Memoire Online - Dynamique de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA
FORMATION PROFESSIONNELLE (MESFP)
**********************

Nous dédions affectueusement ce mémoire à
tous les enfants qui n'ont pas la chance d'être à
l'école et de bénéficier d'une scolarisation
suffisante, particulièrement les filles qui, si
elles étaient instruites, aideraient à résoudre
les problèmes qui entravent le développement
de l'Afrique.

(c) Copyright: Cadi et Sico; Octobre 2006
Comme cette fillette rencontrée au marché OUANDO de Porto-Novo, des milliers d'autres ne fréquentent pas encore
l'école.

Dynamique de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin Décembre 2006

Remerciements

J'adresse mes premiers mots de reconnaissance à mon père Babiao Y. AGBANDOU qui n'a jamais hésité à mettre tout en oeuvre pour me voir réussir. A toi papa, je dis infiniment merci.

A ma mère Christine BASSA pour son amour et son soutien indéfectibles, je dis infiniment merci.

Ma gratitude va aussi à l'endroit de tous mes éducateurs que j 'ai eus sur mon parcours scolaire. Ils m'ont appris les valeurs cardinales qui font la grandeur d'un homme. Mes sincères remerciements à:

A mes frères Bakawa, Sanda, Pinawè je dis merci pour leur soutien fraternel et à ma tante Eloïse, je dis merci pour son affection.

A tous mes amis, en particulier Monelle G., qui m'ont encouragé et soutenu, qu'ils trouvent ici l'expression de ma profonde gratitude.

Je ne saurais oublier tous mes amis de promotion pour la bonne ambiance qui a prévalu tout au long de ces trois années de formation et tous ceux qui de près et de loin ont contribué à la réalisation de ce travail.

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J'adresse mes premiers mots de reconnaissance à mon Feu père H. Désiré SINGBO qui n'est pas témoin de la réalisation de ce travail. Il a orienté mes premiers pas vers le savoir et fut sage de m'apprendre très tôt que «Le travail bien fait avec abnégation et intégrité est le chemin de la réussite positive.» Paix à son âme.

A ma mère Y. Marcelline AKOHOUN qui consent à faire des sacrifices pour me propulser aussi loin que possible dans mes études, je dis infiniment merci.

Ma gratitude va aussi à l'endroit de tous mes éducateurs que j'ai eus sur mon parcours scolaire. Ils m'ont appris le savoir-être, le savoir-vivre et le savoir-faire qui font la grandeur d'un homme.

A vous tous qui m'avez aidé à accomplir ce travail par votre disponibilité, votre soutien moral, matériel et financier, je dis merci. Je ne saurais passer sous silence M. Joseph ADIHO et Mme Victoire AKPAKPO qui m'ont orienté sur le lieu de stage et M. Aristide DJOSSOU qui est le tuteur de ce mémoire. Soyez-en remerciés et comblés. Je demeure aussi reconnaissant à Mme Philomène CHINCOUN, M. Bauro BAGOUDOU, M. Salifou BRISSO dont les entretiens m'ont éclairé et stimulé. Je m'en voudrais de ne pas dire merci à M. Sikirou AFFOLABI, Directeur de la Programmation et de la Prospective et à tout le personnel du Service des Etudes et de la Prospective (SEP) et du Service des Statistiques et de la Gestion de l'Information (SSGI) du Ministère des Enseignements Primaire et Secondaire (MEPS).

Et comment oublier ma grande-mère Madeleine, l'Abbé Joseph AZONHOUMON, mes soeurs Judith, Chantal, Micheline, mes frères, amis et camarades de promotion! Je ne puis m'empêcher d'exprimer ma vive reconnaissance aux amis Arthur DAGAN, Jules HOUANTONON, Raymonde HOUANGNI, Malick TIKADA, avec qui j'ai partagé beaucoup d'expériences.

Au terme de ce travail, je dis infiniment merci à chacun de vous pour avoir fait de ma modeste personne, ce que je suis.

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Au terme de la dernière année d'étude du premier cycle, les étudiants de l'Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management (ENEAM), école à vocation professionnelle, sont appelés à effectuer un stage pratique au sein d'un organisme public ou privé, national ou international. Ce stage, non seulement leur sert de premier contact avec l'univers professionnel au sein duquel ils sont appelés à servir, mais aussi et surtout leur permet d'approfondir les multiples connaissances théoriques acquises tout au long de leur formation et de développer des capacités de recherche et d'analyse scientifiques. Ce stage est sanctionné par la soutenance d'un mémoire évalué par un jury constitué à cet effet.

Ce travail s'inscrit dans ce cadre et représente le fruit de trois (03) mois de stage passés au sein du Service des Statistiques et de la Gestion de l'Information (SSGI) et du Service des Etudes et de la Prospective (SEP) du Ministère des Enseignements Primaire et Secondaire (MEPS). Il se penche sur la question de l'achèvement du cycle primaire par les filles et s'inscrit dans le cadre de la contribution à la réalisation de l'objectif de Scolarisation Primaire Pour Tous prévue pour 2015.

« L'Education est l'arme la plus puissante qu'on puisse utiliser pour changer le monde » a dit Nelson Mandela. Bien que cette éducation soit un droit de la personne humaine, on constate malheureusement que tous les enfants et en particulier toutes les filles n'y ont pas encore accès. Plusieurs actions sont menées surtout dans les pays en voie de développement comme le Bénin pour améliorer la situation qui n'est guère reluisante. Mais si ces actions ne sont pas orientées par des résultats de recherche locale réussie, elles ne donneront pas les améliorations souhaitées.

La statistique étant un outil d'aide à la décision, nous avons essayé, avec les méthodes d'analyse des données et d'économétrie, de proposer des stratégies qui

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pourraient aider les responsables à divers niveaux de l'éducation primaire au Bénin à agir plus efficacement.

Nous n'avons pas la prétention d'avoir abordé tous les contours de notre thème et rappelons aux lecteurs de ce travail que la pertinence et la validité de nos résultats et recommandations dépendent de la fiabilité des « inputs » que sont les données recensées. Nous voulons que ce document, qui n'est pas exempt d'imperfections, constitue un guide dans la réalisation d'études plus approfondies en matière de scolarisation des filles.

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LISTE DES TABLEAUX

Tableau 2: Evolution des Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) de 2001 à 2005 13

Tableau 3: Pourcentage d'écoles en situation de discontinuité (PESD) moyen par

Tableau 4 : Signe des coefficients des variables de la fonction discriminante 46

Graphique 5 : Représentation du nuage des variables dans le plan factoriel (1,2) 43

Graphique 6 : Représentation du nuage des individus dans le plan factoriel (1,2) 43

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L'éducation est un droit fondamental de la personne humaine. La garantir à tous les enfants sans distinction de catégorie sociale ni de région de résidence est, plus qu'un devoir constitutionnel, un engagement universel. C'est donc dans ce cadre que la communauté internationale s'est engagée pour la première fois à Jomtien en Mars 1990 à assurer une éducation primaire de qualité pour tous à l'horizon 2000. Malheureusement, la promesse n'a pas été tenue.

Réunie à nouveau à New York en 2000, la communauté internationale a retenu une nouvelle échéance, celle de 2015, pour atteindre cette fois-ci huit objectifs dits Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) dont l'Education Pour Tous est le deuxième. Elle a ensuite donné la priorité à l'éducation des filles en mettant l'accent sur leur accès à l'école, vu les bénéfices sociaux que procure leur instruction et les inégalités dont elles sont victimes. Mais une fois les filles admises à l'école, il faudrait leur donner les moyens d'achever tout au moins le cycle primaire afin d'espérer atteindre l'objectif de 2015.

Il s'avère donc important de rechercher les déterminants de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin pour permettre aux gestionnaires de ce sous- secteur de l'éducation de mieux agir afin d'accélérer la réalisation de l'EPT. A cet effet, il a été relevé pour chacune des communes du Bénin, les valeurs d'un certain nombre de variables qui pourraient à priori, déterminer la hausse ou la baisse du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (TAPf). Ces données ont été pour certaines recueillies à partir des annuaires statistiques du Ministère des Enseignements Primaire et Secondaire (MEPS) ou extraites des bases de données du Service des Statistiques et de la Gestion de l'Information (SSGI) et de la Direction de l'Enseignement Primaire (DEP) et pour d'autres collectées à partir des données du Recensement Général de la Population et de l'Habitation de 2002.

Le traitement de ces données révèle surtout qu'il faut d'une part élever les taux de promotion des filles d'une classe à une autre (ce qui signifie qu'il faut baisser

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les taux de redoublements et d'abandons des filles) et d'autre part réduire le nombre des écoles en situation de discontinuité éducative pour pouvoir donner beaucoup plus de chance aux filles d'aller au moins en classe de Cours Moyen deuxième année (CM2). Les zones rurales du Bénin dont la plupart se retrouvent dans le Nord constituent les zones d'intervention prioritaires pour l'application de ces différentes mesures si l'on veut augmenter le Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (TAPf) d'ici à 2007. Parallèlement, il faudrait accroître le nombre d'écoles maternelles et primaires publiques dans ces zones.

Il serait souhaitable que les autorités nationales en charge de l'enseignement primaire prennent en compte nos recommandations dans la mise en oeuvre du plan décennal de réalisation de l'EPT en 2015.

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Education is a right for the individual. Allowing every children to get it regardless his social class, his place of residence is all the more a constitutional duty than a universal commitment. It's within this framework that the international community has decided for the first time in 1990 to ensure a good and sound primary education for all. Unfortunately, the commitment has not been honoured.

Assembled again in New York in 2000, the international community has fixed a new term, that of 2015 to reach this time eights goals labelled MCD (Millennium Challenge for Development), one of which EFA (Education For All) is the second challenge. Acknowledging the social injustice that girls are victims and the social advantages that generate girls' education, the priority has been given to girls.

That's why, the policies implemented by different governments of developing countries among which Benin, have been basically focused on easying the girls' getting to the first form of primary school. However, once girls attended school, one must give them the means to complete at least the primary cycle in order to hope to take over the 2015's challenge.

With the view to enable the people in charge of the sub-department of education to accelerate the achievement of Education For All (EFA), we have undertaken our research by focusing on the percentages of girls' primary cycle completion in Benin. Thus, we listed for each commune of Benin the values of a certain number of variables which could, a priori, determine the increase or the decrease of Girls' Primary Completion Rate (GPCR).

The data processing shows that one must on the one hand raise the girls' promotion rates for one class to the other (that means one must bring down the girls' classes repeating and giving up rates) and on the second hand, reduce the schools' number in unsteady educative situation so as to give more facilities to girls to attend at least the last form of primary school. Benin rural zones that can mostly be located

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in the north, the latter have been given priority for the application of these different measures.

We do hope that the authorities in charge of primary education will take in consideration our suggested recommendations in the setting up of ten-year plan targeting the challenge of Education For All (EFA) by 2015.

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L'éducation est définie en général comme étant le processus de formation et de développement des connaissances, des aptitudes, de l'esprit et du caractère de l'individu. Elle englobe l'acquisition du savoir, du savoir-faire et du savoir-être. Mais dans le cadre de la CITE 1997, le terme éducation comporte une communication organisée et durable destinée à susciter un apprentissage c'est-à-dire une amélioration du comportement, de l'information, du savoir, de la compréhension, des attitudes, des valeurs et des compétences. Aux fins de la CITE, l'éducation couvre un éventail de programmes qui sont conçus dans un contexte national tels les enseignements formel et non formel, les enseignements technique et professionnel répondant à des besoins spéciaux. Ainsi, la notion de programme éducatif est l'unité fondamentale de classification de la CITE et c'est le sens étroit de « processus survenant dans les institutions spécialisées appelées « écoles »» que nous donnons au terme éducation dans la suite de ce document.

La Déclaration Universelle des Droits de l'Homme, proclamée par l'ONU le 10 Décembre 1948, stipule en son article 26 que « Toute personne a droit à l'éducation ». Ceci a été repris par la constitution béninoise du 11 Décembre 1990 qui, en ses articles 12, 13 et 14, impose à l'Etat l'obligation d'organiser l'éducation et la formation des citoyens en général, de la jeunesse en particulier.

