1.2.2.1 Les données de l’étude
Les données utilisées pour cette étude proviennent de l’Enquête Nationale sur le Travail des Enfants au Bénin (ENTE). Cette enquête a été réalisée au Bénin sur la période du 11 février au 14 mars 2008 par l’Institut National de la Statistique et de l’Analyse Économique (INSAE). L’échantillon de l’enquête est un échantillon, tiré par grappe. Cet échantillon est représentatif au niveau national, du département et du milieu de résidence (urbain, rural). Au total 6000 ménages ont été tirés et répartis par département et par milieu de résidence.
L’enquête comporte des limites par rapport aux objectifs que nous voudrions atteindre dans notre étude. Ainsi, nous n’avons pas des informations sur l’impact du VIH/SIDA et sur les enfants migrés et migrants pour analyser les effets de ces facteurs sur le travail des enfants. Mais, cette limite n’entrave pas significativement la pertinence des conclusions tirées quant aux caractéristiques du travail des enfants, et aux recommandations formulées.
1.2.2.2 Les outils d’analyse
Les insuffisances relevées ci-dessous nous amènent à nous contenter des variables disponibles dont nous faisons ci-dessous l’analyse :
Cadre d’analyse du travail dangereux des enfants
Le cadre conceptuel de l’étude comporte quatre niveaux de facteurs explicatifs des travaux dangereux des enfants. Au premier niveau se trouvent les facteurs liés à l’environnement géographique de l’enfant. Il s’agit de la région de résidence et du milieu de résidence. Le deuxième niveau regroupe les caractéristiques du chef de ménage. On a son sexe, son âge et son statut matrimonial. Ces facteurs agissent au troisième niveau sur les caractéristiques du ménage (la taille du ménage, le nombre d’enfants de moins de 5ans et le niveau de vie) et au quatrième niveau sur les caractéristiques de l’enfant (le statut scolaire de l’enfant, son sexe, son âge, son statut familial et son secteur d’activité).
Définition des variables opérationnelles
– Variable dépendante
La variable dépendante dans le cadre de l’étude est l’exercice d’une activité dangereuse. Nous pouvons cibler un enfant se trouvant dans une telle situation s’il répond à l’algorithme ci-après :
Total enfants de 5-17 ans occupés économiquement
Source : INSAE, ENTE, 2008
Cette variable est dichotomique et prend la valeur 1 si l’enfant exerce une activité dangereuse et 0 sinon.
– Variables indépendantes
1- Caractéristiques de l’enfant
– L’âge : C’est l’âge en année révolue déclaré au moment de l’enquête. Il varie de 5 à 17 ans.
– Sexe : c’est le sexe de l’enfant.
– Milieu de résidence : c’est le milieu dans lequel vit l’enfant. La région : spécifiquement, il s’agit de la localité de l’enfant étant entendu que l’activité peut différer selon les caractéristiques de chaque région. Nous considèrerons ici les 12 départements du Bénin correspondant à l’ancien découpage administratif.
– Secteur d’activité : c’est la branche qui emploie l’enfant. L’impact du travail sur la santé physique et psychique de l’enfant varie selon la nature de l’activité qu’il exerce. Nous considérons l’agriculture, l’industrie et les services.
– Fréquentation : témoigne du statut scolaire de l’enfant au moment de l’enquête. La gravité de l’activité et son intensité peuvent changer selon que l’enfant aille à l’école ou non.
– Scolarisation : cela renseigne sur l’instruction de l’enfant, si l’enfant a été scolarisé une fois.
– Lien de parenté : c’est la nature de la relation entre le chef de ménage et l’enfant travailleur. Nous verrons si l’enfant selon qu’il soit enfant biologique ou non est soumis au travail dangereux.
2- Environnement familial
– Taille du ménage : c’est le nombre de personnes dans le ménage. Cette variable donne une idée des charges du ménage qui pourront amener l’enfant à travailler.
– Niveau de vie : témoigne du niveau de pauvreté du ménage. Selon que le ménage soit pauvre ou non l’activité de l’enfant peut être dangereuse ou non.
3- Caractéristiques du chef de ménage
– Sexe du CM : cela nous permettra de voir comment un enfant peut exercer une activité dangereuse selon que le ménage dans lequel il réside soit dirigé par un homme ou une femme.
– Statut matrimonial : nous verrons comment le fait qu’un chef de ménage soit marié, veuf, célibataire ou divorcé peut agir sur la nature du travail de l’enfant.
– Religion : certaines normes religieuses condamnent le travail dangereux des enfants si bien que le chef de ménage pratiquant se trouve obligé de bien entretenir les enfants à sa charge.
– Age: il s’agit de l’âge en année révolue du chef de ménage lors de l’enquête.
