Eclairage sur les résultats préliminaires du troisième Recensement Général de la population et de l’Habitation (RGPH-3)
Suite à l’article intitulé « Dossier – Résultats du recensement général de la population : y-a-t-il anguille sous roche ? » posté par Guineenews Dossiers, jeudi 17 juillet 2014, les lignes qui suivent sont une réponse pour lever toute équivoque avec l’œil d’un Démographe.
Les résultats préliminaires du troisième Recensement Général de la population et de l’Habitation (RGPH-3) effectué du 1er mars au 02 avril 2014 ont donné comme effectif total de la population guinéenne 10 628 972 (Dix millions six cent vingt huit mille neuf cent soixante et douze). Les Guinéens vivant à l’extérieur ne sont pas comptés. Ces résultats sont consécutifs à ceux des RGPHs de 1983 et 1996.
Ce chiffre concerne la population résidente c’est-à-dire les nationaux et les étrangers qui vivent habituellement sur le territoire national. La population résidente habituelle comprend l’ensemble des personnes qui vivent dans les ménages ordinaires et collectifs, il y a de cela six mois ou plus au cours de la période de référence, ou celles qui ont l’intention d’y rester pour six mois ou plus, ou celles qui y sont absentes dont la durée d’absence n’atteindra pas six mois.
La répartition par Région Administrative est la suivante :
· Région de Kankan : 1 986 329 habitants
· Région de Conakry : 1 667 864 habitants
· Région de N’Zérékoré : 1 663 582 habitants
· Région de Kindia : 1 559 185 habitants
· Région de Boké : 1 081 445 habitants
· Région de Labé : 995 717 habitants
· Région de Faranah : 942 733 habitants
· Région de Mamou : 732 117 habitants.
Avant de rentrer dans les détails de ces chiffres, il est intéressant d’éclairer certains aspects du RGPH.
Qu’est-ce qu’un recensement général de la population et de l’habitation ?
C’est une opération statistique qui consiste à compter toute la population vivant sur un territoire donné, nationaux et étrangers, sans omission ni répétition, et à faire l’inventaire des habitations.
Le RGPH est différent du recensement administratif (entre autres le recensement de la population électorale) par ses objectifs, sa méthodologie et la population cible. Le RGPH est scientifique et non politique. Il est exhaustif car toutes les personnes y compris les étrangers sont ici recensées sans limite d’âge tandis que le recensement électoral ne concerne que seulement la population âgée de 18 ans ou plus à l’exception des étrangers.
ASPECTS GENERAUX DU 3ème RGPH
– Fournir aux utilisateurs des indicateurs pertinents, fiables et actualisés sur la taille, la structure, la distribution géographique et les mouvements naturels et migratoires de la population ainsi que sur le cadre de vie des ménages afin de faciliter la planification du développement
– Contribuer à l’amélioration de la connaissance de la situation démographique de la Guinée et de son évolution prévisible
OBJECTIF SPECIFIQUES
a) déterminer la population totale du pays et celle des entités administratives par sexe et par âge et selon d’autres caractéristiques socioéconomiques et culturelles,
b) déterminer les niveaux et les tendances de la fécondité, de la mortalité et des migrations,
c) connaître les caractéristiques des ménages et du cadre de vie des populations,
d) élaborer des perspectives démographiques ;
e) actualiser la base de sondage pour les futures enquêtes ;
f) mettre à jour le répertoire national des localités ;
g) mettre en place un Système d’Informations Géographiques (SIG) harmonisé sur les infrastructures socio-économiques de base ;
h) fournir des données pour l’élaboration d’une carte de la pauvreté non monétaire à l’échelle des Sous-préfectures.
PRINCIPAUX RESULTATS ATTENDUS DU 3EME RGPH
– l’effectif total de la population et les effectifs de la population des entités administratives,
– la structure par âge et par sexe de la population, notamment la population en âge d’aller à l’école, de travailler, de se marier, etc.
– les caractéristiques socioéconomiques telles que les taux de scolarisation, d’alphabétisation, d’activité, etc.,
– les données sur les populations spécifiques telles que les enfants, les femmes en âge de procréer, les personnes âgées, les personnes handicapées,
– les taux de fécondité et de mortalité,
– les flux migratoires et les effectifs des migrants,
– le taux d’accroissement de la population,
– les perspectives démographiques,
– le fichier des localités;
– les indicateurs sur la taille et la composition des ménages,
– les indicateurs sur le cadre de vie des ménages permettant d’estimer les besoins en services sociaux de base (eau, électricité, santé, assainissement),
– des indicateurs sur la pauvreté non monétaire, etc.
Après ce bref rappel, il y a lieu de signaler que les résultats d’un RGPH sont utilisables sur une période de dix ans à compter de l’année à laquelle le dénombrement s’est déroulé.
Etant donné que le dernier RGPH est vieux de 18 ans, toutes les estimations sur les effectifs de population et autres indicateurs étaient basées sur des hypothèses qui n’étaient pas assez rigoureuses. En effet, ces hypothèses sont basées sur la notion de population stable c’est-à-dire une population dont la structure par âge et le taux d’accroissement sont invariables (Référence faite à la population de 1996). D’où la nécessité impérieuse d’avoir des données fiables et actualisées. Le RGPH-3 de 2014 répond à ce souci.
