CHAPITRE III : IMPACT DE LA MONNAIE ELECTRONIQUE
L'étude de la monnaie électronique dans le cas
précis des opérateurs des services orange money a
nécessité de procéder à une investigation empirique
dont le présent chapitre constitue le compte rendu.
1. APPROCHE METHODOLOGIQUE 1. 1.
Méthodes
Pour mener une recherche à bon port et avoir des
résultats fiables, la rigueur et la pertinence de la démarche
scientifique doivent reposer sur un choix judicieux et cohérents des
méthodes d'analyse et des techniques de collecte des données afin
d'éviter des tâtonnements du chercheur et réduire la
probabilité d'aboutir à des conclusions erronées.
Dans le cadre de ce présent travail, la méthode
statistique sera prise à contribution pour analyser et
interpréter les données, résultats à travers le
logiciel SPSS de l'enquête par questionnaire mené dans la ville de
Mbujimayi auprès des agents orange money faisant partie de
l'échantillon.
1. 2. Techniques
Les techniques suivantes seront utilisées pour
l'accompagnement des méthodes citées ci haut, il s'agit de :
? La technique documentaire : Qui nous aidera à
consulter la documentation nécessaire à l'élaboration de
ce travail. Il s'agira des ouvrages, des articles, des revues...
? La technique d'enquête par questionnaire : Qui
permettra par le questionnaire élaboré à cet effet de
collecter les informations nécessaires auprès des agents orange
money faisant partie de l'échantillon.
34
2. DEROULEMENT DE L'ENQUETE
Pour cette enquête, les unités statistiques sont les
agents utilisateurs de orange money.
2. 1. Taille de l'échantillon
La taille de l'échantillon des agents
enquêtés est calculée par la formule de (MONKEY S., 2000)
qui fait intervenir la taille de la population z2.
|
n =
|
??2.??.??.??
|
|
??2.??.??+(??-1).d2
|
Avec :
Z = 1,96 la valeur de standardisation de la loi normale lorsque
& = 5%
p = 0,5 la probabilité de réalisation (la
probabilité de se trouver dans le phénomène)
q = 0,5 la probabilité de non réalisation (la
probabilité de ne pas se trouver dans le phénomène)
d = 0,05 la marge d'erreur
En appliquant la formule de la taille de l'échantillon
avec 700 comme taille de la population, on aura :
|
n = (1,96)2*0.5*0.5*700
(1,96)2*0.5*0.5+(700-1)(0.05)2
|
= 248, 2661841
|
Ainsi la taille de l'échantillon étant
calculée sur base la taille de la population connue, elle devra
être corrigée par la formule de VAN CERT suivante :
?????? = ??
1+(n-1)/N
248
1 + (248 - 1)/700 = 183, 31 soit 200
D'où naj = la taille de l'échantillon
ajustée
35
3. PRESENTATION DES RESULTATS 3. 1. Analyse
descriptive
Les données recueillies ont été soumises
à une analyse descriptive, c'est-à-dire visant à observer
chacune des variables de l'étude de manière unique (sans
l'associer à d'autres variables).
Les résultats de l'enquête menée
auprès des opérateurs économiques offrants les services de
transaction Orange Money sont présentés à l'aide de 4
tableaux de distribution des fréquences afin d'observer attentivement
les fréquences associés à chaque variable, ces tableaux
présentent les informations relatives :
? Aux caractéristiques individuelles des personnes
enquêtées ainsi que ceux de leurs ménages ;
? Aux caractéristiques de l'activité
exercée dans le secteur de la monnaie électronique,
précisément Orange Money ;
? A la contribution de l'activité exercée sur la
vie du ménage ;
? Aux externalités socioéconomiques de
l'activité exercée.
Tableau 03 : Répartition des
enquêtés selon les caractéristiques
individuelles
|
Modalités
|
Fréquence
|
%
|
% cumulé
|
|
Genre
|
Masculin
|
156
|
78,0
|
78,0
|
|
Féminin
|
44
|
22,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Tranche d'âge
|
Moins de 20
ans
|
47
|
23,5
|
23,5
|
|
21 à 25 ans
|
112
|
56,0
|
79,5
|
36
|
26 à 30 ans
|
25
|
12,5
|
92,0
|
|
31 à 35 ans
|
11
|
5,5
|
97,5
|
|
Plus de 35 ans
|
5
|
2,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Statut
matrimonial
|
Marié (e)
|
39
|
19,5
|
19,5
|
|
Veuf (ve)
|
2
|
1,0
|
20,5
|
|
Divorcé (e)
|
0
|
0,0
|
20,5
|
|
Célibataire
|
159
|
79,5
|
100,0
|
|
Autres
|
0
|
0,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Niveau étude
|
Sans
instruction
|
12
|
6,0
|
6,0
|
|
Primaire
|
3
|
1,5
|
7,5
|
|
Secondaire
|
116
|
58,0
|
65,5
|
|
Supérieur et
univ.
