# Emplois des Femmes dans les Provinces de Bujumbura et Gitega au Burundi : Quels Impacts sur les Conditions de vie des Ménages ?

Jean Bosco Yamuremye

Laurent-Charles Boyomo Assala

Institut de Formation et de Recherche Démographiques (IFORD)

Université de Yaoundé II au Cameroun

Doi:10.19044/esj.2024.v20n11p53

Submitted: 10 March 2024

Accepted: 11 April 2024

Published: 30 April 2024

Copyright 2024 Author(s)

Under Creative Commons CC-BY 4.0

OPEN ACCESS

## Cite As:

Yamuremye J.B. & Boyomo Assala L.C. (2024). *Emplois des Femmes dans les Provinces de Bujumbura et Gitega au Burundi : Quels Impacts sur les Conditions de vie des Ménages?*

European Scientific Journal, ESJ, 20 (11), 53. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n11p53

## Résumé

Au Burundi comme ailleurs, la femme est vouée à plusieurs
occupations dont la participation à l'activité économique. Cette activité est
exercée tantôt chez elle au foyer, ce qui est généralement le cas lorsque les
enfants sont en bas âge, tantôt en dehors du foyer. L'importance de l'activité
économique de la femme peut être analysée à travers la contribution qu'elle
apporte au ménage avec pour objectif l'amélioration des conditions de vie du
ménage. Cependant, rares sont les travaux qui ont abordé la problématique de
l'activité de la femme sous cet aspect au Burundi, d'où la nécessité d'analyser
l'influence des facteurs associés à l'emploi de la femme sur les conditions de
vie de son ménage. L'objectif de cet article est d'étudier la façon dont les
conditions de vie du ménage sont influencées par les caractéristiques liées à
l'emploi de la femme dans les provinces de Bujumbura et Gitega au Burundi.
A partir des données de l'Enquête intégrée sur les conditions de vie de
ménage, (EICVMB -2019/2020), le modèle logit a été utilisé pour mesurer
l'effet des facteurs associés à l'emploi de la femme sur les conditions de vie
de son ménage. Le secteur d'activité, le temps consacré à l'emploi, le revenu
mensuel et le niveau d'instruction de la femme influencent significativement
les conditions de vie de son ménage en province Bujumbura et Gitega au
Burundi. Les résultats de l'estimation ont révélé que le fait pour une femme
d'avoir un revenu élevé ou très élevé accroît la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables. En outre, le niveau d'instruction de la femme, qui constitue une porte d'entrée sur le marché du travail et d'accès à un emploi de qualité, demeure un facteur important qui influence les conditions de vie de son ménage.

**Mots-clés:** Femme, emploi, impacts, conditions de vie, ménage

# Women's Employment in Bujumbura and Gitega Provinces in Burundi: What Impacts on the Living Conditions of Households?

Jean Bosco Yamuremye

Laurent-Charles Boyomo Assala

Institut de Formation et de Recherche Démographiques (IFORD)

Université de Yaoundé II au Cameroun

## Abstract

In Burundi as in other countries, women are dedicated to several occupations including participation in economic activity. This activity is sometimes carried out at home, which is generally when the children are young, and sometimes outside the home. The importance of women's economic activity can be analyzed through the contribution they make to the household with the aim of improving the living conditions of the household. However, few works have addressed the problem of women's activity from this aspect in Burundi, hence the need to analyze the influence of factors associated with women's employment on the living conditions of his household. The objective of this article is to study how household living conditions are influenced by characteristics linked to women's employment in Bujumbura and Gitega provinces in Burundi. Using data from the Integrated Survey on Household Living Conditions (EICVMB-2019/2020), the logit model was used to measure the effect of factors associated with women's employment on living conditions. The sector of activity, the time spent on employment, the monthly income and the level of education of the woman significantly influence the living conditions of her household in Bujumbura and Gitega provinces in Burundi. The estimation results showed that woman who has a high or very high income increases the probability of her household being in favorable living conditions. In addition, a woman's level of education, which constitutes a gateway to the labor market and access to quality employment, remains an important factor influencing the living conditions of her household.
conditions of her household.

**Keywords:** Women, employment, impacts, living conditions, household

**Introduction**

Dans les ménages africains comme partout ailleurs, la femme est généralement impliquée dans plusieurs occupations dont la participation à une activité économique. Si, en général, l'exercice d'une activité procure un revenu à la personne qui l'exerce, il n'en reste pas moins que celle de la femme lui procure un revenu, quel que soit le type d'activité économique et le lieu de travail. La plupart des études existantes se sont focalisées sur l'étude des déterminants de l'insertion de la femme sur le marché de l'emploi et ont permis de montrer que les conditions de vie du ménage ont un impact sur la participation de celle-ci à l'activité économique (Marshall, K. (1999) ; Kouty, A. (2004), Pacaut, P., Le Bourdais, C. & Laplante, B. (2007) ; Gakou, A.D., & Kuepie, M. (2008); Bello F.H. & Dzoyem, S. G. (2015) ; Paul, C. (2020)). Cependant, elles n'ont pas exploré le lien entre les facteurs associés à l'activité économique de la femme et les conditions de vie du ménage.

