Navigation – Plan du site

AccueilNuméros3Dossier : Écoles publiques, école...III- Approches de la mesure stati...La mesure statistique et ses limi...

Dossier : Écoles publiques, écoles privées au “Sud“ : usages pluriels, frontières incertaines
III- Approches de la mesure statistique

La mesure statistique et ses limites : l’exemple du système scolaire malgache

The statistical measure and its limitations. A case study of the Malagasy educational system*
Marie-Christine Deleigne
p. 167-189

Résumés

Si les limites des données de recensement et d’enquêtes sont souvent mises en exergue, il s’agit ici de s’attacher à celles des données administratives, scolaires en particulier. Au-delà d’une certaine quantification du fait scolaire (ici, la mesure des proportions respectives de chacun des secteurs, privé et public, de l’enseignement), l’analyse de la mesure dévoile les enjeux politiques et financiers liés à la question scolaire. Issues de l’institution scolaire elle-même, les statistiques scolaires reflètent les conditions de leurs productions et, par là, les conditions de fonctionnement de l’institution. En particulier, l’examen du taux de retour des fiches primaires d’enquête à Madagascar en 1999–2000 laisse apparaître toute la distance symbolique et sociologique qui existe entre les acteurs des secteurs privé et public de l’enseignement, malgré une volonté politique affichée de partenariat étroit entre ces deux secteurs.

Haut de page

Texte intégral

  • * Traductions supervisées par Yann Lebeau et Steve Brown.

1Les contours de ce que l’on désigne communément par secteurs public et privé de l’enseignement dans les pays du “Sud” tendent à se modifier au fil du temps. Ceci plus particulièrement depuis la décennie quatre-vingt-dix où le désengagement progressif des États dans le secteur de l’éducation, la décentralisation de la gestion des systèmes scolaires et l’incitation à la participation de tous les acteurs dans le champ scolaire (parents d’élèves, associations, communautés…) convergent vers une apparente “privatisation” du secteur public, « la notion de service public tend[ant] d’ailleurs à disparaître, tout comme celle d’instruction publique » (Lange, 2001 : 7-8).

2Pour autant, il ne s’agit pas ici de discuter de l’évolution de ce que recouvrent ces deux secteurs de l’enseignement mais d’apporter des éléments de réflexion quant à la mesure statistique de la proportion relative de chacun d’eux (en nombre d’élèves). Considérons alors le secteur privé de l’enseignement, selon l’acception courante, comme ce qui n’est pas du ressort de l’État mais reconnu par les instances étatiques comme faisant partie du système scolaire national.

  • 1 L’application au cas de Madagascar ne résulte pas d’une situation particulière de ce pays en termes (...)
  • 2 L’île de Madagascar constituant notre terrain d’application dans le cadre de recherches effectuées (...)
  • 3 Nous tenons à remercier Arsène Ravelo, démographe et responsable du service de la statistique du Mi (...)

3Comment évaluer, mesurer, la part relative de chaque secteur de l’enseignement, privé et public, pour une nation donnée ? Quelles sont les sources de données disponibles et quelles en sont les limites ? Plus particulièrement, il s’agit de nous pencher sur les statistiques scolaires produites par les États, à partir desquelles sont calculés les principaux indicateurs des systèmes scolaires et de leurs évolutions. Pour ce faire, nous appuierons principalement notre réflexion sur le cas de Madagascar1, les données de ce pays nous permettant de mener une analyse critique2 de la méthodologie à l’origine de leur construction, du sens qu’elles recouvrent et des enjeux qui conditionnent leur production3.

Questions de méthodes

Les sources de données disponibles

4Plusieurs possibilités s’offrent à qui cherche à quantifier l’importance relative (en nombre d’élèves) de chacun des secteurs, privé et public, de l’enseignement.

5La première possibilité est de recourir aux statistiques de chacun des organismes, institutions ou ministères ayant une fonction d’enseignement dans le pays considéré. Cette tâche paraît difficilement réalisable et fastidieuse du fait de la diversification croissante des acteurs de l’offre scolaire de type privé à laquelle on assiste depuis plus d’une décennie en Afrique (Lange, 1999). Elle comporte également le risque de regrouper des informations recueillies selon des méthodologies différentes réduisant les possibilités de compilation et de comparaison des données.

  • 4 Enquêtes prioritaires auprès des ménages réalisées par l’Institut National de la Statistique (INSTA (...)
  • 5 Recensement Général de la Population et de l’Habitat de 1993 ; Enquêtes Démographiques et de Santé (...)

6Les recensements ou les enquêtes par sondage, lorsqu’ils collectent simultanément les informations relatives à la fréquentation scolaire et au secteur d’enseignement fréquenté, permettent d’évaluer la part relative des secteurs public et privé de l’enseignement. Cependant, concernant les enquêtes par sondage plus particulièrement, de telles opérations de collecte n’ayant généralement pas pour objet d’étude premier la scolarisation, se pose alors le problème de la représentativité de l’échantillon par rapport au système scolaire et, plus spécifiquement, à chaque secteur d’enseignement. Par ailleurs, force est de constater que, si la fréquentation scolaire est quasi systématiquement recueillie dans les enquêtes nationales par sondage ou les recensements, le type d’établissement fréquenté (public, privé) n’est que rarement demandé. À Madagascar par exemple, seules les enquêtes EPM4 fournissent une indication quant aux proportions relatives du secteur privé et du secteur public dans l’enseignement, les autres enquêtes au niveau national5 se limitant aux informations relatives à la fréquentation scolaire et au niveau d’études des enquêtés.

7Les statistiques scolaires en revanche, issues des départements ministériels de planification de l’éducation, comportent bien souvent – pour ne pas dire la plupart du temps – des données relatives aux secteurs public et privé de l’enseignement. En théorie exhaustives, les données relatives à ces secteurs (nombres d’élèves, d’établissements, de salles de classe, d’enseignants…) sont regroupées en un même annuaire. Produites et diffusées de façon régulière ou presque, annuellement en règle générale, selon une méthodologie qui évolue peu au fil du temps, elles permettent la comparaison et la mise en perspective de l’évolution des indicateurs calculés.

8De ce fait, c’est à ces statistiques scolaires produites par les États que l’on se réfère pour apprécier et mesurer les proportions relatives d’élèves de l’enseignement privé et public. C’est d’ailleurs à partir de ces sources que sont produits les agrégats statistiques au niveau des organismes internationaux tel que l’Unesco (rapports mondiaux de l’éducation). C’est aussi sur la base de la lecture et de l’analyse de ces mêmes données que les chercheurs, planificateurs, décideurs et bailleurs de fonds ébauchent leurs raisonnements et leurs politiques quant à l’importance de tel ou tel secteur d’enseignement au niveau d’un pays ou d’une région.

Les statistiques scolaires “dispensées” de précisions méthodologiques ?