|
63
|
31,5
|
97,0
|
|
Autres
|
6
|
3,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Taille du
ménage
|
Moins de 5
|
162
|
81,0
|
81,0
|
|
6 à 10
|
31
|
15,5
|
96,5
|
|
11 à 15
|
3
|
1,5
|
98,0
|
|
16 à 20
|
2
|
1,0
|
99,0
|
37
|
Plus de 20
|
2
|
1,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Enfants scolarisés
|
Moins de 5
|
193
|
96,5
|
96,5
|
|
6 à 10
|
7
|
3,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Statut
d'occupation du ménage
|
Propriétaire
|
68
|
34,0
|
34,0
|
|
Locataire
|
132
|
66,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Business motivation
|
Chômage
|
137
|
68,5
|
68,5
|
|
Modicité du
revenu
|
15
|
7,5
|
76,0
|
|
Insuffisance du salaire
|
16
|
8,0
|
84,0
|
|
Charges familiale
|
14
|
7,0
|
91,0
|
|
Autres
|
18
|
9,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Dépenses mensuelles du ménage
|
Moins de 50 $
|
137
|
68,5
|
68,5
|
|
51 à 100 $
|
50
|
25,0
|
93,5
|
|
Plus de 100 $
|
13
|
6,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
Source : élaboré sur base des
résultats d'enquêtes.
38
La lecture de ce tableau renseigne sur les
caractéristiques individuelles des enquêtés. Il en ressort
ce qui suit :
? Bon nombre d'opérateurs dans le domaine d'Orange
money sont des hommes, représentés avec la plus grande proportion
de 78% contre seulement 22% de femmes. Il n'y a donc aucun doute que le
stéréotype du genre ait toute son influence dans cette
activité, beaucoup estimant que les hommes seraient les plus propice
à faire des services d'Orange Money par rapport aux femmes ;
? La plus grande proportion de ces opérateurs est la
tranche d'âge allant de 21 à 25 ans (56%). Les jeunes de cette
tranche d'âge sont à la recherche constante d'une occupation de
survie mais aussi pour se stabiliser dans la vie, voilà qui explique que
cette tranche soit la plus représentée. Pour le reste, 23,5% ont
moins de 20 ans, 12,5% ont entre 26 et 30 ans, 5,5% ont entre 31 et 35 ans et
seulement 2,5% qui ont plus de 35 ans. Il en ressort ainsi que cette
activité n'est pas favorable pour les personnes qui prennent de
l'âge compte tenu de la modicité des revenus qu'elle offre ;
? Quant au statut matrimonial, il ressort de l'investigation
empirique que bon nombre des personnes contactées, soit 79,5 % sont
encore célibataires, et donc en recherche continuelle de positionnement
et stabilité dans la vie. Au-delà de cette proportion, 19,5% ont
déclaré être mariées, 1% a déclaré
être veuf. Cette proportion relativement faible des mariés
témoignent du fait que ce secteur d'activité n'offre pas des
larges possibilités correspondantes aux charges qui incombent aux
personnes de cette catégorie ;
39
? Le niveau d'étude a lui aussi été pris
en considération dans les caractéristiques individuelles des
enquêtés. Il ressort des investigations empiriques que 58%
d'enquêtés ont un niveau secondaire. Ayant fini leurs
études secondaires et obtenu leur diplômes d'étude
secondaires, ces jeunes généralement en incapacité de
faire les études universitaires se retrouvent dans l'obligation de
trouver une occupation. OEuvrer dans le secteur d'Orange Money a moins
d'exigence de démarrage et se présente pour eux comme une issue
de secours.
Pour le reste 31,5% ont un niveau universitaire, ce qui
décrit un sérieux problème de chômage même
pour les universitaires 6% sont sans instruction, 3% ont un niveau non
spécifié (qui pourrait être des formations de rattrapage et
réinsertion professionnelle et seulement 1,5% affirme n'avoir qu'un
niveau primaire.
? Pour ce qui est de la taille du ménage, il est
ressorti de l'analyse descriptive que 81% ont moins de 5 personnes en charge,
15,5% ont entre 6 et 10 personnes en charge, 1,5% ont entre 11 et 15 personnes
en charge, 1% ont entre 16 et 20 personnes en charge et seulement 1% qui ont
plus de 20 personnes en charge.
