Le consentement à payer des ménages pour l`amélioration de la

Le consentement à payer des ménages pour l’amélioration de la
gestion des déchets dans les quartiers précaires d’Abidjan
Noukignon KONÉ*
Cet article est l’une des premières tentatives scientifiques de mise en évidence des facteurs qui
influencent le consentement à payer des ménages pour la participation à un programme de gestion
améliorée des ordures ménagères dans les quartiers précaires du District d’Abidjan. La méthodologie a
consisté à demander directement aux ménages s’ils sont prêts à participer financièrement au projet et
combien ils sont prêts à payer. Les premiers résultats issus de la régression logistique montrent que les
ménages sont bien conscients de la nécessité d’une gestion améliorée mais sont moins prêts à
participer financièrement. Nous montrons également à l’aide du modèle des moindres carrés ordinaires
qu’il y a une hétérogénéité des quartiers et des ménages en fonction de leur niveau de richesse vis-àvis de leur consentement à payer.
Mots clés : consentement à payer, déchets ménagers, assainissement, quartiers précaires
Willingness to pay of the householdsto a waste management
improvement in the precarious districts of Abidjan
This paper is one of the first attempts to understand the significant factors that are likely to
influence the willingness to pay of the householdsto a waste management improvement in the
precarious districts of Abidjan. The methodology consists of asking directly to households if they are
willing to participate financially to the project and how much they are willing to pay. Our first results
from logistic regression analysis indicate that the households are aware of the necessity to improve
waste management but are less ready to participate in financially. We also show by using an OLS
analysis that there is heterogeneity of districts and households according to their level of wealth
towards their willingness to pay.
Keywords: willingness to pay, household waste, purification, precarious districts.
Classification JEL : Q53, R21, O55
*CREAM (Centre de Recherche en Économie Appliquée à la Mondialisation), UFR Droit-ÉconomieGestion. Correspondance : 3 avenue Pasteur, 76000 Rouen. Courriels : [email protected]
1. Introduction
La gestion des déchets solides constitue un défi majeur dans les grandes villes du monde, mais
particulièrement dans les villes ayant un fort taux de croissance des pays en voie de développement
(Foo, 1997). Le taux de croissance démographique et le revenu par habitant augmentent entrainant
ainsi l’augmentation de la quantité de déchets produits. Cette croissance constitue une menace pour
l’environnement et pour la santé de la population. Pour être en phase avec le rythme de cette
croissancerapide, des mesures efficaces doivent être prises dans les pays en voie de développement.
Principalement en Côte d’Ivoire, laquestion essentielle relève du financement parce que les ressources
mobilisées semblent ne pas couvrir les charges de la filière de gestion des déchets (Paul-Fourier K.,
2013). Au cours de la période 1998 à 2008, les ressources mobilisées sontpassées de 3 078 877 000
FCFA à environ 1, 4 milliards de FCFA. Alors que les charges de la gestion des ordures ménagères
dans la ville d’Abidjan ont doublé en évoluant de 6 239 769 000 de FCFA à 16 milliards au cours de la
même période (Ministère de l’environnement et du cadre de vie, 2002 et Banque Mondiale, 2010).
Ainsi on assiste à une diversité des acteurs et une implication d’un nombre important de structures et
d’organisations dans cette filière.Le bilan-diagnostic des mécanismes de financement de la filière met
en lumière trois grandes périodes:1956-1982; 1983-2007 et àpartirde 2007. Au cours de la première
période, le financement de la gestion des ordures ménagères était essentiellementassuré par le budget
de l’Etat complété par une taxe spécifique, la Taxe d’Enlèvement desOrdures Ménagères (TEOM) 1
assise sur la consommation d’électricité des ménages, instituéeen 1971 (article 4 de l’annexe fiscale à
la loi n°71-683 du 28 décembre 1971). Pendant la seconde période, la gestion a été confiée aux
communes. Elles avaient pour sources de financement une dotation spéciale attribuée par la Direction
Générale des collectivités territoriales (subvention de l'Etat), la part communale des impôts fonciers et
la patente et la TEOM étendue à toutes les communes (article 27 de l’annexe fiscale à la loi n° 821157 du21 décembre 1982 pour la gestion 1983).La dernière période est marquée par la mise en place
d’un nouveaudispositifde financement caractérisépar la création duMinistèredelaVilleet delaSalubrité
Urbaine, del’AgenceNationalede laSalubrité Urbaine (ANASUR) et duFonds deSoutienaux
Programmes deSalubrité Urbaine(FSPSU).
Malgré cette diversité d’acteurs et de structures, le financement de la filière reste essentiellement basé
sur les dotations budgétaires et par conséquent insuffisant. En mars 2009, l’Etat a dû recourir à l’aide
de la Banque Mondiale à travers « l’opération ville propre » pour l’enlèvement deplus de 500000
tonnes d’ordures ménagères dans les rues d’Abidjan. Lecoût de cette opération est estimé à près de 6
milliards de FCFA.
TEOM fixée à 2,5 FCFA par KWh pour les abonnées d’électricité du District d’Abidjan et 1 CFA
pour les villes de l’intérieur du pays
1
Vu le besoin de financement élaboré par le Plan National de la Salubrité Urbaine (PNSU) qui s’élève à
62,4 milliards de FCFA par an, la TEOM ne répond plus aux exigences du système de gestion des
ordures ménagère.
L’objectif de l’article est d’analyser le consentement des ménages des quartiers précaires du District
d’Abidjan à participer financièrement à la gestion des ordures ménagères ainsi que les montants de ce
consentement. Nous avons ainsi réalisé une enquête en 2014 auprès de 443 ménages dans les quartiers
précaires du District d’Abidjan. À partir d’une analyse factorielle appliquéeaux données de l’enquête,
nous avons construit un indice de richesse selonla méthodologie de Filmer et Pritchett (2001) afin
d’analyser l’hétérogénéitédes quartiers en termes de répartition des revenus selon les quartiles.
L’analyse des déterminants du consentement des ménages à participer financièrement et à payer pour
le projet de gestion amélioré des ordures ménagères issus des modèleslogitet OLS montre des résultats
originaux. En particulier, nous montrons que les ménages qui utilisent des assainissements peu
améliorés (type de vidange utilisé, réseau d’écoulement des eaux usées) sont enclins à participer
financièrement et annoncent des montants à payer plus élevés. De plus les ménages disposant d’un
abonnement d’eau potable sont favorable à la réalisation du nouveau projet.Enfin les ménages sont
prêts à participer au projet d’améliorationlorsqu’ils ont un revenu au moins égal au seuil de pauvreté.
