Tableau 2. 17 : Evolution des quantités produites
pendant la période d'étude
60000,00
50000,00
40000,00
30000,00
20000,00
10000,00
0,00
Q uantitées produites (en tonnes)
Tableau 2. 18 : Evolution des quantités
collectées pendant la période d'étude
25000
20000
15000
10000
5000
0
Q uantités collectées (en tonne)
Tableau . 19 : Evolution du taux de collecte de la
période d`étude
80,00 70,00 60,00 50,00 40,00 30,00 20,00 10,00 0,00
Taux de collecte
Source : Par nos soins
52
Joë& Sotamenou Mémoire de DEA- PTCI /UY II/
Octo6re 2005
Tableau 2. 20 : Evolution des quantités produites
et collectées durant la période d'étude
60000,00
50000,00
40000,00
30000,00
20000,00
10000,00
0,00
Quantitées produites (en tonnes) Quantitées
collectées (en tonnes)
Source : Par nos soins
b1- Détermination du taux de
croissance moyen des quantités produites (QP) et collectées
(QC)
Il suffit juste d'estimer les modèles : Log (QP)t=â
et Log (QC)t=c par la méthode des moindres carrés ordinaires. Les
valeurs â et c sont respectivement les taux de croissance de QP (TCQP) et
QC (TCQP).
Variable
Adjusted R-squared
Variable
Adjusted R-squared
Method: Least Squares
Included observations: 43
C
Method: Least Squares
Included observations: 43
C
Dependent Variable: LogQ(P)
Sample: 2002:01 2005:07
R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Dependent Variable: Log(QC)
Sample: 2002:01 2005:07
R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Coefficient
Coefficient
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
-27.64987
0.465728
5.444397
10.48945
9.509651
1.954424
9.109915
0.215717
Std. Error
Std. Error
0.032897
0.071023
Akaike info criterion
Akaike info criterion
Mean dependent var
Mean dependent var
Durbin-Watson stat
Durbin-Watson stat
S.D. dependent var
S.D. dependent var
Schwarz criterion
Schwarz criterion
t-Statistic
t-Statistic
318.8616
133.8956
-0.206716
-0.165758
0.986288
0.465728
10.48945
9.509651
1.332552
1.542183
0.215717
1.373510
0.0000
0.0000
Prob.
Prob.
Les valeurs suivantes sont ainsi obtenues : â=10.49 et
c=9.51
On constate que â > c, cela signifie que les
quantités produites de déchets évoluent plus vite que les
quantités collectées, ce qui est très problématique
dans le long terme si la situation reste inchangée.
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Joë& Sotamenou Mémoire de DEA- PTCI /UY II/
Octo6re 2005
b2- Détermination du taux de
collecte moyen
Pour cela, il nous suffit d'estimer le modèle TC =
â par la méthode des moindres carrés ordinaires. Le taux de
collecte moyen sur notre période d'étude est égale
à â=41,10%. Le taux de collecte moyen en 2002 était de
35,43%, 46,14% en 2003, 42,21% en 2004 et 52,43% entre janvier et juillet
2005.
Dependent Variable: TC
Variable
Coefficient
Std. Error
Prob.
t-Statistic
C
0.021736
18.91119
0.411051
0.0000
R-squared
Mean dependent var
0.000000
0.411051
Adjusted R-squared
S.D. dependent var
0.000000
0.142532
S.E. of regression
Akaike info criterion
0.142532
-1.035525
Sum squared resid
Schwarz criterion
0.853241
-0.994567
Log likelihood
Durbin-Watson stat
23.26378
1.141063
Selon Hebette (1996), un taux de collecte faible de moins de 75%
a des conséquences graves sur la santé des populations et sur
l'économie urbaine, or tel est le cas dans la ville de
Yaoundé.
b3- Les droites de régression des
quantités produites et collectées
Estimons les modèles QC= c+tendance, QP= c+tendance et
TC= c+tendance. On obtient les résultats suivants :
Dependent Variable: QC
Variable
Coefficient
Std. Error
Prob.
