Memoire Online - Pauvreté et fécondité des adolescents en Angola: une analyse comparative entre 2006 et 2010

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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

ENGAGEMENT

Les opinons émises dans ce document ne reflètent en aucun cas la position de l'Institut de Formation et de Recherche Démographiques (IFORD) et n'engagent que son auteur

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DEDICACE

A GETÚLIO HEBO pour tant de marqued'affection, que ton âme repose en paix.

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REMERCIEMENTS

Au terme de ce travail, c'est pour nous un agréable devoir et un vif plaisir d'exprimer notre profonde gratitude à toutes les personnes qui ont contribué à sa réalisation. Notre gratitude va d'abord à l'endroit du Gouvernement de la République de l'Angola à travers 'Institut National de la Statistique (INS)et à l'UNFPA Angola qui ont financé cette formation à travers leur partenariat. Qu'il nous soit permis de remercier les membres du comité d'encadrement de ce travail.

Nous tenons à remercier tout particulièrement le Pr EVINA AKAM qui, en dépit de ses multiples occupations, a bien voulu diriger ce travail .Ses conseils en tant que spécialiste dans le domaine de notre recherche nous ont permis de mener à bien cette étude. Le Docteur Gervais BENINGUISSE, Co-directeur de ce mémoire, qui malgré ses lourdes charges a accepté de nous aider dans nos recherches. Ses conseils judicieux, sa rigueur scientifique nous ont été d'une grande utilité. Nous remercions aussi le Docteur Owoutou ONDOUA, notre lecteur, pour ses conseils et pour sa lecture attentive.

Nos remerciements vont aussi à l'endroit de tout le personnel de l'IFORD et notamment, les enseignants et chercheurs qui, tout au long de notre formation, se sont attelés à nous dispenser les connaissances utiles et à nous faire prendre conscience du rôle des futurs démographes que nous sommes appelés à être dans le processus de développement de l'Afrique, nous exprimons également notre gratitude au Dr. KAMDEM Hélène pour ses conseils. Que les étudiants de la 30^ème, 31^ème, 32^èmeet 33^ème promotion soient remerciés pour la convivialité et l'esprit d'équipe qui nous ont conduits durant cette formation. Nous accordons une mention spéciale à Sandra Mara Nascimento Oliveir ,Isaac Paterne, Ntouda julien, Daniela Rosita ZONG MBA, Rostin Pierre KINSAKIENO, Amadou TRAORE, Abou BA, Ingnace MBOM, Mireille, Jean Didier MIZERE LOUFOUMA, Félicia ASAHATANJONG ,Rabi Joel GANSAONRE,CHIKITO ,Diouf IBRAHIMA, Sékou KAYENTAO ,LOUKOUA kissi lydie, CANHA, KOUCHORO gorges et DJENI koleti. Ceci est le symbole de l'intérêt que nous nous portons. Nous exprimons également notre reconnaissance à l'endroit de toutes les personnes qui n'ont ménagé aucun effort pour nous ouvrir les portes du savoir. Nous visons ici nos parents, tous nos éducateurs depuis l'école primaire, jusqu' à ce jour et plus spécialement les enseignants de l'Institut de Formation et de Recherche Démographiques pour leur formation tant morale qu'intellectuelle .Enfin, que toute personne qui, d'une manière ou d'une autre, a apporté son effort pour l'édification de cette oeuvre soit assurée de notre profonde gratitude.

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SIGLES ET ABREVIATIONS

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TABLE DE MATIERES

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CHAPITRE 4 : APPROCHE DESCRIPTIVE DE LA RELATION ENTRE LA PAUVRETÉ

4.1.1. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes

et le niveau de vie du ménage 42
4.1.2. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes

et le milieu de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010 43
4.1.3. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes

et le région de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010 44
4.1.4. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes

et le niveau d'instruction selon le niveau de vie en 2006 et 2010 45
4.1.5. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes

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CHAPITRE 5 : ANALYSE EXPLICATIVE MULTIVARIEE DE L'IMPACT DE LA

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LISTE DES TABLEAUX

Tableau 4.1 Profils des décrocheurs suivant les deux premiers axes (en 2006) 49

Tableau 4.2 Profils des décrocheurs suivant les deux premiers axes (en 2010) 50

Tableau 5.1 : Présentation des facteurs communs et spécifique à chaque période 55

Tableau 5.2.a : Rapport de côtes d'avoir eu au moins une naissance vivante avant l'âge de 20

Tableau 5.2.b : Rapports de côtes d'avoir eu au moins une naissance vivante avant l'âge de 20

Tableau 5.3 : Contribution et leur seuil de significativité à l'explication de la fécondité des

Tableau 4.1.2 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes

Tableau 4.1.3 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes

Tableau 4.1.4 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes

Tableau 4.1.5 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes

Tableau 4.3 : Coordonnées, contributions et cosinus carres des modalités actives (2006) E

Tableau 4.4 : Coordonnées, contributions et cosinus carres des modalités actives (2010) F

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LISTE DES GRAPHIQUES ET FIGURES

Figure 2.2 Schéma d'analyse pauvreté et fécondité des adolescentes en Angola 29

Graphique 4.1 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes selon le niveau

Graphique 4.2 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par milieu de

Graphique 4.3 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par région de

Graphique 4.4 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par niveau

Graphique 4.5 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par âge selon le

Graphique 4.6 : Projection des caractéristiques des enquêtées sur le premier plan factoriel (en

Graphique 4.7 : Projection des caractéristiques des enquêtées sur le premier plan factoriel (en

Graphique 5.1 : Evaluation du pouvoir discriminant du modèle saturé (M4) en 2006 et 2010 54

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RESUME

Le besoin d'une meilleure compréhension des facteurs qui déterminent la vie génésique des femmes a été l'un des thèmes majeurs du programme d'action de la CIPD (Caire, 1994). Certains pays, notamment l'Angola, par manque de données démographiques fiables et malgré leur niveau de fécondité relativement élevé n'ont pu, jusqu'à présent, réaliser des études permettant de comprendre la procréation dans le contexte qui les concerne ; et de façon particulière sur les populations cibles comme les adolescentes.

De ce fait il était donc judicieux, avec les donnée de l'Enquête à Indicateurs Multiples (MICS) sur la Malaria réalisée en 2006 et 2010 (IIMA) en Angola, de rechercher les facteurs susceptibles d'influencer la fécondité précoce des adolescentes angolaises compte tenu de leur niveau de vie afin de contribuer à l'amélioration des connaissances et de permettre aux décideurs de réorienter leurs politiques et programmes en matière de santé reproductive des adolescents (SRA).

Cette étude s'inscrit ainsi dans cette optique en se basant sur une hypothèse générale selon laquelle la pauvreté influence directement sur la fécondité des adolescentes quelque soient les facteurs contextuels, les facteurs socioculturels et les facteurs sociodémographiques.

Les tableaux croisés ont été utilisés avec le test de Khi-deux pour voir les associations entre la variable dépendante et chacune des variables indépendantes au niveau des analyses descriptives bivariées. Cependant, l'analyse descriptive multivariée, à travers l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiples en 2006 et en 2010, a permis de dresser le profil des adolescentes fécondes et non fécondes.

Au niveau de l'analyse explicative multivariée, la régression logistique nous a permis de mesurer l'impact de la pauvreté sur la fécondité des adolescentes en Angola en 2006 et en 2010. Il ressort de cette analyse qu'il existe une corrélation négative entre le niveau de vie et la fécondité des adolescentes et celle-ci est plus prononcée en 2006 qu'en 2010.

Compte tenu du rôle de la pauvreté dans l'explication de la fécondité des adolescentes, il apparaît que toute politique ou tout programme visant à combattre ce phénomène doit prioriser l'amélioration des conditions de vie des adolescentes angolaises.

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ABSTRACT

The need for a better understanding of the factors that determine the reproductive life of a woman was one of the major themes of the CIPD action program (Cairo, 1994). Some countries especially Angola due to the lack of reliable demographic data and despite their relatively high level of fertility have up till date not been carry out studies that permit the understanding of procreation in the context that concerns them; and in a more specific manner on the target population such as adolescents.

Consequently, it was therefore appropriate, with data from the Multiple Indicators Survey (MICS) on malaria carried out in 2006 and 2010 (IIMA) in Angola, to examine the factors that may influence early fertility of Angolan adolescents taken into account their standard of living, in a bid to contribute to the improvement of knowledge and to permit decision-makers to readdress their policies and programs on Adolescent Reproductive Health (ARH).

This study is therefore inscribed in this context based on a general hypothesis that poverty has a direct influence on adolescent fertility, no matter the contextual, socio-cultural and socio-demographic factors.

Cross-tabulations were used with the chi-square test to see associations between the dependent variable and each independent variable in bivariate descriptive analyzes. However, multivariate descriptive analysis, through the Multiple Correspondence Analysis in 2006 and 2010, helped to build up the profile of fertile and non-fertile adolescents.

At the level of the multivariate explanatory analysis, the logistic regression abetted the measuring of the impact of poverty on adolescent fertility in Angola in 2006and in 2010. It sterns from this analysis that there is a negative correlation between the standard of living and adolescent fertility and this is more prominent in 2006 than in 2010.

Given the role of poverty in explaining adolescent fertility, it becomes clear that every policy or program geared towards the overcoming of this phenomenon has to prioritize the amelioration of the living conditions of Angolan adolescents.

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INTRODUCTION GENERALE

La plu part des pays africains se distinguent par une fécondité élevée liée à des valeurs pro-natalistes propre seaux nombreuses cultures du continent (Sonko, 1994).Nombre d'études réalisées en Afrique sub-saharienne révèlent qu'en moyenne l'indice synthétique de fécondité se situe dans la plupart des cas au-delà de 5 enfants par femme.

Avec une telle moyenne, l'Afrique connaît le niveau de fécondité le plus élevée du monde, entrainant une croissance rapide de sa population. Depuis une quinzaine d'années en effet, toutes les études successives, qui s'appuient de plus en plus sur les Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) des pays, confirment une extension peut-être lente mais progressive des transitions de la fécondité générale dans divers pays de la région (Sonko, 1994).

Proche de 7 enfants par femme en moyenne, des années 1950 aux années 1970, la fécondité en Afrique sub-saharienne a commencé à décliner lors de la décennie1980, pour atteindre 6,1 enfants par femme en 1990-1995 et 5,5 enfants par femme en 2000-2005. Dans les années1980, on soulignait bien déjà une certaine hétérogénéité entre pays, maison en était encore surtout à discuter des augmentations de la fécondité que nombre d'entre eux venaient de connaître (Schoenmaeckers, 1988)et onnecitaitquele Zimbabwe comme pays en réelle transition (Page 14,1988).

Dès le début des années 1990, avec les résultats des premières EDS, on ya joutera avec prudence par fois le Botswana, le Ghana, le Kenya et le Sénégal (VAN DE WALLE et FOSTER, 1990). Depuis, la liste des pays s'allonge peu à peu avec, à côté des pays précurseurs, la Côte d'Ivoire, le Swaziland, le Rwanda, le Soudan ou la Namibie, avec aussi parallèlement un grand nombre de pays sans changement notable.

La situation démographique de l'Angola s'inscrit dans la dynamique globale de la population africaine avec une fécondité élevée et une mortalité en baisse. Les adolescentes contribuent de façon non négligeable à ces niveaux élevés de la fécondité en Angola.

En effet, les résultats des enquêtes IIMA de 2006 et 2010 montrent que la fécondité, est demeurée presque constante depuis 2006. L'indice synthétique de fécondité qui était en effet de 5,8 enfants par femme en âge de procréer en 2006, a légèrement augmenté en 2010 (6,5 enfants par femme).

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Par ailleurs, les résultats de ces enquêtes indiquent une forte fécondité précoce en Angola. En effet, le taux de fécondité des 15-19 ans est de 165%o 2006 contre en 2010, soit une augmentation de 16%o.

Sur le plan socioéconomique, malgré des résultats spectaculaires, avec une croissance parfois à deux chiffres ces dernières années, la situation sociale et humanitaire reste précaire. En effet, l'Angola se situait au 166^erang parmi 177 pays selon l'indicateur de développement humain en (2004). La proportion des pauvres a diminué au cours de la période 2006-2010 passant de 45% à 37% (INS, 2010).

En milieu rural, seulement un tiers des femmes sont alphabétisées, contre 69% des hommes. Il n'existe aucun recensement officiel depuis 1970, de sorte que tous les chiffres de la population reposent sur des projections. On estime que le pays compte 13,12 millions d'habitants, dont la moitié a moins de 15 ans. Les données disponibles montrent qu'en 2001 68% de la population vivait sous le seuil de pauvreté (défini en Angola comme inférieur à 1,68 USD par jour) et que 15% des ménages connaissaient l'extrême pauvreté (moins de 0,75 USD par jour) rapport du banque mondial 2009.

La pauvreté frappe davantage les zones rurales, où 94% des ménages sont pauvres, comparés à 57% dans les villes, faute d`accès aux services essentiels et aux marchés, et suite à la destruction ou au vol des récoltes et du bétail. En 2002, 35% de la population vivaient en milieu urbain et il est difficile de savoir combien d'anciens ruraux sont retournés depuis dans les zones rurales.

De ce qui précède, il apparait que la pauvreté reste à la base de la fécondité élevée en matière de PF. Cette étude se propose donc de répondre à la question ci-après : Quelle est l'incidence de la pauvreté sur la fécondité des adolescentes en Angola ? Cette étude s'inscrit dans ce contexte et pose la problématique de l'influence de la pauvreté sur la fécondité des adolescentes en Angola en 2006 et 2010.

L'objectif général consiste à montrer l'influence de la pauvreté sur la fécondité des adolescentes au cours de la période 2006- 2010.

- Décrire le contexte angolais en rapport avec la fécondité et la santé de la reproduction des adolescentes ;

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- Dresser la variation de la fécondité des adolescentes en fonction de la pauvreté ;

- Cerner les mécanismes par lesquelles la pauvreté influence la fécondité des

Cette étude est structurée autour de cinq chapitres, le premier chapitre expose les aspects contextuels du cadre d'étude. Le deuxième chapitre traite du cadre théorique, des approches et études empiriques ainsi que du cadre conceptuel de notre étude. Cependant, le troisième chapitre présente les aspects méthodologiques de notre étude. Enfin, les deux derniers chapitres sont consacrés à la présentation des résultats au niveau descriptif bi-varié et multi-varié et explicatif multi-varié.

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CHAPITRE 1 : CONTEXTE DE L'ETUDE

Avant d'aborder le sujet, il convient de préciser le cadre dans lequel les événements à étudier se déroulent. Ainsi, nous procéderons à la présentation géographique, administrative, socioéconomique et démographique de l'Angola. Nous nous pencherons ensuite sur la situation sanitaire du pays.

1.1. Présentation générale de l'Angola

1.1.1. Géographie, administration et politique

Située à la côte Sud-ouest de l'Afrique, entre les méridiens de 11° et 24° Est et entre les parallèles 4° et 18° Sud, la République de l'Angola présente une grande diversité du milieu naturel. D'une superficie de 1.246.700 km², Elle est limitée par : le Congo et la République Démocratique du Congo au Nord (RDC), la Zambie à l'Est, la Namibie au Sud et l'Océan Atlantique à l'Ouest. Les effets combinés du climat, de la végétation et du relief permettent de distinguer trois saisons distinctes : une saison semi-aride au sud et le long des côtes à Luanda, une saison fraiche et sèche (de mai à octobre) au Nord et une saison chaude et pluvieuse (de novembre à avril). L'inégale répartition de la pluviométrie conjuguée à la pauvreté différentielle des sols au plan interne constitue un facteur d'inégalité entre le Nord et l'Est comparativement au Sud et à l'Ouest. Certains sols sont ainsi mieux arrosés que d'autres et leurs sous-sols bénéficient de certaines richesses.

