Chapitre 7. Le taux de scolarisation à l’épreuve du genre en Afrique
p. 179-201
Texte intégral
Introduction
1Généralement, en matière de scolarisation et de genre en Afrique, on pense d’emblée au phénomène de la sous-scolarisation des filles (Kelly et Elliott, 1982 ; Lange, 1998 et 2007). Mais on s’interroge rarement sur les éventuelles difficultés qui peuvent affecter les calculs touchant à la fréquentation de l’école selon le sexe. Alors que le taux de scolarisation (brut, net ou par âge) met en rapport un effectif scolaire et un effectif scolarisable, relatifs à un niveau d’enseignement et à un âge ou un groupe d’âges donnés, dans quelle mesure leur connaissance respective pour chaque sexe peut-elle être entachée de biais liés au genre ? Et cela, en fonction du type de sources de données à partir desquelles est effectué le calcul des taux de scolarisation : d’un côté, celui produit par le ministère de l’Éducation qui s’appuie sur les statistiques scolaires et les projections de population scolarisable ; de l’autre, celui issu des recensements ou d’enquêtes nationales.
2Ce chapitre se propose d’illustrer, à travers quelques exemples documentés en Afrique subsaharienne, certains biais pouvant affecter le calcul des taux de scolarisation selon le sexe et renvoyant à une question de genre. Dans un premier temps, nous abordons le problème de l’« invisibilité » statistique de certaines catégories d’enfants, non prises en compte dans la mesure de ces taux, au numérateur (au titre d’élèves) comme au dénominateur (au sein de la population scolarisable) : les enfants des rues, ceux des camps de réfugiés et les élèves d’écoles musulmanes non reconnues. Ensuite, à partir d’un exemple relatif à Madagascar, nous nous intéressons aux possibles effets sur les taux de scolarisation des problèmes liés au recueil et à la déclaration des âges lors des opérations de collecte démographique. Dans un troisième temps, à travers le cas de Ouagadougou, capitale du Burkina Faso, nous abordons la question des biais, selon le sexe, engendrés par l’utilisation de projections démographiques pour estimer la population scolarisable, lesquelles ne prennent pas en compte le phénomène migratoire vers la capitale, différencié selon le sexe – à l’instar des migrations de travail des jeunes filles. Enfin, nous traitons des possibles effets de la dimension genre sur les politiques éducatives à travers les taux de scolarisation.
I. Genre et « invisibilité » statistique de certains enfants
3Si le taux de scolarisation est censé rendre compte du nombre d’enfants scolarisés – inscrits ou qui fréquentent l’école – par rapport à l’ensemble de ceux en âge d’aller à l’école, cet indicateur est calculé sur la base des enfants statistiquement « visibles », c’est-à-dire ceux qui résident au sein de ménages « ordinaires »1 dans les recensements ou les enquêtes nationales effectuées sur la base d’échantillon de population, ou bien ceux comptabilisés dans les statistiques scolaires. Or, plusieurs catégories d’enfants échappent à ces opérations de collecte de données, et s’avèrent donc statistiquement invisibles (Deleigne et Pilon, 2011) : les enfants des rues, ceux des camps de réfugiés et les élèves fréquentant des écoles non reconnues2.
4Comme le rappelle un document de l’Institut international des droits de l’enfant (IIDE) :
Les enfants en situation de rue (ESR) sont présents dans presque tous les pays. L’Unicef estime qu’il y en a plusieurs dizaines de millions dans le monde. Il n’existe pas de recensement de ces enfants, et les seules sources sont des estimations provenant d’associations locales ou internationales, faites au niveau d’une ville. Mais les chiffres varient selon la définition employée, et sont parfois exagérés pour “mieux” défendre leur cause. Les estimations font ainsi état de 11 millions d’enfants des rues en Inde, 445 000 au Bangladesh, 250 000 au Kenya, 200 000 à Kinshasa, etc. (IIDE, 2008, p. 6).
5Les enfants « en situation de rue » échappent le plus souvent aux opérations de collecte de données démographiques classiques, recensements et enquêtes, et ne sont de fait pas pris en compte dans le calcul des taux de scolarisation, au niveau des projections des populations scolarisables. Sachant qu’il s’agit d’un phénomène urbain et que la plupart de ces enfants ne sont pas scolarisés, les prendre en compte conduirait à revoir à la baisse ces taux dans les villes, selon une ampleur très variable selon les contextes.
6À propos des enquêtes qui tentent d’appréhender les enfants des rues – de les décompter –, Anne Hatloy et Anne Huser (2005) montrent, d’une part, qu’elles comportent des biais par rapport à la visibilité, laquelle diffère selon le sexe. Les enfants sont en général appréhendés la nuit, afin de respecter le critère de l’item « vit et dort dans la rue » ; or, dans ce contexte nocturne, les garçons sont plus visibles que les filles. Celles-ci apparaissent plus « vulnérables » et dorment de fait plus souvent dans des halls d’immeuble que les garçons, ce qui les rend moins visibles ; quand elles se prostituent, ce qui est plus fréquemment le cas des filles que des garçons, elles peuvent dormir avec leur client et deviennent ainsi invisibles. La plus grande visibilité des garçons vivant dans la rue renvoie de toute évidence au genre dans plusieurs de ses dimensions : la masculinisation/féminisation des espaces sociaux (rue/foyer, i.e. « halls d’immeuble »), la construction sociale de la « vulnérabilité » féminine ou encore de la division sexuée du travail et des rapports au corps, à la sexualité et à son commerce.
7L’étude de Anne Hatloy et Anne Huser (ibid.) fait apparaître d’autre part une répartition par sexe qui peut sensiblement différer selon le contexte, selon la ville : à Bamako, les enfants des rues sont majoritairement des garçons – beaucoup fréquentant ou ayant fréquenté les écoles coraniques (taalibe) –, alors qu’à Accra 75 % d’entre eux sont des filles – tradition des filles « porteuses » (kaya yee). Ces deux exemples montrent bien, même s’il ne nous est pas possible d’en évaluer l’impact, que la non-prise en compte des enfants des rues induit des biais différents selon le sexe et selon les contextes dans l’estimation des taux de scolarisation.