Certes, les conditions de vie du ménage cachent plusieurs disparités dans la mesure où les ressources d'un ménage se limitent rarement à un seul « revenu ». Ainsi par exemple, les femmes qui ont un faible revenu mais vivant en couple avec un conjoint qui travaille, ou dans une famille qui dispose d'autres ressources de revenu, se trouvent dans des conditions appréciables. Les revenus des femmes sont certes faibles, mais cette faiblesse des revenus féminins est dissimulée par la diversité des revenus au niveau du « ménage ». Dans une étude réalisée en France, Lorraine, B. (2021) conclut que les emplois des femmes sont plus secondaires, moins rémunérés et rendent les ménages moins dépendants du salaire féminin. Le peu des travaux existant sur l'importance du revenu tiré de l'activité économique de la femme converge sur le fait que, quel que soit le type d'emploi exercé, la femme contribue au revenu du ménage (Roy, D. (2006) ; Olasunbo, O. & Irene, V.S. (2015)). La santé (surtout celle des enfants), notamment la gestion de la sécurité sociale et de la mutuelle, sont toujours des tâches qui incombent à la femme, quelle que soit la position des deux conjoints, et la situation d'emploi de la femme (Roy, D. (2006)). Ainsi, les femmes devant satisfaire d'une manière ou d'une autre à cette donne, elles sont parfois contraintes d'accepter des emplois mal payés ou d'occuper des postes de statut inférieur. D'ailleurs, le fait pour la femme de participer au marché du travail et de toucher un revenu constitue une dimension essentielle pour son autonomisation (ONU-Femmes, 2020). Cette autonomisation ouvre la voie à des changements majeurs dans d'autres dimensions de sa vie telles que le bien-être, l'autonomisation sociale, la santé et l'éducation des enfants (Kabeer, N.
(2015) ; Kabeer, N. (2009)). Souvent cantonnées dans le secteur informel, qui reste leur principal lieu d'activité, elles contribuent pourtant de façon importante aux revenus du ménage.

Les études qui ont examiné les impacts des activités génératrices de revenus de la femme sur les conditions de vie du ménage à travers le monde et plus particulièrement dans les pays en développement, ont mis en évidence que les revenus de la femme participent à l'équilibre du ménage en favorisant l'éducation des enfants, la santé et l'alimentation (Kuepie, M.(2006).; Hofman, E., & Marius-Gnanou, K.(2007) ; Irving, M., & Kingdon, G. (2008). ; Seebens, H. (2009).; Porgnogo, CD. (2014)).

Ces auteurs ont montré que les femmes ont une plus grande tendance que les hommes à réaliser des dépenses liées à la santé, à l'éducation, à l'alimentation et à l'intérêt général dans le cadre du bien-être du ménage. En analysant les effets d'une contribution économique des femmes aux ressources du ménage sur la scolarisation des enfants au Burkina Faso, Wayack-Pambe, M. (2008) a trouvé qu'une forte contribution de la femme aux dépenses du ménage n'a pas d'influence sur la scolarisation des enfants, mais apparaît au contraire comme un obstacle pour la scolarisation des filles surtout du milieu urbain. Selon cette auteure, c'est dans les ménages où les femmes de ce milieu déclarent qu'elles prennent en charge la totalité ou quasi-totalité des dépenses du ménage que l'on observe une relation négative entre la fréquentation scolaire des filles et la prise en charge des dépenses du ménage par la mère.

Bien que les études empiriques sur la participation de la femme à l'activités économique aient été menées et ont permis de dégager les facteurs y associés, le lien entre les facteurs associés à l'emploi de la femme et les conditions de vie de son ménage demeure faiblement documenté. Cet article veut ainsi contribuer à une meilleure compréhension des caractéristiques liées à l'emploi de la femme et les conditions de vie de son ménage dans les provinces de Bujumbura et Gitega au Burundi.

## Méthodologie

Les données utilisées dans cette étude proviennent de l'Enquête Intégrée sur les Conditions de Vie des Ménages au Burundi (EICMVB, 2019-2020), réalisée depuis mars 2020 jusqu'à mars 2021 sur l'ensemble du pays. L'EICVMB, 2019-2020 est basée sur un plan de sondage aléatoire et stratifié à deux degrés. La Zone de Dénombrement (ZD) telle que définie dans le Recensement Général de la Population et de l'Habitat de 2008 (RGPH, 2008) constitue l'unité primaire d'échantillonnage et le ménage l'unité secondaire. Les ménages de ces ZD échantillons sont listés lors du dénombrement effectué bien avant la collecte proprement dite pour constituer la base de tirage des ménages échantillons de l'EICVMB,2019-2020.
Dans la province de Bujumbura, 51 unités primaires (ZD) ont été tirées dont 3 en milieu urbain et 48 en milieu rural. Dans province de Gitega, 81 unités primaires ont été tirées dont 6 en milieu urbain et 75 en milieu rural. La population cible est constituée par les femmes âgées de 15 à 64 ans en emploi vivant dans les ménages ayant fait l'objet de l'enquête dans les provinces de Bujumbura et Gitega. La taille de l'échantillon est 346 femmes pour la province de Bujumbura et 734 femmes pour la province de Gitega.

La variable dépendante est « conditions de vie du ménage » a été construite à partir de sept variables que sont : fréquentation d'une école formelle, la pauvreté alimentaire, la couverture en assurance maladie, le statut d'occupation du logement, la possession d'un compte bancaire, appartenance à une tontine ou une association d'entraide mutuelle et le niveau de vie du ménage. Certaines de ces variables sont rapportées au ménages et d'autres concernent la femme elle-même. Les conditions de vie du ménage ont été qualifiées de « défavorables » si le ménage connaît au moins quatre (4) privations parmi les sept domaines.

Trois principales méthodes d'analyse ont été utilisées dans ce travail à savoir l'analyse descriptive bivariée, l'analyse factorielle des correspondances multiples et une estimation économétrique à l'aide du modèle Logit.

