2.1 – Revue de la littérature

8Plusieurs travaux consacrés à l’économie de l’éducation visent à identifier les indicateurs pertinents qui permettent de saisir l’efficacité interne des systèmes éducatifs (Banque mondiale, 2001 ; Glewwe et al. 1995, etc.). Les mêmes travaux s’inspirent de la fonction de production développée par les économistes, notamment par Hanushek (1986), pour spécifier les modèles de détermination des variables significatives qui expliquent les résultats scolaires, tant au niveau des individus que des établissements fréquentés. Cette approche dite traditionnelle essaie d’estimer une fonction de production du service « éducation » principalement à partir des inputs physiques et pédagogiques. Mais la fonction de production traditionnelle n’est pertinente que dans le cas des pays où les établissements scolaires sont diversement dotés en ces inputs. Harbison et Hanushek (1992), Velez et al. (1993), Glewwe et al. (1995), Das et al. (2004), etc., dressent une revue intéressante de la littérature sur la question.

9La mise en place des politiques capables d’entraîner une diminution du taux d’abandon scolaire, par exemple, nécessite la connaissance des déterminants de cette déperdition. L’abandon scolaire étant un phénomène essentiellement microéconomique, les économistes voudraient comprendre le processus qui conduit à la décision de décrocher du système scolaire ainsi que les facteurs qui peuvent influencer cette décision.

10En effet, l’abandon scolaire traduit une sortie définitive ou temporaire du système éducatif. Elle donne une indication sur la durée de rétention à l’école et sur le nombre d’années de scolarisation. Un double problème se pose à ce niveau. Même dotés d’un même niveau d’éducation, les individus ne sont pas traités de manière symétrique sur le marché du travail. Le salaire peut varier en fonction du secteur dans lequel l’individu est employé. On parle alors de rendements variables de l’éducation. De même, investir dans l’éducation constitue un risque à cause de la probabilité d’abandonner l’école avant la fin du cycle où l’individu est inscrit ou d’achever ce cycle sans trouver un emploi rémunérateur. C’est la problématique qu’aborde Chen (2002) lorsqu’elle étudie le risque d’investir dans le capital humain. Elle montre, à partir d’un programme collégial américain, que le risque d’un rendement faible et incertain peut influer significativement sur les choix scolaires, notamment la décision d’abandonner l’école. S’inscrire dans un programme de formation, y rester le temps qu’il faut ou abandonner apparaissent alors comme des choix rationnels. Brémond et Gélédan (1984, p. 387) écrivent :

11

« La renonciation à un salaire pendant la durée des études est comparée aux différences entre les revenus supérieurs que l’on obtiendra grâce à cette formation et ceux que l’on aurait eus sans suivre ce cursus. Les revenus pris en compte portent sur l’ensemble de la vie active et sont rapportés au présent par l’actualisation ».

12Le problème est que ce revenu actualisé peut être insuffisant aux yeux de l’individu concerné (éducation non rentable) et justifier rationnellement le décrochage scolaire. Mais, malgré le caractère risqué de l’investissement dans l’éducation et l’hétérogénéité de son rendement, la décision de décrocher, même prise par des individus rationnels, ne laisse pas les autorités publiques indifférentes. Les pays en développement peuvent, par exemple, vouloir offrir l’éducation de base à une proportion déterminée de la population. Si une proportion significative d’apprenants abandonne l’école avant d’avoir atteint ce niveau, cela sera considéré comme un échec politique. C’est dans cette perspective que « la plupart des pays membres de l’OCDE considèrent le diplôme des études secondaires comme le niveau de scolarité minimal pour les jeunes de nos jours » (Développement des ressources humaines, Canada, Direction générale de la recherche appliquée, 2000, p. 1). En effet, aujourd’hui, la priorité semble accordée aux emplois « du savoir » et les décisions individuelles peuvent aboutir à un sous-investissement dans l’éducation avec un impact négatif sur le développement futur.

13D’ailleurs, Lehr et al. (2004) estiment que l’abandon scolaire fait subir aux individus et à la société d’importants coûts. Par exemple, la probabilité de trouver un emploi est plus élevée chez les individus titulaires du diplôme de l’enseignement secondaire que chez ceux qui ont abandonné l’école avant ce niveau (Ministère du Travail, États-Unis, 2003). Dans le même ordre d’idées, Sum et al. (2003) soutiennent que les jeunes adultes qui n’ont pas achevé le cycle secondaire se trouvent en situation de précarité, ce qui compromet leur avenir économique et social.Tous ces arguments justifient les politiques de réduction de l’incidence de l’abandon scolaire avant la fin du cycle secondaire.