8Une autre invisibilité statistique pouvant biaiser les calculs est celle des enfants réfugiés ou déplacés, les opérations censitaires et les enquêtes nationales n’intégrant quasiment jamais les populations des camps de réfugiés ou de déplacés3 – lesquelles sont comptées à part, très souvent uniquement dans les statistiques des organisations les prenant en charge, principalement le Haut-Commissariat aux réfugiés des Nations unies (HCR). Or, les enfants d’âge scolaire y sont loin d’être statistiquement marginaux : en 2010, les individus âgés de 5 à 17 ans représentaient 38 % de l’ensemble des personnes réfugiées ou en situation de réfugié en Afrique subsaharienne, soit près de 800000 sur les 2110000 individus pour lesquels le HCR disposait de données par âge et par sexe (UNHCR, 2011)4. Surtout, filles et garçons n’apparaissent pas touchés de façon similaire par le phénomène selon le contexte, voire selon la tranche d’âges : en 2010, au Kenya et en République démocratique du Congo, le HCR dénombrait davantage de garçons que de filles parmi les 5-17 ans réfugiés, et davantage encore parmi les 12-17 ans (respectivement 54 % et 55 %) ; au Sénégal, en revanche, c’est l’inverse qui s’observait (57 % de filles parmi les 5-11 ans).
9Faute de données relatives à la scolarisation de ces enfants, nous ne pouvons estimer les biais induits par leur invisibilité statistique sur le calcul du taux de scolarisation par tranche d’âges et par sexe. Toutefois, selon l’importance relative de ceux réfugiés par rapport à l’ensemble des enfants d’âge scolaire du pays dans lequel ils se trouvent, leur non-prise en compte peut avoir un impact, différencié qui plus est selon le sexe des enfants dans des contextes où filles et garçons ne sont pas touchés de la même manière par le phénomène de la migration forcée.
10Si la collecte des données sur les écoles faite annuellement par les services ministériels, et partant le recensement des élèves, se sont assurément améliorés dans les pays africains, pour nombre d’entre eux la couverture demeure néanmoins souvent incomplète en ce qui concerne le secteur privé. Dans certains cas, les données des écoles privées reconnues par l’État sont davantage incomplètes et/ou estimées – et donc possiblement biaisées – que celles du secteur public de l’enseignement en partie du fait de la possible distance politique et symbolique entre l’État et le secteur privé de l’enseignement, comme cela a été montré pour le cas de Madagascar (Deleigne, 2004). Se pose également le problème d’écoles privées, surtout de type confessionnel, qui pour des raisons diverses ne sont pas reconnues par le ministère de l’Éducation et dont les élèves ne sont donc pas comptabilisés.
11Dans le contexte de l’Afrique de l’Ouest, Étienne Gérard observait à la fin des années 1990 :
Si les États demeurent les principaux responsables en matière d’éducation, des agents privés, des maîtres religieux, des associations et autres ONG, ou encore les bailleurs de fonds – notamment des pays arabes –, ont pris place sur le « marché » de l’offre scolaire. Et ce développement du secteur éducatif échappe en partie au contrôle étatique. Les médersas, dans lesquelles les enfants reçoivent un enseignement confessionnel ainsi qu’un enseignement laïc, en arabe et en français, en sont un bon exemple. Dans des pays comme le Niger ou le Burkina Faso, ces établissements se multiplient en milieux urbain et rural sans toujours être déclarés, juridiquement régularisés et, encore moins, recensés (Gérard, 1999, p. 153).
12Ce propos relatif aux années 1990 garde toute son actualité (Compaoré et Pilon, 2015), comme en atteste l’organisation par la direction de l’éducation de base privée, à Ouagadougou, en novembre 2014 d’un « atelier de réflexion sur les écoles privées non reconnues », concernant essentiellement les écoles primaires musulmanes5. Or, leur fréquentation s’avère généralement très différenciée selon le sexe. Au Burkina Faso, les statistiques scolaires confirment une sous-représentation féminine dans les écoles primaires musulmanes, avec 70 filles pour 100 garçons en 2013-2014, alors que la parité est presque atteinte dans tous les autres types d’école (Compaoré et Pilon, 2015, p. 14). Selon Étienne Gérard (1998, p. 207), « les stratégies de scolarisation entérinent un certain partage du savoir : à l’école comme en dehors, les filles sont largement tenues en dehors du sacré » (Balandier, 1985) ; en effet, « [a]ppelés à suivre les enseignements du marabout à l’école coranique ou à la médersa, les garçons sont davantage inscrits que les filles dans l’ordre du religieux et du sacré » (ibid., p. 205). Mais, n’ayant aucune information fiable sur le nombre de ces écoles non reconnues, il demeure impossible d’en évaluer l’impact réel sur la valeur du taux de scolarisation selon le sexe.
13Si l’invisibilité statistique de certaines catégories d’enfants d’âge scolaire peut biaiser le calcul du taux de scolarisation, cette invisibilité apparaît donc également d’ampleur variable selon le sexe, variabilité renvoyant au moins en partie au genre de façon générale, aux rapports des familles à l’école, et aux savoirs différenciés selon le sexe des enfants. Des biais relatifs au genre peuvent ainsi affecter différemment la mesure du taux de scolarisation des filles et des garçons, selon la catégorie d’enfants concernés et la source des données.
14Outre ces catégories d’enfants et/ou d’élèves « invisibles », la connaissance de l’âge, essentielle dans le calcul d’un taux de scolarisation, peut-elle l’affecter ce dernier différemment selon le sexe, notamment dans des pays où l’état civil n’est pas généralisé et où l’âge n’est donc pas connu de manière exacte ? Du côté du numérateur (des élèves), le recours au « jugement supplétif6 » peut permettre de pallier l’absence d’un acte de naissance afin de pouvoir inscrire un enfant à l’école, en cherchant à le rajeunir ou le vieillir. Dans quelle mesure cette pratique toucherait-elle différemment filles et garçons, et serait-elle ainsi affectée par le genre ? Faute de données fiables sur son importance en fonction du sexe, il est impossible d’en apprécier l’impact potentiel sur les taux de scolarisation. En revanche, il nous est possible d’envisager les biais induits du côté du dénominateur (des enfants d’âge scolaire), par les problèmes de recueil et de déclaration des âges.
II. L’impact des problèmes de recueil et de déclaration des âges
15Bien souvent, du moins en Afrique subsaharienne, la fiabilité des âges déclarés ou recueillis lors d’enquêtes ou de recensements pose problème, entre autres du fait du faible développement de l’état civil et de l’instruction, et/ou du peu d’intérêt des populations pour la connaissance exacte de l’âge biologique ou de la date de naissance ; ce qui peut conduire à des déclarations plutôt approximatives, avec le phénomène bien connu d’une attirance pour les âges ronds et semi-ronds – se terminant respectivement par 0 et 5 – ou les années de naissances se terminant par 0 (Waltisperger, 1988 ; Lohlé-Tart et François, 1999). Au-delà de cette imprécision, le recueil et la déclaration des âges peuvent également être significativement biaisés selon le sexe des individus et ceci pour des groupes d’âges spécifiques pour lesquels sont calculés les taux de scolarisation.