La capitale Luanda est une zone spéciale (cosmopolite) parce qu'abritant non seulement l'administration centrale tant publique que privée, mais aussi, on y trouve une mosaïque de cultures. Administrativement (cf. carte page suivante) le pays est subdivisé en 18 provinces¹, 163 municipalités et 547 communes. Les services de santé sont calqués sur cette structure administrative ; Ils sont répartis dans l'ensemble du pays de manière pyramidale et moins équitable. De par la situation de ces provinces, elles ne bénéficient pas de la même couverture en infrastructures sanitaires. Cette situation n'est pas sans conséquence sur la pauvreté, et par ricochet, sur la fécondité des adolescentes en Angola.

¹Kuando Kubango, Kwanza Norte, Kwanza Sul, Cunene, Huambo, Huila, Luanda, Lunda Norte, Lunda Sul, Malanje, Moxico, Namibe, Uige, Zaire.

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Carte.1.1 : Localisation géographique et division administrative de l'Angola

Source : Enquête sur les Indicateurs de la Malaria en Angola(IIMA) , 2006 et 2010

Sur le plan politique, l'Angola a connu 27 ans de conflit post-armée, celui-ci opposait, l'armée gouvernementale et l'UNITA faisant ainsi plus d'un demi-million de morts et entraînant le déplacement de quatre millions de personnes (PANT, 2001). Cette situation a ainsi favorisé les niveaux de pauvreté actuels. Quant au secteur de la santé, ces années de conflit ont conduit à la détérioration et à la dégradation du système de santé en générale et de

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celui des adolescents en particulier. Toutefois, malgré la stabilité retrouvé en 2002,lepays reste encore marqué par un système démocratique embryonnaire même si la séparation des pouvoirs exécutif, législatif et judicaire est affirmée. On compte ainsi trois institutions républicaines dont trois en relation avec les pouvoirs ainsi définis (l'exécutif représenté par le Gouvernement et le législatif par l'Assemblée Nationale, le Judiciaire par la cour suprême).

En ce qui concerne les relations de genre, la femme est encore très faible ment impliquée dans le processus de prise de décision notamment au niveau politique. Cette faible représentativité féminine se traduit par l'insuffisance numérique des femmes dans les institutions républicaines, l'administration centrale et décentralisée. En outre, l'analyse des niveaux des indicateurs socio-économiques selon le sexe montre une nette amélioration du statut des hommes au détriment des femmes.

1.1.2. Contexte démographique et juridique

Les perspectives démographiques élaborées par le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNDU, 2002) estiment la population Angolaise à 13,5 millions de personnes correspondant à une densité de 10,5 habitants au km². Cette population est inégalement répartie selon la structure par âge. En effet, la population jeune des moins de 20 ans représente 60% de la population globale (AFD, 2006). Celle-ci se caractérise par sa jeunesse, avec 67 % de personnes âgées de moins de 25 ans. 23 % de la population est constituée de femmes en âge de procréer. Elle montre intégralement une augmentation constante de la population urbaine due partiellement aux combats durant la guerre et au phénomène d'exode rural consécutive à la pauvreté des campagnes. La conséquence en est qu'une ville comme Luanda, construite pour héberger un demi-million d'habitants, accueille aujourd'hui plus de 4 millions de personnes (PNUD, 2005). La population urbaine a ainsi progressé deux fois plus vite que la population totale pendant ces cinq décennies. Avec un rythme de croissance de 4,7%l'an, l'on constate que cette croissance accélérée de la population angolaise est le reflet des mouvements de populations qui sont observés à travers la manifestation des phénomènes démographiques dont les niveaux et récentes tendances sont résumés dans le graphique 1.1.

La fécondité est demeurée presque constante depuis 2006. L'indice synthétique de fécondité qui était en effet de 5,8 enfants par femme en âge de procréer en 2006, a légèrement augmenté en 2010 (6,5 enfants par femme). Le graphique 1.1 présente les taux de fécondité par âge en 2006 et 2010.

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Source : Enquête sur les Indicateurs de la Malaria en Angola (IIMA) , 2006 et 2010

Il existe entre les milieux une forte disparité (4.4 en milieu urbain et 7,7 en zone rurale). Notons également que les résultats de l'enquête portant sur les indicateurs du paludisme en Angola (IIMA, 2006 et 2010), nous indiquent qu'il existe une forte fécondité précoce dans le pays. En effet, 165% des femmes âgées de 15-19 ans avaient déjà conçues en 2006. Tandis qu'en 2010, l'on notait un taux de 191% soit un accroissement de 5,2%.

L'entrée en union, qui demeure le cadre privilégié de l'activité sexuelle et de la procréation, est largement répandue en Angola. Elle demeure précoce : en 2006, 32 % des femmes de 25-49 ans étaient déjà en union à 19 ans et la moitié des femmes entrent en première union dès l'âge de 17 ans. En 2006 et 2010, la moitié était en union respectivement à 16,5 ans et 18 ans, il n'y a cependant pas eu d'évolution notable dans le calendrier de la primo nuptialité entre ces deux dates. Le premier rapport sexuel a lieu toujours très tôt, puisque l'âge médian est de 16,5 ans chez les femmes en 2006. Cependant, il est en recul par rapport au niveau de 2010 (18 ans) (INS, 2008).

En matière de législation, l'article 1 de la loi 24 du code de la famille en Angola stipule que les jeunes se marient à l'âge de 18 ans. L'article 2 précise qu'exceptionnellement, la fille âgée de 15 ans et le garçon âgé de 16 ans peuvent être mariés avec l'autorisation des parents.

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1.1.3. Situation socioéconomique

Après avoir connu des fluctuations d'une amplitude considérable au cours des vingt dernières années due notamment aux années de guerre, la croissance de l'Angola a fortement augmenté ces dernières années. En effet, la fin de la guerre civile a déclenché une forte expansion économique stimulée par l'augmentation de la production et des cours du pétrole. De 2003 à 2008, les taux de croissance de l'Angola s'établissaient à 17 % en moyenne, aussi le pays s'est-il retrouvé à plusieurs reprises parmi les trois économies affichant la croissance la plus rapide au monde. Dès 2008, le plan de stabilité macroéconomique « assurée de l'intérieur » a permis de réduire l'inflation, laquelle est passée de plus de 70 % à 13 % ; d'accumuler des réserves, portant celles-ci à 18 milliards de dollars ; et de maîtriser la dette extérieure, qui s'établit à environ 13 % du PIB. Les abondantes recettes ont appuyé un vaste plan de reconstruction des infrastructures qui a permis au secteur privé non pétrolier d'afficher un taux de croissance supérieur à celui du secteur pétrolier au cours des cinq dernières années (tableau 1.1).

	2005	2006	2007	2008	2009	2010
croissance PIB	20,6	18,8	20,3	13,4	0,7	5,9
croissance pétrole	23,1	13,1	20,3	13,3	0,9	5,0
croissance non pétrolier	14,1	27,5	20,1	14,8	8,2	6,6
Inflation	18,5	12,2	11,8	13,2	14	13,0
compte courant extérieure**	16,8	25,2	15,9	7,6	-5,2	2,7
ratio brut des couts fixe***	4,1	8,6	11,3	17,8	13,3	17,2
dette extérieure	39,9	16,8	12,5	11,4	21,1	22,2
compte financier***	6,5	6,6	14,2	14,3	-4,4	0,7

Source : gouvernement angolais et FMI 2010 ; *prévisions ; ** % du PIB ; *** en milliards de dollars.

Malgré ses recettes pétrolières importantes qui expliquent l'explosion de sa croissance, l'Angola reste confronté aux défis importants de la reconstruction de son agriculture et de son

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industrie et plus largement à son incapacité actuelle à produire les biens et les services dont le pays a besoin. L'importation massive de ces derniers largement les excédents budgétaires obtenus grâce aux industries extractives. Par ailleurs la manne pétrolière bénéficie très peu à la population en raison de la faiblesse des liens entreille secteur pétrolier et le reste de l'économie, de son impact limité sur l'emploi (5% de la population est active dans le secteur primaire) et du manque de transparence dans la gestion de ses recettes. La contribution des autres secteurs d'activité à l'économie du pays peut être résumée comme suit: l'agriculture contribue à raison de 9,1 % (source : gouvernement angolais et FMI 2004) à la réalisation du PIB et occupe seulement 3% des terres arables. Elle a de fait été lourdement affectée par des années de guerre, en raison des difficultés d'approvisionnement en semence et en intrants, mais aussi du fait de la présence de mines sur l'ensemble du territoire (AFD, 2006). Cette situation explique pourquoi l'Angola souffre d'un grave déficit alimentaire (625 000 tonnes par an), poussant le pays à importer pour couvrir les trois quarts de ses besoins alimentaires ; le secteur des services contribue pour un quart à la production intérieure. Il s'est développé fortement en 2005, notamment dans le domaine de la téléphonie mobile et dans celui du secteur financier et bancaire².

Malgré des résultats spectaculaires, avec une croissance parfois à deux chiffres ces dernières années, la situation sociale et humanitaire reste précaire. En effet, l'Angola se situait au166^e et rang parmi 177^e pays selon l'indicateur de développement humain en (2004), soit l'un des niveaux les plus élevés du monde. Le revenu de 740 USD par habitant est le reflet d'une économie dominée par le pétrole. En 2002, la mortalité infantile était de 154 pour 1 000 naissances vivantes, la mortalité au-dessous de 5 ans de 260 pour 1000 naissances vivantes et l'espérance de vie à la naissance de 41,5 ans pour les hommes et de 38,8 ans pour les femmes. En milieu rural, seulement un tiers des femmes sont alphabétisées, contre 69% des hommes. Il n'existe aucun recensement officiel depuis 1970, de sorte que tous les chiffres de la population reposent sur des projections. On estime que le pays compte 13,12 millions d'habitants, dont la moitié a moins de 15 ans.

Le niveau élevé de pauvreté dans un contexte de forte croissance économique montre qu'il y a une faible et sans doute inégale distribution des fruits de la croissance au sein de la population. La pauvreté frappe davantage les zones rurales, où 94% des ménages sont pauvres, comparés à 57% dans les villes, faute d`accès aux services essentiels et aux marchés,

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et suite à la destruction ou au vol des récoltes et du bétail. En 2002, 35% de la population vivaient en milieu urbain et il est difficile de savoir combien d'anciens ruraux sont retournés depuis dans les zones rurales.

1.2. Situation sanitaire en Angola

La guerre a eu un impact considérable sur tout le système de santé, notamment sur les infrastructures sanitaires physiques, les ressources humaines, les investissements et les ressources financières allouées au secteur. Selon l'Enquête par grappes à indicateurs multiples (MICSA) de l'UNICEF (2002), les taux de mortalité infantile et infanto-juvénile sont estimés respectivement de 170 et 250 pour 1000 respectivement. L'Angola se caractérise par un profil épidémiologique dominé à plus de 80% par le paludisme, les IST/VIH/ SIDA, la tuberculose, la trypanosomiase humaine africaine (maladie du sommeil), les maladies évitables par la vaccination et d'autres maladies parasitaires et infectieuses. Le paludisme qui est la première cause de morbidité serait à l'origine d'environ 200.000 décès par an. Quant à l'infection au VIH, le nombre annuel des personnes nouvellement infectées s'est multiplié par 6 entre 1990 et 2000 et au-delà dans les camps de cantonnement.

En décembre 2000, le nombre de personnes vivant avec le VIH était estimé à 284000 et celui des orphelins du SIDA à 37.000. Selon le PNLS (2000-2002), 8149 cas de SIDA ont été notifiés en 2000 dans tout le pays. L'augmentation des cas d'IST/tuberculose, facteurs favorisant la transmission du VIH, est en progression. La transfusion sanguine serait responsable d'environ 10% de toutes les infections. En ce qui concerne la Trypanosomiase humaine africaine (THA) qui était presque éradiquée, des foyers importants viennent de se réveiller dans plusieurs provinces. Elle constitue un autre problème majeur de santé. Publique en Angola. En l'an 2000, plus de 10000 personnes étaient atteintes par cette maladie. Chez les enfants de moins de cinq ans, le paludisme est la première cause de mortalité (70%), suivi par les maladies diarrhéiques (12%) et la rougeole (11%). Le taux de couverture vaccinale sur l'ensemble du pays est relativement moyen et ce du fait de l'inaccessibilité des zones de combat aux agents vaccinateurs. Selon le MICS, les taux de couverture vaccinales ont respectivement de: 40% pour le DTC 3; 53,5% pour la rougeole ; 62,2% pour le tétanos néonatal et de 62,3% pour la Polio 3.

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1.1.1. Programme de planification familiale

Le planning familial en Angola est intégré dans les actions de santé maternelle-infantile comptant avec l'aval du Gouvernement et de la société civile en général. En terme d'organigramme fonctionnel de la Direction Nationale de Santé Publique, le planning familial fait partie, à côté des programmes de suivi de grossesses et des accoucheuses traditionnelles, du Secteur de Santé Maternelle du Département National de Santé Materno-Infantile.

En somme, le programme de planning familial est tourné vers les objectifs de la meilleure santé maternelle et infantile, se basant fondamentalement à la provision de ressources et de services. Se référant à la Conférence Nationale de Maternité sans Risque, réalisée en Décembre 1991 et celle de 2000, la Conférence a tracé, entre autre les principales lignes stratégiques susceptibles de dynamiser le programme

En Angola, il n'existe pas de programme de santé reproductive telle qu' approuvée à la CIPD. Il existe cependant un programme intégré depuis 1985 qui se base sur les domaines et concepts délignés de la CIPD. Des politiques pour les services de santé Reproductive développées en 1995 sont en cours d'approvation, lesquelles seront un premier pas pour la systématisation et le développement des services de santé reproductive.

Le taux de la fécondité total continue constante, autour de 6,9 enfants par femmes jusqu'à la fim des annés 80. Selon les données du Ministère de la Santé, il y aurait en 1997, une estimation de 120 unités /services de santé en 15 provinces qui offrent de services de SMI/PF quasiment le double du nombre des unités existantes en 1991, concentrés dans les zones Urbaines. Cela représente un taux de couverture de planning familial très bas, évalué à 3%. Le principal moyen de réduction des taux de mortalité maternelle-infantile est à travers l'augmentation de cette couverture.

En 1995, on a évalué à 37% la couverture nationale de consultations pré-natales et les maternités ont couvert 15% du total d'accouchements. De données disponibles indiquent que 80% de tous les accouchements ont eu lieu à domicile et 2% seulement sont assistés pour les accoucheuses traditionnelles formées.Durante L'année de 2000 il y avait une projection de la population dont sa majeur partie (66%) était avec un âge inferieur de 25 ans. En 1996, la prévalence d'utilisation de méthodes contraceptives était de 17% (13% milien urbain et 4% milien rural) sit 3,5% d'utilisation de méthodes modernes.

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Concernant la santé reproductive des jeunes adolescents,les resultats d'une étude de connaissance des résultas, attitudes et pratiques (CAP), dans 7 Provinces, en 1996, montrent que l'activité sexuelle commence entre le groupes d'âge de 10 et 12 ans, avec 75% de jeunes actifs sexuellment âgés de 14 ans. Près de 58% des enterviewés étaient compris, avaient un comportement sexuel à haut risque. Seulement 17% des garçons avaient mentionné avoir enceinté une fille. La moitié des filles(14-20ans) qui etaient sexuellment actives, étaient déja mères d'enfant(s).

