# Sous-emploi au Burkina Faso : niveaux, facteurs et rôle déterminant de l'économie informelle

Awa Savadogo, Ingénieure statisticienne économiste

Réné Zemba, Ingénieur statistien économiste

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso
*Moussa Lonkila Zan, PhD en Démographe*

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso
Institut supérieur des sciences de la population (ISSP),

Université Joseph KI-ZERBO, Ouagadougou, Burkina Faso

Beb-Zinda W.A. Gerald Zongo, Ingénieur statistien économiste

Babou Bako, Ingénieur statistien économiste

Oumarou Djelbeogo, Ingénieur des travaux statistique

Mady Ouedraogo, PhD en Biostatistique

Sandaogo Kiendrebeogo, Démographe

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso

Doi:10.19044/esj.2025.v21n25p219

Submitted: 03 March 2025

Copyright 2025 Author(s)

Accepted: 02 September 2025

Under Creative Commons CC-BY 4.0

Published: 30 September 2025

OPEN ACCESS

Cite As:

Savadogo, A., Zemba, R., Zan, M.L., Zongo, B-Z.W.A.G., Bako, B., Djelbeogo, O., Ouedraogo, M. & Kiendrebeogo, S. (2025). *Sous-emploi au Burkina Faso : niveaux, facteurs et rôle déterminant de l'économie informelle*. European Scientific Journal, ESJ, 21 (25), 219. https://doi.org/10.19044/esj.2025.v21n25p219

Résumé

Le tissu économique du Burkina Faso repose en grande partie sur le secteur informel, où prédominent des formes d'emploi précaires et peu réglementées. Cette étude explore les facteurs qui influencent le sous-emploi au Burkina Faso, en soulignant le rôle de l'économie. Les données utilisée dans cette étude proviennent de l'Enquête régionale intégrée sur l'emploi et le secteur informel (ERI-ESI), réalisée entre mars et juin 2018 auprès de 13 885 ménages dans les 13 régions du Pays. Un modèle de régression logistique a été utilisé. Les résultats revèlent un taux de sous-emploi global de 23,16%,
avec une prévalence plus marquée dans le secteur informel (23,32%) comparé
au secteur formel (16,52%). Les facteurs qui influencent cette situation sont le
milieu de résidence, la catégorie socio-professionnelle incluent le niveau
d'instruction, le type d'emploi et le genre. Les femmes apparaissent
particulièrement vulnérables. Etre une femme augmente de 2,16 fois la
probabilité d'être en situation de sous-emploi. Ces résultats plaident pour la
mise en place d'interventions ciblées en faveur des femmes, de promouvoir
des activités de contre saison et de renforcer les campagnes de sensibilisation
pour faciliter l'accès à l'information sur les opportunités du marché du travail
notamment pour les femmes.

**Mots clés:** Sous-emploi, marché de l'emploi, secteur informel, emploi précaire, Burkina Faso

Underemployment in Burkina Faso: Levels, Determinants, and the Critical Role of the Informal Economy

Awa Savadogo, Ingénieure statisticienne économiste

Réné Zemba, Ingénieur statistien économiste

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso

Moussa Lonkila Zan, PhD en Démographe

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso

Institut supérieur des sciences de la population (ISSP),

Université Joseph KI-ZERBO, Ouagadougou, Burkina Faso

Beb-Zinda W.A. Gerald Zongo, Ingénieur statistien économiste

Babou Bako, Ingénieur statistien économiste

Oumarou Djelbeogo, Ingénieur des travaux statistique

Mady Ouedraogo, PhD en Biostatistique

Sandaogo Kiendrebeogo, Démographe

Institut national de la statistique et de la démographie (INSD),
Ministère de l'économie et des finances, Ouagadougou, Burkina Faso

Abstract

Burkina Faso's economic fabric relies heavily on the informal sector, where precarious and poorly regulated forms of employment predominate. This study explores the factors that influence underemployment in Burkina Faso, highlighting the role of the economy. The data used in this study comes from the Integrated Regional Survey on Employment and the Informal Sector (ERI-ESI), conducted between March and June 2018 among 13,885
households in the country's 13 regions. A logistic regression model was used. The results reveal an overall underemployment rate of 23.16%, with a higher prevalence in the informal sector (23.32%) compared to the formal sector (16.52%). The factors influencing this situation include place of residence, socio-professional category (including level of education), type of employment, and gender. Women appear to be particularly vulnerable. Being a woman increases the probability of being underemployed by 2.16 times. These results call for the implementation of targeted interventions in favor of women, the promotion of off-season activities, and the strengthening of awareness campaigns to facilitate access to information on labor market opportunities, particularly for women.

**Keywords:** Underemployment, labor market, informal sector, precarious employment, Burkina Faso

**Introduction**

Le sous-emploi au Burkina Faso est un phénomène majeur qui reflète des dysfonctionnement dans le marché du travail. Avec 93% des unités économiques et 96% des travailleurs rélevant du secteur informel (INSD, 2023a), l'économie du Burkina Faso se caractérise par une forte informalité. Ce secteur prospère souvent dans un environnement marqué par le chômage, le sous-emploi, la pauvreté, les inégalités de genre et la précarité des conditions de travail (BIT, 2014). Il traduit la résilience des sociétés à faible productivité face aux chocs extérieurs et constitue une réponse aux défis de la croissance démographique, de la demande d'emploi et de la défaillance de l'État en matière de politiques d'emploi (Benjamin et Mbaye, 2012).