16Un exemple est celui de l’âge des femmes dans les Enquêtes démographiques et de santé (EDS). En effet, et comme l’a montré Christine Tichit dans le cas de l’EDS du Cameroun de 1998, parce que les enquêtes individuelles approfondies s’adressent à une tranche d’âge particulière, en l’occurrence les femmes âgées de 15 à 49 ans, c’est-à-dire en théorie fécondes, les enquêteurs peuvent avoir tendance dans l’enquête ménage à vieillir celles âgées de 45 à 49 ans et à rajeunir celles de 15 à 19 ans afin de « minimiser le nombre de femmes éligibles à l’enquête individuelle [ce qui] revient pour l’enquêteur à réduire son effort de collecte » (Tichit, 2008, p. 21). Si les biais relatifs à l’âge des femmes âgées de 45 à 49 ans n’ont pas d’incidence sur le calcul des taux de scolarisation ou de fréquentation scolaire, il n’en est pas de même de celles âgées de 15 à 19 ans. En effet, si ces dernières sont « rajeunies », c’est-à-dire arbitrairement passées dans le groupe des 10-14 ans, l’effectif de ce dernier est donc augmenté et celui des filles de 15-19 ans diminué d’autant, et ce de façon biaisée sachant que la scolarisation est souvent moindre à 15-19 ans qu’à 10-14 ans. S’en suivent une sous-estimation du taux de scolarisation des filles âgées de 10 à 14 ans et une surestimation de celui des filles de 15-19 ans.
17On peut tenir le même raisonnement pour les garçons par rapport à l’enquête individuelle homme qui porte sur les individus masculins âgés de 18 à 59 ans – avec des garçons de 18-19 ans « rajeunis » en moins de 18 ans. Toutefois, dans ce cas, l’incidence sur le calcul du taux de scolarisation est moins importante car elle porte sur un effectif plus réduit d’individus – ne concernant que les 18-19 ans – ; voire nulle concernant la tranche d’âge pour laquelle la scolarisation est en théorie obligatoire – de 5, 6 ou 7 ans à 14 ans dans la plupart des pays d’Afrique subsaharienne –, le rajeunissement n’altérant pas les effectifs scolarisables – les garçons sont codés comme ayant moins de 18 ans mais plus de 14 ans. Au demeurant, il semble que ces biais liés aux objectifs et aux modalités de l’enquête soient désormais suffisamment connus pour qu’une attention particulière y soit portée et que des précautions soient prises lors des phases de recueil des données afin de les éviter ou les amoindrir.
18Le calcul du taux de scolarisation peut également être affecté par des biais liés aux enjeux que peut recouvrir la déclaration de l’âge d’un individu, en particulier, en ce qui concerne les filles, dans le cas de mariages ou de maternités jugés précoces. Pour l’illustrer et en estimer l’incidence, nous utilisons ici les données du recensement général de la population et de l’habitat (RGPH) de Madagascar de 1993.
19À l’instar des recensements d’autres pays, celui de Madagascar en 1993 laisse apparaître des irrégularités dans les données dues aux attractions-répulsions pour certains âges ou années de naissance – en particulier les âges ronds et semi-ronds et les années de naissance se terminant par 3 en raison de la date du recensement –, irrégularités plus fréquentes en milieu rural, lorsqu’il s’agit de femmes et dans trois des six provinces de l’île (Fianarantsoa, Mahajanga et Toliary) (Instat, 1997, p. 20). Si les pyramides des âges par groupes d’âges quinquennaux permettent de lisser ces irrégularités, celle de la province de Mahajanga laisse toutefois apparaître ce que l’on pourrait appeler une « anomalie démographique » (figure 1) : l’effectif des filles âgées de 10 à 14 ans y est anormalement faible tandis que celui des filles de 15-19 ans est singulièrement élevé. Ceci est d’autant plus surprenant que le groupe d’âges « 10-14 ans » contient deux âges pour lesquels les attractions dans la déclaration sont fortes – à savoir âgée de 10 ans et née en 1980, soit 13 ans. On devrait donc en théorie observer le phénomène inverse, à savoir un effectif de filles de 10-14 ans sensiblement plus important que celui des filles de 15-19 ans, avec un décrochage marqué entre les deux groupes. Cette anomalie avait déjà été observée par Jean-Michel Hoerner à l’étude des données du recensement de 1975 pour le Sud-Ouest malgache, constatant un « creux anormal chez les jeunes filles de dix à quatorze ans » (Hoerner, 1991, p. 11).
Figure 1. Pyramide des âges par groupes d’âges quinquennaux, province de Mahajanga

Source : recensement général de la population et de l’habitat, 1993. Calculs des auteurs.
20Plusieurs hypothèses peuvent être avancées pour expliquer cette anomalie. Elle peut relever d’une sous-déclaration des filles âgées de 10 à 14 ans. Elle peut aussi être le fait d’une migration de ces filles, mais on n’observe pas de phénomène inverse ou compensatoire dans les autres provinces. Elle peut également refléter une surmortalité des filles de 10-14 ans dans cette province avant ou à la date du recensement. Mais, à notre connaissance, aucune étude relative à la mortalité à Madagascar ne laisse entrevoir un tel phénomène dans la province de Mahajanga. Plusieurs révèlent à l’inverse une surmortalité des garçons au milieu des années 1980 dans la capitale (Waltisperger et al., 1998 ; Waltisperger et Meslé, 2005), comme au niveau national en 1993 d’après les données du recensement (Razafimanjato et al., 2001). En outre, aucune de ces trois hypothèses ne saurait expliquer le sureffectif des filles de 15-19 ans. Cette anomalie s’expliquerait donc davantage par des erreurs dans la déclaration des âges des filles de 10-14 ans, allant dans le sens d’un vieillissement de celles-ci.
21Cette dernière hypothèse est également celle retenue par Jean-Michel Hoerner, pour qui l’anomalie relevée dans le Sud-Ouest malgache d’après le recensement de 1975 « ne peut que correspondre à un survieillissement volontaire des filles pubères de moins de 15 ans, corrélatif à des maternités jugées trop précoces » (Hoerner, 1991, p. 11). Outre les maternités, on peut également songer à un « vieillissement » de ces filles du fait de mariages jugés comme trop précoces par les enquêteurs ou « dissimulés » par les répondants en rapport avec l’âge légal au mariage7. Cette hypothèse est par ailleurs renforcée par les caractéristiques de la nuptialité et de la fécondité dans cette province. Le calendrier matrimonial des femmes y apparaissait sensiblement plus précoce que dans le reste de l’île dans les années 1990 : d’après les données des EDS, l’âge médian des femmes à la première union y était en 1992 de 17 ans contre 18,8 ans au niveau national, et en 1997 de 16,9 ans contre 18,6 ans (Binet, 2006). Toujours d’après les EDS, la proportion d’adolescentes (15-19 ans) ayant déjà commencé leur vie féconde (enceintes ou mères) y était particulièrement élevée : plus de 40 % en 1992 et plus de 50 % en 1997 par rapport au reste de l’île et selon les provinces, de 17 % à moins de 30 % en 1992, de 17 % à 42 % en 1997 (Gastineau et Rafiringason, 2006).