Depuis la conférence mondiale sur l'Education Pour Tous (EPT) tenue à Jomtien (Thaïlande) en Mars 1990, la priorité absolue avait été donnée à l'éducation des filles. Cette priorité a été réaffirmée lors du forum de Dakar tenu en avril 2000. Suite à la Déclaration du Millénaire adoptée lors de la Conférence des Nations Unies de New York en Septembre 2000 pour la construction d'un monde meilleur, huit

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objectifs appelés Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD)¹ ont été définis. La plupart des pays africains dont le Bénin se sont engagés entre autres à garantir d'ici à 2015, à tous les garçons et à toutes les filles, une éducation primaire de qualité en leur donnant les moyens d'achever un cycle complet d'études primaires et à promouvoir l'égalité des sexes. L'éducation, dont le cycle primaire constitue une étape très importante, est reconnue aujourd'hui comme indispensable pour faire reculer la pauvreté en Afrique. En effet, selon Education Pour Tous en Afrique : Repères pour l'action 2005, p. 18-19, « six ans de scolarisation s'avèrent être un strict minimum pour ne pas oublier ses connaissances en terme de lecture et d'écriture et permettent de prévenir non seulement des risques de pauvreté mais ont également un impact positif sur la modification des comportements, notamment des femmes en matière de santé reproductive, maternelle, infantile et par rapport au VIH/SIDA. »

Six ans après la Conférence de 2000, il est nécessaire de s'arrêter et de se poser quelques questions notamment : Quel est l'état des lieux au Bénin par rapport à l'atteinte de l'objectif de Scolarisation Primaire Pour Tous en 2015 ? Où ont été réalisés des progrès? A quel niveau subsistent les faiblesses et que faire pour une meilleure efficacité du système ?

Comme dans beaucoup d'autres pays en développement, la réalité au Bénin aujourd'hui est que les filles constituent la majorité des enfants non scolarisés. Quand on sait que le Bénin est classé parmi les 25 pays au monde dans lesquels des actions urgentes pour l'accélération de la scolarisation des filles doivent être menées², il est nécessaire de définir des stratégies pour améliorer aussi bien l'accès des filles à l'école primaire que leur maintien jusqu'à la fin du cycle. Avec l'aide des divers partenaires au développement, d'importants progrès ont été réalisés par l'Etat

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béninois jusqu'à ce jour pour faciliter la scolarisation des filles. Un examen rapide de la scolarisation au Bénin montre que le Taux Brut de Scolarisation pour le primaire, qui était d'environ 68% en 1980 est passé à 71% en 1992, à 77% en 1999 et à 96% en 2004.³ A première vue, l'on aurait pu se réjouir de ces taux qui paraissent satisfaisants. Cependant, beaucoup reste à faire pour espérer réaliser la scolarisation primaire pour tous au Bénin d'ici à 2015. En effet, si l'on facilite l'accès des filles à l'école sans agir sensiblement sur leur maintien dans le cycle, on ne donne pas la chance à toutes les filles d'achever au moins le cycle primaire. Il importe alors de se pencher sur l'achèvement du cycle primaire par les filles c'est-à-dire leur accès à la classe de CM2.

Après avoir présenté le cadre institutionnel et théorique de l'étude, il s'agira de faire une description de l'état des lieux de la scolarisation primaire au Bénin. Ensuite, il sera procédé à une analyse factorielle afin de dégager d'abord les communes d'intervention prioritaire et leurs caractéristiques et ensuite les déterminants de l'achèvement du cycle primaire par les filles. A partir des résultats obtenus, nous allons effectuer une modélisation économétrique qui permettra de préciser ensuite l'impact des variables explicatives déterminantes sur ce phénomène. Au vu des résultats obtenus, nous formulerons des recommandations qui pourraient permettre d'augmenter le Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (TAPf) au Bénin en 2007.

³ Document de synthèse du plan décennal de développement du secteur éducatif, 2006, p. 9.

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Ce chapitre fait d'abord une présentation du MEPS à travers ses différentes structures et leurs attributions avant de présenter l'état des lieux de l'enseignement primaire au Bénin par rapport à l'atteinte de l'objectif d'Education Pour Tous tout en exposant la problématique, la synthèse de quelques travaux effectués sur la scolarisation des filles, les objectifs et hypothèses de recherche.

Section 1 : Cadre institutionnel de l'étude

Paragraphe 1 : Présentation du Ministère des Enseignements Primaire et
Secondaire (MEPS)

Situé à Porto-Novo, capitale de la République du Bénin, le MEPS est l'un des Ministères en charge de l'éducation au Bénin. En effet, l'administration du système éducatif béninois a été pendant longtemps assurée par le Ministère de l'Education Nationale. Ce dernier a connu plusieurs mutations dans sa dénomination, ses missions, attributions et structures. Les changements politiques intervenus en 2001 ont mis l'éducation sous la tutelle de quatre ministères. Mais depuis Avril 2006, l'éducation est placée sous la tutelle de trois ministères à savoir :

Paragraphe 2 : Le Service des Statistiques et de la Gestion de

l'Information (SSGI) et le Service des Etudes et de la Prospective

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C'est précisément dans ces deux derniers services que nous avons été autorisés à effectuer notre stage de fin de formation. Nous avons tour à tour parcouru chacun de ces services que nous présentons ci-dessous.

Selon l'arrêté 2006 portant attributions, organisation et fonctionnement de la DPP, ce service est chargé :

- d'assurer la recherche, l'exploitation, la synthèse et la centralisation des statistiques scolaires ;

- de coordonner la collecte des données ainsi que leur dépouillement, traitement et analyse en liaison avec les structures concernées ;

- d'élaborer les outils d'aide à la planification du système éducatif (tableaux de bord, cartes scolaires et autres) ;

- d'assurer le pilotage, la maintenance et l'exploitation des systèmes d'information en liaison avec les utilisateurs et les producteurs, conjointement les structures concernées du Ministère ;

- d'exécuter toute mission ou tâche à lui confiée par le Directeur de la Programmation et de la Prospective.

Le SSGI, collecte chaque année les statistiques scolaires, fait la synthèse des données recueillies et publie un annuaire statistique. Nous avons déploré d'une part la publication tardive et non régulière de cet annuaire et d'autre part l'absence totale de graphiques et commentaires qui pour nous, constituent des éléments essentiels qui doivent non seulement faciliter sa lecture mais aussi éviter que cet annuaire ne soit entièrement constitué de tableaux muets quand on sait qu'un petit dessin, s'il est bien fait, décrit mieux qu'une avalanche de chiffres.

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- réaliser ou faire réaliser en liaison avec le MDEF toutes les études prospectives et d'évaluation permettant d'éclairer les stratégies à mettre en oeuvre par le MEPS, en fonction des orientations de la politique éducative générale ;

- aider à la définition et au suivi par leurs responsables, des programmes d'activités et plans dont ils ont la charge ;

- préparer les programmes à moyen terme de développement du secteur éducatif ;

- organiser et coordonner la préparation et la mise en oeuvre du programme de réforme du secteur éducatif, ainsi que l'élaboration des plans d'actions, projets et programmes y afférents ;

- assurer l'étude, la conception et la rédaction, à l'initiative des Directions

destinés au développement normal des activités du Ministère ; - rédiger les requêtes à adresser aux diverses sources ;

- exécuter toute mission ou tâche à lui confiée par le Directeur de la Programmation et de la Prospective.

Faire des études prospectives, c'est faire des recherches afin de dégager des éléments de prévision qui favorisent la prise en compte de l'avenir dans les décisions du présent. Ainsi, les plans d'actions, projets, programmes et réformes pourraient être mieux élaborés pour un réel développement du secteur. Toutefois, au cours de notre stage, nous nous sommes demandés au vu de la préoccupation des agents de ce service, si la prospective était véritablement leur lot quotidien.

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Section 2 : Présentation synoptique de l'enseignement primaire au Bénin et problématique

Cette partie présente d'une part, le point sur l'évolution des inégalités entre les sexes tant au niveau de l'accès que du maintien des enfants au cycle primaire et d'autre part l'état des lieux des inégalités entre grandes régions observées au Bénin en matière de scolarisation primaire, ce qui permettra de déboucher sur la problématique de l'étude.

Paragraphe 1 : Les disparités de genre

L'indicateur utilisé est le Taux Brut d'Admission (TBA) ou Taux Brut d'Accès au CI qui est le rapport entre le nombre de nouveaux entrants au CI à la population scolarisable âgée de 6 ans. Mais il faut préciser que la Loi d'orientation d'octobre 2003, par souci de cohérence entre l'enseignement maternel et l'enseignement primaire ramène de 6 ans à quatre ans et demi l'âge d'entrée à l'école primaire. Examinons l'évolution de cet indicateur entre 2001 et 2005.

Source : SSGI/DPP/MEPS : Document de synthèse et d'analyse des statistiques de l'année scolaire 2004-2005

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L'examen du tableau et du graphique ci-dessus montre que le Taux Brut d'Admission (TBA) est passé de 93% en 2001 à 99% en 2005 pour l'ensemble, soit un accroissement de 6 points. Celui des filles est passé de 81% en 2001 à 92% en 2005, soit un accroissement de 11 points. Cependant la courbe de l'évolution du TBA des filles étant en dessous de celle de l'ensemble, nous pouvons déduire qu'elle est nettement en dessous de celle des garçons, d'où la nécessité de s'intéresser davantage à la scolarisation des filles.

Nous utilisons le Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) ou Taux d'Accès au CM2 qui est le rapport du nombre de nouveaux entrants au CM2 à la population de 1 1ans. C'est l'indicateur qui permet de suivre les progrès vers la scolarisation primaire universelle. Il constitue une mesure imparfaite de l'achèvement puisqu'il est calculé en rapportant le nombre de non redoublants inscrits en dernière année à la population en âge de la fréquenter (population de 11 ans). Cette formule suppose que la déperdition en dernière année du cycle primaire est négligeable.

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Malgré ces imperfections, le TAP est l'estimateur de l'achèvement que tout le monde utilise pour appréhender la rétention au cycle primaire.

Tableau 2: Evolution des Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) de 2001 à 2005

Source : SSGI/DPP/MEPS : Document de synthèse et d'analyse des statistiques de l'année scolaire 2004-2005

Graphique 2: Evolution des Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) de 2001 à 2005

Le Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) est passé de 41% en 2001 à 54% en 2005 pour les deux sexes, soit un accroissement de 13 points. Celui des filles est passé de 30% en 2001 à 42% en 2005, soit un accroissement de 12 points. Même si ces taux ont beaucoup plus évolué que le TBA sur la même période, il faut remarquer qu'ils sont encore faibles, surtout chez les filles dont plus de la moitié en âge d'être au CM2 n'y étaient pas en 2005. Ceci montre que la problématique de la SPU au Bénin pose beaucoup plus le problème du maintien des écoliers que de leur accès.

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Paragraphe 2 : Les disparités régionales et la problématique

Les inégalités de genre ne doivent pas occulter les autres types de discrimination en matière de scolarisation qui sont parfois beaucoup plus prononcées. Compte tenu des données disponibles, nous avons essayé de mettre en exergue les disparités entre régions à travers la description d'une des variables explicatives de notre étude.

1- Répartition des départements selon leur pourcentage d'écoles en situation de
discontinuité éducative

Les écoles primaires dites en situation de discontinuité éducative sont celles où la continuité éducative n'est pas assurée c'est-à-dire qu'il y a interruption à un moment donné de la scolarisation et/ou de la progression dans le cycle. Généralement dans ces écoles, le recrutement des élèves est biennal soit du fait d'un manque d'infrastructures d'accueil (cycle incomplet), soit de l'insuffisance de personnel enseignant. L'exemple type d'école en situation de discontinuité est celle où, pour une année donnée, seules les classes de CI, CE1 et CM1 sont ouvertes. L'année suivante, c'est au tour des classes de CP, CE2 et CM2 d'être ouvertes en lieu et place de celles de l'année antérieure pour permettre aux promus des classes de CI, CE1 et CM1 de poursuivre leur scolarité. Dans ces conditions, les redoublants de ces classes n'auront pour d'autres alternatives que de passer un an à la maison en attendant que la classe à reprendre ne soit réouverte ou, au lieu de rester un an à la maison, reprendre la classe antérieure à celle qu'ils devraient recommencer. Ceci oblige souvent ces enfants, notamment les filles, à abandonner l'école. Celles-ci, pour la plupart, migrent vers les centres urbains.

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Tableau 3: Pourcentage d'écoles en situation de discontinuité (PESD) moyen par département à la rentrée scolaire 2005-2006

Graphique 3: Répartition des départements selon leur Pourcentage d'Ecoles en Situation de Discontinuité (PESD) moyen à la rentrée scolaire 2005-2006

Ce graphique nous montre que c'est dans les départements du Nord que l'on retrouve les plus grands nombres d'écoles en situation de discontinuité éducative. En effet, dans ces départements, au moins quatre écoles primaires sur dix sont en

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situation de discontinuité éducative. A l'opposé, nous retrouvons les départements du Centre et du Sud où la situation est relativement meilleure. Dans ces départements, moins de quatre écoles sur dix connaissent cette situation. Cependant, il faudrait isoler le Littoral où on note une absence totale de ces types d'écoles et l'Ouémé où on en retrouve seulement huit sur cent.