On parle de relents politiques et de controverses autour du recensement
Un recensement est scientifique et non politique. Il utilise les instruments de la Démographie et de la Statistique et non de la politique. Ses résultats servent de base pour toute planification et programmation du développement économique, social, politique et culturel. C’est facile pour un profane ou un amateur de mettre en cause un travail de spécialiste ou de le contester, et très malheureusement il est incapable d’en apporter la moindre preuve. On s’agite partout à travers les médias ou conférences de presse pour attaquer un travail dont on n’en a aucune connaissance. Les spécialistes seraient les bienvenus pour jouer ce rôle. Malheureusement, on ne les a pas encore écoutés. Pourtant, on s’impatiente.
On parle de relents politiques. Un recensement de population n’a rien de politique. Les opérations se sont déroulées sur toute l’étendue du territoire dans les mêmes conditions. Personne n’a reçu de consigne ou influence venant de quelque part. L’opération s’est déroulée dans la plus grande neutralité des autorités administratives. On aimerait aussi entendre des acteurs du recensement pour dire le contraire des résultats préliminaires car ceux-ci en savent quelque chose du début à la fin. Mais, c’est plutôt des acteurs politiques qui le font. Pourtant, ils n’ont jamais pris part à quelque activité que ce soit. On laisse croire que ce sont les partisans du pouvoir qui auraient mené tout le processus. Or, le personnel du recensement était composé de toutes les communautés du pays sans exclusif.
On conteste les résultats de la région de Kankan comparativement à celle de la ville de Conakry. Pour la simple raison que la région de Kankan dépasse Conakry en termes d’effectif de population et que la population de Conakry serait sous-estimée par rapport aux prévisions ainsi que celle du pays. Comme on l’a rappelé plus haut ces estimations sont à prendre avec des pincettes car de 1996 à 2014 l’intervalle de 10 ans était largement dépassé. Donc, les conditions d’application de la méthode mathématique de projection exponentielle ne sont pas rigoureusement applicables. Une autre raison sans fondement est que cette région est le fief de la mouvance. Par ailleurs, on évoque qu’il y a des raisons sérieuses d’avoir des doutes sur certains aspects des résultats publiés. Ce sont simplement des délations et sabotages puisqu’aucune raison n’est à ce jour exposée pour discréditer les résultats. On se contente juste de critiquer et ramener tout à des questions électoralistes. Ce n’est pas seulement la région de Kankan qui est dans leur viseur, on cite aussi la montée fulgurante du taux de croissance de la population dans certaines zones administratives réputées être le vivier électoral du pouvoir en place et le recul des régions qui ne sont supposées favorables au régime actuel. Les personnes qui tiennent de tels propos doivent se retourner à l’école pour apprendre des cours de Démographie. Pour eux, les niveaux et les tendances des indicateurs d’un recensement à l’autre doivent demeurer constants. A-t-on appris que le changement est soit en faveur de la baisse, soit de la hausse et soit de la constance. On doit leur apprendre qu’une population est dynamique et est une fonction à plusieurs variables, les unes agissent dans le sens de sa diminution et les autres dans le sens de son augmentation. Ce qu’on oublie, une population est comme un être vivant, naît, grandit ou diminue et peut parfois mourir si on adopte certains comportements antipopulationnistes. Parmi les facteurs qui augmentent la population, il y a principalement les naissances et l’immigration. Les facteurs qui la diminuent sont principalement le décès et l’émigration. Les variables ou les indicateurs qui permettent de mesurer ces phénomènes sont principalement : la structure de la population, le taux moyen annuel d’accroissement intercensitaire, le taux de mortalité, le taux de fécondité, la proportion des femmes en âge de procréer, la descendance finale, l’indice synthétique da fécondité, l’âge moyen à la fécondité, la proportion des célibataires (en considérant que la fécondité a lieu au sein des couples mariés), le taux de polygamie, la cohabitation (ou décohabitation des conjoints), la prévalence contraceptive, le solde migratoire, la fréquence des rapports sexuels au sein des couples, le taux d’avortement, le taux d’alphabétisation, la migration du travail. Toutes ces variables n’agissent pas isolement. Les effets des unes sont amplifiés, atténués, neutralisés ou annulés par les autres. Les démographes et les statisticiens en diront long sur le mécanisme d’action des variables.
La structure de la population c’est-à-dire sa composition par âge, sexe et d’autres variables influence significativement son évolution. Selon que dans une population, on a plus de jeunes (moins de 18 ans ), plus de personnes âgées (60 ans ou plus), plus d’actifs (15-64 ans), plus de femmes en âge de procréer, plus de célibataires, plus de personnes en union, elle augmentera (lentement ou rapidement) ou diminuera conséquemment.
A cours d’argument, on fait allusion au nombre de préfectures et communes rurales dans la région de Kankan. Ce n’est pas le nombre qui est important, mais l’étendue et le peuplement. La région de Kankan est constituée de grandes préfectures, grandes communes rurales, gros quartiers/districts et de gros villages.
Ce n’est pas la première fois que la population de Conakry soit dépassée par celle d’une région administrative. En 1996, la région de N’Zérékoré était plus peuplée que Conakry. Par ailleurs, contrairement à l’intérieur du pays où les régions jouissent de grands espaces ainsi que les limites des localités administratives surtout les villes en perpétuel déplacement à cause de l’implantation de nouveaux quartiers/districts/secteurs, la capitale Conakry manque d’espace et ses limites géographiques sont fixes. Conakry est une presqu’île limitée par l’océan atlantique, le quartier Lansanaya dans la commune de Matoto et T8 dans la commune de Ratoma. En d’autres termes, Conakry est saturé depuis plus de 15 ans (pas de nouveaux quartiers de peuplement). A ce rythme, si les limites de Conakry restent intactes, d’autres régions à l’avenir (Kindia et Boké par exemple) le dépasseront. Dans ce cas, on doit s’interroger sur l’acharnement contre la région de Kankan.