22Quelles peuvent être alors les conséquences de ce vieillissement des filles de 10-14 ans sur le calcul du taux de scolarisation ? Partant de l’hypothèse selon laquelle ces dernières auraient été vieillies et déclarées comme âgées de 15 à 19 ans car enceintes, mères ou mariées, elles auraient alors pour particularité d’être pour la plupart non scolarisées au moment du recensement. Ce vieillissement aurait donc pour conséquence de réduire l’effectif des filles du groupe d’âges 10-14 ans et, plus encore, de soustraire à cet ensemble des 10-14 ans – et donc d’ajouter à celui des 15-19 ans – une proportion de filles particulièrement non scolarisées au moment du recensement. Ceci, au final, aboutirait à une surestimation du taux de scolarisation des filles de 10-14 ans et une sous-estimation de celui des filles de 15-19 ans.
23Nous avons cherché à évaluer l’incidence maximale de ce biais sur le taux de scolarisation. Pour ce faire, nous avons tout d’abord calculé les « effectifs corrigés » des filles âgées de 10 à 14 ans et de 15 à 19 ans à l’aide de la moyenne mobile sur trois groupes d’âges8. Afin de quantifier l’erreur maximale qu’a pu induire ce vieillissement des jeunes filles de 10-14 ans, nous avons émis l’hypothèse – excessive certes – qu’aucune de celles ayant cet âge-là mais déclarées comme ayant 15-19 ans ne fréquentait l’école au moment du recensement puisque mariées, enceintes ou mères : les effectifs des filles de 10-14 ans et de 15-19 ans recensées comme fréquentant l’école sont ainsi rapportés à ceux corrigés des filles des groupes d’âges correspondants.
24Si l’incidence estimée du biais apparaît marginale sur le taux de scolarisation des 15-19 ans (sous-estimation de 0,3 point), elle est en revanche bien plus importante pour la classe d’âges des 10-14 ans (figure 2) : le taux « corrigé » de fréquentation scolaire des filles y est inférieur de 3 points à celui calculé sans la correction. Suivant notre hypothèse, ceci signifierait que les données du recensement de 1993 surestiment la scolarisation des filles dans cette province, de 3 points de pourcentage, et ce particulièrement en milieu rural – 3 points contre 1 point de pourcentage en milieu urbain. Si les garçons apparaissent toujours comme davantage scolarisés que les filles dans la province de Mahajanga, la différence entre les sexes est accentuée avec la correction : alors que l’écart entre filles et garçons de 10-14 ans est de 3,7 points selon les données du recensement pour le milieu rural et de 2,9 points pour l’ensemble de la province, une fois les données corrigées il est respectivement de 6,8 et 5,9 points – soit un écart de taux de fréquentation scolaire entre filles et garçons de près du double9.
Figure 2. Taux de fréquentation scolaire des filles (corrigés et non corrigés) et des garçons de 10-14 ans, province de Mahajanga

Source : recensement général de la population et de l’habitat, 1993. Calculs des auteurs.
25La plus ou moins grande fiabilité des données relatives à l’âge des enfants peut donc avoir un impact significatif sur la valeur du taux de scolarisation et sur la quantification des différences entre filles et garçons. Ces problèmes de déclaration et de recueil des âges des individus concernent plus fréquemment les femmes que les hommes, ce qui, à différents niveaux, peut renvoyer au genre ou aux rapports sociaux de sexe : la moindre connaissance, pour les femmes, de leur âge, du fait de rapports à l’école et au savoir différenciés selon le sexe – la scolarisation/alphabétisation est plus faible chez les femmes que chez les hommes, au moins pour les générations antérieures aux années 1990-2000 – ; la prédominance des hommes répondant aux agents recenseurs et enquêteurs – du moins en ce qui concerne les enquêtes ménages – car considérés, à tort ou à raison, par ces derniers mais aussi par les populations, comme « chefs de ménage » ; ou encore, comme dans le cas présenté ici, des comportements nuptiaux et/ou de reproduction allant à l’encontre de la loi de l’État et qui sont, de ce fait, mal perçus/jugés et « dissimulés ».
26Les biais engendrés par ces différences dans la qualité des données d’âge selon le sexe sur le calcul du taux de scolarisation à la date du recensement ou de l’enquête, se cumulent dans le temps avec ceux occasionnés par les projections démographiques utilisées par les ministères de l’Éducation pour estimer la population scolarisable entre deux recensements. Ces projections sont en général appliquées indifféremment aux individus des deux sexes, ignorant par là l’évolution possiblement différenciée selon le sexe des phénomènes démographiques tels que la mortalité et la migration, comme nous allons le voir dans le cas de la capitale du Burkina Faso.
III. Les biais liés aux projections démographiques des populations scolarisables
27Le rapport 2010 de suivi du Plan décennal de l’éducation de base au Burkina Faso, relatif aux disparités régionales scolaires (de niveau primaire), souligne que « seule la région du Centre présente un indice de parité des taux bruts de scolarisation en faveur des filles (1,02) » (ministère de l’Enseignement de base et de l’Alphabétisation, 2011, p. 48). Dans cette région administrative qui abrite et concerne en fait essentiellement la capitale10, Ouagadougou, les filles fréquenteraient ainsi plus l’école que les garçons. Il est certes indéniable que la sous-scolarisation des premières se réduit au fil du temps, et la région Centre, avec donc la capitale, a toujours présenté les taux de scolarisation les plus élevés, notamment pour les filles. Dans le même temps, cette « sur-scolarisation » féminine surprend pour qui connaît la capitale burkinabè. D’ailleurs, selon les résultats d’une enquête démographique réalisée en 2009 à l’échelle de celle-ci, le constat est bien celui d’une sous-scolarisation féminine (Pilon et Wayack-Pambè, 2009). Comment alors expliquer ces résultats contradictoires ?