Après avoir présenté l’état des lieux du système de gestion des ordures ménagères dans le district
d’Abidjan, nous mettons en évidence les facteurs qui influencent le consentement à payer des ménages
pour la gestion des déchets existant dans la littérature. Dans la section qui suit, la méthodologie de
l’étude est présentée avant l’analyse économétrique des résultats et nous concluons.
2. La gestion des déchets ménagers à Abidjan
2.1. L’état actuel de la gestion des déchets à Abidjan
La gestion des ordures ménagères à Abidjan est régie par des textes et lois qui assurent la
réglementation de la filière et définissent les rôles des intervenants dans la gestion.
Les principaux acteurs de la gestion actuelle des déchets solides ménagers dans le district d’Abidjan
sont le Ministère de l’environnement ; responsable de la gestion administrative et les opérateurs
techniques intervenants sur le terrain.
Le Ministère est le premier interlocuteur officiel des opérateurs du secteur de la gestion des ordures
ménagères. Il a également l'initiative et la responsabilité, en matière de salubrité urbaine
Pour mener à bien sa mission, il est mis en place plusieurs structures telles l’ANASURet le FFPSU.
Dans les situations d’urgence extrême, il est mis en place le Projet de Renaissance des Infrastructure
en CI (PRICI) pour gérer les ordures.
Cadre financier de la gestion des ordures ménagères
Avant 2009 la gestion financière de la filière des ordures ménagères était confiée au FFPSU, qui était
une structure du Ministère de la Jeunesse, du Sport et de la salubrité. Ce Ministère était en charge de la
gestion des déchets à l’époque.
En 2009, avec la grande insalubrité dans le District d’Abidjan, la gestion des ordures ménagères a
bénéficié d’un financement de la Banque Mondiale, à travers le Projet d’Urgence aux Infrastructures
Urbaines (PUIUR). Ce financement étant ponctuel, à la fin du projet, la gestion est à nouveau confiée
au FFPSU.
La précollecte
L’activité de préollecte des ordures ménagères dans les quartiers d’Abidjan, demeure informelle
TERRABO Ingénieur - conseil (2010). Selon cette même source, la précollecte est pratiquée en
majorité par les jeunes du quartier (73%), les sociétés privées (8%) et les mairies (2%) (Marcory et
Yopougon). Selon l’enquête réalisée par cet auteur, les précollecteurs ne fonctionnent pas suivant un
territoire bien déterminé, mais plutôt selon des clients définis dans une zone. En conséquence, une
zone peut être couverte par plusieurs précollecteurs
Postes de groupage et centre de transfert des ordures ménagères
Il existe un seul véritable centre de transfert de déchet dans toutes les 13 communes du District
d’Abidjan. Il est situé à Adjamé dans le sous - quartier SODECI de Williams ville.
Toutefois, il a été créé des centres de groupage des ordures ménagères dans certaines communes
(Marcory, Yopougon, Treichville et Cocody) en vue d’accroitre le nombre de rotations des camions de
collecte. Ces centres sont en réalités des lieux de regroupements des coffres à ordures.
Néanmoins, toutes les communes disposent de coffres à ordures, même si certaines zones ne sont pas
couvertes.
2.2. Le comportement des ménages vis-à-vis de la gestion des déchets
Le financement de la filière gestion des ordures ménagères demeure une problématique dans le
District d’Abidjan parce que les fonds mobilisés semblent insuffisants pour couvrir les charges de la
filière. En effet pour assurer le financement de ce service public, les communes disposaient à travers
l’article 58 de la Loi n°81-1129 du 30 décembre 1981 portant régime financier des communes et de la
Ville d ’Abidjan, d’une source de revenus de nature fiscale. Ces revenus étaient constitués par des
taxes rémunératoires et des redevances qui rétribuent un service rendu par a commune. Le produit des
taxes rémunératoires et des redevances étaient insuffisantes pour faire face aux dépenses liés à
l’enlèvement des ordures ménagères des communes. C’est dans ce contexte que la Taxe d ’Enlèvement
des Ordures Ménagères (TEOM) a été instituée.
La Taxe d’Enlèvement des Ordures Ménagères est la taxe imputée aux ménages pour la gestion des
ordures. Datant années 80, elle ne correspond plus forcément aux réalités d’aujourd’hui. Cette taxe n’a
pas été adaptée aux exigences du développement économique et social du pays. Par conséquent, le
financement du service public des déchets ménagers reste inadéquat pour une bonne gestion des
ordures ménagères. Par ailleurs le rendement et le taux de recouvrement de la TEOM sont trop faibles
pour que son produit puisse réellement contribuer au financement du service. En effet, le montant de la
Taxe d’Enlèvement des Ordures Ménagères (TEOM) de l’année 2001 et la contribution des communes
étaient estimées à plus de 10 milliards de F CFA alors que la charge de la gestion des déchets s’élevait
à environ 13 milliards F CFA (Paul-Fourier K, 2013).
Aussi, la Compagnie Ivoirienne d’Electricité (CIE), en charge du recouvrement de la TEOM, déduit de
la recette de cette taxe les charges d’éclairage public. La TEOM due aux municipalités n’a pas été
reversée par la CIE, sous prétexte que ces municipalités ne payent pas les frais d’éclairage public.
Cette TEOM ne répond plus aux exigences du système de gestion des ordures ménagères alors que la
question du financement de la gestion des ordures ménagères constitue une préoccupation majeure
pour les politiques et les populations.
3. Facteurs influençant la participation financière des ménages à la gestion des déchets
Tableau 1 facteurs influençant le consentement des ménages
Déterminants du
consentement à payer
des ménages
Significatif
Non
significatif
Démographique
Age
Richard et al. (2012), Rafia et al. (2009), Callan et Thomas Dadson et
(2006)
al. (2013)
Genre
Dadson et al. (2013)
Education
Rafia et al. (2009), Dadson et al. 2013, Banga et al.2011, Walsh
et al., 1978 ; Gramlich 1977, Jianjun et al., 2006
Taille du ménage
Callan et Thomas (2006), S. A. Yusuf et al. (2007)
Rafia et al.