En dépit des engagements pris par la communauté internationale depuis la Déclaration Universelle des Droits de l'Homme de 1948 et renouvelés en 1989 dans la convention relative aux Droits de l'Enfant ; malgré les décisions du sommet de Jomtien qui avait fixé pour 2000 la date de réalisation de l'EPT, le fait demeure que les filles constituent la majorité des enfants non scolarisés et on est en droit de se demander si l'on ne tend pas vers un nouveau report de l'échéance. D'ailleurs, selon les projections faites par le PNUD sur les OMD dans son Rapport sur le développement durable 2003, « il faudra attendre une date avancée du XXII^e siècle pour que tous les enfants d'Afrique subsaharienne soient scolarisés si l'on continue d'évoluer au rythme actuel »⁴.

Si globalement l'accès semble s'améliorer au Bénin, la question se pose de savoir si à l'heure actuelle, les tendances observées au niveau du maintien des enfants et particulièrement des filles jusqu'à la fin du cycle primaire au Bénin permettent d'espérer atteindre les objectifs du millénaire en matière de scolarisation.

En effet, selon Education Pour Tous en Afrique : Repères pour l'action 2005, p. 101.106, certains pays comme le Bénin ont même observé entre 1995/1996 et 2002/2003 une régression et le Bénin est classé parmi les pays pour lesquels les projections du Taux d'Achèvement du Primaire à l'horizon 2015 (TAP 2015) présentent une tendance à la baisse (TAP 2015 < 75%). Ces tendances indiquent que

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l'achèvement du cycle primaire par les filles est une question préoccupante sur laquelle il faut se pencher pour atteindre l'objectif de la Scolarisation Primaire Universelle en 2015. Plusieurs facteurs entre autres, socioculturels, économiques et liés à l'offre scolaire pourraient expliquer cette faiblesse de la rétention des filles au primaire.

A neuf ans de l'échéance de 2015 et compte tenu du niveau actuel des indicateurs qui ne sont guère rassurants, il est urgent de trouver des solutions adaptées surtout par rapport à la question de l'achèvement afin d'` `aller plus vite» et parvenir aux objectifs fixés pour 2015. C'est ce qui justifie le choix du thème de la présente étude intitulée : « Dynamique de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin ».

Section 3 : Revue de littérature, objectifs et hypothèses de l'étude

Paragraphe 1 : Revue de littérature

L'éducation de qualité est une condition nécessaire du décollage économique d'un pays⁵. Elle représente une dépense qui doit produire demain un supplément de richesse et de bien-être. Selon des recherches effectuées en 2002 (Berthélemy et Arestoff ; Psacharopoulos et Patrinos entre autres), une Nation ne peut récolter les bénéfices sociaux et économiques de l'éducation que si elle atteint un « seuil critique » de population éduquée c'est-à-dire si elle parvient à assurer la scolarisation primaire à chaque génération d'enfants. Récemment en 2003, Herz et Sperling ont montré l'impact de l'éducation en général et de l'enseignement primaire en particulier sur les sept autres OMD. Entre autres, ils ont noté qu'aucun pays au monde n'a réussi à obtenir une croissance économique forte et durable sans qu'une

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large partie de sa population ne soit alphabétisée ; les filles ayant achevé leur scolarisation primaire deviennent des femmes durablement alphabétisées, ce qui leur permet de mieux tirer profit des opportunités d'emplois et de revenus, de mieux veiller à la santé de leurs enfants, de prendre davantage soin de la leur et donc de contracter moins de maladies, etc.

Abondant dans le même sens, l'UNICEF, à travers son rapport annuel sur la situation des enfants dans le monde (2004) montre l'effet multiplicateur de l'éducation des filles : « L'éducation des filles est le meilleur moyen de résoudre les problèmes les plus graves qui entravent le développement humain... En ce qui concerne les communautés locales, les stratégies visant à donner aux filles la possibilité de terminer leurs études procurent des avantages à tout le monde. »⁶ Ainsi, pour nos pays disposés à amorcer un véritable développement, l'éducation des filles est un investissement idéal.

Selon EPT en Afrique : Repères pour l'action 2005, p. 67, « les données empiriques de nombreux pays africains montrent aujourd'hui un taux d'accès en 1ère année égal ou proche de 100%, mais peu sont proches de l'achèvement universel du cycle primaire du fait du problème de la rétention des élèves, surtout les filles, au cours du cycle ». D'après le Document de synthèse du Plan Décennal de Développement du secteur éducatif béninois 2006-2015, un certain nombre de problèmes persistent dans le sous-secteur de l'enseignement primaire. Parmi ces problèmes, nous pouvons noter :

- des problèmes d'équité qui se manifestent par une répartition inégale des effectifs entre les différentes régions et surtout par un écart entre le taux de scolarisation des filles et celui des garçons, dû principalement au faible taux de scolarisation des filles ;

- la faible rétention liée à un fort taux de redoublement et à l'existence de nombreuses écoles à discontinuité éducative ;

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- l'insuffisance numérique et qualitative des enseignants qui a conduit à l'utilisation des enseignants communautaires payés en partie par les associations des parents d'élèves.

Une étude faite en 1978 au Bénin par la CNBU avait permis d'identifier quelques causes de la déperdition d'effectifs scolaires chez les jeunes filles telles que les conditions économiques et sociales difficiles des familles, la pénurie d'enseignants et l'insuffisance du niveau de leur qualification, le conditionnement idéologique de la société féodale qui considère la femme comme un objet plutôt qu'un sujet, etc. Des études réalisées par le Réseau pour la Promotion de la Scolarisation des Filles ont repris entre autres les facteurs ci-dessus cités comme obstacles majeurs à la fréquentation scolaire des filles à l'école primaire.

Félix DIE, Médard DJINKPO, Mathias KOUADIO YAO et Yves KOUAME HACCANDY, dans leur étude réalisée en 1998 et intitulée «Pauvreté et scolarisation des enfants : une analyse à partir de l'enquête de Bonoua», ont montré que la pauvreté influence négativement la scolarisation des enfants et en particulier celle des jeunes filles et que, quelle que soit leur catégorie sociale, les ménages ont tendance à privilégier la scolarisation des garçons au détriment de celle de la jeune fille. D'après une étude réalisée en Juin 2003 par Comlan Picard José AKAPOVI et Aminou MOHAMADOU sur « l'impact du préscolaire sur la scolarisation au primaire en Côte d'Ivoire », il ressort que dans l'ensemble des régions du pays, l'impact du préscolaire sur l'inscription en première année du primaire (CP1) est positif, c'est-àdire que les structures préscolaires permettent d'accroître les inscriptions au primaire. Les travaux de recherche réalisés dans la même période par Gustave NIAMKE KODJO et Habib SOME NIBEME sur les causes des redoublements et abandons scolaires ont révélé que l'effectif pléthorique de la classe et la situation de l'école (urbaine ou rurale) sont quelques uns des facteurs explicatifs du redoublement d'un élève.

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Partant des problèmes relevés, la politique éducative au Bénin pour la prochaine décennie vise à atteindre en 2015 l'achèvement universel du cycle primaire : 100% des enfants parviennent au moins au CM2 ce qui suppose entre autres qu'il faut:

- assurer la continuité éducative sur les six années d'enseignement en réduisant le nombre d'écoles à discontinuité éducative ;

- étendre le programme de cantines scolaires à d'autres écoles des zones rurales à faible taux de scolarisation 7;

Ces quelques études citées ont permis aussi de retenir un certain nombre de variables qui serviront à étudier les déterminants de l'achèvement du primaire par les filles afin de proposer aux autorités les actions prioritaires pour augmenter rapidement le taux d'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin d'ici à 2007.

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de recherche

L'objectif principal de cette étude est d'expliquer par un modèle dichotomique la probabilité d'augmenter le taux d'achèvement du primaire par les filles en 2007 en fonction des caractéristiques (socio-économiques et relatives au système éducatif) propres aux communes du Bénin. Cet ultime objectif se décline en quatre (4) objectifs spécifiques à savoir :

H1 La pauvreté monétaire est un facteur économique qui influence la scolarisation des enfants en particulier des filles ;

H2 Les contraintes liées à l'offre scolaire telles que l'insuffisance d'infrastructures d'accueil, la discontinuité éducative, l'insuffisance et la qualité du personnel enseignant constituent des obstacles à l'accès et au maintien des filles à l'école;

H3 L'enseignement maternel aide à corriger les inégalités de genre qui se manifestent au cycle primaire et le passage en classe supérieure dans un cycle influence positivement l'achèvement dans ce cycle.

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Outre la description des variables de l'étude, ce chapitre présente les différents outils d'analyse qui seront utilisés pour le traitement des données.

Section 1 : Description de la variable à expliquer

Cette section présente la méthode de calcul des valeurs de la variable «Achèvement» à expliquer et vise aussi à nous donner une vue d'ensemble de la situation des 77 communes par rapport à cette variable que nous notons « ACH ». Rappelons que :

1 si le TAPf peut augmenter au terme de l'année scolaire 2007-2008 dans la commune i

La variable «Achèvement» n'est pas directement observable. Pour projeter l'évolution du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (TAPf) en 2007 dans une commune donnée i, il faut le comparer à un TAPf de base. Ainsi la définition de la variable ACH nécessite la projection du TAPf 2007 par commune et la détermination d'un TAPf de base.

Paragraphe 1 : Méthode de projection du Taux d'Achèvement du Primaire
par les filles (TAPf) en 2007 dans chaque commune

Nous partons de la méthode de projection du TAP développée à la page 105 du document Education Pour Tous en Afrique : Repères pour l'action 2005. Remarquons que cette méthode permet d'anticiper le taux d'accès en dernière année à l'horizon 2015 à partir des tendances récentes observées dans un pays donné et se base sur :

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- le Taux Brut d'Admission (TBA) en 2002 ou année proche (TBA 2002) puisque les nouveaux entrants au CM2 en 2007-2008 qui n'ont jamais redoublé sont ceux admis en première année en 2002;

- le Taux de Rétention Moyen (TRM) observé sur la période 2000-2003 ou période proche calculé comme étant la moyenne des Taux de Rétention (TR) sur cette période.

La première étape de cette projection fait seulement appel au TBA 2002 et au TRM et permet d'avoir une première estimation du taux d'accès en dernière année du primaire pour l'année de base + (la durée du cycle - 1).

Par exemple, si le Taux Brut d'Admission (TBA) disponible est celui de 2002-2003 et que le cycle primaire dure 6 ans comme c'est le cas au Bénin, on obtient une estimation du Taux d'Achèvement du Primaire de l'année 2007-2008 à l'aide de la formule :

La deuxième étape consiste en une interpolation linéaire de la progression estimée entre l'année de base et l'année de première projection pour obtenir l'estimation du Taux d'Achèvement du Primaire (TAP) de 2015.

Ainsi se présente globalement la méthode utilisée par les institutions internationales pour projeter le TAP en 2015 pour les pays n'ayant pas encore atteint la SPU. Puisque notre étude s'intéresse au Taux d'Achèvement du Primaire par les filles en 2007, nous nous servirons uniquement de la première étape de la méthode de projection. Compte tenu des données disponibles, les projections du TAP 2007 chez les filles ont été faites en procédant de la façon suivante :

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Il faut donc déterminer le TBAf ₂₀₀₂ et le TRM pour chaque commune.

1- Calcul du Taux Brut d'Admission des filles _TBAf2002 pour chaque commune Nous avons :

Nous allons maintenant déterminer la répartition de la population féminine de 6ans au Bénin en 2002 selon les communes. A cet effet, soit PF 6 ans _ 02 _i la

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Ce faisant, nous supposons que la distribution des p_i au sein de la population

Les données de l'annuaire statistique de 2002 permettent de déterminer pour chaque commune i , la valeur de NI CI_02 _i à l'aide de la formule(1). Finalement pour

Le TRM est défini comme étant la moyenne des taux de rétention du primaire (TR) observés sur la période pour laquelle les données sont disponibles. Précisons que le fait d'utiliser une rétention moyenne plutôt que celle observée pour la dernière année disponible permet de lisser une donnée qui pourrait être un cas particulier ou un accident de parcours.