Ainsi, d'une manière générale,
ces opérateurs qui pour la plupart sont célibataires
ont moins de 5 personnes, ce qui signifie qu'il pourrait être seul dans
le ménage ou n'avoir que quelques personnes (comme des frères,
colocataires ou amis).
? De plus, 96,5% ont affirmé avoir moins de 5 enfants
scolarisés (ce qui pourrait dans certains cas signifier aucun enfant
scolarisé dans le cas des célibataires) et seulement 3,5% ont une
grande charge scolaire (6 à 10enfants) ;
40
? Du haut de toutes ces réalités, les
répondants à l'enquête ont affirmés que leurs
dépenses de ménages sont généralement
inférieures à 50 $ (68,5%). 25% dépensent entre 51 et 100$
le mois et seulement 6,5% affirme dépenser plus de 100$.
? L'enquête a aussi révélé que
la plus grande motivation de ces opérateurs est le
chômage avec 68,5% des répondants. 7,5% ont
affirmé s'être lancé dans ce domaine par modicité du
revenu, 8% par insuffisance du salaire, 7% pour subvenir aux charges familiales
et 9% ont évoqué une autre raison non spécifiée
;
? Enfin, le statut du répondant a aussi
été pris en considération afin de déterminer la
proportion opérateurs qui sont locataires et ceux qui sont
propriétaires de leur résidence domiciliaire. Il en ressort que
la plus grande proportion (66%) est locataire et que
seule une minorité est propriétaire (34%).
Tableau 04 : Répartition des enquêtés
selon les variables caractéristiques de l'activité
|
Modalités
|
Fréquence
|
%
|
% cumulé
|
|
Durée
d'exercice
|
Moins d'une
année
|
74
|
37,0
|
37,0
|
|
2 à 5 ans
|
102
|
51,0
|
88,0
|
|
6 à 10 ans
|
21
|
10,5
|
98,5
|
|
Plus de 10 ans
|
3
|
1,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Oui
|
128
|
64,0
|
64,0
|
41
|
Expérience antérieure
|
Non
|
72
|
36,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Activité antérieure
|
Chômage
|
93
|
46,5
|
46,5
|
|
Agriculteur
|
14
|
7,0
|
53,5
|
|
Salarié entreprise privée
|
57
|
28,5
|
82,0
|
|
Fonctionnaire de l'Etat
|
0
|
0,0
|
82,0
|
|
Autres
|
36
|
18,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Formation préalable
|
Oui
|
77
|
38,5
|
38,5
|
|
Non
|
123
|
61,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Source de
financement
|
Fonds propres
|
147
|
73,5
|
73,5
|
|
Emprunt
|
1
|
0,5
|
74,0
|
|
Aide familiale
|
48
|
24,0
|
98,0
|
|
Autres sources
|
4
|
2,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Capital de
démarrage
|
Moins de 100 $
|
62
|
31,0
|
31,0
|
|
101 à 500 $
|
138
|
69,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Moins de 10 $
|
76
|
38,0
|
38,0
|
42
|
Bénéfice
hebdomadaire
|
11 à 15 $
|
71
|
35,5
|
73,5
|
|
16 à 20 $
|
14
|
7,0
|
80,5
|
|
21 à 25 $
|
18
|
9,0
|
89,5
|
|
Plus de 25 $
|
21
|
10,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Volume des
transactions
|
Moins de 30 $
|
66
|
33,0
|
33,0
|
|
31 à 60 $
|
88
|
44,0
|
77,0
|
|
61 à 90 $
|
20
|
10,0
|
87,0
|
|
91 à 120 $
|
10
|
5,0
|
92,0
|
|
Plus de 120 $
|
16
|
8,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
Source : élaboré sur base des
résultats d'enquêtes.
