REPUBLIQUE DU BENIN
............
MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE
............
UNIVERSITE D'ABOMEY CALAVI
............
ECOLE NATIONALE D'ECONOMIE APPLIQUEE ET DE MANAGEMENT
CYCLE II
OPTION : Economie Appliquée
FILIERE : Statistique
POUR L'OBTENTION DU
DIPLÔME D'INGENIEUR STATISTICIEN ECONOMISTE
Mesure de la satisfaction des justiciables au
Bénin : approche multidimensionnelle et analyse causale
Réalisé par :
Sahawal ALIDOU
Sous la direction de :
Maître de stage :
Tuteur de mémoire :
M. Isidore S. HOUNGBEDJI M.
Epiphane ADJOVI
Ingénieur Statisticien Economiste
Ingénieur Statisticien Economiste.
Conseiller Technique chargé des
Conseiller Technique à l'économie
Statistiques Judiciaires au MJLDH
du Ministre de l'Economie
et des Finances
Promotion 2005-2007
LISTE DES SIGLES ET
ABREVIATIONS
ACM : Analyse des Correspondances
Multiples
CSE : Cellule de Suivi Evaluation
DPP : Direction de la Programmation et de la
Prospective
MJLDH : Ministère de la Justice, de la
Législation et des Droits de l'Homme
PERAC : Public Expendicture Reform Adjustment
Credit
PIRSJJ : Programme Intégré de
Renforcement des Systèmes Juridiques et Judiciaires
TPI : Tribunal de Première
Instance
LISTE DES
TABLEAUX
Tableau 1 : Distance moyenne parcourue
par les justiciables par TPI 9
Tableau 2 : Coordonnées,
contributions, cosinus carré, poids relatifs et scores normalisés
des variables retenues pour le calcul de l'indice de satisfaction
26
Tableau 3 : Pourcentage d'individus ayant
formulé des reproches sur les attributs possédants les scores les
plus faibles 27
Tableau 4 : Indice moyen de satisfaction
suivant les régions .27
Tableau 5 : Test d'égalité
des indices moyens par région .28
Tableau 6 : Indice de Gini selon les
régions .28
Tableau 7 : Décomposition de
l'indice de Gini 28
Tableau 8 : Modélisation de la
probabilité d'utilisation des services de la justice...............32
LISTE DES
GRAPHIQUES
Graphique 1 : Premier plan factoriel de l'ACM
25
Graphique 2 : Courbes de Lorenz selon les
régions 29
SOMMAIRE
Résumé
Introduction
|
|
Partie I : Cadre théorique et analytique
de l'étude
|
I. Cadre théorique de
l'étude
|
A- Problématique
|
B- Revue de littérature
|
II. Spécification méthodologique et
données
|
A- Démarche méthodologique
|
B- Données
|
|
Partie II : Résultats de
l'étude : analyse et recommandations
|
I. Analyse multidimensionnelle et analyse
causale
|
A- Analyse multidimensionnelle et calcul
d'indices
|
B- Analyse causale
|
II. Recommandations et limites de
l'étude
|
A- Recommandations
|
B- Limites
|
|
Conclusion
|
Résumé
Les méthodes d'évaluation de la
qualité des institutions et des services publics ont beaucoup
évolué ces dernières années et s'inspirent en
grande partie des pratiques du secteur privé. La démocratisation
progressive et la mise en place des réformes publiques ont
favorisé l'introduction du concept de qualité des services
publics dans les pays africains dont le Bénin. Le présent travail
qui essaie une approche d'évaluation du niveau de satisfaction des
populations par rapport aux services de la justice, s'inscrit dans ce cadre
général et met l'accent sur l'aspect monitoring de la
réforme de la justice. Une estimation des effets de la réforme
sur la perception des services de la justice est en effet
réalisée. Les résultats font ressortir globalement que
les actions de réforme de la justice ont un impact positif mais pas
significatif sur la satisfaction des populations par rapport aux services de la
justice. Une accélération dans la mise en oeuvre de la
réforme est souhaitable notamment en ce qui concerne les actions
liées à l'accessibilité et à la
célérité du service: ce sont en effet les facteurs qui
contribuent le plus fortement à la satisfaction des populations.
Mots clés : service public, service de la
justice, satisfaction, inégalités, effet causal.
REMERCIEMENTS
Nos remerciements vont à l'endroit de messieurs
Epiphane ADJOVI et Isidore HOUNGBEDJI qui ont bien voulu accepter d'encadrer ce
travail. Nous sommes reconnaissant à messieurs Assogba HODONOU, Damien
MEDEDJI, Oswald KOUSSIHOUEDE et SOSSOU Damase pour leurs précieux
contributions et commentaires. Que tous ceux qui nous ont aidé de
quelque manière dans la réalisation de ce travail trouvent ici
une reconnaissance de leur constante sollicitude.
Introduction
Les réformes mises en oeuvre par les administrations
ont généralement pour but de mieux satisfaire les besoins des
citoyens. Elles tendent de plus en plus, ce qui n'a pas toujours
été le cas, à placer le bénéficiaire au
centre des préoccupations de l'administration. En effet, les
administrations publiques se sont jusque-là peu appuyées en
règle générale sur la connaissance des attentes des
usagers. Elles se préoccupent plutôt des aspects juridiques ou
procéduraux sans pour autant que les usagers soient mis en situation
d'exprimer leurs attentes ou leurs réactions devant des projets
d'amélioration. En d'autres termes, les attentes des usagers à
l'égard des services rendus par l'administration ont été
le plus souvent présumées par les décideurs publics.
Plusieurs raisons expliquent ce paradoxe : une pression insuffisante des
citoyens, la complexité des relations entre l'administration et les
usagers, l'inexistence de dispositifs de régulation et de
médiation.
On peut penser que dans un pays doté d'une
Assemblée Nationale, cette dernière devrait veiller à la
prise en compte des attentes des populations par les services publics et
exercer un contrôle sur la qualité et la quantité des
biens et services publics fournis. La représentation nationale, est en
effet une des institutions prévues par les systèmes
démocratiques par laquelle les populations à travers leurs
représentants (les députés) peuvent influer dans un sens
ou dans un autre sur l'action du pouvoir exécutif. En dehors des
difficultés à maintenir un dialogue permanent avec les
populations à la base pour prendre en compte leurs
préoccupations, il apparaît que dans la plupart des pays
africains, la séparation des pouvoirs exécutif et
législatif, dans les processus actuels de démocratisation, est
une illusion. Ce qui fait que le contrôle par l'Assemblée
Nationale à travers les commissions d'enquête est inopérant
dans la plupart des Etats africains. La raison principale réside dans
l'hypotrophie de l'opposition parlementaire face à l'hypertrophie de la
majorité (BADO, 2001). Une solution peut être la mise en place de
systèmes de programmation et de rapportage efficaces avec une forte
implication des populations et des organisations de la société
civile : un moyen de combattre l'inefficacité des services publics
étant de les commettre réellement au service des populations. Une
des méthodes utilisées à cet effet est la mesure de la
satisfaction des bénéficiaires des services, projets et
programmes publics. Cette méthode, qui connaît un essor
considérable ces dernières années, s'inscrit dans le cadre
d'un rapprochement des méthodes de gestion publique et privée
(développement des démarches « qualité », du
contrôle de gestion et de la mesure des performances). En effet, la
mesure de la satisfaction des clients trouve naturellement sa place dans la
finalité des entreprises exerçant dans des secteurs
concurrentiels. Pour conserver des parts de marché ou les
accroître, celles-ci doivent connaître la manière dont se
forme la satisfaction des clients à l'égard de leurs produits ou
de leurs services. A l'inverse, la sanction d'une insatisfaction des clients
intervient de façon directe par une diminution du chiffre d'affaires.
Les usagers des services publics ne sont pas dans tous les cas
assimilables à des clients. Ils n'ont en effet pas toujours le choix de
refuser un produit ou un service. En outre, d'autres principes que celui de la
recherche de la satisfaction individuelle de tel ou tel usager inspirent
l'action publique, au premier rang desquels figure celui de
l'égalité devant le service public. De ce fait, la recherche de
la satisfaction des usagers se présente différemment selon le
type de service public. Certains services publics peuvent donc accorder plus
d'importance à la recherche de la satisfaction de leurs
bénéficiaires que d'autres. Cependant, la satisfaction des
usagers ne saurait guider, à elle seule, l'activité des services
publics. Leur performance se mesure également à l'aune d'autres
critères comme la prise en compte de l'intérêt
général, l'attention portée aux
catégories défavorisées ou encore la maîtrise des
coûts. En définitive, la prépondérance donnée
à la satisfaction des usagers par rapport à d'autres objectifs
dépend du contexte dans lequel le service est rendu.
