3.3. PRESENTATION DES RESULTATS DES DETERMINANTS DE
L'ACCES AU MICRO-CREDIT PAR LES MICROS-ENTREPRENEURS DU MARCHE CENTRAL DE LA
VILLE DE KANANGA
Il sera question d'associer la variable dépendante qui
est l'accès au crédit avec les autres variables
indépendantes prises individuellement. Ainsi deux tests ont
été effectué à savoir le teste de chi-carré
pour associer la variable dépendante (accès au
microcrédit) et les variables indépendantes qualitatives. Aussi,
nous avons recouru au test de comparaison des moyennes (test de Student) pour
tester le lien statistique pouvant exister entre l'accès au
crédit et les variables quantitatives, tout en supposant que nos
variables quantitatives sont distribuées normalement.
Tableau 3.4. Analyse bi-variée : Association
entre les caractéristiques sociodémographique des
enquêtés et l'accès au crédit.
|
Variables
|
Proportions/ Moyenne accès au
crédit
|
Ecart- type
|
Chi-2/T
|
P-value
|
|
Sexe
|
|
-
|
1,7124
|
0,191
|
|
- Masculin
|
44,00
|
|
|
|
|
- Féminin
|
56,00
|
|
|
|
|
Age du chef de ménage
|
|
|
1,0302
|
0,152
|
|
- Avec accès au crédit
|
50,76
|
13,91
|
|
|
|
- Sans accès
|
47,82
|
11,74
|
|
|
|
Taille de ménage
|
|
|
1,0415
|
0,150
|
|
- Avec accès au crédit
|
7,04
|
3,79
|
|
|
|
- Sans accès
|
6,2567
|
3,052
|
|
|
|
Statut matrimonial
- Célibataire
- Marié (e)
- Divorcé/séparé (e)
- Veuf (ve)
|
|
|
|
|
|
Nombre des personnes à charge
|
|
|
0,4362
|
0,331
|
|
- Avec accès au crédit
|
7,72
|
5,21
|
|
|
|
- Sans accès au crédit
|
7.31
|
3,59
|
|
|
|
Nombre de personne scolarisé
|
|
|
0.7439
|
0.770
|
|
- Avec accès au crédit
|
3,64
|
2,46
|
|
|
|
- Sans accès au crédit
|
4,05
|
2.39
|
|
|
|
Niveau d'instruction
|
|
|
0.0874
|
0.768
|
|
- Secondaire
|
52,00
|
|
|
|
|
- Supérieur et universitaire
|
48,00
|
|
|
|
|
Statut de logement
|
|
|
4,4306
|
0,109
|
|
- Propriétaire
|
48,00
|
|
|
|
|
- Locataire
|
28,00
|
|
|
|
|
- Logé gratuitement
|
24,00
|
|
|
|
- 32 -
|
Principale activité économique
- Fonction publique
|
|
|
5,9227
|
0,115
|
|
- Secteur privé
|
36,00
|
|
|
|
|
- Commerce
|
8,00
|
|
|
|
|
- Agriculture
|
48,00
|
|
|
|
|
8,00
|
|
|
|
|
Exercice d'une autre activité
secondaire
- Oui
|
52,00
|
|
9,1776
|
0,010
|
|
- Non
|
48,00
|
|
|
|
|
Religion de l'enquêté (e)
|
|
|
3,8597
|
0,277
|
|
- Catholique
|
8,00
|
|
|
|
|
- Protestante
|
8,00
|
|
|
|
|
- Autres confessions
|
84,00
|
|
|
|
? Source : tiré de nos enquêtes
Dans le tableau ci-haut, les résultats de l'association
des variables sociodémographiques et l'accès au crédit
montre que des toutes ces variables, seule l'exercice d'une autre
activité secondaire hors le petit commerce est statistiquement
associé à la probabilité d'accès au crédit
des micros-entrepreneurs du marché central de la ville de Kananga. En
d'autres termes, la diversification des activités
génératrices de revenu augmente la chance des
micros-entrepreneurs d'avoir accès au financement des IMFs.