28Prendre en compte l’année scolaire 2006-2007 permet de comparer les taux de scolarisation par sexe produits par le ministère de l’Éducation avec ceux issus des données du recensement général de la population du Burkina Faso, réalisé en décembre 2006 et début janvier 2007. Sachant que les effectifs d’élèves recensés par les deux sources diffèrent toujours, nous avons effectué un nouveau calcul des taux de scolarisation, en considérant au numérateur les effectifs d’élèves issus des statistiques scolaires ; pour le dénominateur, en revanche, le calcul issu du recensement considère les populations d’âge scolaire effectivement recensées, et celui du ministère de l’Éducation les effectifs issus des projections des populations scolarisables. Faute d’un état civil généralisé et fiable au Burkina Faso, ce dernier est contraint de recourir à des projections, en appliquant chaque année le taux de croissance intercensitaire – entre les deux derniers recensements – aux effectifs, répartis par sexe, issus du dernier recensement de la population. Ainsi, pour l’année scolaire 2006-2007 a été appliqué le taux de croissance intercensitaire entre 1985 et 1996, dates des deux derniers recensements. Comme dans les autres pays, ce taux de croissance est appliqué de manière identique aux deux sexes.
29Les rapports de féminité11 des taux bruts de scolarisation sont alors de 0,98 contre 0,96 selon les résultats du recensement pour le primaire, de 0,96 contre 0,87 pour le secondaire premier cycle, et de 0,80 contre 0,69 pour le secondaire second cycle (figure 3). Selon les deux sources, il y avait alors une sous-scolarisation féminine, mais elle s’avère plus marquée à partir des données censitaires et avec un écart qui s’accentue au fil de la scolarité.
Figure 3. Rapport de féminité entre les taux bruts de scolarisation selon la source des données, région du Centre, 2006-2007

Sources : ministère de l’Enseignement de base et de l’Alphabétisation, 2006-2007 ; recensement général de la population et de l’habitat, 2006. Calculs des auteurs.
30Puisque le mode de calcul considère pour les deux sources le même numérateur (le nombre d’élèves), il convient donc de s’intéresser au dénominateur : la population scolarisable. La comparaison entre les rapports de féminité de ces effectifs considérés par le ministère de l’Éducation et ceux issus du recensement de 200612 montre cette fois-ci une surreprésentation féminine aux trois groupes d’âges scolaires (7-12 ans, 13-16 ans et 17-19 ans), mais bien plus marquée selon les données du recensement, et avec un écart qui s’accroît nettement avec l’âge : de 2,2 points chez les 7-12 ans, de 12 points chez les 13-15 ans et de 17,3 points chez les 17-19 ans (figure 4).
Figure 4. Rapport de féminité des populations d’âges scolaires, selon la source des données, région du Centre, 2006-2007

Sources : ministère de l’Enseignement de base et de l’Alphabétisation, 2006-2007 ; recensement général de la population et de l’habitat, 2006. Calculs des auteurs.
31La critique habituelle sur la qualité des données censitaires ne saurait expliquer ces différences : on ne voit pas quelle pourrait être alors la raison d’une sur-déclaration des filles. Ces écarts laissent plutôt supposer une croissance plus rapide de la population féminine à ces différents groupes d’âges, à Ouagadougou. Cette hypothèse fait écho aux recherches relatives à l’évolution des migrations dans l’enfance en direction des villes, notamment des capitales, et qui concerneraient davantage les filles (Deleigne et Pilon, 2011). Une double confirmation statistique en est donnée par l’évolution du rapport de féminité par année d’âge au cours des dernières décennies à Ouagadougou, et la comparaison selon le sexe et par année d’âge du pourcentage des non-natifs de la capitale. La comparaison des données censitaires met très nettement en lumière un accroissement du rapport de féminité au fil du temps, à partir de l’âge de 12 ans, et qui s’accentue ensuite, atteignant en 2006 ses valeurs maximales à 16-17 ans, respectivement 133 et 132,5 (figure 5).
Figure 5. Rapport de féminité de 0 à 19 ans, à Ouagadougou, aux recensements de 1985, 1996 et 2006

Sources : recensement général de la population et de l’habitat, 1985, 1996, 2006. Calculs des auteurs.
32À partir des données du recensement de 2006, le calcul du pourcentage des non-natifs de Ouagadougou parmi l’ensemble des résidents de la capitale confirme de son côté l’existence d’un phénomène migratoire qui affecte davantage les filles que les garçons, et avec un écart qui s’accentue avec l’âge : le pourcentage de jeunes migrantes passe ainsi de 21,9 % à l’âge de 7 ans, à 31 % chez les 12 ans puis à 44,4 % chez les 16 ans, alors que pour les garçons, les valeurs à ces différents âges sont de 18 %, 24,2 % et 33,6 % ; l’écart entre les deux sexes évolue ainsi de 3,9 à 6,8 puis 10,8 points. Et la prise en compte du lien de parenté, à travers la comparaison entre les propres enfants du chef de ménage et ceux non apparentés révèle par ailleurs, toujours en 2006, un pourcentage de non-natifs beaucoup plus important parmi ces derniers, qui s’accroît avec l’âge (tableau 1). Si les valeurs sont toujours un peu plus élevées pour les filles, les écarts demeurent néanmoins assez faibles. Pour les garçons comme pour les filles non apparentés au chef de ménage, il s’agit donc de migrations « indépendantes », d’enfants envoyés seuls à la capitale.
Tableau 1. Non-natifs de Ouagadougou, selon le lien de parenté, au recensement de 2006 (%)

33Dans le même temps, l’évolution du pourcentage des enfants non apparentés au sein des 7-12 ans, 13-16 ans et 17-19 ans, entre 1996 et 2006 – dates des deux derniers recensements – montre une forte augmentation au cours de la période, qui concerne surtout les filles, et de manière très marquée au-delà de 12 ans (figure 6) : chez les 13-16 ans, particulièrement, le pourcentage des filles non apparentées s’avère près de cinq fois supérieur à celui des garçons – soit 11,8 % contre 2,5 %.
Figure 6. Non apparentés selon le sexe et par groupe d’âges, à Ouagadougou, aux recensements de 1996 et 2006 (%)

Source : recensement général de la population et de l’habitat, 1996 et 2006. Calculs des auteurs.
34Reste à voir si filles et garçons migrent vers la capitale pour les mêmes raisons, et surtout s’ils sont scolarisés dans les mêmes proportions. L’examen, toujours en 2006, révèle une nette sous-scolarisation des enfants non apparentés, comparée à la situation des propres enfants des chefs de ménage, et ce de manière toujours plus marquée pour les filles (figure 7). Quel que soit le groupe d’âges, filles et fils des chefs de ménage sont scolarisés à des niveaux équivalents. Il en est tout autrement chez les enfants non apparentés, surtout chez les filles : chez les 13-16 ans, notamment, la différence est la plus marquée avec seulement 10 % des filles non apparentées scolarisées contre 77,9 % des propres filles du chef de ménage.