Au Bénin, la mise en oeuvre du Public Expendicture
Reform Adjustment Credit (PERAC), qui est une réforme publique
visant une meilleure efficacité des dépense publiques, accorde
une place importante à la prise en compte de la satisfaction des
bénéficiaires des programmes et projets publics. Ces programmes
et projets doivent être, d'une part, cohérents avec les politiques
de développement, elles-mêmes basées sur les études
prospectives 2025 qui retracent les aspirations des populations et d'autre
part, prendre en compte les besoins spécifiques des
bénéficiaires à la phase de formulation et de
planification. Les services de suivi et d'évaluation des projets sont
chargés de s'assurer périodiquement que les projets
s'exécutent conformément aux prévisions et aux attentes
des bénéficiaires et que ces derniers sont satisfaits des
résultats, livrables et produits de l'intervention. C'est dans ce cadre
que la cellule de suivi-évaluation du ministère chargé de
la justice a fait réaliser des études pour apprécier la
satisfaction des justiciables par rapport aux services fournis par les
juridictions. La présente étude aborde la même
problématique avec un peu plus de profondeur. Elle aborde
également la question des inégalités dans la distribution
de la satisfaction exprimée par les personnes enquêtées et
évalue l'effet causal de l'utilisation des services de la justice sur la
satisfaction des justiciables.
I. Cadre théorique et
conceptuel
II. Spécification
méthodologique et données
I. Cadre théorique et
conceptuel de l'étude
Nous introduisons cette partie en précisant les
concepts utilisés dans l'étude.
Service public : Un service public est une
activité exercée directement par l'autorité publique
(Etat, collectivité régionale ou locale) ou sous son
contrôle, dans le but de satisfaire un besoin d'intérêt
général. Par extension, le service public désigne aussi
l'organisme qui a en charge la réalisation de ce service. Il peut
être une administration, une collectivité locale, un
établissement public ou une entreprise du droit privé qui s'est
vu confier une mission de service public. Dans ce dernier cas, la mission de
service public peut prendre diverses formes : concession, licence, franchise,
cahier des charges, fixation de tarifs, contrôle des investissements....
Certaines de ces activités sont liées à la
souveraineté de l'Etat (activités dites régaliennes comme
la justice, la police, la défense nationale, les finances publiques...),
d'autres relèvent du secteur marchand, notamment
lorsque les prix et le niveau de qualité des prestations ne seraient pas
ceux attendus par le pouvoir politique si elles étaient confiées
au secteur privé. Le fondement de la notion de service public est que
certaines activités sociales considérées comme
essentielles et stratégiques doivent être gérées
selon des critères spécifiques pour permettre un accès
à tous et contribuer à la solidarité et
à la cohésion sociale, culturelle et économique de la
société. Ces activités doivent donc échapper
à la logique du marché et à la recherche du profit. C'est
le cas, en particulier, lorsque sont nécessaires des investissements
lourds non rentables à court terme, une gestion à long terme, la
sauvegarde d'un bien rare et précieux, la gestion d'un espace commun.
Les services publics sont soumis à trois grands principes : la
mutabilité (capacité d'adaptation aux conditions
et aux besoins), l'égalité (dans l'accès
au service et dans les tarifs) et la continuité.
Services de la justice : Les relations entre les
personnes physiques et ou morales génèrent parfois des litiges.
Plusieurs institutions sociales sont mises en place par les communautés
pour trancher ces litiges. Dans les Etats modernes, l'institution devant
laquelle sont portés ces conflit est la justice. Au Bénin, la
justice est organisée en deux niveaux. Les tribunaux de première
instance en sont le premier niveau et connaissent en premier ressort des
affaires en matière pénale, civile, commerciale, sociale et
administrative. Au deuxième niveau, on retrouve les cours d'appel qui
sont compétentes pour connaître de tous les jugements rendus par
les tribunaux de première instance et contre lesquels un appel a
été interjeté. La cour suprême qui est la plus haute
juridiction en ces matières, contrôle simplement l'application de
la loi faite par les deux niveaux de juridiction. Les services de la justice
dans ce travail se définissent comme l'ensemble des services relatifs au
règlement des conflits dans les tribunaux de première instance.
Sont donc exclus la délivrance d'actes administratifs et les
certifications diverses. Cette limitation dans la définition a pour but
de centrer l'étude sur les services spécifiquement et
exclusivement offerts par les tribunaux de première instance. La
délivrance des actes administratifs et leur certification ou
légalisation ne relevant pas exclusivement de ces structures, elles sont
donc exclus de l'analyse.
Satisfaction : La notion de satisfaction est
complexe. Elle recouvre au moins trois réalités : l'attente par
l'usager d'un certain type de produit ou de service ; la qualité
attendue une fois que ce service est défini ; enfin la qualité
perçue lorsque le service est rendu. Cette complexité est accrue
par le fait que l'usager est aussi un citoyen et un contribuable. Cette triple
qualité induit de sa part des réactions plus complexes que celles
du client d'une entreprise privée.
D'un point de vue économique, le niveau de satisfaction
dépend de l'utilité dérivée de la consommation d'un
bien ou d'un service, étant donnée la part de son revenu que
l'individu consacre à ce bien ou ce service. L'existence de coûts
si faibles soient-ils pour avoir accès aux services publics et en
particulier la justice impose ce type d'analyse. Le niveau de satisfaction est
ici un bon moyen d'approcher l'utilité dérivée de
l'accès aux services de la justice. Mais cette analyse s'applique
exclusivement aux individus ayant utilisés les services de la justice au
cours de la période de référence de l'enquête.
Effet causal : La notion de causalité est
étroitement liée à la notion d'explication. En effet,
chaque fois qu'il s'agit de désigner un événement
particulier comme cause d'un autre événement, on est
immédiatement conduit à invoquer la possibilité d'une
explication effectivement produite et comprise par un sujet qui
modélise, expérimente ou découvre. Dire qu'un
phénomène est cause d'un autre, c'est dire que l'on peut
décrire ou mesurer les modalités de l'influence de l'un sur
l'autre. On impose souvent une chronologie aux deux
évènements : la cause vient avant l'effet. Comme autre
condition, l'existence de raisons tirées du passé du type: si X
se produit, Y suit; ou: si X ne se produisait pas, Y ne se produirait pas. Dire
que X est cause de Y, c'est parfois expliquer Y par X grâce à un
mécanisme que l'on décrit. Mais ce peut être aussi -
lorsque l'on n'est pas en mesure de proposer un schéma explicatif
complet - montrer que la connaissance de X n'est pas sans lien avec celle de Y
(en premier lieu, parce qu'il y a une certaine régularité
empiriquement repérable associant X à la constatation
ultérieure de Y, parce que X aide à prévoir Y).
A. Problématique
Les services publics constituent un moyen de redistribution
des richesses et de résorption des inégalités sociales.
Dans les pays pauvres comme le Bénin, le besoin de services publics est
très élevé et explique en partie l'accroissement croissant
des budgets publics notamment dans les secteurs sociaux (éducation,
santé, eau et assainissement...). Le secteur de la justice, clé
de voûte de l'Etat de droit et du système démocratique
avec lesquels le Bénin a renoué aux lendemains de l'historique
conférence de février 1990, s'inscrit également dans cette
dynamique avec une hausse constante de son budget annuel. En effet, de 3,23
milliards de FCFA de dépenses engagées en 2003, le MJLDH est
passé à 7,82 milliards de FCFA en 2007, soit un accroissement
annuel de près de 36% sur la période.
Du fait du caractère régalien du service de la
justice, il n'est pas offert par le secteur privé comme c'est le cas
d'autres services publics (éducation, santé...). Cette
spécificité conjuguée à l'accroissement du besoin
de justice du fait de la poussée démographique et l'expansion de
l'activité économique renforce la responsabilité de l'Etat
à fournir un service de justice accessible à tous. Or, en dehors
de la construction et de la mise en service des cours d'appel de Parakou et
d'Abomey respectivement en 2003 et 2006, la carte judiciaire du Bénin
est restée la même depuis 1990. Divers autres problèmes ont
été identifiés par les acteurs de la justice au cours des
Etats Généraux de ce secteur tenus en octobre 1996. Ce diagnostic
complet a servi de base à l'élaboration d'un programme
intitulé `'Programme Intégré de Renforcement des
Systèmes Juridique et Judiciaire`' dont la finalité est de faire
de la justice au Bénin, une justice performante, crédible et
accessible aux citoyens. Cette réforme globale du secteur de la justice
a connu un début de mise en oeuvre à partir de 2004. Beaucoup
d'actions ont été réalisées dans ce cadre et des
améliorations s'observent ces dernières années dans le
secteur.
Ainsi, l'évaluation à mi-parcours de ce
programme révèle une amélioration de
l'accessibilité de la justice, une meilleure
célérité et une modernisation de l'appareil judiciaire,
l'assainissement progressif de l'appareil judiciaire, l'amélioration
progressive des conditions de détention dans les prisons civiles et la
modernisation progressive de l'arsenal juridique.
