Memoire Online - Les déterminants de la qualité de l'habitat à Kinshasa. Approche par le modèle Biprobit (Probit Bivarié)

Mémoire présenté et défendu en vue de l'obtention du titre de Licencié en Sciences Economiques

Pour beaucoup d'étudiants, l'objectif des études n'est plus la formation de l'esprit mais l'acquisition du diplôme : c'est le minimum exigible qui est devenu l'objet de leur préoccupation. Ceci est un problème très sérieux auquel les autorités doivent faire beaucoup d'attentions parce qu'il n'est pas possible de penser au redressement d'un pays avec une jeunesse inconsciente. Que ressentons-nous quand nous chantons notre hymne national en disant : « nous peuplerons ton sol et nous assurerons ta grandeur ». C'est un voeu et un défi qu'il faut à tout prix relever.

Notre pays a été gangrené pendant plus d'une décennie. Les conséquences sont palpables jusqu' aujourd'hui. Que font les congolais pour remédier à cela ? N'en sommes-nous pas intéressés ? Sommes-nous incapables ?

Non. Nous sommes parmi ceux là qui croient encore au potentiel des étudiants congolais. Nous estimons que la solution à cette crise qui sévit dans notre pays doit provenir des dignes filles et fils du pays qui ont intériorisé ce problème et ont pris du temps pour poser un diagnostic correct. Ceux-ci ne doivent pas provenir de n'importe où. Il doit s'agir des gens intègres, formés et préparés dans des hautes écoles du savoir et qui proposent des propositions concrètes pour améliorer le bien-être communautaire.

Nous estimons en outre que l'université de Kinshasa est digne de former ces genres d'élites à travers les différents programmes des cours et des activités para académiques.

Dans ce sens, nous souhaitons que ce travail suscite à tous ses lecteurs le désir de contribuer à la reconstruction de notre beau pays.

Au terme de notre deuxième cycle universitaire, nous tenons avant toutes choses à remercier l'Eternel Dieu Tout Puissant pour avoir choisi de faire luire sa grâce sur nous et de nous réjouir plus que nous avons été humiliés.

Ensuite, nos remerciements vont à notre père OTCHIA NTCHEM DJERITO et à notre mère NZUZI MUSAKA Elisabeth pour nous avoir instruits et pour nous avoir permis de réaliser ce travail dans les meilleures conditions.

Nous remercions sincèrement le professeur KANKUANDA EBULELANG et le chef de travaux LUWA KIYAB pour nous avoir respectivement dirigés et encadrés tout au long de ce travail. Leur background a été une perche solide pour notre formation.

Que les professeurs Kalonji Ntalaja, Mukoko samba et Kitambu Mafuku ; les chefs des travaux Kebela Patrick et Sasse Kembe ; les assistants N'kongolo guy-lux, Paulin Tshimanga, Pepino Yemba, Blaise Lenfu et Magellan Mabingila trouvent ici notre reconnaissance.

Nous remercions vivement Eunice Otchia, Patrick Otchia, Big Winner Otchia et Francis Otchia pour avoir été là quand nous avions besoin d'eux. À eux s'ajoutent Philippe Musaka, Premier, beraus, Pasteur Israël Nsembe, Pasteur NToto Crispin, Franck Ngongo et Dido Bolekela.

Un grand merci aux chercheurs du Bureau d'études marketing, aux étudiants de l'école de la foi, aux moniteurs de l'école de dimanche de l'arche de l'alliance ainsi qu'à la grande famille des enfants de Dieu.

Nous sommes reconnaissants aux chercheurs de la deuxième licence économie mathématique (promotion 2005-2006) et de la cellule d'économie mathématique de l'université de Kinshasa pour leurs aides, leurs motivations pour réaliser ce travail.

Merci à jeanelle Kamuanya, Cocat Mbulay, Bob Ewuka, Tresor Nkula, Yvon Mbele, Yannick Nsalanga, Aïcha Munangoy, Rosaire Kambau, Natacha Ndalingoso, Rosia Masengu, Baby Dihumba, Junior Kana, Daniel Bumba , Erick Katomba et Serge Tshibanda . Que ce travail soit un témoignage de notre amitié de chaque jour.

Nous pensons aussi à tous nos compagnons de lutte avec qui nous avons enduré les meilleurs et difficiles moments de notre vie académique. Je cite Econometrivic waminuku, Kady Kadima, Apparence Mathodi, Ibrahim Nbginamau junior Kazu, hugues Kiese, Yves Yidi, Marcel kanda et Serge Makakala. Que ce travail soit le trophée qui couronne notre triomphe.

Merci également à toutes les personnes pour une quelconque aide qu'ils m'ont apportée par le passé et qui continue d'influencer mes travaux.

BEAU	Bureau d'Etudes d'Aménagement et d'Urbanisme
CBD	Central Business District
CNECI	Centre National d'Epargne et de Crédits Immobiliers
DSCRP	Document Stratégique pour la Croissance et la Réduction de la Pauvreté
DSRP	Document Stratégique pour la Réduction de la Pauvreté
H	Habitant
Ha	Hectare
INS	Institut National de Statistique
Km²	Kilomètre carré
MPLAN	Ministère du Plan
OCA	Office des Cités Africaines
UNCRD	United Nations Centre for regional Development
PNUD	Programme des Nations Unies pour le Développement
RD Congo	République Démocratique du Congo
REGIDESO	Régie de Distribution d'Eau
SNEL	Société Nationale d'Electricité

INTRODUCTION

I. PROBLEMATIQUE

Au cours de la seconde moitié du vingtième siècle, la plupart des pays en voie de développement ont été témoins de mouvements de population massifs. Jusque-là, les populations des pays en voie de développement étaient établies surtout dans les zones rurales. Mais au tournant du millénaire, ces pays ont connu un accroissement rapide de leurs populations conjugué à un développement urbain effréné. De ce fait, « sur les 2,5 milliards de citadins que comptait le monde en 1995, près des trois quarts vivaient dans des pays en voie de développement. Inférieure à 22% en 1960, la part de la population urbaine totale des pays à revenu faible et intermédiaire était passée à 39% en 1995, et l'on s'attend à ce qu'elle dépasse 50% en 2015 »^1(*).

Par ailleurs, on peut aujourd'hui affirmer que la République Démocratique du Congo n'est pas épargnée par ce processus d'urbanisation. « De 9,9% en 1956, la proportion de la population urbaine est passée à 28,9% en 1984 et à 32% en 2000. Ce qui fait que trois villes (Kinshasa, Lubumbashi et Mbuji-mayi) ont déjà une population supérieure à 1 millions d'habitants et représentent 42,44% de la population urbaine totale. Les projections faites pour 2015 montrent que 30 millions de Congolais vivront dans les agglomérations urbaines et la population des villes de plus de 500 000 habitants (Kinshasa, Lubumbashi, Kananga, Kisangani et Mbuji-mayi), qui est aujourd'hui de 9,3 millions atteindra 17 millions, avec 12 millions pour Kinshasa, soit 42,8% de la population urbaine totale »^2(*).

Au regard de ce qui précède, il est permis de conclure que dans presque tous les pays, le chiffre de la population rurale est resté stationnaire ou a diminué alors que le nombre de citadins ne fait qu'augmenter. Ce changement intervertit d'une part le rapport entre la population urbaine et la population rurale et favorise d'autre part la concentration des hommes dans les villes avec les conséquences qui en résultent : problèmes d'organisation administrative et technique en ce qui concerne l'habitat, l'hygiène, les communications, l'approvisionnement en eau et denrées alimentaires, l'évacuation des matières usées.

S'il est vrai qu'aujourd'hui la République Démocratique du Congo fait structurellement face au problème d'urbanisation, l'histoire nous révèle que depuis l'indépendance, les autorités congolaises ne sont jamais parvenues à mettre en place des mécanismes de gestion efficaces des espaces tant urbains que ruraux. La conséquence en est que l'habitat n'est pas viable aussi bien dans les grandes métropoles comme Kinshasa que dans les villes secondaires. Beaucoup de quartiers de Kinshasa, agrandis par des exodes non planifiés, connaissent une urbanisation sauvage. « Pour le plus grand nombre, la procédure habituelle est l'autoconstruction, faisant appel à l'initiative et à un financement individuel et s'adressant aux artisans du secteur que l'on qualifie d'informel »^3(*). C'est ainsi que ces habitats, sans statut foncier, sans infrastructure et pratiquement sans équipement, sont constitués d'un amas de bicoques érigées au hasard sur des terres laissées pour compte (terres érodables, terres collinaires, terres sensibles à l'éboulement, terres inondables) sans aucune notion d'urbanisme.

L'ensemble de ces facteurs cumulés font que la majorité de la population kinoise vit dans un environnement insalubre, pollué par des amoncellements d'immondices, et donc porteur et/ou propagateur des germes et parasitoses responsables des maladies pulmonaires et cutanées, de la méningite, du choléra, du paludisme, de la fièvre typhoïde et d'autres maladies déjà éradiquées.

Par ailleurs, lors de la conférence d'Istanbul sur les établissements humains, le gouvernement de la RD Congo a souscrit aux objectifs universels visant à garantir un logement décent pour tous, d'assurer le développement d'établissements humains plus sûrs, salubres, équitables, durables et productifs ainsi que d' assurer un environnement vivable. Cependant, étant donné l'ampleur des déficits actuels en logement estimés à 240000 logements par an^4(*), la faible capacité dans la mobilisation des ressources et la faible solvabilité des ménages, la réalisation d'un tel objectif est une tâche énorme qui nécessite d'importants moyens financiers, une administration efficace et compétente et des structures d'accompagnement adéquates. Dans ce contexte, l'étude des déterminants de la qualité de logement peut devenir un instrument pour faciliter la définition des stratégies d'amélioration du cadre de vie des ménages.

De tout ce qui précède, l'objet de notre étude consiste à analyser les voies et moyens susceptibles d'améliorer la qualité de l'habitat à Kinshasa. En d'autres termes, il s'agit de relever les facteurs déterminants de cette qualité de l'habitat, facteurs que nous estimons indispensables pour une meilleure politique de modernisation du cadre de vie dans la capitale.

En outre, notre ultime préoccupation dans cette étude est la réduction de la pauvreté à travers l'amélioration du cadre de vie des ménages car « l'incapacité des ménages d'avoir un logement décent et salubre constitue une manifestation importante de la pauvreté »^5(*). Celle-ci se fait à travers l'identification des déterminants d'ordre social, économique, démographique ou culturel qui influencent fortement la qualité de l'habitat. La finalité est de calculer la probabilité d'avoir un habitat de qualité en fonction de variables identifiées. En outre, cette étude a pour objectifs spécifiques de dresser une typologie de l'habitat afin de cibler les problèmes individuels à chaque type de quartier.

II. CHOIX ET INTERET DU SUJET

La lutte contre la pauvreté par des programmes d'amélioration du cadre de vie des ménages constitue de nos jours un leitmotiv remarquable. La raison du choix d'un tel sujet trouve sa justification dans l'ampleur et l'urgence des problèmes liés à l'habitat auxquels sont confrontés les ménages kinois. Ainsi, le choix de ce thème comporte un double intérêt.

Du point de vue pratique, l'habitat est l'un des principaux pivots de l'organisation économique et sociale des nations. Sur le plan économique « l'habitat constitue aussi bien l'un des moyens de l'amélioration des conditions d'existence des populations que l'un des facteurs de dynamisation de l'économie nationale : il renforce le comportement de l'épargne des ménages, contribue à la formation brute du capital fixe national, participe à la dynamisation du marché du travail et incite à la diversification et à la consolidation des activités de construction et d'aménagement (foncier, matériaux de construction, équipement ménages durables, etc.) »^6(*).

Du point de vue social, « l'amélioration de la qualité de l'environnement qui résulterait d'une meilleure programmation des investissements dans le secteur de l'habitat en général et du logement en particulier contribuerait largement au bien-être social par ses effets de santé publique.

L'intérêt scientifique est que dans le souci d'appliquer nos connaissances en sciences économiques dans l'explication et la recherche des solutions aux problèmes de la société congolaise, l'analyse du problème de l'habitat nous a paru nécessaire car il s'agit de faire une incursion dans l'économie du bien être (welfare economics) en introduisant les aspects sociaux dans l'analyse économique.

III. HYPOTHESES

L'hypothèse est une série des réponses supposées ou provisoires mais vraisemblables au regard des questions soulevées par la problématique^7(*). Son utilité dans un travail scientifique est d'orienter la recherche. Outre leur rôle d'orientation, les hypothèses fournissent aussi un caractère préalable à la validité des résultats qui seront obtenus^8(*).

Etant donné le problème, nous pensons que la qualité de l'habitat est fonction des caractéristiques socio-économico-démographiques du ménage. Cette hypothèse peut donc s'exprimer comme suit :

IV. METHODOLOGIE

« Toute recherche ou application de caractère scientifique en sciences sociales comme dans les sciences en général, doit comporter l'utilisation des procédés rigoureux, définis, transmissibles, susceptibles d'être appliqués à nouveau dans les mêmes conditions, adaptés au genre de problèmes et phénomènes en cause »^9(*). Dans ce travail, nous allons utiliser la méthode empirique appuyée par les techniques statistiques de l'économétrie ainsi que la technique documentaire.

Par ailleurs, il convient de noter que le choix d'une méthode d'analyse statistique dépend nécessairement de la nature des données à analyser mais surtout des objectifs à atteindre. Nous cherchons ici à décrire les caractéristiques des ménages et de l'habitat. Cependant, il apparaît très réducteur à priori de considérer ces deux aspects distinctement. C'est pourquoi la question à laquelle nous cherchons à répondre en terme statistique concerne la quantification de la relation entre la qualité de l'habitat et les caractéristiques des ménages.

Différentes méthodes sont proposées dans la littérature statistique pour étudier la relation entre une variable dépendante et plusieurs variables indépendantes. Il s'agit de la régression multiple, de l'analyse de la variance, de l'analyse discriminante, de la régression logistique. Mais dans notre analyse, nous allons utiliser la régression logistique (le modèle Biprobit) pour déterminer la probabilité de disposer d'un habitat de qualité. Du reste, nous utiliserons également l'analyse factorielle des correspondances pour répondre à notre objectif spécifique.

Par ailleurs, la technique documentaire nous sera utile pour la revue de la littérature par l'analyse de différentes publications dans les bibliothèques tant matérielles que virtuelles.

La base des données utilisée est l'ensemble des données issues de l'enquête 1-2-3 organisée à Kinshasa entre avril et novembre 2004. Cette enquête avait pour objectifs principaux de fournir les données qui concourent à une meilleure connaissance des conditions de vie et à finaliser le DSRP. En outre, elle avait aussi comme objectif subsidiaire de fournir les données de base pour l'élaboration des comptes nationaux et pour la rénovation de l'indice de prix à la consommation.

L'enquête 1-2-3 est constituée d'un dispositif de trois enquêtes emboîtées, touchant des populations statistiques différentes : individus, unités de production informelles, ménages. Cette enquête se déroule en trois phases. La première phase est une enquête sur l'emploi, et les conditions d'activité des individus vivant dans les ménages. La deuxième phase consiste à réaliser une enquête spécifique auprès des chefs des unités de production informelles (UPI) sur leurs conditions d'activité, leurs performances économiques, leur mode d'insertion dans le tissu productif et leurs perspectives. Enfin, la troisième phase est une enquête budget - consommation des ménages ; elle vise à estimer le niveau de vie des ménages.

Néanmoins pour des raisons de comparaison, nous allons également utiliser les données de l'Enquête Nationale sur la Situation des Femmes et des Enfants (MICS2) réalisée en 2001.

Les données seront analysées à l'aide des logiciels STATISTICA 7, SPSS 12, STATA 9, STAT-TRANSFERT 5 et le pack Microsoft Office 2003. Le logiciel STATISTICA 7 nous permettra de tester la cohérence des données et de produire des tableaux croisés. Nous utiliserons essentiellement SPSS 12 pour l'analyse factorielle des correspondances et STATA 9 pour la régression logistique. Le transfert des bases des données dans différents logiciels sera facilité par le logiciel STAT-TRANSFERT 5. Le logiciel Excel quant à lui nous permettra de résumer les tableaux, les graphiques et les tests statistiques qui nous permettront de tirer des conclusions sur les liens éventuels entre les variables. Enfin, la saisie et le traitement de texte seront effectués dans Word.