Figure 7. Enfants scolarisés selon le sexe et par groupe d’âges, à Ouagadougou, au recensement de 2006 (%)

Source : recensement général de la population et de l’habitat, 2006. Calculs des auteurs.
35À l’évidence, garçons et filles ne migrent pas vers la capitale et/ou n’y sont pas envoyés pour les mêmes raisons : ces différences reflètent des attentes et des rôles assignés aux enfants bien distincts selon le genre et leur place au sein de la famille. Une enquête réalisée en 1993 à Ouagadougou sur le travail des enfants concluait entre autres, à propos de la situation des filles en fonction de leur statut familial et migratoire : « le travail des unes [filles migrantes] favorise la scolarisation des autres [propres filles des chefs de ménage] » (Poirier et al., 1996). La relation entre migration et scolarisation s’avère assurément ambivalente : des enfants, plutôt des garçons, sont « confiés » – c’est-à-dire envoyés chez un tuteur – pour être scolarisés ; d’autres, plutôt des filles, le sont pour des motifs (aide familiale, travail domestique, etc.) qui se traduisent par une non-scolarisation. Comme le notait Jean-François Kobiané pour les années 1990 :
[la sous-scolarisation des filles] est aussi un phénomène engendré par les exigences de l’économie moderne, dans un contexte général où les représentations sur les rôles des sexes sont encore prééminentes et où les solidarités familiales permettent la circulation de nombre d’enfants : dans les classes les plus aisées, la participation des deux conjoints au travail extérieur, la scolarisation de leurs enfants entraînent une forte demande en main-d’œuvre pour l’exécution des tâches domestiques (Kobiané, 2003, p. 176).
36Le problème posé ici est celui de la nature du travail effectué et de son degré de compatibilité avec l’activité scolaire, notamment pour les filles :
Aussi paradoxal que cela puisse paraître, il semblerait que la « libération » d’une génération de femmes, ayant eu accès à l’ éducation, puis à un travail à l’extérieur de l’univers domestique, compromette aujourd’hui les chances d’une certaine catégorie de petites filles à reproduire le parcours de leurs aînées. Eu égard au coût de la main-d’œuvre adulte, comparé au niveau de salaire des femmes sur le marché du travail, l’accès des femmes à l’emploi semble fortement corrélé à l’exploitation d’une main-d’œuvre enfantine, docile et peu coûteuse, pour la remplacer dans les tâches domestiques (Boursin, 2007, p. 171).
37Les quelques études disponibles révèlent l’existence et le développement de véritables réseaux organisés, autour d’intermédiaires agissant dans un but lucratif (ibid., p. 13). Se développant hors du cadre de la parenté, ces pratiques ouvrent la voie aux abus et à des formes d’exploitation13.
38L’ensemble de ces résultats atteste bien de la réalité et de l’accroissement, au moins au cours des années 2000, du phénomène des migrations de travail des jeunes filles vers Ouagadougou, ce qui permet d’expliquer la sous-scolarisation féminine. Cet exemple illustre l’une des limites de l’exercice des projections de populations scolarisables tel qu’il se fait habituellement, sans prise en compte d’une possible croissance démographique différentielle selon le sexe, liée notamment au phénomène migratoire. En tenir véritablement compte dans les projections serait certes très difficile – voire hasardeux, faute de données fiables sur l’évolution des migrations –, mais au moins faudrait-il l’avoir à l’esprit, et qu’il en soit fait état au moment de l’interprétation des taux de scolarisation selon le sexe. Chez les filles, une sur-scolarisation peut en fait cacher une sous-scolarisation !
IV. Taux de scolarisation, genre et politiques éducatives
39À l’instar de la tendance mondialisée à « gouverner par les nombres » et à « user et abuser de “l’argument statistique” » (Desrosières, 2008), dans le contexte de l’Éducation pour tous (EPT) et plus encore des Objectifs du millénaire pour le développement (OMD) suivies désormais des Objectifs de Développement durable (ODD), mais aussi plus largement des politiques de lutte contre la pauvreté, les indicateurs statistiques jouent un rôle central dans l’élaboration, le suivi et l’évaluation des politiques éducatives (Vinokur, 2005). En regard de l’objectif d’une scolarisation primaire universelle, visé par l’EPT et repris dans les OMD puis dans les ODD, le taux de scolarisation occupe une place de premier plan, et l’indice de parité – entre filles et garçons – fait l’objet d’une attention spécifique. En atteste par exemple l’importance accordée à l’évolution du taux de scolarisation dans certains mécanismes liés à l’aide internationale comme l’Initiative Fast Track14 ou dans le suivi de l’EPT et des OMD, ou encore la place particulière faite à l’« indice de parité entre les sexes15 » de cet indicateur, comme dans l’Atlas mondial de l’égalité des genres en éducation (Unesco, 2012).
40Au Burkina Faso, comme dans de nombreux pays, des politiques spécifiques ont été mises en place afin de réduire les inégalités de genre – par exemple à travers des campagnes de sensibilisation en faveur de la scolarisation des filles. Parfois le niveau du taux de scolarisation féminine sert à identifier des zones dites « prioritaires » dans le cadre de la réalisation de plans d’actions. Lexemple précédent a montré, dans le contexte particulier d’une capitale, Ouagadougou, qu’un indice de parité de taux de scolarisation favorable aux filles pouvait en fait « cacher » une situation de sous-scolarisation féminine. Les conséquences peuvent être lourdes au niveau des politiques éducatives, et plus précisément en matière d’actions liées au genre. En l’occurrence, les décideurs tireraient la conclusion qu’il n’y a pas (plus) matière à mener des actions en faveur de la scolarisation des filles à Ouagadougou… On peut envisager des conséquences également dommageables dans le cas où la scolarisation des garçons serait surestimée, entre autres du fait de leur invisibilité statistique – enfants des rues à Bamako ou enfants réfugiés au Kenya et en République démocratique du Congo, évoqués précédemment –, ou dans le cas de flux migratoires de travail que les données intercensitaires ne prendraient pas en compte.
41Mais, même sans biais dans le mode de calcul, on peut se demander dans quelle mesure un taux de scolarisation et sa parité entre filles et garçons peuvent être ou non des indicateurs pertinents d’égalité entre les sexes. En effet, s’il est avant tout le reflet de la rencontre entre offre scolaire et demandes sociales d’éducation et de scolarisation (Gérard et Pilon, 2005), un taux de scolarisation qui serait en faveur de l’un ou l’autre sexe ne saurait permettre à lui seul de faire état des demandes des familles vis-à-vis de leurs enfants, en l’occurrence des différences entre elles selon le sexe. Dans le cas d’une scolarisation vécue comme une contrainte par exemple, ou lorsqu’il existe de fortes incitations à envoyer à l’école des enfants de l’un ou l’autre sexe, l’indicateur statistique peut tendre à être davantage le reflet de cette contrainte ou de ces incitations qu’être un indicateur des « préférences » des familles en termes de scolarisation des filles ou des garçons.