(2009)
Mir A. A.
et al.,
(1996)
Économique
Revenu
Rafia et al. (2009), Jianjun et al., 2006
Préférences individuelles
et perception
Satisfaction des services
Rafia et al. (2009)
de collecte des ordures
Accepte de trier les
ordures
Rafia et al. (2009)
Le ménage sait que les
ordures sont une menace
pour l’environnement
Rafia et al. (2009), Abdul-Muhmin (2007)
4. Méthodologie
La méthodologie adoptée dans cette étude a consisté en une collecte de données lors d’une enquête
auprès des ménages en 2014 dans les quartiers précaires du District d’Abidjan. Nous développons
ainsi un modèle permettant de déterminer le comportement et le consentement des ménages à
participer financièrement à la mise en place d’un programme de gestion des ordures ménagères. Ce
programme vise la mise à disposition des ménages, des poubelles pour leurs déchets et un service de
ramassage assuré deux fois par semaine.
4.1. Réalisation de l’enquête
Nous avons commencé par la conception du questionnaire qui est une étape important et non aisée de
la collecte des données. Ainsi notre questionnaire est conçu afin de collecter les informations sur les
caractéristiques socio-économiques des ménages des différentes communes du district d’Abidjan,
leurs modes actuels d’évacuation des ordures ainsi que leurs pratiques et implicationsvis-à-vis de
l’assainissement. Ce qui pourrait assurer des conditions d’un développement urbain durable. Les
ménages ont ainsi été interrogés sur les améliorations souhaitées, leur désir et contribution pour la
mise en place d’un nouveau système de gestion des ordures. Afin d’une meilleur appréciation de ces
éléments, nous avons organisé notre enquête en deux volets : un volet qualitatif et un volet quantitatif.
Le volet qualitatif
Ce volet a eu pour objectif essentiel de réaliser des interviews qui ont permis de recevoir le point de
vue des différents acteurs institutionnels de la question des déchets que ce soit les responsables
municipaux ou les représentants de départements ministériels ou d’organisme consultatif de référence
en la matière. L’intérêt de ces interviews est de pouvoir disposer d’outils d’analyse de l’offre et de la
demande dans le cadre d’une gestion améliorée des déchets.
La récolte de ces données qualitatives a également permis de recueillir les opinions des ménages sur la
situation actuelle et leurs attentes en matière de gestion des déchets et de l’accès à d’assainissement, la
situation de pauvreté de leurs quartiers (ce qu’ils pensent de leur état de pauvreté / richesse). Ce volet a
permis d’écouter la population s’exprimer en dehors du cadre trop contraignant de la partie
quantitative. En effet, cette méthode a le mérite de laisser l’enquêté diriger l’interview et orienter la
discussion vers les sujets et les termes qui lui semblent les plus sensibles et de définir ainsi l’ordre des
priorités.
Le volet quantitatif
Cette partie de l’enquête a consisté à la collecte des données quantitatives. Le questionnaire a été
réalisé face à face dans les différents ménages par des enquêteurs expérimentés.L’élaboration du
questionnaire s’est faite par nous-même et finalisé avec deux agents de l’INS. Sa version finale
comporte neuf pages avec 177 questions constituée de six parties à savoir (1) identification du
répondant et/ou du ménage ; la partie sur le répondant est renseignée quand le chef de ménage ou son
épouse / épouse est absent(e). L’identité du ménage est renseignée dans la partie identification du
ménage. (2)caractéristiques de la concession et possessions du ménage. Cette partie vise à estimer la
valeur des biens du ménage afin de pouvoir les catégoriser quant à la richesse des ménages. (3) les
déchets ménagers ; cette partie part des habitudes de comportement des ménages relatifs au stockage,
tri, vente d’objet séparé, fréquence d’enlèvement et leurs connaissances générales sur les
conséquences des déchets. (4) Caractéristiques des modes d'accès à l'eau, (5) Précisions sur les
dépenses mensuelles dans le ménage.
L’échantillonnage
Notre échantillon de base a été calculé en tenant compte de la prévalence estimative des variables
étudiées (le taux d’accès à un service de ramassage formel des déchets), le niveau de confiance visé, et
la marge d’erreur acceptable. Ainsi sur la base des 443 ménages à enquêter nous nous sommes fixé
pour objectif d’enquêter 20 ménages dans chaque zone de dénombrement (ZD). Nous avons donc
traité n =22 ZD au total. Le choix des 22 ZD s’est fait par un tirage aléatoire simple. Ainsi, pour un
total de N= 221 ZD des quartiers précaires identifiés (INS 2013) et un nombre Aléatoire égal à
0,262602967481314, le calcul du Pas (P) nous donne 221/20 égale à 11.05. Le Départ D sera égal à
Aléa x Pas donc 2,9017627898. Nous calculons la série des D+P que nous arrondissons à l’entier le
plus proche. Les ZD étant ordonnés du plus petit au plus grand, nous tirons alors les 22 premiers
numéros d’ordre apparus dans les « D+P » arrondis.
Nous avons obtenu ainsi les 22 ZD constituant notre échantillon d’enquête pour lesquels, nous avons
tiré les cartes de localisation.
4.2 Analyse économétrique de la participation financière des ménages au nouveau service de gestion
des déchets
Construction de l’indice de richesse
Dans la plupart des enquêtes dans les pays en développement notamment en Afrique, l’estimation du
revenu pose un véritable problème. Il est donc difficile de connaitre directement le revenu du ménage.
Pour pallier à ce fait, nous disposons dans notre enquête de variables relatives à la richesse matérielle
des ménages permettant la construction de l’indice de richesse. Cet indice est en effet construit sur la
base des informations relatives aux biens durables possédés par les ménages et certaines
caractéristiques du logement. Nous avons utilisé le maximum de variables à savoir la matière de
construction du mur (banco, semi dur), du toit (couverture en carton/plastique, dalle en ciment), le sol
(sable, terre battue, carreaux), l’énergie utilisée pour la cuisine (charbon, gaz, bois-charbon-gaz, bois –
gaz, charbon-gaz), les biens en nature dont dispose le ménage (ordinateur, moto, voiture, vélo,
réfrigérateur, congélateur, ventilateur, climatiseur, télé, radio, téléphone portable, téléphone fixe,
chaîne hifi, charrette, âne, brouette, fer à repasser électrique, groupe électrogène, terrain
d’exploitation, meuble de salon de plus de 100 000 F CFA, bétail de plus de 100 000 F CFA) et le
nombre d’équipement (salle de bain, cuisine). Afin d’éviter d’éventuel problème de colinéarité entre
ces variables, nous avons réalisé le test de corrélation qui a permis d’éliminer les variables corréler.