D’autres facteurs ayant contribué à l’augmentation de la population de la région de Kankan, ce sont les activités minières qui y sont pratiquées dans l’ensemble des cinq préfectures qui composent la région de Kankan qui ont occasionné une forte affluence de la population à la recherche du bien être, en plus de cela il faut citer l’adoption des comportements propopulationniste.
Pour rappel, les préfectures de la région de Kankan sont : Kankan, Kérouané, Kouroussa, Mandiana et Siguiri. Quant à Conakry, ses communes sont : Kaloum, Dixinn, Matam, Matoto et Ratoma
Pour le cas de la ville de Conakry, c’est le centre d’affaires par excellence où il y a le plus grand marché du pays Madina, les quartiers administratives à Kaloum et d’autres grands centres. Le jour, elle se remplit de personnes d’occupations diverses qui habitent pour la plupart à Coyah ou à Dubréka c’est-à-dire en dehors de Conakry. Ce qui donne une fausse impression en attribuant théoriquement plus de population à Conakry qu’il n’en faut. Il y a lieu de savoir que l’extension s’est faite dans les préfectures de Coyah et de Dubréka avoisinant la ville de Conakry. A cela s’ajoute le déguerpissement de Kapora rail, cite de police de Coleah, extension de l’espace des marchés (Madina, Bonfing, Belle vue …) au détriment de logements. Il serait intéressant d’évaluer l’impact sur l’habitation du nombre de nouvelles boutiques ( ou centre d’affaires) construites dans les communes de Kaloum, de Matam et de Dixinn dans ces 15 dernières années.
Comme on l’a dit précédemment, Conakry jouit d’un espace trop étroit et inextensible (limité par l’océan atlantique, le quartier Lansanaya et T8). Dans ce cas le manque à gagner serait de faire des constructions en hauteur ou en largeur. Mais, ce petit espace est déjà exploité, il faut alors profiter en hauteur. Malheureusement, au lieu que ces hauteurs servent d’habitation, en général elles sont à usage commercial. (Voir en Annexe les quartiers de Matoto et de Ratoma)
Examen de l’évolution des populations des Préfectures de 1996 à 2014
L’examen du tableau 1 indique que les préfectures dont les populations ont connu un accroissement très élevé sont principalement par ordre d’importance : Coyah (210%), Siguiri (156%), Dubréka (150%) et Ratoma (102%). Elles sont suivies de Mandiana (96%), Beyla (92%), Faranah (90%), Kankan (80%) et Matoto (72%). Enfin, viennent les préfectures de Dabola (64%), Boké (53%) et Kindia (52%).
D’autres préfectures comme Dinguiraye (42%), Mali (42%), Gaoual (41%), N’Zérékoré (40%), Kissidougou (37%), Kérouané (36%), Yomou (31%) et Lola (30%) s’ajoutent aussi aux précédentes.
L’analyse des données du recensement montre que la population à plus que triplé à Coyah (3,1 fois). C’est dans les préfectures de Siguiri (2,6 fois) et de Dubréka (2,5 fois) que les populations respectives ont presque triplé. A Ratoma, la population a doublé (2,02 fois). Les préfectures de Mandiana (1,96 fois), Beyla (1,91 fois), Faranah (1,9 fois), Kankan (1,8 fois) et Matoto (1,7 fois) ont aussi presque doublé. Elles sont suivies de Dabola (1,6 fois), Kindia (1,52 fois) et Boké (1,5 fois).
Il ressort de ce qui précède que la situation de Coyah et Dubréka confirme sans ambigüité l’impression du peuplement de la ville de Conakry. C’est dans ces deux préfectures qu’une bonne partie des personnes exerçant des activités à Conakry résident. Par ailleurs, les communes de Matoto et de Ratoma corroborent également l’augmentation de la population de Conakry dans ses banlieues.
S’agissant de la région de Kankan, c’est la préfecture de Siguiri qui a connu une augmentation très élevée de sa population. Cette augmentation est due en grande partie à l’exploitation minière et une forte fécondité.
Il y a lieu de signaler que cette évolution de la population guinéenne s’étend sur une période de 18 ans (1996-2014) soit près de deux décennies et non une décennie comme prétendent certains. Ce qui correspond à deux recensements de la population sensiblement. En l’espace de près de 20 ans, les uns ont adopté des comportements conscients ou inconscients en faveur du régime antipopulationniste et les autres en faveur du régime propopulationniste.