14Sur un tout autre plan, plusieurs méthodes d’estimation du taux d’abandon ont été élaborées par les économistes de l’éducation notamment. D’après « Développement des ressources humaines, Canada » (2000), sont considérés comme décrocheurs des jeunes qui ont abandonné leurs études avant d’avoir obtenu leur diplôme (diplôme terminal d’un cycle). Par exemple, on peut retenir le taux d’achèvement du cycle secondaire comme un indicateur d’abandon scolaire à ce niveau. Young (2002) a utilisé la formule suivante pour calculer le taux d’abandon au niveau de l’enseignement secondaire dans certains États américains en 1998/99 et 1999/2000 :

15

16C’est dans le même sens que l’Agence de l’Education du Texas (TEA, 2004) est allée en présentant le taux annuel d’abandon scolaire comme le rapport entre le nombre d’élèves des classes 7 à 12 qui quittent l’école et le nombre cumulé des élèves inscrits dans ces classes au cours d’une année. Sum et al. (2003) améliorent un peu plus ces méthodes de calcul en précisant qu’il s’agit des élèves qui abandonnent sans avoir obtenu le diplôme de fin du cycle considéré. Le présent article se situe dans cette logique de calcul du taux d’abandon scolaire.

17Après avoir déterminé l’ampleur de l’abandon scolaire, il est important d’en cerner les causes. En effet, la décision de quitter l’école peut se justifier par des facteurs complexes, inter-reliés et parfois à l’œuvre depuis de nombreuses années (Développement des ressources humaines, Canada, Direction générale de la recherche appliquée, 2000). Aussi, Janosz et al. (1994) ont identifié plusieurs facteurs de risque de décrochage dont ceux liés à la famille, aux camarades, à l’école et au rendement de l’éducation. Les estimations économétriques de Montmarquette et Viennot-Briot (2000) ont mis en exergue neuf principaux facteurs de risque classés selon leur importance : l’augmentation du salaire minimum, la baisse du taux de chômage, la fréquentation d’une école située dans une province où l’âge légal en fin de scolarité de base est de 15 ans, la fréquentation d’une école publique, le sexe masculin, des parents qui possèdent tout au plus des études secondaires, le changement fréquent d’écoles, les mauvaises notes, un emploi de plus de 30 heures par semaine ou aucun emploi pendant la dernière semaine de l’année. Le Centre National de l’Enseignement Secondaire des États-Unis (NCSET, 2004) classe les variables qui expliquent l’abandon scolaire en deux catégories.

• Les variables de statut : âge, sexe, statut socioéconomique des parents, ethnicité, religion, taille de la famille, type d’établissement, etc. ;
• les variables altérables : la classe, la discipline, l’absentéisme, les politiques et le climat de l’établissement, les attitudes envers l’école, etc.

18Au regard de ces études qui portent sur les déterminants de l’efficacité interne des systèmes éducatifs, on peut affirmer que le décrochage scolaire est un phénomène dont le processus est réellement complexe. Ses déterminants varient selon non seulement en fonction des caractéristiques des élèves, mais aussi des facteurs liés à l’école fréquentée, au contexte familial, etc. En résumé, des facteurs académiques et extra-académiques peuvent entraîner l’abandon scolaire.

2.2 – Cadre théorique

19Il ressort de la brève revue de littérature exposée plus haut que l’éducation est une composante du capital humain acquis à travers un investissement dont le but est un revenu et une satisfaction plus élevés dans le futur. La modélisation de la décision d’abandonner l’école ou de ne pas abandonner s’inspire du modèle familial statique que propose Becker (1965) et qui a été utilisé notamment par Duncan (1997). En effet, la décision d’abandonner ou de rester à l’école est prise par la famille après avoir constaté l’échec répété de leur enfant, par manque de moyens financiers nécessaires pour continuer à le soutenir, etc.

20L’utilité de chaque membre du ménage dépend de la consommation de biens physiques (aliments, vêtements, etc.), du loisir, et des « biens » produits par le ménage comme la santé, l’assainissement, etc. En outre, les caractéristiques du ménage ou des membres du ménage peuvent influencer le goût et donc l’utilité. A partir de là, la fonction d’utilité d’un membre de la famille (i) peut être spécifiée comme suit.

21

22où X est le vecteur des biens physiques de consommation,

23L, le loisir,

24?, les « biens » produits par le ménage (l’éducation notamment),

25?, le vecteur représentant les caractéristiques individuelles ou /et du ménage,

26?, le vecteur des variables hétérogènes non observables.

27La fonction d’utilité d’une famille composée de n individus, une relation de type Bergson – Samuelson, est une fonction agrégée qui prend la forme suivante.