En raison de la prédominance de ce secteur, la mesure du chômage tel que définie par le (BIT) rend difficile l'utilisation de au sens du Bureau international du travail (BIT) pour représenter fidèlement le niveau d'emploi effectif. Selon cette définition, le taux de chômage est de 1,9% (INSD, 2023a). Dans les pays en développement, où le chômage demeure un luxe pour la grande majorité, les défis du marché du travail se traduisent beaucoup plus en par le sous-emploi et les emploi précaires dans le secteur informel (Lautier, 2013). Cette mesure du taux de chômage est insuffisante pour appréhender les dynamiques réelles du marché du travail. Une analyse approfondie des causes du sous emploi s'impose, accompagnée de politiques ciblées pour réduire l'ampleur.

Le sous-emploi désigne une situation où il y a inadequation entre l'emploi occupé et les qualifications ou la disponibilité des travailleurs conduisant à une sous-utilisation de leur capacité. Au Burkina Faso, ce phénomène touche particulièrement les femmes et les jeunes. Le taux de sous-emploi atteint 41,9 % chez les femmes, contre 29,6 % chez les hommes (INSD
& Afristat, 2019). Chez les jeunes, il s'élève à 47,6 % (INSD & Afristat, 2019). Cette situation met en évidence des disparités liées à l'âge et au genre sur le marché de l'emploi burkinabé.

Les fondement théoriques du sous-emploi, formulées par Keynes (1930), établissent un lien entre le sous-emploi et la notion de « demande effective ». Selon Keynes, le nombre d'emplois offerts, résultant des décisions d'investissement des entreprises, peut engendrer du « chômage involontaire » lorsque la demande globale est insuffisante. Cette analyse a été approfondie par Malinvaud (1980), qui montre que les mécanismes de détermination du niveau de l'emploi, peut également provoquer du « chômage involontaire » en raison de la rigidité à la baisse des salaires. Par ailleurs, Robinson (1937) décrit une situation connexe qu'elle qualifie de « chômage déguisé ». Elle fait référence à un phénomène où, en l'absence d'emplois suffisants dans un domaine, des personnes issues de secteurs excédentaires se tournent vers ces domaines, mais avec une forte probabilité d'obtenir des emplois moins avantageux. Ses travaux sont considérés comme pionniers dans l'analyse du sous-emploi.

La définition et la mesure du sous-emploi ont fait l'objet de discussions à plusieurs reprises lors de la Conférence internationale des statisticiens du travail (CIST). Au sens large, le sous-emploi met en évidence la sous-utilisation potentiel productif de la population active par rapport à une situation alternative où les individus seraient prêts et en mesure de contribuer davantage à la production. Lors de la 16e Conférence du CIST, deux formes de sous-emploi ont été identifiées : le sous-emploi lié à la durée du travail, qui traduit un volume insuffisant d'heures travaillées sur une période donnée, et le sous-emploi lié aux situations d'emploi inadéquat, qui concerne ceux qui ont un emploi mais souhaitent modifier leurs activités et/ou leur environnement de travail pour des raisons telles qu'une utilisation insuffisante de leurs compétences et de leur expérience (OIT, 1998).

L'emploi constitue une priorité centrale dans les stratégies de développement au Burkina Faso. L'un des principaux objectifs de la stratégie nationale de développement est de relever les défis croissants liés au chômage et au sous-emploi, qui affectent particulièrement les jeunes et les groupes vulnérables. Comme dans de nombreuses pays en développement, l'économie informelle domine largement le paysage économique du pays. La faiblesse du climat des affaires et l'absence d'un cadre réglementaire efficace et transparent incitent les individus à opter pour le secteur informel (Benjamin et Mbaye, 2012).

Le concept de secteur informel trouve son origine dans les premiers travaux du Programme mondial pour l'emploi. Il fait référence à « toutes les activités économiques des travailleurs et des unités économiques qui ne sont pas couvertes, en vertu de la législation ou de la pratique, par des dispositions
formelles » (BIT, 2002). Dans les pays en développement, l'évolution de la population active ne se traduit pas par une hausse du chômage, mais par une expansion du secteur informel (Lautier, 2013).

Guermane et Bakrim (2022) ont étudié les déterminants du sous-emploi au Maroc et ont souligné l'impacte significatif de facteurs démographiques tels que le genre, l'âge, la situation matrimoniale, le milieu de résidence, le niveau d'instruction, ainsi que des caractéristiques liées à l'emploi, comme le type de contrat de travail et le secteur d'activité. En Afrique du Sud, Beukes et al. (2017) ont mis en évidence, à travers d'un modèle probit, que le sexe, l'âge, la race et le milieu de résidence figuraient parmi les principaux facteurs explicatifs du sous-emploi. Mathebula (2013) a démontré, à travers un modèle logit, qu'en plus des facteurs démographiques, avoir un contrat à durée indéterminée augmente la probabilité d'être sous-employé en Afrique du Sud. En s'appuyant sur un modèle logit multinomial, Niyongabo (2014) a souligné le rôle du niveau d'éducation, du genre, de l'âge, du cadre de vie et du bien-être du ménage dans l'évolution du sous-emploi visible au Burundi. Au Ghana, Sackey et Osei (2006) ont identifié, à travers un modèle probit, l'âge, l'éducation, la taille de l'entreprise, la nature de l'emploi et le milieu de résidence comme facteurs influençant le sous-emploi. Par ailleurs, Zerbo (2006) le rationnement de l'emploi formel limite la capacité du secteur structuré à intégrer toute la main-d'œuvre qualifiée disponible. Ainsi, on observe une augmentation progressive des jeunes diplômés dans le secteur informel.

# Méthodes

## Données

Dans le cadre de cette étude, nous avons exploité les données de l'Enquête régionale intégrée sur l'emploi et le secteur informel (ERI-ESI) conduite de mars à juin 2018. Le volet emploi du questionnaire a permis de retracer l'évolution de l'activité professionnelle des travailleurs au cours des douze derniers mois précédent l'enquête et de recueillir des informations sur le niveau d'employabilité des individus et des ménages. L'enquête a concernés 13 885 personnes, âgées de 15 ans et plus, dont 44,9 % de femmes et 55,1 % d'hommes, durant la période de l'enquête. Pour les besoins de cette analyse, seules les personnes en situation d'emploi ont été prises en compte à l'exclusion des personnes déclarées chômeurs ou inactifs.