Le taux de rétention au primaire de chaque année t se définit comme le pourcentage d'enfants qui arrive en dernière année parmi ceux qui sont rentrés en première année. En faisant toujours référence à Education Pour Tous en Afrique : Repères pour l'action 2005, p.105, il se calcule à l'aide de la méthode pseudolongitudinale :

Le taux de transition d'une classe (j - 1) à l'année (t - 1)à la classe j l'année t représente la probabilité, pour un nouvel entrant en classe (j-1)à l'année(t-1), de passer en classe supérieure l'année suivante. Le taux de promotion de la classe

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(j -1) à l'année (t - 1)s'appliquant à tous les élèves de cette classe (Nouveaux entrants de l'année (t - 1)qui font la classe pour la première fois+Redoublants de l'année précédente(t - 2)), nous pouvons donc assimiler le taux de transition d'une classe (j -1) à l'année (t -1)à la classe j l'année t au taux de promotion de la classe (j -1) à l'année (t-1). Ainsi le taux de rétention de l'année t peut se calculer à l'aide de la formule :

Comme nous disposons des annuaires statistiques des années 2001 à 2004 qui donnent les taux de promotion de ces années chez les filles, nous pouvons donc calculer un taux de rétention moyen des filles de la façon suivante :

Et TRM représente la probabilité pour ces enfants (tous âges confondus) qui sont entrés au CI en 2002/2003 d'arriver au CM2 en 2007/2008 ;

- Le TAP2007 / 2008 prend uniquement en compte au numérateur les enfants de tous

les âges qui sont entrés au CI en 2002/2003 et n'ont redoublé aucune classe avant d'aller au CM2.

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- Au dénominateur, nous avons la cohorte constituée des enfants âgés de 6 ans en 2002 qui auront tous 11 ans en 2007, sous réserve que la mortalité et les migrations sont négligeables au sein de celle-ci.

au CM2 en 2007 / 2008 ayant exactement 5ans de scolarité Population âgée de 11 ans en 2007

On perçoit ainsi que les taux obtenus à partir de cette méthode de projection ne prennent pas en compte au numérateur les redoublants (qui sont certainement entrés au CI avant 2002/2003) dont certains passeront en classe de CM2 en 2007/2008

En se ramenant au contexte de notre étude, les taux projetés sont des Taux d'Achèvement du Primaire dont les numérateurs prennent uniquement en compte les filles qui sont entrées au CI en 2002/2003, ne redoublent aucune classe et qui se retrouveront au CM2 en 2007/2008 .

Certes ces taux obtenus sont des approximations de la réalité mais il est important de signaler qu'ils diffèrent des taux d'achèvement utilisés au MEPS. En effet ces derniers sont définis comme suit :

Au numérateur, on retrouve les nouveaux entrants en classe de CM2 tous âges confondus qui ont redoublé au moins une fois ou non. Sachant que les taux de redoublement sont encore élevés (le taux global de redoublement des filles au Bénin en 2004-2005 est de 17,36%⁸) dans notre système, on comprend pourquoi les taux projetés soient relativement bas. Mais il faut reconnaître que ce taux, même calculé conformément à sa définition, ne peut permettre de mesurer efficacement les progrès vers la Scolarisation Primaire Universelle. Par exemple, une valeur du taux brut

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d'achèvement du primaire supérieure ou égale à 100% ne signifie pas que tous les enfants en âge d'être au CM2 y sont réellement et ne permet donc pas de quantifier la population d'enfants qui n'achève pas le cycle primaire.

Paragraphe 2 : Détermination du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles ( TAPf) de base et répartition des communes selon la variable à expliquer

Les projections du TAPf 2007 par commune obtenues, il reste à déterminer le TAPf de base auquel nous les comparerons en vue de répartir les communes selon la variable «Achèvement».

Comme TAPf de base, prenons le TAPf moyen au Bénin en 2005 que nous calculons de la manière suivante :

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Les calculs faits nous montrent que, par rapport au taux d'achèvement de base de 2005, les projections de 2007 donneront pour certaines communes un accroissement et pour d'autres une régression. Comme le montre le graphique n°4 ci- dessous, environ 60% des communes ne connaîtront pas probablement une augmentation de leur taux d'achèvement, si aucune mesure n'est prise afin d'améliorer la rétention dans le cycle primaire. Dans ces conditions, il paraît tout à fait très important d'approfondir notre analyse par rapport à l'ensemble des variables mentionnées plus haut. Ce sera l'objet principal du chapitre suivant grâce aux méthodes d'analyse multidimensionnelle des données et d'économétrie qui vont nous permettre de synthétiser et de structurer la masse d'information contenue dans le tableau de données.

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Section 2 : Description des variables explicatives et présentation de

la méthodologie

Paragraphe 1 : Description des variables explicatives

Cette étude a pour objectif d'expliquer la probabilité d'augmenter en 2007 le taux d'achèvement du cycle primaire par les filles en fonction de quelques caractéristiques des différentes communes du Bénin. Pour ce faire, et tenant compte du processus de décentralisation en cours dans notre pays qui donne compétence aux communes d'intervenir dans le domaine de l'enseignement primaire, nous considérons la population constituée des 77 communes du Bénin. Pour chaque commune qui représente l'unité statistique étudiée, nous observons la variable binaire ACH qui indique si dans la commune, le taux d'achèvement du primaire par les filles (TAPf) peut augmenter au terme de l'année scolaire 2007-2008.

1 si le TAPf peut augmenter au terme de l'année scolaire 2007-2008 dans la commune i

Comme nous le suggère la revue de littérature, la pauvreté, l'insuffisance de l'offre scolaire, le statut des filles dans certaines régions, la faible rétention due aux taux de redoublement encore très élevés sont des facteurs qui influencent l'accès des filles à la classe de CM2. Il s'agit pour nous de voir si nos analyses confirment les hypothèses que nous avons formulées. Pour tenter d'expliquer la variable Achèvement, nous partons donc des variables exogènes suivantes réparties comme suit :

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La variable Région (REG) permet de classer les communes du Bénin selon qu'elles soient du Nord (Alibori, Atacora, Borgou, Donga) ; du Sud (Atlantique, Couffo, Littoral, Mono, Ouémé, Plateau) ou du Centre (Collines, Zou) du Bénin.

En ce qui concerne les sources, les données de la variable Revenu du Chef de Ménage (RCM) proviennent des résultats d'enquêtes réalisées en 2002 par l'INSAE sur les conditions de vie des ménages dans les différentes communes du Bénin. La base fournit pour chaque ménage enquêté le revenu du chef de ménage. Nous avons donc calculé pour chaque commune, la moyenne des revenus de chefs de ménage.

Pour le reste des variables, les données par commune ont été pour certaines recensées à partir des annuaires statistiques élaborés par le Ministère des Enseignements Primaire et Secondaire entre les années 2000 et 2005 et pour les autres extraites des bases de données disponibles au Service des Statistiques et de la Gestion de l'Information et à la Direction de l'Enseignement Primaire. Notons que pour les variables Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), Pourcentage d'Enseignants Qualifiés (PEQ), Pourcentage d'Ecoles en Situation de Discontinuité

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(PESD), Ratio Elèves/Maître (REM), Nombre de Cantines Scolaires (NCS), les données à notre disposition sont celles de l'année scolaire 2004-2005. Pour ce qui est de la variable Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM), nous avons pris en compte les données de l'année 2002 parce que le taux d'achèvement de l'année 2007 dépend des conditions d'admission en première année de cinq années en arrière. Quant à la variable Taux de Promotion des filles (TPf), les données sont des moyennes calculées sur la période 2002-2005 dans le but d'éviter de prendre en compte des valeurs particulières de ce taux qui peuvent provenir de situations exceptionnelles d'une année donnée.

Paragraphe 2 : Présentation de la méthodologie

La base des données fournit pour chacune des 77 communes du Bénin, des informations sur les variables ci-dessus citées que nous jugeons à priori explicatives de l'achèvement. En dehors de la variable «Région» toutes les autres sont des variables quantitatives.

Tout d'abord, il sera question de voir les corrélations au sein des différents types de variables explicatives à savoir socio-économiques, liées à l'offre scolaire et à la rétention et de cibler quelques communes d'intervention prioritaire. Ceci se fera à l'aide de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) sous le logiciel SPAD compte tenu de la nature quantitative de la quasi-totalité des variables explicatives.

Il s'agira ensuite de détecter parmi les variables explicatives choisies, celles qui sont significativement liées à l'achèvement et permettent de distinguer les communes où le TAPf 2007 est susceptible de baisser par rapport à la moyenne de 2005 de celles où le contraire risque de se produire. Il sera donc procédé à une recherche factorielle des variables les plus déterminantes à l'aide de l'Analyse Factorielle Discriminante (AFD) sous le même logiciel. Cette méthode statistique multidimensionnelle permet de décrire linéairement l'influence de certaines variables sur une autre sans prétendre d'emblée à la modélisation.

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Enfin, l'analyse économétrique va s'appuyer sur les variables indépendantes issues de l'analyse factorielle pour mieux appréhender et quantifier les liaisons entre la variable dépendante et les variables explicatives que nous aurait indiqué l'AFD. Elle consistera à la modélisation du phénomène étudié par un modèle dichotomique, compte tenu de la nature qualitative de la variable à expliquer à l'aide du logiciel EViews.

Section 3 : Aperçu des outils d'analyse

Paragraphe 1 : L'analyse factorielle des données

Les méthodes factorielles établissent des représentations synthétiques de vastes tableaux de données et ont pour but de réduire les dimensions des données de façon à représenter les associations entre individus et entre variables dans des espaces graphiquement visibles. Il s'agit de faire ici un aperçu de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) puis de l'Analyse Factorielle Discriminante (AFD).

L'Analyse en Composantes Principales (ACP) est une méthode d'analyse factorielle des corrélations au sein d'un tableau de mesures quantitatives qui vise à produire des photographies des variables où l'on voit instantanément l'essentiel des corrélations qu'elles présentent les unes avec les autres. Elle permet aussi de repérer dans le meilleur espace de dimension faible (un ou deux), les groupes d'individus semblables ou non vis-à-vis de l'ensemble de ces variables. Les données se présentent sous la forme d'un tableau X croisant individus (en ligne) et variables (en colonne). A ce tableau X, on associe deux nuages de points : le nuage des points variables (nuage dual) et le nuage des points individus (nuage direct). Malheureusement, l'espace de représentation des variables a pour dimension le

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nombre d'individus du tableau et l'espace de représentation du nuage des individus a pour dimension le nombre de variables. Ces espaces sont de dimension supérieure à trois ce qui ne permet pas de repérer directement les individus qui se ressemblent ni les variables qui ont le même comportement sur l'ensemble des individus. Le principe de base de l'ACP est d'obtenir des nuages dans le meilleur espace de dimension faible (un ou deux) en conservant le maximum d'information du tableau et en révélant les configurations cachées entre individus et variables

Dans le cadre de notre étude, les individus sont les communes du Bénin et les variables sont : Région (REG), Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), Pourcentage d'Enseignants Qualifiés (PEQ), Pourcentage d'Ecoles en Situation de Discontinuité (PESD), Ratio Elèves/Maître (REM), Nombre de Cantines Scolaires (NCS), Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM), Revenu du Chef de Ménage (RCM) et Taux de Promotion des filles (TPf). Toutes ces variables excepté la variable Région qui est nominale sont quantitatives et seront donc considérées comme actives. Ce sont elles qui serviront à comparer les individus entre eux. Mais cela ne signifie pas que nous abandonnons la variable Région. Elle servira à illustrer les similitudes ou les différences entre individus. On l'appelle donc variable illustrative ou supplémentaire. La variable Achèvement (ACH) que nous voulons expliquer sera aussi mise en supplémentaire à cause de son caractère dichotomique. Pour éviter l'influence des unités de mesure différentes des variables actives, il faut d'abord les rendre centrées réduites en réalisant une Analyse en Composantes Principales normée.

Pour mettre en évidence l'inégalité entre les communes dans notre analyse, nous allons adjoindre à chaque point individu une pondération qui traduit l'importance de chaque commune. Nous prenons comme pondération la proportion de femmes du Bénin présentes dans une commune donnée lors du recensement de 2002.

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Pour le choix des axes factoriels à utiliser pour interpréter les nuages, nous allons utiliser le critère de Kaiser. D'après ce critère, on choisit les axes de variance (valeur propre) supérieure ou égale à 1.

Pour le nuage dual, l'analyse s'intéressera aux variables ayant une forte contribution c'est-à-dire qui déterminent le positionnement des axes factoriels et celles qui y sont bien représentées. En ACP normée, les contributions des variables sont données par les corrélations variable-facteur. La qualité de la représentation est donnée par le carré des coordonnées¹⁰ des variables sur les axes qui coïncident avec les cosinus carrés. Comme pour les variables, nous nous intéresserons aux individus ayant une forte contribution et qui sont bien représentés sur le nuage direct c'est-à- dire ayant un cosinus carré élevé¹¹.