28

29La fonction d’utilité (2) est maximisée sous une contrainte budgétaire qui incorpore les biens achetés (X) et produits par la famille (?). Cette contrainte budgétaire prend la forme générale suivante :

30

31I représente les inputs dont certains sont achetés sur le marché et d’autres produits par le ménage ; les deux autres variables sont les mêmes que dans l’équation (1). Soient :

32p, le vecteur de prix des biens X,

33T, le temps,

34R, le revenu qui ne dépend pas du travail. La contrainte budgétaire familiale peut s’écrire :

35

36pX représente les dépenses causées par l’acquisition des biens X,

37(T - L) est le temps consacré au travail et Z, le taux de rémunération du travail.

38La résolution du programme décrit par les équations (2), (3) et (4) débouche sur des fonctions de demande de chacun des vecteurs X et ?. Si nous prenons le cas des « biens » du vecteur ?, (l’éducation qui nous intéresse), la fonction de demande individuelle peut s’écrire :

39

40Ainsi spécifiée, la demande d’éducation dépend du prix de tous les biens consommés par le ménage (p), du revenu du travail Z(T - L), des caractéristiques individuelles (?), et des facteurs non observables (?). Toutefois, le modèle empirique adopté dans la suite de ce travail ne prend pas en compte la variable pX, faute des données sur les paniers de la ménagère et les prix correspondants. De même, la variable « revenu » n’existe pas dans la base de données qui est utilisée. Mais nous remplaçons le revenu par l’éducation des parents et leur groupe socioprofessionnel, sous l’hypothèse que ces deux variables sont liées au revenu. De même, l’information sur le taux de salaire n’a pas été collectée par l’enquête dont nous utilisons les données. Cette variable n’est donc pas prise en compte dans les estimations empiriques. Par contre, nous avons introduit la variable relative à la zone de localisation du ménage et donc de l’établissement abandonné.

2.3 – Méthodologie

41Nous présentons d’abord les données utilisées pour effectuer les analyses, et, ensuite, le modèle empirique de détermination des facteurs qui expliquent l’abandon scolaire.

2.3.1 – Les données

42Elles proviennent d’une enquête nationale menée en mars 2004 par l’Institut National de la Statistique avec le concours de la Banque mondiale (enquête PETS). L’un des objectifs de cette enquête était de suivre les dépenses publiques et leur impact sur la santé et l’éducation des ménages. Sur le plan géographique, l’enquête avait couvert l’ensemble du territoire national. Tous les niveaux hiérarchiques des administrations de l’éducation nationale et de la santé publique, les prestataires de services de santé ou d’éducation, furent concernés par l’opération. Pour les besoins de désagrégation de l’information afin de déceler les spécificités régionales en termes notamment de coût et de qualité de service public de santé et d’éducation, le territoire national fut découpé en douze zones (détail de l’échantillonnage en annexe). Nous nous sommes intéressés uniquement à l’enseignement secondaire.

43Il existe une variété de définitions et de méthodes de calcul du taux d’abandon scolaire comme indiqué plus haut. Nous utilisons le taux annuel appelé encore l’incidence de l’abandon scolaire proposé par Thurlow et al. (2002). Le taux d’abandon est la proportion d’individus qui ont fréquenté un établissement secondaire pendant l’année scolaire 2001/2002 mais qui n’ont pas fréquenté l’année suivante. Soit A, le taux d’abandon au niveau du secondaire ; NS, le nombre d’individus inscrits au secondaire en 2001/2002 et non inscrits en 2002/2003 ; NIS, le nombre d’élèves inscrits dans le cycle secondaire en 2001/2002.

44

45Notons que l’on peut calculer ce taux pour chaque classe (taux d’abandon en classe de sixième, cinquième, quatrième, etc.). Mais Young (2002), contrairement à cette formule de calcul, n’a pas pris en compte les individus qui ont obtenu leur diplôme terminal, ceux qui sont en absence temporaire ou exclus pour maladie et ceux qui sont morts. Nous avons donc considéré tous les individus qui ont abandonné pour des raisons données à la question « Pourquoi l’individu i n’a-t-il pas fréquenté en 2002/2003 ou a-t-il cessé de fréquenter ou n’a-t-il jamais fréquenté une école ». Il s’agit par conséquent des individus qui ont abandonné sans avoir terminé le cycle secondaire.

2.3.2 – Modèle empirique de détermination du décrochage scolaire

46Après avoir quantifié l’incidence de l’abandon scolaire, relevé les caractéristiques des décrocheurs, leur contexte familial et leur localisation géographique, nous en avons estimé les déterminants. Pour cela, on a considéré un modèle de choix d’abandonner ou de ne pas abandonner à un moment donné. Ce modèle rentre dans le cadre général développé par Becker (1967) et adopté par Behrman et King (2000) pour étudier les comportements des ménages dans les choix scolaires. Mais ici, le décrochage est un choix de nature dichotomique. Nous supposons que la décision d’abandonner ou de ne pas abandonner obéit à la logique de maximisation d’une fonction d’utilité familiale spécifiée plus haut. Soit Y l’abandon scolaire. Y = 1 si l’individu a abandonné l’école en 2002/2003 et 0 s’il est resté dans le système scolaire. Pour un individu i, la probabilité d’abandonner est donnée par la formule qui suit.