9L’exploitation de toute statistique nécessite de connaître les conditions de leur production. Comme le rappelait à juste titre Richard M. Wolf en direction des planificateurs et décideurs en matière d’éducation concernant la lecture et l’utilisation des données de la recherche en éducation, « Les enquêtes nécessitent qu’une attention particulière soit portée à l’ampleur de la collecte de données et à la conception et à la gestion des procédures de collectes (en particulier échantillonnage, instrumentation, travail de terrain, saisie de données et leur préparation) » (Wolf, 1993 : 39). De fait, si les travaux statistiques des chercheurs en éducation nécessitent d’être évalués, les productions statistiques des planificateurs de l’éducation ne sauraient être dispensées d’une telle évaluation.

  • 6 Dans les annexes statistiques des rapports mondiaux de l’éducation publiés par l’Unesco, si le tabl (...)
  • 7 Les problèmes mentionnés renvoient principalement à l’absence de données pour certains pays et à la (...)

10Toutefois, contrairement à ce qui apparaît comme une condition nécessaire à toute production et utilisation de statistiques issues de recensements ou d’enquêtes, force est de constater que les annuaires statistiques des ministères de l’Éducation ne sont que rarement accompagnés d’informations relatives à la méthodologie de collecte employée et aux limites afférentes aux données publiées. Il en est de même dans les rapports mondiaux de l’éducation de l’Unesco, où les tableaux statistiques6, s’ils sont assortis de remarques relatives aux problèmes de la comparabilité des données par pays et par régions et des difficultés rencontrées lors de l’établissement de ces statistiques7, ne mentionnent ni ne traitent du problème de la méthodologie de collecte et de la fiabilité des données présentées (Unesco, 1993, 2000). De même, les études les plus récentes s’appuyant sur les statistiques scolaires à Madagascar ne mentionnent pas le mode de collecte des données utilisées, ne procèdent pas à une analyse des limites ou de la fiabilité de ces données et n’en font pas cas dans leurs résultats, ne serait-ce qu’en préambule, annexe ou note de bas de page (par exemple : Mineseb, 2000 ; Rahantaniaina & Rakotomanana, 1998).

11Les statistiques scolaires comportent toutefois certaines limites, à l’image de toute production statistique.

De la collecte à la production des statistiques scolaires : un long chemin semé d’embûches

  • 8 Fiches SIDEL, Système d’Information De l’État des Lieux. Les fiches d’enquêtes utilisées actuelleme (...)

12À Madagascar, comme dans la plupart des pays, les statistiques scolaires pour le premier et le deuxième cycles de l’enseignement, public et privé, émanent essentiellement de l’enquête annuelle effectuée par la Direction de la Planification de l’Enseignement (DPE) du Ministère de l’Enseignement Secondaire et de l’Éducation de Base (Mineseb). Cette enquête consiste en l’envoi de fiches/questionnaires8 aux directeurs d’établissements scolaires, qui sont chargés de les remplir avec pour date de référence le 31 octobre de l’année scolaire en cours. À l’autre bout de la chaîne, les annuaires statistiques, édités annuellement, reproduisent une partie de ces données sous forme agrégée : nombres d’élèves, de redoublants, de classes, d’établissements, d’enseignants et autres personnels, distribution des élèves selon leur sexe, les secteurs privé et public étant distingués.

13Ces fiches d’enquêtes effectuent un long parcours avant d’être agrégées par le Mineseb dans ces annuaires. Une fois les questionnaires remplis par les chefs d’établissements, ils sont acheminés aux directions des circonscriptions scolaires (Cisco), via les chefs de zone d’animation pédagogique (ZAP) pour les établissements publics et privés. Centralisées au niveau des Cisco, les données sont recopiées manuellement, synthétisées, puis transmises aux directions régionales du Ministère de l’Éducation (Direseb). À ce stade, les données sont désormais informatisées et compilées en annuaires statistiques régionaux, puis transmises au Ministère où elles sont agrégées au niveau national, ajustées si besoin est, puis publiées.

14Au final, les données parviennent au Ministère courant mars, soit plus de quatre mois après la date de référence. La durée de ce parcours tient principalement à la multiplicité des intermédiaires, au manque de moyens de locomotion entre les différents points du parcours, à des infrastructures routières en mauvais état, d’autant plus que la période de collecte s’effectue durant la saison des pluies, rendant certaines zones plus inaccessibles qu’elles ne le sont déjà le reste de l’année. Cette multiplicité des intermédiaires dans le parcours des questionnaires et leur difficile acheminement jusqu’aux directions régionales puis au Ministère pose le problème de la fiabilité des données ainsi recueillies. Les questionnaires étant auto-administrés et certains établissements si enclavés qu’ils ne sont quasiment jamais inspectés, les informations qu’ils contiennent peuvent ne pas refléter la réalité. Les chefs d’établissement remplissent-ils correctement ces questionnaires ? Les données sont-elles bien retranscrites au niveau de la Cisco ? La compilation et la confection des annuaires effectuées par les Direseb n’entraînent-elles pas de nouvelles omissions ou erreurs de saisie ? Les questionnaires remplis sont-ils acheminés intégralement jusqu’à la Cisco ? Enfin, la collecte des données est-elle effectuée en totalité ?

  • 9 Si, dans la plupart des cas, les services de statistique scolaire procèdent à un ajustement des don (...)

15Ce dernier point est d’importance car, si les statistiques scolaires sont censées être exhaustives, elles s’apparentent parfois d’avantage à une enquête dont l’échantillon ne serait pas représentatif de l’ensemble, comme Léon Gani l’a montré dans le cas d’Haïti. Les ajustements des données étant réalisés sur la base du répertoire national9, les chiffres ne renvoient qu’une image partielle, tronquée et biaisée de la réalité : « il s’ensuit la surestimation du nombre des élèves inscrits et la large sous-estimation des redoublements et des abandons particulièrement fréquents dans les écoles rurales » (Gani, 1993 : 206). Ainsi, les données statistiques peuvent-elles ne pas rendre compte de la répartition réelle des élèves selon le secteur d’enseignement, public ou privé.

Les limites du sens des statistiques scolaires10

  • 10 Si les statistiques scolaires sont d’une faible portée analytique pour l’étude de la scolarisation (...)

16Si la méthodologie déployée pour recueillir les statistiques scolaires est source d’erreurs et/ou d’omissions, le sens de ces données pour évaluer les proportions relatives des élèves de l’enseignement privé et de l’enseignement public comporte également des limites.

Inscription et fréquentation scolaire

17Les statistiques scolaires rendent compte du nombre d’individus inscrits dans un établissement scolaire en début d’année et non de la fréquentation scolaire. En outre, recueillies en principe en début d’année scolaire, elles ne peuvent tenir compte des abandons ou des changements d’établissements en cours d’année.

  • 11 Si on remonte à la période précoloniale à Madagascar par exemple, la compétition confessionnelle en (...)

18Si les statistiques scolaires relatives aux nombres d’enfants inscrits dans les établissements apparaissent beaucoup plus fiables qu’elles ne l’étaient par le passé11, elles conservent toutefois une part d’opacité quant à la fréquentation scolaire réelle.