Ainsi nous construisons notre indice avec trente variables non-corrélées.
Après l’étape de sélection des variables, il s’agit maintenant de procéder à une analyse factorielle.
Cette étape consiste à appliquer un poids correspondant au score factoriel de chaque bien sur le
premier axe factoriel (Briand Anne et Loyal Laré Amandine, 2013). Voir l’annexe A1 pour la
méthodologie.
Afin de regrouper les ménages par quartile, les indices de richesse des ménages sont classés par ordres
croissant du plus pauvre au plus riche. Ainsi l’échantillon est divisé en 4 groupes d’effectifs égaux. Le
premier quartile (IR1) correspond aux 25 % « les plus pauvres », le second quartile (IR2) aux 25 % de
« modestes », le troisième quartile (IR3) fait référence aux 25 % d’« aisés » et le dernier quartile (IR4)
aux 25 % appelés « très riches ».
Description des variables et statistiques descriptives
L’enquête révèle que plus de 90% des ménages acceptent de participer financièrement au nouveau
projet d’amélioration de la gestion des ordures ménagères. Les ménages sont particulièrement
d’accord pour le principe de paiement du service car ils payent déjà pour sa réalisation, mais de façon
informelle. Parmi ces ménages, la plus grande partie habite la commune de Yopougon (64,29%),
quand à la commune de Cocody, 17,49% des ménages acceptent de participer financièrement au
projet.
L’analyse de l’enquête à travers les statistiques descriptives montre que 81.53% des ménages qui
participent financièrement à d’autres programmes sociaux, sont disposés à participer à la réalisation du
nouveau projet de gestion des ordures. Par contre certains adhèrent à d’autres programmes mais ne
souhaitent pas participer à celui concernant les ordures (56.76%).
On note aussi que la quasi-totalité des ménages qui sont propriétaires de leur logement sont favorables
à l’amélioration du système de gestion des ordures. Précisément 85 (20.94%) ménages propriétaires
sur 89 au total. Les autres (locataires, logé gratuitement et logé dans un logement de fonction) qui ne
souhaitent pas participer financièrement au nouveau projet représentent 89.19%
L’enquête révèle également que les ménages qui vidangent manuellement leurs latrines et ceux qui
utilisent les latrines à chasse d’eau sont pour la plus grande partie d’accord pour participer au projet de
gestion des ordures ménagères. Ils représentent respectivement 79.06% et 54.93%.
L’enquête met également en évidence que la qualité du service de gestion fourni aux ménages
(fréquence de ramassage, le montant payé, le professionnalisme de la filière) est un élément à prendre
en compte dans le désir de participation financière des ménages. Et par conséquent le montant que ces
derniers annoncent. Dans notre enquête, nous ne disposons pas de mesure objective qui permette de
mettre en évidence la qualité du service de gestion. Cette qualité a donc été appréhendée dans cette
étude à travers l’opinion des ménages. Ainsi pour éviter le problème d’endogénéité de cette variable
d’opinion, Briand, Nauges et Travers, 2009 propose qu’on associe à chaque ménage i résidant dans le
quartier j, l’opinion moyenne des ménages de son quartier, cette moyenne étant calculée à partir de
l’opinion de tous les ménages du quartier j sauf le ménage i. La variable d’opinion retenue est la part
de ménages qui considère que la qualité de service de gestion des ordures est satisfaisante ou non.
4.3 Modélisation du consentement à payer des ménages pour la gestion des déchets
Cette partie examine l’effet des caractéristiques socio démographiques (le genre, le niveau d’éducation
du chef de ménage, la taille du ménage), socio-économiques (le revenu du ménage, la richesse
matérielle), le niveau de connaissance des ménages sur les conséquences des déchets sur la santé.
Afin d’examiner les facteurs influençant le consentement à participer financièrement des ménages
pour l’amélioration du service qui leur sera fourni, nous utilisons un modèle de régression. Les
personnes interrogées sont obligées de répondre par oui (codé 1) ou non (codé 0) si elles sont prêtes à
participer financièrement pour la réalisation du nouveau programme de gestion. Dans ce cas la
variable dépendante est une variable dichotomique prenant la valeur 1 ou 0. Les modèles généralement
utilisées dans la littérature pour analyser cette question, sont le modèle de régression logistique et le
modèle logit. Nous utilisons donc ici un modèle de probabilité qui donne la chance qu’un évènement
se produise. Ainsi le modèle logit nous permet d’estimer la probabilité qu’une personne enquêtée
accepte de participer financièrement. Cela grâce à la prédiction des résultats dichotomiques issus de
l’ensemble des variables indépendantes selon la représentation suivante :
𝑃𝑖 = 𝐸(𝑌𝑖 = 1 𝑋𝑖 =
1
1 + exp −𝑍𝑖
(1)
Où
𝑛
𝛽𝑗 𝑋𝑖𝑗 + 𝜀𝑖 =< 𝛽0 + 𝛽 𝑇 𝑋𝑖 > +𝜀𝑖
𝑧𝑖 = 𝛽0 +
(2)
𝑗 =1
Où 𝑧𝑖 est la mesure latente et continue du consentement à participer financièrement de la personne
interrogée i (i = 1, …, N) pour la réalisation du nouveau programme de gestion des déchets ménagers.
𝑋𝑖 est un vecteur colonne qui regroupe les variables explicatives 𝑋𝑖𝑗 de la i ième personne
interrogée.𝛽0 et le vecteur β sont les paramètres inconnus à estimer et 𝜀𝑖 est le terme d’erreur aléatoire
des attributs non observés qui influencent les choix des enquêtés.
En prenant le logarithme de l’équation (1), on obtient la transformation du logit comme suit :
𝑃𝑖
𝐿𝑖 = 𝑙𝑛 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑡𝑜 𝑝𝑎𝑦 = 𝑙𝑛
= 𝑍𝑖 = 𝛽0 +
1 − 𝑃𝑖
𝑛
𝛽𝑗 𝑋𝑖𝑗
𝑗 =1
(3)
Cette transformation du logit de l’équation (3) est identique au modèle de régression linéaire simple.