V. DELIMITATION DU SUJET

Nous aurions voulu analyser le problème de logement pour l'ensemble de la population congolaise. Mais pour des raisons pratiques et de disponibilité des données, nous avons choisi de limiter notre analyse dans la ville de kinshasa.

VI. CANEVAS DU TRAVAIL

Outre l'introduction et la conclusion, ce travail sera composé de trois chapitres. Le premier va porter sur la situation de l'habitat à Kinshasa.

Dans le deuxième chapitre, nous allons passer en revue les différents modèles de la qualité de l'habitat avant de présenter notre modèle.

Le troisième chapitre présentera les résultats de l'estimation de la qualité de l'habitat par la méthode Biprobit.

CHAPITRE PREMIER :

LE SECTEUR DE L'HABITAT À KINSHASA

La ville de Kinshasa connaît une urbanisation sauvage. Celle-ci est l'une des conséquences de la crise multiforme que traverse le pays. L'objectif que nous nous assignons dans ce chapitre est triple. Nous présenterons d'abord la ville de Kinshasa. Ensuite, nous éluciderons les différents concepts de base en fixant leur niveau de considération. Ce chapitre sera enfin clos par l'analyse des conditions dans lesquelles les ménages de Kinshasa sont logés.

1.1. Présentation de la ville de Kinshasa

1.1.1 Aperçu historique

Kinshasa est parmi les rares villes d'essence non coloniale qui existent encore. Selon Lumenganeso^10(*), le site actuel de Kin-Malebo a été occupé depuis la plus haute antiquité. Ce n'est que vers le xvi^ième siècle que les Missionnaires Capucins Italiens ont visité le grand marché Mpumbu, nom authentique de la ville de Kinshasa, qui comprenait les villages Intamo (Kitambo), Inshasa (Kinshasa), Ingabwa (Kingabwa), Lema (Lemba) et Nkunga (Mikonga). Ces villages étaient essentiellement des colonies où les Tékés, après avoir chassé les Humbus et les Mfimus, pratiquaient la pêche et le commerce.

En 1881, Sir Henry Morton Stanley, de son vrai nom John Rowlands, signa un traité avec le chef Téké Ngaliema et obtint le droit d'établissement à l'actuel Kitambo où il fonda la station de Léopoldville. À vrai dire, Stanley fut chargé par le roi des belges Léopold II de créer, dans le cadre du Comité d'Études du Haut-Congo (CEHC), des postes d'État le long du fleuve. Le choix de ce site s'expliquait par son emplacement géographique situé à l'intersection des lignes de transport et à un point de rupture de charge. Cette rupture de charge s'imposait en raison de l'impossibilité d'aménager la navigation sur le cours inférieur du fleuve Congo.

En 1898, Léopoldville fut reliée à Matadi par le chemin de fer. « Cette ligne permettait l'exploitation du pays avec l'évacuation des richesses monnayables sur le marché mondial »^11(*). Depuis, Léopoldville connut un essor économique important jusqu'à ce qu'elle hérite, en 1929, la fonction du centre administratif qui était assumée par Boma. Puis, elle obtient sa personnalité juridique et civile respectivement en 1941 et 1957.

C'est de cette façon que naquit la ville de Léopoldville qui fut débaptisée à Kinshasa le 20 juin 1966. Deux ans plus tard, soit en 1968, Kinshasa sera dotée du statut de région, et comprend à cet effet vingt-quatre communes.

1.1.2 Aperçu morphologique

Située entre 3,9 et 5,1 degrés de latitude Sud d'une part et entre 15,2 et 16,6 degrés de longitude Est d'autre part, la ville de Kinshasa s'étend sur une surface de 9965 km² et ne représente que 0,4% de l'étendue totale de la RD Congo. Elle est limitée à l'Ouest et au Nord-Ouest par la République Populaire du Congo, à l'Est et au Nord-Est par la province de Bandundu, et au Sud par la province de Bas-Congo.

Partant de l'Est, la province de Kinshasa comporte le plateau de Kwango. Celui-ci est un massif surélevé de 600 à 700 m d'altitude qui débouche sur une plaine marécageuse de forme circulaire : le Pool Malebo. À son tour, le Pool est borné au Sud par la plaine de Kinshasa qui est située entre 300 à 320 m d'altitude. Cette plaine peut être subdivisée en deux entités séparées par la rivière N'djili : d'une part, il s'agit de la plaine de Lemba qui s'étale à l'Ouest de N'djili et constitue une surface légèrement ondulée ; d'autre part, la plaine de l'Est de N'djili vers Nsele est plutôt une surface plane et sillonnée de rivières régulièrement séparées.

La région des collines, ceinture qui prolonge le sud de la plaine de Kinshasa, est constituée d'un réseau hydrographique important. Ce réseau comprend deux types de rivières : les sources allogènes (N'djili, Nsele et Bambo-Lumene vers l'est) et les sources locales (Funa, Kalamu, Gombe et Makelele au centre et vers l'Ouest). La rivière N'djili baigne 2000 km² de superficie alors que la Nsele est trois fois plus grande et la Bambo-Lumene encore davantage.

Par ailleurs, la ville de Kinshasa connaît un climat de type Aw₄ de Koppen (tropical humide) qui est composé de deux saisons de pluie entrecoupées de deux saisons sèches : la grande saison de pluies s'étale de la mi-septembre à mi-mai alors que la grande saison sèche de la mi-mai à la mi-septembre. Sa température oscille entre 21°c et 30°c alors que « la moyenne pluviométrique annuelle calculée sur 25 ans d'observations est de 1450 mm »^12(*).

1.1.3 Organisation administrative

Capitale de la RD Congo, la ville de Kinshasa est une entité administrative décentralisée où siègent les institutions nationales et internationales. Elle dispose d'une administration urbaine qui se compose, outre d'un cabinet qui seconde le gouverneur, d'une direction urbaine qui assure la coordination des activités administratives rendues par les divisions urbaines qui représentent les différents ministères au niveau de la province. Cette administration est aussi complétée par les communes qui sont les entités de base constitutives de la ville. Ces communes sont Bandalungwa, Barumbu, Bumbu, Gombe, Kalamu, Kasa-vubu, Kimbaseke, Kinshasa, Kintambo, Kisenso, Lemba, Limete, Lingwala, Makala, Maluku, Masina, Matete, Mont-Ngafula, N'djili, Ngaba, Ngaliema, Ngiri-Ngiri, Nsele, Selembao.

1.1.4. Croissance urbaine

Le fait urbain en Afrique Centrale est essentiellement dû à la colonisation. Dans ses débuts, Kinshasa était une escale et un comptoir de traite au bord du fleuve Congo. Au fil du temps, elle est devenue une ville multifonctionnelle.

Actuellement, Kinshasa est une ville étouffée dont la population est concentrée autour d'un centre des affaires (Central Business District, CBD). Qualifiée aussi de ville dynamique, « Kinshasa aurait crû en moyenne de 9% entre 1924 et 1977, soit un doublement de la population tous les huit ans, dont la moitié environ est le résultat d'un solde migratoire positif»^13(*).

En 1881, Kinshasa comptait 5000 habitants. La capitale est passée successivement de 1,1 millions en 1970 à 3,6 millions d'habitants en 1990 et dépasse aujourd'hui les 7 millions d'habitants.

Le tableau suivant présente l'évolution de la population depuis 1881. Sa lecture nous montre la persistance d'une forte croissance dans presque toute la période.

La période de 1910 à 1930 est marquée par l'implantation des grandes compagnies, l'extension de la zone industrielle Ngaliema-Ouest et le développement des activités portuaires. La nécessité de disposer de la main d'oeuvre pour ces activités explique tant soi peu l'accroissement de la population de Kinshasa pendant cette période.

La grande dépression (1929-1934) s'est traduite par une récession de la population^14(*). Le chômage a entraînée le départ massif de la population vers l'arrière-pays en vue de chercher l'emploi. Cependant, la population a recommencé à croître entre les années 1935 et 1955 à cause de la reprise économique. Elle est passée successivement de 49972 en 1940 à 101501 habitants en 1945 et à 397970 habitants en 1955, avec un taux annuel moyen de croissance le plus élevé de 15,22% entre 1940 et 1945. Cette croissance s'explique par l'effort de guerre. En effet, les colonies étaient obligées de fournir aux alliés engagés dans la guerre des matières premières d'intérêt stratégique (caoutchouc, étain). C'est ainsi que d'importants investissements dans l'industrie de transformation locale ont été effectués, avec comme conséquence le dédoublement de la population de Kinshasa en 1945 et en 1950.

Cette croissance démographique s'est ralentie à partir de 1955 jusqu'à l'indépendance. C'est la période pendant laquelle des mesures administratives ont été prises pour éviter les soulèvements liés à la recherche de l'indépendance.

La période après l'indépendance se caractérise par une augmentation de la population. Celle-ci est due notamment aux manoeuvres politico-administratives qui voulaient assurer aux partis politiques une base électorale. Ensuite les rebellions et sécessions (1960-1967) ainsi que la zaïrianisation (1973-74) ont favorisé le déplacement massif de la population vers Kinshasa à la recherche des conditions favorables de vie et de sécurité.

La première moitié des années 80 a connu un taux de croissance relativement faible. Ce n'est que entre 1985 et 1990 que le taux de croissance s'est encore élevé, passant de 3,04% à 5,50%.

La période de 2000-2005 inaugure une nouvelle ère. Elle est caractérisée par la fin de la guerre et la formation d'un gouvernement d'union nationale. Pendant cette période, la population est passée de 5284589 à 7500000 habitants, soit une croissance annuelle moyenne de 7,25%^15(*).

Selon les estimations^16(*), Kinshasa pourra s'insérer parmi les 30 plus grosses agglomérations mondiales en 2015 avec une population de 12 millions d'habitants. Plus précisément, elle occupera le 28^ème rang avant Paris et Madras.

Parmi les facteurs de cette croissance, l'on peut noter que le nombre de naissances annuelles pour 1000 habitants oscille depuis 1985 entre 52 et 58 pendant que le nombre de décès diminue. Comme résultante, le taux d'accroissement naturel avoisine les 40%o, avec un pic de 45,7%o entre 1985 et 1990. Bien que le taux d'accroissement naturel ait exercé une influence sur le peuplement de Kinshasa, il ne semble pas cependant l'expliquer seul. En effet, la lecture de la colonne du taux de migration nous renseigne que l'apport migratoire dans l'accroissement de la population Kinoise est non négligeable. Les migrations vers Kinshasa ont été plus remarquables entre 1985 et 1990. En somme, la ville de Kinshasa connaît un taux de croissance quasi excessif par rapport à l'ensemble du pays où la population s'accroît à un rythme annuel de 3%.

Il apparaît aussi utile de distinguer une migration qui se pratique d'une commune à une autre à l'intérieur de la ville de Kinshasa. Avant tout, il sied de remarquer que la commune de Kimbaseke regorgeait environ 16% de la population de Kinshasa en 1993. Elle était suivie de Ngaliema, Masina et N'djili qui représentaient respectivement 9,66, 6,06 et 6,02%. Par ailleurs, les populations des communes situées à l'Ouest de Kinshasa ont tendance à diminuer au profit de celles de la partie Est comme Masina, Nsele et Maluku. « Ces migrations sont effectués par les Kinois habitants les zones construites avant l'indépendance et qui, suite aux difficultés conjoncturelles, vendent leurs maisons et émigrent vers les nouvelles zones dites d'extension »^17(*). De ce fait, l'on peut admettre que la ville s'étend de plus en plus dans sa partie Est.

L'explosion de Kinshasa n'est pas seulement démographique mais aussi spatiale. La croissance spatiale est rapide et son rythme peut être assimilé à une augmentation exponentielle, surtout après 1960. En effet, pendant cette période, l'urbanisation a été incontrôlée. Comme l'indique le graphique 1, la superficie urbanisée est passée de 5500 ha en 1957 à 9400 en 1967, soit une augmentation de 71%. En outre, elle a atteint 17900 ha en 1977 contre 20160 en 1981 et 59000 en 1998.

La ville de Kinshasa connaît dans son ensemble une densité presque élevée. Elle est notamment de 441 habitants par km² en 1984 contre 457 habitants au km² en 1993 et elle dépasse 700 habitants en 2005^18(*). Cependant, cette densité est très variable d'une commune à une autre, comme l'indique le tableau suivant.

Tableau 4: Répartition des communes de Kinshasa en fonction de leurs densités (hab/Km²)

Entre 1984 et 1993, le nombre d'habitants au km² a beaucoup augmenté dans la majorité des communes de Kinshasa. Toutefois, avant d'aborder cette analyse, il convient de signaler que Kinshasa présente des contrastes importants dans la mesure où la commune de Maluku, couverte d'une savane herbeuse parsemée d'arbustes, occupe à elle seule 79% du territoire de Kinshasa.

Une autre lecture du tableau 4 nous permet de classer les communes en quatre ensembles qui présentent des caractéristiques assez homogènes :

· Les communes de fortes densités (au-delà de 30000 habitants au km²) comme Kinshasa, Ngiri-Ngiri, Kalamu, Bumbu, Matete, Makala, Kitambo et Ngaba

· Les communes de densité moyenne comprise entre 20000 et 30000 habitants au km². il s'agit de Lingwala, Bandalungwa, Barumbu, Kasa-Vubu et N'djili.

· Les communes de faible densité comprise entre 500 et 20000 habitants. Ce groupe rassemble les communes comme Kinsenso, Lemba, Selembao, Masina, Limete, Kimbaseke, Ngaliema et Gombe.

· Les communes de très faible densité qui sont en deçà de 500 habitants au km². Parmi elles, nous pouvons citer N'sele, Mont-Ngafula et Maluku.

Cependant, il convient également de noter que la superficie agglomérée de Kinshasa n'occupe pas plus de 6% de la superficie totale du district urbanisé, soit 590 Km². Comme le signale le tableau suivant, cette superficie agglomérée abrite l'habitat planifié et non planifié, les zones industrielles et commerciales, les équipements publics et de transports, des espaces agricoles et les autres usages du sol. Par contre, les 94% des limites sont occupées par des zones urbanos-rurales : les domaines agro-pastoraux, les terrains non aedificandi et les eaux.

1.2. Physionomie de l'habitat à Kinshasa

1.2.1. Définition des concepts de base

L'habitat est une notion complexe qui est largement abordée dans plusieurs domaines. En écologie, l'habitat désigne le milieu de vie naturel d'une espèce animale ou végétale^19(*) ou encore l'endroit dans lequel un organisme peut survivre, l'endroit qui lui fournit de quoi subvenir à ses besoins^20(*). Dans ce sens, il signifie aussi biotope ; c'est-à-dire un milieu stable caractérisé par l'association de sa faune et de sa flore à un moment déterminé^21(*).

En géographie humaine, l'habitat désigne le mode d'occupation de l'espace par l'homme pour des fonctions de logement^22(*). Il s'étend également à l'ensemble des conditions de logement. Max Dervau réfléchit dans le même sens et définit l'habitat comme « l'agencement des espaces habités qui sont occupés par les maisons et leurs dépendances »^23(*). Ces deux définitions ont le mérite de mettre l'accent sur l'ancrage géographique d'une société humaine.

La plupart de temps, l'habitat est défini comme « le lieu où l'on habite, le domicile, la demeure, le logement »^24(*). Cette définition est un peu restrictive. L'habitat comprend en effet davantage que le domicile ou le logement. Il est toute l'aire que fréquente l'individu, qu'il y circule, y travaille, s'y divertisse, y mange et s'y repose. En ce sens, l'habitat concerne aussi bien l'urbanisation que l'aménagement de territoire ou l'architecture.

Une définition plus élaborée décrit l'habitat comme « une somme équilibrée d'objets utiles, communautaires et privés, un cadre harmonieux de développement naturel de la vie de chacun, un milieu propice pour le plein accomplissement des espérances individuelles et collectives »^25(*). De cette définition, il ressort deux éléments essentiels que sont les composantes et les exigences de l'habitat. Ainsi, l'habitat est composé du logement, des équipements collectifs et espaces verts ainsi que des infrastructures de voirie et réseaux. En outre, il exige de l'isolement et de l'espace.