  • 12 Les frais d’inscription dans un établissement public primaire à Madagascar, minimes jusqu’àlors, on (...)
  • 13 Cette supposition mériterait cependant d’être affinée compte tenu de la variabilité du coût des éco (...)

19Ces remarques n’empêchent cependant pas l’exploitation de ces données pour évaluer les proportions relatives d’élèves dans l’enseignement public et privé pour un pays donné ; elles supposent toutefois de poser, en préalable à l’analyse, l’hypothèse que les différences entre le nombre d’inscrits et la fréquentation réelle sont équivalentes d’un secteur de l’enseignement à l’autre. Autrement dit, les abandons scolaires en cours d’année seraient de même importance dans le secteur privé et dans le secteur public. On peut cependant avancer qu’ils sont d’autant plus faibles que les coûts d’écolage sont élevés, et plus particulièrement en début d’année. Or, les frais de scolarisation étant plus élevés dans le secteur privé que dans le secteur public12, les abandons en cours d’année sont très certainement moins fréquents dans le premier de ces deux secteurs13. Si l’on accepte cette hypothèse, l’analyse des données par secteur d’enseignement apparaît alors biaisée.

Le caractère diversifié de la catégorie “enseignement privé”

  • 14 Les principales organisations ou institutions privées qui délivrent actuellement un enseignement re (...)

20Les annuaires statistiques issus des directions de la planification de l’éducation contiennent des données relatives aux secteurs privé et public de l’enseignement, mais la distinction entre les différentes écoles de type privé n’est que rarement effectuée : on ignore si l’enseignement est confessionnel ou non, et plus encore l’obédience religieuse des établissements. Les statistiques scolaires publiées apparaissent donc là encore limitées eu égard à la diversité des organismes privés délivrant un enseignement reconnu par l’État14.

  • 15 Ainsi, d’après l’enquête EPM de 1993-1994, les proportions d’élèves scolarisés dans le privé s’élev (...)

21À notre connaissance et pour les années récentes, seuls les enquêtes EPM et un rapport de la Banque Mondiale publié en 2001 (dont les données relatives au secteur privé ont été en grande partie obtenues auprès des représentants des différentes institutions scolaires de ce type) font état de données plus détaillées concernant ce secteur15.

22Au-delà des questions méthodologiques et du sens que l’on peut attribuer aux statistiques scolaires, la qualité et la régularité de leur production sont également liées aux enjeux qu’elles représentent.

Les enjeux liés au nombre d’élèves et à la statistique scolaire

23Si les objectifs premiers affichés par les directions de planification de l’éducation dans l’élaboration d’annuaires statistiques scolaires consistent principalement dans la meilleure gestion du système et dans la prévision des besoins à venir en matière d’éducation, des enjeux politiques et financiers à tous les niveaux de la chaîne du système de collecte sont contenus dans la production de ces statistiques, de sorte qu’ils peuvent significativement influer sur la qualité, la fiabilité et la régularité des données publiées.

Effectifs d’élèves, progrès de l’école et allocation budgétaire

24L’attribution de crédits ou d’allocations aux établissements par le Ministère est bien souvent proportionnelle aux effectifs scolaires, notamment dans le cas des écoles privées subventionnées par l’État ou “sous contrat”. De ce fait, on peut émettre quelques interrogations quant au bon remplissage des fiches d’enquête : par exemple, les données qui y figurent reflètent-elles la réalité ? Comme le soulignait déjà Alain Morice en 1977, la population scolarisée dans certains établissements n’a t-elle pas été surestimée afin d’obtenir des crédits plus importants ? (Morice, 1977 : 46).

25Par ailleurs, certains bailleurs de fonds, OING ou ONG, dans leurs actions visant à augmenter la scolarisation par l’amélioration de l’offre éducative (tant de façon quantitative que qualitative), ont tendance à privilégier dans leurs programmes les circonscriptions scolaires ou les écoles les moins bien loties, les régions où les progrès en termes de scolarisation apparaissent les plus faibles… De la même manière, la poursuite de ces actions peut dépendre des progrès de l’école ciblée en termes de fréquentation scolaire, de redoublements et/ou d’abandons scolaires. Cet enjeu financier et/ou matériel peut être à la source de “manipulations” statistiques visant à répondre favorablement aux critères de sélection des écoles et permettant la continuité des projets engagés.

  • 16 Lequel prévoit des dotations aux écoles en matériels, fournitures et mobiliers scolaires, ainsi que (...)
  • 17 On comptait par exemple 144 élèves inscrits au début de l’année 1997-1998 d’après les données du re (...)

26Prenons à titre d’exemple une école primaire publique d’une circonscription scolaire du sud de l’île (circonscription ciblée par l’Unicef dans le cadre de son plan d’action pour le renforcement de la scolarisation dans le primaire16) dans laquelle nous avons enquêté. Le taux d’accroissement entre 1997-1998 et 1998-1999 de l’effectif d’élèves de cette école varie de 15 % à 48 % selon qu’il s’agit des données du registre des élèves de l’école ou des statistiques scolaires inscrites à la direction de la Cisco17, le taux d’accroissement le plus fort – donc le plus avantageux par rapport aux objectifs fixés dans le cadre du programme de coopération avec l’Unicef –, étant celui qui ressort des données recueillies auprès de la Cisco. Il semble donc bien ici que les chiffres “officiels” relatifs au nombre d’élèves dans cette école aient été “arrangés”, laissant apparaître une progression de la scolarisation beaucoup plus forte qu’elle ne l’a été en réalité. Cet exemple, s’il ne peut être généralisé à l’ensemble des écoles de l’île, n’est pourtant pas isolé, la confrontation des registres des écoles et des statistiques scolaires de la Cisco nous ayant fourni sensiblement le même résultat dans d’autres cas.

Politique scolaire et reconnaissance “officielle” des établissements scolaires

27Produites par les États, les statistiques scolaires sont le reflet des politiques éducatives nationales. Les données scolaires relatives au secteur privé de l’enseignement renvoient en partie à la politique adoptée vis-à-vis de l’enseignement privé et à la plus ou moins grande volonté de l’État d’intégrer ce secteur dans la politique nationale d’éducation. La mesure du secteur privé de l’enseignement est ainsi soumise aux enjeux liés à la question scolaire, à partir desquels se confrontent l’État et les autres institutions d’enseignement.

  • 18 Confrontant les données publiées par le Général Galliéni dans son ouvrage Neuf ans à Madagascar, pa (...)

