyse des ménages agricoles ruraux et de leurs principales activités économiques avant d’introduire le concept d’analyse des zones de subsistance. Ce chapitre présente un examen approfondi de la pauvreté et des tendances de la consommation en RDC, par zone de subsistance et niveau de revenus. Il examine ensuite comment la forte prévalence de la pauvreté en RDC, malgré le fort potentiel agricole du pays, est liée aux principales contraintes et chocs subis par les zones de subsistance. Enfin, des recommandations politiques sont proposées. A. Introduction 3.1 L’agriculture est essentielle pour assurer des moyens de subsistance durables à la population et réduire la pauvreté en RDC, mais la pauvreté reste très répandue dans les zones rurales, en particulier parmi les ménages agricoles. Comme indiqué au Chapitre 1, même si le pays a continué de bénéficier d’une forte croissance économique, la réduction de la pauvreté entre 2005 et 2012 a été lente, en particulier pour les ménages agricoles des zones rurales. 3.2 Cette forte incidence de la pauvreté dans les zones rurales semble contredire l’immense potentiel agricole du pays. La République démocratique du Congo (RDC) est le deuxième plus grand pays d’Afrique, avec une superficie de 2,345 millions km², dont 23 millions d’hectares de terres arables. Des forêts recouvrent plus de la moitié du pays. Bien que le secteur agricole ait un potentiel de croissance, la productivité agricole de la RDC est parmi les plus basses d’Afrique subsaharienne. Le secteur reste improductif et peu exploité. Les agriculteurs utilisent encore des équipements et des matériaux agricoles rudimentaires, et relativement peu d’intrants modernes comme des semences améliorées, des engrais et 9FIDA, http://www.ruralpovertyportal.org/country/home/tags/dr_congo. 70 des pesticides. Ils sont en outre handicapés par des infrastructures médiocres. Une augmentation de la productivité agricole pourrait potentiellement atténuer la pauvreté en RDC, car la grande majorité de la population vit en milieu rural (61,5 %), et la plupart de ces personnes travaillent principalement dans l’agriculture (80 %). 3.3 La productivité agricole en RDC se heurte à d’importantes contraintes. Il est donc essentiel de bien comprendre ces dernières et leurs effets sur la pauvreté rurale. À cette fin, ce chapitre analyse le bien-être des ménages et leurs activités économiques par zone de subsistance. L’analyse des zones de subsistance se fonde sur les systèmes de production d’une population dans son contexte géographique. Cette analyse fournit le contexte nécessaire pour examiner si certaines contraintes ou certains chocs sont plus prononcés dans une ou plusieurs zones de subsistance, et pour évaluer leurs effets sur le bien-être. En outre, il est important de mieux appréhender les moyens de subsistance afin de cibler les programmes de développement et les réponses politiques du gouvernement pour améliorer le bien-être des populations et remédier aux contraintes à la productivité et aux chocs environnementaux. 3.4 Pour cette évaluation, très peu de données comparables étaient disponibles pour la RDC, en particulier des statistiques sur l’agriculture. Dans la mesure du possible, les données primaires utilisées dans cette section proviennent des enquêtes nationales auprès des ménages réalisées en 2005 et 2012 pour la série d’Enquêtes 1-2-3. Pour faciliter la cohérence et la comparabilité des données, ces deux enquêtes ont adopté une méthodologie et un questionnaire similaires. 10 En outre, les données de 2012 ont été combinées avec des informations sur les zones de subsistance. Cette analyse intègre aussi les données des Indicateurs du développement dans le monde (WDI) pour étudier les tendances sur une période plus longue. Sur la base de ces données, la section suivante fournit une analyse approfondie de la pauvreté dans les zones rurales et de la nature des principales activités économiques de la population rurale en RDC, par zone de subsistance. B. Description des ménages en RDC 3.5 Cette section fournit un profil détaillé des ménages ruraux en RDC. Une vue d’ensemble des caractéristiques démographiques et du logement des ménages en RDC est également présentée dans le Tableau 3.1. a. Caractéristiques démographiques des ménages 3.6 Les caractéristiques des ménages ruraux en RDC sont comparables aux constatations faites dans de nombreux pays d’Afrique subsaharienne. La majorité des chefs de ménage sont des hommes (80 %), et près de 20 % sont des femmes. Les ménages pauvres comptent généralement plus de membres (6) que les ménages non pauvres (4). Le nombre moyen d’années d’instruction des chefs de ménage en RDC est 10 En 2005, la capitale a fait l’objet d’une enquête séparée, un an avant les enquêtes sur les autres régions. En 2012, l’enquête a porté à la fois sur la capitale et les régions. 71 de 7 ans. Les chefs de ménage urbains ont tendance à être plus instruits que les chefs de ménage ruraux. Le nombre moyen d’années d’études des chefs de ménage urbains est de 9,25 environ, contre 5,5 pour les ménages ruraux. En outre, environ 84 % des chefs de ménage ont déclaré savoir lire et écrire en RDC ; et c’est le cas de 9 chefs de ménage sur 10 en milieu urbain et de 8 sur 10 en milieu rural. b. Activités et caractéristiques des ménages agricoles 3.7 La population active des zones rurales de RDC est composée en grande majorité de travailleurs familiaux non rémunérés (92 %). En d’autres termes, la majorité de ces populations travaille dans des entreprises appartenant à la famille ou dans l’exploitation agricole du ménage. Plus de 83 % de la population active des zones rurales travaillent dans des exploitations familiales. Les travailleurs ruraux sont également plus susceptibles d’avoir un emploi non salarié. En revanche, dans les zones urbaines, un nombre croissant d’individus ont aujourd’hui des opportunités d’emploi rémunéré en dehors de l’agriculture, dans les secteurs public et privé non agricoles. De plus, les populations rurales ont moins d’opportunités de se diversifier en dehors de l’agriculture et autres activités non salariées. Il convient également de noter que la part des femmes dans les emplois salariés en milieu rural est comparativement très faible. Les femmes sont mieux représentées dans le travail indépendant non salarié, principalement dans l’agriculture (Tableau 3.1). Tableau 3.1 Types d’emploi et pourcentage de la population âgée de 15 ans et plus par sexe, 2012 National Zone rurale Zone urbaine Emploi salarié public 5,39 3,08 10,75 % dont femmes 21,89 13,83 27,26 Emploi salarié Emploi salarié privé non agricole 10,75 3,42 27,76 % dont femmes 23,77 19,87 24,88 Emploi salarié privé agricole 1,81 1,99 1,37 % dont femmes 29,59 30,24 27,41 Travail Entreprise familiale 17,23 8,35 37,84 indépendant/emploi non- % dont femmes 55,97 47,95 60,07 salarié Exploitation familiale 64,83 83,16 22,29 % dont femmes 56,14 55,93 57,93 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.9. Très peu de personnes sont salariées dans le secteur agricole privé (moins de 2 %). Ce taux très bas démontre clairement que l’agriculture commerciale est peu répandue dans le pays et que la majorité des travailleurs des zones rurales pratiquent une agriculture de subsistance. Contrairement aux années 1990, très peu d’investissements commerciaux sont réalisés dans l’agriculture en RDC. En général, la part des emplois salariés dans les secteurs public et privé est très faible dans les zones rurales. Dans ces zones, seuls 3 % et 11 % de la population travaillent dans la fonction publique et dans le secteur privé salarié non agricole, respectivement. Dans les zones urbaines, près de 10,75 % de la population occupent un emploi salarié dans le secteur public et 27.8 % un emploi dans le secteur privé non agricole, respectivement. Le secteur privé non agricole représente la majeure partie des emplois salariés dans le pays. Le secteur public des zones urbaines en représente également une part importante. 72 3.10. La majorité des populations rurales, pauvres ou non pauvres, tirent l’essentiel de leurs revenus de l’agriculture. Plus de 80 % des revenus des ménages ruraux proviennent de l’agriculture. Contrairement aux zones urbaines, où la part du revenu provenant de l’agriculture est faible et diminue selon les niveaux de revenu, la part du revenu provenant de l’agriculture dans les zones rurales ne varie pas beaucoup selon les quintiles de revenu (Figures 3.1a et 3.1b). Cette homogénéité pourrait indiquer une forte incidence de la pauvreté dans les zones rurales. Ainsi, l’agriculture est la principale source d’activités génératrices de revenus et de moyens de subsistance dans les zones rurales, et cela s’applique également aux 20 % de ménages urbains les plus pauvres de RDC. Figure 3.1 Revenu des ménages ruraux et domination de l’agriculture RDC, 2012 Figure 3.1a Sources de revenu des ménages par Figure 3.1b L’agriculture est le principal secteur quintile en milieu rural, 2012 d’emploi dans la plupart des régions Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.11. Contrairement aux zones rurales, dans les zones urbaines, il existe des disparités entre les ménages travaillant dans le secteur agricole. Les ménages aisés des zones urbaines tirent leurs revenus de la vente des cultures produites et des activités de pêche. Cependant, les ménages ruraux pauvres exerçant une activité agricole gagnent l’essentiel de leurs revenus en travaillant pour des ménages riches. Ce schéma s’explique par le fait que les ménages pauvres manquent généralement d’actifs productifs, et ont donc davantage tendance à vendre leur travail physique à leurs voisins plus aisés. Outre ces sources de revenus, les ménages ruraux de RDC complètent leurs revenus en vendant du bétail, notamment dans les zones agropastorales. 3.12. Les ménages ruraux travaillant dans l’agriculture diversifient leurs sources de revenus dans des activités liées à l’agriculture, plutôt qu’en exerçant des activités non agricoles. En plus de cultiver et 73 vendre différents types de cultures, ils exercent d’autres activités agricoles comme la foresterie, la pêche et l’élevage. Environ 47 % des ménages agricoles ruraux possèdent un type de bétail. Les trois animaux les plus communément détenus par les ménages agricoles en RDC sont le poulet (73 % des ménages), la chèvre (31 %) et le porc (18 %), suivis du cochon d’Inde (13 %), des moutons (7 %) et des bovins ou vaches (3 %). 3.13. Les ménages ruraux pauvres possèdent généralement de petites parcelles de terrain. Les petits propriétaires agricoles sont moins susceptibles d’engager des travailleurs sur leurs parcelles que les grands propriétaires. Cette tendance varie peu entre les ménages agricoles urbains et ruraux. En fait, on observe la même tendance chez les ménages agricoles urbains et ruraux : les petits propriétaires embauchent moins de travailleurs que les grands propriétaires terriens. Figure 3.2 Taille moyenne des terres par quintile de consommation et zone de subsistance en milieu 1.51 1.49 1.46 1.44 1.43 Quintile - Q1 Q2 Q3 Q4 Quintile - Q5 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.14. Les ménages ruraux pratiquent principalement une agriculture vivrière, mais les pauvres et non- pauvres ont tendance à cultiver différents types de cultures vivrières. Les cultures vivrières 11 sont la principale activité économique des ménages ruraux en RDC (79 %), avant les activités forestières 12 (57 %) et l’élevage 13 (47 %). La participation à d’autres activités agricoles telles que la pêche, les cultures de rente, 14 l’arboriculture fruitière 15 et l’emploi salarié agricole, est faible. Le Tableau 3.6A indique que 12 % des ménages ruraux pratiquent la pêche, 12 % des cultures de rente 16 et 12 % sont des ouvriers agricoles 11Les cultures vivrières se composent de manioc (tubercule), manioc (farine), feuilles de manioc, d’arachide, haricots secs, niébé (cornille), bananes plantains, maïs et riz. 12L’activité forestière consiste à collecter du charbon, du bois de construction, des champignons, du miel, des insectes, des herbes médicinales, des fruits (sauvages ?), de l’huile de palme, des noix, de la cire, des escargots, et à chasser du gibier. La collecte de bois de chauffage n’est pas considérée comme une activité forestière. 13Le bétail se compose de bovins, caprins, ovins (moutons), cochons d’Inde, volailles et autres animaux d’élevage. 14Les cultures de rente comprennent le tabac, la noix de palme, le café, cacao (sec) et autres produits. 15Les arbres fruitiers sont les orangers, manguiers, avocatiers, safou (fruit tropical) et d’autres fruits. 16Les cultures de rente comprennent le tabac, la noix de palme, le café, cacao (sec) et autres produits. 74 salariés. 17 Les ménages ruraux congolais, en particulier les pauvres, cultivent principalement du manioc, du maïs, des arachides et du riz, tandis que les ménages agricoles non pauvres ont tendance à cultiver des haricots, des plantains, des bananes et des noix de palme. 3.15. Dans les ménages agricoles, les hommes semblent être les seuls à posséder du bétail. À l’exception des cochons d’Inde, que l’on trouve principalement dans des ménages dirigés par des femmes, l’élevage de chèvres, moutons, vaches, porcs et poules semble être une activité réservée aux hommes. Cela peut s’expliquer par la petite taille des cochons d’Inde, et le fait qu’il soit plus simple d’élever ces animaux que des chèvres, des moutons, des vaches ou des porcs. Ce même schéma est observé chez les ménages agricoles urbains et ruraux. C. Description de la RDC par zone de subsistance 3.16. Cette section présente une analyse selon les zones de subsistance, lesquelles sont définies comme des zones dont les habitants partagent globalement les mêmes caractéristiques géographiques, les mêmes activités économiques et systèmes de production 18. L’analyse des zones de subsistance exploite les différences dans les chocs et les risques environnementaux, les contraintes, ainsi que les stratégies d’adaptation spécifiques à chaque zone. Les zones de subsistance adoptées pour ce rapport suivent l’exercice de classification effectué par le Comité national d’évaluation de la vulnérabilité de la RDC (CNEV RDC), basé sur des recherches élaborées couvrant l’ensemble des 26 provinces du pays. 19 3.17. La RDC est un grand pays dont l’agro-écologie varie considérablement d’une région géographique à l’autre. Contrairement à la plupart des pays, la RDC a un grand nombre de zones de subsistance – environ 34 – couvrant 26 provinces (pour la liste complète des zones de subsistance et des provinces voir l’Annexe 3.1 et la Figure 3.3). 20 Sur ces 34 zones, 30 sont spécifiquement liées à l’agriculture, y compris les activités économiques telles que la pêche en eau douce, les cultures de rente, les cultures vivrières et l’agropastoralisme. Ces activités économiques sont encore subdivisées en plusieurs catégories selon l’emplacement géographique : région montagneuse, forêt ou savane. Les quatre autres zones de subsistance comprennent (a) la ceinture du cuivre, qui connaît une faible activité agricole (provinces du Haut-Katanga et Lwalaba), (b) l’exploitation minière artisanale et l’agriculture (dans 17Les salaires agricoles concernent les ménages où au moins une personne a déclaré avoir travaillé dans le secteur agricole, mais pas en tant que travailleur familial non rémunéré. 18Les classifications incluent également les principales sources de revenus, les principales cultures, les sources de nourriture. Il s’agit de la première analyse de zonage des moyens de subsistance en RDC, couvrant les 26 provinces. Bien que l’analyse fondée sur les 34 zones de subsistance soit présentée dans ce rapport, des discussions sont en cours pour prendre en compte des « couloirs de production, des zones de croissance ou pôles économiques » qui combinent les systèmes agricoles avec la classification de type de sol. 19Rapport sur l’activité de zonage des moyens de subsistance dans l’ouest de la RDC, CNEV RDC 2016. 20Les différentes zones climatiques ne sont pas prises en compte dans ce rapport, mais il est tout aussi important de les mentionner : (1) Domaine équatorial, (ii) Domaine tropical humide, (iii) Climat littoral, (iv) Domaine tropical et Saison sèche prolongée, (v) Climat tempéré. Une carte détaillée de ces variations climatiques est fournie dans l’Annexe 1. 75 les provinces d’Ituri, Tshopo, Haut-Uele et Bas-Uele), (c) les zones de forte extraction artisanale de diamant et de production alimentaire (dans les provinces Kasaï-Oriental, Kasaï et Sankuru) et (d) le Kinshasa périurbain. Figure 3.3 : Frontières administratives couvrant 26 provinces Source: USAID. Les zones de subsistance ne suivent pas les frontières administratives, et plusieurs zones s’étendent au-delà des frontières provinciales. Par exemple, toutes les zones de subsistance dans le Kasaï – sauf une – sont à cheval sur le Kasaï-Occidental et le Kasaï-Oriental. Un autre exemple est la zone de pêche fluviale, comprenant les villages de pêcheurs le long des principaux affluents du fleuve Congo, ou la zone de forêt équatoriale qui couvre quatre provinces, y compris l’angle nord-est de la province de Bandundu, le sud de la province Équateur et le nord des deux Kasaï. C’est donc un défi de combiner les informations sur les zones de subsistance avec les données tirées des enquêtes auprès des ménages, qui sont représentatives au niveau des provinces individuelles. Cependant, en utilisant les unités administratives plus petites identifiées dans l’analyse de zonage des moyens de subsistance, il a été possible de combiner l’enquête sur les ménages avec les informations des zones de subsistance. La Figure 3.4 illustre les decoupage de la RDC en zones de subsistance.Figure 0.4 Carte des zones de subsistance de la RDC 76 Source: FEWS NET, 2016 3.18. La taille de l’échantillon pour les 34 zones de subsistance est petite lorsqu’elle est combinée aux données de l’enquête auprès des ménages. Pour assurer la pertinence des résultats, une vision plus large des zones de subsistance a été prise en compte, combinant les 34 zones de subsistance en plusieurs groupes afin de former des catégories plus larges fondées sur les similarités de leurs activités économiques. L’analyse du présent rapport repose donc sur 8 grandes catégories regroupant les 34 zones de subsistance, tout en faisant référence à des zones d’origine spécifiques. Ces catégories générales ne sont en aucun cas considérées comme des zones précises de subsistance – elles ont été créées pour ce rapport et uniquement pour compléter l’analyse de zonage des moyens de subsistance réalisée par le CNEV. Les 8 grandes catégories de zones de subsistance incluent par conséquent : (1) Kinshasa (2) activités agropastorales (3) forte extraction artisanale de diamant et cultures vivrières (4) ceinture de cuivre et faible agriculture (5) forte production agricole (6) cultures de rente et pêche, (7) agriculture de subsistance, cultures vivrières et pêche, et (8) extraction minière artisanale et agriculture. a. Incidence de la pauvreté par zone de subsistance 3.19. L’incidence de la pauvreté diffère largement selon les zones de subsistance. Les zones de subsistance centrées sur l’agriculture de subsistance et les cultures vivrières déclarent l’incidence de la pauvreté la plus forte. Une caractéristique frappante est la pauvreté dans la zone périurbaine de Kinshasa. Sur l’ensemble des provinces, c’est Kinshasa qui affiche le taux de pauvreté le plus bas (31,5 %), mais les zones de subsistance indiquent que le Kinshasa périurbain présente la deuxième plus forte incidence de 77 la pauvreté. Les moyens de subsistance dans le Kinshasa périurbain (CD34) se composent de zones au sein et autour de la banlieue tentaculaire de Kinshasa. La plupart des habitants de la banlieue urbaine sont encore ruraux et pratiquent une agriculture à petite échelle, et pour certains une agriculture commerciale. La zone périurbaine de Kinshasa bénéficie également de la grande valeur des terres cultivables en raison de leur proximité avec la ville, ainsi que des prix élevés des produits agricoles. Presque tous les produits agricoles dans le Kinshasa périurbain trouvent donc un débouché sur le marché de Kinshasa. Au niveau démographique, la population du Kinshasa périurbain comprend également des individus ayant émigré d’autres régions du pays. Parmi les autres grandes zones de subsistance affichant un taux de pauvreté plus bas, citons (a) les zones de culture de rente et de pêche, (b) les zones de forte production agricole et (c) les zones d’extraction minière artisanale et de faible agriculture. 3.20. L’incidence de la pauvreté est élevée dans les zones de subsistance où la population travaille dans l’agriculture de subsistance et les activités agropastorales – environ 77 % et 76 %, respectivement (Figure 3.6). En 2012, près de la moitié des pauvres, représentant plus 25 millions de personnes, se trouvait dans des zones d’agriculture alimentaire et de subsistance, ainsi que dans les zones agropastorales. Les zones de forte extraction artisanale de diamant arrivent en deuxième place des régions les plus pauvres, où 76,3 % de la population y sont considérés comme pauvres. 3.21. L’incidence de la pauvreté alimentaire varie considérablement d’une zone de subsistance à l’autre et, paradoxalement, la population de certaines zones de subsistance où l’agriculture est la principale activité connaît une grande pauvreté alimentaire, notamment les zones de cultures vivrières de subsistance et les zones agropastorales. Par exemple, 81 % de la population dans la zone de subsistance « Savane excédent maïs » au Katanga (dans certaines zones des provinces du Haut-Lomami et Tanganyika) et 70 % des personnes habitant les zones de forte production et commercialisation agricoles dans les provinces du Kasaï-Occidental et du Kasaï-Oriental (Lomami, Maniema, Haut-Lomami et Tanganyika) sont en situation de pauvreté alimentaire. Sur l’ensemble des provinces, la pauvreté alimentaire est la plus élevée dans les provinces de Tanganyika et Sankuru, toutes deux situées dans des zones agricoles. De plus, 18 % de la population rurale n’ont pas assez de nourriture pour satisfaire leurs besoins caloriques minimaux journaliers. La section suivante tente de comprendre le paradoxe de la faim dans les zones à fort potentiel agricole. 78 Figure 3.5 : Incidence de la pauvreté dans les zones de Figure 3.6 : Pauvreté alimentaire par grande zone de subsistance en milieu rural, 2012 (%) subsistance en milieu rural (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 2012. b. Tendances de la consommation par zone de subsistance et niveau de revenus 3.22. La plus grande part des aliments consommés en RDC est achetée sur les marchés. Environ 70 % des aliments consommés sont achetés, ce qui signifie que seulement un tiers des aliments consommés est autoproduit dans un pays où la population travaille principalement dans le secteur agricole (Figure 3.9). Cela implique que tant les ménages riches que les ménages pauvres dépendent des aliments vendus sur le marché. Cela signifie également que la population de la RDC n’est pas autosuffisante ni capable de produire suffisamment de nourriture pour couvrir sa propre consommation, comme l’attestent les taux élevés de pauvreté, de famine et de sécheresse, en particulier chez les agriculteurs pratiquant une agriculture de subsistance (Figures 3.8 et 3.9). Par conséquent, toute perturbation légère, par exemple le transport en cas d’inondations, un conflit ou d’autres effets sur les prix de détail, peuvent affecter les marchés alimentaires, et donc impacter gravement les pauvres. Les prix alimentaires pourraient également être affectés par la politique fiscale, par exemple par les répercussions d’un choc des prix sur les produits importés. 79 Figure 3.7 : Part de l’autoproduction par rapport aux dépenses alimentaires totales, par grandes zones de subsistance (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. Figure 3.8 : Part de l’autoconsommation alimentaire par rapport aux dépenses alimentaires totales, par grandes zones de subsistance (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 80 3.23. Les habitudes de consommation alimentaire diffèrent selon les zones de subsistance et les catégories de revenus. Alors que la part des aliments consommés dans toutes les catégories de revenus reste la même à Kinshasa, ces tendances diffèrent, bien que modestement, ailleurs dans les zones agropastorales ou les zones de forte extraction minière artisanale. En outre, la part des produits alimentaires autoproduits par les ménages pauvres et non pauvres à Kinshasa, dans les zones agropastorales et les zones de forte extraction artisanale de diamant est très faible. (Figure 3.8). Toutefois, dans les zones d’agriculture de subsistance, de cultures vivrières, de forte extraction minière artisanale, la ceinture du cuivre et les zones de cultures de rente, les 20 % les moins riches ont consommé un peu plus d’aliments autoproduits que les 20 % les plus riches. La part de l’autoconsommation alimentaire par rapport aux dépenses totales de nourriture à Kinshasa est la plus basse parmi toutes les zones de subsistance. Bien que le deuxième quintile de revenu présente une proportion plus élevée de dépenses alimentaires par rapport aux dépenses totales, on ne note aucune différence majeure dans l’ensemble des catégories de revenu (Figure 3.9). Cependant, la part la plus faible de dépenses alimentaires est celle déclarée par les ménages aisés (66,3 %) et la plus élevée par les personnes du deuxième quintile de revenu (70 %). Figure 3.10a : Part des produits alimentaires par quintile Figure 3.10b : Part des produits alimentaires par de revenu, 2005 et 2012 (%) principale activité économique, 2005 et 2012 (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. La section suivante décrit les caractéristiques des activités agricoles dans les zones rurales qui sont susceptibles d’affecter la pauvreté des zones rurales. D. Comprendre la forte pauvreté et la stagnation des ménages agricoles dans les zones rurales 3.24. L’analyse précédente montre que les zones d’agriculture de subsistance, les zones agropastorales et de forte extraction de diamant se distinguent nettement, avec une incidence plus 81 forte de la pauvreté et de l’extrême pauvreté (Figures 3.6 et 3.7). Comme décrit dans les sections suivantes, ces régions se heurtent à un ensemble de contraintes multiples, qui affectent leur potentiel de croissance, en particulier les chocs environnementaux et un accès plus faible au réseau routier et à l’électricité. a. Un fort potentiel agricole, mais une faible exploitation et productivité 3.25. Malgré son potentiel élevé, l’exploitation agricole en RDC est faible. Selon le Fonds international de développement agricole (FIDA), l’agriculture est un secteur clé de croissance en RDC, mais sa contribution à l’économie nationale est relativement faible. Le secteur agricole emploie près de 70 % de la population active, mais ne contribue qu’à 40 % environ du produit intérieur brut (PIB).21 Selon Otchia (2014), le secteur agricole reste le secteur le moins productif en RDC à cause des stratégies de développement agricole incohérentes et mal coordonnées, associées à des conflits et à la suppression progressive des activités de soutien du gouvernement à l’agriculture. Par ailleurs, la production agricole globale est restée faible et le pourcentage de terres agricoles a stagné à 31 %. Ainsi, sur les 80 millions d’hectares de terres arables du pays, seuls 10 millions d’hectares sont cultivés. 