L'Analyse Factorielle Discriminante (AFD) est une technique qui permet de déterminer les variables dites symptômes qui expliquent l'appartenance des individus à des groupes définis par une variable qualitative appelée diagnostic. L'analyse discriminante connue dans la pratique marketing comme une des techniques de "Scoring" essaie de déterminer les variables qui expliquent l'appartenance des individus à des groupes. Deux ou plusieurs groupes sont comparés sur plusieurs variables pour déterminer s'ils diffèrent et pour comprendre la nature de ces différences. L'AFD cherche donc à décrire une variable qualitative Y à k modalités à l'aide de p variables quantitatives ou non(X₁, X₂, ..., X_p). Pour cela, on dispose d'un

échantillon de n individus pour lesquels on connaît simultanément les valeurs

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de(Y, X₁, X₂, ..., X_p). L'échantillon pourra donc se répartir en k sous groupes. Chaque

Ainsi, dans le cadre de notre étude, l'AFD permettra précisément de trouver les variables explicatives qui permettent de différencier au mieux les deux groupes de communes à savoir :

- celui des communes où l'on peut espérer que le TAPf augmente en 2007 par rapport à la moyenne de 2005

- celui des communes où au contraire on s'attend à ce que le TAPf de 2007 soit en baisse par rapport à la moyenne de 2005

La règle de décision est exprimée à l'aide de la fonction linéaire de Fisher reconstituée à partir des variables d'origine. En fait, on obtient à l'issue de la procédure un tableau présentant les différentes variables discriminantes avec leurs coefficients respectifs, les statistiques de Student et les probabilités correspondantes. Les variables dont les coefficients de la fonction de régression sont statistiquement significatifs constituent les déterminants du phénomène étudié. L'examen du signe de chacune des modalités permet de savoir si elles favorisent ou non la réalisation du phénomène étudié.

Paragraphe 2 : L'analyse économétrique

Un modèle dichotomique est un modèle dans lequel la variable endogène qualitative ne peut prendre que deux modalités disjointes. L'objectif de ces modèles est d'expliquer la survenue ou la non survenue d'un évènement.

Pour répondre à cette question, supposons que nous observons d'une part k variables exogènes continues (X₁, X₂, ..., X_k) et d'autre part une variable exogène

dichotomique codée (y_i = 1 ou y_i = 0) sur N individus numérotés de 1 à N. Du fait :

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- de la nature différente des variables de droites (continues) et de celle de gauche (qualitative dichotomique) ;

- de l'impossibilité d'ajuster de façon satisfaisante le nuage des points qu'on pourrait associer à une variable dichotomique qui, par nature, est répartie sur deux droites parallèles ;

- de la perturbation å_i du modèle qui admet une loi discrète mettant ainsi à défaut

- de la présence d'hétéroscédasticité (la matrice de variance covariance des résidus est fonction des caractéristiques associées aux variables exogènes X_i et des paramètres â à priori inconnus) ;

la spécification linéaire par les moindres carrés ordinaires MCO, y_i = x _i â + å_i

n'est plus adaptée à la modélisation des variables endogènes qualitatives en particulier dichotomiques. C'est pour cette raison qu'on a recours aux modèles Logit et Probit. La particularité de ces modèles est qu'ils admettent pour variable expliquée la probabilité de réalisation d'un évènement, conditionnellement aux variables

- Pour un modèle logit, la fonction de répartition Ë correspond à la fonction logistique ( ) x IR

- Pour un modèle probit, la fonction de répartition Ö est celle de la loi normale

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Les deux modèles donnent généralement des résultats relativement similaires. En effet, les fonctions de répartition des lois normales centrées réduites et des lois logistiques simples ou transformées sont extrêmement proches. Ainsi, la question du choix entre les deux modèles ne présente que peu d'importance. Cependant, le modèle logit permet la simplification des calculs et facilite l'interprétation des paramètres 8 associés aux variables explicatives X_i . Pour cette raison, nous avons

retenu de faire nos estimations à l'aide du modèle logit. L'hypothèse retenue pour les modèles logit est que les résidus suivent une loi logistique.

Lorsque l'on procède à l'estimation d'un modèle, il faut tester d'abord sa significativité et celle de ses différents paramètres avant de le retenir. Pour apprécier la significativité du modèle même, nous utiliserons le test du Rapport de Vraisemblance. Le test consistera à comparer la valeur du « Probability (LR stat) » à celle du seuil que nous avons fixé à 5%. Si cette valeur est inférieure à 0,05 alors nous dirons que le modèle obtenu est globalement significatif. Dans le cas contraire, on conclut que ce n'est pas un bon modèle

Pour voir la significativité des paramètres du modèle, nous allons utiliser le test de Wald dont les hypothèses sont :

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vàjj désigne l'estimateur de la variance de l'estimateur du coefficientâ_j .

Au seuil de 5%, t / P(T -< t) = 0,975 vaut1,96. Le principe du test consiste

Ici on fait un test qui permet d'évaluer la qualité globale de l'ajustement par le modèle logit. Après avoir fixé un seuil de probabilité qui vaut généralement (0,5), on construit un tableau de contingence appelé tableau de vérité croisant les prédictions et les observations réelles de la variable. On calcule alors par la suite le pourcentage d'observations bien prédites qui donne un critère de performance du modèle. La limite de ce test est qu'il est effectué sur le même échantillon que celui utilisé pour estimer le modèle.

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Section 1 : Résultats de l'analyse factorielle

Paragraphe 1 : Principaux résultats de l'Analyse en Composantes

Principales

Après avoir présenté les différents résultats obtenus avec le logiciel SPAD, nous interprèterons les principaux axes suivant lesquels les individus sont projetés pour donner les « composantes principales ». Par défaut, SPAD édite les coordonnées factorielles sur les cinq premiers axes pour chaque élément d'aide à l'interprétation.

D'après le tableau des valeurs propres¹², la somme des valeurs propres est égale à 8. Cette valeur représente l'inertie totale du nuage des points-variables. Le premier axe factoriel extrait un peu plus de la moitié de l'inertie totale (50,73%). Le second axe explique un peu plus du sixième de cette inertie totale (15,78%). Ainsi, le pourcentage cumulé d'inertie expliquée par les deux premiers axes est de 66,52%. Le critère de Kaiser nous indique qu'il faut choisir les deux premiers axes factoriels pour nos analyses. C'est dans le plan factoriel déterminé par ces deux premiers axes qui restituent la majeure partie de la dispersion entre les points que les représentations graphiques à examiner visuellement seront projetées. Rappelons que pour cette représentation, les variables REGION et ACHEVEMENT sont mis en éléments supplémentaires. Avant d'interpréter les différents résultats des tableaux observons- les de façon visuelle sur les graphiques de la page suivante.

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Graphique 5 : Représentation du nuage des variables dans le plan factoriel (1,2)

Graphique 6 : Représentation du nuage des individus dans le plan factoriel (1,2)

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En dehors de la variable Pourcentage d'Enseignants Qualifiés (PEQ), toutes les autres ont une forte contribution et sont bien représentées par cet axe. Nous pouvons constater que cet axe oppose les variables Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), Ratio Elèves/Maître (REM), Nombre de Cantines Scolaires (NCS), Pourcentage d'Ecoles en Situation de Discontinuité (PESD) (qui sont du côté négatif) aux variables Taux de Promotion des filles (TPf), Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM) et Revenu annuel moyen du Chef de Ménage (RCM) (qui sont du côté positif). Remarquons que la corrélation positive entre les variables de gauche traduit le fait que la majorité des écoles à discontinuité éducative se retrouvent dans les communes où il y a plus d'écoles primaires publiques que de privées et où l'Etat a mis en place beaucoup de cantines scolaires. Les effectifs pléthoriques dans ces écoles publiques expliquent les forts ratios élèves/maître. Au niveau des variables de droite, la corrélation positive entre elles révèle la réalité selon laquelle ce sont les parents à revenu relativement élevé qui inscrivent souvent leurs enfants à la maternelle. Ainsi c'est dans ces communes qu'il y a assez d'écoles maternelles. Considérant le fait que la plupart des écoles maternelles se retrouvent dans des complexes scolaires privés, il paraît logique que l'on constate les meilleurs taux de promotion de filles dans ces écoles.

L'axe1 matérialise donc une opposition entre les communes présentant les caractéristiques suivantes : peu d'écoles maternelles, beaucoup d'écoles primaires publiques dont un grand nombre sont en situation de discontinuité éducative, ratios élèves/maître élevés, taux de promotion des filles relativement faibles, revenu du chef de ménage faible par rapport à la moyenne, beaucoup de cantines scolaires installées dans les écoles et celles ayant des caractéristiques contraires.

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Les résultats du tableau n°3 en annexe C et le graphique n°7 montrent que l'opposition entre les variables mise en évidence par l'axe1 se remarque nettement au niveau des groupes de communes suivants :

- Du côté gauche où les caractéristiques citées plus haut sont très prononcées, nous repérons les communes suivantes ayant une contribution supérieure ou égale à 1,3% (100% / 77) ou ayant un cosinus carré supérieur ou égal à 0,45 : Boukoumbé, Cobly, Kérou, Kouandé, Matéri, N'Dali, Tanguiéta, Toucountouna, Zè, Copargo, Djougou, Ouaké, Bassila, Adja-Ouèrè, Kétou et Zakpota.

- A l'opposé, nous avons du côté droit les communes de Cotonou, AbomeyCalavi, Parakou, Porto-Novo et Sèmè-Kpodji qui ont aussi une bonne contribution et sont bien représentées sur le premier axe.

Au total, nous pouvons dire que l'axe 1 démarque globalement les communes rurales où il est fortement probable que le taux d'achèvement baisse en 2007 de celles urbaines où le contraire va probablement se produire. En considérant la variable illustrative REGION, nous constatons que la plupart de ces communes rurales se retrouvent au Nord et quelques unes au Centre et au Sud. Ces résultats confirment déjà nos hypothèses car nous constatons que la situation en matière de scolarisation des filles est meilleure dans les zones où le chef de ménage est moins pauvre et où l'offre scolaire est plus satisfaisante.

Seule la variable PEQ est bien représentée sur le second axe. Elle ne permet pas de marquer une nette opposition entre les communes parce que l'examen des données brutes montre une quasi homogénéité entre les valeurs de cette variable au niveau des communes. Nous n'avons donc pas caractérisé les communes du point de vue de cette variable.

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Paragraphe 2 : Principaux résultats de l'Analyse Factorielle Discriminante

L'application sous SPAD de la technique "Analyse discriminante" aux données en tenant compte du poids de chaque commune a permis d'obtenir les résultats qui figurent dans les tableaux n° 4, 5 et 6 en annexe C. Nous avons utilisé la méthode de l'échantillon test. Le tableau de classement des individus montre que 85,48% des individus sont bien classés dans l'échantillon de base (représentant 80 % des communes) qui a servi à élaborer la fonction discriminante. A partir des résultats du tableau n°4 en annexe C, nous pouvons dire que parmi toutes les variables explicatives, celles qui sont significatives à un seuil d'erreur de 5% sont :

- la variable PEPP (Pourcentage d'écoles primaires publiques) - la variable TPf (Taux de promotion des filles)

Ce sont ces variables qui seront spécifiées comme variables explicatives dans le modèle économétrique à estimer. Le tableau ci-dessous présente les signes des coefficients des variables explicatives les plus déterminantes à 5% dans la fonction discriminante.

Tableau 4 : Signe des coefficients des variables de la fonction discriminante

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On pourrait s'attendre à ce que la variable Pourcentage d'écoles primaires publiques (PEPP) ait un signe négatif ce qui signifierait que l'augmentation du nombre d'écoles privées dans une commune influence positivement l'achèvement du cycle primaire par les filles. Mais le signe contraire observé pourrait traduire le fait que c'est plutôt la création d'écoles primaires publiques (offrant une continuité éducative) dans les zones rurales qui favorisera l'accès et par ricochet l'achèvement compte tenu du faible revenu des ménages de ces zones qui ne permet pas aux parents d'élèves d'assurer la scolarité de leurs enfants dans le privé.

Le coefficient de la variable Taux de promotion des filles (TPf) a un signe positif ce qui montre naturellement que le passage régulier des filles d'une classe à une autre a un impact positif sur leur accès en dernière année.

Le signe positif de la variable Nombre d'écoles maternelles (NEM) confirme l'impact positif du préscolaire sur le scolaire. En d'autres termes, la majorité des enfants, surtout les filles, qui passent par un centre d'éveil de la petite enfance, arrive à poursuivre les études primaires qu'ils achèvent pour la plupart. Ces deux derniers résultats confirment l'hypothèse H3.

Comme on pourrait le présager, le signe négatif du coefficient de la variable Pourcentage d'écoles en situation de discontinuité (PESD) indique que la discontinuité éducative agit défavorablement sur l'Achèvement. Elle amène très souvent les enfants à abandonner l'école. Ceci confirme l'hypothèse H2 selon laquelle les contraintes liées à l'offre solaire constituent des obstacles à l'accès et au maintien des filles à l'école

La constante significative et de signe négatif traduit le fait qu'en dehors de tout facteur explicatif de l'achèvement, il existe à priori une probabilité qu'une fille n'achève pas le cycle primaire.