28Dans le cas de Madagascar, le fort développement de la scolarisation avant la période coloniale (1896-1960), impulsé par les missions protestantes, puis catholiques, a rapidement représenté un obstacle à la reconnaissance de la puissance coloniale française ; l’implantation de l’école laïque en langue française devenant alors un des objectifs et des moyens de la domination coloniale. Dans cette course à la scolarisation et à la limitation de l’influence des établissements scolaires confessionnels, d’origine anglo-saxonne qui plus est, la statistique scolaire a été manipulée par les autorités coloniales. La thèse de l’historien Chapus sur l’enseignement à Madagascar et les travaux d’Allier (Chapus, 1930 ; Allier, 1904, cités par Koerner, 1999 : 155-156) mettent ainsi en évidence la falsification des statistiques de l’enseignement à la fin de la gouvernance du Général Galliéni (1896-1905), tant dans les effectifs d’élèves des différents secteurs d’enseignement, que dans le nombre d’écoles ou de maîtres18, « tout cela pour faire croire à une avance foudroyante de l’enseignement public, capable prochainement de rivaliser avec l’instruction des missions » (Koerner, 1999 : 156).

  • 19 « En ce qui concerne l’enseignement secondaire (…) les seuls renseignements obtenus se réfèrent au (...)

29Si la production et la diffusion de statistiques scolaires dépendent de la volonté de l’institution qui en a la charge de faire état des établissements du secteur de l’enseignement avec qui elle se trouve en “concurrence”, à l’opposé la production de statistiques scolaires sur l’enseignement privé peut aussi révéler l’attitude des institutions ou organismes œuvrant dans ce domaine à l’égard de l’État lui-même. Durant la période de la révolution socialiste à Madagascar par exemple, de 1972-1975 à 1987-1988, la politique éducative s’est orientée vers la démocratisation de l’enseignement, cherchant à développer l’accès à l’école publique gratuite et, par là, à limiter l’importance du secteur privé dans la formation « des militants de la construction du socialisme » (Ratsiraka, 1975 : 78). Cette période est caractérisée par une production des statistiques scolaires très irrégulière, plus encore concernant le secteur privé de l’enseignement : il existe bien quelques données statistiques pour le secteur public pour cette période (non publiées par le ministère mais recueillies lors de missions d’évaluation du système éducatif, telle celle de l’Unesco en 1985), mais très peu pour le secteur privé, en particulier pour le secondaire, niveau pour lequel aucune statistique n’était disponible de 1976 à 1987-198819. Au-delà de la faiblesse des moyens techniques et financiers accordés aux opérations statistiques durant cette période, l’absence de données relatives au secteur privé peut, selon nous, tout autant résulter d’une volonté de l’État de ne pas faire mention de ce secteur d’enseignement, que d’une “résistance” des institutions privées à fournir leurs propres statistiques au ministère de l’Éducation nationale.

30La mesure du nombre d’élèves selon le secteur d’enseignement est ainsi soumise à une double contrainte : non seulement la volonté de l’État de reconnaître l’enseignement privé, de lui accorder une place dans le système scolaire et de diffuser les chiffres de son importance relative par rapport au secteur public, mais également la volonté du secteur privé de fournir des renseignements le concernant à l’organe étatique chargé de recueillir et de centraliser ces mêmes données. Ces deux contraintes sont d’autant plus fortes que les secteurs privé et public de l’enseignement se positionnent en concurrents et non en partenaires dans l’éducation et la formation de la population.

Bailleurs de fonds et amélioration de l’appareil statistique national

31La qualité et la régularité des statistiques scolaires souffrent également beaucoup du contexte économique et des crises sociopolitiques que connaissent les États. Comme le soulignent Ravelosoa et Roubaud à propos des données macro-économiques à Madagascar, « (…) les chiffres officiels sont largement sujets à caution compte tenu de la dégradation constante de l’appareil statistique national. À l’instar de plusieurs pays d’Afrique subsaharienne, la crise économique s’est traduite par une chute prononcée des ressources publiques, engendrant la déchéance des instituts de statistiques qui n’ont jamais été considérés comme prioritaires » (Ravelosoa & Roubaud, 1996 : 11). Les statistiques scolaires, comme l’ensemble des données statistiques dans le pays, ont connu une période creuse, dans les années soixante-quinze, comme en témoignent plusieurs démographes ou analystes du secteur scolaire (Andrianarivelo & Randretsa, 1985 : 47).

  • 20 Le premier Plan d’Ajustement Structurel dans le secteur de l’éducation à Madagascar a été lancé en (...)

32Cette déliquescence de l’appareil statistique national n’était pas sans poser de problèmes aux différents bailleurs de fonds, et plus particulièrement à la Banque Mondiale, pour la mise en place et le suivi des Plans d’Ajustement Structurels20. Sous leur pression et grâce aux moyens techniques et financiers qu’ils ont déployés dans ce domaine, s’est ainsi opérée une reprise en main progressive de l’appareil statistique national et, en particulier, des statistiques administratives. L’organigramme du système de collecte des statistiques scolaires a été réorganisé et décentralisé, avec l’implication des directions régionales et des circonscriptions scolaires comme organes-relais dans le processus de collecte des informations. Les annuaires de statistiques scolaires ont fait leur réapparition à Madagascar à partir de l’année scolaire 1987-1988. Malgré la multiplication des acteurs intervenant dans la chaîne statistique du fait de la décentralisation du système de collecte, l’informatisation du système de données au niveau des Direseb en 1995 a permis de faciliter la production et la diffusion des données scolaires annuelles et de réduire l’importance des erreurs qui pouvaient survenir lors de la retranscription des données d’un intermédiaire à un autre.

33Plus récemment encore, la Banque Mondiale et le FMI conditionnaient l’achèvement du processus d’allègement de la dette des pays pauvres très endettés (l’initiative PPTE), dont Madagascar fait partie, à l’élaboration d’un document stratégique de réduction de la pauvreté (DRSP), qui consiste, notamment, en un ensemble d’indicateurs et en un plan de suivi dans différents domaines, tels que l’éducation et la santé, nécessitant de fait l’amélioration de l’appareil statistique national. La production de statistiques fiables au niveau des États apparaît donc bien comme un enjeu financier de taille.

Le taux de retour des fiches primaires d’enquête : reflet des conditions de fonctionnement de l’institution

34Si l’ampleur des erreurs, biais et/ou omissions contenus dans les statistiques scolaires est difficile à évaluer, il existe pourtant une donnée calculée au sein des directions de planification permettant de fournir un premier indice quant à l’exhaustivité et à la qualité de ces données : le taux de retour des questionnaires. Toutefois, lorsque l’intégralité des fiches d’enquête n’est pas retournée au ministère, et comme le signalait Alain Morice en 1977, « Il est rare, dans ce dernier cas, que soit mentionné dans les annuaires le pourcentage de non-réponses (ou le pourcentage de réponses incomplètes) » (Morice, 1977 : 13). En effet, le taux de retour des questionnaires envoyés aux directeurs d’établissements n’est pas toujours aisé à connaître, les annuaires statistiques ne mentionnant quasiment jamais cette donnée et les ministères de l’éducation et les services statistiques qui y sont rattachés n’étant pas toujours enclins à fournir cette information. On ne saurait d’ailleurs s’en étonner lorsque l’on constate que les structures internationales elles-mêmes n’y prêtent pas plus d’attention que cela ou, tout du moins, n’évoquent pas le problème malgré une diffusion et une utilisation importantes de ces mêmes statistiques.