Mais étant donné que la réponse est une valeur binaire, la distribution de probabilité Pi dans
l’échantillon suivra une distribution binomiale. La théorie de régression linéaire traditionnelle ne peut
donc pas être utilisée dans ce cas. Pour cela, les paramètres inconnus sont évalués ici en utilisant la
méthode du maximum de vraisemblance. Nous devons donc construire la fonction du maximum de
vraisemblance. Ainsi, étant donné Pi la probabilité que le ménage yi participe financièrement à la
réalisation du projet, la probabilité de non-participation peut être écrite comme suit : 1 − 𝑃𝑖 . Dans un
échantillon, si on considère le ménage i et l’ensemble des caractéristiques qui lui sont associées noté
(Xi, yi) pour lequel yi = 1, la contribution à la fonction du maximum de vraisemblance est 𝑃𝑖 𝑦 𝑖 et pour
yi = 0, sa contribution à la fonction est 1 − 𝑃𝑖
1−𝑦 𝑖
l’expression de la fonction de vraisemblance est 𝑃𝑖
𝑦𝑖
. Pour ce qui concerne le ieme ménage,
1 − 𝑃𝑖
1−𝑦 𝑖
. Puisque les informations des
différents ménages sont indépendantes, on obtient au final la fonction de vraisemblance suivante :
𝑁
𝑃𝑖 𝑦 𝑖 1 − 𝑃𝑖
𝑙 𝛽 =
1−𝑦 𝑖
(4)
𝑖=1
On cherche à trouver le maximum de cette vraisemblance pour que les probabilités des réalisations
observées soient aussi des maximums. La vraisemblance étant positive et le logarithme népérien une
fonction croissante, il est équivalent. On peut donc dans ce cas maximiser le logarithme népérien de la
vraisemblance.
Le logiciel stata nous permet de faire l’estimation des probabilités de participation financière des
ménages à la gestion des ordures.
Les variables indépendantes sont retenues sur la base de la littérature existante (tableau 1) relative aux
facteurs qui influencent le consentement de participation financière des ménages pour la gestion des
déchets ménagers. Toute fois des tests ont été réalisés sur l’ensemble de ces variables afin de retenir
que les variables non corrélées. L’analyse de la corrélation est faite entre les variables deux à deux de
sorte à supprimer l’une d’entre les deux lorsque la corrélation est supérieure ou égale à 0.50. Enfin un
test de multicolinéaritéVIF (variance inflation factor) a été réalisé (Cahuzac et Bontemps, 2008). Selon
ces auteurs, « Pour détecter les risques de colinéarité, il suffit de calculer une mesure du changement
de la variance de chacun des facteurs lorsqu’on les introduit dans la régression. Cette mesure est
souvent notée VIF pour variance inflation factor. »
Les variables nombre de pièces dans le logement, la part des satisfaits et des insatisfaits du service de
gestion des déchets, le revenu du ménage et l’indice de richesse sont quantitatives tandis que toutes les
autres sont transformées en binaire.
5. Résultats et discussion
Résultats du modèle logit
Nous estimons le modèle logit sur l’échantillon des 443 ménages. Globalement, le modèle fournit des
résultats plutôt satisfaisants en matière de prédictions. Le modèle prédit 401 ménages (426 dans
l’échantillon) qui acceptent de participer financièrement au nouveau projet de gestion des ordures
contre (Probabilité supérieure à 0.5%). Pour ceux ne souhaitent pas participer au projet, le modèle
prédit 11 ménages (contre 16 dans l’échantillon). Le taux de prédiction du modèle qui est égal au
nombre de cas correctement rapporté au nombre totale d’observation est de 93.21%.
Afin d’examiner les facteurs influençant le consentement à participer financièrement des ménages
pour l’amélioration du service, nous avons estimé un modèle logit. Les résultats du modèle montrent
que les variables le ménage participent à d’autres programmes sociaux, le ménage est locataire de son
logement, nombre de pièces dans le logement, le ménage pratique la vidange manuelle, le ménage
accepte de payer pour la quantité d'ordure produite, le revenu du ménage est compris entre [151 000 200 000] sont significatives à 1%. Toutes ces variables (à l’exception de nombre de pièces dans le
logement) ont par ailleurs une influence positive sur la probabilité de participer au projet de gestion
d’ordures. Les variables : Le ménage utilise des latrines simples, Le ménage habite la commune de
Cocodysont significatives à 5% et ont une influence respectivement positive et négative. Enfin
l’estimation présente deux variables significatives à 10%. Lorsque le ménage utilise des latrines à
chasse d’eau, cela a un impact négatif sur la participation du ménage. Cet impact est contraire lorsque
le ménage habite la commune d’Abobo.
Plus précisément lorsque le ménage participe à d’autres programmes sociaux, il est plus favorable à la
réalisation d’un projet visant l’amélioration du service de gestion des ordures. La littérature montre
que ces ménages sont plus soucieux du bien-être de la société.
Tableau 2 Estimation de la probabilité d’acceptation de participation financière des ménages à l’aide
d’un modèle logit
Variable dépendante: Probabilité qu'un ménage accepte de participer financièrement au
nouveau projet de gestion des ordures
Variables explicatives
Le chef de ménage est une femme (1/0)
Le chef de ménage est non scolarisé (1/0)
Le ménage participe financièrement à d'autres
programmes sociaux (1/0)
Le ménage est propriétaire de son logement (1/0)
Nombre de pièces dans le logement
Le ménage sait que les ordures sont une menace pour la
santé (1/0)
Le ménage pratique la vidange manuelle (1/0)
Le ménage utilise des latrines à chasse d'eau (1/0)
Le ménage utilise des latrines simples (1/0)
Le ménage accepte de payer pour la quantité d'ordure
produite (1/0)
Le ménage est intéressé par l'utilisation des 2 poubelles
de séparation d'ordures (1/0)
La part des insatisfaits du service de gestion des déchets
La part des satisfaits du service de gestion des déchets
Le ménage habite la commune d'Abobo
Le ménage habite la commune de Cocody
Le ménage habite la commune de Yopougon
Le revenu du ménage est compris entre [0 - 150 000]
Le revenu du ménage est compris entre [151 000 - 200
000]
Le revenu du ménage est compris entre [201 000 - 500
000]
L'indice de richesse
Constante
Coef.