Tableau 1: Evolution de la population de 1996 à 2014
| Préfecture | Population 1996 | Population 2014 provisoire | Accroissement (1996-2014) | Taux d’accroissement (1996-2014) | Taux d’accroissement annuel moyen (1996-2014) |
| Beyla | 169 730 | 325 482 | 155 752 | 92% | 3,6% |
| Boffa | 156 558 | 211 063 | 54 505 | 35% | 1,7% |
| Boké | 293 917 | 449 405 | 155 488 | 53% | 2,4% |
| Coyah | 85 148 | 264 164 | 179 016 | 210% | 6,3% |
| Dabola | 111 363 | 182 951 | 71 588 | 64% | 2,8% |
| Dalaba | 136 656 | 136 320 | – 336 | 0% | 0,0% |
| Dinguiraye | 137 380 | 195 662 | 58 282 | 42% | 2,0% |
| Dixinn | 147 689 | 137 287 | -10 402 | -7% | -0,4% |
| Dubréka | 131 337 | 328 418 | 197 081 | 150% | 5,1% |
| Faranah | 147 347 | 280 511 | 133 164 | 90% | 3,6% |
| Forécariah | 195 836 | 244 649 | 48 813 | 25% | 1,2% |
| Fria | 81 790 | 96 527 | 14 737 | 18% | 0,9% |
| Gaoual | 137 624 | 194 245 | 56 621 | 41% | 1,9% |
| Gueckédou | 347 541 | 291 823 | -55 718 | -16% | -1,0% |
| Kaloum | 73 181 | 62 675 | -10 506 | -14% | -0,9% |
| Kankan | 262 350 | 472 112 | 209 762 | 80% | 3,3% |
| Kérouané | 154 861 | 211 017 | 56 156 | 36% | 1,7% |
| Kindia | 287 611 | 438 315 | 150 704 | 52% | 2,3% |
| Kissidougou | 206 755 | 283 609 | 76 854 | 37% | 1,8% |
| Koubia | 91 882 | 101 171 | 9 289 | 10% | 0,5% |
| Koundara | 90 230 | 130 205 | 39 975 | 44% | 2,0% |
| Kouroussa | 150 059 | 268 224 | 118 165 | 79% | 3,2% |
| Labé | 251 702 | 318 633 | 66 931 | 27% | 1,3% |
| Lélouma | 137 273 | 162 634 | 25 361 | 18% | 0,9% |
| Lola | 134 326 | 175 213 | 40 887 | 30% | 1,5% |
| Macenta | 278 789 | 298 282 | 19 493 | 7% | 0,4% |
| Mali | 204 041 | 290 320 | 86 279 | 42% | 2,0% |
| Mamou | 236 326 | 318 738 | 82 412 | 35% | 1,7% |
| Mandiana | 173 150 | 339 527 | 166 377 | 96% | 3,7% |
| Matam | 157 715 | 143 658 | -14 057 | -9% | -0,5% |
| Matoto | 390 166 | 670 310 | 280 144 | 72% | 3,0% |
| Nzérékoré | 283 413 | 396 118 | 112 705 | 40% | 1,9% |
| Pita | 239 236 | 277 059 | 37 823 | 16% | 0,8% |
| Ratoma | 324 185 | 653 934 | 329 749 | 102% | 3,9% |
| Siguiri | 271 224 | 695 449 | 424 225 | 156% | 5,2% |
| Télimélé | 228 380 | 283 639 | 55 259 | 24% | 1,2% |
| Tougué | 114 647 | 122 959 | 8 312 | 7% | 0,4% |
| Yomou | 134 988 | 176 664 | 41 676 | 31% | 1,5% |
| 7 156 406 | 10 628 972 | 3 472 566 | 49% | 2,2% |
Source : RGPHs 1996 et 2014
A présent, on va examiner quelques indicateurs qui sont facteurs d’augmentation de la population :
Le taux d’accroissement annuel moyen mesure la vitesse à laquelle, d’un recensement à l’autre, la population a évolué en moyenne par an. Ces taux seront utilisés jusqu’au prochain recensement sur une durée de 10 ans. Le tableau 2 donne les taux d’accroissement annuels moyens par région administrative.
La densité est le nombre d’habitants par Km2. Cet indicateur n’est pas pertinent pour apprécier la grandeur d’une population car la population d’une région A peut dépasser celle d’une autre B, mais si A est plus vaste c’est possible que sa densité soit inférieure à celle de B. Ainsi, à laisser entendre que la Haute Guinée est la moins dense n’a aucune relation au fait qu’elle soit en 2014 la plus peuplée. A rappeler que la Haute Guinée seule occupe 40,4 % du territoire nationale (près de la moitié du pays). C’est la région naturelle la plus vaste. (Voir tableau 3, Recensement Général de la Population et de L’habitat, 1996)
Le constat observé au niveau des régions naturelles se vérifie au niveau des régions administratives, la région de Kankan est aussi la plus vaste (29,3%). (Voir tableau 4)
L’alphabétisation est un déterminant de la fécondité, les analphabètes ont plus de propension à avoir beaucoup d’enfants comparativement à leurs homologues qui sont lettrés. Ainsi, la Haute Guinée étant la région où on a plus d’analphabètes (87 %), les couples ont plus de chance d’avoir plusieurs enfants. (Voir tableau 5, RGPH-1996).