3.26. La productivité agricole en RDC est faible et stagne depuis une décennie, alors même que d’autres pays africains ont réalisé des progrès notables (Figures 3.11a et 3.11b). D’après la comparaison régionale et par rapport à la moyenne subsaharienne, la valeur ajoutée agricole par travailleur et le rendement des céréales par hectare en RDC sont les plus faibles. En 2013, par exemple, la valeur ajoutée agricole par travailleur était de 224 USD et le rendement des céréales par hectare était de 767 kg/ha, contre une moyenne pour l’Afrique subsaharienne de 706 USD et 1 433 kg/ha, respectivement. En outre, la valeur ajoutée agricole par travailleur et le rendement des céréales par hectare n’ont que légèrement évolué entre 2000 et 2013. 21FIDA, http://www.ruralpovertyportal.org/country/home/tags/dr_congo. 82 Figure 3.11a : Tendances du rendement des céréales, Figure 3.11b : Valeur ajoutée agricole par travailleur 2000–13 (%) (USD constants de 2005) et rendement des céréales (kg/ha), 2000 et 2013 Source : Calculs de l’auteur et IDM. Source : Calculs de l’auteur et IDM. 3.27. Si la plupart des caractéristiques décrites ci-dessus sont des tendances courantes dans les pays en développement, les ménages agricoles de la RDC font face à un ensemble de difficultés multiples qui affectent le bien-être des ménages et représentent un piège de la pauvreté, selon la zone de subsistance. Par ailleurs, en 2002, le gouvernement a supprimé toutes les subventions et les soutiens des prix à l’agriculture, incitant les agriculteurs à utiliser des équipements et des matériaux agricoles rudimentaires et à employer moins d’intrants modernes comme des semences améliorées, des engrais et des pesticides (Otchia, 2014). Même en améliorant certaines interventions traditionnelles, par exemple au niveau des routes et des marchés, les ménages pauvres n’ont qu’une maigre chance de sortir de la pauvreté si l’on ne remédie pas aux chocs environnementaux. Ils sont confrontés entre autres à un faible accès aux intrants, ainsi qu’à des chocs environnementaux tels que la sécheresse, la famine, les ravageurs ou le manque d’infrastructures et d’accès aux marchés. b. Faible accès aux intrants et matériaux rudimentaires 3.28. L’utilisation de variétés de semences améliorées en RDC est très faible, et un large fossé sépare les groupes de revenus et les zones urbaines et rurales. Environ 71 % des ménages agricoles en RDC (qu’ils soient urbains ou ruraux) ont indiqué utiliser des semences non améliorées, et seulement 6 % des ménages agricoles déclarent faire usage de semences améliorées. Si l’on compare l’utilisation des semences améliorées par secteur, on constate que les ménages agricoles urbains sont plus susceptibles de les utiliser (11 %) que les ménages agricoles ruraux (5 %). Les chiffres indiquent aussi que les ménages agricoles pauvres sont plus susceptibles d’utiliser des semences non améliorées que les ménages non pauvres. Par exemple, 46 % des ménages agricoles urbains pauvres utilisent des semences non améliorées, contre 37 % des ménages urbains agricoles non pauvres. De plus, 78 % des ménages agricoles ruraux pauvres sont plus susceptibles d’utiliser des semences non améliorées, contre 74 % de ménages ruraux agricoles non pauvres. Toutefois, ce schéma ne s’applique pas à l’utilisation de semences 83 améliorées : seul un petit nombre de ménages ruraux agricoles non pauvres ont déclaré utiliser davantage de semences améliorées (5 %) contre 4 % pour les ménages agricoles ruraux pauvres. 3.29. L’utilisation d’engrais, pesticides, herbicides et nématicides (PHN) 22 est très faible en RDC et les différences d’utilisation entre quintiles de revenu sont faibles. Seuls quelques rares ménages agricoles ont déclaré utiliser des engrais chimiques et des PHN. Environ 1,35 % des ménages agricoles non pauvres utilisent des engrais chimiques, et seulement 1,09 % des PHN. Ces chiffres sont encore plus bas pour les ménages agricoles pauvres : seulement 0,55 % d’entre eux utilisent des engrais et 0,32 % des PHN. En outre, les ménages agricoles urbains sont plus susceptibles d’utiliser des engrais (2,21 %) et des PHN (1,03 %) que les ménages agricoles ruraux (0,67 % et 0,58 % pour les engrais et PHN, respectivement). L’irrigation reste une pratique peu répandue pour les ménages agricoles en RDC. Seulement 4,26 % de la totalité des ménages agricoles ont déclaré irriguer leurs parcelles, et les ménages agricoles non pauvres sont plus susceptibles d’irriguer (4,61 %) que les ménages agricoles pauvres (4 %). c. Petite taille des parcelles et accès limité aux infrastructures 3.30. Les terres agricoles constituent un bien essentiel pour les ménages ruraux pauvres. Plus de 80 % des ménages dans les zones d’extraction minière artisanale et agricole, les zones pratiquant une agriculture de subsistance et les zones à forte production agricole déclarent posséder ou avoir accès à la terre pour la cultiver. La plupart d’entre eux sont des petits producteurs agricoles familiaux, et le nombre de grandes exploitations commerciales reste limité. Ainsi, les ménages pauvres cultivent en moyenne une superficie proche de 0,5 ha avec la seule aide de la main-d’œuvre familiale, tandis que les ménages les plus aisés exploitent jusqu’à 3 hectares et engagent une main-d’œuvre agricole au plus fort de la saison agricole. La préparation du sol exige un travail intensif, et les ménages plus aisés propriétaires de tronçonneuses sont ainsi en mesure d’élargir leurs exploitations. Ces agriculteurs aisés ont aussi accès à des intrants de meilleure qualité, y compris des semences améliorées, et remplacent plus fréquemment leurs équipements agricoles. 22PHN = pesticides, herbicides et nématicides. 84 Figure 3.12 : Distance avec une route desservie par les transports publics et accès aux terres en vue de les cultiver, par zone de subsistance Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.31. Bien que les ménages déclarent avoir accès à des terres agricoles, notamment pour les familles dont l’activité principale est l’agriculture, ils manquent souvent d’infrastructures pour transporter leurs produits. Par exemple, alors que plus de 60 % de la population dans les zones de cultures de rente, de pêche, de mines de diamant, agropastorales, et dans la ceinture de cuivre et Kinshasa se trouvent à moins de 5 kilomètres de moyens de transport, seul un tiers de la population dans les zones d’extraction artisanale et d’agriculture de subsistance est dans ce cas. 3.32. De plus, les populations résidant autour des zones de forêt tropicale équatoriale dépendent beaucoup des rivières qui fournissent une autre voie de transport pour leurs produits, et les axes routiers sont souvent bloqués en raison des mauvaises conditions du réseau routier. Les quelques ponts existants sont souvent construits en bois de piètre qualité, et la plupart des réseaux routiers sont composés de pistes et chemins de terre. Ces infrastructures routières médiocres empêchent les populations rurales d’accéder aux marchés. L’accès à l’électricité et à l’eau provenant d’une source améliorée est également faible pour les pauvres, par rapport aux quintiles de revenu plus élevés. L’accès à l’électricité est encore plus faible pour les ménages agricoles. Seuls 3 % des ménages agricoles ont déclaré avoir accès à l’électricité, et utiliser l’électricité pour cuisiner. 85 Figure 3.139 : Accès à l’électricité considérablement Figure 3.14 : Population ayant accès à une source moins élevé parmi les pauvres, par quintile de revenus, d’eau améliorée, par décile de revenus, 2005 et 2012 2012 (%) (%) Source : Calcul des auteurs à partir des enquêtes 1-2-3, 2005 et 2012. d. Contraintes et chocs environnementaux 3.33. La production agricole en RDC est principalement affectée par des chocs environnementaux. Parmi les divers chocs mis en évidence, les ravageurs des cultures sont les plus préjudiciables. Environ 80 % des ménages dans les zones agricoles, d’agriculture de subsistance et d’extraction minière artisanale déclarent avoir constaté la présence de ravageurs des cultures en 2012. Les maladies bactériennes et fongiques affectent régulièrement les cultures de riz, notamment lorsque les terres n’ont pas été suffisamment défrichées et préparées. Par exemple, dans la zone du plateau Nord où sont cultivés le manioc, le maïs, l’arachide et le haricot, dans les provinces du Sud-Ubangi et du Nord-Ubangi, les cultures subissent toute l’année des maladies (notamment le virus de la mosaïque). 3.34. La sécheresse et la famine sont très répandues, en particulier dans les zones de production alimentaire où la majorité des gens vivent et où une agriculture de subsistance est pratiquée. La Figure 3.15 montre l’incidence élevée de la sécheresse et de la famine. Les zones de subsistance affichant des taux de pauvreté élevés sont également celles où la sécheresse et la famine sont les plus répandues. Cela est lié aux sécheresses saisonnières et aux mauvaises récoltes, qui peuvent donner lieu à des pénuries alimentaires. Des différences régionales dans les phénomènes de sécheresse et de famine ont été constatées. Contrairement à la région occidentale, l’Est a des écosystèmes plus arides et des déficits de précipitations fréquents, qui peuvent entraîner une insécurité alimentaire aiguë par rapport aux régions occidentale et centrale. Étant donné que les pauvres sont des acheteurs nets de produits alimentaires, avec un taux de 70 % des aliments consommés achetés sur le marché, les perturbations de la production alimentaire dues à la sécheresse ou à la famine ont un impact direct sur leur bien-être. La plupart des personnes concernées par la pénurie s’y adaptent en se tournant vers la viande de gibier, le poisson, la collecte d’aliments dans la nature, et le travail occasionnel dans les grandes villes de la région. 86 Figure 3.105 : Incidence de la sécheresse et de la famine selon les zones de subsistance, 2012 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.35. Les conflits dans les zones minières sont également une contrainte majeure pour la sécurité alimentaire. Près de 23 % de la population dans les zones de forte extraction artisanale et de cultures vivrières ont déclaré avoir connu des conflits en 2012. Ces événements se déroulent principalement dans le nord-est de la RDC. En raison de ces conflits, certaines populations rurales sont parfois déplacées en masse, ou leur production agricole est gravement perturbée, et/ou leur accès aux marchés alimentaires est entravé. Les régions orientales connaissent donc une insécurité alimentaire grave. Cependant, dans les régions occidentale et centrale, les conflits sont rares – du moins ces dernières années, et se limitent à quelques litiges fonciers locaux entre communautés, fondés sur des relations politiques ou claniques coutumières. Cela peut entraîner des perturbations localisées des activités économiques, mais pas une insécurité alimentaire généralisée. Par ailleurs, les agriculteurs sont confrontés à des coûts de transaction élevés en raison du manque d’infrastructures, dont la plupart ont été détruites lors des conflits politiques armés qui ont dévasté le pays. Figure 3.17 : Prévalence des maladies végétales par grande Figure 3.18 : Incidence des conflits dans les zones zone de subsistance minières, par grande zone de subsistance Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 2012. 87 3.36. Les chocs globaux sont largement répandus et touchent principalement les pauvres. Bien que les ménages aisés bénéficient d’une certaine forme d’assurance à travers la détention d’actifs, les pauvres n’ont aucun moyen de rebondir après avoir subi un choc, et se retrouvent piégés dans un cycle de pauvreté. De tels chocs – par exemple, une inondation – affectent principalement les ménages pratiquant la pêche et l’agriculture le long des rivières et des rives d’un lac. Chaque année, des agriculteurs perdent leurs cultures et leurs biens en raison des vents violents et d’inondations dues aux crues ou aux précipitations, ce qui aggrave encore le cycle de la pauvreté. Le pays a également connu des épidémies, notamment la maladie du sommeil et la trypanosomiase, l’onchocercose (cécité des rivières) et la variole du singe. Le Tableau 3.2 illustre la fréquence des autres chocs auxquels font face les ménages agricoles en RDC. Tableau 3.2 : Prévalence des chocs environnementaux par zone de subsistance Inonda Érosion Incendies Épidémies Immigration -tions des humaines de masse sols Kinshasa 36,0 41,6 15,7 49,7 26,1 Cultures de rente et pêche 35,6 32,4 1,2 39,7 26,4 Forte production agricole 27,9 38,4 15,4 54,8 36,7 Exploitation minière artisanale et agriculture 54,0 36,7 36,2 64,1 19,6 Ceinture de cuivre et agriculture marginale 32,6 21,9 33,3 45,1 33,3 Artisanat haut de gamme, diamant, extr. 14,4 22,4 3,9 38,8 14,4 minière et cultures vivrières Agropastoralisme 37,0 48,3 9,2 39,4 27,2 Agriculture de subsistance : cultures vivrières 23,7 33,2 31,9 68,8 19,4 et pêche Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3, 2012. 3.37. Les chocs environnementaux sont dévastateurs pour les pauvres et leurs conséquences sont durables. Pour les pauvres, tout choc majeur est dévastateur, leur patrimoine d’origine étant déjà maigre (terres ou équipement de pêche), avec des conséquences à long terme. En RDC, comme indiqué dans le Tableau 3.2 et d’autres sections, les ménages sont confrontés à des difficultés importantes. En 2012, 70 % des aliments consommés ont été achetés sur les marchés, et l’importante fluctuation des prix du marché a affecté principalement les pauvres. Les chocs peuvent engendrer une insécurité alimentaire et une malnutrition généralisée. Par exemple, dans les zones de cultures vivrières et d’agriculture de subsistance, environ 50 % des ménages déclaraient avoir connu la sécheresse et la famine, ou la mort. Par conséquent, outre le manque général d’infrastructures et d’intrants, les variations météorologiques non saisonnières sont le risque plus courant et causent des pertes de récoltes et des détériorations sur les routes d’accès. e. Un accès limité aux services de vulgarisation agricole et à l’éducation pour les ménages agricoles ruraux 3.38. L’accès aux services agricoles est faible au niveau national et régressif, dans la mesure où les ménages agricoles non pauvres sont plus susceptibles de recevoir des conseils agricoles et de bénéficier des nouvelles technologies agricoles que les ménages agricoles pauvres. On observe la même tendance 88 pour les ménages agricoles urbains et ruraux : les ménages non pauvres sont plus susceptibles de recevoir des conseils agricoles et de bénéficier des nouvelles technologies agricoles. L’accès aux services agricoles (services de conseil et nouvelles technologies) varie selon les quintiles de consommation et de possession de terres. Environ 6 % et 21 % de tous les ménages agricoles ont reçu certains types de conseils en matière d’agronomie, et ont bénéficié des nouvelles technologies agricoles. 3.39. Des progrès ont été réalisés en matière d’éducation, comme l’indique la réduction de l’écart entre les niveaux d’instruction des ménages des quintiles inférieur et supérieur de consommation. Par exemple, le nombre moyen d’années d’études des chefs de ménages du quintile de consommation inférieur est de 5,47 contre 5,39 pour les ménages du quintile le plus riche. Cependant, des différences apparaissent entre les ménages agricoles et non agricoles. Par exemple, le nombre moyen d’années d’études des chefs de ménage agricoles en RDC est de 6 ans, soit un chiffre inférieur à la moyenne nationale (7 ans) et même très inférieur à celui des ménages non agricoles. Le pourcentage de chefs de ménage agricoles sachant lire est de 81 %, et ce nombre est légèrement plus bas que le taux national d’alphabétisation de 84,2 %. E. Conclusion 3.40. Vu sa taille, la RDC affiche des variations importantes de la production agricole dans ses diverses zones agroécologiques. Néanmoins, le secteur agricole reste crucial pour réduire durablement la pauvreté. Toutefois, ce potentiel est entravé par divers risques et chocs environnementaux. Les pauvres sont touchés de manière disproportionnée par ces risques, et la stagnation de la pauvreté rurale reflète donc une dépendance généralisée à l’égard de l’agriculture à faible rendement. 3.41. Sans mécanisme d’adaptation et de réponse adéquat pour renforcer la résilience de la production agricole en RDC, les risques élevés de sécheresse, famine, inondations et épidémies humaines continueront de toucher les pauvres, qui ne seront pas en mesure de réaliser leur plein potentiel. De plus, la faible productivité du secteur agricole est une préoccupation majeure, en particulier par rapport à d’autres pays. Il est donc nécessaire de s’attaquer aux facteurs systémiques tels que le manque d’intrants, les conflits, le manque d’accès au crédit, les problèmes d’infrastructure et les emplois à très bas salaires. 3.42. Afin d’accroître les revenus des pauvres, d’accélérer la réduction de la pauvreté et de renforcer la croissance du PIB, des programmes spéciaux ciblant la population rurale et encourageant les investissements dans l’agriculture doivent être conçus et mis en œuvre en RDC. Pour réduire l’impact des contraintes et chocs environnementaux, et permettre aux ménages agricoles ruraux de devenir plus productifs et de sortir de la pauvreté, il convient d’élaborer une politique ciblée visant à améliorer la productivité agricole, ainsi qu’à accroître l’accès aux services et infrastructures. Cela devrait à son tour accroître le potentiel de croissance des ménages ruraux agricoles et les faire sortir de la pauvreté. 89 Annexe 2 : Catégorisation large des zones de subsistance Encadré 1 : Catégorisation large des zones de subsistance (1)Kinshasa CD34 - Kinshasa périurbain (2) Pêche et cultures de rente CD12 : Cultures et produits forestiers : couvre les provinces de Maniema, Sud-Kivu et Nord-Kivu. CD18: Zone de pêche intensive des districts de Bomongo et Makanza : couvre une zone triangulaire définie par les fleuves Congo et Ubangui dans les districts de Bomongo et Makanza, dans la province de l’Équateur occidental. CD30 : Maraîchage et cultures vivrières de base : couvre la route Kinshasa-Matadi sur une grande partie de sa longueur, à travers les territoires de Lukaya, Mbanza-Ngungu et Songololo. CD31 : Zone de pêche fluviale et de cultures vivrières : couvre deux tronçons du fleuve Congo au Kongo Central. CD32: Pêche en mer et cultures potagères : couvre les 30 km de côtes du pays dans le territoire de Moanda, de la petite ville portuaire de Banana à la plage de Kumbi, limitrophe de la province de Cabinda (Angola). (3) Forte production agricole Cette catégorie regroupe six zones de subsistance, à savoir : CD6 : Agriculture Savannah Maniema : couvre la province du Maniema. CD7 : Zone de subsistance à forte production alimentaire et forte commercialisation : couvre les provinces de Maniema et le Sud-Kivu. CD10: Terres agricoles savane moyenne : couvre la province du Sud-Kivu. CD11 : Sols volcaniques agricoles de Rutshuru : couvre géographiquement Rutshuru dans la province du Nord-Kivu. CD14 : Agriculture dans les hautes terres du Nord-Est : couvre géographiquement les provinces Nord-Kivu, Ituri et Bas-Uele. CD33 : Forêt – Cultures vivrières, cultures de rente et cultures de légumes ou maraîchage : couvre la majeure partie des territoires de Tshela, Lukula et Seke-Banza dans le Kongo-Central. (4) Extraction minière artisanale et agriculture CD13 : Extraction minière artisanale et agriculture : couvre les provinces d’Ituri, Tshopo Bas-Uele et Haut-Uele. (5) Ceinture du cuivre et faible agriculture CD13 : Extraction minière artisanale et agriculture : couvre le Katanga et plus particulièrement les provinces de Haut-Katanga et Lwalaba. (6) Forte extraction minière artisanale de diamant et cultures vivrières CD25 : Forte extraction minière artisanale de diamant et cultures vivrières : couvre géographiquement le sud-ouest du Kasaï-Occidental, y compris les grandes villes de Tshikapa et une partie importante de l’arrière-pays de la capitale du Kasaï-Oriental, Mbujimayi. Le marché du diamant est dominé par des négociants expatriés. (8) Agriculture de subsistance – cultures vivrières et pêche Cette catégorie couvre 17 zones de subsistance, à savoir : CD2 : Manioc savane : couvre la province du Lualaba dans la région du Katanga. CD3 : Savane excédent maïs : couvre le Katanga et plus précisément les provinces du Haut-Lomami et Tanganyika. CD4: Dépression d’Upemba : couvre la province du Haut-Lomami, dans la région du Katanga. CD8 : Tanganyika Nord terres agricoles moyennes : couvre les provinces du Sud-Kivu et Tanganyika. CD5 : Pêche Tanganyika Sud – zone Mwero : couvre la province du Tanganyika dans la région du Katanga. CD15 : Zones de pêche orientales et agriculture : couvre les provinces Tshopo et Bas-Uele. CD16 : Zone Plateau Nord, manioc, maïs, arachide et haricot : couvre la moitié nord du district de Mongala ainsi que les districts Sud-Ubangi et Nord-Ubangi. CD17 : Zone Bumba riz et tubercules : couvre les zones productrices de riz autour de la ville de Bumba, dans les districts de Bumba et Lisala. CD19 : Zone fluviale pêche, aliments de base, chasse et cueillette : couvre les zones le long des rivières Bandundu, Équateur et Kasaï-Occidental et oriental, qui se jettent toutes dans le fleuve Congo, puis dans l’océan Atlantique. CD20 : Zone cuvette centrale cultures vivrières, pêche et charbon : couvre les plaines au sud du fleuve Congo, avant que le couvert forestier devienne presque impénétrable, en bordure de la réserve naturelle de la Salonga. CD21: Zone de chasse, de pêche, de cultures vivrières et aliments sauvages des forêts équatoriales : couvre quatre provinces: le coin nord-est de la province de Bandundu, le sud de la province de l’Équateur et le nord des deux Kasaï. CD22 : Zone de forêt plus éparse avec riz et manioc : couvre une partie des provinces de Kasaï, Kasaï-Central, Sankuru, Kasaï-Oriental et Mai-Ndombe. CD23 : Zone savane avec manioc, niébé et petit bétail : couvre la moitié sud du Kasaï-Oriental et Kasaï-Central. CD24 : Zone de forte production agricole et commerce : couvre les provinces de Lomami, Maniema, Haut-Lomami et Tanganyika. 90 CD26 : Sols argileux avec une forte production de manioc et de maïs, et bovins : couvre les provinces de Lomami, Maniema, Haut-Lomami, Tanganyika, Kasaï-Oriental et Kasaï-Central. CD28 : Zone d’agriculture à forte production et commercialisation : couvre les provinces Kwilu et Kwango. CD29 : Zone de manioc, maïs et arachide : couvre Moanda, Kwilu et Kasaï. 3.43. La pauvreté est élevée dans les zones rurales, où 7 Congolais sur 10 étaient considérés comme pauvres en 2005. Depuis, la pauvreté a reculé, mais à un rythme beaucoup plus lent pour les populations travaillant dans le secteur agricole. En 2012, 66,6 % de la population pratiquant essentiellement l’agriculture dans les zones rurales étaient considérés comme pauvres, contre 58,1 % des personnes exerçant une activité non agricole. En outre, sur la période 2005-2012, la proportion des pauvres dans les zones rurales a diminué plus rapidement parmi les personnes hors secteur agricole. La pauvreté a reculé de 5 %, passant de 71 % à un total de 66,6 % pour les ménages agricoles. Pour les ménages non agricoles, elle est en baisse de 7 %, passant de 64,9 à 58,1 %. 23 De plus, le taux de pauvreté global a aussi baissé plus lentement dans les régions principalement agricoles, et certaines provinces affichent encore des taux de pauvreté élevés en 2012, par exemple Bandudu (77,2 %), Équateur (76,4 %), le Kasaï-Oriental (75,9 %) et le Kasaï-Occidental (74,7 %) par rapport à la moyenne nationale de 64 %. 23 Les ménages exerçant des activités agricoles en zone urbaine sont généralement plus susceptibles d’être pauvres (81 %) que les ménages agricoles vivant en milieu rural (56 %). 