## Description du modèle Logit

D'une façon globale, il s'agit de la détermination de la probabilité pour les ménages d'être en conditions de vie favorables ou non. La démarche consiste à expliquer la variable dichotomique y, désignant les conditions de vie, qui prend la valeur 1 si le ménage est en conditions de vie favorable et 0 sinon à partir d'un ensemble de p variables $(x_1, x_2, ..., x_j, ..., x_p)$.

Les femmes de l'échantillon se répartissent en deux groupes : celles qui sont dans les ménages où les conditions de vie sont favorables $I_1$ ($y = 1$) et celles qui vivent dans les ménages où les conditions de vie sont défavorables $I_2$ ($y = 0$) et nous déterminons l'influence de certaines variables caractéristiques de l'emploi de la femme sur la probabilité du ménage d'être en conditions de vie favorables ou non sans tenir compte des liaisons que ces variables entretiennent entre elles.

Théoriquement, on suppose que la probabilité pour une femme en emploi de résider dans un ménage du groupe $I_1(y = 1)$ dépend des valeurs des variables explicatives $(x_1, x_2, ..., x_j, ..., x_p)$ observées sur ce ménage. Une estimation de la probabilité qu'une femme appartienne à la classe 1, sachant qu'elle est caractérisée par le vecteur $x = (x_1, x_2, ..., x_j, ..., x_p)$ est donnée par la fonction logistique :
$$ \prod (x) = \frac{1}{1 + \exp(\sum_{j=1}^{p} \alpha_j x_j)} $$

Où $\alpha_j$ sont les coefficients inconnus du modèle avec j allant de 1 à p, p étant le nombre total de variables explicatives

$x_j$ sont les composantes du vecteur $x$.

## Résultats

<table><caption>**Tableau 1.** Résultats de l'analyse descriptive bivariée des facteurs associés aux emplois des femmes influençant les conditions de vie du ménage</caption><thead><tr><th rowspan="2">variable et modalités</th><th colspan="3">Province Bujumbura</th><th colspan="3">Province Gitega</th></tr><tr><th>défavorable</th><th>favorable</th><th>signification asymptotiq (bilatérale)</th><th>défavorable</th><th>favorable</th><th>signification asymptotiq (bilatérale)</th></tr></thead><tbody><tr><td>secteur institutionnel</td><td></td><td></td><td>0,639</td><td></td><td></td><td>0,001</td></tr><tr><td>Formel</td><td>50,0%</td><td>50,0%</td><td></td><td>24,00%</td><td>76,00%</td><td></td></tr><tr><td>Informel</td><td>52,5%</td><td>47,5%</td><td></td><td>48,90%</td><td>51,10%</td><td></td></tr><tr><td>lieu d'activité</td><td></td><td></td><td>0,001</td><td></td><td></td><td>0,001</td></tr><tr><td>A son propre domicile</td><td>45,9%</td><td>54,1%</td><td></td><td>44,00%</td><td>56,00%</td><td></td></tr><tr><td>Sur l'exploitation agricole</td><td>49,6%</td><td>50,4%</td><td></td><td>51,40%</td><td>48,60%</td><td></td></tr><tr><td>espace public</td><td>59,10%</td><td>40,90%</td><td></td><td>23,50%</td><td>76,50%</td><td></td></tr><tr><td>domicile du client ou locaux de l'entreprise</td><td>68,20%</td><td>31,80%</td><td></td><td>46,70%</td><td>53,30%</td><td></td></tr><tr><td>catégorie socioprofessionnelle</td><td></td><td></td><td>0,000</td><td></td><td></td><td>0,003</td></tr><tr><td>travailleur compte propre</td><td>55,50%</td><td>44,50%</td><td></td><td>47,60%</td><td>52,40%</td><td></td></tr><tr><td>travailleur entreprise familiale</td><td>32,50%</td><td>67,50%</td><td></td><td>52,50%</td><td>47,50%</td><td></td></tr><tr><td>ouvrier/employé non qualifié/aide-ménagère</td><td>61,30%</td><td>38,70%</td><td></td><td>33,90%</td><td>66,10%</td><td></td></tr><tr><td>cadre supérieur ou assimilé</td><td>51,40%</td><td>48,60%</td><td></td><td>28,20%</td><td>71,80%</td><td></td></tr><tr><td>Temps consacré à l'emploi principal</td><td></td><td></td><td>0,294</td><td></td><td></td><td>0,002</td></tr><tr><td>moins de 7 heures</td><td>51,30%</td><td>48,70%</td><td></td><td>52,40%</td><td>47,60%</td><td></td></tr><tr><td>entre 7 et 9 heures</td><td>50,70%</td><td>49,30%</td><td></td><td>45,80%</td><td>54,20%</td><td></td></tr><tr><td>10 heures et plus</td><td>59,20%</td><td>40,80%</td><td></td><td>34,80%</td><td>65,20%</td><td></td></tr><tr><td>bénéficier des congés payés</td><td></td><td></td><td>0,01</td><td></td><td></td><td>0,024</td></tr></tbody></table>
<table><tbody><tr><td>oui</td><td>34,00%</td><td>66,00%</td><td></td><td>28,10%</td><td>71,90%</td><td></td></tr><tr><td>non</td><td>53,40%</td><td>46,60%</td><td></td><td>48,40%</td><td>51,60%</td><td></td></tr><tr><td>bénéficier des congés maladies</td><td></td><td></td><td>0,006</td><td></td><td></td><td>0,102</td></tr><tr><td>oui</td><td>41,80%</td><td>58,20%</td><td></td><td>39,60%</td><td>60,40%</td><td></td></tr><tr><td>non</td><td>54,70%</td><td>45,30%</td><td></td><td>48,50%</td><td>51,50%</td><td></td></tr><tr><td>cotisation dans une institution de sécurité sociale</td><td></td><td></td><td>0,000</td><td></td><td></td><td>0,019</td></tr><tr><td>oui</td><td>18,50%</td><td>81,50%</td><td></td><td>21,10%</td><td>78,90%</td><td></td></tr><tr><td>non</td><td>53,50%</td><td>46,50%</td><td></td><td>48,20%</td><td>51,80%</td><td></td></tr><tr><td>Revenu mensuel de la femme</td><td></td><td></td><td>0,000</td><td></td><td></td><td>0,000</td></tr><tr><td>très faible : au plus 30000</td><td>65,00%</td><td>35,00%</td><td></td><td>49,0%</td><td>51,0%</td><td></td></tr><tr><td>faible: ]31000; 60000]</td><td>43,10%</td><td>56,90%</td><td></td><td>55,7%</td><td>44,3%</td><td></td></tr><tr><td>moyen: ]61000; 150000]</td><td>54,50%</td><td>45,50%</td><td></td><td>46,7%</td><td>53,3%</td><td></td></tr><tr><td>élevé: ]151000; 300000]</td><td>55,00%</td><td>45,00%</td><td></td><td>43,0%</td><td>57,0%</td><td></td></tr><tr><td>très élevé: plus de 300000</td><td></td><td>100,00%</td><td></td><td>10,2%</td><td>89,8%</td><td></td></tr><tr><td>Ensemble</td><td>52,10%</td><td>47,90%</td><td></td><td>47,80%</td><td>52,20%</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Auteur/exploitation des données de l'EICVMB-2019/2020

## Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM) en province Bujumbura

Après apurement, nous nous retrouvons avec 7 variables actives et 20 modalités associées. Ainsi, nous disposons de 13 (20-7) axes factoriels ; d'où la nécessité de faire le choix des axes à interpréter car on ne saura pas interpréter les 13 facteurs. La méthode la plus utilisée est la méthode de coude. Pour qu'une modalité soit retenue pour expliquer la formation d'un axe, il faut que sa contribution moyenne (CTR) soit supérieure ou égale à 5 (100/20). Dans le cas où les contributions d'une modalité à la formation des axes retenus sont supérieures à la contribution moyenne, cette modalité décrira l'axe pour lequel la contribution est la plus grande. L'histogramme des valeurs propres montre que les deux premiers axes factoriels font 32,98% de pouvoir explicatifs d'informations, soit 19,43% pour le premier axe factoriel et 13,55% pour le second. La somme des valeurs propres des 20 facteurs vaut 1,85714 [(20 - 7) /7]. Le tableau 2 contient les principaux résultats nécessaires à la caractérisation des axes.
<table><caption>Tableau 2. Résultats de l'AFCM en province Bujumbura</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables-modalité</th><th colspan="2">axe1</th><th colspan="2">axe2</th></tr><tr><th>contribution positive</th><th>contribution négative</th><th>contribution positive</th><th>contribution négative</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Lieu d'activité</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>A son propre domicile</td><td></td><td></td><td>9,34</td><td></td></tr><tr><td>Au domicile du client</td><td></td><td></td><td></td><td>17,49</td></tr><tr><td><strong>Catégorie socioprofessionnelle</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Travailleur à son propre compte</td><td></td><td></td><td>5,62</td><td></td></tr><tr><td>Ouvrier/employé non qualifié</td><td></td><td></td><td></td><td>23,61</td></tr><tr><td>Cadre supérieur ou assimilé</td><td>6,04</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Bénéficiaire des congés payés</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>oui</td><td>23,47</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Bénéficiaire des congés de maladie</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>oui</td><td>15,78</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Cotiser dans une institution de sécurité sociale</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>oui</td><td>20,47</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Salaire/revenu mensuel de la femme</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Très faible</td><td></td><td></td><td></td><td>11,6</td></tr><tr><td>faible</td><td></td><td></td><td>6,42</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Auteur/exploitation des données de l'EICVMB-2019/2020

Ainsi, les femmes en emploi vivant dans les ménages où les conditions de vie sont favorables présentent les caractéristiques suivantes : les femmes qui exercent leurs activités à domicile, les femmes qui travaillent pour leurs propres comptes, celles qui sont dans la catégorie des cadres supérieurs ou assimilés, les femmes qui bénéficient des congés payés ou de maladies dans l'exercice de leurs activités et les femmes qui ont un revenu mensuel faible.

## Analyse factorielle des correspondances multiples (AFCM) en province Gitega

Après apurement, nous nous retrouvons avec 8 variables actives et 24 modalités associées. Ainsi, nous disposons de 16 (24-8) axes factoriels ; d'où la nécessité de faire le choix des axes à interpréter car on ne saura pas interpréter les 16 facteurs. Pour qu'une modalité soit retenue pour expliquer la formation d'un axe, il faut que sa contribution moyenne (CTR) soit supérieure ou égale à 4,2(100/24).

