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Mesure de la satisfaction des justiciables au Bénin : approche multidimensionnelle

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par Sahawal ALIDOU
Ecole Nationale d'Economie Appliquée et de Management-Bénin - Ingénieur Statisticien Economiste 2009
  

Disponible en mode multipage

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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 : 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

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

1. Bry Xavier, 1995, Analyses factorielles simples, Economica

2. Da Cruz Placide, Notes de cours d'économie publique et théorie des choix collectifs ; ENEAM, 2008.

3. Dagum Camillo , 1997, «Decomposition and Interpretation of Gini and the Generalized Entropy inequality Measures: Proceedings of the American Statistical Association» Business and Economic Statistics Section, 157th Meeting, 200-205

4. Dalle Hubert, 2001 « Qualité de la justice et évaluation des tribunaux de grande instance, rapport du Ministère de la Justice de France »

5. Duchesne Sylvie, Boko François et de Souza Etienne, 2008, « Rapport fianl d'évaluation à mi-parcours du PIRSJJ ».

6. Foko Borel, Ndém Francis et Tchakoté Rosine, 2006, « Pauvreté et inégalités des conditions de vie au Cameroun : une approche micro multidimensionnelle »

7. Ki J-B, Faye B. et S. faye, 2005, « 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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