91 CHAPITRE 4 : CHOCS ET VULNÉRABILITÉ À LA PAUVRETÉ A. Introduction 4.1 Dans le passé, l’incertitude a caractérisé la vie quotidienne en République démocratique du Congo, où un grand nombre de ménages sont fortement menacés de privations futures, en termes de moyens de subsistance et de consommation, et exposés à des risques élevés d’insécurité physique. Les facteurs de risque incluent l’expérience de conflits prolongés et une inadéquation entre la structure de l’économie et une population en croissance rapide, principalement en âge d’activité maximale. Dans ce contexte marqué par un taux de chômage élevé et une instabilité des moyens de subsistance, la vulnérabilité est omniprésente, y compris pour ceux qui exercent des activités économiques. De nombreux ménages sont confrontés à des niveaux chroniquement faibles de consommation et à une volatilité élevée de la consommation. 4.2 La vulnérabilité se combine à la pauvreté pour réduire le bien-être des ménages congolais. Non seulement les pauvres connaissent un déficit de leur niveau de consommation actuel, mais ils courent également un risque plus élevé de rester dans cette situation par rapport à leurs homologues relativement aisés. En d'autres termes, l'incidence de la vulnérabilité à la pauvreté est disproportionnellement élevée chez les pauvres. Cependant, certains ménages dont le niveau de consommation est supérieur au seuil de pauvreté actuel risquent encore de basculer dans la pauvreté, soulignant le fait que la vulnérabilité est plus répandue que la pauvreté. 4.3 La vulnérabilité des ménages à la pauvreté découle d'une évaluation inadéquate des biens matériels ou immatériels, ou de la faible capacité des ménages à les utiliser efficacement. Cela dépend d’un certain nombre de facteurs. Les déterminants de la vulnérabilité à la pauvreté comprennent les activités de subsistance, l'expérience des chocs, les stratégies d'adaptation et les mesures d'atténuation à la disposition des ménages. Parmi ces déterminants, les activités de subsistance constituent souvent un facteur clé, car elles déterminent étroitement le niveau de consommation que le ménage peut se permettre, principalement grâce aux revenus réalisés. Par exemple, des recherches antérieures ont montré que les ménages agricoles sont particulièrement vulnérables aux chocs climatiques, alors qu'ils peuvent bénéficier des variations des prix relatifs ou ne pas en être affectés, lorsque ces variations entraînent une demande globale élevée pour leur production. Ce fait met en évidence les défis liés à l'évaluation des impacts des chocs sur l'ensemble de l’économie. 4.4 Au cours des deux dernières décennies, plusieurs chocs ont affecté la RDC, à différents niveaux d'agrégation, avec des effets néfastes sur le bien-être des ménages. Les ménages congolais ont subi divers chocs écologiques, notamment climatiques et environnementaux, économiques, sociaux, politiques et sanitaires. Des chocs écologiques, sociaux et politiques ont frappé l’ensemble de la RDC, certaines régions du pays ou des communautés au sein des régions. À ce jour, certaines régions à l’est du pays subissent encore le fardeau de conflits prolongés. Le flux de personnes déplacées qui y est associé et les troubles sociaux ont entraîné des déplacements de population à peu près massifs. Les chocs 92 macroéconomiques tels que la récession mondiale et la hausse des prix de 2009 ont également réduit le pouvoir d'achat des ménages congolais, notamment en ce qui concerne la consommation de produits de première nécessité. En ce qui concerne les chocs sanitaires, la RDC subit toujours un lourd fardeau de maladies telles que le VIH et le paludisme, touchant de manière disproportionnée les pauvres. La maladie, y compris les accidents, subis par les membres du ménage en âge d’activité maximale a également accru les risques de pauvreté future. 4.5 L'impact de ces chocs défavorables sur la vulnérabilité dépend de leur récurrence et de la pertinence des mesures d'atténuation et des stratégies d'adaptation. Les sécheresses conduisent parfois à la vente précipitée d’actifs productifs ; et une exposition répétée à des chocs fortement défavorables peut réduire la résilience des ménages parce que ces chocs tendent à épuiser la capacité des ménages à rebondir. Cependant, l'impact des chocs peut être radicalement différent selon les ménages. Alors que certains subissent des pertes d’aide sociale, d’autres peuvent en bénéficier. 4.6 Les mesures d'atténuation et les stratégies d'adaptation déterminent les conséquences des chocs sur le bien-être des ménages. Cependant, les interventions disponibles publiquement pour atténuer les impacts négatifs de ces chocs ne sont pas souvent disponibles pour les ménages congolais. L’économie congolaise est caractérisée par un système de sécurité sociale avec une couverture très faible, un marché du crédit limité et un marché de l’assurance pratiquement inexistant, ce qui limite la capacité des ménages à équilibrer leur consommation et à résister aux chocs affectant leurs actifs productifs. Les ménages sont souvent contraints de faire face à des chocs généralisés, en utilisant des stratégies inadéquates telles que la vente précipitée d'actifs productifs et des investissements insuffisants dans les domaines de l'éducation et de la santé. 4.7 Ce chapitre examine la question de la vulnérabilité des ménages congolais en évaluant les effets de chocs idiosyncrasiques et globaux sur leur consommation. Il évalue en outre la vulnérabilité à la pauvreté. Enfin, il décrit les stratégies d'adaptation disponibles pour les ménages à différents niveaux du processus de gestion des risques. Le chapitre est structuré comme suit : la section 2 présente les chocs défavorables subis par les ménages ; la section 3 examine l'impact des chocs sur le bien-être des ménages ; la section 4 évalue la vulnérabilité à la pauvreté ; la section 5 examine les stratégies d'adaptation et la section 6 présente des conclusions. B. Chocs en République démocratique du Congo 4.8 Depuis 1995, la RDC a connu plusieurs chocs globaux. Ces chocs incluent un environnement macroéconomique défavorable, caractérisé par de fortes hausses des prix des produits de première nécessité et une faible croissance. Les ravageurs des cultures et du bétail représentent des menaces importantes pour les ménages, associées aux sécheresses et aux inondations récurrentes. Les risques pour la santé sont importants et élevés, le VIH étant l’un des principaux problèmes de santé publique. La situation sécuritaire est encore instable après une guerre civile qui a entraîné un changement de régime 93 il y a environ deux décennies. Au moment de la rédaction de ce chapitre, certaines provinces orientales sont encore touchées par des conflits armés. Chocs macroéconomiques 4.9 Au cours des deux dernières décennies, de nombreux chocs macroéconomiques ont affecté l’économie congolaise. La Figure 4.1 illustre la croissance du PIB par habitant entre 1995 et 2014. De 1995 à 2000, l’économie a connu divers degrés de récession et une inflation record. Ce fut une période de troubles sociaux et politiques, caractérisée par une guerre civile. À la fin des années 1990, l'économie du pays a rebondi et la croissance a été positive par la suite. Si la croissance tend à être positive depuis 2000, elle ne s’est pas toujours améliorée d’une année à l’autre. Les années 2005 et 2006 indiquent des revers dans l’économie. Les deux années suivantes ont été marquées par une reprise de l'économie, avant que la récession mondiale de 2009 ne frappe la RDC. Alors que les impacts du choc alimentaire de 2008 n’ont pas eu d'effet perceptible sur la croissance du PIB, la récession mondiale de 2009 a réduit le PIB de plus de la moitié. Figure 4.1 : Croissance du PIB (% annuel) en USD constants de 2005 Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.10 Ces effets pourraient être liés à l'importante aide étrangère à la RDC. Les premiers chocs macroéconomiques ont considérablement réduit le pouvoir d'achat de la plupart des ménages congolais, ainsi que la productivité des secteurs économiques clés. Malgré une croissance stable ces dernières années, de nombreuses mesures de protection sociale se sont améliorées moins rapidement en raison du niveau élevé de l'inflation. Cependant, l'inflation a été ramenée à ses niveaux historiquement bas en 2014 grâce à une panoplie d'interventions reposant principalement sur la mise en œuvre d'une discipline budgétaire stricte et conforme au protocole du FMI. 4.11 Le gouvernement de la RDC a également entrepris plusieurs interventions économiques, qui ont conduit à une plus grande diversification de l'économie. La plupart des ménages répondent à leurs besoins en ressources en exerçant une activité de subsistance, souvent dans le secteur de l'agriculture, rendant l'économie congolaise fortement dépendante de l'agriculture en tant que moyen de subsistance. Par le passé, l'agriculture a assuré la subsistance de la plupart des Congolais de manière plus ou moins directe. Certains ménages produisent des cultures de base ou de rente, tandis que d’autres fournissent la main- d’œuvre nécessaire au maintien de ces activités. Alors que la contribution de l'agriculture était de 53 % à la fin des années 1990, elle s'élevait à 31 % en 2014. L'examen de la contribution relative de divers 94 secteurs indique que le pays a amélioré sa productivité dans le secteur industriel et l’a réduite dans le secteur des services, malgré les changements structurels intervenus dans ce secteur. Cependant, ces mutations macroéconomiques ne se sont pas traduites par une amélioration de l'emploi pour la population en croissance rapide, qui dépend de la migration pour explorer des opportunités d'emploi difficiles à saisir. Chocs météorologiques et écologiques 4.12 Les chocs météorologiques et environnementaux représentent une source importante de risques en RDC. La Figure 4.2 illustre la prévalence des chocs écologiques au niveau national. La figure indique que les ravageurs des cultures et du bétail sont les chocs écologiques les plus fréquents pour les ménages congolais, dont plus de 60 % ont signalé ces chocs. Les chocs liés aux cultures et à l’élevage, qui sont plus susceptibles de se produire dans les zones rurales que dans les zones urbaines, affectent les ménages, dont les membres travaillent dans l’agriculture. La sécheresse est le deuxième choc écologique signalé. Les incendies sont le choc écologique le moins répandu, avec une prévalence inférieure à 10 %. Figure 4.2 : Proportion des ménages signalant des chocs écologiques Chocs sociaux et des prix Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.13 Les hausses de prix sont répercutées sur les consommateurs, les ménages congolais signalant avoir été les plus touchés par la hausse des prix de tous les articles. Ces ménages ont également été confrontés à une insécurité alimentaire élevée et à des conséquences sociales associées aux conflits armés. La Figure 4.3 présente la proportion de ménages qui subissent une série de chocs sociaux. Les hausses de prix constituent le choc économique le plus répandu parmi les ménages de la RDC, environ 80 % d'entre eux l’ayant signalé comme leur principal problème. Les chocs alimentaires touchent une part relativement importante des répondants. La figure indique également qu'environ 45 % des ménages ont souffert de famine au cours des 12 mois précédant l'enquête. S’agissant des chocs sociaux, près de 20 % des personnes de l'échantillon analysé font état d'un afflux de personnes déplacées, tandis qu'un pourcentage plus élevé (30 %) considère les conflits comme un choc négatif pour leur bien-être. 95 Figure 4.3 : Proportion des ménages signalant des chocs sociaux Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. Problèmes globaux de santé 4.14 Il existe un certain nombre de risques sanitaires globaux en RDC. Alors que les spécificités de ces risques dépendent des régions, il existe certaines menaces globales pour la santé publique. Les risques globaux pour la santé en RDC incluent la pandémie de VIH/SIDA et le paludisme, répandu dans la plupart des régions du pays. Si l’incidence du VIH a diminué ces dernières années, les problèmes de vulnérabilité liés à la santé demeurent importants en raison de la nécessité de fournir des soins aux patients séropositifs et à un grand nombre d’orphelins dont les parents sont morts du VIH ou suite à des conflits. Chocs idiosyncrasiques 4.15 Les chocs spécifiques rencontrés par les ménages sont principalement liés à la santé et à la sécurité alimentaire. La Figure 4.4 illustre ces chocs. Environ 50 % des ménages signalent un déficit alimentaire comme un choc négatif pour eux. Environ un quart des ménages de l'échantillon signalent une maladie du chef de famille, lequel est généralement le principal contributeur aux dépenses du ménage, ce qui entraîne une baisse de leur consommation. Le décès d'un membre du ménage est un choc relativement rare, mais son impact sur le bien-être du ménage peut être important selon la personne touchée. Moins de 10 % des ménages de l'échantillon ont connu un tel choc. Il convient de noter que l'incidence de ce choc est assez importante comparée aux expériences de mortalité humaine des autres pays en développement, et qu’elle pourrait être considérée comme une conséquence des conflits. Figure 4.4 : Proportion des ménages signalant des chocs sanitaires d’origine alimentaire Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 96 Un examen de l’insécurité alimentaire par mois et par zone de résidence indique que la pénurie alimentaire est la plus élevée en janvier et février, quelle que soit la région de résidence, et la plus faible entre mars et août. Cette tendance, illustrée à la Figure 4.5, peut refléter la forte dépendance de l'agriculture à l'égard des précipitations. En tout état de cause, elle illustre l'incapacité des ménages à équilibrer leur consommation. Alors que la prévalence de l'insécurité alimentaire est plus élevée dans les zones rurales, les expériences de pénurie alimentaire dans les zones urbaines et rurales sont assez similaires. Figure 4.5 : Proportion des ménages signalant des difficultés pour accéder aux denrées alimentaires Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.16 L'insécurité alimentaire est élevée, touchant environ 28 millions de personnes, dont 5,4 millions sont en deçà du seuil d'urgence mondial en matière d'insécurité alimentaire aiguë. Un grand nombre de ménages ont une alimentation insuffisamment diversifiée. Le manioc et le maïs représentent les principaux produits de base consommés par les ménages congolais. Les protéines animales (viande et poisson) représentent la plus grande part des dépenses alimentaires des ménages, mais leur prix élevé freine leur consommation à une moyenne de 2,3 jours par semaine. Les ménages consomment généralement des légumes, alors que la consommation de produits laitiers et de fruits est marginale. Une caractéristique intéressante du contexte congolais est que si l'insécurité alimentaire est étroitement liée à la pauvreté, elle est beaucoup moins associée aux moyens de subsistance per se et l'autoconsommation est assez rare dans la plupart des ménages, à l'exception de ceux pratiquant l'agriculture de base et la pêche. Au niveau des pays, la plupart des transactions alimentaires sont basées sur le marché, car la majorité des ménages congolais achètent leurs aliments. C. Impact des chocs sur le bien-être des ménages 4.17 Les chocs défavorables réduisent souvent les niveaux de consommation des ménages ; et ces chocs ont tendance à être corrélés. Le Tableau 4.1 présente les résultats d'une régression des dépenses 97 totales enregistrées par habitant pour les chocs déclarés par le ménage, en tenant compte des caractéristiques du ménage. Les résultats de la régression indiquent que les chocs affectent les dépenses différemment après contrôle des caractéristiques du ménage. Alors que la plupart des chocs écologiques et sanitaires ont tendance à réduire les dépenses globales des ménages, les inondations et l'afflux de réfugiés sont associés à une augmentation de leurs dépenses totales. Les autres chocs (érosion, pénurie alimentaire, famine et conflit) ne montrent aucun lien avec les dépenses totales. Parmi les chocs défavorables subis par les ménages, les incendies ont le plus grand impact négatif sur les dépenses des ménages. Les résultats indiquent également que les effets des chocs sur les dépenses varient selon la région de résidence et le niveau de pauvreté. Par exemple, tandis que les ravageurs des cultures et du bétail sont associés à une diminution des dépenses dans les zones urbaines pour les pauvres et les non- pauvres, dans les zones rurales, ce choc affecte uniquement les dépenses des pauvres. Cela suggère que ce choc affecte le bien-être des ménages en augmentant les prix dans les zones urbaines, tout en réduisant les revenus des ménages ou la disponibilité des aliments dans les zones rurales, car la plupart des pauvres de ces régions consomment essentiellement les aliments de base qu'ils produisent. Tableau 4.1 : Régression des dépenses totales enregistrées en fonction des chocs déclarés et des caractéristiques du ménage Ensemble Zone urbaine Zone rurale Non pauvres Pauvres Non pauvres Pauvres Coefficient Écart-type Coefficient Écart-type Coefficient Écart-type Coefficient Écart-type Coefficient Écart-type Nuisibles -0,10*** [0,01] -0,07*** [0,02] -0,03 [0,01] 0,01 [0,01] -0,04*** [0,01] Sécheresse -0,03*** [0,01] -0,02 [0,02] -0,01 [0,01] -0,02 [0,01] -0,01 [0,01] Érosion -0,01 [0,01] -0,08*** [0,01] -0,02 [0,01] -0,02 [0,01] 0,05*** [0,01] Inondations 0,05*** [0,01] -0,00 [0,01] 0,00 [0,01] 0,07*** [0,01] 0,03 [0,01] Incendies -0,13*** [0,02] -0,11* [0,06] -0,06** [0,03] -0,02 [0,02] -0,08*** [0,02] Augmentation des prix 0,02** [0,01] -0,00 [0,01] 0,02 [0,01] -0,00 [0,01] -0,00 [0,01] Pénurie alimentaire -0,00 [0,01] -0,03 [0,01] -0,02* [0,01] -0,00 [0,01] 0,03*** [0,01] Famine -0,00 [0,01] -0,01 [0,01] -0,02 [0,01] 0,00 [0,01] 0,01 [0,01] Conflit 0,01 [0,01] 0,08*** [0,02] 0,05*** [0,01] -0,06*** [0,01] 0,00 [0,01] Influx de réfugiés 0,12*** [0,01] 0,09*** [0,02] -0,00 [0,01] 0,08*** [0,01] 0,13*** [0,01] Épidémie -0,04*** [0,01] -0,04*** [0,01] -0,03*** [0,01] 0,02 [0,01] -0,08*** [0,01] Chef du ménage malade -0,01 [0,01] -0,03* [0,02] -0,01 [0,01] 0,00 [0,01] 0,02 [0,01] Décès d’un membre de la 0,02* [0,01] 0,02 [0,03] -0,01 [0,02] -0,00 [0,02] 0,04*** [0,01] famille Neutralisation des Oui Oui Oui Oui Oui caractéristiques du ménage Observations 21 024 21 024 3 942 3 942 5 714 5 714 4 735 4 735 6 633 6 633 R carré 0,445 0,445 0,568 0,568 0,496 0,496 0,569 0,569 0,395 0,395 *** p < 0,01 ; ** p < 0,05 ; * p < 0,1. Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 98 Les conflits armés 4.18 Les conflits armés touchent tous les domaines de l’économie, nuisant directement aux activités de subsistance. L'impact des conflits varie considérablement selon les groupes. Pour les personnes contraintes de fuir, l'impact serait catastrophique et impliquerait généralement la perte brutale de tous les actifs et des moyens de subsistance, ainsi que des traumatismes et une baisse de la résilience qui en résulterait. Pour les communautés qui accueillent des déplacés – ou qui sont tout simplement à proximité –, l'afflux soudain de populations pèse lourdement sur l'environnement et les services sociaux, et peut entraîner une baisse des salaires due à l'augmentation de la demande de main-d'œuvre. Globalement, l'insécurité décourage les investissements et le commerce. Les habitants des zones touchées par le conflit ont donc tendance à pratiquer des activités moins lucratives, mais générant des gains plus rapides et nécessitant moins d'investissement. Chocs météorologiques 4.19 Ces dernières années, en RDC, les changements climatiques ont renforcé l’humidité des sols, modifié les régimes de précipitations en termes d'intensité et de calendrier, et entraîné une hausse de la température. Les simulations météorologiques suggèrent une augmentation substantielle des températures et une réduction de la saison des pluies pouvant aller jusqu'à deux mois dans les régions situées au sud de l'Équateur. Ces changements climatiques ont eu plusieurs impacts directs sur le bien- être des populations. On pense que le réchauffement perturbe le rendement des cultures dans les régions tropicales, en particulier lorsqu’il atteint 3 oC. Les changements climatiques peuvent également modifier les micronutriments présents dans les aliments. Dans certains centres urbains, une dégradation de l'environnement due aux fortes pluies a été enregistrée, tandis que l'adéquation écologique des cultures est remise en question. La modification des régimes de précipitations peut induire des réactions comportementales chez les agriculteurs sur ce qu’il faut produire et à quel moment, affectant directement la disponibilité des aliments. Ces effets touchent tous les sous-secteurs de l'agriculture. 4.20 Sachant que l'agriculture congolaise est principalement pluviale, les changements dans les régimes de précipitations risquent d'aggraver les niveaux actuellement élevés de malnutrition et d'insécurité alimentaire. Les risques pour la production alimentaire vont bien au-delà des effets des pluies sur les cultures, les changements climatiques étant associés à des maladies affectant le manioc et d’autres cultures importantes. Jusqu'à présent, les impacts combinés des changements climatiques en RDC, où l'agriculture constitue un moyen de subsistance pour de nombreux ménages, devraient être élevés. 4.21 Les changements climatiques représentent une grave menace pour l'économie congolaise, l'agriculture fournissant des moyens de subsistance à près de 90 % de la population. Ces menaces incluent une réduction de la production de cultures de base et de rente et une perturbation de l’approvisionnement en produits forestiers. Alors que l'insuffisance de l'offre de produits forestiers a des répercussions sur les revenus des ménages et l'approvisionnement alimentaire, la baisse de la production alimentaire a souvent été associée à une hausse des prix et à une dégradation du niveau de vie des 99 populations rurales, qui dépendent fortement de la production locale en raison des nombreuses insuffisances des infrastructures de transport. 4.22 Les changements climatiques ont également des conséquences sur la santé publique. Outre ces impacts négatifs sur la consommation des ménages, des modifications de l'écologie peuvent entraîner une résurgence de maladies liées à l'environnement telles que le paludisme et le choléra. L’incidence du paludisme a augmenté dans certaines régions, avec une prévalence modérément basse, alors que les risques de maladies d'origine hydrique ont considérablement augmenté en raison des fortes précipitations. D. Prévalence de la vulnérabilité à la pauvreté 4.23 Une approche économétrique de la mesure de la vulnérabilité avec des données transversales est utilisée pour prédire la probabilité pour un ménage donné de se trouver ou rester en dessous d'un certain seuil de consommation. Cette approche définit la vulnérabilité à la pauvreté et à l’extrême pauvreté. Ensuite, une variable indicatrice de vulnérabilité à la fois à la pauvreté et à l’extrême pauvreté avec des seuils de probabilité de 0,50 et 0,58 est calculée, cette dernière valeur étant le niveau actuel de dénombrement de la pauvreté par ménage. Tableau 4.2 : Prévalence de la vulnérabilité, par niveau de pauvreté et zone de résidence Ensemble Zone urbaine Zone rurale Non pauvres Pauvres Non pauvres Pauvres Vulnérabilité à la pauvreté extrême, valeur seuil = 50 % 0,405 0,029 0,369 0,318 0,722 Vulnérabilité à la pauvreté extrême, valeur seuil = 58 % 0,342 0,008 0,312 0,238 0,641 Vulnérabilité à la pauvreté, valeur seuil = 50 % 0,708 0,200 0,767 0,714 0,956 Vulnérabilité à la pauvreté, valeur seuil = 58% 0,661 0,144 0,717 0,658 0,920 Observations 21 024 3 942 5 714 4 735 6 633 Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.24 Par conséquent, un ménage est considéré comme vulnérable lorsque sa probabilité de pauvreté attendue dépasse la mesure actuelle du dénombrement de la pauvreté ou la valeur d'une probabilité équitable d'être pauvre (50 %). Le Tableau 4.2 présente les résultats de la prévalence de la vulnérabilité à l'extrême pauvreté et à la pauvreté pour ces deux seuils. La prévalence de la vulnérabilité à l'extrême pauvreté est de 40 %, tandis que la prévalence de la vulnérabilité à la pauvreté atteint 66 %. 4.25 La vulnérabilité est liée aux zones de résidence et à l’état de pauvreté. Les résultats du Tableau 4.2 indiquent que la vulnérabilité à la pauvreté (extrême) varie selon la zone de résidence et l’état de pauvreté. La vulnérabilité est la plus faible parmi les ménages urbains non pauvres. Moins de 15 % des ménages urbains non pauvres sont vulnérables à la pauvreté, contre environ 66 % parmi les ménages ruraux non pauvres. Dans le même temps, la vulnérabilité à la pauvreté est très élevée chez les pauvres. Plus de 70 % des citadins pauvres sont vulnérables à la pauvreté, tandis que presque tous les ménages pauvres des zones rurales sont vulnérables à la pauvreté. 