Ce deuxième tableau présente les distributions
de fréquences selon les variables caractéristiques de
l'activité. Il en ressort ce qui suit :
? Pour ce qui est de la durée d'exercice de
l'activité, il ressort que 37,0% ont affirmé être dans le
métier depuis seulement moins d'une année, 51% ont 2 à 5
ans d'exercices, 10,5% ont entre 6 et 10 ans et 1,5% ont affirmé avoir
une ancienneté de plus de 10 ans ;
? De plus, la plus grande proportion (64%) affirme avoir une
expérience antérieure dans l'activité contre une
minorité (36%) qui affirment ne pas en avoir. Toutefois, quelques-uns
(38,5%) ont dû suivre une formation préalable avant de
débuter afin de compenser le déficit d'expérience. Comme
activité précédente, bon nombre étaient toujours au
chômage (46,5%). Seuls quelques-uns étaient soit salariés
du secteur privé (28,5%), soit agriculteurs, soit
43
dans une autre forme d'activité. Il est surprenant de
constater qu'aucun fonctionnaire de l'Etat ne s'évertue à cette
activité ;
? Quant à la source de financement, il ressort de ce
tableau que seulement 0,5% ont fait un emprunt, 2% ont utilisés des
sources de financement non spécifiées, 24% ont
bénéficié des contributions familiales et 73,5% ont
utilisé des capitaux propres, Un regard général permet de
ressortir que les fonds propres constituent la source de
financement la plus utilisée. Ces différentes
sources de financement ont permis à bon nombre de débuter avec un
capital allant de 101 à 500 $ contre seulement 31% qui ont
débuté avec un capital inférieur à 100 $ ;
? Enfin, pour ce qui est du volume des transactions (en terme
des dépôts et retraits) que parviennent à
générer leurs activités, la plus grande proportion soit
44% atteignent des réalisations mensuelles allant de 31 à 60 $,
33% ont moins de 30 $, 10% ont entre 61 et 90 $, 5% atteignent des
réalisations allant de 91 à 120 $ et seulement 8% qui font
parvenir leurs réalisations au-delà de 120 $. Avec des telles
réalisations, 38% n'obtiennent qu'un bénéfice hebdomadaire
inférieur à 10 $, 35,5% ont entre 11 et 15 $, 7% ont entre 16 et
20 $ ; 9% ont entre 21 et 25 $ et même 10,5% parviennent à des
bénéfices hebdomadaires au-delà de 25 $.
Tableau 05 : Répartition des
enquêtés selon l'apport de l'activité sur le
ménage
|
Modalités
|
Fréquence
|
%
|
% cumulé
|
|
Affectation du bénéfice
|
Dépenses ménages
|
62
|
31,0
|
31,0
|
|
Réinvestissement
|
55
|
27,5
|
58,5
|
|
Epargne
|
14
|
7,0
|
65,5
|
44
|
Dépenses
ménages et
réinvestissement
|
57
|
28,5
|
94,0
|
|
Epargne et
réinvestissement
|
12
|
6,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Couvertures obligations familiales
|
Oui
|
138
|
69,0
|
69,0
|
|
Non
|
62
|
31,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
Source : élaboré sur base des
données d'enquêtes.
Il s'est aussi avéré nécessaire de faire
une analyse de l'apport de cette activité dans la vie des ménages
de ces opérateurs :
? Pour ce qui est l'affectation du bénéfice, 31%
le consacrent aux dépenses du ménage, 27,5% le
réinvestissent, 7% font une épargne, 28,5% réinvestissent
une partie et affecte une autre aux dépenses du ménage et
seulement 6% épargnent une partie et réinvestissent une autre
partie. La survie du ménage est ainsi au centre des
décisions d'affectation du bénéfice ;
? Quant à la couverture des obligations familiales, 69%
ont affirmé y parvenir contre seulement 31% qui n'y parviennent pas
convenablement ;
Tableau 06 : Répartition des
enquêtés selon les externalités socioéconomiques de
l'entrepreneuriat dans ce secteur d'Orange money
Ce dernier tableau de distribution des fréquences
renseignent sur les externalités socioéconomiques. Il en ressort
pour ce qui est de la
45
|
Modalités
|
Fréquence
|
%
|
% cumulé
|
|
Capacité d'épargne
|
Oui
|
145
|
72,5
|
72,5
|
|
Non
|
55
|
27,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Valeur
mensuelle d'épargne
|
Moins de 50 $
|
183
|
91,5
|
91,5
|
|
51 à 100 $
|
11
|
5,5
|
97,0
|
|
101 à 200 $
|
6
|
3,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Capacité
d'investissement
|
Oui
|
157
|
78,5
|
78,5
|
|
Non
|
43
|
21,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Réduction du
chômage
|
Oui
|
162
|
81,0
|
91,0
|
|
Non
|
38
|
19,0
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
|
Changement d'activités
|
Oui
|
173
|
86,5
|
86,5
|
|
Non
|
27
|
13,5
|
100,0
|
|
Total
|
200
|
100,0
|
|
Source : élaboré sur base des
données d'enquêtes.