Mais l'évaluation de la qualité d'un service
public ne se limite pas seulement à ce type d'évaluation qui est
une méthode classique de surveillance par les institutions (top down
monitoring). En effet, la pression croissante de la société
civile pour une implication et une participation accrues des populations aux
projets de développement ainsi que les évolutions de la
théorie de l'efficacité des services publics font mettre de plus
en plus l'accent sur la satisfaction des bénéficiaires des
services pour en mesurer la qualité. Il s'agit de méthodes de
contrôle des services publics dites de surveillance par le bas (bottom up
monitoring). Malgré les avancées significatives dans le secteur
de la justice, l'enquête légère sur la satisfaction des
justiciables réalisée en 2006 par le Ministère
chargé de la justice révèle que :
- 71% des personnes enquêtées se sont rendus au
moins une fois à un tribunal de première instance ;
- 55,10% pensent que la justice s'est peu
améliorée entre 2003 et 2006 ;
- 44,21% déclarent faire confiance à la
justice ;
- Seulement 19,7% des usagers sont satisfaits de la
qualité des services offerts.
Par ailleurs, la réforme en cours met un accent
particulier sur la construction de nouvelles juridictions afin
d'améliorer l'accès des populations aux services de la justice.
Dans l'état actuel des choses, la carte judiciaire est marquée
par des disparités régionales dans la répartition des
infrastructures. La région sud du pays est plus pourvue avec sept (07)
juridictions sur les onze (11) que compte le pays. Cette situation
entraîne un accès inégal des populations aux services de la
justice (voir tableau 1). Et un préalable à être satisfait
d'un service est d'y avoir une facile accessibilité.
Tableau 1 : Distance
moyenne parcourue par les justiciables par TPI
TPI
|
Distance moyenne parcourue (Km)
|
Cotonou
|
17
|
Abomey
|
75
|
Ouidah
|
17
|
Porto-Novo
|
30
|
Lokossa
|
30
|
Parakou
|
82
|
Natitingou
|
80
|
Kandi
|
65
|
Bénin
|
49,61
|
Source : Service statistique/MJLDH
La mesure du bien-être est un aspect important de toute
évaluation d'impact d'une politique publique sur les
bénéficiaires. D'où l'exigence de pouvoir quantifier le
bien-être individuel et identifier sa distribution au sein de la
population des bénéficiaires. L'identification des
inégalités en vue de leur résorption est importante pour
au moins deux raisons : il faut assurer l'équité et la
justice sociale pour prévenir les troubles sociaux d'une part, et la
persistance d'inégalités peut être la source d'une moindre
efficacité économique et institutionnelle d'autre part.
Les questions auxquelles nous nous intéressons dans ce
travail sont :
- Quels sont les fondements de la satisfaction
exprimée par les populations par rapport à la qualité de
la justice au Bénin ?
- Quel est le niveau de satisfaction des justiciables au
regard des données de l'enquête légère et
quelle en est la distribution?
- L'utilisation des services de la justice après le
début de la mise en oeuvre de la réforme judiciaire
influence-t-elle significativement la satisfaction des justiciables ?
L'objectif général de ce travail de recherche
est d'analyser la satisfaction des justiciables dans le but d'améliorer
le suivi-évaluation de la réforme judiciaire en cours depuis
2003. De façon spécifique, il s'agira de :
· mesurer le niveau de satisfaction des
justiciables et identifier les inégalités dans la
distribution de la satisfaction ;
· évaluer l'impact de l'utilisation des services
de la justice sur la satisfaction des justiciables.
B. Revue de
littérature
La prise en compte de la satisfaction de l'usager n'est pas
une préoccupation nouvelle puisqu'elle est un objectif essentiel de
l'Etat. Mais, en général et jusque dans un passé
récent, on s'est rarement préoccupé d'interroger les
usagers sur ses attentes et sur les motifs de sa satisfaction. En d'autres
termes, ceux-ci étaient présumés par les décideurs
publics. Ce n'est que récemment et en s'inspirant des méthodes
développées dans le secteur privé, qu'est apparu
l'intérêt de s'adresser aux usagers eux-mêmes. Cet
intérêt réside essentiellement dans le fait qu'il existe un
décalage certain entre les attentes présumées et les
attentes réelles. Même si sur certains thèmes très
globaux, tels la simplification et l'accélération des
procédures, l'administration en général a su rejoindre des
préoccupations des usagers, les premières expériences de
recueil de leurs attentes montrent que, dans bien des cas, elle s'est
trompée. Face à ce constat l'appréciation des attentes et
la mesure de la satisfaction des usagers des services publics a fait l'objet de
plusieurs études et réflexions. En France par exemple, cette
thématique a fait l'objet des travaux d'un comité d'enquête
mis en place par le ministre de la fonction publique et de la réforme de
l'Etat en 2002. Ledit comité était chargé selon les termes
de sa lettre de mission de « faire le point de façon non
limitative sur les méthodes d'évaluation de la satisfaction des
usagers. Cette réflexion a été
précédée dans ce même pays de l'élaboration
d'un guide méthodologique dénommé «
Services publics : s'engager sur la qualité du service
», publié par la délégation
interministérielle à la réforme de l'Etat en
février 2001, qui souligne la nécessité de faire
intervenir le regard des usagers aux différents stades d'une
démarche "qualité".
Les manières d'appréhender la satisfaction des
usagers à l'égard d'un service sont nombreuses, tant par les
méthodes qu'elles mettent en oeuvre que par leur coût. Certaines
permettent de chiffrer les opinions, d'autres donnent des indications plus
ciblées ou plus qualitatives. Les plus utilisées sont les
enquêtes d'opinions. Elles visent à déterminer la
perception qu'ont les usagers d'une institution voire d'un service. Elles sont
généralement menées à un niveau
agrégé, soit au plan national, soit en comparant des services
entre eux alors qu'ils n'ont pas la même clientèle ni le
même type de produits (LORIT et al, 2002). Les autres méthodes
sont : (i) les enquêtes sur couples clients /produits qui sont
spécifiques à un type de service et utilisent des techniques
proches des enquêtes d'opinions ; et (ii) les panels d'usagers en
général utilisés dans le secteur privé comme des
groupes tests. En France, le Conseil scientifique de l'évaluation
recommande cependant depuis 1993, l'utilisation d'enquêtes sur couples
clients /produits avec segmentation qu'il estime plus pertinent pour la mesure
de la satisfaction des usagers pour conduire le changement. Philipe Warin
(1998) va dans le même sens en montrant que les sondages d'opinion
révèlent le plus souvent un niveau élevé de
satisfaction globale vis-à-vis des services publics. Les taux de
satisfaction révélés par les sondages d'opinions sur les
services publics en France entre 1984 et 1998 sont en effet très souvent
supérieurs à 60%.
En explorant les déterminants de la satisfaction
dérivée par les populations de l'accès aux services
publics de santé et d'éducation en Afrique, Bratton (2007)
constate que les services publics sont très demandés, surtout par
les plus pauvres. Il montre comme on peut s'y attendre qu'un enseignement de
faible qualité et des coûts élevés des soins de
santé influent négativement sur l'appréciation des
usagers. La corruption a par contre des effets mitigés: la perception
que les fonctionnaires soient corrompus diminue la satisfaction des citoyens.
Mais l'acte qui consiste à payer un pot-de-vin augmente cette
satisfaction.
Dans le cas spécifique des services de la justice,
Hubert DALLE (2001) relève le caractère multidimensionnel que
revêt l'appréciation de la qualité de la justice par les
usagers. Il cite notamment l'accessibilité des bâtiments, la
sécurité des usagers, l'accueil, la gestion des attentes et du
temps ou bien encore l'information et la transparence, la compréhension.
Plusieurs enquêtes sur la satisfaction des usagers des services de la
justice ont été réalisées de par le monde. Elles
ont toutes tenues compte de ce caractère multidimensionnel. Ainsi, les
Etats-Unis ont mis en place un programme d'évaluation des cours de
justice à partir de 1992 : le Trial Court Performance Standards and
Measurement System (T.C.P.S). Les enquêtés se prononcent sur cinq
aspects au cours de ces enquêtes: (i) l'accès à la
justice avec cinq critères dont la sécurité,
l'accessibilité et la commodité, la participation effective, la
courtoisie et le respect, le caractère raisonnable des coûts
d'accès ; (ii) les diligences et la durée ; (iii)
l'égalité, l'impartialité et l'équité ;
(iv) l'indépendance et la responsabilité et (v) la confiance du
public.
L'enquête réalisée en Suisse dans le
canton de Genève en 1998 comprend deux modules : un pour ceux qui
avaient eu affaire à la justice et un pour les autres. Le premier groupe
se prononce sur la qualité des informations et de l'organisation, sur la
courtoisie et la compétence des magistrats et fonctionnaires, la
clarté des jugements et l'aménagement des salles d'audiences. Le
questionnaire adressé au deuxième groupe a porté sur la
clarté du fonctionnement des tribunaux, la simplicité des
démarches pour accéder à la justice, la rapidité du
traitement des affaires, les coûts d'accès à la justice et
le coût de la justice pour l'Etat. Ces modules sont
complétés par des focus-groupes destinés aux magistrats
et collaborateurs du palais de justice, essentiellement sur la
compétence des magistrats.