100 4.26 Bien que les pauvres soient plus exposés à la pauvreté que les riches, ces derniers sont confrontés à un risque important de pauvreté future. Le Tableau 4.3 présente la prévalence de la vulnérabilité par quintile de consommation. Les résultats de ce tableau indiquent un gradient de consommation-vulnérabilité dans lequel la vulnérabilité est plus élevée chez les ménages à faible niveau de consommation, le quintile de consommation le plus bas ayant la prévalence la plus élevée de vulnérabilité. Le tableau illustre le lien étroit entre pauvreté et vulnérabilité, qui a été documenté dans la littérature antérieure sur la vulnérabilité. Un autre message important tiré du tableau est que la vulnérabilité reste élevée chez les ménages du quintile de consommation supérieur, avec plus de 44 % des ménages de cette catégorie vulnérables à la pauvreté. Tableau 4.3 : Prévalence de la vulnérabilité par quintile de consommation Inférieur 2e quintile 3e quintile 4e quintile Supérieur Vulnérabilité à la pauvreté extrême, valeur seuil = 50% 0,439 0,468 0,477 0,418 0,223 Vulnérabilité à la pauvreté extrême, valeur seuil = 58% 0,325 0,427 0,436 0,359 0,162 Vulnérabilité à la pauvreté, valeur seuil = 50 % 0,755 0,793 0,782 0,709 0,503 Vulnérabilité à la pauvreté, valeur seuil = 58% 0,684 0,757 0,746 0,671 0,444 Observations 4 205 4 205 4 205 4 205 4 204 Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.27 La vulnérabilité des ménages est largement répandue en RDC. Les résultats du Tableau 1.3 soulignent le fait qu’une grande partie de la population n’est pas en sécurité face à la pauvreté. Sur la base des résultats de ce tableau, les estimations de la vulnérabilité sont assez similaires pour les quatre premiers quintiles de dépenses, suggérant une vulnérabilité sous-jacente qui n’est pas expliquée par le niveau de dépenses des ménages. Cette constatation semble confirmer l’idée que le sentiment de vulnérabilité est une réalité quotidienne des Congolais, quel que soit leur niveau de consommation. Les ouvriers agricoles font partie des populations les plus vulnérables, car ils subissent souvent la double peine des chocs dans le sens où ils sont confrontés à de bas salaires et affectés par les chocs macroéconomiques et climatiques. E. Stratégies d’adaptation des ménages 4.28 La plupart des ménages affectés par les chocs réagissent en réduisant leur consommation. Le recours à l'épargne pour faire face aux chocs est rare en RDC, où les faibles revenus ne parviennent pas à aider la plupart des ménages à satisfaire leurs besoins essentiels. Le Tableau 4.4 présente un certain nombre de stratégies d'adaptation par zone de résidence et par niveau de pauvreté. Le tableau indique que la consommation d'aliments bon marché est la stratégie la plus répandue face à l'insécurité alimentaire. Le tableau indique également que les membres du ménage ont recours à une stratégie globale en tant que groupe. Un résultat frappant du tableau est que les stratégies impliquant des actions collectives des membres du ménage sont davantage rapportées que celles qui alourdissent le fardeau de l'ajustement sur les membres adultes du ménage. Bien que la signification contextuelle de l'échange d'aliments ne soit pas claire dans les questionnaires 1-2-3, elle suggère un échange intertemporel d'aliments entre les ménages au sein d’une même communauté. 101 Il existe une relation positive entre les chocs et l'état nutritionnel des membres du ménage. Les risques de malnutrition sont élevés, en particulier lorsque la plupart des ménages réduisent leur apport alimentaire ainsi que le nombre de repas de tous les membres du ménage. Les stratégies d'adaptation diffèrent selon le lieu de résidence et le niveau de pauvreté. Par exemple, une réduction des apports alimentaires, que ce soit par la quantité de repas consommés ou par leur nombre, est principalement utilisée par les pauvres des zones urbaines et rurales. Tableau 4.4 : Stratégies d’adaptation par zone de résidence et niveau de pauvreté Zone urbaine Zone rurale Ensemble Non pauvres Pauvres Non pauvres Pauvres Stratégies d’adaptation en cas d’insécurité alimentaire réduction de la consommation 0,63 0,53 0,65 0,61 0,67 alimentaire aliments peu coûteux 0,66 0,58 0,70 0,66 0,68 réduction du nombre de repas 0,54 0,43 0,56 0,53 0,59 réduction de la consommation 0,41 0,33 0,42 0,38 0,48 alimentaire des adultes échange de denrées alimentaires 0,36 0,29 0,37 0,36 0,41 Aide de la part de la famille 0,67 0,72 0,66 0,69 0,64 des voisins 0,42 0,33 0,39 0,48 0,47 des amis 0,62 0,69 0,62 0,62 0,59 d’une association 0,47 0,41 0,44 0,51 0,51 d’une ONG 0,14 0,12 0,13 0,16 0,15 Observations 21 024 3 942 5 714 4 735 6 633 Source : Calcul des auteur à partir de l’enquête 1-2-3 en RDC, 2012. 4.29 Les filets de sécurité informels sont essentiels à la protection des ménages contre les chocs. Les filets de sécurité à la disposition des ménages sont constitués de réseaux informels (membres de la famille, voisins et amis) et d'institutions formelles (associations communautaires et ONG). En cas de chocs négatifs, les membres de la famille et les amis constituent les principaux soutiens des ménages. La dépendance envers les membres de la famille a tendance à être plus forte chez les ménages non pauvres que chez les ménages pauvres, à la fois dans les zones urbaines et rurales. Si l’on peut penser que les voisins aident probablement environ 40 % des pauvres des zones urbaines, il existe autant de ménages pauvres que de ménages non pauvres dépendant de leurs voisins des zones rurales. Les associations, y compris les ONG, représentent un autre filet de sécurité important pour plus de 47 % et 14 % des ménages de l'échantillon, respectivement. Le paquet de soutien des ONG et des associations peut inclure de nombreuses interventions allant de prêts à des biens gratuits. 4.30 Les stratégies d'adaptation des ménages impliquent principalement des réactions a posteriori aux risques réalisés. Ces stratégies visent généralement à équilibrer la consommation après une exposition à des chocs défavorables. En tant que telles, ces stratégies ne traitent pas des problèmes clés concernant la protection des ménages contre les risques et l'amélioration des capacités de production. Les leçons du passé suggèrent que l'incertitude sur les flux de consommation futurs tend à réduire le bien- être des ménages en raison d'une répartition inefficace des risques pour les ménages défavorisés. 102 4.31 Les stratégies d’équilibrage de la consommation présentent un certain nombre d'inconvénients lorsqu'elles ne sont pas développées dans un cadre global tenant compte de la relation entre consommation et investissement, car l'exposition à des chocs défavorables peut entraîner des ventes désastreuses d'actifs productifs. L'exposition au risque peut également limiter les investissements de portefeuille des ménages, entraînant des choix sous-optimaux impliquant des risques faibles et des rendements escomptés faibles. De nombreuses études ont montré l’effet délétère des chocs de consommation défavorables sur l’investissement en capital humain. Par exemple, des chocs peuvent pousser les ménages à utiliser les enfants d’âge scolaire pour renforcer la main-d’œuvre familiale ou à compter sur eux pour contribuer au revenu de la famille. Ces résultats montrent qu’il existe un écart de réponse entre les chocs subis par les ménages et leurs stratégies d'adaptation pour ce qui est des données des Enquêtes 1-2-3. F. Conclusion 4.32 Les ménages congolais sont confrontés à plusieurs chocs qui affectent leur bien-être et rajoutent beaucoup de stress à leur vie quotidienne. Ces chocs ont généralement des effets combinés qui limitent le bien-être des ménages à court et long terme. Les conséquences de ces chocs sur le bien- être impliquent généralement une insécurité alimentaire et des investissements insuffisants dans le capital physique ou humain. 4.33 La vulnérabilité, perçue comme une forte probabilité de privations futures, affecte les ménages à tous les niveaux de consommation. Cependant, les pauvres sont affectés de manière disproportionnée par des niveaux élevés de vulnérabilité. Les ménages ruraux qui pratiquent l'agriculture représentent un groupe particulièrement vulnérable dans le contexte congolais, dans la mesure où ils sont confrontés à des niveaux de revenus chroniquement bas et à une consommation très volatile. 4.34 La réponse politique à la vulnérabilité n'a pas encore été élaborée. Bien qu’une variété d’interventions puissent être mises en œuvre pour améliorer la résilience des ménages aux chocs, très peu de politiques ont été conçues à ce jour pour protéger les ménages de la privation, qu'il s'agisse de chocs liés à leurs actifs ou à leur consommation. En cas de chocs négatifs, les ménages congolais sont souvent obligés d’adopter des stratégies sous-optimales qui les exposent davantage aux chocs et réduisent leur capacité à rebondir. 4.35 L'importance de l'agriculture comme moyen de subsistance pour la plupart des Congolais suggère certaines actions prioritaires pour les ménages ruraux. Cependant, le fait que certains ménages non pauvres soient vulnérables indique que les mesures prises pour lutter contre la vulnérabilité à long terme devraient également inclure un élément de stabilisation du revenu pour les ménages situés au- dessus du seuil de pauvreté, mais qui risquent de subir des chocs défavorables en termes de revenu ou de consommation. 103 Annexe 4 Stratégie empirique Nous modélisons les dépenses totales d’un ménage en fonction des caractéristiques socio- démographiques du chef de ménage, des moyens de subsistance du ménage, de son logement et des informations sur les chocs idiosyncrasiques et globaux affectant les ménages dans un environnement stationnaire. Pour qu’elle soit complète, une modélisation dynamique de la consommation des ménages nécessite des données de panels sur la consommation avec plusieurs échantillons sur une période donnée. L’équation (1) fournit une spécification dynamique complète de la consommation d’un ménage h au moment t : ch ,t = f ( X h , St , α h , eh,t ) (1) Où Xh représente l’ensemble des caractéristiques observables du ménage, St l’historique des chocs subis par le ménage h, αh l’ensemble des caractéristiques constantes du ménage h, et eh,t le terme d’erreur idiosyncrasique de la consomation du ménage h. Nous définissons la vulnérabilité comme l’espérance de pauvreté conditionnelle au moment t+1, connaissant la consommation du ménage au moment t. Autrement dit, la vulnérabilité est la probabilité qu’un ménage tombe ou demeure en dessous d’un seuil spécifié d’une mesure du bien-être définie socialement. Conformément à des travaux de recherche précédents, nous définissons la mesure du bien-être comme l’équivalent par adulte de la consommation et le seuil retenu comme le seuil de pauvreté à l’instant t. La vulnérabilité à la pauvreté est ensuite calculée de la manière suivante : π h = Pr (ch,t +1 = f ( X h , St +1 , et +1 ≤ w | X h , St , α , eh ) (2) Où w est le seuil actuel de pauvreté. L’équation (1) ne peut pas être estimée avec des données transversales. Cependant, les travaux de Chaudhuri (2002) et Chaudhuri et coll. (2003) montrent que les paramètres de l’équation (1) ainsi que la probabilité de l’équation (2) peuvent être estimés avec des données transversales. Pour ce faire, nous supprimons l’indice de temps, nous supposons que la consommation observée suit une distribution normale, et nous exploitons la plage de variation des caractéristiques transversales des ménages pour obtenir les paramètres recherchés. D’après les résultats présentés dans la section sur les données (Figures 1.1 à 1.4), l’hypothèse de normalité est conforme aux données de l’enquête. Dans ce contexte, l’équation (1) prend la forme suivante : lnch = X h β + Sδ + eh (3) La distribution normale étant entièrement spécifiée si l’on connaît les valeurs de la moyenne et de la variance, nous devons estimer ces deux quantités. En présence d’hétéroscédasticité, les estimations MCO de la consommation sont sans biais, mais il est probable que la variance soit biaisée. Dans le contexte de paramètres hétéroscédastiques, la connaissance de la forme fonctionnelle de la variance permet d’augmenter l’efficacité des estimateurs. En utilisant l’approche suggérée par Chaudhuri et coll. (2002), 104 nous postulons la forme fonctionnelle suivante pour la volatilité de la consommation observée des ménages : σ h2 = X hγ + Sν (4) β , δ , γ , et ν sont estimés par la méthode des moindres carrés généralisés à deux étapes, telle que proposée par Amemiya (1977) et utilisée dans de nombreuses applications empiriques (Chaudhuri 2002, Hoddinott et Quisumbing 2003). Ces paramètres permettent d’estimer la moyenne prévue de la consommation des ménages à un point donné un an après la collecte des données sur les ménages : ˆ (lnc | X , S ) = X β h + Sδ E ˆ ˆ (5) h h Nous estimons ensuite : σˆ h2 = X hγˆ + Sνˆ (6) En remplaçant les paramètres estimés dans l’équation (2), la probabilité de l’espérance de pauvreté est estimée selon l’équation (7) : ˆ + Sδˆ) lnw − ( X h β πˆ h = Φ( ) (7) X hγˆ + Sνˆ Nous définissons la vulnérabilité à la pauvreté, calculée au seuil actuel de pauvreté. De plus, l’indicateur de vulnérabilité est calculé pour deux niveaux de pauvreté, correspondant aux seuils de 50 % et 57,7 % pour l’indice numérique de pauvreté (pourcentage de pauvres) ; 57,7% est la valeur actuelle de l’indice numérique de pauvreté, cette dernière représentant la proportion actuelle de pauvres. Autrement dit, un ménage est considéré comme vulnérable si la probabilité projetée de pauvreté est supérieure à 50 %. Ayant défini ainsi la vulnérabilité des ménages, nous devons identifier le modèle pertinent pour notre analyse. La série d’Enquêtes 1-2-3 fournissant une grande richesse d’information, il est primordial d’éviter le surajustement de la consommation des ménages, qui pourrait compromettre la performance du modèle en termes de prévision hors échantillon. Face à ce défi, nous avons tout d’abord sélectionné les variables explicatives sur la base de la théorie économique, et ensuite choisi le meilleur modèle sur la base du critère d’information bayésienne. Nous avons aussi donné un poids aux ménages afin que l’analyse de la vulnérabilité actuelle tienne compte de la probabilité inégale de sélection des échantillons de ménages. 105 CHAPITRE 5 : COMBLER LES DISPARITÉS HOMMES-FEMMES ET LES ÉCARTS DE RICHESSE DANS L’ÉDUCATION EN RDC 5.1 Le Chapitre 1 montre que l’augmentation du taux de scolarisation s’est faite de manière équitable, quoique légèrement en faveur des pauvres. Le Chapitre 2 démontre que le niveau de scolarisation, en particulier l’achèvement de la scolarité dans le secondaire et l’enseignement supérieur, contribue à réduire la pauvreté. Ce chapitre montre que le niveau d’éducation réduit le risque de chômage et accroît les chances d’obtenir un emploi rémunéré et de s’investir dans des entreprises familiales, en particulier pour les femmes. 5.2 Cependant, l’écart entre les sexes dans la poursuite des études secondaires reste élevé en RDC. Les difficultés financières sont la principale raison pour laquelle les adolescents ne sont pas scolarisés, tandis que les filles abandonnent l’école principalement à cause du mariage et de la maternité. Néanmoins, dans les provinces où les frais de scolarité sont modiques, le taux de scolarisation est élevé non seulement pour les garçons, mais aussi pour les filles. Cela suggère que les aides financières accordées aux filles peuvent constituer une intervention politique efficace pour les maintenir à l’école et combler l’écart entre les sexes en matière d’éducation. A. Introduction 5.3 L’éducation offre aux habitants de la RDC une opportunité d’échapper à la pauvreté et d’améliorer leur niveau de vie. Selon les données de l’Enquête sur le budget des ménages de 2012, une année de scolarisation supplémentaire est associée à une baisse de 2,5 % du taux de chômage chez les hommes (Tableau 5.1) et de 3,7 % chez les femmes, ce qui donne une réduction totale du taux de chômage de 6,2 %. 5.4 De plus, une année de scolarisation supplémentaire accroît les chances de trouver un emploi salarié et de travailler dans des entreprises familiales non agricoles. Chez les hommes, une année de scolarisation supplémentaire est associée à une augmentation de 33,4 % des chances de trouver un emploi salarié, et de 10,1 % des opportunités de travailler dans une entreprise familiale non agricole. Les rendements de l’éducation sont encore plus élevés pour les femmes : une année de scolarisation supplémentaire se traduit par une augmentation de 44,3 % des chances de trouver un emploi salarié et de 20,1 % des chances de travailler dans une entreprise familiale non agricole. 106 Tableau 5.1 Relation entre les années d’instruction et l’emploi et les types d’emploi Chômage Types d’emploi (base : agriculture) Emploi salarié Entreprise familiale Années d’instruction -0,025*** 0,334*** 0,101*** Années écoulées depuis la fin des études 0,091*** 0,038*** -0,006 (Années écoulées depuis la fin des études) au -0,001*** -0,001*** -0,000 Femmes 0,614*** -1,600*** -0,108 Femmes* Années d’instruction -0,037*** 0,099*** 0,100*** Femmes* Années écoulées depuis la fin des -0,010 0,019 0,030 Femmes* (Années écoulées depuis la fin des 0,000 -0,000 -0,000 études) au carré Constante 1,010*** -4,230*** -1,564*** Observations 55 370 38 387 38 387 Source : Résultats d’une régression logistique multiple basée sur l’enquête sur le budget des ménages de 2012. Des pondérations au niveau du ménage sont utilisées dans les régressions. Remarque : ***, ** et * indiquent des seuils de signification de 1%, 5% et 10%, respectivement. 5.5 Une année de scolarisation supplémentaire accroît les chances des hommes et des femmes de trouver un emploi dans l’industrie, mais l’impact est plus prononcé pour les femmes. Une année d’instruction supplémentaire accroît également les opportunités d’emploi dans le secteur des services, tant pour les hommes que pour les femmes, l’impact étant cette fois moins prononcé pour les femmes. Le niveau d’éducation est également corrélé à une augmentation de la rémunération individuelle et des dépenses du ménage. Pour les hommes, une année de scolarisation supplémentaire est associée à une augmentation de 10,7 % et 27,1 % des possibilités d’emploi dans l’industrie et dans les services, respectivement, plutôt que dans l’agriculture (Tableau 5.2). Chez les femmes, une année de scolarisation supplémentaire se traduit par une augmentation d’environ 20,5 % et 23,1 % des chances de trouver un emploi dans l’industrie et les services, respectivement. 5.6 Le niveau d’instruction ne fournit pas seulement des opportunités d’emploi dans l’industrie et dans les services, il permet également d’accroître les revenus. Ainsi, une année de scolarisation supplémentaire est corrélée à une augmentation de 8,1 points de pourcentage de la rémunération individuelle, tant pour les hommes que pour les femmes. De surcroît, une année de scolarisation supplémentaire est corrélée à une augmentation des dépenses des ménages de 6,3 points de pourcentage pour les hommes, et de 8,1 points de pourcentage pour les femmes. Tableau 5.2 Relation entre le nombre d’années d’instruction et le secteur d’emploi, la rémunération et les dépenses du ménage Secteur d’emploi Log (rémunération) Log (dépenses) Industrie Services Années d’instruction 0,107*** 0,271*** 0,081*** 0,063*** Années écoulées depuis la fin des études 0,019 0,020 0,063*** -0,021*** (Années écoulées depuis la fin des études)^2 -0,001*** -0,001*** -0,001*** 0,000*** Femmes -1,514*** 1,136*** -0,322*** -0,099*** Femmes* Années d’instruction 0,096*** -0,040*** -0,004 0,018*** Femmes* Années écoulées depuis la fin des études -0,000 0,012 -0,000 0,016*** Femmes* (Années écoulées depuis la fin des études)^2 0,000 -0,000 0,000 -0,000*** 107 Constante -2,396*** -3,039*** 9,058*** 13,830*** Observations 38 387 38 387 21 399 55 371 R carré 0,154 0,202 Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. Des pondérations au niveau du ménage sont utilisées dans les régressions. Remarque : ***, ** et * indiquent des seuils de signification de 1%, 5% et 10%, respectivement. 5.7 L’achèvement d’études supérieures constitue un avantage important, en particulier pour les femmes. La Figure 5.1 montre que chaque niveau d’éducation est associé à une augmentation des opportunités d’emploi dans l’industrie et les services, ainsi qu’à une augmentation des revenus et des dépenses du ménage, en particulier pour les femmes. La probabilité d'obtenir un emploi dans l'industrie est de 6 % pour les hommes sans éducation scolaire, mais de 58 % pour les hommes ayant achevé les cycles inférieur et supérieur du secondaire. Ce schéma est conforme aux conclusions de De Vreyer et Roubaud (2013), selon lesquelles les rendements de l’éducation en Afrique subsaharienne sont convexes : il n’est pas possible d’obtenir des revenus élevés sans niveau d’éducation élevé. 5.8 Les rendements de l’éducation en termes d’accès à un emploi dans l’industrie sont plus élevés pour les femmes. En effet, les probabilités d’obtenir un emploi dans l’industrie sont 158 % et 248 % plus élevées pour les femmes ayant achevé le cycle secondaire inférieur et le cycle secondaire supérieur, respectivement. En d’autres termes, les rendements de l’éducation en termes d’accès à l’emploi dans l’industrie sont largement plus élevés pour les femmes. 5.9 Les rendements de l’éducation sont encore plus élevés pour le secteur des services. Les probabilités d’obtenir un emploi dans le secteur des services sont 64 % et 154 % plus élevées pour les hommes et les femmes ayant achevé le cycle secondaire inférieur, respectivement, par rapport à ceux qui n’ont aucune instruction. Pour les hommes et les femmes ayant achevé le cycle secondaire supérieur, les probabilités de trouver un emploi dans le secteur des services augmentent de 222 % et de 274 %, respectivement. 5.10 Les rendements de l’éducation en terme de salaire et de dépenses du ménage sont également plus élevés pour les femmes. Les salaires des hommes et des femmes ayant achevé le cycle secondaire inférieur sont de 33 % et 41 % plus élevés, respectivement, par rapport à ceux qui n’ont aucune instruction. Les salaires des hommes et des femmes ayant achevé le cycle secondaire supérieur sont de 67 % et 96 % plus élevés, respectivement, par rapport à ceux qui n’ont pas atteint ce niveau d’éducation. En conséquence, les dépenses des ménages sont plus élevées quand leurs membres ont un niveau d’éducation plus élevé, en particulier les femmes. 108 Figure 5.1 Rendement de l’éducation par niveau d’instruction (%) Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. 109 Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.11 Les femmes ayant poursuivi des études supérieures disposent d’un avantage important. Cependant, les femmes ont généralement un niveau d’instruction beaucoup moins élevé que les hommes. La Figure 5.2 illustre le nombre moyen d’années de scolarisation par sexe et par groupe d’âge. Ce nombre est de 6 ans pour les femmes de 20 à 29 ans, un chiffre inférieur à la moyenne des années de scolarisation des hommes de la même tranche d’âge (8,6 ans). Pour les groupes plus âgés, le nombre moyen d’années de scolarisation des femmes est encore plus bas. Il est notamment de 3,6 années pour les femmes de 50 à 59 ans, ce qui est très inférieur à la moyenne des années de scolarisation des hommes de la même tranche d’âge (8,1 années). L’écart entre les sexes dans le niveau d’éducation est plus important parmi les groupes les plus âgés, ce qui semble indiquer que cet écart s’est réduit d’une génération à l’autre. 5.12 Bien que les rendements de l’éducation soient plus élevés pour les femmes, un grand nombre d’entre elles n’ont aucune instruction. Le Tableau 5.3 présente une synthèse des niveaux d’éducation par âge et par sexe. Parmi les femmes âgées de 20 à 29 ans, 29,2 % d’entre elles n’ont jamais été scolarisées, contre seulement 10,6 % des hommes de 20 à 29 ans. Seulement 19,8 % des femmes de 20 à 29 ans ont achevé le cycle secondaire supérieur ou poursuivi leur scolarité à un niveau encore plus élevé. Le niveau d’éducation des femmes est encore plus bas au sein des groupes plus âgés. Figure 5.2 Nombre moyen d’années d’instruction par âge et par sexe Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. 110 Tableau 5.3 Niveau d’éducation par âge et par sexe (%) 20 -29 30 -39 40 -49 50 -59 60 -69 M F M F M F M F M F Sans éducation 10,6 29,2 13,3 34,2 13,9 39,8 18,8 47,7 24,3 64,3 Primaire non achevé 12,9 17,0 14,4 18,8 14,9 19,8 22,3 21,0 29,7 17,6 Primaire achevé 6,1 7,5 9,3 7,7 8,4 8,0 12,6 8,8 13,8 6,7 Secondaire inférieur non 5,5 4,7 5,0 4,0 4,5 3,8 3,66 2,4 3,49 1,0 Secondaire inférieur achevé 7,1 5,7 6,4 5,4 7,6 5,0 4,65 3,2 2,74 2,0 Secondaire supérieur non 25,7 16,2 17,3 11,9 17,0 10,0 13,1 7,4 11,9 2,4 Secondaire supérieur achevé 21,0 13,1 21,8 12,5 21,3 9,6 14,9 6,9 7,49 3,9 EFTP 0,6 0,6 0,8 0,6 1,1 0,6 1,83 0,8 2,1 1,4 Études supérieures 10,5 6,1 11,8 4,9 11,3 3,4 8,23 1,8 4,61 0,6 Tous 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, Source : Résultats d’une régression basée sur l’enquête 1-2-3 de 2012. B. Accès à l’éducation en RDC par rapport aux autres pays d’Afrique subsaharienne 5.13 La section précédente a montré que les rendements de l’éducation sont plus élevés pour les femmes, mais que leur niveau d’éducation est généralement plus faible que celui des hommes, en particulier pour les groupes plus âgés. Cette section fournit une comparaison de l’accès à l’éducation en RDC et dans d’autres pays d’Afrique subsaharienne. 