Le taux d’alphabétisation actuel est 19,8% soit 80,2% d’analphabètes. C’est aussi le plus élevé (Voir tableau 6, Enquête Légère pour l’Evaluation de la Pauvreté 2012)
Quant aux femmes (15-49 ans) en âge de procréer dans la région de Kankan, il n’y a que 9,2% qui sont alphabétisées. C’est le taux le plus bas. Par ailleurs, il n’y a que 6,9% d’entre elles qui ont atteint le niveau secondaire ou supérieur. (Voir tableau 7, Enquête Démographique et de Santé 2012)
Tableau 7 Alphabétisation: Femmes
| Répartition (en %) des femmes de 15-49 ans par niveau d’instruction atteint et niveau d’alphabétisation et pourcentage d’hommes alphabétisés selon la région administrative, Guinée 2012 | ||||||||||||
| Pas d’instruction ou niveau primaire | ||||||||||||
| Caractéristique sociodémographique | Niveau | Pourcentage alphabétisé1 | ||||||||||
| Secondaire | ||||||||||||
| ou supérieur | Peut lire une phrase entière | Peut lire une partie de la phrase | Ne peut | |||||||||
| pas lire | ||||||||||||
| Région administrative | ||||||||||||
| Boké | 19,1 | 1,6 | 3,7 | 75,4 | 24,4 | |||||||
| Conakry | 47,7 | 1,6 | 4,2 | 46,0 | 53,5 | |||||||
| Faranah | 7,0 | 0,5 | 3,3 | 88,9 | 10,8 | |||||||
| Kankan | 6,9 | 0,7 | 1,6 | 90,7 | 9,2 | |||||||
| Kindia | 13,7 | 1,0 | 2,5 | 82,6 | 17,2 | |||||||
| Labé | 11,0 | 0,9 | 4,4 | 83,6 | 16,4 | |||||||
| Mamou | 8,2 | 1,1 | 3,6 | 87,0 | 12,8 | |||||||
| N’Zérékoré | 13,6 | 1,5 | 4,1 | 80,6 | 19,2 | |||||||
| Ensemble | 19,1 | 1,2 | 3,4 | 76,0 | 23,7 | |||||||
Source : EDS 2012
| Tableau 8 : Fécondité selon certaines caractéristiques | |||
| Indice Synthétique de Fécondité pour les trois années ayant précédé l’enquête, pourcentage de femmes de 15-49 ans actuellement enceintes et nombre moyen d’enfants nés vivants pour les femmes de 40-49 ans, selon la région administrative, Guinée 2012 | |||
| Caractéristique | Indice Synthétique de Fécondité | Pourcentage | Nombre moyen d’enfants nés vivants des femmes de 40-49 ans |
| de femmes de 15-49 ans actuellement enceintes | |||
| Région administrative | |||
| Boké | 4,7 | 14,4 | 5,6 |
| Conakry | 3,6 | 6,2 | 4,8 |
| Faranah | 5,8 | 11,6 | 6,7 |
| Kankan | 6,9 | 14,4 | 6,9 |
| Kindia | 5,2 | 12,4 | 6,2 |
| Labé | 5,3 | 8,9 | 6,5 |
| Mamou | 5,4 | 8,4 | 6,1 |
| N’Zérékoré | 5,1 | 11 | 5,6 |
| Total | 5,1 | 10,7 | 6,0 |
L’indice synthétique de fécondité mesure le nombre moyen d’enfants qu’une femme peut avoir au cours de la période de procréation (12-49 ans) en supposant qu’elle soit soumise aux conditions de mortalité du moment. C’est dans la région de Kankan que cet indice est le plus élevé : 6,9 enfants soit 7 enfants en moyenne par femme. (Vor tableau 8, Enquête Démographique et de Santé, 2012). Ce qui prouve à suffisance que les femmes de cette région sont championnes en fécondité. Par conséquent, la population va croître rapidement.
Source : EDS-2012
| Tableau 9 : Nombre idéal d’enfants par caractéristique sociodémographique | |
| Nombre idéal moyen d’enfants pour l’ensemble des femmes de 15-49 ans, selon la région administrative, Guinée 2012 | |
| Nombre moyen | |
| Région administrative | |
| Boké | 5,3 |
| Conakry | 4,6 |
| Faranah | 6,9 |
| Kankan | 7,2 |
| Kindia | 5,6 |
| Labé | 6,1 |
| Mamou | 6,3 |
| N’Zérékoré | 5,2 |
| Total | 5,8 |
Selon le nombre idéal d’enfants c’est-à-dire le nombre d’enfants qu’une femme souhaiterait avoir dans la vie, c’est dans la région de Kankan que ce nombre est le plus élevé (7,2 enfants en moyenne par femme). (Voir tableau 9)
Source : EDS-2012
| Tableau 10 :Pourcentage d’adolescentes de 15-19 ans qui ont déjà eu une naissance vivante, ou qui sont enceintes d’un premier enfant et pourcentage qui ont déjà commencé leur vie procréatrice, selon la région administrative, Guinée, 2012 | |||
| Pourcentage de femmes de 15-19 ans qui : | |||
| Caractéristiques sociodémographiques | Ont eu une naissance vivante | Sont enceintes d’un premier enfant | Pourcentage ayant commencé leur vie procréative |
| Région administrative | |||
| Boké | 27,2 | 12,7 | 40 |
| Conakry | 14,1 | 1,9 | 16 |
| Faranah | 34,2 | 8,2 | 42,5 |
| Kankan | 36,7 | 9 | 45,7 |
| Kindia | 30,1 | 8,7 | 38,8 |
| Labé | 24,9 | 5,3 | 30,2 |
| Mamou | 28,9 | 4 | 32,9 |
| N’Zérékoré | 36,2 | 5,1 | 41,2 |
| Ensemble | 28 | 6,4 | 34,3 |
S’agissant de la fécondité des adolescentes (15-19 ans), c’est la région de Kankan qui enregistre la proportion la plus élevée de celles qui ont eu une naissance vivante (36,7%). Par ailleurs, le pourcentage des adolescentes ayant commencé leur vie procréative dans cette région représente 45,7% (le pourcentage le plus élevé). (Voir tableau 10)
Source : EDS-2012
S’agissant de la taille des ménages, c’est dans la région de Kankan que cette taille est la plus élevée (7,5 personnes en moyenne par ménage). Pus de la moitié des ménages de la région de Kankan (56,8%) ont chacune plus de 7 membres contre 34,2% et 35,7% respectivement dans les régions de Mamou et Labé. C’est aussi dans la région de Kankan qu’on enregistre le plus faible pourcentage des ménages de 1 à 2 membres (1,3%) contre 9% à Labé et 8% à Mamou. (Voir tableau 11, Enquête Légère pour l’Evaluation de la Pauvreté, 2012)
Pour rappel, un ménage est différent d’une famille. Par définition, un ménage est l’ensemble des personnes apparentées ou non vivant ensemble, prenant le repas en commun et reconnaissant l’autorité d’une seule personne appelée le chef de ménage.