La prévalence des maladies sexuellement transmissibles/SIDA est méconue du fait de l'absence d'un système efficace d'information de santé. De 1985 à 2000, il a été relevé 5000 cas de HIV, le groupe le plus affecté étant celui de 20 à 39 ans d'âge. La transmission hétérosexuelle était le moyen le plus général de contracter le SIDA. La transmission mère-enfant est de l'ordre de 4% de cas. Entre 1989 et 1999 la prévalence du HIV a augmenté de 0.3% à 3.6%.Il existe une estimation de augmentation des personnes infectées de 49.000 à 189.000 dans la même période.

Cependant, les activités de suivi des grossesses organisées dans les centres de santé mère et enfants disséminés dans le pays, sont développées à travers les consultations prénatales. La couverture pré-natale estimée à 17%, se révèle faible. La proportion d'accouchements effectués dans les hôpitaux est de 15% et la débilité du système de référence fait que beaucoup d'accouchements eutocites surviennent dans les maternités spécialisées restant ainsi congestionnées avec la conséquente réduction de la qualité de services.

Il existe également un programme d'encadrement et de recyclage des accoucheuses traditionnelles, des femmes agents de la communauté qui assistent à 80% des accouchements extra-institutionnels ou domiciliaires. L'inaccessibilité des zones sanitaires qui rend difficile le recensement et la supervision de ces accoucheuses, le manque de stimulants réclamés par ces accoucheuses recyclées et le sous enregistrement des activités réalisées par ces dernières constituent les entraves majeures pour ce programme.

Malgré les 200.000 USD de contraceptifs annuellement reçus de l'IPPF et du FNUAP et du fonctionnement de près de 70 cliniques en 10 provinces jusqu'à la fin 1992, la couverture anticontraceptionnelle se révèle apparemment faible, le taux d'utilisation des contraceptifs modernes étant estimé à peine à 3% des femmes en âge féconde et en union (base de données provenant des centres opérationnels). Les utilisatrices potentielles sont estimées à près de 2,3 millions de femmes d'âge féconde en union. Cependant, il faut relever

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que, malgré le nombre réduit de services de PF, sa distribution suit, d'une manière générale, la distribution démographique du pays.

La disponibilité des anticonceptionnels dans les postes de service (arrivés au pays grâces aux donations de l'IPPF et à moindre échelle du FNUAP et de ASDI) dépend en grande mesure de facilités logistiques d'écoulement de ces derniers à partir du port et de l'aéroport de Luanda passant par les magasins centraux et provinciaux. La lenteur habituellement vérifiée dans ce processus fait malheuresement, que les détournements soient de fois importants ou de ruptures inopportunes de stock.

1.2.1. Organisation du système de santé

Le système national de santé angolaise est structuré en trois niveaux : central, provincial et périphérique. A chaque niveau, il existe des structures de gestion, des Structures de prestations des soins, des structures de formation et des unités de Recherches opérationnelles. Luanda, siège de toutes les institutions, héberge toutes les 5 structures sanitaires nationales qui sont relayées au niveau des provinces, puis des Municipalités et des communes .Le Ministère de la Santé (MS), niveau central, a une compétence stratégique de définition et de conduite de la politique générale et sectorielle de santé, de normalisation et de supervision, de la redistribution des ressources selon des critères de coordination de la coopération technique et d'harmonisation des règles de procédures.

Au niveau intermédiaire, la pyramide sanitaire comprend les hôpitaux provinciaux (HP) et les hôpitaux de municipalité (HM). Ces formations sanitaires de niveau Intermédiaire servent de structure de référence située au niveau de la capitale de la Province et de la municipalité (District sanitaire).Au niveau de la base, les centres de Santé (CS) et les postes de santé (PS) jouent le rôle de première référence, malgré l'absence de personnel ayant les qualifications requises, le manque d'équipements et de médicaments essentiels génériques. Cette structure pyramidale est accompagnée d'une réelle politique de déconcentration des responsabilités aux Délégations provinciales de Santé (DPS) au niveau des provinces et des municipalités. Selon la Direction nationale de la santé publique (DNSP), l'Angola compte trois Hôpitaux généraux et spécialisés à Luanda, 18 hôpitaux provinciaux, 228 hôpitaux de municipalité et environ 1453 postes et centres de santé. Compte tenu de la situation sociopolitique, environ 120 hôpitaux de municipalité et 706 postes et centres de santé sont effectivement fonctionnels. De 1980 à 2000, le nombre de lits a baissé, passant de 11918

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a7410 lits et l'on estime qu'environ 30% de la population vitamines de 5 kilomètres d'une structure sanitaire fonctionnelle.

Cependant l'équipement sanitaire est vétuste et les bâtiments présentent des signes de délabrement avancé, du fait de manque d'entretien préventif. Actuellement, en Angola, les secteurs privés et les ONG entretiennent un réseau dense et diversifié de centres de soins. Les grandes sociétés d'exploitation pétrolière et les grandes entreprises agro-industrielles gèrent des cliniques privées qui ont une clientèle limitée au personnel travaillant dans les dites entreprises et à leur famille. Le secteur privé Conventionnel reste concentré à Luanda et dans les capitales provinciales. Les structures Confessionnelles et caritatives sont plus présentes dans les municipalités, les communes et les zones rurales.Pendant ces années de guerre et du fait de la fermeture de plusieurs postes et centres de santé publics, les populations rurales ont recours à la médecine traditionnelle qui a non seulement remplacé la médecine conventionnelle, mais a joué un rôle important dans la délivrance des SSP par les plantes. Le MS qui encourage cette médecine en expansion vient de mettre en place un comité interministériel de réflexion afin de l'intégrer dans la politique nationale de santé.

Le MS qui compte environ 45000 cadres et agents de santé, toutes catégories confondues bénéficie d'une importante assistance technique étrangère. Les personnels non qualifiés (auxiliaires de santé et agents de santé communautaires) et administratifs représentent environ 55%. Les zones sur Baines sont les mieux dotées en personnel. Selon la direction national de ressource humaine (DNRH), sur les 656 médecins angolais, 85% sont en poste dans quatre provinces (Luanda, Huila, Cabinda et Benguela), et parmi les 85%, Luanda en compte 73% pour environ 30% de la population totale. En ce qui concerne les centres de formation, Il ya une Faculté de Médecine, relevant du Ministère d'Education, un Institut Supérieur des soins Infirmiers à Luanda, une Ecole Technique Professionnelle de Santé (ETPS) pilote à Lubango, 8 Ecoles des infirmiers spécialisés et environ 30 centres de formation d'auxiliaires de santé.

Le financement du secteur de la santé est assuré par l'Etat, le secteur privé, et les bailleurs de fonds (FAD, 2002). Toutefois ce système reste confronter à de nombreuses difficultés. Comme contraintes nous avons :

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Au terme de la description du contexte de la fécondité adolescente en Angola, nous retiendrons que les caractéristiques socio-économiques ainsi que les aspects juridiques peuvent favoriser l'entrée en vie fécondité des filles de 15 à 19 ans. Le prochain chapitre porte sur le cadre théorique.

³Il s'agit respectivement de : Poste de santé; Centre de santé et Hôpital de municipalité

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CHAPITER 2 : CADRE THEORIQUE

L'étude spécifique de la santé sexuelle des adolescents en général et de leur fécondité en particulier, est récente. En effet, la fécondité des adolescentes a très longtemps été assimilée à la fécondité générale et il a fallu attendre les années soixante, pour voir naître l'intérêt d'isolerlarecherche sur le comportement reproductif des adolescents (Tolno,2007). Ainsi, ce chapitre se propose de présenter le cadrethéorique et méthodologique nouspermettant d'envisager de manière adéquate, la mesure de la relation entre la pauvretéet la fécondité des adolescents. Le cadre théorique présente tour à tour la définition des concepts pauvreté et fécondité et une synthèse de quelques approches explicative de la fécondité des adolescentes qui ont fait l'objet d'études antérieures. Ceci nous permettra enfin de construire le cadre conceptuel et de formuler l' hypothèse génerale de l'étude.

2.1. Concepts

2.1.1. Concept de pauvreté

La pauvreté est un phénomène multiforme, difficile à cerner avec exactitude. Quatre types d'approches sont possibles pour essayer de caractériser la pauvreté.

2.1.1.1. Pauvreté monétaire

Cette approche se base sur les ressources monétaires des ménages. Est considéré comme pauvre, un foyer dont les ressources monétaires sont inférieures à un certain seuil reflétant le revenu permettant d'avoir « des conditions de vie considérées comme acceptables ». La notion de seuil soulève de nombreux débats où s'opposent des conceptions fondamentalement différentes de la pauvreté. Une première approche consiste à définir un seuil de pauvreté absolu, fondé sur le principe suivant: les besoins fondamentaux dans un pays donné à une époque donnée déterminent une norme de consommation (nombre de calories alimentaires par jour, nombre de pièces du logement en fonction de la taille du foyer, quantité de vêtements et de transport) ; sont alors considérés comme pauvres ceux qui ne peuvent s'assurer ce niveau de moyens de consommation au prix le plus bas du marché. Une telle approche de la pauvreté a été retenue aux Etats-Unies, en Australie ainsi que dans plusieurs pays d'Europe centrale et orientale. C'est la méthode utilisée pour évaluer la pauvreté dans les pays en développement par la Banque mondiale.

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2.1.1.2. Pauvreté non monetaire

La pauvreté non monétaire place le bien-être dans l'espace des libertés et des accomplissements. Le niveau de vie individuel est fondé sur des capacités jugées fondamentales. Un individu doit pouvoir satisfaire certains besoins fondamentaux qui sont nécessaires à l'atteinte d'une certaine qualité de vie. Les principaux besoins de base pris en compte sont : l'éducation, la santé, l'hygiène, l'assainissement, l'eau potable, l`habitat, l'accès aux infrastructures de base (Kobiane, 2003). L'indicateur de niveau de vie de l'approche non monétaire est obtenu en agrégeant, selon des approches discutées ci-dessous, les besoins ou indicateurs de base pour obtenir un indicateur unique mais composite de niveau de vie (Kabore& al, 2009).

2.1.1.3. Pauvreté administrative

La pauvreté dite « administrative » est celle qui concerne les bénéficières de dispositifs d'aide sociale dont l'objectif est de combattre la pauvreté. Cette approche est retenue dans de nombreux pays Européens. En France, par exemple, est considéré commepauvre, tout individu reconnu et indemnisé comme tel par le système d'aide social en vigueur. Le principal inconvénient de cette approche est qu'elle dépend en premier lieu de l'évolution de la législation sociale; par conséquent, il suffit d'une modification de condition d'attribution pour faire évoluer le nombre de pauvres.

2.1.1.4. Pauvreté subjective et pauvreté objective

L'une des caractéristiques de cette approche (subjective) consiste à procéder par sondage en interrogeant les ménages sur leur situation financière. Ici, la personne pauvre est celle qui déclare ne pas arriver à faire face à son budget avec les revenus dont elle dispose. Cette mesure pose de nombreux problèmes méthodologiques car les perceptions varient fortement en fonction du contexte du pays considéré. Cependant, les partisans de l'approche objective forcent la population à partager leurs valeurs, leurs aspirations et leur point de vue sur ce qu'ils considèrent comme être le mode de vie « normal » dans une société donnée.

2.1.2. Concept de fécondité

L'indicateur de fécondité est bien entendu souvent lié aux données disponibles (Schoumaker et Tabutin,1999).Ainsi, les indicateurs de fécondité utilisés dans les travaux derecherches vont de l'indice synthétique de fécondité aux plus inadéquats, comme le taux

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global de fécondité, en passant par la parité par âge, la parité moyenne standardisée et la parité moyenne simple.Nous allons apporter quelques précisions sur ces concepts avant d'aborder, par la suite, celui que nous utiliserons dans cette étude.

2.2. Revu de la littérature

L'objectif de cette sous partie est de mettre en évidence les théories explicatives de la fécondité dans les sociétés, de presenter les travaux montrant le lien entre pauvreté et fécondité et enfin de mettre en exergue les différentes études empiriques qui les soutiennent.

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2.2.1. Approches explicatives de la fécondité

2.2.1.1. Approches sociologiques

Pourles tenants de cette approche, la fécondité est un fait social et doit être étudiée comme telle dans la mesure où en tant qu'oeuvre et production humaine, elle constitue en elle même une production sociale.Ainsi, les culturalistes stipulent que la fécondité est régie par des normes qui diffèrent selon les cultures. Ceux-ci reposent sur le déterminisme culturel et développent une thèse de la culture de la fécondité. Ainsi, pour faire baisserla fécondité, il faut un changement des mentalités. Changement qui découlera d'une modernisation des cultures et par conséquent d'une nucléarisation de la famille. Cependant, de nombreuses critiques seront formulées contre cette approche, notamment Piché et Poirier(1995) qui la traitent «d'interventionniste» car elle encourage la création de la famille restreinte à travers des campagnes de sensibilisation. Ainsi, elle est centrée sur la planification familiale et ne reflétait pas l'expérience des pays du tiers monde.

Raison pour laquelle, les defenseurs de l'approche structuro-fonctionnaliste vont batir leurs arguments sur le fait que la baisse de la fécondité est basée sur des transformations structurelles. En effet, selon cette approche, l'hypothèse d'une baisse de la mortalité, d'une diminution des activités agricoles au profit de l'économie de marché urbaine et industrielle, d'une urbanisation, d'une amélioration du statut de la femme et d'une augmentation de la scolarisation. En effet, les changements macro-sociaux entrainent des changements favorables à une baisse de la fécondité au niveau des institutions familiales. Ces changements sont entre autres, la diminution de l'importance de la parenté, la nucléarisation de la famille, la nouvelle vision de la valeur économique et sociale des enfants.Cependant, pour Locoh (1984), cette approche est plutôt prévisionnelle et l'absence d'industrialisation et de baisse de la mortalité dans certains pays ont amené certains tenants à revoir leurs positions.

C'est ainsi, qu'à partir des années 1970, les recherches ont mis en évidence les liens entre la fécondité et le statut social de la femme.Cette approche, qualifiée de féministe tente d'expliquer le niveau de la fécondité par le statut de la femme.Selon cette théorie, la baisse de la fécondité résulterait d'une transformation dans les rapports de sexe c'est-à-dire une transformation dans la division sexuelle du travail aussi bien dans les activités productives que reproductives. A cet effet, l'insertion des femmes dans le marché du travail constitue un facteur de déclin de la fécondité. Pour Susan A. McDaniel (1995) « l'approche féministe de la fécondité permet de voir, d'entendre et, peut être, de mieux comprendre les nombreuses

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expériences et points de vues des femmes, des hommes et des enfants. Ce faisant, elle met en exergue le vécu des femmes en famille, avec les hommes et les enfants, ainsi que les iniquités et les inégalités de pouvoir au sein des familles entre hommes et femmes, et entre générations ; elle montre comment ces facteurs modèlent les rôles que jouent les femmes comme procréatrices et dans la société globale ».

2.2.1.2. Approches matérialistes ou socioéconomique

L'approche économique considère les jeunes comme des acteurs rationnels. Cetteapproche se fonde sur la thèse de "l'adaptation rationnelle" selon laquelle les jeunes s'engageraient dans la sexualité pour atteindre des objectifs bien précis, d'ordre économique ou social.Certaines études (Bado, 2007) montrent clairement comment l'effet des conditions économiques contribue à l'engagement des jeunes dans l'activité sexuelle monnayées. L'argent depuis son existence a toujours été une variable importante dans les relations entreles individus et les groupes et bien entendu entre les filles et les garçons.