47

48Dans cette formule,

49P_i désigne la probabilité d’abandonner pour l’individu i,

50X, la matrice des variables explicatives de l’abandon chez l’individu i,

51?, un paramètre non observable.

52La probabilité de rester dans le système scolaire est donnée par :

53

54L’abandon suit alors une distribution de Bernoulli, ce qui permet d’écrire :

55

56Le rapport est le ratio du risque de quitter le système scolaire. C’est le rapport de la possibilité pour un individu de décrocher à la probabilité de ne pas décrocher. Ainsi, par exemple, si P_i = 0,4, alors cela signifie que le risque est de 2 contre 3 de décrocher.

57En prenant le logarithme népérien de ce rapport, on obtient le résultat suivant qui est très intéressant :

58

59L désigne le logit, d’où l’appellation de modèles logit que l’on peut spécifier de la manière suivante :

60

61m est le nombre de variables indépendantes.

62Ce modèle empirique est adapté aux données individuelles fournies par l’enquête PETS. Les variables explicatives du modèle sont classées en trois catégories :

• les caractéristiques individuelles : âge en années ; le sexe (1 pour le sexe masculin et 0 pour le sexe féminin) ; le redoublement (1 pour l’individu qui a repris une classe et 0 pour celui qui n’a pas repris) ; la classe d’où on a décroché (1 pour ceux qui ont abandonné en sixième, 2 en cinquième, etc.) ;
• le contexte familial : éducation du père et de la mère (1 pour le diplôme du cycle primaire, 2 pour le BEPC, 3 pour le probatoire, 4 pour le baccalauréat et 5 pour le supérieur) ; groupes socioéconomiques (définis plus bas) ; taille du ménage (1 pour les familles de 5 personnes et 0 pour les familles de plus de 5 personnes) ;
• l’environnement : localisation géographique du ménage (1 pour le milieu urbain et 0 pour le milieu rural).

3.1 – Quelques statistiques descriptives

64Les données de l’enquête PETS montrent que sur 1094 individus enquêtés ayant le niveau de l’enseignement secondaire général sur le territoire national, 90 ont abandonné l’école en 2002/2003, soit un taux moyen d’abandon de 8,2 %. Le tableau 1 donne la répartition des décrocheurs selon la classe d’âge et le sexe.

Tableau 1

Répartition des décrocheurs selon la classe d’âge et le sexe

Classe d’âge du décrocheur Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Moins de 19 ans 777 36 4,63 40,00 19-22 ans 259 38 14,67 42,22 Plus de 22 ans 58 16 27,58 17,78 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Sexe du décrocheur Garçons 592 49 8,28 54,44 Filles 502 41 8,17 45,56 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon la classe d’âge et le sexe

65Quelques enseignements se dégagent du tableau 1. D’abord, le taux d’abandon le plus bas se retrouve chez les individus dont l’âge est inférieur à 19 ans (4,6 %) et ce taux semble croître avec l’âge. On peut donc supposer qu’au-delà de 22 ans, les individus soient plus facilement tentés d’abandonner pour trouver un emploi, surtout si ceux-ci ont des difficultés à réussir normalement. Ce sont les individus dont l’âge est compris entre 19 et 22 ans qui contribuent le plus à l’abandon total. Leur contribution est de 42,2 % contre 40 % pour celle des individus âgés de moins de 19 ans. Seulement 17,7 % d’individus dont l’âge est supérieur à 22 ans contribuent à l’abandon total [2]. Au regard de ces résultats, on peut observer que la contribution de chaque tranche d’âge à l’abandon total admet un maximum.

66Ensuite, par rapport au sexe, le taux moyen d’abandon est d’environ 8,2 % chez les garçons contre 8,1 % chez les filles. De plus, ce sont les individus de sexe masculin qui contribuent le plus à l’abandon total (54,4 % pour les garçons et 45,5 % pour les filles). Mais le test de Levène sur l’égalité des variances montre que la différence entre les garçons et les filles n’est pas significative. Cela semble confirmé par le test du Chi2 dont les résultats sont reportés dans le tableau 9. La classe d’où l’individu a décroché est considérée dans le tableau 2 [3].