En tant que première composante de l'habitat, le logement est un instrument de confort bioclimatique qui rassure à ses occupants un isolement suffisant tant du milieu physique extérieur que des bruits extérieurs et des bruits des logements voisins. En plus, il offre aux membres d'une famille un espace suffisant leur permettant à la fois une possibilité d'échange et un isolement temporaire essentiel pour l'équilibre psychologique et pour les multiples activités individuelles. Les équipements sociocommunautaires, quant à eux, sont un complément indispensable au logement. Ils sont considérés comme des lieux de sociabilité et d'échanges multiples à une échelle humaine limitée et ils fournissent aux individus des facilités collectives de développement qui ne peuvent être assurées dans l'habitation. Enfin, les infrastructures de voirie et réseaux facilitent la mobilité des choses et des êtres dans l'espace et influencent profondément la qualité de vie en la rendant aisée et plus commode.

La qualité de l'habitat est une notion à caractère évolutif. Les exigences et les perceptions à l'égard des conditions d'habitation évoluent nécessairement en fonction du développement technique, économique et social ; et elles accompagnent également l'évolution conséquente des types d'habitats, des modes de vie et des perceptions socioculturelles qui leur sont associés. D'une part, il est indispensable de dissocier le logement du milieu de vie où il doit s'inscrire ; d'autre part, les critères traditionnels de la qualité de l'habitat basés presque exclusivement sur des indicateurs commodes mais partiels tels que l'indicateur de réparation des logements sont de plus en plus marginalisés.

C'est ainsi que l'on tient de plus en plus compte de nouveaux problèmes de salubrité, notamment la dégradation sérieuse de la qualité de l'air intérieur de certains logements, résultant de la conjonction d'une étanchéité accrue et de la toxicité de certains matériaux^26(*). Par ailleurs, des problèmes de bruits pouvant atteindre l'acuité d'une menace à la santé sont également considérés.

La notion de la qualité de l'habitat est donc englobante. Elle rassemble tous les attributs du logement, situés dans son environnement, sans se limiter à des exigences minimales. Parler de la qualité de l'habitat implique une analyse des facteurs suivants :

La salubrité englobe la protection contre l'humidité, les infiltrations, les radiations, les substances et les organismes polluants ou dangereux ainsi que la présence et le bon fonctionnement des équipements sanitaires : eau fournie et évacuée de façon sure et sanitaire, disposition sanitaire des déchets.

La stabilité de l'habitat découle du bon état de ses éléments structuraux tels que les matériaux de murs, de la toiture et du pavement.

La sécurité de l'habitat implique la prévention des accidents dans les usages courants et la protection contre les intrusions et les sinistres.

Le confort est fondé sur la tranquillité (insonorisation intérieure et extérieure), la luminosité (ensoleillement et éclairage), l'ambiance « climatique » adéquate, la présence et le bon fonctionnement des équipements mécaniques et électriques et l'existence d'un espace extérieur privatif.

Ils permettent le maintien de la valeur d'usage dans le temps, l'économie de l'énergie et l'adaptation du logement aux changements de vie.

Elle implique l'attrait, la qualité du design et la personnalisation du logement.

Il ressort de ce qui précède que la qualité de l'habitat découle des multiples facteurs et implique les intervenants d'un vaste secteur d'activité englobant les dépenses effectuées dans le secteur de l'habitat ainsi qu'une grande partie des dépenses d'infrastructures.

Selon le mode de construction ou de production des logements, on distingue l'habitat planifié, l'habitat administré et l'habitat des populations à faible revenu.

L'habitat planifié est aussi appelé cités planifiées, cités de grands chantiers ou ensemble d'habitats. Il désigne un habitat où la conception, le financement, la réalisation d'un grand nombre de logements sont dus à la responsabilité d'un seul intervenant ou d'un nombre restreint d'intervenants, sans décision directe des futurs habitants^27(*).

Ce genre d'habitat permet de regrouper plusieurs problèmes liés aux logements, aux desserts ainsi qu'aux équipements et donne à un seul coup des logements à une population importante. Il évite la dispersion des responsabilités et des compétences et fournit un produit fini (zone d'habitation) bien localisé et bien identifiable.

Cependant, l'habitat planifié dépend très étroitement des possibilités de financement qui doivent être très importantes. Ainsi, l'ensemble construit se prête difficilement à des modifications et permet rarement d'inscrire par la suite des constructions supplémentaires ou d'accueillir d'autres activités. Le corollaire en est que le cadre bâti est figé, et en général trop homogène pour ne pas être monotone. En outre, une erreur de conception (exemple la cuisine non ventilée) se voit multipliée par l'importance des opérations.

On entend par habitat administré, un habitat où la construction des logements et de ses éléments complémentaires est laissée aux initiatives des particuliers sur des parcelles qui peuvent provenir, soit d'un découpage parcellaire concerté (du pouvoir public ou d'une initiative privée), soit d'un découpage au coup par coup suivant la demande, l'administration veillant alors au respect des lois et règlements qui concernent l'habitat^28(*). L'habitat administré est donc une juxtaposition continue d'initiatives individuelles sous le contrôle éclairé d'une administration.

Ce type d'habitat engendre souvent une diversité du paysage urbain qui s'oppose à la monotonie reprochée à l'habitat planifié. Il peut permettre, par la juxtaposition de différentes activités, une vie urbaine qui favorise les rencontres, les recherches et les contacts. En outre, l'habitat administré laisse en principe une large part aux initiatives individuelles et est censée mieux adaptée à leurs besoins. Elle permet enfin une administration et une évolution continue du cadre bâti en fonction des réalités économiques.

Les désavantages liés à l'habitat administré touchent plus l'administration publique qui est généralement obligée de suivre l'initiative privée. Cette administration est consultée pour chaque projet et est souvent sollicitée en vue de déroger à des règles qui avaient été conçues pour éviter les conflits entre particuliers, entre ceux-ci et la collectivité. Mise devant un fait accompli, elle doit en fonction de ses moyens et des terrains qu'il possède, programmer et réaliser les éléments complémentaires de l'habitat. Cependant, la pression de la demande rend difficile une programmation équitable et sereine. Devant la complexité croissante de ses tâches, l'administration se spécialise et se divise : les éléments complémentaires de l'habitat relèvent alors de compétences diverses et posent de multiples problèmes de coordination.

À l'origine, ce troisième type d'habitat est indépendant de la volonté de l'administration : il est le résultat d'une pression démographique urbaine très forte et d'un niveau de revenu très modeste.

L'habitat des populations à faible revenu est d'une part adapté au mieux aux besoins et aux revenus aléatoires d'une population sans emploi stable et répond d'autre part à l'urgence qu'il y a à accueillir une population nombreuse. Lorsque la population sait construire, il n'est pas rare que ce type d'habitat soit parfaitement salubre. Par ailleurs, dans la mesure où la façon de couper le terrain est pertinente, ce type d'habitat se prête à une heureuse évolution sur place, par réalisation de voiries, d'assainissement, de dessertes en eau et électricité, par durcissement, remplacement, etc...

Toutefois, l'habitat des populations à faible revenu peut prendre de vitesse le pouvoir public qui ne souhaite pas toujours affronter une croissance urbaine inconsidérée. Étant en marge de la stricte légalité, il s'installe sur les terrains les mieux sollicités qui sont toujours les moins salubres. C'est ainsi que les habitations sont parfois insalubres, dès lors que les habitants ont totalement perdu leur science ancienne de construire et n'ont pas pu mettre en place d'autres modes de construction satisfaisants. Du reste, quand le regroupement des habitants est particulièrement resserré et désordonné, il devient extrêmement difficile de lui apporter une amélioration sans interventions pénibles. Très souvent, cette catégorie d'habitat est trop négligée et ignorée. C'est ce qui fait que l'habitat des populations à faible revenu est démuni des éléments complémentaires de l'habitat, la vie heureuse y est limitée, les personnes sont acculées à des larges déplacements vers les quartiers mieux équipés, occasionnant autant de problèmes de transport et d'insatisfaction.

Notons cependant que les populations à faible revenu peuvent occuper les trois types d'habitat :

§ Pour l'habitat planifié, ils peuvent occuper des cités de chantiers, des cités ouvrières ;

§ Pour l'habitat administré, ils peuvent occuper des lotissements sommaires destinés à l'autoconstruction ;

§ Pour l'habitat des populations à faible revenu, il peut donc s'agir soit d'urbanisme spontanée, soit d'une dégradation d'habitats planifiés ou administrés destinés à des revenus plus élevés.

1.2.2. Typologie de l'habitat à Kinshasa

D'une façon générale, les quartiers de la ville de Kinshasa sont classifiés en cinq groupes selon leurs modes de production, la chronologie de leur création et le niveau de vie des ménages^29(*). Il s'agit des quartiers résidentiels, des quartiers des anciennes cités, des quartiers des cités planifiés, des quartiers excentriques et d'extension et enfin des quartiers semi-ruraux

Ces quartiers se trouvent dans les communes de Lemba (Righini, Salongo), de la Gombe, de Limete (Résidentiel et industriel), de Ngaliema (Mbinza ma campagne et UPN) et la cité verte. Ce sont des quartiers de haut niveau de vie avec toutes les infrastructures en place. Gombe, Limete et Ngaliema sont constituées en majorité d'expatriés et des hommes d'affaires ainsi que des hauts cadres et employés. Par contre, Righini est occupé en partie par les professeurs de l'Université de Kinshasa.

Il s'agit des quartiers qui se trouvent dans les communes de Kinshasa, Lingwala, Barumbu et Kitambo. Ce sont des vieux quartiers, denses et dégradés dont la période d'occupation remonte entre 1910 et 1930. Ils sont constitués des employés, ouvriers et travailleurs indépendants avec un niveau de vie moyen. Les communes comme Kinshasa, Barumbu et Lingwala souffrent d'un problème d'assainissement alors que dans Kitambo, il coexiste deux types d'habitats : d'un côté, il y a un habitat vieux et d'autoconstruction et de l'autre côté, un habitat récent et planifié (Camp Babylon).

Ces quartiers se trouvent dans les communes de Lemba, Matete, Ndjili (Quartiers 1 à 7), Kalamu et Bandalungwa. Occupés en 1950 et 1960, ils sont constitués des logements en bandes ou isolés construits par l'OCA pour les fonctionnaires de l'Etat. On y trouve une population d'un niveau social légèrement à la moyenne. Ces quartiers sont cadastrés et dotés des infrastructures qui sont mal entretenues. Enfin, les habitations sont vétustes et surpeuplées.

Ces quartiers ont été occupés à partir de 1959. Ils se trouvent dans les communes de Masina, Kisenso, Selembao, Makala, Lemba (Livulu et Mbanza-Lemba), N'djili (quartiers 8 à 13), Bumbu, Kimbaseke et Ngaba. Ce sont des quartiers d'autoconstruction, non cadastrés et caractérisés par l'absence des infrastructures et une population à faible revenu. La plupart de ces quartiers sont bâtis sur des sites non aedificandi.

Les quartiers semi-ruraux se caractérisent par une faible densité. Ce sont les quartiers des communes de Maluku, Nsele et Mont-Ngafula. Situés à plus de 60 Km de CDB, Maluku et Nsele remplissent à la fois les fonctions de banlieue agricole (DAIPN), de banlieue industrielle (la sidérurgie de Maluku), de banlieue de récréation (la cité des pécheurs de Kikonlé) et de banlieue de dortoir (Mpasa). Mont-ngalula quant à elle remplit la fonction de banlieue de maraîchère. Toutefois, c'est le Schéma Directeur d'Aménagement et d'Urbanisme de 1975 qui les a incorporés dans l'agglomération urbaine.

1.3. Les conditions de logement à Kinshasa

Dans cette section, nous allons faire une analyse descriptive des ménages ainsi que des conditions dans lesquelles ils sont logés au regard des données de notre échantillon. L'objectif poursuivi est de faire en même temps une analyse exploratoire des données et une analyse typologique entre certaines caractéristiques liées aux logements et les différents types de quartiers.

1.3.1. Présentation de la base des données

Les données utilisées dans cette étude proviennent de l'enquête nationale auprès des ménages sur l'emploi, le secteur informel et la consommation des ménages (suivant la méthodologie des enquêtes 1-2-3). Elle a été organisée dans toute l'étendue de la RD Congo. Mais dans le cadre de ce travail, nous n'analysons que les données de la ville de Kinshasa dont l'enquête a été réalisée entre avril et novembre 2004 par l'Institut National de Statistique.

L'enquête 1-2-3 est une enquête par sondage à deux degrés. Le premier degré a consisté au tirage des quartiers alors que dans le deuxième degré, on a tiré systématiquement les ménages. Les différents quartiers ont été stratifiée en 6 strates homogènes selon le standing de vie et la taille en population des quartiers^30(*). La répartition des quartiers par strate (croisement type de quartiers x tranches de population) est présentée dans le tableau ci-après.

L'échantillon des ménages retenus pour la phase 1 est 2100 alors que la phase 3 constitue un sous échantillon des ménages enquêtés pour la phase 1. Cet échantillon est de 1050 ménages.

La description de ces données sera appuyée par l'analyse des correspondances simples. Celle-ci est une méthode exploratoire d'analyse des tableaux de contingence. Son but est de construire des représentations graphiques mettant en évidence les propriétés des données. Cette méthode va nous aider à préciser la liaison existant entre les caractéristiques de l'habitat et les types de quartiers.

1.3.2. Morphologie des logements

L'analyse de la morphologie des logements s'effectue selon une autre typologie des quartiers. Cette dernière propose une division des quartiers en trois groupes principaux, soient les quartiers résidentiels, les quartiers planifiés et les quartiers non planifiés.

Le tableau 7 présente les ménages enquêtés par type de quartiers en fonction des types de maisons. Ce tableau permet, en premier lieu, de constater que 77,85% des ménages vivent dans des maisons à l'intérieur d'une concession. Cette pratique a été encouragée dès 1967 par Monsieur BANGALA^31(*) qui avait ordonné à la population de clôturer leurs parcelles pour se protéger. C'est ainsi que les haies ont été remplacées par des murs sans normes fixes d'esthétiques ni de hauteurs et compliquant la gestion des eaux de ruissellement ainsi que l'évacuation des ordures.

Tableau 7: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le type de maisons

Une autre lecture de ce tableau montre que les quartiers résidentiels comportent beaucoup plus d'appartements que des maisons dans une concession (41,67% contre 30,95%). Cela s'explique par l'essence de leurs créations. En effet, les quartiers résidentiels jouissent d'un meilleur urbanisme et accueille les mieux nantis. Presque tous ces quartiers ont été érigés à l'époque coloniale. C'est ainsi que l'on y rencontre aussi des villas (16,67%). Pour leur part, les studios constituent 7,14% des habitations des quartiers résidentiels. À l'origine, ces studios étaient des annexes qu'on utilisait comme magasins ou logis des sentinelles. Ce n'est qu'avec la crise que ces logis ont été transformés en vraies habitations. Enfin, une dernière lecture du tableau 7 renseigne que dans les quartiers planifiés, 15,52% des logements sont des maisons en bandes. Cela s'explique aussi par le caractère fondamental de la construction de ces quartiers. En effet, c'étaient des « cités indigènes » et des camps des travailleurs.

Le tableau 8 présente les types de matériau utilisés pour les murs des logements. Comme on le voit clairement, les maisons dont les murs sont construites en bloc de ciment constituent le modèle le plus répandu dans toute la ville de Kinshasa (81,79%) : on trouve très peu d'autres types de matériau dans les maisons des quartiers résidentiels et planifiés. Les quartiers résidentiels, construits pour héberger les colonisateurs, respectaient les modes de constructions européennes. C'est ainsi que l'on y rencontre aussi 25% des maisons construites en béton armé. Le fait que les blocs de ciment soient répandus dans les quartiers non planifiés tient à l'accessibilité du ciment dont la production se fait à proximité de la ville. C'est dans les quartiers non planifiés que les briques adobes sont plus utilisées (7,76%). Or, on remarque aussi l'existence des autres types de matériaux de construction des murs dans ces mêmes quartiers : 6% des maisons sont construites en briques cuites, 2,26% en bois ou planches, 1,41% ont des murs en pisé qui est une sorte de maçonnerie faite d'une compression d'argile, de paille et de cailloux. Il s'agit là des solutions qui sont adoptées pour minimiser le coût élevé des murs en ciment.