Dans un contexte où la baisse du pouvoir d'achat ne permet plus aux parents de faire face aux besoins de leurs enfants (habillement, scolarisation, alimentation, loisirs.), les adolescents rejettent le plus souvent la pauvreté de leurs parents. Dans la quête de l'argent et le désir de satisfaire tous les besoins, les adolescentes se lancent dans des comportements et des activités de subsistance déloyaux et à risque. Ainsi, la satisfaction des pulsions sexuelles de certains hommes peut se faire enéchange de quelques biens en faveur des jeunes filles. Les gratifications recherchées par ces dernières peuvent être en nature ou en espèce, variant de la simple satisfaction des besoins essentiels (nourriture, habillement, scolarité, logement, obtention d'un emploi) aux avantages administratifs (Caldwell J.C. et Caldwell P., 1987 ; Calves , 1996).

D'autres études expliquent qu'en plus de la recherche de la sécurité financière, la fécondité des adolescentes vise à tester la fertilité de la jeune fille particulièrement dans les régions où sévit l'infertilité. Avoir un enfant avant le mariage est souvent une stratégie des filles pour créer des liens émotionnels et économiques avec un homme (Calves, 1996) et peut représenter une incitation au mariage. Il importe de noter que les déterminants du déclin de la fécondité ne sont plus posés seulement en termes de conditions socio-économiques, mais également en termes de choix et de capacités des institutions étatiques relativement autonomes, tout particulièrement dans les pays à bas revenus.

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2.2.1.3. Approches institutionnelles

L'approche institutionnelle privilégie les spécificités des transitions. Elle essaie de comprendre le changement de la fécondité en le restituant dans le contexte institutionnel, culturel et politique des communautés concernées. Elle essaie de relier les niveaux micro etmacro, fait appel à l'histoire des processus et cherche à intégrer économie et culture(Tabutin, 2000).L'on doit le développement récent de cette approche à deux chercheurs : le sociologueéconomiste Mcnicoll (1980, 1994) et l'anthropologue S.Greenhalgh (1990, 1995).Mcnicoll parle de l'analyse institutionnelle de la fécondité et part de l'individupour remonter progressivement aux institutions nationales. S.Greenhalgh quant à luiparle d'économie politique de la fécondité, partant au contraire du sommet (le systèmeéconomique et politique international) pour redescendre vers les régimes démographiques etles environnements nationaux, régionaux et locaux.

Pour G. Mcnicoll et les institutionnalistes, c'estsurtout le changement institutionnel (concept très vaste incluant le social, l'économique, le culturel et le politique) qui conduit ou conduira la plus grande partie des transitions de la fécondité dans les pays en développement (Tabutin, 2000). L'adoption d'un comportement sexuel responsable dépendra ainsi dans une largemesure de ce que stipulent les différentes lois envigueurs notamment les lois relatives àl'accès aux informations, aux services de santé dela reproduction et aux méthodes contraceptives modernes. S'agissant des facteurs institutionnels, ont peut mentionner entre autres la loi établie au niveau national relative à : l'accès à la majorité, le divorce, les mariages forcés et/ou précoces, le détournement des mineurs, l'avortement, l'accessibilité aux infrastructures, la redistribution des revenus, lagratuité des méthodes contraceptives, fréquentation scolaire des filles enceintes et les droits sociaux des adolescents.

2.2.1.4. Approche sociodémographique

La mutation des structures familiales est souvent à l'origine du changement des comportements sexuels des jeunes. Dans certaines sociétés africaines, l'information des jeunes à propos de la sexualité faisait partie de l'initiation conduisant à la vie d'adulte. Pendant cette période d'initiation les valeurs et normes en rapport avec la sexualité étaient inculquées aux jeunes. Ces valeurs et normes diffèrent selon que les sociétés soient matriarcales ou patriarcales. A travers la scolarisation, l'urbanisation, la migration, les médias, l'information des jeunes sur la sexualité n'est plus l'apanage de la famille.

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A titre illustratif, au Zimbabwe, l'interview de 80 jeunes de 14 à 18 ans a révélé que de nos jours, l'information des jeunes sur la sexualité ne vientpas des membres de la famille mais des médias, de l'école et des amis. Les structures des ménages par sa taille et sa composition expliqueraient donc la sexualité et la fécondité des adolescentes par l'insuffisance ou l'absence de leur encadrement. En ce qui concerne la taille, l'attention accordée à chaque enfant dépend du nombre d'enfants en charge. Quant à la composition, l'attention accordée à chaque enfant dépend du lien de parenté de la jeune fille avec le chef de ménage, du sexe de ce dernier, de la présence des deux parents ou d'un seul parent dans le ménage, du niveau d'instruction des parents (Evina, 1998 ; Delaunay, 2005).

2.2.2. La relation entre pauvreté et fécondité

Plusieurs études (Montgomery etal.,1997;Nouetagni ,2004; Beauliere, 2003; Schoumaker et Tabutin, 1999; Birdsall, 1994; Desai, 1992; Eloundou-Enyegue, 1998; Lipton, 1983; Lockwood, 1997; Schoumaker, 1998; Kobiané 1998 et A. Noumbissi et al. ,1998) mettent en exergue la relation entre pauvretéé et fécondité. Ainsi, Noumbissi et al. (1998) pour le Cameroun; J.F. Kobiané (1998) pour le Burkina Faso, construisent un indicateur de pauvreté à partir des données de l'enquête DHS (base de données démographiques) et aboutissent à une différence de fécondité entre "strates". L'un des reproches qui peut être fait à cette étude porte sur le caractère réducteur d'un tel indicateur du niveau de vie au regard du caractère multidimensionnel du phénomène.

L. Mencarini (1997), travaillant sur les données LSMS de l'Afrique du Sud, montre que la pauvreté est un facteur important lié à la forte fécondité de la population noire d'Afrique du Sud et que toute amélioration dans le niveau d'éducation et les conditions de vie sera déterminante dans la baisse de la fécondité dans ce groupe.

Schoumaker (1997), dans son étude sur ces mêmesdonnées montre que, selon l'indicateur du niveau de vie utilisé, la relation entre niveau de vie⁴ et descendance finale peut être différente. Le fait que la taille du ménage, qui intervient dans le calcul du niveau de vie des membres du ménage, dépende elle-même de la fécondité du couple, est au coeur de la difficulté de l'analyse, poursuit-il.

⁴Il utilise dans son indicateur du niveau de vie : le revenu par personne, les dépenses par personne, les dépenses alimentaires par personne, les dépenses par unité de consommation, les dépenses par adulte, le revenudu ménage, les dépenses du ménage, la part des dépenses alimentaires et un indicateur composite qu'on peut construire à partir des DHS à l'instar de l'approximation ou "proxi" de M R Montgomery et al. (1997).

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Lipton (1983) part du principe que dans des sociétés rurales et agraires, les enfants sont par leur travail une aide importante dans la lutte contre la pauvreté ; dès lors les femmes et les familles ayant_eu peu ou moins d'enfants ont plus de risques de devenir pauvres.Merwyn, 1986). La possibilité d'une moindre demande d'enfants parmi les plus déshérités, a été suggéré pour expliquer la plus faible fécondité des paysans sans terre au Bangladesh,ceux-ci ne pouvant guère bénéficier du travail de leurs enfants (Egerö,1997).Nouetagni (2004) souligne que le niveau de vie influence négativement aussi bien la parité atteinte au moment de l'enquête quela fécondité du moment. Par rapport à la fécondité du futur, il montre que les plus pauvres ont moins de chance de désirer un enfant. Car, l'appauvrissement constitue un facteur de dissuasion par rapport au désir d'enfant supplémentaire.

2.2.3. Autres facteurs associés à la fécondité des adolescents

D'autres études se sont basées sur les différentes théories de la fécondité pour mener des études empiriques afin de déterminer les facteurs explicatifs de la fécondité (Evina ,1990 ; Yana et Rwenge, 1999 ; Adjamagbo, 2000).

2.2.3.1. Facteurs économiques

L'étude réalisée par Adjamagbo (2000) a mis en évidence la relation entre la fécondité et le système de production. Le système d'exploitation agricole, le travail des champs, et les profils démographiques des ménages sont intimement liés de telle sorte que des changements survenus sur un groupe de variables ont des conséquences directes ou indirectes sur les autres.

Beguy (2004) révèle que les femmes qui ont tardivement leur premier emploi ont moins vite leur premier enfant. C'est probablement un choix de vie qui consiste à privilégier le travail au détriment de la famille. Les femmes exerçant des activités qualifiées ont plus vite leur première naissance que les commerçantes. Cependant en fin de vie féconde, les indépendantes ont plus d'enfants que les salariée. Dans le meme sens, Rwenge (1999) montre que l'activité de la femme est plus décisive en matière de baisse de la fécondité que celle du conjoint.

Des auteurs comme Gendreau (1993), Gastineau (2001), Vimard et Raïmi (2007) se sont basées sur la théorie des flux intergénérationnels des richesses pour expliquer le niveau

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de la fécondité dans les sociétés.L'utilité de l'enfant dans l'économie des ménages comme un des facteurs de la fécondité en Afrique a été souligné dans plusieurs études. La pénurie de terre cultivable devrait faire baisser les besoins en main d'oeuvre, la valeur économique de l'enfant et la fécondité. Cependant, la dégradation économique peut encourager les taux de fécondité élevés.Gastineau (2001) souligne que la forte fécondité est liée à la valeur économique de l'enfant ; car lapauvreté résultantd'une absence d'opportunité agricole, impose aux ménages pris dans une logique de survie d'élargir les sources de revenus en intégrant l'apport des enfants.

2.2.3.2. Les facteurs socio-culturels

Le milieu de socialisation est un des éléments important qui véhiculent les normes dusystème socioculturel. Il incorpore aux individus leur personnalité de base et les valeurs fondamentales auxquelles ils se réfèrent en toute chose. Dans la plus part des recherchesbasées sur la fécondité, le milieu de socialisation est étudié en opposant le milieu rural, lespetites villes et les grandes villes. Il s'avère que la fécondité des adolescentes est plus présentechez les jeunes ayant passé les douze premières années de leur vie en zone rural contrairementà celles qui l'ont passé dans les villes.

De même,plusieurs recherches ont été menées sur le milieu rural et le milieu urbain, lemilieu de résidence est en général un facteur de différenciation entre groupes en ce qui concerne la fécondité. Le milieu de résidence affecte les opportunités économiques des jeunes et adolescents. Malgré les efforts fournis par lesdécideurs, de grandes inégalités entre les infrastructures rurales et urbaines subsistent encore dans plusieurs pays, notamment ceux endéveloppement. De nombreuses recherches sur la fécondité ont identifié le milieu derésidence comme étant un facteur socioculturel. D'après le ministère québéquois de la Santéet des Services Sociaux (2010), les régions du Québec (province de l'Est du Canada) où letaux de fécondité est le plus élevé sont des endroits reculés. On constate que les femmes demoins de 20 ans qui y vivent ont plus tendance à mener leur grossesse à terme, tandis quecelles des milieux urbanisés tel que Montréal (uneville du sud-est du Canada) ont plutôtrecours à l'avortement. De plus, bien de facteurs concourent au mariage précoce des filles enzones rurales, durement touchées par la crise économique et la pauvreté : une scolarisation précaire, l'absence de capital ou d'héritage, la recherche de la compensation matrimoniale que la famille du garçon doit verser à celle de la fille (dot).

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Enfin, les comportements sexuels constituent des facteursimportants du changement. Ce sont des facteurs de variabilité interindividuelledans le temps, dans le système interrelationnel et dans les réseaux sociaux. D'après Gondo (1998), dans une étude menée dans la ville de Kikwit en RDC, il n'y a pas de différence significative de comportement entre les adolescentes ayant vécu dans un internat et celles qui n'y ont jamais résidé en ce qui concerne la primo sexualité (67% contre 76,5%). Cependant, le taux de grossesse enregistré chez les élèves justifiant d'unpassé d'internat (11,2%) est près de trois fois supérieur à celui de la très large majorité qui n'ont jamais été dans un internat.

L'éducation détermine les comportements des individus. La variation du niveau d'instruction de la population est susceptible de générer une variation du risque de fécondité des adolescentes. (Beninguisseet al, 2010). Ainsi, une meilleure gestion de la sexualité par les adolescentes nécessite un minimum de connaissances,notamment en ce qui concerne le cycle ovulatoire ou menstruel. Par ignorance de leur cycle ovulatoire, les adolescentes sont le plus souvent victimes de grossesses non désirées et précoces, voir-même des avortements.

2.3. Cadre conceptuel

Ce cadre conceptuel s'inspire des théories existantes et permet de comprendre le processus qui lie la pauvreté à la fécondité des adolescentes.

2.3.1. Hypothèse générale

« La pauvreté influence directement sur la fécondité des adolescentes quels que soient les facteurs contextuels, les facteurs socioculturels et fateurs sociodémographiquesé.». De cette hypothèse decoule le schéma conceptuel suivant.

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2.3.2. Définition des concepts et spécification des variables

Adolescence :demanière générale,on peut définir l'adolescence comme la période de transition entre l'enfance et l'âge adulte. Plusieurs chercheurs utilisent différentes critères pour définir ce concept. Ainsi, TOLNO(2007)appuiel'assertion selon la quelle les périodes qui délimitent les statuts d'enfance,d'adolescence et de jeunes se recouvrent plusieurs dimensions qui relèvent entre autres de la biologie, la sociologie, la démographie, l'anthropologie, l'ethnologie, l'économie et la physiologie. Les âges précis du début et de la fin de l'adolescence ne sauraient donc être fixés selon des critères universels.

A titre illustratif, l'OMS considère commeadolescent tout individu appartenant à la tranche d'âges 10-19 ans. Selon la Convention des Droits des Enfants, tout être humain de moins de 18 ans est un enfant à moins que la législation ait fixé l'âge de la majorité plus tôt.

Toutefois, indépendamment des âges retenus pour la délimiter, toutes les disciplines ontunpointdeconvergence :l'adolescenceestunepériodedistinctedel'existence,qui présente ses propres problèmes et ses propres caractéristiques (OMS, 1980).En ce qui concerne notre

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étude,partant des données disponibles, la définition démographique a été privilégiée. Alors, est considérée comme adolescente, tout individu de sexe féminin qui au moment du passage des enquêtrices dans le ménage était âgé de 10 à 19 ans révolus. Le fait que les seules données disponibles ne concernent que la tranche d'âges 15-19 ans, nous contraint à attribuer cette terminologie à ce dernier groupe.

Facteurs contextuels : c'est l'environnement dans le quel le phénomène étudié se déroule. Pour notre étude il s'agit des contextes de résidence qui sont liés aux contextes socioculturels. Il est opérationnalisé par le milieu de résidence, la région de résidence. Ce contexte de résidence incorpore l'ensemble des spécificités d'un milieu en ce qui concerne les valeurs traditionnelles, culturelles et ancestrales ; ensemble auquel s'identifie les individus et qui fondent leurs croyances, comportements et vision des choses. Il fait référence au modèles culturels qui, pour Gérard (1995 : 48) « ne se réduisent pas aux normes sociales qui ne sont qu'une expression, ils sont faits des normes, d'images, d'habitudes, de nécessités, de pratiques quotidiennes, etc., à propos du risque et procure à l'individu des cadres de pensées et pratiques qui sont reconnus et valorisés ». En somme, c'est tout ce qui concerne les représentations mentales et les pratiques coutumières. Le milieu de résidence, le milieu de socialisation pendant l'enfance, la religion sont des variables qui peuvent permettre d'appréhender le contexte socio-culturel. Dans cette étude, il est apprécié à l'aide du milieu de socialisation.