35D’après les informations de la division de la planification de l’éducation, il s’avère que, pour l’année scolaire 1999-2000, 90 % des questionnaires envoyés aux directeurs d’établissements pour l’élaboration des statistiques scolaires du niveau primaire avaient été retournés aux directions régionales du ministère de l’Éducation ; un dixième des fiches d’enquêtes n’était donc pas retourné. Mais une analyse plus fine du taux de retour au niveau des circonscriptions scolaires permet d’apprécier ses variations selon le cycle d’étude, la province, mais aussi et surtout selon le secteur d’enseignement considéré.

Les données scolaires du secondaire plus exhaustives que celles du primaire

36Le taux de retour des questionnaires à la base des statistiques scolaires varie sensiblement selon le cycle d’enseignement, les statistiques du niveau secondaire premier cycle reposant sur des données souvent plus complètes que celles recueillies pour le niveau primaire à secteur d’enseignement équivalent (tableau 1). Ceci peut s’expliquer doublement : d’une part, les établissements du secondaire premier cycle étant moins nombreux que ceux du niveau primaire (1 403 établissements secondaires contre 15 655 écoles primaires en 1999-2000), la probabilité de non-retour des questionnaires s’en trouve réduite ; d’autre part, les établissements du secondaire premier cycle étant situés principalement en milieu urbain, semi urbain ou dans les chefs-lieux de commune, ils sont, dans l’ensemble, sensiblement moins enclavés qu’une grande partie des écoles primaires rurales des villages ; la collecte s’en trouve facilitée, du moins le risque de non-retour des questionnaires est-il réduit.

Les données du secteur privé d’avantage ajustées que celles du secteur public

  • 21 En 1999-2000, d’après les données du Mineseb on comptait 24 % d’établissements privés au niveau pri (...)

37Si l’on tient ce même raisonnement, on devrait alors pouvoir observer des taux de retour des questionnaires pour le primaire plus élevés dans le secteur privé que dans le secteur public, sachant que les établissements privés sont plus fréquemment situés en milieu urbain ou semi urbain et qu’ils sont moins nombreux que les écoles publiques, tout du moins au niveau primaire21.

38Paradoxalement, les questionnaires sont sensiblement plus fréquemment retournés dans leur intégralité dans le secteur public que dans le secteur privé : pour le secteur public, le taux de retour est égal à 100 % dans la majorité des Cisco (dans 55 % des Cisco pour le niveau primaire et dans 93 % des Cisco pour le niveau secondaire premier cycle), tandis qu’il ne l’est que pour seulement 33 % et 43 % des Cisco pour le primaire et le secondaire premier cycle privé, comme le montre le tableau 1 ci-contre.

39Malgré un nombre plus faible d’établissements privés et une plus forte propension à être situés en milieu urbain, semi urbain ou proche de la capitale, les statistiques scolaires de ce secteur sont donc plus fréquemment le résultat d’estimations et d’ajustements – elles sont par conséquent moins fiables – que celles relatives au secteur public d’enseignement.

Des données plus fréquemment ajustées dans trois provinces de l’île

40Selon la province administrative considérée, l’exhaustivité de la collecte des données scolaires varie sensiblement. Pour les données du niveau primaire public, les statistiques publiées par le Mineseb pour l’année scolaire 1999-2000 concernant les provinces d’Antananarivo et de Mahajanga ont été élaborées à partir de données exhaustives. À l’opposé, dans les provinces de Fianarantsoa, Antsiranana et Toliary, les données ont du être ajustées pour la majorité des Cisco (tableau 1). Toujours au niveau primaire, mais dans le secteur privé cette fois, les provinces de Toamasina et de Mahajanga semblent moins touchées par la déperdition des données scolaires que le reste de l’île, avec respectivement quatre Ciscos sur dix-huit et huit sur dix-neuf concernés par un taux de retour inférieur à 100 % (tableau 1). Quant aux provinces d’Antsiranana, Fianarantsoa et Toliary, les questionnaires scolaires du secteur primaire privé n’ont été retournés dans leur intégralité que dans moins d’un quart des Cisco. Par ailleurs, bien que la collecte des données soit quasi exhaustive pour le secondaire public, c’est encore dans ces trois provinces que l’on observe les seules circonscriptions scolaires pour lesquelles le taux de retour des questionnaires est inférieur à 100 %. Les données statistiques scolaires des provinces d’Antsiranana, Fianarantsoa et Toliary apparaissent donc sensiblement plus fréquemment estimées ou ajustées que celles des autres provinces de l’île.

Tableau 1 : Nombre de circonscriptions scolaires pour lesquelles le taux de retour des questionnaires est égal à 100 % par province, niveau et secteur d’enseignement, Madagascar, 1999-2000

PROVINCES

NIVEAU PRIMAIRE

NIVEAU SECONDAIRE 1er CYCLE

PUBLIC

PRIVÉ*

PUBLIC

PRIVÉ*

ANTANANARIVO

FIANARANTSOA

TOAMASINA

MAHAJANGA

TOLIARY

ANTSIRANANA

19/19**

6/23

11/18

21/21

3/21

1/9

0/19

3/19

14/18

11/19

5/20

1/9

19/19

20/23

18/18

21/21

18/21

7/9

4/19

6/14

8/12

9/15

8/14

1/9

ENSEMBLE

61/111

34/104

103/111

36/83

Source : établi à partir des données de la DPE, Mineseb, 1999-2000.
* Ne sont pas pris en compte ici les Cisco où il n’existe pas d’établissements scolaires privés de niveau primaire ou secondaire reconnus par l’État.
** La totalité des dix-neuf circonscriptions scolaires de la province d’Antananarivo a un taux de retour des questionnaires de 100 %.

Une déperdition des données scolaires différenciée selon le secteur privé ou public d’enseignement

41Si le taux de retour des questionnaires varie sensiblement selon les provinces, cette variation diffère aussi selon le secteur d’enseignement, comme c’est le cas de la province d’Antananarivo où les questionnaires du niveau primaire public sont retournés dans leur intégralité par chacune des Cisco, tandis que ceux du secteur privé connaissent une déperdition dans chacune des Cisco de la province (tableau 1, Page précédente).

42La représentation spatiale des taux de retour des questionnaires par circonscription scolaire selon le niveau et le secteur d’enseignement (figures 1, 2, 3 et 4) permet d’affiner les observations précédentes et d’entrevoir des explications à cette déperdition des données, selon le secteur d’enseignement concerné.