46
capacité d'épargne que 72,5% ont affirmé
être en mesure d'épargner grâce aux bénéfices
qu'ils obtiennent. Toutefois, la valeur de l'épargne mensuelle est
généralement inférieure à 50 $ car 91,5% des
répondants ont donné cette affirmation. De plus, 78,5% ont
affirmé avoir la capacité d'investir grâce à leurs
revenus issus de cette activité. Ainsi, eu égard à ces
éléments, cette activité a participé tant soit peu
à la réduction du chômage, ce qu'ont affirmé 81,0%
des répondants. Toutefois, ces opérateurs n'envisagent pas de
faire carrière dans cette activité car 86,5% ont émis le
souhait de changer d'activité.
3. 1. 1. Analyse descriptive du capital de
départ
Tableau 07 : Statistique descriptive de la variable
Revenu mensuel
|
Moyenne
|
Ecart type
|
Kurtosis
|
|
Statisti c
|
Std. Error
|
Statistic
|
Statis tic
|
Std. Error
|
|
1337349486,7 ,69
|
26
|
132814, 160
|
18,33
1
|
,346
|
Source : élaboré sur base des analyses
SPSS.
Il ressort de cette analyse descriptive que ces
opérateurs obtiennent un revenu mensuel moyen de 133734,69 FC pour un
écart type de 132814,160 FC. Ainsi, au regard de la valeur de
l'écart type et du Kurtosis (18,331) qui s'écarte
considérablement de la norme acceptable de 3, il est clair que cette
série statistique ne suit pas une loi normale.
Ces résultats signifient que les revenus de ces
opérateurs sont largement différents et très
dispersés d'un opérateur à un autre. Alors
47
que certains shops gagnent des revenus mensuels très
consistants, ceux d'autres shops ne sont que très précaires.
3. 2. Analyse inférentielle
Au-delà de l'analyse descriptive, l'analyse
inférentielle a permis d'analyser les relations entre les variables.
Dans la présente étude, deux cas de figure seront pris en compte
:
? Dans un premier temps, il s'agit de déterminer
l'incidence des réalisations mensuelles et bénéfices sur
le contexte de vie du ménage ;
? Ensuite, l'analyse permettra de déterminer les
externalités socioéconomiques des réalisations mensuelles
et bénéfices obtenus.
A. Réalisations de l'activité et contexte de
vie du ménage
Les résultats de l'analyse descriptive ont certainement
démontré que les entrepreneures obtiennent une certaine marge de
bénéfice malgré les faibles réalisations qu'ils
parviennent à atteindre en terme du volume des transactions. Il vaut
donc de déterminer dans quelle mesure le volume des transactions ainsi
que les bénéfices obtenus garantissent un contexte de vie
décent dans les ménages des personnes enquêtées.
Le test d'indépendance de chi carré a permis de
vérifier l'effectivité de la relation (lien statistique) entre
les variables de résultat de l'activité, à savoir le
volume des transactions et les bénéfice d'une part et les
variables expliquant la contribution de ces réalisations au contexte de
vie du ménage. Le test d'indépendance de chi carré a donc
été réalisé entre les variables « volume des
transactions », « bénéfice hebdomadaire » et deux
autres variables décrivant la contribution au contexte de vie du
ménage, à savoir :
48
? Affectation du revenu ;
? Couverture des obligations familiales.
Les hypothèses sont donc formulées de la
manière suivante pour le test d'indépendance de chi carré
:
? H0 : les deux variables sont indépendantes (la
connaissance de l'une ne permet de se prononcer sur l'autre) ;
? H1 : les deux variables sont dépendantes (la
connaissance de l'une permet de se prononcer sur l'autre).
Tableau 08 : Test d'indépendance de x2
entre les variables d'émergence et les facteurs
d'influence
|
N°
|
Contribution au contexte de vie du
ménage
|
Réalisations
|
|
Volume de
transactions
|
Bénéfice hebdo
|
|
x2
|
?
|
V de
cramer
|
x2
|
?
|
V de
cramer
|
|
1
|
Affectation du
bénéfice
|
85,420
|
0,000
|
0,327
|
91,730
|
0,000
|
0,303
|
|
2
|
Couverture obligations familiales
|
13,855
|
0,086
|
0,186
|
21,915
|
0,016
|
0,234
|
Source : élaboré sur base des analyses
SPSS.
Ce tableau présente les résultats du test
d'indépendance. Il en ressort ce qui suit :
? Pour ce qui est du volume de transaction, cette variable
entretien une relation statistique linéaire avec la variable affectation
du bénéfice (p-value calculée ? p-value théorique)
mais n'entretien
49
aucune relation statistique avec la couverture des obligations
familiales (p-value calculée > p-value théorique) au seuil de
probabilité de 5%.