# Variables utilisées

## Variables dépendantes

a. Emploi : Est considérée comme en situation d'emploi (ou actif occupé) toute personne en âge de travaillerayant exercé au cours d'une semaine de référence ou au cours des sept derniers jours, au moins une heure
d'activité visant à produire des biens ou des services en contrepartie d'une rémunération ou d'un profit.

b. Sous-emploi visible : Le sous-emploi visible désigne une la situation d'un individu en emploi qui remplit les trois critères suivants : (1) travaille involontairement moins que le nombre d'heures légal de travail par semaine (40 heures) (2) est disponible pour travailler davantage, (3) est à la recherche d'un travail supplémentaire. Le taux de sous-emploi visible est calculé en rapportant le nombre de personnes en sous-emploi visible à la main-d'œuvre active occupée. Il convient de noter que ce type de sous-emploi peut être volontaire ou involontaire.

c. Sous-emploi visible involontaire : Sa mesure repose sur les variables AP10c et AP11a selon les critères suivantes ; AP10c < 40 heures de travail et AP11a = « Horaire fixé par la loi ou l'employeur » ou « Moins de travail dû à la mauvaise conjoncture ». Pour le sous-emploi visible volontaire, les mêmes variables ont été utilisées avec les conditions suivantes : AP10c < 40 heures de travail et AP11a = « Ne veut pas travailler plus » ou « Problème personnel (santé, travaux domestiques, etc.) ».

d. Sous-emploi global : il regroupe à la fois les formes volontaires et involontaires de sous-emploi visible.

## Variables indépendantes utilisées

a. Caractéristiques individuelles

o Genre : Cette variable est utilisée our évaluer les inégalités entre les hommes et les femmes sur le marché du travail. Elle se décline en deux catégories : Homme et Femme.

o Âge : Cette variable situe les individus dans leur cycle de vie professionnel. Elle a été catégorisée selon les modalités suivantes : 15-24 ans, 25-64 ans et 65 ans et plus.

o Niveau d'instruction : Indicateur du capital humain, cette variable traduit le potentiel d'employabilité du répondant. Elle comprend quatre modalités : Aucune éducation formelle, Niveau primaire, Niveau secondaire et Niveau supérieur.

o Statut matrimonial : Cette variable marque la transition de la jeunesse à l'âge adulte et la prise de responsabilités dans la société. Elle comprend les modalités suivantes : Célibataire, Marié monogame, Marié polygame, Divorcé et Veuf.

b. Caractéristiques de l'emploi

o Type de contrat de travail : Cette variable reflète le statut et les clauses qui régissent l'emploi. Elle comprend les catégories suivantes : Contrat
à durée indéterminée, Contrat à durée déterminée, Accord verbal, et Absence de contrat formel.

o Type d'emploi : Cette variable permet de distinguer l'emploi formel de l'emploi informel.

o Catégorie socio-professionnelle : Définie selon des critères tels que le niveau d'éducation, le type de travail, le revenu et le statut social, cette variable comprend les catégories suivantes : Cadre supérieur, Cadre moyen, Employé/Ouvrier, Employeur, et Travail familial.

c. *Environnement socioculturel*

o Milieu de résidence : Cette variable permet de saisir les disparités du marché de l'emploi selon le milieu de vie. Elle comprend deux modalités : Milieu urbain et Milieu rural.

o Région de résidence : Cette variable permet de capturer les variations du marché de l'emploi en fonction des les régions administratives du pays. Les treize (13) régions du Burkina Faso constituent les modalité.

d. *Caractéristiques du ménage*

o Catégorie socio-professionnelle du chef de ménage : Recodée selon les mêmes modalités qu'au niveau individuel, cette variable permet de déterminer dans quelle mesure le statut professionnel du chef de ménage influence les conditions d'emploi des autres membres du ménage. Elle comprend les catégories suivantes : Cadre supérieur, Cadre moyen, Employé/Ouvrier, Employeur, et Travail familial.

o Niveau d'instruction du chef de ménage : Cette variable met en lumière les inégalités d'emploi en fonction du niveau d'éducation du chef de ménage. Elle comprend les modalités suivantes : Aucune éducation formelle, Niveau primaire, Niveau secondaire, et Niveau supérieur.

*Méthode d'analyse*

Le modèle logistique binaire est utilisé pour estimer la probabilité du sous-emploi des individus. La forme fonctionnelle, non linéaire, de cette variable est particulièrement adaptée à la modélisation de variables dépendantes dichotomiques.

Pour chaque individu i dans l'échantillon, on note $Y_i$ la valeur du statut de l'emploi (0 ou 1).

$$Y_i = \begin{cases} 1 & \text{si la personne est en sous-emploi} \\ 0 & \text{sinon} \end{cases}$$

On suppose l'existence d'une variable latente inobservée qui influence la variable dépendante.

Le modèle se présente comme suit :

$$Y_i = \begin{cases} 1 & \text{si } Y_i^* > \varphi \\ 0 & \text{sinon} \end{cases}$$

$$\text{Avec } Y_i^* = X_i^T \beta_1^T + F_i^T \beta_2^T + \varepsilon_i$$
Où:

$\varphi$ le seuil

$X_i^T$ est un vecteur de caractéristiques individuelles (par exemple niveau d'instruction, genre, âge) reflétant la productivité d'un actif sur le marché du travail,

Avec $X_i^T = (X_i^1, X_i^2, ..., X_i^p)$

$F_i^T$ est un vecteur de caractéristiques du ménage ou à l'environnement familial de l'individu (par exemple taille du ménage, situation socio-économique)

Avec $F_i^T = (F_i^1, F_i^2, ..., F_i^p)$

$\beta_1^T, \beta_2^T$ sont des vecteurs de coefficients à estimer

$\varepsilon_i$ le terme d'erreur aléatoire.