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Un constat qui ne doit pas passer inaperçu est que la variable Nombre de Cantines scolaires (NCS) ne s'est pas révélée être déterminante de l'achèvement. On pourrait alors s'interroger sur l'opportunité pour le gouvernement de continuer à mettre en place des cantines scolaires dans les milieux ruraux. Est ce que la création de ces cantines rencontre l'engouement préalable des populations ? Est ce que les vivres envoyés dans les cantines scolaires correspondent aux habitudes alimentaires de leurs cibles ? Est ce que ces vivres parviennent effectivement aux vrais bénéficiaires que sont les écoliers et élèves ? Autant de questions auxquelles il faudra trouver des réponses si l'on doit continuer à installer des cantines scolaires et espérer qu'elles améliorent la situation de la scolarisation des enfants, en particulier celle des filles.

Section 2 : Résultats de l'analyse économétrique

Il s'agit de modéliser le comportement des communes du Bénin par rapport à la variable Achèvement (ACH).

Paragraphe 1 : Résultats de l'estimation économétrique

La variable Achèvement (ACH) est modélisée en fonction de ses facteurs explicatifs les plus déterminants que sont:

L'estimation logit à partir de ces différentes variables déterminantes de l'Achèvement permet d'obtenir le tableau suivant :

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Paragraphe 2 : Tests de significativité et de la qualité d'ajustement du

modèle

La lecture du Probability(LR stat) (inférieur à 5%) du tableau ci-dessus indique que le modèle obtenu est globalement significatif. On peut dire que c'est un modèle relativement bon à cause du R² de Mc Fadden relativement élevé (0,38). Il faut tester à présent les différents éléments du modèle pour voir leur significativité, d'où les tests de significativité des paramètres du modèle et de la qualité d'ajustement de ce dernier. Les résultats du tableau n°7 ci-dessous donnent un taux de bonnes prédictions égal à 81,82%.

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variables Taux de Promotion des filles (TPf), Pourcentage d'Ecoles en Situation de
Discontinuité (PESD) et la constante C ce qui signifie que les paramètres

â ₂ , â₃ et â₅ sont significativement non nuls au seuil de 5%. Ces résultats sont confirmés par leurs probabilités correspondantes qui sont inférieures à 5%. Mais pour les paramètres â ₁ et â ₄ des variables Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM) et Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), nous acceptons l'hypothèse H₀

selon laquelle ils sont nuls au seuil de 5%. Le test de Wald permet donc de conclure qu'en dehors des variables Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM) et Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), toutes les autres y compris la constante sont significatives à 5%.

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Section 3 : Recommandations

Les méthodes statistiques ont permis de postuler une relation quantifiable entre la variable à expliquer et celles qui lui sont étroitement liées. A partir des résultats obtenus, il s'avère nécessaire de faire des recommandations en vue d'accélérer la réalisation de la SPPT au Bénin dont l'échéance commune est, rappelons-le, fixée à 2015.

Les résultats du traitement des données sont sans équivoque. Des variables explicatives de départ, quatre à savoir Nombre d'Ecoles Maternelles (NEM), Pourcentage d'Ecoles Primaires Publiques (PEPP), Taux de Promotion des filles (TPf) et Pourcentage d'Ecoles en Situation de Discontinuité (PESD) déterminent l'achèvement du cycle primaire par les filles. Elles sont essentiellement liées à l'offre scolaire et à l'efficacité interne du système. Mais ce sont surtout les deux dernières qui retiennent principalement l'attention car elles influencent fortement l'achèvement du cycle primaire par les filles. Cependant, nous jugeons nécessaire de formuler des recommandations par rapport à l'ensemble de ces quatre variables.

Paragraphe 1 : Retenir plus d'enfants dans le système et augmenter l'offre scolaire

Il serait préjudiciable de continuer à enregistrer des taux de redoublements très élevés. L'une des mesures que nous préconisons et qui s'inspire de la réussite des modèles guinéen et mauritanien entre autres, est de généraliser le plus tôt possible la création des sous-cycles au cours primaire, un sous-cycle étant composé de deux classes consécutives [(CI et CP), (CE1 et CE2), (CM1 et CM2)]. Une fois ces trois sous-cycles mis en place, il s'agira de rendre immédiat le passage à l'intérieur des sous-cycles du primaire c'est-à-dire faire passer systématiquement les enfants du CI au CP, du CE1 au CE2 et du CM1 au CM2 au terme de chaque année scolaire. La mise en application de ces sous-cycles d'apprentissage produira inévitablement un

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« choc » positif sur les indicateurs d'efficacité interne dans la mesure où elle permettra de réduire considérablement les redoublements dans le primaire. Mais nous ne devons pas occulter la nécessité d'y associer un enseignement de qualité au risque d'enregistrer des taux de redoublements et d'abandons élevés entre sous-cycles. Ceci passe entre autres par le recrutement massif d'enseignants qualifiés et la formation de toutes les catégories d'enseignants; la disponibilité de structures d'accueil capables de répondre à la demande scolaire. Parallèlement à ces mesures, un accent particulier devrait être mis sur la sensibilisation. En effet, les traditions ancestrales et la division sexuelle du travail placent la fille et la femme en situation d'infériorité et limitent leur disponibilité pour les activités d'éducation et de formation surtout dans les zones rurales. L'école est souvent perçue par les communautés comme une institution qui influence négativement les enfants et particulièrement les filles en leur inculquant des attitudes d'antagonisme envers la culture de leurs parents. A cette perception négative de l'école, s'ajoutent les pratiques traditionnelles des mariages forcés et précoces des filles contre lesquelles il faudrait lutter.

Il faut aussi noter que les filles ne sont pas encouragées dans leur évolution à l'école à cause de l'attitude sexiste de certains enseignants qui n'ont pas le même comportement vis-à-vis des filles que des garçons et qui perpétuent l'idée de l'inégalité entre sexes. Les conditions précaires des écoles, les installations insalubres, l'absence des infrastructures d'hygiène (points d'eau et latrines) sans compter l'insuffisance de matériel pédagogique, l'éloignement de l'école par rapport au domicile sont d'autres freins à la scolarisation des filles en milieu rural.

La deuxième mesure jugée nécessaire est la construction d'un plus grand nombre de centres d'éveil surtout dans les zones rurales. L'impact du préscolaire sur le scolaire a une fois encore été prouvé dans cette étude. D'ailleurs partant du constat que l'enseignement maternel est plus développé jusqu'ici dans les milieux urbains en l'occurrence Cotonou et Porto-Novo, le Gouvernement du Bénin a prévu d'accroître

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sur la décennie 2006-2015 le taux de scolarisation de la petite enfance dans un cadre soutenable de dépenses. D'après le Document de synthèse du plan décennal de développement du secteur éducatif 2006-2015, la stratégie à mettre en oeuvre pour favoriser l'accès d'un plus grand nombre d'enfants de la tranche d'âge de 3 à 5 ans à un enseignement maternel de qualité passe entre autres par :

- la sensibilisation des communautés et élus locaux sur les questions d'éveil de l'enfance pour susciter leur adhésion pour la création d'écoles maternelles par les communautés afin d'assurer une couverture équitable des zones rurales et urbaines ;

- l'appui du Gouvernement aux initiatives éducatives pertinentes des ONG, du secteur privé et des communautés en faveur de la petite enfance par une subvention par enfant et par an. La subvention de l'Etat devra servir à acquérir une partie du paquet essentiel du matériel d'activités d'éveil et, au besoin, à prendre en charge en partie la rémunération de l'éducateur ou de l'animateur ;

- le recrutement d'enseignants qualifiés et bénéficiant d'une formation adaptée à l'enseignement maternel et la conception et la mise en oeuvre de programmes adaptés à la petite enfance.

Cette mesure louable, non seulement doit être effective mais devrait aussi s'accompagner d'une politique générale d'activités génératrices de revenus aux parents pour pouvoir leur permettre d'assurer en partie la scolarité de leurs enfants.

La troisième mesure que nous proposons est la construction d'un plus grand nombre d'écoles primaires publiques dans les zones où il n'est malheureusement pas possible de créer des écoles privées car le fonctionnement de ces écoles nécessite des moyens qui doivent provenir en grande partie des contributions payées par les parents d'élèves.

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Paragraphe 2 : Eliminer la discontinuité éducative

Le second problème véritablement crucial est celui de la discontinuité éducative. En effet, l'étude a montré que la discontinuité éducative qui est le premier déterminant de l'achèvement exerce une influence fortement négative sur celui-ci. Il faut à tout prix réduire le nombre de ces écoles. Nous proposons dans un premier temps un recensement minutieux de ces écoles puis ensuite une résolution progressive mais rapide des problèmes auxquels elles sont confrontées. Ceci ne saurait être possible sans la construction de salles de classes équipées et le recrutement d'enseignants entre autres. De même, il faudrait convaincre les parents de la nécessité d'envoyer tous leurs enfants, filles et garçons, à l'école surtout que le système politique actuel semble faire de la gratuité à l'enseignement primaire une priorité. Ainsi, on pourrait résoudre aussi le problème d'effectifs de classe insuffisants qui explique parfois la décision du chef d'établissement de ne pas ouvrir une classe compte tenu des dépenses que cela entraînerait. Il faudrait aussi veiller à ce que dans les nouvelles écoles créées, les élèves aient la possibilité de bénéficier de la continuité éducative.

Au niveau des communes du Bénin surtout celles rurales, les élus locaux doivent aussi jouer un grand rôle si l'on veut assurer l'instruction primaire pour tous les enfants d'ici à 2015. Il faudrait sensibiliser les parents d'élèves des dégâts de la discontinuité éducative et de l'analphabétisme et susciter davantage leur implication dans la mise en place de l'offre scolaire. Ceci permettra de réduire le nombre des victimes de la discontinuité éducative.

Au-delà de toutes ces recommandations, il faut améliorer la qualification du personnel enseignant qui est toujours insuffisant, rendre plus accessibles les manuels scolaires et réunir toutes les conditions indispensables au déroulement normal d'une année scolaire pleine en évitant surtout les mouvements de grève qui ne permettent

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pas d'achever les programmes d'études. Toutes ces mesures que nous recommandons ont un coût qui sera inévitablement élevé mais elles s'imposent car l'éducation et en particulier celle des filles, loin de dépouiller les autres secteurs du développement social, contribue à les renforcer. Autrement, nous courons le risque de dépasser de plusieurs décennies l'échéance de 2015 et de sacrifier inutilement des générations d'enfants et en particulier de filles.

De nombreuses cantines scolaires sont créées dans les écoles surtout dans les zones rurales dans le but d'améliorer la scolarisation des enfants. Mais contrairement à nos attentes, cette variable ne s'est pas révélée déterminante de l'achèvement. Ce qui nous amène à nous interroger sur l'efficacité de ces cantines et plus particulièrement des cantines scolaires gouvernementales qui sont les plus nombreuses. A notre avis, il faudrait surtout revoir le circuit de distribution des vivres qui alimentent ces cantines. Il devrait y avoir le moins d'intermédiaires possibles pour que les vivres parviennent directement aux bénéficiaires, ce qui permettra aux populations cibles de bénéficier réellement de ces cantines. Par ailleurs il faudrait que ces vivres soient adaptés à l'alimentation locale et que des missions d'inspection soient régulièrement menées afin de vérifier le fonctionnement des cantines.

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Les recherches ont abondamment prouvé les nombreux avantages que peut procurer l'investissement dans l'éducation des filles et, la communauté internationale s'accorde dorénavant sur le fait qu'on ne saurait faire reculer durablement la pauvreté sans promouvoir l'instruction des femmes au même niveau que celui des hommes. La réalisation de l'EPT est donc plus que jamais un défi.

Au Bénin, des progrès ont été réalisés au niveau de l'accès des filles à l'école à travers notamment l'exonération, depuis 1993, de ces dernières des frais d'inscription au primaire public, la création de foyer de jeunes filles en 1996, l'appui aux associations des mères d'élèves ou clubs de mamans afin de libérer leurs filles pour l'école et les campagnes de sensibilisation. Malheureusement, à ces taux d'admission élevés, on associe des taux d'achèvement encore faibles. C'est donc cette question cruciale de l'achèvement du cycle primaire par les filles qui a fait l'objet de ce mémoire.