Tableau 8: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le type de matériau des murs

Rappelons brièvement qu'en 2001, seulement 3,10% des maisons à Kinshasa étaient construites en briques adobes^32(*) pendant que 3,7% des maisons avaient des murs en pisé (MICS2, 27). Comparativement en 2004, il y a eu 5,86% des maisons construites en briques adobes et 0,96% des murs en pisé. Ainsi, l'on peut voir que les murs adobes constituent de plus en plus un type de construction intermédiaire dans la mesure où le béton armé, le boc de ciment et les briques cuites pris ensemble ont représenté 89,4% des maisons en 2001 et 89,81% en 2004.

Graphique 2: Typologie des quartiers selon le type de matériau des murs des logements

Selon le graphique 2 qui représente simultanément les profils des matériaux des murs et les types de quartiers, le premier quadrant regroupe les quartiers non planifiés et les briques adobes, les murs en pisé ainsi que les bois et planches. Une telle situation traduit l'attirance des logements des quartiers non planifiés pour les briques adobes, les murs en pisé et les bois et planches. L'analyse du deuxième et du quatrième quadrant montre que les logements des quartiers planifiés sont plus attirés par les murs en briques de ciment alors que ceux des quartiers résidentiels sont attirés par les murs en béton armé. Par ailleurs, il convient de noter que le groupe formé par les quartiers planifiés et non planifiés constituent la caractéristique du profil moyen des logements de Kinshasa.

De plus, le tableau des correspondances entre les matériaux des murs et les types de quartiers montre que le béton armé est sur-représenté dans les quartiers résidentiels pendant qu'il est exactement représenté dans les quartiers planifiés et sous-représenté dans les quartiers non planifiés. Le bloc de ciment par contre est sous-représenté dans les quartiers résidentiels et non planifiés alors qu'il est sur-représenté dans les quartiers planifiés. Dans les quartiers résidentiels, les briques cuites, les briques adobes, le mur en pisé, les bois et planches ainsi que les végétaux et nattes sont sous-représentés alors qu'ils sont tous, à l'exception des nattes et végétaux, sur-représentés dans les quartiers non planifiés.

Tableau 9: Tableau des correspondances entre le type de matériaux des murs et les types de quartiers

Les données de l'enquête renseignent qu'en ce qui concerne le type de matériau de la toiture, la tôle galvanisée est le modèle le plus répandu dans toute la ville de Kinshasa et est utilisée dans 78,82% des logements. Les rares dalles en béton (2,26% des logements) sont presque entièrement localisées dans les quartiers résidentiels. Dans l'ensemble de l'échantillon, 8,31% des logements sont en tôle de récupération et 8,12% en éternit. La plupart de temps, l'éternit^33(*) constitue un héritage de la période coloniale. Il fût utilisé à grande échelle autrefois, surtout dans les camps des grandes entreprises et dans les autres quartiers planifiés. C'est ainsi qu'on le rencontre dans une grande proportion dans les quartiers résidentiels (11,9% des logements) et dans les quartiers planifiés (14,66% des logements). Actuellement, on n'en trouve plus guère à cause de la zaïrianisation et de leur fragilité durant le transport. La tôle de récupération quant à elle est plus utilisée dans les quartiers non planifiés. C'est une caractéristique de la faiblesse des revenus des ménages qui ne sont pas capables de se procurer des tôles neuves. Enfin, signalons que 0,34% des logements de notre échantillon sont en chaume ou paille et se trouvent tous dans les quartiers non planifiés.

Tableau 10: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le type de matériau de la toiture des logements

L'analyse longitudinale des types de matériau de la toiture des logements montre qu'en 2001, les ardoises, les tôles de récupération et les chaumes ou pailles représentaient respectivement 12,5%, 17,8% et 3,7% des logements. Par rapport à l'année 2004, ces proportions ont baissé jusqu'à atteindre 0,38%, 8,31% et 0,34%. Par contre, l'usage des tôles galvanisées a augmenté pendant ces années : il est passé de 62,70% à 78,52%.

La lecture du graphique 3 renseigne que la dalle en béton est attirée par les quartiers résidentiels, l'éternit par les quartiers planifiés et les tôles de récupération, les tôles galvanisées et de façon moins accentuée les chaumes ou pailles par les quartiers non planifiés. En outre, les quartiers non planifiés s'opposent à l'éternit alors que les quartiers planifiés s'opposent aux tôles de récupération, aux chaumes et aux pailles. Les quartiers non planifiés sont indépendantes des ardoises, c'est-à-dire qu'ils ne se repoussent ni ne s'attirent alors qu'ils se repoussent avec les dalles en béton et les éternits. Les quartiers planifiés s'attirent avec les dalles en béton et les tuiles alors que les quartiers résidentiels s'attirent avec l'éternit.

Graphique 3: Typologie des quartiers selon le type de matériau de la toiture des logements

En plus, selon le tableau 11 qui présente le taux de liaison^34(*) entre les types de matériau de la toiture des logements et les types de quartiers, on constate que la dalle en béton dans les quartiers résidentiels et planifiés est respectivement 1375% et 14,51% plus élevée que le score théorique que l'on observerait si le type de matériau de la toiture des logements était indépendant des quartiers. Au contraire, la tôle de récupération dans ces deux quartiers est de 71,36% et 25,34% moins élevée que le score théorique. Dans les quartiers non planifiés, ces sont les tôles de récupération, les tôles galvanisées et les chaumes ou pailles qui sont surreprésentées (respectivement 14,60%, 4,80% et 46,86%) alors qu'elles sont toutes, en plus de la tuile, sous-représentées dans les quartiers résidentiels. Enfin les déficits extrêmes sont constatés dans les chaumes à l'intérieur des quartiers résidentiels et planifiés.

Tableau 11: Taux de liaison entre le type de matériau de la toiture des logements et le type des quartiers

Selon le tableau 12 qui présente les différents types de matériau utilisés pour le pavement des habitations des ménages et les types de quartiers, 76,79% des logements sont pavés en ciment ou en planche. Ceci confirme le ciment comme étant le matériau le plus utilisé dans la construction des logements à Kinshasa. Le carrelage constitue quant à elle la norme dans les quartiers résidentiels et diminue quand on quitte les quartiers résidentiels aux quartiers non planifiés, en passant par les quartiers planifiés. Le pavement en terre battue ou en paille (11,53% des logements dans l'ensemble) est la norme dans les quartiers non planifiés (quartiers ruraux et semi-ruraux) et y représente 15,10% des logements.

Tableau 12: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le type de matériau du pavement des logements

Entre 2001 et 2004, ce sont le bois et le carrelage qui sont devenus à la mode. En effet, en 2001, 78,8% des logements étaient pavés en planche ou ciment contre 76,79% en 2004, soit une diminution de 2,01%. La proportion des logements dont le pavement est en carrelage ou en bois, est passée quant à elle de 7,8% en 2001 à 11,48% en 2004, soit une augmentation de 3,68%.

La typologie des logements selon les types de matériau du pavement et les quartiers, est présentée dans le graphique 4. Selon cette analyse, les quartiers résidentiels sont attirés par le carrelage et sont indépendants des terres battues/pailles alors que les quartiers non planifiés sont attirés par les planches/ciments et de moindre façon par les pailles/terres battues. Les quartiers planifiés quant à eux se repoussent avec les terres battue/paille mais s'attirent avec les bois et les planches/ciments.

Graphique 4: Typologie des quartiers selon le type de matériau du pavement des logements

Par ailleurs et comme l'indique le tableau 13, le carrelage dans les quartiers résidentiels est 456% plus élevé que le score théorique que l'on observerait si les types de matériau du pavement des logements étaient indépendants des quartiers. Par contre, le carrelage dans les quartiers non planifiés est 38,39% moins élevé que son score théorique. Le bois, le carrelage et les planches/ciments sont respectivement 19,60%, 27,71% et 5,98% plus élevé que leur score théorique dans les quartiers planifiés alors la terre battue/paille l'est à 65,62% de moins. Dans les quartiers non planifiés, seuls le bois et le carrelage sont sous-représentés. Du reste, le déficit le plus extrême est le bois dans les quartiers résidentiels.

Tableau 13: Taux de liaison entre le type de matériau du pavement des logements et le type de quartiers

1.3.3. Commodité des logements

Dans ce travail, nous allons analyser la commodité des logements par les moyens par lesquels on accède à l'eau et le mode d'éclairage.

À Kinshasa, la gestion de l'eau est confiée à la REGIDESO. Cette institution s'est implantée dans une très grande partie de la ville et a fait bénéficié presque tous les quartiers des infrastructures d'adduction d'eau.

Tableau 14: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon la source principale d'eau de boisson

Selon le tableau ci-dessus qui présente le pourcentage des ménages par type de quartiers et selon la source principale d'eau de boisson, plus de la moitié des ménages de notre échantillon, soit 52,19%, s'approvisionnent dans un robinet intérieur ou extérieur et 31,28% des ménages s'approvisionnent dans le robinet des autres ménages. Si l'on ajoute les 1,01% des ménages qui ont accès aux bornes fontaines, on déduit que 84,48% des ménages s'approvisionnent auprès des installations contrôlées par la Régie. Les ménages utilisent aussi d'autres sources pour s'approvisionner en eau. En effet, 7,83% des ménages s'approvisionnent dans les sources dont 3,22% utilisent les sources aménagées et 4,61% utilisent les sources non aménagées alors que 4,52 s'approvisionnent dans les puits, avec 2,88% dans les puits protégés et 1,63% dans les puits non protégés. Comme on le voit bien, le type de quartier est un facteur plus déterminant en matière d'adduction d'eau. Les faits témoignent que les ménages des quartiers résidentiels ne s'approvisionnent que dans les robinets alors que une proportion quasi négligeable des ménages des quartiers planifiés s'approvisionne dans les forages, puits protégés, puits non protégés, sources aménagées (respectivement 0,17%, 0,17%, 0,52%, 0,17%).

En RD Congo, la distribution de l'électricité reste le monopole de la Société National d'Électricité (SNEL) et le mode d'éclairage le plus usité est l'électricité. Les données relatives à la proportion des ménages par type de quartiers et selon le mode d'éclairage des logements sont présentées dans le tableau 15. Selon ce tableau, 3 ménages sur 5 disposent régulièrement ou frauduleusement d'un accès au réseau électrique de la SNEL. Par ailleurs, suite aux pannes, coupures intempestives ou encore aux délestages survenant là où le matériel de raccordement utilisé par la SNEL est vétuste, beaucoup de ménages recourent à la lampe tempête ou la bougie comme mode d'éclairage d'appoint.

Tableau 15: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le mode d'éclairage des logements

1.3.4. Assainissement des logements

La présente section analyse le problème de l'assainissement et la salubrité des logements en examinant les types de toilettes utilisées et le mode d'évacuation des ordures.

Tableau 16: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le type de toilettes utilisées

À la lumière du tableau 16, 43,15% des ménages ont comme lieux d'aisances un trou dans la parcelle contre 1,25% qui n'ont pas de toilettes. Par contre, il est clair que des grandes disparités existent à l'intérieur de chaque type de quartiers. En effet, le trou dans la parcelle est plus utilisé dans les quartiers non planifiés (56,46%) que dans les quartiers planifiés (15,69%) ou résidentiels (8,33%). Les ménages des quartiers résidentiels utilisent plus les toilettes intérieures privées avec chasse eau (67,86%) ou les toilettes extérieures privées avec chasse eau (13,10%). Comparativement aux quartiers planifiés, les toilettes les plus utilisées sont un lieu commun (34,83%) ou les toilettes extérieures privées avec chasse eau (16,38%), les latrines aménagées privées (12,93%) ou publiques (8,10%). Cette correspondance peut être illustrée par le graphique des points de ligne et colonne issu de l'analyse factorielle des correspondances suivante :

Le graphique ci-dessus renseigne que les quartiers résidentiels sont attirés par les toilettes intérieures privées avec chasse et dans une moindre mesure par les toilettes extérieures privées avec chasse eau alors que les quartiers non planifiés sont attirés par les trous dans la parcelle ou par l'absence de toilettes. Par contre, les quartiers non planifiés sont repoussés par les communs ménages et les latrines aménagées. Les quartiers planifiés quant à eux sont attirés par les toilettes intérieures et extérieures privées avec chasse eau et les latrines aménagées. C'est ainsi que le trou dans la parcelle et l'absence de toilettes sont sous-représentés dans les quartiers planifiés et résidentiels (respectivement 63,64%, 86,20% et 80,69%, 100%) alors qu'ils sont surreprésentées dans les quartiers non planifiés (respectivement 30,83% et 41,21%)

Tableau 17: Taux de liaison entre le type de toilettes utilisées et le type de quartiers

Cette lecture dénote encore qu'en matière d'aisance, les quartiers résidentiels et planifiés bénéficient d'une infrastructure adéquate, contrairement aux quartiers non planifiés où c'est à la charge des ménages de se créer un environnement propice. Or, la faiblesse de revenu et par conséquent tous les autres maux dont sont victimes la plupart de la population de Kinshasa font que celle-ci puisse accepter d'utiliser ne fût-ce qu'un trou ou pis encore ne pas avoir un lieu d'aisance. C'est ainsi que le rapport MICS2 (2001 : 34) compte 46% des ménages dans l'ensemble du pays qui utilisent les toilettes hygiéniques^35(*). Cette proportion s'abaisse à moins de 10% de ménages qui ont accès à des toilettes hygiéniques si l'on ne tient pas compte des latrines traditionnelles couvertes.

Plusieurs moyens sont utilisés par les ménages de Kinshasa pour évacuer leurs ordures. Ces moyens sont généralement l'utilisation d'un service public ou privé, l'incinération, l'enfouissement, le jet sur la voie publique ou dans un cours d'eau ou encore dans un dépotoir sauvage et enfin en compost ou fumier.

Tableau 18: Pourcentage des ménages par type de quartiers, selon le mode d'évacuation des ordures

Au regard du tableau 18, 22,68% des ménages enfouissent les ordures contre 20,42% des ménages qui les jettent dans un dépotoir sauvage. Le jet dans le dépotoir sauvage est plus prononcé dans les quartiers non planifiés (23,71%) que dans les quartiers planifiés (14,66%) et les quartiers résidentiels (4,76%). Ces deux derniers, à savoir les quartiers résidentiels et les quartiers planifiés, utilisent plus les services public ou privé (54,76% contre 45,52%). Cette pratique tient toujours à la présence des infrastructures de salubrité qui existence encore dans ces quartiers. Par ailleurs, les quartiers non planifiés sont souvent des laissé-pour-compte. Pour bien cerner ce problème, nous présentons dans le graphique suivant, la visualisation du mode d'évacuation des ordures dans les quartiers non planifiés, selon l'ordre de grandeur décroissante.

Graphique 6: Pourcentage des ménages de quartiers non planifiés, selon le mode d'évacuation des ordures

Selon ce graphique, 29,22% des ménages enfouissent leurs déchets alors que 23,71% les jettent dans un dépotoir sauvage. Par ailleurs, 16,16% pratiquent l'incinération pendant que 11,86% les transforment en compost ou fumier. Près de 8,05% des ménages jettent leurs déchets sur la voie publique et 6% dans le cours d'eau. Enfin, seulement 3,03% des ménages utilisent le service public ou privé et 1,98% utilisent les autres modes d'évacuation non mentionnés.

Ces chiffres peuvent nous montrer l'état sanitaire dans lequel se trouvent les ménages de Kinshasa, plus précisément dans les quartiers planifiés et non planifiés. Selon le rapport MICS2 (2002 : 37), près de 60% des ménages congolaises et près de 40% des ménages Kinois ne font pas usage de moyens hygiéniques^36(*) pour se débarrasser des ordures ménagères. Cette pratique contribue à la pollution du cadre de vie des ménages. C'est ainsi que Kinshasa est devenue une des plus grandes villes les plus sales du monde^37(*).