$P(Y_i = 1)$ est la probabilité que l'individu i soit en sous-emploi.

La variable latente $Y_i^*$ dépend linéairement des variables explicatives telles que les variables démographiques (genre, âge, milieu de résidence et statut matrimonial).

En supposant le seuil $\varphi$ nul, la probabilité que l'individu i soit en sous-emploi s'écrit : $P(Y_i = 1) = F(W_i^T \beta)$

avec

$W_i^T = (1, X_i^T, F_i^T)$ le vecteur des variables explicatives ;

$\beta^T = (\beta_0, \beta_1^T, \beta_2^T)$ le vecteur des coefficients à estimer.

La fonction F est la fonction de répartition de la loi logistique, ce qui donne

$$F(\hat{\beta}W_i^T) = \frac{\exp(\beta W_i^T)}{1 + \exp(\beta W_i^T)}$$

## Résultats

Cette section est consacrée à l'analyse descriptive des variables clés ainsi qu'à l'évaluation des facteurs influençant le sous-emploi visible au Burkina Faso.

### Niveau du sous-emploi selon les caractéristiques individuelles

Le taux de sous-emploi au Burkina Faso est estimé à 23,16 %, avec d'importantes disparités selon le sexe, l'âge et le niveau d'instruction. Il est nettement plus élevé chez les femmes (30,7 %) que chez les hommes (.16,9 %) chez les hommes (Tableau 1). Du point de vu de l'âge, les personnes de 65 ans et enregistrent le taux le plus élevé (25,25 %), ce qui pourrait s'expliquer par la présence de retraités dont la capacité physique réduit souvent l'accès à des emplois à temps plein. Les jeunes de 15 à 24 ans affichent un taux de 22,45 %, tandis que la tranche des 25-64 ans présente un taux légèrement supérieur (23,22 %). En ce qui concerne le niveau d'instruction, les taux les plus élevé de sous-emploi lié à la durée du travail concernent les paersonnes ayant un
niveau d'études supérieur (29,82%) et celle ayant atteint le niveau secondaire (26,69 %), ce qui suggère une inadéquation entre les compétences acquises et les opportunités d'emploi disponibles..

## Niveau du sous-emploi selon les caractéristiques du ménage

Le taux de sous-emploi varie significativement selon la situation professionnelle du chef de ménage. Il atteind 23,99 % parmi les actifs dont le chef de ménage est travailleur indépendant ou employeur et 18,89 % chez les actifs dont les ménages sont dirigés par des, atteignant cadres moyens, reflet d'une plus grande stabilité et de meilleures conditions d'emploi dans cette catégorie.

<table><caption>Tableau 1: Taux de sous-emploi selon les variables explicatives</caption><thead><tr><th></th><th>Taux de sous-emploi visible involontaire</th><th>Taux de sous-emploi visible volontaire</th><th>Taux de sous-emploi global</th></tr></thead><tbody><tr><td>Genre</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Masculin</td><td>11,49</td><td>5,50</td><td>16,99</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>16,88</td><td>13,86</td><td>30,73</td></tr><tr><td>Groupe d'âge</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>15-24 ans</td><td>12,45</td><td>10,00</td><td>22,45</td></tr><tr><td>25-65 ans</td><td>14,29</td><td>8,93</td><td>23,22</td></tr><tr><td>65 ans et plus</td><td>11,14</td><td>14,11</td><td>25,25</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Aucun</td><td>9,19</td><td>13,78</td><td>22,97</td></tr><tr><td>Primaire</td><td>11,5</td><td>13,72</td><td>25,75</td></tr><tr><td>Secondaire</td><td>10,61</td><td>16,08</td><td>26,69</td></tr><tr><td>Supérieur</td><td>6,14</td><td>23,68</td><td>29,82</td></tr><tr><td>Situation matrimoniale</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Célibataire</td><td>12,97</td><td>7,02</td><td>19,98</td></tr><tr><td>Marié monogame</td><td>13,68</td><td>8,82</td><td>22,5</td></tr><tr><td>Marié polygame</td><td>15,26</td><td>11,89</td><td>27,14</td></tr><tr><td>Divorcé</td><td>9,22</td><td>11,35</td><td>20,57</td></tr><tr><td>Veuf</td><td>17,78</td><td>15,38</td><td>33,16</td></tr><tr><td>CSP du CM du répondant</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cadre supérieur</td><td>15,87</td><td>4,76</td><td>20,63</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>14,88</td><td>3,70</td><td>18,89</td></tr><tr><td>Employé/Ouvrier/Apprenti</td><td>15,19</td><td>6,60</td><td>21,48</td></tr><tr><td>Employeur</td><td>8,63</td><td>8,63</td><td>23,99</td></tr><tr><td>Travailleur familial</td><td>10,59</td><td>10,12</td><td>20,71</td></tr><tr><td>National</td><td>13,91</td><td>9,25</td><td>23,16</td></tr><tr><td>Type de contrat de travail</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>CDI/CDD</td><td>19,62</td><td>1,66</td><td>21,29</td></tr><tr><td>Accord verbal</td><td>14,95</td><td>3,53</td><td>18,48</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Rien du tout</td><td>15,3</td><td>5,15</td><td>20,45</td></tr><tr><td>Sans-contrat (employeur)</td><td>9,63</td><td>7,31</td><td>16,94</td></tr><tr><td>Sans-contrat (compte propre)</td><td>13,47</td><td>11,53</td><td>25</td></tr><tr><td>Sans-contrat (aide familial &amp; bénévole)</td><td>8,02</td><td>15,62</td><td>23,64</td></tr><tr><td>Type d'emploi</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Formel</td><td>15,63</td><td>0,88</td><td>16,52</td></tr><tr><td>Informel</td><td>13,86</td><td>9,46</td><td>23,32</td></tr><tr><td>CSP du répondant</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cadre supérieur</td><td>20,7</td><td>1,32</td><td>22,03</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>23,95</td><td>1,87</td><td>25,82</td></tr><tr><td>Employé/Ouvrier/Apprenti</td><td>14,86</td><td>3,7</td><td>18,56</td></tr><tr><td>Employeur</td><td>13,19</td><td>11,24</td><td>24,44</td></tr><tr><td>Travailleur familial</td><td>8,26</td><td>16,82</td><td>25,08</td></tr><tr><td>National</td><td>13,91</td><td>9,25</td><td>23,16</td></tr></table>