Tableau 3.5. Analyse bi-variée : association
entre les patrimoines du ménage, activités commerciales les et
l'accès au crédit.
|
Variables
|
Proportions/ Moyenne accès au
crédit
|
Ecart-type
|
Chi2/T
|
P-value
|
|
Possession parcelle ou
terrain non construit
- Oui
|
48,00
|
|
0,7733
|
0,379
|
|
- Non
|
52,00
|
|
|
|
|
Possession motocyclette
|
|
|
1,7756
|
0,183
|
|
- Oui
|
40,00
|
|
|
|
|
- Non
|
60,00
|
|
|
|
|
Possession congélateur
|
|
|
0,0003
|
0,986
|
|
- Oui
|
8,00
|
|
|
|
|
- Non
|
52,00
|
|
|
|
|
Nombre d'activités
génératrices de revenu
- Avec accès au
crédit
|
2,56
|
1,044
|
10,121
|
0,000
|
|
- Sans accès au
crédit
|
1,10
|
0,390
|
|
|
- 33 -
|
Types des produits vendus
- Produits
cosmétique et
divers
- Produits agricoles
- Vêtements
|
44,24
24,00
32,00
|
|
3,7128
|
0.156
|
|
Principal Marché de
ravitaillement
- A l'intérieur de la
|
92,00
|
|
0.0003
|
0.986
|
|
RDC
|
|
|
|
|
|
- A l'extérieur de la
|
8,00
|
|
|
|
|
RDC
|
|
|
|
|
|
Fréquences d'achat par
mois
- Avec accès au
crédit
|
1,52
|
0,770
|
2,1292
|
0,9821
|
|
- Sans accès au
crédit
|
2.36
|
1,927
|
|
|
|
Vente moyenne
journalière en CDF
- Avec accès au
crédit
|
225000
|
398982,8
|
3,2044
|
0,0000
|
|
- Sans accès au
crédit
|
73905,41
|
53583,93
|
|
|
? Source : tiré de nos enquêtes
Les résultats de l'association des variables
liées au patrimoine du ménage et l'accès au crédit
confirment que l'accès au crédit des micros-entrepreneurs de la
ville de Kananga est expliqué par le nombre d'activités
génératrices de revenu ainsi que le chiffre d'affaire journalier.
Par contre, malgré la différence observée entre les autres
variables, aucune relation statistiquement significative n'a été
trouvée entre ces variables et leur probabilité d'accès au
microcrédit.
Tableau 3.6. Analyse bi-variée : association
entre Epargne, facteurs institutionnels et l'accès au
crédit
|
Variables
|
Proportions accès au crédit
|
Chi-2/T
|
P-value
|
|
Mode d'épargne
|
|
4,9719
|
0,083
|
|
- Tontines
|
8,00
|
|
|
|
- Banque/IMF
|
48,00
|
|
|
|
- Maison
|
44,00
|
|
|
|
Accès régulier aux services de transfert de
fonds
|
|
8,8895
|
0.003
|
|
- Oui
|
60,00
|
|
|
|
- Non
|
40,00
|
|
|
- 34 -
|
Distance marché et ménage
|
|
0,2972
|
0,586
|
|
- Près du marché
|
56,00
|
|
|
|
- Loin du marché
|
44,00
|
|
|
|
Membre d'une association
|
|
21,0354
|
0.000
|
|
- Oui
|
64,00
|
|
|
|
- Non
|
36,00
|
|
|
? Source : tiré de nos enquêtes
En associant les variables institutionnelles et l'accès
au crédit, les résultats dans le tableau ci-haut confirment que
la probabilité d'accès au microcrédit est expliquée
par le mode d'épargne de revenu par les micros-entrepreneurs,
l'accès régulier aux transferts de fonds ainsi que la
participation aux mouvements associatifs.
|
|