L'histogramme des valeurs propres montre que les deux premiers axes factoriels font 28,72% de pouvoir explicatifs d'informations, soit 18,35% pour le premier axe factoriel et 10,37% pour le second. La somme des valeurs propres des 24 facteurs vaut 2,0 [(24 - 8) / 8]. Le tableau 3 contient les principaux résultats nécessaires à la caractérisation des axes.
<table><caption>Tableau 3. Résultats de l'AFCM en province Gitega</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables-modalité</th><th colspan="2">axe1</th><th colspan="2">axe2</th></tr><tr><th>contribution positive</th><th>contribution négative</th><th>contribution positive</th><th>contribution négative</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Secteur institutionnel</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>formel</td><td></td><td>23,61</td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Lieu d'activité</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>A son propre domicile</td><td></td><td></td><td>14,05</td><td></td></tr><tr><td>Sur l'exploitation agricole</td><td></td><td></td><td></td><td>8,58</td></tr><tr><td>Sur l'espace public</td><td></td><td>10,75</td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Catégorie socioprofessionnelle</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Travailleur à son propre compte</td><td></td><td></td><td>12,16</td><td></td></tr><tr><td>Ouvrier/employé non qualifié</td><td></td><td></td><td></td><td>6,75</td></tr><tr><td>Travailleur entreprise familiale</td><td></td><td></td><td></td><td>10,48</td></tr><tr><td>Cadre supérieur ou assimilé</td><td></td><td>21,33</td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Bénéficiair des congés payés</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>oui</td><td></td><td>16,38</td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Bénéficiair des congés de maladie</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>oui</td><td></td><td></td><td></td><td>10,90</td></tr><tr><td><strong>Salaire/revenu mensuel de la femme</strong></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Très faible</td><td></td><td></td><td></td><td>6,6</td></tr><tr><td>Elevé</td><td></td><td>4,43</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Très élevé</td><td></td><td></td><td>10,36</td><td></td></tr></tbody></table>

Source : Auteur/exploitation des données de l'EICVMB-2019/2020

Ainsi, les femmes en emploi qui vivent dans les ménages où les conditions de vie sont favorables sont celles qui sont cadres supérieurs ou assimilés, qui ont un revenu mensuel élevé ou très élevé qui travaillent pour leurs propres comptes, qui sont dans le secteur formel et qui exercent leurs activités sur l'espace public ou à leurs domiciles.

## Estimation de l'effet des facteurs associés à l'emploi de la femme sur les conditions de vie de son ménage

Dans chacune des deux provinces, l'estimation du modèle est significative au seuil de 1%, ce qui signifie qu'au moins une des variables explicatives (secteur d'activité, lieu de l'activité, catégorie socioprofessionnelle, le temps consacré à l'emploi, bénéficier de congés payés, bénéficier des congés de maladie, cotiser dans une institution de sécurité sociale, le salaire/revenu mensuel de la femme et le niveau d'instruction de la femme) influe significativement sur les conditions de vie de son ménage.
<table><caption>**Tableau 4. Résultats du modèle logit en province Bujumbura**</caption><thead><tr><th>variable et modalités</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th></tr></thead><tbody><tr><td>secteur institutionnel (réf=formel)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>informel</td><td>-.0086444</td><td>.3489531</td><td>0.02</td><td>0.980</td></tr><tr><td>lieu d'activité (réf= A son propre domicile)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>Sur l'exploitation agricole</td><td>-.2664704</td><td>.2203747</td><td>1.21</td><td>0.227</td></tr><tr><td>espace public</td><td>-1.06674</td><td>.378506</td><td>2.82</td><td>0.005</td></tr><tr><td>domicile du client ou locaux de l'entreprise</td><td>-1.620986</td><td>.4575242</td><td>3.54</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Catégorie socioprofessionnelle (réf= travailleur compte propre)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>travailleur entreprise familiale</td><td>.9957856</td><td>.3489345</td><td>2.85</td><td>0.004</td></tr><tr><td>ouvrier/employé non qualifié/aide-ménagère</td><td>.1729549</td><td>.5072633</td><td>0.34</td><td>0.733</td></tr><tr><td>cadre supérieur ou assimilé</td><td>1.172977</td><td>.2470852</td><td>4.75</td><td>0.000</td></tr><tr><td>Temps consacré à l'emploi principal (réf= moins de 7 heures)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>entre 7 et 9 heures</td><td>.1891902</td><td>.1922631</td><td>0.98</td><td>0.325</td></tr><tr><td>10 heures et plus</td><td>-.1860587</td><td>.3743703</td><td>0.50</td><td>0.619</td></tr><tr><td>bénéficiaire des congés payés (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>non</td><td>.2190436</td><td>.6460789</td><td>0.34</td><td>0.735</td></tr><tr><td>bénéficiaire des congés maladies (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>**</td></tr><tr><td>non</td><td>-.6410879</td><td>.2779777</td><td>2.31</td><td>0.021</td></tr><tr><td>cotisation sécurité sociale (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>non</td><td>-2.177612</td><td>.8208062</td><td>2.65</td><td>0.008</td></tr><tr><td>Salaire/revenu mensuel de la femme (réf=très faible)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>faible</td><td>.6722271</td><td>.2683062</td><td>2.51</td><td>0.012</td></tr><tr><td>moien</td><td>.5313455</td><td>.2665652</td><td>1.99</td><td>0.046</td></tr><tr><td>Elevé</td><td>1.281712</td><td>.4924209</td><td>2.60</td><td>0.009</td></tr><tr><td>Très élevé</td><td>(*)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Niveau d'instruction de la femme (réf=sans niveau)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>Primaire (F1, F2, F3)</td><td>.6689063</td><td>.2332203</td><td>2.87</td><td>0.004</td></tr><tr><td>2ndaire 1er cycle/F4</td><td>.6061575</td><td>.2798874</td><td>2.17</td><td>0.030</td></tr><tr><td>2ndaire 2e cycle & +</td><td>.9094878</td><td>.282183</td><td>3.22</td><td>0.001</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur/ Exploitation des données de l'EICVMB 2019-2020