Source: INSD,(2023b), réalisé à partir de la base de données ERI-ESI 2018

CSP : Catégorie socioprofessionnelle ; CM : Chef de ménage

## Niveau du sous-emploi selon les caractéristiques de l'emploi

Le sous-emploi varie selon le type d'emploi. Il est particulièrement prononcé dans le secteur informel, où il atteint 23,32 %, un niveau légèrement supérieur à la moyenne nationale de 23,16 % (Tableau 1). Toutefois, le secteur formel n'est pas épargné, où il atteint 16,52 %. En approfondissant l'analyse selon la catégorie socioprofessionnelle, on constate que les cadres moyens et les travailleurs familiaux non rémunérés sont les plus affectés, avec des taux de sous-emploi respectifs de 25,82 % et 25,08 %, tous deux supérieurs à la moyenne nationale. Ces résultats mettent en lumière les disparités persistantes dans la qualité de l'emploi, aussi bien entre les secteurs d'activité qu'entre les profils professionnels.

## Niveau du sous-emploi selon le milieu de résidence

Le taux de sous-emploi lié au temps de travail est l'indicateur le plus pertinent pour mesurer le volume d'heures de travail disponibles mais non utilisées dans la production, aussi bien à l'échelle individuelle que pour l'ensemble de l'économie (Figure 1). Cet indicateur permet non seulement d'estimer l'ampleur du sous-emploi, mais aussi d'en apprécier la gravité pour les travailleurs concernés. A l'échelle nationale, le taux de sous-emploi visible s'élève à 23,16 %. Toutefois, cette moyenne masque d'importantes disparités selon le milieu de résidence : il atteint 27,34 % en milieu rural, contre 20,65 % en milieu urbain. Ces écarts mettent soulignent les contraintes particulières auxquelles sont confrontés les travailleurs ruraux, notamment en matière d'accès à un emploi stable et à temps plein
<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1: Sous-emploi et milieu de résidence</figcaption></figure>

Source : INSD, (2023b), réalisé à partir de la base de données ERI-ESI 2018

## Niveau du sous-emploi selon la région de résidence

Les taux de sous-emploi présentent de fortes disparités selon les régions du pays. Les régions de l'Est et du Centre-Ouest affichent les niveaux les plus élevés, avec respectivement 32,72 % et 30,81 % À l'inverse, la région du Centre, qui abrite la plus grande concentration de population, enregistre le taux de sous-emploi le plus faible, à 17,95 %. Une observation plus approfondie révèle également des disparités notables entre les types de sous-emploi. En effet la région du Centre-Ouest enregistre le taux le plus élevé de sous-emploi visible volontaire, s'établissant à 21,79 %, tandis que les Hauts-Bassins affichent la proportion la plus importante de sous-emploi visible involontaire, avec un taux de 15,04 % (Tableau 2).

<table><caption>Tableau 2 : Taux de sous-emploi selon la région</caption><thead><tr><td>Région</td><td>Taux de sous-emploi visible involontaire</td><td>Taux de sous-emploi visible volontaire</td><td>Taux de sous-emploi global</td></tr></thead><tbody><tr><td>Boucle du Mouhoun</td><td>5,94</td><td>12,21</td><td>18,15</td></tr><tr><td>Cascades</td><td>12,06</td><td>6,3</td><td>18,36</td></tr><tr><td>Centre</td><td>6,05</td><td>11,9</td><td>17,95</td></tr><tr><td>Centre-Est</td><td>7,66</td><td>15,67</td><td>23,33</td></tr><tr><td>Centre-Nord</td><td>7,05</td><td>16,15</td><td>23,2</td></tr><tr><td>Centre-Ouest</td><td>9,03</td><td>21,79</td><td>30,81</td></tr><tr><td>Est</td><td>14,08</td><td>18,64</td><td>32,72</td></tr><tr><td>Centre-Sud</td><td>12,45</td><td>15,91</td><td>28,35</td></tr><tr><td>Hauts Bassins</td><td>15,04</td><td>11,35</td><td>26,39</td></tr><tr><td>Nord</td><td>7,71</td><td>13,44</td><td>21,15</td></tr><tr><td>Sud-Ouest</td><td>7,58</td><td>16,77</td><td>24,35</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Plateau Central</td><td>3,98</td><td>17,13</td><td>21,11</td></tr><tr><td>Sahel</td><td>10,81</td><td>12,66</td><td>23,47</td></tr><tr><td>National</td><td>9,25</td><td>13,91</td><td>23,16</td></tr></table>

Source : INSD, (2023b), réalisé à partir de la base de données ERI-ESI 2018

## Analyse des facteurs associés au sous-emploi

### Liens entre le sous-emploi et les variables indépendantes

Les résultats du test d'indépendance du khi-deux entre la variable d'intérêt (sous-emploi) et les variables explicatives sont présentés ci-dessous. Pour les variables dont la p-value est inférieure à 5 %, on conclut qu'il existe un lien significatif avec le sous-emploi. En revanche, pour les variables dont la p-value est supérieure à ce seuil, indique une absence d'association significative, suggérant une indépendance entre la variable et le sous-emploi (Tableau 3).