1.3.5. Confort des logements

Le confort rassemble les éléments qui contribuent à la commodité matérielle et au bien-être. Il comprend aussi la présence et le bon fonctionnement des équipements mécaniques et électriques dans le logement. Dans le cadre de ce travail, nous allons le saisir par la possession des biens mobiliers. En effet, la possession des biens mobiliers est une donnée importante dans la mesure où elle rend aussi compte du niveau de vie et de la position sociale du ménage dans la société. Nous allons toutefois analyser les biens mobiliers qui appartiennent à quatre différents espaces : la chambre à coucher, le salon, la cuisine et le garage.

Le matelas et le lit sont les mobiliers les plus communs. En effet, 93% des ménages enquêtés ont au moins un matelas alors que 90% ont au moins un lit. Toutefois, ces biens sont quasi indépendants des quartiers. Par ailleurs, la garde-robe apparaît comme un bien de luxe. Dans l'ensemble, seulement 11% des ménages enquêtés en possèdent au moins une. Cette possession varie largement selon les types de quartiers. Dans les quartiers non planifiés par exemple, seulement 3 maisons sur 50 possèdent au moins une garde-robe. Les ménages des quartiers non planifiés possèdent deux fois moins des garde-robes que les ménages des quartiers planifiées et dix fois moins que les ménages des quartiers résidentiels.

Graphique 7: Pourcentage des ménages par types de quartiers, selon la possession des biens mobiliers de la chambre à coucher

Le salon s'oppose à la chambre à coucher par le caractère privé et intime. La chambre à coucher (surtout celle des parents) est un lieu «sacro-saint» auquel, en dehors des parents, seuls les enfants ont accès. Le salon par ailleurs est le living-room, la salle de séjour où l'on accueille aussi les visiteurs.

Le tableau 19 présente le pourcentage des ménages par types de quartiers, selon la possession des biens mobiliers du salon. Dans ce tableau, la télévision, le téléphone portable, le fauteuil, la radio cassette et le ventilateur sont des biens très présents dans les logements alors que les Dvd, magnétoscope, chaîne Hi-fi, climatiseur, téléphone fixe et ordinateur sont faiblement présents. La télévision contribue largement au confort du salon. Mais comme elle coûte cher et exige la présence de l'électricité, seulement 56% des ménages dans l'ensemble qui en possèdent. Toutefois, ces chiffres renseignent que la répartition de la deuxième catégorie des biens mobiliers (Dvd, magnétoscope, chaîne Hi-fi, climatiseur, téléphone fixe et ordinateur) n'est pas équitable parmi les différents types de quartiers : ce sont les quartiers résidentiels qui en possèdent les plus. En effet, 45% des ménages des quartiers résidentiels possèdent au moins un Dvd contre 10% dans les quartiers planifiés et seulement 3% dans les quartiers non planifiés. Il en est de même pour le magnétoscope (44% contre 12% contre 4%), de la chaîne Hi-fi (37% contre 14% contre 4%), du climatiseur (31% contre 5% contre 1%), du téléphone fixe (18% contre 3% contre 1%) et de l'ordinateur (12% contre 1% contre 1%).

Tableau 19: Pourcentage des ménages par types de quartiers, selon la possession des biens mobiliers du salon

Un phénomène très curieux est le fait que 45% des ménages possèdent au moins un téléphone portable. Avec la vétusté du réseau de l'OCPT d'une part et l'« invasion » de la téléphonie mobile d'autre part, le téléphone portable n'est quasiment plus un bien de prestige pour les Kinois. Il est détenu par toutes les franges de la population (pauvre, non pauvre, mécanicien, tireur de pousse-pousse, élève, policiers, etc.)

La cuisine est un espace public mais qui est généralement réservé aux femmes. C'est le lieu par excellence du réchaud. La cuisinière, le congélateur et le frigo sont des biens coûteux et qui exigent aussi un courant électrique permanent et stable. C'est pourquoi ce sont les ménages des quartiers résidentiels qui en possèdent les plus.

Il ressort de ce fait du tableau 20 que 54% des ménages des quartiers résidentiels possèdent au moins une cuisinière contre 12% des ménages des quartiers planifiés et 4% des quartiers non planifiés. Le congélateur est détenu respectivement dans 73%, 24% et 9% des ménages des quartiers résidentiels, planifiés et non planifiés alors que le frigo est détenu dans 42%, 19% et 7% des ménages des quartiers résidentiels, planifiés et non planifiés.

Tableau 20: Pourcentage des ménages par types de quartiers, selon la possession des biens mobiliers de la cuisine

Le bien le plus déterminant pour l'existence du garage est la voiture ou la camionnette. La bicyclette et la moto peuvent se partager l'espace du salon ou de la cuisine. La voiture se révèle un bien important dans ce sens qu'on le trouve dans un ménage sur vingt. Les trois autres catégories des biens ne semblent pas se distinguer. Le vélo joue généralement un rôle ludique ou sportif dans la mesure où les ménages d'un niveau de vie élevée les achètent pour leurs enfants. Cependant, pour les populations à faible niveau de vie, il sert souvent au transport des personnes et des marchandises.

Tableau 21: Pourcentage des ménages par types de quartiers, selon la possession des biens mobiliers du garage

Dans les quartiers résidentiels, environ un ménage sur deux possède au moins une voiture. Véritables bien de luxe, les voitures exigent des sommes colossales pour leur achat, leur maintien et leur entretien. Les voitures et camionnettes prisent ensemble sont détenues par 48% des ménages des quartiers résidentiels, 9,83% des ménages des quartiers planifiés et 2,89% des ménages des quartiers non planifiés. Ces deux biens peuvent servir à la fois de moyen de locomotion et de source de revenu lorsqu'ils sont mis en exploitation. C'est ainsi que certaines personnes se transforment en taximen informels pour se procurer un peu d'argent.

CHAPITRE DEUXIEME :

MODELISATION DE LA QUALITE DE L'HABITAT

Dans ce chapitre, nous présenterons d'abord la revue de la littérature sur les essaies de modélisation de la qualité de l'habitat et la méthodologie utilisée pour analyser ses facteurs explicatifs avant de nous pencher sur l'élaboration d'un modèle de la qualité de l'habitat proprement dit.

2.1. Formulation théorique du modèle de la qualité de
l'habitat

2.1.1. Revue de la littérature

Pour améliorer le cadre de vie des ménages, il importe d'expliciter ses déterminants ainsi que les facteurs susceptibles de l'affecter. Mais, il existe très peu d'études consacrées à ce sujet en RD Congo. Nous les passerons en revue ainsi qu'un certain nombre de travaux sur les déterminants de la qualité de l'habitat dans d'autres pays susceptibles de nous éclairer dans cette étude.

Dans une étude réalisée par la société d'habitation du Québec sur la qualité de l'habitat et l'aide à la rénovation au Québec, il ressort que les seules données générales sur la qualité des logements au Canada sont indiquées par les réponses à une question portant sur l'importance des réparations que nécessite un logement^38(*). Cependant, il faut admettre qu'un logement ayant besoin d'une «réparation majeure», peut-être de façon purement occasionnelle, n'est pas nécessairement l'équivalent d'un logement inadéquat ou «hors normes» de façon persistante. En effet, un logement inadéquat peut très bien avoir été mal conçu ou sous-équipé originellement, plutôt que d'être à réparer. Les besoins de réparations ne correspondent en fait qu'à une partie des critères de déficience normative à l'aide desquels on convient habituellement de caractériser un logement inadéquat. En outre, afin de tenter d'expliquer la qualité de l'habitat et d'en identifier les principales causes, Jacques TRUDEL (1995)^39(*) s'est appesanti sur une analyse descriptive de l'évolution de la conjoncture économique et plus particulièrement des dépenses globales de rénovation et l'application des programmes d'aide à la rénovation.

Par ailleurs, les études concernant l'analyse des déterminants de la qualité de l'habitat dans les pays en voie de développement ont été réalisées en utilisant soit un modèle de probabilité linéaire, soit un modèle dichotomique du type Logit ou Probit. Nous nous limiterons ici à deux études les plus significatives qui nous guideront dans le choix de notre propre modèle.

Pour examiner les changements physiques et structurels dans les régions résidentielles de Surabaya en Indonésie et d'indiquer les régions les plus convenables où le logement pour les populations à faible revenu devrait être encouragé à cause des contraintes écologiques et physiques qui limitent la provision de terre dans un but résidentiel à des coûts inférieurs, MUKOKO SAMBA (1996)^40(*) a utilisé un modèle de probabilité linéaire comprenant cinq principales variables explicatives de la qualité de logement à savoir : le revenu, le titre de propriété, la localisation, le taux d'encombrement et la durée de résidence. La qualité de logement a été mesurée à l'aide de trois types d'indicateurs : un indicateur de la qualité de la structure, un indicateur de la qualité de l'infrastructure et un indicateur composite (qui combine les deux).

L'indicateur de la qualité de la structure comprend trois attributs qui représentent la qualité des matériaux utilisés respectivement pour murs, le pavement et la toiture. Une unité d'habitation remplit l'indicateur de la qualité de la structure si ses murs sont faits en matériaux durables permanents ; son plancher en céramiques et son toit en tuiles. Pour ce qui est de l'indicateur de la qualité de l'infrastructure, quatre indicateurs ont été utilisés: la disponibilité d'une toilette, la propriété exclusive de la toilette, l'accessibilité à l'eau potable du réseau municipal et la disponibilité d'un bac à ordures.

Les résultats de l'estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires suggèrent que l'augmentation du revenu accroît la probabilité de satisfaire les trois indicateurs^41(*). En plus, le revenu affecte l'indicateur de la structure plus qu'il fait pour l'indicateur de l'infrastructure et l'indicateur composite. La localisation et les caractéristiques du logement (représentées par la dimension de la maison ou par l'espace moyen pour chaque membre de la maison) sont des facteurs considérables dans la capacité d'une maison à satisfaire l'indicateur de la qualité de l'infrastructure. Les grandes maisons ont tendance à être mieux équipées dans les installations du système sanitaire que les plus petites maisons. La durée de résidence dans le kampung agit différemment sur les indicateurs de la qualité de la structure et de l'infrastructure : l'ancienneté du chef du ménage augmente la probabilité de satisfaire l'indicateur de l'infrastructure alors qu'elle diminue la probabilité de satisfaire l'indicateur de la structure. Le facteur le plus déterminant pour tous les indicateurs est le titre de propriété de la terre. La tenue d'un « hak milik^42(*) » augmente substantiellement la probabilité d'habiter dans une maison qui satisfait à tous les indicateurs de la qualité du logement.

KUPA Esther (2002)^43(*) a utilisé une spécification de type Logit pour analyser les déterminants de la qualité de logement à Kinshasa en se basant sur les données de l'Enquête Nationale sur le Profil SocioÉconomique des ménages (ENAPSE, 1999) en RD Congo. Les variables dépendantes sont les mêmes que celles qu'avait utilisées le professeur MUKOKO alors que les variables explicatives comprennent le revenu, le titre de propriété, l'age du chef du ménage, la taille du ménage, la superficie du plancher et la migration interne.

Par rapport à MUKOKO (1996), KUPA a considéré qu'une unité de logement dispose de la qualité de la structure si ses murs sont construits en béton armé, en ciment ou en briques cuites ; si la toiture est faite en tôle galvanisée, tuile, éternit ou dalle en béton ; si le revêtement du sol est fait en terre battue, en carrelage, en ciment lissé et en granito poli. Par ailleurs, l'indice de la qualité de l'infrastructure d'assainissement est rempli si le WC se trouve dans le logement ou dans la parcelle et est utilisé par le ménage seul, s'il existe un service public ou privé bien organisé pour l'évacuation des ordures et si le robinet se trouve dans le logement ou dans la parcelle.

Son étude a abouti à la conclusion selon laquelle la probabilité pour un ménage pris au hasard de satisfaire les indices d'infrastructure, de structure et l'indice composite est respectivement 0,0187, 0,8054 et 0,0164. Comparativement qu'en Surabaya où le titre de propriété était le facteur le plus déterminant, KUPA a montré qu'à Kinshasa, le revenu influence positivement les indices d'infrastructure, de structure et composite^44(*). En outre, la taille de ménage influence quant à elle les indices d'infrastructure et composite mais n'influence guerre l'indice de structure. Par contre, l'âge du chef de ménage influence positivement l'indice structure et négativement les indices d'infrastructure et composite. Par ailleurs, la superficie du plancher influence positivement l'indice de l'infrastructure et négativement l'indice de structure.

2.1.2. Les indicateurs ou variables expliquées

La revue des études relatives à la qualité de l'habitat réalisées précédemment nous suggère le modèle à utiliser pour analyser les facteurs explicatifs de la qualité de l'habitat sur la base des données de l'enquête 1-2-3 réalisé à Kinshasa en 2004. En effet, la notion de la qualité de l'habitat rassemble plusieurs attributs liés au logement parmi lesquels nous pouvons citer la stabilité, la salubrité, la sécurité, le confort, la flexibilité et la bonne apparence. Toutefois, notre modèle ne sera basé que sur deux attributs de la qualité de l'habitat, à savoir la stabilité et la salubrité. Ces notions seront restituées par les indicateurs de la qualité de la structure des logements et de l'infrastructure. Par ailleurs, nous parlerons de l'indicateur de la qualité de l'habitat lorsque l'on considère simultanément l'indicateur de la qualité de la structure des logements et l'indicateur de la qualité de l'infrastructure.

Une des premières fonctions de l'habitat est la protection de l'homme contre les agressions des facteurs climatiques tels que les pluies, la chaleur, le froid, l'humidité, la sécheresse, l'ensoleillement, le vent, et la salinité. En outre, l'habitat doit résister aux agressions de la faune et de la flore favorisées par les termites, les moisissures et l'agressivité chimique de certains débris végétaux. C'est ainsi qu'un habitat est de qualité si les matériaux utilisés pour sa structure résistent à l'humidité ou à une forte sécheresse ou encore aux agressions chimiques, s'ils sont des bons isolants et ne réfléchissent pas les rayonnements solaires.

La structure d'un logement comprend le mur, la toiture et le pavement. C'est ainsi que l'indicateur de la qualité de la structure sera composé de trois autres indicateurs. Il prend les valeurs suivantes :

1°) Indicateur de la qualité des murs

Un logement bénéficie de la qualité des murs lorsque ceux-ci sont faits en béton armé, en ciment ou en briques cuites. Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose des murs de qualité et 0 sinon.

2°) Indicateur de la qualité de la toiture

Un logement bénéficie de la qualité de la toiture lorsque celle-ci est en dalle en béton, en tôle galvanisée, en tuile, en ardoise ou en éternit. Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose d'une toiture de qualité et 0 s'il n'en dispose pas.

3°) Indicateur de la qualité du pavement

Un logement bénéficie de la qualité du pavement si celui-ci est en carrelage, en bois ou en ciment (planche). Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose d'un pavement de qualité et 0 sinon.

L'environnement de l'habitat exerce une influence sur la qualité de la vie et de la santé de ses habitants. Un milieu malsain est un vecteur des maladies telles que le choléra, la malaria et la fièvre typhoïde. De ce fait, l'indicateur de la qualité de l'infrastructure sera composé de trois indicateurs ci-après : indicateur de la qualité d'aisance, indicateur de la qualité d'assainissement, indicateur de commodité. Cet indicateur prend les valeurs suivantes :

1°) Indicateur de la qualité d'aisance

Est considéré comme logement de qualité d'aisance, tout logement dont les toilettes sont supposées hygiéniques. Les toilettes sont hygiéniques dès lors qu'elles se conforment à l'une des propositions suivantes :

Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose des toilettes de qualité et 0 s'il n'en dispose pas.

2°) Indicateur de la qualité d'assainissement

Un logement remplit les critères de la qualité de l'assainissement lorsqu'il utilise un des moyens sanitaires pour évacuer les ordures ménagères. Par moyen sanitaire, nous entendons :

Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose d'un assainissement de qualité et 0 sinon.

3°) Indicateur de commodité

Un logement est commode lorsque celui-ci s'approvisionne en eau de boisson de qualité. Par eau de boisson de qualité, nous considérons l'eau provenant des sources suivantes :

Cet indicateur prend la valeur 1 si le logement dispose de la commodité et 0 sinon.

