Quand on évoque la création d’emplois, quelles entreprises avons‑nous en tête : la multitude d’unités très petites ou la minorité d’entreprises de grande taille ? Cette distinction a des implications directes pour la conception des politiques économiques. Les microdonnées du Recensement Général des Entreprises (RGE) du Cameroun permettent d’apporter une réponse documentée par les chiffres.
Le présent article décrit la distribution des entreprises par taille, identifie les segments qui concentrent l’emploi, et détaille la répartition sectorielle et genrée de l’emploi. Les analyses présentées sont descriptives, reproductibles et limitées à des résultats agrégés.
Résultats
Une pyramide inversée
La distribution par taille oppose frontalement le nombre d'entreprises et le volume d'emploi qu'elles portent.
- les micro-entreprises (≤ 5 salariés) représentent près de la moitié des entreprises (47 %), mais à peine 5 % de l'emploi ;
- à l'opposé, les grandes entreprises (> 100 salariés) ne sont que 3,6 % des unités, mais concentrent 57 % de l'emploi permanent ;
- l'entreprise médiane compte seulement 6 salariés, quand la moyenne s'établit à 24 — signe, là encore, d'une distribution très asymétrique.
Le message est net : l'essentiel des emplois formels tient à un petit nombre de grandes structures, tandis que l'essentiel des entreprises sont de très petites unités. C'est le pendant, pour l'emploi, de la concentration du chiffre d'affaires observée par ailleurs.
Le tertiaire, premier employeur
La répartition sectorielle de l'emploi prolonge ce constat.
Le tertiaire concentre près de 64 % de l'emploi permanent, le secondaire 29 % — une part supérieure à son poids en nombre d'entreprises (12 %), confirmant que les unités industrielles sont en moyenne plus grandes. Le primaire recensé reste marginal (7 %).
Un emploi formel encore très masculin
Enfin, la ventilation par sexe de l'emploi permanent révèle une nette sous-représentation des femmes : elles n'occupent que 22 % des emplois permanents recensés. L'emploi formel du secteur moderne demeure ainsi largement masculin — un contraste marquant avec le secteur informel, où les femmes sont au contraire surreprésentées.
Portée et limites
Plusieurs limites doivent être explicitement prises en compte :
- Champ du recensement. Le RGE couvre le secteur moderne ; l'emploi informel, de loin le plus nombreux au Cameroun — n'y figure pas. Les 180 000 emplois recensés ne sont donc qu'une fraction de l'emploi total du pays.
- Emploi permanent uniquement. L'analyse porte sur les effectifs permanents ; l'emploi temporaire, saisonnier ou occasionnel n'est pas pris en compte ici.
- Qualité des déclarations. Les effectifs sont auto-déclarés ; un travail préalable de nettoyage a été nécessaire pour écarter des valeurs aberrantes (une première estimation naïve de la part des femmes, faussée par des codes manquants, s'était d'ailleurs révélée erronée).
- Millésime. Les données se rapportent à la fin des années 2000.
Conclusion
Au Cameroun, l’emploi formel recensé présente une forte concentration : une faible proportion d’entreprises de grande taille concentre la majeure partie des emplois. Le salariat formel reste largement masculin et s’inscrit principalement dans le secteur des services. Ces ordres de grandeur sont déterminants pour l’élaboration des politiques d’emploi : soutenir massivement les micro‑entreprises et accompagner la croissance des grandes entreprises poursuivent des objectifs différents et requièrent des instruments distincts.
Sur le plan méthodologique, l’étude rappelle une exigence fondamentale : la préparation des données est une étape incontournable. Des estimations précipitées — par exemple sur la part des femmes — peuvent être gravement biaisées par des valeurs manquantes ou des codages erronés. La vérification et le nettoyage des données ne sont pas des formalités accessoires, mais une composante intégrale de l’analyse.
Source des données : Recensement Général des Entreprises (RGE) — Institut National de la Statistique (INS) du Cameroun. Effectifs permanents de l'exercice 2008. Résultats agrégés uniquement. Analyse réalisée sous Python.