5.14 Dans l’ensemble, entre 2007 et 2013, l’accès à l’éducation s’est sensiblement amélioré en RDC. La Figure 5.3 montre qu’en 2007, le taux net d’admission en première classe du primaire 24 en RDC était inférieur à la moyenne de l’Afrique subsaharienne. Cependant, en 2011, le taux net d’admission de la RDC en première classe du primaire avait rattrapé la moyenne de l’ASS. En 2013, ce taux était de 73,5 % en RDC, contre une moyenne de 59,2 % en ASS. Au cours de la même période, les taux d’achèvement du primaire et du secondaire s’étaient considérablement améliorés (Figure 5.4). Ainsi, en 2007, le taux d’achèvement du primaire en RDC s’élevait à 54,8 % contre une moyenne de 64,8 % en ASS. En 2013, ce taux a augmenté à 72,8 % en RDC, dépassant la moyenne de 69,1 % de l’ASS. 5.15 La RDC accuse un écart important entre les sexes dans son taux d’achèvement du secondaire. Il n’existe pas de données sur le taux d’achèvement du cycle secondaire inférieur en RDC avant 2011. En 2013, le taux d’achèvement du secondaire inférieur en RDC était de 43,1 %, soit plus que le taux médian d’achèvement du secondaire inférieur en ASS (37,9 %). Ce taux était particulièrement élevé pour les garçons en RDC, et de 10,1 % supérieur à la moyenne des garçons en ASS. D’autre part, le taux d’achèvement du secondaire inférieur en RDC était de 34,4 % pour les filles, soit sensiblement inférieur à celui des garçons (51,9 %), mais légèrement supérieur à la moyenne des filles en ASS (34,0 %) 24 Le taux net d’admission en première classe correspond au nombre de nouveaux arrivants en première classe de l’école primaire ayant l’âge requis pour rentrer dans le primaire, exprimé en tant que pourcentage de la population du même âge. 111 Figure 5.3 Taux net d’admission en première classe du primaire des garçons et des filles de RDC et d’ASS, 2007–13 (%) Source : Indicateurs du développement dans le monde (World Development Indicators), 2015. Figure 5.4 Taux d’achèvement du cycle primaire et du cycle secondaire inférieur des garçons et des filles de RDC et d’ASS, 2007–13 (%) Source : Indicateurs du développement dans le monde (World Development Indicators), 2015. 5.16 Le pourcentage de redoublants dans le primaire en RDC a chuté constamment entre 2007 et 2013, mais il est resté plus élevé que la moyenne de l’ASS. Le pourcentage de redoublants dans le secondaire a lui aussi connu une forte baisse. En 2013, le pourcentage de garçons redoublants était inférieur à la moyenne de l’ASS, mais le pourcentage de filles redoublantes était, lui, supérieur (Figure 5.5). 112 Figure 5.5 Taucx de redoublement dans les écoles primaires et le premier cycle du secondaire en RDC et en ASS, 2007–13 Source : Indicateurs du développement dans le monde (World Development Indicators), 2015. 5.17 La proportion de filles dans l’enseignement secondaire reste faible en RDC. Le pourcentage de filles a augmenté tant dans les écoles primaires que dans les écoles secondaires. En 2007, le pourcentage de filles dans le primaire était de 44,8 % en RDC, contre 47,1 % en moyenne en ASS (Figure 5.6). Toutefois, ce pourcentage a augmenté jusqu’à 47,2 % en 2013 en RDC, soit seulement 0,4 % de moins que la moyenne pour l’ASS. Le pourcentage de filles dans les écoles secondaires a également augmenté régulièrement, mais il est resté inférieur à la moyenne de l’ASS. En 2013, on comptait 38,1 % de filles dans l’enseignement secondaire en RDC, contre une moyenne de 45,7 % dans les pays d’ASS. 113 Figure 5.6 Pourcentage de filles étudiant dans les écoles primaires et secondaires inférieures en RDC et en ASS, 2007–13 (%) Source : Indicateurs du développement dans le monde (World Development Indicators), 2015. 5.18 En RDC, la grossesse des adolescentes pourrait en grande partie expliquer pourquoi ces dernières ont des taux d’achèvement du secondaire beaucoup plus bas que les garçons, et la proportion de filles dans le secondaire reste faible. Le taux de fécondité des jeunes femmes de 15 à 19 ans en RDC était largement supérieur à la moyenne de l’ASS. En 2013, 122,9 naissances pour 1 000 femmes âgées de 15 à 19 ans ont été déclarées en RDC, contre une moyenne de 105,6 naissances pour 1 000 femmes en ASS (Figure 5.7). Figure 5.7 Taux de fécondité des adolescentes, RDC et ASS, 2007–13 (naissances pour 1 000 femmes âgées de 15 à 19 ans) Source : Indicateurs du développement dans le monde (World Development Indicators), 2015. 114 C. Accès des pauvres et des filles à l’éducation : données tirées de l’Enquête auprès des ménages Cette section utilise les données des enquêtes sur le budget des ménages menées en RDC en 2005 et en 2012 pour examiner les corrélations entre le sexe et la richesse d’une part, et le niveau d’éducation d’autre part. Le système éducatif de la RDC suit une structure dite « 6-2-4 », composée de six années d’éducation primaire, suivies de deux années d’éducation secondaire inférieure, puis de quatre années d’éducation secondaire supérieure. L’éducation primaire est obligatoire. La présente section répartit les enfants en quatre groupes d’âge: (1) de 6 à 12 ans, (2) de 13 à 14 ans, (3) de 15 à 18 ans et (4) de 19 à 22 ans. Chaque groupe correspond approximativement aux âges officiellement requis pour fréquenter l’école primaire, l’école secondaire inférieure, l’école secondaire supérieure et le cycle tertiaire, respectivement. 5.19 Entre 2005 et 2012, le taux de scolarisation a augmenté tant pour les garçons que pour les filles de tous les groupes d’âge, mais il demeurait une différence statistiquement significative entre les taux de scolarisation des filles et des garçons à partir de 15 ans et plus. En 2005 et en 2012, il n’existait aucune différence statistiquement significative entre le taux de scolarisation des garçons et filles âgés de 6 à 14 ans (Tableau 5.4). En revanche, pour les élèves âgés de 15 ans et plus, l’écart entre les sexes a baissé, mais on observait toujours une différence statistiquement significative entre le taux de scolarisation des garçons et des filles, tant en 2005 qu’en 2012. Tableau 5.4 Taux de scolarisation en RDC pour chaque groupe d’âge, par sexe (%) Âges 6 -12 13 -14 15 -18 19 -22 Garçons (2005) 0,88 0,84 0,73 0,55 Garçons (2012) 0,93 0,92 0,86 0,60 Augmentation entre 2005 et 2012 (0,05) (0,07) (0,12) (0,04) Filles (2005) 0,87 0,81 0,58 0,29 Filles (2012) 0,92 0,89 0,75 0,38 Augmentation entre 2005 et 2012 (0,05) (0,08) (0,17) (0,09) Écart entre garçons et filles (2005) 0,01 0,03 0,15*** 0,26*** Écart entre garçons et filles (2012) 0,01 0,03 0,11** 0,22*** Source : Calcul des auteurs à partir des enquête 1-2-3 de 2005 et, 2012. Remarque : * Indique que le taux de scolarisation des garçons est plus élevé que celui des filles au seuil de signification de 10 %. *** Indique que le taux de scolarisation des garçons est plus élevé que celui des filles au seuil de signification de 1 %. 5.20 Entre 2005 et 2012, le taux de scolarisation a considérablement augmenté dans les zones rurales, tandis que l’écart entre les taux de scolarisation dans le monde rural et en zone urbaine s’est réduit. En 2005, la différence entre le taux de scolarisation en milieu rural et en milieu urbain était significative pour tous les groupes d’âge (Tableau 5.5). En revanche, en 2012, il n’y avait aucune différence statistique entre les taux de scolarisation des adolescents de 13 à 18 ans. Pour les jeunes de 6 à 12 ans et de 19 à 22 ans, l’écart entre les taux de scolarisation en milieu rural et en milieu urbain s’est réduit entre 2005 et 2012, mais une différence significative subsistait. 115 Tableau 5.5 Taux de scolarisation en RDC pour chaque groupe d’âges, par milieu rural/urbain (%) Âge 6 -12 13 -14 15 -18 19 -22 Rural (2005) 0,87 0,80 0,62 0,39 Rural (2012) 0,92 0,90 0,80 0,46 Augmentation entre 2005 et 2012 (0,06) (0,10) (0,19) (0,07) Urbain (2005) 0,90 0,87 0,74 0,48 Urbain (2012) 0,93 0,90 0,80 0,52 Augmentation entre 2005 et 2012 (0,04) (0,03) (0,07) (0,05) Différence régionale (2005) 0,03*** 0,07*** 0,12*** 0,09*** Différence régionale (2012) 0,01 0,00 0,00 0,06*** Source : Calcul des auteurs à partir des enquête 1-2-3 de 2005 et, 2012. Remarque : ** Indique que le taux de scolarisation en milieu urbain est plus élevé que le taux de scolarisation en milieu rural au seuil de signification de 5 %. *** Indique que le taux de scolarisation en milieu urbain est plus élevé que le taux de scolarisation en milieu rural au seuil de signification de 1 %. 5.21 Le taux de scolarisation des garçons a augmenté dans le groupe de richesse inférieur, en particulier pour ceux âgés de 13 à 18 ans. Le taux de scolarisation des filles de 15 à 18 ans a également augmenté sensiblement, mais l’amélioration a été plus marquée pour les groupes de richesse moyens et aisés. Le Tableau 5A.1 montre que le taux de scolarisation a le plus fortement augmenté pour les filles de 15 à 18 ans du groupe le plus aisé (27 %). Cette augmentation plus importante pour le groupe le plus aisé implique que les ménages pauvres ne peuvent toujours pas se permettre d’investir dans l’éducation de leurs filles. En 2005 comme en 2012, les taux de scolarisation des hommes de 19 à 22 ans étaient plus élevés dans le quantile de richesse inférieur. En 2005, les taux de scolarisation des adolescentes de 15 à 18 ans étaient également supérieurs dans le quantile de richesse inférieur. En 2005 comme en 2012, les taux de scolarisation des adolescentes de 19 à 22 ans étaient également plus élevés dans le quantile de richesse inférieur que dans les quantiles les plus riches. Comme expliqué ci-dessous, un nombre considérable d’adolescents du quantile de richesse inférieur ont fréquenté l’école primaire, mais pas le secondaire. Ainsi, le taux de fréquentation scolaire élevé des adolescents dans le quantile de richesse inférieur impliquait que ceux-ci ne poursuivaient pas d’études supérieures. 5.22 Un nombre considérable d’adolescents du quantile de richesse inférieur ont fréquenté l’école primaire, mais n’ont pas été jusqu’au secondaire. Deux tiers des adolescents des deux sexes âgés de 13 et 14 ans dans le groupe le plus pauvre ont fréquenté l’école primaire, mais pas l’école secondaire (Figure 5.8). Qui plus est, 28,2 % des garçons et 26,6 % des filles de 15 à 18 ans dans le quantile de richesse inférieur fréquentaient toujours l’école primaire. Parmi les hommes et les femmes âgés de 19 à 22 ans, respectivement 8,5 % et 5,8 % fréquentaient l’école primaire et 52,6 % et 25,6 % fréquentaient l’école secondaire. En d’autres termes, les taux de scolarisation élevés des adolescents du quantile de richesse inférieur n’impliquaient pas que ceux-ci poursuivaient des études supérieures. Alors que 12,9 % des hommes de 19 à 22 ans dans le groupe le plus aisé ont fréquenté l’université, ils n’étaient plus que 0,5 % dans le groupe le plus pauvre. La proportion de femmes de 19 à 22 ans dans le quantile le plus pauvre 116 étudiant à l’université n’était que de 0,3 %, même si leur taux de scolarisation était plus élevé que celui des filles du même groupe d’âge dans le quantile le plus riche. Figure 5.8 Fréquentation scolaire en RDC par sexe, groupe d’âges et quantile de richesse (%) 117 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.23 Bien que la RDC ait réalisé de gros progrès dans l’augmentation des taux de scolarisation, le nombre élevé d’enfants non scolarisés reste l’un des problèmes les plus inquiétants. Parmi les adolescents de 13 à 14 ans du quantile le plus pauvre, 6,9 % des garçons et 10,1 % des filles n’étaient pas scolarisés. Pour les garçons, les difficultés financières constituent la principale raison pour laquelle ils ne sont pas scolarisés, quel que soit le groupe d’âge (Figure 5.9). Figure 5.9 Raison pour ne pas aller à l'école par genre (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.24 Les principales raisons pour lesquelles les jeunes femmes de 15 à 22 ans ne fréquentent pas l’école sont le mariage et la grossesse. Pour les adolescentes de 15 à 18 ans, les raisons de ne pas fréquenter l’école diffèrent selon le quantile de richesse (Tableau 5.5). Pour le groupe le plus pauvre, les difficultés financières constituent la principale raison. Pour le groupe le plus riche, c’est la grossesse et le mariage. Enfin, dans tous les groupes de richesse, les principales raisons pour lesquelles les jeunes femmes de 19 à 22 ans ne fréquentent pas l’école sont la grossesse et le mariage. 118 Tableau 5.4 Raisons de ne pas fréquenter l’école par quantile de richesse (filles uniquement) (%) Difficultés financières Grossesse, mariage Autres Q1 Q2–4 Q5 Q1 Q2–4 Q5 Q1 Q2–4 Q5 13 -14 66,79 64,09 69,81 10,00 5,33 3,35 23,21 30,58 26,84 15 -18 56,92 36,75 27,17 24,69 31,13 46,48 18,39 32,12 26,35 19 -22 29,25 20,11 20,39 44,67 47,59 51,87 26,08 32,3 27,74 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. D. Coût de la scolarisation 5.25 La section précédente a monté que les difficultés financières constituent la principale raison pour laquelle les garçons ne sont pas scolarisés, tandis que la grossesse et le mariage expliquent pourquoi les filles ne sont pas scolarisées. La Section D démontre que le coût de la scolarité est un facteur essentiel dans les différences de niveau d’éducation entre les provinces, et que les taux de scolarisation sont plus élevés dans les provinces où les frais de scolarité sont modiques. 5.26 En RDC, il existe à la fois des écoles publiques et des écoles privées. Les enfants des ménages les plus pauvres tendent à fréquenter l’école publique plutôt qu’un établissement privé. Le système public se caractérise par deux types d’établissements comprenant à la fois des écoles primaires et des écoles secondaires : (a) les écoles conventionnées (écoles publiques confessionnelles) et (b) les écoles non conventionnées (écoles publiques non confessionnelles). En règle générale, les écoles non confessionnelles sont des écoles publiques dirigées et administrées par le gouvernement. Quant aux écoles publiques confessionnelles ou conventionnées, elles sont généralement dirigées par des réseaux religieux. Les deux tiers des jeunes de RDC dans tous les quantiles de richesse réunis sont inscrits dans des écoles publiques confessionnelles ou conventionnées, le pourcentage de jeunes fréquentant ce type d’école étant toutefois plus élevé au sein groupe le plus pauvre (Figure 5.10). Figure 5.10 Fréquentation scolaires dans le primaire et le secondaire en RDC, partie écoles et quantile de richesse (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 119 5.27 En RDC, le coût des établissements privés est beaucoup plus élevé que celui des écoles publiques. En 2012, le coût moyen annuel de la scolarité d’un enfant dans une école primaire privée s’élevait à 111 867 CDF (environ 123 USD), contre un coût moyen de 34 035 CDF dans une école primaire publique non conventionnée (Figure 5.11). Il convient de noter que le coût de l’enseignement secondaire est beaucoup plus élevé que celui de l’enseignement primaire dans toutes les écoles. En 2012, le coût annuel moyen de la scolarité d’un enfant dans une école privée secondaire s’élevait à 171 860 CDF (environ 190 USD). Figure 5.11 Coût moyen de la scolarité par enfant et par an, par type d’école et année (CDF) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.28 Le coût des études secondaires est très élevé pour les pauvres. Bien que la majorité des enfants du quantile le plus pauvre fréquente l’école secondaire publique, le coût de la scolarité d’un enfant dans le secondaire est très élevé et représente l’équivalent de 17 % des dépenses du ménage par habitant (Figure 5.12). En moyenne, les enfants les plus pauvres se font expulser de leur école 3,28 et 3,43 fois par an dans le primaire et secondaire, respectivement, parce que leurs parents ne peuvent pas payer les frais de scolarité en temps voulu (Tableau 5.6). Figure 5.12 Coût de la scolarité divisé par les dépenses du ménage par personne (CDF) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. Tableau 5.5 Nombre de fois que les élèves ont été expulsés de l’école car ils ne pouvaient pas payer leurs frais de scolarité, 2012 Q1 Q2–4 Q5 Primaires 3,28 3,29 2,45 Secondaires 3,43 3,35 2,27 5.29 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.Dans les provinces où le taux de pauvreté est plus élevé, les taux de scolarisation sont plus élevés et non pas plus bas. Le Tableau 5.7 présente les taux de 120 scolarisation de tous les groupes d’âge ainsi que le taux de pauvreté de chaque province. On observe notamment que les taux de scolarisation sont plus élevés dans les provinces les plus pauvres. Par exemple, alors que la province de Bandundu présentait le plus fort taux de pauvreté, les taux de scolarisation y étaient élevés pour tous les groupes d’âge. Par ailleurs, la province du Nord-Kivu affiche le taux de pauvreté le plus bas, mais les taux de scolarisation y sont faibles pour tous les groupes d’âge. Tableau 5.6 Taux de pauvreté et au de scolarisation en RDC, par province, 2012 (%) 6 -12 13 -14 15 -18 19 -22 Taux de pauvreté Kinshasa 0,88 0,83 0,69 0,43 52,8 Bandundu 0,95 0,97 0,90 0,61 77,2 Bas-Congo 0,95 0,94 0,88 0,52 49,3 Katanga 0,89 0,81 0,72 0,45 62,8 Kasaï-Oriental 0,91 0,92 0,73 0,34 75,9 Kasaï-Occidental 0,92 0,93 0,81 0,50 74,7 Équateur 0,94 0,94 0,89 0,67 76,4 Nord-Kivu 0,91 0,88 0,73 0,41 49,0 Sud-Kivu 0,91 0,88 0,78 0,45 62,9 Maniema 0,99 0,96 0,79 0,54 63,5 Orientale 0,93 0,87 0,74 0,39 55,1 5.30 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.Le coût de la scolarité varie considérablement d’une province à l’autre. En règle générale, l’école est gratuite dans les provinces pauvres, si bien que le coût de la scolarité tend à y être beaucoup plus bas que dans les provinces affichant un taux de pauvreté faible. Dans les provinces du Bandundu, du Kasaï-Oriental, du Kasaï-Occidental, de l’Équateur et du Maniema, plus de 30 % des enfants de 6 ans n’ont pas payé de frais de scolarité dans les écoles publiques (Figure 5.13). Dans les provinces où une proportion considérable d’enfants ont bénéficié d’une éducation publique gratuite, les taux de pauvreté étaient élevés. Par ailleurs, dans les provinces du Bas-Congo, du Katanga et du Sud-Kivu, caractérisées par un taux de pauvreté faible, plus de 90 % des enfants de 6 ans ont payé des frais de scolarité dans les écoles publiques. Selon la Banque mondiale (2015), une politique de gratuité aurait dû être introduite de la première à la troisième classe du primaire en 2010, en quatrième classe en 2011, en cinquième classe en 2012 et en sixième classe en 2013. Mais il semble que cette politique n’ait pas été véritablement mise en œuvre au niveau des provinces. 5.31 Le montant moyen des frais de scolarité était également variable d’une province à l’autre (Tableau 5.8). Dans les provinces du Bandundu, du Kasaï-Oriental, du Kasaï-Occidental, de l’Équateur et du Maniema, même les parents contraints de régler des frais de scolarité ont payé moins de 15 000 CDF par enfant dans les écoles primaires publiques. Les frais de scolarité y étaient faibles par rapport à d’autres provinces, tant dans les écoles primaires que les établissements secondaires. 121 Figure 5.13 Élèves ayant bénéficié d’une éducation gratuite en école primaire publique, par province, 2012 (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. Tableau 5.7 Frais de scolarité moyen dans les écoles publiques, par province (milliers de CDF) Âge (primaire) Primaire Secondaire Université 6 7 8 9 10 11 12 (Tous) (Tous) (Tous) Kinshasa 147 111 120 136 107 143 129 115 172 276 Bandundu 4 6 6 8 7 9 11 6 31 218 Bas-Congo 23 21 25 21 21 27 27 25 61 244 Katanga 35 49 65 41 37 44 49 39 69 277 Kasaï- 5 8 5 5 7 7 8 5 24 421 Kasaï- 10 7 6 5 7 5 7 4 24 233 Équateur 12 16 14 13 15 12 15 12 27 204 Nord-Kivu 16 27 25 29 28 26 26 25 63 306 Sud-Kivu 18 24 19 19 23 26 22 21 56 266 Maniema 27 10 8 20 11 8 30 10 26 403 Orientale 16 18 23 25 26 23 28 22 45 187 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.L’équipe d’évaluation a réparti les provinces en deux groupes : (i) les provinces aux frais de scolarité modiques (Bandundu, Kasaï-Oriental, Kasaï-Occidental, Équateur et Maniema) ; et (ii) les provinces aux frais de scolarité élevés (toutes les autres provinces). Elle a ensuite examiné l’impact des coûts de scolarité modiques sur les taux de scolarisation. 5.32 En règle générale, les enfants des ménages pauvres n’ont rien payé dans les provinces aux frais de scolarité modiques. En 2012, dans les provinces aux frais de scolarité modiques, 21 % des enfants de 6 à 12 ans du quantile le plus pauvre n’ont payé aucuns frais de scolarité. En revanche, dans les provinces aux frais de scolarité élevés, seuls 4 % des enfants du même groupe d’âge et de richesse n’ont payé aucuns frais de scolarité. Selon la Banque mondiale (2015), l’allocation du budget de l’éducation destiné aux écoles primaires et secondaires est fortement décentralisée et déterminée en grande partie par les administrations provinciales. Qui plus est, la répartition des dépenses publiques en matière d’éducation primaire est favorable aux pauvres. Ce biais pourrait expliquer pourquoi les enfants du groupe le plus pauvre ont payé peu ou aucuns frais de scolarité dans les provinces pauvres. 122 Figure 5.14 Enfants âgés de 6 à 12 ans bénéficiant d’une exonération des frais de scolarité, par quantile, (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.33 Dans les provinces aux frais de scolarité modiques, aucune différence n’a été constatée entre les taux de scolarisation des filles et des garçons du quantile le plus pauvre. La Figure 5.15 démontre qu’il n’y avait aucun écart entre le taux de scolarisation des filles et des garçons de tous les groupes d’âge entre 6 et 18 ans dans le quantile de richesse inférieur dans les provinces aux frais de scolarité modiques, alors que ces provinces se caractérisent par des taux de pauvreté plus élevés. En revanche, on a observé d’importantes différences entre filles et garçons pour le taux de scolarisation des adolescents de 13 ans et plus au sein du quantile de richesse inférieur dans les provinces aux frais de scolarité élevés. Ce résultat suggère que les filles du quantile le plus pauvre sont plus susceptibles de poursuivre leur scolarité lorsque les frais de scolarité sont modiques. Figure 5.15 Taux de scolarisation par sexe, par groupe d’âges et par quantile de richesse dans les provinces aux frais de scolarité modiques et aux frais de scolarité élevés 123 Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.Remarque : L-Q1, L-Q2-4 et L-Q5 représentent respectivement les quantiles de richesse 1, 2–4 et 5 dans les provinces aux frais de scolarité modiques H-Q1, H-Q2–4 et H-Q5 représentent respectivement les quantiles de richesse 1, 2–4 et 5 dans les provinces aux frais de scolarité élevés. * Indique que le taux d’inscription diffère entre les sexes au seuil de signification de 10 %. ** Indique que le taux d’inscription diffère entre les sexes au seuil de signification de 5 %. *** Indique que le taux d’inscription diffère entre les sexes au seuil de signification de 1%. 5.34 Quand ils sont bas, les coûts de l’éducation favorisent la scolarisation des enfants du quantile le plus pauvre, même si ces derniers ont tendance à entrer à l’école tardivement. La Figure 5.16 montre que les enfants ont démarré leur scolarité plus tard dans les provinces enregistrant un taux de pauvreté élevé et des frais de scolarité modiques par rapport aux provinces moins pauvres et aux frais de scolarité élevés, et ce pour tous les groupes de richesse. Elle montre également que les enfants plus pauvres ont démarré leur scolarité plus tard, en particulier dans les provinces aux frais de scolarité modique et au taux de pauvreté élevé. On peut ainsi en déduire que, dans les provinces aux frais de scolarité modiques, même si les parents pauvres ont retardé l’entrée de leurs enfants à l’école, ils ont fini tout de même par les scolariser. L’équipe ne disposait pas de données sur l’éloignement de l’école par rapport au domicile, mais les écoles étaient probablement éloignées pour les enfants pauvres dans les provinces caractérisées par un taux de pauvreté élevé et des frais de scolarité modiques. Dans le quantile le plus pauvre, seuls 35 % des parents d’enfants âgés de 6 à 12 ans ont cité les difficultés financières comme principale raison de ne pas envoyer leurs enfants à l’école. En revanche, dans les provinces aux frais de scolarité élevés, 66,5 % des parents du quantile le plus pauvre ont mentionné des difficultés financières comme principale raison de ne pas envoyer leurs enfants à l’école (Figure 5.17). 124 Figure 5.16 Âge moyen auquel les enfants (âgés de six à 22 ans) ont commencé l’école, par quantile de richesse et par sexe, dans les provinces aux frais de scolarité modiques et élevés, 2012 Figure 5.17 Raison de ne pas aller à l’école par province aux frais de scolarité modiques et aux frais de scolarité élevés (%) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 5.35 Des taux de fréquentation scolaire élevés n’impliquent pas une meilleure qualité de l’éducation. En 2011, une proportion plus élevée d’élèves du primaire n’a pas réussi à passer en classe supérieure dans les provinces aux frais de scolarité modiques, par rapport aux provinces où ces frais étaient élevés, et ce dans tous les types d’écoles : l’école publique confessionnelle, l’école publique non confessionnelle et l’école primaire privée (Tableau 5.9). De plus, le taux de satisfaction des parents était généralement plus bas dans les provinces aux frais de scolarité faibles que dans les provinces aux frais de scolarité élevés. En effet, dans les provinces aux frais de scolarité modiques, 78,6 % des parents ayant des enfants scolarisés dans une école publique non confessionnelle estimaient que la qualité de l’enseignement était satisfaisante, tandis que dans les provinces aux frais plus élevés, ce chiffre était de 83,2 % (Tableau 5.11). 