42Ainsi, concernant la distinction entre la scolarisation des filles et celle des garçons en milieu maasaï kizongo de Tanzanie dans les années 1990, où « d’un point de vue quantitatif comme sur le plan des parcours scolaires, la scolarisation des premières ressemble fortement à celle de leurs camarades masculins » (Bonini, 1996, p. 165), la mise à l’école d’une fille plutôt qu’un garçon ne sous-entend pourtant pas forcément que l’on cherche à la « favoriser » par cette pratique :
Les parents qui attendent des retombées positives de la scolarisation de leurs enfants, considèrent que les garçons sont, davantage que les filles, à même d’y répondre. Ceci est principalement dû au fait que les premiers réintègrent leur boma [village] au sortir de l’école, tandis que ces dernières sont appelées à se marier, et donc à quitter le foyer familial peu de temps après la fin de leur scolarité. […] D’une manière générale, ils [les parents] accordent la préférence à la scolarisation des filles lorsqu’ils n’envoient leurs enfants à l’école que par obligation, c’est-à-dire sans y voir un quelconque intérêt, privilégiant l’instruction scolaire des garçons dans le cas inverse (ibid., p. 388).
43Au demeurant, dans le cas évoqué des Maasaï de Tanzanie, les taux de scolarisation au primaire étaient toutefois légèrement supérieurs pour les garçons par rapport aux filles dans les années 1990. La compréhension des rapports sociaux de sexe par rapport à l’école et à la scolarisation des enfants dans le cas évoqué ne saurait donc se réduire à une simple comparaison de taux selon le sexe.
44Une plus forte fréquentation scolaire des filles par rapport aux garçons, identifiée statistiquement, peut parfois refléter une « préférence par défaut », dans un contexte plus global de désintérêt pour l’école ou l’offre scolaire proposée. C’était le cas dans l’Androy (Extrême-Sud malgache) où, d’après les données du recensement de 1993 – et même une fois les données corrigées, cf. supra –, les filles apparaissaient plus fréquemment scolarisées que les garçons : 20 % des jeunes gens de la région âgés de 15 à 19 ans étaient déjà passés par l’école contre 23 % des jeunes filles du même âge. Chez les 6-14 ans, les taux étaient respectivement de 15 % et 18 %. Pour autant la logique qui sous-tendait alors cette apparente « préférence » des familles à la scolarisation des filles renvoyait davantage à un choix par défaut, lié à une insatisfaction à l’égard de l’institution scolaire. La plus forte scolarisation féminine à cette époque dans la région ne renvoyait pas tant à un désir collectif de promotion des filles qu’à la volonté de « préserver » les fils d’une institution jugée de faible qualité et dévoyée, qui éloigne ces derniers des mécanismes de la reproduction lignagère, voire qui représente une menace pour ces mécanismes par la formation soit de jeunes sortis de l’école et devenus bandits ou voleurs de cheptel, soit de fonctionnaires ou d’hommes politiques corrompus (Deleigne, 2009). Au demeurant, ces deux derniers exemples reflètent bien des rapports sociaux de sexe plutôt discriminants pour les filles au sein des sociétés considérées, où l’accès à des savoirs valorisés, à des capitaux à forte valeur symbolique demeurait l’apanage du sexe masculin.
45De fait, et comme cela est souligné à juste titre dans l’Atlas mondial de l’ égalité des genres en éducation, « il est utile de distinguer la “parité entre les sexes” de l’“égalité des genres” » (Unesco, 2012, p. 21). Si la parité entre les sexes « vise à atteindre une participation égale des filles et des garçons à l’éducation », elle ne peut être envisagée « que comme une première étape vers l’égalité des genres » (ibid.). Plus encore, si cette parité peut éventuellement contribuer à aller dans le sens d’une meilleure équité en termes d’accès à l’école et aux savoirs scolaires, elle ne saurait rendre compte et suffire à instaurer une égalité de genre durant l’enfance.
Conclusion
46Ainsi, le taux de scolarisation est soumis à rude épreuve lorsqu’il s’agit de rendre compte de problématiques liées au genre. Les biais éventuels dans le calcul de cet indicateur sont multiples, touchant le numérateur – non-prise en compte d’enfants scolarisés – et/ou le dénominateur – non-prise en compte d’enfants d’âge scolaire –, alors que filles et garçons ne sont pas forcément concernés dans des proportions similaires par les phénomènes qui sous-tendent ces omissions. Ces biais sont liés à des données incomplètes – notamment l’invisibilité statistique de certaines catégories d’enfants comme ceux des rues, les réfugiés, ou les élèves de certains types d’écoles non recensées –, à des « erreurs » dans le recueil de données – dans la déclaration de l’âge par exemple –, ou encore à des données insuffisamment « estimées » – c’est le cas des projections démographiques intercensitaires.
47Souvent faute de données, il est difficile de quantifier les biais qui en découlent sur le calcul du taux de scolarisation. Toutefois, des exemples traités dans ce chapitre, il ressort que si leur impact au niveau national est sans doute restreint, les conséquences peuvent être bien plus importantes au niveau local – comme dans le cas de la capitale burkinabè ou encore de la province malgache de Mahajanga. De fait, dans certains contextes, les actions entreprises sur le terrain pour plus d’équité entre filles et garçons face à l’école, décidées à partir de taux de scolarisation biaisés ou faussés, risquent d’être inadaptées à la réalité du fait scolaire et aux inégalités de genre qui peuvent le caractériser.
48Il apparaît donc nécessaire, d’une part, d’améliorer la collecte de données concernant les enfants d’âge scolaire, tant en termes d’exhaustivité que de fiabilité, qui plus est lorsque l’un des objectifs recherché est le calcul du taux de scolarisation. C’est le cas des enquêtes à indicateurs multiples de l’Unicef (MICS) pour lesquelles il est rappelé, à juste titre, que :
Dans la mesure du possible, il est important d’inclure les groupes difficiles à recenser pour garantir une couverture nationale complète. Il peut s’agir de nomades, de sans-abri ou de personnes en situation provisoire ou encore de camps de réfugiés, de camps militaires ou de campements situés dans des zones isolées qui sont, pour une raison ou une autre, difficiles d’accès16.