-0.061
-0.609
Std. Err
(-0.682)
(-0.517)
P-value
0.929
0.239
1.537
(0.562)***
0.006
3.351
-0.930
(-1.023)***
(0.247)***
0.001
0.000
1.746
(0.958)*
0.068
1.500
-1.746
1.217
(0.540)***
(1.025)*
(0.595)**
0.006
0.088
0.041
3.812
(1.183)***
0.001
-0.582
(0.474)
0.220
1.693
1.043
-1.8378
-2.247
-0.751
0.126
(1.240)
(1.319)
(1.112)*
(1.047)**
(0.915)
(1.942)
0.172
0.429
0.099
0.032
0.411
0.948
2.047
(0.506)***
0.000
-1.449
(1.326)
0.274
-0.155
3.108
(0.089)*
(8.767)
0.083
0.723
Number of obs =
442
Log likelihood = -80.523661
LR chi2(14) = 88.50
Prob> chi2 = 0.0000
Pseudo R2
= 0.3546
McFadden's R2: 35.5%
AIC: 0.459
BIC: -2403.394
Cas correctement prédits 93.21%
***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 % et 10 %
L’influence positive du fait que le ménage soit propriétaire de son logement laisse comprendre que ces
ménages sont plus déterminés à investir dans leur quartier pour un environnement plus sain. Ces
ménages sont en effet installés dans ces quartiers pour une durée presqu’indéterminée et estiment qu’il
est de leur devoir de rentre ces lieux propres. Ils veillent par conséquent au respect et à la protection de
l’environnement commun de leur quartier.
La variable relative au nombre de pièces dans le logement montre que plus il y a de pièces dans le
logement, moins les ménages sont favorables au nouveau projet de gestion des ordures. On se dit en
fait que la taille du ménage est représentée par le nombre de pièces dans le logement, dans ce cas notre
résultat va dans le sens attendu. En effet plus la taille du ménage est élevée, moins les ménages seront
prêts à participer financièrement en raison des contraintes budgétaires éprouvées. Pour ChuenKheePek et Othman Jamal (2011),AshishTaru Roy et Uttam Deb, (2013) plus il y a un nombre élevé
de personne dans le ménage, plus ils seraient disposés à participer financièrement car ils sont sensés
produire plus de déchets et rencontrer plus de difficultés pour s’en débarrasser et seront par conséquent
prêts à participer financièrement à un projet qui améliorerait la gestion.
Les variables relatives au fait que le ménage pratique la vidange manuelle de ses latrines et qu’il sache
que ordures sont une menace pour la santé ont leur signe qui vont dans le sens attendu. En effet la
littérature montre bien que les ménages soucieux de leur santé à cause des effets de la qualité de
l’environnement, sont consentis à participer pour l’amélioration de la gestion des déchets. De même la
vidange manuelle est une pratique qui n’est pas très hygiénique. Cela peut avoir des effets négatifs sur
l’environnement et par conséquent sur leur santé.
Les ménages qui utilisent les latrines simples sont favorables à la participation financière au projet de
gestion amélioré des ordures contrairement à ceux qui utilisent des latrines à chasse d’eau. Il est vrai
que ces deux types de latrines rentrent dans la catégorie des installations d’assainissementamélioré
(WHO relative aux Objectifs du Millénaire pour le Développement) mais ceux qui utilisent les latrines
simples pourraient se dire que ces dernières sont relativement moins hygiénique et par conséquent
prêts à participer à tout projet d’amélioration du cadre de vie.
Lorsque le ménage a un revenu compris entre [151 000 - 200 000], cela augmente la probabilité qu’il
accepte de participer financièrement au nouveau projet de gestion des déchets. Ce résultat va dans le
sens attendu. Il parait pertinent dans la mesure où le seuil de pauvreté en Côte d’Ivoire qui de 183 450
FCFA FCFA (environ 280 euros) selon l’enquête ménage de 2008 est compris dans cet intervalle. Les
ménages sont donc relativement capables de participer au projet. Ce résultat est contraire à celui relatif
à l’indice de richesse. Cette dernière représente ici la richesse matérielle. Elle baisse la probabilité que
les ménages acceptent de participer au programme de gestion amélioré.
Lorsque les ménages acceptent de payer pour la quantité d’ordure produite, cela augmente la
probabilité de participer financièrement au programme de gestion des ordures ménagères.
Le modèle met également en évidence différents résultats en fonction de la commune. L’effet négatif
de la commune de Cocody peut s’expliquer par le fait qu’elle est l’une des communes les plus riches
du District d’Abidjanet par conséquent relativement mieux équipée. Ces quartiers précaires qui
concernent ici notre étude se trouvant à proximité de Cocody, bénéficient des installations de bacs à
poubelle destinés aux riverains des quartiers de luxe de la commune. Les ménages de la commune
d’Abobo sont plutôt favorables à la mise en place du nouveau projet de gestion des ordures.
Résultats du modèle des moindres carrés ordinaires
Afin de mettre en évidence, les déterminants du consentement à payer des ménages pour le nouveau
programme de gestion des ordures ménagères, nous utilisons dans la suite le modèle des moindres
carrés ordinaires.
Les résultats du modèle des moindres carrés ordinaires sont présentés dans le tableau 3. On remarque
dans ce modèle robuste qu’au total douze variables sont significatives. Globalement, l’ajustement du
modèle paraît relativement acceptable (R2 = 0.193).
Le modèle nous montre un effet de genre. Le coefficient de la variable le chef de ménage est une
femme étant négatif, cela veut dire que les hommes ont un consentement à payer moindre que les
femmes. On pouvait s’attendre à ce résultat car en Afrique et particulièrement en Côte d’Ivoire, ce
sont les femmes qui sont en charges des travaux du ménage et par conséquent, responsable de
l’évacuation des ordures.
Le fait que le chef de ménage soit non scolarisé est très significatif et présente l’effet attendu. En effet
la littérature montre que le consentement à payer des ménages augmente avec le niveau d’instruction.
Le ménage non scolarisé est limité quant à l’accès et/ou la compréhension de l’information. Il ignore
dans ces conditions, le maximum d’informations sur les enjeux liés à la gestion des ordures.