Tableau 1: Récapitulatif des variables
Source : INSAE, ENTE 2008
1.2.2.3 Qualité des données de l’étude
L’étude de la qualité des données repose sur l’évaluation des taux de réponse des variables retenues pour l’étude qui permet de déceler les erreurs éventuelles qui peuvent entacher les analyses et d’apprécier la justesse des estimateurs qui en résultent. En effet, un taux de non réponse supérieur à 10% pour les variables explicatives, affecte sensiblement la précision des estimations, cause des biais de représentativité et dans le cas des analyses multivariées entraîne des pertes importantes d’informations. Les résultats du tableau suivant montrent que les taux de non réponse enregistrés pour les variables de notre étude sont inférieurs à 10%.
Tableau 2 : Validité des variables
Source : Illustration des auteurs, à partir des données de l’ENTE.
Afin de vérifier les hypothèses émises plus haut, les méthodes et outils d’analyse suivants seront utilisés : la statistique descriptive et la modélisation économétrique.
1.2.2.4 Analyse descriptive
Cette analyse comporte deux rubriques : l’analyse bivariée et l’analyse multivariée.
1.2.2.4.1 Analyse bivariée
Cette méthode d’analyse consiste à faire l’examen des associations (tableaux croisés) entre chaque variable indépendante et la variable dépendante pour voir l’intensité de la liaison entre les couples de variables. Ainsi nous allons dégager les variables qui peuvent expliquer le plus le travail dangereux des enfants. Pour cela nous utiliserons les tests de khi-deux rattachés au seuil de 5%. Le test d’indépendance de khi deux est formulé de la manière suivante:
– H0 : les variables sont indépendantes
– H1 : les deux variables ne sont pas indépendantes
Règle de décision
Lorsque la probabilité associée à la statistique de Khi deux est inférieure à au seuil de significativité (5%), on accepte l’hypothèse nulle d’indépendance, dans le cas contraire on la rejette. L’analyse bivariée ne suffit pas pour conclure. Nous devons aller vers l’analyse multivariée pour dégager de véritables structures dans l’organisation des données.
Au terme de cette analyse, les résultats suivants sont attendus :
Tableau 3 : Résultats attendus
1.2.2.4.2 Analyse multivariée : Analyse Factorielle des Correspondances Multiples
Cette méthode consiste à rechercher les liaisons entre les variables qualitatives. Elle constitue l’extension de la statistique descriptive au cas multidimensionnel et autorise une analyse simultanée de plusieurs variables. Elle permet donc de regrouper les enfants selon certaines caractéristiques telles que le sexe de l’enfant, son âge, son statut scolaire, la situation économique de son ménage etc.
1.2.2.5 Analyse économétrique
Elle permet de déceler les corrélations entre certaines variables étudiées lors de l’analyse descriptive, de même que la manière dont elles dépendent les unes des autres. Les facteurs explicatifs du travail des enfants seront estimés suivant des modèles logistiques binaires qui seront appliqués sur des variables binaires construites à cet effet, et indiquant, si l’enfant a été actif ou pas lors des douze (12) mois ayant précédé l’enquête. Si nécessaire, des corrections seront apportées à l’aide de procédures statistiques adéquates.
1.2.2.5.1 Choix de la méthode d’analyse
Le modèle d’analyse retenu pour détecter les déterminants est le modèle de régression logistique ; ceci compte tenu de la nature qualitative de nos variables.
1.2.2.5.2 Présentation du modèle
Considérons un échantillon constitué de N individus. On observe pour chaque individu si un événement Y s’est réalisé.
Dans notre étude, nous allons adopter la méthode de régression « pas-à-pas » : dans un premier temps, deux variables explicatives seront choisies pour la construction du premier modèle. Ce modèle sera nommé M1. Ensuite, les autres variables explicatives seront introduites une à une. A l’étape n°i, le ième modèle sera nommé Mi. Le modèle complet est celui-là qui contient toutes les variables explicatives.
1.2.2.5.3 Règle de décision
Pour ce qui concerne la règle de décision, le seuil de significativité ( P > |Z| ) des paramètres β et les rapports de risque (odds ratios(1)) seront utilisés.
Le seuil de significativité ( P > |Z| ) indique la probabilité de significativité du paramètre β relatif à la variable considérée.
Le rapport de risque ou odds ratio est le rapport de la probabilité P associée à l’événement l’enfant est astreint à des travaux dangereux et de la probabilité (1 − P) de non astreinte de l’enfant à des travaux dangereux. Ainsi si P/(1 – P) = c, alors il y a c fois plus de risque qu’un enfant soit astreint aux travaux dangereux.
1 Littéralement traduit comme rapport de côtes, l’odds ratio est une mesure statistique exprimant le degré de dépendance entre des variables aléatoire qualitatives.
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