<table><caption>Tableau 3 : Résultats du test d'indépendance de khi-deux</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Chi²</td><td>P-valeur</td><td>Significativité (à 5%)</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sexe</td><td>363,65</td><td>2,2e-16</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Catégorie socio-professionnelle</td><td>52,617</td><td>1,025e-10</td><td>Oui</td></tr><tr><td>CSP du CM du répondant</td><td>7,7198</td><td>0,1024</td><td>Non</td></tr><tr><td>Age</td><td>1,6175</td><td>0,4454</td><td>Non</td></tr><tr><td>Secteur d'emploi</td><td>8,2281</td><td>0,004125</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Région</td><td>180,18</td><td>2,2e-16</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Contrat de travail</td><td>47,448</td><td>4,603e-09</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction</td><td>7,3503</td><td>0,1185</td><td>Non</td></tr><tr><td>Situation matrimoniale</td><td>67,377</td><td>8,116e-14</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Milieu de résidence</td><td>62,078</td><td>3,301e-15</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Niveau d'instruction du CM</td><td>6,3816</td><td>0,09445</td><td>Non</td></tr><tr><td>Type d'emploi</td><td>1,5619</td><td>0,2114</td><td>Non</td></tr><tr><td>Lien de parenté</td><td>216,29</td><td>2,2e-16</td><td>Oui</td></tr></tbody></table>

Source : INSD, 2023, réalisé à partir de la base de données ERI-ESI 2018

CSP : Catégorie socioprofessionnelle ; CM : Chef de ménage

### Les facteurs associés au sous-emploi

L'objectif de cette section est d'analyser les déterminants du sous-emploi au Burkina Faso en contrôlant par plusieurs variables indépendantes. L'analyse porte exclusivement sur le sous-emploi visible, sans distinction entre ses composantes volontaires et involontaires. Le test du rapport de vraisemblance permet derejeter l'hypothèse de nulle de nullité conjointe des coefficients au seuil de 5 %. Par ailleurs, le test de Wald, confirme la significativité globale du modèle, avec une p-value inférieure à 1 %. Ces résultats indiquent que le modèle retenu est statistiquement pertinent.

Le tableau 4 présente les résultats de l'estimation économétrique du modèle portant sur le sous-emploi. Il fournit les rapports de cotes (odds ratios), les p-values et les intervalles de confiance associés pour les différentes variables indépendantes. L'analyse révèle que les femmes ont une probabilité
significativement plus élevée d'être en situation de sous-emploi que les hommes, avec un rapport de cotes estimé à 2,16. Par ailleurs, le milieu de résidence influence le risque de sous-emploi. Les individus résidant en milieu rural ont un rapport de cotes de 1,46, suggérant une probabilité plus élevée de sous-emploi par rapport à ceux des zones urbaines.

<table><caption>**Tableau 4 :** Résultats économétrique de l'estimation du modèle de sous-emploi</caption><thead><tr><th></th><th>Odds ratio</th><th>p.valeur</th><th>Intervalle de confiance</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Sexe</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Homme</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Femme</td><td>2,16</td><td>1,03E-72</td><td>[1,99 ; 2,35]</td></tr><tr><td><strong>Milieu de résidence</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Urbain</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Rural</td><td>1,46</td><td>5,38E-18</td><td>[1,34 ; 1,59]</td></tr><tr><td><strong>Niveau d'instruction</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Aucun</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Préscolaire</td><td>2,47</td><td>0,241</td><td>[0,48 ; 11,34]</td></tr><tr><td>Primaire</td><td>1,21</td><td>0,236</td><td>[0,88 ; 1,63]</td></tr><tr><td>Secondaire</td><td>1,36</td><td>0,0216</td><td>[1,04 ; 1,76]</td></tr><tr><td>Supérieur</td><td>1,7</td><td>1,0136</td><td>[1,1 ; 2,56]</td></tr><tr><td><strong>Type de contrat de travail</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Contrat à durée déterminée/indéterminée</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Accord verbal</td><td>0,98</td><td>0,827</td><td>[0,79 ; 1,21]</td></tr><tr><td>Sans-contrat (Apprenti/aide-stagiaire)</td><td>1,14</td><td>0,902</td><td>[0,19 ; 21,89]</td></tr><tr><td>Rien du tout</td><td>1,07</td><td>0,510</td><td>[0,87 ; 1,31]</td></tr><tr><td>Sans-contrat (compte propre)</td><td>3,05</td><td>0,292</td><td>[0,57 ; 56,32]</td></tr><tr><td>Sans-contrat (employeur)</td><td>2,35</td><td>0,424</td><td>[0,43 ; 43,85]</td></tr><tr><td><strong>Catégorie socio-professionnelle</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cadre supérieur</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Aide familiale</td><td>0,6</td><td>0,64</td><td>[0,03 ; 3,68]</td></tr><tr><td>Cadre moyen</td><td>1,1</td><td>0,612</td><td>[0,77 ; 1,58]</td></tr><tr><td>Employé</td><td>0,7</td><td>0,04</td><td>[0,49 ; 1]</td></tr><tr><td>Employeur</td><td>0,25</td><td>0,2</td><td>[0,01 ; 1,41]</td></tr><tr><td><strong>Type d'emploi</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Emplois formels</td><td>1</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Emplois informels</td><td>1,42</td><td>0,0276</td><td>[1,05 ; 1,95]</td></tr></tbody></table>