Le signe négatif du coefficient de l’âge du chef de ménage semble surprenant. Il indique que plus le
chef de ménage prend de l’âge, moins il veut payer pour l’amélioration des services de gestion des
déchets. Cet effet peut être raisonnable si on se dit que les vielles personnes disposent d’un revenu
relativement moindre, cela expliquerait leur consentement à payer. Par contre Rafia A. et al., (2009)
montrent que les vieilles personnes ont un consentement à payer élevé que celui des jeune car elles
prennent des décisions plus matures liées à l’évaluation de la santé et aux questions
environnementales.
Les coefficients positifs des variables le ménage participe à d’autres programmes sociaux, le ménage
a un abonnement d’eau potable, le ménage jette ses ordures dans un bac public vont dans le sens
attendu. Ils montrent que globalement, ces ménages sont favorables aux projets publics qui visent
Tableau 3. Estimation du consentement à payer à l’aide du modèle des moindres carrés ordinaires
Variable dépendante: la valeur du consentement à payer pour la réalisation du projet de
gestion des ordures
Variables explicatives
Le chef de ménage est une femme (1/0)
L'âge du chef de ménage
Le chef de ménage est non scolarisé (1/0)
Le ménage participe financièrement à d'autres
programmes sociaux (1/0)
Le ménage est locataire de son logement (1/0)
La taille du ménage
L'ancienneté du ménage dans le quartier
Le ménage sait que les ordures sont une menace pour
la santé (1/0)
Le ménage a un abonnement d'eau potable (1/0)
Le ménage trie ses ordures
Le ménage jette ses ordures dans un bac public
Les eaux usées coulent directement sur le sol
La même personne est responsable de la corvée de
l'eau et de l'évacuation des ordures
Le ménage n'a jamais vidangé ses latrine
La part des insatisfaits du service de gestion des
ordures
Le ménage habite la commune d'Adjame
Le ménage habite la commune d'Attiécoubé
Le ménage habite la commune de Cocody
Le ménage habite la commune de Yopougon
Le ménage est modeste
Coef.
-200.710
-45.575
-145.629
Std. Err
(115.308)*
(29.550)*
(53.770)***
P-value
0.083
0.124
0.007
433.994
(57.520)***
0.000
129.294
4.469
2.421
(81.648)*
(9.204)
(3.405)
0.114
0.628
0.477
146.502
(103.114)
0.156
364.115
-159.64
153.292
451.215
(171.720)**
(131.044)
(75.803)**
(126.67)***
0.035
0.224
0.044
0.000
-124.983
(58.674)**
0.034
117.177
(72.148)*
0.105
19.099
(127.49)
0.881
-72.990
-85.064
227.444
20.578
-131.878
(158.4)
(165.427)
(145.824)*
(137.722)
(60.538)**
0.645
0.607
0.120
0.881
0.030
Le revenu du ménage est compris entre [0 - 150 000]
29.500
(152.680)
0.847
(64.579)
0.143
(643.552)
0.533
Le revenu du ménage est compris entre [151 000 94.829
200 000]
Constante
-401.642
Nombre d'observation =
443
F( 22, 404) = 5.35
Prob> F = 0.0000
R2
= 0.1937
***, **, * significatifs respectivement à 1 %, 5 % et 10 %
l’amélioration des conditions de vie de tous. Ce résultat suggérerait également que ces ménages sont
plus soucieux de la qualité de l’environnement et de leur santé et ont par conséquents un consentement
à payer élevé. De même les ménages dont les eaux usées coulent directement sur le sol et ceux qui
n’ont jamais vidangés leurs latrines ont un consentement à payer élevé pour le nouveau programme.
Contre toute attente la taille du ménage parait non significative, n’influence donc pas le consentement
à payer des ménages dans notre étude. Cette variable a cependant le signe positif qui est identique aux
résultats des travaux de Othman, 2002; Jin et al., 2006.
Le modèle démontre qu’une part élevée des ménages insatisfaits du service de gestion et le fait que le
ménage sache que les déchets sont une menace pour la santé n’ont aucune influence sur la décision de
payer des ménages. Ce résultat est identique pour la variable concernant l’ancienneté du ménage. Leur
signe positif confirme cependant nos attentes.
Les ménages qui habitent la commune de Cocody ont un consentement à payer plus élevé que ceux
des autres communes. Ce résultat va dans le sens attendu car cette commune est l’une des mieux
entretenues du District d’Abidjan. Les ménages qui y vivent sont relativement plus riches. Par contre
les ménages inscrits dans la catégorie des ménages modestes ont un consentement moindre pour la
participation à l’amélioration de la gestion des ordures. Cette catégorie de ménages vient juste après
celle des ménages pauvres. De ce fait, ils pourraient imaginer leur situation précaire et donc privilégier
d’autres besoins qu’ils pensent plus importants que celui de la gestion des déchets.
6. Conclusion
Notre étude a consisté à déterminer le consentement des ménages à participer financièrement à un
projet d’amélioration du système de gestion des ordures ménagères dans les quartiers précaires du
District d’Abidjan.
Nous avons ainsi réalisé une enquête en 2014 auprès de 443 ménages dans les quartiers précaires du
District d’Abidjan. À partir d’une analyse factorielle appliquée aux données de l’enquête, nous avons
construit un indice de richesse selon la méthodologie de Filmer et Pritchett (2001) afin d’analyser
l’hétérogénéité des quartiers en termes de répartition des revenus selon les quartiles. L’analyse des
déterminants du consentement des ménages à participer financièrement et à payer pour le projet de
gestion amélioré des ordures ménagères issus des modèles logit et OLS a permis de découvrir des
résultats originaux. En particulier, nous avons montré que les ménages qui utilisent des
assainissements peu améliorés (type de vidange utilisé, réseau d’écoulement des eaux usées) sont
enclins à participer financièrement et annoncent des montants à payer plus élevés. De plus les ménages
disposant d’un abonnement d’eau potable sont favorable à la réalisation du nouveau projet. Enfin les
ménages sont prêts à participer au projet d’amélioration lorsqu’ils ont un revenu au moins égal au seuil
de pauvreté.
Notre étude présente en effet une situation particulière due aux caractéristiques même de la zone
d’étude. La plus part des quartiers précaires sont situés aux abords immédiats decanaux naturels à
pentes très abruptes qui assurent la collecte et l’évacuation des eaux usées et pluviales. Ces quartiers
sont situés en dehors du plan directeur d’urbanisme de la commune. Ces zones sont interdites de
construction et par conséquent, ne sont pas prises en compte dans les programmes d’aménagement
urbain de la commune. La quasi-inexistence d’infrastructures sanitaires de base dans ces quartiers
porte de graves préjudices sanitaires aux populations.