43Pour les données du secteur public concernant le niveau primaire (figure 1), deux zones se distinguent très nettement. La partie sud et l’extrême nord de l’île sont celles où l’on observe des taux de retour inférieurs à 100 %. On sait par ailleurs que les deux extrémités de l’île (Sud et Nord) et la frange côtière à l’Est sont aussi les plus difficiles d’accès du fait de l’état ou du manque d’infrastructures routières et de l’insuffisance des moyens de communications (téléphone, fax, etc.). L’acheminement de ces données est d’autant plus problématique dans ces parties de l’île qu’il s’opère en général à une période (fin décembre à courant mars) où les infrastructures routières les plus rudimentaires se trouvent mises à rude épreuve par une forte pluviométrie. Ces taux de retour plus faibles, dans les régions que l’on peut considérer “enclavées”, sont révélateurs de problèmes inhérents au mode de collecte des statistiques entre les établissements scolaires et l’organe central du Ministère de l’Éducation nationale, et ce, malgré les efforts entrepris en terme de décentralisation, d’organe “relais” en la présence des directions régionales dans chacune des six provinces. Toutefois, on remarque que la partie nord-ouest de la province de Fianarantsoa, pourtant non enclavée et dotée d’infrastructures routières, connaît des taux de retour inférieurs à 100 %. De même, si, dans certaines Cisco de la province de Toliary, le taux de retour des questionnaires est de l’ordre de 70 à 90 %, il est de 100 % dans des Cisco limitrophes relevant de la province de Fianarantsoa. Ces variations administratives plus que géographiques peuvent donc également être révélatrices d’une moindre efficience de l’équipe chargée de la collecte des données selon les Cisco ou les provinces.

Figure 1 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Public

Figure 1 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Public

Figure 2 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Privé

Figure 2 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Privé

Figure 3 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Public

Figure 3 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Public

Figure 4 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Privé

Figure 4 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Privé

Source : DPE, Mineseb, 1999-2000.

44Les figures 2 et 4 relatives aux taux de retour des questionnaires du secteur privé pour l’année scolaire 1999-2000 sont sensiblement différentes de la figure évoquée précédemment : les régions, provinces ou aires géographiques ne s’y détachent pas aussi nettement que pour le niveau primaire public. À cette dispersion dans l’espace de la qualité des données et des retours de fiches d’enquête, plusieurs explications peuvent être avancées. elles écartent l’hypothèse d’une influence de la distance géographique et de l’enclavement de certaines Cisco pour expliquer la déperdition des données scolaires du secteur primaire privé. En effet, les circonscriptions scolaires les plus proches de l’organe central du ministère (province d’Antananarivo) sont, elles aussi, touchées par un taux de retour des questionnaires inférieur à 100 %. De même, parmi les circonscriptions où toutes les fiches d’enquêtes n’ont pas été récupérées, figurent toutes les capitales de province pour lesquelles le problème de l’acheminement des données est, a priori, quasi nul, les directions régionales du ministère y étant implantées.

45On peut en revanche y voir l’effet d’une distance institutionnelle plus forte entre les agents de l’État, censés collecter les données, et les acteurs du secteur de l’enseignement privé, distance qui amènerait les uns et les autres à ne pas accorder au recueil et à l’acheminement des données scolaires du secteur privé une attention et une importance suffisantes pour que cette déperdition soit moindre. Cette distance “symbolique” et sociologique ne serait alors pas régionalisée ou propre à une province en particulier mais dispersée et variable sur le territoire et, de surcroît, afférente au type d’établissements concernés. Nous pouvons ainsi supposer (en l’absence de données plus détaillées, il nous est impossible d’étayer cette hypothèse) que la distance institutionnelle qui semble exister entre les agents du Ministère de l’Éducation et les établissements privés varie selon qu’il s’agit ou non d’établissements privés confessionnels, ou selon l’obédience religieuse des écoles confessionnelles.

L’analyse de la mesure statistique du fait scolaire : une entrée pour l’étude des politiques éducatives

46Au-delà des limites méthodologiques des statistiques scolaires et du sens restreint que l’on peut leur attribuer, la qualité de la mesure des proportions respectives des secteurs public et privé de l’enseignement peut ainsi se trouver significativement biaisée par trois facteurs : le fait que ces statistiques émanent d’un organisme étatique, l’existence d’une distance institutionnelle entre les différents acteurs du système scolaire, enfin en raison des enjeux concurrentiels politiques et financiers liés aux effectifs d’élèves ou aux progrès des établissements.

47« Les données statistiques dont la production est étroitement liée à l’activité ordinaire d’une institution (…) [reflètent] les conditions de fonctionnement de l’institution dont elles prétendent saisir certains aspects » (Briand, Chapoulie & Peretz 1979 : 670) ; le taux de retour des fiches d’enquêtes sur lesquelles se basent les statistiques scolaires est ainsi un indicateur précieux des conditions de fonctionnement du système scolaire et des politiques scolaires nationales.

48Nous retiendrons ici que l’examen de ce taux pour une année scolaire donnée (1999-2000) à Madagascar permet d’entrevoir que, si la fiabilité des données scolaires du primaire semble correcte à première vue, des variations sensibles existent selon les circonscriptions scolaires, le niveau et le secteur d’enseignement. L’ampleur et les variations de la déperdition des fiches d’enquête à partir desquelles les statistiques scolaires sont constituées mettent en relief les difficultés de communication entre les différents acteurs du système scolaire et les problèmes qui en découlent (enclavement des écoles et isolement des enseignants, manque d’inspection…). Qui plus est, le fait que les données du secteur privé sont d’avantage estimées que celles du secteur public, sans que l’on puisse attribuer la déperdition des fiches d’enquêtes à un pur problème de collecte, renvoie aux rapports entre l’État et les organismes privés chargés d’enseignement. Ce qui est en question ici, c’est à la fois la volonté de l’État de reconnaître le secteur privé et d’afficher les données le concernant, et la volonté des acteurs de l’enseignement privé de fournir des informations complètes sur leurs établissements.

49Si l’un des objectifs de la politique scolaire actuelle à Madagascar réside dans l’établissement de partenariats entre les différents acteurs du système, la qualité moindre des données du secteur privé par rapport à celles du secteur public reflète en partie le long chemin qui reste à parcourir pour l’établissement de tels partenariats. Au-delà, l’analyse de la mesure statistique scolaire produit de la connaissance : apte à rétablir une certaine quantification du « fait scolaire » (Gérard, 2001), elle dévoile les enjeux politiques liés à la question scolaire et leur apparente neutralité. Si la mesure donne à ces politiques un moyen de s’ajuster, son analyse, elle, rend visible cet ajustement, donc, plus encore, la nature politique de cette mesure.

Haut de page

Bibliographie

Andrianarivelo (R.-V.) & Randretsa (I.), 1985, Population de Madagascar. Situation actuelle et perspective d’avenir, Antananarivo, Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique, Département des Sciences Humaines et Sociales.

Banque Mondiale, 2001, Education and Training in Madagascar, Towards a Policy Agenda for Economic Growth and Poverty Reduction, volume 2 ; Main report, report n° 22389-MAG.

Briand (J.-P.), Chapoulie (J.-M.) & Peretz (H.), 1979, « Les statistiques scolaires comme représentation et comme activité », Revue française de sociologie, tome XX, n° 4, pp. 669-702.