t-Statistic
C
10763.38
8.179142
1315.954
0.0000
TENDANCE
174.6445
3.352158
52.09913
0.0017
R-squared
Mean dependent var
14605.56
0.215115
Adjusted R-squared
S.D. dependent var
4728.130
0.195972
S.E. of regression
Akaike info criterion
4239.602
19.58772
Sum squared resid
Schwarz criterion
7.37E+08
19.66964
Log likelihood
F-statistic
-419.1360
11.23696
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
1.398550
0.001733
Dependent Variable: QP
Variable
Coefficient
Std. Error
Prob.
t-Statistic
C
33026.53
13.90460
2375.224
0.0000
TENDANCE
169.4131
94.03601
1.801576
0.0790
R-squared
Mean dependent var
0.073356
36753.62
Adjusted R-squared
S.D. dependent var
7854.157
0.050755
S.E. of regression
Akaike info criterion
7652.243
20.76878
Sum squared resid
Schwarz criterion
20.85070
2.40E+09
Log likelihood
F-statistic
-444.5288
3.245678
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
1.039841
0.078969
Dependent Variable: TC
Variable
Coefficient
Std. Error
Prob.
t-Statistic
C
0.043298
8.023263
0.347393
0.0000
TENDANCE
0.002894
1.687989
0.001714
0.0990
R-squared
Mean dependent var
0.064980
0.411051
Adjusted R-squared
S.D. dependent var
0.042174
0. 142532
S.E. of regression
Akaike info criterion
-1.056200
0.139494
Sum squared resid
Schwarz criterion
0.797798
-0.974284
Log likelihood
F-statistic
24.70830
2.849307
Durbin-Watson stat
Prob(F-statistic)
1.218995
0.099007
QC=10763,38+174,64t QP=33026,53+169,41 TC=0,35+0,003
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Octo6re 2005
A la lumière des observations faites en II-2-2-b, et
des résultats des analyses aussi bien statistiques
qu'économétriques obtenus, nous pouvons affirmer que le service
de collecte des déchets ménagers dans la ville de Yaoundé
est inefficace, ce qui confirme notre première hypothèse.
CONCLUSION :
Le passage de la pluralité des concepts relatifs à
la gestion des déchets à l'appréciation de
l'efficacité du service de collecte des déchets ménagers
à Yaoundé, nous a permis d'étudier deux chapitres : Le
premier a fait ressortir plusieurs remarques :
- Il est préférable pour l'Etat de fournir
lui-même un service public. Dans le cas contraire des dispositions
précises doivent être prises pour minimiser les asymétries
informationnelles entre elle et l'entreprise prestataire du service public afin
de mieux contrôler son action ;
- Le service de collecte des déchets est assuré
par une seule entreprise privée HYSACAM qui a signé un contrat
avec la CUY ; contrat qui selon certains responsables de la CUY n'est pas
totalement respecté ;
- Les déchets de Yaoundé sont riches en
matières dégradables (80%) et donc peuvent contribuer
(après traitement adéquat) à l'expansion de
l'activité agricole urbaine et périurbaine.
Le second quant à lui visait à apprécier
l'efficacité du service de collecte des déchets ménagers
à Yaoundé à travers l'analyse du critère
d'efficacité retenu : le taux de collecte. L'appréciation de
l'évolution du taux de collecte entre janvier 2002 et juillet 2005 a
permis de conclure que malgré la relative amélioration du service
rendu par HYSACAM, beaucoup reste encore à faire pour atteindre de
résultats satisfaisant en matière de collecte des déchets
ménagers à Yaoundé.
Ce résultat est d'autant plus mitigé que ce
sont les zones difficilement accessibles aux camions de ramassage qui en
souffrent le plus, notamment les quartiers périurbains. De ce fait,
c'est l'agriculture périurbaine qui s'y développe qui en prend un
coup dans la mesure où les déchets qui y sont
déversés de façon anarchique ont un caractère
polluant très nocif sur l'environnement.
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