Les méthodes d'analyse factorielle utilisées pour notre recherche ont permis de connaître la typologie des communes où le taux d'achèvement du primaire des filles (TAPf) risque de baisser en 2007 par rapport à la moyenne de 2005. Il s'agit essentiellement des communes des zones rurales qui se retrouvent pour la plupart au Nord. Elles ont aussi révélé que le pourcentage d'écoles primaires publiques (PEPP), le taux de promotion des filles (TPf), le nombre d'écoles maternelles (NEM) et le pourcentage d'écoles en situation de discontinuité éducative (PESD) sont les facteurs déterminants de l'achèvement du cycle primaire par les filles. Procédant par la suite à une estimation par un modèle logit à partir de ces facteurs, on retient que seules les variables TPf et PESD déterminent significativement le phénomène. Tandis que le TPf a une influence positive sur l'achèvement, la discontinuité éducative constitue au contraire un handicap à ce dernier.

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Partant de ces résultats, nous avons formulé des recommandations qui se résument en deux points :

Augmenter l'offre scolaire à la maternelle et au primaire et améliorer la rétention dans le cycle ;

Mettre en place les conditions de continuité éducative dans toutes les écoles primaires.

Aller à l'école est un droit fondamental pour tous les enfants et aujourd'hui, il est certainement nécessaire de rendre gratuits et obligatoires les enseignements maternel et primaire quand on a compris que l'éducation n'est plus un luxe. Mais la gratuité de l'école primaire est une condition non suffisante pour atteindre l'objectif de 2015 qui est celui d'avoir un TAP égal à 100%.

En effet, cette mesure aura surtout pour impact de faciliter davantage l'accès des filles à l'école mais n'agira pas remarquablement sur l'achèvement si l'on s'en limite. Alors si l'on ne règle pas prioritairement les questions de discontinuité éducative, de la diminution des taux de redoublement et d'abandon, du manque d'infrastructures scolaires et de personnel enseignant, le Bénin risque de ne pas être au rendez-vous de 2015.

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Bibliographie

Dynamique de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin Décembre 2006

l'enquête de Bonoua», Mémoire d'analyse des données et d'économétrie, ENSEA, 34 p.

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Annexe A : ORGANIGRAMME DU MINISTERE DES ENSEIGNEMENTS PRIMAIRE ET SECONDAIRE

Annexe B: Les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD)

COORDONNEES DES VARIABLES VARIABLES ACTIVES		SUR LES AXES		1 A	5
		+						+						+
	VARIABLES	\|		COORDONNEES				\|	CORRELATIONS		VARIABLE-FACTEUR			\|	ANCIENS		AXES UNITAIRES
		+						+						+
IDEN	- LIBELLE COURT	\|	1	2	3	4	5	\|	1	2	3	4	5	\|	1	2	3 4	5
		+						+						+
C5	- PEPP	\|	-0.93	0.00	0.07	-0.09	0.15	\|	-0.93	0.00	0.07	-0.09	0.15	\|	-0.46	0.00	0.08 -0.11	0.22
C6	- TPf	\|	0.61	0.42	0.41	-0.42	0.06	\|	0.61	0.42	0.41	-0.42	0.06	\|	0.30	0.38	0.45 -0.51	0.09
C7	- NEM	\|	0.89	0.04	-0.11	-0.07	-0.21	\|	0.89	0.04	-0.11	-0.07	-0.21	\|	0.44	0.03	-0.12 -0.09	-0.30
C8	- PEQ	\|	-0.19	-0.82	-0.21	-0.49	-0.03	\|	-0.19	-0.82	-0.21	-0.49	-0.03	\|	-0.09	-0.73	-0.22 -0.60	-0.05
C9	- REM	\|	-0.63	-0.12	0.64	-0.11	-0.35	\|	-0.63	-0.12	0.64	-0.11	-0.35	\|	-0.31	-0.11	0.69 -0.13	-0.50
C10	- NCS	\|	-0.62	0.43	-0.41	-0.11	-0.47	\|	-0.62	0.43	-0.41	-0.11	-0.47	\|	-0.31	0.38	-0.45 -0.13	-0.67
C11	- PESD	\|	-0.68	0.45	-0.17	-0.37	0.26	\|	-0.68	0.45	-0.17	-0.37	0.26	\|	-0.34	0.40	-0.18 -0.46	0.37
C12	- RCM	\|	0.86	0.06	-0.10	-0.28	-0.06	\|	0.86	0.06	-0.10	-0.28	-0.06	\|	0.43	0.06	-0.11 -0.35	-0.09
		+						+						+

COORDONNEES, CONTRIBUTIONS AXES 1 A 5 + \| INDIVIDUS \|	ET COSINUS CARRES DES + \| +				INDIVIDUS COORDONNEES				+ \| +		CONTRIBUTIONS				+ \| +		COSINUS CARRES			+ \| \|
\| IDENTIFICATEUR	P.REL	DISTO	\|	1	2	3	4	5	\|	1	2	3	4	5	\|	1	2	3	4	5 \|
+			+						+						+					+
\| Banikoara	2.25	7.85	\|	0.02	1.47	0.89	-1.10	1.84	\|	0.0	3.9	2.1	4.1	15.7	\|	0.00	0.28	0.10	0.15	0.43 \|
\| Gogounou	1.18	6.55	\|	-1.52	1.46	-1.10	-0.15	-0.20	\|	0.7	2.0	1.7	0.0	0.1	\|	0.35	0.32	0.19	0.00	0.01 \|
\| Kandi	1.41	4.76	\|	-1.09	1.02	0.00	-0.74	-0.34	\|	0.4	1.2	0.0	1.2	0.3	\|	0.25	0.22	0.00	0.11	0.02 \|
\| Karimama	0.58	7.64	\|	-1.80	0.07	-1.69	-1.00	0.52	\|	0.5	0.0	2.0	0.9	0.3	\|	0.43	0.00	0.37	0.13	0.04 \|
\| Malanville	1.50	8.26	\|	-1.09	-1.43	0.28	-1.75	1.00	\|	0.4	2.4	0.1	6.9	3.1	\|	0.14	0.25	0.01	0.37	0.12 \|
\| Ségbana	0.78	6.68	\|	-0.14	1.09	0.24	-0.62	1.81	\|	0.0	0.7	0.1	0.5	5.3	\|	0.00	0.18	0.01	0.06	0.49 \|
\| Boukoumbé	0.89	11.71	\|	-2.65	1.42	-0.80	1.00	-0.17	\|	1.5	1.4	0.7	1.4	0.1	\|	0.60	0.17	0.05	0.09	0.00 \|
\| Cobly	0.69	19.24	\|	-3.01	1.59	-1.48	1.41	-1.60	\|	1.5	1.4	1.8	2.1	3.7	\|	0.47	0.13	0.11	0.10	0.13 \|
\| Kérou	0.93	12.59	\|	-2.73	0.66	-0.96	0.64	-0.63	\|	1.7	0.3	1.0	0.6	0.8	\|	0.59	0.03	0.07	0.03	0.03 \|
\| Kouandé	1.19	6.76	\|	-1.98	0.78	-1.30	-0.23	0.29	\|	1.1	0.6	2.4	0.1	0.2	\|	0.58	0.09	0.25	0.01	0.01 \|
\| Matéri	1.24	9.30	\|	-2.48	0.82	-0.46	-0.34	-1.41	\|	1.9	0.7	0.3	0.2	5.1	\|	0.66	0.07	0.02	0.01	0.21 \|
\| Natitingou	1.12	5.94	\|	-0.27	-1.14	-1.61	-1.29	0.36	\|	0.0	1.1	3.4	2.8	0.3	\|	0.01	0.22	0.43	0.28	0.02 \|
\| Péhunco	0.81	8.76	\|	-1.36	2.42	0.09	-0.58	-0.12	\|	0.4	3.8	0.0	0.4	0.0	\|	0.21	0.67	0.00	0.04	0.00 \|
\| Tanguiéta	0.81	7.79	\|	-2.32	1.06	-0.66	0.31	-0.22	\|	1.1	0.7	0.4	0.1	0.1	\|	0.69	0.14	0.06	0.01	0.01 \|
\| Toucountouna	0.45	9.42	\|	-2.08	-0.10	-1.47	0.31	1.22	\|	0.5	0.0	1.1	0.1	1.4	\|	0.46	0.00	0.23	0.01	0.16 \|
\| Abomey-Calavi	4.55	8.50	\|	2.54	0.77	0.00	0.60	-0.31	\|	7.3	2.2	0.0	2.5	0.9	\|	0.76	0.07	0.00	0.04	0.01 \|
\| Allada	1.36	2.63	\|	-0.59	-0.81	-0.03	1.13	0.27	\|	0.1	0.7	0.0	2.6	0.2	\|	0.13	0.25	0.00	0.48	0.03 \|
\| Kpomassè	0.84	3.57	\|	-0.75	-1.39	0.05	0.31	-0.46	\|	0.1	1.3	0.0	0.1	0.4	\|	0.16	0.54	0.00	0.03	0.06 \|
\| Ouidah	1.13	4.44	\|	0.00	-1.36	0.20	-0.44	0.31	\|	0.0	1.7	0.1	0.3	0.2	\|	0.00	0.42	0.01	0.04	0.02 \|
\| So-Ava	1.13	7.47	\|	-0.68	-1.01	-1.64	1.39	-0.22	\|	0.1	0.9	3.6	3.3	0.1	\|	0.06	0.14	0.36	0.26	0.01 \|
\| Toffo	1.10	11.05	\|	-1.80	-2.46	0.86	-0.07	-0.82	\|	0.9	5.3	1.0	0.0	1.5	\|	0.29	0.55	0.07	0.00	0.06 \|
\| Tori-Bossito	0.66	3.28	\|	-0.80	-0.71	-0.25	1.15	0.74	\|	0.1	0.3	0.0	1.3	0.7	\|	0.20	0.16	0.02	0.40	0.17 \|
\| Zè	1.08	2.80	\|	-1.12	0.42	0.02	0.44	1.00	\|	0.3	0.2	0.0	0.3	2.2	\|	0.45	0.06	0.00	0.07	0.36 \|
\| Bembèrèkè	1.40	3.93	\|	-0.63	1.06	0.49	0.41	1.12	\|	0.1	1.2	0.4	0.4	3.6	\|	0.10	0.29	0.06	0.04	0.32 \|
\| Kalalé	1.48	17.83	\|	-1.48	-0.04	-1.62	-3.40	-0.62	\|	0.8	0.0	4.6	25.7	1.2	\|	0.12	0.00	0.15	0.65	0.02 \|
\| N'dali	1.00	3.35	\|	-1.54	0.10	0.55	0.27	-0.05	\|	0.6	0.0	0.4	0.1	0.0	\|	0.70	0.00	0.09	0.02	0.00 \|
\| Nikki	1.47	14.86	\|	-1.37	3.28	-0.07	-1.31	-0.42	\|	0.7	12.6	0.0	3.8	0.5	\|	0.13	0.73	0.00	0.11	0.01 \|
\| Parakou	2.21	4.91	\|	1.48	-0.46	0.93	-0.61	-0.14	\|	1.2	0.4	2.3	1.2	0.1	\|	0.45	0.04	0.18	0.07	0.00 \|
\| Pèrèrè	0.63	7.84	\|	-0.38	1.09	0.66	-1.14	2.12	\|	0.0	0.6	0.3	1.2	5.8	\|	0.02	0.15	0.06	0.16	0.57 \|
\| Sinendé	0.94	4.92	\|	-0.99	0.28	1.10	1.34	0.79	\|	0.2	0.1	1.3	2.5	1.2	\|	0.20	0.02	0.25	0.36	0.13 \|
\| Tchaourou	1.58	2.47	\|	-0.60	0.89	0.85	-0.10	0.68	\|	0.1	1.0	1.4	0.0	1.5	\|	0.15	0.32	0.29	0.00	0.19 \|
\| Bantè	1.21	23.18	\|	-2.17	-1.90	3.21	-0.77	-1.33	\|	1.4	3.4	14.7	1.1	4.4	\|	0.20	0.16	0.44	0.03	0.08 \|
\| Dassa-Zoumè	1.39	1.80	\|	-0.75	-0.04	-0.67	0.32	0.71	\|	0.2	0.0	0.7	0.2	1.4	\|	0.31	0.00	0.25	0.06	0.28 \|