Pauvreté : On parle de pauvreté dans une société donnée lorsqu'une partie de la population ne peut satisfaire ses besoins essentiels (Roach et Roach, 1972) ouque le bien-être (ou niveau de vie) de celle-ci est en deçà d'un minimum appelé seuil ou ligne de pauvreté fixé selon les critères de cette même société (Ravallion, 1996). De ce fait, la pauvreté est un état de privation de bien-être jugé inadéquat pour vivre décemment. Synonyme de carence, la pauvreté est fonction d'un manque connu face à des besoins identifiables. Dans le cadre de ce mémoire, nous avons choisi de l'appréhender à travers le niveau de vie du ménage.

Fateurs sociodémographiquesde l'adolescente: ils désignent l'ensemble des traits propres à un individu. Dans ce travail, nous retenons comme caractéristiques sociodémographiques susceptibles d'influencer la relation entre la pauvreté et fécondité des adolescentes, les variables suivantes : L'âge, et le niveau d'instruction.

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Fécondité des adolescentes:Lafécondité des adolescentes désigne la survenance de naissances vivantes au sein des femmes âgées de moins de 19 ans (BCR,2006).Dans cette étude, elle est appréhender par la naissance vivante.

2.4. Cadre d'analyse

La clarification de l'hypothèse générale posée nécessite la construction d'une théorieauxiliaire, encore appelée cadre d'analyse qui découle directement du cadre conceptuel.

2.4.1. Hypothèse spécifique et schéma d'analyse

« La fécondité des adolescentes évoluent en sens inverse de la pauvreté. Cependant, en admettant que la pauvreté diminue avec le temps et donc en 2010, nous supposons que la relation négative entre pauvreté et fécondité des adolescentes est plus prononcée en 2006 qu'en 2010 ».

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Figure 2.2 Schéma d'analyse pauvreté et fécondité des adolescentes en Angola

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CHAPITRE 3 : ASPECTS METHODOLOGIQUES

L'analyse des données constitue une étape essentielle dans la recherche en sciences sociales. En effet, la qualité de la mesure du phénomène étudié dépend en grande partie de la robustesse du dispositif de mesure mis en place. Elle exige toute fois quelques préalables, notamment la collecte des données qui permettront de tester les hypothèses formulées. Cependant, face aux contraintes financières et de temps, cette phase de recherche ne sera pas effectuée. Pour remédier à cette lacune, les données utilisées dans le cadre de cette étude proviennent des enquêtes des indicateurs sur le paludisme réalisé en 2006 et 2010(IIMA).Après avoir présenté les sources de données et évalué la qualité de ces données, il sera ensuite question de définir les variables opérationnelles avant de préciser les méthodes d'analyse.

3.1. Source de données

Les données de notre étude proviendront des Enquêtes des Indicateurs sur le paludisme réalisé en 2006 et 2010 (IIMA). Ces enquêtes sont été effectuées par deux organisations à savoir : le Consultation de Services de Perquises (COSEP) et Consultation de Gestion et Administration en santé(CONSAUDE).

L'objectif principal fut d'obtenir des indicateurs spécifiques aux niveaux nationaux sur le paludisme. Plus spécifiquement il s'agissait :

? D'estimer la prévalence du paludisme chez les enfants de moins de cinq ans et les femmes enceintes ;

? D'estimer la prévalence de l'anémie chez les enfants de moins de cinq ans et les femmes en l'âge de procréer ;

? D'estimer la prévalence de la fièvre chez les enfants de moins de cinq ans et évaluer le type et le période du traitement reçu ;

? D'évaluer par ménage la possession de moustiquaire imprégné ou non et leur utilisation par les enfants de moins de cinq ans;

? D'évaluer l'utilisation du traitement préventif(TIP) du paludisme chez les femmes enceintes ;

L'enquête s'est déroulée sur toute l'étendue du territoire national et l'échantillon a été obtenu suivant un sondage aléatoire stratifié à deux degrés. Les critères de stratification retenus pour l'échantillon étaient la région et le milieu de résidence.

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3.1.1. Support de collecte

Deux types de questionnaires avaient été utilisés lors des IIMA, il s'agit du questionnaire ménage et du questionnaire individuel pour les femmes de 15-49 ans. Le questionnaire ménage avait permis de lister les membres du ménage et les visiteurs, de collecter certaines informations les concernant(âge, sexe, situation de résidence, niveau d'instruction, religion...) ainsi que certaines caractéristiques du logement qui permettront d'évaluer les conditions de vie du ménage. Ce questionnaireavait permis d'identifier les personnes éligibles pour le questionnaire inividuel femme.

Le questionnaire individuel femme a permis de collecter les informations sur les femmes éligibles (toutes les femmes âgées de 15-49 ans vivant de façon permanente dans les ménages sélectionnés). Spécifiquement il était question de receuillir des informations sur les caractéristiques sociodémographiques, la reproduction, la contraception, la santé de la mère et de l'enfant, la mortalité maternelle, les caractéristiques du conjoint, la sexualité, le VIH/SIDA et autres IST.

3.1.2. Échantillonnage

Les deux IIMA ont utilisé la même méthodologie. Elles sont réalisées à partir d'un échantillon national basé sur un sondage par grappes, stratifié à deux degrés. Les principales zones d'études retenues sont les régions:

Au niveau du milieu de résidence, la stratification s'est effectuée suivant les critères : milieu urbain et milieu rural.

3.1.3. Population cible

Notre population cible est constituée des individus de sexe féminin âgés de 15 à 19 ans révolu. Il s'agit des adolescentes ayant déjà au moins une naissance vivant. Sur les 2972 femmes enquêtées en 2006, la proportion des femmes âgées de moins de 20 ans était de 26,2% tandis qu'en 2010 cette proportion était évaluée à 25,1%, sur les 8589.

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3.1.4. Comparaison des sources de données

Avant de procéder à une quelconque analyse, il est essentiel de s'assurer de la disponibilité de chacune des variables à utiliser dans nos deux sources de données. Nous remarquons qu'à l'exception de l'ethnie et de la pratique contraceptive, toute les autres variables sont présentes dans au moins une de nos sources. Toutefois, les données sur la religion ont été collectées en 2010 mais pas en 2006. Ainsi, seules les variables présentes dans les deux sources de données seront utilisées dans la suite de l'étude.

3.2. Evaluation de la qualité des données

Les données issues d'une opération de collecte comme les enquêtes sont tributaires des choix méthodologiques opérés en amont. Quel que soient les précautions prises tant lors de la

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phase préparatoire que lors de la collecte ou le traitement, il existe toujours des risques d'erreurs. Il s'agit des erreurs d'échantillonnage et des erreurs de mesure.

Les erreurs de sondage sont liées à la procédure de tirage de l'échantillon. Le plan de sondage utilisé pour l'IIMA était une stratification à deux degrés .Elle suppose que chacune des strates créées doit, idéalement, être aussi différente que possible des autres : l'hétérogénéité entre strates et l'homogénéité à l'intérieur des strates doivent par conséquent être les principales caractéristiques à rechercher dans l'établissement de strates. Aussi, les variables de stratification doivent être pertinentes de manière à assurer la précision ou la fiabilité des estimations. La violation de ces règles tend à augmenter le biais dans les estimations.

Les erreurs de mesure quant-à-elles surviennent lors de la mise en oeuvre de la collecte et de l'exploitation des données. Il s'agit des erreurs d'omission de ménages sélectionnés ou d'ajout de ménages non sélectionnés à l'origine, les erreurs de doubles compte (dues notamment au nomadisme), la mauvaise interprétation ou compréhension des questions de la part de l'enquêteur ou de l'enquêtée, ou les erreurs de saisie des données, les mauvaises déclarations sur certaines caractéristiques telles que l'âge, la situation d'activité. Il est donc indispensable, avant l'analyse des données d'une enquête, de s'assurer de leur qualité et de l'ampleur des différentes catégories d'erreurs.

L'objet de l'évaluation de la qualité des données réalisée dans cette partie est donc de déterminer si les différentes catégories d'erreurs observées sont contenues dans les limites raisonnables qui permettent d'affirmer que l'enquête est globalement d'une qualité acceptable et éventuellement de procéder aux ajustements des données entachées d'incohérences. Deux types de méthodes sont généralement utilisés : la méthode externe et la méthode interne. La première compare les données à analyser à celles issues d'une autre source et collectées dans un contexte similaire tandis que la deuxième analyse la cohérence des données à partir des graphiques et des indices analytiques, en le comparant le plus souvent à des standards théoriques ou régionaux. Dans cette étude, seule la première méthode est utilisée, cependant nous mettons l'accent sur la qualité des données sur la déclaration de l'âge des enfants et des mères.

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3.2.1. Taux de non réponse des variables

Le taux de non-réponse dans les enquêtes varie beaucoup d'un pays à l'autre et d'une enquête à l'autre. Dans la pratique, un taux de non-réponse au-delà de 10% est considéré comme étant de nature à compromettre la qualité ou la fiabilité des estimations (Nations Unies, 2010).

Le tableau 3.2 présente le taux de non réponse correspondant à chaque variable utilisée dans cette étude. Ces taux sont négligeables car tous inférieurs au seuil autorisé qui est de 10%. Par conséquent, les variables utilisées dans le cadre de cette étude apportent de façon satisfaisante la totalité de l'information recherchée parles questions.

Années	Variables	Réponses	Non Réponses	Pourcentage de non réponses (%)
2006	Milieu de résidence	778	0	0,00
	Région	778	0	0,00
	Niveau d'instruction	778	0	0,00
	Parité atteinte	778	0	0,00
	Niveau de vie du ménage	778	0	0,00
	Age de l'adolescente	778	0	0,00

2010	Milieu de résidence	2154	0	0,00
	Région	2154	0	0,00
	Niveau d'instruction	2154	0	0,00
	Parité atteinte	2154	0	0,00
	Niveau de vie du ménage	2154	4	0,19
	Age de l'adolescente	2154	0	0,00

L'âge est une variable fondamentale dans l'analyse des phénomènes démographiques. Cependant, il reste une donnée difficile à obtenir de façon précise en Afrique. Ainsi, une distribution par année d'âge des effectifs des adolescentes permet d'apprécier la qualité des

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données recueillies sur leur âge. La déclaration de l'âge peut être appréciée soit à partir des méthodes graphiques, soit à partir des méthodes statistiques (numériques).

3.2.2.1. La méthode graphique

Le graphique 3.1présente les effectifs des adolescentes en fonction de leur âge à l'enquête. Nous pouvons dire que les déclarations des âges des adolescentes n'ont pas été bien faites, car l'on constate de grandes distorsions sur la courbe des effectifs. En effet, il y a une préférence pour les âges pairs et une répulsion prononcée pour certains âges impairs (15, 17, et19ans) en 2006 et en 2010.

En définitive, les données des deuxième IIMA, sans être parfaitement adaptées (au regard des problèmes méthodologiques liés à la qualité et à la faiblesse des effectifs soulevés plus haut), sont globalement satisfaisantes pour une étude portant sur le changement de la fécondité des adolescentes dans le temps. Le graphique 3.1 présente la distribution par âge de notre population cible. Rappelons que notre population cible est constituée des femmes âgées entre 15 et 19 ans aux dates des enquêtes IIMA de 2006 et 2010. Les différences attractions et répulsions sont symptomatiques d'une mauvaise déclaration de l'âge au moment de l'enquête. Plusieurs méthodes statistiques permettent d'apprécier les distorsions observées telles que l'indice de Myers, de Whipple, de Bâchi et l'indice combiné des Nations-Unies. Dans notre cas, vu les préférences ou les aversions pour certains chiffres dans la déclaration des âges, nous optons pour l'indice de Myers.

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3.2.2.2. Calculs des indice de Myers aux différents âges : 15 ; 16 ; 17 ; 18 ; et 19 ans.

Cet indice exprime les préférences ou l'attraction pour les âges se terminant par chacun des entiers compris dans l'intervalle [0,9], et pour le cas de notre groupe cible l'intervalle [5,9]. MYERS a donc proposé de calculer pour chacun de ces chiffres un "effectif remanié" qui, s'il n'y avait aucune préférence ou aversion, serait égal à 10 % de l'effectif total remanié. La somme des écarts en valeur absolue des pourcentages de chacun des effectifs remaniés avec l'effectif théorique 10 constitue l'indice de MYERS. Si les déclarations d'âge sont exactes, tous les effectifs remaniés sont à peu près égaux et l'indice est à peu près nul. Sa valeur est d'autant plus élevée que les préférences ou aversions pour les âges se terminant par certains chiffres sont plus grandes .Les résultats de nos calculs figurent dans les tableaux suivants

(i)	si	(i+1)	Fi =(i+1)*Si	Fi (%)	(Fi-10%)	Attraction	Répulsion
5	151	6	906	5,2%	-4,8%	Non	Oui
6	143	7	1001	5,8%	-4,2%	Non	Oui
7	159	8	1272	7,3%	-2,7%	Non	Oui
8	191	9	1719	9,9%	-0,1%	Non	Oui
9	134	10	1340	7,7%	-2,3%	Non	Oui
Ensemble	778		6238

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(i)	si	(i+1)	Fi =(i+1)*Si	Fi (%)	(Fi-10%)	Attraction	Répulsion
5	399	6	2394	13,8%	3,8%	Oui	Non
6	431	7	3017	17,4%	7,4%	Oui	Non
7	393	8	3144	18,1%	8,1%	Oui	Non
8	510	9	4590	26,4%	16,4%	Oui	Non
9	421	10	4210	24,3%	14,3%	Oui	Non
Ensemble	2154		17355

Une vue d'ensemble des résultats des tableaux 3.3a et 3.3b indiquent qu'il y a respectivement répulsion d'une part pour tous âges de l'intervalle [5,9], et d'autre part attraction à tous les âges du même intervalle. Ainsi, pour rendre utilisables ces données sur l'âge, on procèderait à un lissage quinquennal des âges discrets. Mais nous travaillons ici sur un intervalle limité d'âges, notamment celui de 15-19 ans. En conclusion, ces données sont de qualité acceptable pour notre étude et nous pouvons poursuivre l'étude.

3.3. Définition des variables opérationnelles

3.3.1. Variable dépendante

Pour mesurer la fécondité, comme nous l'avons dit plus haut, il existe un grand nombre d'indicateurs. Pour ce qui est de notre étude, l'indicateur que nous retenons revêt une nature dichotomique. Nous opérationnalisons notre variable dépendante comme suit : « il s'agit de toute femme adolescente ayant eu au moins une naissance vivante au moment de l'enquête ». Cette variable prendra la valeur 1 pour la condition fixée, et 0 sinon.

3.3.2. Variables indépendantes

3.3.3.1. Région de résidence

La région désigne une entité géo-administrative. L'Angola compte 18 provinces au moment de l'enquête. Cependant, l'on a subdivisé ces provinces en quatre régions épidémiologiques correspondant à la prévalence de la fécondité à savoir les régions :

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3.3.3.2. Le milieu de résidence

Il représente le type de milieu dans lequel vit la femme (adolescente) et fait référence au processus d'acquisition des normes, valeurs et pratiques par ce dernier. Elle détermine son patrimoine culturel. Cette variable a deux modalités : urbain et rural. La différence entre ces deux milieux provient généralement de la forte concentration des infrastructures socio-sanitaire en milieu urbain.

3.3.3.3. Le niveau de vie

Le niveau de vie mesure la capacité financière pour un individu à satisfaire ses besoins. Dans le cadre de cette étude, il s'agit des besoins en santé de la reproduction. Généralement, on ne dispose pas du revenu des individus dans les EDS car il est très difficile de saisir avec exactitude ledit revenu. Néanmoins, les EDS disposent de certaines variables (biens dont dispose le ménage) qui permettent d'estimer le niveau de vie. A partir de certains biens et des caractéristiques de l'habitat, (radio, TV, réfrigérateur, bicyclette, moto et auto, l'accès à l'électricité, la disposition de toilettes, la nature du sol), en utilisant la méthode de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) on peut estimer les coefficients de pondération des biens possédés, pour obtenir un meilleur proxy du revenu permanent (Filmer et Pichette, 1998). Mais étant données la nature qualitative des variables caractéristiques de l'habitat et des bien possédés par ménages, il convient de dichotomiser ces différentes variables afin qu'elles revêtent une nature quantitative.