Tableau 2

Répartition de l’abandon selon la classe d’où l’individu a décroché

Classe d’où l’individu a décroché Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Sixième 155 12 7,74 13,33 Cinquième 172 13 7,55 14,44 Quatrième 223 18 8,07 20,00 Troisième 180 21 11,67 23,33 Seconde 150 11 7,33 12,23 Première 116 8 6,89 8,89 Terminale 98 7 6,25 7,78 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition de l’abandon selon la classe d’où l’individu a décroché

67Le taux d’abandon en classe de troisième est plus élevé que le taux d’abandon au niveau des autres classes (tableau 2). De même, les individus de cette catégorie contribuent le plus à l’abandon scolaire, avec une contribution de 23,3 %. Le taux d’abandon en troisième est supérieur au taux d’abandon en première, soit respectivement 11,6 % et 6,8 %. On a l’impression que le taux d’abandon est lié à la classe de décrochage selon une courbe en U renversé. En outre, la contribution de la classe de première à l’abandon total n’est que de 8,9 % environ. Tous ces résultats suggèrent qu’une fois arrivés en classe de première, les apprenants persévèrent et acceptent de présenter le probatoire autant de fois qu’il faut pour réussir et aller en classe supérieure. Autrement dit, le probatoire [4] peut retarder l’avancement d’un élève sans réellement l’empêcher de poursuivre ses études à terme.

68Nous avons aussi décomposé l’abandon selon le groupe socioéconomique du chef de ménage du décrocheur et les résultats sont présentés dans le tableau 3.

69Des informations importantes peuvent être relevées du tableau 3. En premier lieu, le taux d’abandon semble le plus élevé chez les individus qui appartiennent aux ménages dont le chef est chômeur (21,4 %), tandis que c’est chez les ménages dont le chef est travailleur du secteur public qu’on enregistre le taux le plus faible (4,1 %). En second lieu, on observe que le taux d’abandon est plus élevé dans les ménages dont le chef est travailleur du secteur privé formel (12 %) que chez ceux dont le chef travaille dans le privé informel (7,2 %). Ce résultat peut sembler intéressant dans la mesure où, depuis la libéralisation du marché du travail au Cameroun, la tendance est à la baisse des salaires nominaux dans le secteur formel. De telle sorte que, certains chefs de ménage travaillant dans le secteur informel soient à même de mieux soutenir leurs enfants à l’école que les travailleurs du secteur formel.

Tableau 3

Répartition des décrocheurs selon le groupe socioéconomique du chef de ménage

Groupe socioéconomique du chef de ménage Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Travailleur du secteur public 244 10 4,10 11,10 Travailleur du secteur privé formel 125 15 12,00 16,67 Travailleur secteur privé informel 247 18 7,29 20,00 Exploitant agricole 231 26 11,25 28,89 Chômeur 28 6 21,43 6,67 Inactif 219 15 6,85 6,67 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon le groupe socioéconomique du chef de ménage

Tableau 4

Répartition des décrocheurs selon la religion du chef de ménage

Religion du chef de ménage Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Catholique 296 50 16,89 55,56 Protestant 232 23 9,91 25,56 Autres chrétiens 211 2 0,95 2,22 Musulman 253 13 5,14 14,44 Animiste 162 2 1,23 2,22 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon la religion du chef de ménage

70Le taux d’abandon est le plus élevé chez les individus qui vivent dans le ménage dont le chef est catholique. En outre, sur les 90 individus ayant abandonné l’école au niveau du secondaire en 2002/2003, 50 appartiennent aux ménages dont le chef est catholique, soit à peu près une contribution de 55,6 %. La contribution des autres chrétiens et des animistes est la plus faible, soit 2,2 %. On peut penser ici que tous ceux qui ont déclaré être de religion catholique ne le sont pas effectivement ou ont cessé de l’être dans les faits.

71La taille du ménage peut constituer un facteur de décrochage scolaire, l’hypothèse sous-jacente étant que les familles nombreuses ne sont pas en mesure d’inscrire et de maintenir tous leurs enfants à l’école (voir NCSET, 2004 cité plus haut). Dans un contexte marqué par une forte incidence de la pauvreté, les parents sélectionnent seulement quelques-uns de leurs enfants qu’ils décident de soutenir à l’école. Cette hypothèse ne semble pas vérifiée comme il ressort du tableau 5.

Tableau 5

Répartition des décrocheurs selon la taille du ménage

Taille du ménage du décrocheur Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) 1 - 5 individus 257 27 10,50 30,00 5 - 9 individus 473 34 7,19 37,78 10 individus et plus 364 29 7,97 32,22 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon la taille du ménage

72C’est chez les individus appartenant aux ménages dont la taille est comprise entre 1 et 5 personnes que le taux d’abandon est le plus élevé (10,5 %). Par contre, ce taux est le plus faible chez les individus vivant dans les ménages dont la taille est comprise entre 5 et 9 individus. Ces résultats suggèrent-ils la présence d’une sorte d’économie d’échelle ? Mais au-delà de cette hypothèse, on peut également avancer d’autres arguments pouvant justifier ces résultats qui semblent atypiques. D’abord, l’éducation peut apparaître comme un bien inférieur dont la demande diminuera même si le revenu du ménage augmente [5]. Ensuite, le rendement de l’éducation pourrait être inférieur au rendement du travail des enfants et justifier que certains ménages décrochent leurs enfants de l’école (investir dans l’éducation constitue un risque comme indiqué plus haut). Enfin, le biais dû aux déclarations non justes de certains individus enquêtés peut également justifier le résultat obtenu.