(*) : estimations non calculées suite aux effectifs faibles
<table><caption>Tableau 5. Résultats du modèle logit en province Gitega</caption><thead><tr><th>variable et modalités</th><th>Coef.</th><th>Std. Err.</th><th>z</th><th>P>|z|</th></tr></thead><tbody><tr><td>secteur institutionnel (réf=formel)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>informel</td><td>-.0765608</td><td>.5894425</td><td>-0.13</td><td>0.897</td></tr><tr><td>lieu d'activité (réf= A son propre domicile)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>Sur l'exploitation agricole</td><td>-.1947935</td><td>.1599547</td><td>-1.22</td><td>0.223</td></tr><tr><td>espace public</td><td>.0067069</td><td>.4469055</td><td>0.02</td><td>0.988</td></tr><tr><td>domicile du client ou locaux de l'entreprise</td><td>-.3047405</td><td>.2852641</td><td>-1.07</td><td>0.285</td></tr><tr><td>Catégorie socioprofessionnelle (réf= travailleur compte propre)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>travailleur entreprise familiale</td><td>-.0424636</td><td>.1534166</td><td>-0.28</td><td>0.782</td></tr><tr><td>ouvrier/employé non qualifié/aide-ménagère</td><td>.6063079</td><td>.3353354</td><td>1.81</td><td>0.071</td></tr><tr><td>cadre supérieur ou assimilé</td><td>-.1459111</td><td>.6263188</td><td>-0.23</td><td>0.816</td></tr><tr><td>Temps consacré à l'emploi principal (réf= moins de 7 heures)</td><td></td><td></td><td></td><td>**</td></tr><tr><td>entre 7 et 9 heures</td><td>.1883889</td><td>.1390594</td><td>1.35</td><td>0.176</td></tr><tr><td>10 heures et plus</td><td>.4881759</td><td>.2414935</td><td>2.02</td><td>0.043</td></tr><tr><td>bénéficier des congés payés (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>non</td><td>.176852</td><td>.7114803</td><td>0.25</td><td>0.804</td></tr><tr><td>bénéficier des congés maladies (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>non</td><td>-.1178845</td><td>.2927163</td><td>-0.40</td><td>0.687</td></tr><tr><td>cotisation sécurité sociale (réf=oui)</td><td></td><td></td><td></td><td>ns</td></tr><tr><td>non</td><td>-1.113915</td><td>1.076799</td><td>-1.03</td><td>0.301</td></tr><tr><td>variable et modalités</td><td>Coef.</td><td>Std. Err.</td><td>z</td><td>P>|z|</td></tr><tr><td>Salaire/revenu mensuel de la femme (réf=très faible)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>faible</td><td>-.2703983</td><td>.1563211</td><td>-1.73</td><td>0.084</td></tr><tr><td>moyen</td><td>.191502</td><td>.1885508</td><td>1.02</td><td>0.310</td></tr><tr><td>Elevé</td><td>.044719</td><td>.2364376</td><td>0.19</td><td>0.850</td></tr><tr><td>Très élevé</td><td>1.691938</td><td>.4931612</td><td>3.43</td><td>0.001</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction de la femme (réf=sans niveau)</td><td></td><td></td><td></td><td>***</td></tr><tr><td>Primaire (F1, F2, F3)</td><td>.640827</td><td>.1585976</td><td>4.04</td><td>0.000</td></tr><tr><td>2ndaire 1er cycle/F4</td><td>.4143911</td><td>.1907346</td><td>2.17</td><td>0.030</td></tr><tr><td>2ndaire 2e cycle & +</td><td>.8931585</td><td>.2300754</td><td>3.88</td><td>0.000</td></tr></tbody></table>

Source : Auteur/ Exploitation des données de l'EICVMB 2019-2020

Province de Bujumbura : le lieu de l'activité de la femme, sa catégorie socioprofessionnelle, le temps consacré à l'emploi, le fait de bénéficier des congés de maladie, l'affiliation dans une institution de sécurité sociale, le revenu mensuel de la femme et son niveau d'instruction ont un effet net significatif au seuil de 5% sur la probabilité que son ménage soit dans des conditions de vie favorables.

Par contre, en province Gitega, seulement le temps consacré à l'emploi, le revenu mensuel de la femme et son niveau d'instruction sont
significativement associés à la probabilité de la femme d'être dans un ménage où les conditions de vie sont favorables.

## Discussion des résultats

### Lieu d'activité de la femme

En référence aux femmes qui exercent leurs activités à domicile, le fait qu'une femme exerce son activité sur l'espace public diminue de 1,06 fois la probabilité que les conditions de vie de son ménage soient favorables et de 1,62 fois si elle exerce son activité au domicile du client ou dans les locaux de l'entreprise. Dans le cas de la province de Bujumbura, le fait même d'exercer son activité à son propre domicile serait liée à la décision de son conjoint de l'interdire de travailler à l'extérieur du foyer, craignant que le fait d'être en contact avec les hommes toute la journée conduirait sa femme à adopter d'autres comportements. Dans ces conditions, il est clair que le conjoint fasse le tout possible pour que le ménage ait des conditions de vie favorables, ce qui justifierait sa décision d'interdire sa femme d'aller travailler dehors. Ce résultat rejoint celui de Lorraine Bozouls (2021) qui a trouvé que les emplois des femmes sont plus secondaires, moins rémunérés et rendent les ménages moins dépendants du salaire féminin. Dans le cadre de notre étude, cela signifie que les conditions de vie favorables des ménages où les femmes exercent leurs activités à domicile ne sont pas tributaires des revenus de ces femmes.