Au Bénin, le Ministère chargé de la
justice a fait réaliser en 2005, une enquête de
référence sur le niveau de satisfaction des justiciables. La
méthodologie adoptée pour calculer le niveau de satisfaction
consiste à affecter des valeurs ordinales aux modalités non,
plutôt non, plutôt oui et oui (réponses possibles
à la question êtes-vous satisfait de la qualité
générale des services de la justice) et à calculer
une moyenne pondérée de ces valeurs, les fréquences
relatives servant de pondérations. L'indice obtenu est de base 5 et est
estimé à 3,5 en 2005. L'enquête légère
réalisée en 2006 sur la base de cette méthodologie a
situé cet indice à 2,83. L'enquête révèle
que le recours aux services de la justice est nettement plus
élevé dans les départements d'implantation des tribunaux
de première instance que dans les autres. Par contre, l'indice de
satisfaction des justiciables est plus faible dans les départements
où les services de la justice sont le plus sollicités.
Depuis les fondamentaux de Jan Tinbergen, Tjalling Koopmans,
Ragnar Frisch et Trygve Haavelmo dans les années 1930 et 1940, les
travaux sur la mesure de la causalité en économétrie ont
connu un essor remarquable. Aujourd'hui, la vision dominante de la
causalité possède au moins deux corrélats philosophiques
notables: d'une part, la thèse de David Hume identifiant les relations
causales aux associations ou successions habituellement observées,
d'autre part, la théorie probabiliste de la causalité prima
facie développée par Patrick Suppes (une approche reposant
sur l'idée que l'événement X cause
l'événement Y si la probabilité conditionnelle de Y
sachant X n'est pas identique à la probabilité de X). La
problématique de la causalité se trouve alors étroitement
associée à celle de la mesure des corrélations ou
associations entre variables. (Jean-François Jacques et Emmanuel
Picavet ; 2003). Le repérage empirique de relations d'association
habituelle ou de contribution à la prévision apparaît
dès lors comme une étape-clé du processus de
quantification et de mesure de la causalité. Mais, cette approche
empirique de la causalité peut être problématique en
sciences sociales puisqu'elle nécessite la disponibilité de
séries temporelles. Le modèle proposé par Rubin (1974)
permet de régler cette difficulté en même temps qu'il
règle le problème des biais qui peuvent résulter d'une
régression linéaire du fait du caractère endogène
de certaines variables.
Ce modèle général est adapté
à la situation dans laquelle un traitement peut être
administré ou non à un individu. Le terme de traitement
se réfère aux premiers travaux ayant permis de développer
ce cadre conceptuel, travaux qui concernaient l'évaluation de
l'efficacité des traitements dans le domaine médical. Il est
étendu à l'économétrie pour désigner une
intervention publique, une réforme fiscale, une politique de subvention,
un programme de formation, un programme d'aide sociale ou l'accès
à une ressource ou à un service que l'on cherche à
évaluer. Le modèle de Rubin repose sur l'existence de deux
variables latentes de résultat qui correspondent aux résultats
potentiels du traitement. L'effet causal du traitement est
défini pour chaque individu par la différence entre ce que serait
la situation de l'individu s'il était traité et ce qu'elle serait
s'il ne l'était pas. Du fait que les deux sous-populations
(traités et non traités) ne soient pas identiques, cette mesure
peut être entachée de biais. On ne peut en effet pas être
certain que la situation moyenne des individus qui ont reçu le
traitement n'aurait pas été la même en l'absence de
traitement que celle des individus n'ayant pas reçu le traitement
puisqu'on n'est pas dans une expérience contrôlée. Pour
régler ce problème, Rubin (1977) propose une méthode
d'estimation par appariement. Cette méthode associe à chaque
individu i traité, un individu non traité,
noté, dont les caractéristiques sont identiques à celles de
l'individu i : il s'agit du contrefactuel de i. En
fait, on choisit parmi les non traités, l'individu le plus proche
possible de chaque individu traité i. Cet appariement est
réalisé sur la base d'un score de propension qui
résume l'ensemble des variables individuelles qui doivent être
indépendantes de la variable d'intérêt (Rosenbaum et Rubin,
1983). Le score de propension est la probabilité de traitement.
Néanmoins, les propriétés asymptotiques (convergence,
normalité, vitesse de convergence) de l'estimateur de Rubin restent
inconnues. Ce sont Heckman, Ichimura et Todd (1997, 1998) qui montrent que,
sous certaines hypothèses, cet estimateur est convergent,
asymptotiquement normal, avec une vitesse de convergence en racine
carrée de N.
En définitive, la revue de littérature
montre : (i) d'une part, la complexité des
démarches pour apprécier la satisfaction des usagers des services
publics et en particulier des services de la justice et fait ressortir le
caractère multidimensionnel de la satisfaction avec notamment comme
dimensions l'accessibilité, la célérité dans les
procédures et la corruption; (ii) d'autre part, la mesure de la
causalité repose sur deux corrélats philosophiques et peut
s'effectuer suivant plusieurs méthodes. Celle qui se prête le plus
aux sciences sociales reste celle de Rubin (1974), améliorée par
Rubin (1977) puis Rosenbaum et Rubin (1983). Eu égard à ces deux
considérations, la méthodologie de mesure du niveau de
satisfaction des justiciables que nous adoptons dans le cadre de cette
étude est basée sur une approche multidimensionnelle. En plus des
dimensions générales qui ressortent de la littérature
existante, nous prenons en compte des variables relatives à des aspects
institutionnels et sociologiques de la justice : indépendance des
magistrats, dureté de la législation...
L'analyse de causalité pour apprécier l'effet de
l'accès aux services de la justice sur la satisfaction exprimée
est faite par la méthode de Rosenbaum et Rubin (1983). Le traitement est
constitué ici par le fait d'utiliser les services de la justice pendant
la période de référence de l'enquête. Par ailleurs,
les problèmes méthodologiques à résoudre pour
répondre aux questions de recherche sont d'une part, l'agrégation
des satisfactions individuelles des enquêtés et d'autre part, les
biais qui peuvent résulter d'une enquête d'opinions sur les
services publics ainsi que la mobilité des enquêtés. Les
postulats suivants permettent de régler ces difficultés:
(i) les réponses des enquêtés n'influencent pas
la mise en place des infrastructures judiciaires ; ce postulat garantit
que les interviewés répondent objectivement aux questions qui
leurs sont posées ; (ii) les enquêtés ne se
prononcent que sur les services de la justice dans leur département
d'origine; ce postulat est indispensable à l'analyse spatiale, la
satisfaction exprimée par les enquêtés est
spécifiquement et uniquement relative aux réalités de leur
région.
Plusieurs théories existent en ce qui concerne
l'agrégation des satisfactions individuelles. Par exemple, la
théorie de Rawls préconise la satisfaction de l'individu le plus
défavorisé (critère de maximin) dans une
communauté alors que celle des utilitaristes se propose de sommer
simplement les mesures individuelles. Dans nos calculs de satisfaction
agrégée, nous optons pour cette dernière méthode
parce qu'elle est la plus utilisée dans la littérature et a
l'avantage de pouvoir intégrer le critère de Rawls en
dégageant les zones de faible satisfaction.
Les hypothèses de recherche sont :
· H1 : Les citoyens du sud (Atlantique, Littoral,
Ouémé, Plateau, Mono, Couffo, Zou, Collines) sont plus
satisfaits que ceux des départements du nord (Alibori, Borgou, Atacora
Donga). Cette hypothèse repose sur le déséquilibre, vers
le sud, de la répartition des infrastructures judiciaires ;
· H2 : l'utilisation des services de la justice
influence positivement la satisfaction des justiciables. Cette hypothèse
repose sur l'exécution des actions de réforme pour
améliorer la qualité des services de la justice. Les individus
ayant utilisé les services de la justice au cours de la période
de référence de l'enquête (qui est postérieure
à la mise en oeuvre de la réforme) devraient être plus
satisfaits que les autres.
II. Spécification
méthodologique et données
A. Démarche
méthodologique
La méthodologie de l'étude s'articule autour
deux points principaux en liaison avec les objectifs de recherche.
1. Calcul et analyse des indices de satisfaction
La prise en compte du caractère multidimensionnel de la
satisfaction nous conduit à un choix quant à la méthode
à utiliser à cet effet. Deux grands groupes de méthodes
s'opposent dans les analyses multidimensionnelles : les premières
basées sur l'approche d'entropie au titre desquelles l'approche floue et
les méthodes d'attribution de score a priori et les secondes
basées sur l'approche par l'inertie à travers les méthodes
factorielles. Les travaux récents penchent pour cette dernière
catégorie dont l'avantage principal est de fournir des
pondérations endogènes à l'analyse (Foko et al,
2006 ; Asselin 2002 ; Filmer et Pritchett, 2001). Du fait de la
nature de nos variables et de l'objectif de cette analyse multidimensionnelle,
à savoir de discriminer au maximum les individus sur un axe qui
résumera la satisfaction, nous utiliserons une Analyse des
Correspondances Multiples (ACM). Une ACM préliminaire sera
effectuée pour déterminer les variables qui contribuent le plus
fortement à discriminer efficacement les individus. Cette
sélection a deux avantages principaux : elle (i) tient compte de
toute l'information disponible et (ii) assure une plus grande robustesse
à l'ACM finale ; on peut en effet assimiler l'information perdue
lors de la sélection à un bruit dans la mesure de la
satisfaction1(*). La
sélection des variables est effectuée sur la base des
contributions de ses modalités à l'inertie totale, les
cosinus carrés et les valeurs tests de ses modalités par rapport
aux premiers axes. Pour l'interprétation d'un axe, on
sélectionnera les modalités qui ont les plus fortes
contributions : une modalité contribue fortement à un axe,
si sa contribution dépasse son poids. Les cosinus carrés
permettent d'apprécier la qualité de représentation des
modalités sur l'axe, celles qui ont les cosinus carrés les plus
forts seront donc retenues. La valeur minimale pour le cosinus carré est
de 0,1. De façon habituelle, on considère qu'une valeur-test
supérieure à 2 en valeur absolue indique que la modalité
correspondante est significativement différente du centre de
gravité.