Nous avons retenu les trois modalités pour cette variable telles que définies dans la base des données : pauvre (très pauvre et pauvre), moyen, riche (riche et très riche). Un ménage de niveau de vie élevé est par exemple caractérisé par un grand nombre de biens matériels et un confort adéquat de l'habitat (toilette avec chasse eau par exemple, voiture, réfrigérateur...).

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3.3.3.4. Le niveau d'instruction

C'est le niveau d'études atteint par l'adolescente dans un système éducatif formel. Cette variable peut être appréhendée, soit par la dernière classe fréquentée, soit par le diplôme le plus élevé obtenu, ou encore par le nombre d'années passées dans le système éducatif formel. Dans le cadre de notre étude, le niveau d'instruction des enquêtés sera mesuré en distinguant les modalités suivantes : sans instruction, niveau primaire (complet ou incomplet), et niveau secondaire et plus. Le niveau secondaire et plus regroupe les adolescentes ayant un niveau secondaire ou supérieur à cause des effectifs négligeables au niveau du supérieur.

3.3.3.5. Autre variable (âge)

L'âge est considéré comme une variable de contrôle dans le cas de cette étude, il est opérationalisé par les modalités suivantes: 15 ans, 16 ans, 17 ans, 18 ans et 19 ans.

3.3.3. Méthodes d'analyse statistique

Compte tenu des objectifs et des hypothèses de l'étude, nous avons opté pour utiliser au niveau descriptif l'analyse bi variée complété d'une Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM). Au niveau explicatif, nous avons utilisé la régression logistique.

3.3.3.1. Analyse descriptive

Il s'agit ici d'étudier les relations entre la pauvreté, la fécondité des adolescents et les autres variables dépendantes en utilisant des tableaux à trois entrées.

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Nous utiliserons ici l'analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM), qui est une technique d'analyse d'interdépendance entre les variables qu'on veut analyser simultanément. Elle s'applique à au moins deux variables. Elle permet de positionner dans un repère orthonormé les modalités des réponses des différentes variables. Deux principales options de l'analyse factorielle des correspondances multiples seront utilisées à cet effet : la description des axes. Elle permet de sélectionner les modalités et de les classer par ordre d'importance dans la caractérisation des axes factoriels. La description du plan permet de sélectionner les modalités qui sont bien présentés sur le plan formé par les axes et de les classer par groupes suivant leur voisinage. Dans le cadre de notre étude, cette méthode permet de dresser le profil des adolescentes ayant au moins une naissance vivante. Les différents paramètres de cette méthode seront fournis à l'aide du logiciel SPAD.5.

3.3.3.2. Analyse explicative

De par la nature de notre variable dépendante, la régression logistique binaire est la méthode d'analyse multi-variée explicative appropriée. Cette méthode estime les risques ou la probabilité de survenance d'un événement en fonction des variables indépendantes. La variable dépendante prend la modalité « 1 » quand l'événement est réalisé (adolescente féconde) et 0 si non. Ainsi, la régression logistique estime la probabilité d'avoir au moins un enfant avant l'âge de 20 ans. Il est précisément question d'estimer l'effet net des variables indépendantes au fait d'être féconde ou non au moment de l'enquête. Si P est la probabilité que l'événement étudié (avoir au moins un enfant avant 20 ans) se réalise, 1-P est la probabilité que cet événement ne se réalise pas et le modèle de régression logistique permet de mettre L= Log (P/(1-P)) sous la forme linéaire suivante :

OùX1, X2, ..., Xp sont les variables indépendantes ou de classification et b0, b1, b2,..., blés coefficients de régression du modèle.

Au modèle, est associée, une forme non linéaire de la probabilité P qui se présente comme suit :

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Il y a lieu de noter que la régression logistique utilise la méthode du maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres du modèle. Du fait de la non-linéarité du modèle, ces paramètres sont estimés par itération. Cette méthode est essentiellement probabiliste. Elle fournit des coefficients de régression " âi " à partir desquels on calcule les OddsRati(OR) ou rapports de chances (exp(â)). Pour mieux interpréter les résultats, nous nous intéresserons aux Odds Ratio. Un OR supérieur à 1 dans une catégorie indique qu'il y a une plus grande probabilité que l'adolescente ait au moins un enfant avant 20 ans, par rapport au groupe de référence. Un rapport de chances inférieur à 1 signifie une probabilité plus faible que l'adolescente ait au moins un enfant avant 20 ans dans la catégorie considérée par rapport au groupe de référence

S'agissant de l'adéquation des modèles, on fera recours au test statistique d'adéquation du modèle de régression logistique aux données, fourni par la procédure « lroc » du logiciel «STATA/SE 11.0». Toutefois, nous présenterons les résultats des tests d'adéquation du khi deux pour chaque modèle.

3.3.3.3. Logiciels utilisés

L'application des différentes méthodes d'analyse que nous venons de présenter nécessite l'usage de certains logiciels. Il s'agit de Stata/SE 11.0 pour les analyses bi-variées et l'analyse explicative, de SPSS statistiques 17.0 (sous Windows) pour l'ACP et de Excel 2010et la mise en forme des tableaux statistiques.

Ce chapitre nous a permis d'évaluer nos données. Il en découle que ces données sont de bonnes qualités et peuvent utiliser dans nos différentes analyses. Aussi deux méthode d'analyse ont été distinguées, à savoir : l'analyse descriptive (bi-variée et multi-variée) et l'analyse explicative multi-variée. Le chapitre suivant mettra l'accent sur la description de la relation entre la pauvreté et lé fécondité des adolescentes.

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CHAPITRE 4 : APPROCHE DESCRIPTIVE DE LA RELATION
ENTRE LA PAUVRETÉ ET LAFÉCONDITÉ DES ADOLESCENTES

L'analyse des données est un processus qui consiste à transformer les données recueillies, visant à les condenser de façon à faciliter l'interprétation sans toutefois perdre l'essentiel des informations qu'elles contiennent. Il s'agit d'une synthèse d'informations qui permet de mettre en relief les structures contenues dans la masse des données.

Il s'agit dans ce chapitre de faire des analyses descriptives bi-variées et descriptives multi-variées (AFCM). L'analyse descriptive bi-variée consistée à croiser la fécondité des adolescentes et chacune des variables indépendantes compte tenu du niveau de vie. Ces croisements permettront de dégager l'existence ou non des associations entre chacune de ces variables et la variable dépendante au moment de l'enquête. Le profil des adolescentes fécondes en fonction de leur niveau de vie et des autres variables indépendantes sera dressé à travers l'analyse descriptive multi-variée (AFCM).

4.1. Analyse descriptive bi-variée

4.1.1. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et le niveau de vie du ménage

L'association entre la proportion des naissances vivantes (fécondité des adolescentes) et le niveau de vie est significative au seuil de 1% quel que soit l'année (Cf. tableau 4.1). Cependant, selon le graphique 4.1, cette proportion chez les adolescentes est plus élevée chez les pauvres (59%) en 2006 alors qu'en 2010 ce sont les adolescentes issues des ménages riches qui ont une fécondité élevée (48%). Ainsi, chez les pauvres, cette proportion est de 59% en 2006 contre 31% en 2010.Chez les moyens l'écart de la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes n'est pas si grande soit 1% (22% en 2006 contre 21% en 2010). Enfin, cet écart est grand chez les riches soit 29% (19% en 2006 contre 48% en 2010).

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.1 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes selon le niveau de vie du ménage en 2006 et 2010

4.1.2. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des

adolescentes et le milieu de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010

L'association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et le milieu de résidence excepté au milieu rural compte tenu du niveau de vie est significative au seuil de 1% quel que soit l'année (Cf. tableau 4.2).Cependant, selon le graphique 4.2, cette proportion en milieu urbain est plus élevée chez les riches en 2006 (44%) et en 2010 (73%). Chez les pauvres, cette proportion est de 12% en 2006 contre 2% en 2010 soit un écart de 10%, Chez les adolescentes vivant dans des ménages de niveau de vie moyen l'écart de cette proportion est de 17% soit 43% en 2006 contre 26% en 2010. Enfin, cet écart est grand chez les riches soit 29% (44% en 2006 contre 73% en 2010).

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.2 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par milieu de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010

4.1.3. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des

adolescentes et le région de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010

Quel que soit l'année la région Hyperendémique n'est pas significative à la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes compte tenu du niveau de vie au seuil de 5%. Cependant, les régions Mésoendémique régulier, Luanda, et Mésoendémique instable excepté cette dernière en 2006 sont significatives au seuil de 1% peu importe l'année. Ainsi, le graphique 4.3 nous fait remarquer que cette proportion des adolescentes en 2006 est plus élevée chez les pauvres (74%)dans la région Mésoendémique régulier alors qu'en 2010 ce sont les riches qui ont une fécondité des adolescentes élevée (91%) dans la région de Luanda.

Dans la région Mésoendémique régulier, cette proportion des adolescentes est plus élevée chez les pauvres soit 74% en 2006 et 40% en 2010. Dans la région Mésoendémique-instable en 2010 ce sont les pauvres qui ont également une fécondité des adolescentes élevée soit 45%. Enfin, dans la région de Luanda, en 2006 tout comme en 2010 ce sont les riches qui ont une fécondité des adolescentes élevée soit respectivement 60% et 91%.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.3 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par région de résidence selon le niveau d'instruction en 2006 et 2010

4.1.4. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et le niveau d'instruction selon le niveau de vie en 2006 et 2010

Quel que soit l'année, l'association entre le niveau d'instruction secondaire et plus et la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes compte tenu de leur niveau de vie n'est pas significative. Cependant, cette association est significative exceptée chez les adolescentes sans niveau d'instruction en 2006 au seuil de 1%.

Le graphique 4.4 indique qu'en 2006 cette proportion est plus élevée chez les pauvres ayant un niveau d'instruction primaire soit 47%, alors qu'en 2010 elle est élevée chez les riches ayant un niveau d'instruction primaire soit 53%. Chez les adolescentes sans niveau d'instruction en 2010 leur proportion des naissances vivantes est plus élevée chez les pauvres soit 52%.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.4: Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par niveau d'instruction selon le niveau de vie en 2006 et 2010.

4.1.5. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et l'âge selon le niveau de vie en 2006 et 2010

Quel que soit l'année, l'association entre l'âge et la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes compte tenu de leur niveau de vie n'est pas significative à 15 ans. A 16 ans la relation entre cette proportion, le niveau de vie et l'âge est significative au seuil de 1% en 2006 ce qui n'est pas le cas en 2010. Ainsi en 2006, l'analyse du graphique 5.5 montre que 64% des adolescentes âgées de 16 ans et vivant dans les ménages pauvres ont eu au moins une naissance vivante.

A 17ans la relation entre l'âge et cette proportion selon le niveau de vie est significative au seuil de 1% quel que soit l'année. En effet, à 17anselle est élevée chez les adolescentes vivant dans les ménages pauvres (67%) en 2006 et celles vivant dans les ménages riches (42%) en 2010. Cette tendance reste vraie à 18 ans puis à 19 ans, car le graphique 5.5 montre qu'en 2006, à 18 ans, 57% des adolescentes des ménages pauvre ont eu au moins une naissance vivante, contre 57% des adolescentes vivant dans les ménages riches en 2010. Enfin, en 2006 à 19 ans, 58% des adolescentes vivant dans les ménages pauvres ont

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

eu au moins une naissance vivante, alors qu'en 2010 pour le même âge, 43% des adolescentes des ménages riches ont eu une naissance vivante.

En somme quel que soit l'âge la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes était plus élevée dans les ménages pauvres que dans les ménages riches en 2006. Cependant en 2010, la tendance s'est inversée, elle est plus élevée dans les ménages riches que dans les ménages pauvres.

Graphique 4.5 : Proportions des naissances vivantes au sein des adolescentes par âge selon le niveau de vie en 2006 et 2010.

4.2. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2006 et en 2010

Pour présenter les résultats de l'AFCM en 2006 et en 2010, nous avons déterminé le nombre d'axes nécessaires pour l'interprétation. Nous avons privilégié la méthode de l'éboulis des valeurs propres car cette méthode permet de sélectionner un sous-espace stable tout en ne surestimant pas le nombre de composantes pertinentes à l'instar de la Règle de Kaiser (Baccini et Besse, 2005). Ainsi nous avons retenu les deux premiers axes principaux, car ils suffisent pour mieux représenter les interdépendances entre variables.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

4.2.1. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2006

En effet, le premier axe représente 23,47% et le deuxième axe 10,56%, soit au total 34,03%de l'inertie totale expliquée par l'ensemble des axes. L'analyse compte après apurement 6 variables et 20 modalités actives. Pour chaque axe, le pourcentage d'inertie théorique moyen expliqué par chaque modalité est de 5,3% (100/19). Ainsi, seules les modalités dont la contribution est supérieure à 5,3 sont à considérer pour l'interprétation d'un axe (Cf. Annexe).

L'axe factoriel 1 oppose deux catégories d'adolescentes. Le premier groupe est constitué d'adolescentes ayant un niveau d'instruction secondaire et plus, elles ne sont pas fécondes, issues des ménages riches, vivant dans la région de Luanda précisément en milieu urbain. Et le deuxième groupe est composé d'adolescentes vivant en milieu rural, issues des ménages pauvres, qui sont sans instruction, résidant dans la région Hyperendémique et sont fécondes.

Le deuxième axe factoriel distingue deux groupes d'adolescentes dont le premier groupe est constitué d'adolescentes vivant en milieu rural, ayant 15 et16 ans, ayant un niveau d'instruction primaire et ne sont pas fécondes. Cependant, le second groupe est composé d'adolescentes ayant 18 et 19 ans, elles sont fécondes, et elles sont sans niveau et certaines d'entre elles ont un niveau d'instruction secondaire et plus.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 4.1 Profils des décrocheurs suivant les deux premiers axes (en 2006)

? Description des profils des adolescents : interprétation du plan factoriel

L'observation du graphique 4.1 permet de mettre en évidence deux groupes d'adolescentes. Le premier groupe est constitué d'adolescentes fécondes, âgées de 18 et 19 ans, issus des ménages pauvres, qui sont sans niveau et vivant en milieu rural précisément dans les régions Hyperendémique, Mésoendémique régulier et Mésoendémique instable. Tandis que le second groupe est constitué d'adolescentes non fécondes, âgées de 15, 16 et 17 ans, résidant en milieu urbain précisément dans la région de Luanda. Ces adolescentes sont issues des ménages ayant un niveau de vie moyen et riche, et ont un niveau d'instruction primaire et secondaire et plus.

4.2.2. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2010

Le premier axe représente 19,72% et le deuxième axe 11,25%, soit au total 30,97% de l'inertie totale expliquée par l'ensemble des axes. L'analyse compte après apurement 6 variables et 20 modalités actives. Pour chaque axe, le pourcentage d'inertie théorique moyen expliqué par chaque modalité est de 5,3% (100%/19). Ainsi, seules les modalités dont la contribution est supérieure à 5,3 sont à considérer pour l'interprétation d'un axe.

L'axe factoriel 1 oppose deux catégories d'adolescentes. Le premier groupe est constitué d'adolescentes non fécondes, ayant un niveau d'instruction secondaire et plus, issues des ménages riches, et vivant dans la région de Luanda précisément en milieu urbain. Et le

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

deuxième groupe est composé d'adolescentes fécondes, vivant en milieu rural, issues des ménages pauvres, qui sont sans niveau, et résidant dans la région Mésoendémique instable.