### Catégorie socioprofessionnelle

Le fait pour une femme de travailler dans une entreprise familiale augmente de 99,5% la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables. Cette probabilité augmente de 1,17 fois si la femme est dans la catégorie des cadres ou assimilés. Dans un contexte de chômage grandissant et un faible niveau de salaire dans la fonction publique, il n'est pas surprenant que les entrepreneurs emploient les membres de leurs familles pour les tirer de la pauvreté. De surcroît, le revenu tiré de son activité dans cette entreprise familiale a un effet sur la probabilité que son ménage soit dans des conditions de vie favorables. Ce résultat interpelle les autorités publiques et leurs partenaires techniques et financiers pour appuyer davantage le développement du secteur privé car le pays n'a pas été en mesure de développer une économie moderne capable de fournir des possibilités d'emploi appropriées à leur population qui croît rapidement, plus particulièrement aux femmes qui sont les plus touchées par le chômage.

### Temps consacré à l'emploi par jour

La base étant moins de 7 heures, plus la femme consacre le temps à son emploi, plus la probabilité que son ménage soit dans des conditions de
vie favorables augmente. Cela est dû au fait que les femmes qui travaillent
moins de 7 heures par jour sont en situation de sous-emploi lié au temps et
gagnent le moins en termes de revenu.

En province Gitega, le fait de consacrer 10 heures et plus à l'emploi augmente de 48,8% la probabilité que le ménage soit dans des conditions de vie favorables. Cela s'expliquerait par le fait que, dans cette province, il existe plusieurs types d'emplois où les femmes travaillent presque toute la journée et une partie de la nuit. Il s'agit par exemple des femmes boutiquières, les femmes travaillant dans les alimentations et pharmacies, les femmes exerçant plus d'une activité.

Congés de maladie

Le secteur informel est caractérisé souvent par l'absence de législation et dans certains cas, les employés n'ont pas droit au congé de maladie. Les résultats de notre analyse révèlent que, le fait pour une femme d'exercer un emploi où elle ne bénéficie pas de congé de maladie diminue de 64,1% la probabilité que son ménage soit dans des conditions de vie favorables. Malgré ces conditions de travail précaires et une rémunération très faible, ces femmes acceptent de tels emplois pour avoir un revenu, si minime soit-il et contribuer aux dépenses du ménage.

Cotisation dans une institution de sécurité sociale

Le passage d'un ménage où la femme cotise dans une institution de sécurité sociale à celui où la femme ne cotise pas, diminue, toutes choses étant égales par ailleurs, de 2,17 fois la probabilité qu'il soit dans des conditions de vie favorables. Cet effet met en évidence que les privations en conditions de vie se posent avec acuité dans les ménages des femmes en emplois mais qui ne cotisent pas dans une institution de sécurité sociale. En effet, la couverture médicale fait partie intégrante de la sécurité sociale et quand un des parents est affilié dans une institution de sécurité sociale, les autres membres du ménage (en particulier ses enfants) sont couverts en assurance maladie par cette institution. Roy (2006) souligne que la santé (surtout celle des enfants), et donc notamment la gestion de la sécurité sociale et de la mutuelle, est toujours une tâche qui incombe à la femme, quelle que soit la position des deux conjoints, et quelle que soit la situation d'emploi de la femme.

Niveau d'instruction de la femme

La probabilité qu’un ménage soit dans des conditions de vie
favorables augmente lorsque le niveau d'instruction de la femme augmente.
En province de Bujumbura, le passage du niveau d'instruction primaire au
niveau d'instruction secondaire second cycle et plus, augmente de 34% la
probabilité d'un ménage d'être dans des conditions de vie favorables. Toutes
choses égales par ailleurs, le fait pour une femme d'avoir franchi le premier cycle du secondaire augmente la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables de 60,6% et 66,8% si elle a le niveau primaire/fondamental. En province Gitega, le passage du niveau d'instruction primaire au niveau d'instruction secondaire second cycle et plus, augmente de 35,3% la probabilité d'un ménage d'être dans des conditions de vie favorables.

De même, le fait pour une femme d'avoir achevé le premier cycle du secondaire augmente la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables de 41,4% et 64,0% si elle a le niveau primaire/fondamental. Cela justifie qu'en réalité le niveau d'instruction de la femme constitue la clé du développement. Cependant, force est de constater que, dans les pays en développement et en particulier au Burundi, des efforts restent encore à faire pour arriver aux résultats escomptés. Les données de l'enquête récente montrent que 4 femmes sur 10 (40,4 %) n'ont aucun niveau d'instruction ; 38,3% ont un niveau primaire (F1, F2, F3) ; 13,1% ont le niveau secondaire premier cycle ; 4,9% ont un niveau secondaire deuxième cycle et seulement 1,1% ont un niveau supérieur (EICVMB, 2019-2020).

## Le revenu mensuel de la femme

L'augmentation du revenu de la femme entraine une augmentation du niveau de vie du ménage. En Province de Bujumbura, la référence étant les femmes ayant un revenu très faible, le fait pour une femme d'avoir un revenu élevé augmente de 1,28 fois la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables. De même, le fait pour une femme d'avoir un revenu moyen augmente de 53% la probabilité que son ménage soit dans des conditions de vie favorables. En province Gitega, le fait pour une femme d'avoir un revenu très élevé augmente de 1,69 fois la probabilité de son ménage d'être dans des conditions de vie favorables. Plus le revenu tiré de l'activité de la femme augmente, plus elle contribue aux dépenses du ménage et meilleures sont les conditions de vie du ménage. Un résultat similaire est reporté par Odile ATTANASSO (2004) qui a trouvé que lorsque les femmes ont un emploi suffisamment rémunéré, elles sont plus disposées que les hommes à consacrer leurs gains au bien-être (éducation, nutrition) des enfants.