Remarque : une seule personne peut constituée un ménage. A la différence, une famille est définie par rapport au lien de sang, d’adoption et d’alliance.
Il y a lieu de faire savoir que le nombre de ménage n’est pas un facteur pour justifier la supériorité numérique de la population d’une région A par rapport à celle d’une région B. En effet, la population de A peut être supérieure à celle de B et que le nombre de ménages de B soit supérieur à celui de A. Ainsi, c’est la taille et la composition du ménage qui sont importantes. Un ménage peut être du type nucléaire, monoparental, recomposé, d’une seule personne ou élargie.
Tableau 11: Répartition (en %) des ménages selon le nombre de membres du ménage et la taille
| Région | 1 à 2 | 3 à 4 | 5 à 6 | 7+ | Total | Taille |
| Ensemble | 5,7 | 20,6 | 30,0 | 43,6 | 100,0 | 6,4 |
| Boké | 3,9 | 20,5 | 26,7 | 48,9 | 100,0 | 6,6 |
| Conakry | 8,8 | 17,4 | 30,7 | 43,2 | 100,0 | 6,6 |
| Faranah | 4,5 | 15,1 | 24,7 | 55,7 | 100,0 | 7,2 |
| Kankan | 1,3 | 15,8 | 26,0 | 56,8 | 100,0 | 7,5 |
| Kindia | 6,0 | 25,5 | 30,3 | 38,2 | 100,0 | 6,1 |
| Labé | 9,0 | 24,4 | 30,8 | 35,7 | 100,0 | 5,8 |
| Mamou | 8,0 | 25,4 | 32,4 | 34,2 | 100,0 | 5,8 |
| N’Zérékoré | 3,9 | 20,1 | 34,0 | 42,0 | 100,0 | 6,3 |
Source : MP/INS/ELEP-2012
L’utilisation des méthodes contraceptives a aussi un impact négatif sur la croissance de la population. En effet, des grossesses sont empêchées, ce qui n’aboutit pas à une naissance vivante. C’est dans la région de Kankan que la prévalence contraceptive est la plus basse (1,7 % pour n’importe quelle méthode et 1,6 % pour la méthode moderne). Partant, la population connaîtra une augmentation. (Voir tableau 12).
| Tableau 12 : Utilisation actuelle de la contraception par caractéristiques sociodémographiques | |||||||||||||
| Répartition (en %) des femmes actuellement en union de 15-49 ans par méthode contraceptive actuellement utilisée, selon la région administrative, Guinée 2012 | |||||||||||||
| Une méthode moderne | |||||||||||||
| Caractéristique sociodémographique | Une méthode | Une méthode moderne | Stérilisation féminine | Pilule | DIU | Injectables | Implants | Condom masculin | MAMA | Autre | Une méthode traditionnelle | ||
| Région administrative | |||||||||||||
| Boké | 4,8 | 3,9 | 0 | 1,6 | 0,2 | 1,9 | 0 | 0,2 | 0 | 0 | 0,9 | ||
| Conakry | 9,3 | 7,6 | 0,1 | 1,8 | 0,8 | 2,3 | 0,4 | 1 | 1,2 | 0 | 1,7 | ||
| Faranah | 4,5 | 4,1 | 0,1 | 0,9 | 0 | 1 | 0 | 0,3 | 1,7 | 0 | 0,4 | ||
| Kankan | 1,7 | 1,6 | 0 | 0,6 | 0 | 0,7 | 0,2 | 0 | 0,1 | 0 | 0,1 | ||
| Kindia | 3,8 | 3,8 | 0,2 | 2 | 0,1 | 1,1 | 0 | 0,2 | 0,2 | 0 | 0 | ||
| Labé | 10,2 | 5,5 | 0,1 | 0,9 | 0 | 0,8 | 0 | 2,2 | 1,4 | 0,1 | 4,7 | ||
| Mamou | 0,7 | 0,7 | 0,1 | 0,2 | 0 | 0,4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||
| N’Zérékoré | 8,1 | 7,5 | 0 | 0,9 | 0 | 1,8 | 0 | 0,1 | 4,7 | 0 | 0,5 | ||
| Ensemble | 8,5 | 7,0 | 0,1 | 1,6 | 0,2 | 1,6 | 0,1 | 2,4 | 1,1 | 0,0 | 1,5 | ||
Source : EDS-2012
La colonne 12-49 ans du tableau 13 représente les proportions des femmes en âge de procréer. Après Conakry et N’Zérékoré en 1996, c’est la région de Kankan qui abrite plus de femmes en âge de procréer.