Source : INSD, 2023, réalisé à partir de la base de données ERI-ESI 2018

De plus, le niveau d'instruction apparaît comme un facteur influençant la probabilité d'être en sous-emploi. Les actifs occupés qui ont un niveau d'instruction secondaire ont 1,36 fois plus de risque d'être en situation de sous-emploi comparativement à ceux qui n'ont jamais été à l'école. Ce risque atteint 1,70 pour les actifs ayant un niveau d'instruction supérieur. Le secteur d'emploi constitue également un déterminant important. En effet, les actifs du secteur informel sont plus susceptibles d'être en sous-emploi que ceux travaillant dans le secteur formel avec un rapport de côte de 1,42.. Enfin, la
catégorie socioprofessionnelle exerce aussi une influence: les employés affichent une probabilité 0,7 fois moindre d'être en sous-emploi par rapport aux cadres supérieurs.

## Discussion

Les principaux résultats issus de cette étude révèlent plusieurs réalités marquantes le marché du travail au Burkina Faso. Elles concernent notamment les inégalités persistantes dans les niveaux de sous-emploi selon diverses caractéristiques (sexe, âge, région, niveau d'instruction, etc.) ainsi que les facteurs structurels qui favorisent ce phénomène. Depuis plus d'une décennie, le gouvernement a mis en œuvre plusieurs initiatives en faveur de la promotion de l'emploi. Bien que ces mesures aient engendré des résultats encourageants, elles restent insuffisantes face à l'ampleur des besoins actuels et aux défis socioéconomiques auxquels le pays est confronté.

Les inégalités de genre sont les persistantes. Notre étude revèle que les femmes sont deux fois plus touchées par le sous-emploi que les hommes. Cela pourrait être dû au fait que les femmes doivent assumer à la fois une carrière professionnelle et des obligations familiales particulièrement lourdes. On peut noter également les pesanteurs socioculturelles, qui assignent traditionnellement aux femmes les tâches domestiques et limite leur accès à la terre et aux financements (Hagberg et al. 2021). De plus, leur accès à l'information sur les débouchés professionnels et les opportunités économiques demeure généralement limité. Ces disparités selon le sexe et d'autres caractéristiques individuelles, dont leur faible niveau de qualification professionnelle, ont déjà été soulignées dans les travaux de plusieurs auteurs (Jefferson et Preston, 2010 ; Watt et Hargis, 2010). Face à ces inégalités, il est impératif de mettre œuvre des stratégies visant à reduire les charges familiales. Par ailleurs, au regard de l'importance stratégique de l'information dans le domaine de l'emploi, il serait pertinent de mettre en place des actions visant à renforcer l'accès des femmes aux informations fiables et adaptées qui pourront contribuer à améliorer leur insertion.

Il ressort également de l'étude que les actifs occupés vivant en zone rurale sont davantage exposés au sous-emploi que ceux du milieu urbain. Ce résultat n'est pas surprenant, car il est bien connu que le sous-emploi a un visage rural au Burkina Faso (Dialla, 2015). Cette situation s'explique probablement par le fait que le milieu rural est principalement caractérisé par des activités agricoles saisonnières (Janin, P. 2004), tandis qu'en milieu urbain on a principalement des activités de transformation, de services et de commerce, qui sont plus permanentes.

Cette étude abouti à une correlation positive entre le sous-emploi et le niveau d'instruction. Cette tendance, déjà observée dans d'autres études, pourrait s'expliquer par la longue durée d'accès au premier emploi (estimée
en moyenne à 4,5), qui pousse de nobreux diplômés à accepter des emplois
informels, souvent peu qualifiés et en décalage avec leurs compétences.
(Ouedraogo, 2017). De plus, l'inadéquation entre les formations dispensées
et les besoins réels du marché du travail constitue un des facteur majeur de
cette situation. En effet, la prédominance de l'enseignement général par
rapport à la formation technique et professionnelle (Dialla, 2015) contribue à
ce phénomène. Cette réalité met en évidence la nécessité urgente de repenser
les politiques de formation afin de les aligner sur les opportunités d'emploi
offertes par l'économie nationale.

Les résultats révèlent également que les actifs exerçant dans le secteur
informel sont davantage exposés au sous-emploi que ceux du secteur formel.
Cette situation Cela pourrait être lié au fait que les emplois du secteur informel
sont souvent associés à des salaires bas, une protection sociale insuffisante et
une absence de sécurité de l'emploi (Chen, 2012). De nombreuses études ont
en effet souligner que le secteur formel, mieux structuré, offre plus
d'opportunités d'emploi décent aux travailleurs qualifiés, tandis que les moins
qualifiés, confrontés à un manque d'alternatives, se tournent vers l'auto-
emploi ou le salariat informel. favorise davantage les travailleurs qualifiés en
offrant des emplois décents, tandis que les moins qualifiés, privés de choix, se
résignent à l'auto-emploi ou au salariat informel. L'ampleur du secteur
informel réflète à la fois les limites de l'économie à absorber durablement la
main d'œuvre dans des emplois décents et le manque de dispositifs de
formalisation adaptés.

Le risque de sous-emploi apparaît moindre chez les ouvriers qualifiés, semi-qualifiés, les manœuvres ainsi que chez les apprentis ou stagiaires rémunérés, comparativement aux cadre supérieurs. Cette pourrait s'expliquer par une charge de travail généralement plus importante pour ces catégories de travailleurs (Chen. 2012). En effet, ils sont souvent contraints de multiplier les heures de travail afin de générer des revenus suffisants pour subvenir à leurs besoins.