Charmes (J.), 2000, Les sources des statistiques sociales à Madagascar et l’élaboration d’un Tableau de Bord Social, Antananarivo, rapport de mission, PNUD/INSTAT.

Deleigne (M.-Ch.), 2001, « Partenariat bailleur/État et communauté pour l’enseignement primaire dans le sud de Madagascar : les écoles à “contrat-programme” », Autrepart, n° 17, pp. 133-153.

Gani (L.), 1993, « Population et réforme éducative en Haïti, questions relatives à l’analyse de l’évolution d’un système éducatif », in P. Livenais & G. Vaugelade dir., Éducation, changements démographiques et développement, ORSTOM, 4ème journées démographiques de l’ORSTOM, 18-19 septembre 1991, pp. 205-212.

Gérard (É.), 2001, « La “demande d’éducation” en Afrique. Approches sociologiques », in M. Pilon & Y. Yaro dir., La demande d’éducation en Afrique : état des connaissances et perspectives de recherche, Réseau FASAF « Famille et scolarisation », UEPA, n° 1, pp. 67-85.

INSTAT, 1996, Enquête permanente auprès des ménages 1993-1994, Démographie et Éducation, INSTAT, Antananarivo.

Koerner (F.), 1999, Histoire de l’enseignement officiel et privé à Madagascar (1820-1995), Les implications religieuses et politiques dans la formation d’un peuple, Paris, L’Harmattan.

Lange (M.-F.), 2001, « Dynamiques scolaires contemporaines au Sud », Autrepart, n° 17, pp. 5-12.

Lange (M.-F.), 1999, « Les acteurs de l’évolution de l’offre et de la demande scolaire en Afrique », Les Cahiers ARES, n° 1, mai, pp. 49-63.

MIneseb, 1999, Éducation Pour Tous : Bilan à l’an 2000, Antananarivo.

MIneseb, DPE, 2000, Annuaire statistique 1999-2000, Antananarivo.

Morice (A.), 1977, « L’instruction », in Source et Analyses des données démographiques, troisième partie, Paris, INED/INSEE/ORSTOM.

Mturi (A.-J.), 2001, « Gender gap in schooling among Basotho », communication au colloque UEPA-INED-ENSEA-IFORD, Genre, Population et Développement en Afrique, Abidjan, juillet.

Pilon (M.), 1993, « Scolarisation et stratégies familiales. Possibilités d’analyse des données d’enquêtes démographiques. Illustration auprès des Moba Gurma du Togo », in P. Livenais & G. Vaugelade dir., Éducation, changements démographiques et développement, ORSTOM, 4ème journées démographiques de l’ORSTOM, 18-19 septembre 1991, pp. 79-92.

Raison-Jourde (F.), 1991, Bible et pouvoir à Madagascar au XIXème siècle, Paris, Karthala.

Rahabtaniaina (N.) & Rakotomanana (F.), 1998, « L’éducation formelle des filles et des femmes à Madagascar, un état des lieux à partir des données du Mineseb », in L’éducation des filles et des femmes à Madagascar : un état des lieux, Antananarivo, Unicef/Mineseb, pp. 39-99.

Ratsiraka (D.), 1975, Charte de la révolution socialiste malagasy, Antananarivo.

Ravelosoa (R.) & Roubaud (F.), 1996, « La dynamique de la consommation dans l’agglomération d’Antananarivo sur longue période (1960-1995) et les stratégies d’adaptation des ménages face à la crise », Économie de Madagascar, n° 1, pp. 9-40.

UNESCO, 1986, République Démocratique de Madagascar : Priorités, contraintes et perspectives du développement de l’éducation, Tome I et II, Paris, UNESCO.

UNESCO , 1993, Rapport mondial sur l’éducation 1993, Paris, UNESCO.

UNESCO , 2000, Rapport mondial sur l’éducation 2000, Paris, UNESCO.

Wolf (R.-M.), 1993, Évaluation de la recherche en éducation fondée sur l’expérimentation et sur les enquêtes, Paris, UNESCO-IIPE, coll. « Principes de la planification de l’éducation », n° 45.

Haut de page

Notes

* Traductions supervisées par Yann Lebeau et Steve Brown.

1 L’application au cas de Madagascar ne résulte pas d’une situation particulière de ce pays en termes de production de statis’agit pas ici de “pointer du doigt” les services de la statistique scolaire malgache, mais bien d’attirer l’attention sur une des sources de données la plus couramment utilisée pour évaluer les proportions respectives d’élèves dans les secteurs publics et privés de l’enseignement. Les remarques qui sont faites ici concernant les statistiques scolaires peuvent être appliquées à nombre de pays du “Sud” comme du “Nord”.

2 L’île de Madagascar constituant notre terrain d’application dans le cadre de recherches effectuées sur l’offre et la demande d’éducation, nous avons pu recueillir les taux de retour des questionnaires d’enquêtes à partir desquels sont construites les statistiques scolaires pour l’année 1999-2000. Nous avons également pu confronter certaines des données produites avec celles que nous avons recueillies dans plusieurs écoles lors d’une enquête de terrain dans une circonscription scolaire du sud de l’île en 1999 et 2000.

3 Nous tenons à remercier Arsène Ravelo, démographe et responsable du service de la statistique du Ministère de l’Éducation à Madagascar pour son aide et ses conseils.

4 Enquêtes prioritaires auprès des ménages réalisées par l’Institut National de la Statistique (INSTAT) en 1993/1994, 1997 et 2000, et portant plus particulièrement sur les revenus, les dépenses et la consommation des ménages malgaches.

5 Recensement Général de la Population et de l’Habitat de 1993 ; Enquêtes Démographiques et de Santé de 1992 et 1997 ; Enquêtes MICS (Multiple Indicators Cluster Survey) de 1995 et 2000.

6 Dans les annexes statistiques des rapports mondiaux de l’éducation publiés par l’Unesco, si le tableau n° 10, qui fait référence à la part des effectifs de l’enseignement privé par rapport à l’ensemble des effectifs scolaires selon le niveau, est assorti de remarques concernant les données, il ne fait pas cas des limites des statistiques scolaires à partir desquelles il a été construit (Unesco, 1993 : 152-155 ; 2000 : 168-171).

7 Les problèmes mentionnés renvoient principalement à l’absence de données pour certains pays et à la diversité des classes d’âges concernées selon les systèmes scolaires.

8 Fiches SIDEL, Système d’Information De l’État des Lieux. Les fiches d’enquêtes utilisées actuellement ont été mises en places en 1990, puis révisées en 1995, suite à l’informatisation du système de données. Ces fiches d’enquêtes comprennent, pour chaque établissement, son numéro d’identification, sa localisation, le type et le nombre d’infrastructures, le nombre de classes, d’enseignants, d’élèves et quelques informations relatives à la contribution financière des parents.