73Par rapport au critère d’instruction, on note que c’est chez les individus vivant dans un ménage dont le chef a le niveau du secondaire premier cycle que le taux de décrochage et la contribution à l’abandon total sont les plus élevés (13,6 % et 32,2 % respectivement) (tableau 6).

74Le taux d’abandon est plus élevé chez les individus membres d’un ménage dont le chef a un niveau d’éducation du secondaire premier cycle (13,6 %). Dans les ménages dont le chef a le niveau du supérieur, le taux d’abandon est le plus faible (4 %) et légèrement inférieur à la moitié de la moyenne nationale qui est de 8,2 %.

Tableau 6

Répartition des décrocheurs selon le niveau d’instruction du chef de ménage

Niveau d’instruction du chef de ménage Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Sans niveau 370 26 7,02 28,89 Primaire 227 18 7,92 20,00 Secondaire premier cycle 212 29 13,68 32,23 Secondaire second cycle 187 13 6,95 14,44 Supérieur 98 4 4,08 4,44 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon le niveau d’instruction du chef de ménage

Tableau 7

Répartition des décrocheurs selon la zone de localisation du ménage

Zone de localisation du ménage Effectif Nombre d’abandons Taux d’abandon (pourcent) Contribution à l’abandon total (pourcent) Urbain 488 41 8,40 45,56 Semi urbain 332 19 5,72 21,11 Rural 274 30 11,11 33,33 Ensemble 1094 90 8,22 100,00 Source : L’auteur

Répartition des décrocheurs selon la zone de localisation du ménage

75Le taux d’abandon en zone rurale (11,1 %), est plus élevé que dans chacune des 2 autres zones. Le taux d’abandon dans les zones rurales est supérieur à la moyenne nationale, soit un écart de 2,8 points de pourcentage environ. Cette différence peut s’expliquer par les possibilités d’emploi sans qualification qu’offre le secteur agricole en zone rurale, alors que ces possibilités sont limitées en milieu urbain et semi urbain. On peut également imaginer que les élèves vivant en milieu urbain et semi urbain persévèrent plus dans leurs études que ceux qui habitent en milieu rural.

76Le questionnaire de l’enquête PETS a relevé six types de raisons avancées pour justifier l’abandon scolaire. Nous avons regroupé ces raisons autour de trois catégories, à savoir, les raisons académiques (coût de scolarité trop élevé et échec scolaire), les raisons non académiques (emploi/apprentissage, maladie/handicap et mariage/grossesse) et autres (aucune raison précise) dans le tableau 8.

77Apparemment, ce sont des raisons non académiques qui ont le plus justifié l’abandon scolaire au Cameroun en 2002/2003 (44,4 %). Il s’agit de l’abandon à cause du mariage ou de la grossesse dans 17,7 % de cas, du travail ou de l’apprentissage dans 16,6 % de cas, et des raisons qui relèvent de la maladie ou d’un handicap dans 10 % de cas. En effet, dans un environnement caractérisé par la pression de la tradition qui ne favorise pas la vulgarisation des méthodes de contraception, où l’avortement n’est autorisé ni par la coutume ni par le droit positif, le mariage et les grossesses non désirées peuvent fortement justifier l’abandon scolaire. Par exemple, seulement 7,1 % des femmes mariées en âge de procréer utilisaient au moins une méthode moderne de contraception en 1999/2000 (Banque Africaine de Développement, 2005). D’ailleurs, jusqu’à une date très récente, toute fille qui tombait enceinte au cours de l’année scolaire était purement et simplement renvoyée de son établissement, ce qui constituait parfois une sortie définitive du système éducatif. De plus, l’incidence de la pauvreté étant élevée au Cameroun [6], les jeunes filles qui rencontrent la moindre difficulté à l’école n’hésitent pas à s’engager dans le mariage aux dépens de leurs études. En outre, dans un contexte où les opportunités d’emploi sont rares, certains apprenants abandonnent facilement l’école pour une activité génératrice de revenu, quitte à vouloir travailler en allant à l’école (voir Dagesnais et al., 2001).