Pour chaque dimension identifiée par l'ACM
définitive, les variables et modalités devront représenter
fortement et de façon homogène la dimension
étudiée. Les résultats de cette ACM serviront de base au
calcul des indices individuels de satisfaction . Cette méthode est désormais classique dans les
analyses de la pauvreté suivant l'approche multidimensionnelle. Nous
nous inspirons notamment des travaux de Ki et al. 2005 et de Diagne et
al, 2005.
La forme fonctionnelle de l'indice de satisfaction de
l'individu i est :
Où :
K = nombre d'indicateurs catégoriels ou nombre de
variables retenues ;
Jk = nombre de catégories ou nombre de
modalités de l'indicateur ou de la variable k ;
= le score normalisé sur l'axe
identifié, de la catégorie Jk, étant la première valeur propre ;
= la variable binaire 0/1, prenant la valeur 1 lorsque l'individu a
la catégorie Jk.
La valeur de l'indice de satisfaction correspond donc à
la moyenne des scores normalisés des variables. Le poids d'une
catégorie est la moyenne des scores normalisés des unités
de population appartenant à cette catégorie.
Cette forme fonctionnelle conduit à des valeurs
négatives et positives pour les indices de satisfaction. Or, pour
conduire l'analyse des inégalités à l'aide des instruments
disponibles, il est nécessaire d'associer à chaque indice , une mesure positive qui conserve d'une part, la hiérarchie des ménages le
long de l'axe de satisfaction et d'autre part, les propriétés de
la forme fonctionnelle de l'indice (Foko et al, 2006). sera obtenue ici en ajoutant à chaque , la valeur absolue de la plus petite valeur négative
possible de . Une analyse de l'aptitude à classer les individus suivant leur niveau de satisfaction
sera effectuée.
L'agrégation se fait par simple calcul de la moyenne
des indices individuels. L'indice pour un groupe d'individus de taille N est
donc : .
De façon classique, l'étude des
inégalités dans une distribution se fait grâce à la
courbe de Lorenz et à l'indice de Gini. Elle peut également se
faire à l'aide des indices de Theil (1967), de Hirschman-Herfindahl ou
de Bourguigon. Mais ces indices sont des indices d'entropie
généralisée (Dagum, 1997). Nous adoptons donc l'indice de
Gini et la courbe de Lorenz dans le cadre de ce travail pour analyser les
indices déterminés par l'approche d'inertie. La courbe de Lorenz
des indices de satisfaction met en regard les pourcentages cumulés de la
satisfaction totale et les pourcentages cumulés de personnes ayant cette
satisfaction, en commençant par les individus ou les ménages les
moins satisfaits. L'indice de Gini est le double de l'aire de la surface
délimitée par la courbe de Lorenz des indices de satisfaction et
la première diagonale du carré unité. Son expression
mathématique est :
Nous suivons Dagum (1997) en décomposant cet indice en
indice d'inégalités intragroupes Gw et
d'inégalités intergroupes Gb pour approfondir l'analyse
nord-sud.
G = Gb + Gw
où représente l'indice de Gini au sein du groupe k, , le poids relatif du groupe k et son pourcentage de satisfaction correspondant.
2. Estimation de l'effet causal
L'effet causal est déterminé par la
méthode de Rosenbaum et Rubin (1983). Cette méthode associe
à chaque individu i ayant utilisé les services de la
justice, un individu ne les ayant pas utilisé, noté
i'(i) dont les caractéristiques sont les plus proches possibles
de celles de l'individu i. On définit un résumé
de dimension 1 de ces caractéristiques individuelles. Ce
résumé est la probabilité d'utilisation des services de la
justice pendant la période de référence, ou score de
propension, noté. L'appariement se fait grâce à cette
probabilité : l'individu non traité noté i,
qui est apparié avec l'individu traité i, est alors
défini par la relation (matching score propensity). L'estimateur de Rubin
pour l'effet moyen du traitement sur les traités est alors égal
à :
En clair, il s'agit d'une approximation de ce qu'aurait
été la situation de l'individu i s'il n'avait pas
été traité.
B. Données
Les données proviennent d'une enquête
légère réalisée en 2006 par le ministère
chargé de la justice. 980 individus de 18 ans et plus ont
été interviewés. L'échantillon constitué est
faiblement représentatif au niveau national par rapport au genre et par
rapport au poids démographique des départements. Nous avons donc
procédé à un redressement de la base de données
puis à un apurement complémentaire avant son exploitation. Notre
analyse porte en définitive sur un échantillon de 633 individus.
Cet échantillon respecte le poids démographique des
départements. Le biais de sélection sur le sexe demeure
cependant. On a en effet 70% d'hommes contre 30% de femmes. La classe
d'âge modale est 25-45 ans avec 59,3% ; l'âge moyen est de 37
ans. 35,4% des individus ont un niveau d'études secondaires et 12,8%
n'ont aucun niveau. Une grande majorité (71%) s'est rendu au moins une
fois dans un tribunal mais seulement 33% ont utilisé les services de la
justice selon la définition retenue dans le cadre de notre analyse.
Paradoxalement, le pourcentage d'individus qui s'est rendu au moins une fois
dans un tribunal est plus élevé au nord qu'au sud soit 73,6%
contre 69,4% et la liaison entre ces deux variables n'est pas significative.
Seuls 20% des enquêtés déclarent être satisfaits de
la qualité générale de la justice au Bénin. La
satisfaction des enquêtés est appréhendée dans
l'enquête à travers les reproches qu'ils formulent à
l'endroit des services de la justice. Ils expriment ces reproches sur les
différents aspects de la qualité de la justice à
savoir : accessibilité, professionnalisme du personnel,
adéquation des textes et lois, célérité dans les
procédures, indépendance de la justice, crédibilité
de la justice, corruption...
I. Analyse
multidimensionnelle et analyse causale
II.
Interprétations des résultats et limites de
l'étude
I. Analyse
multidimensionnelle et analyse causale
A. Analyse
multidimensionnelle et calcul d'indices
1. Analyse multidimensionnelle
L'ACM préliminaire a été
réalisé sur huit (08) variables :
- CONFIANC : confiance en la justice
- RELENTLO : reproche lenteur et lourdeur
- RECORPTF : reproche corruption et favoritisme
- REACCSD : reproche accès difficile
- REMANQ : reproche manque de professionnalisme
- REIMLIP : reproche implication pouvoir
exécutif
- REFAIBLS : reproche faiblesse des peines
- REINSPPA : reproche n'inspire pas confiance.
Le premier plan factoriel explique 31,64% de l'inertie totale.
Les variables retenues pour l'ACM finale sont les suivantes :
- RELENTLO : reproche lenteur et lourdeur
- RECORPTF : reproche corruption et favoritisme
- REACCSD : reproche accès difficile
- REMANQ : reproche manque de professionnalisme
- REIMLIP : reproche implication pouvoir
exécutif
- REFAIBLS : reproche faiblesse des peines
- REINSPPA : reproche n'inspire pas confiance.
L'ACM finale conduit à une augmentation importante du
pouvoir du premier plan factoriel : il explique 43,10% de l'inertie totale
du nuage de points contre 31,64% pour l'ACM préliminaire. Le premier axe
(22,16% de l'inertie totale), qui est l'axe de satisfaction, résume les
problèmes et les dysfonctionnements relevés par les
enquêtés par rapport aux services de la justice. Sur cet axe,
toutes les variables ont la propriété de cohérence
ordinale. Le premier plan factoriel se présente comme suit :
Graphique 1 :
Premier plan factoriel de l'ACM
On voit clairement à gauche, les réponses de
satisfaction (pas de reproches) contre les réponses de non satisfaction
(reproches) à droite. Les reproches de corruption et de favoritisme se
trouvent par contre avec les réponses de satisfaction. Une
interprétation serait que les individus satisfaits paieraient des
pots-de-vin pour avoir accès à un service satisfaisant ou qui
préserve leurs intérêts. Le deuxième axe (20,94% de
l'inertie totale) porte une différenciation dans la nature des
reproches formulés: en bas les reproches fonctionnels qui portent
sur l'accessibilité, la corruption et la lenteur et en haut les
reproches institutionnels qui portent plutôt sur le manque de
professionnalisme, l'implication du pouvoir exécutif, la faiblesse des
peines et la crédibilité de la justice. Le faible
décrochement entre les deux axes et le pourcentage élevé
(43,10%) qu'ils expliquent à eux deux suggèrent que la
satisfaction dérivée des services de la justice est
bidimensionnelle : fonctionnelle et institutionnelle.