9 Si, dans la plupart des cas, les services de statistique scolaire procèdent à un ajustement des données, dans d’autres pays comme au Lesotho, par exemple, des agents du département de la planification parcourent le pays en juillet-août pour collecter les données manquantes auprès des écoles concernées (Mturi, 2001).

10 Si les statistiques scolaires sont d’une faible portée analytique pour l’étude de la scolarisation et de ses facteurs (Pilon, 1993), nous n’abordons ici que le sens restreint que l’on peut leur attribuer dans le cadre d’une estimation du poids relatif d’élèves dans chacun des secteurs de l’enseignement, public et privé.

11 Si on remonte à la période précoloniale à Madagascar par exemple, la compétition confessionnelle entre protestants et catholiques dans la course au nombre de fidèles et d’élèves a donné lieu à la production de statistiques significativement biaisées, l’inscription des élèves sur les listes des écoles confessionnelles ne correspondant pas à l’assiduité réelle des enfants. Qui plus est, l’inscription dans un établissement scolaire permettant d’échapper à l’enrôlement militaire, inscrire son enfant à l’école relevait davantage d’une stratégie d’évitement et n’induisait pas une véritable fréquentation de l’école (Raison-Jourde, 1991).

12 Les frais d’inscription dans un établissement public primaire à Madagascar, minimes jusqu’àlors, ont été supprimés à la rentrée scolaire 2002-2003.

13 Cette supposition mériterait cependant d’être affinée compte tenu de la variabilité du coût des écolages dans le secteur privé, un secteur très hétérogène.

14 Les principales organisations ou institutions privées qui délivrent actuellement un enseignement reconnu par l’État sont la Direction Nationale des Écoles Catholiques (DINEC), la Direction Nationale des Écoles des Églises de Jésus-Christ à Madagascar (FJKM), la Direction Nationale des Écoles des Églises Luthériennes de Madagascar (FLM), la Direction des Écoles des Adventistes, la Direction Nationale des Écoles Anglicanes, l’Église de Réveil de Madagascar (FFSM), la Délégation Nationale de l’Enseignement Libre de Madagascar (DNELM) et la Direction Nationale des Écoles Privées de Madagascar (DNEPM).

15 Ainsi, d’après l’enquête EPM de 1993-1994, les proportions d’élèves scolarisés dans le privé s’élevaient à 23 % au niveau primaire (20 % dans un établissement de type confessionnel et 3 % de type non confessionnel), et à 42 % au niveau secondaire, premier et second cycles confondus (29 % dans un établissement confessionnel et 13 % dans un établissement non confessionnel) (INSTAT, 1996 : 15-16). L’enseignement confessionnel apparaît par ailleurs majoritairement d’obédience religieuse catholique (les deux tiers des établissements privés primaires sont de confession catholique, la moitié dans le secondaire premier cycle et le tiers dans le secondaire second cycle) (Banque Mondiale, 2001 : 13). Les rapports des enquêtes ultérieures (1997 et 2000) ne distinguent pas les niveaux primaire, secondaire et supérieur mais donnent la part des effectifs scolaires dans le secteur privé pour l’ensemble de la population scolaire.

16 Lequel prévoit des dotations aux écoles en matériels, fournitures et mobiliers scolaires, ainsi que des formations pour les enseignants des écoles participant au programme. Les dotations dépendaient en particulier de l’adhésion des communautés au programme “Dina-Sekoly” (contrat/partenariat établi entre les communautés, les bailleurs et l’État à propos de l’école) et des progrès réalisés en matière d’augmentation des effectifs d’élèves (Deleigne, 2001 : 133-153).

17 On comptait par exemple 144 élèves inscrits au début de l’année 1997-1998 d’après les données du registre des élèves, contre seulement 115 élèves inscrits d’après les statistiques scolaires recueillies auprès de la direction de la circonscription scolaire pour la même année, soit un cinquième des élèves réellement inscrits non reportés dans les statistiques.

18 Confrontant les données publiées par le Général Galliéni dans son ouvrage Neuf ans à Madagascar, paru en 1908, aux calculs des services de l’enseignement, aux budgets de la Colonie et aux diverses sources statistiques des missions, Chapus démontre la surestimation des effectifs d’élèves et du nombre de maîtres relevant de l’enseignement public (ou officiel) et, à l’inverse, la sous-estimation des élèves de l’enseignement privé. Les travaux de Raoul Allier portent quant à eux principalement sur les données relatives à la mission protestante française (MPF) largement sous-estimées dans les statistiques officielles.

19 « En ce qui concerne l’enseignement secondaire (…) les seuls renseignements obtenus se réfèrent au nombre d’écoles et à la capacité d’accueil maximale déclarée par ces écoles dans leur demande de subvention au MINESEB » (Unesco, 1986, volume II, appendice I : 1).

20 Le premier Plan d’Ajustement Structurel dans le secteur de l’éducation à Madagascar a été lancé en 1987.

21 En 1999-2000, d’après les données du Mineseb on comptait 24 % d’établissements privés au niveau primaire et 48 % pour le secondaire premier cycle. Par ailleurs, plus de la moitié (56 %) des écoles primaires privées est localisée dans la province d’Antananarivo qui abrite la capitale du pays.

Haut de page

Table des illustrations

Titre Figure 1 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Public
URL http://journals.openedition.org/cres/docannexe/image/1395/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 192k
Titre Figure 2 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Primaire Privé
URL http://journals.openedition.org/cres/docannexe/image/1395/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 220k
Titre Figure 3 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Public
URL http://journals.openedition.org/cres/docannexe/image/1395/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 180k
Titre Figure 4 : Taux de retour des questionnaires de la DPE à Madagascar en 1999-2000, Secondaire (1er cycle) Privé
Légende Source : DPE, Mineseb, 1999-2000.
URL http://journals.openedition.org/cres/docannexe/image/1395/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 224k
Haut de page

Pour citer cet article

Référence papier

Marie-Christine Deleigne, « La mesure statistique et ses limites : l’exemple du système scolaire malgache »Cahiers de la recherche sur l’éducation et les savoirs, 3 | 2004, 167-189.

Référence électronique

Marie-Christine Deleigne, « La mesure statistique et ses limites : l’exemple du système scolaire malgache »Cahiers de la recherche sur l’éducation et les savoirs [En ligne], 3 | 2004, mis en ligne le 01 septembre 2012, consulté le 28 mars 2024. URL : http://journals.openedition.org/cres/1395 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cres.1395

Haut de page

Auteur

Marie-Christine Deleigne

Sociologue-Démographe, doctorante, Paris V/CEAN/CNRS, Bordeaux.

Articles du même auteur

Haut de page

Droits d’auteur

CC-BY-NC-ND-4.0

Le texte seul est utilisable sous licence CC BY-NC-ND 4.0. Les autres éléments (illustrations, fichiers annexes importés) sont « Tous droits réservés », sauf mention contraire.

Haut de page
Rechercher dans OpenEdition Search

Vous allez être redirigé vers OpenEdition Search