Tableau 13 : Population des femmes (%)
| Région Administrative | Age des femmes | |||
| <12 ans | 12-49 ans | 50 ans ou plus | Ensemble | |
| Boké | 10,9 | 10,5 | 10 | 10,6 |
| Faranah | 8,5 | 8,3 | 8,7 | 8,4 |
| Kankan | 15 | 13,4 | 12,7 | 13,9 |
| Kindia | 13,5 | 12,7 | 13,8 | 13,1 |
| Labé | 11,8 | 11,4 | 15,7 | 12,1 |
| Mamou | 8,4 | 8,4 | 13,7 | 9 |
| N’Zérékoré | 18,9 | 19,1 | 18,4 | 18,9 |
| Conakry | 13,1 | 16,2 | 6,9 | 14 |
| Total | 100 | 100 | 100 | 100 |
Source : RGPH 1996
Selon l’analyse par rapport à la pauvreté, la région de Kankan n’est pas la plus pauvre de la Guinée contrairement aux allégations tenues par certains aux intentions inavouées et désavouées. Si autrefois c’était la région la plus pauvre, aujourd’hui elle est la plus riche eu égard aux consommations des ménages. Le pourcentage des pauvres de la région de Kankan est de 48,7 % (incidence de la pauvreté), c’est le plus bas après Conakry. C’est la région aussi où l’écart moyen à la ligne de pauvreté (seuil de pauvreté) est le plus faible (17,2%) que l’on appelle profondeur de la pauvreté c’est-à-dire le fossé entre pauvre et riche. C’est dans cette région aussi où la disparité entre les pauvres est parmi des plus faibles (8,7%) qu’on nomme dans le tableau sévérité de la pauvreté. La dépense annuelle par individu dans la région de Kankan est aussi la plus grande : 3 725 699 FG. (Tableau 14, Enquête Légère pour l’évaluation de la Pauvreté 2012). Ces éléments viennent encore confirmer que les exploitations minières génèrent des richesses dans la région de Kankan. Ce qui justifie la ruée vers cette région à la recherche du bien être et partant l’élévation de sa population.
Tableau 14: Indicateurs de pauvreté selon la région administrative
| Région | Population(%) | Incidence de la pauvreté(%) | Profondeur de la pauvreté (%) | Sévérité de la pauvreté(%) | Dépense par tête (FG) |
| Boké | 10,1 | 58,9 | 18,8 | 8,1 | 3 285 413 |
| Conakry | 17,4 | 27,4 | 6,2 | 2 | 5 183 357 |
| Faranah | 8,1 | 64,8 | 25 | 12,3 | 2 963 846 |
| Kankan | 13,6 | 48,7 | 17,2 | 8,7 | 3 725 699 |
| Kindia | 15,9 | 62,5 | 19,3 | 8,1 | 3 192 636 |
| Labé | 9,3 | 65 | 25,8 | 13,4 | 3 140 259 |
| Mamou | 8 | 60,8 | 21,3 | 10 | 3 221 060 |
| Nzérékoré | 17,7 | 66,9 | 22 | 9,6 | 3 052 875 |
| Ensemble | 100 | 55,2 | 18,4 | 8,4 | 3 575 515 |
Source : MP/INS/ELEP-2012
Pour terminer nous allons présenter l’évolution de la répartition de la population entre les régions administratives selon les trois RGPH (1983, 1996 et 2014) que le pays a connus depuis son indépendance.
Tableau 15 : Effectifs de la population en 1983, 1996 et 2014 par région
* résultats définitifs, ** résultats préliminaires
| Régions | 1983* | % | 1996* | % | 2014** | % |
| Boké | 508 724 | 10,9 | 760 119 | 10,6 | 1 081 445 | 10,2 |
| Conakry | 710 372 | 15,2 | 1 092 936 | 15,3 | 1667 864 | 15,7 |
| Faranah | 425 160 | 9,1 | 602 845 | 8,4 | 942 733 | 8,9 |
| Kankan | 640 432 | 13,7 | 1 011 644 | 14,1 | 1 986 329 | 18,7 |
| Kindia | 555 937 | 11,9 | 928 312 | 13,0 | 1 559 185 | 14,7 |
| Labé | 642 617 | 13,8 | 799 545 | 11,2 | 99 5717 | 9,4 |
| Mamou | 437 212 | 9,4 | 612 218 | 8,6 | 732 117 | 6,9 |
| Nzérékoré | 740 128 | 15,9 | 1 348 787 | 18,8 | 1 663 582 | 15,7 |
| TOTAL | 4 660 582 | 100 | 7 156 406 | 100 | 10 628 972 | 100 |
Source : RGPHs 1983, 1996 et 2014
De la l’analyse de ce tableau on peut retenir plusieurs choses :
1) la part de Conakry est restée stable (environ 15%) dans la population totale entre 1983 et 2014 ;
2) les parts des régions de Kindia et de Kankan croissent de façon régulière en passant respectivement de 11,9% à 14,7% (Kindia) et de 13,7% à 18,7% (Kankan) de 1983 à 2014 ;
3) les parts des régions de Labé et de Mamou baissent de façon régulière en passant respectivement de 13,8% à 9,4% (Labé) et de 9,4% à 6,9% (Mamou) entre 1983 et 2014 ;
4) la région de N’Zérékoré a été quasiment tout le temps plus peuplée que la capitale Conakry :
- 15,9% (N’Zérékoré) contre 15,2% (Conakry) en 1983 ;
- 18,8% (N’Zérékoré) contre 15,3% (Conakry) en 1996 ;
- 15,7% (N’Zérékoré) contre 15,7% (Conakry) en 2014.