Cette réalité signifie que les décisions
que prend l'entrepreneur pour ce qui est de l'affectation du
bénéfice sont moyennement (V de Cramer = 0,327) influencé
par le volume de transaction. Ainsi, un opérateur des services Orange
Money décidera de réinvestir son bénéfice s'il
estime que son volume de transactions mensuelles devient de plus en plus
alléchant, ce qui rend le marché attrayant. Cependant, il n'agira
pas ainsi dans le cas où le volume de transaction serait faible.
Cette variable influence ainsi sans aucun doute son jugement
pour ce qui est de l'affectation du bénéfice, mais n'a
strictement aucun impact sur la couverture des obligations familiales car
seules les bénéfices permettent de couvrir les obligations
familiales et non le volume des transactions ;
? Quant aux bénéfices hebdomadaires, il est
clair que celui-ci influence sans aucun doute la décision que prend
l'opérateur pour son affectation mais aussi la couverture des
obligations familiales (p-value calculée ? p-value théorique) en
ce sens qu'un bénéfice consistant offre plusieurs
possibilités à l'opérateur pour ce qui est de son
affectation (épargne, réinvestissement, obligations familiales)
alors qu'un faible bénéfice réduit les
possibilités.
B. Externalités socioéconomiques du
volume des transactions et bénéfices
Le lancement d'une activité économique voudrait
que celle-ci ait des externalités socioéconomiques positives,
permettant entre autre de stimuler l'épargne, l'investissement mais
aussi de réduire le niveau de chômage. Ainsi, il convient à
ce stade de déterminer dans quelle
mesure les réalisations de ce secteur d'orange money
présente des externalités socioéconomiques.
Le test d'indépendance de chi carré a permis de
vérifier l'effectivité de la relation (lien statistique) entre
les variables décrivant les réalisations de ce secteur, à
savoir le volume de transaction et le bénéfice hebdomadaire d'une
part et les facteurs explicatifs des externalités
socioéconomiques. Le test d'indépendance de chi carré a
donc été réalisé entre les variables « volume
de transaction », « bénéfice » et cinq autres
variables à savoir :
> Capacité d'épargne ;
> Valeur d'épargne ;
> Capacité d'investissement ;
> Réduction du chômage ;
> Changement d'activités.
Les hypothèses sont donc formulées de la
manière suivante pour le test d'indépendance de chi carré
:
> H0 : les deux variables sont indépendantes (la
connaissance de l'une ne permet de se prononcer sur l'autre) ;
> H1 : les deux variables sont dépendantes (la
connaissance de l'une permet de se prononcer sur l'autre).
Tableau 09 : Test
d'indépendance de chi carré entre les variables
d'externalités socioéconomiques et les variables descriptives des
réalisations du secteur
|
N °
|
Variables d'externalités
|
Réalisations du secteur
|
|
Volume des
|
Bénéfice hebdo
|
|
socioéconomiqu es
|
transactions
|
|
|
x2
|
?
|
V de
crame r
|
x2
|
?
|
V de
crame r
|
|
1
|
Capacité
|
12,65
|
0,12
|
0,178
|
20,87
|
0,02
|
0,228
|
|
d'épargne
|
8
|
4
|
|
7
|
2
|
|
|
2
|
Valeur d'épargne
|
37,45
|
0,00
|
0,250
|
46,86
|
0,00
|
0,279
|
|
|
0
|
0
|
|
0
|
0
|
|
|
3
|
Capacité
|
13,22
|
0,01
|
0,257
|
17,15
|
0,00
|
0,293
|
|
d'investissement
|
6
|
0
|
|
3
|
4
|
|
|
4
|
Réduction
|
13,10
|
0,10
|
0,181
|
23,04
|
0,01
|
0,240
|
|
chômage
|
5
|
8
|
|
3
|
1
|
|
|
5
|
Changement
|
17,21
|
0,02
|
0,207
|
12,80
|
0,23
|
0,179
|
|
d'activité
|
8
|
8
|
|
1
|
5
|
|
Source : élaboré sur base des analyses
SPSS.