5.36 La tendance était la même pour les écoles publiques confessionnelles et les écoles privées. Les parents dont les enfants fréquentaient ces écoles dans les provinces aux frais de scolarité élevés ont estimé que la qualité de l’enseignement était plus satisfaisante par rapport aux parents des enfants 125 fréquentant ces mêmes écoles dans les provinces aux frais de scolarité plus modiques. Un pourcentage plus important de parents avec des enfants dans le primaire dans les provinces aux frais de scolarité élevés ont estimé que les compétences des enseignants étaient satisfaisantes par rapport aux parents des provinces aux frais de scolarité plus bas, quel que soit le type d’école : publique confessionnelle, publique non confessionnelle et primaire privée. Toutefois, les parents ont estimé que les manuels et les fournitures scolaires étaient davantage fournis dans les écoles des provinces aux frais de scolarité plus modiques que dans les provinces aux frais de scolarité plus élevés. Tableau 5.9 École primaire (%), 2012 Provinces aux frais de scolarité Provinces aux frais de scolarité modiques élevés Publique non confessionnelle 12,4 10,6*** Publique confessionnelle 11,7 11,5*** Privé 11,9 8,9*** *** indique le pourcentage d’enfants scolarisés dans le Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.Remarque : primaire qui ne sont pas passés en classe supérieur en 2011, tel que différencié entre les provinces aux frais de scolarité modiques et les provinces aux frais de scolarité élevés, au seuil de signification de 1 %. Tableau 5.10 Niveau de satisfaction des parents (école primaire) (%) Manuels/fournitures scolaires Qualité de l’enseignement Provinces aux Provinces aux Provinces aux Provinces aux frais de scolarité frais de scolarité frais de scolarité frais de scolarité modiques élevés modiques élevés Publique non confessionnelle 41,2 34,2*** 78,6 83,2*** Publique confessionnelle 44,2 39,4*** 83,7 84,4*** Privé 24,1 46,3*** 83,4 90,9*** Nombre d’élèves Compétences des enseignants Provinces aux Provinces aux Provinces aux Provinces aux frais de scolarité frais de scolarité frais de scolarité frais de scolarité modiques élevés modiques élevés Publique non confessionnelle 75,6 70,9*** 80,3 84,5*** Publique confessionnelle 75,2 75,9*** 81,9 85,1*** Privé 71,8 78,9*** 80,6 90,8*** : *** indique le niveau de satisfaction des parents, tel que Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012.Remarque différencié entre les provinces aux frais de scolarité modiques et les provinces aux frais de scolarité élevés, au seuil de signification de 1 %. E. Conclusion 5.37 En République démocratique du Congo, l’éducation offre des opportunités d’échapper à la pauvreté et d’améliorer les conditions de vie. Le niveau d’éducation réduit le risque de chômage, accroît les chances d’obtenir un emploi rémunéré et de s’investir dans des entreprises familiales, en particulier 126 pour les femmes. Les femmes en RDC tirent de plus grands avantages en achevant des études plus avancées. Cependant, leur niveau d’éducation est également beaucoup plus faible que celui des hommes. 5.38 Malgré une amélioration du taux de scolarisation chez les plus pauvres, l’écart entre le taux de scolarisation des garçons et des filles est resté élevé en RDC. Les coûts de l’éducation, en particulier dans le secondaire, étaient élevés pour les pauvres, si bien qu’il était plus difficile pour ces parents d’envoyer leur fille à l’école secondaire. Néanmoins, le taux de scolarisation des filles était sensiblement plus élevé dans les provinces aux frais de scolarité modiques que dans les provinces aux frais élevés. Ces constatations semblent indiquer que les parents sont disposés à envoyer leurs filles à l’école secondaire si le coût de scolarisation est bas. De plus, lorsque les frais de scolarité sont modiques, les filles et les garçons du quantile le plus pauvre peuvent plus facilement poursuivre leur scolarité, même lorsqu’ils sont entrés à l’école plus tard que les enfants des quantiles les plus riches. Selon la Banque mondiale (2015), la gratuité de l’éducation aurait dû être introduite de la première à la troisième classe du primaire en 2010, dans la quatrième classe en 2011, dans la cinquième classe en 2012 et dans la sixième classe en 2013. Toutefois, il semble que cette politique n’ait pas été véritablement mise en œuvre au niveau des provinces. L’analyse de l’équipe d’évaluation suggère qu’une politique de gratuité de l’éducation primaire est susceptible d’avoir des impacts positifs sur les taux de scolarisation. 5.39 Les frais de scolarité élevés n’ont pas été la seule raison pour laquelle les filles en RDC n’ont pas pu fréquenter l’école. La grossesse et le mariage des adolescentes étaient les deux principales raisons pour lesquelles les adolescentes de RDC ont abandonné l’école. Si les parents ont la responsabilité d’assumer les coûts de l’éducation, des programmes de transferts monétaires pourraient être une politique efficace pour pousser les adolescentes à poursuivre leur scolarité. Baird et autres (2015) ont réalisé une évaluation d’impact des programmes de transferts monétaires destinés aux adolescentes au Malawi. Ces auteurs ont conclu que les programmes de transferts monétaires conditionnels aux filles qui ont abandonné l’école, mais qui ont repris leur scolarité ont eu des effets majeurs et à long terme sur l’achèvement des études, les années d’instruction, le report du mariage et la probabilité de grossesse. 5.40 Un taux de fréquentation scolaire plus élevé ne signifie pas une éducation de meilleure qualité. Un pourcentage plus élevé d’élèves du primaire ne sont pas parvenu à passer en classe supérieure dans les provinces aux frais de scolarité modiques, par rapport aux provinces où ces frais sont élevés, quel que soit le type d’école. En outre, la satisfaction des parents était généralement moindre dans les provinces aux frais de scolarité modiques. Ces conclusions suggèrent que les provinces pauvres ont adopté des politiques éducatives favorables aux pauvres et sont ainsi parvenues à accroître les taux de fréquentation scolaire. Cependant, les provinces pauvres devraient dorénavant envisager de fournir une éducation de meilleure qualité à leurs enfants. 5.41 L’amélioration des niveaux d’éducation en milieu rural a eu un impact limité lorsque le nombre d’emplois dans les secteurs non agricoles n’était pas suffisant. L’analyse suggère que chaque niveau d’éducation était associé à de plus grandes opportunités d’emploi dans l’industrie et les services, et à des 127 revenus plus élevés. Toutefois, les rendements de l’éducation étaient convexes : aucune augmentation importante des revenus n’a été observée tant que des niveaux d’éducation plus élevés n’étaient pas atteints. Par conséquent, afin de tirer profit de niveaux d’éducation plus élevés, le gouvernement doit concevoir des politiques économiques qui encouragent les élèves à poursuivre des études plus poussées et, parallèlement, promouvoir activement la transformation structurelle et la création d’emplois dans les secteurs non agricoles afin que les jeunes puissent pleinement bénéficier des rendements de leur d’éducation. 128 CHAPITRE 6 : PAUVRETÉ URBAINE, INFORMALITÉ ET INÉGALITÉS DE REVENUS EN RÉPUBLIQUE DÉMOCRATIQUE DU CONGO A. Introduction 6.1. En République démocratique du Congo, la conjugaison d’une croissance démographique rapide, d’une croissance macroéconomique insuffisante et d’une croissance sectorielle déséquilibrée a poussé un grand nombre de personnes en âge de travailler vers le secteur informel. La croissance exponentielle de ce secteur est également due à l’état actuel de l’appareil administratif, qui ne s’est pas encore remis des nombreuses années de conflits prolongés dans le pays. En 2012, le secteur informel représentait 81,5 % des emplois en RDC (Banque mondiale, 2015), soulignant son importance pour la création d’emplois, la croissance des revenus et la réalisation du double objectif de réduction de la pauvreté et de prospérité partagée. Le secteur informel congolais se compose d’entreprises de tailles diverses, à la fois en termes de capital physique/financier et d’effectif. 6.2. Une entreprise appartient au secteur informel lorsqu’elle ne possède pas de livre comptable officiel ni de numéro d’identification national d’entreprise. Bien que le secteur informel puisse être défini comme englobant des activités économiques non assujetties à des taxes et autres réglementations, la définition ci-dessus semble plus appropriée, car elle permet une comparabilité avec des études réalisées dans d’autres pays en développement. Ce chapitre se concentre sur les entreprises informelles des zones urbaines, car elles représentent la majeure partie des unités de production du secteur informel, et sont nettement différentes de leurs homologues des zones rurales. Migration et secteur informel sont étroitement liés. 6.3. Le flux de migration rural-urbain, résultant de facteurs structurels, fournit une part importante de la main-d’œuvre au secteur informel en RDC. En raison des nombreux facteurs d’incitation dans les zones rurales, des facteurs d’attraction perçus dans les zones urbaines et des conflits armés, l’exode rural a atteint un niveau sans précédent en RDC. En d’autres termes, l’exode rural, qui touche principalement les Congolais en âge d’activité maximale, peut être considéré comme un moyen d’améliorer les moyens de subsistance, car dans les zones rurales, le risque de chômage est élevé et les niveaux de salaire sont faibles par rapport aux zones urbaines. L’incertitude sur les moyens de subsistance dans les zones rurales prend des proportions alarmantes, une politique foncière inadéquate obligeant les agriculteurs à composer avec la réduction des parcelles. En outre, les réseaux routiers peu développés n’aident pas les producteurs ruraux à tirer pleinement parti de leurs récoltes. 6.4. Les objectifs de ce chapitre sont multiples. Premièrement, il cherche à analyser le secteur informel congolais. Deuxièmement, il examine le lien entre le secteur informel et la pauvreté urbaine en RDC. Enfin, il explore la possibilité de politiques bien ciblées pour les travailleurs exerçant dans le secteur informel. L’analyse tente de répondre à plusieurs questions. Qu’est-ce qui définit le secteur 129 informel en RDC ? Comment ce secteur peut-il être catégorisé pour faire sens en termes de politiques et de recherche ? Quelles sont les contraintes à la performance dans le secteur informel ? Ces contraintes varient-elles d’une région à l’autre ? Existe-t-il un potentiel de croissance dans certains segments du secteur informel ? 6.5. La suite du chapitre est structurée ainsi : les caractéristiques des entrepreneurs informels sont examinées en section 2. La section 3 étudie la typologie des entreprises du secteur informel en expliquant la stratégie d’identification et en comparant des groupes d’entrepreneurs. La section 4 étudie la pauvreté urbaine et les inégalités de revenus parmi les entreprises informelles. La section 5 propose une analyse des disparités de revenus entre entreprises informelles. La section 6 analyse les facteurs de performance des entreprises. La section 7 propose des observations finales et des recommandations politiques. B. Caractéristiques du secteur informel en RDC 6.6. En RDC, la plupart des individus créent des entreprises informelles, car ils n’ont pas d’alternatives en matière d’emploi. De nombreux entrepreneurs ont créé leur entreprise parce qu’ils ne trouvaient pas d’emploi dans le secteur salarié formel. La Figure 8 indique que 63 % des entrepreneurs ayant créé leur propre entreprise en l’absence d’emplois dans les grandes entreprises ont suivi des études secondaires. Figure 6.1 : Pourcentage des entreprises ayant été fondées en raison du manque d’emplois dans les grandes entreprises, par niveau d’instruction Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 6.7. La grande majorité des entrepreneurs de ce secteur sont principalement pauvres. L’incidence de la pauvreté est élevée parmi les travailleurs du secteur informel, 61 % d’entre eux étant pauvres, contre une incidence nationale de 64 % (Tableau 1). Néanmoins, cette incidence varie considérablement d’une 130 région à l’autre chez les travailleurs du secteur informel, avec par exemple environ 90 % d’entrepreneurs informels pauvres au Sud-Kivu, contre 31 % à Kinshasa (Figure 2). On observe également des différences frappantes dans les caractéristiques sociodémographiques des entrepreneurs du secteur informel. Figure 6.2. Incidence de la pauvreté parmi les entrepreneurs informels, par province 100.00 89.43 90.00 81.23 80.65 79.42 75.56 73.73 80.00 68.15 70.00 60.00 54.33 50.00 44.04 42.87 40.00 30.78 30.00 20.00 10.00 0.00 Source : Calculs des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3. 6.8. La plupart des entrepreneurs du secteur informel sont instruits. Alors que 59 % des entrepreneurs informels ont terminé des études secondaires et 14 % des études postsecondaires, seuls 7 % d’entre eux n’ont pas suivi de scolarité et 16 % ont décroché après le primaire (Tableau 1). 6.9. Il existe un lien étroit entre le niveau d’instruction et le niveau de pauvreté : les entrepreneurs affichant des niveaux de consommation plus élevés 25 tendent à être plus instruits. Environ 40 % des entrepreneurs ayant poursuivi des études postsecondaires figurent parmi ceux qui présentent les niveaux de consommation les plus élevés (quintile supérieur), contre seulement 12 % parmi les entrepreneurs sans instruction formelle. À l’inverse, environ 6 % des entrepreneurs ayant poursuivi des études postsecondaires ont un niveau de consommation se situant dans le quintile inférieur, où environ 24 % des entrepreneurs sans éducation formelle affichent le niveau de consommation le plus faible. Le niveau d’instruction est positivement corrélé à la consommation, les entrepreneurs relativement bien éduqués étant les plus aisés (Tableau 1). 6.10. La taille des entreprises informelles, en termes d’effectif, varie considérablement, mais la plupart des entreprises du secteur informel n’ont pour seul effectif que leur propriétaire. La Figure 3 illustre la répartition des entreprises informelles en fonction de la taille de leurs effectifs. Elle montre que 82 % des entrepreneurs du secteur informel sont des travailleurs indépendants. Si 11 % des entreprises 25 La suite de ce chapitre s’appuie sur la consommation comme indicateur du revenu et utilisera les deux termes de façon interchangeable. 131 informelles emploient deux personnes, environ 7 % d’entre elles ont des effectifs composés de 3 à 5 personnes (Figure 3). Figure 6.3. Taille des entreprises informelles Source : Calculs des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3. 6.11. Concernant le secteur industriel, environ 65 % des entreprises informelles exercent leurs activités dans les domaines suivants : agro-industrie et commerce alimentaire, commerce de détail et services de réparation. La ventilation entre ces secteurs indique que 38 % des entrepreneurs travaillent dans l’industrie agroalimentaire et le commerce alimentaire, et 26 % dans le commerce de détail et les services de réparation. Les entreprises informelles de l’industrie manufacturière représentent une minorité, soit 10 % de toutes les entreprises informelles opérant dans ce domaine. Les secteurs comme le commerce de gros, la construction et l’exploitation minière représentent moins de 2 % des entreprises informelles (Tableau A2 en annexe). 6.12. Bien que les entrepreneurs du secteur informel tendent à travailler dans un lieu d’exploitation fixe, ces lieux peinent souvent à répondre aux exigences de base permettant de soutenir la croissance des entreprises. Environ 85 % des entrepreneurs du secteur informel travaillent dans un lieu fixe, contre 15 % d’entrepreneurs mobiles. Le domicile est le lieu de travail le plus répandu chez les entrepreneurs travaillant dans un lieu fixe. Les entrepreneurs du secteur informel travaillant chez eux tendent à manquer d’installations adaptées à leur activité, 63 % d’entre eux ne disposant pas d’équipements (Figure 4). 132 Figure 6.4. Lieu d’activité des entreprises Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 6.13. La majorité des entreprises informelles n’ont pas accès aux infrastructures de base telles que l’eau, l’électricité et une ligne téléphonique. Respectivement, 8 %, 12 % et 15 % des entreprises ont accès à l’eau, à l’électricité et aux télécommunications. Les entrepreneurs du quintile inférieur de la répartition de la consommation ont moins accès aux infrastructures de base, principalement parce qu’ils sont moins susceptibles d’avoir un lieu de travail fixe par rapport à ceux qui se trouvent dans le quintile supérieur de la répartition de la consommation (Tableau 1). 6.14. L’accès à des infrastructures de base et à un lieu de travail fixe est plus limité chez les femmes entrepreneures que chez leurs homologues masculins. Alors que 24 % des hommes entrepreneurs ont accès aux télécommunications, seules 10 % des femmes entrepreneures y ont accès. De la même manière, une proportion plus importante de femmes entrepreneures, soit 27 %, travaillent à leur domicile sans installation, contre 12 % pour les hommes (Figure 5). 133 Figure 6.5. Sexe, infrastructures et lieu d’activité Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 6.15. La performance des entreprises du secteur informel est liée au niveau de capital et à l’origine de la main-d’œuvre. Les entreprises disposant d’un capital important génèrent les bénéfices les plus élevés. On retrouve une concentration disproportionnée de ces entreprises à fort capital parmi les entrepreneurs présentant des niveaux de consommation élevés. Les entreprises très productives emploient généralement un salarié au sein de leur ménage (Tableau 1). Cependant, les caractéristiques et la performance des entreprises varient selon les caractéristiques socioéconomiques du propriétaire. 6.16. La performance moyenne des entreprises informelles, mesurée par la valeur ajoutée horaire, s’établit à 20 697,02 CDF. Leur capital moyen est de 145 255,6 CDF. Dans l’ensemble, les entreprises appartenant à des hommes tendent à enregistrer de meilleurs résultats. La performance et le capital de l’entreprise varient selon le sexe du propriétaire. Les entreprises gérées par des hommes tendent à avoir un capital plus élevé (258 688 CDF) et à générer plus de valeur ajoutée par heure travaillée (42 867,38 CDF) que celles dirigées par des femmes. Sans surprise, les entreprises informelles dirigées par des hommes tendent à avoir plus d’employés, plus susceptibles d’être rémunérés (Figure 6). Toutefois, le secteur informel congolais est dominé par des femmes entrepreneures, qui possèdent environ 64 % des entreprises informelles. Ce point fait écho au constat selon lequel, dans de nombreux pays en 134 développement, les femmes gèrent la majorité des petites et moyennes entreprises en l’absence d’autres opportunités (Rubio, 1991). Figure 6.6 Sexe et caractéristiques des entreprises Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 6.17. Les entreprises disposant des capitaux les plus élevés opèrent davantage dans les secteurs des transports, des industries primaires et extractives, de la construction et de l’hôtellerie-restauration. Environ 42 % des entreprises informelles du décile supérieur de capital opèrent dans le secteur des transports. Les entreprises informelles de secteurs comme le commerce alimentaire et l’agroalimentaire ainsi que la vente en gros affichent généralement les plus bas niveaux de capital (Tableau A2 en annexe). 6.18. Plus les entrepreneurs sont riches, meilleure est la performance économique. Les entrepreneurs dont les niveaux de consommation sont supérieurs à ceux de leurs homologues du quintile inférieur génèrent une valeur ajoutée horaire plus importante. Les entrepreneurs informels du décile de revenu inférieur produisent une valeur ajoutée inférieure d’environ deux tiers à celle des entrepreneurs du décile supérieur. 6.19. Les entrepreneurs disposant d’un capital plus élevé sont plus éduqués. Plus du tiers des entrepreneurs disposant d’un capital élevé (quartile supérieur) ont suivi une formation professionnelle (au-delà du cycle primaire), contre seulement 11 % des entrepreneurs du quartile inférieur de la répartition du capital. Environ 19 % des entrepreneurs du quartile inférieur de la répartition du capital ont fait des études postsecondaires, contre 36 % dans le quartile supérieur (Tableau A3 en annexe). 6.20. Les entreprises informelles à faible capital sont plus contraintes que leurs pairs par le manque d’infrastructures de base (eau, électricité et ligne téléphonique). Les entreprises du quartile inférieur de 135 la répartition du capital ont un accès moindre aux infrastructures de base. Près du tiers de ces entreprises opèrent davantage dans des habitations mobiles, contre seulement un cinquième des entreprises du quartile supérieur de la répartition du capital (Figure A1 de l’annexe). Les entreprises informelles implantées dans des régions telles que Kinshasa et le Katanga ont généralement un capital plus important (Tableau A2 en annexe) et ont également un meilleur accès à l’eau et à l’électricité. Table 6.1. Répartition de la consommation parmi les entreprises informelles Remarque : Les moyennes et les pourcentages sont pondérés à l’aide de poids d’échantillonnage. 136 C. Classification des entreprises du secteur informel 6.21. Les données des Enquêtes 1-2-3 26, et celles sur la répartition du capital en particulier, sont utilisées pour définir trois catégories d’entreprises informelles en s’appuyant sur une stratégie en trois étapes (Grimm et coll. 2012). Premièrement, les entreprises les plus productives (50 %) se classent parmi les 40 % les plus riches en termes de répartition du capital 27. Deuxièmement, la probabilité empirique d’être une entreprise très productive est prédite en utilisant les corrélations entre les caractéristiques des propriétaires et des entreprises et la mesure de leurs performances. Enfin, les entreprises sont classées en trois groupes : les « plus performants », les « gazelles contraintes » et les « survivalistes », en fonction de leur situation réelle d’entreprise hautement productive et de la probabilité prédite de l’être. (Voir Encadré A2 en annexe pour une description détaillée de la stratégie d’identification.) 6.22. Le premier groupe d’entrepreneurs (les « plus performants ») est tourné vers la croissance. Il bénéficie d’un capital plus élevé et représente 10 % du secteur informel de la RDC. Le deuxième groupe (« gazelles contraintes ») — 38 % des entreprises informelles — comprend des entrepreneurs partageant de nombreuses caractéristiques avec les « plus performants », en particulier des compétences en gestion, mais opérant avec des niveaux de capital moins élevés. Enfin, le troisième groupe, les « survivalistes », représente 52 % des entreprises informelles. Il comprend les unités de production à faible niveau de capital physique qui peinent à croître. Les « plus performants » sont principalement présents à Kinshasa (26 %), au Katanga (16 %), en Équateur (14 %) et au Kasaï-Oriental (10 %). Ils sont plus modestement représentés dans les autres régions (moins de 10 %). Kinshasa et le Katanga sont également les régions où la part relative des « gazelles contraintes » est la plus importante, tandis que les « survivalistes » sont plus présents dans des régions telles que le Kasaï-Occidental (18 %) (Figure 7). 26Trois phases impliquant différentes populations statistiques : individus, unités de production informelles, ménages. Ce chapitre s’appuie sur un sous-échantillon représentatif de 4 504 entreprises informelles. 27 Les entrepreneurs productifs sont identifiés en tant qu’entrepreneurs dans les 50 % de la répartition supérieure de la productivité du capital (valeur ajoutée par unité de capital physique). Le capital physique est la valeur de remplacement de tous les actifs liés aux activités utilisés pour l’exploitation de l’entreprise au cours de la dernière année, y compris la création, les machines, le mobilier, les véhicules et les services publics, ainsi que leur valeur ajoutée. 137 Figure 6.7. Part des entrepreneurs les plus performants, des gazelles contraintes et des survivalistes, par province Remarque : Les pourcentages sont pondérés à l’aide de poids d’échantillonnage. a. Hétérogénéité par type d’entreprise 6.23. L’évaluation des différences entre les « plus performants », les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » contribue à éclairer la politique qui pourrait être conçue pour chaque catégorie. Cette section examine trois aspects : les caractéristiques des entrepreneurs individuels, le choix du secteur et les caractéristiques des entreprises. On pourrait s’attendre à ce que les « gazelles contraintes » présentent des caractéristiques fondamentales et de gestion similaires à celles des « plus performants », ce qui est conforme à notre définition des deux groupes. 6.24. L’incidence de la pauvreté est le plus faible parmi les « plus performants ». Si 61 % des entrepreneurs sont pauvres, seuls 9 % d’entre eux comptent parmi les « plus performants », 33 % sont des « gazelles contraintes » et 58 % des « survivalistes ». Par conséquent, les politiques visant à améliorer le bien-être des travailleurs informels pauvres devraient viser les « survivalistes » et les « gazelles contraintes ». 6.25. Les entreprises « survivalistes » appartiennent majoritairement à des femmes, tandis que les entreprises « plus performantes » et les « gazelles contraintes » sont principalement détenues par des hommes. La disparité entre les sexes dans le secteur informel est plus perceptible par type d’entreprise. Les entreprises informelles appartenant à des femmes sont pour la plupart des « survivalistes ». Les femmes possèdent 87 % des entreprises « survivalistes » et, respectivement, 42 % et 29 % des « plus performantes » et des « gazelles contraintes » (Tableau A6 en annexe). En revanche, les hommes tendent à posséder les entreprises les « plus performantes » ou les « gazelles contraintes » pouvant devenir les « plus performantes ». 