En conclusion
Toute recherche scientifique vise soit à révéler les phases cachées d’une chose nos perceptibles par le commun des mortels, soit à donner une explication scientifique à ce qu’on peut croire banal. Le RGPH 3 est un produit de la recherche, il n’est pas étonnant qu’il suscite de la passion ou de la compréhension dans la cité. Ainsi, les éléments évoqués dans les lignes qui précèdent soutiennent on ne peut plus être clair sur la supériorité numérique de la population de la région de Kankan ainsi que les résultats de Conakry. Toutefois, seule l’analyse des résultats définitifs permettra de lever toute équivoque au moment venu. Ces résultats définitifs seront donnés par village, par quartier et par secteur.
Nous suggérons à toute personne physique ou morale de prendre contact avec l’Institut National de la Statistique (INS) pour tout besoin d’information sur le RGPH 3, au risque de se faire ridiculiser en parlant d’un sujet scientifique qu’one maitrise pas. A l’INS, il ya des femmes et des hommes qui n’ont étudié que de la démographie et la statistique dans des écoles spécialisées à la matière (IFORD de Yaoundé, ENSEA d’Abidjan, INSEA de Rabat…).
Enfin, nous rappelons l’adage suivant : « sans les données statistiques fiables, pas de projets de société crédibles». C’est pourquoi dans un pays démocratique les statistiques ne doivent pas être politisées. Dans une nation démocratique libérale, les données statistiques produites par les services statistiques nationaux s’imposent à tout le monde. En Guinée, autant la loi définie le champ d’action des partis politiques et de la presse, autant elle confère à l’INS le principal fournisseur des statistiques nationales. Toutefois, l’INS doit donner à toute personne physique et morale qui le demande une explication sur les données qu’il publie.
ANNEXE :
Tableau 16 : Les quartiers de Matoto
| Commune | Quartier |
| Matoto | Behanzin |
| Matoto | Camp Alpha Yaya Diallo |
| Matoto | Cité de L’Air |
| Matoto | Dabompa |
| Matoto | Dabompa Plateau |
| Matoto | Dabondy Ecole |
| Matoto | Dabondy I |
| Matoto | Dabondy II |
| Matoto | Dabondy III |
| Matoto | Dabondy Rails |
| Matoto | Dar Es Salam I |
| Matoto | Enta Marché |
| Matoto | Gbessia Centre |
| Matoto | Gbessia Cité Ecole |
| Matoto | Gbessia Cité I |
| Matoto | Gbessia Cité II |
| Matoto | Gbessia Cité III |
| Matoto | Gbessia Port I |
| Matoto | Gbessia Port II |
| Matoto | Kissosso |
| Matoto | Kissosso Plateau |
| Matoto | Lansanaya |
| Matoto | Matoto Centre |
| Matoto | Matoto Khabitaya |
| Matoto | Matoto Marché |
| Matoto | Sangoya Marché |
| Matoto | Sangoya Mosquée |
| Matoto | Simbaya Ecole |
| Matoto | Simbaya I |
| Matoto | Simbaya II |
| Matoto | Tanènè Marché |
| Matoto | Tanènè Mosquée |
| Matoto | Tanènè Permanence |
| Matoto | Tombolia |
| Matoto | Tombolia Plateau |
| Matoto | Yimbaya Ecole |
| Matoto | Yimbaya Permanence |
| Matoto | Yimbaya Port |
| Matoto | Yimbaya Tanerie |
Source : Traitement des données du fichier des localités
Tableau 17 : Les quartiers de Ratoma
| Commune | Quartier |
| Ratoma | Bantounka I |
| Ratoma | Bantounka II |
| Ratoma | Dar Es Salam II |
| Ratoma | Hamdallaye I |
| Ratoma | Hamdallaye II |
| Ratoma | Hamdallaye Mosquée |
| Ratoma | Kaporo Centre |
| Ratoma | Kaporo Rails |
| Ratoma | Kipé |
| Ratoma | Kobaya |
| Ratoma | Koloma I |
| Ratoma | Koloma II |
| Ratoma | Lambanyi |
| Ratoma | Nasroullaye |
| Ratoma | Nongo |
| Ratoma | Nongo Tady |
| Ratoma | Ratoma Centre |
| Ratoma | Ratoma Dispensaire |
| Ratoma | Simbaya Gare |
| Ratoma | Soloprimo |
| Ratoma | Sonfonia Centre I |
| Ratoma | Sonfonia Centre II |
| Ratoma | Sonfonia Gare I |
| Ratoma | Sonfonia Gare II |
| Ratoma | Soumabossia |
| Ratoma | Taouyah |
| Ratoma | Wanindara I |
| Ratoma | Wanindara II |
| Ratoma | Wanindara III |
| Ratoma | Wareya |
| Ratoma | Yattaya Centre |
| Ratoma | Yattaya Fossedè |
| Ratoma | Yembeya |
Source : Traitement des données du fichier des localités
Sources consultées :
- Rapport final Recensement Général de la Population et de l’Habitat 1996
- Rapport final Enquête Démographique et de Santé 2012
- Rapport final Enquête Légère pour l’Evaluation de la pauvreté 2012
- Fichier des localités de Guinée
- Résultats préliminaires du RGPH3
Le Démographe pour www.actuconakry.net
Tel de www.actuconakry.net : +224 622 56 56 67
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