Ainsi du point de vue de la gestion de l’assainissement environnemental, le déficit de drainage des
quartiers et d’évacuation des eaux usées domestiques, observé dans ces milieux précaires est un
facteur de maladies, notamment les syndromes pseudo palustres et diarrhéiques. En effet, les eaux de
mauvaise qualité, l’assainissement précaire et la mauvaise hygiène contribuent pour une grande partie
dans la détérioration de la santé des populations (Erseyet al.,1991). La situation reste particulièrement
alarmante dans les milieux précaires des villes des pays en développement. Ce résultat est souligné par
les travaux réalisés par Cissé et al. (1998), Bartlett (2003) et WHO (2005) qui ont montré que les
milieux pauvres des pays en développement sont les plus touchés par les maladies diarrhéiques surtout
la frange des enfants de moins de 5 ans. L’épidémie de fièvre jaune qui s’est abattue sur Abidjan, en
septembre 2005 a effectivement fait des victimes dans les quartiers précaires de la ville (WHO, 2005).
Les maladies diarrhéiques sont causées par plusieurs parasites dont les salmonelles (les plus
fréquemment rencontrés) et se localisent dans les milieux insalubres, dépourvus de système
d’assainissement moderne adéquat, associés à un déficit d’hygiène du milieu (Farthing, 2000). Elles
présentent un taux annuel mondial de décès estimé à 3,3 millions dans les pays en développement. Ce
taux est élevé dans les milieux très pauvres à cause des mauvaises conditions d’hygiène, de la
malnutrition et de l’environnement sanitaire précaire. Ces maladies tuent chaque année des millions de
personnes, empêchent des millions d’autres de vivre en bonne santé et sapent les efforts faits en
matière de développement (Nash, 1993 ; Olshansky et al., 1997). Cette situation est également en
phase avec les résultats des études réalisées dans les quartiers précaires d’Abidjan (INHP, 1998 ;
Obrist etal., 2006). Il est par ailleurs important de prendre des mesure de régulation afin de contrôler
l’urbanisation anarchique et incontrôlée des quartiers et des sensibilisations aux problèmes d’hygiène
(Kopieu, 1996).
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ANNEXES
Tableau A1. Les variables recodées pour la construction de l’indice de richesse
Variables recodées
Banco
Sem_Dur
Cart_Plas
Dal_Cim
Sable
Ter_Bat
Carreaux
Charbon
Cuis_Gaz
Gaz
BoiChaGaz
BoisGaz
Ordi
Voiture
Moto
Velo
Tel_Fix
Tel_Port
Tele
Radio
Charette
Brouette
Chaine_hifi
Frigo
Congel
Fer_Rep_Elec
Ventil
Clim
Gr_Electr
Ter_Exploi
Meubl_Salon
Betail
Nbre_salle~n
Nbre_Cuisine
Signification (1 si oui, 0 si non)
Le mur est en banco
Le mur est en semi-dur
Le toit est couverture en carton/plastique
Le toit est une dalle en ciment
Le sol est en sable
Le sol est en terre battue
Le sol est en carreaux
Le ménage utilise le charbon comme énergie pour la cuisine
Le ménage possède une cuisinière à gaz pour la cuisine
Le ménage utilise le gaz comme énergie pour la cuisine
Le ménage utilise Bois/charbon/gaz comme énergie pour la cuisine
Bois/gaz comme énergie pour la cuisine
Ménage possède un ordinateur
Ménage possède une voiture
Ménage possède une moto
Ménage possède un vélo
Ménage possède un téléphone fixe
Ménage possède un téléphone portable
Ménage possède une télé
Ménage possède une radio
Ménage possède une charrette
Ménage possède une brouette
Ménage possède une chaîne hifi
Ménage possède un réfrigérateur
Ménage possède un congélateur
Ménage possède un fer à repasser électrique
Ménage possède un ventilateur
Ménage possède un climatiseur
Ménage possède un groupe électrogène
Ménage possède un terrain d'exploitation
Ménage possède un meuble de salon de plus de 100 000F CFA
Ménage possède du bétail de plus de 100 000 F CFA
Nombre de salles de bain possédées par le ménage
Nombre de cuisines possédées par le ménage
Tableau A2: Test de multicolinéarité (VIF)
Variables
VIF
1/VIF
Le ménage habite la commune de Cocody
2.51
0.398833
Le ménage habite la commune de Yopougon
2.46
0.406795
L'indice de richesse
2.05
0.488737
Nombre de pièces dans le logement
1.88
0.532105
Le ménage utilise des latrines à chasse d'eau (1/0)
1.71
0.585334
Le ménage est intéressé par l'utilisation des 2 poubelles de séparation
1.68
0.596454
d'ordures (1/0)
Le ménage participe financièrement à d'autres programmes sociaux (1/0)
1.54
0.648829
Le ménage habite la commune d'Abobo
1.52
0.659375
Le ménage utilise des latrines simples (1/0)
1.51
0.662422
Le ménage est propriétaire de son logement (1/0)
1.47
0.681711
Le ménage accepte de payer pour la quantité d'ordure produite (1/0)
1.46
0.687136
La part des insatisfaits du service de gestion des déchets
1.43
0.697104
La part des satisfaits du service de gestion des déchets
1.33
0.751381
Le revenu du ménage est compris entre [201 000 - 500 000]
1.21
0.825783
Le ménage pratique la vidange manuelle (1/0)
1.18
0.847887
Le chef de ménage est non scolarisé (1/0)
1.11
0.900816
Le ménage sait que les ordures sont une menace pour la santé (1/0)
1.10
0.905514
Le chef de ménage est une femme (1/0)
1.08
0.924803
Le revenu du ménage est compris entre [151 000 - 200 000]
1.07
0.933045
Le revenu du ménage est compris entre [0 - 150 000]
1.07
0.937701
Mean VIF
1.52
Il y a multicolinéarité dans la régression lorsque la VIF la plus élevée est supérieure à 10, ce qui n’est pas
le cas. On conclut à une absence de multicolinéarité (Cahuzac E. et Bontemps C., 2008).