2.1.3. Les variables explicatives

· aux caractéristiques propres du ménage (niveau de vie, statut matrimonial, taux d'encombrement, dépenses de logement, statut d'occupation),

· à la position sociale du chef de ménage (appréhendée par le niveau d'études du chef du ménage),

· au lieu de résidence du ménage (quartiers résidentiels, planifiés et non planifiés).

Cependant, il faut noter au préalable que le choix de l'ensemble des variables explicatives est un exercice complexe dans la mesure où le quartier de résidence, le niveau d'études, la part des dépenses consacrées au logement, le statut d'occupation par exemple peuvent être considérés comme étant déterminés par le statut de pauvreté du ménage.

Malgré la complexité du choix des variables explicatives, nous avons retenu dans le cadre de cette étude, huit variables fondamentales dans l'explication de la qualité de l'habitat. Ces variables sont :

- Le niveau d'études du chef de ménage (niveau primaire, niveau secondaire, programme non formel, niveau universitaire, niveau postuniversitaire) ;

- Le statut matrimonial ou le genre du ménage (Célibataire, marié, union libre, divorcé ou veuf) ;

- La localisation du ménage (quartiers planifiés ou résidentiels, quartiers non planifiés) ;

2.1.4. Signes attendus des coefficients des variables explicatives

La pauvreté réduit la probabilité pour un ménage de satisfaire les indicateurs de la qualité de l'habitat. Ainsi, plus le ménage est pauvre, moins il a des chances de disposer d'un habitat de qualité. Le signe associé à la pauvreté est donc négatif.

Les dépenses de logement influencent fortement la qualité de l'habitat. Ainsi, plus ces dépenses augmentent, plus la probabilité pour un ménage de satisfaire les indicateurs de la qualité de l'habitat augmente aussi. Ici, le signe du coefficient est positif.

Il est aussi relevé que le niveau d'études du chef de ménage peut apparaître comme déterminant de la qualité de l'habitat, surtout sur l'infrastructure dans la mesure où lorsqu'on est instruit, on est censé disposer de plus d'informations sur l'importance d'avoir un cadre de vie assaini. De ce fait, le signe attendu est positif.

En principe, le fait d'habiter dans un quartier non planifié a une influence négative sur la qualité de l'habitat. En effet, si le ménage est localisé dans un quartier planifié ou résidentiel, il bénéficie des infrastructures déjà établies.

Le taux de promiscuité est retenu pour justifier l'influence conjointe de la taille du ménage et du nombre de chambre à coucher. Cette variable influence différemment les deux indicateurs. En effet, le nombre de personnes par chambre à coucher augmente la probabilité de satisfaire la qualité de la structure mais réduit la probabilité de satisfaire la qualité de l'infrastructure.

Le statut d'occupation influence positivement la qualité de l'habitat. Ainsi, le signe du coefficient associé au statut d'occupation est donc positif.

Le statut matrimonial exerce une influence positive sur la qualité de la l'habitat. Ici, le signe du coefficient associé au statut d'occupation est positif.

La qualité de l'habitat est également fonction du type d'habitation. En effet, les appartements, les maisons en bandes augmentent la probabilité de satisfaire les indicateurs de la qualité de l'habitat.

2.1.5. Spécification du modèle

Les modèles de régression logistique permettent d'ajuster une surface de régression à des données lorsque la variable de régression est dichotomique^45(*). L'objectif de ces modèles consiste alors à expliquer la réalisation d'un événement considéré en fonction d'un certain nombre de caractéristiques observées pour les individus de l'échantillon.

Supposons un échantillon de N individus indicés i = 1, ..., N. Pour chaque individu, on observe si un certain événement s'est réalisé et l'on note Y_i la variable codée associée à événement. On pose,

On remarque ici le choix du codage (0,1) qui est traditionnellement retenu pour les modèles dichotomiques. En effet, celui-ci permet définir la probabilité de la réalisation de l'événement comme l'espérance de la variable codée Y_i, puisque :

Les modèles logistiques permettent ainsi d'expliquer (et de calculer) la probabilité de remplir les critères de la qualité de l'habitat quand les valeurs des caractéristiques individuelles X sont connues. La probabilité que Y_i = 1 (remplir les critères de la qualité de l'habitat) connaissant les caractéristiques individuelles X_1i, ..., X_ki, s'écrit :

où la fonction F(.) désigne une fonction de répartition dont le choix est à priori non contraint.

Toutefois, on utilise généralement deux types de fonctions : la fonction de répartition de la loi logistique et la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite. À chacune de ces fonctions correspond un nom attribué au modèle ainsi obtenu : modèle Logit et modèle Probit^46(*).

1°) Présentation du modèle Probit

Soit le modèle

(4), où

est une variable latente, c'est-à-dire qu'elle est inobservable comme la propension à satisfaire l'indicateur de la qualité de l'habitat. Néanmoins, nous pouvons observer le comportement de l'individu qui a satisfait l'indicateur de la qualité de l'habitat.

Dans un modèle Probit, on suppose que la fonction de répartition F est une loi normale. On note

la fonction de répartition et ö la fonction de densité de la loi normale centrée réduite N(0,1). Ainsi, la probabilité P_iest définie de la manière suivante :

2°) Estimation du modèle Probit

Dans le cas des modèles dichotomiques, plusieurs méthodes d'estimation sont envisageables : il s'agit des méthodes paramétriques (Moindres Carrés Non Linéaires, Maximum de Vraisemblance) et non paramétriques (Méthodes du Score Maximum, Méthode Semi - Paramétrique). La méthode d'estimation utilisée dans ce travail est la méthode du maximum de vraisemblance parce qu'elle fournit des meilleurs estimateurs lorsque la loi des perturbations est connue. Ces estimateurs sont dérivés de la manière suivante :

Soit notre échantillon de N individus indicés i = 1, .., N. Pour chaque individu, on observe si un certain événement s'est réalisé et l'on note y_i la variable codée associée à événement. On pose

La fonction de vraisemblance associée à l'observation y_i s'écrit comme le produit des probabilités et est donnée par l'expression suivante :

Par ailleurs, la vraisemblance associée à l'échantillon de taille N est donnée par l'expression suivante (8), dans laquelle on substitut y_i par ses valeurs telles que renseignées dans l'expression (6).

De l'expression (6), on déduit la log-vraisemblance. Elle est simplement égale à la dérivée de la fonction de vraisemblance.

En distinguant les observations y_i=1 et celles pour lesquelles y_i=0, la log-vraisemblance peut s'écrire sous la forme :

Le vecteur des paramètres â est obtenu en maximisant soit la fonction de vraisemblance L(y, â) soit la fonction de log-vraisemblance log L(y, â). En dérivant la log-vraisemblance par rapport aux éléments du vecteur â, on obtient un vecteur de dérivées G(â) appelé vecteur du gradient.

Où f (.) est la fonction de densité associée à F (.) et où

désigne la transposée du vecteur x_i.

En outre, on peut aussi exprimer le gradient en distinguant les observations y_i=1 et celles pour lesquelles y_i=0 de sorte qu'on aie l'expression suivante :

Pour obtenir l'estimateur du maximum de vraisemblance

, on doit résoudre le système d'équations non linéaire suivant :

avec

le vecteur de paramètres du modèle Probit estimé par la méthode du maximum de vraisemblance

3°) Effets marginaux dans le modèle Probit

Dans le modèle Probit, la valeur numérique des paramètres estimés n'a pas vraiment d'intérêt en soi^47(*). C'est ainsi que les coefficients des variables explicatives ne sont pas directement interprétables : la seule information utilisable est le signe des paramètres dans la mesure où il indique si les variables associées influencent la probabilité de l'événement y_i=1 à la hausse ou à la baisse.

Cependant, pour mesurer la sensibilité de cette probabilité par rapport aux variables explicatives, on calcule l'effet marginal. Lorsque les variables explicatives sont continues, l'effet marginal est égal à la dérivée de la probabilité estimée par rapport aux composantes de x_i.

Par contre, lorsque les variables explicatives sont qualitatives, l'effet marginal se calcule selon le procédé suivant :

Soit x_2i , cette variable explicative indiquant si le ménage est pauvre ou non. Cette variable prend deux valeurs

De ce fait, pour évaluer l'impact de l'état de pauvreté sur la probabilité d'avoir un habitat de qualité lorsque x₁=

, on calcule d'une part la probabilité (

) qu'un ménage pauvre aie un habitat de qualité et d'autre part la probabilité (

) qu'un ménage non pauvre aie un habitat de qualité. Formellement, nous aurons les expressions suivantes :

Enfin, l'effet de la pauvreté sur la qualité de l'habitat est donc mesuré par l'écart entre les deux probabilités :

4°) Comparaison entre les modèles logistiques

Historiquement, les modèles Logit ont été introduits comme des approximations de modèles Probit permettant des simples calculs. Les modèles Probit et Logit sont très similaires en terme d'ajustement parce que les lois normales et logistiques sont très proches et font partie de la famille des lois exponentielles. Cependant, on note des différences uniquement dans les cas de très grands échantillons dans la mesure ou le comportement de ces deux distributions ne diffère qu'aux extrémités du support (faibles et fortes valeurs de la fonction de répartition F)^48(*).

Une autre différence est que les valeurs estimées des paramètres de ces deux modèles ne sont pas directement comparables puisque les variances des lois normales et logistiques ne sont pas identiques. « Cette différence de variance implique que la normalisation des coefficients â n'est pas identique et que par conséquent les estimateurs de ces paramètres obtenus dans les deux modèles ne fournissent pas des réalisations identiques. Pour pouvoir comparer leurs résultats, il suffit de ramener les paramètres estimés à une échelle identique. Pour ce faire, Armemiya (1981) préconise l'emploi du facteur

: on multiplie les estimateurs du Probit par

pour comparer avec le Logit.

Nous terminons ce paragraphe en montrant qu'il est aussi possible de comparer les estimateurs du Modèle Linéaire de Probabilité avec le Logit ou le Probit. Cette comparaison se fait comme suit :

1°) Présentation du modèle Biprobit

Le modèle Biprobit ou Probit bivarié est un modèle à deux équations qui s'applique lorsque deux variables qualitatives dichotomiques doivent être expliquées simultanément. Il permet ainsi de calculer la probabilité de deux événements simultanés.

Les variables latentes

représentent la propension à satisfaire à l'indicateur de la qualité de la structure de l'habitat et la propension à satisfaire à l'indicateur de la qualité de l'infrastructure de l'habitat. Elles sont expliquées par des combinaisons linéaires de x_i1 et de x_i2respectivement. Les variables latentes sont inobservables mais nous observons si le ménage a satisfait les indicateurs de la structure et de l'infrastructure ou pas. En d'autres termes, le ménage dispose de la qualité de la structure et de l'infrastructure (

) si les propensions à satisfaire aux indicateurs de la qualité de la structure et de l'infrastructure de l'habitat sont strictement positives (

). Dans le cas contraire, le ménage ne les satisfait pas. Formellement, ces conditions peuvent s'écrire comme suit :

L'estimation du modèle Biprobit se fait sous les hypothèses sur les termes des erreurs ì_i1 et ì_i2suivantes :

, où

est le coefficient de corrélation entre ì_i1 et ì_i2.

La fonction de répartition associée à la loi normale bivariée

avec variance égale à 1 est :

2°) Estimation du modèle Biprobit

Les estimateurs du modèle Biprobit s'obtiennent par la maximisation numérique du log-vraisemblance par rapport aux paramètres

. Si les termes ì_i1 et ì_i2ne sont pas corrélés, la densité bivariée ö₂ est égale au produit des densités marginales :

Du reste, les conditions d'estimations de ce modèle se rapportent au cas du Probit lorsque

CHAPITRE TROISIEME :

ESTIMATION DU MODÈLE DE LA QUALITE DE L'HABITAT

Dans ce chapitre, il sera essentiellement question de présenter les résultats des estimations en vue d'identifier les facteurs qui ont une influence sur la qualité de l'habitat. Pour ce faire, nous estimerons par la méthode de maximum de vraisemblance un modèle Probit pour la qualité de la structure des logements et de l'infrastructure et un modèle Biprobit qui tiendra compte de deux indicateurs simultanément. Cependant, étant donné qu'il n'existe aucun modèle théorique sur lequel se baser pour sélectionner les variables explicatives de la qualité de l'habitat^49(*), nous allons procéder par une analyse exploratoire des variables retenues dans le modèle en vue de connaître les effectifs des ménages qui remplissent les indicateurs de la qualité de l'habitat et d'analyser ensuite leur dépendance.

3.1. Analyse exploratoire des données

Tableau 22: Pourcentage des ménages selon le niveau de vie et la qualité de l'habitat

En général, la possibilité de disposer d'un logement décent constitue un des éléments de la satisfaction des besoins essentiels. Il ressort de ce tableau que 67,12% des ménages sont non pauvres et seulement 32,88% sont pauvres. Est pauvre tout ménage dont la consommation journalière par personne est inférieure au seuil de pauvreté. Ce seuil est évalué à 254,5 FC par personne et par jour en milieu urbain en RD Congo^50(*). Le test d'indépendance entre la qualité de l'habitat et le niveau de pauvreté renseigne que la qualité de l'habitat dépend du niveau de la pauvreté (p-value = 0,000). En effet, parmi les non pauvres, 86,24% disposent d'une structure de qualité, 41,42% disposent d'une infrastructure de qualité alors que seulement 39,72% disposent de la qualité de l'habitat. Par contre, 69,72% des pauvres disposent d'une structure de qualité alors 19,56% et 17,03% disposent respectivement d'une infrastructure et d'un habitat de qualité.

Cette lecture dénote que les pauvres sont plus exposés à un cadre de vie qui n'est pas du tout décent, surtout au niveau des infrastructures qui accompagnent le logement. Cette situation s'illustre clairement dans le graphique suivant qui montre que les indicateurs de la qualité de l'habitat sont d'autant plus faibles que le ménage est pauvre.

Graphique 8: Répartition des ménages selon le niveau de pauvreté et la qualité de l'habitat

Tableau 23: Pourcentage des ménages selon l'âge du chef de ménage et la qualité de l'habitat

Le tableau 23 présente l'âge du chef de ménage et les indicateurs de la qualité de l'habitat. On observe que dans tous les âges, le pourcentage des ménages dont les logements disposent d'une structure de qualité varie entre 75% et 86% : ce pourcentage est très élevé pour les ménages dont le chef est âgé entre 50 et 79 ans. Par contre, un nombre réduit de logements remplissent l'indicateur de la qualité de l'infrastructure et de la qualité de l'habitat. En effet, seulement 43% et 58,33% des ménages dont l'âge du chef est compris respectivement dans l'intervalle 70 - 79 et 80-89 satisfont l'indicateur de la qualité de l'infrastructure. Quant aux autres catégories des chefs de ménage, ils satisfont à moins de 30% à la qualité de l'infrastructure. Notons également que le niveau de satisfaction de l'indicateur de la qualité de l'habitat est presque homogène dans tous les âges des chefs de ménage. En effet, le test d'indépendance entre l'âge du chef de ménage et les trois indicateurs de la qualité de l'habitat renseigne que ces deux variables ne dépendent pas l'un de l'autre.

Tableau 24: Pourcentage des ménages selon le sexe du chef de ménage et la qualité de l'habitat

La répartition des ménages selon le sexe du chef du ménage montre d'importantes différences selon que l'on est homme ou femme. Au premier coup d'oeil, l'on constate la place importante qu'occupent les ménages dirigés par les hommes (80,59%). En effet, le rapport homme - femme entre les chefs de ménage est de 4 à 1. Le tableau 24 montre que la qualité de l'habitat ne dépend pas du sexe du chef de ménage. En effet, 79,84% des ménages dont le chef est un homme disposent d'un habitat de qualité alors que cette proportion est de 79,46% chez les chefs de ménages de sexe féminin. Par ailleurs, les femmes satisfont plus à la qualité de l'infrastructure et à la qualité de l'habitat que les hommes : 35,64% des femmes disposent d'une infrastructure de qualité contre 32,74% d'hommes et 33,42% des femmes disposent d'un habitat de qualité contre 30,53% des hommes.