138 6.26. Les différences en matière d’éducation sont prononcées, les entrepreneurs les « plus performants » et les « gazelles contraintes » ayant une meilleure instruction que les « survivalistes ». D’un point de vue statistique, le niveau d’instruction n’est pas significativement différent entre les « plus performants » et les « gazelles contraintes », mais on observe une différence notable entre les « plus performants » et les « survivalistes ». Alors que 14 % des « plus performants » ont suivi des études postsecondaires, 8 % seulement des « survivalistes » ont atteint ce niveau d’instruction. Les « survivalistes » affichent le plus faible niveau d’instruction. 6.27. La formation professionnelle est positivement corrélée à la performance des entreprises informelles. Ce fait peut permettre d’établir un lien utile entre formation et performance des entreprises, puisqu’un niveau d’instruction plus élevé et une meilleure formation augmentent les capacités des entrepreneurs et leur permettent d’acquérir de nouvelles compétences en gestion et en marketing et de se familiariser avec des processus de production plus efficaces (Tan et Batra, 1995 ; Burki et Terrell, 1998). b. Choix des secteurs et typologie des entreprises 6.28. La plupart des « survivalistes » opèrent dans le secteur du commerce alimentaire et de l’agroalimentaire. Plus de la moitié des « survivalistes » opèrent dans ce secteur, contre respectivement 23 % des « plus performants » et 18,4 % des « gazelles contraintes » seulement. La vente au détail et les services de réparation constituent le principal secteur occupé par les « plus performants » et les « gazelles contraintes », avec des présences respectives de 26,6 % et 29 %. Ce secteur comprend, par exemple, le commerce de détail de charbon, de carburant, d’ustensiles de cuisine et d’autres activités comme la réparation de vélos, de motos et articles ménagers. 6.29. Les entreprises les « plus performantes » sont plus grandes que les « gazelles contraintes » et les « survivalistes ». En prenant pour mesure le nombre total de travailleurs rémunérés ou non rémunérés, les entreprises les « plus performantes » sont environ 20 % plus grandes que les « gazelles contraintes » et presque 50 % plus grandes que les « survivalistes ». 6.30. La plupart des entreprises les « plus performantes » sont des coentreprises réunissant de nombreux propriétaires. Créer une entreprise informelle avec une autre personne peut réduire les contraintes liées au marché du crédit. Les entreprises détenues par plusieurs propriétaires sont donc plus susceptibles d’être les « plus performantes » ou des « gazelles contraintes ». Environ 20 % des entreprises les « plus performantes » sont des coentreprises, ce qui est seulement le cas pour 11 % des « survivalistes ». 6.31. Les « gazelles contraintes » sont plus âgées que les entreprises « les plus performantes » et les « survivalistes ». Ces dernières sont les plus jeunes, toutes catégories confondues. L’âge des entreprises peut refléter le cumul d’expérience entrepreneuriale. Toutefois, il peut entraîner une forte baisse de la rentabilité pour deux raisons. Premièrement, le canal d’apprentissage par la pratique permet aux entrepreneurs de mieux connaître leurs capacités et d’être « plus performants » avec l’âge, ce qui les rend 139 plus susceptibles de survivre (Baker et Kennedy, 2002). Deuxièmement, les entreprises les plus anciennes des pays en développement peuvent subir des pertes de productivité, par exemple lorsque leurs propriétaires sont trop âgés pour adopter les nouvelles technologies (Burki et Terrell, 1998 ; Nichter et Goldmark, 2009). 6.32. Les entreprises les « plus performantes » et les « gazelles contraintes » tendent à opérer dans des lieux fixes, contrairement aux « survivalistes ». Les entreprises les « plus performantes » et les « gazelles contraintes » tendent davantage à opérer dans des lieux fixes (rues, marchés et magasins), tandis que les « survivalistes » gèrent leurs activités sur des points de vente mobiles. Cela peut expliquer les contraintes plus fortes liées aux infrastructures de base auxquelles sont confrontés les « survivalistes » opérant depuis des points de vente mobiles. 6.33. Les « survivalistes » ont des connaissances financières moins importantes et sont moins susceptibles d’immatriculer leurs entreprises et d’appartenir à une association professionnelle que les deux autres groupes. Ces caractéristiques ne sont pas significativement différentes entre les « plus performants » et les « gazelles contraintes ». Ce point montre que les « plus performants » et les « gazelles contraintes » partagent des compétences en gestion et des réseaux professionnels. D. Pauvreté urbaine et inégalités de revenus dans le secteur informel 6.34. Les « survivalistes » et les « gazelles contraintes » tendent à être plus pauvres que les « plus performants ». Plus de 17 % des « survivalistes » figurent dans le quintile inférieur de la consommation, contre seulement 13 % des « gazelles contraintes » et 9 % des « plus performants » (Tableau 2). De plus, les estimations logit 28 de la probabilité d’être pauvre (Tableau 3) confirment que les « survivalistes » et les « gazelles contraintes » sont plus susceptibles d’être pauvres que les « plus performants ». Ce résultat peut provenir du fait que les « plus performants » font face à des contraintes moins importantes (dotation en capital et infrastructures) que les « gazelles contraintes » et les « survivalistes ». Tableau 6.2 : Quintiles de consommation par équivalent adulte, par entreprise informelle Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. 28 Ces résultats sont robustes dans deux autres méthodes de classification (en termes de capital moyen et de valeur ajoutée par heure travaillée) des trois groupes d’entreprises informelles. 140 Tableau 6.3 : Pauvreté parmi les entreprises informelles (logit) 6.35. Les inégalités de revenus sont plus faibles chez les « plus performants » que chez les « gazelles contraintes » et les « survivalistes ». Les bénéfices, qui indiquent les revenus des entrepreneurs, sont plus équitablement répartis parmi les plus performants que dans les deux autres groupes d’entreprises informelles. La courbe de Lorenz (Figure 8) indique que, par exemple, les 25 % entrepreneurs les plus pauvres parmi les « plus performants » se partagent environ 8 % des bénéfices, tandis que les 25 % les plus pauvres des « gazelles contraintes » ne possèdent que 1,5 % des bénéfices. De plus, l’indice de Gini est d’environ 0,40 chez les « plus performants », alors qu’il est plus élevé chez les « gazelles contraintes » (0,57) et les « survivalistes » (0,6). Figure 6.8 : Courbes de Lorenz pour les entreprises informelles Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 141 6.36. Les inégalités de revenus sont perceptibles parmi les entreprises informelles, comme le montre une régression logit ordonnée 29 expliquant ces inégalités au sein des entreprises informelles. Pour une augmentation de 1 000 CDF de l’excédent brut d’exploitation, la probabilité de figurer dans le quintile supérieur par rapport aux autres catégories (combinées) est supérieure de 0,11 % (tous les échantillons) 30. À mesure que ces excédents augmentent, les entrepreneurs les plus riches ont plus de chances d’accroître leurs revenus que les autres. Lorsque l’on considère chaque catégorie d’entreprise, ce scénario se répète pour les « gazelles contraintes » et les « survivalistes ». 6.37. Le capital humain est un facteur clé des inégalités de revenus. Un capital humain plus élevé, y compris l’éducation et la capacité de lire dans n’importe quelle langue, augmente la probabilité de figurer dans le quintile supérieur de la répartition des revenus pour toutes les catégories d’entreprises informelles. Les résultats montrent également que, pour les « plus performants », les études postsecondaires sont le facteur le plus important pour expliquer les probabilités de figurer dans le quintile de revenu supérieur, tandis que pour les « gazelles contraintes », la formation professionnelle est le facteur le plus important du capital humain. En outre, les connaissances financières sont un facteur qui prévaut davantage chez les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » que chez les « plus performants ». 6.38. Les entreprises ayant un accès plus limité au crédit sont moins susceptibles de figurer dans le quintile de revenu supérieur. En raison du manque d’accès au crédit, les entreprises les « plus performantes », les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » doivent figurer parmi les 20 % les plus riches (Tableau A7 en annexe). 31 E. Comprendre les écarts de revenus entre les entreprises informelles 6.39. Les politiques visant à réduire l’écart de performance entre les « plus performants » et les « gazelles contraintes » ainsi que les « survivalistes » pourraient contribuer à réduire la pauvreté et les inégalités de revenus. Cette section compare les entreprises les « plus performantes » avec les « gazelles 29 La variable dépendante est le nombre de quintiles ordonnés de revenu par équivalent adulte (consommation) pour l’entrepreneur i. La principale variable explicative est l’excédent brut d’exploitation de l’entreprise i. On le définit comme la valeur ajoutée moins le revenu mixte, la rémunération des employés et d’autres taxes plus les subventions sur la production. Autrement dit, lorsqu’une augmentation de l’excédent brut d’exploitation accroît le revenu des entrepreneurs les moins riches, les inégalités diminuent. Parmi les autres variables explicatives, on trouve les caractéristiques standard du propriétaire de l’entreprise : âge, âge au carré, sexe, et âge de l’entreprise ; le capital humain (éducation, connaissances financières, aptitudes en lecture et une variable fictive prenant la valeur un si le propriétaire est membre d’une association professionnelle) ; les compétences en gestion d’entreprise couvrant par exemple l’absence de clients, l’accès au crédit et aux équipements, les problèmes de gestion, la localisation de l’entreprise et les problèmes de discipline des employés ; et les effets fixes de secteur (Si ) et de région (R i ). 30 Les résultats sont reportés dans le Tableau A7 (annexe). 31Les résultats des régressions d’inégalité sont robustes dans deux autres méthodes de classification des trois groupes d’entreprises informelles (Tableaux A8 et A9 en annexe). Premièrement, nous reclassons les groupes des entreprises les « plus performantes » et des « gazelles contraintes » en fonction de la valeur médiane du capital. Nous obtenons 690 « plus performantes » et 941 « gazelles contraintes ». Deuxièmement, nous redéfinissons les entrepreneurs les « plus performants » comme étant ceux figurant dans les 10 % supérieurs de la répartition de la valeur ajoutée par heure travaillée. 142 contraintes » et avec les « survivalistes » pour expliquer leurs écarts de revenus. Pour cela, elle s’appuie sur la méthode d’Oaxaca-Blinder 32 qui décompose en deux parties les différences de revenus, ces derniers étant représentés par le logarithme de la consommation par équivalent adulte. Une partie de la différence est due à des groupes différents, mais recevant le même traitement (composante expliquée). Une seconde partie résulte d’une différence de performance entre les groupes présentant les mêmes caractéristiques individuelles, mais un des groupes est plus performant que l’autre (composante inexpliquée). 6.40. La performance des entreprises est un facteur important qui explique les différences de consommation entre entrepreneurs du secteur informel. Les écarts de performance des entreprises expliquent plus de la moitié de l’écart de revenu entre les entreprises les « plus performantes » et les « gazelles contraintes » (Tableau 4). Les écarts liés à d’autres facteurs, notamment des caractéristiques des entrepreneurs telles que l’âge, le capital humain et d’autres facteurs managériaux (problèmes de gestion et de discipline), expliquent plus de 20 % de l’écart de revenu. Pourtant, un écart de plus de 25 % reste inexpliqué. De plus, concernant l’écart de revenu entre les « plus performants » et les « survivalistes », environ 45 % de cet écart est inexpliqué et moins de 15 % résultent des écarts de performance (Tableau 5). Table 6.4 : Décomposition de Blinder-Oaxaca de la consommation par équivalent adulte (Entrepreneurs les plus performants contre gazelles contraintes) Source : Calcul des auteurs à partir de l’enquête 1-2-3 de 2012. F. Facteurs de performance des entreprises informelles 6.41. L’analyse des facteurs de performance des entreprises apporte des éclairages intéressants 33. Comme le montre l’analyse bivariée ci-dessus, l’analyse multivariée indique que plus le propriétaire de 32 La décomposition de Blinder-Oaxaca (Blinder, 1973 ; Oaxaca, 1973) explique l’écart entre les moyennes d’une variable de résultat (le logarithme de la consommation par équivalent adulte dans notre cas) entre deux groupes. 33La régression suivante explique la valeur ajoutée par heure travaillée et un certain nombre de caractéristiques des entrepreneurs ainsi que le capital humain, notamment l’éducation, les connaissances financières, et les variables de remplacement pour les réseaux professionnels et les compétences en gestion. Elle comprend également les variables de secteur et les effets fixes de région . 143 l’entreprise est âgé, meilleur est son rendement avec un taux décroissant. 34 Le capital humain — y compris l’éducation secondaire, la formation professionnelle et les aptitudes en lecture — présente une corrélation positive et significative avec la performance des entreprises. Par exemple, la poursuite d’une formation professionnelle augmente de 41 % la performance d’une entreprise. 6.42. En outre, le fait d’être membre d’une association professionnelle est un facteur important du succès des entreprises. L’appartenance à un réseau professionnel semble être un avantage clé, qui peut aider les entrepreneurs à avoir accès à des ressources telles que les informations et le crédit. L’acquisition de compétences pour améliorer sa performance reste néanmoins essentielle pour accroître la productivité des entreprises informelles et réduire les inégalités et la pauvreté. 6.43. Le manque de demande et les problèmes de discipline des employés sont les deux plus importants défis pour la performance des entreprises informelles en RDC. Le manque de clients et les problèmes de discipline des employés réduisent la performance des entreprises de 13 % et 35 %, respectivement. Cela confirme que la bonne gestion d’une entreprise est essentielle à son succès. 6.44. Certains secteurs présentent les plus fortes perspectives de croissance. En outre, la construction, des activités comme la coiffure et d’autres services aux ménages, les vêtements et accessoires, ainsi que les industries primaires et minières sont les secteurs dans lesquels les entrepreneurs sont plus susceptibles d’augmenter leur productivité en prenant comme référence le commerce alimentaire et l’agroalimentaire. Les résultats montrent que parmi les entreprises opérant dans ce secteur, les « plus performantes » et les « gazelles contraintes » sont plus nombreuses que les « survivalistes » 35. 6.45. Des simulations simples indiquent qu’un certain nombre de caractéristiques, notamment le capital humain et les compétences en gestion, pourraient améliorer la performance des entreprises informelles. Elles s’appuient sur une estimation des MCO pour montrer comment la performance des « gazelles contraintes » et des « survivalistes » augmenterait si ces dernières évoluaient dans le même environnement que les « plus performants ». Les conclusions indiquent que la performance des « gazelles contraintes » (valeur ajoutée par heure travaillée) augmenterait d’environ 5 % si elles bénéficiaient d’une instruction, de connaissances financières, de réseaux professionnels et de capacités de gestion similaires à celles des « plus performants ». Celle des « survivalistes » augmenterait également de 26 %. 34 Voir le Tableau A10 en annexe. 35Ces résultats sont robustes dans trois autres mesures de la performance des entreprises, à savoir la valeur ajoutée par travailleur, la productivité du travail (ratio production/nombre de travailleurs) et la productivité réelle du travail (ratio rotation du personnel/nombre de travailleurs). Le logarithme des heures totales de travail est inclus dans les régressions en tant que variable explicative supplémentaire. Nous observons que plus le nombre d’heures travaillées dans une entreprise est élevé, meilleure est la performance de cette entreprise (Tableau A11 en annexe). 144 6.46. Les simulations montrent également que le capital humain, en particulier la formation professionnelle (post-primaire), est un facteur important pour la performance des entreprises (Figure 10). Les politiques visant à inscrire les entrepreneurs les « plus performants » et les « gazelles contraintes » à une formation professionnelle pourraient accroître leur performance de 33 %. Quant aux « survivalistes », ils pourraient améliorer leur performance de 35 %. Les effets de l’enseignement secondaire et des aptitudes en lecture sur la performance des entreprises sont moins importants. Par exemple, si tous les « survivalistes » avaient accès à l’enseignement secondaire, leur performance pourrait augmenter de 10 %. 6.47. D’autres facteurs ont des effets importants sur le succès des entreprises. Les problèmes de discipline des employés ont un impact plus important sur la performance des « plus performants » et des « gazelles contraintes ». Leur performance diminue d’environ 39 %, contre seulement 7 % pour les « survivalistes ». Par ailleurs, des connaissances financières et l’adhésion à une association professionnelle pourraient améliorer la performance des entreprises, cet impact étant légèrement plus important pour les « gazelles contraintes ».C Figure 6.9 : Évolution de la performance des entreprises, en pourcentage Source : Calculs des auteurs à l’aide d’estimations des MCO Source : Calculs des auteurs à l’aide d’estimations des tirées de la régression des facteurs de performance (1), MCO tirées de la régression des facteurs de Tableau A10 (Annexe) performance (3), Tableau A10 (Annexe) 145 G. Conclusions et recommandations politiques 6.48. Ce chapitre a mis en évidence le fait que la pauvreté et les inégalités de revenus sont plus répandues chez les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » que chez les « plus performants ». Les inégalités de revenus entre les entreprises informelles s’expliquent principalement par les disparités dans l’éducation et les infrastructures, notamment le manque d’accès au crédit. Si la formation professionnelle augmente les chances pour les « gazelles contraintes » de figurer dans le quintile supérieur, le coefficient n’est pas significatif pour les autres. L’accès au crédit (connaissances financières et manque d’accès au crédit) est un facteur qui impacte davantage les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » que les « plus performants ». 6.49. Ce chapitre montre également que la performance est un facteur clé pour expliquer les différences de revenus entre entreprises informelles. Par exemple, les écarts de performance des entreprises expliquent plus de la moitié de l’écart de revenu entre les « plus performants » et les « gazelles contraintes ». Ainsi, les politiques visant à réduire l’écart entre les « plus performants » et les deux autres catégories d’entreprises informelles — les « gazelles contraintes » et les « survivalistes » — pourraient réduire les inégalités de revenus et la pauvreté. 6.50. Le niveau de capital, l’éducation secondaire, la formation professionnelle et les réseaux professionnels sont des déterminants importants de la performance des entreprises. Par exemple, l’adhésion à une association professionnelle augmente la performance de l’entreprise d’environ 17 %. En outre, le manque de clients et les problèmes de discipline des employés sont des obstacles importants à la performance des entreprises. Le secteur informel congolais est extrêmement hétérogène en matière de capital humain et physique. Cette hétérogénéité dans le secteur informel freine la mise en place de programmes efficaces et diversifiés. 6.51. Les politiques visant à réduire la pauvreté en RDC doivent être adaptées à chacun des trois groupes dans le secteur informel. Pour les « survivalistes », les priorités doivent être axées sur la fourniture d’une formation professionnelle afin d’améliorer leurs compétences techniques et managériales et renforcer leur esprit d’entreprise. L’amélioration de la culture financière ainsi que la facilitation de l’accès au financement sont également essentielles pour ce groupe. En ce qui concerne les « gazelles contraintes », il serait possible de libérer leur potentiel en facilitant l’accès au crédit et en fournissant des programmes de formation pour améliorer leurs compétences managériales. Pour les « plus performants », l’assistance pourrait davantage renforcer leurs compétences managériales et améliorer leur accès aux infrastructures, ce qui leur permettrait d’élargir leurs marchés. 146 ANNEXE Tableau A1 : Définition des variables Caractéristiques du propriétaire Âge du propriétaire Âge du propriétaire de l'entreprise, en années Homme Variable prenant la valeur si l'entrepreneur est un homme Peut lire n'importe quelle langue « Oui » à la question « Savez-vous lire n'importe quelle langue ? » Peut écrire n'importe quelle langue "« Oui » à la question « Savez-vous écrire n'importe quelle langue ? Education Mesurée par le plus haut diplôme obtenu durant la scolarisation L’entrepreneur(e) a créé une entreprise, parce qu’il/elle ne pouvait pas trouver un emploi Pas d’opportunité dans de grandes entreprises rémunéré dans une grande entreprise L’entrepreneur(e) a créé une entreprise, parce qu’il/elle ne pouvait pas trouver un emploi Pas d’opportunité dans de petites entreprises rémunéré dans une petite entreprise Par tradition familiale L’entrepreneur a créé une entreprise par tradition familiale Registre du commerce L’entrepreneur tient un registre commercial de son activité Organisation de l'entreprise L'entrepreneur est membre d'une association professionnelle en rapport ave son activité. Détient un compte d’épargne L'entrepreneur dispose d’un compte d’épargne Connaissances financières Prend la valeur si l'entrepreneur connaît certaines institutions de microfinance Revenu par équivalent adulte Dépense par équivalent adulte ajustée pour les différences de prix régionales Household characteristics Taille du ménage Nombre de membres du ménage Indice de richesse des ménages Indice créé à partir d’une analyse à composantes multiples Le salarié est une femme Le salarié du ménage est une femme Le salarié est un homme Le salarié du ménage est un homme Le salarié est un enfant Le salarié du ménage est un enfant Commerce, entreprise, atelier Un membre du ménage possède un atelier, une entreprise ou un commerce Nombre d'entreprises informelles Nombre d'entreprises informelles dans le ménage Firms characteristics Âge de l'entreprise Âge depuis la création de l'entreprise Entreprise d’une personne L'entreprise a été créée par une seule personne Absence de capital Les entreprises fonctionnent sans capital physique Valeur de remplacement de tous les actifs liés aux activités, utilisés au cours de la dernière Capital année pour le fonctionnement de l’entreprise, y compris la création, les machines, le mobilier, les véhicules et services publics enterprise in the last year, including the business establishment, machines, furniture, vehicle and utilities Chiffre d'affaires annuel Montant total des biens et produits vendus au cours des 12 derniers mois L’excédent brut correspond au chiffre d’affaires hors taxes, moins le montant total des intrants hors taxes (matières premières, marchandises), moins le montan total des Excédent brut d’exploitation intrants hors taxes (matières premières, marchandises), moins le montant des achats hors taxes, moins le coût des impôts et de la masse salariale Valeur ajoutée annuelle La valeur ajoutée est mesurée par le chiffre d'affair moins le coût des intrants intermédiaires 147 Firms characteristics Total heures annuelles Nombre total autodéclaré d'heures travaillées dans l’entreprise au cours des 12 derniers mois Travailleurs rémunérés Nombre d'employés rémunérés dans l’entreprise Travailleurs non rémunérés Nombre d'employés non rémunérés dans l'entreprise Raccordement à l'eau Raccordement à l'eau disponible dans l’entreprise Raccordement à l’électricité Raccordement à l’électricité disponible dans l’entreprise Télécommunications Liaison téléphonique disponible dans l'entreprise La rue sert d’emplacement Pas de lieu fixe pour l'activité Emplacement mobile (improvisé) dans la rue Pas de lieu fixe pour l'activité Emplacement fixe dans la rue L'entrepreneur exerce son activité dans la rue Un véhicule sert d’emplacement L’entreprise est située dans un véhicule Le domicile du client sert d’emplacement L’activité est exercée au domicile du client Entreprise située au domicile L’entreprise se situe à domicile (avec ou sans équipement) Emplacement fixe sur le marché Emplacement fixe de l’entreprise sur un marché Emplacement improvisé sur le marché Emplacement improvisé sur un marché Magasin / restaurant L’entreprise est un magasin ou un restauran Autres emplacements Tout autre type de lieu, non mentionné ci-dessus Prend la valeur un lorsque l’entreprise est dans le secteur respectif Variables indicatrices de secteur (exclusivement), sinon zéro Prend la valeur un lorsque l’entreprise se trouve dans la province respective Variables indicatrices de la province (exclusivement), sinon zéro 148 Table A2 : Descriptive statistics, capital distribution Notes Remarque : Les moyennes et les pourcentages sont pondérés à l’aide de poids d’échantillonnage. 