Le deuxième axe factoriel distingue deux groupes d'adolescentes dont le premier groupe est constitué d'adolescentes non fécondes, vivant en milieu rural, ayant 15 et16 ans, et ayant un niveau d'instruction primaire. Cependant, le second groupe est composé d'adolescentes fécondes ayant 18 et 19 ans, et ayant un niveau d'instruction secondaire et plus.

Tableau 4.2 Profils des décrocheurs suivant les deux premiers axes (en 2010)

? Description des profils des adolescents : interprétation du plan factoriel

L'observation du graphique 4.2 permet de mettre en exergue deux groupes d'adolescentes. Cependant, le premier groupe est constitué d'adolescentes fécondes, âgées de 19 ans, issues des ménages pauvres et moyens, qui sont sans niveau, certaines d'entre elles ont un niveau d'instruction primaire, et vivant en milieu rural précisément dans les régions Hyperendémique, Mésoendémique régulier et Mésoendémique instable. Tandis que le second groupe est constitué d'adolescentes non fécondes, âgées de 15, 16, 17 et 18 ans, résidant en milieu urbain précisément dans la région de Luanda. Ces adolescentes sont issues des ménages riches, et ont un niveau d'instruction secondaire et plus.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.6 : Projection des caractéristiques des enquêtées sur le premier plan factoriel (en 2006)

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Graphique 4.7 : Projection des caractéristiques des enquêtées sur le premier plan factoriel (en 2010)

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

CHAPITRE 5 : ANALYSE EXPLICATIVE MULTIVARIEE DE L'IMPACTDE LA PAUVRETE SUR LA FECONDITE DES ADOLESCENTES

Dans l'optique de déterminer les facteurs explicatifs de la fécondité des adolescentes en Angola, il est nécessaire de procéder à une analyse explicative multi-variée à l'aide d'un modèle de régression logistique binaire pas à pas en 2006 et en 2010 afin de saisir leurs mécanismes d'action des variables explicatives.

Ce chapitre comprend cinq parties : la première partie porte sur l'identification des facteurs explicatifs, la deuxième tient compte de l'adéquation du modèle aux données, la troisième met en exergue les effets nets des facteurs explicatifs du phénomène étudié et leurs mécanismes d'action, la quatrième partie se focalisera sur la hiérarchisation de ces facteurs, enfin la dernière partie portera sur la discussion des résultats.

5.1. Identification des facteurs explicatifs

En effet, les tableaux 5.2.a et 5.2.b présentent les différents modèles d'analyse compte tenu de leurs rapports de côtes. Il met en exergue premièrement les effets bruts de chaque variable indépendante, ensuite l'introduction successive des différentes variables explicatives selon le schéma d'analyse tout en indiquant les effets nets de ces variables.

Cependant, quatre modèles sont distingués dont le premier modèle M0 se focalise sur les effets brut set le dernier modèle M4sur le modèle saturé (final).Afin de mieux saisir les mécanismes d'action des variables indépendantes sur la variable dépendante, les modèles pas à pas sont choisis. L'identification des facteurs déterminants est effectuée au modèle saturé (M4).

L'introduction des différentes variables s'est effectuée comme suit en 2006 et 2010 :

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Cependant, dans le modèle saturé M4 de chaque année, on peut identifier les facteurs ayant une influence sur le phénomène étudié.

5.2. Adéquation du modèle aux données

Dans cette partie, nous allons réaliser le test statistique d'adéquation (qualité d'ajustement) du modèle de régression logistique aux données à l'aide du logiciel STATA en se basant sur la procédure « lroc ». Ainsi, la courbe ROC (Received Operating Curve) consiste à évaluer le pouvoir discriminant du modèle. En effet, la précision du modèle est perçue sur la surface sous cette courbe ROC afin de discriminer les « outcomes » positifs (y = 1) et des « outcomes » négatifs (y = 0). Les critères suivants sont retenus :

? Si aire ROC = 0,5, il n'y a pas de discrimination ; ? Si aire 0,5<ROC<70, il y a faible discrimination ;

? Si aire 0,7 = ROC < 0,8, la discrimination est acceptable et l'ajustement est adéquat ;

? Si aire 0,8 = ROC < 0,9, la discrimination est excellente et l'ajustement est adéquat ;

Le graphique ci-dessous représente la courbe ROC issue des modèles saturés des variables explicatives en 2006 et 2010.

Graphique 5.1 : Evaluation du pouvoir discriminant du modèle saturé (M4) en 2006 et 2010


.75 1

.50 0

025 0

^{0.00 0.25 0.50 0.75 1.00} ¹ - ^Specificity

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Il ressort de ces graphiques que les aires sous les courbes ROC en 2006 et en 2010 sont respectivement de 0,8480 et 0,8357. Ainsi, la discrimination est excellente et l'ajustement est adéquat s'agissant de l'adéquation du modèle saturé (M4) en 2006 et en 2010.

5.3. Effets nets des facteurs explicatifs de la pauvreté et la fécondité des adolescentes en Angola en 2006 et 2010 et leurs mécanismes d'action

Au niveau de chaque modèle saturé, on a déterminé les effets nets des facteurs explicatifs pour chaque niveau d'analyse.

En 2006 : les déterminants sont : l'âge, le niveau de vie du ménage, la région et le niveau d'instruction.

En 2010 : les déterminants sont : l'âge, le niveau de vie du ménage, le milieu de résidence et le niveau d'instruction.

Tableau 5.1 : Présentation des facteurs communs et spécifique à chaque période

5.3.1. Facteurs explicatifs

5.3.1.1. Niveau de vie du ménage

L'association entre la fécondité des adolescentes et le niveau de vie du ménage au modèle saturé est significative au seuil de 5% quelle que soit l'année (Cf. tableaux 5.2.a et 5.2.b). Ainsi, la variation de cette fécondité tient compte du niveau de vie du ménage. En 2006 et 2010, l'introduction de la variable niveau d'instruction dans le modèle M4 atténue l'effet du niveau de vie du ménage sur la variable dépendante. Cependant, en référence aux adolescentes issues de ménages riches, celles des ménages moyens courent 2,05 fois plus de risque d'avoir au moins une naissance vivante en 2006. Ce risque est de 1,35 fois en 2010. Ainsi, ce risque a baissé de 0,7 fois en 4 ans en 2010.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Ceci peut s'expliquer par le contexte de pauvreté qui prévalait dans le pays en 2006. En effet, en 2006, environ la moitié des Angolais vivait en dessous du seuil de pauvreté. Cette proportion a baissé en 2010 de 12,5% (INSA, 2011). Cette situation de détérioration des conditions de vie contraste avec la faible diffusion des services de santé de la reproduction, et plus particulièrement de PF. Donc, les jeunes filles qui débutent plus précocement leur vie sexuelle n'ont pas la chance d'éviter les grossesses précoces. En fait, des études ont montré la corrélation positive entre le niveau de vie et l'utilisation des services de SR (BENINGUISSE, 2004).

5.3.1.2. Milieu de résidence

L'influence du milieu de résidence sur la fécondité des adolescentes n'est significatif qu'en 2010 (Cf. tableaux 5.2.a et 5.2.b). En introduisant d'autres variables dans le modèle, son effet reste identique. Ce qui témoigne son influence direct sur la variable dépendante. Cependant, le milieu résidence en 2006 au M3 est significatif au seuil de 1%, mais l'introduction du niveau d'instruction au M4 a atténué son effet sur la variable dépendante. En effet en 2010, les adolescentes vivant en milieu rural ont 1,83 fois plus de risque d'avoir au moins une naissance vivante que celles vivant en milieu urbain.

En effet, c'est en milieu urbain que sont plus concentrés les services de SR en général, et de PF en particulier. C'est aussi en milieu urbain que vivent la plupart des adolescentes bénéficiant d'un bon niveau d'instruction, connaissant et utilisant mieux les méthodes contraceptives. Ainsi, elles sont plus enclines à éviter les grossesses précoces que celles vivant en milieu rural.

5.3.1.3. Région

La région constitue un facteur déterminant en 2006 de la fécondité des adolescentes alors qu'il ne l'est pas en 2010, et leur effet est significatif au modèle saturé (M4) au seuil de 5%. Au modèle M3, cette variable était significative au seuil de 1%, mais le niveau d'instruction atténue l'effet de la région sur la variable dépendante. De même en 2010, cette variable était significative au seuil de 1% à la variable dépendante (M3), mais le niveau

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

d'instruction a fait disparaitre son effet dernier modèle (M4). En effet, les régions Mésoendémique régulier, Hyperendémique, et Mésoendémique instable ont respectivement 2,15 fois, 2,32 fois et 1,93 fois plus de risque d'avoir eu au moins une naissance vivante en 2006 que celles résidant dans la région de Luanda.

Le fait que l'effet s'atténue à l'introduction du niveau d'instruction peut s'expliquer par le fait qu'i existe des différentiels d'instruction selon les régions. Par exemple, les adolescentes habitant à Luanda sont mieux instruites que celles des autres régions d'Angola. C'est dans la Capitale (Luanda) que sont concentrées la plupart des infrastructures sanitaires, d'éducation, etc.

5.3.1.4. Niveau d'instruction

Cette variable est la dernière à être introduite dans le modèle saturé en 2006 et en 2010. Elle constitue un facteur déterminant de la fécondité des adolescentes pour les deux périodes d'études. Cependant, les adolescentes sans niveau en 2006 ont un risque plus élevé d'avoir au moins une naissance vivante qu'en 2010 que celles ayant un niveau d'instruction primaire, soit 2,25 fois contre 1,68 fois. L'écart est ainsi de 0,57 fois plus. Tandis que le risque pour les adolescentes d'avoir au moins une naissance vivante est plus élevée en 2010 (0,21 fois) qu'en 2006 (0,16 fois) que celles qui ont un niveau d'instruction primaire.

En effet, comme nous l'avons signalé plus haut, l'instruction confère à l'adolescente une certaine connaissance des méthodes contraceptives. L'école retient davantage dans le système éducatif les jeunes filles (de moins de 20 ans). Ce qui les contraint à éviter des grossesses précoces au risque d'abandonner l'école.

5.3.2. Autres facteurs

L'âge des adolescentes est considéré dans le cas de cette étude comme une variable de contrôle. Cependant, cette variable a un effet direct sur la fécondité des adolescentes en 2006 et en 2010. En 2006, les adolescentes âgées de 15, 16, 17 et 19 ans ont un risque d'avoir eu au moins une naissance vivante respectivement de 0,04 fois, 0,20 fois, 0,49, et 2,11 fois que celles qui ont 18 ans. Ce risque en 2010 est respectivement de 0,03 fois, 0,13 fois, 0,50 fois, et 2,08 fois que celles qui ont 18 ans. Au fur et à mesure que l'âge des adolescentes augmente, le risque d'avoir eu au moins une naissance vivante augmente. Mais ce risque quel que soit l'âge est relativement faible en 2010 qu'en 2006.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

En théorie, dans la tranche d'âge comprise entre 15 et 19 ans, la fécondité augmente avec l'âge. C'est pourquoi, lorsque l'âge de l'adolescente augmente, entre 15 et 19 ans, le risque pour cette dernière de connaître au moins une naissance vivante s'élève.

Tableau 5.2.a : Rapport de côtes d'avoir eu au moins une naissance vivante avant l'âge de 20 ans (en 2006)

Variables explicatives		Risque relatif par rapport aux modalités de référence
	Modalités	M0	M1	M2	M3	M4
Age		*******	*******	*******	*******	*******
	15 ans	0,05***	0,42***	0,04***	0,02***	0,04***
	16 ans	0,22***	0,22***	0,22***	0,22***	0,20***
	17 ans	0,54***	0,51***	0,52***	0,52***	0,49***
	18 ans	réf	réf	réf	réf	réf
	19 ans	1,81***	1,98***	2,08***	2,17***	2,11***
Niveau de vie du ménage		***	***	***	***	**
	Pauvre	5,51***	6,81***	4,30***	2,98***	1,84ns
	Moyen	3,73***	4,05***	3,61***	2,82***	2,05**
	Riche	réf	réf	réf	réf	réf
Milieu de résidence		***		*	***	ns
	Urbain	réf		réf	réf	réf
	Rural	3,30***		1,70*	1,26***	1,06ns
Région		***			***	**
	Mésoendémique régulier	4,02***			2,36***	2,15**
	Hiperendémique	5,48***			2,62***	2,32**
	Mésoendémique instable	4,55***			2,25*	1,93**
	Luanda	réf			réf	réf
Niveau d'instruction		***				***
	Sans niveau	4,04***				2,25***
	Primaire	réf				réf
	Secondaire et plus	0,15***				0,16***
*Valeur de Khi-deux*			244,96	247,8	256,97	288.98
*Significativité du Khi-deux*			***	***	***	***
*R-deux de Nagelkerke*			0,2535	0,2565	0.2660	0,2991
*Effectifs*			778	778	778	778
NB : * Significatif au seuil de 1 % ; Significatif au seuil de 5 % ; * Significatif au seuil de 10 % ; ns Non significatif ; réf = modalité de référence

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 5.2.b : Rapports de côtes d'avoir eu au moins une naissance vivante avant l'âge de 20 ans (en 2010)

Variables explicatives		Risque relatif par rapport aux modalités de référence
	Modalités	M0	M1	M2	M3	M4
Age		*******	*******	*******	*******	*******
	15 ans	0,07***	0,41***	0,34***	0,38***	0,03***
	16 ans	0,17***	0,15***	0,15***	0,15***	0,13***
	17 ans	0,55***	0,52***	0,53***	0,52***	0,50***
	18 ans	réf	réf	réf	réf	Réf
	19 ans	1,86***	1,77***	1,90***	1,92***	2,08***
Niveau de vie du ménage		***	***	***	***	**
	Pauvre	1,94***	2,33***	1,16ns	1,16ns	0,96ns
	Moyen	2,18***	2,60***	1,89***	1,73***	1,35**
	Riche	réf	réf	réf	réf	Réf
Milieu de résidence		***		***	***	***
	Urbain	réf		réf	réf	Réf
	Rural	2,08***		3,22***	2,71***	1,83***
Région		***			*	Ns
	Mésoendémique régulier	2,84***			1,58*	1,39ns
	Hiperendémique	2,74***			1,51*	1,30ns
	Mésoendémique instable	2,50***			1,23ns	1,08ns
	Luanda	réf			réf	Réf
Niveau d'instruction		***				***
	Sans niveau	2,52***				1,68***
	Primaire	réf				Réf
	Secondaire et plus	0,29***				0,21***
*Valeur de Khi-deux*			577.10	662.40	669.53	745.70
*Significativité du Khi-deux*			***	***	***	****
*R-deux de Nagelkerke*			0.2094	0.2403	0.2429	0.2705
*Effectifs*			2150	2150	2150	2150
*NB : * Significatif au seuil de 1 % ; ** Significatif au seuil de 5 % ; * Significatif au seuil de 10 % ; ns Non significatif ; réf = modalité de référence***

5.4. Hiérarchisation des facteurs

Dans cette partie, la hiérarchisation des facteurs à l'explication de la pauvreté et fécondité des adolescentes en Angola parait importante afin de saisir les déterminants. En effet, elle se fait à l'aide du Khi-deux dont le but est de définir les échelles prioritaires dans la

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

mesure où des éventuelles interventions seraient entrevues pour la réduction de la fécondité chez les adolescentes compte tenu de leur niveau de vie. La formule utilisée pour cette opération est la suivante :

En effet, le tableau 5.3 présente la hiérarchisation des déterminants selon leur contribution et leur seuil de significativité à l'explication de la fécondité des adolescentes en fonction de leur niveau de vie.