Conclusion

Cette étude s'est penchée sur l'analyse des niveaux et des déterminants
du sous-emploi visible, c'est-à-dire celui lié à une durée du travail inférieur à
la norme au Burkina Faso. L'objectif principal était d'identifier les facteurs
qui influencent la probabilité d'être en situation de sous-emploi tout en
examinant leurs effets différenciés selon le genre, le milieu de résidence et le
type d'emploi. Le sous-emploi dans sa globalité recouvre plusieurs formes,
notamment le sous-emploi invisible, le sous-emploi visible volontaire et le
sous-emploi visible involontaire. Toutefois, cette analyse s'est concentrée
spécifiquement sur le sous emploi visible, en mettant en évidence le rôle
déterminant caractéristiques sociodémographiques et contextuelles dans l'explication des disparités observées au sein du marché du travail burkinabè.

Pour atteindre les objectifs de l'étude et vérifier les hypothèses formulées, les données issues de l'Enquête régionale intégrée sur l'emploi et le secteur informel (ERI-ESI), conduite par l'INSD en 2017-2018, ont été exploitées. Toutefois, certains éléments viennent limiter la portée des résultats. D'une part, l'analyse s'est centrée uniquement sur la dimension visible du sous-emploi. D'autre part, le caractère relativement ancien des données utilisées (2018) pourrait affecter l'actualité des tendances observées et des déterminants identifiés. Enfin, l'étude n'a pas pris en compte certains facteurs potentiellement explicatifs, comme les antécédents familiaux, les stratégies de recherche d'emploi ou encore l'historique de carrière et la profession, qui pourraient enrichir la compréhension du phénomène.

Malgré les limites évoquées, cette étude apporte un éclairage pertinent et nouveau sur les mécanismes du sous-emploi au Burkina Faso. les résultats mettent en évidence l'influence de plusieurs facteurs comme le milieu de résidence, la catégorie socioprofessionnelle, le niveau d'instruction, le type d'emploi et le genre sur la probabilité d'être en sous-emploi. Les femmes, les travailleurs du secteur informel, ainsi que les personnes ayant atteint un niveau d'instruction secondaire ou supérieur ont un risque plus élevé de sous-emploi que les hommes, les actifs formellement employés et ceux n'ayant jamais été scolarisés. En revanche, les ouvriers qualifiés, semi-qualifiés, les manœuvres et les apprentis ou stagiaires payés ont moins de risque d'être en sous-emploi que les cadres supérieurs.

Les résultats de cette analyse mettent en évidence, l'ampleur et la persistance du sous-emploi au Burkina Faso. Elle confirme qu'il s'agit d'un enjeu du marché du travail. Cette situation interpelle sur l'urgence de concevoir et de mettre en œuvre des politiques ciblées pour créer des opportinutés d'emploi décent pour toute les catégories d'actifs en particulier les plus vulnérables. Au-delà des interventions ponctuelles, la transformation structurelle de l'économie s'impose comme un levier essentiel pour inverser la tendance. Par ailleurs, les modèles de croissance et de développement actuels, souvent peu soucieux des équilibres environnementaux, risquent de compromettre à long terme les conditions de travail et de vie notamment des femmes, sur le marché du travail. Dès lors, La question du sous-emploi doit appréhendée dans une perspective systémique, en lien avec les dynamiques économiques, sociales, environnementales et de genre, afin de garantir une inclusion durable et équitable sur le marché du travail.

Au regard des résultats obtenus, cette étude propose des recommandations à la fois sur le plan opérationnel et sur le plan de la recherche. Sur le plan opérationnel, il s'agira de renforcer l'accès des femmes à l'information sur le marché du travail : Cela peut se faire en
organisant des campagnes de sensibilisation ciblés, accompagnées de sessions de formations sur les canaux d'accès à l'information. De plus, il faut encourager la création d'entreprises et promouvoir les activités de contre-saison : Ce soutien peut eventuellement passer par la mise en place de dispositif d'appui adaptés (formations, facilitation de l'accès au financements). Les activités de contre saison doivent être en lien avec les potentialités locales en particulier en milieu rural. Enfin, un accompagnement ciblé les unités de production informelles les plus vulnérables : il conviendrait de soutenir la modernisation de leurs activités afin d'en améliorer la productivité, la compétivité et la durabilité. Sur le plan de la recherche, il est nécessaire d'élargir l'analyse du sous-emploi au-delà de l'aspect visible : Il serait pertinent d'integrer d'autres formes de sous-emploi notamment celles liées à la rémunération ou à la sous utilisation des compétences. Par ailleurs, une intégration de nouvelles variables dans les modèles d'analyse: il sera intéressant de tenir compte par exemple les antécédents familiaux, les stratégies de recherche d'emploi et l'historique de carrière. Ces éléments permettraient de mieux cerner les déterminants du sous-emploi.

## Remerciements

Nous tenons à remercier l'Institut national de la statistique et de la démographie (INSD), ainsi que le Projet d'harmonisation et d'amélioration des statistiques en Afrique de l'Ouest (PHASAO), pour le financement et l'organisation des ateliers d'analyse des données et de rédaction du document de travail initial sur “Sous-emploi et structure informelle de l'économie au Burkina Faso”. Nos remerciements s'adressent également à tous les participants à ces ateliers, dont les contributions ont indéniablement enrichi les travaux, dont cet article est tiré.

**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** : L'Institut national de la statistique et de la démographie (INSD), ainsi que le Projet d'harmonisation et d'amélioration des statistiques en Afrique de l'Ouest (PHASAO).

## Études humaines

Cette recherche s'est appuyée sur des données secondaires issues de l'Enquête Enquête Régionale Intégrée sur l'Emploi et le Secteur Informel (ERI-ESI) réalisée en 2018, qui a obtenu l'approbation du comité d'éthique (IRB) du Conseil national de la statistique en.
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