Tableau 25: Pourcentage des ménages selon le statut matrimonial et la qualité de l'habitat

Il ressort du tableau 25 que les mariés monogames représentent 67,61% des chefs de ménage alors que les célibataires et les mariés polygames représentent respectivement 7,54% et 1,78%. On compte également 12,83% des veufs et veuves, 5,91% des divorcés et 4,32% des ménages qui vivent en union libre. La majorité de ces ménages disposent d'une structure de qualité. Par contre, seulement 54,05% des mariés polygames, 42,04% des célibataires, 33,40% des mariés monogames, 33,33% des divorcés, 29,96% des veufs ou veuves et 17,78% des ménages vivant en union libre disposent d'une infrastructure de qualité. A l'opposé, 45,95% des mariés polygames, 39,49% des célibataires, 31,41% des mariés monogames, 30,89% des divorcés, 27,72% des veufs ou veuves et 15,56% des ménages vivant en union libre disposent d'habitat de qualité. De ce fait, il est évident que la qualité de l'habitat soit fonction du statut matrimonial du chef de ménage.

Tableau 26: Pourcentage des ménages selon le degré de promiscuité et la qualité de l'habitat

Par promiscuité, on entend généralement un voisinage désagréable et gênant pour l'intimité (de personnes qui vivent ensemble dans un espace restreint)^51(*). Cette caractéristique est mesurée par un indicateur nommé « degré de proximité » qui renseigne sur le niveau d'encombrement des personnes dans une chambre. Mathématiquement, il est égal au nombre de personnes par chambre à coucher. Dans le cadre de ce travail, nous considérons qu'il y a grande promiscuité lorsqu'il y a 4 personnes ou plus par chambre à coucher.

La lecture du tableau 26 montre que près de la moitié des ménages (47,64%) vivent dans une grande proximité. Par ailleurs, quel que soit le degré de promiscuité, beaucoup de ménages disposent d'une structure de qualité alors que la qualité de l'infrastructure et de l'habitat sont satisfaites par un nombre peu élevé des ménages. Du reste, la qualité de l'habitat dépend du degré de promiscuité dans le logement : elle diminue lorsque le degré de promiscuité augmente. Cette augmentation est souvent due à la cohabitation de plusieurs membres de familles dans un seul ménage.

Tableau 27: Pourcentage des ménages selon le niveau d'étude du chef de ménage et la qualité de l'habitat

Le tableau 27 présente le pourcentage des ménages selon le niveau d'études du chef de ménage et la qualité de l'habitat. Il y ressort que le niveau secondaire est le niveau de l'enseignement le plus élevé suivi par plus de la moitié des chefs de ménage, soit 54,54%. Les niveaux universitaire et postuniversitaire sont atteints respectivement par 22,68% et 0,36% alors que seulement 18,86% des chefs de ménages se sont arrêtés à l'école primaire. Notons qu'il existe des chefs de ménage qui ont suivi des programmes non formels. Ceux-ci ne représentent que 3,57% des chefs de ménages.

Le niveau d'études est un facteur qui influence la qualité de l'habitat. Une autre lecture de tableau 27 renseigne que les trois indicateurs de la qualité de l'habitat augmentent avec le niveau d'études. 90,56% des universitaires disposent d'une structure de qualité, 54,16% d'une infrastructure de qualité et 52,36% d'un habitat de qualité. Comparativement aux postuniversitaires, tous remplissent l'indicateur de la qualité de la structure, 71,43% remplissent l'indicateur de la qualité de l'infrastructure et 71,43% remplissent l'indicateur de la qualité de l'habitat. Ces pourcentages sont de loin supérieurs aux autres niveaux d'études.

Tableau 28: Pourcentage des ménages selon le statut d'occupation et la qualité de l'habitat

Il ressort du tableau ci-dessus que 79,95% des propriétaires, 79,61% des locataires, 98,31% des ménages logés par l'employeur et 62,52% des ménages logés dans la concession familiale remplissent l'indicateur de la qualité de la structure. Comparativement à la qualité de l'infrastructure, c'est seulement 33,33% des propriétaires, 32,93% des locataires, 53,57% des ménages logés par l'employeur et 25% des ménages logés dans la concession familiale qui en disposent. En ce qui concerne la qualité de l'habitat, il convient de noter que la proportion des ménages qui en disposent est faible par rapport aux deux premiers. En effet, 31,08% des propriétaires, 30,52% des locataires, 53,57% des ménages logés par l'employeur et 12,50% des ménages logés dans la concession familiale satisfont à cet indicateur.

Une autre lecture du ce tableau renseigne que la qualité de l'habitat dépend du statut d'occupation. Les ménages logés par l'employeur ou dans les maisons à vendre et les ménages propriétaires de leur logement disposent plus de la qualité de l'habitat que les autres types de ménages. Toutefois, il convient de préciser 42,67% des ménages sont propriétaires de leur logement, 39,84% sont locataires et 17,49% se partagent les autres propriétés.

Tableau 29: Proportion des ménages selon la localisation et la qualité de l'habitat

Le tableau 29 montre que la qualité de l'habitat dépend de la localisation du ménage. Les ménages vivant dans les quartiers résidentiels et planifiés disposent d'un cadre de vie meilleur par rapport aux ménages vivant dans les quartiers non planifiés. En effet, 94,05% des ménages des quartiers résidentiels disposent d'une structure qualité contre 90% dans les quartiers planifiés et 74,74% dans les quartiers non planifiés. Du côté de la qualité de la structure, 71,43% des ménages des quartiers résidentiels en disposent contre 57,07% dans les quartiers planifiés et seulement 21,31% dans les quartiers non planifiés. L'indicateur de la qualité de l'habitat est quant à lui satisfait par 71% des ménages des quartiers résidentiels, 54,66% des ménages des quartiers planifiés et seulement 19,05% des ménages des quartiers non planifiés.

Tableau 30 : Proportion des ménages selon le type d'habitat et la qualité de l'habitat

Le tableau 30 montre que les studios satisfont le moins à la qualité de l'habitat. Par ailleurs, le test de Khi-carré montre que la qualité de l'habitat dépend du type d'habitat.

3.2. Présentation des résultats

Les équations de la qualité de l'habitat ont fait l'objet de plusieurs estimations. Les tableaux ci-après font apparaître les résultats des dernières estimations de trois différents modèles. Le premier modèle (Modèle 1) présente l'estimation par la méthode Probit de l'indicateur de la qualité de la structure (IQS) alors que le deuxième modèle (Modèle 2) présente l'estimation de l'indicateur de la qualité de l'infrastructure par la même méthode (IQI). Le troisième modèle (Modèle 3) quant à lui estime simultanément l'indicateur de la qualité de la structure et l'indicateur de la qualité de l'infrastructure à l'aide du modèle Probit bivarié. Celui est utilisé pour mesurer l'interaction entre les deux indicateurs, toutes choses égales par ailleurs.

Tableau 31: Estimation du modèle de la qualité de la structure et du modèle de la qualité de l'infrastructure par la méthode Probit

Le tableau 31 présente les résultats de l'estimation du modèle Probit pour la qualité de la structure et la qualité de l'infrastructure. La situation de référence pour satisfaire à la qualité de la structure et de l'infrastructure est celle d'un ménage non pauvre, vivant dans un appartement ou villa localisé un quartier planifié ou résidentiel où il n'est ni propriétaire, ni locataire. Le chef de ménage est célibataire et a fait seulement les études primaires.

Globalement, les deux modèles sont statistiquement valides. En effet, les Khi-Deux sont hautement significatifs, montrant ainsi que toutes les variables explicatives considérées ensemble sont significativement différentes de zéro. Les coefficients de détermination des différentes régressions sont faibles, mais ces résultats sont typiques des analyses transversales. Les pourcentages de bonnes prédictions des deux modèles sont de 84% et 74%. Ces pourcentages indiquent que dans 84% de cas, le modèle 1 prédit correctement le comportement des ménages face à la qualité de la structure et que le modèle 2 prédit correctement le comportement des ménages face à la qualité de l'infrastructure dans 74% de cas.

Le tableau 32 quant à lui présente l'estimation par la méthode Biprobit de la qualité de l'habitat. Un ménage dispose de la qualité de l'habitat s'il dispose de la qualité de la structure et de la qualité de l'infrastructure. Les variables dépendantes et le ménage de référence sont les mêmes que dans les deux premiers modèles. Le diagnostic fait sur ce modèle renseigne qu'il est globalement bon et que le modèle prédit correctement le comportement des ménages face à la qualité de l'habitat dans 75% des cas.

Par ailleurs, l'utilisation d'un Probit bivarié pour l'estimation conjointe de la qualité de la structure et de l'infrastructure est corroborée par le résultat du test LR indiquant une corrélation positive, statistiquement significative, entre les résidus des deux équations. Les facteurs non observés associés à la qualité de la structure et de l'infrastructure sont donc corrélés.

Eu égard à ce qui précède, les ménages disposant de la qualité de la structure sont également plus susceptibles de disposer de la qualité de l'infrastructure et vice-versa. Ces deux indicateurs semblent donc être davantage des compléments que des substituts pour la qualité de l'habitat.

Tableau 32: Estimation du modèle de la qualité de l'habitat par la méthode Biprobit

3.3. Calcul des effets marginaux et élasticités

Les valeurs estimées des paramètres ne sont pas directement interprétables. C'est ainsi qu'on s'intéresse seulement à leurs signes : un signe positif (respectivement négatif) indique qu'une augmentation de la variable explicative considérée augmente (respectivement diminue) la probabilité disposer d'un habitat de qualité. Toutefois, pour mesurer et comparer les effets des variables explicatives sur la probabilité de disposer de la qualité de l'habitat, nous avons calculé les effets marginaux et les élasticités.

Tableau 33: Calcul des effets marginaux pour les modèles de la qualité de l'habitat

Tableau 34: Calculs des élasticités pour les modèles de la qualité de l'habitat

4.4. Statique comparative

La probabilité de disposer d'un habitat de qualité est fonction des caractéristiques du ménage et du chef de ménage. C'est ainsi que nous présentons dans le tableau suivant une simulation de la probabilité de disposer d'un habitat de qualité compte tenu de la variation de certains déterminants, les autres restant égaux par ailleurs.

4.5. Interprétation des résultats

Le modèle estimé de la qualité de l'habitat (modèle 3) identifie six variables pertinentes expliquant le comportement des ménages de Kinshasa face à la qualité de l'habitat. Il s'agit des variables niveau de vie, dépenses de logement, niveau d'études du chef de ménage, localisation du ménage, statut d'occupation et type d'habitat. Par ailleurs, seul le niveau d'études du chef de ménage n'est pas significatif pour le modèle de la qualité de la structure (modèle 1) alors que le statut d'occupation ne l'est pas pour le modèle de la qualité de l'infrastructure.

Être pauvre est significatif et a un effet négatif dans les trois modèles. Ceci montre que la pauvreté diminue la probabilité de satisfaire les indicateurs de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat. En outre, lorsque les pauvres augmentent d'une unité, la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat diminuent respectivement de 4,81, 10,91, et 11,34 unités. Cette variation traduit l'intérêt qu'on doit donner à la lutte contre la pauvreté.

La probabilité de remplir l'indicateur de la qualité de l'habitat augmente avec la part de dépenses consacrées au logement. Cette variable est hautement significative dans les trois modèles mais elle influence plus la probabilité de remplir l'indicateur de la qualité de la structure que la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de l'habitat et de l'infrastructure.

Le niveau d'instruction du chef de ménage, de signe positif, est hautement significatif pour le modèle de la qualité de l'infrastructure et de l'habitat, traduisant ainsi l'intérêt que l'on doit accorder à l'éducation des chefs de ménage. En effet, éduquer les chefs de ménage revient à leur faire comprendre les avantages aussi bien sanitaires qu'environnementaux liés à la qualité de l'habitat.

Le fait de résider dans un quartier non planifié a un impact négatif respectivement au seuil de 10% et 1% sur la qualité de la structure et sur la qualité de l'infrastructure. Ce résultat s'explique par le fait que les quartiers non planifiés ne bénéficient pas d'infrastructures adéquates et sont construits par les ménages seuls qui, pour la plupart, sont pauvres. Ceci est d'autant plus vrai qu'à partir du calcul de l'effet marginal, on constate que la réduction d'une unité des quartiers non planifiés augmente la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat respectivement de 3,6, 21,74, et de 21,61 unités.

Le statut d'occupation est statistiquement significatif au seuil de 10% pour le modèle de la qualité de la structure et au seuil de 5% pour la qualité de l'habitat. Le fait d'être propriétaire ou locataire augmente la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de la structure et de l'habitat. Ceci est vrai dans la mesure où les matériaux de constructions sont disponibles et se vendent à bon marché. Par ailleurs, être propriétaire augmente la probabilité de remplir l'indicateur de la qualité de la structure de 1,38% alors que le fait d'être locataire le fait varier de 5,45%. Comparativement à la qualité de l'habitat, le fait d'être propriétaire augmente la probabilité de disposer d'un habitat de qualité de 8,41% alors que le fait d'être locataire le fait varier de 13,33%. Ceci s'explique par le fait que beaucoup de propriétaires des logements disposent des parcelles et construisent pendant qu'ils y habitent déjà. Le fait de ne pas disposer d'assez d'argent pour construire du coup diminue tant soit peu la qualité de la structure. Par contre, les ménages locataires habitent dans des parcelles qui sont déjà construites par des nantis.

La modalité Maison en bande a un signe positif et est statistiquement significative au seuil de 10% pour la qualité de la structure, 1% pour la qualité de l'infrastructure et de l'habitat. Elle augmente la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat respectivement de 2,79%, 18,54% et 18,51%. Par contre, les modalités maison dans une concession et studio ont des effets négatifs sur la probabilité de disposer d'un habitat de qualité. En effet, la maison dans concession diminue la probabilité de remplir l'indicateur de la qualité de la structure de 3,01% alors que le studio diminue cette probabilité de 11,64%. L'impact de la maison dans concession sur la qualité de l'infrastructure et de l'habitat est qu'elle diminue ces probabilités de 6,86% et 6,95% pendant que le studio les diminue de 16,11% et 17,02%.

Le degré de promiscuité dans les ménages, bien que présentant un signe positif pour la qualité de la structure et un signe négatif pour la qualité de l'infrastructure et de l'habitat, ne semble pas être très significatif pour expliquer les trois indicateurs de la qualité de l'habitat. De même, le statut matrimonial du chef de ménage n'est pas non plus significativement différent de zéro.

Compte tenu de ces déterminants, la probabilité (P_i) pour notre ménage de référence de disposer d'un habitat de qualité étant donnée son niveau de vie, les dépenses de logement, son niveau d'études, la localisation de son logement, le nombre de personnes par chambre à coucher, son statut d'occupation, son statut matrimonial, le type d'habitat est de 0,9332 pour la qualité de la structure, 0,3329 pour la qualité de l'infrastructure et 0,3218 pour la qualité de l'habitat. Cette probabilité renseigne que les ménages de Kinshasa ont énormément de chance de remplir l'indicateur de la qualité de la structure. Par contre, ils ont pratiquement peu de chance de remplir les indicateurs de la qualité de l'infrastructure et de la qualité de l'habitat.

Les simulations des probabilités montrent que pour un ménage non pauvre, la probabilité de remplir les indicateurs de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat est respectivement de 0,9456, 0,3681 et 0,3584. Lorsque ce ménage est pauvre, cette probabilité diminue de 0,481, 0,1091, 0,1134 unité respectivement pour la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat. La pauvreté réduit la qualité de l'infrastructure et de l'habitat plus qu'elle le fait pour la qualité de la structure. Un ménage non pauvre vivant dans un quartier planifié a plus de chance de disposer d'un habitat de qualité qu'un ménage pauvre vivant dans un quartier planifié. En effet, l'écart de la probabilité est 0,351, 0,1225 et 0,1289 unité pour la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat. Parallèlement, les ménages pauvres vivant dans un quartier non planifié ont moins de chance de disposer de la qualité de l'habitat que les ménages pauvres vivant dans un quartier planifié. L'impact du quartier non planifié réduit cette probabilité de 0,519, 0,1987 et 0,1951 respectivement pour la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat.

Comparativement à la pauvreté, la planification des quartiers influence fortement la qualité de l'habitat. Cet impact est plus sensible dans la qualité de l'infrastructure et de l'habitat. Statistiquement, ceci est même confirmé par la statistique z (en valeur absolue) des quartiers non planifiés qui est supérieure dans presque toutes les estimations.