149 Tableau A3 : Statistiques descriptives, répartition du capital Remarque : Les moyennes et les pourcentages sont pondérés à l’aide de poids d’échantillonnage. 150 Figure A1 : Emplacement des entreprises par quartile de capital Source : Calculs des auteurs à partir des données de l’enquête 1-2-3. 151 Encadré A1 : Méthodologie d’évaluation de la pauvreté monétaire La méthodologie adoptée pour construire l'agrégat de consommation et estimer la pauvreté en RDC est décrite comme ci-dessous. Conception de l’enquête, échantillonnage et comparabilité Elle est basée sur les enquêtes nationales 1-2-3 de 2004/5 et 2012/13 de consommation des ménages. Même si les calendriers de mise en œuvre des deux enquêtes sont différents, l’enquête nationale de 2005/5 étant réalisées en deux étapes alors que celle de 2012/13 a été mise en œuvre en une seule étape, ces enquêtes ont été mises en œuvre selon un modèle d'enquête similaire et à l'aide d'un questionnaire identique, au niveau de tous les modules y compris celui de la consommation. En l'absence d’un autre recensement de la population en RDC depuis celui de 1984, la base de sondage utilisée pour l'enquête 2012/13 1-2-3 auprès des ménages était une liste complète des quartiers, des villes statutaires ou des zones urbaines, et des villages et des zones rurales. La liste est basée sur le recensement de la population et du logement de 1984, qui a été mise à jour à plusieurs reprises par les recensements administratifs et électoraux. La même base de données a été utilisée pour les enquêtes 2004-2005 1-2-3, l'Enquête démographique et des ménages de 2007 et l'Enquête à indicateurs multiples de 2010. Ces enquêtes sont représentatives au niveau des provinces (11 provinces pour l’enquête 2004/05 et 26 provinces pour l’enquête 2012/13). Chaque province est divisée en strates incluant villes statutaires, villes et zones rurales (districts), tandis que des poids d’échantillonnage sont calculés pour chaque unité d'échantillonnage primaire dans chaque province. Pour évaluer la robustesse du profil de pauvreté basé sur la consommation, un indice de richesse incluant également des variables d'éducation, a été construit à partir des méthodes d’analyse a correspondances multiples. L’indice a été ajusté en tenant compte de la taille du ménage et normalisé pour prendre une valeur comprise entre zéro et un. Cet indice normalisé a été alors utilisé comme indicateur indirect du bien-être. Les centiles de l’indice d’actif normalisé (déciles, quintiles, quartiles ou terciles) ont été utilisés tout au long de l’analyse, notamment pour imputer la valeur aux valeurs aberrantes. En effet, les valeurs aberrantes peuvent être un sujet de préoccupation pour l'analyse de la pauvreté et des inégalités basée sur la consommation. Certains choix méthodologiques pour faire face aux valeurs aberrantes peuvent être préjudiciables à l'analyse des inégalités. Pour toute variable de dépense de ménage donnée, l’identification des valeurs aberrantes repose sur une méthode non paramétrique utilisant des observations des 5eme et 95eme percentiles pour des groupes de ménages spécifiques définis par les caractéristiques de l’emplacement et le statut de pauvreté basé sur les actifs. Les valeurs aberrantes sont considérées comme des valeurs manquantes et sont donc imputées avec les valeurs du 5eme percentile, du 95eme percentile ou de la médiane de leurs groupes. Données de prix et traitement des unités non conventionnelles Puisque les deux enquêtes de consommation n'ont pas systématiquement collecté de données sur les prix du marché local, l'analyse repose principalement sur les prix unitaires issus des modules de consommation. Le traitement des informations de prix est effectué pour chaque site - zone de 152 dénombrement (ZD). Autrement, les données sont regroupées au niveau des « bassins » lorsque les informations sont manquantes au niveau de la ZD. Un « bassin » est un ensemble de ZD définis par des critères d'accessibilité et de proximité pour des raisons logistiques afin de faciliter l'organisation de la collecte de données. Pour chaque article consommé par ménage, des informations sur les quantités, les unités et les valeurs sont collectées. Pour certains articles, les quantités consommées sont pesées, ce qui a permis d'établir une correspondance entre les unités conventionnelles et non conventionnelles. La première étape consistait à vérifier pour chaque produit si les unités déclarées étaient appropriées. L'unité modale est calculée pour chaque produit par EA. Pour chaque ménage ayant déclaré une unité modale et un article donnés, sont calculés : le nombre total d'unités modales, la quantité totale pesée, le coût total, le poids unitaire modal et le coût unitaire par unité modale. Pour chaque produit, le prix au kilogramme (ou litre) est calculé en fonction du poids médian et du prix unitaire médian, ainsi que du nombre de ménages concernés. Pour tous les produits pour lesquels il manque des unités, le prix par kilogramme (kg) est imputé sur la base du prix moyen de l'unité modale appropriée au niveau géographique le plus fin où l'information est disponible. Les mêmes procédures sont appliquées pour ajuster les poids médians et les prix de certaines unités appropriées anormalement basses ou élevées. Sous réserve de la disponibilité des données, des corrections ont également été apportées en recalculant le prix au kilo et en utilisant notamment les quantités et les prix observés sur le marché local au moment de l'enquête. Les agrégats de consommation et les seuils de pauvreté Les mesures de la pauvreté reposent sur les dépenses de consommation des ménages, notamment : la consommation monétaire (alimentaire et non alimentaire), l’autoconsommation, les transferts en nature reçus, et le loyer imputé aux ménages qui ne sont pas locataires de leur logement. La consommation alimentaire monétaire concerne tous les produits alimentaires achetés sur le marché en échange d'argent. Les dépenses monétaires non alimentaires concernent d'autres types de consommation (vêtements, hébergement, soins corporels, éducation, soins de santé, etc.). Le total des dépenses en nourriture comprend les dépenses couvrant la consommation alimentaire, l'autoconsommation alimentaire et les transferts en nature reçus par les ménages. L'autoconsommation des aliments a été évaluée à l'aide des données sur les prix unitaires recueillies dans le questionnaire sur les produits laitiers. La consommation alimentaire annuelle des ménages a été calculée à l'aide d'informations sur la fréquence de consommation de ces produits ou services. Les consommations quotidiennes des ménages sont enregistrées dans un carnet de dépenses pendant 15 jours. Par souci de cohérence, nous ne gardions le ménage que si le carnet était rempli 7 jours ou plus. Nous normalisons ensuite la fréquence d'achat ou la fréquence de renouvellement des articles. La consommation non alimentaire par les ménages comprend : les dépenses en vêtements, les dépenses d'hébergement (y compris l'estimation du loyer imputé), les dépenses d'ameublement, les dépenses en santé, les dépenses de transport, les dépenses en communication, les dépenses de loisirs, les dépenses d'éducation, les dépenses dans les hôtels et les restaurants, les dépenses en biens et services divers, les cadeaux reçus en nature et autres dépenses quotidiennes non alimentaires. Le loyer d'un logement occupé par son propriétaire ou d'un logement pour lequel aucun loyer n'a été déclaré 153 est estimé à l'aide d'un modèle de loyer hédonique. La valeur d'usage des biens ménagers durables n'a pas été incluse en raison de la qualité médiocre des données. Certaines catégories de dépenses ont été exclues de la consommation totale des ménages notamment : (i) les dépenses en festivités et cérémonies qui profitent davantage à des particuliers extérieurs aux ménages et pourraient être interprétées comme un investissement social, (ii) les dépenses en biens et services de construction et autres dépenses forfaitaires, comme les hospitalisations, ainsi que les achats de biens durables importants tels que les véhicules, (iii) les dons en espèces et les taxes payées par les ménages. Il convient de noter que, dans ces enquêtes, il était impossible de faire la distinction entre consommation réelle et dépenses. Les dépenses de consommation globales sont ajustées en fonction de la taille et de la composition du ménage. En effet, comme dans la plupart des enquêtes, le ménage est considéré comme une unité d’observation dans la mesure de la consommation. La raison en est qu’il est à la fois coûteux et fastidieux de collecter des données de consommation sur une base individuelle. Cela facilite également le traitement des articles ménagers communs tels que le logement, où il n'est pas possible d'affecter la consommation à des individus spécifiques. En raison des économies d'échelle et du fait que les apports caloriques diffèrent selon la durée de la vie et le sexe, les agrégats de consommation sont souvent construits en termes de consommation par équivalent adulte plutôt que par habitant. Pour l’équivalent adulte, nous nous sommes appuyés sur l’échelle d’équivalence adulte recommandée par la FAO qui semblerait plus proche de la réalité en RDC, au lieu d’utiliser l’échelle d’Oxford, qui est souvent adoptée lorsque le pays ne dispose pas d’informations concernant la structure et la composition du ménage. Les échelles d'équivalent adulte utilisées sont indiquées dans le tableau suivant. Les echelles d’equivalence adulte Echelles d’équivalence adulte Homme Femme 0 – 1 an 0.27 0.27 1 – 3 ans 0.45 0.45 4 – 6 ans 0.61 0.61 7 – 9 ans 0.73 0.73 10 – 12 ans 0.86 0.73 13 – 15 ans 0.96 0.83 16 – 19 ans 1.02 0.77 20 – 50 ans 1.00 0.77 51 ans et plus 0.86 0.79 Source : FAO Dans les analyses des agrégats de consommation, l’éducation a été incluse dans la mesure où elle contribue à l’utilité du ménage. Une fréquence a été effectuée pour les coûts totaux d'éducation et les observations ont été lues pour voir s'il y avait des valeurs étranges. La même chose a été faite par les différentes catégories. En tant que pratique exemplaire, les dépenses d'éducation ne peuvent être incluses dans les agrégats de consommation que si elles sont considérées comme des niveaux de consommation futurs, c'est-à-dire contribuant directement à l'utilité (par exemple socialisation associée à la fréquentation scolaire) ou si la question de la qualité de l'éducation et de la quantité ne se pose pas. Toutefois, les dépenses d’éducation sont exclues si elles sont considérées comme un 154 investissement dans la mesure où elles contribuent à la capacité de l’individu d’atteindre un niveau supérieur plus tard. Les dépenses de logement sont une composante importante de l'agrégat de consommation non alimentaire. Une sous-composante des dépenses de logement est le loyer. Cependant, inclure le loyer n'est pas simple. Par exemple, inclure le loyer pour un locataire et non pour un propriétaire signifie sous-estimer le bien-être des ménages propriétaires de leur logement puisque le locataire est considéré moins pauvre qu'un propriétaire ayant des caractéristiques de ménage complètement similaires. Afin de traiter ces deux ménages de la même manière, il convient de ne pas inclure le loyer ou de trouver un moyen de mesurer l'utilité des logements occupés par leurs propriétaires. L'équivalent du loyer peut être estimé à l'aide de méthodes économétriques telles que les méthodes hédoniques 36, la méthode de Heckman 37 ou celle de Duan 38 ou le modèle linéaire généralisé (MLG) 39. Heckman, Duan et le MLG tiennent compte de divers biais et produisent des estimations très proches. Ce loyer imputé n'est estimé que pour les ménages qui ne sont pas locataires, sur la base d'une analyse de régression (OLS) des déclarations de loyer payées par les ménages locataires. La variable dépendante est le logarithme du loyer mensuel. Les variables explicatives utilisées pour la régression comprennent la zone de résidence (ville, quartier, secteur), le type de logement, les matériaux utilisés (murs, sol, toit), le nombre de pièces du logement, le combustible utilisé pour la cuisine, la source d’éclairage du logement, la source d’alimentation en eau, le niveau de richesse de la région, le mode d’élimination des déchets et la province. En fin de compte, le loyer réel et le loyer imputé (propriétaires) ont été utilisés pour l’uniformité. L'inclusion des dépenses liées à la santé est quelque peu controversée car on ne peut pas distinguer les dépenses nécessaires et non nécessaires et leur définition. La maladie peut être à la fois une perte de bien-être ou une augmentation du bien-être en fonction de la manière dont on définit le bien-être. Lors de la construction des dépenses totales de santé, tous les postes de dépenses forfaitaires sont exclus car il est difficile de faire la distinction entre ceux payés par le ménage ou par d'autres parents ou amis. Pour constituer le panier alimentaire, plusieurs méthodologies ont été préconisées et toutes ont leurs avantages et leurs inconvénients. Pour les deux enquêtes, un panier national a été établi pour les ménages. Un panier de provisions a été dérivé car il est facile de quantifier les produits non hétérogènes qui sont par nature très hétérogènes. Il faut être prudent dans la sélection de l'échantillon de population pour le panier alimentaire, car on ne veut pas d'un panier de biens qui sont consommés par les riches. Un panier non pauvre surestimerait le statut de bien-être des ménages et il est donc primordial de choisir un panier représentatif des pauvres. Ce panier constant suppose qu'il existe des 36 Une « régression hédonique » fait simplement référence à la régression de la valeur du loyer sur un certain nombre de caractéristiques du logement (par exemple nombre de pièces, type d’étage, type de toit, accès à l’eau, type de toilette, etc.). La relation estimée peut être utilisée pour prédire les valeurs des ménages où le loyer n’est pas observé. C'est un modèle de régression simple qui ne prend pas en compte la distribution des régresseurs, qui peuvent être très asymétriques. 37 La correction de Heckman est une approche statistique en deux étapes qui offre un moyen de corriger les échantillons sélectionnés de manière non aléatoire. 38Duan, Naihua (1983). "Smearing Estimate: A Nonparametric Retransformation Method." Journal of the American Statistical Association. 78 (383): 605-610. 39 Le MLG est une généralisation souple de la régression linéaire ordinaire qui admet les variables de réponse ayant une distribution autre que la distribution normale. Le MLG généralise la régression linéaire en permettant de relier le modèle linéaire à la variable de réponse via une fonction de lien et en permettant à l’ordre de grandeur de la variance de chaque mesure de dépendre de sa valeur prédite 155 schémas de consommation similaires. Les ménages du premier et du dixième déciles des dépenses totales de consommation alimentaire sont exclus de la construction du panier alimentaire national. Les articles représentant 90% de la part du budget (consommation des ménages) sont sélectionnés. Des contrôles de robustesse sont ensuite effectués au niveau régional pour assurer la cohérence des articles consommés au niveau régional. Le panier alimentaire varie selon les zones, mais dans l’ensemble, la structure des produits reste similaire. Dans la section suivante, nous décrivons les étapes pour générer des seuils de pauvreté. Les seuils de pauvreté ont été calculés à l'aide de la méthode du coût des besoins essentiels décrite dans Ravallion (1994, 1998). La méthode CBN suppose que les ménages doivent satisfaire à une exigence calorique (besoin nutritionnel) pour permettre à chaque membre d’exercer des fonctions normales, et donc une structure de consommation jugée adéquate pour les besoins de consommation minimum de base, puis estime ce que cette structure coûte en fonction de certains prix de référence. En pratique, la détermination du seuil de pauvreté implique un certain nombre d’étapes clés, à commencer par la détermination d’un minimum de besoins caloriques, la création d’un panier alimentaire et l’évaluation du coût de la satisfaction des besoins en calories au sein de la population pauvre. Le coût de ce panier correspond au seuil de pauvreté alimentaire utilisé pour déterminer la proportion de la population incapable de satisfaire les besoins de consommation alimentaire de base minimum (à savoir les pauvres alimentaires). Une allocation minimale pour consommation non alimentaire est ensuite ajoutée au seuil de pauvreté alimentaire afin de déterminer le seuil de pauvreté global utilisé pour déterminer la proportion de la population incapable de satisfaire les besoins de consommation de base minimaux (à savoir les pauvres absolus). Les seuils de pauvreté alimentaire ont donc été estimés comme équivalent au coût d'un panier alimentaire fournissant 2 300 Kcal par jour et par équivalent adulte. Trois seuils de pauvreté alimentaire ont été générés respectivement pour Kinshasa, les autres zones urbaines et les zones rurales. Pour tenir compte des différences spatiales de prix, un déflateur a été utilisé pour ajuster les dépenses régionales dans les mêmes mesures monétaires, avec Kinshasa comme référence. Il n'y a pas eu de séries cohérentes d'indices des prix à la consommation (IPC) en RDC entre 2005 et 2012, à la fois en termes de couverture géographique et de méthode de calcul. C’est pourquoile rapport entre le seuil de pauvreté de 2012 et le seuil de pauvreté de 2005 a été utilisé comme indicateur indirect de l'inflation entre les deux années. Une fois les agrégats de consommation constitués et le seuil de pauvreté estimé, les trois premières mesures de la pauvreté de la classe dite FGT (Foster, Greer et Thorbecke 1984), à savoir la proportion de pauvres, l’écart de pauvreté et la sévérité de la pauvreté, ont été utilisées pour évaluer la pauvreté en RDC. 156 Encadré A2 : Biais de sélection de l’échantillon et stratégie d’identification des entreprises informelles Biais de sélection de l’échantillon Du fait de données manquantes sur la variable de capital, nous avons recours à l’estimation par la méthode en deux étapes de Heckman pour déterminer le biais de sélection. La première étape consiste à analyser les déterminants de la détention de capital. À cette fin, nous estimons le modèle Probit suivant : ′ Pr(Capital = 1) = θ(∝0 + X ∝1 + ω ) (1) Où Capital est une variable indicatrice valant un quand l’entreprise détient du capital et 0 sinon, θ est la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite, X est le vecteur des facteurs suivants : association d’entreprises, connaissances financières mesurées par une variable valant 1 si le propriétaire de l’entreprise possède des connaissances sur les institutions de microfinance ou zéro dans le cas contraire, pratiques familiales valant 1 si le/la propriétaire a démarré une affaire par tradition familiale, âge du propriétaire de l’entreprise, carré de cet âge, genre valant 1 si le propriétaire est de sexe masculin ou zéro dans le cas contraire, et âge de l’entreprise. Nous avons également inclus une variable indicatrice du secteur d’activité et tenons compte d’effets fixes régionaux. Les résultats montrent que le fait d’être membre d’une association d’entreprises, d’avoir des connaissances financières et d’être de sexe masculin augmente la probabilité de posséder du capital. Ils apportent aussi la preuve que l’industrie est une activité à forte intensité capitalistique – les entrepreneurs du secteur industriel ont 6,73 % de chances de plus de posséder du capital que les autres. Les entrepreneurs du secteur hôtellerie/restauration sont aussi plus susceptibles d’en détenir du capital. Cependant la probabilité de détenir du capital est plus faible dans le secteur du commerce de détail et des services de réparation. À l’étape suivante, les probabilités estimées de l’équation (1) servent à calculer le ratio inverse de Mills, égal au ratio de la densité de probabilité sur la fonction de répartition: � ∅(X ′ ∝1 ⁄ ) � = ′ Φ (X ∝1 ⁄� ) Ce ratio de Mills est ensuite incorporé dans l’équation dans le but d’estimer l’équation suivante : Top ′ Pr�Yi = 1� = θ(β0 + X i β1 + ωi ) (3) Top Où Yi est la variable binaire « Être parmi les plus performants », θ représente la fonction de répartition cumulée de la loi logistique, β est le vecteur des coefficients définissant le lien entre les caractéristiques du propriétaire et de l’entreprise d’une part et la probabilité d’être parmi les plus performants d’autre part, X i est le vecteur des caractéristiques du propriétaire et de l’entreprise, incluant l’ensemble des facteurs prédéterminés corrélés avec la variable « Être parmi les plus performants ». Afin de remédier au problème d’endogénéité, nous incluons parmi les variables prédéterminées l’âge, le carré de l’âge, le genre, le niveau d’éducation et la motivation de l’entrepreneur pour lancer une affaire, que l’on mesure par une variable indicatrice valant « un » si l’entrepreneur(e) a créé son entreprise parce qu’il/elle ne trouvait pas d’emploi rémunéré dans une grande compagnie. Nous tenons compte aussi de l’âge de l’entreprise pour éviter un biais de sélection 157 en défaveur de plus jeunes sociétés à fort potentiel. Nous incluons également une variable indicatrice du secteur d’activité. Les résultats font bien ressortir que les hommes ont 5,2% de plus de chance que les femmes d’être parmi les plus performants. De plus, la probabilité augmente avec l’âge, quoiqu’à un rythme décroissant. La formation professionnelle se révèle être un élément clé pour être parmi les plus performants. De même, ceux qui ont créé leur entreprise parce qu’ils n’avaient pas trouvé d’emploi dans les grandes entreprises ont environ 4,2 % de plus de chance de figurer parmi les plus performants. Enfin, la valeur du ratio inverse de Mill n’est pas significative, ce qui implique qu’il n’existe pas de bais de sélection dans l’estimation du modèle. Identification des « gazelles contraintes » et des « survivalistes » À partir de l’équation de régression (3), nous estimons, pour chaque entrepreneur du pays, la probabilité d’être parmi les plus performants. Celle-ci dépend des estimations des paramètres 0 et 1 mais aussi du vecteur X des observations. L’estimation est réalisée à partir du modèle suivant : ��Y Top = 1� = θ�β Pr ′� � 0 + Xi β1 � (4) i Où β � est le vecteur des coefficients estimés. Les probabilités estimées servent à répartir les entrepreneurs informels en 3 catégories : les « plus performants », les « gazelles contraintes » et les « survivalistes ». Pour finir, nous déterminons les parts des autres segments. À cet effet, nous choisissons un seuil de ��Y Top = 1� afin de dissocier les « gazelles contraintes » des « survivalistes ». Les « gazelles Pr i contraintes » sont un groupe d’entrepreneurs dont les compétences professionnelles sont proches à maints égards de celles des plus performants, tandis qu’elles diffèrent fortement de celles des « survivalistes ». Il en résulte une similitude des moyennes de la probabilité estimée chez les « plus performants » et chez les « gazelles contraintes ». Les « survivalistes » sont, par définition, les entrepreneurs dont Pr ��Y Top = 1� se trouve en dessous du seuil. i Les estimations de l’équation (3) indiquent que les « gazelles contraintes » et les « plus performants » ont quelques caractéristiques en commun. Le Tableau A5 détaille les causes d’appartenance des entreprises informelles aux trois différents segments. Il en résulte que les entreprises dirigées par des hommes, par des personnes ayant créé leur affaire parce qu’ils n’avaient pas trouvé d’emploi rémunéré dans une grande entreprise, et par des entrepreneurs plus éduqués ou plus âgés, ont une plus forte probabilité d’être des « gazelles contraintes » et donc une plus faible probabilité d’être un « survivaliste ». L'analyse de la distribution des probabilités estimées souligne la cohérence de notre méthodologie d’identification des trois catégories d’entreprises informelles. La Figure A2 représente la distribution des probabilités estimées et du capital pour les « plus performants », les « survivalistes » et les « gazelles contraintes ». Elle montre que la distribution des probabilités estimées des « survivalistes » 158 diffère de celle des deux autres catégories, et indique également que les « plus performants » et les « gazelles contraintes » détiennent plus de capital que les « survivalistes ». Figure A2: Distribution par catégorie d’entreprises informelles Distribution de la probabilité estimée d’être Distribution du capital (2) parmi les plus performants (1) La proportion des entreprises les plus performantes et des « gazelles contraintes » est plus élevée dans les régions où les entreprises sont le moins affectées par le manque d’infrastructures de base et dans les régions les mieux dotées en capital. Le Tableau A4 présente la répartition par province des trois catégories d’entreprises informelles. Par exemple, alors que 25,96 % des « gazelles contraintes » se situent à Kinshasa, 1,03 % seulement se trouvent au Sud-Kivu. Tableau A4: Répartition des entreprises par province (en %) Note : Les pourcentages sont pondérés par le taux de sondage. 159