## Conclusion

L'objectif de cet article est de contribuer à une meilleure compréhension des caractéristiques liées à l'emploi de la femme et les conditions de vie de son ménage dans les provinces de Bujumbura et Gitega au Burundi. Plus spécifiquement, il s'agit d'analyser la façon dont les conditions de vie du ménage sont influencées par les facteurs associés à l'emploi de la femme dans les deux provinces objets de l'étude. Au vu de ces
résultats, nous notons que le lieu de l'activité de la femme, sa catégorie socioprofessionnelle, le temps consacré à l'emploi, le fait de bénéficier des congés de maladie, l'affiliation dans une institution de sécurité sociale, le revenu mensuel de la femme et son niveau d'instruction influent significativement les conditions de vie de son ménage en province Bujumbura. En province Gitega, le temps consacré à l'emploi, le revenu mensuel de la femme et son niveau d'instruction sont significativement associés à la probabilité de la femme d'être dans un ménage où les conditions de vie sont favorables. Ainsi, le niveau d'instruction de la femme, qui constitue une porte d'entrée sur le marché du travail et d'accès à un emploi de qualité, demeure un facteur important qui influence les conditions de vie de son ménage.

Le fait d'avoir un niveau d'instruction supérieur augmente les chances d'accéder à un emploi protégé. A cet effet, les politiques visant à promouvoir l'accroissement des niveaux d'instruction des femmes au-delà du fondamental pourraient donc constituer une des composantes d'une stratégie efficace de lutte contre la pauvreté des ménages.

**Conflit d'intérêts** : Les auteurs n'ont signalé aucun conflit d'intérêts.

**Disponibilité des données** : Toutes les données sont incluses dans le contenu de l'article.

**Déclaration de financement** : Les auteurs n'ont obtenu aucun financement pour cette recherche.

**References:**

1. Bello, F.H., & Dzoyem, SG. (2015). Participation de la femme à l'activité économique au Cameroun, UAPS 2015

2. Bozouls, L. (2021). Travail domestique et production d'un style de vie: Les femmes au foyer de classes supérieures. Travail, genre et sociétés, 46, 97-114. https://doi.org/10.3917/tgs.046.0097

3. Gakou, AD., & Kuepie, M. (2008). Niveau et déterminants de l'insertion des femmes sur le marché du travail au Mali, Statéco no. 103.

4. Hofman, E., & Marius-Gnanou, K. (2007). Le crédit des femmes et l'avenir des hommes, Dialogue n°37.

5. Irving, M., & Kingdon, G. (2008). Gender patterns in household health expenditure allocation: a study of South Africa, University of London.

6. Kabeer, N. (2009). Women's economic empowerment: Key issues and policy options. Women's Economic Empowerment, Agence
suédoise de coopération internationale au développement,
https://cdn.sida.se/publications/files/sida52479en-womens-
economic-empowerment.pdf

7. Kabeer, N. (2015). Gender Equality, Economic Growth, and Women's Agency: the “Endless Variety” and “Monotonous Similarity” of Patriarchal Constraints. Feminist Economics, vol. 22/1, pp. 295-321, https://doi.org/10.1080/13545701.2015.1090009.

8. Kuepie, M.(2006). Revenu du chef de ménage et stratégies de survie des ménages pauvres : une comparaison Dakar/ Bamako. Etude de la population africaine Supplément A du vol. 19, DIAL-CIPRE/CEPS-INSTEAD.

9. Kouty Eboumbou, A. (2004). Activité économique des femmes et fécondité au Cameroun, Mémoire de MPD, IFORD, Université de Yaoundé II, pages 23-41.

10. Marie-Odile, A. (2004). Analyse des déterminants de la pauvreté monétaire des femmes chefs de ménage au Bénin. Mondes en développement, 2004/4 no 128, p.43-61.

11. Marshall, K. (1999). L'emploi après la naissance d'un enfant. L'Emploi et le Revenu en Perspective, 11(3), 20-28

12. ONU-Femmes (2020), L'autonomisation économique : quelques faits et chiffres, https://www.unwomen.org/fr/what-we-do/economic-empowerment/facts-and-figures

13. Pacaut, P., Lebourdais, C. & Laplante, B. (2007). Dynamique et déterminants de la participation des femmes au marché du travail après la naissance d'un enfant au Canada. *Cahiers québécois de démographie*, 36(2), 249-279. https://doi.org/10.7202/029625ar

14. Paul, C. (2020). Les déterminants de la participation des femmes au marché du travail au Bénin. Bamako, 18-20 février 2020

15. Porgnogo, CD. (2014) : Impact de la participation des femmes dans l'activité de la pêche sur l'amélioration de la sécurité alimentaire et nutritionnelle des ménages dans la vallée du Sourou. Mémoire de Master, UNIVERSITE POLYTECHNIQUE DE BOBO-DIOULASSO, INSTITUT DU DEVELOPPEMENT RURAL, 54p.

16. Roy, D. (2006). L'argent du « ménage », qui paie quoi ? *Travail, genre et sociétés*, 15, 101-119. https://doi.org/10.3917/tgs.015.0101

17. Seebens, H. (2009). The contribution of female non-farm income to poverty reduction, University of Göttingen, Institute for the Study of Labor (IZA).

18. Wayack-Pambe, M. (2008). Une forte contribution de la femme aux ressources économiques du ménage améliore-t-elle la participation scolaire des enfants au Burkina Faso ? IRD.