49Néanmoins, ces enquêtes MICS sont le plus souvent réalisées à partir d’échantillons préalablement établis pour d’autres enquêtes – telles que les EDS ou les enquêtes sur les conditions de vie des ménages – ou à partir du dernier recensement disponible, reproduisant ainsi les manques des échantillons ou sources sur lesquels elles sont basées.
50La comparaison des taux de scolarisation selon le sexe des enfants ne saurait, d’autre part, rendre compte des inégalités scolaires liées au genre ni des logiques sociales et familiales qui sous-tendent les pratiques de scolarisation des filles et des garçons.
51Ces deux aspects des indicateurs – biaisés et insuffisants à rendre compte des phénomènes qu’ils cherchent à quantifier – questionnent de fait la place centrale et prépondérante attribuée au chiffre et aux données statistiques dans le pilotage des systèmes éducatifs et dans les décisions prises en matière de politiques éducatives.
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Notes de bas de page
1 Si la définition du ménage peut varier selon les contextes, elle est toutefois très fréquemment ramenée à la « résidence » dans un lieu fixe, matérialisée par une habitation (un toit, un foyer, etc.) ou renvoyant à une unité domestique (groupe de personnes partageant les mêmes repas) (Pilon et Vignikin, 2006).
2 D’autres situations pourraient être évoquées, comme celle des enfants en détention ou en internat, mais faute de données suffisantes et adéquates, elles ne peuvent être traitées.
3 On note toutefois des exceptions telles que le recensement du Rwanda de 2002 où ont été intégrés les camps de réfugiés.
4 Notre calcul n’inclut que les pays pour lesquels la couverture des données par âge et par sexe était d’au moins 90 %.
5 Depuis 2004, ce terme désigne à la fois les médersas – écoles où l’enseignement est exclusivement en arabe – et les écoles franco-arabes ; en revanche, ne sont pas prises en compte et comptabilisées par le ministère de l’Éducation les écoles coraniques, qui demeurent des établissements d’enseignement religieux, ne respectant pas le programme scolaire officiel.
6 Pour les personnes n’ayant pas d’état civil, le jugement supplétif consiste à fournir une date de naissance sur la base du témoignage de deux « témoins » délivré devant un juge.
7 Si l’ordonnance 62-089 de 1962 fixe l’âge légal au mariage à 18 ans – 17 ans pour les hommes et 14 ans pour les femmes avec autorisation du tuteur légal –, « la majorité des unions ne font pas l’objet d’une cérémonie civile, l’âge minimum légal au mariage n’est donc pas respecté » (Binet, 2006, p. 75, d’après Razafinarivo et al., n.d.).
8 Soit l’effectif corrigé des filles de 10-14 ans = (somme des effectifs des filles de 5-9 ans, 10-14 ans et 15-19 ans)/3 ; et l’effectif corrigé des filles de 15-19 ans = (somme des effectifs des filles de 10- 14 ans, 15-19 ans et 20-24 ans)/3.
9 On retrouve la même « anomalie » de départ pour la province de Toliary. Mais du fait d ’une très faible scolarisation dans cette province – avec un taux de fréquentation scolaire des 6-14 ans de 25 % contre 48 % au niveau national –, l’incidence du biais sur la valeur du taux de scolarisation y est minime.
10 La capitale représente environ les trois quarts de la population de la région.
11 Cette expression sera ici préférée à celle d’« indice de parité », moins explicite.
12 Nous remercions Madeleine Wayack-Pambè pour sa collaboration dans l’analyse secondaire du recensement de 2006.
13 Voir aussi le film documentaire Le silence des autres, sur les domestiques d’ethnie samo à Ouagadougou, réalisé par Aïssata Ouarma, production de l’association Semfilms, en 2010. Parmi les recherches récentes sur les filles domestiques, voir Jacquemin (2011 et 2012).
14 Programme de financement mis en place par la Banque mondiale visant à accélérer la scolarisation dans les pays les plus faiblement scolarisés, sous réserve du respect d’un certain nombre de conditions.
15 L’indice de parité entre les sexes (IPS) « se définit comme la valeur d’un indicateur donné pour les filles, divisée par cette valeur pour les garçons. Une valeur d’IPS de 1 signifie qu’il n’y a pas de différence entre les indicateurs correspondant aux filles et aux garçons. Un IPS inférieur à 1 indique que la valeur de l’indicateur est plus élevée pour les garçons que pour les filles, la réciproque étant vraie lorsque l’IPS est supérieur à 1. […] L’Unesco a défini une valeur de l’IPS comprise entre 0,97 et 1,03 (après arrondi) pour indiquer que la parité entre les sexes est atteinte. Ces valeurs permettent une certaine marge d’erreur de mesure, mais n’impliquent aucun jugement quant au fait qu’un degré donné de disparité serait acceptable ou non » (Unesco, 2012, p. 21).
16 Manuel de l’enquête MICS 4, en anglais : http://mics.unicef.org/files?job=W1siZiIsIjIwMTUvMDMvMzEvMDgvNTUvMjUvNDIvTUlDUzRfTWFudWFsX0Rlc2lnbmluZ19hb-mRfU2VsZWN0aW5nX3RoZV9TYW1wbGUuZG9jIl1d&sha=ceff26237e778bd1. Ces recommandations n’ont pas, à notre connaissance, été reconduites lors des enquêtes MICS 5 au début des années 2010.
Auteurs
-
Marie-Christine Deleigne
Est actuellement en thèse de sociologie et démographie sur « Un siècle d’école dans l’Androy (xxe-début xxie siècle) » à l’université Paris-Descartes et au Centre population et développement (Ceped, UMR 196) sous la direction de Marc Pilon. Elle est par ailleurs membre de l’Association pour la recherche sur l’éducation et les savoirs (Ares). Elle a co-publié avec M. Pilon, « Migrations dans l’enfance et scolarisation en Afrique subsaharienne : apports et limites des approches quantitatives » dans le Journal des africanistes, 2011.
Mcdeleigne@yahoo.fr -
Marc Pilon
Démographe, est directeur de recherche à l’IRD, membre du Ceped (UMR 196). Depuis une quinzaine d’années, ses travaux de recherche portent sur les processus de scolarisation en Afrique subsaharienne, principalement à travers l’analyse quantitative (données censitaires et d’enquêtes ménages) des pratiques familiales en matière de scolarisation, qui l’ont aussi conduit à s’intéresser davantage au phénomène des migrations dans l’enfance. Il mène également une réflexion critique sur la question des statistiques et indicateurs en éducation. Il a récemment publié avec K. Ségniagbéto, « Confiage, domesticité et apprentissage à Lomé à la veille de l’indépendance » dans le Journal des africanistes, 2014.
Marc.pilon@ird.fr
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