								Annexes
\| Glazoué	1.34	15.66	\|	-1.67	-2.95	1.01	-1.56	-0.58	\|	0.9	9.2	1.6	4.9	0.9	\|	0.18	0.56	0.06	0.16	0.02 \|
\| Ouèssè	1.43	2.17	\|	-0.53	-0.57	0.62	-0.06	-0.33	\|	0.1	0.4	0.6	0.0	0.3	\|	0.13	0.15	0.18	0.00	0.05 \|
\| Savalou	1.55	1.24	\|	-0.63	0.17	-0.48	-0.24	0.69	\|	0.2	0.0	0.4	0.1	1.5	\|	0.32	0.02	0.18	0.05	0.39 \|
\| Savè	1.00	4.10	\|	-1.04	-1.14	1.07	-0.29	-0.61	\|	0.3	1.0	1.3	0.1	0.8	\|	0.26	0.31	0.28	0.02	0.09 \|
\| Aplahoué	1.73	7.72	\|	-0.57	1.87	1.93	-0.09	-0.05	\|	0.1	4.8	7.6	0.0	0.0	\|	0.04	0.46	0.48	0.00	0.00 \|
\| Djakotomè	1.43	5.41	\|	-0.83	0.25	1.71	0.35	-1.04	\|	0.2	0.1	5.0	0.3	3.2	\|	0.13	0.01	0.54	0.02	0.20 \|
\| Dogbo	1.14	3.37	\|	-0.61	-0.02	1.55	0.61	0.01	\|	0.1	0.0	3.3	0.6	0.0	\|	0.11	0.00	0.71	0.11	0.00 \|
\| Klouékanmè	1.38	3.64	\|	-0.36	0.94	1.50	0.34	-0.31	\|	0.0	1.0	3.7	0.2	0.3	\|	0.04	0.24	0.62	0.03	0.03 \|
\| Lalo	1.18	3.82	\|	-0.90	0.36	1.55	0.62	0.19	\|	0.2	0.1	3.4	0.7	0.1	\|	0.21	0.03	0.63	0.10	0.01 \|
\| Toviklin	0.90	7.22	\|	-0.67	1.38	1.60	0.35	-1.10	\|	0.1	1.4	2.7	0.2	2.3	\|	0.06	0.26	0.36	0.02	0.17 \|
\| Bassila	1.06	7.37	\|	-1.89	-1.56	-0.45	0.64	0.13	\|	0.9	2.0	0.3	0.6	0.0	\|	0.49	0.33	0.03	0.05	0.00 \|
\| Copargo	0.75	8.55	\|	-2.10	1.59	-0.92	-0.78	0.02	\|	0.8	1.5	0.7	0.7	0.0	\|	0.51	0.29	0.10	0.07	0.00 \|
\| Djougou	2.69	4.24	\|	-1.79	0.36	-0.36	-0.08	-0.49	\|	2.1	0.3	0.4	0.0	1.3	\|	0.76	0.03	0.03	0.00	0.06 \|
\| Ouaké	0.68	3.33	\|	-1.60	-0.32	-0.39	-0.04	0.24	\|	0.4	0.1	0.1	0.0	0.1	\|	0.77	0.03	0.04	0.00	0.02 \|
\| Cotonou	9.82	21.03	\|	4.48	0.19	-0.25	-0.23	-0.44	\|	48.5	0.3	0.7	0.8	4.0	\|	0.95	0.00	0.00	0.00	0.01 \|
\| Athiémé	0.58	2.01	\|	0.09	-0.42	0.34	-0.66	0.25	\|	0.0	0.1	0.1	0.4	0.1	\|	0.00	0.09	0.06	0.22	0.03 \|
\| Bopa	1.04	5.67	\|	-1.44	0.83	0.50	0.33	-1.39	\|	0.5	0.6	0.3	0.2	4.1	\|	0.37	0.12	0.04	0.02	0.34 \|
\| Comè	0.86	3.95	\|	0.13	-1.51	1.07	-0.22	0.21	\|	0.0	1.5	1.2	0.1	0.1	\|	0.00	0.57	0.29	0.01	0.01 \|
\| Granp-Popo	0.60	4.12	\|	-0.84	-0.85	-0.98	0.73	0.56	\|	0.1	0.3	0.7	0.5	0.4	\|	0.17	0.18	0.23	0.13	0.08 \|
\| Houéyogbé	1.10	1.67	\|	-0.38	-0.78	0.42	-0.23	0.17	\|	0.0	0.5	0.2	0.1	0.1	\|	0.09	0.36	0.11	0.03	0.02 \|
\| Lokossa	1.14	4.62	\|	0.24	-0.27	1.15	0.64	0.84	\|	0.0	0.1	1.8	0.7	1.7	\|	0.01	0.02	0.29	0.09	0.15 \|
\| Adjarra	0.89	3.59	\|	1.12	-0.95	0.20	-0.17	0.15	\|	0.3	0.6	0.0	0.0	0.0	\|	0.35	0.25	0.01	0.01	0.01 \|
\| Adjohoun	0.83	3.14	\|	-0.18	-0.89	-0.51	0.97	0.99	\|	0.0	0.5	0.3	1.2	1.7	\|	0.01	0.25	0.08	0.30	0.31 \|
\| Aguégués	0.39	3.44	\|	-0.60	-1.14	-0.30	0.73	0.40	\|	0.0	0.4	0.0	0.3	0.1	\|	0.11	0.38	0.03	0.15	0.05 \|
\| Akpro-Missérété	1.07	3.93	\|	-0.24	-1.82	-0.13	0.67	0.05	\|	0.0	2.8	0.0	0.7	0.0	\|	0.01	0.84	0.00	0.12	0.00 \|
\| Avrankou	1.19	4.00	\|	0.33	-1.25	-0.02	1.34	0.46	\|	0.0	1.5	0.0	3.2	0.5	\|	0.03	0.39	0.00	0.45	0.05 \|
\| Bonou	0.44	2.23	\|	-0.53	-0.43	0.17	0.93	0.88	\|	0.0	0.1	0.0	0.6	0.7	\|	0.12	0.08	0.01	0.39	0.35 \|
\| Dangbo	0.98	2.07	\|	-0.85	-0.58	-0.81	0.25	-0.37	\|	0.2	0.3	0.8	0.1	0.3	\|	0.34	0.16	0.31	0.03	0.07 \|
\| Porto-Novo	3.30	14.72	\|	3.72	-0.16	-0.54	-0.22	0.31	\|	11.2	0.1	1.1	0.2	0.6	\|	0.94	0.00	0.02	0.00	0.01 \|
\| Sèmè-Kpodji	1.70	6.59	\|	1.85	0.21	0.78	1.22	-0.04	\|	1.4	0.1	1.2	3.8	0.0	\|	0.52	0.01	0.09	0.23	0.00 \|
\| Adja-Ouèrè	1.20	2.74	\|	-1.30	-0.43	-0.50	0.41	-0.24	\|	0.5	0.2	0.4	0.3	0.1	\|	0.62	0.07	0.09	0.06	0.02 \|
\| Ifangni	1.06	4.31	\|	-0.78	-0.98	-0.58	1.49	0.37	\|	0.2	0.8	0.4	3.5	0.3	\|	0.14	0.22	0.08	0.52	0.03 \|
\| Kétou	1.48	2.57	\|	-1.08	0.44	0.02	0.62	0.76	\|	0.4	0.2	0.0	0.8	1.7	\|	0.45	0.07	0.00	0.15	0.22 \|
\| Pobè	1.22	2.17	\|	-0.58	-0.86	-0.99	-0.08	0.07	\|	0.1	0.7	1.4	0.0	0.0	\|	0.15	0.34	0.46	0.00	0.00 \|
\| Sakété	1.04	2.44	\|	-0.90	-0.44	-0.40	0.73	0.01	\|	0.2	0.2	0.2	0.8	0.0	\|	0.33	0.08	0.06	0.22	0.00 \|
\| Abomey	1.16	9.21	\|	0.06	-2.63	-0.80	-1.02	-0.14	\|	0.0	6.4	0.9	1.8	0.0	\|	0.00	0.75	0.07	0.11	0.00 \|
\| Agbangnizoun	0.81	4.59	\|	-1.11	-0.48	-1.20	0.90	-0.50	\|	0.2	0.1	1.4	1.0	0.4	\|	0.27	0.05	0.31	0.18	0.06 \|
\| Bohicon	1.67	5.14	\|	1.01	-1.04	-1.14	0.67	0.15	\|	0.4	1.4	2.6	1.1	0.1	\|	0.20	0.21	0.25	0.09	0.00 \|
\| Covè	0.51	4.50	\|	0.39	-0.97	0.98	-0.98	0.22	\|	0.0	0.4	0.6	0.7	0.0	\|	0.03	0.21	0.21	0.21	0.01 \|
+			+						+						+					+

| Djidja 1.25 8.30 | -1.34 1.81 -1.26 0.27 -0.58 | 0.6 3.2 2.3 0.1 0.9 | 0.22 0.39 0.19 0.01 0.04

| Ouinhi 0.57 4.46 | -1.19 0.51 -0.39 0.31 -0.23 | 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 | 0.32 0.06 0.03 0.02 0.01

| Zagnanado 0.54 4.16 | -0.58 0.59 -0.90 0.34 1.22 | 0.0 0.2 0.5 0.1 1.6 | 0.08 0.08 0.19 0.03 0.36

| Za-Kpota 1.29 8.75 | -2.38 0.00 -0.97 0.11 -1.34 | 1.8 0.0 1.4 0.0 4.8 | 0.64 0.00 0.11 0.00 0.21

| Zogbodomey 1.07 5.60 | -1.05 -1.79 -0.45 0.04 0.98 | 0.3 2.7 0.3 0.0 2.1 | 0.20 0.57 0.04 0.00 0.17

Paragraphe 1 : Présentation du Ministère des Enseignements Primaire et Secondaire (MEPS) 5

Section 2 : Présentation synoptique de l'enseignement primaire au Bénin problématique 11

1- Répartition des départements selon leur pourcentage d'écoles en situation de
discontinuité éducative 14

Paragraphe 1 : Méthode de projection du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (TAPf) en 2007 dans chaque commune 23

Paragraphe 2 : Détermination du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles (

Section 2 : Description des variables explicatives et présentation de la méthodologie 31

Paragraphe 1 : Principaux résultats de l'Analyse en Composantes principales 42

Paragraphe 2 : Principaux résultats de l'Analyse Factorielle Discriminante 46

Paragraphe 2 : Tests de significativité et de la qualité d'ajustement du modèle 49 Section 3 : Recommandations 51

Paragraphe 1 : Retenir plus d'enfants dans le système et augmenterl'offre solaire 51

Dynamique de l'achèvement du cycle primaire par les filles au Bénin

Remerciements

LISTE DES TABLEAUX

Note de Synthèse

Synthesis note

INTRODUCTION

Section 1 : Cadre institutionnel de l'étude

Paragraphe 1 : Présentation du Ministère des Enseignements Primaire etSecondaire (MEPS)

Paragraphe 2 : Le Service des Statistiques et de la Gestion de

l'Information (SSGI) et le Service des Etudes et de la Prospective

Section 2 : Présentation synoptique de l'enseignement primaire au Bénin et problématique

Paragraphe 1 : Les disparités de genre

Paragraphe 2 : Les disparités régionales et la problématique

Section 3 : Revue de littérature, objectifs et hypothèses de l'étude

Paragraphe 1 : Revue de littérature

Paragraphe 2 : Objectifs et hypothèses de recherche

Section 1 : Description de la variable à expliquer

Paragraphe 1 : Méthode de projection du Taux d'Achèvement du Primairepar les filles (TAPf) en 2007 dans chaque commune

Paragraphe 2 : Détermination du Taux d'Achèvement du Primaire par les filles ( TAPf) de base et répartition des communes selon la variable à expliquer

Section 2 : Description des variables explicatives et présentation de

la méthodologie

Paragraphe 1 : Description des variables explicatives

Paragraphe 2 : Présentation de la méthodologie

Section 3 : Aperçu des outils d'analyse

Paragraphe 1 : L'analyse factorielle des données

Paragraphe 2 : L'analyse économétrique

Section 1 : Résultats de l'analyse factorielle

Paragraphe 1 : Principaux résultats de l'Analyse en Composantes

Principales

Paragraphe 2 : Principaux résultats de l'Analyse Factorielle Discriminante

Section 2 : Résultats de l'analyse économétrique

Paragraphe 1 : Résultats de l'estimation économétrique

Paragraphe 2 : Tests de significativité et de la qualité d'ajustement du

modèle

Section 3 : Recommandations

Paragraphe 1 : Retenir plus d'enfants dans le système et augmenter l'offre scolaire

Paragraphe 2 : Eliminer la discontinuité éducative

CONCLUSION

Bibliographie

Annexe A : ORGANIGRAMME DU MINISTERE DES ENSEIGNEMENTS PRIMAIRE ET SECONDAIRE

Annexe B: Les Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD)

Paragraphe 1 : Présentation du Ministère des Enseignements Primaire et
Secondaire (MEPS)

Paragraphe 1 : Méthode de projection du Taux d'Achèvement du Primaire
par les filles (TAPf) en 2007 dans chaque commune