Le volume des transactions a bel et bien une incidence sur
certaines variables socioéconomiques et n'a aucune incidence sur
d'autres, il en ressort ce qui suit :
? Pour ce qui est de la capacité d'épargne, la
valeur de la p-value calculée étant supérieure au seuil
théorique, il y a lieu d'accepter avec moins de 5% de chance de se
tromper (seuil de probabilité calculée : 0,124 > 0,05 : seuil
de probabilité théorique) l'hypothèse nulle selon laquelle
le volume de transaction n'entretien aucune relation linéaire avec le la
capacité d'épargne. Ces résultats
stipulent que décider d'épargne ne dépend
pas du volume de transaction, c'est une question de culture
d'épargne ;
? Quant au volume de l'épargne, il ressort une p-value
calculée inférieure à la p-value théorique. Ainsi,
avec moins de 5% de chance de se tromper (seuil de probabilité
calculée : 0,000 ? 0,05 : seuil de probabilité théorique),
l'hypothèse nulle selon laquelle il n'existerait pas de relation
statistiquement vérifiable entre le volume de transaction et le volume
d'épargne est donc rejetée. Il y a donc lieu d'accepter
l'hypothèse alternative qui relève l'existence d'une faible
relation (V de cramer : 0,250 ? 0,5) statistiquement valide entre les deux
variables. Ces résultats suggèrent donc que plus le
volume de transactions est grand, mieux il y a des possibilités de faire
une plus grande épargne ;
? Les analyses statistiques ont aussi démontré
l'existence d'une relation statistique entre volume des transactions et la
capacité d'investissement. En effet, l'hypothèse nulle est
rejetée avec moins de 5% de chance de se tromper (seuil de
probabilité calculée : 0,010 ? 0,05 : seuil de probabilité
théorique). L'hypothèse alternative qui stipule qu'un
volume de transaction élevée stimule encore plus d'investissement
est donc acceptée. Toutefois, au regard de la valeur de V
de Cramer, cette relation serait de très faible amplitude (25,7%) ;
? De plus, tel que l'ont démontré les analyses
statistiques, il n'existe pas de relation statistique entre le volume de
transaction et la réduction du chômage (seuil de
probabilité calculée : 0,108 > 0,05 : seuil de
probabilité théorique). L'hypothèse alternative qui
stipule qu'un volume de transaction élevée ou faible
n'explique
aucunement la réduction ou l'augmentation
du niveau de chômage est donc acceptée ;
? Enfin, les analyses ont déterminé qu'en
fonction du volume des transactions, l'opérateur envisagerait de changer
d'activité car l'hypothèse nulle selon laquelle il n'existerait
pas de relation statistiquement valide entre les variables volume de
transaction et changement d'activité est rejetée au profit de
l'hypothèse alternative (seuil de probabilité calculée :
0,028 ? 0,05 : seuil de probabilité théorique).
D'un autre côté, pour ce qui est du
bénéfice, il ressort que cette variable entretien une relation
statistique avec la capacité d'épargne (seuil de
probabilité calculée : 0,022 ? 0,05 : seuil de probabilité
théorique), la valeur d'épargne (seuil de probabilité
calculée : 0,000 ? 0,05 : seuil de probabilité théorique)
et la capacité d'investissement (seuil de probabilité
calculée : 0,004 ? 0,05 : seuil de probabilité théorique)
ainsi que la réduction du chômage (seuil de probabilité
calculée : 0,011 ? 0,05 : seuil de probabilité théorique)
pour lesquelles l'hypothèse nulle est rejetée.
Il est clair que le bénéfice est un facteur
déterminant des externalités socioéconomiques de cette
activité d'organe money car plus le bénéfice est
considérable, mieux les externalités sont positives et plus le
bénéfice est insignifiant, moins les externalités sont
négatives.
DISCUSSION DES RESULTATS
Après analyse et application du test de
chi-carré, il ressort
que :
? Le volume des transactions (en terme des dépôts
et des retraits) génère un revenu suffisant car :
- Mensuellement 88 personnes enquêtées soit 44%
affirment gagner 31 à 60$, 20 personnes enquêtées soit 10%
affirment aussi gagner 61 à 90$, 10 personnes enquêtées
soit 5% affirment aussi gagner 91 à 120$, et que 66 personnes
enquêtées soit 33% affirment aussi avoir comme gain moins de
30$.
- Avec ce revenu mensuel, 138 personnes enquêtées
soit 99% ont affirmé couvrir leurs obligations familiales contre
seulement 31% qui n'y parviennent pas convenablement, ce qui explique l'impact
positif de l'activité sur la vie socioéconomique de ces agents
utilisateurs. Toutes fois le test de chi-carré révèle
qu'il n'existe pas une relation statistique entre le volume de transactions et
la couverture des obligations familiales.