Certes, la probabilité de disposer de la qualité de l'habitat pour un ménage non pauvre vivant dans un quartier planifié est plus faible que celle dont le chef, en plus d'être non pauvre et de vivre dans un quartier planifié, a fait les études universitaires ou postuniversitaires. Du reste, cette probabilité diminue dès lors que le ménage est pauvre.

Qu'il s'agisse des maisons dans une concession ou des maisons en bandes, les types d'habitation influencent différemment la qualité de l'habitat. En effet, habiter dans une maison dans une concession diminue la probabilité de disposer de la qualité de l'habitat pour un ménage non pauvre vivant dans un quartier planifié et dont le chef est universitaire alors que cette probabilité augmente lors que le ménage habite dans une maison en bandes. L'écart de probabilité entre un ménage de cette caractéristique et le fait d'habiter dans une maison dans une concession est respectivement de -0,38% ; -1,47% et -1,60% pour le qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat. Comparativement au fait d'habiter dans une maison en bandes, cet écart est de 1% ; 12,57% et 12,91% respectivement pour la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat.

Notons enfin qu'un ménage pauvre vivant dans une maison dans une concession localisée dans un quartier non planifié a relativement peu de chance de disposer de la qualité de l'habitat. Ces ménages disposent respectivement de 86,67% ; 19,10% et 17,83% de chance de disposer de la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat. Comparativement aux ménages pauvres vivant dans un quartier planifié, l'écart est de 6,31% ; 21,10% et 20,76% respectivement pour la qualité de la structure, de l'infrastructure et de l'habitat.

CONCLUSION

L'objectif de notre étude était d'identifier les déterminants d'ordre socio-économique de la qualité de l'habitat à Kinshasa en nous servant des données de l'enquête 1-2-3 réalisée en 2004. En effet, les indicateurs de la qualité de la structure du logement et de la qualité de l'infrastructure sont les deux critères retenus pour expliquer la qualité de l'habitat. La structure d'un logement comprend le mur, la toiture et le pavement. Une unité d'habitation remplit l'indicateur de la qualité de la structure du logement si ses murs sont faits en béton armé, en ciment ou en briques cuites ; si sa toiture est faite en dalle en béton, en tôle galvanisée, en tuile, en ardoise ou en éternit ; et si son pavement est en carrelage, en bois ou en ciment.

Par ailleurs, l'indicateur de la qualité de l'assainissement comprend les toilettes, le mode d'évacuation des ordures et la source d'approvisionnement en eau. Un logement dispose d'un assainissement de qualité si ses habitants utilisent les toilettes intérieures ou extérieures privées avec chasse eau, les latrines aménagées publiques et privées ou les communs ménages ; s'ils utilisent un moyen sanitaire (service public ou privé, incinération, enfouissement, compost ou fumier) pour évacuer les ordures ; et s'ils s'approvisionnent en eau de boisson de qualité (robinet intérieur ou extérieur, borne fontaine, robinet autre ménage, puit protégé, source aménagée ou forage).

L'identification des déterminants de la qualité de l'habitat a été réalisée grâce au modèle Biprobit. L'intérêt accordé à ce modèle se justifie au fait qu'il nous a permis d'estimer simultanément l'indicateur de la qualité de la structure du logement et l'indicateur de la qualité de l'infrastructure tout en montrant si les événements représentés par ces indicateurs sont corrélés.

Du point de vue empirique, cette étude a confirmé l'existence d'une typologie spécifique à chaque quartier. Nos résultats montrent par ailleurs que le profil moyen des habitations est le quartier planifié. Ainsi, les quartiers résidentiels sont généralement construits en béton armé, tôlés en dalle en béton, pavés en carreaux et dont le lieu d'aisance est à l'intérieur avec la chasse eau. Les quartiers planifiés quant à eux s'approchent plus des quartiers résidentiels que les quartiers non planifiés. En effet, les quartiers planifiés sont généralement construits en murs de ciment et tôlés en tuile ou éternit alors que les quartiers non planifiés sont en tôle galvanisée et de récupération.

Cependant, la probabilité pour un ménage non pauvre, vivant dans un appartement ou une villa qui est localisé dans un quartier résidentiel ou planifié et dont le chef est célibataire et s'est arrêté à l'école primaire de disposer d'un habitat de qualité est 0,3218. Par ailleurs, la probabilité pour ce même ménage de disposer d'une structure de qualité et d'une infrastructure de qualité est respectivement de 0,9332 et de 0,3312.

De ce fait, les facteurs qui déterminent la qualité de l'habitat sont le niveau de vie, la part des dépenses consacrées au logement, la localisation, le type d'habitation, le statut d'occupation et le niveau d'études du chef de ménage. Parmi ces facteurs, il sied de noter que le niveau d'études du chef de ménage ne détermine pas la qualité de la structure. Egalement, le statut d'occupation ne détermine pas la qualité de l'infrastructure.

Le niveau de pauvreté réduit la probabilité de disposer d'un habitat de qualité. Lorsque le ménage est pauvre, les probabilités de remplir les indicateurs de la qualité de l'habitat, de la qualité de la structure et de la qualité de l'infrastructure sont respectivement de 0,2450, 0,8975 et 0,2590.

La part de dépenses consacrées au logement, le statut d'occupation du logement et le niveau d'études du chef de ménage augmentent quant à eux la probabilité de disposer de la qualité de l'habitat. Toutefois, la probabilité de disposer de la qualité de la structure est légèrement réduite à la baisse lorsque le chef de ménage n'a pas fait les études secondaires ou universitaires.

Comme pour la pauvreté, le fait de résider dans un quartier non planifié réduit la probabilité de disposer d'un habitat de qualité. Lorsque notre ménage de référence est pauvre et vit dans un quartier non planifié, il a 19,08% de chance de disposer d'un habitat de qualité alors que si ce ménage vit dans un quartier planifié, il aura 38,59% de chance de disposer de la qualité de l'habitat. Ainsi, le fait d'habiter dans un quartier planifié influence fortement la qualité de l'habitat.

D'une façon générale, les maisons dans des concessions et les studios diminuent la probabilité de disposer de la qualité de l'habitat. Par contre, les maisons en bandes influencent positivement la qualité de l'habitat.

Il faut réhabiliter l'État en tant que premier promoteur de l'habitat. Toutefois, la promotion de l'habitat ne doit pas être considérée comme l'apanage de l'État seul. Là où l'État pourra prouver son incapacité, les promoteurs privés peuvent encore tenter leur chance.

Compte tenu de la faiblesse des revenus, nous suggérons que l'État puisse aménager les sites (surtout à l'extension Est de la ville) et promouvoir l'habitat planifié du type des logements sociaux et dans une large mesure l'habitat administré.

3. Au niveau des ménages, ceux-ci doivent, au delà d'être instruits, posséder des bonnes qualités des poubelles de recueillement. Ceci supposerait, dès lors, que l'on soit assuré que la collecte s'effectue de façon adéquate au niveau de la parcelle. Par `` collecte adéquate'', nous entendons un mode de collecte qui garantisse un maximum de protection hygiénique et évite toute sorte de nuisance qui peuvent survenir lors du stockage à domicile en attendant le passage du service d'assainissement. Pour ce faire, la possession d'un bac à ordure, couvert et de bonne qualité sera de grande importance.

Quoi qu'il en soit, ce travail n'a pas eu la prétention d'épuiser tous les aspects de l'analyse de la qualité de l'habitat. Dans ce champ, bien que nous ayons utilisé un modèle robuste pour notre spécification, il existe encore des limites en termes de la méthodologie de la collecte des données, mais surtout en terme de la quantification. En effet, la qualité de l'habitat est une notion complexe qui englobe plusieurs attributs dont on pouvait tenir compte pour la construction d'un indicateur de la qualité de l'habitat. Cependant, les enquêtes disponibles ne tiennent pas compte de tous ces aspects. C'est ainsi qu'il serait d'ailleurs utile que des travaux ultérieurs aillent plus loin dans cette voie, en essayant précisément de construire un indicateur composite de la qualité de l'habitat qui tiendra compte d'un éventail assez large d'attributs.

ANNEXES

. biprobit IQS IQI PAUVRE M_EFFORT NETUDE2 NETUDE3 NETUDE4 LOC3 MPROM STATUT2 STATUT3 GENRE2 GENRE3 GENRE4 TYPEH4 TYPEH5 TYPEH6

. probit IQS PAUVRE M_EFFORT NETUDE2 NETUDE3 NETUDE4 LOC3 MPROM STATUT2 STATUT3 GENRE2 GENRE3 GENRE4 TYPEH4 TYPEH5 TYPEH6

. probit IQI PAUVRE M_EFFORT NETUDE2 NETUDE3 NETUDE4 LOC3 MPROM STATUT2 STATUT3 GENRE2 GENRE3 GENRE4 TYPEH4 TYPEH5 TYPEH6

2: AFC entre le type de matériau de la toiture des logements et le type de quartiers

3: AFC entre le type de matériau du pavement des logements et le type de quartiers

BIBLIOGRAPHIE

TABLE DES MATIERES

ANNEXES...............................................................................................82

* ² RD Congo (Ministère des Travaux Publics, de l'Aménagement du Territoire, de l'Urbanisme et de l'Habitat, PNUD ; et CNUEH-Habitat), Plan national pour l'habitat : rapport de synthèse, Kinshasa, mai 2001, p.5

* ³ ADRET B., Economie de la construction à Kinshasa, L'harmattan, Paris, 1998, p.12.

* ⁴ RDCongo (MPLAN), Document stratégique pour la réduction de la pauvreté (DSRP), Kinshasa, Mars 2006, p.55

* ⁶ RD Congo (Ministère des Travaux Publics, de l'Aménagement du Territoire, de l'Urbanisme et de l'Habitat, PNUD et CNUEH-Habitat), Plan national pour l'habitat : vol. 1, Kinshasa, Octobre 2000, p.9

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* ¹³ CANEL P. et Al., Construire la ville africaine, Karthala - ACCT, Paris, 1990, p.16

* ¹⁴ MBUMBA N., Kinshasa 1881-1981 : 100 ans après Stanley, éd. CRP, Kinshasa, 1982, p.31

* ¹⁷ NZUZI L., TSHIMANGA M., Pauvreté urbaine à Kinshasa, Cordaid, La Haye, 2004, p.42

* ¹⁸ RD Congo (MPLAN), Monographie de la ville de Kinshasa, Kinshasa, Avril 2005, p.12

* ²³ BUKUMBA T. et KABAMBA K., « Urbanisation et détérioration de l'environnement et de l'habitat à Kananga » in Zaïre-Afrique, n°241, janvier 1990, p.25

* ²⁵ République Française (Ministère de la coopération), Manuel d'urbanisme en pays tropical, Volume 2, éd. Du Ministère de la Coopération, Paris, 1974, p. 30

* ²⁶ TRUDEL J., La qualité de l'habitat et l'aide à la rénovation au Québec, Société d'habitation du Québec, Québec, 1995, p.15

* ²⁷ République Française (Ministère de la coopération), Manuel d'urbanisme en pays tropical,

* ³⁰ Timothée Makabu ma Nkenda, « L'organisation de la collecte des données de l'enqûete 1-2-3 de Kinshasa » in Stateco : méthodes statistiques et économiques pour le développement et le transition, n°99, INSEE-DIAL, AFRISTAT, 2005, p. 145

* ³⁴ Le taux de liaison est une métrique qui est calculée à partir du tableau des correspondances entre deux variables qualitatives. Il est défini par :

, où

désignent respectivement l'effectif et l'effectif théorique de la ligne i et de la colonne j.

* ³⁵ Par toilettes hygiéniques, le rapport MICS2 entend les toilettes connectées au système d'égouts et les toilettes à chasse d'eau, les latrines améliorées - latrines à évacuation, les latrines à ventilation ainsi que les latrines traditionnelles couvertes.

* ³⁶ Par moyens hygiéniques d'évacuation des ordures, MICS2 entend le service organisé, l'incinération, l'enfouissement et le compost ou fumier.

* ³⁷ Kinshasa a cédé à son ancienne appellation «Kin la belle » et est devenue «Kin la poubelle »

* ³⁸ Cette question est : « Ce logement nécessite-t-il des réparations? (Ne tenez pas compte des rénovations, rajouts ou transformations souhaités ni des travaux d'améliorations en vue d'économiser l'énergie)... Oui, des réparations majeures,... Oui, des réparations mineures,... Non, seulement un entretien régulier.»

* ⁴⁰ MUKOKO S., Low-income housing in growing urban economies, a case-study of Surabaya, Indonesia, UNCRD, Nagoya, 1996, pp.66-94

* ⁴¹ Bien que le revenu ne soit pas différent de zéro pour l'indice de l'infrastructure.

* ⁴² Le « hak milik » est un titre qui est détenu par les propriétaires sûrs et qui les confèrent le droit de propriété ou le droit puissant de construire « hak guna bangunan ».

* ⁴³ KUPA K. E., La problématique de logement urbain pour la population à faible niveau de revenu. Cas de Kinshasa, Mémoire de fin d'études en Sciences Economiques, UNIKIN, 2002

* ⁴⁴ Bien que le revenu ne soit pas significatif pour l'indice de la structure.

* ⁴⁵ HOWEL C. David, Méthodes statistiques en sciences humaines, De Boeck, Paris, 1998, p. 615

* ⁴⁶ Le mot Probit est simplement une forme contractée de l'expression anglaise probability unit.

* ⁴⁷ ALBAN THOMAS, Économétrie des variables qualitatives, Dunod, Paris, 2000, p. 55

* ⁵⁰ RD Congo (MPLAN), Document stratégique pour la croissance et la réduction de la pauvreté (DSCRP), Kinshasa, juin 2006, p.23

Les déterminants de la qualité de l'habitat à Kinshasa. Approche par le modèle Biprobit (Probit Bivarié)

INTRODUCTION

I. PROBLEMATIQUE

II. CHOIX ET INTERET DU SUJET

III. HYPOTHESES

IV. METHODOLOGIE

V. DELIMITATION DU SUJET

VI. CANEVAS DU TRAVAIL

CHAPITRE PREMIER :

LE SECTEUR DE L'HABITAT À KINSHASA

1.1. Présentation de la ville de Kinshasa

1.1.1 Aperçu historique

1.1.2 Aperçu morphologique

1.1.3 Organisation administrative

1.1.4. Croissance urbaine

1.2. Physionomie de l'habitat à Kinshasa

1.2.1. Définition des concepts de base

1.2.2. Typologie de l'habitat à Kinshasa

1.3. Les conditions de logement à Kinshasa

1.3.1. Présentation de la base des données

1.3.2. Morphologie des logements

1.3.3. Commodité des logements

1.3.4. Assainissement des logements

1.3.5. Confort des logements

CHAPITRE DEUXIEME :

MODELISATION DE LA QUALITE DE L'HABITAT

2.1. Formulation théorique du modèle de la qualité de l'habitat

2.1.1. Revue de la littérature

2.1.2. Les indicateurs ou variables expliquées

1°) Indicateur de la qualité des murs

2°) Indicateur de la qualité de la toiture

3°) Indicateur de la qualité du pavement

1°) Indicateur de la qualité d'aisance

2°) Indicateur de la qualité d'assainissement

3°) Indicateur de commodité

2.1.3. Les variables explicatives

2.1.4. Signes attendus des coefficients des variables explicatives

2.1.5. Spécification du modèle

1°) Présentation du modèle Probit

2°) Estimation du modèle Probit

3°) Effets marginaux dans le modèle Probit

4°) Comparaison entre les modèles logistiques

1°) Présentation du modèle Biprobit

2°) Estimation du modèle Biprobit

CHAPITRE TROISIEME :

ESTIMATION DU MODÈLE DE LA QUALITE DE L'HABITAT

3.1. Analyse exploratoire des données

3.2. Présentation des résultats

3.3. Calcul des effets marginaux et élasticités

4.4. Statique comparative

4.5. Interprétation des résultats

CONCLUSION

ANNEXES

BIBLIOGRAPHIE

TABLE DES MATIERES

2.1. Formulation théorique du modèle de la qualité de
l'habitat