Les variables retenues pour le calcul des indices sont celles
qui satisfont à la fois au moins à deux des trois critères
de sélection : (i) valeur-test>2 ; (ii) contribution >
7,14 et (iii) cosinus carré>0,1. Elles sont au nombre de cinq (05) et
récapitulées dans le tableau suivant. Les scores
normalisés ont été multipliés par (-1) de sorte que
les individus non satisfaits se retrouvent à gauche et les individus
satisfaits à droite sur l'axe de satisfaction.
Tableau 2 :
Coordonnées, contributions, cosinus carré, poids relatifs et
scores normalisés des variables retenues pour le calcul de l'indice de
satisfaction
Variables/Modalités
|
Coordonnées
|
Contributions
|
Cosinus carrés
|
Scores normalisés
|
REACCESD
|
|
32,4
|
|
|
Oui
|
2,01
|
29,9
|
0,34
|
-4,269836
|
Non
|
-0,17
|
2,5
|
0,34
|
0,361130
|
RELENTLO
|
|
37,0
|
|
|
Oui
|
0,83
|
23,6
|
0, 39
|
-1,763166
|
Non
|
-0,47
|
13,3
|
0,39
|
0,998419
|
REMANQPR
|
|
6,5
|
|
|
Oui
|
0,56
|
5,4
|
0,11
|
-1,189606
|
Non
|
-0,12
|
1,2
|
0,11
|
0,254916
|
RECORPTF
|
|
18,9
|
|
|
Oui
|
-0,39
|
8,3
|
0,20
|
0,828476
|
Non
|
0,50
|
10,6
|
0,20
|
-1,062148
|
REIMPLIP
|
|
5,2
|
|
|
Oui
|
-1,61
|
5,1
|
0,10
|
3,420117
|
Non
|
-0,03
|
0,1
|
0,10
|
0,063729
|
Source : Calculs de l'auteur
Les variables sont classées dans l'ordre croissant
suivant leurs scores normalisés. Les modalités à scores
positifs (respectivement négatifs) contribuent positivement
(respectivement négativement) à la satisfaction. Les scores
s'interprètent également comme reflétant la rareté
relative ou la valorisation collective des différents attributs. On peut
donc déduire que les enquêtés attachent plus d'importance
à l'accessibilité (REACCESD) et à la
célérité (RELENTLO) qu'aux autres
facteurs. Ainsi les reproches liés à l'accessibilité et
à la lenteur constituent les principales manifestations de
l'insatisfaction des individus.
2. Calcul et analyse des indices de satisfaction
Les indices de satisfaction varient de 0 à 2,83806 avec
une moyenne de 1,69634 et un écart-type de 0,43585. 50% des individus
ont un indice de satisfaction inférieur à 1,78866.
L'analyse d'aptitude de à mesurer la satisfaction est effectuée en
vérifiant pour chacune des variables incluses que la proportion
d'individus possédants les attributs à scores les plus faibles
baisse à mesure que la satisfaction augmente.
Tableau 3 :
Pourcentage d'individus ayant formulé de reproches sur les attributs
possédant les scores les plus faibles
|
1er quartile
|
2ème quartile
|
3ème quartile
|
4ème quartile
|
Ensemble
|
|
1,47851
|
1,78866
|
2,16678
|
2,83806
|
|
REACCESD = Oui
|
22,40
|
0,00
|
0,00
|
0,00
|
6,45
|
RELENTLO = Oui
|
69,40
|
44,16
|
0,48
|
0,00
|
36,16
|
Source : Calculs de l'auteur
On peut remarquer que tous les individus qui se sont plaints
de l'accessibilité se retrouvent dans le premier quartile. Le
pourcentage d'individus qui reprochent la lenteur et la lourdeur diminue
graduellement du 1er au 3ème quartile et est nul
dans le dernier quartile. On peut donc conclure que rend bien compte de la satisfaction des individus par rapport
à la qualité de la justice.
Contrairement à ce à quoi on pourrait
s'attendre, les individus de la région Nord sont en moyenne plus
satisfaits que ceux du Sud avec des appréciations plus uniformes.
L'indice moyen est en effet de 1,7195 au Nord contre 1,6887 au Sud avec des
écarts-types respectifs de 0,3776 et 0,4590. La différence entre
les indices moyens n'est cependant pas significative. De ces deux
éléments, il ressort que notre hypothèse H1 est
infirmée.
Tableau 4 :
Indice moyen de satisfaction suivant les régions
Région
|
Moyenne
|
Ecart-type
|
Nord
|
1,7195
|
0,3776
|
Sud
|
1,6887
|
0,4590
|
Ensemble
|
1,6963
|
0,4358
|
Source : Calculs de l'auteur
Ce résultat s'explique entre autres par la proportion
plus grande d'individus ayant formulé de reproche par rapport à
l'accessibilité (modalité ayant le score normalisé le plus
négatif) dans le Sud que dans le Nord : 9,26% contre 5,47%. Ce qui
peut paraître paradoxal au regard des données du tableau 1.
Tableau 5 : Test
d'égalité des indices moyens par région
|
Test de Levene sur
l'égalité des variances
|
Test-t pour égalité
des moyennes
|
|
F
|
Sig.
|
t
|
ddl
|
Sig. (bilatérale)
|
Hypothèse de variances égales
|
9,940667
|
0,00169
|
0,826067
|
629
|
0,40908
|
Source : Calculs de l'auteur
La distribution de est plus inégale dans la région Sud. L'indice de Gini
y est de 0,14367 contre 0,13159 dans la région Nord. L'indice de Gini
pour l'ensemble se situe à 0,13998. Ces valeurs sont cependant faibles
et on peut conclure à une faible concentration de la distribution de
l'indice de satisfaction.
Tableau 6 :
Indice de Gini selon les régions
Région
|
Indice de Gini
|
Nord
|
0,13159
|
Sud
|
0,14367
|
Ensemble
|
0,13998
|
Source : Calculs de l'auteur
L'inégalité totale provient plus des
inégalités intra-groupes que de l'inégalité
inter-groupe. L'indice intra-groupe est en effet de 0,07957 contre 0,06041 pour
l'indice inter-groupe.
Tableau 7 :
Décomposition de l'indice de Gini
|
Indice
|
Intra Gw
|
0,07957
|
Inter Gb
|
0,06041
|
Ensemble
|
0,13998
|
Source : Calculs de l'auteur
Les courbes de Lorenz associées aux distributions des
régions et pour l'ensemble sont pratiquement confondues comme le montre
le graphique 2. On peut tout de même voir que la courbe la plus proche de
la première bissectrice est celle de la région Nord. La courbe de
l'ensemble est au milieu et en dernier, on a la courbe de la région
Sud.
Graphique 2 :
Courbes de Lorenz selon les régions
B. Analyse
causale
1. Détermination des scores de propension (score
propensity)
Le score de propension est, pour chaque individu, la
probabilité d'utilisation des services de la justice. Le calcul de cette
probabilité est une étape importante pour la détermination
de l'effet de traitement sur les traités. On ne peut en effet construire
de contrefactuel que pour les individus dont le score appartient à
l'intersection des supports des distributions des scores des individus ayant
utilisé les services de la justice et des individus ne l'ayant pas
fait.
Cette probabilité est obtenue par une régression
logit. Les variables explicatives sont des caractéristiques
individuelles susceptibles d'affecter l'utilisation ou non des services de la
justice. La modélisation du score de propension doit se faire en
considérant le plus grand nombre de variables possibles. Nous
retiendrons ici comme susceptibles d'affecter l'utilisation des services de la
justice, les variables suivantes : l'âge, le sexe, la situation
matrimoniale, le milieu de résidence (nord/sud), le niveau
d'instruction, le fait de s'être rendu une fois dans un TPI, le nombre de
devoirs du citoyens connus, le nombre de droits de l'Homme connus et le nombre
de droits de l'enfant connus. Les résultats obtenus sont :
Tableau 8 :
Modélisation de la probabilité d'utilisation des services de la
justice
Variables
|
Coefficient
|
Ecart-type
|
Significativité
|
âge
|
-0.315
|
0.159
|
0.048 (**)
|
sexe (homme)
|
0.555
|
0.248
|
0.026(**)
|
situation matrimoniale (veuf)
|
-
|
-
|
0.000(***)
|
situation matrimoniale (marié)
|
-2.798
|
0.608
|
0.000(***)
|
situation matrimoniale (célibataire)
|
-4.207
|
0.621
|
0.000(***)
|
situation matrimoniale (divorcé)
|
-0.407
|
0.795
|
0.608 (NS)
|
niveau instruction (supérieur)
|
-
|
-
|
0.271 (NS)
|
niveau instruction (aucun)
|
-0.228
|
0.403
|
0.572 (NS)
|
niveau instruction (primaire incomplet)
|
-0.554
|
0.350
|
0.114 (NS)
|
niveau instruction (primaire)
|
-0.551
|
0.353
|
0.119 (NS)
|
niveau instruction (secondaire)
|
-0.529
|
0.262
|
0.044 (**)
|
s'est rendu une fois au TPI (oui)
|
4.347
|
0.583
|
0.000 (***)
|
nombre droits de l'enfant connus
|
-0.322
|
0.103
|
0.002 (***)
|
nombre droits de l'homme connus
|
0.013
|
0.053
|
0.804 (NS)
|
nombre devoirs du citoyen connus
|
0.007
|
0.092
|
0.940 (NS)
|
***=signicatif à 1%; **=significatif à 5%;
*=significatif à 10%; NS=Non Significatif
|
Prob > Chi2=0.00; Pseudo R² =0.499
|
Pourcentage de réaffectation correcte : 88%
|
Source : Calculs de l'auteur
Ainsi, les variables qui influent significativement sur la
probabilité d'utilisation des services de la justice sont :
l'âge, le sexe, la situation matrimoniale, le niveau d'instruction, le
fait de s'être rendu au moins une fois dans un TPI et le nombre de droits
de l'enfant connus. En dehors du sexe et le fait de s'être rendu au moins
une fois dans un TPI, toutes les autres variables sus-citées ont une
influence négative sur la probabilité d'utilisation des services
de la justice. En clair, le modèle suggère que les individus
âgés, les individus non-veufs, les individus ayant atteint le
niveau d'instruction secondaire et ceux connaissant les droits des enfants sont
moins enclins à solliciter les services de la justice que les autres.