Tableau 8

Raisons du décrochage scolaire

Fréquence absolue Pourcentage Raisons académiques Coût élevé de la scolarité 18 20,00 Échec scolaire 19 21,11 Total 37 41,11 Raisons non académiques Emploi/apprentissage 15 16,67 Maladie/handicap 9 10,00 Mariage/grossesse 16 17,78 Total 40 44,45 Aucune raison précise 13 14,44 TOTAL 90 100,00 Source : L’auteur

Raisons du décrochage scolaire

78Nous avons conduit un test du Chi2 dans le but d’apprécier une liaison linéaire entre l’abandon scolaire et quelques variables exogènes, les résultats étant présentés au tableau 9.

Tableau 9

Test du Chi2 d’indépendance entre l’abandon scolaire, les caractéristiques des décrocheurs et le contexte familial

Variable Valeur du Chi2 Degré de liberté Signification (P value) Ai 60,102 2 0,000 Si 0,004 1 0,948 Im 8,637 4 0,071 GSEm 18,500 5 0,002 Tm 2,476 2 0,290 Zm 5,466 2 0,0065 Source : L’auteur

Test du Chi2 d’indépendance entre l’abandon scolaire, les caractéristiques des décrocheurs et le contexte familial

79Dans ce tableau, A_i et S_i désignent respectivement l’âge et le sexe de l’individu i ; I_m, GSE_m, désignent respectivement le niveau d’instruction et le groupe socioéconomique du chef de ménage ; T_m et Z_m désignent respectivement la taille et la zone de localisation du ménage.

80Au regard des données du tableau 9, le sexe du décrocheur et la taille du ménage ne semblent pas linéairement associés à l’abandon scolaire. On a là quelques indications sur les déterminants potentiels du décrochage scolaire au Cameroun.

3.2 – Estimations des déterminants de l’abandon scolaire

81Notons que pour estimer le modèle logit spécifié plus haut, on a recours aux procédures d’estimation non linéaire utilisant le maximum de vraisemblance. A partir du Critère d’Information Bayesien (BIC), les variables, « niveau d’instruction de la mère », « religion du chef de ménage », « milieu de résidence » et « sexe de l’individu » ont été exclues. Puisque le maximum de vraisemblance est la méthode d’estimation retenue, la significativité des coefficients est mesurée par la statistique standard normale z et la qualité de l’ajustement par le pseudo R². En outre, le ratio de vraisemblance (LR) est utilisé pour tester l’hypothèse nulle que les coefficients de pente sont simultanément égaux à zéro. De plus, l’effet des variables indépendantes se mesure en termes de ratio de risque (odds ratio) qui est donné par le modèle logistique.

82Dans les modèles logit, il est aussi intéressant d’examiner l’effet marginal des variables explicatives. En effet, dans ces modèles, le coefficient qui représente la pente mesure la variation du logarithme des chances associées à une modification d’une unité d’une variable explicative, toutes les autres choses restant égales par ailleurs. Dans ce type de modèle, le taux de variation de la probabilité d’occurrence d’un événement est donné par la formule suivante (Scott, 1997) :

83

84Où ?_j est le coefficient de régression partielle de la j^ème variable explicative. Mais en évaluant P_i, toutes les variables sont incluses dans l’analyse. Les tableaux 10 et 11 donnent les résultats de ces deux estimations.

Tableau 10

Estimations d’un modèle logistique des déterminants de l’abandon scolaire Nombre d’observations = 1089    LR chi2 (11) = 84.46 Probabilité > Chi2 = 0.0000     Pseudo R² = 0,1360

Variable explicative de l’abandon Ratio de vraisemblance Ecart - type z P > | z | [95 % Intervalle de confiance] Âge du décrocheur 1,9863 0,3750 3,63 0,000 1,3719 2,8760 Âge au carré -0,9894 0,0041 - 2,51 0,012 0,9813 0,9977 Éducation du père Supérieur (référence) Sans niveau 1,6456 1,0095 0,81 0,417 0,4944 5,4768 Primaire 1,8688 1,1599 1,01 0,314 0,5536 6,3083 Secondaire 1er cycle 3,8142 2,2437 2,28 0,023 1,2041 12,082 Secondaire 2e cycle 1,6257 1,0172 0,78 0,437 0,4769 5,5419 Groupe socioécono-mique du père Travailleur du secteur public (référence) Travailleur du secteur privé formel 2,9873 1,3311 2,46 0,014 1,2474 7,1543 Travailleur du secteur privé informel 1,7257 0,7491 1,26 0,209 0,7398 4,0409 Exploitant agricole 3,1008 1,3102 2,68 0,007 1,3546 7,0982 Chômeur 3,4027 2,0945 1,99 0,047 1,0183 11,370 Inactif 1,3205 0,5831 0,63 0,529 0,5556 3,1380 Source : L’auteur

Estimations d’un modèle logistique des déterminants de l’abandon scolaire Nombre d’observations = 1089    LR chi2 (11) = 84.46 Probabilité > Chi2 = 0.0000     Pseudo R² = 0,1360

