2.2.2 - Les pratiques modernes : La pré collecte
porte-à-porte
Avec l'inexistence des services de la voirie municipale, la
pré collecte porte-àporte s'est généralisée
à Abomey- Calavi et prend en compte 32% des ménages
interrogés. Elle est assurée par les nombreuses associations de
jeunes et ONG qui assurent leur encadrement technique et leur financement. Le
grand nombre de dépotoirs sauvages dans les agglomérations
urbaines et le souci de militer en faveur de la sauvegarde de l'environnement,
justifie également la nécessité pour les ménages de
s'abonner auprès des associations de ramassage des déchets
solides.
Gestion des ordures solides ménagères dans la
ville d'Abomey-Calavi : Problèmes et perspectives présenté
par 33
Suivant le niveau social du ménage et le standing de la
maison desservie, les tarifs mensuels vont de 1 500 à 2 500 francs CFA
pour les habitants des maisons. Le passage a généralement lieu
deux fois par semaine auprès de chaque abonné, suivant un
calendrier établi de commun accord par les deux parties, le prestataire
de service et le bénéficiaire. Les ordures sont
transportées dans des charrettes et tirées par deux ou trois
individus. Elles sont ensuite déposées dans les bas fonds et les
dépressions de la ville.
2.2.2.1- Les facteurs favorisant l'abonnement au
système de pré collecte des déchets solides
A cet effet, nous avons utilisé le modèle de
régression dichotomique logit. La variable dépendante est
Abonné. La signification du modèle peut s'écrire comme
suit : Abonné = 1 si l'individu est abonné et 0 si non. Dans la
régression nous retenons comme variables explicatives ZONLOTI (Zone
loti), NIVINST (Niveau d'instruction), CONAISTR (Connaissance d'une structure
de précollecte), DANGER (connaissance du danger causer par la mauvaise
gestion des déchets) VILPROP (état de salubrité de la
ville). L'équation de la régression s'écrit comme suit :
ABONNE = ß0 + ß1 ZONLOTI + ß2NIVINST + ß3CONAISTR+
ß4DANGER+ ß5 VILPROP+ å. L'estimation avec le
modèle sous le logiciel SPSS nous a permis d'obtenir les
résultats ci- dessous :
Tableau 4: Estimation des déterminants à
l'abonnement aux structures de pré collecte
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VARIABLES Coefficient (Bêta) Probabilité
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Zonloti (Zone Loti)
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-22,956
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0,998
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Nivinstr ( bI-DI EGinVArIFUR:r
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1,285
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0,094*
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Danger (Connaissance du danger)
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-0,746
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1
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Conaistr ARXD1VVDCFI-E3'I1I-EVtrIFtIre de collecte)
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19,71
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0,997
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Constant (Etat de salubrité de la ville)
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23,91
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0,999
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***= significatif à 1%; **= significatif à 5%, *=
significatif à 10%
Chi carré =99,178
Signification du modèle= 1%o Taille de
l'échantillon = 110
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Sources: ERpVIltDtVEd'I-nquêtes (Août 2007)
Le modèle utilisé présente un pouvoir
explicatif intéressant en ce sens qu'il est significatif au seuil de 1
pour 1000 et montre que les paramètres estimés sont globalement
différents de zéro. Le pourcentage de prédiction est de
94% voir le modèle de régression en annexe. De ce fait, il permet
de bien prévoir les réactions des populations abonnées
à partir des variables qui sont significatives.
Les résultats du modèle montrent qu'une seule
variable est significative. Il s'agit de la variable Niveau d'instruction
`'NIVINST'' qui n'est significative qu'à 10% c'est-à-dire que le
niveau d'instruction des chef ménage a un effet significatif sur la
variable explicative qu'est `'la décision des ménages à
s'abonner au système de pré collecte''. En effet, le niveau
d'instruction permet de comprendre le bien fondé de vivre dans un
environnement sain. Toutefois, il faut mentionner que les variables `'
CONAISTR'' et VILPROP (constant) influencent positivement mais pas à un
seuil de théorique de significativité la décision des
ménages de s'abonner aux structures de pré collecte. Quant aux
variables ZONLOTI, DANGER, ils influencent négativement la variable
explicative.
En somme, le niveau d'instruction et la
connaissance d'une structure de pré collecte dans une
moindre mesure sont les déterminants de la décision de
l'abonnement des ménages aux structures de pré collecte. Quelle
est la destination des DSM collectés dans les maisons abonnées
?
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