? Les motivations qui ont poussé ces agents à
exercer ces activités sont : le chômage (137 personnes
enquêtées, soit 68%), la modicité de revenu (15 personnes
enquêtées soit 7,5%) ainsi que les charges familiales (14
personnes enquêtées soit 7%)
55
|
Résultats en accord avec les
nôtres
|
Résultats en désaccord avec les
nôtres
|
|
MUTAKA Simba G. dans son travail
|
NTANGANYIKA Lumpungu P. dans
|
|
intitulé : « télécommunication
et
|
son travail intitulé « impact des
|
|
développement économique de la
|
sociétés multinationales sur les
|
|
ville de Lubumbashi cas de orange
|
conditions socioéconomique des
|
|
money. », avait pour objectif de
|
ménages », avait pour but
d'étudier
|
|
déterminer l'impact de la
|
l'impact des sociétés
|
|
télécommunication ORANGE sur le
|
multinationales sur les conditions
|
|
développement économique de la
|
socioéconomiques des ménages
|
|
population Lushoise.
|
dans la ville de Mbujimayi.
|
|
Après traitement des données,
l'auteur estime qu'en tant que
|
Ainsi après récolte et analyse des données,
il est abouti aux résultats
|
|
secteur productif, les
|
ci-après :
|
|
télécommunications contribuent
|
Quel que soit le niveau du revenu
|
|
directement à la valeur ajoutée,
mais pour l'instant, cette
|
des agents issus de leurs
prestations de services dans les
|
|
contribution reste relativement
|
sociétés multinationales, l'impact
|
|
marginale dans le cas de la RDC.
|
de ces dernières sur les conditions
|
|
Il termine par dire que la création
|
sociales et économiques des agents
|
|
d'activités économiques et d'emplois
|
est négatif étant donné que le
|
|
dont ce secteur est porteur,
préfigurent indirectement le
|
salaire de ces agents est quelque fois médiocre voire
insuffisant pour
|
|
développement.
|
couvrir leurs besoins.
|
|
NDELELA N. dans son travail
|
DISSAUX T. dans sa thèse intitulée
|
|
portant sur « les sociétés de
|
« socio économie de la monnaie
|
|
télécommunication et leurs impacts
|
mobile et des monnaies locales au
|
|
sur le développement économique d'une ville.
Cas de la ville de Mbujimayi » soutient après traitement et
analyse de ses données d'enquête que les sociétés
surtout celles évoluant dans la télécommunication jouent
un rôle important dans le rapprochement de la population en apportant une
technologie de qualité et de l'emploi dans différents
secteurs.
|
|
Kenya : quelles innovations
monétaires pour quel
développement ?
», a par la suite conclu que si la monnaie électronique
génère des bénéfices économiques, ceux-ci ne
bénéficient pas forcement aux personnes de
l'économie populaire, pour
lesquelles la monnaie
électronique
participe plutôt à
l'approfondissement de la
situation de trappe à pauvreté dans laquelle se trouvent les
territoires des bidons villes.
Il ajoute en disant que la monnaie électronique ouvre
des opportunités et facilite notamment les transferts, mais il n'est pas
possible de voir en elle l'outil «transformateur » pour la
réduction de la pauvreté et le développement qu'elle est
censée être d'après des nombreux travaux.
|
RECOMMANDATIONS
Ce travail ne pouvait arriver à terme sans pour autant
ne pas émettre quelques suggestions à l'endroit de la
société des télécommunications Orange d'une part et
d'autre part à l'Etat congolais.
? A la société des
télécommunications Orange :
- Veiller à ce que les commissions sur les transactions
(dépôt et retrait) orange money soient élevées car
137 personnes enquêtées soit 86,5% ont affirmé vouloir
abandonner le service financier par téléphonie mobile si la
société de télécommunication Orange
n'améliore pas ses commissions ;
- Veiller à ce que les pannes de réseau et les
problèmes de connexion qui constituent une source d'inquiétude
importante pour les agents utilisateurs soient réduits car ceux-ci
retardent la capacité des clients à effectuer leurs
opérations de transaction au point où certains clients
abandonnent le service financier par téléphonie mobile.
? A l'Etat Congolais :
Compte tenu du poids grandissant des émetteurs de
monnaie électronique et afin de protéger des consommateurs
pouvant être moins avertis que les clients des banques, l'Etat congolais
doit mettre en place un dispositif complet et solide de réglementation
et de protection des fonds des clients.
En vue d'atteindre les objectifs assignés à la
présente recherche, de répondre aux questions de
problématique et vérifier les
|
|