Par contre, le fait d'être homme et de s'être rendu au moins une
fois dans un TPI affecte positivement la probabilité d'utilisation des
services de la justice.
Le milieu de résidence (nord/sud) n'est pas retenu dans
le modèle définitif parce qu'il détériore la
qualité de l'estimation.
2. Effet causal
Sur les 633 individus de l'échantillon de l'analyse,
209 ont utilisé les services de la justice selon la définition
retenue dans cette étude. Le reste, soit 424, n'ont pas utilisé
ces services. Respectivement 204 individus traités et 419 non
traités (groupe contrôle) ont été retenus pour
l'analyse causale après apurement automatique. Le calcul de l'effet
moyen sur les individus traités a été fait par la
procédure psmatch de stata9. Les scores de propension utilisés
pour l'appariement sont issus de la modélisation logit ci-dessus et la
méthode utilisée est celle du plus proche contrefactuel (nearest
neighbour). Le support commun est constitué de 195 individus
traités et de 419 non traités.
Les résultats se présentent comme suit :
Tableau 9 : Effet
moyen de l'utilisation des services de la justice
Nombre de traités
|
Nombre de contrôles
|
Effet moyen
|
Ecart type
|
t- Student
|
195
|
419
|
0,08586
|
0,06187
|
1,39
|
Source : Calculs de l'auteur
L'effet moyen de l'utilisation des services de la justice sur
la satisfaction exprimée est positive et est estimé à
0,08586. Cette différence entre les individus ayant utilisé les
services de la justice et ceux ne les ayant pas utilisé n'est cependant
pas significative à 5% (t-Student calculé < t-Student
théorique). L'utilisation des services de la justice n'influence donc
pas de manière significative la satisfaction des individus.
L'hypothèse de recherche H2 est donc rejetée.
II. Interprétations
des résultats et limites de l'étude
A. Interprétations
et recommandations
Les résultats de l'analyse montrent clairement que la
satisfaction des individus par rapport à la qualité des services
de la justice recouvre deux aspects essentiels : fonctionnel et
institutionnel. Mais les variables qui tendent le plus à
déterminer la satisfaction des individus sont l'accessibilité des
services de la justice et la célérité dans le traitement
des dossiers. L'étude met en lumière également un
phénomène qui doit interpeller les autorités à
divers niveaux du secteur de la justice : elle suggère que la
satisfaction va avec la corruption. L'idée selon laquelle les
populations du Nord seraient moins satisfaites que celles du Sud par rapport
à la qualité de la justice est fortement rejetée par les
résultats. La distribution de la satisfaction dérivée des
services de la justice est peu inégalitaire dans son ensemble.
L'idée selon laquelle la satisfaction serait concentrée par ceux
ayant gagné des affaires judiciaires n'est donc pas corroborée
par nos résultats. Les inégalités sont un peu plus
prononcées dans le Sud que dans le Nord sans que la différence
soit nette. L'analyse causale fait ressortir une différence positive
entre la satisfaction exprimée par les individus ayant utilisé
les services de la justice dans la période de référence et
ceux ne l'ayant pas fait. Mais cette différence n'est pas significative.
Au total, les résultats réaffirment la
pertinence des actions contenues dans le Programme Intégré de
Réforme des Systèmes Juridique et Judiciaire :
améliorer la qualité de la justice au Bénin passe par
l'extension de la couverture juridictionnelle afin de rendre la justice plus
accessible, l'amélioration des délais de traitement des dossiers
et la lutte contre la corruption ainsi que le renforcement de
l'indépendance et de la responsabilité des acteurs de la justice.
Les principaux axes de ce programme sont en effet la
réhabilitation des anciennes infrastructures judiciaires et la
construction de nouvelles, l'informatisation du traitement des dossiers, le
renforcement du personnel en quantité et en qualité, la lutte
contre la corruption, la promotion de l'indépendance et de la
responsabilisation des magistrats...Les résultats indiquent
également, comme le rapport d'évaluation à mi-parcours de
ce programme, que les actions exécutées jusque-là n'ont
pas encore un impact suffisant pour inverser les tendances lourdes
identifiées lors du diagnostic et de l'identification du programme.
Aussi formulons-nous les recommandations suivantes à l'endroit des
autorités à divers niveaux du MJLDH :
· Poursuivre et accélérer la
réhabilitation des anciennes juridictions et la construction de
nouvelles afin d'améliorer la couverture juridictionnelle ;
· Poursuivre et accélérer le recrutement
du personnel et sa formation ;
· Poursuivre et accélérer l'informatisation
du traitement des dossiers judiciaires ;
· Renforcer et moderniser l'arsenal législatif et
réglementaire ;
· Lutter contre la corruption dans le secteur de la
justice ;
· Renforcer l'indépendance et la
responsabilité des magistrats ;
· Sensibiliser les populations sur les enjeux et actions
de la réforme judiciaire ;
· Renforcer la promotion des droits humains par actions
d'Information-Education-Communication ;
· Renforcer le système de suivi-évaluation
de la réforme judiciaire notamment en réalisant des
enquêtes de grandes envergures sur la satisfaction des justiciables.
B. Limites de
l'étude
Les mesures utilisées dans ce travail sont
basées sur des réponses par nature, subjective. En effet, pour un
même niveau de prestation, les enquêtés peuvent se montrer
plus ou moins satisfaits en fonction de leurs attentes. Il est donc
nécessaire d'y ajouter des indicateurs plus objectifs et moins instables
tels que le taux de dossiers traités, la durée moyenne des
procès, la durée moyenne de détention préventive
et d'autres indicateurs internes au système judiciaire pour construire
une carte plus complète de la qualité de la justice au
Bénin. Par ailleurs, les méthodes d'appariement sur les niveaux
des variables de résultats peuvent être mal adaptées. On
peut en effet noter la persistance d'effets individuels inobservés,
même lorsque l'on introduit un grand nombre de caractéristiques
individuelles observables. C'est pourquoi, il est recommandé d'utiliser
la méthode des doubles différences (dite diff-diff) pour mieux
estimer l'effet causal. Mais cette méthode nécessite des
données de panel qui ne sont pas encore disponibles . Les limites de
l'étude tiennent également à la taille de
l'échantillon de l'étude et à sa qualité. La petite
taille de l'échantillon et le biais de sélection en faveur des
hommes limitent la portée des résultats obtenus.
Malgré toutes les faiblesses relevées, nos
travaux fournissent une première approximation de la satisfaction des
individus par rapport à la qualité des services de la justice et
l'effet des actions de la réforme judiciaire sur la satisfaction des
individus. Ils proposent surtout une démarche méthodologique
claire et rigoureuse pour des travaux ultérieurs sur ces questions.
Conclusion
La Conférence des forces vives de la Nation de
Février 1990 a réaffirmé avec force la volonté du
peuple béninois de bâtir une démocratie plurielle, un Etat
de droit où sont garantis les libertés individuelles et
collectives et le respect des droits humains. La justice, clé de
voûte d'un tel système, est marquée par plusieurs
dysfonctionnements identifiés lors des Etats Généraux de
la justice de 1996 et qui ont servi de base à la mise en oeuvre d'une
réforme judiciaire en vue de faire de la justice au Bénin une
justice de qualité, efficace et accessible aux citoyens.