85Rappelons que l’effet des variables indépendantes se mesure en termes de ratio de vraisemblance (odds ratios) donné par le modèle logistique. L’âge apparaît comme un déterminant majeur de l’abandon scolaire. En effet, le coefficient relatif à cette variable montre que, lorsque l’âge varie d’une unité, le risque d’abandonner l’école est de 1,986 (presque 2). Le coefficient attaché au carré de l’âge (inférieur à 1), traduit la décélération de la vitesse de la variation de l’abandon en fonction de l’âge. Ces résultats confirment ceux trouvés par Montmarquette et Viennot Briot (2000) qui ont classé l’âge parmi les facteurs significatifs de l’abandon scolaire.

86Pour ce qui est du niveau d’instruction du père, le risque d’abandon pour les élèves dont le père a le niveau du secondaire 1^er cycle est d’environ 4 fois plus important que celui des enfants dont le père a fait l’enseignement supérieur. S’agissant du groupe socioéconomique, ces résultats montrent que le risque d’abandon pour les élèves dont le père est exploitant agricole est trois fois plus élevé que le risque d’abandon pour les élèves dont les parents travaillent dans le secteur public. Le tableau suivant donne l’effet marginal des variables exogènes sur l’abandon scolaire.

Tableau 11

Effet marginal des variables explicatives sur la probabilité d’abandon

Variable explicative de l’abandon dy/dx Ecart - type Z P > | z | [95pourcent Intervalle de confiance] x Âge du décrocheur 0,0345 0,0087 3,96 0,000 0,0174 0,0516 18,00 Âge au carré -0,0053 0,0002 -2,65 0,008 -0,0009 -0,0001 355,5 Éducation du père Primaire 0,0271 0,0361 0,75 0,453 -0,0436 0,0979 0,336 Secondaire 1er cycle 0,0373 0,0434 0,86 0,390 -0,0477 0,1224 0,208 Secondaire 2e cycle 0,1002 0,0611 1,64 0,101 -0,0194 0,2199 0,193 Supérieur 0,0283 0,0419 0,68 0,499 -0,0538 0,1105 0,171 Groupe socioéconomi-que du père Travailleur du secteur privé formel 0,0816 0,4455 0,18 0,855 -0,7916 0,9549 0,114 Travailleur secteur privé informel 0,0316 0,4341 0,07 0,942 -0,8192 0,8824 0,226 Exploitant agricole 0,0783 0,4225 0,19 0,853 -0,7498 0,9064 0,209 Chômeur 0,1047 0,6155 0,17 0,865 -1,1017 1,3110 0,024 Inactif 0,0151 0,4416 0,03 0,973 -0,8504 0,8806 0,201 Source : L’auteur

Effet marginal des variables explicatives sur la probabilité d’abandon

87Les données du tableau 11 montrent que seul l’effet marginal de l’âge est significatif au seuil de 1 %. Aussi, une augmentation de l’âge d’une unité augmente la probabilité d’abandon de 0,0348. Mais encore une fois, le coefficient de l’âge au carré étant significatif et négatif, la probabilité d’abandon croît avec l’âge et décroît par la suite. C’est la courbe en U inversé qui confirme la non linéarité de la fonction d’abandon scolaire.

88Ces résultats en rapport avec l’âge sont importants dans le contexte camerounais où l’âge légal d’entrée en classe de sixième (première classe du secondaire) est fixé entre 11 ans au moins et 14 ans au plus. Selon la réglementation nationale, si après deux années dans une classe un élève n’a pas réussi à passer en classe supérieure, il est renvoyé de l’établissement. Dans un tel contexte, le redoublement peut être une cause importante de l’abandon scolaire.

89En considérant un seuil de 10 %, on peut dire que la probabilité d’abandon pour les enfants dont le père a un niveau d’éducation du secondaire deuxième cycle est supérieure à celle des enfants dont le père a fait l’enseignement supérieur de 0,10. L’effet marginal de l’éducation du père (au niveau du secondaire) sur l’abandon scolaire est significatif et positif. Autrement dit, plus le niveau d’éducation du père est élevé, plus les chances d’abandon scolaire de ses enfants diminuent. En fin de compte, on observe que l’éducation des parents est l’un des facteurs clés du succès scolaire de leurs enfants. Par conséquent, l’éducation du père importe beaucoup en ce qui concerne l’abandon scolaire. Plus le niveau d’éducation du père est élevé, plus il est prêt à faire de son mieux pour maintenir ses enfants à l’école. En d’autres termes, les pères éduqués pourraient être mieux informés sur les bienfaits de l’éducation, ce qui les encourage à envoyer et maintenir leurs enfants à l’école.