Tableau 5.3 : Contribution et leur seuil de significativité à l'explication de la fécondité des adolescentes en fonction de leur niveau de vie.

Niveaux d'analyse (en années)	Variables	Khi-2 du modèle saturé (M4)	Khi-2 du modèle sans la variable	Contribution de la variable en (%)	Seuil de significativité (M4)		Rang
2006
	*Niveau de vie du ménage*	288,98	283,01	2,07	**		3
	*Région*	288,98	282,53	2,23	**		2
	*Niveau d'instruction*	288,98	256,97	11,08	***		1
2010
	*Niveau de vie du ménage*	745,70	742,14	0,48	**		3
	*Milieu de résidence*	745,70	731,14	1,95	***		2
	*Niveau d'instruction*	745,70	669,53	10,21	***		1
*NB : * Significatif au seuil de 1 % ; ** Significatif au seuil de 5 % ; * Significatif au seuil de 10 % significatif ; réf = modalité de référence***						*; ns Non*

Il ressort de ce tableau que le niveau d'instruction constitue le premier déterminant de la fécondité des adolescentes en 2006 et en 2010 avec une contribution respective de 11,08 et de 10,21. En 2006, la région constitue le deuxième déterminant soit une contribution de 2,23 alors qu'en 2010 c'est le milieu de résidence avec une contribution de 1,95. Enfin, le niveau

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

de vie du ménage est le troisième déterminant en 2006 et 2010 avec une contribution respectivement est de 2,07 et 0,48.

5.5. Discussion des résultats en 2006 et 2010

En définitive, les principaux facteurs explicatifs de la fécondité des adolescentes en Angola en 2006 sont : l'âge, le niveau de vie du ménage, la région, et le niveau d'instruction. Cependant, en 2010 les facteurs âge, niveau de vie du ménage, milieu de résidence et niveau d'instruction expliquent cette fécondité. Ceci peut s'expliquer par le contexte de pauvreté qui prévalait dans le pays en 2006. En effet, en 2006, environ la moitié des Angolais vivait en dessous du seuil de pauvreté. Cette proportion a baissé en 2010 de 12,5% (INSA, 2011).

Par ailleurs, les adolescentes de niveau d'instruction élevé sont celles vivant en général dans les ménages moins pauvres. C'est probablement pour cela que l'effet du niveau de vie sur la fécondité adolescente s'atténue sous l'introduction du niveau d'instruction. En effet, c'est en milieu urbain que sont plus concentrés les services de SR en général, et de PF en particulier. C'est aussi en milieu rural que vivent la plupart des adolescentes bénéficiant d'un bon niveau d'instruction, connaissent et utilisent mieux les méthodes contraceptives. Ainsi, elles sont plus enclines à éviter les grossesses précoces que celles vivant en milieu rural.

Le fait que l'effet s'atténue à l'introduction du niveau d'instruction peut s'expliquer par le fait qu'il existe des différentiels d'instruction selon les régions. Par exemple, les adolescentes habitant à Luanda sont mieux instruites que celles des autres régions d'Angola. C'est dans la Capitale (Luanda) que sont concentrées la plupart des infrastructures sanitaires, d'éducation, etc. En effet, comme nous l'avons signalé plus haut, l'instruction confère à l'adolescente une certaine connaissance des méthodes préventives. L'école retient davantage dans le système éducatif les jeunes filles (de moins de 20 ans). Ce qui les contraint à éviter des grossesses précoces au risque d'abandonner l'école. En fin, dans la tranche d'âge comprise entre 15 et 19 ans, la fécondité augmente avec l'âge. C'est pourquoi, lorsque l'âge de l'adolescente augmente, entre 15 et 19 ans, le risque pour cette dernière de connaître au moins une naissance vivante s'élève.L'hypothèse selon laquelle la fécondité des adolescentes évoluent en sens inverse de la pauvreté. Cependant, en admettant que la pauvreté diminue avec le temps et donc en 2010, nous supposons que la relation négative entre pauvreté et fécondité des adolescentes est plus prononcée en 2006 qu'en 2010 a été confirmée.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

CONCLUSION GENERALE

Notre étude avait pour objectif d'élucider une analyse comparative entre la pauvreté et fécondité des adolescentes en Angola. L'objectif spécifiques de cette étude est de : montrer l'influence de la pauvreté sur la fécondité des adolescents. Dans le but de contribuer à réduire l'ampleur de ce phénomène dans cette population jeune et à l'élaboration de meilleures stratégie sen vue d'améliorer leurs états de vie.

Après avoir présenté le contexte, nous avons parcouru la littérature sur le sujet ; ce qui nous a permis de formuler une hypothèse générale selon laquelle La pauvreté influence directement sur la fécondité des adolescentes quels que soient les facteurs contextuels, les facterurs socioculturels et fateurs sociodémographiques. A cela s'ajoute une hypothèse et spécifique qui stipule que : la relation négative entre pauvreté et fécondité des adolescentes est plus prononcée en 2006 qu'en 2010.

En effet, les différentes analyses effectuées à l'aide des données qui ont été jugées acceptables, issues des sources de données de l'IIMA, 2006 et 2010 en Angola, ont abouti aux résultats suivants :

Deux types d'analyse ont été effectués : l'analyse descriptive bi-variée et l'analyse descriptive multi-variée. S'agissant de l'analyse descriptive bi-variée, le test de Khi-deux nous a permis de saisir les associations entre variable dépendante et chacune des variables explicative. En 2006, le niveau de vie, le milieu de résidence excepté en milieu rural, la région de résidence excepté les régions Hyperendémique et Mésonendémique instable, et le niveau d'instruction excepté les sans niveau et le niveau secondaire et plus sont associés à la fécondité des adolescentes. Cependant, en 2010 les variables qui y sont associées sont : le niveau de vie, le milieu de résidence excepté le milieu rural, la région de résidence excepté la région Hyperendémique, et le niveau d'instruction excepté le niveau secondaire et plus.

Concernant l'analyse descriptive multi-variée, à l'aide de l'AFCM nous avons établi deux profils des adolescentes en tenant compte leur fécondité et leur niveau de vie, ainsi que d'autres variables groupes respectivement en 2006 et en 2010. Ces profils sont constitués des adolescentes fécondes et non fécondes.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

La régression pas à pas nous a permis de déterminer les facteurs susceptibles d'expliquer la fécondité des adolescentes en Angola en 2006 et en 2010. Les déterminants en 2006 sont : l'âge, le niveau de vie, la région, et le niveau d'instruction, alors qu'en 2010 ce sont : l'âge, le niveau de vie, le milieu de résidence, et le niveau d'instruction.

L'hypothèse spécifique selon laquelle la relation négative entre pauvreté et fécondité des adolescentes est plus prononcée en 2006 qu'en 2010 a été confirmée.

y' le manque certain de données qui auraient permis d'effectuer une analyse plus affinée ;

y' il était impossible de distinguer la fécondité des adolescentes en espacement ou limitation des naissances ;

y' certaines variables de notre schéma d'analyse n'étaient pas disponibles comme la religion, ethnie et la contraception.

Au regard des résultats de notre étude nous formulons les recommandations suivantes :

y' la prise en compte dans les prochaines enquêtes des variables susceptibles d'influencer la fécondité des adolescentes comme : l'ethnie, la religion, la connaissance de la PF,...

y' la mesure de gratuité des méthodes de PF doit être soutenue et les organes habilités doivent veiller à la disponibilité de ces méthodes dans les services de PF ;

y' redéployer le personnel de santé et les infrastructures sanitaires des centres urbain vers le milieu rural ;

y' renforcer les programmes de sensibilisation à la PF après l'accouchement dans une structure sanitaire pour les adolescentes.

Comme perspective de recherche, il serait intéressant de mener une réflexion sur l'évolution de la pauvreté et fécondité des adolescentes dans le temps. Cette réflexion pourra mettre en évidence les sources du changement de la pauvreté et fécondité des adolescentes en Angola à partir de plusieurs bases de données.

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

ANNEXE

Tableau 4.1 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des
adolescentes selon le Niveau de vie

Tableau 4.1.2 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes selon le Milieu de résidence et le niveau de vie

Milieu de résidence	Niveau de vie	(%) fécondité adolescente
		2006	khi-deux (2006)	2010	khi-deux (2010)
Urbain	Pauvre	12%	41,17***	2%	53,08***
	Moyen	43%		26%
	Riche	44%		73%
Rural	Pauvre	87%	1,31ns	42%	0,92ns
	Moyen	9%		19%
	Riche	4%		39%
NB: Seuil de significativité : =1% ; =5% ; =10%, ns : Non significatif**

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 4.1.3 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes selon la Région de résidence et le niveau de vie

Région de résidence	Niveau de vie	(%) fécondité adolescente
Région de résidence	Niveau de vie	2006	khi-deux (2006)	2010	khi-deux (2010)
Mésoendémique régulier	Pauvre	74%	12,70***	40%	10,69***
	Moyen	19%		27%
	Riche	7%		34%
Hyperendémique	Pauvre	75%	1,37ns	22%	0,96ns
	Moyen	14%		28%
	Riche	10%		50%
Mésoendémique instable	Pauvre	63%	5,7*	45%	9,24***
	Moyen	22%		16%
	Riche	15%		39%
Luanda	Pauvre	40%	15,89***	9%	16,33***
	Moyen	60%		91%
	Riche
NB: Seuil de significativité : =1% ; =5% ; =10%, ns : Non significatif**

Tableau 4.1.4 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes selon le Niveau d'instruction et le niveau de vie

Niveau d'instruction	Niveau de vie	(%) fécondité adolescente
Niveau d'instruction	Niveau de vie	2006	khi-deux (2006)	2010	khi-deux (2010)
Sans niveau	Pauvre	91%	0,50ns	52%	6,46**
	Moyen	7%		24%
	Riche	3%		24%
Primaire	Pauvre	47%	31,65***	26%	21,44***
	Moyen	30%		22%
	Riche	23%		53%
Secondaire et plus	Pauvre		0,54ns		0,76ns
	Moyen
	Riche	100%		100%
NB: Seuil de significativité : =1% ; =5% ; =10%, ns : Non significatif**

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 4.1.5 : Répartition en pourcentage des naissances vivantes au sein des adolescentes selon l'âge et le niveau de vie

Âge	Niveau de vie	(%) fécondité adolescente
Âge	Niveau de vie	2006	khi-deux (2006)	2010	khi-deux (2010)
15 ans	Pauvre	33%	0,82ns	35%	1,13ns
	Moyen	33%		18%
	Riche	33%		47%
16 ans	Pauvre	64%	12,53%***	26%	31,84%***
	Moyen	18%		21%
	Riche	18%		53%
17 ans	Pauvre	67%	27,71%***	36%	1,7%***
	Moyen	20%		22%
	Riche	12%		42%
18 ans	Pauvre	57%	23,27%***	24%	12,79%***
	Moyen	22%		19%
	Riche	21%		57%
19 ans	Pauvre	58%	30,53%***	35%	36,09%***
	Moyen	23%		22%
	Riche	20%		43%
NB: Seuil de significativité : =1% ; =5% ; =10%, ns : Non significatif**

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 4.3 : Coordonnées, contributions et cosinus carres des modalités actives (2006)

Pauvreté et Fécondité des Adolescentes en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.

Tableau 4.4 : Coordonnées, contributions et cosinus carres des modalités actives (2010)

Pauvreté et fécondité des adolescents en Angola: une analyse comparative entre 2006 et 2010

PAUVRETEÉ ET FÉCONDITÉ DES ADOLESCENTS EN ANGOLA :

ENGAGEMENT

DEDICACE

REMERCIEMENTS

SIGLES ET ABREVIATIONS

TABLE DE MATIERES

CHAPITRE 4 : APPROCHE DESCRIPTIVE DE LA RELATION ENTRE LA PAUVRETÉ

CHAPITRE 5 : ANALYSE EXPLICATIVE MULTIVARIEE DE L'IMPACT DE LA

LISTE DES TABLEAUX

LISTE DES GRAPHIQUES ET FIGURES

RESUME

ABSTRACT

INTRODUCTION GENERALE

CHAPITRE 1 : CONTEXTE DE L'ETUDE

1.1. Présentation générale de l'Angola

1.1.1. Géographie, administration et politique

1.1.2. Contexte démographique et juridique

1.1.3. Situation socioéconomique

1.2. Situation sanitaire en Angola

1.1.1. Programme de planification familiale

1.2.1. Organisation du système de santé

CHAPITER 2 : CADRE THEORIQUE

2.1. Concepts

2.1.1. Concept de pauvreté

2.1.1.1. Pauvreté monétaire

2.1.1.2. Pauvreté non monetaire

2.1.1.3. Pauvreté administrative

2.1.1.4. Pauvreté subjective et pauvreté objective

2.1.2. Concept de fécondité

2.2. Revu de la littérature

2.2.1. Approches explicatives de la fécondité

2.2.1.1. Approches sociologiques

2.2.1.2. Approches matérialistes ou socioéconomique

2.2.1.3. Approches institutionnelles

2.2.1.4. Approche sociodémographique

2.2.2. La relation entre pauvreté et fécondité

2.2.3. Autres facteurs associés à la fécondité des adolescents

2.2.3.1. Facteurs économiques

2.2.3.2. Les facteurs socio-culturels

2.3. Cadre conceptuel

2.3.1. Hypothèse générale

2.3.2. Définition des concepts et spécification des variables

2.4. Cadre d'analyse

2.4.1. Hypothèse spécifique et schéma d'analyse

CHAPITRE 3 : ASPECTS METHODOLOGIQUES

3.1. Source de données

3.1.1. Support de collecte

3.1.2. Échantillonnage

3.1.3. Population cible

3.1.4. Comparaison des sources de données

3.2. Evaluation de la qualité des données

3.2.1. Taux de non réponse des variables

3.2.2.1. La méthode graphique

3.2.2.2. Calculs des indice de Myers aux différents âges : 15 ; 16 ; 17 ; 18 ; et 19 ans.

3.3. Définition des variables opérationnelles

3.3.1. Variable dépendante

3.3.2. Variables indépendantes

3.3.3.1. Région de résidence

3.3.3.2. Le milieu de résidence

3.3.3.3. Le niveau de vie

3.3.3.4. Le niveau d'instruction

3.3.3.5. Autre variable (âge)

3.3.3. Méthodes d'analyse statistique

3.3.3.1. Analyse descriptive

3.3.3.2. Analyse explicative

3.3.3.3. Logiciels utilisés

CHAPITRE 4 : APPROCHE DESCRIPTIVE DE LA RELATIONENTRE LA PAUVRETÉ ET LAFÉCONDITÉ DES ADOLESCENTES

4.1. Analyse descriptive bi-variée

4.1.1. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et le niveau de vie du ménage

4.1.2. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des

adolescentes et le milieu de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010

4.1.3. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des

adolescentes et le région de résidence selon le niveau de vie en 2006 et 2010

4.1.4. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et le niveau d'instruction selon le niveau de vie en 2006 et 2010

4.1.5. Association entre la proportion des naissances vivantes au sein des adolescentes et l'âge selon le niveau de vie en 2006 et 2010

4.2. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2006 et en 2010

4.2.1. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2006

4.2.2. Profil des adolescentes de moins de 20 ans en 2010

CHAPITRE 5 : ANALYSE EXPLICATIVE MULTIVARIEE DE L'IMPACTDE LA PAUVRETE SUR LA FECONDITE DES ADOLESCENTES

CHAPITRE 4 : APPROCHE DESCRIPTIVE DE LA RELATION
ENTRE LA PAUVRETÉ ET LAFÉCONDITÉ DES ADOLESCENTES