L'évaluation à mi-parcours de cette réforme a fait
ressortir des évolutions notables et les résultats de notre
travail viennent confirmer que l'utilisation des services de la justice
après la mise en oeuvre de la réforme a un impact positif sur la
satisfaction exprimée par les populations par rapport à la
qualité des services de la justice. Mais cet impact reste pour le moment
insuffisant pour inverser les tendances lourdes du secteur, même si la
pertinence des actions de la réforme judiciaire est
réaffirmée par nos analyses. Ces actions doivent donc être
poursuivies et accélérées pour améliorer la
qualité de la justice afin de mieux satisfaire les attentes des
populations qui sont les bénéficiaires et utilisateurs des
services publics. Les analyses et interprétations faites dans ce travail
gagneraient cependant à être confirmées par des travaux sur
des échantillons plus larges et plus représentatifs.
Annexe 1 :
Résultats de l'ACM finale
Annexe 2 : Exemple de
calcul de l'indice de satisfaction pour quelques individus
Annexe 3: Résultats
détaillés de l'analyse causale
Annexe 1 :
Résultats de l'ACM finale
· Histogramme des cinq premières valeurs-propres
de l'ACM finale
NUMERO
|
VALEUR
PROPRE
|
POURCEN
TAGE
|
POURCEN
TAGE
CUMULE
|
HISTOGRAMME
|
1
|
0.2216
|
22.16
|
22.16
|
*************************************************************
|
2
|
0.2094
|
20.94
|
43.10
|
**********************************************************
|
3
|
0.2037
|
20.37
|
63.47
|
********************************************************
|
4
|
0.1897
|
18.97
|
82.43
|
****************************************************
|
5
|
0.1757
|
17.57
|
100.00
|
************************************************
|
· Coordonnées et valeurs-test des modalités
sur les cinq premiers axes
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------------
| MODALITES | VALEURS-TEST
| COORDONNEES
|---------------------------------------------|-------------------------------|----------------------------------
| IDEN - LIBELLE | 1 2 3 4 5
| 1 2 3 4 5
------------------------+-------------------------------+--------------------------------+-------------------
| 3 . RELENTLO
|
| AB_1 - Relent Oui | -10.4 16.3 -1.0 -15.6 8.2 |
-0.53 0.83 -0.05 -0.79 0.42 |
| AB_2 - Relent Non | 10.4 -16.3 1.0 15.6 -8.2 |
0.30 -0.47 0.03 0.45 -0.24 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------------
| 4 . RECORPTF
| AC_1 - Recorp Oui | -14.6 -11.6 -10.4 5.9 13.9 |
-0.49 -0.39 -0.35 0.20 0.47 |
| AC_2 - Recorp Non | 14.6 11.6 10.4 -5.9 -13.9 |
0.63 0.50 0.45 -0.26 -0.60 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------------
| 5 . REACCESD
| AD_1 - Reacc Oui | -9.2 15.2 4.3 18.6 -1.5 |
-1.22 2.01 0.57 2.45 -0.20 |
| AD_2 - Reacc Non | 9.2 -15.2 -4.3 -18.6 1.5 |
0.10 -0.17 -0.05 -0.21 0.02 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------
| 6 . REMANQPR
| AE_1 - Remanq Oui | 18.6 6.8 -3.8 5.0 15.8 |
1.53 0.56 -0.31 0.41 1.30 |
| AE_2 - Remanq Non | -18.6 -6.8 3.8 -5.0 -15.8 |
-0.33 -0.12 0.07 -0.09 -0.28 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------------
| 7 . REIMPLIP
| AF_1 - Reimpl Oui | 2.2 6.1 -23.5 0.7 -9.3
| 0.57 1.61 -6.23 0.19 -2.47 |
| AF_2 - Reimpl Non | -2.2 -6.1 23.5 -0.7 9.3 |
-0.01 -0.03 0.13 0.00 0.05 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+----------------------------
| 8 . REFAIBLS
| AG_1 - Refai Oui | 0.7 2.1 -1.0 2.0 -2.8
| 0.30 0.85 -0.43 0.80 -1.13 |
| AG_2 - Refai Non | -0.7 -2.1 1.0 -2.0 2.8
| 0.00 -0.01 0.00 -0.01 0.01 |
+---------------------------------------------+-------------------------------+--------------------------------
| 9 . REINSPPA
| AH_1 - Reinsp Oui | 0.4 1.1 -1.8 2.5 -1.0
| 0.15 0.42 -0.67 0.95 -0.36 |
| AH_2 - Reinsp Non | -0.4 -1.1 1.8 -2.5 1.0
| 0.00 0.00 0.01 -0.01 0.00 |
------------------------------------+-------------------------------+------------------------------------+-----
Annexe 2 : Exemple de
calcul de I(i)+ pour quelques individus
IDNUM
|
W1
|
W2
|
W3
|
W4
|
W5
|
I(i)
|
I(i)+
|
609
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-1,33405817
|
0,31014728
|
95
|
-1,76316605
|
0,82847561
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,9559334
|
0,68827205
|
906
|
-1,76316605
|
0,82847561
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,9559334
|
0,68827205
|
949
|
-1,76316605
|
0,82847561
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,9559334
|
0,68827205
|
969
|
-1,76316605
|
0,82847561
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,9559334
|
0,68827205
|
344
|
0,99841933
|
-1,06214822
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,78174109
|
0,86246436
|
929
|
0,99841933
|
-1,06214822
|
-4,26983585
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,78174109
|
0,86246436
|
96
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
399
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
420
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
759
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
796
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
863
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
970
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
-1,18960601
|
0,06372889
|
-0,7180122
|
0,92619325
|
247
|
-1,76316605
|
0,82847561
|
-4,26983585
|
-1,18960601
|
3,42011727
|
-0,594803
|
1,04940244
|
57
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
184
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
241
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
276
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
382
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
508
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
612
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
621
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
627
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
743
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
752
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
756
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
769
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
778
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
801
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
861
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
996
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
997
|
-1,76316605
|
-1,06214822
|
0,3611304
|
0,3611304
|
0,06372889
|
-0,40786492
|
1,23634053
|
Annexe 3 : Résultats
détaillés de l'analyse causale
psmatch2 recoursm, outcome(i_i) pscore(problogi)
neighbor(2)
---------------------------------------------------------------------------------
Variable Sample | Treated Controls
Difference S.E.
> T-stat
-0.14 i_i Unmatched | 1.69443882 1.69983261
-.005393789 .037307433
1.39 ATT | 1.70706285 1.62119769
.085865155 .061866666
----------------------------+----------------------------------------------------
psmatch2: | psmatch2: Common
Treatment | support
assignment | Off support On support | Total
-----------+----------------------+----------
Untreated | 0 419 | 419
Treated | 9 195 | 204
-----------+---------------------+----------
Total | 9 614 | 623
Bibliographie
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Economica
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« Pauvreté multidimensionnelle au Sénégal :
approche non monétaire fondée sur les besoins de
base », Réseau PEP
8. Koubi Malick, Stéphane Mussard,
Françoise Seyte et Michel Terraza, 2005,
« Décomposition de l'indice de Gini par sous-groupe de
salariés : une application aux inégalités salariales
en France dans le secteur privé de 1976 à 2000.
9. Lorit Jean-François, Barichard Serge,
Brunetiere Xavier, Pave Francis, Thierree Jean,
2002, « les méthodes d'évaluation de la
satisfaction des usagers »
10. Saporta Gilbert, Probabilités, analyse des
données et statistique, 2ème édition
résée et augmentée, Editions TECHNIP.
11. Vodounou Cosme, Notes de cours d'analyse des
données- Analyse en composantes multiples ; ENEAM,
2008.
12. Warin Philippe, 1998, « les
Français et les services publics, synthèse de quinze
années de sondages d'opinion », contrat de recherche de la
Direction générale de l'administration et de la fonction
publique.
Table des
matières
LISTE DES SIGLES ET
ABREVIATIONS
2
LISTE DES TABLEAUX
3
LISTE DES GRAPHIQUES
4
Graphique 1 : Premier plan factoriel
de l'ACM 25
4
Graphique 2 : Courbes de Lorenz selon
les régions 29
4
SOMMAIRE
5
Résumé
6
REMERCIEMENTS
7
Introduction
8
I. Cadre théorique et
conceptuel
11
II. Spécification
méthodologique et données
11
I. Cadre théorique et conceptuel de
l'étude
12
A. Problématique
14
B. Revue de littérature
18
II. Spécification
méthodologique et données
25
A. Démarche
méthodologique
25
B. Données
29
I. Analyse
multidimensionnelle et analyse causale
30
II.
Interprétations des résultats et limites de
l'étude
30
I. Analyse
multidimensionnelle et analyse causale
31
A. Analyse
multidimensionnelle et calcul d'indices
31
B. Analyse
causale
37
II.
Interprétations des résultats et limites de
l'étude
40
A.
Interprétations et recommandations
40
B. Limites de
l'étude
41
Conclusion
43
Annexe 1 : Résultats de
l'ACM finale
44
Annexe 2 : Exemple de calcul de
l'indice de satisfaction pour quelques individus
44
Annexe 3: Résultats
détaillés de l'analyse causale
44
Annexe 1 : Résultats de l'ACM
finale
45
Annexe 2 : Exemple de calcul de I(i)+
pour quelques individus
46
Annexe 3 : Résultats
détaillés de l'analyse causale
47
Bibliographie
48
Table des matières
49
* 1 Voir à ce propos Foko
et al (2006)
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